듀얼 브레인 - AI 시대의 실용적 생존 가이드 검색
듀얼 브레인 - AI 시대의 실용적 생존 가이드 검색
이선 몰릭 (지은이), 신동숙 (옮긴이) 상상스퀘어 2025-03-19
원제 : Co-Intelligence: Living and Working with AI
이선 몰릭 『듀얼 브레인』 리뷰: 이 책을 읽고 AI에게 "고맙다"는 말을 멈췄다
챗GPT에게 질문을 하고 원하는 답을 얻었을 때, 나도 모르게 "고마워"라고 입력한 적이 있는가? 만약 그렇다면, 당신은 이미 AI를 잘못 사용하고 있을 확률이 높다. 이 충격적인 사실은 내가 이선 몰릭의 책 『듀얼 브레인』(원제: Co-Intelligence)을 읽고 얻은 가장 큰 깨달음이다.
당신이 AI에게 감사 인사를 멈춰야 하는 이유
우리는 목적지에 도착한 뒤 자동차에게 고맙다고 인사하지 않는다. 하지만 유독 AI에게는 인격적인 반응을 보인다. 저자는 바로 이 '감정 이입'이 AI를 효과적인 도구로 활용하는 데 가장 큰 걸림돌이 될 수 있다고 지적한다.
책의 핵심은 AI의 본질을 이해하는 것에서 출발한다. AI는 스스로 생각하는 존재가 아니라, 주어진 단어 다음에 나올 가장 확률 높은 단어를 예측해내는 '정교한 통계 기계'일 뿐이다. 이 본질을 이해하면 AI에게 '감사'나 '칭찬' 대신, 더 명확하고 목적이 분명한 '지시'를 내릴 수 있게 된다.
AI 시대의 생존법: 협업, 증강, 적응
그렇다면 이 새로운 기계와는 어떻게 일해야 할까? 저자는 세 가지 핵심적인 태도를 제안한다.
* 협업(Collaboration): AI를 지시만 내리는 도구가 아닌, 내 지능을 보완하고 확장하는 생각의 파트너로 여겨야 한다.
* 증강(Augmentation): 단순하고 반복적인 업무는 AI에게 맡겨 인간의 생산성과 창의성을 극대화해야 한다.
* 적응(Adaptation): 끊임없이 발전하는 기술에 맞춰 기존의 일하는 방식을 버리고 새로운 방식을 배우는 변화에 익숙해져야 한다.
나 역시 강의를 기획할 때 AI와 '협업'하는 방식을 도입한 후, 단순히 업무가 편해진 것을 넘어 새로운 아이디어를 창출하는 빈도가 폭발적으로 늘어나는 경험을 했다. 이것이 바로 AI를 통해 인간의 지능이 '증강'되는 경험일 것이다.
결론: 당신의 '프롬프트'가 바뀔 것이다
『듀얼 브레인』은 뜬구름 잡는 미래 예측서가 아니다. AI라는 도구를 대하는 우리의 관점을 근본적으로 교정하고, 당장 내일의 업무 방식을 바꿀 구체적인 통찰을 제공하는 지극히 실용적인 안내서다.
이 책의 가치를 한 문장으로 증명하라면 이렇게 말하겠다. "이 책을 읽으면, 당신의 프롬프트가 바뀔 것이다." 더 간결하게, 더 명확하게, 더 목적에 부합하게. AI 시대를 살아갈 우리에게 지금 가장 필요한 변화는 바로 그 지점에서 시작된다.
9P
그리고 세상을 뒤바꿀 근본적인 변화가 시작됐으며, 미래가 어떻게 바뀔지 누구도 정확히 말할 수 없다는 사실을 다시금 깨닫는다.
18P
AI가 무엇을 의미하는지 완벽히 설명할 수 있는 사람은 아무도 없으며, 이 기술을 만들고 사용하는 사람들조차 그 의미를 완전히 이해하지 못하고 있다.
30P
그런데 LLM은 아마존에서 사용하는 주문 수요 예측이 아니라, 텍스트 조각을 분석해서 그 다음에 나올 토큰인 단어나 단어의 일부를 예측하는 식으로 작동한다. 궁극적으로 챗GPT가 수행하는 기술적인 작업은 이것이 전부다.
* 토큰 : token 말뭉치의 최소 단위로, 구두점부터 단어 하나에 이르기까지 다양한 길이로 구성된다.
58P
오픈AI의 CEO 샘 올트먼Sam Altman의 말을 빌리면, AI에는 “무한한 긍정적 측면”이 있다. 이론적으로 초인공지능은 질병을 치료하고, 지구온난화 문제를 해결하며, 풍요의 시대를 불러오고, 자애로운 기계 신 bevolante machine god이 될 수 있다.
62P
결과적으로 AI의 학습 자료는 지구 전체는커녕 인터넷 사용자의 다양성조차 제대로 반영하지 못한다. 세상에 대한 왜곡된 시각을 전달하는 셈이다.
이러한 문제는 인간인 우리가 서로를 인식하고 상호작용하는 방식에도 심각한 영향을 끼치고 있다.
77P
LLM은 소네트를 능숙하게 지어내지만, 정확히 50단어로 구성된 시는 잘 만들지 못한다. 단어가 아닌 토큰으로 세상을 이해하기 때문에, 일관되게 50개보다 많거나 적은 단어의 시를 작성하게 된다. 그런가 하면 아이디어를 생각해내는 것처럼 예상치 못한 작업은 LLM에게 쉬운 반면, 기초 수학처럼 평범한 프로그램도 쉽게 처리할 수 있을 것 같은 작업은 어려워한다.
혁신은 시행착오에서 비롯된다.
79P
이제는 인간의 의사 결정 능력을 새로운 방식으로 향상할 수 있는 시대가 됐다.
82P
두 번째로 우려할 만한 문제는 의존성이다. AI의 도움을 받는 것에 너무 익숙해지면 어떻게 될까?
83P
우선 AI는 실제로 아무것도 ‘알지’ 못한다. 그저 연속적인 배열에서 다음 단어를 예측할 뿐이다.AI는 무엇이 진실이고 무엇이 거짓인지 구분할 수 없다.
89P
연구원들의 보고에 따르면 “이건 내 경력에 중요한 문제야.”라고 말하면서 질문을 던질 때 LLM이 더 나은 답변을 내놓는다고 한다. 요컨대 LLM은 상대방의 말을 쉽게 믿고, 심지어 잘 속아 넘어간다.
94P
바로 현재 사용하고 있는 AI가 앞으로 사용할 최악의 AI가 될 것이라는 점이다.
103P
AI에게 자체적인 도덕성은 없지만, AI는 도덕성에 관한 인간의 지시를 해석할 수 있다. 특별한 지시가 없을 때 AI는 기본적으로 효율적인 결과를 선택했다. 이는 AI에게 본질적으로 내장된 합리성 때문이거나 학습의 결과가 반영된 것으로 해석할 수 있다.
136P
AI가 허구와 현실을 구분하지 못해서 우스운 일이 벌어지기도 한다. 예를 들어 데이터 과학자인 콜린 프레이저Colin Fraser는 챗GPT에게 1에서 100 사이의 숫자를 아무거나 대보라고 요청했을 때, ‘42’라고 대답할 확률이 10퍼센트라는 사실을 발견했다. 챗GPT가 정말 무작위로 숫자를 골랐다면 42라는 답이 나올 확률은 1퍼센트가 되어야 한다. SF를 좋아하는 독자라면 챗GPT가 왜 42라는 숫자를 더 자주 답으로 내놓았는지 아마 짐작할 것이다. 42는 더글러스 애덤스 Douglas Adams의 코믹 SF소설 <은하수를 여행하는 히치하이거를 위한 안내서>에서 ‘삶, 우주, 그리고 모든 것에 대한 궁극적인 질문’의 해답으로 등장하는 숫자다. (이 소설에서 ‘질문이 무엇이었는가?’라는 더 중요한 문제는 밝혀지지 않은 채로 남았다). 그리고 이 숫자는 인터넷에서 농담으로 자주 쓰인다. 프레이저는 AI가 마주치는 숫자 중에서 42가 다른 숫자들보다 훨씬 많기 때문에, 결과적으로 AI가 무작위로 답을 제공한다고 착각하면서 이 숫자를 출력할 가능성이 높아진다고 추측했다.
138P
구체적인 사실을 정확히 기억해 내야 하는 작업에서는 언제든 환각이 나타날 가능성이 높다. 다만 인터넷 검색처럼 외부 자료를 이용할 수 있는 기능을 추가하면 상황을 개선할 수 있다.
151P
대안적 용도 테스트에서 보았듯이, 생성형 AI는 짧은 시간에 많은 아이디어를 생각해 내는 데 뛰어나다. 그러니 실용적인 측면에서 볼 때, 모든 브레인스토밍 과정에 AI를 활용해야 할 것이다.
170P
앞서 언급한 MIT연구에서, 챗GPT는 인간의 기술을 보완하는 역할이 아니라, 인간의 노력을 대체하는 역할로 주로 사용된다는 사실이 밝혀졌다. 실제로 실험 참가자 대다수는 AI가 제시한 결과물을 편집조차 하지 않고 그대로 복사해서 사용했다.
175P
AI의 능력은 보수가 높고, 창의성이 많이 필요하며, 근로자의 교육 수준이 높은 직업과 가장 많이 겹쳤다.
180P
AI와 함께 일할 때는 위험이 따른다. 우리 자신을 불필요한 존재로 만들 위험도 있지만, AI를 지나치게 신뢰하는 것도 위험한 일이다.
198P
내가 책을 집필하면서 했던 것처럼, AI를 공동지능으로 활용하는 것이야말로 AI의 가치가 가장 빛나는 지점이다.
214P
연간 30억달러 규모의 스톡 사진 시장은 AI가 맞춤형 이미지를 쉽게 제작할 수 있게 되면서 대부분 사라질 것으로 보인다. 아이러니하게도 이미지 생성 AI들은 스톡 사진을 이용해 학습한다.
217P
AI의 도입은 교육과 기술의 가치를 떨어뜨려 일자리의 성격을 많이 바꿀 것이다. 저임금 노동자들이 같은 일을 더 짧은 시간에 더 많이 하게 되면서, 대규모 실업이나 불완전 고용이 발생할 가능성이 커질 것이다. 이에 따라 주 4일 근무제나 보편적 기본 소득같은 복지 제도를 도입하는 정책적 해법의 필요성도 대두될 것이다.
221P
그리고 AI는 현재의 교육방식을 개선하기 전에, 먼제 파괴할 것이다.
235P
AI로 무언가를 하고 싶다면 그저 그 일을 도와 달라고 요청하면 된다. “소설을 쓰고 싶어. 네가 무엇을 알고 있어야 내게 도움을 줄 수 있을까?”라고 물어보면 의외로 많은 도움을 받을 수 있다. 기억하자. AI는 우리가 이끌지 않아도 우리를 안내하는데 갈수록 능숙해질 것이다. 그렇게 되면 프롬프트 작성은 그다지 중요하지 않은 일이 될 것이다.
250P
도전, 피드백, 점진적 발전이라는 요소를 갖춘 나오미의 훈련 방식이 진정한 전문성에 이르는 길이다. ......
이때 AI가 도움이 될 수 있다. AI는 이러한 문제를 직접적으로 해결하며, 오늘날보다 더 나은 연습 체계를 만들지도 모른다.
257P
새로운 유형의 전문가가 등장할 가능성도 있다.
279P
우리는 하나의 거대한 AI 대재앙을 걱정하기 보다 AI가 가져올 수 있는 수많은 작은 재앙을 걱정해야 한다.
