[현장] AI가 답을 주는 시대, 인간의 역할은 문제를 정의하는 것
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요즘 생성형 인공지능(AI)은 질문을 입력하면 문장과 이미지, 분석 결과와 프로그램 코드를 빠르게 내놓는다.
"AI 자체가 좋고 나쁜 게 아니라 중요한 건 내가 주인이 돼서 사용할 수 있느냐입니다. AI를 잘 쓰는 사람은 무슨 답이 나오든 그냥 받아들이는 게 아니라 '나는 내 가설이 있고 내가 답하고자 하는 것이 있으니 이것도 알려줘, 저것도 확인해줘' 하면서 AI를 계속 쪼아요. 자기 데이터와 자기 스타일로 사용하면 엄청난 확장이 될 수 있습니다. 그런데 '이거 작곡해줘, 이거 써줘, 답을 찾아줘'라고 하는 게 습관이 되면 AI를 사용할수록 창의성과 비판적 사고, 인지 능력과 기억력, 공감 능력이 떨어질 수 있습니다. 내가 내 마음의 주인이 돼서 AI를 사용하고, 다른 생각을 가진 인간과 협업하는 능력을 함께 길러야 합니다."
"중요한 능력 가운데 하나는 문제 정의 스킬이에요. 문제 자체를 새로 정의해서 남이 생각하지 않았던 형태로 답을 내는 능력입니다. 또 하나는 내러티브 창조 스킬입니다. 데이터와 시나리오, 수많은 예측을 만드는 것은 AI가 굉장히 잘합니다. 그런데 그중 무엇이 우리에게 의미가 있고 어떤 내러티브가 사회에 필요한지를 만드는 사람이 있어야 합니다. 미래 세대의 청년에게는 문제를 정의하는 능력과 내러티브를 만드는 능력이 중요합니다."
답의 생산을 AI가 맡는 시대일수록 인간의 경쟁력은 문제를 정의하고 방향을 선택하는 능력에서 시작된다고 할 수 있다.
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‘2026 대한민국 AI혁신인재 커넥트’…기술의 이름보다 등장 배경, 산업 맥락 읽어야
사고까지 AI에 외주화해선 안 돼…질문·판단의 주도권 지키는 태도 필요
사라질 직업 예측보다 자신이 풀 문제 정하고 전문성 쌓아야
요즘 생성형 인공지능(AI)은 질문을 입력하면 문장과 이미지, 분석 결과와 프로그램 코드를 빠르게 내놓는다. 과거에는 정보를 찾고 답을 만드는 능력이 경쟁력이었다면, 이제는 무엇을 질문하고 어떤 문제를 해결할지 결정하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. AI가 답을 생산하는 속도가 빨라질수록 인간에게 남는 역할은 답을 기억하는 일이 아니라 문제를 발견하고, 결과의 의미를 판단하며, 기술이 향할 방향을 선택하는 일이 아닐까?
이 교수는 이날 AI가 특정 전문가나 산업에 한정된 기술이 아니라 일과 소통, 삶의 방식 전반을 바꾸고 있다며 기술 발전 자체보다 사회와 산업, 인간의 역할이 어떻게 달라질지를 대담의 중심에 놓았다.
세 패널의 출발점은 달랐다. 최 교수는 인류가 선택한 기술이 문명과 산업을 어떻게 바꾸는지 살폈고, 장 대표는 AI를 사용하는 인간의 뇌가 어떤 영향을 받는지 물었다. 오 수석은 기술이 기업의 제품과 업무 흐름으로 들어오는 과정을 짚었다. 그러나 AI가 더 많은 답을 내놓는 시대일수록 인간이 문제와 목표를 먼저 정의해야 한다는 점에서는 세 사람의 목소리가 교차했다.
최 교수는 성균관대 지역혁신중심대학지원체계사업단(RISE) 단장을 맡고 있으며 성균관대 부총장과 산학협력단장을 지냈다. 주요 저서로 ‘최재붕의 글로벌 AI 트렌드’와 ‘AI 사피엔스: 전혀 다른 세상의 인류’가 있다. 스마트폰을 신체의 일부처럼 사용하는 인류를 ‘포노 사피엔스’로 설명한 데 이어 AI를 생활과 생존의 기반으로 받아들이는 인류의 변화를 추적하고 있다.
이날 최 교수는 기술이 인류의 미래를 일방적으로 결정하는 것이 아니라 사람들이 특정 기술을 선택하고 생활 속에 받아들이는 과정에서 문명이 바뀐다고 설명했다. 2007년 등장한 스마트폰이 인류의 선택을 받은 뒤 생활양식과 산업 구조를 바꿨듯 AI 역시 되돌리기 어려운 문명 전환의 단계에 들어섰다는 것이다.
한편 오 수석은 기술의 성숙도를 판단할 수 있는 구체적인 증거로 제품과 사용성을 제시했다. 기술적으로 주목받는 것과 사람들이 실제로 사용할 수 있는 수준에 도달하는 것은 다르다는 설명이다.
오 수석은 한글과컴퓨터 최고기술책임자(CTO)와 KB국민은행 금융AI센터장을 지냈으며, 현재 AWS에서 기업의 클라우드·AI 도입을 지원하고 있다. 주요 저서로 ‘2025 AI 대전환: 주도권을 선점하라’와 ‘AI 시대의 부의 지도’가 있다. 기술의 이름과 유행보다 기술이 등장한 배경과 산업적으로 성숙하는 과정, 실제 사용성을 읽어야 한다는 관점을 제시해 왔다.
그런 관점에서 오 수석의 이야기는 과거 음성인식 기술를 활용한 제품화 사례인 ‘AI 스피커’로 이어졌다. 당시 함께 주목받았던 챗봇 역시 많은 기관과 기업이 도입했지만 이용자에게 충분한 효용을 제공하지 못했다. 오 수석은 기술이 화제가 됐다는 사실만으로 산업적 성숙을 판단해서는 안 된다는 취지로 말을 이어갔다.
이어 장 대표는 뇌가 세상을 학습하는 방식이 예측과 오류 수정의 반복에 가깝다고 설명했다. 새로운 제품이나 현상을 보면서 자기 가설을 던지는 사람은 예상이 맞거나 틀릴 때마다 뇌 안의 모델을 바꿀 수 있다. 반면 자신의 관점 없이 유행과 다른 사람의 평가만 따라가면 같은 정보를 접하더라도 학습이 일어나기 어렵다는 것이다.
앞서 장 대표는 ‘AI는 세상을 어떻게 바꾸는가’와 ‘뇌는 춤추고 싶다’를 집필했다. 이날 북콘서트에서는 AI가 인간의 뇌에 미치는 영향을 다룬 새 책을 집필 중이라고 밝혔다. 그런 장 대표의 이야기는 그런 집필 방향의 연장선에 있었다.
“변화를 보는 사람의 뇌가 있고, 똑같은 변화를 보여줘도 못 보는 사람의 뇌가 있어요. 그 차이 가운데 하나가 호기심입니다. 스스로 ‘뭐가 있지?’ 하고 탐색한 사람은 새로운 변화를 보지만, 궁금한 것이 없는 사람은 변화가 눈앞에 있고 누가 떠먹여줘도 보지 못합니다. 또 변화를 보는 사람은 자기 가설이 있어요. ‘이렇게 될 건가, 이 제품이 뜰 건가’라는 가설을 던지고 보니까 ‘내 생각과 다르게 가네’라는 업데이트를 할 수 있는 겁니다. 스스로의 예측과 가설이 없는 사람은 똑같은 것을 보더라도 변화를 인지하기 어렵습니다.”
결국 AI 시대의 문제 정의는 프롬프트를 입력하는 순간보다 앞에서 시작된다고 할 수 있다. 세 패널의 말을 종합해보면 어떤 기술이 유행하는지를 좇기 전에 왜 지금 등장했는지, 무엇을 가능하게 했는지, 아직 풀지 못한 문제는 무엇인지 살펴야 한다. 자신의 가설이 있어야 기술의 변화가 단순한 정보에 머물지 않고 학습과 기회로 연결될 수 있다는 것이다.
AI에 답을 맡기되, 생각까지 맡기지는 마라
AI는 사용자의 능력을 확장할 수 있지만 반대로 인간이 스스로 생각하고 배우려는 동기를 약화할 수도 있다. 세 패널은 AI의 효용과 위험이 기술 자체보다 인간이 어떤 태도로 사용하느냐에 따라 달라진다고 봤다. 먼저 장 대표는 AI를 사용하는 과정에서 가장 중요한 조건으로 사고의 주도권을 제시했다.
“AI 자체가 좋고 나쁜 게 아니라 중요한 건 내가 주인이 돼서 사용할 수 있느냐입니다. AI를 잘 쓰는 사람은 무슨 답이 나오든 그냥 받아들이는 게 아니라 ‘나는 내 가설이 있고 내가 답하고자 하는 것이 있으니 이것도 알려줘, 저것도 확인해줘’ 하면서 AI를 계속 쪼아요. 자기 데이터와 자기 스타일로 사용하면 엄청난 확장이 될 수 있습니다. 그런데 ‘이거 작곡해줘, 이거 써줘, 답을 찾아줘’라고 하는 게 습관이 되면 AI를 사용할수록 창의성과 비판적 사고, 인지 능력과 기억력, 공감 능력이 떨어질 수 있습니다. 내가 내 마음의 주인이 돼서 AI를 사용하고, 다른 생각을 가진 인간과 협업하는 능력을 함께 길러야 합니다.”
“지금 제일 무서운 게 뭐냐면 AI는 질문을 잘해야 좋은 답변이 나온다고 하잖아요. 프롬프트를 잘 넣어야 한다고 하는데, 사실 아무리 개떡 같은 질문을 넣어도 최소한 이상의 답은 다 나옵니다. 이게 무슨 얘기냐면 대화의 턴이 없어지는 거예요. 나는 하나를 물어봤는데 이 친구는 거의 구구절절 다 얘기해줍니다. 하나 물었는데 다 알려주면 그 사이에 비판적 사고가 들어갈 자리가 없어집니다. 그렇게 되면 결국 문제의식이 없어지는 겁니다.”
기업에서도 비슷한 문제가 나타난다. AI를 도입할 때 모델의 성능과 기능을 먼저 살피기 쉽지만 실제 성과를 결정하는 것은 기업이 해결하려는 문제와 업무 구조다. 어떤 과정을 AI에 맡기고 어떤 판단은 직원이 담당할지 정하지 않으면 기술을 추가해도 일하는 방식은 달라지지 않는다.
이와 관련, 오 수석은 기업들이 AI를 단순한 소프트웨어 도구로 보는 단계를 지나 업무 흐름 전체에서 사람과 AI의 역할을 다시 나누고 있다고 설명했다. 이는 모델을 선택하는 기술 부서만의 문제가 아니라 업무의 본질과 현장의 흐름을 이해하는 구성원이 함께 역할을 재설계해야 하는 과제다.
AI를 적극적으로 활용해야 한다는 최 교수 역시 인간의 판단과 고유한 능력을 함께 키워야 한다는 전제를 강조했다. 스마트폰 없이 살아가기 어려워졌듯 AI를 외면한 사람은 생산성과 경쟁력에서 뒤처질 수 있다. 그러나 AI와 친해지는 목적은 인간의 사고를 대신하게 하는 것이 아니라 인간이 하고 싶은 일을 더 넓게 실행하기 위한 것이어야 한다.
“AI 없이 사는 것도 스마트폰 없이 사는 것처럼 생존 가능성이 떨어지는 일이 될 것 같다고 생각했습니다. 그래서 학생들이 AI를 빨리 익히고 미래 사회를 준비해야 한다는 마음으로 ‘AI 사피엔스’를 썼습니다. 그런데 빠르게 진행되는 혁명에 적응하려면 AI하고 친하게 지내고 잘 활용하는 것만으로 끝나서는 안 됩니다. 그 가운데 인간으로서의 존엄성과 인간만의 특출한 능력을 만들어야 합니다.”
또한 최 교수는 AI가 코딩과 지식 업무의 일부를 보완할 수 있다는 전제에서, 비슷한 기술 역량을 갖춘 사람들 사이에서는 협업과 공감, 관계를 형성하는 능력이 더욱 중요한 기준이 될 수 있다고 봤다.
다만 AI가 모든 사람의 역량을 고르게 높이는 것은 아니다. 장 대표는 기존 전문성과 고유한 데이터가 있는 사람에게 AI는 능력을 확장하는 도구가 되지만, 자신의 판단과 지식 기반 없이 의존하면 오히려 사고 능력의 저하와 격차 확대를 가져올 수 있다고 지적했다. 그러면서 장 대표가 언급한 것은 다름 아닌 ‘인간다움’ 즉 ‘배려’와 ‘관계 맺음’이다.
“AI로 역량을 키우다 보면 훌륭한 박사나 현장에서 열심히 일한 사람이나 코딩하고 무언가 만드는 능력이 비슷해질 수 있다는 거예요. 그러면 능력이 비슷할 때 누구와 일하고 싶겠습니까. 결국 인간성 좋은 사람입니다. 말도 잘해주고 표정과 말투도 좋고, 사람들과 관계를 맺은 경험이 많고 배려심이 있는 사람들이 프로젝트를 더 많이 하게 됩니다. 그런 경험을 통해 생각의 범위가 넓어지고 더 역량 있는 인재가 될 수밖에 없다는 데 저는 100% 공감합니다.”
결국 AI를 잘 사용한다는 것은 기능을 많이 알거나 답을 빠르게 얻는다는 의미가 아니다. 사용자가 문제와 목표를 먼저 세우고 AI의 답에 반론을 제기하며, 현실의 결과와 비교해 다시 수정하는 과정이 필요하다. AI에 답을 맡길 수는 있지만 질문과 판단, 책임까지 넘겨서는 혁신도 학습도 일어나기 어렵다는 것이 이날 패널들의 의견이다.
AI 시대의 관심 중 하나는 어떤 직업이 사라지고 무엇이 새로 생길 것인지다. 하지만 이러한 물음을 마주한 세 패널은 미래 직업의 목록을 맞히는 것보다 산업의 경계가 어떻게 바뀌고 있는지를 살펴야 한다고 조언했다.
먼저 최 교수는 자동차 기업이 피지컬 AI와 로봇 기업으로 확장되고, 중공업과 우주산업이 데이터 인프라와 연결되는 등 기존 산업 분류만으로 기업과 직무를 설명하기 어려워지고 있다고 말했다. 인터넷이 등장하기 전과 후의 직업과 일하는 방식이 달라졌듯 AI도 산업 생태계를 다시 정의할 것이라는 전망이다.
“인터넷이 없었을 때의 직업은 지금의 직업과 너무 다르고 일하는 방식도 달랐습니다. 빅테크 기업들이 새로운 네트워크와 일하는 방식을 만들면서 모든 것을 바꿨단 말이죠. AI도 반드시 그렇게 될 겁니다. 자동차 회사도 피지컬 AI와 로봇을 바탕으로 새로운 모빌리티 서비스를 디자인해야 하고, 화장품 기업도 전 세계 팬덤 경제를 AI로 분석해 새로운 비즈니스를 만들어야 합니다. 지금까지 가르친 이론은 여전히 중요하지만 그 이론 위에 새로운 세계가 펼쳐진다는 것을 가정하고 탐색하도록 진로를 지도해야 합니다. 혁신인재는 AI를 기반으로 다양한 변화를 이끌어갈 사람이라고 생각합니다.”
한편 산업의 경계가 허물어질수록 주어진 문제를 빠르게 푸는 능력보다 문제 자체를 다른 방식으로 설정하는 능력이 중요해진다. AI는 많은 데이터를 분석하고 다양한 시나리오와 예측을 생성할 수 있다. 인간은 그 결과 가운데 무엇이 사회와 사람에게 의미가 있는지 판단하고, 사람들이 움직일 수 있는 방향과 이야기로 연결해야 한다.
“중요한 능력 가운데 하나는 문제 정의 스킬이에요. 문제 자체를 새로 정의해서 남이 생각하지 않았던 형태로 답을 내는 능력입니다. 또 하나는 내러티브 창조 스킬입니다. 데이터와 시나리오, 수많은 예측을 만드는 것은 AI가 굉장히 잘합니다. 그런데 그중 무엇이 우리에게 의미가 있고 어떤 내러티브가 사회에 필요한지를 만드는 사람이 있어야 합니다. 미래 세대의 청년에게는 문제를 정의하는 능력과 내러티브를 만드는 능력이 중요합니다.”
이처럼 문제를 새롭게 정의하려면 한 분야를 깊게 이해하는 전문성이 필요하다. 표면적인 지식만으로는 기존 방식의 한계와 현장에서 해결되지 않은 문제를 발견하기 어렵다. 동시에 자신의 전공 밖에 있는 산업과 사람을 이해할 수 있는 넓이도 갖춰야 기술을 실제 수요와 연결할 수 있다.
오 수석은 이를 T자형 인재에 비유했다. 세로축은 특정 분야를 끝까지 파고든 전문성이고, 가로축은 산업과 사용자, 다른 분야에 대한 관심이다. 기술만 깊이 파거나 여러 분야를 얕게 아는 것만으로는 AI 시대의 차별성을 만들기 어렵다는 설명이다.
“내가 끝까지 끌고 가야 할 것은 깊이 파야 합니다. 그 분야에서 최고 전문가가 돼야 하고, 지구의 핵까지 내려갈 만큼 깊이 들어가 뼈아픈 실패도 겪어봐야 합니다. ‘나는 여기까지 해봤다’고 할 수 있는 깊이가 반드시 있어야 해요. 다만 그 깊이만 있으면 AI와 차별화될 것이 없습니다. 다른 한쪽으로는 제조나 로보틱스, 금융처럼 자신이 관심 있는 산업을 넓게 알아야 합니다. 기술만 가지고는 길게 갈 수 없고, 산업만 얕게 알아서도 안 됩니다.”
이 외에도 전문성의 방향을 정할 때는 특정 직함보다 자신이 지속해서 해결하고 싶은 문제를 먼저 살펴볼 필요가 있다. 이와 관련해 장 대표는 직업을 ‘직’과 ‘업’으로 나누며 말을 이어갔다. ‘직’은 의사·개발자·연구원처럼 현재 맡은 역할이지만, ‘업’은 사람을 건강하게 만들거나 이동을 편리하게 하는 것처럼 경력 전체를 관통하는 목적이라는 것이다.
이에 오 수석은 AI가 직업 전체를 한 번에 없애기보다 업무 흐름 속 개별 과업을 맡을 가능성이 크다고 부연했다. 회계사의 업무가 계산과 회계 처리만으로 구성되지 않고 고객을 만나 관계를 만들며 상황에 맞게 판단하는 일을 포함하듯 하나의 직업명만으로 대체 여부를 판단할 수 없다는 것이다.
“직업이 없어진다기보다는 AI는 태스크를 가져갈 겁니다. 우리 워크플로 안에 있는 과업을 가져가는 거죠. 회계사의 업무가 전부 회계만은 아니고 고객을 만나는 일도 있습니다. 직업은 그렇게 단순하지 않아요. 내가 하고 싶은 업을 정해놓고 그 주변을 계속 돌다 보면 어느 순간 그 분야의 전문가가 돼 있을 겁니다. 직과 업을 구분하고 내가 하고 싶은 것을 찾는 것이 중요합니다.”
이날 북콘서트 말미에 세 패널이 제시한 실행 방법은 거창하지 않았다. 최 교수는 운동을 하듯 매일 일정한 시간을 정해 AI를 사용하고 자신의 꿈과 업무에 접목하라고 제안했다. 장 대표는 고민만 하지 말고 이메일이나 사진 정리처럼 당장 해결하고 싶은 작은 문제부터 AI로 직접 풀어보라고 했다. 오 수석은 주변 사람이 1~2년 먼저 성공했다는 조급함에 빠지기보다 크고 작은 경험의 기회가 주어질 때 폭넓게 받아들이며, 그 과정에서 자신이 무엇을 좋아하고 잘하는지 알아가야 한다고 조언했다.
종합하자면, AI 시대의 준비는 자신이 오래 해결하고 싶은 문제를 정하고, 그 문제를 이해할 전문성을 쌓으며, AI를 활용해 현실에서 가설을 검증하는 과정이라 할 수 있다. 세 패널이 공히 이야기한 바와 같이 AI는 인간보다 빠르게 수많은 답과 실행 방안을 내놓을 수 있다. 그러나 무엇을 풀 가치가 있는 문제로 삼을지, 그 결과를 사회에 어떻게 적용할지, 최종적인 판단과 책임을 누가 질지는 여전히 인간의 몫이다. 답의 생산을 AI가 맡는 시대일수록 인간의 경쟁력은 문제를 정의하고 방향을 선택하는 능력에서 시작된다고 할 수 있다.
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