인공지능의 들쭉날쭉함을 포용하기

인공지능 길들이기

Sep 26. 2025

<듀얼 브레인> 5장(章)[1] <동료로서의 AI> 중에서 <내가 할 일, AI가 할 일>을 읽고 밑줄 친 내용을 토대로 생각을 담습니다.

지금의 AI를 앞으로 사용하게 될 최악의 AI라고 생각한다

오호라! 인공지능의 들쭉날쭉함(jaggedness)에 대한 내용입니다.

업무 수준에서는 AI가 잘하는 것과 못하는 것이 무엇인지를 고려해야 한다. 또한 내가 잘하는 업무와 사람이 해야만 하는 업무가 무엇인지도 함께 고려해야 한다. 이러한 업무를 '나만의 업무Just Me Task'라고 부를 수 있다. 적어도 현재로서는 AI가 유용하지 않고 방해만 되는 업무가 이런 부류에 해당한다.

그간 어려 곳에서 인공지능의 들쭉날쭉함(jaggedness)을 들어온 것이 뿌듯하여[2] 느껴집니다. 이어서 저자는 '나만의 업무'라는 중요한 업무 이름을 알려 줍니다. 명백한 예시 덕분에 실용적으로 만들 힌트를 알려 주는 듯합니다.

농담으로 사람을 웃기는 것은 AI가 할 수 없으므로 '나만의 업무'에 해당할 것이다. 하지만 네 번째 원칙을 기억하라. 지금의 AI를 앞으로 사용하게 될 최악의 AI라고 생각해야 한다.

네 번째 원칙은 '지금의 AI를 앞으로 사용하게 될 최악의 AI라고 생각한다'입니다. 지난 글에서 언급한 실리콘 밸리의 사업 계획을 떠올리면 더 명백해집니다. 지금 AI를 만드는 쪽은 전지구적으로 가장 돈을 많이 쓰고 가장 밤낮없이 일하는 집단입니다. 그리고 언어를 입력으로 활용하는 한 인공지능은 뭐든 금방 배울 가능성이 높습니다.

AI는 공감력, 창의성, 인간다움을 잘 모방한다. 인간 고유의 영역이므로 AI가 절대 해낼 수 없는 일을 찾기는 어려울 것이다.

회고와 상담에도 유용한 인공지능

다음 문장을 읽으면서 이런 식으로 쓰지 않은 점을 되돌아봅니다.

AI는 나와 함께 작업하면서 이미 내 문체를 많이 익혔다. 이를 확인하기 위해 이 장의 글을 AI에게 전달하고 이렇게 질문했다. "내 문체에 관해 설명해 줘." 그러자 AI는 다음과 같이 답했다.

어렵게 메타 인지를 할 것이 아니라 자주 인공지능에게 나에게 묻는 방법이 있을 텐데 말이죠. 말이 나온 김에 가로 경험 지식을 만들기 위해서 구글 노트북LM에 최근 제가 쓴 글 열 개를 넣고 저자가 소개한 프롬프트를 입력해 봅니다.[3] 내용도 훌륭하지만 무엇보다 인간이 줄 수 없는 '빠른 피드백 속도'를 체감합니다.

아차, 다음 프롬프트를 시도해 보기 전에 노트북을 삭제해 버렸네요. 다음번에는 초안을 이렇게 시작해 봐야겠습니다.

"내 글과 같은 문체로, AI의 작문 실력이 아무리 훌륭하더라도 AI에게 글쓰기를 맡기고 싶지 않은 이유를 설명하는 단락을 작성해 줘."

글쓰기가 깊은 생각을 유도한다는 점은 브런치를 써 온 다 년의 시간 동안 몸으로 경험했습니다.

AI가 아무리 수준 높은 능력을 갖췄더라도, AI에게 글쓰기 업무를 위임하면 인간미를 잃을 위험이 있다. 게다가 글쓰기는 우리가 더 깊이 생각할 방법이기도 하다.

더불어 최근 복수의 여성 지인분들이 자기 미래에 대해 인공지능과 상담한다는 이야기에 놀란 기억도 떠오릅니다.

인간으로서 의미와 성취감이 느껴지는 일은 무엇인가?

아무튼 저자는 이러한 인공지능의 역량을 대할 때 중요한 기준을 제시합니다.

핵심은 인간으로서 의미와 성취감이 느껴지는 일이 무엇인지, Al에게 위임하거나 공유하고 싶지 않은 일이 무엇인지를 인식하는 것이다.

그리고, 위임한 업무Delegated Task에 대한 확인이 생각보다 어려워질 수 있음을 상기시킵니다.

AI에게 맡기더라도 제대로 처리됐는지 결과를 확인해야 할 것이다. 하지만 그 확인조차 어려워질 수 있다. 특히 우리의 관심이나 전문성을 넘어서는 일, 예를 들어 세금 신고, 투자 관리, 건강 문제 진단 등의 일을 위임한다면, AI가 제대로 처리했는지 확인하기가 어려울 수 있다. 게다가 '운전석에서 잠들기'가 우려되는 상황도 고려해야 한다.

최근에 쓴 <바이브 코딩이 왜 레거시 코드와 기술 부채를 만드는가>도 '운전석에서 잠들기'의 한 가지 예시로 볼 수 있습니다.

인공지능이 짠 코드를 알 수 없다면 잠든 것이나 마찬가지죠. 잠들기 비유의 핵심은 과정에 대해 전혀 모르는 점이라고 생각합니다.

그리고, 저자는 위임의 궁극적인 목표를 다시 떠올리게 합니다.

위임의 궁극적인 목표는 시간을 절약해서 인간으로서 가치 있는 일이나 우리가 하고 싶은 일에 더 집중하는 것이다.

주석

[1] <낱말의 뜻을 깊고 넓게 묻고 따지는 일의 소중함> 실천으로 글 장(章)의 구성원리를 한자사전에서 찾아봅니다.

[2] 이게 뿌듯할 일이냐 싶기도 하지만, 비전문가 입장에서 인공지능 시대 적응을 위해 꾸역꾸역 해 온 발걸음을 확인하는 기분이었습니다.

[3] 구글 노트북LM이 내놓은 답변은 다음과 같습니다.

제공해 주신 자료를 바탕으로 귀하의 문체를 분석하면 다음과 같은 특징들을 발견할 수 있습니다.

지적 호기심을 바탕으로 한 탐구적이고 성찰적인 접근: 귀하의 글은 특정 자극이나 일상적인 대화에서 시작하여 지적 호기심을 통해 깊이 있는 탐구로 이어지는 경향이 있습니다. 새로운 개념이나 현상을 접했을 때 "나는 뭘 느끼는가?" 또는 "여기서 나는 뭘 느끼는가?"와 같이 스스로 질문하며 그 본질을 파고들려 합니다. 또한, 특정 주제에서 벗어나더라도 그 과정에서 얻게 되는 지적 자극이나 지적 과정 자체를 인식하고 기록합니다.

인공지능 도구의 적극적인 활용과 실험 정신: 퍼플렉시티(Perplexity)나 노트북LM(NotebookLM)과 같은 인공지능 도구를 활용하여 개념을 정리하거나(예: 내면 발화와 시도 발화의 구분 표), 번역의 정확성을 확인하고(예: Verification, Validation 번역), 낱말의 의미를 탐색하는 등 글쓰기와 지식 탐구 과정에 AI를 적극적으로 통합하고 있습니다. 이는 AI를 '함께 일하는 방식'의 중요한 부분으로 여기는 실용적이고 실험적인 태도를 보여줍니다.

개념과 용어의 의미에 대한 깊이 있는 질문과 정의: 흔히 사용되는 용어나 번역에 대해 의문을 제기하고 그 본래의 의미나 미묘한 차이를 탐구합니다. 예를 들어, 'Validation'을 '검증'이 아닌 '타당성'으로 번역해야 하는 이유를 분석하거나, 한자 '法'이 서양의 'law'와 불교의 '다르마(Dharma)'를 포괄하는 '일정한 질서와 규칙에 따라 흐르는 원리'라는 본질적인 의미를 가졌음을 밝히는 과정 등이 이에 해당합니다. '묻고 따지는 일'을 중요한 지식 습득 과정으로 강조합니다.

다학제적 관점과 연결성 추구: 소프트웨어 공학, 인류학, 심리학, 경영학 등 다양한 분야의 지식을 넘나들며 서로 다른 개념들 사이의 공통점이나 연결고리를 찾아내려 합니다. 내적 독백과 컴퓨터 I/O를 비유하거나, 고대 사피엔스의 사냥과 현대 전쟁을 비교하고, 원자 모형을 캡슐화 개념에 대입하는 것 등이 대표적인 예시입니다. 이는 '영감 폭발'이라는 표현처럼 다양한 지식의 교차점에서 새로운 통찰을 얻는 방식으로 나타납니다.

개인적인 경험과 전문 지식의 융합: 소프트웨어 개발자로서의 '직업병스러운 은유 패턴'이나 정보 시스템 품질 관점에서 얻은 경험 등 개인의 직업적 경험과 통찰을 글 속에 자연스럽게 녹여냅니다. 과거에 겪었던 일이나 자신만의 사유 방식을 현재의 지적 탐구와 연결하여 설명을 풍부하게 합니다.

자기 성찰적이고 겸손한 태도: 자신의 지식적 한계를 인정하거나, 특정 주제에서 벗어나는 내용을 언급할 때 그 이유를 설명하며, 스스로의 사고방식이나 태도를 '메타 인지적 관점'에서 바라보는 경향이 있습니다. 이는 글의 신뢰성을 높이고 독자에게 깊은 공감을 이끌어내는 요소가 됩니다.

연재 형식과 지속적인 학습 과정의 반영: '지식 덕후의 탄생', '내 삶을 차리는 독서의 시작', '인공지능 시대의 소프트웨어 공학' 등 꾸준히 이어지는 연재를 통해 특정 주제에 대한 지속적인 관심과 학습 과정을 보여줍니다. 이는 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 작가 자신의 지적 성장을 독자와 공유하려는 의도로 해석될 수 있습니다.