“You just hired a million bad employees.” 이 문장이 무서운 이유는 AI의 품질을 지적하기 때문이 아니다. 증폭기는 입력을 판별하지 않는다는 사실을 지적하기 때문이다. AI는 모든 직원에게 사실상 무한한 headcount를 준다. 그런데 그 headcount에 실려 나가는 것은 지시자의 판단이고, 판단이 모호하면 모호함이 100만 배로 복제된다.
그래서 token workforce 시대의 병목은 실행 용량이 아니라 완료 정의의 해상도다. 사람 조직에서는 모호한 지시가 중간관리자의 상식과 눈치에 흡수되어 어느 정도 걸러졌다. AI에게는 그 흡수층이 없다. 모호함이 손실 없이 전달되고, 그 상태로 병렬 실행된다.
근거
문제는 일 못하는 사람의 모호함까지 같이 확장된다는 겁니다.
정구봉은 이 조건에서 AI 네이티브 인재를 “eval을 스스로 정의할 수 있는 사람”으로 정의한다. 주목할 점은 이것이 능력 목록이 아니라 증폭 대상을 정제하는 행위라는 것이다. 모호한 일을 쪼개고, 무엇이 완료인지와 어떤 evidence로 확인할지를 먼저 정하는 것 — 이는 AI를 잘 쓰는 기술이 아니라 AI에게 실려 나갈 판단의 오염도를 낮추는 작업이다.
그가 굳이 “주의: 토큰 맥싱이 아닙니다”라고 못 박은 것도 같은 맥락이다. 토큰을 많이 쓰는 것은 증폭 배율을 키우는 일이지, 증폭될 내용을 개선하는 일이 아니다. 배율만 키우면 모호함만 더 커진다.
연결된 생각
- 20260807-eval-defining-capability-as-hiring-signal — 이 문제 인식에서 도출된 채용 기준
- 20260605-human-value-shifts-to-metric-design — 인간 가치가 실행에서 메트릭 설계로 옮겨가는 같은 전환
- 20260508-no-evals-no-improvement-direction — eval 없이는 개선 방향을 알 수 없다
- 20260606-craftsmanship-in-the-age-of-ai-shifts-from-execution-to-problem-definition — 장인 정신의 무게중심 이동