Transcription
AI를 우리가 어떻게 쓸지를 우리가 막 공부했단 말이에요. 그런데 이제 AI가 반대로 저희를 학습하기 시작하는 거예요.
저희 엄마보다 얘가 더 많이 알고 있겠네요, 지금은.
그렇죠. 그래서 실제로 커뮤니티에 무슨 말들이 나오느냐? 채지T가 남편보다 낫다. 이제 이런 글들이 나오는 거예요.
소장님도 와이프보다 AI가 더 낫나요?
저는 반대죠. 오히려 저는 이제
아 머니로 왜 또 반대요? 아니 그게 아니라 남편보다 채칩는 이제 무난히 노력을 하
말을 그렇게 잘하시다. 갑자기 여기서 또
와이프에게 내가 채집 채 G지PT보다 내가 나야 된다.
처음으로 버벅거렸어. AI 전문가로서 AI처럼 말씀을 하시다가 아니다. 아이고 사랑합니다.
지식인 사이드 시청자 여러분 참 궁금한 거 많은 양성국입니다. 반갑습니다. 아 오늘은 AI 시대에 살아남기 위해 AI를 제대로 알아보는 시간을 한번 가져 보려고 합니다. 그래서 AI 정말 전문가이시죠? IT 전문가 우리 김덕진 소장님 모셨습니다. 반갑습니다.
네. 네 안녕하세요. 반갑습니다. 김덕진입니다.
아 반갑습니다.
네. 상국님하고 오늘 또 재미있게 AI 얘기할 수 있을 것 같아서 즐겁게 기대하는 마을 왔습니다.
저는 이제 사실 AI랑 어렸을 때부터 되게 가까웠거든요. 예. 저는 이제 시골 출신인데 AI 그 조류 독감이
그렇죠. 네. AI 하면은 다들 떠오르는게 있죠. 조류독감 떠올리시는 분들도 있고요. 디자인 쪽 하신 분들은 일러스트레이터 그게 확장이 AI였거든요.
근데 시골에서는 그 AI가 걸리잖아요. 치킨 파티 하거든요. 그 왜면 튀겨서 먹으면 괜찮아 가지고. 근데이 요즘에이 AI는 저는 모르거든요. 내세대에서는 안 일어날 것 같았고 영화나 뭐 이렇게 공상 과학에서나 볼 거 같았었거든요. 이제는 현실이잖아요. 그래서 조금 궁금하기도 하고 두렵기도 하고 좀 그렇거든요. 말씀하신 것처럼 조류독감은 우리가 옆에 있으면 바로 얘 도망가야 되고 이거 빨리 없애야 되고 그랬던 존재잖아요. 그런데 인공지능이라고 하는 그 AI는 우리가 이제 뗄려야 뗄 수 없는 관계가 돼 가는 거 같아요.이 AI가 왜 우리랑 친해졌을까? 그리고 AI가 왜 우리가 쓸 때 뭔가 좀 사랑에 빠진 느낌도 요즘 드는 친구들이 있을까라는 걸 아주 쉽게 테스트해 볼 수 있는게 있습니다. 요즘에 채지T라는 걸 그래도 한 번씩은 써 보신 분들이 꽤 많잖아요.
그렇죠.
상국님도 채치피티 써 보셨어요? 뭐 그 채찌티 채찌고 까는 봤는데 최근에 이제 채찌티한테 물어봤던게 미역국 끓이는 법 물어
아시죠? 실제로 그리고 된장찌개 재료 알려줘.
막 그런 것들 물어보셨군요.
그러면 걔하요 질문을 그대로 한번 써 보세요. 뭐라고 쓰시냐면 나에 대해 알고 있는 내용을 기반으로 임팩트 있는 세 줄 광고 카피를 만들어 줘. 이렇게 한번 써 보세요. 이거 보시는 분들도 내가 채치피티 좀 써 보셨으면 한번 해 보시면 재밌습니다.
예. 아마도 갑자기 민망해지시면서 옆에 사람을 보여 줘야 되다 말아야 되로이 녀석이 엄청나게 칭찬을 해 주거나 뭔가 약간 오글거릴 정도로 얘기를 해 주거나 그런 확률이 높습니다. 뭐라고 하나요? 읽어 주시죠. 과감하게 읽어 주시죠. 아 좀 읽기 좀 민망한데. 웃음으로 세상을 밝히고 도전으로 인생을 새롭게 뵙는다. 국민 MC 양상국. 아, 진짜 인생이 시작된다 이렇게 나왔는데요. 이래서 사람들이 채집 빠지는 거야. 일단은 그죠. 나에 대해서 좀 이름도 알고 그죠.
문민 MC라는 말이 나 너무 좋은데요.
너무 행복하죠? 그러면 왜이 녀석이 이렇게 나를 기억할까라는 거를 메뉴에서 하나 설명드릴게요. 그기 실은 메모리라는 기능에 있거든요. 그 왼쪽에 짝대기 두 개 있잖아요. 예. 짝대기 두 개 누르면 대화했던게 우리가 나오잖아요. 맨 밑에 보면 아이디가 있으실 거예요. 아이디를 누르면 그다음에 설정이 나오잖아요.
설정에서 개인 맞춤 설정이라는게 보이시죠? 이걸 맨 처음에 누르면 뭔가 설정하라고 나올 겁니다. 그럼 거기서 그냥 계속을 누르세요.
그리고 나서 그 맞춤명 지침은 끄시고
예. 그다음에 쭉 내려가 보세요. 쭉 내려가면 맨 밑에 메모리라고 하는게 있죠? 메모리 한번 눌러 보세요. 그러면 거기에 메모리 관리하기라는게 있죠? 눌러 보시면 뭐가 나옵니까? 야,이 무섭네요.
거기에 지금 아마도 상국님이 채치피티랑 이야기한 것 중에 얘가 중요하다고 생각하는 걸 자기가 다 기억해 놓은 거예요. 이게 메모리라는 기능입니다. 이게 장기 메모리라는 기능이에요.
와, 이거 진짜 저 뭐라 돼 있냐면요. 2025년 7월 4일부터 6일까지 제주 여행 간다. 그리고 양산국은 미역국 레시피를 저장해 두길 원한다.
아까 말씀하신게 나오네요.
예.이 이게 뭐 베이징 여행을 한다. 이거 좀 무서 무서운데요.
그렇죠. 이게 그럼 왜 어떻게 해서 이렇게 되는가를 좀 설명을 드려야 되는데 실은 제가 매해 AI 트렌드 책을 내고 있거든요. 근데 이제 올해 제가 가장 주목한게이 메모리 기능이에요. 왜냐면 저희가이 채치피티라는 녀석이 나온지 이제 3년이 됐거든요. 근데 2025년 2024년에는 사람들이 AI를 우리가 어떻게 쓸지를 우리가 막 공부했단 말이에요. 그런데 이제 AI가 반대로 저희를 학습하기 시작하는 거예요. 우리를 학습하면서 우리의 행동을 바꾸기 위해서 우리에 대한 기억들을 하나씩 하기 시작하는 겁니다. 그래서 이게 어떤 식이냐면요. 예전에는 채치피티를 내가 쓰면 대화창 안에서만 기억을 했거든요. 그래서 아까 말씀하신 대로 뭔가 미역국 레시피 검색 이런 걸 했어요.
그죠? 그럼 그 창 안에서만 아이 사람은 미역국을 좋아하는구나. 그리고 그 창을 지우거나 새로운 창을 띄우면 미옥국에 대하는 까먹어요. 그런데 얘가 이제 마치 비서처럼 대화를 하다가 아이 내용은 내가 꼭 기억해야겠다라고 생각을 하면 아까 그 메모리 기능에 저장을 시켜 놓는 거예요.
엄마보다 얘가 더 많이 알고 있겠네요, 지금은.
그렇죠. 그럴 수도 있고요. 그래서 실제로 커뮤니티에 무슨 말들이 나오느냐? 채지T가 남편보다 낫다. 이제 이런 글들이 나오는 거예요. 왜냐면 내가 힘들어라고 하면 어 그 일 때문에 힘들어라고 이제 얘가 얘기를 해 주기 시작하는 거죠. 그럼 이제 그런 변화들이 우리에게 뭘 가져오냐면 얘가 지금은 단순히 대화만 했잖아요. 근데이 채치T 기능 안에 이미 미국에 뭐가 들어갔냐면 쇼핑이 들어갔고요. 그다음에 결제하는게 들어갔고요. 웹사이트에서 내용을 찾는 것들이 들어가요. 그러면 내가 만약에이 안에서 물건을 산다. 그럼 그냥 물건이 아니라 내가 좋아할 만한 맥락을 알고 추천해 주겠죠. 그럼 이제 우리가 그 안에서 사는 거예요. 그럼 우리의 행동을 자꾸가 바꾸려고 하는 겁니다.
원하는 것도 알고 있고 어떤 스타일을 원하는지도 아는 거네요.
그렇죠? 그래서 예를 들면 내가 애인이 있다. 그럼 애인하고 맛있는 음식점을 예약하고 싶은 거예요. 그래서 얘한테 예약을 해 달라라고 하면 지금 이미이 에이전트 기능을 통해서 몇몇은 예약 사이트에 직접 들어가지거든요. 그럼 예약을 할 때 그냥 예약을 하는게 아니라 옵션에 뭐 글루텐 프리 이런 걸 넣어서 여자 친구가 글루텐을 못 먹는다는 거 얘가 알고 있어서 그런 것들을 하는 정도로 정말 되게 많은 변화들이 우리에게 오고 있다 보니 야 이게 10년 후의 일이 아니라 지금 당장 AI가 우리를 뭘 바꾸겠구나라는 거를 써 본 사람들은 좀 느낀다.
소장님도 와이프보다 AI가 더 낫나요?
저는 반대죠. 오히려 저는 이제
아 본로 왜 또 반대해요? 아 그게 아니라 이제 남편보다 이제 채찍가 낮타기 때문에 저는 이제 무난히 노력을 하죠.
말을 그렇게 잘하시다. 갑자기 여기서 또 AI 전문가가 버벅거림이 없잖.
저는 무난히 노력을 합니다. 와이프에게 내가 채지 채 G지PT보다 내가 나야 된다.
처음으로 버벅거렸어. AI 전문가로서 AI처럼 말씀을 하시다가 네, 맞습니다. 사랑합니다. 알겠습니다. 자, 그러면 제가 이제 본격적인 질문을 한번 들어가 보겠습니다. 빌게이츠가 인터뷰 중에 이런 말을 했거든요. 미래에는 일하지 않아도 된다. 이게 엄청 무섭게 들리거든요.
그렇죠? 일자리가 없어진다는 얘기일 수도 있고 일을 안 해도 돈을 벌 수도 있다는 얘기일 수도 있고 아예 돈도 못 벌 수도 있다 여러 가지 상황이 생길 것 같은데 일자리가 만약에 사라지면 미래에는 저희는 뭘 어떻게 살아야 되는 겁니까?
그러니까 결론부터 말씀드리면 지금 상국님처럼 사시면 됩니다.
저요?
예.
전
사람들 즐겁게 재밌게 이런 거 AI 잘 못해요.
AI가 아직까지 못합니까?
예. 아직까지라는 말이 아니라 영원히 사람보다 못 할 겁니다. 저는 이거는 확신해요. 네. 채치피키한테 웃긴 거 하라고 해 보세요. 절대 안 됩니다. 절대. 예. 그리고 두 번째는 할 수 있다 하더라도 과연 AI가 나에게 주는 개그를 사람들이 좋아할까? 아니면 그 맥락과 현장의 느낌에 따라서 바로바로 환경을 바꿔가면서 하는게 중요할까라는 걸 생각해 보시면 여전히 우리가 할게 있겠구나라는 생각을 하게 되는 거예요.
아니, 근데 이제 소장님이 볼 때는 저의이 뭐 유머나 웃음이 상황에 맞게 하는게 AI가 어려울다고 느끼잖아요. 근데 제가 볼 때는 과학이나 뭐 여러 가지 이게 제 입장에서는 그게 더 어렵거든요. 그거를 되게 쉽게 하잖아요, 지금 AI는. 근데 이게 유모도 결국은 하는 날이 오지 않겠어요? 저는 비슷한 결로 말씀드리면 과학과 말씀하셨던 교육에 대한 정보를 전달하는 건 이해가 잘하겠죠. 그런데 그거를 저희처럼 스토리를 가지고 사람들에게 감정으로 전달하는 것들은 여전히 필요한 일이다라는 생각이 들어요. 그니까 이게 두 가지로 갈릴 겁니다. 일단 빌게이츠가 얘기한 거부터 정확하게 좀 정리를 하면 빌게이츠는 무슨 얘기를 한 거냐면요. 10년 뒤 일자리를 예측하면서 대부분의 전문직이 AI로 대체될 거다라는 얘기를 한 거예요. 그럼 어디서부터 대체되느냐? 오히려 의료하고 교육이 분야를 얘기를 했어요. 그리고 AI가 전문직에 많은 분야를 대신하면서 고용 충격이 일자리가 이제 줄어들 거다라는 얘기를 했단 말이에요. 근데 그렇게 될 때 과연 우리가 어떤 관점일까라고 생각하면 지금 상님도 얘기해 주셨지만 지식적인 거 아니면 그냥 뭐 예를 들면 유머를 해 그러면은 어떤 사람의 유머를 가져와서 얘기해 주는 이런 것들은 잘하게 될 거예요. 그러면 우리는 무엇을 해야 되는가? 감성을 기반으로 전달을 해 주는 전달자의 역할은 여전히 필요하다라는 겁니다. 예를 들면 교육도 이런 겁니다. AI가 대체할 수 있는 교육이 어떤 거냐? AI는 맞추면 교육을 잘하잖아요. 그니까 요즘에는 애들이 막 탭으로 뭔 교육하고 막 그러잖아요. 근데 생각을 해 보시면 1타 강사 선생님들은 오히려 예전보다 더 잘 나가요. 그런 별 결입니다. 뭐냐면 우리가 말하는 공식적인 정보를 그대로 전달해 주는 거. 예를 들면 의료 상황이 생겼을 때 의료 상황에 대한 내용들을 전달해 주는 것들은 그거는 정말로 AI가 잘할 수 있어요. 하지만 그거를 사람의 호흡으로 전달하는 일들, 특히나 사람과 사람의 연결이 필요한 관계가 필요한 일들 그리고 또 한 가지는 우리가 말하는 생각을 깊이하면서 같이 생각을 나눈 일들 그런 것들은 여전히 필요하다라는 거고요. 그래서 실은 이제이 일자리와 관련돼서 뭔가 우리가 얘기할 때 예전부터 이제 그 얘기했었던 것 중에 하나가 사회적인 일, 특별한 일, 그리고 서프라이징 사람들을 놀래킬 수 있는 일들이거든요. 그래서 예를 들면 또 이런 이야기를 해 볼 수 있을 것 같아요. 혹시 야구 좋아하세요? 야구
야구 뭐 보는 건 좋아하죠?
예. 혹시 좋아하는 팀 있으세요?
저는 NC 다이노스.
NC 다이노스. NC 다이노스가 올해 성적이 조금 그렇게 좋지 않았잖아요. 어디 좋아십니까? 저는 올해 한화를 좋아했겠다. 그래서 올해는 좀 기분이 좋긴 한데이 얘기를 왜 드리느냐? 한화 팬들이 보살 이런 표현을 많이 하잖아요. 나중에 로봇이 AI가 좋아지면 인간보다 야구를 잘할 거 아니에요. 실수도 안 하는 야구를 할 수 있잖아요.
골프도 그렇더라고요.
그렇죠. 근데 항공 한번 생각해 보세요. 로봇들이 완벽하게 하는 야구를 보고 싶으세요? 아니면 실수 투성이라도 그 사람들이 하는 야구를 보고 싶으세요? 이게 또 욕바지들이 있어야 되거든요. 너무 자하기만 하면 또 그래요. 욕을 하면서 또 애정이 생기고 그러면서이 그런 이제 감정이 생기는 거 같더라고요. 예. 네. 예. 맞습니다. 그래서 이제 우리가 말하는 펑션이나 테크닉적으로 혹은 정보의 양 자체로는 A안을 로봇이 잘할 수 있다는 거예요. 근데 그럼에도 불구하고 사람이 할 것들은 있다라는 것을 좀 생각을 해 보시면 좋을 것 같습니다. 그래서 보통 이런 얘기를 많이 하죠. 이미 이제 생성 AI 처음 나올 때부터 했던 얘기가 AI가 사람의 일자리를 대체하는게 아니라 AI를 활용하는 사람이
그렇지 않은 사람을 대체할 수 있다. 이런 얘기가 나오는 이유가 바로 여기 있습니다. 왜냐면 정보라는게 그냥 그거 생각하시면 돼요. 예전에는 우리가 인터넷 검색을 때 한번 생각해 보세요. 인터넷 검색 없을 때 공부하던 사람들은 다 사전 찾고 자료 찾았잖아요. 근데 그때 인터넷 검색이 생겼어요. 그때도 비슷했습니다. 어떤 얘기가 있었냐? 무슨 검색을 해서 정보를 찾는게 자기 지식이야. 책 봐야지. 비슷하게 뭐가 있었냐면 예전에 영어 사전 뭘로 보셨어요? 전자 사전으로 보셨어요? 책으로 보셨어요? 저는 그래도 전자전 세대의 기
아 그군요. 근데 전자사전 처음 나왔을 때 무슨 얘기들을 했냐면 아니 왜 전자 사전으로 봐 책 사전으로 봐야 이게 앞뒤 단어도 보고 공부가 되지 필요한 거 딱딱 찍는게 무슨 공부가 돼 그랬었단 말이에요. 근데 지금 그런 얘기하면 다 무슨 소리야 이러잖아요. 왜냐면이 정보를 검색하는 행위 자체가 우리의 공부가 아니라 그 내용을 갖고 축약하고 그걸 갖고 내가 활용할 수 있게 하는 것들이잖아요. 그럼 그런 관점으로 보면 지금 우리가 채치T가 여러 가지를 잘 정리해 준다 할지라도 그것을 가지고 그다음에 무엇을 할 것인가라는 걸 사람들이 잘 정의를 하면 지금 우리가 혼란기라서 그렇지 조금 더 시간이 지나면 이걸 제대로 활용하는 사람들은 내가 발표하고 싶은 거를이 궤도에다가 막 그리다가 PPT로 그리기 시작할 때 변화처럼 잘 도구적으로 쓸 수 있다. 뭐 예를 들어서 아까 뭐 의사도 없어질 수 있는 직업군 중에 하난데 의사가 없어지는 건 아니고 AI를 활용한 의사는 살아남고 AI를 활용 못하는 의사는 좀 도태될 수도 있다. 약간 이런 거네요.
그럼 제가 어렸을 때부터 공부를 안 한 거는 잘한 선택이네요.
이게 다른 건 몰라도 잘하는 거 하나만 있으면 좋은 세상이 된 거 맞습니다.
차 요쪽 분야로 온 게
아 왜냐면 이제 정보나 이런 건 AI 도움 받으시면 되니까 예를 들면 이런 거죠. 내가 잘 모르는 분야가 있어요. 그럼 채치T로 정보를 받은 다음에 그걸 어떻게 개그로 승호할까라는 건 역시 그래서 많은 사람들이 상공임을 부로하지 않을까
저희 엄마가 그렇게 공부 안 한다고 머했었는데 어머니 시대가 바뀌었습니다. 이제 창작 분야는 그래도 좀 대체하기 힘들다는 말이 있었는데 근데 요즘에 뭐 추성훈 씨 유튜브 채널만 봐도 그 직접 뭐 폰트 그림체도 그렇고 엔딩 곡 이런 것도 다 AI가 만들어서 하고 있더라고. 그리고 실제로도 아는 형님이 앨범을 냈더라고요.
근데 자기 목소리 없이 작곡해서 앨범을 해서 등록을 해서 음원 등록을 했는데 매달 지금 한 1,400원인가 1,500원이 나오고 있대요.
엄청나.
자기도 신기하대요. 왜 이걸 누가 듣는다는 거 자체가. 근데 노래가 퀄리티가 너무 좋더라고요.
네. 예를 들면은 우리가 일상에서 듣는 배경 음악이나 1회용으로 사람들에게 보여주거나 생각보다 괜찮은 곡들도 뚝딱하면 나오기는 해요. 그러니까 이게 창작 분야도 그러면 대체가 되는 겁니까? 만약에 AI 음원으로 매일 새로운 음악을 쉽게 만들 수 있는 시스템이 없었다면 추성은 유튜브에 그렇게 매일 음악이 올라올까요? 어렵죠. 그니까 이게 이제 첫 번째예요. 뭐냐면 예전과 다르게이 컨텐츠가 많이 쓰이게 된다는 겁니다. 예전에는이 창작의 영역이 소수의 분야의 사람만 가능했던 일이거든요. 그런데이 AI 도구들은 결국 뭘 해 주는 거냐면 누구나 80점짜리 결과물을 아주 쉽게 만들 수 있게 열어 준 거예요. 마치 방송이 방송국만의 전유물이다가 유튜브 때문에 많은 사람들에게 기회를 주는거나 마찬가지입니다. 그래서이 창작 때문에 창작자가 없어지는가라는 말 자체가 기존 창작자랑 새로운 창작자라고 개념을 생각해 보면 오히려 새로운 창작자들에게는 새로운 기회가 된다라고 일단 얘기를 들 수 있어요. 그럼 기존 창작자들 어떻게 될까라고 하는 거가 되게 고민인 거잖아요.이 역시도 두 가지 관점인 겁니다. 하나는 내가 기존의 시스템만 고집하던 사람들은 쉽지 않을 확률이 높아요. 하지만 이런 걸 새로운 하나의 시스템으로 받아들이기 시작하는 사람들은 원래 그분들이 잘하는 능력이 배가 되는 거예요. 예를 들면 이런 거죠. 컴퓨터 프로그램이 예전에는 내가 뭐 버전 5.0 썼는데 갑자기 버전 20이 나와 버린 거라고 생각하시면 돼요. 그러면 버전 20을 야 이거는 더 이상 내가 못 건드리는 도구야라고 보는 사람하고 야 버전 20이니까 갑자기 내배 좋으니까 이걸로 하면 더 많은 걸 뽑겠네라는 관점의 차이가 있죠. 단 어떤 문제가 있느냐? 절대적으로 한 곡 노래 한 곡 만드는 비용은 내려가게 된다는 거예요. 그러면은 예전과 다르게 한두 곡을 갖고 막 성공하는 것보다는 여러 곡을 빠르게 만들어야 되는 식으로 비즈니스의 방향이 바뀌는 거죠. 결국에는이 흐름에 대한 걸 갖고 있는 사람들은 잘 갈 거고 그렇지 않은 사람들은 힘들 수도 있다라는 거고요. 이런 사람들도 생길 거예요. 오히려 나는 AI 아무것도 안 쓰고 완벽한 나만의 창작이야라고 하는 그런 것들도 좋아하는 사람들이 생길 거예요. 그래서 그런 사람들은 대부분 다 콘서트나 라이브 연주나 이런 걸로 또 돈을 벌 겁니다. 확실한 건 창작에도 변화가 생기는 건 맞고요. 그 변화에서 어떤 관점으로 각자의 포지션을 잡는 자가 되게 중요해진다라는 겁니다. 그러니까 저는 라디오 진행을 제가 지금 3년째 하고 있거든요. 저는 일부러 잘 못 하고 있어요.
진행 자체를.
그니까 그 못한다는 의미는 뭐냐면 실수도 하고 버벅거리기도 하고 이상한 농담도 하고 이렇게 하는 이유가
이게 AI가 대체를 못 한다고 저는 생각을 했거든요. 왜냐면 AI가 라디오 같은 경우는 진짜 대체하기 쉽겠더라고요. 대본이 딱 주어진 데다가 타임테이블에 20분짜리면 20분을 딱 해서 넣으면 딱 진행이 깔끔하겠더라고요. 근데 저처럼 이상한 소리하고 버벅거리고 이거는 AI가 대체를 못 하겠더라고요. 줘요.
이렇게 저는 그러면 살아가는게 맞는 겁니까?
되게 재밌는 얘기 하나 해 드릴까요?
학교 교수들이 AI가 쓴 보고서인지 아닌지 직관적으로 구분할 수 있는 제일 좋은 방법 뭔지 아세요?
뭐예요? 그 친구가 썼다고 하게 너무 전문적으로 썼으면 이거 AI가 써 봐. 이렇게 얘기를 해요. 그니까 실제로 그런 통계들이 있거든요. AI가 잘 쓰는 단어들이 많이 있고
또 AI가 쓰면 너무 문장 구조가 완벽해서 요즘에 이제 AI로 쓴 건지 아닌지 검색해 주는 이러한 도구들 좀 생겼거든요. 근데 그런데 보더라도 대부분이 인간이 썼다고 하겐 이상할 정도로 너무 뭔가 완벽한 구조가 있으면 AI가 썼을 확률이 높다고 오히려 얘가 체크해 버려요. 그래서 오히려 어떤 사람들은 일부러 틀려진 않은 사람들도 생기고 있어요. 약간 AI를 쓰면서 클림을 맞춰서 가네요. 옛날에는 자람을 맞춰서
갔는데
그죠? 네. 그러니까요. 그래서 아까 상국님께서 제가 AI가 아니라는 걸 보여 주시려고 저희 와이프 얘기해 주신 거 정말 감사하기도 하고 뭐 그런 생각이 들기도 하고요. 이제 포인트는 그러면 우리가 전문가들뿐만 아니라 나도 해 볼 수 있겠네라는 생각을 해 볼 수 있잖아요.
그러니까요. 노래 만들기 이런 것도 우리가 만약에 지금 당장 또 만들 수 있는 거죠.
아 그럼요. 요즘에 어느 수준인지 아세요? 노래를 듣는 시간보다
만드는 시간이 더 빠릅니다. 예를 들면 5분짜리 음악이 만드는데 5분이 안 걸려요. 한번 해 볼까요?
예. 그러면 지금 잡고 가신 겁니까?
아, 지금 한번 이렇게 해보죠. 혹시 상국님이 간단한 거 해 볼까요?
저희가 본 앞에서 바로 작곡이 가능한 거죠? 그러면 작곡가 이름이 뭐예요? 덕진이에요. 뭐 그렇다기보다는 이제 이런 걸 해 주는 앱들이 있는데
아니 그래도 소유는 있을 거잖아요.
아, 그렇죠. 이제 말씀하신 것처럼 일단 소유권을 말씀드리면이 앱순호라는 앱을 쓸 건데요. 순호에서 제가 만약에 유료로 사용하고 있으면 이거에 대한 소유권이 저한테 있긴 있어요.
음원 등록을 하면 작곡과 덕진으로 등록이 되는 거 아니에요? 국가별로 좀 다릅니다. 국가별로 이렇게 만든 음근을 우리나라에 있는 음원저권에서는 아직까지는 내가 AI로 만들었다라는 걸 하면 음원이 공식적으로 등록은 안 돼요. 그 대신에 이제 지금 그게 논의 중이라고 하기 때문에 향후에는 AI랑 하는 것들이 작곡으로 인정을 받을 수도 있고요. 하지만 뭐 유튜브 같은 데에 예를 들면 내가 뭔가 배경 음악처럼 올리면 유튜브에서의 좀 수익을 얻을 순 있죠. 그래서 그런 정도로 보는게 정확할 거 같고요. 나중에 좀 더 되면은 내 어떤 생각을 담아서 AI로 한 걸로 정말 AI 작곡가도 될 수 있겠죠.
작곡을 한번 해보죠. 뭘 하면 됩니까? 그냥 상님께서이 노래에 무슨 내용이 들어갔으면 좋겠다. 평상시에 뭔가 만들고 싶으셨던 노래나 생각 있으시면 그냥 자유롭게 저한테 한두 줄만 얘기를 해 주세요.
시골에서 올라와서 개천에서 용이 안 나지만 용이 되려고 노력하는 꿈을 가진 코미디언 그리고 지식인사이드의 명시 양상국 결국 그는 국민 MC가 될 것이다.
제가 그럼이 내용으로 이렇게만 해 볼게요. 드디어 지식인사이대 명 MC가 되다. 이렇게 한번 써 볼게요. 저도 어떻게 나올지 모르겠습니다. 만들기 눌렀더니 얘가 뭔가 뿅뿅뿅 하면서 지금 두곡을 만들고 있어요. 멋진 그루브가 탄생하고 있어요. 그죠? 기존에 없던 노래인 거죠.
그렇죠. 지금 저희가 딱 두 줄 썼잖아요. 어 노래가 준비됐대요.
뭘 써요?
개천에서 용이되다. 두곡이 나왔네요.
개천에서 용이되다.
3번.
아 노래 제목 나쁘지 않은데요. 한번 들어볼까요?
예예. [음악] 약간 좀 힙하네요.
예. 장르도 골라줄 수 있는데 자동으로지가 장르를 고는 거야. 일단냄새 가득한 내 가방속 꿈을 담아도심자 계속 따라흘러봤지만 지금 물고 [음악]
나쁘지 않는데. 어 나쁘지 않죠. 했어요.
개천에서용.
그죠?
개천해서용. 어, 처음 들었는데 막 따라.
어, 괜찮은데요.
예. 자, 이런 식으로 일단 한국이 나왔고요. 두 번째 곡도 한번 들어볼게요.
양상곡 자체가 약간 힙합인가? 왜 힙합을도 만들어? 나 약간 따뜻한 발라드 생각했거든. 따뜻한 발라드. 그러면 얘한테 그런 내용을 써 줘도 돼요. 예를 들면 얘한테 보세요. 애절한
발라드로.
발라드로. 만들어.
오, 제목이 용이 되고 싶었던 남자. 이건 약간 사극 제목 아니야? 용이 되고 싶었던 남자는
두 곡이 벌써 나왔네요. 한번 볼까요? 벌써이 고생이 느껴진다.
가사도 있어요. [음악]
딱 내 마음이다. [음악]
말이 너무데. 날오를 나를
날아오를 나를 내가 믿었지를 세상속 빛나는 별이 되는 거라 [음악]
아 이런 느낌
아 눈물 나네 아 이거
이게 너무 신기하기도 하고 무섭기도 하네요. 왜냐면 소장님은 작곡을 할 수 있던 사람은 아니잖아요. 근데 그런 소장님이 지금 제 눈 앞에서 노래를 두 곡을 만들어 냈는데 어 소장님 이거 저 주면 안 돼요 할 정도의 노래를 만들어 버리니까
와이 AI 시대가 따라가야 되겠구나.
맞습니다.
그럼 이게 만약에 제 목소리로도 됩니까?
네. 아, 요즘에는 어느 수준이냐면 목소리에 있는 내용을 갖고 내가 완전히 음원처럼 만들어서 넣을 수도 있고요. 제가 흥얼거리는 거, 내가 이런 흥얼거림에 따라서 한다거나 조금 더이 기능에서 뭘 할 수 있냐면요. 얘가 아직 국각 같은 건 잘 못 해요. 국각.
아, 데이터가 많이 없구나. 아, 송소희 씨 한번 넣어야 되겠네.
그렇죠. 근데 제가 천안삼거리 같은 걸대 흥얼흥얼 불렀거든요. 그랬더니 AI가 아 이거를 이런 식으로 글로 쓰면 되겠구나라는 걸 바꿔요. 그래서 그 내용을 갖고 목소리를 만들어 줍니다. 그러면은 제 목소리랑 똑같진 않은데 그런 느낌을 얘가 내기 시작하거든요. 그럼 AI 도구로 어떻게 할 수 있냐면 목소리에 어떤 톤을 여성으로 바꾼다거나 EDM으로 바꾼다거나 이런 것들이 돼요. 그럼 그런 식으로 해 가지고 음악을 새롭게도 창작할 수 있는 거예요. 이번에는 우리 삼국 목소리를 소스로 활용해서 어떤 식으로 변화시킬 수 있는지를 한번 테스트를 한번 해 보자고요.
이게 어떻게 보면 보이스 피싱도 요런 식으로 되는 걸 수도 있겠네요. AI가 활용된 거네요. 어떻게 보면
그죠? 예를 들면 실제로 내가 원하는 목소리가 있으면 그걸로 타이핑 치잖아요. 그러면은 그 목소리를 갖고 그대로 만들 수도 있어요. 혹시 궁금하시면 그것도 실시간으로 할 수 있거든요. 그 2부에서 한번 하시려면 해 보시고 제가 뭘 어떻게 할 거냐면요. 마이크를 켤 거예요. 그럼 마이크를 킨 상태에서 상국님이 생각나는 노래 스타일 아무거나 노래 한 소절만 불러 주세요. 자 여기서 해보시죠. 알겠습니다.
내 거짓 생각과 불안한 눈빛과 그걸 지켜보는다. 이렇게 해석하면 되나요? 예.
정자시죠. 정.
자, 일단은
예. 이렇게 노래를 못 부르는데 이게 이제 AI로 갔을 때 얼마나 잘 부르게 바뀌는 거잖아요. 실제 양상국은 못 부를지라도 쟤는 내 복수를 비슷하게 해서 잘 부르게 바꿀 수도 있잖아요. 그것보다는 이걸 소스로 해 가지고 창작을 하는 거예요. 그러니까 내가 어떤 영감을 만거나 내용이 있으면 그걸 얘한테 넣어 주면 그걸 갖고 전혀 새로운 관점에 노래를 만들기도 하고 창작을 해 주거든요. 제가 파일을 한번 올려 볼게요. 지금 우리가이 크레이트에가 가지고 여기에서 음성 목소리를 한번 올리면요. 얘가 일단 파악을 해요. 잘 볼까요, 한번?
내
그렇게 뭐 파악할 필요까지는 없을 것 같은데. 오케이. 얘가 지금 잘 나온 거 같고요. 얘가 지금이 내용을 갖고 어떤 식으로 만들지를 제가 고민을 하는 거예요. 그래서 요거에다가 뭔가 맥락을 주거나 비트를 주거나 내용을 업그레이드를 할 수 있는 겁니다. 자, 얘가 지금 음성이 나왔고요.이 안에서 리믹스를 그죠? 보면 여기 지금 내 거친 색깔과 불안빛과 그걸 지켜보는 거 해석하시면 되나요? 네. 내하고 얘가 나왔죠. 그리고 지금 이거를 목소리를 분석한 거예요.
아,
예. 보면이 사람은 코리안으로 얘기하고 있고 목소리가 깨끗하고 막 그런 거란 말이에요. 그럼 이거를 갖고 이런 느낌으로 있는 목소리로 가사를 바꾸거나 스타일을 바꿔서 마음껏 만들 수 있는 겁니다. 예를 들면 나는 이제 가사를 마음껏 쓰는 거야. 나는 양상구. 내가 인공지능 세상을 지배하며 명시로서 거듭날 거야. 아무리 인공지능이 나에게 와도 나는 여전히 살아남아. 왜냐? 난 웃기거든. 뭐 이렇게 말도 안 되는 가사를 준 다음에 그이 제 목소리로 나오는 거예요?
아니요. 비슷한 형태로. 그니까 얘가 이거를 양상국님의 목소리를 얘가 파악을 해서 아 이건 이런 스타일이야라고 이제 생각을 한 거고요. 그다음에 제가 가사는 맘대로 줬고. 그리고 나서 스타일을 어떻게 해 볼까요? 어떤 느낌의 노래를 만들어 볼까요?
그래도 발라드가 그래도 좀 듣기 좋지 않겠어요? 발라드. 네. 그러면은 그러면 그냥 그대로 둬 볼게요. 얘가 지금 목소리를 파악했을 때 어떤 식으로 나오는지. 나는 내가인공지는 세상을 지배하면 몇명수로서 거듭날 거야.
약간 닮은 거 같기도 하고. 나는 여전히 살아남아. 왜냐? 난 웃기거든. 아 아예 그냥이
선생님이 근데 이제 이거는 테스트하신다고 짧게 그냥 다시 보면 테스트 버전을 보여주는데 만약에 저희가 이것 또한 시간을 약간은 투자를 해서 제대로 만들어 버리면 진짜 제가 실제 노래 부르는 거랑 똑같이 만들 수도 있는 거잖아요. 시간만 좀 더 투자를 하면. 그래서 앞서서 저희가 인공지능 시대 창작이란 얘기를 했고 기존의 음악가들에 대한 얘기를 했잖아요. 실은 지금 이거는 되게 기본 버전을 보여 드린 거고요.이 프로 버전을 보면 이거를 얘네가 목소리를 다 나눠요. 그래서이 안에 있는 드럼 비트도 따로 나오고 목소리도 따로 나오고 그래서 하나하나 튜닝을 하면서 조절할 수 있거든요. 그러면 생각을 해보면 테크닉적으로는 누구나 이제 할 수 있는 거예요. 근데 이제 거기서부터가 똑같이 음악과의 감각의 영역인 거예요. 예를 들면 우리가 똑같은 노래를 만들어도 히트 작곡가가 있고 그렇지 않은 분들이 있잖아요. 근데 히트 작곡가들은 사람들에게 통하는 그 감성을 알잖아요. 그러면이 AI는 어떻게 되는 거냐면 찍으면 80점짜리가 아까처럼 30초 만에 몇 곡이 나오니까 하루에도 몇백 곡을 만들 수 있거든요. 그럼 거기서부터는 프로듀서로서의 관점이 되게 중요한 거예요. 그럼 수백개의 곡 중에 실제로 이게 될 거 같다라고 느끼는 곡을 감각적으로 알고 그리고 그 곡을 아까 이것보다 추가적인 버전을 하면 멜로디를 바꾼다거나 튜닝을 하거나 목소리를 할 수도 있거든요. 그럼 그런 형태로 되면 원래 음악가들 관점에서 내가 감각이 있는 사람은 그래도 내가 뭔가를 만들려면 꽤 스케치를 할 때 시간이 오래 걸렸는데 이걸 통해서 스케치 시간을 줄이는 거죠. 어 그럼 제가 선생님 얘기를 듣고 이거를 봤을 때 AI를 잘 쓰는 작곡가가 살아남는 거네요. 필요하고.
네, 맞습니다.
그전에는 뭐 작곡가 10명, 20명 해서 좋은 작곡가가 뭐 한두 곡의 히토곡이 나왔다면 지금 AI를 써서 많은 곡을 빨리 잘 뽑아내는 작곡가가 살아남는 거네요. 네. 그리고 이미 되게 중요한 얘기 또 해 두셨는데 이미 자세히 요즘에 아이돌 곡들 보잖아요. 작곡가가 한두 명이 아니에요. 보시면 어떤 거 막 10명, 15명 그러거든요. 그게 어떻게 되는 거냐면이 15명이 리듬이나 내용들을 하나씩 송캠프라고 그래서 각자가 만들어요. 그럼 그거를 PD 같은 사람이 조합을 하는 거예요. 그러니까 이미 방식이 한국을 처음부터 끝까지 한 사람이 만드는게 아니라 좋은 부분을 따서 조합을 해서 노래를 만들고 있거든요. 그렇다면 아까 말씀하신 것처럼 사람이 비트를 찍는 거랑 AI가 비트를 찍는 거랑 AI의 비트들도 같이 섞어서 들어올 수 있는 거예요.
그래서 이미 작업 방식이 어떻게 보면 프로듀서의 관점으로 작업을 하는 것들에 대한 전문적인 영역이 있는 사람들은 AI을 가지고 훨씬 더 많은 어떠한 작품을 만들 수 있다. 이렇게 말씀드릴 수 있는 거죠. 아니, 근데이 AI가 좀 무섭게 느껴지는 거는요. 그 과학자들이 뭐 10년이 20년이건 연구한 거를 AI가 지금은 뭐 단 하루 아니면 뭐 몇 시간 만에 그리고 뭐 몇백 년 동안 풀지 못하는 거도 하루 만에 풀어낸다고 이렇게 하더라고요. 그러니까 이거는 조금 충격인 거 같은데 의사도 없어질 수 있는 직업 중에 하나라고 하셨는데 과학자도 같은 결로 없어질 수 있는 직업입니까? 아니면이 AI를 잘 활용하는 과학자가 필요한 겁니까? 이렇게 설명드리면 좋을 것 같아요. AI가 물리적으로 필요했었던 미지의 영역의 가설을 빨리 풀기 시작했다라는 얘기를 드릴 수 있을 것 같아요. 그럼 이거를 지금 말씀하신 영국 사례를 조금 정확하게 표현드리면 영국 연구팀이 10년에 걸쳐서 연구를 진행하면서 가설 증명했었던게 있거든요. 그거를 가설 증명을 AI한테 시켰더니 이틀만에 똑같은 결론을 냈다는 거예요. 그럼 이제 사람들은 야 그러면은 우리가 AI로 치면 이틀의 일밖에 못 하는 거야라고 생각할 수 있잖아요. 근데 이거로 관점을 바꿔 보면 역으로 사람이 물리적 시간을 써서 10년 동안 해야 될 거를 이틀로 줄였다. 그럼 나머지 9년 363일 동안 원래 10년 후에 해야 될 연구를 할 수 있게 된 거예요. 이게 되게 중요한 포인트입니다. 왜냐면 대부분 그런 검증들은 뭐냐면 화학 물질에서 요즘 되게 많이 나오고 있거든요. 아시는 분들이 알겠지만 작년에 AI 연구자가이 노벨 화학상을 탔어요. 그 사람이 누구냐면 데미 서사피스라고 그래서
유명하
예 그 구글에 알파고 만든 사람입니다. 그분이 알파고 만들고 나서 뭘 했냐면 그다음에 알파 폴드라 그래서 단백질 인간의 단백질 구조를 연구하는 AI을 만든 거예요. 그니까 바둑하고 비슷하다고 생각을 한 거죠. 바둑이라는 것도 결국에는 사람들이 덧들을 잘 조합해서 AI 줬더니 어 얘가 잘하네라고 생각했는데 비슷하게 인간의 단백질 구조를 정말 사람들이 계속 연구를 했잖아요. 그분이 알파폴드라는 걸 만들었더니 모든 생물학 과학자들이 인간이 가지고 있었던 단백질 지도가 예전에 풀려면 수십년 걸렸던게 이걸 통해서 숙도가 팍팍 주는 거예요. 그럼 어떻게 되느냐? 인간의 생병사와 관련된 신약 문제 이런 것들을 해결할 수 있는 가능성을 발견하는 겁니다. 그래서 지금이 코사이언티스나 이런 것들도 가설을 검증하는 것까진 잘해요. 그래서 지금 화장품과 관련된 원료나 신약에 대한 그 원료에 대한 것들이 예전에 이런게 될까라고 하는 것들이 실제 산업에서 됩니다라고 하는 가설을 푸는 데까지는 되게 빨라지고 있습니다. 그런데 중요한 건 가서를 푸는 거잖아요. 그럼 이게 실제 적용이 되고 약이 되는 거는 여전히 시간이 걸려요. 그러면 시간을 오히려 내가 머리가 팽팽 도는 시간이 예를 들면 20년이다. 20년 중에 10년을 그렇게 기초 연구하는데 시간을 쓰는게 아니라이 기초 연구를 AI한테 맡기고 나머지 내가 새로운 것들을 발견하기 시작하면 어떻게 보면은 인류의 관점으로 보면 인류가 100년 걸릴 일들이 10년 안에 풀릴 수도 있는 정말 놀라운 변화들이 오는 거죠. 그래서 결국에는 AI를 갖고 우리가 어떤 관점으로 활용하는 연구자들이 예전과 다르게 이런 것까지도 할 수 있어라는 연구를 아주 빨리 쏟아내고 있거든요. 그 어떻게 보면은 AI 덕분에 과학자들이 없어진다라기보다는 정말 우리가 쉽게 말하면 노가다처럼 연구해야 될 것들 그런 것들 AI가 빨리 해 주니까 우리는 더 깊은 생각을 할 수 있게 생각에 확장이 된다. 그니까 어떻게 보면 제일 중요한 건 내가 생각하는 것들이 가능할까라고 하는 걸 빠르게 빠르게 실현해 줄 수 있는게 AI라고 보시면 될 거 같아요. 그러니까 이제 연구자들 입장에서는 오히려 내가 생각하고 풀고 싶은 문제가 많은 사람일수록 오히려 AI 때문에 좋은 거예요. 왜냐면 예전에는 내가 이거 될까 딸깍 누르면 이게 막 몇 달 걸리던 일이 될까 딸까 하면은 됩니다 안 됩니다라는게 대충이라도 몇 시간 안에 나오게 되면 야 그럼 이것도 생각해 볼까 저것도 생각해 볼까라고 하는 사람들이 되게 많은 걸 할 수 있는 시대가 되는 거죠.
알겠습니다. 뭔가 이제 미래에 큰 변화가 있을 것 같은데 근데 이제 가장 중요한 거는 우리가 AI 시대에도 먹고 살아야 되거든요. 예. 그러니까 과연 이거 그러면 어떤 직업을 선택을 해야 되나? AI 시대에 살아남을 직업들은 뭐가 있습니까? 코미디언 있고 그죠?
맞아요. 그니까 저는 이런 얘기 드리고 싶은데요. 어, 어떤 직업군이 살아났는가요라는 질문을 제가 진짜 많이 받았거든요. 근데 저는 역어로 말씀드릴 때 이게 되게 교과서적인 얘기라 이상하게 들릴 수도 있지만 자기가 좋아하는 일 하는 사람이 살아남습니다. 진짜 교과서적이잖아요. 근데 왜 그러느냐? 일의 속도가 너무 빨리 바뀌어요. 그러니까 무슨 얘기를 드리고 싶은 거냐? 저한테 지금 AI 전문가라고 말씀을 하셨잖아요. 실은 저는 이 말을 되게 조심스럽게 받아들이거든요. 왜냐면 솔직히 말씀드리면 저는 15년 동안 해 왔던 일이 데이터 분석하는 일이에요. 그런데이 데이터 분석하는 일을 하고 있는 상황에서 갑자기 빅데이터라는게 나왔어요.
빅데이터 말.
네. 그니까 제가 이제 빅데이터라는 말이 있기 전부터 관련 데이터 분석을 했는데 갑자기 빅데이터라는 말이 나오더니 제가 하는 일이 빅데이터라는 거예요. 그래서 갑자기 똑같은 일을 하는데 저를 빅데이터 전문가라고 불러 주기 시작하는 거예요. 언론에서. 그러다가 계속 똑같은 일을 하면서 강의도 하고 방송도 했더니 그 부분에 있어서 갑자기 4차 산업 훈명이라는 말이 나오고 디지털 트랜스포메이션이라 나온 얘기가 나오니까 그 모든 것의 근원이 데이터거든요. 그러니까 그런 또 전문가라고 불러 주시는 거예요. 그러다가 이제 이거를 가지고 어떻게 확장할까 하다가 관련된 알고리즘나 이런 것들도 연구를 하기 시작을 했더니 갑자기 인공지능 전문을 불러 주시니까 저는 되게 명칭이 되게 조심스럽거든요. 근데 제가 왜 이런 얘기 드리냐면 그럴 때마다 저한테 하던 질문이 그거였어요. 어떻게 하면 빅데이터 전문가가 되나요? 어떻게 하면 인공지능 전문가가 되나요? 그럼 제가 그때마다 똑같은 얘기를 해 드렸습니다. 자기 좋아하는 걸 해야 된다. 왜냐면
어디든 데이터가 쓰이고, 어디든 AI가 쓰이고, 어디든 기술이 쓰일 건데 중요한 건 내가 좋아하는 걸 깊이 파야 다른 사람이 안 알아주는 시기를 건너갈 수 있고, 그러다가 트렌드가 바뀌면 기회가 왔을 때 내가 원래 좋아하는 이 일에 AI가 얹혀져서 혹은 여러 가지가 얹혀져서 확장이 된다는 얘기를 드려요.
왜 이 얘기를 드리냐면, 제가 빅데이터라는 말을 처음 듣기 시작하는 10년, 12년 때 그때 저한테 "전공 뭐 해야 돼요?" 그러면 저는 빅데이터 전공 좀 안 하셨으면 좋겠거든요. 근데 지금 그 많이 들으시죠? 그런 얘기. 지금 빅데이터, 뭐 데이터 분석하는 사람, 코딩하는 사람 이런 사람 미국에서도 이제 들기 시작한다. 이런 얘기 나오고 있단 말이에요. 왜냐면 지금 뜨는 산업 자체가 10년 후에 그들이 사회에 나왔을 때까지 과연 종속이 될까? 유지가 될까 쉽지 않다는 겁니다.
그러면 왜 우리가 지금 유튜브에서도 이런 얘기를 하고 있겠어요? 요즘 유튜브 잘 나가는 사람들 보면 대부분 다 유튜브 하고 싶어서 했던 사람들이 아니고 본인들이 하고 싶었던 것들을 잘 얘기하고, 얘기하던 것들이 어떻게 보면 사람들에게 공감을 받으면서 갑자기 나도 모르게 유튜브 스타가 되는 사람들이 많잖아요. 그걸 견뎌내려면 결국에는 자기가 좋아하는 걸 해야 돼요.
>> 아니 근데 좋아하는 거를 하는 거는 맞는 거 같은데 직업을 나누기는 그렇지만 연봉이라는 게 또 존재하지 않습니까? 예를 들어서 뭐 의사, 변호사 이런 데는 이제 고임금인데 요런 직업들은 앞으로 그러면 연봉이 낮아질 확률이 높은 건가요?
>> 우리나라 관점으로 냉정하게 말씀드리면 이제 시작하시는 분들한테 힘들어요. 왜냐? 이 이 말씀하셨던 전문가 무슨 땡땡사 이런 데들은 냉정하게 말하면 그 안에서의 바운더리들이 있습니다. 무슨 말이냐면 그들을 감싸고 있는 여러 가지 시스템들이 있어요. 그렇기 때문에 생각보다 변화가 빠르지 않아요. 그러면 지금 있으신 분들은 그래도 10년, 15년은 괜찮을 확률이 높습니다. 왜냐면 그분들은 오히려 AI 덕분에 덕을 봐요. 왜냐? 이 AI가 지금 잘하는 건 우리가 말하는 막내 사원들이 빠르게 서류 정리해 주는 거 아니면 뭔가 기초적인 판례를 찾는. 그니까 물리적인 시간을 들여야지만 하는 것도 일단 잘해 주거든요.
그런데 예를 들어서 AI가 이런 걸 해 주면 변호사 사무실을 생각해 보세요. 그럼 변호사 사무실에서 정말 위에 선인 변호사가 있고 밑에서 도와주는 친구들이 있는데 이 도와주는 친구의 수는 줄어도 되는 거예요. 그러면 변호사, 내가 만약에 메인 변호사다라고 하면은 냉정하게만 하면 인건비가 줄어들거든요. 그럼 그분들은 오히려 좋은 거예요. 그런데 그 자리까지 가야 되는 사람들은 지금 그러면 내가 저 사다리를 밟고 갈 수 있을까라고 하는데 어려움이 있다는 겁니다.
그래서 말씀하신 것처럼 지금 어느 정도 직급이 있는 분들은 내 거를 여러 가지의 바운더리로 지킬 수 있어요. 10년, 15년 정도. 그런데 내가 10년, 15년 후에 변호사가 되겠다라고 생각하시는 분들은 정말 내가 이 변호사를 제대로 하고 싶은 마음이 있는 분들 그리고 AI랑 같이 뭘 해야 될지 아는 사람들이 기존과 다른 전략을 짜지 않으면 확실히 지금과 같은 포지션은 좀 어렵다.
>> 조금 어렵다.
>> 예. 이렇게 설명드리는 게 좋을 거 같고요. 변홍사는 어때요?
>> 변호사도 비슷하죠. 변호사라고 하는 일들이
>> 아니 변농사
>> 아 변농사. 오히려 변농사가 중요합니다. 잘할 수 있어요.
>> 변농사 친구들은 이제 농사진 친구들 많거든요.
>> 왜냐면 요즘에 실제로 그 미국에서 되게 뜨는 직업들 중에 대부분이 몸 쓰는 직업이 말아요. 몸 쓰는 직업. 왜냐면은 몸 쓰는 직업. 특히나 우리나라는 조금 다를 수 있는데 예를 들면 미국은 일단 인건비가 높잖아요. 인건비가 높으니까 우리로 치면 게러지 같은 데에 뭐 예를 들면 주차장 같은데 뭐 구멍 나서 떼워주고 이러고 하는 배관이나 아니면은 철물 하시는 분들의 그런 분들이 실제로 몸을 쓰면서 돈을 많이 벌어요. 우리나라 기준으로 보면 목수 이런 분들 하시던 분들이 그쪽 가면 되게 임금이 고임금이라고 얘기를 들었거든요.
>> 그렇죠. 그리고 요즘에 또 한 가지는 농업이나 이런 우리가 생각해 보면은 사람들이 어떻게 보면 여전히 필요한데 좀 깊이하는 쪽 있잖아요. 그런 쪽에서는 한 사람이 또 할 수 있는 영향이 늘어납니다. 무슨 말이냐? 요즘에 스마트가 대부분 이런 기초 농업 아니면은 수산업 이런 데 붙거든요. 그러면 한 사람이서 AI나 자동화돼 있는 트랙터들을 활용해서 할 수 있는 산업의 크기가 커져요. 사람이 이제 힘을 쓰는 거는 조금 좋아진다고 했는데 근데 제가 그 미국 보니까 테슬라 로봇도 막 커피 타고 이제 막 하잖아요. 그리고 뭐 아기 돌보기 뭐 이런 것도 하던데 AI가 이제 가능한 거 아닙니까? 이런 부분도.
그니까 결국에는 아까 말씀드린 대로 만약에 로봇이나 아기를 케어하는 데가 정말로 사람처럼 완벽하게 될 수준까지 가잖아요. 그러면 그 전에 지금 우리 상황에서 어떻게 되냐면 그런 로봇들을 잘 부릴 수 있고 그걸 갖고 시스템을 만들 수 있는 사람으로 가야 되는 거예요. 이게 무슨 말이냐면 농업도 지금 뛰어들면 아직은 로봇이 완벽하진 않거든요. 그러면은 그런 어떻게 보면 내가 로봇이나 디지털을 활용한 농법에 대한 노하우나 아이디어를 키워 가면 로봇이 좀 더 완벽해졌을 때 그런 것들을 부릴 수 있는 비즈니스를 하는 거죠.
그래서 지금 말씀하신 아기 돌봄도 이게 아기가 지금 로봇이 이렇게 휴머노이드가 완벽하진 않아요. 그리고 이제 사람들은 여전히 두려워하잖아요. 그런데 내가 그거에 대한 꿈이 있고 비전이 있잖아요. 그럼 그 불안감을 줄여 주면서 그 빈틈을 채우는 쪽에 대한 일은 앞으로 5년, 10년 기회가 있는 거예요. 그래서 계속 말씀드린 게 뭐냐? 만약에 내가 아기 보는 걸 너무 좋아하는 사람이에요. 그런데 이게 로봇이 두려움이 있어요. 그럼 오히려 지금 빨리 뛰어들어는 거예요. 빨리 뛰어들어서 이 변화가 어떻게 일어날 거고 그 변화에서 그럼 나는 이 변화를 어떻게 주도할 건가라는 생각을 갖고 움직이면 충분히 지금 할 수 있는 것들이 많다.
>> 근데 지금 되게 좋게 얘기를 해 주시는데 근데 미래적으로는 결국은 그러면 없어지긴 하는 거죠. 로봇이 조금 더 정교해지고 완벽해지고 하는 순간에 냉정하게 봤을 때는.
>> 그렇죠. 그런데 이제 그건 그거죠. 예를 들면 100년 전에 어떤 일이든이 일이 없어질까요, 계속될까요라고 하면 그거는 그때도 100년은 없어질 거예요라는 얘기예요. 그래서 저는 이렇게 얘기드리고 싶은 거예요. 영원히 지속될 일은 없을 겁니다. 그런데 우리는 지금 100년 후를 볼 수가 없어요. 그러면 앞으로 냉정하게 요즘에는 이 AI 변화가 너무 빠르니까 기업들도 1년 후 계획도 못 자고 있는 상황이거든요. 그래도 적어도 10년 안에 우리가 없어지지 않으면서 오히려 10년 안에 기회가 있는 것들이 무엇일까라는 관점으로 봐야 된다는 거죠.
앞서서 말씀드린 대로 지금 변호사분들이 지금은 괜찮아요. 그런데 이제 그분들이 그다음 세대가 될 때는 모른다는 것처럼 그럼 지금은 뭘 해야 되느냐? 기술이 빨리 지나서 없어질 것 같은 그 틈들이 있는데 그 틈이 되기 전에 빨리 선점을 해서 그 안에서 누군간 없어지더라도 내가 이 자리에서 내가 어떻게 보면은 정말 상위에서 잡을 수 있는 그게 냉정하게 말하면 오히려 빠르게 돈을 벌거나 빠르게 위치에 갈 수 있는 방법이다라고 설명드린 게 솔직히 말씀드리면 냉정하게 제일 정확합니다. 그래서 그런 부분 때문에 결국 말씀드릴 수밖에 없는 거고요. 말씀하셨던 것처럼 어떤 일이든 일의 절대적인 양은 줄어들 거예요. 예를 들면 지금 1천명 뽑는 데가 있다. 그럼 그 일은 500명으로 될 확률이 상당히 높습니다.
>> 그렇죠?
>> 단, 여러 가지 일들이 생길 거거든요. 근데 그 일이 어디까지 분화될지라는 건 지금은 냉정하게 알 수가 없어요. 그렇다면 지금 우리가 할 수 있는 건 현재 있는 일 중에 그 일에서 빈틈이 있는 것들을 찾아서 그 빈틈을 빠르게 메우면서 내가 위치로 가야 되네. 소장님 말씀 들으면서 내가 머릿속에 순간적으로 예를 들어서 나중에 한 10년 뒤에 다 로봇이 이거를 찍고 있고 로봇이 막 설치를 하고 있으면 그 로봇도 기계니까 고장이 날 테니까 아 그거 고치는 사람은 살아남겠지라고 순간 생각하는 그 순간 바로 다시 그것조차도 로봇이 고치겠구나. 그렇게까지 고치면 그 로봇들을 관리하는 시스템을 하는 사람이 되게 빨리 돈을 벌면 되는 거예요.
>> 그러니까 그 아 그니까 이게 아 너무 시대가 빨
>> 예. 그래서 저는 이런 얘기 많이 드리는게 고민보다 고. 고민보다 고. 그래서 생각을 하는 것보다 빨리 움직여야 되고 진짜 좋은 얘기 주셨는데 지금 우리가 휴먼노이드 얘기 많이 하니까 요즘에는 로봇 공학자들이 무슨 얘기 하는지 아세요? 제가 로봇 공학에서도 많이 만드는데 오히려 입문학하시는 분들이나 공학자들 아닌 분들이 로봇판에 빨리 뛰어야 들어야 돼요. 이런 얘기를 해요. 왜 그러냐면 말씀하신 것처럼 만약에 10년 후에 촬영들 진짜 휴머노이드 같은 로봇들이 하고 있어요. 그런데 만약에 이 로봇에 만약에 우리가 이렇게 대화를 합니다.
>> 아니 카메라도 안 들고 와도 되겠네요.
>> 뭐도 있죠.
>> 예를 들어서 우리 카메라 감독님들은 카메라를 들고 와서 설치를 하잖아요. 근데 AI는지가 머리에 카메라를 달고 와 가지고 그 손자에서 그냥 찍으면 되잖아. 그런데 생각을 해보시면 그거랑 비슷한 거예요. 결국 그 컨텐츠로 한번 비유를 해보면 그 컨텐츠를 보는 사람은 결국 사람이라는 거예요.
>> 사람이죠. 예.
>> 그렇다면 그 디테일의 차이가 결국엔 엄청나게 크게 날 겁니다.
>> 무슨 말이냐? 한번 생각을 해 보세요. 그 신문에 기사가 되게 많잖아요. 지금도 AI한테 기사 제목 뽑아 달라거나 기사 요약해 달라려면 잘하거든요.
>> 어유, 잘하던데. 그런데 우리의 클릭을 부르는 그 기사의 제목만 기가 막히게 뽑아내는 사람들 있잖아요.
>> 그 감각을 못 따라가요. 예를 들면 이런 거예요. 우리이 프로그램이 프로그램의 이 콘텐츠의 질이 예를 들면 인터뷰 콘텐츠가 되게 많잖아요. 그런데 왜 이게 잘될까라는 걸 생각해 보면 그 디테일 사람들이 모르는 그 디테일 줄이 숨어 있거든요. 예를 들면 마이크의 볼륨을 어떻게 조정하나, 각도를 어떻게 하나, 편집을 어떤 식으로 해야지 사람이 잘 보나라는 거에 80점 지금 AI가 수준이라 그러면 이게 90점까지 가능할 거거든요. 그러면 모든 콘텐츠가 90점짜리 때 어떻게 내가 그걸 95점으로 높일 수 있는 그 감각 그리고 그 안에서 100점을 향해서 가게 되는 그게 결국 사람이 선택하게 한다는 거예요.
그러니까 모든 일이 절대적인 사람의 손 줄 수 있어요. 하지만 그 안에서 산업적인 관점으로 보면 내가 정말 그 감각이 있는 사람들은 오히려 그 사람이 벌 수 있는 분화 그 사람의 방향성은 더 간다는 겁니다. 그러려면 정말 그 일을 집착적으로 뜯어보고 고민할 수 있는 정도로 내가 이 일에 훅 빠져들어야 되거든요. 그런 사람들은 오히려 AI 때문에 좋아할 거예요. 왜냐면 야, 얘가 기본적인 건 해 주네. 그럼 난 고민만 하면 되네. 그럼 그걸 갖고 움직이면 되네라는 관점에서 어떻게 보면 그렇게 감도가 높고 감각이 있고 그 안에서 내가 말하는 직관을 키울 수 있는 사람들은 AI를 통해서 어떤 일이든 잘할 수 있다라는 거고요. 단 여기서 걱정은 우리가 아까 얘기하는 것처럼 이 사람들의 수는 줄어들 거다. 그러면 절대적인 사람들의 일자리가 정말 지금처럼 다 유지가 될까라는 거는 솔직히 저도 잘 모르겠습니다.
소장님이 조금만 AI 발전 속도를 늦춰 주면 안 되나요? 너무 빨라 가지고 지금 이제 아 좀 못
>> 저도 정말 그러고 싶어요. 저도 너무 힘들어요.
>> 어릴 때 저희가 부모님들한테 아유 엄마 아빠는 이것도 몰라 이런 시대가 있었거든요. 근데 이제 막 제가 AI를 못 따라가고 있으니까
>> 솔직히 말씀드리면 전 매일 보는데도 저도 못 따라가겠어요. 그래서 어떨 때는 자고 일어나면 야 좀 정리 좀 됐으면 좋겠다 이럴 정도로 너무 빠른데요. 근데 그도 그럴게 지금 어떤 거라고 생각하시면 되냐면요. 처음에 스마트폰 나왔을 때랑 비슷한 현상이라고 생각하시면 돼요. 스마트폰 처음 나왔을 때 앱이 진짜 많이 나왔었잖아요.
>> 네.
>> 상국님 처음에 앱 여러 개 막 까신 기억들이 있으시죠?
>> 뭐이 이것저것 뭐 한번 다 깔아보죠. 예.
>> 근데 요즘에 앱 몇 개나 쓰세요?
>> 딱 쓰는 거. 그 우리가 스마트폰을 봤을 때 첫 화면에 있는 정도만 거의 쓰는 거 같은데.
>> 그죠? 그걸 우리가 경험을 했잖아요. AI 회사들이 다 아는 거예요.
>> 지금 그런 거다. 그래서 지금 뭘 쏟아내서 사람들에게 우리의 경험치를 빨리 갖고 와서 우리 것만 쓰게 안 만들면 결국에는 수많은 앱 중에 하나처럼 안 될 거야. 그러니까 지금 전 세계가 너무 심할 정도의 속도 경쟁을 하고 있는 것도 맞아요. 그런데 이 안에서 있는 어떤 사람에 대한 문제보다는 일단은 이게 비즈니스 논리로 간다는 게 조금은 힘들고 씁쓸한 얘기긴 합니다. 근데 그럼에도 불구하고 그걸 경험해 본 앱스토어나 새로운 기능이 생겼을 때 결국 선점하는 사람들이 어떠한 현상을 받는지를 아는 이러한 회사들이 이렇게 쏟아내고 있어서 저희도 힘들다 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같습니다.
>> 알겠습니다.
>> 네. 와, 이게 AI를 배우면 배울수록 두렵기도 하고 또 배워야 될 것 같기도 하고 뭐 여러 가지 마음이 지금 공존을 하는데, 자, 그럼 마지막으로 AI를 잘 활용하기 위해서는 우리에게 필요한 능력은 무엇입니까?
그냥 쉽게 말씀드리면 제가 항상 3년 내에 말씀드리는게 있는데 AI는 아는 만큼 보이는 게 아니라 써본 만큼 보인다라는 얘기를 드립니다. 아무리 강의 많이 들으셔도요. 그냥 채치 깔아보고 대화해 보고 느끼는 거 그게 제일 중요해요. 그리고 두 번째로 이거는 하나 생각하시면 좋을 것 같아요. AI는 정답을 만들어 주는 애가 아니라 대답을 해 주는 때다. 이게 되게 차이가 있는 거예요. 뭐냐면은 우리는 AI한테 100점짜리를 바라고 있거든요. 그런데 지금 생성형에는 100점짜리가 아니라 말씀드린 대로 80점 혹은 90점이 나옵니다. 그럼 그거를 계속적으로 대화하고 대화하면서 만들어 갈 수 있는 그 능력 해보고 고쳐보고 시도해 보면서 결국에는 해 보니까 되네요라는 걸 느끼는 게 지금 상황에서 AI를 잘 쓸 수 있는 능력이다. 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같아요.
>> 네. 아 진짜 AI는 내가 할 거는 아니라는 생각을 많이 가고 있었어요. 현재까지는. 근데 야 이거를 순간 놓치면 뒤쳐지고 약간 따라갈 수 없게 다른 생각을 오늘 소장님하고 얘기를 하면서 많이 느끼고 있거든요. 우리 김덕진 소장님과 저희가 또 AI 2편이 또 준비되어 있습니다. 여러분들 꼭 보셔야 됩니다. 2편까지도 시대에 뒤쳐집니다. 예. 2편에서 또 우리 김덕진 소장님과 AI에 대해서 한번 얘기 나눠 보도록 하겠습니다. 소장님 감사합니다.
>> 네. 감사합니다.
[음악]
[음악]