서구는 제조업을 잊었고, 이제 코딩까지 잊고 있다 — AI가 그리는 공동화의 그림자

요즘 개발자 커뮤니티에서 묘하게 반복되는 한 문장이 있습니다. “우리가 제조업을 잃은 방식 그대로, 이제 코딩을 잃고 있다.” 농담처럼 들리지만, 곱씹을수록 서늘한 이야기인데요. 1980년대 이후 서구는 공장을 동아시아로 보내며 “디자인은 우리가, 생산은 너희가"라는 분업을 자랑했습니다. 그런데 그 결과가 어땠는지 우리는 이미 알고 있죠. 그리고 지금, 같은 일이 코드 위에서 벌어지려 합니다.

제조업 공동화의 데자뷔

미국이 반도체 공장 하나 다시 짓는 데 얼마나 고생하는지는 TSMC 애리조나 공장 사례가 잘 보여줍니다. 장비를 들여놓고도, 그걸 돌릴 숙련 엔지니어가 부족해 결국 대만에서 인력을 공수해 와야 했죠. 30년간 “공장은 더럽고 비효율적이니 바깥에 맡기자"라고 외쳤더니, 어느 순간 그 일을 할 줄 아는 사람 자체가 사라져 있었던 겁니다.

조선업도 마찬가지입니다. 미국 해군은 함정 한 척 건조하는 데 한국·일본의 두 배가 넘는 시간이 걸린다고 토로합니다. 도면은 있는데, 용접공이 없습니다. 정확히는, 용접공을 길러낼 생태계 자체가 무너진 거죠. 한 번 끊어진 기술 사슬을 복원하는 데에는 잃어버리는 데 걸린 시간보다 훨씬 더 긴 시간이 필요합니다.

코딩으로 옮겨붙은 같은 패턴

이제 무대는 소프트웨어로 옮겨갑니다. 주니어 개발자 채용은 2년 사이 급감했고, 많은 기업이 “GPT급 도구가 있는데 굳이 신입을 가르칠 이유가 있나"라는 논리를 펴고 있습니다. 시니어들은 AI를 부려서 생산성을 높이고, 신입은 그 자리에서 밀려납니다. 단기적으로는 효율적으로 보입니다.

문제는 10년 후입니다. 지금의 시니어가 은퇴할 때, 그 자리를 채울 사람이 없습니다. 시니어는 하늘에서 떨어지지 않습니다. 신입이 5년, 10년 동안 디버깅하고, 새벽에 장애 대응하고, 코드 리뷰에서 깨지면서 만들어집니다. 그 과정을 AI가 대신 해주면, 사람은 학습 자체를 건너뛰게 됩니다. 코드는 돌아가지만, 그 코드가 왜 그렇게 짜여 있는지 이해하는 인간은 사라지는 거죠.

“이해 없이 작동하는 시스템"의 위험

서구 IT 업계 일각에서는 이미 “이해 없는 의존“을 우려합니다. AI가 생성한 코드가 문제를 일으켰을 때, 그걸 뜯어볼 수 있는 사람이 줄어들고 있다는 겁니다. 마치 자동차 보닛을 열었을 때 안에 뭐가 들어 있는지 모르는 운전자가 늘어나는 것과 비슷한데요. 평소엔 문제없습니다. 고장 나기 전까지는요.

특히 보안과 인프라 분야에서는 이 문제가 더 심각합니다. 제로데이 취약점, 커널 패닉, 분산 시스템의 미묘한 레이스 컨디션 — 이런 건 AI가 그럴듯한 설명을 내놓을 수는 있어도, 책임지고 해결할 수 없는 영역입니다. 결국 누군가는 그 깊이까지 내려가야 하는데, 그 누군가가 점점 줄어들고 있습니다.

동아시아는 다른 길을 갈까

흥미로운 건 한국·중국·일본의 반응입니다. 이들은 제조업을 놓지 않았던 것처럼, 코딩 교육 역시 놓지 않으려는 분위기가 강합니다. 중국은 AI 코딩 도구를 적극 도입하면서도 동시에 컴퓨터공학 전공자를 매년 수십만 명 쏟아내고 있고, 한국 역시 SW 인재 양성을 국가 어젠다로 다루고 있죠. AI를 도구로 쓰되, 그 도구를 만들고 다룰 인간 역량은 따로 키운다는 전략입니다.

반면 서구는 “AI가 다 해줄 텐데 왜?“라는 질문에 명확한 답을 내놓지 못하고 있습니다. 단기 비용 절감과 주가 부양에 최적화된 의사결정 구조가, 또 한 번 장기적인 역량 손실로 이어질 가능성이 큽니다.

마무리

기술의 공동화는 한 세대 만에 일어납니다. 회복은 두세 세대가 걸리고요. 제조업에서 우리가 배운 교훈을, 코딩에서도 똑같이 반복할 것인지 — 지금이 갈림길입니다. AI를 잘 쓰는 것과, AI에 의존해 사람을 키우지 않는 것은 전혀 다른 이야기입니다. 당신의 조직은, 5년 후 신입을 어디서 데려올 계획인가요?