듀얼 브레인(2025) -이선 몰릭-

이 책은 두번 추천을 받았고, 첫번째 추천에서는 읽다가 포기하고 말았다. 그때의 내용은 너무 당연한 얘기를 당연하게 한다고 느꼈고, 새로운 것이 없다는 생각에서 중간에 읽기를 멈췄었다. 그런데, 다른 사람으로부터 다시 추천을 받았고, 이번에 읽을 때는 책의 내용이 굉장히 실용적으로 이해되기 시작했다. 이유를 생각해봤지만, 정확하지는 않다. 아마도, 내가 AI에 대한 거부감이 컸다가 점차 줄어드는 것이 아닐까라는 추측을 하게 된다.

어떤 일이 생겼을 때, 그 일을 받아들이는 방식에 대한 얘기에서 엘리자베스 퀴블러 로스의 '인생수업'의 상실을 받아들이는 5단계를 떠올린다

죽음은 엘리자베스 퀴블러-로스의 '죽음의 5단계' 모델을 통해 이해할 수 있습니다. 이 5단계는 부정(Denial), 분노(Anger), 타협(Bargaining), 우울(Depression), 그리고 **수용(Acceptance

인공지능에 대한 나의 받아들임도 첫번째 부정의 단계에서 수용의 단계로 나아가는 것 같다. 이 책을 읽으면서 그동안 의식적으로 폄하했던 인공지능 ChatGPT의 가능성을 다시 생각하게 되었고, 저자의 말대로 나의 모든 일에 AI를 활용하라는 조언을 받아들이게 되었다.

저자는 AI를 굉장히 긍정적인 시각으로 바라보고, 인간을 보조하는 도구로서의 AI를 강조한다고 느껴진다. 특히, 켄타우로스와 사이보그의 비유는 기억에 남는다. 인공지능이 잘할 수 있는 것과 인간이 잘 할 수 있는 부분의 구분을 통해서 협업의 단계를 완전한 구분에서 섞임으로 표현하는 비유가 좋았던 것 같다.

기술의 발전에 따라서 효율적인 기능이 쓸모없어지는 경우는 역사적으로 많은 사례가 있다. 전화교환원, 엘리베이터 걸, 버스차장, 타자치는 여직원, 방직기에 밀리는 베틀짜는 아낙네, 굴착기에 밀린 땅파는 노동 등 이 모든 일들이 기계로 대체되거나 없어졌다. AI의 발전은 많은 일자리를 없앨 것이라는 전망이 많았다. 특히, 이 책에서 얘기하듯이 인공지능이 단순한 일을 없애는 것이 아니라 어느 정도 전문성을 필요로 하는 양질의 일자리를 없앨 수도 있다는 전망은 많은 사람들을 두렵게 한다. 컴퓨터로 인한 업무효율 향상이 많은 직원의 구조조정으로 이끌었더 과거의 일이 되풀이 될 수 있을 것이다. 물론, 없어지는 일자리만큼 새로운 일자리가 더 생겨날 것이라고 하지만, 없어지는 것이 내 일이라면 나는 새로운 발전된 사회에 어울리는 기능을 가질 수 있을까가 두려움의 근본 원인이 될 것이다.

하지만, 두렵고 걱정된다고 타조와 같이 땅에 머리를 박는 현실부정을 해서는 안된다. "친구는 가까이, 적은 더 가까이"라는 말처럼 나에게 위협이 될 상황이 다가오고 있다면 그 상황을 직시하면서 내가 할 수 있는 일을 찾아야 할 것이다. 이것을 위해서 가장 먼저 해야 할 일은 인공지능을 활용하는 능력을 키우는 것이라는 것이 이 책의 핵심이라 생각한다.

근래에 챗지피티를 통해서 몇가지 상황에 대한 대화를 하다가 예측력에 놀라는 일들이 있었다. 평가에 앞서서 예상질문을 물었는데 실질적인 질문의 30%를 예측해 내서 깜짝 놀랬다. 기술변화에 대한 부정적 대응이 아닌, 어떻게 활용할지에 대한 긍정적 대응이 무엇보다도 필요한 때라는 것을 깨닫게 하는 책이었다는 측면에서 좋았다. 

---

우리는 단순히 AI에 의존하는 것이 아니라, AI의 도움을 받아 자신의 선택을 돌아볼 수 있게 된다. 이제는 인간의 의사 결정 능력을 새로운 방식으로 향상할 수 있는 시대가 됐다. (P79)

우리는 고유한 관점, 비판적 사고 능력, 윤리적 문제에 대한 의견을 제시하면서 AI를 감독하는 중요한 역할을 맡게 된다. (P85)

AI에게 특정한 페르소나를 맡아서 답변해 달라고 요청하면, 그러지 않았을 때보다 훨씬 나은 답변을 내놓는다고 한다. 그렇지만 어떤 페르소나가 가장 효과적인지는 명확하지 않을 때가 많다. (P92)

당신은 AI의 한계를 일시적인 것으로 받아들이고, 새로운 발전 속에 급변하는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하는 데 도움을 받을 수 있을 것이다. (P96)

AI에게 특정한 결정을 내린 이유를 물어보면, AI는 문제를 처리한 과정을 돌아보는 것이 아니라 답할 말을 꾸며 낸다. AI가 이런 식으로 행동하는 이유는 인간과 같은 방식으로 자신의 행동을 돌아보는 처리 과정이 없기 때문이다. (P100) ㅡ 성찰과 복기???

LLM은 의견이나 허구를 사실과 구분할 수 없고, 비유적인 표현과 문자 그대로의 의미를 구별할 수 없으며, 신뢰할 수 없는 출처와 신뢰할 수 있는 출처를 판단할 방법이 없다. 그래서 데이터를 만들거나, 관리하거나, 미세조정하는 사람들의 편향과 선입견을 물려받기도 한다. (P136)

AI를 꾸준히 활용하다 보면 들쭉날쭉한 경계의 모양과 이것이 직업을 구성하는 고유의 직무와 어떻게 연결되는지를 파악하게 된다. 이러한 지식을 바탕으로 AI의 강점과 우리의 약점이 잘 조율되도록 신중하게 고려해서 AI에게 일을 맡겨야 한다. (P183)

핵심은 인간으로서 의미와 성취감이 느껴지는 일이 무엇인지, AI에게 위임하거나 공유하고 싶지 않은 일이 무엇인지를 인식하는 것이다.(P187)

미래학자 로이 아마리의 이름을 딴 '아마라의 법칙' : "우리는 단기적으로 기술의 영향을 과대평가하고, 장기적으로 그 영향을 과소평가하는 경향이 있다." (P218)

AI는 우리가 이끌지 않아도 우리를 안내하는 데 갈수록 능숙해질 것이다. 그렇게 되면 프롬프트 작성은 그다지 중요하지 않은 일이 될 것이다. (P235)

어떤 기술을 배우고 그 분야를 통달하려면 암기, 꼼꼼한 기술 습득, 의도적인 연습이 필요하다. (P247)