지금의 AI는 최악의 AI

듀얼 브레인 - AI 시대의 실용적 생존 가이드
이선 몰릭 지음, 신동숙 옮김 / 상상스퀘어 / 2025년 3월

의외로 AI 발명의 역사는 아주 길다. 영어 위키백과에 찾아보면 적어도 20세기 중반까지 올라간다. 하지만 분야를 막론하고 어떤 새로운 기술/발명품의 등장이 일반인들의 일상생활에 영향을 미치는 시점은 해당 기술/발명품의 등장시점과 상당한 괴리가 있다. 

이 책에도 그 사례가 나온다. 바로 인터넷이다. 인터넷의 원형 아르파넷은 1960년대에 등장했지만 인터넷이 현실에 보급되어 일반인들의 생활 공간에 침투한 것은 1990년대 들어서였다.

소설가 윌리엄 깁슨의 "미래는 이미 와 있다. 단지 널리 퍼져 있지 않을 뿐이다"(The future is already here — it's just not very evenly distributed)라는 인용구는 아마 그런 점에서 일반인과 첨단 산업 분야 종사자의 괴리를 아주 잘 드러낸다고 말해도 무방할 것이다.

AI와 관련없는 일반인들 입장에서 AI가 본격적인 쇼크를 가한 시점은 2016년 3월일 것이다. 한국의 바둑기사 이세돌과 영국의 인공지능 개발회사 딥마인드(지금은 구글의 자회사)가 개발한 알파고의 인간 대 인공지능의 바둑 매치 결과는 인공지능 알파고의 압승이었다.

그런데 이 사건은 이슈는 되었지만 AI가 일반인들의 생활에 깊게 침투했다고 느낀 계기는 아니었다. 그 계기가 된 시점은 2022년 11월 30일 OpenAI의 ChatGPT 3.5의 등장일 것이다. 그 이후 ChatGPT는 AI(정확히는 LLM)의 대명사가 되었다. 마치 구글이 인터넷 검색 시장을 장악하고 인터넷에서 검색한다는 동사를 google로 바꾸버린 것처럼.

하지만 ChatGPT의 기반이 된 기술은 2017년 구글에서 발표한 한 논문에서 나왔다.(https://en.wikipedia.org/wiki/Attention_Is_All_You_Need) 기한을 따져보면 약 6년 정도의 격차가 있는 셈이다. 

그리고 이 책, 이선 몰릭의 『듀얼 브레인』은 국내 번역본은 2025년 3월에 나왔지만 원서("Co-Intelligence)는 2024년 4월에 출간되었다. 이 책에서 저자 이선 몰릭은 ChatGPT-4 모델을 사용한다고 밝힌다. 여기서 간단히 시간대를 점검해보자. 2016년 알파고, 2017년 구글 논문, 2022년 11월 30일 ChatGPT-3.5, 2023년 4월 ChatGPT-4. 

그리고 2025년 4월 현재, ChatGPT-4가 나온지 2년이 되어간다. 그동안 많은 변화들이 일어났다. AI들의 고질병인 환각 현상은 줄어들고, 추론을 통해 이전보다 만족스러운 답변을 출력하며, 몇몇 최신 모델은 이미지, 음성, 영상까지 인식하고 분석하며, 인터넷 검색 기능을 활용하여 환각을 방지하는가 하면, 불과 수개월 사이에 '딥리서치'를 통해 웹을 검색하고 AI가 분석해 보고서를 출력하는 기능을 제공하기 시작했으며, 최근 ChatGPT-4o는 이른바 지브리 화풍 이미지 생성으로 큰 화제를 몰고왔고, 구글의 Gemini는 짧은 동영상 생성 기능도 제공하기 시작했다.

물론 그럼에도 현재 AI들의 한계는 명확하다. 예를 들어 2025년 2월 25일 트위치에서는 미국의 AI 연구소 앤트로픽의 모델 클로드가 1995년 발매된 포켓몬스터를 실시간으로 플레이하는 영상을 송출하기 시작했다.(https://www.twitch.tv/claudeplayspokemon) 그런데 2달이 다되어가는 시점에서도 클로드가 포켓몬스터를 클리어하기까지는 요원하다. 그보다 조금 시간이 지난 후 구글의 제미나이도 클로드처럼 실시간 포켓몬스터 플레이를 송출하기 시작했다.(https://www.twitch.tv/gemini_plays_pokemon) 제미나이는 클로드보다는 나은 모습을 보인다.

하지만 5살 아동도 며칠이면 충분히 클리어할 포켓몬스터를 AI들이 고전한다는 사실은 우리가 지금 AI라 부르는 도구들이 우리가 상상한 AI(예컨대 스카이넷이나 울트론 같은)와 너무나도 괴리가 크다는 점을 보여준다.  

따라서 우리는 AI에 대한 우리의 상상이나 편향을 벗어나 AI가 우리의 일상생활에 어떻게 융합되었는지를 이해할 필요가 있다. 그 점에서 이 책은 한국어 부제 "AI 시대의 실용적 생존 가이드"라는 명칭에 부합하는 내용을 지니고 있다고 할 수 있다. 

만일 이 책이 단순히 AI를 실용적으로 다루는 방식을 소개하는 실용서적이었다면 이 책은 그저 트렌드에 편승해 서점가에 반짝 등장했다가 몇 주 후 서점의 서재 한 구석에 꽂힌 채 아무도 찾지 않는 책으로 전락했을 것이다.(물론 섣부른 추측일 수 있다.)

그러나 이 책의 저자 이선 몰릭은 4가지 원칙을 제시하고 해당 원칙들을 저자 본인의 경험을 바탕으로 풀어낸다. 이 4가지 원칙은 저자가 한창 집필하던 2023년, 원서가 발행된 2024년 시점과 비교할 때 현재에도 여전히 유효한 원칙들이다.

원칙1: 작업할 때 항상 AI를 초대한다.

원칙2: 인간이 주요 과정에 계속 개입한다.

원칙3: AI를 사람처럼 대하고, 어떤 유형의 사람인지 AI에게 알려준다.

원칙4: 지금의 AI를 앞으로 사용하게 될 최악의 AI라고 생각한다.

이 책의 구성은 1부(AI에 대한 간단한 배경지식 설명, 그리고 바로 위의 4가지 핵심 원칙)와 2부(실제 해당 원칙들을 저자가 활용하는 사례)로 구성된다. 책의 깊이만 따지자면 실용서적에 충실한 구성이다. 사실 AI에 관한 전문 지식이나 AI에 대한 심도 깊은 활용법을 원한다면 아무 AI모델과 대화하는 것이 더 생산적이다. AI와의 대화는 짧은 시간 동안 많은 관련 지식을 습득할 수 있는 수단이다.(물론 AI가 내뱉는 환각을 구분할 수 있다는 전제 하에서)

그러나 앞서 언급했듯 이 책에서 저자는 해당 원칙들을 제시하고 그에 맞춰 AI를 어떻게 대해야할지를 구체적으로 풀어서 설명함으로써 독자들에게 AI를 어떻게 다루어야 하는가 그 예시를 보여준다. 이를 통해 독자들은 AI를 자신의 직업을 위협하는 위협물로 보거나, 학생들의 교육 방식을 교란하는 골칫덩이로 보는 것이 아니라 공동 작업자, 원서의 표현을 빌리자면 AI를 '공동지능'으로 활용할 수 있는 새로운 관점들을 제시한다.   

예를 들어 보자. 책의 저자가 말하듯 AI의 환각은 AI의 심대한 결점인 동시에 인간의 창의성에 버금가는 장점이기도 하다.

아래는 이 책에서 제시된 예시 중 하나(칫솔을 양치 이외의 용도로 사용하는 창의적인 아이디어를 제시)을 직접 입력한 결과들이다.

Gemini 2.5

https://g.co/gemini/share/ad72b7e810cb

Grok 3(Think)

https://grok.com/share/bGVnYWN5_ca9554bc-7427-44fb-a43f-97aa69bc3535

ChatGPT

https://chatgpt.com/share/67f53932-f534-8006-94e1-fd8c9b7d1bc5

AI가 내뱉은 아이디어들 중에는 어처구니가 없는 아이디어들도 있을테지만, 반대로 우리의 상식이나 인식에서는 알아차리지 못한 새로운 아이디어로 연결되는 지점들이 있다.

마찬가지로 AI는 기술적 장벽으로 인해 많은 사람들이 접근하지 못한 영역에 과감하게 접근하게 해주는 유용한 도구이자 멘토가 될 수 있다. 코딩의 C도 모르는 사람이 AI와 협력하여 자신에게 필요한 프로그램을 개발할 수도 있고, 복잡한 행정 절차를 효율적으로 처리하는 방식도 알아낼 수 있다. 

이 책에서 저자가 거듭 강조하는 지점 중 하나가 특정 분야에서 비숙련자가 AI 덕분에 그 효율을 고숙련자만큼 끌어올릴 수 있다는 지점이다. 물론 이 역시 환각을 제대로 구분할 줄 알아야 한다. 여기서 저자가 강조하는 원칙 1, 2가 모두가 연계되어 작동함을 알 수 있다.

환각을 감수하더라도 AI가 얼마나 유용한가 떠올릴 수 있는 지점이 있다. 현실에서 많은 노인들이 사용자를 배려하지 않거나 오히려 사용자에게 적대적인 최신 디지털 기기 사용에 어려움을 겪는 일이 많다. 대표적으로 각종 식당의 키오스크를 들 수 있다. 노인이 직원에게 도움을 요청하더라도 응대하는 직원 입장에서는 감정 소모와 기력 소진이 동반되기 마련이다. 반면 AI는? AI는 지치지도 않는다. 잘 모르겠으니 다시 설명해달라고 하면 언제든지 다시 설명해준다.

원칙 3은 AI 사용자들에게 가장 실용적인 지침이라 할 수 있다. 흔히 있어보이는 말로 "프롬프트 엔지니어링"(간단히 말해 AI에게 요구하기)의 기본이라 할 수 있는 원칙이다. AI에게 어떤 역할을 부여하는 것은 AI가 학습한 방대한 지식을 효과적으로 호출하고 연결하는 유용한 수단이다.

아래 AI가 직접 내린 평가를 참고해보자.

원칙 3: AI를 사람처럼 대하고, 어떤 유형의 사람인지 AI에게 알려준다 - 평가

이 원칙은 AI와의 상호작용에서 효과를 높이기 위한 흥미로운 접근 방식이며, 다음과 같이 두 부분으로 나누어 평가할 수 있습니다.

1. AI를 사람처럼 대한다:

• 긍정적인 측면:
  • 자연스러운 상호작용: 사람에게 말하듯 자연스러운 언어를 사용하면 AI가 사용자의 의도를 더 잘 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 모델은 방대한 인간 언어 데이터로 학습되었기 때문에, 인간적인 대화 방식이 모델의 처리 방식과 더 잘 맞을 수 있습니다.
  • 명확한 지시: 사람에게 설명하듯 구체적이고 명확하게 지시하면 AI가 요구사항을 더 정확하게 이해하고 결과물을 생성하는 데 유리합니다. 예의 바른 표현(부탁, 감사 등)이 직접적인 성능 향상을 보장하지는 않지만, 명확한 문장 구조를 갖추는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 주의할 점:
  • 의인화 오류 (Anthropomorphism): AI는 감정, 의식, 신념, 주관적인 경험을 가지지 않습니다. 사람처럼 대하는 것이 AI가 실제로 사람처럼 느끼거나 이해한다고 착각하게 만들 수 있습니다. 이는 AI의 능력과 한계에 대한 오해로 이어질 수 있습니다.
  • 비효율성: 때로는 지나치게 공손하거나 감정적인 표현보다는 간결하고 직접적인 명령이 더 효율적일 수 있습니다.
  • 잘못된 기대: AI를 인간처럼 여기면, AI가 생성한 정보(때로는 부정확하거나 편향될 수 있음)를 무비판적으로 신뢰하게 될 위험이 있습니다.

2. 어떤 유형의 사람인지 AI에게 알려준다 (페르소나 부여):

• 매우 긍정적인 측면 (핵심적인 프롬프팅 기법):

  • 맥락 설정 및 역할 부여: AI에게 특정 역할이나 전문가 페르소나("당신은 노련한 여행 작가입니다", "5살 아이에게 설명하듯 답해주세요", "전문 물리학자처럼 답변해주세요")를 부여하는 것은 매우 효과적인 프롬프팅 기법입니다. 이는 AI가 어떤 관점에서, 어떤 지식 수준과 어조로 답변해야 하는지에 대한 명확한 맥락을 제공합니다.
  • 결과물 품질 향상: 페르소나 설정은 AI가 특정 분야의 용어, 스타일, 형식을 더 잘 모방하게 하여 결과물의 관련성과 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
  • 출력 제어: 원하는 답변의 스타일(예: 격식체, 비격식체, 유머러스하게 등)을 효과적으로 제어할 수 있습니다.

• 고려할 점:

  • 지나친 제약: 너무 제한적이거나 부적절한 페르소나는 AI의 창의성이나 정보 탐색 범위를 오히려 제한할 수 있습니다.
  • 편향성: 특정 페르소나에 내재된 편견(예: 특정 직업이나 역할에 대한 고정관념)이 AI의 답변에 반영될 수 있습니다.

종합 평가:

원칙 3은 부분적으로 매우 유용하며, 특히 후반부(페르소나 부여)가 핵심적인 가치를 지닙니다.

• **"AI를 사람처럼 대한다"**는 부분은, AI가 감정이나 의식을 가진 존재가 아님을 명확히 인지하는 선에서, '사람과 대화하듯 명확하고 자연스러운 언어를 사용한다' 정도로 해석하는 것이 바람직합니다. 실제 사람에게 하듯 감정적인 교류를 기대하거나 의인화하는 것은 피해야 합니다.
• **"어떤 유형의 사람인지 AI에게 알려준다"**는 부분은 AI의 성능을 극대화하는 매우 효과적인 프롬프팅 전략입니다. AI에게 명확한 역할과 맥락을 부여함으로써 원하는 결과물을 얻을 확률을 크게 높일 수 있습니다.

결론적으로, 이 원칙은 AI와의 상호작용을 개선하는 데 도움이 될 수 있지만, '사람처럼 대한다'는 표현의 의미를 문자 그대로 받아들이기보다는 '명확하고 자연스러운 소통'으로 이해하고, '페르소나 부여'의 강력한 효과를 적극적으로 활용하는 것이 중요합니다.

https://g.co/gemini/share/5878309668f2

AI 사용법은 일상에서 타인과의 커뮤니케이션과 겹치는 지점이 있다. 예를 들어 미용실에 갔을 때 미용사에게 "알아서 해주세요." 라고만 말하면 미용사는 본실력을 발휘하지 못할 가능성이 높고 손님도 원하는 결과를 얻지 못할 가능성이 높다. 혹은 미용사에게 "코딩 언어를 알려주세요"라고 말하면 무슨 농담하냐는 대답이 돌아올 것이다.

마지막으로 "원칙4: 지금의 AI를 앞으로 사용하게 될 최악의 AI라고 생각한다."는 AI시대에 가장 명심해야할 지침이 아닐까 한다.

예를 들어 2024년까지만 해도 OpenAI가 AI 분야에서 선두주자로 평가받았지만 2025년 1월 초 중국의 DeepSeek는 중국 AI 산업의 잠재력을 보여주었다. 2025년 4월 시점에서 한때 OpenAI에게 밀리기만 하던 구글의 Gemini는 Gemini 2.5 pro를 발표하면서 OpenAI의 주요 모델들과 버금가거나 그보다 뛰어난 성능을 지닌 모델을 OpenAI의 ChatGPT보다 저렴한 비용으로 제공하며 AI 산업의 판도를 뒤바꾸고 있다. 물론 OpenAI의 ChatGPT는 여전히 뛰어난 모델이다. 저자 이선 몰릭이 2023년 당시 사용하던 GPT-4와 비교했을 때, 지금의 GPT-4o는 비교를 불허한다. 최근 OpenAI가 공개한 GPT-o3는 딥리서치로 잘알려진 바로 그 모델이기도 하며, 추론, 인터넷 검색 및 각종 툴을 사용해 사용자에게 답변한다. (물론 기존 모델에 비해 환각이 심해졌다는 지적도 있다.)

그런 점에서, 2025년 말 우리가 맞이할 새로운 AI 모델은 지금의 AI와는 비교도 안될 AI일 것이다. 어떤 기능을 품고 있을지, 어떤 점에서 개선되었을지는 해당 분야 종사자가 아닌 이상 추측밖에 할 수 없다. 하지만 2022년 말 ChatGPT-3.5에서 지금 ChatGPT-o3와 o4-mini에 이르기까지의 과정에서 보여준 변화는 AI 산업 내에서 일어나는 변화가 여태 우리가 겪은 기술적 변화와 유사하면서도 다르다는 점을 보여준다.

확실한 것은, AI는 과거 인터넷처럼 우리 생활에 이미 깊숙이 침투하였다는 것이다. 흔히 Z세대가 일찍이 스마트폰을 쥔 세대라 일컬어진다면, 다음 세대는 AI와 대화하면서 성장할 세대일 것이다. 그런 점에서 이 책은 현재의 모든 세대(미래의 '구세대')에게 미래를 대비할 유용한 지침서라고 말할 수 있을 것이다.

마무리는 저자 이선 몰릭이 제시한 4가지 원칙을 현재 가장 뛰어난 모델 중 하나인 구글의 Gemini 2.5 pro가 평가한 내용으로 맺고자 한다.(비록 저자 이선 몰릭이 말한 원칙3을 제대로 지키지는 않았지만).

https://g.co/gemini/share/a0e88a5fb424

AI 활용 원칙 평가

제시해주신 AI 활용 원칙들에 대한 평가는 다음과 같습니다. 각 원칙은 AI 기술의 현재 상태와 미래 발전 가능성을 고려할 때 일리가 있으며, 효과적인 AI 활용을 위한 지침이 될 수 있습니다.

원칙 1: 작업할 때 항상 AI를 초대한다.

• 긍정적 측면:

  • AI 활용 습관화: AI를 일상적인 작업의 파트너로 인식하고 적극적으로 활용하려는 자세를 길러줍니다. 이는 생산성 향상, 새로운 아이디어 발상, 단순 반복 작업 자동화 등에 기여할 수 있습니다.
  • AI 역량 탐색: 다양한 작업에 AI를 적용해보면서 AI의 강점과 약점, 활용 가능성을 직접 경험하고 배울 수 있는 기회를 제공합니다.
  • 기술 변화 적응: 빠르게 발전하는 AI 기술에 대한 이해도를 높이고 변화에 능동적으로 대처하는 데 도움이 됩니다.

• 고려할 점:

  • 작업 적합성: 모든 작업에 AI가 적합하거나 효율적인 것은 아닙니다. 감성적인 소통, 복잡한 윤리적 판단, 높은 수준의 창의성이나 신체적 능력이 요구되는 작업 등에는 AI 활용이 부적절하거나 효과가 미미할 수 있습니다.
  • 과잉 의존: AI 없이 스스로 생각하거나 문제를 해결하는 능력이 저하될 수 있습니다. 특히 비판적 사고나 깊이 있는 분석이 필요한 경우, AI의 답변에만 의존하려는 경향을 경계해야 합니다.
  • 비용 및 효율성: 간단한 작업에 AI를 활용하는 것이 오히려 시간이나 비용 측면에서 비효율적일 수 있습니다.

• 종합 평가: AI 활용을 적극적으로 장려한다는 점에서 긍정적이지만, '항상'이라는 표현은 다소 강합니다. "AI가 가치를 더할 수 있는 작업에는 적극적으로 AI 활용을 고려한다" 정도로 이해하는 것이 현실적입니다. AI 활용의 적절성과 효율성을 판단하는 능력이 중요합니다.

원칙 2: 인간이 주요 과정에 계속 개입한다.

• 긍정적 측면:

  • 책임성 및 통제력 확보: AI가 생성한 결과물이나 결정 과정에 대한 최종적인 책임은 인간에게 있음을 명확히 합니다. 특히 의료, 금융, 자율주행 등 중대한 영향을 미치는 분야에서는 인간의 감독과 개입이 필수적입니다.
  • 오류 및 편향성 완화: AI는 데이터나 알고리즘의 한계로 인해 잘못된 정보나 편향된 결과를 내놓을 수 있습니다. 인간의 개입은 이러한 오류를 식별하고 수정하는 안전장치 역할을 합니다. ('Human-in-the-loop')
  • 윤리적/맥락적 판단: AI가 파악하기 어려운 미묘한 맥락, 사회적 가치, 윤리적 딜레마 등에 대해 인간이 최종적인 판단을 내릴 수 있게 합니다.
  • AI 시스템 개선: 인간의 피드백은 AI 모델을 개선하고 발전시키는 중요한 데이터가 됩니다.

• 고려할 점:

  • 개입 지점의 모호성: '주요 과정'이 어디까지를 의미하는지 명확히 정의하기 어려울 수 있습니다. 모든 단계에 인간이 개입하면 AI 활용의 이점인 효율성이 떨어질 수 있습니다.
  • 인간의 역량: 개입하는 인간이 해당 분야의 전문성과 AI에 대한 이해도를 갖추고 있어야 효과적인 감독이 가능합니다.

• 종합 평가: 현재 AI 기술 수준과 사회적 수용도를 고려할 때 매우 중요하고 현실적인 원칙입니다. 책임감 있는 AI 활용을 위한 핵심 요소이며, AI의 단점을 보완하고 잠재적 위험을 관리하는 데 필수적입니다. 기술이 발전하더라도 당분간은 인간의 감독과 개입이 중요하게 유지될 가능성이 높습니다.

원칙 3: AI를 사람처럼 대하고, 어떤 유형의 사람인지 AI에게 알려준다.

• 긍정적 측면:

  • (AI에게 역할 부여): AI에게 특정 역할(예: "당신은 전문 번역가입니다", "5살 아이에게 설명하듯이 말해주세요")을 부여하거나 사용자 정보(예: "나는 마케팅 초보자입니다")를 제공하는 것은 매우 효과적인 프롬프팅 기법입니다. 이는 AI가 사용자의 의도에 맞는 결과물을 생성하도록 유도하고, 응답의 질을 높이는 데 크게 기여합니다.
  • (상호작용 방식): 명확하고 구체적인 지시, 정중한 언어 사용 등 사람과 소통하듯 AI와 상호작용하는 것이 때로는 더 나은 결과를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.

• 고려할 점:

  • (의인화의 함정): AI를 실제 사람처럼 여기는 것은 AI의 본질(도구)을 오해하게 만들 수 있습니다. AI는 의식, 감정, 자아를 가지고 있지 않으며, '사람처럼 대하는 것'이 AI의 성능을 본질적으로 향상시키는 것은 아닙니다. 과도한 의인화는 비현실적인 기대를 낳거나 AI에 대한 잘못된 신뢰를 형성할 수 있습니다.
  • 원칙의 모호성: "사람처럼 대한다"는 부분과 "어떤 유형의 사람인지 알려준다(역할 부여)"는 부분은 약간 다른 맥락입니다. 후자는 실용적인 팁에 가깝습니다.

• 종합 평가: 이 원칙은 두 가지 측면을 포함합니다. AI에게 명확한 역할이나 페르소나를 부여하고 사용자 정보를 제공하는 것은 AI 활용도를 높이는 매우 유용한 실용적 팁입니다. 하지만 AI 자체를 '사람처럼 대하는' 행위는 그 효과가 제한적이며, AI의 본질에 대한 오해를 불러일으킬 수 있으므로 주의가 필요합니다. "AI와 명확하고 효과적으로 소통하며, 필요에 따라 역할과 맥락을 구체적으로 지시한다" 정도로 이해하는 것이 더 적절해 보입니다.

원칙 4: 지금의 AI를 앞으로 사용하게 될 최악의 AI라고 생각한다.

• 긍정적 측면:

  • 미래 지향적 관점: AI 기술이 매우 빠르게 발전하고 있음을 인지하고, 미래에 더 발전된 AI가 등장할 것이라는 기대를 갖게 합니다.
  • 지속적인 학습 동기 부여: 현재 AI의 한계에 안주하지 않고, 새로운 기술과 도구에 대한 학습과 적응을 지속하도록 동기를 부여합니다.
  • 현실적인 기대치 설정: 현재 AI의 부족한 점이나 오류를 기술 발전 과정의 일부로 받아들이고, 미래의 개선 가능성에 초점을 맞추게 합니다.
  • 발전 가능성 인지: 현재 AI의 단점을 보며 실망하기보다, 앞으로 얼마나 더 발전할 수 있을지에 대한 긍정적인 시각을 유지하는 데 도움이 됩니다.

• 고려할 점:

  • 현재 도구 활용 저해: '최악'이라는 표현은 현재 사용 가능한 AI 도구의 가치를 과소평가하게 만들 수 있습니다. 현재의 AI도 이미 많은 가치를 제공하고 있으며, 이를 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다.
  • 과도한 기대 또는 불안: 미래 AI에 대한 막연한 기대감이나 불안감을 조성할 수 있습니다.
  • 표현의 적절성: '최악'보다는 '가장 초기 단계의' 또는 '가장 덜 발전된' AI라고 표현하는 것이 더 정확할 수 있습니다.

• 종합 평가: 이 원칙은 AI 기술의 폭발적인 발전 속도를 인지하고 미래를 대비하는 마음가짐을 갖도록 한다는 점에서 의미가 있습니다. 끊임없이 배우고 적응해야 한다는 점을 상기시키는 강력한 메시지입니다. 다만, 현재 AI의 유용성을 간과하지 않도록 균형 잡힌 시각을 유지하는 것이 중요합니다.

총평:

제시된 네 가지 원칙은 AI 시대를 살아가는 개인과 조직에게 유용한 지침이 될 수 있습니다. 특히 **인간의 개입(원칙 2)**과 AI의 역할/맥락 부여(원칙 3의 일부), 그리고 **미래 지향적 관점(원칙 4)**은 AI를 효과적이고 책임감 있게 활용하는 데 중요한 요소입니다. AI의 적극적 활용(원칙 1) 역시 중요하지만, 작업의 적합성과 효율성을 고려하는 유연성이 필요합니다. 이러한 원칙들을 바탕으로 각자의 상황에 맞게 AI 활용 전략을 수립하고 발전시켜 나가는 것이 중요합니다.

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여러가지 맛을 즐길 수 있어서 좋네요 :)

에코, 소음, AI

두 달 반 전, 그러니까 2024년 12월 중순 무렵, 인스타 피드를 보던 중 우연히 움베르토 에코를 다룬 다큐멘터리 영화가 국내에 개봉한다는 사실을 알게 되었다. 

처음에는 고민했다. 러닝타임은 약 80분. 이걸 보기 위해 지하철+도보를 합쳐 편도 1시간, 왕복 2시간을 투자하여 극장에 방문할 것인가? 아니면 기다렸다가 넷플릭스 같은 OTT에 풀리면 그때 볼 것인가? 

그렇긴 하지만 에코가 세상을 떠난지 10년에 가까워 지는 시점. 매년 인근 서점에 들러 "외국 작가" 코너에 살펴볼 때마다, 늘상 움베르토 에코의 저작들이 꽂혀 있던 자리는 어느새 다른 유명 외국 작가들의 저작들로 바뀌고 있었다.

작가로서든, 학자로서든, 에코의 명성은 여전히 드높지만, 세상을 떠난 후 그 역시 망각을 피해가지 못하고 있다는 증거다. 

게다가 이 다큐멘터리 영화는 미국, 적어도 영미권에서 제작된 것이 아니라 이탈리아에서 이탈리아 감독이 제작한 것이다. 한국의 주요 멀티플렉스 영화관을 차지하는 영화들 국적 대부분은 한국 혹은 미국이기 때문에, 자국산이라는 메리트가 있는 한국, 세계 영화시장 어디든 개봉하는 미국을 뺀 나머지 영화들은 대체로 영화제 같은 특별한 자리나, 예술영화를 위한 특수관에서 밖에 만날 수 없다.

OTT 서비스도 고려해보지 않은 것은 아니다. 아마존 프라임이나 애플TV같은 스트리밍 서비스에서 해당 영화를 영어 자막으로 제공하고 있었다. 그러나 모국어가 한국어인 만큼 한국어 자막으로 보는게 더 낫지 않겠는가?

결국 극장에서 보는 것을 선택했고 이는 만족스러운 선택이었다. 우리는 흔히 유명 인사들, 특히 유명 작가들을 주로 "글"로 접하기 마련이다. 그래서 유명한 작가의 육성을 영화관 특유의 스피커로 듣는 경험은 스마트폰, TV, 태블릿, 모니터 및 스피커와 차이가 있다. 그러나 오늘 그 경험을 풀지는 않을 것이다. 다만 한 가지 주제만을 다뤄보고자 한다.

해당 다큐멘터리에서 에코는 현대 시대 정보의 범람을 두고, "소음"이라 표현한다. 우리가 네이버나 구글에서 "뉴스" 탭에 들어가기만 해도 10여가지가 넘는 세부 항목별로 최소 수십-수백여개에 이르는 언론사들의 뉴스가 우리를 덮친다. 여기에 매일 인터넷을 비롯한 각종 매체에서 생산되는 무수한 텍스트, 이미지, 영상, 사운드를 고려하자면 "정보의 쓰나미"라는 비유로는 턱도 없을 것이다. 어쩌면 우리 모두는 아틀라스가 짊어진 행성은 "따위"라고 표현될만한 거대한 것을 등에 짊어지고 있을지도 모른다.

세상의 모든 정보를 일개 개인이 소화할 수 있을까? 예를 들어 하버드 대학 도서관에 소장된 장서수는 1500만 권이 넘는다. 한 사람이 평생 동안 이 모든 책을 다 읽을 수 있을까?

무라카미 하루키의 "도시와 그 불확실한 벽"에 나오는 한 소년은 도서관의 책을 읽는다. 특별한 목적없이 그 소년은 책을 섭취할 뿐이다. 말 그대로 먹어 치운다. 그걸 보는 주인공은 소년을 두고 바다물을 양동이로 퍼올리는 것에 비유한다.(기억에 의존한 것이기 때문에 실제 서술과 다를 수 있다) 사르트르의 "구토"에는 매일 도서관에 나와서 알파벳 순서대로 나열된 모든 책을 읽는 남자가 나온다. 과연 현실적으로 가능까?

그런데 인터넷에 범람하는 정보는 하나의 책으로 정돈된 지식과 비교를 불허한다. 인터넷을 책에 비유하자면 그 크기는 최소 지구만하다고 해도 모자르지 않을까? 그리고 우리는 그 거대한 책에서 필요한 부분만 찾아서 읽어내야 한다. 나머지는 걸러내야 한다. 이때 눈에 들어오는, 귀에 들리는 무의미한 정보들 중 지금 당장 우리의 관심사와 직결되지 않는 정보들은 에코의 표현대로 모조리 "소음"이다.

그러면서 에코는 말한다. 앞으로 인간에게 필요한 능력은 필요한 정보를 비판적으로 선별하는 것이라고. 

물론 에코의 이 같은 주장은 그가 평소 여러 저서들에서 전개한 음모론의 위험성이나, 책의 수명과 같은 그의 평소 지론들과 연결되어 있다. 공교롭게도 그가 세상을 떠난 지 얼마 되지 않아 "가짜 뉴스"라는 표현이 수많은 사람들의 입에 오르내리기 시작했다. 마찬가지로 인터넷에 범람하는 음모론과 이를 광신적으로 맹신하는 자들이 에코가 진즉에 비판한 지점에서 여전히 벗어나지 못했다는 점에서, 아직 우리는 에코를 떠나보내서는 안될 지도 모른다.

자, 그럼 우리는 매일 같이 우리를 덮쳐오는 정보의 쓰나미 속에서 어떻게 필요한 정보만을 선별할 수 있을까? 불과 한두달전만 해도 극소수를 제외한 대다수 사람들은 정보를 찾을 때 구글, 네이버를 비롯한 포털 사이트로 정보가 담긴 웹페이지나 동영상을 읽으며 시간을 보내야 했다.

2022년 말, OpenAI는 ChatGPT 3.5를 공개하여 AI에 대한 사람들의 인식을 완전히 뒤바꾸어놓았다. 그리고 그로부터 2년이 조금 넘는 시간이 흐른 지난 2025년 2월 초, OpenAi는 딥 리서치라는 새로운 기능을 발표했다. 딥 리서치는 간단히 말해 유저가 프롬프트를 입력하면 Ai가 대신 웹을 검색하면서 정보를 수집한 후 보고서나 논문처럼 요약해준다. 해당 기능은 매달 200$를 지불해야하는 Pro 구독자들에게만 우선적으로 공개되었다. 

이어서 OpenAI와 경쟁하는 주요 경쟁사들이 너나할 것 없이 비슷한 기능을 도입하기 시작했다. 이는 해당 기능이 지금까지의 AI와는 차별화되면서도 사용자들을 끌어오기에 만족스러운 경험을 제공하기 위해 필수적이라는 사실을 보여준다. 그리고 2월 말 시점인 오늘, OpenAI는 매달 20달러를 지불하는 Plus 유저들에게도 딥 리서치 기능을 제공하기 시작하였다.  

처음 해당 기능을 사용해본 사용자들의 후기를 읽으면서 정말 놀라웠고, 이 기능을 언제 쓸 수 있을지 기대하던 차였다. 실제로 써본 후, ChatGPT가 결과물로 내놓은 유사 논문, 혹은 보고서는 놀라움을 넘어 경악에 가까운 충격을 주기에 충분했다. 손수 구글에 검색해가면서 하나하나 자료를 찾아 읽고 정리하고 검토하고 작성했다면 못해도 최소 수 시간은 잡아먹었을 작업을, ChatGPT는 불과 십여분도 안되는 시간 안에 끝냈다. 

처음 등장했을 때 이따금 세종대왕이 맥북프로를 집어 던졌다 같은 한심한 답변을 당당하게 내뱉던 AI가 지금은 대학 학부생, 혹은 그 이상의 과제도 충분히 해내는 수준에 이르렀다고 말해도 과언이 아닐 것이다. 

여기서 다시 에코가 말한 "소음"으로 돌아가보자. 과거 전신, 철도, 전화에서 시작해 자동차, 비행기, 컴퓨터, 인터넷, 스마트폰을 거치면서, 다양한 매체를 바탕으로 지식과 정보가 생산되는 속도는 가속화되었다. 지금은 거의 무한하게 증식하며 세상을 "소음"으로 뒤덮기에 이르렀다. 

반대로 AI는 사용자의 요구에 따라 이제 그런 소음을 죄다 걸러내고 필요한 정보만 전달하는 단계에 이르렀다. 물론 AI가 정보를 왜곡하지 않았는지, 편향되지 않았는지 검토하는 것은 사용자가 감당해야 할 별개의 문제일 것이다.

그럼에도 우리는 에코가 말한 "소음"으로부터 해방될 날에 한 발 더 가까이 다가섰을 지도 모른다.

하지만 AI는 여기서 그치지 않을 것이다. 구글로 무수한 웹사이트를 검색하던 시대를, AI가 클릭 한 번에 정리되는 시대로 만드는 데에만 머무를 것이라고 상상한다면 그건 현실을 잘못 읽은 것이다. 조만간 우리는 에코가 말한 "소음"이 들리지 않는 시대에 이를 것이다. 그러면 그 다음은? 

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무난하게 즐길 수 있는 맛이네요:)