아마존은 AI 혁신에 대응하기 위해 직원 1만 4천 명을 감원하겠다고 밝혔다. 

반면 엔비디아의 최고경영자 잭슨 황은 사내 일부 관리자들이 직원들에게 인공지능(AI) 사용을 줄이라고 지시한 것에 대해 강하게 비판하고, AI로 일자리를 잃을 것을 염려할 필요가 없다고 말했다. 

ChatGPT를 만든 기업 오픈 AI는 AI를 동료로 받아들이는 것뿐만이 아니라 AI가 조직이 되어서 일하는 시대가 올 것이라고 말한다. 

AI와 협업하는 능력을 갖춘 자와 그렇지 못한 자 사이에 양극화가 심해질 미래에 우리는 어떻게 대처해야 할까. 미래 세대에 우리는 어떤 역량을 갖추면 좋을까.

AI 시대에도 인간적인 것과 독서가 중요한 이유는 무엇일까.

AI 시대에 도서관과 독서 생태계는 어떻게 변하게 될지, 《AI 에이전트》 저자이자 AI 커뮤니케이터인 김아람 연구원의 이야기를 들어보자. 

• 영상 차례 •

00:58 AI 에이전트란?  

02:42 협업 관계로서 AI를 어떻게 받아들이면 좋을까?

06:23 AI가 조직이 돼서 일하는 시대에 독서가 중요한 이유 

09:02 AI 시대에 독서 생태계는 어떤 변화가 생길까 

12:47 비판적인 능력을 유지하면서 AI 에이전트를 이용할 수 있는 방법

15:31 책을 쓰면서 느낀 점과 향후 계획

더 라이브러리(이하 ‘더’): 간단히 자기소개 부탁드립니다. 
김아람 (이하 ‘김’): 안녕하세요. 최근 AI 강의와 교육을 열심히 하고 있는 김아람입니다. 원래 직업은 전략 컨설턴트이고요. 컨설팅 업무를 하면서 AI 이야기를 알기 쉽게 전하는 일을 하고 있습니다.

더: 더 라이브러리 독자 중 도서관 사서와 도서관 이용자 분들이 많은데요. AI 시대에 도서관, 저자 그리고 독서 생태계는 어떤 변화를 맞이하게 될까요?
김: 네, 도서관은 AI 시대에 몇 가지 크게 변화되는 지점이 있을 것으로 생각됩니다. 첫 번째는 정보를 제공하는 역할에서 정보를 큐레이션해주는 정보 큐레이터로서의 역할이 강화될 것입니다. 왜냐하면 이미 챗GPT나 퍼플렉시티(Perlexity) 같은 AI는 사람들이 질문을 던지기만 하면 굉장히 빠른 시간 안에 방대한 정보를 제공하고 있거든요. 이러한 상황에서 단순히 도서 기반의 정보를 제공하는 것만으로는 정보 제공자로서의 역할은 축소될 수밖에 없다는 생각이 듭니다. 하지만 반면에 AI의 단점이라고도 할 수 있는 할루시네이션(hallucination) 현상이라는 게 있잖아요. AI가 정확하지 않은 정보를 마치 사실처럼 이야기해주는 거짓 현상들이 있기 때문에 오히려 양질의 정보를 골라내고 그것들을 대중에게 잘 전달하는 것, 그것이 앞으로 도서관이 가야 할 방향이자 변화의 방향이 아닐까, 그런 생각을 하고 있습니다.
두 번째는 물리적인 공간으로서의 역할 변화가 이루어질 것 같다는 생각이 듭니다. 이런 내용은 사실은 디지털 콘텐츠가 굉장히 많아지기 시작하면서 늘 도서관이 겪었던 어려움 중 하나인 것 같아요. 실제로 많은 도서관들이 디지털 콘텐츠를 품는 도서관으로 변화를 하고자 노력하기도 했고요. 그런데 이제 누구나 어떤 장소에서건 이런 콘텐츠 혹은 정보에 접근할 수 있는 환경에서 도서관이 가지고 있는 물리적인 공간이 어떤 가치를 가질 수 있을까를 생각할 필요가 있는데요. 사람들이 AI를 통해 빠르게 정보를 습득하는 상황에서 굉장히 아이러니하게도 그런 정보를 내 것으로 소화할 수 있는 공간이나 시간적인 여유를 가지는 사람들은 또 많이 없다는 생각이 듭니다. 그래서 도서관은 사람들이 정보를 습득하는 공간뿐 아니라 그걸 소화할 수 있는, 그리고 깊이 체화할 수 있는 공간을 제공해주는 역할로 변화되어야 하지 않을까 싶습니다.
그리고 도서관이 가지고 있는 아카이빙의 기능도 훨씬 강화될 수 있으리라고 생각합니다. 사람들은 쉽게 디지털 콘텐츠의 복사나 공유 그리고 여러 가지 이중화 같은 것들이 굉장히 간편하다고 생각을 하는데요. 반면에 디지털 콘텐츠이기 때문에 굉장히 불안정성도 가지고 있다고 저는 보거든요. 최근에 몇 가지 사례가 있었지만 온라인에 서버 몇 군데가 오류가 나거나 화재가 나는 일들만 발생해도 거기에 담겨 있는 굉장히 수많은 콘텐츠들이 한 번에 없어질 수 있는 위험을 가지고 있잖아요. 그런 측면에서 도서라는 물리적인 형태는 어떻게 보면 좀 훼손이 더 어려운 매체일 수도 있겠다는 생각이 들어요. 그런 부분 때문에 물리적인 공간으로서 정보를 제공하고 또 습득하게 하고 보관을 하는 도서관의 역할이 좀 변하지 않을까 싶습니다. 그리고 전체 독서 생태계적인 측면에서 앞으로는 이 도서가 굉장히 더 폭발적으로 많이 나올 거라고 생각해요.
지금도 그런 현상들이 많이 벌어지고 있는데, 작가들이 마음만 먹으면 AI를 통해서 굉장히 빠른 속도로 책을 펼쳐낼 수 있잖아요. 이런 상황이라면 정보는 굉장히 많아지지만 반대로 양질의 정보 그리고 양질의 도서가 무엇인지 판단하는 게 굉장히 어려워질 수밖에 없는 환경이라고 생각합니다. 그래서 이러한 부분에서 도서관이 그 역할을 더 잘 정비하고 대비해야 하는 시점이다, 라고 보고 있습니다.
 

더: AI가 튜링 테스트(Turing test)를 통과한 것이 화제가 되었는데요, 그럼에도 불구하고 여전히 인간과 AI가 수행할 수 있는 영역은 다르다는 생각이 듭니다. 인간적인 것이 AI 시대에 지니는 가치는 무엇일까요?
김: 우선 AI가 튜링 테스트를 통과했다는 것은 AI가 인간처럼 대화를 할 수 있다는 것이지, 인간을 바로 대체할 수 있다는 건 아니라는 점을 말씀드리고 싶습니다. 인간을 흉내 내고 또 인간과 비슷하게 대화를 할 수 있지만 인간이 가지고 있는 고유 능력을 AI가 모두 가지지는 못할 것으로 생각하거든요. 대표적으로 가장 중요한 것 중 하나는 의미를 발견해내는 능력인데요. 예를 들어서 AI가 그럴듯하게 시를 쓸 수는 있겠지만, 그 시에 공감을 하거나 그 시를 이해하거나 사람들과 그걸 나누고 새로운 의미를 해석해나가는 과정들은 AI가 잘 할 수 없는 부분이라고 생각하거든요.
그런 이야기도 있잖아요. 그냥 별을 보고 기술적으로 별이 있구나, 저게 어떤 별이구나 할 수는 있지만 여러 가지 별들을 이어서 별자리로 만드는 건 어떻게 보면 인간만이 할 수 있는 능력이라는 이야기가 있듯이, 무언가에 의미를 부여하는 것은 AI보다 인간이 할 수 있는 능력이라고 봅니다. 

그리고 두 번째는 비슷한 부분이기는 한데 새로운 창의적인 내용을 생성하는 부분에서는 인간의 고유한 능력이 훨씬 중요하다고 생각해요. 어떠한 부분이냐면 지금의 생성형 AI가 작동하는 방식은 학습 데이터를 기반으로 특정한 패턴을 분석해내고 그 패턴과 비슷한 내용들을 계속 생성해내는 알고리즘을 가지고 있거든요. 무슨 의미냐면 결국 학습하지 않은 패턴을 생성해내는 건 굉장히 어렵다는 겁니다. 그런데 인간의 관점에서는 조금 더 새로운 시각, 또 새로운 해석을 통해서 기존의 패턴과는 전혀 다른 내용들을 만들어낼 수 있는 것, 이게 인간이 AI에 비해서 훨씬 더 잘 할 수 있는 능력이라는 생각이 들고요. 

마지막으로는 아무래도 공감의 영역인 것 같습니다. AI가 인간을 대체할 수 있는 여러 직업에 대한 연구들이 나오고 있는데, 의외로 대체하기 어려운 직업 중 하나가 해외에서는 바리스타로 꼽히고 있거든요. 그 이유를 잘 보면 해외에서는 바리스타가 단순히 커피를 내려주는 기술만 가지고 있는 것이 아니라, 커피를 내리면서 그 사람의 취향에 맞추어주는 능력, 그리고 그 사람과 대화를 하면서 편안하게 커피를 즐길 수 있게 해주는 능력이 굉장히 중요한 요소들이라고 해요. 그러니까 단순히 기능적인 측면이 아니라 공감적인 측면에서 서비스를 제공하는 게 바리스타의 역할이라는 건데요. 그런 측면에서 AI가 아직은 인간처럼 유대감을 형성하거나 관계를 형성하거나 공감을 해주는 부분에서는 따라오기가 많이 어렵지 않을까, 라고 생각하고 있습니다.

더: AI 시대가 되고 일하는 방식이 변화하면서, AI와 협업하는 능력을 갖춘 자와 갖추지 못한 자 사이에 양극화가 심해질 것 같아요. 일을 효율적으로 할 수 있는 반면에 일자리 감소 등 문제가 발생할 텐데요. AI 불평등을 해소할 수 있는 미래 방안으로는 어떤 것이 있을까요?
김: 정말 어려운 일인 것 같아요. 왜냐하면 AI 불평등이라는 게 지금부터도 벌써 현실화되고 있기 때문인데요. 어떤 사람들은 AI 기술이 지금 어떻게 변하고 있고 어떤 기능과 툴(tool)들이 나오고 있는지 굉장히 빨리 캐치해서 그걸 활용하는가 하면, 또 어떤 사람들은 굉장히 예전 수준의 AI만을 알고 혹은 써보지도 않는 사람들이 벌써부터 생기고 있습니다. 단순히 관심의 측면에서만 차이가 나는 것이 아니라 환경적인 요소도 굉장히 큰 영향을 미친다고 생각을 하는데요. 그렇기 때문에 가장 먼저 우리가 고려해야 하는 건 아무래도 교육적인 측면인 것 같습니다. 그래서 공교육 그리고 공공도서관의 역할이 이런 부분에서 굉장히 중요한 것이고요.
어떤 사람들의 환경적인 차이라든가 경제적인 차이에 좌우되지 않고 누구에게나 열려 있는 교육, 그리고 열려 있는 공간으로서 AI를 접할 수 있는 기회가 주어지지 않으면 이러한 양극화나 불평등은 좀 해소되기 어려운 문제라고 생각하고 있습니다. 

그리고 두 번째는 필연적으로 인프라 문제가 생길 수밖에 없는데, 공공에게 열린 AI 인프라들이 그만큼 많이 구축돼야 한다고 생각해요. 예를 들어서 소수의 민간 기업이 AI를 독점하고 여러 가지 가치를 창출할 수는 있겠지만, 그렇게 되면 불평등이 굉장히 심화되는 결과밖에 나올 수가 없어요. 그런데 굉장히 안타깝게도 요즘은 이런 AI 인프라를 구하는 것 자체도 돈이 있어도 구할 수 없는 그런 상황까지 와 있거든요.
그래서 이 부분은 사실은 공공으로 해결해야 하는 문제에 가깝고, 그렇기 때문에 최근 정부에서도 ‘모두의 AI’라는 가치를 내놓으면서 국민들 모두가 자유롭게 쓸 수 있는 AI를 구축하겠다고 노력을 하고 있는데, 인프라적인 측면에서도 그런 부분이 보완이 많이 되어야 할 것으로 생각합니다.
 

더: 그동안 인간과 인간이 일을 해왔다면 앞으로는 AI가 새로운 동료가 될 것이라고 말씀을 해 주셨어요. 협업 관계로서 AI를 어떻게 받아들이면 좋을지, 또 창작자에게는 AI가 어떤 도움이 될지 말씀 부탁드립니다. 
김: 일단 이런 상황에서 제일 중요한 건 써보시는 거라고 말씀을 드리고 싶어요. AI를 실제로 써보지 않으면 현실적인 수준을 알기도 어렵고 그걸 잘 극복해나가거나 활용하기가 어렵다고 생각합니다. 많은 분들이 AI에 대해서 좀 과대평가된 시각을 가지고 있기도 해요. 또는 과도하게 두려워하는 경우들도 볼 수가 있는데, 아마 AI를 많이 활용하는 분들이라면 아실 겁니다. AI가 결코 만능이 아니라 굉장히 오류도 많고 인간이 개입해야 하는 부분들도 상당히 많거든요. 그렇기 때문에 AI를 실제로 써보아야 현실적인 수준을 알고 대비를 할 수 있다는 걸 꼭 강조드리고 싶고요. 

그래서 AI를 사용할 때는 똑똑한 인턴 다루듯이 하라고 많이 권해드리고 있습니다. 어떤 의미냐면, 알고 있는 것은 굉장히 많지만 일을 제대로 하는 방법은 잘 모르는 어떤 인턴이 들어왔다고 생각을 해보자는 거죠. 이 인턴이 일을 잘 하게 하려면 어떻게 해야 하는가를 생각해보면 될 겁니다. 아마 일을 시키는 사람이 굉장히 지시를 잘 내려줘야 하겠죠. 질문을 잘 해주고 가이드라인도 잘 제시를 해야 할 겁니다. 그리고 인턴이 뭔가 결과물을 가지고 왔다면 거기에 대한 검토와 피드백도 굉장히 잘 해줘야 해요. 왜냐하면 인턴은 자기 일에 책임을 지지 않으니까요. 결국 이 결과물을 책임져야 하는 건 인간의 몫이기 때문에 결과물을 꼼꼼하게 검토하는 자세, 이런 것들도 충분히 필요합니다. 

그리고 창작자 분들의 입장에서 AI를 활용할 때 중요한 건 저는 자신만의 창작 방향성을 잃지 않으면서 AI를 쓰라고 말씀드리고 싶어요. 실은 AI 시대가 되면서 콘텐츠의 생성이나 창작에 대한 가치가 변화하고 있다는 생각이 좀 듭니다. 그러니까 이것에 대해서 많이 고민하지 않은 사람들이 ‘AI로 딸깍 하면 결과물이 나오는 거 아니냐’ 이런 생각을 많이 하는데, 사실은 누구에게나 똑같은 AI 도구가 주어지더라도 쓰는 사람이 어떻게 쓰느냐에 따라서 결과물이 엄청나게 달라지거든요. 그건 결국 그걸 이용하는 사람에게서 나올 수밖에 없는 차이점이라고 생각을 하고요. 결과적으로 특히 창의성이 중요한 예술가나 창작자들이라면 나만의 방향성을 확실하게 가진 상태에서 AI를 도구로만 잘 사용하시는 게 굉장히 중요하다, 어떤 목적을 가지고 어떤 의도를 넣느냐 이것이 여러분의 창작성을 AI를 통해 발현할 수 있는 방법이다, 라고 말씀드리고 싶습니다.

더: 오픈AI의 AGI(인공일반지능 로드맵) 5단계 시대에는 AI가 조직이 돼서 일을 한다고 말씀해주셨어요. 그런 특이점이 오는 시대에 독서는 왜 중요할까요?
김: 오픈AI가 일반 인공지능의 5단계를 제시했는데 그중 다섯 번째 단계가 바로 조직 단계입니다. 쉽게 말하면 AI가 인간의 조직 자체를 통째로 대체해서 거의 모든 일을 수행할 수 있는 단계를 의미하는 건데요. 사실 여기에서 독서가 왜 중요하냐고 물어보면 좀 계란으로 바위치기 같은 생각이 드는 것도 사실입니다. 그런데 독서가 중요한 이유는 저는 이런 것 같아요. 깊이 있는 사고력을 위해서는 독서가 오히려 역설적으로 중요하다는 거죠. 많은 사람들이 AI의 결과물을 사실은 제대로 잘 보지 않거나 검토하지 않거나 생각하지 않고 그대로 쓰는 경우들이 정말 많아요. 그러다 보면 AI에게 휩쓸려 다니는 결과물을 얻을 수밖에 없는데요. 결국 비판적으로 사고하기 위해서 필요한 게 뭔가 생각하면 저는 독서를 하는 방법이 가장 좋다고 생각합니다.
텍스트로 되어 있는 걸 내가 스스로 읽고 머릿속에서 상상을 하고 구조화하는 일련의 과정 자체가 인간의 사고에 깊이를 더하는 활동이라고 생각하거든요. 그렇기 때문에 오히려 독서를 통해서 사고력이 탄탄하게 다져 있는 사람만이 AI를 더 잘 쓸 수 있다고 생각을 하고요. 그래서 그다음 단계로는 AI와 협업을 잘 하기 위해서 결국은 독서가 필요하다고 봅니다. 왜냐하면 주니어가 AI를 활용할 때와 시니어가 AI를 활용할 때의 차이점이 있어요. 바로 결과물의 퀄리티가 어디에서 나오냐면 경험 그리고 지식에서 나옵니다. 일반적으로는 사람들이 굉장히 머리가 빨리빨리 돌아가는 젊은 사람들이 AI를 잘 쓰지 않을까, 이렇게 이야기를 하는데요. 실무 수준으로 들어가면 상당히 달라요. 왜냐하면 AI가 가지고 온 결과물을 주니어들이 판단할 수 있을 만한 경험이나 지식이 없기 때문입니다.
반대로 약간의 경력이 있는 시니어들이 조금만 AI 활용법을 익히면 뭔가 이상한 답변이 나왔을 때 그걸 직감적으로 바로 캐치할 수 있고요, 오류를 수정하거나 퀄리티를 높이는 작업을 훨씬 수월하게 할 수가 있거든요. 그럼 이런 지식과 경험은 어디에서 나올 수 있냐. 저는 독서에서 나올 수 있다고 생각합니다. 아는 게 없으면 결국 AI의 결과물을 평가하거나 활용할 수도 없는 것이기 때문에 그런 측면에서 저는 독서가 여전히 중요한 가치를 가지고 있다, 이렇게 말씀을 드리고 싶습니다.

더: AI가 텍스트·이미지 등을 학습하고 생성하는 시대에 저작권의 개념도 달라지고 있습니다. 창작물의 가치와 권리는 앞으로 어떻게 재정의될까요? 또, 이용자와 창작자가 이것을 어떻게 바라보면 좋을까요?
김: 저작권 문제는 현재도 굉장히 논쟁적인 이슈이기는 합니다. 법적으로도 그렇고 사람들의 인식에서도 그렇고 아직 확실하게 정립은 되지 않아서 논의가 되는 도중이기는 한데요. 지금 전체적으로 흘러가는 방향을 봤을 때 몇 가지의 방향성을 좀 짚어볼 수는 있을 것 같습니다. 첫 번째는 AI 학습 데이터의 원천이 된 창작자들의 어떤 권리에 대한 보상 부분인데요. 아무래도 많은 창작자들이 현재 AI에 대해서 좀 걱정하고 있는 부분은, AI가 분명히 굉장히 방대한 데이터를 기반으로 서비스를 제공하고 있는데 서비스를 제공하면서 그걸 구독하거나 소비하는 사람들에게는 돈을 받고 있잖아요. 그런데 정작 그 AI의 원천이 된 데이터를 만든 창작자들에게는 거의 아무런 보상이 이루어지지 않고 있거든요. 그런데 여기에 대해서는 반드시 어떤 보상에 대한 가이드라인들이 만들어져야 한다고 생각하고 있고, 그런 부분에 대해서도 법적인 논의들이 진행되고 있는 중입니다.
두 번째는 AI로 만들어진 저작물들의 저작권에 대한 이슈입니다. 이 저작권을 인정해줄 것이냐, 말 것이냐에 대한 이야기인데요. 여기에 대해서는 국제적인 어떤 공감대가 형성되고 있는 것 같아요. 쉽게 말하면 AI를 통해서 바로 생성된 단순 창작물에 대해서는 별도의 저작권을 인정하지 않는 방향이고요, 다만 AI로 만들어진 생성물에 특별한 검토나 수정 그리고 재창작을 가하는 경우에 그 창작자들에게 권리를 인정해주는 방향으로 현재 정립이 되어가고 있다고 보고 있습니다. 그리고 마지막 포인트는 AI가 기여한 창작물에 대해서 그 기여의 정도를 표기하는 문제가 있을 수 있는데요. 현재도 광고 같은 걸 보면 아시겠지만 ‘이 광고는 AI를 활용해서 제작되었다’ 이런 문구들이 들어가고 있잖아요.
그래서 앞으로는 이렇게 AI가 공동 창작의 저자로서 어느 정도 기여를 하고 있고 AI를 얼마나 활용했는지, 이것들을 표기하는 방식으로 법안들이 정비가 되지 않을까 생각하고 있습니다. 여기에서 창작자 분들이 중요하게 생각해야 하는 건 저는 두 가지라고 보는데요. 첫 번째는 앞서 말씀드렸던 것처럼 자신만의 방향성을 잃지 않고 AI를 사용해야 한다는 부분이고, 두 번째는 자신의 목소리를 좀 더 적극적으로 냈으면 좋겠어요. 예를 들어서 어떠한 AI가 우리의 데이터 혹은 나의 데이터를 학습해서 만들어졌다는 생각이 든다면 거기에 대해서 굉장히 적극적으로 권리를 요청하고 소명을 요구하는 움직임이 필요하다고 생각합니다. 그런데 사실 이런 부분은 해외에 비해서 국내 창작자들이 좀 잘 못 하시는 것 같아요. 해외에서는 굉장히 조직적으로 많은 창작자들이 모여서 법적 대응을 하는 경우들도 많이 볼 수 있는데, 국내에서는 아직 그런 부분들을 볼 수 없다, 보기가 어렵다는 게 좀 아쉬운 점인 것 같습니다. 그래서 창작자들도 충분히 우리에게 권리가 있다는 점을 적극적으로 어필하셨으면 좋겠다 싶고요. 

마지막으로 이용자들 측면에서는 아무래도 윤리적인 소비가 제일 중요한 부분이라고 생각합니다. AI로 만들어진 창작물을 소비할 때 어느 정도 AI가 생성을 했고 어느 정도 인간이 생성을 한 것인지 충분히 인지를 하고 소비를 하셔야 한다고 보고, 또 그게 법적으로든 문제가 되지 않고 어긋나지 않는 방향에서 사용을 했으면 좋겠다고 생각하고 있습니다.

더: AI 에이전트가 낯선 분들께 AI 에이전트가 어떤 개념인지 소개 부탁드립니다. 
김: AI 에이전트는 쉽게 말하면 뭔가 더 실행할 수 있는 자율적인 AI 도우미라고 생각하시면 될 것 같아요. 쉽게 말해서 챗GPT 같은 AI가 처음 등장했을 때는 뭔가 내가 요청을 했을 때 생성을 해줄 수는 있지만 실행까지 이어지지는 않았거든요. 그래서 가장 큰 차이가 거기에서 나온다고 보시면 될 텐데요. 예를 들어서 제가 AI에게 2박3일 부산 여행 계획을 짜달라고 하면 일정 계획을 잘 만들어주기는 하겠죠. 그런데 거기에서 더 나아가는 행동을 할 수 있는 게 바로 에이전트입니다. 예를 들자면 일정을 짜줌과 동시에 내가 예상하고 있는 여행 기간에 날씨는 어떤지, 무엇을 준비해야 하는지. 그리고 교통편은 어떤지도 알아봐주고 예약도 해주고 숙소도 찾아봐주고 사람들의 리뷰를 정리해서 알려주는, 내가 요청하지 않은 일까지 이렇게 실행을 통해서 대신 해줄 수 있는 개념이 에이전트라고 보시면 되고요. 저는 AI 에이전트에는 크게 세 가지 특징이 있다고 생각합니다.
첫 번째는 자율적인 계획 능력이라고 할 수 있는데요. 인간이 뭔가를 요청했을 때 요청하지 않은 부분의 맥락까지도 생각하고 파악해서 단계적으로 계획을 세우는 이런 내용, 이것이 가능해야 에이전트라고 보고요. 

두 번째는 도구를 자유롭게 사용할 수 있어야 합니다. 예를 들자면 아까 여행 계획에서 예약을 하거나 리뷰를 찾아보거나 이런 일들을 하려면 결국 기본 AI만이 할 수 있는 기능이 아니라 검색 기능도 쓸 수 있어야 하고 결제할 수 있는 기능도 쓸 수 있어야 하죠. 이런 부분들을 포괄적으로 운영하는 기능을 활용할 수 있는 능력이 있다는 게 두 번째 특징이고요. 

세 번째 특징은 지속성입니다. 반복적으로 행동하고 그걸 지속적으로 유지할 수 있는가. 이것이 굉장히 중요한 부분인데요. 예를 들어서 하나의 행동을 끝마쳤다고 해서 완전히 내용이 끝나는 게 아니라 자기가 실행한 내용에 대해서 평가를 하면서 뭐가 잘됐고 뭐가 잘못됐고 잘못된 부분이 있다면 원인은 무엇이고 다음에는 어떻게 수정해야 하는지, 이런 부분까지 감안하면서 긍정적인 피드백 루프(Feedback loop)를 가질 수 있는 게 AI 에이전트의 특징이라고 생각하고 있습니다.

더: 2025년이 AI의 원년이라고 말씀해주셨는데요. AI 에이전트가 도입되면서 일상과 기업에 어떤 변화가 생길까요? 또, 개인이 업무를 포함해서 일상에서 AI 에이전트를 어떻게 사용하면 좋을지 말씀해주시면 좋을 것 같아요.
김: 2025년을 에이전트의 원년이라고 표현한 이유는 이미 충분히 기술이 상용화 단계로 접어들었다고 보기 때문입니다. 개인의 측면에서든 기업의 측면에서든 실제로 쓸 수 있는 정도의 기술들이 나오고 있기 때문에 원년이라는 표현을 써보았고요. 예를 들어서 개인의 측면에서는 내 일상을 관리해주는 비서로서 에이전트를 활용하는 사례들이 더 활발하게 나올 것 같습니다. 

예를 들어서 내가 어떤 사람과 개인 채팅을 하면서 약속을 잡았다고 한다면 나의 개인 에이전트가 그 내용을 실제로 캘린더에도 넣어주고, 만나기로 한 날 아침이 되면 ‘오늘 날씨는 어떻습니다’, ‘이러한 경로로 이동하세요’ 안내도 해주고, 미팅을 하는 동안 그 내용을 기록했다가 끝나고 나면 자동으로 정리를 해주는, 이런 식으로 개인의 생활을 알게 모르게 굉장히 자연스럽게 일상 속에서 도와주는 형태의 에이전트 활용이 늘어날 거라고 생각해요.
기업의 입장에서는 훨씬 더 쓸 수 있는 측면이 많습니다. 특히 기업이라는 곳은 각각이 어떤 역할을 맡고 정해져 있는 일들을 처리하는 경우가 많잖아요. 그렇기 때문에 반복적인 일들을 자동화하기도 굉장히 쉬운 것이 또 기업의 일이라고 생각됩니다. 그래서 기업에서는 이런 에이전트를 통해서 일을 좀 더 빠르고 효율적으로 처리할 수가 있게 될 거고요. 가장 좋은 사례는 절약된 시간을 가지고 직원들이 조금 더 창의성이 필요한 일들에 매진할 수 있는 시간을 많이 벌어주는 형태가 된다면 가장 좋은 활용 방법이 아닐까 싶습니다. 그리고 개인과 기업에서 AI 에이전트를 사용한다고 하면 저는 처음에는 너무 거창하게 생각하지 마시라고 말씀을 드리고 싶어요.
너무 거대한 것을 한 번에 AI로 바꾸어보겠다는 생각보다는 자신의 일상에서 발견할 수 있는 작은 반복적인 일들을 시작으로 조금씩 조금씩 나의 패턴이나 생활을 바꾸어나가는, 이런 식의 접근 방법을 취하면 좀 더 자연스럽게 에이전트에 녹아들 수 있고 또 나중에 더 큰 단위로 나의 일상을 AI와 함께 바꾸어나가기도 좋지 않을까 생각하고 있습니다.
 

더: AI 에이전트가 상용화되면서 앞으로 기업에서 채용 시 요구하는 역량이 달라질 것 같다는 생각이 듭니다. 미래 세대가 앞으로 어떤 역량을 갖추면 좋을까요?
김: 어려운 부분입니다. 저도 이제 미래 세대라고 하기에는 약간 기성세대가 되어가고 있는 시점이기 때문에 앞으로 AI 시대에 무슨 능력이 중요할까는 저에게도 사실은 고민이에요. 어떻게 보면 선배로서 후배들에게 어떤 것들을 키우라고 조언해주어야 할지 저도 고민이 상당히 많은데요. 첫 번째로 이야기해주고 싶은 건 유연함이 중요하다고 말하고 싶습니다. 일종의 탄력성이라고도 표현할 수가 있겠는데요. 아시겠지만 AI를 포함해서 기술들이 정말 빠르게 변화하고 있잖아요. 챗GPT와 같은 생성형 AI도 2, 3년 전이랑 지금은 완전히 다른 기술처럼 느껴질 정도로 엄청나게 빠르게 발전하고 변화하고 있는데요. 이런 세계에서 적응해나가기 위해서는 내가 어떤 상황이 되어서도 당황하지 않고 그 내용에 한번 접근해보려고 하는 유연한 사고방식이 필요한 것 같습니다.
두려워하고 멀리하기보다는 ‘한번 해볼까? 한번 알아볼까? 어떤 거지?’ 호기심을 가지고 접근해서 적응하려는 노력, 이런 것들이 굉장히 필요하다고 보고요. 저는 그래서 이런 회복탄력성이나 유연함이 결국은 지속적인 학습 능력과 연관된다고 봅니다. 결국은 변화하는 세상에 적응하기 위해서는 내가 계속 그것을 습득하고 체화할 수 있는 능력이 필요하기 때문에 그런 측면에서 유연함이라는 표현을 하고 싶고요. 

두 번째는 문제 해결 능력이 굉장히 중요할 것 같습니다. 요즘 AI를 통한 부정행위가 발견되는 대학도 많이 있잖아요. 그런 것처럼 무엇을 알고 있냐를 물어보는 시대가 지나갈 것 같다는 게 저의 생각이에요. 결국 뭘 알고 있냐에서 벗어나서 이 문제를 해결하기 위해 우리가 어떻게 해야 하는가가 정말 좋은 질문이 된다고 보거든요. 그래서 인간이 가지고 있는 여러 가지 고유 능력에 대해서도 우리가 얘기를 했는데, 그런 것들을 기반으로 좀 유연하게 여러 가지 방안들을 묻고 창의적인 생각을 통해서 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르면 크게 도움이 될 것 같다고 생각합니다. 

그리고 마지막으로는 윤리적인 생각에 대한 부분도 중요하다는 말씀을 드리고 싶어요. 여기에서 말하는 윤리적이라는 게 도덕적으로 옳은 방향을 이야기하는 것은 아니고요. 판단을 제대로 할 수 있는 능력을 말하고 싶습니다. 그러니까 AI를 통해서 할 수 있는 일은 너무나 많아졌는데 이게 올바른 가치를 생성할 수 있는가. 그리고 올바른 질문은 무엇인가. 이게 맞는 결과물인가 아닌가에 대한 생각을 좀 더 잘 할 수 있는 그런 능력을 키워야 하지 않을까 생각합니다.

더: AI를 사용한 지식 노동자의 72퍼센트가 생각 능력이 감소했다는 연구 결과를 말씀해주셨어요. 비판적인 능력을 유지하면서 AI 에이전트를 이용할 수 있는 방법은 어떤 것일까요?
김: 말씀하신 내용이 카네기멜론대학교하고 마이크로소프트의 연구 결과인데, 결과적으로는 사고력 저하의 원인은 사람들이 AI에게 너무 의존했기 때문이거든요. 물론 여러 가지 원인이 있을 수 있습니다. 특히나 그 연구에서 주목할 만한 건 사람이 시간적인 압박을 받을 때 AI에게 의존할 수밖에 없다는 거예요. 시간은 제한적이고 내가 할 수 있는 것도 제한적이기 때문에 이걸 이 시간 내에 해결하려면 AI에게 의존할 수밖에 없게 되는, 그런 과도한 업무 집중 때문이기도 하고요. 결국 AI의 결과물을 비판적인 사고 없이 받아들이다 보면 실제로 사람의 사고력이 약화된다는 게 그 연구 결과거든요. 

그러니까 여기에서 제일 중요한 것 중의 하나는, 저는 AI를 쓸 때 두 번째로 써보시라고 말씀드리고 싶어요. 어떤 내용이냐면 처음부터 나의 문제를 AI를 활용해서 해결하려고 하지 않고 먼저 생각 정도는 해보는 거죠. ‘아, 내가 이 문제를 해결하려면 어떻게 해야 하지?’ 먼저 스스로 한번 생각을 해본 다음에 그 내용을 AI에게 요청을 하시면 내가 생각했던 것과 AI의 답변이 같은 방향일 수도 아닐 수도 있거든요. 그런 부분들의 차이를 인지하면서 ‘아, 이렇게도 생각을 할 수 있구나’라는 차이점을 깨달아가는 게 굉장히 중요하다고 생각합니다. 그래서 결과물을 볼 때도 AI가 생성하고 있는 걸 실시간으로 그냥 쭉 보고 있기보다는 먼저 ‘아, 나는 이런 결과물을 기대하고 있어’라는 이미지를 먼저 상상한 다음에 답변을 보시라는 거예요. 한 20초 정도라도 숨을 쉰 다음에 답변을 보시라. 이렇게 말씀을 드리거든요. 그래서 AI에게 너무 의존하지 않는다는 건 결국 나의 생각이 있어야 한다는 것이기 때문에 그렇게 AI를 활용하셨으면 좋겠고요. 

두 번째는 AI를 쓰지 않는 시간을 반대로 만드셔야 한다고 생각해요. 어떻게 보면 굉장히 역설적으로 느껴지는 부분인데, 저는 사람의 사고가 창의적으로 발산하는 것은 뭔가 계속 들여다볼 때가 아니라 혼자서 사고하는 시간을 가질 때 그 사고가 확장될 수 있다고 생각하는 편입니다. 그래서 AI에 너무 매여 있는 삶을 사는 것보다 시간이 날 때 아주 잠깐씩이라도 AI가 없는 삶을 살면서 나 스스로 생각하는 능력을 조금씩 기르는 것이 좋다. 물론 저도 잘 못 하고 있는 부분이기는 한데요, 내가 인간으로서 숨 쉴 수 있는 틈을 만들어두는 것, 그게 굉장히 중요한 일이 아닐까 싶습니다.

더: 책을 쓰시면서 느낀 점 그리고 향후 계획이 어떻게 되는지 편하게 말씀 부탁드립니다.
김: 제가 책을 쓰면서 느꼈던 건 정말 변화가 빠르다는 거였습니다. 이 책을 쓰면서도 중간중간 내용이 엄청나게 업데이트가 됐고요. 사실은 출간한 지 한 2주 정도 되었을 때 2쇄 작업에 들어갔는데, 2쇄를 준비하면서도 굉장히 많은 업데이트가 있었거든요. 그 정도로 AI의 변화는 굉장히 빠른 반면에 AI가 얼마나 빠르게 변하는지 실감을 못 하시는 분들도 정말 많더라고요. 그래서 어떤 분들은 아마 책에 있는 내용이 너무 뻔하다고 느끼실 수도 있는데, 어떤 분들 입장에서는 ‘아, 이런 것까지 할 수가 있어?’ 굉장히 양극단의 반응이 있다는 걸 저도 체감을 했거든요. 그래서 이 책은 AI를 잘 다루고 잘 활용하시는 분들을 대상으로 했다기보다는, 좀 더 AI가 낯설고 에이전트가 무엇인지 잘 모르겠고 하지만 써보고는 싶은 이런 분들을 타깃으로 했다고 보는 게 정확할 것 같아요.
그런 분들이 봤을 때도 무리 없이 따라오실 수 있도록 좀 쉽게 단계적으로 실제로 활용할 수 있는 법을 담기 위해서 굉장히 노력을 한 책입니다. 그래서 어렵지 않게 AI를 내 일상으로 들여오는 방법, 이런 것들이 궁금하신 분에게 도움이 되게 하자는 마음으로 책을 준비했고요.
집필하면서 고민했던 또 다른 부분 중 하나는 균형점을 찾는 것이었던 것 같아요. AI가 지금 갖고 있는 것을 과장하지 않으면서도 잠재력을 전달하고 싶다는 마음. 그리고 AI에 대해서 좋은 최신의 기술적인 내용을 설명하면서도 동시에 일반인들이 이해하기 좋은 내용을 담았으면 좋겠다는 마음이었죠. 그래서 균형점을 찾기 위해서 굉장히 노력을 했던 것 같고요. 또 오늘 인터뷰를 하면서 생각해본 점은 저도 책을 쓸 당시에는 몰랐지만 독서의 능력이 되게 중요하구나, 라는 걸 인터뷰를 하면서 다시 한 번 깨닫게 되는 것 같습니다. 결국 AI 이야기를 하면서 또 중요하게 다뤄지는 게 맥락의 이해라는 게 있거든요. 풍성한 맥락을 이해하고 그걸 기반으로 다음 행동을 하는 게 AI에게 되게 중요하고 아직은 잘 하지 못하는 점인데, 사실 그거는 인간들이 훨씬 더 잘 하는 점이라고 생각해요. 그리고 그게 가능한 이유는 폭넓은 독서와 텍스트를 소화하는 능력에서 온다는 생각이 다시 한 번 들어서 AI 시대에도 여전히 독서가 유효한 능력이겠구나, 이런 생각들을 다시 한 번 했습니다. 

그리고 앞으로의 계획은, 우선 업무적인 측면에서는 기업에서 AI를 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 부분들을 계속 열심히 준비해나가고 있어요. 사실은 이런 주제를 기반으로 다음 책도 준비를 하고 있는 중인데, AI가 우리 생각처럼 모든 걸 한 번에 다 잘 해주지는 않거든요. 그러면 어떻게 잘 쓸 수 있을까 생각했을 때 단계적으로 나의 일을 쪼개보고 그 단계에 맞게 AI를 써야 한다는 게 가장 핵심적인 생각이에요. 그런 내용들을 중심으로 사람들에게 AI 활용법을 좀 더 잘 전파하고자 하는 게 일단의 계획이고요. 또 이런 것들을 기반으로 일반 대중들이 알기 쉽게 기술적인 내용들도 전달할 수 있는 칼럼이나 기고, 라디오 이런 매체 등에서의 활동도 당분간은 지속하려고 생각하고 있습니다.