Ethan Mollick, AI 에이전트 시대 'Thing'의 윤곽과 연쇄적 혼란을 논하다

Mollick은 ChatGPT 등장 이후 인간과 AI가 주고받는 왕복형 협업을 co-intelligence라고 부르며, 2025년 후반부터는 Claude Code, OpenAI의 Codex, OpenClaw 같은 AI 에이전트에 일을 맡기는 단계에 들어섰다고 본다. 사람이 몇 시간 걸리는 작업을 몇 분 만에 돌려주는 경우도 있어, AI와 함께 일하는 것이 아니라 AI를 관리하는 시대라는 것이다. 능력 향상은 이미지 생성의 Otter Test와 동영상 모델의 사례로 보여주며, METR의 Long Tasks 그래프도 인용한다. 다만 이 그래프에는 비판이 있으며 METR 자신도 문제점을 지적하고 있다고 밝힌다.

다른 벤치마크에서도 비슷한 곡선이 나타난다고 한다. Google-Proof Q&A에서는 최고의 AI가 94%를 기록했고, GDPval에서는 최신 AI가 숙련된 인간과 같거나 그 이상의 성과를 내는 비율이 82%에 이르며, Humanity's Last Exam과 퍼즐에서도 비슷한 상승이 있다고 한다. 그러나 각 테스트에는 결함이 있고, AI의 능력은 고르지 않으며, 많은 조직에서는 아직 변화가 작다고도 적고 있다.

조직 변화의 사례로는 StrongDM의 3인 팀 Software Factory를 소개한다. 사람이 코드를 쓰지 않고 리뷰도 하지 않는다는 두 가지 규칙을 두었으며, 엔지니어 1인당 급여에 해당하는 금액, 최소 하루 $1,000어치의 토큰 사용을 전제로 한다. 사람이 작성한 로드맵을 바탕으로 코딩 에이전트가 개발하고, 테스트 에이전트가 모의 고객 환경에서 검증한다. Mollick은 개별 세부 사항보다, 일하는 방식에 대한 이러한 실험이 가능하고 아마 필요해졌다는 점을 중요하게 본다.

2월 22일 Citrini Research의 가상 시나리오가 주식시장을 움직였고, 26일에는 Block이 AI를 이유로 40%의 인력 감축을 발표했으며, 27일에는 Pentagon과 Anthropic이 Claude의 이용 규칙을 두고 대립했다고 한다. 어느 것도 겉으로 보이는 그대로는 아니었지만, 능력에 대한 갑작스러운 인식, 고용에 미치는 영향, 정책과의 얽힘이라는 가까운 미래의 모습을 보여준 한 주였다고 한다.

배경으로 Dario Amodei와 Demis Hassabis가 Davos에서 재귀적 자기 개선에 대해 언급했고, OpenAI는 2월의 최신 Codex 모델이 자사 개발에 기여한 첫 모델이라고 설명했다는 점을 든다. Mollick은 어디까지 발전할지는 알 수 없으며, 정체되어 사회가 점차 흡수하게 될 가능성도 배제하지 않는다고 말한다. 그럼에도 지금의 선택이 선례가 되므로, 조직이 좋은 활용법을 찾는 일은 큰 의미가 있다고 글을 맺는다.