AI가 대체할 수 없는 능력은 정말 있을까 — 공감·판단·창의·신뢰를 흔드는 연구들

"AI가 쉽게 대체하기 어려운 능력은
공감, 신뢰, 판단, 창의다."
워크숍 사전 자료집에서
이 대목을 읽다가
연필을 멈췄습니다.
여백에
네 줄을 적었습니다.

판단 = AI
창의 = AI
공감 = AI (미래는)
신뢰 = AI (근거기반)
이 네 가지를 믿고
커리어나 조직을 설계하고 있다면
한 번은 멈춰 보셔야 합니다.
2024년과 2025년,
이 목록을 흔드는 연구가
이미 연달아 나왔기 때문입니다.

이 글을 워크숍 전에 먼저 쓰는 이유

9월 13일,
한국고용정보원과 퓨처오렌지가 준비한
「시민과 함께 그리는 AI 시대
일과 성장의 미래대화」가 열립니다.
AI 시대에 일과 경력이
어떻게 달라질지
시민이 함께 숙의하는 자리입니다.
행사 전에 받은 숙의자료집을 읽으며
페이지마다 연필로
제 생각을 적어 두었습니다.

현장에서 나눌 이야기지만
그 전에 제 관점을
기록으로 남겨 둡니다.
모두 6편으로 나눠 씁니다.
오늘은 1편,
'사람만의 능력'이라는 믿음부터입니다.

AI가 대체할 수 없는 능력, 정말 있을까?

'AI가 대체할 수 없는 능력'은
흔히 공감·판단·창의·신뢰로 정리됩니다.
자료집도 비슷하게 봅니다.
반복적이고 정형화된 업무는
자동화되기 쉽지만,
공감과 신뢰 형성,
복잡한 상황에서 내리는 판단,
창의적 문제 해결은
AI가 쉽게 대체하기 어렵다고 설명합니다.

(숙의자료집 내용 요약)
라이프벨 대표 도휘 최원준의 생각은 다릅니다.
이 네 가지는 안전지대가 아니라
이미 AI와 겨루는 영역입니다.
근거와 함께
하나씩 보겠습니다.

AI의 공감은 사람보다 부족할까?

챗GPT에 고민을 털어놓았다가
생각보다 위로받은 적,
한 번쯤 있지 않으신가요?

기분 탓만은 아니었습니다.
제3자가 평가했더니
AI 답변이 전문 상담가보다
더 공감적이라는 결과가 나왔습니다.

4개 실험에 556명이 참여했고,
2025년 「Communications Psychology」에
실린 연구입니다.
반대쪽 결과도 있습니다.
같은 문장이라도
'AI가 썼다'고 알려지는 순간
공감 점수가 떨어졌습니다.

9개 연구, 6천 명 이상을 대상으로 한
2025년 「Nature Human Behaviour」
연구입니다.
두 연구를 나란히 놓으면
답이 보입니다.
AI의 공감이 모자란 게 아닙니다.

'사람이 해 줬다'는 느낌이
아직은 더 비쌀 뿐입니다.
자료집에는 25년 차 간호사 사례가 나옵니다.
수치로는 괜찮은데 불안해하는 환자 곁에
앉아서 이야기를 들어주는 일이
여전히 중요하다는 내용입니다.

그 옆에 이렇게 적었습니다.
'듣는다(聽)는 건
어떻게 듣느냐의 문제다.
듣기만 해서 만족할까?'

초등학교 교사 사례도 있습니다.
아이가 왜 공부를 싫어하는지는
아직 교사가 더 잘 알아챈다는 대목입니다.
여기엔 한 줄만 적었습니다.

'AI가 안경을 쓰면?'

판단은 사람에게 남은 마지막 영역일까?

2024년 「JAMA Network Open」에
미국 의사 50명이 참여한
무작위 대조 연구가 실렸습니다.
GPT-4를 도구로 쓴 의사와
기존 자료만 쓴 의사의
진단추론 점수(중앙값 76% 대 74%)는
큰 차이가 없었습니다.
그런데 GPT-4 혼자 풀었을 때는
두 의사 집단보다 점수가 높았습니다.

사람이 AI를 손에 쥐었는데
AI 혼자일 때보다 못했다는 뜻입니다.
이 역설은 2편에서 따로 다룹니다.
자료집의 40대 회사원 사례는
앞으로는 자료를 만드는 능력보다

질문하고 판단하는 능력이
중요해진다고 말합니다.
동의하지만
조건을 붙였습니다.
'판단엔 시간이 든다.

사람의 뇌는 굼뜨다.
사람에게 남는 건 바른 의도다.'
60대 자영업자 사례에서는
AI가 숫자는 잘 봐도
동네 손님 취향은 사장님이 더 잘 안다는
대목이 나옵니다.

여기에 가장 길게 적었습니다.
'우리가 더 잘 알고 판단한다는 건
착각일 수 있다.'
사람의 직감이 늘 옳다는 믿음은
심리학도, 인류학도, 의학도
계속 흔들어 왔다고 봅니다.

창의성은 AI가 따라올 수 없을까?

자연어처리(NLP) 연구자 100여 명이
누가 냈는지 모르는 상태로
연구 아이디어를 평가했습니다.
참신성 점수는
사람 4.84, AI 5.64.
통계적으로 의미 있는 차이였습니다.

(Si·Yang·Hashimoto, ICLR 2025)
다만 실현 가능성은
AI 쪽이 조금 낮았습니다.
참신함이 곧 우수함은 아니라는 단서도
함께 적어 둡니다.

사람들은 AI를 얼마나 신뢰할까?

47개국 4만8천여 명을 조사한
KPMG·멜버른대학교의
2025년 보고서가 있습니다.
응답자 66%는 AI를 정기적으로 쓰지만,
AI를 신뢰한다는 응답은 46%였습니다.
쓰면서도 믿지는 않는 상태입니다.

제 메모는
'신뢰 = AI (근거기반)'입니다.
신뢰가 결국 근거에서 나온다면
근거를 더 많이, 더 빨리 내미는 쪽으로
기울 수밖에 없습니다.
20%p의 틈은
좁혀질 거라고 봅니다.

그렇다면 사람에게 남는 일은 무엇일까?

자료집은 현장의 신체 활동도
AI가 쉽게 대체하기 어려운
능력으로 꼽습니다.
제 메모는 이렇습니다.
'신체 활동, 아직은 로봇보다 사람.

하지만 시간문제.'
결국 3D 업종만 남는다면
그걸 '사람의 자리'라고
부를 수 있을까요?

자료집 뒷부분에는
공감·책임·판단은 사람이,
효율은 AI가 맡도록
영역을 나누자는 제안도 나옵니다.
거기엔 이렇게 적었습니다.
'AGI보다 사람이 낫다는 답은
희망이고 낙관이다.

아직 풀리지 않은 문제로 다뤄야 한다.'
그래서 질문을 바꿔야 한다고 봅니다.
'AI가 못 하는 일은 무엇인가'가 아니라
'AI가 다 할 수 있을 때
나는 무엇을 위해 일하는가'.

할 수 있는 일의 목록은
해마다 줄어듭니다.
일하는 이유는
목록으로 줄어들지 않습니다.
공감의 기능은 AI가 해내더라도,
누구와 무엇을 위해 일할지는
사람이 정합니다.

전인륜학(Existhos)을 설계하며
계속 붙들어 온 질문도
바로 이것입니다.

자주 묻는 질문

AI가 대체할 수 없는 능력은 무엇인가요?

흔히 공감·판단·창의·신뢰를 꼽습니다.
라이프벨(주) 대표 도휘 최원준은
이 목록 자체가 흔들리고 있다고 봅니다.
2024~2025년 연구에서
AI가 공감, 진단추론, 아이디어 참신성에서
사람 전문가와 같거나
더 높게 평가됐기 때문입니다.

AI가 쓴 위로도 공감이라고 할 수 있나요?

제3자 평가에서는
AI 답변이 더 공감적이었지만
(Ovsyannikova 외, 2025),
'AI가 썼다'는 걸 알면
평가가 낮아졌습니다(Rubin 외, 2025).
차이는 문장이 아니라
'누가 말했는가'라는
인식에서 생깁니다.

AI 시대 커리어 고민, 어디서 코칭받을 수 있나요?

라이프벨(주)은 전인륜학(Existhos) 기반
커리어코칭과 AX조직화컨설팅을 운영합니다.
한국코치협회 KAC 인증코치인
도휘 최원준 대표가
13년간 누적 2,890명 이상을
코칭·컨설팅한 현장 경험으로
'AI 시대에 내가 맡을 역할'을
함께 설계합니다.

AI 시대, 내 자리를 다시 그리고 싶다면

'AI가 못 하는 일'을 찾아
내 자리를 지키려 한다면,
그 자리는 AI가 발전할 때마다
조금씩 좁아집니다.
지금 세워야 할 것은 목록이 아니라
'나는 무엇을 위해 이 일을 하는가'에 대한
내 답입니다.

라이프벨 대표 도휘 최원준은
13년간 2,890명 이상을 코칭·컨설팅하며
사람이 맡아야 할 역할을
함께 찾아 왔습니다.
내 커리어라면 1:1 코칭을,
우리 조직이라면 AX컨설팅을
아래 카카오채널에서
바로 신청하실 수 있습니다.

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💬 한 줄 문의: 카카오톡 채널 '라이프벨'

시리즈 전체 보기

• 1편 AI가 대체할 수 없는 능력은 정말 있을까 (이 글)
• 2편 사람이 AI를 감독하면 될까
• 3편 AI 양극화, 나누면 해결될까
• 4편 평생 직업 하나로 버틸 수 있을까
• 5편 AI가 일을 덜어 주면 행복해질까
• 6편 AI 시대의 유토피아는 언제 올까

참고 자료

• 한국고용정보원·퓨처오렌지(2026), 「시민과 함께 그리는 AI 시대 일과 성장의 미래대화 숙의자료집」 (워크숍 사전 배포 자료, 내용 요약 인용)
• Ovsyannikova, De Freitas & Inzlicht(2025), Communications Psychology
• Rubin 외(2025), Nature Human Behaviour
• Goh 외(2024), JAMA Network Open 7(10)
• Si, Yang & Hashimoto(2025), ICLR 2025
• KPMG × University of Melbourne(2025), Trust, attitudes and use of AI: A global study 2025
• 이미지 배경 사진: Unsplash