AI 시대에 돈 버는 법: 정답은 AI가, 돈은 고르는 눈이 번다

AI가 정답과 결과물을 싸게 만들어 주는 시대에는, 돈이 "만드는 손"에서 "고르는 눈"으로 옮겨 갑니다. 여기서 말하는 예술가는 그림을 잘 그리는 사람이 아니라, 무엇이 아름답고 옳은지 알아보고 전체를 보며 "이거다" 하고 고를 줄 아는 사람입니다. 이 글은 영상의 논지를 연구·인터뷰·책 근거와 함께 다시 정리하고, 그 눈을 기르는 습관 세 가지까지 담았습니다.

한눈에 보기

1. AI 덕분에 정답을 내는 일은 누구나 할 수 있게 되어, 정답만으로는 경쟁력이 되기 어렵습니다.
2. 모두가 AI를 쓰면 한 편 한 편은 좋아지지만 전체 결과물은 서로 닮아 갑니다.
3. 글·그림을 직접 만드는 손의 일감은 줄었고, 무엇을 고를지 정하는 눈의 값이 오르고 있다는 것이 영상의 진단입니다.
4. 고르는 눈의 기준으로 진(참)·선(옳음)·미(아름다움)를 쓸 수 있습니다.
5. 눈은 타고나는 것이 아니라, 느끼고 적고 고르고 내놓는 반복으로 자랍니다.

AI 시대에 사람은 무엇으로 돈을 벌까요?

AI가 만들지 못하는 "무엇을 만들고 무엇을 남길지 고르는 판단"으로 번다는 것이 영상의 답입니다. 영상은 두 사례에서 출발합니다. 2025년 봄 OpenAI가 회사 역사상 가장 큰 금액(영상이 소개한 보도 기준 약 64억 달러)을 쓴 곳은 AI 회사가 아니라 아이폰을 디자인한 조니 아이브의 회사였고, AI 안경을 만들겠다는 구글은 젠틀몬스터에 1,450억 원을 투자했다는 보도가 있었습니다.

같은 흐름에서 영상이 읽어 낸 것은, 가장 앞선 기술 회사들이 디자이너와 예술가의 눈을 찾아간다는 점입니다. (금액은 모두 2025년 보도 기준이며, 투자 구조의 세부는 이 글에서 확인하지 않았습니다.)

정답이 공짜가 되면 무엇이 달라지나요?

정답을 잘 내는 능력이 사람 사이의 차이를 만들지 못하게 됩니다. 하버드 경영대학원 연구진은 세계적 컨설팅 회사 BCG의 컨설턴트 758명을 AI를 쓰는 그룹과 쓰지 않는 그룹으로 나눠 실험했고, 보도에 따르면 AI를 쓴 쪽이 일을 더 많이, 더 빨리, 더 잘했습니다. 영상이 주목한 것은 원래 성과가 낮던 사람은 43%, 높던 사람은 17% 올랐다는 점, 곧 AI가 실력 차이를 줄였다는 대목입니다.

일본의 컨설턴트 야마구치 슈는 이런 흐름을 "정답의 코모디티화"라고 부릅니다. 코모디티는 어디서나 구할 수 있어 값이 싼 물건이고, 논리와 분석으로 일하면 모두가 같은 정답에 도착해 정답이 경쟁력이 되지 못한다는 뜻입니다. 그래서 차이는 논리가 아니라 아름다움을 알아보는 감각, 곧 미의식에서 나온다고 그는 말합니다.

모두가 AI를 쓰면 결과물은 왜 닮아 갈까요?

한 편 한 편의 품질은 오르지만, 같은 도구를 쓰는 사람들의 결과물끼리는 서로 비슷해지기 때문입니다. 영상이 소개한 영국 연구진의 실험(Doshi & Hauser, 2024)에서는 약 300명에게 짧은 소설을 쓰게 했고, AI 아이디어를 받은 소설은 더 창의적이고 잘 쓰였다는 평가를 받았지만 AI의 도움을 받은 소설끼리는 서로 더 비슷했습니다.

영상은 2025년 봄 챗GPT로 사진을 지브리풍으로 바꾸는 유행도 같은 맥락으로 읽습니다. 화풍은 하루 만에 복제됐지만, 무엇을 그리고 무엇을 그리지 않을지 수십 년간 정해 온 감독의 세계관은 복제되지 않았다는 것입니다. 이 부분은 영상의 해석입니다.

돈은 왜 만드는 손에서 고르는 눈으로 옮겨 갈까요?

손으로 만드는 일은 AI와 정면으로 경쟁하게 됐고, 무엇을 고를지 정하는 일은 AI가 대신 책임지지 못하기 때문입니다. 챗GPT와 미드저니 이후 대형 프리랜서 플랫폼을 분석한 연구(Hui, Reshef & Zhou)는 글을 쓰고 그림을 그리는 프리랜서의 일감과 수입이 줄었고, 원래 잘나가던 상위 프리랜서가 오히려 더 크게 타격을 받았다고 보고합니다. 잘 그리는 손, 잘 쓰는 손이 AI와 직접 경쟁하게 됐다는 영상의 해석과 맞닿아 있습니다.

반대편 사례로 영상은 음악 프로듀서 릭 루빈을 듭니다. 그는 한 방송 인터뷰에서 자신은 기술적 능력이 없고, 대가를 받는 이유는 취향에 대한 확신과 느낌을 표현하는 능력이라고 말했습니다. 스티브 잡스도 1995년 인터뷰에서 마이크로소프트의 문제는 취향이 없다는 것이라고 평했다고 합니다.

영상은 이를 오케스트라에 비유합니다. 지휘자는 악기를 연주하지 않지만 전체 소리를 듣고 어디를 키우고 줄일지 정하고, AI 시대의 우리는 모두 연주를 대신해 주는 오케스트라를 하나씩 갖게 됐다는 것입니다.

고르는 눈의 기준은 무엇인가요?

영상은 오래된 기준인 진선미를 가져와 AI 시대에 대입합니다. 철학자 칸트는 인간의 정신을 참(순수이성비판), 옳음(실천이성비판), 아름다움(판단력비판)으로 나누어 탐구했고, 영상은 아름다움을 계산이 아니라 판단해서 알아보는 문제로 본 점에 주목합니다.

진: 무엇이 참인가요?

정확한 정보와 논리는 AI가 가장 잘하는 영역이라 값이 가장 빨리 떨어집니다. 그래서 참을 확인하는 일은 AI에게 맡기는 것이 영상의 제안입니다.

선: 무엇이 옳고 누가 책임지나요?

AI는 답을 내놓지만 책임은 지지 않기 때문에, 이것을 만들어도 되는지와 결과의 책임은 사람의 몫입니다. 영상은 올해 나온 『트렌드 코리아 2027』의 키워드 "휴먼엣지"를 이 자리에 놓습니다. 휴먼엣지는 AI가 만든 결과를 판단하고 검증하며 책임지는 사람의 역할로, 사람이 직접 거친 과정과 손길, 심지어 작은 결점까지 차별점이 될 수 있다는 개념이라고 보도됩니다. 진선미 중 선에 가깝다는 대입은 영상의 해석입니다.

미: 무엇을 남기고 버릴까요?

AI가 만든 백 개의 결과물 가운데 무엇을 남기고 무엇을 버릴지 정하는 눈이 미입니다. 『트렌드 코리아 2027』의 또 다른 키워드 "안목자본"은 같은 것을 보고도 남들이 놓친 가치를 찾아내는 능력이 영향력과 돈이 된다는 개념이고, 영상은 이것을 미에 대응시킵니다. 그리고 진선미를 하나로 묶는 능력으로 전체를 보는 눈, 곧 기획력을 꼽습니다. 기획서는 AI가 써 줄 수 있어도 무엇을 왜 만드는지와 그것이 사람들에게 어떤 의미인지를 처음부터 끝까지 엮는 큰 그림은 사람이 그려야 한다는 것입니다.

고르는 눈은 어떻게 기르나요?

눈은 타고나는 것이 아니라 지식과 반복으로 자란다는 것이 영상의 답입니다. 일본의 크리에이티브 디렉터 미즈노 마나부는 센스가 지식에서 시작되고, 많이 보고 이유를 따져 보는 사람이 결국 센스가 좋아진다고 말한다고 소개됩니다. 영상은 오늘 바로 해 볼 수 있는 습관을 세 가지로 정리했습니다.

습관 1: 먼저 느끼고 메모하세요

작품이나 장소를 보면 전문가 평을 읽기 전에 내가 느낀 것을 먼저 한 줄 적습니다. 『트렌드 코리아』의 김난도 교수가 소개한 방법으로, 느낌을 적고 전문가의 시선을 읽은 뒤 다시 보며 둘의 차이를 메우는 과정에서 눈이 자란다고 합니다. 휴대폰 메모장 한 줄이면 충분합니다.

습관 2: 좋고 싫은 데에 이유를 붙이세요

카페에 들어가 왠지 좋았다면 조명, 의자, 음악 중 무엇 때문인지 한 줄로 적습니다. 릭 루빈이 말한 취향에 대한 확신은 이유가 쌓일 때 생기고, 이유를 말할 수 있는 취향은 남에게도 설명할 수 있어 가치가 된다는 것이 영상의 설명입니다.

습관 3: AI에게 많이 만들게 하고 내가 고르세요

AI에게 시안을 열 개 받아 하나를 고르고, 왜 골랐는지와 나머지 아홉 개를 왜 버렸는지 적은 뒤 고른 것을 세상에 내놓습니다. 영상은 세스 고딘이 매일 만들어 내보내는 습관이 창작자를 만든다고 말한 것을 덧붙이며, 고르는 눈은 머릿속이 아니라 고르고 내놓는 반복 속에서 자란다고 정리합니다.

이 논지의 한계와 반론은 무엇인가요?

모든 예술가가 돈을 버는 것은 아니며, 손으로 만드는 예술가의 일감은 실제로 줄었다는 점입니다. 영상도 이 점을 인정하고, 그래서 값이 오르는 쪽을 "고르는 눈을 가진 감독형 예술가"로 좁힙니다. 다만 "눈이 값을 번다"는 결론은 연구 하나가 입증한 사실이 아니라 여러 근거를 엮은 제작자의 해석이고, 안목이 실제 소득으로 이어지는지는 개인차가 큽니다. 인용한 수치는 보도 기준이며, 연구 대상과 조건이 달라지면 결과도 달라질 수 있습니다.

자주 묻는 질문

AI 시대에 사람은 무엇으로 돈을 벌까요?

영상의 답은 "고르는 눈"입니다. AI가 만든 결과물 가운데 무엇을 남기고 무엇이 옳고 아름다운지 판단하며, 그 선택에 책임지는 일에서 값이 만들어진다는 것입니다.

안목이란 무엇이고 어떻게 기르나요?

같은 것을 보고도 남들이 놓친 가치를 알아보는 능력이라고 『트렌드 코리아 2027』은 설명합니다. 먼저 느낀 것을 적고, 좋고 싫은 데 이유를 붙이고, AI 시안 중에서 고르고 내놓는 반복으로 기를 수 있다는 것이 영상의 제안입니다.

진선미는 AI 시대에 어떻게 쓸 수 있나요?

참은 AI에게 맡기고, 무엇이 옳은지와 책임은 사람이 정하며, 무엇이 아름다운지(남길 것과 버릴 것)를 고르는 눈을 기르자는 대입입니다. 이것은 칸트 원문의 설명이 아니라 영상의 응용입니다.

AI 때문에 일러스트·글쓰기 일감이 줄었다는 게 사실인가요?

프리랜서 플랫폼을 분석한 연구(Hui, Reshef & Zhou, 2024)는 챗GPT·미드저니 이후 글쓰기·그림 영역의 일감과 수입이 줄었다고 보고합니다. 그래서 영상은 손으로 만드는 일과 고르는 일을 나눠서 이야기합니다.

야마구치 슈의 "정답의 코모디티화"는 무슨 뜻인가요?

논리와 분석으로 구한 정답은 누구나 얻을 수 있어 값이 싸진다는 뜻입니다. 그래서 차이는 논리가 아니라 미의식에서 나온다는 것이 야마구치 슈의 주장이라고 영상은 소개합니다.

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글쓴이 소개

메모장만개는 마케팅·브랜딩 고전과 브랜드 사례를 영상으로 먼저 만들고, 같은 내용을 글로 다시 정리합니다. 책이나 기사에서 확인한 내용과 제작자의 해석을 나누어 적고, 확인하지 못한 범위는 그대로 밝힙니다.