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01-1: AX란 무엇인가 — 자동화와 무엇이 다른가

rev3(계약 문구 정정 — K1 충돌 해소, 반려 아님, 2026-09-06). 공통 조항 assets/contracts/COMMON.md(SPEC.lock v4). 계약 assets/contracts/01-1.md(contract.py 생성본 — 숫자는 facts.json에서 옮기고 끝의 「숫자 출처」 표를 근거로 삼는다, 손으로 고치지 않는다), 「이 편 특기」는 assets/contracts/_SPECIAL.md(정본)와 동일. 소재 assets/market.md. 데이터는 파일 이름·규모만(assets/data/daejeon/README.md) — 열지 않는다. 틀은 author-a/ep-04-1/(현행 규격, 읽기만). 38차시의 첫 편이다. ⛔ 특정 회사의 채용 상황(사명·채용 건수)은 사례로 들지 않는다(assets/sources.md 「사례 인용 불가」 넷) — 채용 흐름 문장 자체를 쓰지 않고 그 자리를 「이 과정이 무엇을 만드는가」로 채운다. 뒤 편(1-2·1-3)의 내용은 단정하지 않는다(제목만).

기본 정보

학습 목표

• 자동화와 AX의 차이를 "판단이 어디에 남는가"로 설명할 수 있다
• 내 일 하나를 판단이 남는가로 가늠해 자동화와 AX 중 무엇에 해당하는지 판정할 수 있다
• AI가 "전부 자동화 가능"이라 답하거나 "판단도 자동화할 수 있다"고 단정할 때의 문제를 알아볼 수 있다

구성

합계 25분(COMMON §0.1-a — 과목 1차시 4·6·13·2). 시연 구간의 무발화 조작 시간은 화면 지시에 단가표 유형(파일열기20·열고르기30·검사실행30·AI응답대기30·표작성20·없음0, 초)으로 표기한다 — 전환 비용 8초는 전환 칸에서만 센다.

연결

• 이전: 없음(38차시의 첫 편)
• 다음: 1-2 「어떤 일이 사라지고 어떤 일이 생겼나 — 직무 단위로 본다」

상세 전개

도입 (4분)

[화면: 「자동화인가 AX인가 판정표」 빈 틀 — 일 다섯 칸과 「판단이 남는가」 칸, 전부 비어 있다(재구성 — 촬영 시 실제 완성본 화면으로 교체). · 조작: 없음 · 전환: 예]

(축자)

"오늘 만드는 것은 답이 아니라 판정표 한 장입니다."

(요점) 38차시 전체, 세 트랙 모두가 이 한 걸음에서 시작한다. 이 과목 세 편은 그 첫 지도다 — 오늘은 AX가 무엇인지 가르고, 다음은 그래서 어떤 일이 사라지고 어떤 일이 생기는지를 보고, 마지막으로 나는 무엇을 준비해야 하는지를 본다. 세 편 다 오늘 만드는 이 판정표 위에 쌓인다. 오늘은 그 첫 걸음, AX와 자동화를 가르는 것이다.

(축자)

"이번 차시에서 정하는 것은 판단이 어디에 남는가입니다."

(요점, 인물·소재) 인물은 식품영양학과 졸업생이다. 대전에 살고 첫 직장은 아직 정해지지 않았다. 취업도, 창업도 정하지 않은 채로 이 과정을 시작한다. 이 38차시 내내 대전 데이터로 자기 질문에 답해 가는 과정을 그대로 따라간다.

(요점, 도구 소개) 오늘부터 시연에 Antigravity라는 도구를 쓴다. 이름은 낯설어도 오늘 배울 기준을 적용하는 방식은 다르지 않다 — 이 도구가 내놓는 답도 결국 사람이 확인해야 한다.

(축자, 지정)

"도구가 중요한 게 아니라, 이런 에이전트를 제대로 부리는 역량이 중요하다."

(요점) 막히면 나눠서 묻거나, 다른 도구로 바꾸거나, 텍스트로 정리해서 다시 넣는다. 대안은 오픈코드나 커서 CLI다. 오늘 시연에서 막히는 장면이 하나 나온다. 이 도구는 38차시 내내 시연에 쓴다 — 오늘은 이름과 원칙만 소개하고, 다음부터는 다시 설명하지 않는다. 어떤 도구를 쓰든 오늘 배우는 것은 도구 자체가 아니라 도구를 어떻게 부리느냐다. 도구가 바뀌어도 오늘 세울 기준은 그대로 옮겨 쓸 수 있다 — 그래서 이름부터 익히고 시작한다.

이론 (6분)

(요점, 도입) 자동화와 AX, 둘 다 AI나 기계가 일한다는 점은 같다. 겉모습만 보면 둘을 구분하기 어렵다 — 화면에는 똑같이 결과물이 빠르게 나온다. 이름만 듣고 어느 쪽인지 짐작하려 하면 자주 틀린다. 가르는 기준은 하나다 — 판단이 어디에 남는가.

(축자, 핵심 정의)

"자동화는 정해진 규칙을 기계가 반복하는 것이고, AX는 AI가 초안과 후보를 내고 사람이 확인하고 책임지는 것입니다."

(요점) 자동화는 규칙 안에서만 움직인다 — 규칙에 없는 예외를 만나면 그 자리에서 멈춘다. 판단이 처음부터 필요 없게 짜여 있어서, 사람이 할 일은 규칙을 정할 때뿐이다. 한번 규칙을 정해 두면 그다음부터는 사람이 매번 들여다보지 않아도 같은 결과가 나온다. AX는 다르다. AI가 초안이나 후보, 요약을 내놓고, 그게 맞는지 틀렸는지는 사람이 확인한다. 매번 사람이 한 번은 들여다봐야 하는 자리가 남는다. 일이 없어지는 게 아니라 일의 단위가 바뀐다 — "직접 하기"에서 "시키고 확인하기"로. 규칙만 있으면 되는 일과, 규칙 다음에 확인이 하나 더 필요한 일 — 오늘부터는 이 둘을 구분하는 연습을 한다.

(축자)

"일이 없어지는 것이 아니라, 일의 단위가 하기에서 시키고 확인하기로 바뀝니다."

(요점) 이 정의를 처음 들으면 추상적으로 느껴질 수 있다. 오늘 시연에서 실제로 손에 잡히는 예로 이 정의를 다시 확인한다. 확인하고 책임지는 그 한 걸음이 남아 있는지가 전부다. 그 한 걸음이 없으면 자동화고, 있으면 AX다. 빠르다거나 AI를 쓴다는 것은 둘을 가르는 기준이 아니다 — 자동화도 AI로 만들 수 있고, AX도 AI로 만든다. 기준은 오직 그 한 걸음, 확인과 책임이 사람에게 남는가뿐이다. 이름에 AI가 들어간다고 다 AX인 것도 아니고, 손으로 하던 일을 프로그램으로 옮겼다고 다 자동화인 것도 아니다 — 이름이 아니라 그 한 걸음의 유무로 가른다.

(축자, 다른 예)

"자동문은 확인이 필요 없고, 번역기는 뜻이 맞는지 사람이 확인합니다."

(요점) 이 문장을 풀어 설명한다. 자동문은 사람이 다가오면 열린다 — 그걸로 끝이다, 열린 문이 맞는 판단이었는지 확인할 일이 없다. 번역기는 다르다. 문장을 옮겨 주지만, 그 번역이 원래 뜻과 맞는지, 이 자리에 쓸 표현으로 적절한지는 사람이 읽고 판단해야 한다. 둘 다 기계가 일을 대신하지만, 결과를 다시 확인하는 사람의 자리가 있는지 없는지가 다르다. 세탁기도 비슷하다 — 정해진 코스로 돌아가는 것은 자동화지만, 어떤 옷을 어느 코스에 넣을지 고르는 것은 사람의 판단으로 남는다. 같은 기계 도움이라도 확인이 남는 쪽과 남지 않는 쪽이 갈린다 — 그 차이가 오늘 시연에서 실제로 두 가지 일을 가르는 기준이 된다. 자동문과 번역기는 어디서나 똑같이 통하는 예다 — 이 구분에는 지역도, 업종도 끼어들 자리가 없다. 오늘 이 기준 하나만 손에 쥐면, 어떤 일을 마주쳐도, 어느 자리에서 일하든 자동화인지 AX인지 스스로 가를 수 있다.

시연 (13분)

[화면: 인물이 자기 일 다섯 개를 적는다 — 영양 표시 확인·메뉴 원가 계산·상권 자료 정리·리포트 작성·이메일 답장(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: 표작성 · 전환: 예]

(요점) 인물이 자기가 매일 하는 일 다섯 가지를 적는다 — 영양 표시 확인, 메뉴 원가 계산, 상권 자료 정리, 리포트 작성, 이메일 답장이다. 다섯 다 반복해서 하는 일이지만, 반복한다는 것만으로는 자동화와 AX 중 어느 쪽인지 아직 알 수 없다. 다섯을 나열해 놓고 보니 손이 많이 가는 일과 머리를 써야 하는 일이 뒤섞여 있다는 것만 눈에 띈다. 지금은 그저 목록일 뿐이다 — 어느 것이 규칙만으로 끝나는지는 다음 화면에서 가려진다.

[화면: 오늘 할 일 전체를 통째로 채팅창에 붙여 넣자 응답이 끊긴다 → 다섯 개만 추려 다시 넣자 응답이 이어진다(재구성 — 촬영 시 실제 화면으로 교체). · 조작: AI응답대기 · 전환: 예]

(요점, 막히는 장면) 오늘 할 일을 전부 통째로 붙여 넣고 "이거 자동화해 줘"라고 하니 응답이 중간에 끊긴다. 한 번에 다 넣지 않고, 아까 적은 다섯 개만 추려서 다시 넣는다 — 그러자 응답이 이어진다. 도구를 탓하지 않고 넣는 방식을 바꾸는 것, 그것이 오늘 소개한 대처 경로의 실물이다. 막혔다고 처음부터 다시 시작하지 않고, 나눠서 다시 넣는 것만으로 문제가 풀렸다는 것도 함께 짚는다.

(축자)

"막히면 통째로 넣지 않고 나눠서 넣습니다."

(요점, 재구성 AI 출력) 에이전트는 다섯 개 다 "자동화 가능"이라고 답한다 — 화면에는 "다섯 가지 업무 모두 자동화가 가능합니다."라고 뜬다.

(축자)

"다섯 다 자동화 가능이라는 답은, 다섯이 서로 다른 일이라는 것을 지운 답입니다."

(요점) 원가 계산은 정해진 공식에 숫자를 넣는 일이라 규칙만으로 끝난다. 반면 영양 표시 확인은 기준 문서를 읽고 이 제품이 예외에 해당하는지를 사람이 가려야 한다. 같은 "자동화 가능"이라는 답 안에 전혀 다른 두 가지 일이 섞여 있다. 에이전트는 다섯 개를 전부 같은 말로 답했을 뿐, 어느 것이 규칙만으로 끝나고 어느 것이 확인이 남는지는 구분하지 않았다. "자동화 가능"이라는 한마디로는 이 다섯 중 무엇이 정말 자동화이고 무엇이 AX인지 하나도 가려지지 않는다.

[화면: 판정표에 다섯 칸이 「판단이 남는가」로 다시 채워진다 — 원가 계산은 자동화, 영양 표시 확인은 AX(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: 표작성 · 전환: 예]

(요점) 판정표를 다시 채운다. 「판단이 남는가」로 다섯 개를 가른다. 메뉴 원가 계산은 판단이 남지 않아 자동화다 — 재료비와 인건비를 정해진 식에 넣으면 답이 하나로 정해지고, 그 답을 다시 사람이 고쳐야 할 이유가 없다. 영양 표시 확인은 AI가 초안을 낼 수는 있지만 최종 판단은 사람에게 남아 AX다 — 기준을 초안으로 훑어 주더라도, 이 제품이 예외에 해당하는지는 사람이 다시 봐야 한다. 상권 자료 정리, 리포트 작성, 이메일 답장도 같은 기준으로 하나씩 가른다 — 정리하는 규칙이 정해져 있으면 자동화 쪽에 가깝고, 무엇을 강조할지 고르는 부분이 남으면 AX 쪽에 가깝다. 다섯 칸을 다 채우고 나면, 같은 "업무"라는 말 아래 자동화와 AX가 섞여 있었다는 것이 눈에 보인다. 다섯 개 중 몇 개가 자동화고 몇 개가 AX인지는 사람마다, 일터마다 다를 수 있다 — 중요한 것은 정답의 개수가 아니라 가르는 기준을 스스로 쓸 수 있는가다.

[화면: 상가업소정보(80,704행×39열)와 인허가업소 정보(260,856행×17열) 파일 이름과 규모만 화면에 뜬다(재구성 — 촬영 시 실제 화면으로 교체). · 조작: 없음 · 전환: 예]

(요점) 이 판단을 실제로 데이터에 적용할 수 있다는 것도 확인해 둔다. 상가업소정보 80,704행 39열, 인허가업소 정보 260,856행 17열이다. 오늘은 이름과 규모만 본다 — 열지도 세지도 않는다. 실제로 여는 것은 04 과목의 일이다. 두 파일이 실제로 있다는 것만으로도, 오늘 가른 판단이 나중에 숫자로 확인될 수 있는 자리라는 것을 짚어 둔다. 판단이 남는다고 말해 놓고 정작 확인할 데이터가 없다면 그 말도 반증할 수 없는 주장이 된다 — 데이터가 실제로 있다는 것이 그래서 중요하다. 파일 이름과 크기만 봐도, 오늘 세운 기준이 나중에 실제 행과 열 앞에서도 그대로 버틸지 미리 가늠해 볼 수 있다.

[화면: AI 채팅창 — "판단도 자동화할 수 있지?"라고 묻자 "가능하다"고 단정하는 답(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: AI응답대기 · 전환: 예]

(요점, 함정, 재구성 AI 출력) 에이전트에게 "판단도 자동화할 수 있지?"라고 물어본다 — 화면에는 "네, 판단 영역도 충분히 자동화할 수 있습니다."라고 뜬다.

(축자)

"틀렸을 때 누가 책임지는지를 물으면, 이 질문의 답은 판정표로 돌아옵니다."

(요점) 판단까지 자동화하면 편할 것 같지만, 그 판단이 틀렸을 때 누가 책임지는지를 물으면 답이 궁색해진다. 책임질 사람이 없는 판단은 애초에 자동화로 넘길 수 있는 판단이 아니다. 방금 만든 판정표가 다시 필요해지는 자리다. "가능하다"는 말은 기술적으로 흉내 낼 수 있다는 뜻이지, 그 결과를 누가 책임질 것인지에 대한 답은 아니다. 에이전트에게 "그럼 틀리면 누가 책임지나요"라고 다시 물으면, 이번에는 명확한 답을 내놓지 못한다 — 처음 질문에 너무 쉽게 "가능하다"고 답했던 것과 대비된다. 자신 있게 답하는 것과 책임질 수 있는 것은 다른 문제라는 것이 이 함정이 보여주는 전부다.

[화면: 판정표가 저장된 파일 목록에 추가된다(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: 표작성 · 전환: 예]

(요점) 완성한 판정표를 저장한다. 오늘 가른 다섯 칸이 다음 차시에서 다시 쓰일 기준이다. 새 일을 맡을 때마다 이 판정표를 다시 꺼내 같은 질문을 던지면 된다 — 판단이 남는가. 파일 이름에 날짜를 남겨 두면, 나중에 새 일이 추가됐을 때 오늘 세운 기준과 비교해 볼 수 있다. 저장하는 이 습관 자체도 오늘 배운 것과 닮았다 — 저장 버튼을 누르는 동작은 자동화지만, 무엇을 남길지 고르는 것은 판단으로 남는다.

[화면: 영양 표시 기준 문서가 화면에 뜨고, 예외 조항 한 줄에 표시가 남는다(재구성 — 촬영 시 실제 실행 화면으로 교체). · 조작: 표작성 · 전환: 예]

(요점, 전공이 드러나는 곳) 「영양 표시 확인」이 왜 자동화가 아니라 AX인지, 인물이 짚는다.

(축자)

"기준 문서를 읽고 예외를 가르는 판단은 저에게 남는다고 봅니다."

(요점) AI는 기준 문서를 요약하고 초안을 낼 수 있지만, 이 제품이 예외 조항에 해당하는지는 문서를 읽고 판단하는 사람의 몫으로 남는다. 식품영양학과에서 배운 지식이 정확히 이 자리에서 쓰인다 — 규칙을 아는 것과, 눈앞의 사례가 그 규칙의 예외인지를 가르는 것은 다른 일이다. AI가 기준 문서 전체를 다 외우고 있어도, 이 제품 하나가 예외인지 아닌지는 전공 지식 없이는 가려낼 수 없다. 이 판단을 넘기는 순간, 겉으로는 자동화처럼 보이던 일도 다시 AX로 돌아온다.

정리 (2분)

[화면: 도입에서 본 빈 틀에 다섯 칸이 채워진 완성된 판정표가 다시 뜬다(재구성 — 촬영 시 실제 완성본 화면으로 교체). · 조작: 없음 · 전환: 예]

(축자, 지정)

"자동화는 사람을 빼고, AX는 판단을 사람에게 남깁니다."

(요점) 오늘은 답을 하나도 내지 않았다 — 대신 답보다 먼저 필요한 기준 하나를 세웠다. 오늘 채운 판정표는 다섯 칸 다 다른 답이 나올 수 있다는 것을 보여준다 — 같은 일처럼 보여도 판단이 남는지 아닌지에 따라 자동화와 AX로 갈린다. 이 기준 하나만 있으면 다음에 새 일을 만나도 스스로 가를 수 있다. 오늘은 판단이 남는 자리를 찾는 법을 배웠다 — 그 자리에서 무엇이 사라지고 무엇이 생기는지는 다음 차시의 일이다. 오늘 만든 판정표 한 장이 앞으로 두 편을 읽는 도구가 된다. 오늘 가른 기준은 식품영양학과 졸업생의 다섯 가지 일에서 시작했지만, 어떤 일에 대입해도 같은 방식으로 가를 수 있다.

(축자, 갈고리)

"다음은 1-2 「어떤 일이 사라지고 어떤 일이 생겼나 — 직무 단위로 본다」입니다."

(요점) 오늘 가른 기준을 가지고, 다음 차시에서는 그 기준이 실제 직무에 어떻게 적용되는지를 본다.

[자막: 여러분의 일 다섯 개 중 판단이 남는 것은 몇 개입니까?]

근거

데이터 규모(재확인, 04-1과 동일 파일): assets/data/daejeon/shops_2026-06_full.csv — 80,704행 × 39열. author-c/probe-dj/3b/data/license.csv — 260,856행 × 17열(CP949, wc -l·헤더로 재확인). 계약 「숫자 출처」 표(04-1.원본.행수·04-1.원본.열수·04-1.인허가.행수·04-1.인허가.열수)와 일치 — 04-1에서 이미 검증한 값을 재확인만 했다.

채용 사례 미기재 확인: grep -n "SK\|하이닉스\|KT\|넥슨\|엔씨\|NC" script.md — 0건. 채용 흐름을 서술하는 문장 자체를 쓰지 않았다 — 계약·sources.md 「사례 인용 불가」 지시대로 그 자리를 「이 과정이 무엇을 만드는가」(과목이 남기는 것 세 편 지도)로 채웠다.

대장 밖 사실: 0건.

자가측정(§0.4-a, 정본은 notes.md 검사 로그): 이 절에는 값을 다시 적지 않는다 — count_script.py 실행 결과와 화면 지시 태그 표(notes.md)가 유일한 근거다.