정보가 넘쳐나는 세상이다.
시간이 흐를수록 정보의 양은 상상하지 못할 정도로 많아질 것으로 예상된다. 최근 몇 년을 보면 그렇다. 인공지능이라 불리는 AI의 등장으로, 찾지 못하는 정보는 없어 보인다. 정보를 찾는 것을 넘어 생산하는 것도 어렵지 않게 되었다. 불과 몇 년 아니 몇 달 전까지만 해도 전문가의 영역이라 넘보지 못했던 영역을, 어렵지 않게 넘볼 수 있게 되었다. 불가능한 것이 있을까 싶을 정도다. 이제는 역량이 안 된다거나 뭐가 부족해서 못한다고 말할 수 없는 시대가 되었다. 지금은 도구를 잘 찾고 활용하는 사람이 앞서는 시대가 되었다. 아! 또 하나. 더 중요한 것이 있다.
선별하는 역량이다.
때로는 많은 정보가 부딪힐 때가 있다. 부딪친다는 말은 정보의 결이 완전히 다르다는 말이다. 모순처럼, 뚫지 못하는 것이 없는 창과 어떤 창도 막을 수 있는 방패의 정보가 보일 때가 그렇다. 선별하는 역량이 없다면, 처음 접하는 정보 혹은 마음이 더 끌리는 정보로 기울어지게 된다. 귀가 얇다고 해야 할까? 이 사람의 말을 들으면 이 사람의 말에 쏠리고, 저 사람의 말을 들으면 저 사람의 말에 쏠리는 것과 비슷하다. 선별하는 자기만의 기준이 없으면, 혼란스러운 상황을 자주 겪을 가능성이 크다.
선별하는 역량은 어떻게 키울 수 있을까?
더 많이 파고들어야 한다. 인공지능이 쉽게 정보를 정리해 주고 알려주지만, 그것을 선별하기 위해서는 스스로 더 공부해야 한다. 스스로 더 많이 알아야 한다. 표면적인 전문가 수준의 영역은 허물어졌을지 몰라도, 더 깊이 들어가는 전문가 영역은 더 단단해졌는지도 모른다. 겉으로는 다 전문가처럼 보이지만, 인공지능의 등장으로, 진짜 전문가와 겉만 전문가를 가려내는 거다. 어떻게 구분할 수 있을까? 인공지능을 제대로 활용하기 위한 핵심 역량을 보면 알 수 있다. 핵심 역량이 무엇일까?
많은 전문가가 말한다.
인공지능을 제대로 활용해서 유의미한 결괏값을 얻기 위해서는 두 가지가 필요하다고 한다. 정확하고 제대로 된 정보와 질문이다. 원하는 결괏값을 얻기 위해서는, 정확하고 많은 정보가 필요하다. 인풋이 제대로 들어가야 아웃풋이 제대로 나오는 원리다. 정보만 많이 넣는다고 좋은 값이 나올까? 그렇지 않다. 정보의 양과 정확도도 중요하지만, 어떻게 질문하느냐가 더 중요하다. 무엇을 어떻게 질문하느냐에 따라 산출되는 결과가 달라진다. 사람에게 하는 질문도 마찬가지다. 어떻게 질문하느냐에 따라, 초점이 맞춰지는 것이 달라진다. 원하는 결과를 얻기 위해서는 원하는 곳에 초점이 맞춰지도록 질문해야 한다.
질문은 인공지능에만 하는 게 아니다.
자기 자신에게도 해야 한다. ‘어떻게 해야 원하는 결과를 얻을 수 있을까?’, ‘이 정보가 주는 의미가 무엇일까?’, ‘더 나은 결과를 얻기 위해서는 무엇을 제공해야 할까?’ 등등의 질문을, 스스로 해야 한다. 스스로 묻고 답하는 과정을 통해, 좀 더 깊이 있는 생각으로 들어간다. 깊은 생각에서 길어 올려지는, 그것이 필요하다. 사방에서 쏟아지는 메시지를 선별하고, 올바른 선택을 하기 위해서는 필요한 과정이다. 인공지능이 생각하지 않게 하는 것처럼 보이지만, 실상은 더 많은 생각과 고찰이 필요하다.