'AI 책임 넷제로' 시대를 위한 리더십
AI와 공존을 위한 리더십 제안: 사용자를 위한 3가지 질문과 습관
2009년 1월, 설리 설렌버거 기장은 새떼 충돌로 엔진이 멈춘 여객기를 허드슨강에 착륙시켜 승객 155명을 모두 구했습니다. 관제탑은 공항으로 회항하라 했지만, 그는 그 지시를 거부했습니다. 결정까지 걸린 시간은 단 35초. 그 35초가 생명과 죽음을 갈랐습니다. 나중의 시뮬레이션은 그가 회항했더라도 가능했을 것이라고 말했습니다. 하지만 설리는 이렇게 반박했습니다.
“시뮬레이션은 새떼 충돌을 미리 알고 즉시 반응했습니다. 인간은 그렇지 않습니다.”
그 35초는 “멈춤의 시간”이었습니다. 혼란 속에서도 판단하고, 선택하고, 책임을 져야 하는 인간의 시간. 이 짧은 순간이 오늘날 우리가 AI와 공존하는 방식에 대한 근본적 질문을 던집니다.
질문1. 인간의 노력이 중요한 이유: AI가 완벽해질수록, 인간은 더 나태해진다?
AI는 놀라운 속도로 발전했습니다. 기업들은 이를 통해 생산성을 높이고, 비용을 줄이며, 창의성을 확장하고 있습니다. 예를 들어 Siemens는 AI 기반 디지털 트윈 기술을 사용하여 생산성을 69% 높이고 에너지 사용량을 42% 절감했습니다. 하지만 편리함은 언제나 대가를 요구합니다. 첫째는 기술적 한계—환각, 편향, 오정보입니다. 둘째는 인간이 AI와 상호작용하는 방식입니다.
기술적 한계는 기술자들은 완벽함을 향해 나아가지만, 리더들은 완벽함을 기다릴 시간이 없습니다. 설리의 결정이 보여준 것은 기술적 완벽함이 아니라, 인간적 판단의 완전함이었습니다. 기계의 정확성보다 인간의 판단이 더 신뢰할 만한 순간이 있습니다. 그것은 불확실성 앞에서 ‘멈추어 생각할 수 있는 능력’입니다. 그러나 이러한 AI와 상호작용에는 숨겨진 함정이 있습니다.
질문2. 핵심 장벽: 우리는 유창한 AI를 믿도록 설계되어 있다? - 인간-AI 상호작용의 인지 부조화
"왕좌의 게임"에서 대너리스는 아스타포르의 노예들을 해방시키며 “자유”에 대해 이야기합니다. 하지만 그녀는 자율성과 존엄성을 의미했지만, 그들은 그것을 "미사(Mhysa)"에 대한 충성으로 해석합니다. 그들은 같은 단어를 사용했지만, 같은 의미는 아니었습니다. 자신이 그들을 해방시켰다고 믿었던 대너리스는 무심코 그들의 새로운 족쇄가 되었고, 이 오해는 나중에 킹스 랜딩 방화로 이어지는 파괴적인 연쇄 반응을 촉발했습니다.
Gen AI는 놀라울 정도로 유창하게 말합니다. 그러나 그 말에는 이해도, 맥락도, 의도도 없습니다. 저는 Gen AI 그냥 '확률적 기반의 초고도화된 문장생성기'라 부르기도 합니다. 우리는 종종 그 유창함을 지식으로 착각합니다.
“AI가 말했으니까 맞겠지” — 이렇게 우리의 사고는 단축됩니다.
심리학자 다니엘 카너먼이 말했듯, 사람은 유창한 말에 더 쉽게 설득됩니다. AI는 바로 그 인간의 본능을 정확히 파고듭니다. 이 지점에서 인지적 부조화가 생깁니다. AI의 언어는 인간의 언어를 흉내 내지만, 같은 의미로 말하지 않습니다. 우리는 그 차이를 잊고, 이해한 것처럼 행동합니다. 이 오해는 때때로 치명적 결과를 낳습니다.
Air Canada의 챗봇은 잘못된 환불 정책을 안내했고, 법원은 “AI의 말도 회사의 책임”이라고 판결했습니다. 미국 로펌은 AI가 만들어낸 가짜 판례를 인용했다가 징계를 받았습니다. Google Bard의 작은 오류는 하루 만에 시가총액 1,000억 달러를 날렸습니다.
AI는 틀렸지만, 인간은 그 말을 믿었습니다. AI의 문제는 기술이 아니라, 우리의 믿음 방식입니다.
질문3. 우리는 AI를 쓸수록 마이너스 통장처럼 보이지 않는 부채를 가지고 있다? 인지 부채
AI와 함께 일할수록, 인간의 뇌는 더 편해집니다. 그만큼 생각하는 근육은 약해집니다. 이는 최근 코넬대학교 “Your Brain on ChatGPT” 연구에서도 확인됐습니다. 지속적으로 AI에 의존할수록, 판단과 문제 해결 능력이 측정 가능한 수준으로 감소했습니다. 저 역시 공인회계사로 일하며 이 현상을 체감했습니다. 스프레드시트가 내 업무를 단축시켰지만, 동시에 내 계산 감각을 무디게 만들었습니다. 숫자를 20년 넘게 다루었지만 단순한 암산도 잘 못하게 되었습니다. AI가 우리를 ‘돕는’ 동시에 ‘약하게 만드는’ 순간이 올 수 있습니다.
이 부채를 줄이는 방법은 의식적인 사용입니다. AI를 의심하고, 질문하고, 반박하는 습관. 그게 우리의 인지 근육을 지켜줍니다.
질문4. 누구의 책임인가? AI 책임 넷제로
기후 변화에 '탄소 제로'가 있듯, AI에는 '책임 넷제로' 개념에 대한 고민이 필요할 수 있습니다. 즉, AI의 결과에 대해 책임이 명확히 추적되고, 분산되지 않으며, 인간에게 귀속되는 상태입니다. AI는 에이전트처럼 행동하지만, 법적으로는 도구입니다. 문제는 인간이 그 도구의 판단을 맹목적으로 따르기 시작할 때 발생합니다. 책임이 사라지고, 신뢰가 흔들립니다. 리더는 이제 단순한 기술 도입자가 아니라 책임의 수호자가 되어야 합니다.
격차를 해소하려면 명확하고 추적 가능한 책임 소재가 필요합니다. 리더들은 'AI 넷제로 책임'을 위해 노력해야 합니다. 이는 처음부터 법적, 윤리적 기준에 명시적으로 부합하도록 시스템을 설계하는 것을 의미합니다. 최근 MIT SMR/BCG 연구에 따르면, AI 전문가의 77%가 설명 가능성(XAI)과 인간의 감독(Human in the loop)를 진정한 책임 소재를 위한 경쟁 요소가 아닌 상호 보완적인 요소로 보고 있습니다.
이 원칙을 운영화하려면 인권 실사와 유사한 공유되고 실행 가능한 지표가 필요합니다. 스탠퍼드 HAI 보고서는 사고 빈도, 책임 있는 AI 성숙도, 모델 편향 점수, 투명성 등급, 대중 신뢰 지수와 같은 벤치마크를 제공하며, 이는 일상 운영에 통합될 수 있습니다. 단순한 정적 보고를 넘어, 이러한 지표는 실제 의사 결정을 안내해야 합니다. 철학자 루치아노 플로리디가 주장하듯이, 진정한 설명 가능성은 투명성 이상입니다. 그것은 의미 있는 인간-기계 이해에 관한 것이며, 지속적인 책임과 대중의 신뢰에 필수적입니다.
질문5. 그럼 어떻게 AI를 리드해야 하는가?: 능동적 사용자로 변화하라
AI와의 공존은 기술의 문제가 아니라 태도의 문제입니다. 우리는 AI의 소비자가 아니라, 능동적 사용자가 되어야 합니다. 능동적 사용자는 세 가지 습관을 가집니다.
1. 비판적 프롬프팅: “이 결론의 근거는?” “반대 의견은?”
2. 전략적 프롬프팅: “스티브 잡스라면, 우리 회사 CEO라면 어떻게 볼까?”
3. 윤리적 프롬프팅: “이 답변은 편향되지 않았는가?”
AI는 대답하는 존재가 아니라, 사고를 확장시키는 파트너여야 합니다. 그럴 때 우리는 AI를 ‘지능’이 아닌 ‘거울’로 사용할 수 있습니다.
| THOUGHT LEADERSHIP : 리더십의 전환: 기술보다 사람
AI 시대의 리더십은 “얼마나 많은 기술을 도입했는가”가 아니라 “얼마나 깊이 인간적 판단을 지켰는가”로 측정되어야 합니다. AI는 빠르고 정확하지만, 불완전합니다. 인간은 느리고 모호하지만, 책임을 질 수 있습니다. 리더는 이 둘을 균형 있게 결합하는 조율자가 되어야 합니다.
어느 날 갑자기 모든 단어의 의미가 바뀌었다고 상상해 보세요. 우리의 일상적인 "안녕하세요"가 "증오"가 되거나, 중요한 계약서의 "서명"이 이제 "거부"를 의미하고, 모든 사람이 이 단어들을 다르게 이해한다면, 그것은 재앙이 될 것입니다. 우리가 AI를 언어로 진정으로 인식하지 못한다면, AI의 "말"이 우리의 말과 충돌할 때 그러한 끔찍한 재정적 손실과 소송이 냉혹한 현실이 될 수 있습니다.
가령, 지나치게 자신감 있거나 불분명한 출력은 투자의사 결정자를 오도하여 재정적 손실을 초래할 수 있습니다. 조직의 가치와 어긋나는 AI 권장 사항은 ESG 거버넌스 차원에서는 이사회 감독과 이해관계자 신뢰를 훼손할 수 있습니다. 부정확하거나 편향된 AI 생성 문서는 주장과 법정 신뢰성을 손상시킬 수 있습니다.
리더는 세 가지 질문을 반복해야 합니다.
1. 이 판단의 책임은 누구에게 있는가? – 시스템이 아니라 사람이 책임져야 한다.
2. 이 정보는 어떻게 만들어졌는가? – AI의 근거와 편향을 점검해야 한다.
3. 이 결정은 우리의 가치와 일치하는가? – 빠른 판단보다 윤리적 일관성이 중요하다.
결국, 설리의 35초로 돌아가야 합니다. AI가 아무리 완벽해도, 인간의 판단이 필요한 순간은 옵니다. 시뮬레이션은 강으로 가지 않습니다. 그러나 현실의 설리는, 강으로 갔습니다. 그리고 모두를 살렸습니다.
AI의 결정이 빠를수록, 우리는 더 자주 멈춰야 합니다. AI가 답을 줄수록, 우리는 더 깊이 물어야 합니다. 기계가 멈출 때, 인간은 생각해야 합니다. 그것이 기술의 시대를 살아가는 리더의 가장 인간적인 역할입니다.
PROVE IT
당신이라면 그날, 강으로 갔을까요? 활주로로 갔을까요? 그 답이 당신의 리더십을 말해줍니다.
