AI, 인공지능 시대에 '질문'보다 더 중요한 것

좋은 질문만으로는 부족하다 '토니 스타크'가 되어야 한다.

인공지능 시대가 도래하며, '질문'의 중요성이 강조되고 있다. 맘스퀘스쳔 심재우 대표는 '멍청한 질문은 없지만 질문의 수준은 있다'고 말했다. 저급한 질문은 모르는 것만 묻는 질문이고, 고급 질문은 통찰을 얻고 새로운 세상으로 인도한다. chatGPT, Midjourney와 같은 생성형 AI서비스도 마찬가지다. 질문의 수준에 따라 AI의 성능을 30%만 쓰거나 120% 사용할 수도 있다. 이에 따라 '프롬프트 엔지니어'와 같은 새로운 직업이 등장했다. 하지만

'질문'은 다가올 시대에 갖추어야 할 필수 덕목 중의 하나

일 뿐이다.

인공 지능 시대에도 메모는 계속 된다.

생존의 문제

2020년에 인간이 만든 인공물의 양이 지구상 모든 생물량을 추월했다. 즉, 인간이 만든 건물, 도로, 다리, 자동차, 비행기, 컴퓨터, 전자제품 등의 총무게가 모든 생물체의 총무게보다 커졌다는 이야기다. 등산하면서 만나는 암석 하나가 자연적으로 생성되는데 1천만 년의 시간이 필요하다고 한다. 난 이 사실을 알기 전까지 환경오염에 대한 인식이 없었다. '지구를 지키자'라고, 왜 치는 사람은 유난 떠는 것으로 생각했다. 하지만 이것은 직접적인 생존 문제와 관련 있다고 이해하게 되었다.

사람이 만든 인공물질이 지구 생물량 넘어섰다

머지않은 미래에 이 세상에는 AI가 만들어 낸 그럴듯한 문서의 양이 인간이 만들어 낸 문서보다 많아질 것이다. 인공물이 지구의 생물량을 초과하는 것보다 더 이른 시일 안에 이루어질 것이다. 막을 수 없는 곧 다가올 현실이다.

우리는 선택의 갈림길에 있다. AI에 모든 것을 맡기고, AI가 만들어 내는 세상과 체계의 구성원으로 살아갈 것인가. 아니면, 주체적인 인간으로서 삶을 영위할 것인가.

어벤져스 4에서 토니 스타크는 FRIDAY(울트론에게 파괴된 자비스의 다음 모델)를 이용해 시간 여행의 해답을 찾았다. 우리는 AI로부터 많은 정보를 제공받지만, 역으로 AI에 인사이트를 제공하고 새로운 결과를 만들어 내도록 독려하고 실제로 이루게 해야 한다. 분명한 방향성을 가진 인간이 되어야 한다.

 

AI 시대에 필요한 개인의 역량

이미 인공지능 시대의 판도라 상자는 열리고 돌이킬 수 없다. 각 개인은 생존을 위해 AI를 비서(a.k.a 팀원)로 두는 리더가 되어야 한다. 이미 다가오고 있는 시대를 살아가는 인간은 다음과 같은 핵심 덕목을 갖추어야 한다.

• 호기심과 질문 능력 : AI는 사용자의 질문에 따라 다양한 해결책을 제공할 수 있다. 리더는 호기심을 가지고 지속적으로 질문하며, AI의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 질문을 던져야 한다.
• 지식과 전문성: AI는 방대한 데이터를 기반으로 한 지식을 제공하지만, 리더는 AI의 결과를 올바르게 해석하고 적용할 수 있는 지식과 전문성이 필요하다.
• 명확한 목표 설정 : AI를 도구로 사용하기 전에 명확한 방향성과 목표를 가져야 한다. 분명한 목표가 있어야 계획을 수립할 수 있다.
• AI 활용 능력 : 계획을 세우는 것은 내가 활용 가능한 능력, 자원, 도구를 어떻게 사용할지 결정하는 것이다. 잘 사용하려면 어떤 도구들이 있고, 어떻게 사용할 수 있는지 알고 있어야 한다.
• 분별력 : AI가 만들어낸 결과가 올바른지 또는 추구하는 목적에 부합하는지를 판단할 수 있는 능력이 필요하다.

좋은 리더가 되기 위한 방법

좋은 리더 역량은 어떻게 키울 수 있을까? 본을 받고 참고할 만한 사람은 많지만, 나는 다산 정약용에서 하나의 큰 힌트를 찾을 수 있다고 생각한다. 다산 생전 500권 이상의 저작을 집필했다. 의학, 농업, 건축, 과학 기술, 교육, 법규, 사상 등 다양한 분야의 책을 저술했다. 대부분 강진 유배 생활 18년 동안 집필되었다. 그의 작업 방식을 관찰하면 우리가 생존할 수 있는 답을 찾을 수 있을 것이다.

⎡📕 다산 지식 경영법⎦의 저자 정민 교수는 다산을 '세계의 정보를 필요에 따라, 요구에 맞게 정리해낼 줄 알았던 정방위적 지식 경영가'라고 부른다. 나는 이 표현이 이 시대를 살아가는 우리에게 필요한 덕목이라고 생각한다. 기 능력은 기술이지만 생존과 관련있다고 생각하기 때문에 '덕목'이라고 표현했다.

그는 목표를 세우고, 관련 있는 자료를 취합하고, 분류하고, 분류된 자료를 보면서 새로운 체계를 만들어 나가는데 탁월했다. 대부분의 저작은 제자들과 함께 팀 단위 작업으로 이루어졌다. 리더가 할 일과 팀원이 할 일이 명확히 구분 되어있었고, 팀원들은 각자의 분명한 역할이 있었다. 그는 목표와 지침을 내렸다. 제자들이 작업물을 가져오면 검토하고, 부족한 부분을 보완하고 수정했다. 직접 감수를 완료하면 서문으로 엮어서 책으로 만들고 프로젝트를 직접 마무리 지었다.

우리는 '다산'이 되고, AI를 '제자' 또는 '팀원'처럼 운영해야 한다. 우리는 더 이상 개인이 아니다. chatGPT, Bing AI, Google Bard, Notion AI와 같은 글 쓰는 팀원을 만들 수도 있고, Midjourney , Dell-E 와 같은 그림을 그리는 팀원을 만들 수도 있다. 그 외 다양한 기능을 하는 AI가 있다. 이제 시작일 뿐이다.

방향성과 분별력을 가지는 방법

다산의 작업 방식은 우리가 어떻게 AI와 같은 도구를 사용해야 할지 영감을 제공한다. 남은 것은 각 개인이 어떻게 식견을 가진 존재가 될 수 있는지에 대한 답을 찾아야 한다. 식견이 있어야 어떤 정보가 필요한지 알 수 있고, 수집한 정보가 진짜 필요한지 분별할 수 있다.

세상을 보는 눈이 있어야 한다. 자신만의 관점과 사고방식이 있어야 의심을 가질 수 있다. 의심이 있어야 의문이 생긴다. 의문이 있어야 질문이 생긴다. 질문이 있어야 답을 찾을 수 있다. 답을 찾고, 검증하고, 다시 의문을 가지는 순환적인 구조를 통해 내 안의 생각은 발전한다. 생각이 발전되어야 보지 못했던 것을 보고 새로운 의문을 찾을 수 있다.

다산은 메모하는 습관을 지녔다. 독서하면서 메모하고, 생각이 떠오르면 메모했다. 의문이 생기거나 부족한 내용이 있으면 보충할 것이 없다 싶을 정도로 보충했다. '보완', '반박', '질문 및 인증'을 하고 자신의 의견과 상충하는 내용도 함께 기록했다. 단순히 메모를 쌓기만 한 것이 아니라 관련 있는 메모들을 연결했다. 경전의 내용과 적용되는 역사와 예시를 연결했다. 하나의 메모 카드에는 관련된 내용들이 네트워크 연결됐다.

독일 사회학자 니콜라스 루만(1927~1998)은 그만의 특별한 메모 방식으로 누구의 도움도 없이 50권의 책과 600편의 논문을 집필했다. 그는 문헌을 읽으면서 떠오른 생각을 기록했다. 염두에 둔 주제를 고려해서 문헌을 읽고 메모했다. 새로 작성한 메모는 관련된 내용 메모 뒤에 배치했다. 하나의 아이디어가 기록된 메모 주변에는 같은 주제지만 다양한 스키마가 존재했다. 일련의 메모를 보면서 새로운 통찰을 얻고 다시 메모한다. 이 순환적 과정을 통해 생각이 발전하고 자신만의 이론을 만들었다. 루만의 자신의 메모 상자를 소통이 가능한 파트너라고 말했다.

다산의 메모 방식, 루만의 메모 방식에는 어떻게 자신의 지성을 확장하고 식견을 가질 수 있는지에 대한 답을 찾을 수 있을 것이다.

마무리

이 카테고리는 내가 찾은 답들에 대한 기록을 남길 예정이다.

Reference

• 🌐 웹페이지
  • 🌐 사람이 만든 인공물질이 지구 생물량을 넘었다
  • 🌐 Lucy 해석 - Communicating with Slip Box
• 📺 유튜브
  • 📺 〈빅히스토리VII〉 괴테부터 흑요석까지, 오마이 사이언스.
  • 📺 수십권 책을 쓰는 큐지북 방법
• 📕 책
  • 📕 다산 선생 지식 경영법
  • 📕 글 쓰는 인간을 위한 두 번째 뇌 제텔카스텐