중국 IT 노동자 AI에 자기 자신을 학습시키다 Colleague Skill 사태와 AI 노동 대체 현실 분석

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“동료를 먼저 학습시키면 내가 살아남을 수 있다.”

농담처럼 보이는 이 한 문장이 중국 소셜미디어에서 500만 좋아요를 받았습니다. 중국 상하이 AI연구소 엔지니어 Zhou Tianyi가 GitHub에 공개한 도구 Colleague Skill에 대한 반응입니다. 이 도구는 동료의 이름을 입력하면, 업무 메신저 기록을 자동으로 불러와 그 사람의 업무 방식과 말투, 심지어 특유의 버릇까지 복제한 AI 에이전트를 만들어 줍니다. MIT 테크놀로지 리뷰가 보도한 이 사건은 단순한 기술 뉴스가 아닙니다. AI가 노동자를 대체하는 구조가 이미 현실이 되었다는 것을 가장 구체적이고 인간적인 방식으로 드러낸 사건입니다.

Colleague Skill이란 무엇이며 왜 퍼졌는가

Colleague Skill의 작동 방식은 단순합니다. 사용자가 복제하고 싶은 동료의 이름과 기본 프로필을 입력하면, 도구는 중국 직장인들이 주로 사용하는 메신저 앱 Lark와 DingTalk의 채팅 기록과 업무 파일을 자동으로 가져옵니다. AI는 이 데이터를 분석해 그 사람이 어떻게 일하는지, 어떤 방식으로 문제를 해결하는지, 어떤 말투를 쓰는지를 기술한 재사용 가능한 매뉴얼을 생성합니다. 이 매뉴얼을 가진 AI 에이전트는 이후 해당 동료처럼 행동합니다.

Zhou Tianyi는 이것이 “장난으로 만든 것”이라고 밝혔습니다. 그러나 그 배경에는 진지한 현실 인식이 있습니다. 그는 AI 관련 해고가 이어지고, 회사들이 직원들에게 스스로를 자동화하라고 요구하는 분위기 때문에 이 도구를 만들었다고 설명했습니다.

상하이의 27세 테크 직장인 Amber Li는 실제로 이 도구를 사용해 전 동료를 복제해 보았습니다. 그 결과에 대해 그녀는 “그 사람의 작은 버릇, 반응 방식, 심지어 문장 부호 습관까지 정확히 잡아냈다”고 말했습니다. “놀랍도록 잘 작동했다”는 그녀의 말 뒤에는 “섬뜩하고 불편했다”는 감정이 이어졌습니다. 기술적으로 완성도가 높을수록, 인간이 대체될 가능성이 가깝게 느껴지기 때문입니다.

이 도구가 빠르게 퍼진 이유는 기술적 완성도 때문이 아닙니다. 중국 테크 업계에서 이미 현실이 된 압박을 가장 직접적으로 표현했기 때문입니다. 인터넷 커뮤니티에서는 “AI로 동료를 자동화하면, 내가 마지막에 살아남을 수 있다”는 식의 블랙 코미디가 퍼졌습니다. Rednote(중국 SNS)의 한 댓글은 이 분위기를 압축했습니다. “차가운 이별은 따뜻한 토큰으로 바뀔 수 있다. 동료를 먼저 증류해 두면, 내가 조금 더 오래 버틸 수 있을지도 모른다.”

왜 지금 이 시점에 이런 일이 벌어지는가

중국에서 Colleague Skill이 등장한 배경을 이해하려면, OpenClaw의 확산을 먼저 이해해야 합니다. OpenClaw는 올해 초 중국 전역에서 국민적 열풍을 일으킨 AI 에이전트 도구입니다. 컴퓨터를 자율적으로 조작하며, 이메일 답장, 뉴스 요약, 식당 예약 등 다양한 반복 작업을 수행합니다. 이것이 단순한 생산성 도구로 소비되던 시점을 지나, 회사 경영진들이 이 도구를 활용해 업무를 재설계하기 시작했습니다.

에이전트 도구들의 실용성에는 아직 한계가 있습니다. 현장의 테크 직장인들은 이 도구들이 실제 비즈니스 맥락에서 신뢰할 수 있게 작동하기까지는 아직 거리가 있다고 말합니다. 그러나 회사가 직원들에게 스스로의 업무를 AI가 수행할 수 있도록 문서화하라고 요구하는 것 자체는 이미 현실입니다. Colleague Skill은 그 요구를 직접적으로 실행하는 도구였습니다.

에모리대학교 Hancheng Cao 교수는 이 트렌드를 이렇게 분석합니다. “기업은 이 과정에서 두 가지를 얻습니다. 하나는 AI 도구 활용 경험이고, 다른 하나는 직원들의 노하우, 업무 흐름, 의사결정 패턴에 대한 풍부한 데이터입니다. 이 데이터는 어떤 업무를 표준화하거나 시스템으로 코딩할 수 있는지, 어떤 업무가 아직 인간의 판단을 필요로 하는지를 파악하는 데 직접 활용됩니다.”

직원 입장에서는 다릅니다. 한 소프트웨어 엔지니어는 익명을 요청하며 이렇게 말했습니다. “AI에 나의 업무를 학습시키는 과정은 내 일이 모듈 단위로 분해되는 느낌이었습니다. 내가 더 쉽게 대체될 수 있도록 만드는 작업을 내 손으로 하고 있다는 감각이었습니다.”

반격이 등장했다 anti-distillation의 의미

이 흐름에 정면으로 맞서는 도구도 나왔습니다. 베이징의 AI 기획자 Koki Xu는 Colleague Skill이 퍼지는 것을 보고, 약 한 시간 만에 anti-distillation 도구를 만들어 GitHub에 공개했습니다. 이 도구는 AI 에이전트를 위한 업무 매뉴얼을 의도적으로 망가뜨립니다. 구체적이고 실행 가능한 업무 정보를 일반적이고 실행 불가능한 언어로 재작성합니다. 그 결과, 만들어진 AI 에이전트는 실질적으로 쓸모없게 됩니다.

도구는 라이트·미디엄·헤비 세 가지 방해 강도를 제공합니다. 상사가 얼마나 가까이에서 지켜보느냐에 따라 선택할 수 있습니다. Xu가 올린 시연 영상은 500만 좋아요를 기록했습니다. Colleague Skill의 영상과 같은 숫자입니다.

Xu는 법학 학위를 가진 사람답게 이 문제에 법적 시각도 더했습니다. “회사는 업무용 기기에서 생성된 채팅 기록과 파일이 회사 자산이라고 주장할 수 있습니다. 그러나 Colleague Skill은 그 사람의 성격, 판단 방식, 어조까지 포착합니다. 이것의 소유권은 훨씬 불명확합니다.” 그녀는 이 사안이 더 많은 논의를 촉발하기를 바란다고 했습니다. “직원들도 이 트렌드를 따라가면서 동시에 어떻게 활용될지를 함께 결정하는 데 참여해야 합니다.”

Amber Li는 자신의 회사가 아직 AI로 실제 직원을 대체하는 데 성공하지 못했다고 말합니다. 도구들이 아직 불안정하고 지속적인 감독이 필요하기 때문입니다. “내 일자리가 당장 위험하다고 느끼지는 않습니다. 하지만 내 가치가 점점 싸지고 있다는 느낌은 분명히 있습니다. 그리고 그것에 어떻게 대응해야 할지 아직 모르겠습니다.”

이 사건이 갖는 의미

이것이 중국만의 이야기라고 보기 어렵습니다. 한국에서도 Claude Code와 유사한 코딩 에이전트 도구들이 개발 조직에 빠르게 도입되고 있습니다. 반복적인 문서 작성, 데이터 분석, 고객 응대 등 업무는 이미 AI 에이전트로의 전환이 활발히 검토되고 있습니다. 대기업과 스타트업 모두 “AI 활용 역량”을 채용과 평가의 기준으로 삼기 시작했습니다.

그런데 Colleague Skill 사태가 드러낸 것은 이 전환 과정에서 직원에게 어떤 역할이 주어지는가의 문제입니다. 지금까지 AI 도입 논의는 “어떤 도구를 쓸 것인가”에 집중되어 있었습니다. 그러나 Colleague Skill은 “직원의 노하우와 판단 패턴이 누구의 자산인가”라는 훨씬 근본적인 질문을 꺼냈습니다.

업무를 문서화하고 자동화하는 것은 조직의 효율성을 높입니다. 동시에 그 데이터는 해당 직원이 없어도 업무가 돌아갈 수 있는 기반이 됩니다. 개인의 노하우를 조직의 자산으로 전환하는 이 과정에서, 직원이 어떤 보호와 보상을 받을 수 있는지에 대한 논의가 한국에서도 이제 시작되어야 합니다.

노동법적 측면에서도 마찬가지입니다. 업무 메신저 기록, 작성 문서, 의사결정 패턴이 AI 학습 데이터로 활용될 때 근로자의 동의와 보상에 관한 규정이 현재는 거의 없습니다. 이것은 기업 정책의 문제이기 이전에 제도적 공백입니다.

이 사건을 관통하는 핵심 인사이트

Colleague Skill 사태에서 가장 중요한 질문은 “AI가 사람을 대체할 것인가”가 아닙니다. 그 질문은 이미 답이 나오고 있습니다. 더 중요한 질문은 “그 전환 과정을 누가 설계하고, 누가 이익을 얻으며, 누가 보호받는가”입니다.

Xu의 말처럼, 직원들이 이 트렌드에 단순히 적응하는 것을 넘어 그 방향을 함께 결정하는 데 참여할 수 있어야 합니다. 지금 중국에서 일어나고 있는 일은 그 참여가 없을 때 어떤 일이 생기는지를 보여주는 사례입니다. 회사가 자동화의 이익을 독점하고, 직원은 그 과정의 원료를 제공하게 되는 구조입니다.

anti-distillation이 500만 좋아요를 받았다는 사실은 희망적이기도 합니다. 기술적으로 압도당하고 있다고 느끼는 노동자들이 수동적으로 순응하는 대신, 창의적으로 반응하고 있다는 것입니다. 그러나 개인의 창의적 저항이 구조적 문제를 해결하지는 못합니다. AI 시대 노동자 보호를 위한 제도적 논의를 더 이상 미룰 수 없는 이유가 이 사건 안에 모두 담겨 있습니다.

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