나를 대신하는 지능 우리는 무엇을 맡기고 있는가

나를 대신해 움직이는 존재가 생겼다.

사실,

AI가 일을 대신 해 주기 시작했다는 말은 이제 새롭지 않다.

일정을 정리하고, 

메일을 보내고, 

 

자료를 찾는 것쯤은 이미 익숙해졌다.

 

빛이 닿는 자리와 닿지 않는 자리, 그 사이에서 조용히 생각이 쌓인다. (출처: Canva AI 활용 제작)

 

일정을 정리하고, 메일을 보내고, 자료를 찾는 것쯤은 이미 익숙해졌다.

하지만 요즘의 변화는 그 정도가 아니다.
AI는 더 이상 “어떻게 할까요?”라고 묻지 않는다.
대신 이렇게 묻는다.
“당신이라면 이렇게 하지 않겠습니까?”
이 차이가 생각보다 크다.

에이전틱 워크플로우라는 이름의 변화

에이전틱 워크플로우는
AI가 단계를 나누고, 도구를 고르고, 순서를 조정해
하나의 목표를 끝까지 완수하는 방식이다.
사람이 일일이 지시하지 않아도
AI는 스스로 판단하고 움직인다.

문제는, 이 판단이 어디서 나오느냐는 것이다.

AI가 나를 대신해 움직이려면
결국 나를 닮아야 한다.
- 내가 어떤 선택을 해왔는지,
- 무엇을 중요하게 여겼는지,
- 어떤 실수를 반복했는지까지 데이터로 학습해야 한다.

편리함은 여기서 시작된다.
그리고 동시에 불편함도 함께 시작된다.

데이터는 정보가 아니라 기억이다
데이터를 흔히 정보라고 부르지만 사실은 기억에 가깝다.
- 내가 자주 쓰는 말,
- 자주 피하는 선택,
- 결정 앞에서 머뭇거린 시간들.
AI는 이런 흔적을 모아 ‘나처럼 행동하는 방식’을 만들어 낸다.

그래서 자연스럽게 질문이 생긴다.
- 이 기억은 어디서 왔고,
- 지금은 어디에 저장되어 있으며,
- 앞으로 누구의 손에 남게 되는가.

 

이 질문 앞에서 등장한 개념이 데이터 프로버넌스다.

기억의 출처를 묻는 기술

데이터 프로버넌스는
AI가 사용한 데이터의 출처와 이동 경로를 추적하는 개념이다.

AI의 판단이
- 어떤 데이터에서 비롯되었는지,
- 그 데이터는 변형되었는지,
- 누가 관리하고 있는지를 확인하는 일.
이건 기술의 문제가 아니라
신뢰의 문제다.

 

출처를 알 수 없는 기억 위에 세워진 판단은
언제든 왜곡될 수 있다.
그리고 그 왜곡은
가장 먼저 개인에게 돌아온다.

합성 데이터와 데이터 주권

그래서 요즘 주목받는 방식이
합성 데이터다.
실제 개인 데이터를 그대로 쓰지 않고 특성만 남긴 채 새로 만들어낸 데이터.
나를 닮았지만
내가 아닌 데이터로 학습시키는 방식이다.

 

이건 완벽한 해답은 아니지만 적어도 방향은 분명하다.

기술이 나를 대신하더라도
나의 모든 것을 넘기지는 않겠다는 선택.

이 선택의 이름이 데이터 주권이다.

내 데이터가
나를 편하게 하기 위해 쓰이는지,
나를 평가하고 통제하기 위해 쓰이는지는
이 주권이 있느냐 없느냐에 따라 달라진다.

결국 남는 질문 하나
AI는 점점 더 똑똑해지고 점점 더 나를 닮아간다.
그러면 언젠가는 이렇게 물어야 할지도 모른다.

나를 대신해 판단하는 존재에게
나는 어디까지를 허락할 것인가.

에이전틱 워크플로우는 단순한 기술 트렌드가 아니다.
일을 맡기는 방식의 변화이자
나를 남기는 방식에 대한 질문이다.
기술이 스스로 움직이는 시대에도
무엇을 맡기고
무엇을 남길지는
여전히 사람의 선택으로 남아 있다.

 

우리가 지금 이 변화 앞에서 느끼는 감정은 기대와 불안이 뒤섞인 묘한 감정이다. 

 

AI가 일을 대신해 주는 순간, 

우리는 분명 더 많은 시간을 얻는다. 

하지만,

그 시간 속에서 우리는 과연 무엇을 할 것인가.

아무것도 하지 않아도 되는 자유일까, 아니면 더 많은 선택을 요구받는 책임일까.

 

기술은 점점 더 정확해지고,

판단은 점점 더 빨라지지만,

그 판단이 향하는 방향에 의미를 부여하는 일은 여전히 인간의 몫으로 남아 있다.

 

에이전틱 워크플로우가 완성될수록,

데이터의 흐름이 정교해질수록,

우리는 기술을 ‘맡기는 존재’가 아니라 ‘함께 살아가는 존재’로 다시 정의해야 한다는 사실을 깨닫게 된다.

 

결국 이 시대의 질문은 “AI가 무엇을 할 수 있는가”가 아니라, 

“우리는 무엇을 놓지 않을 것인가”에 더 가까워지고 있다.