검색은 단순히 정보를 찾는 기능이 아니다. 그것은 세상을 이해하는 방식 자체를 바꾼 기술이다. 불리언 검색이 필요하던 시절에는 ‘정답을 아는 사람’만이 원하는 정보를 찾을 수 있었다. 그러나 오늘날의 검색은 정답보다 질문을 잘 던지는 사람에게 유리한 구조로 변했다. 기술은 여전히 복잡하지만, 그 복잡함은 표면 아래로 숨고 사용자는 그 위에서 기술을 미끄러지듯 다룬다. 기술은 더 똑똑해졌지만, 인간은 그만큼 기술을 의식하지 않아도 되는 시대가 된 것이다. 이것이 바로 기술의 민주화가 시작된 첫 순간이었다. 검색이 쉬워졌다는 것은 정보 접근을 위한 문해력의 문턱이 낮아졌다는 뜻이다. 예전에는 검색하는 법을 배워야 했지만, 이제는 ‘무엇을 묻는가?’가 더 중요하다. 이제는 기술을 사용하는 법을 배우는 대신, 기술과 함께 생각하는 법을 배우기 시작했다. 질문은 더 이상 입력값이 아니라 대화의 시작점이다.
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‘기술을 아는 자만의 언어’로 굳게 닫혀 있던 성문은 2000년대 초반, 두 개의 거대한 흐름에 의해 활짝 열렸다. PC통신의 “삐익” 소리가 멈춘 자리에 초고속 인터넷이 깔렸고 검은 화면의 명령어는 화려한 그래픽 창으로 대체된 덕분이었다. 하나는 대한민국을 장악한 포털의 등장이었고, 다른 하나는 세상을 바꾼 검색 엔진의 혁신이다. 하이텔과 천리안이 사용자가 직접 찾아가야 하는 복잡한 미로였다면, 네이버와 다음으로 대표되는 포털은 세상을 먼저 보여주는 관문이었다. 사용자들은 더 이상 /go movie 같은 경로를 외울 필요가 없었다. 그저 인터넷 브라우저를 켜면, ‘녹색 창’이나 ‘파란 창’이 실시간 뉴스, 쇼핑, 이메일, 카페 등 세상의 모든 정보를 첫 화면에 펼쳐놓았다. 기술이 사용자에게 베푼 첫 번째 배려이자, 정보 접근의 문턱을 극적으로 낮춘 1차 민주화였다.
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기술이 인간의 언어를 배우며 정보 접근의 문턱을 허물었다면, 이제는 인간의 의도를 읽으며 창조의 문턱을 허물 차례다. 디지털 시대의 가장 견고한 권력은 단연 ‘개발’이었다. 아이디어를 현실로 만드는 힘은 코드를 아는 소수의 개발자에게 독점되어 있었다. 불리언 검색어가 ‘고수’의 언어였다면, 파이선(Python)과 자바(Java)는 아무나 넘볼 수 없는 ‘개발자’라는 사제 집단의 언어였다. 코드를 모르는 대다수에게 아이디어는 그저 기획서나 종이 위의 스케치에 불과했다. 하지만 이 견고한 성벽이 무너지고 있다. 노코드와 로코드 플랫폼은 과거 수개월, 수년이 걸리던 개발의 시계를 주 단위 혹은 일 단위로 압축했다. 아이디어가 시장의 검증을 받기까지 걸리던 막대한 시간이 사라지면서, 이제 혁신의 속도 자체가 가장 강력한 경쟁력이 되는 시대가 열렸다.
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이제 대학 기숙사의 창업자도, 시골의 작은 중소기업도, 구글이나 넷플릭스가 달리는 것과 똑같이 잘 닦인 8차선 고속도로 위를 달릴 수 있다. 통행료(구독료)는 쓴 만큼만 내면 된다. 도로를 까는 막대한 공사비는 아마존이나 마이크로소프트 같은 거인들이 이미 다 지불했기 때문이다. 기술의 민주화는 곧 인프라의 민주화다. 이것은 단순히 컴퓨터를 쉽게 빌려 쓰는 차원의 이야기가 아니다. 비즈니스를 시작하고 성장시키는 데 필요한 가장 기초적이고 필수적인 자산이 공원이나 도서관처럼 누구나 접근 가능한 사회적 공공재에 가깝게 보편화되고 있음을 의미한다. 만약 오픈소스가 기술을 만들 수 있는 창조의 자유를 주었다면, 클라우드는 그 창조물을 전 세계 80억 명에게 전달할 수 있는 실행의 자유를 주었다. 가장 밑바닥의 물리적 불평등이 해소되었을 때, 비로소 가장 높은 곳의 혁신이 만개할 수 있다.
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AI 리터러시를 구성하는 구체적인 실체는 무엇일까? 단순히 ‘AI를 잘 쓴다’는 말은 너무 모호하다. 이를 쪼개보면 크게 3가지 핵심 근육으로 요약할 수 있다. 바로 데이터 리터러시, 비판적 사고, 프롬프트 감각이다. 이는 AI시대에 인간이 기계의 부품으로 전락하지 않기 위한 최소한의 안전장치이자 무기다. 첫째, 데이터 읽기(Data Literacy)는 숫자의 이면을 보는 눈이다. 과거에는 데이터를 많이 수집하고 엑셀로 정리하는 능력이 중요했지만, AI가 1초 만에 차트를 그려주는 지금은 데이터의 홍수 속에서 진짜 정보와 가짜 소음을 구별해내는 능력이 중요하다. 예를 들어, AI가 “경쟁사 웹사이트 트래픽이 지난달 대비 300% 폭등했습니다”라는 리포트를 던져줬다고 치자. 데이터 문해력이 낮은 사람은 큰일났다고 생각해서 당장 무리한 할인 이벤트를 기획할 것이다. 하지만 문해력이 높은 사람은 숫자에 압도당하지 않는다. 그는 “갑자기 3배나 뛸 리가 없어. 원인이 뭐지?”라고 되물으며 데이터를 파고든다. 그리고 경쟁사가 지난달에 ‘100원 딜’이라는 출혈 마케팅을 했다는 사실을 찾아낸 뒤, 거품이라 곧 빠질 수치니 우리는 내실을 다지자고 냉철하게 판단한다. AI는 현상을 보여줄 뿐, 그것이 위기인지 기회인지 판단하지는 않는다. 그 해석은 온전히 인간의 몫이다.
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진정한 기술의 민주화는 하드웨어나 소프트웨어의 보급이 아니라, 마인드셋의 보급에서 완성된다. 기술을 단순히 넷플릭스나 유튜브처럼 시간 때우기용 소비의 대상으로만 볼 것인가, 아니면 내 삶의 문제를 해결하고 가치를 만들어내는 창조의 도구로 볼 것인가? 이런 인식의 전환이 없다면, 기술 발전은 사람들을 더 수동적인 소비자로 만들 뿐이다. 기술의 민주화가 지향하는 최종 목적지는 기술적 효능감의 회복이다. “나도 기술을 이용해 무언가를 만들 수 있다”, “나도 이 도구의 주인이 될 수 있다”라는 자신감이 사회 전반에 퍼질 때, 비로소 기술은 특권층의 무기가 아닌 보통 사람들의 지렛대가 된다. 도구는 준비되었다. 이제 필요한 것은 그 도구를 쥐고 무엇이든 할 수 있다고 믿는 시민들의 깨어 있는 의식, 인식의 민주화다.
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AI가 처음 등장했을 때, 미디어는 “이제 인간의 일자리는 끝났다”며 공포 분위기를 조장했다. 사무직은 사라지고, 모두가 기계에 밀려날 것이라는 로봇 아포칼립스 시나리오가 만연했다. 하지만 막상 뚜껑을 열어보니 현장의 풍경은 전혀 다르게 흘러갔다. AI는 인간을 책상에서 쫓아내는 대신, 인간의 의자 바로 옆에 앉아 가장 귀찮고 지루한 일을 도맡아 처리하기 시작했다. 지금 벌어지고 있는 변화는 대체(Replacement)가 아니라 증강(Augmentation)이다. 아이언맨이 슈트를 입는다고 해서 사람이 아닌 것이 아니듯, 인간은 AI라는 강력한 슈트를 입고 슈퍼 직장인으로 진화하고 있다. 이제 일의 정의는 “얼마나 땀 흘려 고생하는가?”에서 “얼마나 도구를 잘 활용해 가치를 만드는가?”로 바뀌었다. 여기에서는 AI를 경쟁자가 아닌 동료로 받아들인 현장의 모습과, 그로 인해 바뀐 일의 본질을 탐구한다.
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많은 사람이 AI를 두려워하는 이유는 기술과 인간의 관계를 제로섬 게임으로 오해하기 때문이다. AI가 일을 잘하면 그만큼 일자리가 줄어들 것이라고 두려워한다. 하지만 역사적으로 기술은 노동을 단순 대체하기보다, 인간의 능력을 확장시키는 방향으로 발전해왔다. 증기기관이 인간의 빈약한 근육을 확장해주었듯, AI는 인간 지능의 한계를 확장해주는 도구다. 여기서 확장이란 인간이 혼자서는 도저히 할 수 없었던 규모와 속도로 일을 처리한다는 의미다. 과거의 유능한 직원이 성실하게 밤새워 일하는 사람이었다면, AI시대의 유능한 직원은 도구를 활용해 10분 만에 끝내고 남는 시간에 전략을 짜는 사람이다. 이러한 확장은 양, 질, 범위의 세 가지 차원에서 동시에 일어난다. 혼자서 10명분의 일을 처리하게 해주고(양), 초보자가 전문가 수준의 결과물을 내게 해주며(질), 인간의 인지 능력을 넘어서는 방대한 데이터를 다루게 해준다(범위).
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기술이 특권층의 전유물에서 누구나 쓸 수 있는 공공재가 되자, 산업 간의 경계선은 지우개로 지운 듯 사라졌다. 이제 기업을 정의하는 기준은 그들이 가진 설비나 라이선스가 아니다. 오직 고객의 문제를 해결할 수 있는지가 유일한 기준이다. 고객이 쇼핑 앱에서 재미를 원하면 유통사는 미디어 기술을 도입해 방송국이 되고, 고객이 메신저에서 송금을 원하면 통신사는 핀테크 기술을 도입해 은행이 된다. 기술적 제약이 사라진 자리에는 오직 고객의 욕망과 기업의 상상력만이 남는다. 기술의 민주화가 가져온 가장 근본적인 변화는, 기업들로 하여금 “우리는 무엇을 하는 회사인가?”라는 질문에 대해 스스로 한계를 짓지 않게 만들었다는 점이다. 이제 “우리는 제조 회사니까 서비스는 못 해”, “우리는 금융 회사니까 유통은 몰라”라는 핑계는 통하지 않는다. 기술적으로는 이미 신발 가게가 은행을 하는 데 아무런 문제가 없는 세상이다. 앞으로의 비즈니스 지도에는 고정된 국경선이 없다. 기술이라는 강력한 무기를 손에 쥔 기업들이, 고객이 있는 곳이라면 어디든 자유롭게 넘나들며 새로운 영토를 개척하는 진정한 ‘무경계’의 시대가 도래한 것이다.
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지금까지의 교육 시스템은 냉정하게 말해 ‘체로 걸러내는 과정’이었다고 해도 과언이 아니다. 정해진 시간 안에 진도를 나가고, 시험이라는 체를 흔들어 우수한 아이만 남기고 나머지는 떨어뜨리는 것이 목표였다. 이 방식에서 낙오자의 발생은 시스템의 오류가 아니라 필연적인 결과였다. 1등이 있으면 꼴등이 있어야 했기 때문이다. 하지만 기술의 민주화는 이 잔인한 룰을 바꾸고 있다. AI 시대 교육의 목표는 누가 더 빠른가를 겨루는 것이 아니라, 단 한 명도 포기하지 않고 결승선에 도착하게 하는 것이다. 이를 가능하게 하는 핵심 이론이 바로 완전 학습(Mastery Learning)이다. 과거에는 30명의 학생에게 똑같은 시간(50분)을 주고 이해도(성적)의 차이를 평가했다. 하지만 미래 교실은 반대다. 모든 학생에게 똑같은 이해도를 요구하되, 걸리는 시간을 달리 준다. 빨리 배우는 아이는 심화 학습을 하고, 느린 아이는 될 때까지 AI와 함께 반복한다. 속도가 능력이 아니라 완주가 능력이 되는 세상에서는 꼴등이란 존재할 수 없다. 아직 배우는 중인 학생만 있을 뿐이다.
--- p.130

배움의 민주화는 성장의 민주화로 완성된다. 과거에는 좋은 학벌, 부모의 재력, 젊음이라는 조건이 있어야 성장의 사다리를 탈 수 있었다. 하지만 AI 튜터는 학습 비용과 시간의 장벽을 허물었고, 리턴십은 나이와 경력 단절이라는 사회적 낙인을 지웠다. 성장의 기회가 특정 계층이나 인생의 특정 단계에 한정된 귀족적 특권이 아니라, 삶의 전 영역에서 누구나 누릴 수 있는 보편적 권리로 확장된 것이다. 배움의 도구가 평등해지자, 인간의 잠재력이 꽃피울 수 있는 기회 또한 평등해지고 있다.
--- p.154

기술의 민주화가 가져온 가장 치명적인 부작용은 거짓말의 생산 비용이 0이 되었다는 점이다. 과거에 가짜 뉴스를 만들어 사회를 혼란에 빠뜨리려면, 그럴듯한 문장을 쓰는 작가와 사진을 조작하는 기술자, 그리고 이를 유통할 조직이 필요했다. 악행에도 일종의 비용과 진입 장벽이 있었던 셈이다. 하지만 생성형 AI는 이 장벽을 없앴다. AI는 사실 여부와 관계없이 확률적으로 가장 그럴듯한 문장을 조합해내는 환각을 일으키곤 한다. 악의를 가진 사용자가 특정 정치인의 비리 의혹 기사를 써달라고 입력하면, AI는 1초 만에 존재하지 않는 사건을 사실인 양 육하원칙에 맞춰 써낸다. 팩트와 픽션의 경계는 무너졌고, 사회는 검증되지 않은 정보가 쓰나미처럼 밀려오는 진실의 위기를 맞이했다. 민주화된 기술이 가장 잔인하게 악용되는 현장은 바로 딥페이크다. 불과 몇 년 전만 해도 할리우드 블록버스터 영화에서나 가능했던 고도의 얼굴/음성 합성 기술이, 이제는 누구나 앱스토어에서 다운로드할 수 있는 무료 도구가 되었다. 기술 장벽의 붕괴는 곧바로 범죄의 대중화로 이어졌다. 타인의 얼굴을 음란물에 합성해 인격을 살해하거나, 가족의 목소리를 완벽하게 복제해 보이스피싱에 악용하는 사례가 급증하고 있다. “누구나 크리에이터가 될 수 있다”라는 희망찬 구호가, 피해자에게는 “누구나 나를 공격할 수 있다”라는 섬뜩한 공포로 돌변한 것이다. 기술은 가치 중립적일지 몰라도, 윤리적 브레이크 없이 대중에게 쥐어진 기술은 흉기가 된다.
--- p.159

기술이 고도화될수록 악행의 과정은 무마찰 상태가 된다. 과거에는 누군가를 해치려면 물리적인 힘을 쓰거나 복잡한 준비 과정이 필요했다. 그 과정에서 인간은 “이래도 되나?”라는 양심의 가책을 느낄 시간이 있었다. 하지만 지금의 기술은 그 시간을 삭제했다. 딥페이크 앱으로 친구의 얼굴을 합성하는 데는 3초면 충분하고, 확인되지 않은 혐오 정보를 단톡방에 퍼 나르는 데는 터치 두 번이면 끝난다.기술 사용의 문턱이 낮아지면서, 죄책감의 문턱도 함께 낮아졌다. 가해자들은 “나는 몰랐다”, “그냥 재미로 했다”, “남들도 다 하니까”라고 변명한다. 한나 아렌트가 말한 ‘악의 평범성’이 디지털 세계에서 재현되는 것이다. 거창한 악당이 사회를 망치는 것이 아니라, 자신의 행동이 어떤 결과를 초래할지 생각하지 않는 평범한 개인들이 클릭 몇 번으로 사회를 붕괴시킨다. 기술이 쉬워질수록, 그 기술을 다루는 개인에게는 더 높은 수준의 성찰과 도덕적 민감성이 요구된다. 무지는 더 이상 면죄부가 될 수 없다.
--- p.164

지금 우리가 겪는 혼란의 본질은 기술의 속도와 제도의 속도가 맞지 않는 데서 온다. 사회학자 윌리엄 오그번이 말한 문화 지체 현상이다. AI는 이미 인간의 지능을 넘어서고 있는데, 법은 여전히 20세기 공장 노동 시대의 기준에 머물러 있다. 이 속도의 격차가 벌어질수록 그 사이에는 무법천지가 생긴다. 플랫폼 노동자의 권리 문제, 생성형 AI의 저작권 침해, 딥페이크 성범죄 등은 모두 기술이 질주하는 동안 제도가 멈춰 서 있었기 때문에 발생한 비극이다. 낡은 지도로는 새로운 영토를 항해할 수 없다. 기술의 민주화는 필연적으로 제도의 민주화를 요구한다. 과거에는 소수의 관료나 전문가가 밀실에서 법을 만들고 하달하는 통치가 가능했다. 하지만 기술이 너무 복잡하고 빠르게 변하는 지금, 소수의 엘리트가 모든 문제를 예측하고 규제하는 것은 불가능하다. 이제 제도는 고정된 명령이 아니라, 다양한 이해관계자가 참여하여 끊임없이 수정하고 합의해나가는 프로세스가 되어야 한다. 개발자, 사용자, 피해자, 시민단체가 함께 머리를 맞대고 이 기술을 어디까지 허용할 것인가를 논의하는 협치의 시스템이 구축될 때, 제도는 비로소 기술의 속도를 따라잡을 수 있다. 기술의 민주화가 엔진이라면, 제도의 민주화는 핸들이다. 엔진만 좋고 핸들이 고장 난 차는 사고를 낼 수밖에 없고, 핸들만 있고 엔진이 없는 차는 앞으로 나아가지 못한다. 기술이 모든 사람에게 강력한 힘을 쥐여주었듯이, 그 힘을 통제하는 법과 제도 또한 소수의 권력에서 내려와 모든 시민의 상식과 합의 위에서 재구성되어야 한다. 기술 혁신은 엔지니어의 손끝에서 시작되지만, 그 혁신의 완성은 광장의 합의인 민주적인 제도 안에서 이루어진다.
--- p.190

AI시대의 윤리는 특별한 날에만 지키는 도덕적 결단이 아니라, 매일 손을 씻고 양치를 하듯 지켜야 할 디지털 위생의 차원으로 내려와야 한다. 우리가 전염병을 막기 위해 마스크를 쓰듯, 정보의 전염병을 막기 위해 팩트 체크라는 마스크를 써야 한다. 이것은 마이크로 윤리의 실천이다. 거창한 철학적 고민이 아니다. 좋아요를 누르기 전에 이게 사실인지 1초간 의심하는 것, 재미있는 짤을 공유하기 전에 누군가를 비하하는 내용은 아닌지 멈칫하는 것, 챗GPT의 답변을 업무에 쓰기 전에 출처가 정확한지 검색해보는 것처럼 사소하고 반복적인 습관들이 모여야만 기술의 폭주를 막을 수 있다. 기술 민주화 시대에 윤리는 착한 사람의 덕목이 아니라 유능한 사람의 실력이다. 아무리 코딩을 잘하고 프롬프트를 잘 짜도, 저작권을 침해하거나 가짜 정보를 걸러내지 못하는 사람은 리스크를 가진 무능한 사용자일 뿐이다. 기업은 그런 사람을 채용하지 않고, 사회는 그런 사람을 신뢰하지 않는다. 기술이 인간의 능력을 확장시켜주는 도구라면, 윤리는 그 도구가 나를 베지 않도록 잡아주는 안전 손잡이다. 악용과 실수의 벼랑 끝에서 우리를 지켜주는 것은 시스템의 규제가 아니라, 개인의 일상화된 윤리 감각이다.
--- p.200

하지만 기술의 민주화는 이 견고했던 파이프라인을 누구나 쓸 수 있는 공공재로 해체하고 있다. 클라우드는 수백억 원짜리 서버실을 월 구독료를 받고 빌려주고, 생성형 AI는 전문가 수십 명분의 지능을 제공하며, 소셜 미디어는 전 세계와 직통하는 유통망을 열어주었다. 이제 개인은 누구의 승인도, 거창한 자본금도 필요 없이 자신의 아이디어를 시장에 던지고 대중에게 직접 심판받는다. 이로 인해 권력의 이동이 일어난다. 과거의 권력이 생산 수단을 소유한 자에게 있었다면, 새로운 권력은 이 민주화된 도구들을 조합해 가장 빠르게 결과물을 만들어내는 실행하는 자에게 있다. 아이디어와 제품 사이의 시차가 제로에 수렴하는 세상에서, 더 이상 자본은 진입 장벽이 아니다. 오직 실행하지 않는 게으름만이 유일한 장벽일 뿐이다. 바야흐로 ‘허락받지 않는’ 혁신의 시대가 개막했다.
--- p.207

역설적이게도 기술이 인간을 닮아가는 동안, 인간은 기술을 닮아가고 있다. 우리는 일상에서 알고리즘적 사고를 내면화했다. 내비게이션이 알려주는 최단 경로가 아니면 불안해하고, 맛집을 고를 때도 내 직관보다 별점 데이터를 더 신뢰한다. 유튜브 쇼츠나 틱톡을 보며 15초 만에 도파민 보상을 얻는 데 익숙해진 뇌는, 기승전결이 있는 긴 호흡의 서사를 견디지 못한다. 무엇보다 최적화에 대한 강박이 인간을 잠식했다. 실패와 방황을 통해 성장하는 인간 고유의 서사는 비효율적인 것으로 치부되고, 입력대비 산출을 극대화하는 기계적인 삶의 방식이 성공의 기준이 되었다. 지금 기술과 인간이 서로의 정체성을 맞교환하는 기묘한 상호 모방의 시대를 살고 있다. AI는 차가운 연산 장치를 넘어, 인간의 고유 영역이라 여겼던 감정과 창작의 영역으로 진격하고 있다. 챗GPT는 사용자의 우울함을 위로하고, 미드저니는 인간보다 더 환상적인 초현실주의 그림을 그린다. 기계는 점점 더 인간적인 맥락을 학습하며 따뜻해지고 있다.
--- p.217

기술의 민주화가 가져온 협업의 가장 큰 변화는 회사의 해체다. 과거에는 일을 하기 위해 회사라는 물리적 공간과 법적 울타리가 필수적이었다. 하지만 네트워크 기술은 이 울타리를 걷어냈다. 이제 우리는 같은 건물에 있지 않아도, 같은 근로 계약서에 서명하지 않아도, 하나의 목표를 위해 완벽하게 협업할 수 있다. 여기 소개할 3가지 모델인 DAO, 오픈소스, 크라우드워크는 그 방식은 다르지만 하나의 공통된 DNA를 공유한다. 바로 소속보다 기여가 중요하다는 점이다. 꽉 짜인 조직도 대신 느슨하지만 강력한 네트워크로 연결된 이들은, 전통적인 기업이 흉내 낼 수 없는 속도와 유연함으로 협업의 정의를 다시 쓰고 있다.
--- p.226

협업의 민주화는 문제를 해결하는 권력의 민주화다. 과거에는 세상을 바꿀 힘이 자본과 권력을 쥔 소수에게만 있었다면, 이제는 뜻을 가진 누구나 동료를 모아 거대한 문제에 도전할 수 있다. 지구 반대편의 누군가가 나의 프로젝트에 힘을 보태고, 나의 아이디어가 누군가의 혁신에 씨앗이 되는 세상이 되었다. 기술이 만든 이 거대한 연결망 위에서, 혁신은 더 이상 기적이 아니라 우리가 함께 만드는 일상이 된다.
--- p.232

기술의 민주화는 수단의 평등이다. 과거에 자신의 꿈을 펼치기 위해서는 막대한 자본과 복잡한 기술, 기득권의 허락이 필요했다. 그 높은 장벽 앞에서 수많은 재능과 아이디어는 꽃피우지 못하고 사장되었다. 하지만 기술은 그 장벽을 허물었다. AI는 우리에게 비서가 되어주었고, 플랫폼은 무대가 되어주었다. 이제 80억 인류는 누구나 공평하게 주어진 기술이라는 도구를 손에 쥐고, 출발선에 나란히 설 수 있다. 하지만 기술의 민주화가 목적의 평등까지 보장하지는 않는다. 도구가 평등해졌다고 해서 결과까지 평등해지는 것은 아니다. 오히려 그 도구를 쥔 사람의 철학과 윤리, 실행력에 따라 격차는 더 벌어질 것이다. 혐오를 퍼뜨리는 데 기술을 쓰는 사람과, 이웃을 돕는 데 기술을 쓰는 사람의 차이는 기술의 문제가 아니라 인간의 문제다. 그렇기에 기술이 발전할수록 더 치열하게 윤리를 고민해야 하고, 더 깊이 있게 인문학을 사유해야 한다.