AI가 경이로울수록, 나는 생계를 고민한다

요즘 AI를 쓰면 놀랍고도 불안하다. 작업을 빨리 끝낼 수 있어 반갑지만, 내가 맡던 일의 일부를 고객도 직접 처리할 수 있겠다는 생각이 든다.

GPT-6 Astra를 쓰면서 이 두 감정이 더 커졌다. 코드를 작성하고, 자료를 비교하고, 결과를 확인하는 일을 대화로 요청할 수 있다. 이전에는 여러 창을 열고 직접 처리하던 작업이다.

이 블로그도 AI와 함께 수정했다. 구조를 살펴보고 코드를 바꾼 뒤 빌드와 배포 결과를 확인했다. 사이드바의 클릭 영역이나 테마 버튼이 제대로 동작하지 않아 다시 고치는 일도 있었다. 결과를 확인하는 과정은 필요했지만, 혼자서도 수정부터 배포까지 진행할 수 있었다.

이런 도구를 사용할 수 있다는 건 개발자로서 신나는 일이다. 동시에 개발로 생계를 유지하는 방식이 얼마나 달라질지 걱정된다.

AI가 일을 더 많이 처리하게 되면

OpenAI는 Astra를 추론과 코딩, 컴퓨터 사용, 조사와 문서 작성 같은 복잡한 작업을 위한 모델로 소개한다. 그중 상당수가 내가 매일 하는 일이다. GPT-6 Astra 공식 문서

잘 모르는 분야를 조사하고 아이디어를 구현해 보는 부담이 줄었다. 혼자 일하는 개발자에게는 반가운 변화다. 하지만 나에게 일을 맡기던 사람도 같은 도구로 필요한 결과를 얻거나, 더 적은 인원으로 프로젝트를 진행할 수 있을 것이다.

AGI가 언제 실현될지는 모르겠다. 다만 그전에라도 개발에 필요한 인원과 비용, 일하는 방식은 바뀔 수 있다. 내게는 다음 계약을 구할 수 있을지, 지금과 비슷한 대가를 받을 수 있을지가 더 가까운 문제다.

노동소득에만 의존해도 괜찮을까

지금 생활을 유지하는 수입은 여전히 일을 하고 받는 돈이다. 경력을 쌓고 더 어려운 일을 맡으면 생활도 안정될 것이라고 기대해 왔다. 요즘은 내가 익숙하게 하는 일을 AI가 얼마나 빠르게 처리하게 될지 함께 생각한다.

같은 결과물을 짧은 시간에 만들면 일을 더 많이 맡을 수도 있다. 반대로 고객이 개발 인원과 비용을 줄일 수도 있다. 생산성이 높아져도 내 수입이 늘어난다는 보장은 없다.

나는 두 번째 경우가 두렵다. 변화에 적응하려고 노력해도 충분한 일을 구하지 못하는 사람이 늘어날까 걱정된다.

그렇다고 대다수가 일자리를 잃는다고 단정할 근거는 없다. 국제노동기구의 2025년 연구도 생성형 AI의 영향을 받을 수 있는 직업을 곧바로 사라질 직업으로 보지 않는다. 많은 직업에서 업무 내용이 바뀔 가능성을 강조한다. ILO, Generative AI and jobs: A 2025 update

앞으로의 변화를 정확히 예측할 수는 없지만, 수입을 얻는 방법을 더 마련해 두고 싶다. 당장의 일을 계속하면서 내 노동시간에만 의존하지 않는 수입을 준비하려는 이유다.

반복해서 팔 수 있는 것을 찾고 있다

요즘 LLM을 활용한 자동수익을 살펴보고 있다. 한 번 만든 기능이나 콘텐츠를 여러 사람이 사용하고, 주문과 결제, 제공 과정은 자동으로 처리하는 구조를 만들고 싶다.

아직 그런 수입을 확보하지는 못했다. 여러 방법을 조사하고 직접 만들어 보면서 무엇에 시간을 더 쓸지 판단하는 중이다.

자동으로 판매하더라도 운영할 일은 남는다. 잘못된 결과를 고치고, 장애를 복구하고, API와 서버 비용을 관리해야 한다. 사용자가 계속 돈을 낼 이유도 있어야 한다. AI가 개발을 도와준다는 것만으로 유료 수요가 생기지는 않는다.

그래도 시도해 보고 싶다. AI 때문에 개발 일의 수요가 줄까 걱정하는 한편, 같은 도구의 도움으로 혼자 제품을 만들고 운영할 방법도 찾고 있다.

lahamu: 에이전트가 사용하는 경제 도구

지금 만들고 있는 lahamu는 AI 에이전트를 대상으로 한 경제 관련 MCP 도구다. 에이전트가 경제 관련 작업을 할 때 필요한 기능을 제공하려 한다.

사용료를 받는 것이 목표다. 에이전트가 lahamu를 사용하면 x402 프로토콜로 USDC를 지불하는 방식을 구상하고 있다. 아직 그 방식으로 수입을 얻고 있다는 뜻은 아니다.

x402는 HTTP의 402 Payment Required 응답으로 API나 웹 자원의 결제 조건을 전달하고, 클라이언트가 그 조건에 따라 프로그램으로 비용을 지불할 수 있도록 하는 프로토콜이다. 에이전트가 서비스를 호출하고 사용료를 내는 데 활용할 수 있다. x402 공식 문서

내가 매번 요청을 직접 처리하지 않아도 만들어 둔 도구가 작업을 수행하고, 사용료가 수입이 되는 서비스를 운영하고 싶다. 그러려면 어떤 에이전트가 이 기능을 필요로 하는지, 비용을 낼 만큼 도움이 되는지부터 확인해야 한다. 한 번 연결하는 것에 그치지 않고 반복해서 사용하는 도구가 되는지가 중요하다.

에이전트 간 협업과 결제를 연결해 보고 싶은 구상은 Astra와 함께 만들고 싶은 에이전트 시장에 더 구체적으로 적었다.

블로그와 인프런 강의를 준비하는 이유

일하며 문제를 해결해도 과정을 기록하지 않으면 다음 프로젝트에서 다시 설명하기 어렵다. 무엇을 잘못 판단했고 어떤 기준으로 고쳤는지 정리하면 비슷한 문제를 겪는 사람에게 도움이 될 수 있다. 그 기록으로 내 경험을 설명하고, 강의나 제품으로 발전시켜 보고 싶다.

블로그를 다시 정리한 것도 그래서다. 직접 겪고 확인한 내용을 쓰고, 시도한 결과와 실패한 이유를 남기려 한다.

인프런 강의도 준비하고 있다. 풀스택 주강사와 멘토로 일했던 경험에 AI와 함께 서비스를 개발하는 경험을 더해 보려 한다. 가제는 ‘AI 에이전트로 프로덕션 풀스택 출시하기’다.

React와 API, Git은 사용해 봤지만 혼자 서비스를 배포하지 못한 개발자를 위한 강의다. 요구사항 정리부터 구현 결과 검증, 테스트와 배포까지 다루려 한다. 커리큘럼을 정리했고 첫 수업 자료도 만들기 시작했다. 실습 프로젝트와 제작 과정은 강의 제작기에 적었다.

걱정되는 점도 있다. AI 도구가 바뀌면 설명이 금방 오래된 내용이 될 수 있다. 그래서 특정 버튼과 명령어뿐 아니라, 무엇을 만들지 정하고 결과를 검증하고 실패 원인을 찾는 과정을 가르치고 싶다. 현업과 교육에서 쌓은 경험을 활용할 수 있는 부분이다.

유튜브와 틱톡도 생각하고 있지만 지금은 블로그와 강의부터 진행하려 한다. 여러 채널을 동시에 시작하면 어느 것도 충분히 만들지 못할 것 같다.

프리랜서 일을 계속하며 준비하기

현업에서는 요구사항을 이해하고, 기존 시스템을 파악하고, 서로 다른 요청을 조율하고, 결과가 실제 업무에서 동작하는지 확인해야 한다. 내 경험은 지금도 그 일을 하는 데 쓰인다.

다만 그 경험만으로 앞으로도 안정적인 수입을 얻을 수 있다고 장담하기는 어렵다. AI가 처리할 수 있는 일이 계속 늘어나는 만큼 나도 일하는 방법을 바꿔야 할 것이다.

당장의 일은 성실하게 하면서 글과 강의를 준비하고, 개인 프로젝트에서는 반복해서 판매할 수 있는 기능을 찾으려 한다. 이 시도들이 바로 프리랜서 수입을 대신해 주리라고 기대하지는 않는다. 직접 해 보고, 가능성이 확인되는 것에 시간을 더 쓰려 한다.

AI의 발전이 반갑고 앞으로 무엇을 만들 수 있을지 궁금하다. 동시에 다음 계약과 수입이 걱정된다. 지금은 그 두 감정이 함께 있다.

자동수익을 얻는 방법을 찾았다는 글은 아직 쓸 수 없다. 대신 왜 준비하기 시작했는지, 무엇을 만들고 있고 어떤 결과가 나왔는지 계속 기록하려 한다.