미래에 AI를 뛰어넘는 사람은 오히려 ‘실수하는 사람’

발표자 말처럼....

AI를 다양하게 사용해보면서...적응하는 과정이 필요하다. 

★★★★★★★
아이디어링 : First Mover. 퍼스트무버의 시대. 원격근무시대. 아이디어 회의 방법론 1편 
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원격근무시대. 아이디어 회의 방법론 1 드립니다. - 크몽

 

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미래에 AI를 뛰어넘는 사람은 오히려 ‘실수하는 사람’입니다 | 상국열차 EP.7 (김덕진 소장)

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📌 미래에 AI를 뛰어넘는 사람은 어떤 사람인가?
미래에는 AI를 활용하여 감성적인 소통, 깊이 있는 사고, 그리고 예측 불가능한 창의적 활동을 하는 사람이 AI를 뛰어넘을 것입니다.



💡 AI 시대에 살아남기 위해 필요한 능력은 무엇인가?
AI는 아는 만큼 보이는 것이 아니라 써본 만큼 보이며, 정답이 아닌 대답을 해주는 도구이므로, 직접 사용해보고 고쳐가며 활용하는 능력이 중요합니다.









AI 시대에 '실수하는 사람'이 오히려 미래를 주도할 것이라는 통찰을 얻을 수 있는 콘텐츠입니다. AI가 전문 지식과 효율성을 대체하는 시대에, 감성적 전달력, 인간적인 실수, 그리고 깊은 고민이 어떻게 인간 고유의 경쟁력이 되는지 구체적인 사례와 함께 설명합니다. AI를 단순히 도구로 활용하는 것을 넘어, '써본 만큼 보이는' 실질적인 활용법과 함께, AI가 대체할 수 없는 인간 고유의 감각과 직관을 키우는 방법을 배울 수 있습니다.



1. AI 시대의 도래와 인간의 역할 변화


1.1. AI의 학습과 인간 관계의 변화
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AI의 학습 방향 전환: 과거에는 인간이 AI를 어떻게 사용할지 학습했다면, 이제는 AI가 인간을 학습하기 시작하는 단계에 도달했다. 

AI의 지식 수준: 현재 AI는 화자(양상국)의 어머니보다 더 많이 알고 있을 수 있다. 

인간 관계의 변화: 커뮤니티에서는 "ChatGPT가 남편보다 낫다"는 글이 나올 정도로 AI가 인간의 역할을 대체하는 것처럼 인식되고 있다. 

개인적 경험: AI 전문가인 김덕진 소장은 아내보다 AI가 낫다는 말에 반대하며, 아내에게 "내가 ChatGPT보다 낫다"고 증명하려다 잠시 버벅거린 경험을 공유했다. 



1.2. AI 전문가 초청 및 AI에 대한 인식
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출연자 소개: 지식인 사이트 시청자 양상국과 IT 전문가 김덕진 소장이 출연하여 AI 시대를 대비하는 방법을 논의한다. 

김덕진 소장의 AI 경험: 김 소장은 어렸을 때부터 AI와 가까웠으며, 시골 출신으로서 조류 독감(AI)을 떠올리는 사람들과 달리, 디자인 분야에서는 일러스트레이터 확장을 AI로 인식했다. 

과거와 현재의 AI: 과거의 조류 독감 AI는 피해야 할 존재였으나, 현재의 인공지능 AI는 뗄 수 없는 관계가 되어가고 있으며, 영화나 공상 과학에서나 보던 것이 현실이 되어 두려움과 궁금증을 동시에 느끼게 한다. 



1.3. ChatGPT의 '메모리' 기능과 개인화된 상호작용
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AI와의 친밀감 형성: AI가 왜 사랑에 빠진 느낌을 주는지 쉽게 테스트해 볼 수 있는 방법으로 ChatGPT를 언급한다. 

개인 맞춤형 광고 카피 테스트: ChatGPT에게 "나에 대해 알고 있는 내용을 기반으로 임팩트 있는 세 줄 광고 카피를 만들어 줘"라고 요청하면, AI가 사용자를 칭찬하거나 오글거릴 정도로 긍정적인 내용을 생성할 확률이 높다. 

양상국의 카피 예시: 양상국에게 생성된 카피는 "웃음으로 세상을 밝히고 도전으로 인생을 새롭게 뵙는다. 국민 MC 양상국. 아, 진짜 인생이 시작된다"였다. 

메모리 기능의 원리: AI가 사용자를 기억하는 이유는 '메모리' 기능 때문이며, 이는 장기 메모리 기능에 해당한다. 

메모리 관리: 설정 메뉴의 '개인 맞춤 설정'에서 '맞춤형 지침'을 끄고 '메모리' 항목을 확인하면, AI가 중요하다고 판단하여 저장한 대화 내용(예: 제주 여행 일정, 미역국 레시피 저장 희망 등)을 볼 수 있다. 

AI의 학습과 행동 변화 유도: AI는 3년 전과 달리 이제 사용자를 학습하며 우리의 행동을 바꾸기 위해 기억을 저장하기 시작한다. 

과거와 현재의 기억 방식: 예전에는 대화창 내에서만 정보를 기억하여 창을 닫으면 잊었지만, 이제는 AI가 비서처럼 대화 중 중요하다고 판단되는 내용을 메모리 기능에 저장한다. 

AI의 영향력 확대: AI가 사용자의 힘든 점을 이해하고 공감하며, 쇼핑, 결제, 웹사이트 검색 기능까지 통합되면서 사용자가 좋아할 만한 맥락을 기반으로 추천하고 우리의 행동을 바꾸려 한다. 

에이전트 기능의 활용: AI 에이전트 기능은 예약 사이트에 직접 접속하여, 사용자가 모르는 정보(예: 여자 친구가 글루텐 프리 식단을 해야 함)까지 고려하여 예약을 진행할 수 있는 수준에 이르렀다. 



1.4. AI 시대의 인간 고유 역량: 유머와 감성 전달력
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빌 게이츠의 예측: 빌 게이츠는 인터뷰에서 "미래에는 일하지 않아도 된다"고 말했으며, 이는 일자리 소멸 또는 노동으로부터의 해방을 의미할 수 있다. 

인간 고유의 영역: AI는 사람들을 즐겁게 하거나 재밌게 하는 일(유머)을 영원히 사람보다 못 할 것이며, AI가 개그를 하더라도 사람들이 그 맥락과 현장의 느낌에 따라 변화하는 환경에 맞춰 하는 것을 좋아할 것이다. 

유머와 교육 정보 전달의 차이: 과학이나 교육 정보 전달은 AI가 잘하겠지만, 스토리와 감정을 기반으로 전달하는 것은 여전히 필요하다. 

AI 대체 분야: 빌 게이츠는 10년 뒤 대부분의 전문직(특히 의료 및 교육 분야)이 AI로 대체되어 고용 충격이 올 것이라고 예측했다. 

필요한 역할: 지식 전달이나 유머 생성(특정인의 유머를 가져와 전달)은 AI가 잘하지만, 감성을 기반으로 전달하는 전달자의 역할과 깊이 있는 고민을 나누는 일은 여전히 필요하다. 

미래 일자리 관점: 사회적인 일, 특별한 일, 그리고 사람들을 놀라게 할 수 있는 서프라이징한 일이 중요해진다. 



1.5. 실수의 가치: 완벽함보다 인간적인 야구 관람
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야구 팬덤의 예시: 한화 팬들이 '보살'이라는 표현을 쓰는 것처럼, 로봇이나 AI가 완벽하게 실수 없는 야구를 하더라도 인간들이 하는 야구를 보고 싶어 한다. 

인간적인 요소의 중요성: 완벽하기만 하면 재미가 없고, 실수 투성이의 인간적인 모습에 욕을 하면서도 애정이 생기는 감정이 발생한다. 

AI의 강점과 인간의 영역: AI는 펑션(기능)이나 테크닉, 정보의 양 자체에서는 인간보다 잘할 수 있지만, 여전히 사람이 할 영역은 존재한다. 

AI 활용 능력의 중요성: AI가 사람의 일자리를 대체하는 것이 아니라, AI를 활용하는 사람이 그렇지 않은 사람을 대체할 수 있다. 



1.6. 도구 활용의 역사와 AI 시대의 활용 능력
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정보 검색 도구의 변화: 인터넷 검색이 생겼을 때도 "검색으로 정보를 찾는 것이 지식인가, 책을 봐야 한다"는 의견이 있었고, 전자사전이 나왔을 때도 책 사전으로 봐야 공부가 된다는 의견이 있었다. 

활용 능력의 중요성: 중요한 것은 정보를 검색하는 행위 자체가 아니라, 그 내용을 축약하고 활용할 수 있게 하는 능력이다. 

AI 활용의 미래: ChatGPT가 정보를 잘 정리해 주더라도, 그것을 가지고 다음에 무엇을 할지 정의하는 것이 중요하다. 시간이 지나면 AI를 제대로 활용하는 사람들은 발표하고 싶은 것을 PPT로 그리는 변화처럼 도구적으로 잘 쓸 수 있게 된다. 

직업군 대체: 의사가 사라지는 것이 아니라, AI를 활용하는 의사는 살아남고 활용 못 하는 의사는 도태될 수 있다. 

새로운 기회: 잘 모르는 분야가 있을 때 ChatGPT로 정보를 받은 후, 그것을 개그로 승화시키는 능력(양상국의 예시)은 AI가 대체하기 어렵다. 



1.7. 창작 분야의 변화: 누구나 80점 결과물을 쉽게 만드는 시대
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창작 분야의 AI 활용: 추성훈 씨의 유튜브 채널이나 지인이 작곡하여 음원 등록 후 매달 수익을 얻는 사례처럼, 창작 분야에서도 AI 활용이 두드러진다. 

AI가 만든 음악의 퀄리티: AI로 만든 배경 음악이나 일회용 음악은 생각보다 괜찮은 퀄리티로 쉽게 나올 수 있다. 

콘텐츠의 대량 생산: AI 도구는 누구나 80점짜리 결과물을 쉽게 만들 수 있게 열어주어 콘텐츠가 많이 쓰이게 된다. 이는 유튜브가 방송국만의 전유물을 깨고 많은 사람에게 기회를 준 것과 유사하다. 

기존 창작자의 포지션:

기존 시스템만 고집하는 창작자는 어려움을 겪을 확률이 높다. 

새로운 시스템으로 받아들이는 사람들은 원래 잘하는 능력이 배가 된다. 

비즈니스 방향 변화: AI로 인해 한 곡을 만드는 비용은 내려가므로, 성공하려면 여러 곡을 빠르게 만들어야 하는 방향으로 비즈니스가 바뀐다. 

AI를 거부하는 창작자: AI를 전혀 쓰지 않고 완벽한 나만의 창작을 고집하는 사람들은 콘서트나 라이브 연주 등으로 수익을 창출할 것이다. 

중요성: 창작 분야의 변화 속에서 어떤 관점으로 포지션을 잡느냐가 중요해진다. 



1.8. 인간적인 실수와 불완전함의 가치
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라디오 진행자의 전략: 양상국은 라디오 진행을 일부러 잘 못 하고 실수하거나 버벅거리는 방식으로 진행하는데, 이는 AI가 대체하기 어려운 영역이라고 생각했기 때문이다. 

AI가 쓴 보고서 구분법: 학교 교수들은 친구가 썼다고 하기에는 너무 전문적으로 완벽하게 쓴 보고서를 AI가 썼다고 직관적으로 구분한다. 

완벽함의 역설: AI가 쓴 글은 문장 구조가 너무 완벽하여 오히려 AI가 썼을 확률이 높다고 체크되는 도구들이 생겼으며, 일부러 틀린 것처럼 쓰는 사람들도 생기고 있다. 

인간적인 증명: 김 소장은 양상국이 아내에게 AI가 아님을 보여주기 위해 아내 이야기를 꺼낸 것에 대해 감사함을 느꼈다. 



1.9. AI 시대의 창작 실습: 작곡과 음성 변환
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창작의 대중화: 노래 만들기 등도 이제 누구나 해볼 수 있게 되었으며, 노래를 만드는 시간이 듣는 시간보다 빠르다. 5분짜리 음악을 만드는 데 5분도 걸리지 않는다. 

음원 소유권: '순호' 앱을 유료로 사용하면 소유권이 있으나, 한국 음원저작권에서는 AI로 만들었다는 것을 공식적으로 등록하기는 어렵고 논의 중이다. 유튜브 등에서는 배경 음악으로 올려 수익을 얻을 수 있다. 

양상국 맞춤형 작곡 시연: 양상국이 "시골에서 올라와 개천에서 용이 안 나지만 용이 되려고 노력하는 꿈을 가진 코미디언, 지식인사이드의 명 MC 양상국, 결국 그는 국민 MC가 될 것이다"라는 내용을 입력하자, AI가 힙합 스타일의 "개천에서 용이 되다"와 발라드 스타일의 "용이 되고 싶었던 남자" 두 곡을 생성했다. 

감성적 반응: 생성된 발라드 가사("날아오를 나를 내가 믿었지를 세상 속 빛나는 별이 되는 거라")를 듣고 양상국은 눈물을 보이며 AI 시대에 따라가야 함을 느꼈다. 

음성 변환 및 스타일 변경:

AI는 목소리 내용을 완전히 음원처럼 만들거나, 흥얼거림을 글로 변환하여 목소리를 만들어낼 수 있다. 

목소리 톤을 여성으로 바꾸거나 EDM 스타일로 바꾸는 등 음악 창작이 가능하다. 

양상국 목소리 소스 활용: 양상국이 "내 거짓 생각과 불안한 눈빛과 그걸 지켜본다"를 부르자, AI는 이를 분석하여 코리안 톤의 깨끗한 목소리로 파악했다. 

가사 변경 및 발라드 스타일 적용: 양상국이 "나는 인공지능 세상을 지배하며 명 MC로서 거듭날 거야... 왜냐? 난 웃기거든"이라는 가사를 주고 발라드 스타일을 요청하자, AI는 "나는 내가 인공지능 세상을 지배하면 명 MC로서 거듭날 거야... 나는 여전히 살아남아 왜냐? 난 웃기거든"과 유사한 느낌의 노래를 생성했다. 

프로 버전의 기능: 프로 버전에서는 드럼 비트와 목소리가 분리되어 하나하나 튜닝하며 조절할 수 있다. 

히트 작곡가의 역할: 테크닉적으로는 누구나 할 수 있지만, 히트 작곡가들은 사람들에게 통하는 감성을 알기 때문에 AI가 찍어낸 수백 곡 중 될 곡을 감각적으로 고르는 프로듀서 관점이 중요해진다. 

아이돌 음악 제작 방식: 이미 아이돌 곡들은 10~15명의 작곡가가 리듬, 내용 등을 각자 만들어 PD가 조합하는 방식으로 제작되고 있으며, AI 비트도 섞여 들어올 수 있다. 



1.10. 과학 연구의 가속화와 인간의 역할 확장
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AI의 연구 속도: 과학자들이 10년에 걸쳐 가설을 증명한 것을 AI에게 시켰더니 이틀 만에 똑같은 결론을 냈다는 영국 사례가 있다. 

시간 단축의 의미: 이는 사람이 10년 걸릴 일을 2년으로 줄여, 나머지 9년 363일 동안 원래 10년 후에 해야 할 연구를 할 수 있게 된 것을 의미한다. 

노벨 화학상 수상 사례: 데미 서사피스(구글 알파고 개발자)는 알파폴드를 통해 인간 단백질 구조 연구 속도를 획기적으로 높여 신약 문제 해결 가능성을 발견했다. 

AI의 역할: AI는 가설 검증까지는 빠르게 수행하지만, 실제 적용 및 약이 되는 데는 여전히 시간이 걸린다. 

연구자의 확장된 사고: 기초 연구를 AI에 맡기고, 연구자들은 새로운 발견에 집중할 수 있게 되어 인류가 100년 걸릴 일을 10년 안에 풀 수도 있다. 

연구자의 이점: 연구자 입장에서는 자신이 풀고 싶은 문제가 많은 사람일수록 AI 덕분에 생각의 확장이 가능해지며, 기초 연구를 AI에게 맡기고 새로운 발견에 집중할 수 있다. 



2. AI 시대에 살아남는 직업과 생존 전략


2.1. AI 시대에 살아남는 직업의 핵심: 좋아하는 일
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생존 직업 질문: AI 시대에 살아남을 직업에 대한 질문에 김 소장은 "자기가 좋아하는 일 하는 사람이 살아남는다"고 답한다. 

변화 속도: 일의 속도가 너무 빨리 바뀌기 때문에 좋아하는 일을 깊이 파야 다른 사람이 알아주지 않는 시기를 견딜 수 있고, 트렌드가 바뀌었을 때 기회를 잡을 수 있다. 

전문가 명칭의 변화: 김 소장은 데이터 분석가 → 빅데이터 전문가 → 4차 산업혁명/디지털 트랜스포메이션 전문가 → 인공지능 전문가로 명칭이 계속 바뀌는 경험을 통해, 특정 기술 명칭에 얽매이지 않고 자신이 좋아하는 일을 깊이 파는 것이 중요함을 강조했다. 

전공 선택에 대한 조언: 10~12년 전 빅데이터 전문가가 되려면 빅데이터 전공을 하지 않는 것이 좋다고 조언했으나, 현재는 데이터 분석이나 코딩하는 사람에 대한 수요가 늘고 있다. 

유튜브 스타의 예: 유튜브 스타들도 처음부터 유튜브를 하고 싶어서가 아니라 본인이 하고 싶었던 것을 하다가 공감을 얻어 성공하는 경우가 많으며, 이를 견디려면 좋아하는 일을 해야 한다. 

연봉 문제: 좋아하는 일을 하는 것과 별개로 의사, 변호사 같은 고임금 직업의 연봉이 낮아질 확률에 대해 질문했다. 



2.2. 기존 전문가와 신규 진입자의 미래 전망
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기존 전문가의 안정성: 의사, 변호사 등 전문가 집단은 그들을 감싸는 시스템이 있어 변화가 생각보다 빠르지 않으며, 현재 직급에 있는 사람들은 AI 덕분에 오히려 이득을 볼 확률이 높다. 

AI의 지원 역할: AI는 막내 사원처럼 서류 정리나 기초 판례 검색 등 물리적 시간을 들여야 하는 일을 잘 처리해 준다. 

변호사 사무실의 변화: AI가 기초 업무를 해주면 변호사 사무실에서 도와주는 친구들(하위 인력)의 수는 줄어들 수 있으며, 메인 변호사는 인건비 절감으로 이득을 볼 수 있다. 

신규 진입자의 어려움: 현재 직급이 있는 사람들은 10~15년 정도는 괜찮을 수 있으나, 10~15년 후 변호사가 되려는 사람들은 기존과 다른 전략을 짜지 않으면 포지션을 유지하기 어려울 수 있다. 



2.3. 몸 쓰는 직업과 농업/수산업의 기회
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변호사/변농사 비교: 변호사 상황과 비슷하며, 변농사(농업)는 오히려 중요해질 수 있다. 

미국에서의 몸 쓰는 직업: 미국은 인건비가 높아 목수, 배관공 등 몸 쓰는 직업이 고임금인 경우가 많다. 

농업/수산업의 변화: 사람들이 깊이 기피하는 농업이나 수산업 분야에서는 한 사람이 할 수 있는 영향력이 늘어난다. 스마트 기술이 접목되어 산업 크기가 커지기 때문이다. 

로봇 활용 능력의 중요성: 테슬라 로봇이 커피를 타고 아기를 돌보는 수준까지 발전하더라도, 그전에 로봇들을 잘 부리고 시스템을 만들 수 있는 사람이 필요하다. 

아기 돌봄 분야의 기회: 로봇이 완벽하지 않고 사람들이 두려워하는 시기에는, 그 불안감을 줄여주면서 빈틈을 채우는 일에 5년~10년의 기회가 있다. 아기 돌보기를 좋아하는 사람은 지금 빨리 뛰어들어 변화를 주도해야 한다. 



2.4. 미래 예측의 불확실성과 선점 전략
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미래의 소멸: 로봇이 정교해지고 완벽해지면 현재의 많은 일자리는 냉정하게 소멸할 것이다. 

영원한 지속은 없다: 영원히 지속될 일은 없지만, 우리는 100년 후를 볼 수 없으므로 적어도 10년 안에 없어지지 않으면서 기회가 있는 것에 집중해야 한다. 

빠른 선점의 중요성: 기술이 빨리 지나가 없어질 것 같은 틈이 생기기 전에 빨리 선점하여 상위 위치를 잡는 것이 냉정하게 가장 정확하게 빠르게 돈을 벌거나 위치에 갈 수 있는 방법이다. 

일의 절대량 감소와 빈틈 찾기: 일의 절대적인 양은 줄어들 것이지만(예: 1천 명 → 500명), 여러 가지 일이 분화될 것이므로, 현재 일에서 빈틈이 있는 곳을 찾아 빠르게 메우는 위치로 가야 한다. 

로봇 수리공의 예: 로봇이 고장 나면 고치는 사람이 살아남을 것이라 생각할 수 있지만, 결국 그 로봇조차도 로봇이 고치게 될 것이므로, 로봇들을 관리하는 시스템을 하는 사람이 빨리 돈을 벌게 될 것이다. 



2.5. 고민보다 실행과 인간적 감각의 재조명
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고민보다 고(Go): 생각을 하는 것보다 빨리 움직여야 한다. 

로봇 공학계의 조언: 로봇 공학자들은 오히려 인문학을 하거나 공학자가 아닌 분들이 로봇 분야에 빨리 뛰어들어야 한다고 말한다. 

콘텐츠 제작의 디테일: AI가 카메라를 달고 스스로 찍을 수 있더라도, 콘텐츠를 보는 사람은 결국 사람이므로 디테일의 차이가 크게 난다. 

클릭을 부르는 감각: AI가 기사 제목 요약이나 80점짜리 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있지만, 우리의 클릭을 부르는 기사의 제목이나 인터뷰 콘텐츠의 디테일(마이크 볼륨, 각도, 편집 방식 등)을 90점, 95점으로 높이는 감각은 사람이 선택하게 한다. 

집착과 직관: 감도가 높고 감각이 있으며 직관을 키울 수 있는 사람들은 AI 덕분에 기본적인 것을 AI에게 맡기고 고민만 하면 되므로 오히려 좋아할 것이다. 

인간 수의 감소: 다만, 사람들의 일자리는 절대적으로 줄어들 것이므로 모든 일자리가 유지될지는 불확실하다. 



2.6. AI 발전 속도와 학습의 중요성
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빠른 발전 속도: AI 발전 속도가 너무 빨라 김 소장조차 매일 보는데도 따라가기 힘들 정도이며, 스마트폰 초기 앱이 쏟아져 나왔다가 지금은 몇 개만 쓰는 현상과 비슷하다. 

기업들의 경쟁: AI 회사들은 사람들의 경험치를 빨리 확보하여 자신들의 서비스만 쓰게 만들기 위해 심할 정도의 속도 경쟁을 하고 있다. 

AI를 잘 활용하기 위한 능력:

써본 만큼 보인다: 아무리 강의를 들어도 직접 ChatGPT를 깔아보고 대화하며 느끼는 것이 가장 중요하다. 

정답이 아닌 대답: AI는 정답을 주는 애가 아니라 대답을 해 주는 애이다. 

80점/90점 결과물 개선: AI는 100점짜리가 아닌 80점이나 90점짜리를 주므로, 계속 대화하고 시도하며 고쳐나가는 능력이 AI를 잘 쓸 수 있는 능력이다. 

결론: AI를 놓치면 뒤처질 수 있다는 경각심을 가지며, 2편에서 더 자세한 이야기를 나눌 예정이다. 

https://www.youtube.com/watch?v=xlW_7EcSvOE