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계정을 잊어버리셨나요?

by OOJOO Mar 29. 2024

ChatGPT 시대의 업무와 학습

AI 시대에 어떻게 일하고 배울 것인가?

계산기가 덧셈, 뺄셈, 곱셈 다해주면 산수를 안배워도 될까?

인공지능 덕분에 자동으로 통역을 해주면, 이제 영어를 안배워도 될까?

엑셀, 포토샵, 캠타샤 등의 소프트웨어들도 AI를 이용해 말만 하면 자동으로 다 해주면 더 이상 SW를 안배워도 될까?

그렇게 아무 것도 안배우면 우린 그냥 AI에게 시키고, 시킨 결과에 대해 판단과 의사결정만 하면 될까?

그런데, 시킨 일이 효율적인지, 제대로 한 것이 맞는지를 평가하고 판단하려면 내용을 알아야 한다. 내용도 모르고 어떻게 의사결정을 할 수 있을까?

그렇게 이미 시키기만 하는 회사의 경영진이나 리더들을 보면, 내용을 모르고서는 즉 현장을 몰라서는 제대로 된 판단을 하지 못한다는 것을 우린 이미 경험으로 알고 있다. 모르고 시키는 리더는 언제든 속일 수 있다. 또, 속이려 하지 않아도 제대로 된 판단을 하지 못해 잘못된 투자나 회사의 방향키를 잘못 잡아 순간 나락을 떨어지는 경우가 있음을 잘 안다. 그러므로 알아야 시킬 수도 있는 것이다.

그렇다면 어느 정도로 무엇을, 얼만큼 알아야 AI를 부려 먹을 수 있는 것일까?

또, 생성형 AI로 이미 뭐든 물어보면 답이 나오는 세상이 보편화되면 현장을, 내용을 알 필요가 없는만큼 배울 기회와 시간과 깊이도 줄어드는 것이 현실이다. 그렇다면 AI 시대에 학습 방법도 우리 사회의 중요한 숙제다. AI 시대에 우리는 어떻게 학습해야 할까?

즉, ChatGPT = 생성형 AI 시대에 우리는 무엇을 얼마나 알아야 하고, 어떻게 학습해야 할까?

중요한 것은 산수를 알고 계산기를 사용하는 것과 모르고 사용하는 것은 다르다. 또, AI에게 뭘 시키려면 뭘 시킬 것인지를 알아야 하고, 시킨 일이 제대로 해낸 것인지를 판단하려면 결과물을 평가할 수 있는 지혜가 필요하다. 무엇을 시킬지를 알려면 문제가 무엇이고 뭘 해야 하는지를 알아야 하며, 잘 해내고 있는지를 알려면 작동원리를 알아야 하며, 해낸 것을 평가하려면 비판적 사고와 참과 거짓을 가려낼 수 있는 깊은 이해가 필요하다.

더 많이 기억하고, 더 빨리 계산하고, 더 정확하게 정보를 찾는 스킬보다는 무엇을 질문하고, 어떤 AI를 이용할 것이며, 얼마나 시킨 후, 무슨 의사결정을 해야 할 것인지이다. 물론 그 과정에서 판단과 평가를 위한 기초 지식을 어떻게 학습할 것인지도 우리의 숙제다.

우리의 학습은 의사결정을 위한 자료(Data)를 찾고, 그 자료에서 유의미한 사실(Fact)을 솎아서, 판단에 필요한 정보(information)로 변환하는 전 과정에서 이루어진다. 그런 과정이 반복되면서 내용에 대한 이해도가 깊어지고 데이터를 탐색하고, 사실을 분류하며, 정보를 추출하는 일에 대한 숙련도가 높아져 답을 찾는 과정에 어떤 단계와 우여곡절이 있는지를 이해하게 된다. 그런 이해가 있어야 미래를 예측하고 그에 맞는 시장 전망을 해서 의사결정을 제대로 할 수 있다. 무엇을 물어야 하며, 어떻게 시키고, 뭘 더하고 덜할지, 어느 정도의 리소스를 투입하는 것이 맞을지, 결과물에 대해 의심할지 확신할지에 대한 지식, 통찰력, 지혜가 쌓이는 것이다.

그러므로, ChatGPT에 모든 것을 맡겨서는 안된다. 무엇을 묻고, 언제 중단하고, 누구에메 물을지는 내가 결정해야 한다. 그러려면, AI가 어떤 데이터로 학습을 해서, 어떤 과정으로 결과물을 출력하는지, 무슨 AI가 있는지를 알아야 한다. AI가 대신 해준다고 모든 것을 다 맡기기 시작하면 인간의 역할은 갈수록 줄어든다. 그러므로, 맡기되 의심하고 때때로 직접 해봐야 하고 할 수 있어야 한다. 해야만 알 수 있기 때문이다. 그래야 더 의심할 수 있고 비판할 수 있으며, 더 나은 의사결정을 내릴 수 있다.

예를 들어, 만일 회의록을 AI가 대신 정리해주고 요약해준다면, 어떤 일이 발생할까?

회의록을 정리하는 것은 사실 그 회의에서 발언한 내용과 중요한 의사결정 그리고 그 안에 담긴 함의를 잘 이해해서 어떤 맥락하에 그런 의사결정이 되고 이후 누가 언제까지 무엇을 해야 하고, 어떤 부서가 무엇을 앞으로 고민하며 업무를 해가야 하는지를 알고 해야 하는 일이다. 그냥 기계적으로 발언 내용을 요약 정리하는 것은 명화를 보면서 무엇을 묘사하고 있고 누구의 작품이며 어떤 화풍이다라고 말하는 것과 같다. 그 작품의 화가가 전달하고 싶은 시대 메시지나 당시 작품이 어떤 역사적 주목을 받았는지 등을 전달하는 것이 빠진 것이다. 그처럼, 회의록을 AI에게 맡기다보면 회의의 암묵지를 캐치하지 못할 수 있다. AI가 정리한 회의록에 뭐가 잘못 정리되었고 어떤 인사이트를 얻어야 하는지를 간파하지 못할 수 있다. 무조건 맡길 것이 아니라 나도 할 수 있지만, 안할 수 있어야 한다. 그렇게 계속 맡기다가는 못할 수 있기에 때로는 내가 직접 A부터 Z까지 해보기도 해야 한다.

일례로, ChatGPT를 이용하기 전과 이용한 후의 일하는 방식의 변화가 뭐가 바뀌었는지를 내 경험으로 복기해보면.. (학습 방법도 비슷하다.)

이전에는, 주로 책, 세미나, 블로그, SNS로 배우고 마인드맵과 성찰과 숙고를 하면서 혼자 생각을 하면서 필요로 하는 자료와 정보들은 검색을 통해 해결하고, 고민한 내용들은 동료들과(or 전문가들) 생각을 나누고 이야기하면서 정리했다.

그런데, ChatGPT를 사용하면서부터는 검색의 비중은 거의 반 이상으로 줄고, 혼자 생각하며 ChatGPT(더 나아가 클로드, 제미나이)와 대화하며 정리하는 시간의 비중이 더 크게 늘었다. 핵심은 검색 대신 ChatGPT를 이용하는 것이 아니라, ChatGPT를 이용하다보니 검색을 하는 시간이 줄어든 것이다. 여전히 책을 읽고 세미나에 참여하며 온라인 글들을 통해 배우고 생각하지만 이런 생각을 AI와 나누면서 돌아보고 다시 생각을 정리하는 시간이 절대적으로 늘었다. 이후 동료와 생각을 나누며 정리한다. 그래서, AI 이전보다 검색과 동료와의 대화는 줄었지만, 혼자 AI와 함께 자료, 정보를 취합 정리하며 생각하는 시간의 비중은 물론 양도 늘었다.

학습도 그래야 한다. 책이나 강사 등을 통해 배우는 일방적 교육 비중은 줄고 AI의 도움을 받아 수시로 대화하면서 상호 학습하는 시간의 비중이 늘어야 한다. 단, 인간 동료와 이야기를 나누며 생각을 나누고 합하고 곱하는 시간의 비중도 여전히 중요하다. 다른 사람들과 함께 상호 학습하는 시간이 AI로 100% 대체되어서는 안된다. 여전히 사람들과 함께 학습하는 시간은 유효하고, 혼자 학습할 때 AI의 도움을 받아 생각의 지평을 넓히고 높이고 깊게 해야 한다.

그렇게 AI를 업무에 학습에 도입하는 과정에서 잊지 말아야 할 활용의 tip은, AI에게 큰 size의 일, 의사결정을 맡겨서는 안된다는 것이다. 일을 잘게 쪼개어 작은 질문을 여러번, 오래도록 나눠서 하면서 그 답을 합쳐가며 전체의 답을 찾아가도록 해야 한다. 큰 질문을 던지면 할루시네이션이 커질 뿐 아니라 답변의 내용이 일반화되어 지극히 상식적일 수 밖에 없다. 임팩트있는 답을 얻으려면 질문을 작게 해야만 한다.

기업 교육에 있어 AI는 HRD의 수고를 줄여주고 보다 객관적이고 균형있는 인재 채용과 평가를 할 수 있도록 해줄 수 있다. 상황과 전문 직무에 맞는 면접 질문을 제시하고, 수 많은 이력서 검토와 분류 그리고 탈락한 응시자에 대한 안내 등 손이 많이 가는 여러 HR의 관리적 업무를 대신할 수 있다. 또한, 채용 이후의 구성원에 대한 추적 조사와 평가 그리고 구성원의 업무 평가에 대한 수시 상담과 피드백이 가능하다. 사람이 일일히 커뮤니케이션해야 하는 HR 영역에 있어 선제적 대응과 수시 실시간 피드백 상담을 가능하게 해준다.

물론 기업교육에 있어서도, 학습생 모두에게 일방적인 지식 전달이 아닌 각 구성원별 수준과 직무, 역량 레벨에 맞는 맞춤 교육의 제공과 평가 진단이 가능해지며 특히 현장에서 궁금한 것을 족집게 과외 하듯이 묻고 적정 학습 콘텐츠의 추천과 제시도 가능해진다. 새로운 직무 역량에 맞는 스킬의 정의와 스킬 진단 그리고 문제은행 식 평가가 아닌 개인별 상황에 맞는 역량 진단과 측정 후 그에 맞는 학습 콘텐츠의 제시도 가능해질 것이다.

학교 역시 마찬가지로 학생별 수준에 맞는 맞춤 학습 콘텐츠의 제공과 초개인화가 가능해질 것이다. 1인 1AI 교사가 제공되고, 인간 교사는 이 모든 AI 교사를 가이드하고 통솔하는 역할을 하며 모든 학생의 상황에 맞는 맥락 교육을 가능하게 해줄 것이다.

이렇게 ChatGPT와 생성형 AI 시대에는 학습 방법이 변화할 필요가 있다. 이는 기존 지식의 습득을 넘어서, 비판적 사고, 창의력, 문제 해결 능력과 같은 '소프트 스킬'의 중요성이 증대됨을 의미한다. AI는 정보를 제공하고 분석할 수 있지만, 그 정보를 어떻게 활용하고, 창의적인 방법으로 적용하며, 윤리적이고 사회적으로 책임 있는 결정을 내리는 것은 여전히 인간에게 달려 있다.

알파고가 바둑 시장을 혁신했듯이, ChatGPT와 같은 AI는 교육 분야에도 새로운 가능성을 제시한다. 이는 학습자가 더 적극적이고 창의적인 학습자로 변화해야 함을 의미한다. 기술의 진보는 단순히 지식의 습득을 넘어서, 이를 어떻게 통합하고 적용하는지에 대한 새로운 방법을 요구한다. 따라서, 우리는 AI 시대에 적합한 새로운 학습 방식과 교육 시스템을 개발하고 채택해야 한다.

결론적으로, AI와 같은 기술은 우리의 학습 방식을 전환시키는 동시에, 인간의 창의력과 비판적 사고의 중요성을 강조한다. 이러한 기술의 발전은 우리에게 더 많은 지식과 도구를 제공하지만, 그것을 어떻게 사용하고 적용할지에 대한 결정은 여전히 우리 손에 달려 있다.

그간 AI를 사용하면서 본질적으로 사람과 AI의 가장 큰 차이점은, Why?에 대한 것이었다. 사람보다 더 빠르고, 뛰어나게, 다양한 것을 할 수 있고 그 접근 방식도 인간과 다르게 더 입체적일 수는 있지만.. 근본적으로 왜에 대한 물음을 스스로 하고, 자각할 수 있는 자의식은 부족할 수 밖에 없고 그 지점이 인간이 고유하게 가질 수 있는 차별화된 강점이다. 왜 이런 문제를 풀고, 왜 이 결과를 받아들여야 하는지, 왜 답이 아니라고 생각하는지.. Why를 상기할 수 있는 것이 인간 고유의 강점이다.

마지막으로 ChatGPT를 이용하는 과정에 절대 '도깨비 방망이'가 아닌 '빨래 방망이'처럼 사용해야 한다는 것이다. 한 번에 뚝딱 나오길 기대해선 안되고 열심히 두드리며 답을 얻어야 원하는 답에 가까와 갈 수 있다. 즉, 이전에 검색 덕분에 1시간을 투입해서 100의 결과를 얻었다면, ChatGPT에 대한 기대는 2시간을 투입해서 400의 결과를 얻으려는 마음가짐으로 사용 해야한다. 만일 10분을 투입하면 얻는 것은 50도 안된다.