Vol.04 [공존] 듀얼 브레인
DUAL BRAIN ㅣ CO-INTELLIGENCE

Hansoledit Series 02 · AI & Organization

📅 11월 2일(월)

이선 몰릭 지음 · 신동숙 옮김 · [확인 필요: 출판사(연도)]
저자: 와튼스쿨 교수, 기술혁신 연구자

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4명 중 3명은 이미, AI와 일하고 있습니다

마이크로소프트와 링크드인은 2024년 업무 동향 보고서에서 31개국 직장인 3만 1,000명을 조사했습니다.
지식 근로자의 75%가 이미 업무에 생성형 AI를 쓰고 있었고, 이 가운데 46%는 쓰기 시작한 지 6개월이 되지 않았습니다.

주목할 부분은 따로 있습니다.
사용자의 78%는 회사의 공식 도입보다 먼저 개인적으로 AI 도구를 쓰고 있었고, 52%는 중요한 업무에 AI를 썼다는 사실을 알리기를 꺼렸습니다.

개인의 활용이 조직의 준비를 앞서는 것은 전 세계 공통의 과도기 모습입니다.
그만큼 이 도구가 실제로 도움이 된다는 뜻이기도 합니다.

이제 질문은 '쓸 것인가'에서 '먼저 시작된 개인의 경험을 어떻게 조직의 역량으로 연결할 것인가'로 옮겨 갔습니다.

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MBA 시험을 통과한 AI, 두 가지 다른 선택

2023년 1월, 와튼스쿨의 크리스티안 터비시 교수가 챗GPT에게 MBA 기말시험을 풀게 하자 B에서 B- 수준이 나왔습니다.
AI가 경영대학원 핵심 과목의 시험을 통과한 것입니다.

같은 달 뉴욕시 교육청은 학교에서 챗GPT를 막았지만,
4개월 뒤인 5월 그 조치가 생성형 AI의 잠재력을 놓친 반사적 두려움이었다며 차단을 철회했습니다.
금지가 답이 될 수 없다는 결론에 이르는 데 한 학기면 충분했습니다.

같은 와튼스쿨에는 처음부터 수업에서 AI 사용을 필수로 정한 교수가 있었습니다.
그가 이 책의 저자, 이선 몰릭입니다. 그의 질문은 하나, '막을 수 없다면 어떻게 함께 일할 것인가'입니다.

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혼자가 아니라, 함께 일하는 '공동지능'입니다

그 답을 담은 책이『듀얼 브레인』입니다. 저자는 챗GPT를 처음 깊이 써 본 뒤 사흘 밤을 지새웠다고 말합니다.
인재 십여 명이 5년간 수천 시간을 들여 만든 학습 시뮬레이션의 약 80% 수준을, 몇 줄의 프롬프트가 순식간에 해냈기 때문입니다.

저자는 AI를 증기기관이나 인터넷 같은 범용기술로 봅니다.
초기 연구에서 AI는 코딩부터 마케팅까지 여러 업무의 생산성을 20~80% 높였는데, 산업혁명기 증기력이 높인 생산성은 18~22%였습니다.

그래서 이 책은 AI를 막을지 말지를 묻지 않습니다.
사람과 AI가 각자의 강점을 합쳐 함께 생각하고 일하는 '공동지능'을 어떻게 만들지, 곧 AI와 '공존'하는 법을 묻습니다.

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Ⅰ. 낯선 지성의 등장 — 이것은 검색이 아니라, 생성입니다

먼저 이 낯선 지성이 무엇인지부터 살펴봅니다. 챗GPT 같은 대규모 언어 모델은 다음에 올 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다.
답은 질문을 받을 때마다 새로 만들어지고, 약간의 무작위성이 더해져 같은 질문에도 매번 조금씩 달라집니다.

이 단순한 원리가 방대한 학습과 만나면 결과가 달라집니다. 최초의 챗GPT에는 단어를 잇는 가중치가 1,750억 개 있었고,
모두 AI가 학습으로 얻은 값입니다. 학습 규모가 커지자 가르친 적 없는 능력이 나타나는 '창발'도 확인됐습니다.
만든 사람조차 그 안을 다 설명하지 못하는 이 낯선 존재를, 저자는 '외계 지성'이라 부릅니다.
AI는 기억을 꺼내는 대신 패턴으로 답을 만들기에 유용하고, 같은 이유로 그럴듯한 오류를 냅니다.

▪ AI는 학습한 데이터를, 그대로 반영합니다

이 지성은 만든 사람의 뜻대로만 움직이지 않습니다. AI를 사람의 가치와 목표에 맞추는 일을 '정렬'이라 합니다.
저자는 인류 멸종 같은 먼 위험도 인정하지만, 종말론에 매달리면 우리가 지닌 주체적인 힘과 책임을 놓친다며 눈앞의 문제에 집중하자고 말합니다.
2023년 한 연구에서 이미지 생성 AI에 판사를 보여 달라고 하자 결과의 97%가 남성이었지만, 실제 미국 판사의 34%는 여성입니다.

기업들이 이를 고치려 개입하지만, 그 과정에서 평가자와 기업의 관점이 다시 더해집니다.

AI의 답이 늘 중립적이라고 가정하기 어렵기에, 답의 근거와 치우침을 점검하는 일이 안전한 활용의 출발점입니다.

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Ⅱ. 함께 일하는 원칙 — AI의 능력에는, 보이지 않는 경계가 있습니다

이 불완전한 지성과 함께 일하려면 먼저 그 능력의 경계를 알아야 합니다.
저자와 동료 연구자들은 이를 '들쭉날쭉한 경계'라고 부릅니다. 잘하는 일과 못하는 일이 고르지 않게 섞여 있는데, 그 경계가 미리 보이지 않습니다.

비슷한 난도로 보이는 일도 경계의 안과 밖에 따로 놓입니다.
AI는 정형시 소네트는 능숙하게 짓지만, 정확히 50단어로 된 시는 잘 만들지 못합니다. 세상을 단어 대신 토큰이라는 단위로 이해하기 때문입니다.
아이디어는 잘 내면서 기초 수학은 틀리기도 합니다. 결국 경계는 사용을 통해서만 확인됩니다.
저자는 자기 업무에서 AI의 경계를 가장 잘 아는 사람이 그 분야 최고의 AI 활용 전문가가 된다고 말합니다.
어떤 일을 맡길 수 있는지는 직접 써 본 사람만 압니다.

■ 이 책의 중심에는, 네 가지 원칙이 있습니다

이 경계를 전제로, 저자는 네 가지 원칙을 제시합니다.

01  항상 AI를 테이블로 초대하라
법적·윤리적 문제가 없다면 모든 일에 AI를 써 보며 내 업무의 경계를 확인합니다.

02  인간이 과정에 계속 개입하라
AI는 사실과 거짓을 가리지 못한 채 답을 만들기도 하므로, 검증과 최종 책임은 사람이 맡습니다.

03  사람처럼 대하되, 어떤 사람인지 알려 주라
역할과 맥락을 구체적으로 지시할수록 답의 품질이 달라집니다.

04  지금의 AI를, 앞으로 쓸 것 중 가장 뒤떨어진 AI로 가정하라
같은 프롬프트로 1년 뒤 만든 수달 사진이 크게 나아졌듯, 오늘의 한계로 내일을 판단하지 않습니다.

이 네 가지는 책 전체를 관통하는 활용 지침이자, 조직이 AI 활용 기준을 세울 때 그대로 참고할 수 있는 원칙입니다.

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Ⅲ. AI의 다섯 가지 얼굴 — 사람이 아닌데도, 사람처럼 행동합니다

저자는 이 원칙을 바탕으로 사람, 창작가, 동료, 교사, 코치라는 AI의 다섯 얼굴을 보여 줍니다.
1966년 MIT의 일라이자(ELIZA)*는 사용자의 말을 되묻기만 했지만, 사람들은 그 앞에서 비밀을 털어놓았습니다. 기계에 감정을 투영하는 성향은 그만큼 강하고, 때로는 위험이 됩니다.

세상을 떠난 친구의 문자로 만든 대화 서비스 레플리카에는 수백만 명이 가입했고, 일부 기능이 사라지자 사용자들이 크게 반발했습니다.
저자는 AI에게 지각이 있는지보다, 우리가 있다고 믿게 된다는 사실이 더 중요하다고 봅니다.

*일라이자(ELIZA)는 1966년 미국 MIT의 조셉 와이젠바움 교수가 개발한 세계 최초의 대화형 챗봇(AI)입니다

■ 오류를 만드는 그 원리가, 아이디어도 만듭니다

2023년 미국의 한 변호사는 챗GPT가 지어낸 가짜 판례를 그대로 법원에 냈다가 벌금을 물었습니다. AI가 모르는 내용을 그럴듯한 거짓으로 채우는 '환각'입니다.

그런데 환각을 낳는 무작위성은 멀리 떨어진 개념을 잇는 창의성의 원천이기도 합니다. 와튼스쿨 신제품 아이디어 대회에서는 상위 40개 가운데 35개가 AI의 것이었습니다.
아이디어와 초안에는 적극 쓰되, 사실이 중요한 결과물은 출처를 확인한 뒤에 써야 합니다.

■ AI의 경계 안에서만큼은 성과가 올라갑니다

저자가 참여한 보스턴컨설팅그룹 실험에서 GPT-4를 쓴 컨설턴트들은 과제를 더 빨리, 더 잘 해냈고, 상위권과 하위권의 성과 차이도 22%에서 4%로 줄었습니다.
그러나 경계 밖 과제에서는 AI를 쓴 집단의 정답률이 60~70%로, 쓰지 않은 집단의 84%보다 낮았습니다.

AI를 그대로 따르다 판단을 멈추는 이 현상을 연구진은 '운전석에서 잠들기'라 불렀습니다.
조직에 필요한 것은 사용 제한보다, 어떤 일을 AI에 맡기고 어떤 일을 사람이 맡을지 가르는 기준입니다.

■ AI는 교사가 되고, 코치가 됩니다

1984년 벤저민 블룸은 일대일 수업을 받은 학생이 일반 교실의 상위 약 2%에 이른다고 보고했지만, 비용이 문제였습니다.
AI가 주목받는 이유입니다. AI는 교사와 교실을 대신하지 못하지만, 학습 설계를 다시 짜게 만듭니다.

로봇 수술은 조종석이 하나뿐이라 수련의가 지켜보기만 하듯, AI가 기본 업무를 맡으면 전문가를 기르는 과정이 끊길 수 있습니다.
저자는 AI가 곧바로 피드백을 주는 코치가 될 수 있다고 말합니다. 그럴수록 결과를 평가하고 책임질 사람을 기르는 일은 더 중요해집니다.

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Ⅳ. 네 가지 미래, 그리고 선택 — 미래는 하나가 아니라, 네 가지입니다

이 모든 변화가 어디로 향할지에 대해 저자는 네 가지 시나리오를 제시합니다.

01  정체: 발전이 멈춰도 가짜 정보의 확산과 믿고 싶은 것만 믿게 되는 정보 버블은 이미 피할 수 없습니다.

02  느린 성장: 발전이 둔화하면 사회가 적응할 시간을 벌고, 변화는 일부 영역부터 차례로 진행됩니다.

03  기하급수적 성장: 성능이 크게 도약하면 노동 시간이 줄어들고, 일의 의미를 다시 묻게 됩니다.

04  기계 신: 인간보다 뛰어난 지능이 등장하는 경우이지만, 저자는 그 길이 있는지조차 아직 모른다고 봅니다.

저자의 결론은 분명합니다. 네 번째 미래에만 시선을 두면, 인간이 통제하는 두 번째와 세 번째 미래를 설계할 힘을 잃습니다.

■ 변화의 의미는, 쓰는 사람이 만듭니다
어느 미래든 선택의 몫은 우리에게 남아 있습니다. 저자는 톨킨이 이야기 속 갑작스러운 좋은 반전을 가리킨 말, '좋은 파국'을 빌려 옵니다.
AI를 올바르게 쓰면 지루하던 일이 의미 있는 일이 되고, 뒤처졌던 학생이 새 길을 찾는 작은 반전을 만들 수 있다는 것입니다.

범용기술은 쓰는 방식을 소수가 정하지 않습니다. 조직의 많은 구성원이 그 의미를 함께 만들며, 결정을 미루면 다른 누군가가 대신 결정합니다.

책의 끝에서 저자는 AI를 우리의 최선과 최악을 비추는 거울에 빗대며, 무엇을 비출지는 우리가 정한다고 말합니다.

그리고 적어도 지금, 인간은 결코 쓸모없는 존재가 아니라고 덧붙입니다.

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AI 시대, 우리에게 던지는 세 가지 물음

이 책의 시선을 빌려, 교육을 업으로 삼은 우리가 스스로 던질 물음을 정리합니다.

1. 우리는 AI의 경계를 직접 실험하고 있는가
각자의 업무에 AI를 써 보며 맡길 수 있는 일과 없는 일을 확인하고 있는가. 그렇게 쌓인 경험이 우리 일에 맞는 AI 활용 기준이 됩니다.

2. 결과를 확인하는 절차가 있는가
AI의 결과물을 사람이 확인하고 책임지는 단계가 업무 안에 들어 있는가. 가장 큰 위험은 확인 없이 그대로 쓰는 일이며, 아이와 학부모에게 닿는 결과물이라면 더욱 그렇습니다.

3. 개인의 활용 경험을 조직의 자산으로 모으고 있는가
각자 익힌 활용법을 드러내고 함께 나누는 자리가 있는가. 활용 사례를 나눌 때 개인의 경험은 조직 전체의 역량이 됩니다.

결국 공동지능은 도구보다 일하는 방식의 문제입니다.

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이 책이 남긴 한 문장

막을 수 없는 지능이라면, 함께 일하는 쪽이 먼저 앞서갑니다.
그러므로 우리가 던질 질문은 분명합니다.

"우리는 AI와 얼마나 잘 함께 일하고 있는가."

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다음 호 예고

Vol.05 [선택] 『새로운 질서』 · 11월 16일(월)

『듀얼 브레인』이 AI와 '어떻게 함께 일할 것인가'를 보여 주었다면, 다음 호는 'AI가 기존 질서를 어떻게 바꾸는가'로 한 걸음 더 들어갑니다.
헨리 키신저와 에릭 슈밋, 크레이그 먼디의 『새로운 질서』는 AI가 국가와 권력, 국제 질서를 어떻게 다시 짜는지 살핍니다.
그리고 인류가 무엇을 선택해야 하는지 묻습니다.
개인과 조직의 일에서 시작한 이야기가 문명의 방향이라는 가장 큰 질문으로 이어집니다.

※ 본 콘텐츠는 아래 도서의 핵심 개념을 한솔교육 구성원의 학습 목적으로 정리·해석한 자료이며, 본문 인용 및 상세 내용은 원서를 참고하시기 바랍니다.

• 도서명: 『듀얼 브레인 』— AI 시대의 실용적 생존 가이드
• 원 제:  Co-Intelligence: Living and Working with AI
• 저 자: 이선 몰릭  
• 번 역: 신동숙
• 출판사: 상상스퀘어 · 2025