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번역가, 왜 이렇게 빨리?
문체부 산하 기관에서 실험을 했다. AI(ChatGPT)로 한글을 영문으로 번역한 것과 전문 번역가가 번역한 것을 영문과 교수들에게 블라인드 평가를 받았다. 결과는 이랬다.
- 16명 중 12명: AI 번역이 낫다
- 2명: 우위 구별 불가
- 2명: 인간 번역이 낫다
번역가. 어마어마한 전문직이었다. 통역대학원 나오고, 수십 년 경력 쌓고. 근데 왜 이렇게 빨리 대체 얘기가 나오는 걸까?
반면에 의사, 변호사는 “AI가 도와주는 도구” 정도로 얘기되고 있다.
뭐가 다른 걸까?
“전문직”이라고 다 같은 게 아니다
우리가 “전문직”이라고 부르는 게 사실 두 종류다.
| 전문직 | 전문기술직 | |
|---|---|---|
| 예시 | 의사, 변호사, 회계사 | 번역가, 디자이너, 개발자 |
| 핵심 | 판단 + 책임 | 기술 (만들어내는 것) |
| 품질 검수(QA) 누가 함? | 동종 전문가만 | 의뢰인도 가능 |
번역가: 번역물 주면 읽어보면 이상한지 안다. 의뢰인이 검수 가능.
의사: 환자가 진단 맞는지 검증 못 한다. 전문가만 검수 가능.
이게 핵심이다. 품질 검수(QA)를 누가 할 수 있느냐.
대체 가능성 공식
내가 정리한 프레임이 있다.
업무 분류 2축
1. 흐름 기준
- 의뢰형: 요청이 들어오면 처리 (번역, 디자인, CS)
- 문제정의형: 문제 자체를 찾고 정의 (전략, 기획)
- 유지형: 시스템 돌아가게 함 (운영, 인프라)
2. 가치 창출 기준
- 실행: 만들어내는 것 → AI 대체 가능성 높음
- 판단: 뭘 만들지 결정 → 중간
- 책임: 결과에 대한 책임 → 낮음
번역가 vs 의사
| 번역가 | 의사 | |
|---|---|---|
| 흐름 | 의뢰형 | 의뢰형 |
| 가치 | 실행 | 판단 + 책임 |
| 품질 검수(QA) | 의뢰인 가능 | 전문가만 |
| 책임 | 계약 | 법적/생명 |
| 대체? | 높음 | 낮음 |
둘 다 의뢰형인데, 가치 창출 지점이 다르고, 품질 검수 주체가 다르다.
왜 의사/변호사는 안 대체되나
1. 품질 검수(QA)를 고객이 못 한다
- 번역: 읽어보면 이상한지 안다
- 디자인: 보면 이상한지 안다
- 의료: 환자가 진단 맞는지 모른다
- 법률: 의뢰인이 법리 해석 검증 못 한다
2. 책임 구조
AI가 틀리면?
- 번역 틀림 → 다시 하면 된다
- 진단 틀림 → 사람 죽는다. 누가 책임지나?
AI는 책임 주체가 될 수 없다. 법적으로.
3. 자격/면허
- 의사 면허 없으면 진료 불법
- 변호사 자격 없으면 법률 대리 불법
- AI한테 면허 안 준다
“손으로 하는 일은 남는다”?
요즘 이런 말 많이 들린다.
“배관공, 전기공이 살아남는다”
“변호사보다 목수가 낫다”
일론 머스크, 젠슨 황도 비슷한 얘기 했다.
근데 나는 좀 다르게 본다.
로봇도 빠르게 오고 있다
| 회사 | 로봇 | 상태 |
|---|---|---|
| Tesla | Optimus | 공장 투입 시작 |
| Figure | Figure 02 | BMW 공장 파일럿 |
| Agility | Digit | Amazon 물류 테스트 |
LLM이 로봇의 뇌가 되면서 급가속 중이다. 예전엔 로봇이 “상황 판단”을 못 했는데, 이제 LLM이 그걸 해준다.
일론/젠슨이 저 말 한 맥락
“데이터센터 지어야 하는데 배관공이 없어”
근데 생각해보면. 일론 머스크 주변에 누가 있나? 개발자 차고 넘친다. 근데 데이터센터 공사할 사람이 자기 네트워크에 없으니까 “배관공이 귀하다”고 느끼는 거 아닐까?
본인 네트워크 편향일 수 있다는 거다.
진짜 포인트
온라인이냐 오프라인이냐가 중요한 게 아니다.
| 구분 | 온라인 | 오프라인 |
|---|---|---|
| 의뢰형 + 실행 | 번역, 코딩, 디자인 | 타일 붙이기, 배관 설치 |
| 대체? | O (LLM) | O (로봇 + AI 뇌) |
| 남는 것 | 판단 + 책임 | 판단 + 책임 |
현장에서도 마찬가지다.
- 단순 타일 붙이기 = 데이터가 비정형이어도 AI 뇌 + 센서 들어가면 사람보다 잘한다
- 전체 워크플로우 돌리고 책임지는 반장급 = 살아남는다
결국 같은 프레임이 적용된다.
그래서 어떻게 해야 하나
1. “직업”이 아니라 “업무”로 봐야 한다
같은 “기획자”여도:
- 스펙 문서 쓰는 사람 (의뢰형/실행) → 대체 가능성 높다
- 방향 정의하는 사람 (문제정의형/책임) → 대체 가능성 낮다
직업명이 아니라, 내가 실제로 하는 업무가 어디에 있는지 봐야 한다.
2. 실행 → 판단/책임으로 이동
- 코드 짜는 개발자 → 아키텍처 설계하고 책임지는 시니어
- 번역하는 번역가 → 품질 관리하고 최종 검수하는 에디터
- 디자인하는 디자이너 → 브랜드 방향 잡는 디렉터
3. 품질 검수(QA)를 고객이 못 하는 영역 확보
내가 만든 결과물을 의뢰인이 직접 검증할 수 없으면, 그만큼 대체가 어렵다.
4. 온라인/오프라인은 취향대로
“육체 노동이 안전하다”? 시간 문제다.
“인지 노동이 위험하다”? 그 안에서도 판단/책임은 남는다.
좋아하는 거 하면 된다. 대신 그 안에서 문제 정의하고, 결과물에 더 큰 책임 지는 위치로 가면 된다.
한 줄 요약
AI 시대에 살아남는 건 “손”이 아니라 “판단 + 책임”이다.
온라인이든 오프라인이든, 의뢰형/실행형에서 문제정의형/책임형으로 이동하라.
참고 자료:
- [기계 번역 – 나무위키](https://namu.wiki/w/%EA%B8%B0%EA%B3%84%20%EB%B2%88%EC%97%AD) (문체부 산하 기관 블라인드 테스트)
- [GPT-4 vs. Human Translators – arXiv](https://arxiv.org/html/2407.03658v1)
- [AI와 인간 번역의 법률 텍스트 비교 연구 – PMC](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10958410/)
2026년 2월 9일