사람은 ‘다른 사람으로부터 칭찬을 받으면 기분이 좋아지는 존재’, ‘자신을 칭찬해준 상대에게 호감을 가지는 존재’ 다. 이것은 상식이다.


하지만 그 상식이 적용되지 않는 경우가 적잖다. 독자 여러분도 상대방을 칭찬할 생각으로 말했는데 ‘상대방이 오히려 화를 냈다’ 거나 ‘상대방이 오히려 기분 나쁘게 받아들였다’ 는 경험이 있을 것이다.



“자기는 정말 미인이야. 덕분에 ‘애인이 정말 미인이야.’ 라는 말을 자주 듣는다니까.”

외모만 그럴듯하고 내용은 없는 사람이라는 거야?” (화를 내버린다.)


“○○ 씨는 정말 나이에 비해 젊어 보여요.”

줄곧 어려 보여서… 정말 콤플렉스예요.” (상대방의 기분이 우울해졌다.)


“○○ 씨는 좋겠어요. 남편분이 무역회사에 근무한다니 얼마나 좋아요. 부러워요.”

남편이 무역회사에 다니기 때문에 결혼한 게 아니에요!” (무슨 이유인지 모르겠지만 갑자기 화를 낸다.)



뜻밖일 수 있지만 이런 경우는 흔하다. 물론 이 정도 수준이라면 ‘나는 칭찬을 했는데 왜 화를 내는 거야?’, ‘뭐지? 나는 나쁜 뜻으로 한 말이 아닌데.’, ‘이상한 사람이네.’ 정도로 생각하거나, 다음과 같은 식으로 한 마디를 덧붙이면 어색해진 분위기를 충분히 되돌릴 수 있다.



물론 가장 마음에 드는 건 자기의 내면이지. 상대방이 미인이라는 이유만으로 이렇게 오랜 기간 동안 만날 수 있을까?


그렇습니까? 젊어 보이는 게 부러웠는데 그게 오히려 고민이 될 수도 있군요. 미처 몰랐습니다.


당연히 그렇지요. 그럼 ○○ 씨는 남편분의 어떤 점이 마음에 들어서 결혼하셨나요?



단, 여기에서 여러분에게 소개하고 싶은 부분은 ‘사람에게는 각각 특유의 필터가 있다’는 것이다. 심리학 전문용어로 ‘인지認知 필터’라고 말한다. 즉, “사람에게는 각각 특유의 사고방식, 가치관, 의견, 과거의 경험 등이 있기 때문에 상대방의 말이나 그 내용에 대해 수용하는 방법 역시 사람에 따라 각각 다르다.”는 의미이다. 당신이 한 말은 상대방의 필터를 통과한 뒤에 상대방에게 전달되기 때문에 의도한 대로 전달되지 않을 가능성이 있다.


다른 문화권에서 성장하고 생활해온 외국인과 대화를 하다보면 “아, 문화적 배경이 달라서 그냥 흔히 하는 말을 나쁘게 받아들이는 경우도 있구나. 앞으로 조심해야겠어.라고 생각할 수 있다. 하지만 상대방이 같은 나라 사람, 더구나 성별이나 나이, 직업 등이 자신과 비슷한 요소가 많을수록 ‘인지 필터’라는 존재를 잊어버리기 쉽다. 이 경우, “나는 그런 뜻으로 한 말이 아닌데 왜 기분 나쁘게 받아들이지?” 하고 의아하게 생각할 수 밖에 없다.


나이 차이가 많이 나는 사람과의 대화, 성별이 다른 사람과의 대화, 자신과는 다른 업계에 종사하는 사람과의 대화 등에서는 누구나 기본적으로 ‘인지 필터’라는 존재를 의식하고 이야기할 것이다.


하지만 평소의 대화에서도 ‘사람들마다 받아들이는 방식이 다르다’, ‘그렇다면 어떻게 해야 내가 의도한 대로 내 뜻을 상대방에게 전달할 수 있을까?’, ‘만약 의도한 대로 전달되지 않았을 때에는 어떻게 해야 좋을까?’ 하는 발상을 갖춘다면 당신의 커뮤니케이션 능력은 비약적으로 향상될 것이다.




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인터넷 상담 게시판에서는 가끔 ‘질문자 대 답변자’의 싸움을 볼 수 있다. 재미있는 점은 ‘의견 차이에 의한 논쟁’이 뜨거워져서, 점차 흥분 상태가 되고, 격렬한 비난으로 격화됨에 따라 ‘의견 다툼’을 하던 분위기가 점차 ‘인신공격’으로 바뀐다는 것이다. 다음은 질문자와 응답자 양쪽에서 흔히 보이는 패턴이다.



“아무래도 질문의 의도를 올바르게 이해하지 못하시는 것 같습니다. 저는 당신처럼 쉽게 결정을 내리고 이야기하는 사람을 싫어합니다. 우선, 저의 질문 내용을 정확하게 이해해주십시오. 제가 질문하고 싶었던 것은 ○○라는 것입니다. 읽어보면 즉시 알 수 있습니다. 확실한 답변 부탁드립니다.


“아무런 이익 없이 봉사하는 마음으로 당신의 독단적인 질문에 답변하고 있는 사람에 대해 그런 코멘트는 실례 아닙니까? 당신 같은 사람은 질문을 할 자격이 없습니다.”


“‘질문을 할 자격이 없다’는 식으로 함부로 사람을 평가하는 쪽이 오히려 실례 아닌가요?”


“답변을 할 때에는 질문을 잘 읽어보아야 한다는 말은 당연합니다. 하지만 적당한 답변을 적는 일은 쉽지 않지요. 그런 답변을 요구하는 것도 피해를 끼치는 행동이고요.”


“피해를 끼친다고 생각한다면 처음부터 질문을 받지 말아야지요. 잘난 척 좀 적당히 하십시오”



이런 식의 말싸움이 이어진다. 인터넷에서는 이런 논쟁도 어떤 의미로 ‘재미’가 될 수 있지만 실생활에서는 주의해야 한다. 우리는 자기도 모르게 ‘논의(서로의 의견을 전하는 것으로 보다 바람직한 결론을 이끌어내는 것이 목적)’가 아니라 ‘인신공격’을 해버리는 경우가 많기 때문이다.


예를 들면, 사람에 대해 ‘정말 쓸모없는 사람이네.’, ‘성격이 도대체 왜 저래?’, ‘도저히 개선될 가능성이 없어.’라는 식으로 생각해버린 경험은 누구에게나 있을 것이다. 당연하다. 생각 그 자체를 신경 쓸 필요는 없다.


하지만 상대방이 그런 생각을 말로 표현한다면 어떤 기분이 들까. ‘자신이라는 인간 자체’, ‘모든 인격’을 부정당한 느낌이 들지 않을까. 성격, 인격, 평소의 생활방식, 과거에서 미래까지 모든 것을 부정당한 것처럼 들릴 것이다. 문자 그대로라면 ‘쓸모없는 사람’이라는 것은 ‘당신의 모든 것은 쓸모가 없다’는 의미이다.


설사 이런 말을 했다고 해도 대부분의 경우 상대방의 ‘모든 점’을 부정하려는 의도는 없었을 것이다. 감정이 앞서 ‘자기도 모르게’ 격한 말을 했거나 ‘더 적당한 말을 찾을 수 없었기 때문에’ 그렇게 표현했을 뿐인 경우가 많다. 그러나 상대방에게 주는 충격은 매우 강해서 그야말로 ‘사람에게 상처를 주는 화법’의 전형적인 예가 되어버린다.


따라서 이런 ‘인신공격’ 같은 말은 가능하면 삼가야 한다. 그런 말을 해서 얻는 것과 잃는 것을 생각해보면 절대로 해서는 안 되는 말이다.



“당신은 정말 가망이 없어.”


“당신이라는 사람은 정말 어쩔 수 없는 사람이니까.”


“그런 성격은 빨리 고치는 게 좋을 거야.”



이런 말을 하고 싶은 마음은 충분히 이해하지만 삼가는 편이 낫다.


또 상대방의 인격이나 성격이 아니라 ‘행동’에 포커스를 맞추고 전달하는 기술도 갖추어야 한다.



X “또 지각이야? 그 게으른 성격 좀 어떻게 고칠 수 없어?”

O “정시 5분 전에는 반드시 사무실에 도착하는 게 중요해.”


X “당신은 다른 사람과 협력할 마음이 전혀 없는 사람이군요.”

O “저녁식사 후의 설거지는 일주일에 두 번만 당신이 하면 어떨까?”


X “일을 똑바로 좀 하란 말이야!”

O “3년 후의 일을 생각하고 행동하면 도움이 될 거야.”


이렇게 말한다면 상대방의 인격을 공격하지 않으면서 자신이 하고 싶은 말을 분명하게 전할 수 있다. 굳이 상대방의 성격이나 인간성에 관하여 언급할 필요는 없다. 하기 어려운 말도 ‘어떤 행동을 어떤 식으로 고치면 좋은가?’ 하는 발상으로 전환하는 것만으로 보다 적절하게 전달할 수 있다.


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“죄송해요. 제가 한 말 때문에 그렇게 상처를 받을 줄은 정말 몰랐어요. 나쁜 뜻은 없었어요. 이해해주세요!” 이런 말을 하는 사람의 표정을 자세히 관찰해보면 전혀 잘못했다고 생각하지 않는다는 사실을 알 수 있다. 조금도 반성하는 기색이 없다. 오히려 마음속으로는 이렇게 생각하는 경우도 있을 것이다.


‘뭐야? 그까짓 걸 가지고 화를 내? 너도 정말 한심한 인간이다. 그래, 일단 귀찮으니까 내가 사과는 하고 넘어갈게.’ 


상처를 받은 상황에서 이런 식으로 인격까지 부정을 당하면 이중으로 피해를 보는 것이다. 이런 경우에는 확실하게 대처해야 한다. 상대방이 이런 태도를 보이면, ‘아, 그냥 조용히 넘어갈 걸 그랬어.’라고 후회하거나 죄책감을 느끼는 사람도 많이 있다. 하지만 상대방도 무의식적으로 그 효과를 노리고 “나쁜 뜻은 없었어요.”라고 말하는 것이기 때문에 그 함정에 걸려들어서는 안 된다. 상대방의 표정이나 말투를 확실하게 관찰하고 만약 진심으로 반성하는 모습이나 미안해하는 모습이 보이지 않는다면 다음과 같이 말해주자.


“정말 나쁜 뜻으로 한 말이 아닌가요? 그럼 다행이지만.”


“나쁜 뜻이 없었다면 앞으로는 그렇게 말하지 말아주세요.”


“나쁜 뜻이 없다고 해도 그런 말을 들으면 저도 이렇게 대응하는 수밖에 없으니까 앞으로는 신경 좀 써주세요.”


말의 내용 자체보다 ‘긴장된 분위기’를 연출하는 것이다. 그런 분위기로 말을 하면 상대방은 그 순간에 감정이 상해서 ‘뭐야, 이 사람? 이렇게까지 화를 낼 필요는 없잖아!’라고 생각할 수도 있다. 하지만 마음속으로는 ‘이 사람은 함부로 대하면 안 되겠어. 자칫하면 다음에는 내가 보복을 당할 수도 있겠어.’라는, 일종의 공포를 느낀다. 그리고 그런 공포는 항상 마음 한구석에 자리 잡고 있기 때문에 앞으로 당신에게 그와 비슷한 말을 하거나 당신을 함부로 대할 확률은 훨씬 줄어든다.

한편, 상대방의 ‘나쁜 뜻은 없었다’는 말에 대해 대화를 가볍게 마무리 짓겠다는 생각으로 이렇게 말하는 경우도 있다.


“아, 아니에요. 괜찮아요. 그럴 수도 있지요. 제가 괜한 말을 했네요.”


“아니에요. 별것도 아닌데 너무 신경 쓰지는 마세요.”


이런 식으로 미소를 지어보이며 애매하게 말을 하면 상대방은 마음속으로 당신을 더 쉽게 생각하게 된다. 그러니까 ‘미래를 위해서는’ 반드시 긴장된 분위기를 만들고 분명하게 잘못을 지적해야 한다. 상대방이 ‘이 사람, 무서운 사람일지도….’라고 생각하도록 만들어야 한다.


이런 말을 하면 ‘하지만 그렇게 냉정한 태도를 보이면 그 후의 인간관계가 나빠지는 것 아닌가?’, ‘상대방에게 미움을 사는 것 아닌가?’라고 걱정하는 사람도 있을 것이다. 그런 경우에는 다음과 같이 하면 된다.


“나쁜 뜻이 없다면 앞으로는 그런 식으로는 말하지 말아주세요.”라고 긴장된 분위기 속에서 뜻을 분명하게 전달한 뒤에 분위기를 바꿔서 “그런데 한 가지 물어볼 게 있어요.”라고 다른 문제에 관한 질문을 던지는 방식을 취한다. 정리하자면, 순간적으로 긴장된 분위기를 만든 뒤, 그 분위기를 계속 유지하지 말고 밝은 분위기로 전환하거나 대화의 내용을 바꾸는 것이다. 용기를 내서 실행해보면 그다지 어려운 일이 아니니까 반드시 시도해보자.




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여러분은 좋아하는 사람, 싫어하는 사람, 함께 있고 싶은 사람, 함께 있기 싫은 사람 등의 판단을 내릴 때 어떤 점을 고려하는가? 그 사람의 외모보다는 그 사람이 말하는 내용, 말할 때의 표정이나 목소리, 질문 내용이나 말투, 상대방 이야기를 들을 때의 맞장구나 반응 등을 통하여 판단하지 않는가?


‘화법’은 그 사람의 인상이나 매력을 결정하는 것임과 동시에 그 후의 인간관계를 결정한다. 상대방이 무엇인가를 해주기를 바랄 때 “이것 좀 해줘.”라는 말만 하는 사람과 “이것 좀 해주면 정말 도움이 될 것 같아. 부탁해도 될까?”라고 말하는 사람이 있다. 결국 의미는 같다. 하지만 전자와 후자는 인상을 판단할 때 어느 정도 차이를 만들어낼까? 또는 그 말을 듣는 사람의 기분이나 상대방이 그 부탁을 들어줄 확률에는 어느 정도 차이가 있을까? 쉽게 가늠할 수 있을 것이다. 전자에 해당하는 사람은 ‘성격이 별로’인 것이 아니라 ‘말을 하는 방법’을 잘 모르고 있을 뿐이다. 그러나 유감스럽게도 그 때문에 인생에서 많은 손해를 본다.





화법을 크게 분류하면, 상대방을 침울하게 만들거나 화나게 만드는 ‘사람에게 상처를 주는 화법’과 상대방을 즐겁게 만들거나 긍정적인 기분이 들게 만드는 ‘사람을 기분 좋게 만드는 화법’으로 나눌 수 있다. 그 경계는 별것 아닌 한 마디이거나 누구나 어렴풋이 알고는 있지만 평소에는 깜박 잊고 자기도 모르게 내뱉는 말이다. 그러나 ‘사람을 기분 좋게 만드는 화법’을 구사하는 것만으로 일은 물론, 사생활까지 모든 인간관계에서 이득을 볼 수 있다. 호감을 얻고 상대방에게 의욕을 심어주며 결과적으로 자신의 협력자로 만들 수 있는 것이다.


정말로 매력 있는 사람, 진정한 의미에서 아름다운 사람은‘말투가 아름다운 사람’이다. 이것은 1년에 수천 명을 만나는 기업 연수 현장 경험을 통해서 보더라도, 심리학 연구가의 입장에서 보더라도 자신 있게 말할 수 있다. 이 책을 읽는 여러분이 사람을 기분 좋게 만드는 아름다운 화법을 구사하기를 기원한다.


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AI(인공지능)

 

지금까지 소개해온 기술에서 ICT(정보통신기술)가 담당하는 역할은 매우 크다. 오히려 ICT가 관여하지 않는 기술을 찾는 쪽이 어려울 정도다. 표면적으로는 그 모습이 보이지 않더라도 컴퓨터로 설계를 하거나 기능을 보다 높이기 위해 막대한 데이터를 배후에서 처리하기 때문이다. 7장에서는 모든 영역에서 사용되며 2017년 이후의 기술을 더욱 발전시킬 ICT의 미래를 대략적으로 살펴보기로 한다.


많은 사람들이 관심을 가지고 있는 ICT라고 하면 AI(인공지능)일 것이다. AI란 컴퓨터를 사용하여 인간의 지능(intelligence)과 동등하거나 그 이상의 기능을 실현시키려는 노력을 총칭하는 말이다. 이 책에서 지금까지 소개해온 것처럼 각 산업, 각 업무에 맞춘 응용 사례를 가리키는 경우도 있지만 그때에 사용되는 기초 기술을 가리키기도 한다.


응용에 대해서는 몇 가지 영역으로 나눌 수 있다. 사진이나 영상을 인식하는 화상인식’, 음성을 이해하고 문장으로 변환해 주는 음성인식’, 문장을 이해하고 답변하는 자연언어 처리’, 막대한 데이터를 바탕으로 장래의 사건을 예측하는 예측 분석은 모두 AI에 포함된다고 말할 수 있다.


기초 기술로는 기계 학습의 발전이 두드러진다. 2016년 미국 구글이 개발한 알파고(AlphaGo)AI가 프로 바둑기사에게 승리를 거두면서 커다란 화제가 되었다. 몇 년 전부터 AI가 장기에서 프로기사를 이긴 경우는 드물지 않다. 여기에서 사용되는 방식은 기계 학습이다. 프로들의 수만 국에 해당하는 대국 데이터(기보)를 컴퓨터에 학습시켜 다음의 수를 판단하는 컴퓨터 프로그램을 자동으로 생성한다. 과거의 AI에서는 엔지니어나 프로그래머가 직접 장기에 관한 지식을 바탕으로 판단 기준을 만들어 컴퓨터 프로그램 안에 기입했지만 기계 학습에서는 그런 수고를 들일 필요가 없다.


2011년에 미국의 인기 퀴즈 프로그램 제퍼디(Jeopardy)에서 퀴즈왕(사람)에게 승리를 거둔 것으로 유명해진 미국 IBM의 질문응답 시스템 왓슨도 기계 학습을 이용했다. 왓슨은 대량의 문헌을 읽고 내용을 정리, 질문에 대한 답변을 자동으로 작성한다. , IBM의 왓슨처럼 컴퓨터를 사용하는 것을 코그니티브(cognitive; 인지 컴퓨팅)이라고 부르며, AI라는 말을 사용하지 않는다. 코그니티브는 인지능력(경험이나 지식에 바탕을 둔 분석 능력)을 갖추고 있다는 의미다. 굳이 AI라고 표현하지 않는 이유는, 그 정의가 너무 넓고 붐이 가열되었다가 기대 밖의 결과를 낸 과거의 도전들과 획을 그으려는 생각에서다.


AI는 과거에 두 번 정도 커다란 붐을 일으켰는데, 2013년 이후의 붐은 세 번째에 해당한다. 이번에 커다란 성과를 올린 것은 화상인식과 음성인식이다. 기존의 컴퓨터가 힘들었던 영역이었는데 여기에 기계 학습을 적용한 것이다. 컴퓨팅 파워 향상과 낮은 가격화가 뒷받침되면서 응용 범위를 명확하게 하자 AI가 인간을 뛰어넘는 정밀도와 속도로 인식과 판단을 내릴 수 있게 되었다. 그 때문에 기계가 인간을 초월한다’, ‘AI가 일을 빼앗는다는 주장과 걱정이 나오고 있다. 하지만 기계가 인간을 초월한다고 해도 특정 영역에 기계를 이용했을 경우의 이야기다.




일본항공이 하네다 공항에 실험적으로 도입한 ‘NAO’


옥스퍼드 대학의 AI 연구가인 마이클 오스본(Michael A Osborne) 준교수는 닛케이(日經) 컴퓨터(201633일호)를 통해 “(인간의 지성을 AI가 초월하는 시기는) 50~100년 후.”, “필요한 기술 대부분이 아직 확립되지 않았다.”고 말했다. 예를 들어, 대화나 질문 응답, 번역 등 자연언어 처리는 현시점에서 아직 기대와는 괴리가 크다. 1장에서 소개한 챗봇은 대화를 나누고 있는 것처럼 보이지만 영역이 한정되어 있다. 의미 없는 잡담이나 FAQ에 바탕을 둔 일문일답은 대응할 수 있지만 그 이외의 대화에서 인간의 영역에 도달한 것은 아니다. 그렇다고 ‘AI가 인간의 일을 빼앗는상황은 발생하지 않을 것이라고 단정할 수는 없다. 오스본 준교수는 2013년에 발표한 논문 The Future of Employment(고용의 미래)에서 앞으로 10~20년 내에 미국 노동 인구의 47%, 영국 노동 인구의 35%AI나 로봇에 의해 대체될 것이다.”라고 예측했다.


이런 예측을 하는 배경에는 기계 학습이 있다. 예를 들어, 재판에서의 판례, 의사의 문진 결과 등의 데이터를 기계 학습시키면 장래에는 판사나 변호사, 의사 등과 동등하거나 그것을 뛰어넘는 판단을 내릴 수 있는 AI 프로그램을 자동으로 준비할 가능성도 있다.


원래 컴퓨터는 수작업으로 만든 사무 계산이나 기술 계산을 대체하면서 인간의 일을 빼앗아 왔다. 하지만 이제는 AI의 진화에 의해 인간만이 할 수 있다고 생각했던 일조차 대신할 수 있게 된다. , 그것에 의해 판사나 변호사, 의사라는 직업이 사라질까? AI의 판단 결과를 이들이 듣고 최종 판단을 내려야 한다는 점에서 보면 완전히 대체될 것이라고 말하기는 어렵다.

 

- <7장 더 빨리, 더 편리하게> 중에서




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