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MIT Tech Review 41일 전

中 기술직, 스스로 대체할 AI 훈련… 반발 심화

IMP
8/10
핵심 요약

최근 중국 IT 업계에서 직원들이 동료의 업무 방식과 성격까지 모방하는 AI 에이전트(예: Colleague Skill)를 만드는 프로젝트가 화제가 되었습니다. 경영진의 자동화 압박 속에, 노하우를 모듈화하고 결국 스스로를 대체할 수도 있다는 불안감이 번지며 직원들 사이에서 소외감과 위기감이 커지고 있습니다.

번역된 본문

중국의 기술직 종사자들이 상사의 지시로 자신을 대체할 AI 에이전트를 훈련하고 있으며, 이는 열렬한 초기 도입자들 사이에서도 깊은 회의를 낳고 있습니다.

이번 달 초, 동료의 기술과 성격 특성을 "증류(distill)"하여 AI 에이전트로 복제할 수 있다고 주장하는 "Colleague Skill(동료 기술)"이라는 깃허브(GitHub) 프로젝트가 중국 소셜 미디어에서 큰 화제를 모았습니다.

비록 이 프로젝트는 패러디로 만들어졌지만, IT 업계의 민감한 신경을 건드렸습니다. 여러 기술직 종사자들이 MIT Technology Review와의 인터뷰에서, 상사들이 OpenClaw나 Claude Code 같은 AI 에이전트 도구를 사용해 특정 작업과 프로세스를 자동화하기 위해 자신의 워크플로우를 문서화하라고 요구하고 있다고 밝혔습니다.

Colleague Skill을 설정하려면 사용자가 작업을 복제하고자 하는 동료의 이름을 지정하고 기본 프로필 정보를 입력해야 합니다. 그러면 이 도구는 중국에서 널리 사용되는 사무용 앱인 라크(Lark)와 딩톡(DingTalk)에서 채팅 기록과 파일을 자동으로 가져와, 해당 동료의 업무, 심지어 독특한 버릇까지 설명하는 재사용 가능한 매뉴얼을 생성하여 AI 에이전트가 이를 복제할 수 있게 합니다.

상하이 인공지능 연구소(SAIL) 엔지니어로 이 도구를 만든 저우톈이(Tianyi Zhou)는 이번 주 초 중국 매체 남방도시보(Southern Metropolis Daily)와의 인터뷰에서 이 프로젝트는 AI 관련 해고와 직원들에게 스스로의 업무를 자동화하도록 요구하는 기업의 증가하는 추세에서 비롯된 반짝 아이디어였다고 밝혔습니다. 그는 추가 논평 요청에는 응답하지 않았습니다.

네티즌들은 자신보다 먼저 동료를 자동화한다며 이 도구의 아이디어에 유머를 찾기도 했습니다. 하지만 Colleague Skill의 확산 속에 AI 시대 노동자의 존엄성과 개성에 대한 논쟁도 활발히 일어나고 있습니다.

상하이의 27세 IT 직장인 앰버 리(Amber Li)는 소셜 미디어에서 Colleague Skill을 발견한 뒤, 개인적인 실험으로 전직 동료를 복원해 보았습니다. 단 몇 분 만에 이 도구는 그 사람이 일하는 방식을 상세히 담은 파일을 만들어냈습니다.

"놀랍도록 훌륭합니다."라고 리는 말합니다. "반응하는 방식이나 문장 부호 사용 습관 같은 사람의 사소한 버릇까지 포착하더군요."

이 기술을 활용하면 리는 코드 디버깅을 돕고 즉시 답변하는 새로운 "동료" 역할을 하는 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다. 리는 묘한 기시감과 불편함을 느꼈다고 덧붙였습니다.

그럼에도 불구하고, 에이전트로 동료를 대체하는 것은 하나의 규범이 될 수 있습니다. OpenClaw가 전국적인 열풍을 일으킨 이후, 중국의 상사들은 기술직 종사자들에게 에이전트 실험을 강력히 독려하고 있습니다.

비록 AI 에이전트가 컴퓨터를 제어하고, 뉴스를 읽고 요약하며, 이메일에 답장하고 식당을 예약할 수 있지만, 실무에 있는 기술직 종사자들은 현재까지 비즈니스 환경에서의 실용성이 제한적이라고 말합니다.

직원들에게 Colleague Skill처럼 일상 업무의 세부 사항을 설명하는 매뉴얼을 만들도록 요구하는 것은 이러한 간극을 줄이는 한 가지 방법입니다.

AI와 일자리를 연구하는 에모리 대학교의 한청 카오(Hancheng Cao) 조교수는 기업이 단순히 트렌드를 따르는 것을 넘어 직원들에게 이러한 업무 청사진을 작성하도록 압박할 만한 타당한 이유가 있다고 봅니다.

"기업은 도구에 대한 내부 경험을 얻을 뿐만 아니라, 직원의 노하우, 워크플로우 및 의사 결정 패턴에 대한 더 풍부한 데이터를 얻습니다. 이는 기업이 업무의 어떤 부분이 표준화되거나 시스템으로 코드화될 수 있는지, 그리고 어떤 부분이 여전히 인간의 판단에 의존하는지 파악하는 데 도움이 됩니다."

하지지만 직원들에게 에이전트를 위한 청사진을 만드는 것은 낯설고 소외감을 주는 느낌을 줄 수 있습니다. 직업 안정성에 대한 우려로 익명을 요구한 한 소프트웨어 엔지니어는 자신의 워크플로우로 AI(Colleague Skill은 아님)를 훈련시킨 결과, 그 과정이 마치 자신의 일을 모듈로 평면화하여 교체하기 쉽게 만드는 것처럼 축소주의적으로 느껴졌다고 말했습니다.

소셜 미디어에서 노동자들은 이와 유사한 감정을 표현하기 위해 씁쓸한 유머를 사용하고 있습니다. Rednote(샤오홍슈)의 한 댓글에서 한 사용자는 "차가운 이별은 따뜻한 토큰(Tokens)으로 바뀔 수 있다"고 쓰며, Colleague Skill을 사용해 먼저 동료를 작업 단위로 증류해 내면 자신은 조금 더 오래 살아남을 수 있을 것이라고 농담했습니다.

원문 보기
원문 보기 (영어)
Tech workers in China are being instructed by their bosses to train AI agents to replace them—and it’s prompting a wave of soul-searching among otherwise enthusiastic early adopters. Earlier this month a GitHub project called Colleague Skill, which claimed workers could use it to “distill” their colleagues’ skills and personality traits and replicate them with an AI agent, went viral on Chinese social media. Though the project was created as a spoof, it struck a nerve among tech workers, a number of whom told MIT Technology Review that their bosses are encouraging them to document their workflows in order to automate specific tasks and processes using AI agent tools like OpenClaw or Claude Code. To set up Colleague Skill, a user names the coworker whose tasks they want to replicate and adds basic profile details. The tool then automatically imports chat history and files from Lark and DingTalk, both popular workplace apps in China, and generates reusable manuals describing that coworker’s duties—and even their unique quirks—for an AI agent to replicate. Colleague Skill was created by Tianyi Zhou, who works as an engineer at the Shanghai Artificial Intelligence Laboratory. Earlier this week he told Chinese outlet Southern Metropolis Daily that the project was started as a stunt, prompted by AI-related layoffs and by the growing tendency of companies to ask employees to automate themselves. He didn’t respond to requests for further comment. Internet users have found humor in the idea behind the tool, joking about automating their coworkers before themselves. However, Colleague Skill’s virality has sparked a lot of debate about workers’ dignity and individuality in the age of AI. After seeing Colleague Skill on social media, Amber Li, 27, a tech worker in Shanghai, used it to recreate a former coworker as a personal experiment. Within minutes, the tool created a file detailing how that person did their job. “It is surprisingly good,” Li says. “It even captures the person’s little quirks, like how they react and their punctuation habits.” With this skill, Li can use an AI agent as a new “coworker” that helps debug her code and replies instantly. It felt uncanny and uncomfortable, Li says. Even so, replacing coworkers with agents could become a norm. Since OpenClaw became a national craze , bosses in China have been pushing tech workers to experiment with agents. Although AI agents can take control of your computer, read and summarize news, reply to emails, and book restaurant reservations for you, tech workers on the ground say their utility has so far proven to be limited in business contexts. Asking employees to make manuals describing the minutiae of their day-to-day jobs the way Colleague Skill does is one way to help bridge that gap. Hancheng Cao, an assistant professor at Emory University who studies AI and work, believes that companies have good reasons to push employees to create work blueprints like these, beyond simply following a trend. “Firms gain not only internal experience with the tools, but also richer data on employee know-how, workflows, and decision patterns. That helps companies see which parts of work can be standardized or codified into systems, and which still depend on human judgment,” he says. To employees, though, making agents or even blueprints for them can feel strange and alienating. One software engineer, who spoke with MIT Technology Review anonymously because of concerns about their job security, trained an AI (not Colleague Skill) on their workflow and found that the process felt reductive—as if their work had been flattened into modules in a way that made them easier to replace. On social media, workers have turned to bleak humor to express similar feelings. In one comment on Rednote, a user wrote that “a cold farewell can be turned into warm tokens,” quipping that if they use Colleague Skill to distill their coworkers into tasks first, they themselves might survive a little longer. The push for creating agents has also spurred clever countermeasures. Irritated by the idea of reducing a person to a skill, Koki Xu, 26 an AI product manager in Beijing, published an “anti-distillation” skill on GitHub on April 4. The tool, which took Xu about an hour to build, is designed to sabotage the process of creating workflows for agents. Users can choose between light, medium, and heavy sabotage modes depending on how closely their boss is observing the process, and the agent rewrites the material into generic, non-actionable language that would produce a less useful AI stand-in. A video Xu posted about the project went viral, drawing more than 5 million likes across platforms. Xu told MIT Technology Review that she has been following the Colleague Skill trend from the start and that it has made her think about alienation, disempowerment, and broader implications for labor. “I originally wanted to write an op-ed, but decided it would be more useful to make something that pushes back against it,” she says. Xu, who has undergraduate and master’s degrees in law, said the trend also raises legal questions. While a company may be able to argue that work chat histories and materials created on a work laptop are corporate property, a skill like this can also capture elements of personality, tone, and judgment, making ownership much less clear. She said she hopes Colleague Skill prompts more discussion about how to protect workers’ dignity and identity in the age of AI. “I believe it’s important to keep up with these trends so we (employees) can participate in shaping how they are used,” she says. Xu herself is an avid AI adopter, with seven OpenClaw agents set up across her personal and work devices. Li, the tech worker in Shanghai, says her company has not yet found a way to replace actual workers with AI tools, largely because they remain unreliable and require constant supervision. “I don’t feel like my job is immediately at risk,” she says. “But I do feel that my value is being cheapened, and I don’t know what to do about it.” Deep Dive Artificial intelligence OpenAI is throwing everything into building a fully automated researcher An exclusive conversation with OpenAI’s chief scientist, Jakub Pachocki, about his firm's new grand challenge and the future of AI. By Will Douglas Heaven archive page How Pokémon Go is giving delivery robots an inch-perfect view of the world Exclusive: Niantic's AI spinout is training a new world model using 30 billion images of urban landmarks crowdsourced from players. By Will Douglas Heaven archive page This startup wants to change how mathematicians do math Axiom Math is giving away a powerful new AI tool. 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