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세상을 바꿀 과학 기술을 알아보는 테크노미디어융합학부.
[음악]
중국에서 뭐하나 나왔다 하, 절대 우를 무시하지 마라 하면서 바로 내놓은 거잖아요. 그러니깐요. 이게 참 재밌는 게 말씀하신 것처럼 다들 본인들의 무기를 딱 숨기고 있다가 언제 내놓지 하고 눈치 보다가 내놓은 거 같아요.
그걸 볼 수 있는 게 우리가 지난주에 이제 딥 리서치 얘기하면서 오픈 AI 이렇게 내놨다 이랬잖아요. 한 주 동안 또 어디서 비슷한 걸 냈냐면 퍼플렉시티. 전 세계에서 이제 그 검색형 AI 스타트업 중에 가장 주목받는 회사 중에 하나가 있거든요. 여기서도 이번에 심층 연구, 딥 리서치를 또 냈어요. 자기네 서비스 안에서도.
그러니까 다들 이렇게 준비한 것들을 어, 쟤네도 했네, 우리도 실은 준비했거든요. 막 내놓고 있는 이런 모습이라고 볼 수 있을 것 같습니다. 급박하게 본인들도 뭔가 해야겠다라는 마음에 어, 그냥 덜컥 출시한 건지 아니면 미리 준비되어 있다가 야, 지금 우리도 타이밍상 오픈을 해야겠다 한 건지는 알아보는 제일 쉬운 방법이 성능 비교해 보면 되지 않겠습니까? 성능이 어떤가요?
그렇죠. 실제로 써 봤는데요. 이렇게 말씀드리면 될 거 같아요. 이 가성비 좋은 딥 리서치 모델이다. 왜냐면 우리가 말한 오픈 AI의 딥 리서치를 쓰려면 제대로 쓰려면 거의 200달러, 220달러 내야 되잖아요. 근데 퍼플렉시티는 이제 유료로 써도 한 20달러 정도 수준인데, 또 요즘에 무료로도 되게 많이 제공을 하고, 또 뭐 우리나라 통신사랑 이런 데랑 제휴해서 1년 동안 무료도 쓸 수 있고 막 그러거든요.
그런 상황에서 이걸 썼을 때는 꽤 효과가 좋습니다. 그니까 이 녀석은 웹 검색을 기반으로 좀 하다 보니까 소스가 논문이나 이런 쪽이 잘 나오진 않아요. 근데 뭐 논문을 찾는 기능도 있긴 하지만, 근데 이제 제일 큰 거는 이 딥 리서치를 원래 이제 우리가 말하 오픈 AI 딥 리서치는 질문을 하면 이 녀석이 역으로 물어봐서 그때 요렇게 요렇게 요렇게 답변할까요라고 하면 이 녀석이 답변을 했잖아요.
데이 녀석은 그렇지는 않아요. 그니까 퍼플렉시티 그렇지 않은데 혼자서 스스로 생각을 제가 해 봤거든요. 그랬더니 지금 제가 뭘 물어봤냐, AI 사람들이 얼마나 의지하고 있니 이걸 물어봤어요. 네, 그랬더니 이 녀석이 하나, 둘, 셋, 넷, 다여, 일곱, 여덟, 하, 12단계 정도로 혼자서 생각을 해요.
그래서 처음에는 저는 사람들이 AI 얼마나 의존하지 대해서 한번 그 뭐야 기사도 찾아보고요. 그리고 나서 그 다음 다음 다음 단계를 쭉쭉쭉쭉 진행을 하고 인터넷 소스를 짧은 시간에 여기도 한 예순 여덟 개 정도 찾아요. 그리고 나서 내용을 쓰는데 인공지능 의존도 현황 글로벌 차원의 포괄적 분석 뭐 서론, 패턴, 뭐 통합, 뭐 영약 이러면서 얘도 한 한 페이지 반을 쓰거든요.
근데 이제 제가 제일 인상적이었던 건 이 녀석한테 제가 뭐 형태도 주고 내용도 준 게 아닌데 보고서 느낌 주잖아요. 마지막에 결론을 쓴 다음에 마지막 그 이제 명언처럼 한 줄로 "AI는 지능의 보조 배터리일 뿐, 이를 넘어서는 주체가 되어서는 안 된다" 앤드류 스탠퍼드대 교수 이렇게 하면서 마지막 딱 이렇게 주더라고요.
그래서 느낀 바는 아이 딥 리서치 그가 그 오픈 AI 딥 리서치 수준까진 안 되지만 그래도 내가 뭔가 빠르게 내용을 정리하고 그거를 보고서로 내야 되는 상황이다 그러면은 이 퍼플렉시티 딥 리서치도 충분히 가능성이 있고 가성비 좋다.
결국 여기서 얘기하는 거는 다양한 그 생각하는 언어 모델들의 이제 대중화가 됐고 실은 이제 우리가 말하는 오픈 AI 딥 리서치 나오기 전에요 구글에서도 실은 이 딥 리서치 기능을 냈었어요. 그까 결국에 지금 우리가 말하는 언어 모델들이 다 추론하고 자기가 스스로 생각하고 뭔가 보고서 급 잘 내는 걸로 또 업그레이드 되고 있는 상황인 거 같다라고 좀 인지할 수 있는 거 같습니다.
음, 그렇군요. 네, 그런데 이 와중에 또 샘 알트먼. 이 샘 알트는 우리가 예전에 IT 산업 발달했을 때 시과 다른 거 같아요. 우리 소장님 더 잘 아시겠습니다만 우리는 윈도우 95, 98 연도별로 새로운 버전을 마주쳤는데 최치 PT4 나온 지 얼마 안 됐는데 최 GFTT 5에 대한 청사진을 공개했다고 그러니깐요.
그니까 결국에는 이게 왜 그럴까 생각을 해보면 말씀하신 것처럼 윈도우 시절 아고 다르게 왜 이렇게 빠를까. 그니까 이 샘 알트먼이 다 아시지만 와 콤비네이터 하는 스타트 엑셀레이 데이터의 이제 대표였다 보니까 이 스타트업의 생리를 너무 잘 알고 어떻게 투자를 받아야 되는지에 대해서 쉽게 말하는 언론 플레이도 되게 잘하고 이런 좀 얘기를 잘하는 거 같아요.
장사꾼이네, 일종에. 그럴 수도 있습니다. 저는 좀 그렇게 봐요. 그니까 기술도 기술인데 이제 샘 알트먼의 위력은 그런 이제 비즈니스를 잘한다라는 거거든요. 그래서 이제 지금 뭐 피크부하 다 또 금방 따라오자아요. 그 다음 청사진을 얘기를 한 거예요.
이번에 이제 본인이 이제 트위터 그니까죠 에다가 이제 12일 날 뭐라고 얘기를 했냐면 회사 내부적으로 오라이온이라고 불리우는 GPT 4.5를 출시할 예정이다. 그리고 좀 있으면 GPT 5도 나올 것이다라고 얘기를 했어요. 근데 이 얘기를 왜 했냐면 지난번에도 한번 말씀드렸던 거 같은데 채지 PT 요즘에 크게 두 가지 버전으로 나눠진다고 그랬잖아요.
학습을 많이 해서 똑똑한 애가 있고 그거를 이게 우리가 말한 노하우를 갖고 추론을 하는 그니까 이제 방 생각의 방식을 잘 정리하는 모델이 있는데 GPT 4.5는 이제 그다음에 나온다고 하는 건 그거는 이제 새로 공부를 한 건 아니고 거기에서 생각의 추론 방식을 제 우리가 말하는 채치 PT 51이나 53 같은 모델의 그다음 버전으로 추론 버전을 만든다는 거예요.
근데 그러면서 확실히 이 스타트업에 서비스를 많이 해본 사람이라 그런지 몰라도 스스로 뭐라 그랬냐면 여러분 요즘에 최치 PT 서비스 버전이 너무 많아서 헷갈리시죠 이렇게 얘기를 하는 거예요. 그래서 51도 있고 53도 있고 많은데 이걸 이제 독립적인 게 아니라 통합한 모델을 조만간 낼 겁니다. GPT 5라고.
그렇게 되면은 이제 이거는 우리가 그냥 질문을 했을 때 지가 알아서 어떨 때는 생각을 해서 답변을 하기도 하고 어떨 땐 빨리 답변을 하기도 하고 어떨 때는 공부한 내용을 최대로 하고 이렇게 이제 자동화하는 서비스를 한다는 거예요.
그리고 또 여기서 되게 흥미로운 게 GPT 5부터는 무료 사용자도 무제한으로 채팅하기 하겠다라고 또 예고를 한 거예요. 네, 그러면서 이제 어떻게 보면은 플러스나 이런 사람들에게 뭘로 차이를 줄 거냐면 이제 질문과 응답하는 건 검색처럼 GPT 5 때 다 모두 다 무제한인데 돈을 낸 사람들한테 더 똑똑한 뇌를 빌려 주겠다 이렇게 비즈니스 모델을 바꾸겠다는 거예요.
그래가지고 이런 형태로 대화는 계속 되는데 더 똑똑한 거 쓸 사람들은 돈 내세요, 돈 내세요 이런 구조로 만들 거라는 것이고 출시 일정에 대해서 얘기를 했더니 거기에 대해서 이제 GPT 4.5는 몇 주 안에 낼 거고 GPT 5도 몇 달 안에 낼 거다라고 일단 얘기를 해서 또 한번 불을 붙이고 있는 상황이다 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.
어찌 보면 GPT 5라는 기존의 버전들을 통폐합해서 제대로 된 통합 서비스를 제공해 줄 수 있는 이거를 무료로 제공해 준다는 건 그만큼 오픈 AI가 제공하는 최 GPT, 뭐라 할까요, 생태계라고 해야 될까요, 서비스 영역에 모든 사람들을 다 유저로 확보하기 위한 플랫폼 하기 위한 본격화된 행보다 이렇게 봐야 되나요?
그렇죠. 이제 그걸 또 우리가 느낄 수 있는 게 이번에 슈퍼볼 시즌이 있었잖아요. 보통 슈퍼볼 광고가 되게 비싸잖아요. 그래서 그때 어떤 광고가 나오냐가 트렌드를 보여주는데 작년에 암호화폐 쪽, 이제 블록체인 쪽이 되게 많이 나왔거든요. 근데 올해는 AI 쪽, 생성형 AI 쪽에 광고를 많이 했어요.
근데 그 중에서 처음으로 오픈 AI B2C, 그러니까 고객 사용자들한테 자기네 브랜드를 보여주려는 광고를 그 슈퍼볼 시간에 했다는 거예요. 그 엄청나게 비싼 시간인데 그렇다고 뭐 기능 얘기한 것도 아니고 자기네 거에 대한 이미지, 그러니까 도트를 갖고 그림을 그리는 형태의 광고를 보여줬거든요.
그렇게 이제 소비자들에게 노출한다는 건 말씀하신 것처럼 이제 일반적인 웹에서 또는 앱에서 있었던 비즈니스 모델, 그러니까 유료로 하는 게 아니라 무료로 풀고 그 안에서 부분 유료와 정책을 쓰는 이걸 하면서 플랫폼 비즈니스로 가겠다라고 하는 일종의 선언.
그리고 말씀하신 것처럼 샘 알트먼이 제일 잘해 왔던 플랫폼 비즈니스의 그림을 이제 보여 주는 것이다라고도 뭐 얘기해 볼 수 있을 것 같습니다.
그렇군요. 그렇다면 이제 우리도 준비를 해야 될 것 같아요. 지금은 우리 초창기에는 소장님과 같은 선도적인 분들이 일부 인공지능을 직접 느끼고 보고 우리에게 전달을 해 줬고 이제는 적지 않은 일부 사람들이 사용하는 수준까지 왔는데 이제 머지않아 몇 달 안에 모두가 인공지능을 와, 끝내준다 하면서 여기가 빨려 들어가기 직전인 거 같은데.
그러면 AI에 의존하게 되고 의지하게 되면서 우리는 음, 더 머리가 좋아지는 겁니까, 머리가 안 좋아지는 겁니까? 이게 되게 흥미로운 연구 결과가 나서 오늘 이 얘기를 제가 좀 급하게 준비를 했는데, 카네기멜론대학교고 마이크로소프트 연구진이 최근에 생성형 AI 비판적 사고에 미치는 영향, 지식 노동자 대상 설문 조사를 통한 인지적 노력 감소와 신뢰도 효과 분석이라고 하는, 한국어로 번역된 거지만 이런 논문을 하나 냈어요.
연구에 보면 생성형 AI 업무 효율성은 높인다. 그런데 장기적으로 사람들의 쉽게 말하면 머리를 좀 안 좋게 한다, 멍청하게 한다 이런 얘기가 이제 나온 거예요. 예, 뭐냐면 인지적 노력을 덜하게 하게 된다는 겁니다. 그니까 우리가 독립적으로 문제를 해결할 때 원래 문제를 해결해서 되게 고민도 많이 하고 생각도 많이 하는데 이게 AI, 이게 특히나 지식 노동자들이 조금씩 의지하기 시작하면서 생각을 덜하게 된다라고 이제 쉽게 설명을 드리면 될 거 같아요.
그래서 이 내용을 조금 분석을 했는데 이 논문에 보면 생성형 AI 주 1회 이상 업무에 사용하는 319명이 지식 노동자를 대상으로 설문 조사를 한 거예요. 그랬더니 그중에서 거의 모든 참가자가 일단 채지 PT를 다 쓰고 있었고 한 96%, 그다음에 코 파일럿이나 재미 나이를 써 본 사람도 한 20% 이상이었습니다. 말하면 하나가 아니라 여러 가지를 이제 쓰고 있다는 거죠.
근데 그 936 AI 사용 사례를 다 받아 가지고 분석을 했거든요. 그랬더니 전체적으로 72% 정도가 인지적 노력, 그러니까 내가 예전보다 이를 쓸 때 이제 뭐 예를 들면 연구를 할 때 사람이 고민이라고 생각하는 그런 인지적 노력이 감소했다고 응답한 사람이 72%인 거예요.
그 어떤 거에서 좀 노력을 덜 했냐라고 하면 지식을 습득하려고 노력하는 것, 또 이해하는 거, 적용하고 분석하고 종합적이고 평가. 그까 쉽게 말하면 거의 모든 인지 영역에서 55% 이상의 응답자가 확실히 나 예전보다 노력을 덜 하는 거 같아라고 이제 얘기를 했다라는 것이죠.
정말 저도 그럴 거 같아요. 왜냐하면 누구 어떤 대가의 도서를 저도 사서 읽을 때 그분이 정말 대가이기도 하잖아요. 그러면 사람이 쓴 글을 쭉 읽다 보면 문맥이 뭔지를 몰라서 몇 번 다시 읽고 제가 다시 노트에서 정리를 해야 아이 말씀이구나 하고 막 넘어가다 보니까 여기 나왔던 지식 습득의 노력, 이해력, 적용력 이게 자꾸 저 스스로도 그 적극성을 보이게 되는데 최치 PT 깔끔한 문장에 그것도 길지 않은 문장으로 착착착착 체계적으로 전달해 주니까 그런 노력을 덜하게 되네요.
말씀하신 것처럼 최근에 대가의 내용들이 있으면 그걸 채치 PT에 듣고, 그죠, 이거를 뭐 다섯 줄 내로 정리해 줘, 이거를 중학생 수준 형님 이렇게 해 주잖아요. 근데 이제 말씀해 주신 것처럼 그게 어떻게 보면은 한편으로는 우리에게 편의성을 줄 수도 있지만 반대로 말하면 말씀하신 것처럼 우리가 사고하고 고민을 해야 되는데 그냥 해석된 결과만 보는 거죠.
그래서 그 부분이 과연 우리에게, 특히나 연구자들, 지식 노동자들에게는 이게 좋은 거냐 나쁜 거냐에 대한 어떻게 보면 문제 제기를 하는 논문이라고 볼 수 있을 것 같고요. 그다음에 이제 또 한 가지 흥미로웠던 게 나온 게 비슷하게 이제 교수님처럼 쓰거나 아니면 이제 특히나 회사에서 바쁘게 쓰다 보면 뭐 아무래도 이제 연구를 하시는 분들은 그래도 한 번 더 고민을 하지만 우리가 일할 때 빨리 보고서 리뷰해야 되는 사람은 그거 쓰다 보면 좋잖아요.
그죠, 어떤 문제가 나오냐면 AI에 대한 신뢰도가 높아질수록 사람들이 비판적 사고가 현저히 감소하는 상관관계를 이번에 발견했다는 거예요. 그러니까 여기서 말하는 건 AI뿐만 아니라 그냥 우리가 어떤 세상을 바라보거나 자료를 볼 때 그거를 일종의 비판적 사고를 갖고 보는 게 아니라 AI 이제 사람들이 믿을수록 그냥 AI 비판적으로 안 보고 전반적인 비판적 사고가 줄어들고 그냥 말 나오는 대로 믿게 된다는 거예요.
네, 그래서 이게 어떻게 보면은 이제 상관관계가 좀 나왔고 또 그다음에 이제 자신의 업무 능력에 대해서 자신감이 높은 사용자들이 AI 결과, AI 결과물 평가하고 적용하는 데 더 많은 비판적 사고를 하고 있다고 합니다.
그 이게 무슨 말이냐면 아이 뭐 AI 뭐고 나는 원래 일 잘해 이런 사람들은 AI 준 결과물도 그냥 받아들이는 게 아니라 그거를 비판적으로 딱 보면서 그 안에서의 이제 그 평가 능력, 그러니까 AI 어디까지 하는지도 내가 정확하게 인지한다라는 것들이 같이 있다는 거예요.
근데 이게 왜 생길까 할 때 제가 방금도 그 얘기 드렸잖아요. 일하는 사람들은 바쁘니까. 근데 그 부분이 실제 이번에 연구 결과에도 나온 건데 AI 과의존, 그 AI 많이 의존하는 사람들이 왜 그런가에 대한 분석을 했더니 어떤 부분에서 특히나 두드러지게 나왔냐면 첫 번째는 업무가 이거 좀 부차적이고 사소한 업무 계속 반복한다고 생각할 때 그걸 이제 AI 되게 많이 돌리고 있고, 그다음에 AI에 대해서 그렇게 되다 보니 신뢰도가 높을 때 AI 다 잘해 줘. 그럼 이제 과의존 현상이 나온다는 거예요.
뭐 예를 들면 영업 담당자가 실제로 사례가 나왔는데 일일 할당량을 막 채워야 되는 예를 들면 막 메일 보내고 전화해서 채워야 되는 상황일 때는 시간을 절약하고자 이제 AI 의존하게 돼서 결과를 깊이 생각할 여유가 없으니까 일단 AI 돌리자. 그리고 그렇게 하신 분들이 조금씩 더 AI에 대한 신뢰감이 생기니까 그다음부터 AI 주는 결과물 아, 그거 이제 맞을 거야 라면서 막 쓰는 이러한 것들이 좀 생긴다는 게 특징이라고 볼 수 있을 것 같습니다.
요, 업무량을 줄이고 또는 빨리 업무에 성과를 내기 위해서 AI 그냥 믿고 써 버리는 그런 경향들이 늘어나고 있다 이런 말씀인 거 같은데. 실제로 최근에 구글에서 AI AI man 믿고 광고했다가 망신당한 사례가 있다고요?
네, 맞습니다. 방금도 슈퍼볼 얘기 좀 드렸었는데 이번에 슈퍼볼 시즌에 그 구글도 광고를 했어요. 광고를 여러 가지 타입으로 했거든요. 그중에서 뭘 했냐면 미국 50개 지역의 중소기업을 돕는 공익 캠페인을 기획을 해서 각 지역마다 그 지역에 있는 기업들을 위해서 AI 자동으로 웹사이트를 만들어 주는 걸 한 거예요.
웹사이트 하는 설명들도 막 있어야 되잖아요. 근데 그중에서 위스컨신 주에서 공개한 광고가 있었는데 그 안에 홈페이지 안에 글자가 나온 것 중에 이게 CF 어떻게 나왔냐면 고다 치즈가 전세계 치즈 소비량의 50에서 60% 생성한다는 문구가 포함되어 있는 홈페이지가 나온 게 이제 광고로 나온 거예요.
근데 그걸 보고 치즈 전문가들이 이상한 거예요. 어, 이거 원래는 모짜렐라나 체다 치즈가 많이 팔리는데 저거 아닌 거 같은데. 그래서 검증을 해봤더니 틀린 거예요. 근데 틀린 내용인지 모르고 체크를 한 거죠.
근데 이게 이제 이름바 AI 할루시네이션, 환각 현상이다 이래 가지고 지난번에도 이제 우리가 구글이 제미나이 말고 바라는 녀석을 냈었습니다. 그때도 그것 때문에 주가가 엄청 떨어진 적이 있었거든요. 그래서 이번에는 어이 구글 담당자들이 해명 아닌 해명을 했는데 뭐라 그랬냐면 이거 AI 잘못한 게 아니라요, 이거는 검색 엔진에 있는 결과를 얘가 잘못 갖고 온 거예요라는 얘기를 한 거예요.
이게 무슨 말이냐면 AI 요즘에는 검색 사이트에 있는 걸 갖고 와서 정리를 해 주잖아요. 근데 얘가 가져오는 소스가 알고 봤더니 논란이 있는 특정 사이트에 있는 얘기를 가져와서 이거를 잘못 갖고 온 거다라고 이런 뭐 이제 비겁한 변명이라고 할까요. 그렇게 해서 AI 잘못한 게 아니라 쓴 거를 잘못 갖고 온 거야라는 이상한 이제 변명을 하긴 했지만 반대로 얘기하면 그거를 또 똑같은 거죠.
사람이 검증하지 않고 이게 그냥 맞다고 생각해서 아까처럼 50개 이상을 빨리빨리 해야 되니까 그런 결과가 또 이번에 나와서 그래서 빨리 뒤에 좀 고치는 음 뭐 이런 좀 해프닝이 있었던 뭐 이런 얘기를 볼 수 있을 것 같습니다.
네, 방금 말씀주신 사례가 우리에겐 굉장히 중요한 거 같아요. 구글 같은 큰 회사가 그것도 슈퍼볼 같은 아주 막대한 예산이 들어가는 업무에 대해서도 AI 그냥 믿고 썼다가 이렇게 크게 망신당한 사례가 있다는 건 어찌 보면 우리는 이제 AI를 그냥 어떻게 활용하느냐에 따라서 결과가 달라진다 이렇게 보면 되겠네요.
네, 맞습니다. 실제로 뭐 AI 잘 쓰면 좋죠. 이번에도 여기에서 보면 AI 도입으로 세 가지 측면에 대한 변화를 논문에서 얘기를 했는데 첫 번째로는 실시간 대규모 정보 수집이 가능해졌다. 두 번째로 정보를 체계적으로 구조해서 좋다. 세 번째로는 맞춤형 해결책을 제공한다. 이건 되게 좋았거든요.
그런데 나머지 이제 72명 정도는 AI 응답을 개선하는 데 오히려 어려움을 겪었다 이렇게 얘기를 하기도 했어요. 그래서 결국에 이 논문의 포인트는 AI 우리가 쓸 때 무조건 신뢰하기보다는 반드시 비판적 자세가 필요하다.
그래서 오히려 이 논문에서는 아예 AI한테 인지적 강제 기능을 도입해야 된다 이런 얘기를 합니다. 이게 뭐냐면 AI 서비스 안에서 출력물 받기 전에 사람들이 생각할 타이밍을 줘야 되는 거 아니냐. 그래서 그냥 바로 답변이 나오는 게 아니라 그냥 나오고 반드시 이게 틀릴 수도 있으니까 수정해야 됩니다라고 하는 인터페이스를 줘서라도 사람들한테 이거를 무조건 믿지 않게 하는 프로세스가 필요한 거 아니냐라는 논문이 이제 결과였던 거예요.
그 반대로 생각하면 우리가 이 결과물 그냥 받아드는 게 아니라 항상 비판적으로 생각하고 고민하지 않으면 어느 순간 AI에 너무나도 의지하게 되고 그럼 역으로 우리가 AI에게 지배당하는, 뭐 정말 그런 지식에 좀 그런 분야들이 생기지 않을까 뭐 이렇게 볼 수도 있을 것 같습니다.
그럼 소장님 이렇게 마지막으로 여쭤볼게요. AI 시대 공부를 덜하면 안 되고 뭔가 좀 다른 방식으로 좀 해야 될 거 같은데 어떻게 해야 됩니까? 제가 이때마다 항상 얘기하는 게 있는데요. AI 시대 인간에게 가장 필요한 것은 땡땡이다. 뭘 거 같으세요? 땡땡, 뭘까요? 저는 주대하 생각합니다.
주대? 아, 자기의 주관. 예, 이게 왜 중요하냐면 AI 쓰다 보면 계속 결과물이 되게 그럴듯하게 잘 나오잖아요. 그러다 보면 특히나 연구자 입장에서는 자기가 생각한 가설이나 생각이 있는데 그게 얘가 주는 결과물 때문에 자꾸 바뀌거나 끌려가게 된다는 거예요.
그럼 한 번 끌려가게 되면 계속 얘를 믿고 의지하다 보면 결과물이 전혀 제가 생각하지 않은 방향성으로 나올 수 있거든요. 그래서 이게 비판적 사고랑 비슷한 건데 결국에는 내가 AI 쓰는 이유, 그다음에 AI 도구적인 관점에서 하려는 그 의지와 생각에 대한 흐름을 제대로 갖고 있고 그 안에서 오히려 얘가 주는 결과물이 이상하면 AI 의심해야 우리가 우리 스스로를 의심하게 되면 오히려 역으로 조금 더 시간이 지나면 진짜 나는 필요 없는 사람이 될 수도 있다.
그래서 AI 도구로서 주대를 갖고 잘 쓰는 게 중요하다라는 관점이 되게 중요한 거 같고요. 결국 이게 지금 얘기해 놨던 비판적 사고나 우리가 AI 바로 결과를 내는 것이 아니라 생각해 보고 내는 것들이죠.
근데 그렇게 하더라도 원래 생각을 해보면 처음부터 끝까지 보고서 쓸 때보다 고민을 오래 해도요 시간이 절반 이상 줄어요. 그러니까 그 시간 히지 마시고 예, 집중해서 더 잘하면 더 좋은 결과를 낼 수 있다 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.
야, 어려운 얘기네요. 어떻게 보면 자기만의 관을 갖는다는 거, 그걸 갖기 위해서 그렇게 엄청나게 공부를 하는 건데 계속 공부 열심히 하란 말을 어렵게 하셨네. 나만의 생각이 중요합니다. 알겠습니다.
지금까지 김덕진 IT 커뮤니케이션 연구 소장이었습니다. 고맙습니다.