AI가 동료를 복제한다: 중국 테크 노동자들의 반격

AI가 동료를 '증류'하는 시대

중국 테크 업계에서 AI 에이전트(Agent, 자율 수행 AI)가 단순 보조 도구를 넘어 동료 직원을 대체하는 수단으로 부상하고 있습니다. 올해 4월 초, GitHub에 공개된 'Colleague Skill'이라는 프로젝트가 중국 소셜미디어에서 폭발적 반응을 얻었습니다. 이 도구는 동료의 업무 채팅 기록과 파일을 자동으로 가져와, 해당 직원의 업무 방식은 물론 말투·습관까지 AI 에이전트가 재현할 수 있는 매뉴얼을 생성합니다.

상하이 AI 연구소 엔지니어 Tianyi Zhou가 만든 이 프로젝트는 원래 풍자 목적이었지만, 실제로 많은 기업이 직원들에게 OpenClaw, Claude Code 같은 에이전트 도구를 활용해 자신의 워크플로(Workflow, 업무 흐름)를 문서화하도록 요구하고 있다는 점에서 현실의 아픔을 건드렸습니다.

내 업무가 '모듈'로 분해되는 경험

27세 상하이 테크 노동자 Amber Li는 Colleague Skill로 전 동료를 재현해 본 뒤 "놀라울 정도로 정확하다"면서도 "불편하다"고 말했습니다. 특히 한 소프트웨어 엔지니어는 MIT Technology Review와의 인터뷰에서, AI에 자신의 워크플로를 학습시키는 과정이 "내 일을 모듈로 납작하게 만들어, 대체 가능한 존재로 느끼게 했다"고 토로했습니다.

에모리 대학교 Hancheng Cao 교수는 기업이 직원의 업무 청사진을 만들게 하는 데는 합리적 이유가 있다고 분석합니다. "어떤 업무가 표준화·자동화할 수 있고, 어떤 부분이 여전히 인간 판단에 의존하는지 파악할 수 있기 때문"이라는 것입니다. 하지만 노동자 입장에서 이 과정은 자신의 전문성이 '토큰(Token, AI 처리 단위)'으로 환산되는 소외감을 안겨줍니다.

'반증류(Anti-Distillation)' 도구의 등장

흥미로운 것은 반격의 방식입니다. 베이징의 AI 프로덕트 매니저 Koki Xu(26)는 에이전트용 워크플로 생성을 의도적으로 방해하는 **'Anti-Distillation Skill'**을 GitHub에 공개했습니다. 이 도구는 상사의 감시 정도에 따라 경량·중간·강력 방해 모드를 선택할 수 있으며, 업무 매뉴얼을 AI가 활용하기 어려운 일반적·비실행적 언어로 재작성합니다. 관련 영상은 각 플랫폼에서 합산 500만 이상의 좋아요를 받았습니다.

법학 학·석사 학위를 가진 Xu는 법적 쟁점도 제기합니다. 회사 노트북에서 만든 업무 자료는 기업 소유로 볼 수 있지만, Colleague Skill이 포착하는 성격, 어조, 판단 방식은 소유권 경계가 훨씬 모호합니다. 이는 AI 시대 노동법의 새로운 화두가 될 수 있습니다.

교육 분야에 던지는 시사점

이 현상은 단순히 중국 테크 업계만의 이야기가 아닙니다. 대학에서 프로그래밍, 데이터 분석, 마케팅을 배우는 학생들이 직면할 미래 노동 환경의 단면입니다.

1. '자동화 불가능한 역량'의 중요성

AI가 쉽게 복제할 수 있는 것은 반복적 워크플로입니다. 반면, 복합적 판단력, 맥락 파악 능력, 창의적 문제 정의 같은 역량은 여전히 자동화의 사각지대에 있습니다. 교육 과정에서 단순 기술 습득을 넘어 이러한 메타 역량을 기르는 것이 더욱 중요해지고 있습니다.

2. AI 도구를 '수동적으로 쓰이는' 것이 아니라 '능동적으로 쓰는' 관점

Xu가 7개의 OpenClaw 에이전트를 적극 활용하면서도 Anti-Distillation 도구를 만들었듯이, AI 시대의 경쟁력은 도구를 거부하는 것이 아니라 주체적으로 활용하는 능력에 있습니다. 학생들은 AI 에이전트를 자신의 학습과 프로젝트에 적극 활용하되, 그 한계와 윤리적 경계를 이해하는 비판적 시각을 함께 길러야 합니다.

3. AI 윤리·노동법 리터러시

AI가 개인의 업무 스타일과 판단 패턴까지 학습하는 시대에, 데이터 소유권·노동자 권리·AI 거버넌스(Governance, 관리 체계)에 대한 기본 지식은 기술 직군뿐 아니라 모든 전공의 학생에게 필수 교양이 되어가고 있습니다.

학생 활용 팁

Claude Code, OpenClaw 같은 AI 에이전트 도구로 자신의 코딩·문서 작성 워크플로를 자동화해 보세요. 직접 경험하면서 "AI가 잘 따라하는 영역"과 "내가 직접 판단해야 하는 영역"을 구분하는 감각을 기를 수 있습니다. 동시에, 이 과정에서 생성되는 데이터의 소유권과 프라이버시 이슈도 함께 고민해 보는 것을 권합니다.