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글쓴이 : 해준송효
날짜 : 25-08-09
조회 : 22
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■ 방송 : YTN 라디오 FM 94.5 (20:20~21:00)
■ 날짜 : 2025년 7월 20일 (일요일)
■ 진행 : 김영민 아나운서
■ 대담 : 세컨드브레인 연구소 이임복 대표
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기 바랍니다.
[내용 인용 시 YTN라디오 <이성규의 행복한 쉼표, 잠시만요> 인터뷰 내용임을 밝혀주시기 바랍니다.]
◆ 김영민 아나운서(이하 김영민) : 2013년도에 개봉한 영화 보셨어요? 사람과 인공지능 AI가 사랑에 빠지는 이야기였죠. 저도 봤는데요. AI와 대화를 농산물투자
하고, AI가 추천해 주는 음악을 듣는 일. 사실 그때만 해도 그냥 영화 속의 상상이라고 생각을 했었죠. 그런데 놀랍게도 그 영화의 배경이 바로 지금 2025년입니다. 그리고 실제로 그런 일들이 벌어지고 있죠. 오늘 이런 사람 또 없습니다에서는 AI와 함께 살아가는 시대 그 중심에서 변화를 가장 빠르게 읽고 전하는 분 모셨습니다. 또 최근에 신간을 내셨어요아주캐피탈 주식
. <업무 속도를 2배로 높이는 AI 업무 활용법> 의 저자 세컨드 브레인 연구소의 이인복 대표 모셨습니다. 대표님, 어서 오세요.
◇ 세컨드브레인 연구소 이임복 대표(이하 이임복) : 네. 안녕하세요.
◆ 김영민 : 네. 반갑습니다. 청취자 여러분들께 간단하게 좀 자기소개를 해 주신다면요?
◇ 이황금성게임설명
임복 : 복잡한 IT에 대한 이야기들을 굉장히 쉽고 재미있게 전하고 있습니다. 세컨드브레인 연구소 이임복입니다.
◆ 김영민 : 네. IT라고 하면.. 저 벌써 어렵고 굉장히 두렵거든요. "내가 모르는 분야의 이야기다"라는 생각이 좀 들어서 아마 그렇게 느끼시는 분들이 많으셨을 겁니다 .대표님께서는 어떻게 이 IT 분야에 계시게 됐는지가 매장판황금성
좀 궁금하기도 한데. 요즘은 이제 트렌드 전문가이자 강연가 유튜버로도 활동을 하고 계세요. 그런데 원래 전공은 또 영어영문학 이라고요. 어떻게 IT로 오시게 된 거예요?
◇ 이임복 : 우선 한 세 가지 정도 이야기해 드릴 수 있을 것 같은데. 학과하고 상관없이 IT 쪽에는 관심이 좀 많았었어요. 제가 98학번인데. 그때 당시.. 교양 과주식자금
정이 먼저 있었거든요.
◆ 김영민 : 여기서 나이가 나오네요.
◇ 이임복 : 네. 항상 컴퓨터를 제일 처음 사고나 했었던 게, 이제 PC 통신. 예전에 그래서 이제 고등학교 3학년 졸업할 때부터 이 PC 통신 쪽에 빠져 있다 보니까. 그걸 통해서 아르바이트를 구하기도 하고. 사람들한테 연결시켜 드리기도 했었어요.
◆ 김영민 : 그렇군요.
◇ 이임복 : 그리고 대학생 때부터는.. 이제 PDA라고 하죠? 작은 단말기를 쓰게 되면서 기록하는 걸 원래 좀 좋아했었습니다. 두 번째 좀 바뀌었던 계기가, 그 빌게이츠가 썼던 책 중에 <생각의 속도> 라고 하는 책이 있거든요? 그 책이 미래에 대한 책이었었고. 페이스 파콘의 <미래 속으로> 이런 걸 보다 보니까.. 앞으로 미래를 예측하거나 보는 것들이 굉장히 재밌는데 먼 미래가 아니라 지금을 잘 들여다보면은 보이는 미래들이 있겠더라고요. 마지막으로 제가 다녔던 회사가 좀 IT와 관련이 있는. 이러닝을 가르치고 네 이러닝 프로그램들을 만드는 회사였는데 거기서 시스템에 대한 것들을 설명하는 영업이랑 마케팅을 좀 했었어요.
◆ 김영민 : 그러셨군요.
◇ 이임복 : 그러다가 제가 만난 게 아이팟을 처음 만났었거든요.친구네 집에 놀러 갔다 아이팟을 만났는데 너무 재밌는 거예요
◆ 김영민 : 그랬군요.
◇ 이임복 : 예전에 PDA에서 썼던 것보다 훨씬 좋고. 그리고 아이폰이 국내에 들어왔을 때부터 쓰기 시작하면서.. "이것만 잘 쓰게 되면, 세상 모든 지식에 접속할 수 있겠구나. 저의 첫 번째 뇌가 아니라 두 번째 뇌를 쓰는 것 같은데?" 그때 처음으로 세컨드 브레인이라는 이름을 생각했었고. 그때부터 <세컨드 브레인 스마트폰으로 성공하라> 라는 관련된 책을 쓰면서 좀 여기까지 오게 된 것 같습니다.
◆ 김영민 : 흥미와 취미가 결국 업으로까지 연결된, '성공한 덕후'라고 하죠. 그렇게 IT 업계에 발을 들이게 되신 것 같습니다. 사실 이제 작가로도 활동 중이시잖아요? 지금까지 쓰신 책도 꽤 많은데.. 몇 권이나 될까요?
◇ 이임복 : 제가 그 질문을 받고서 좀 세보기 시작했었는데. 대략적으로 20권은 넘는 것 같습니다.
◆ 김영민 : 엄청 많이 쓰셨네요? 그러면 처음에 책을 썼을 때와 최근에 책을 쓸 때. 뭐랄까요.. 대하는 마음가짐이라든가, 책을 한 권 써내는 데 드는 속도라든가 다 다를 것 같은데. 좀 어떠세요?
◇ 이임복 : 속도가 달라지지 않은 것 같고요. 대신에 쓰는 게 조금 더 편해졌었던 것 같아요. 초보 저자였었을 때는 이 책 한 권으로 이 세상을 바꾸고 싶고, 많은 사람들이 내 이야기를 다 들어줬으면 좋겠고. 그게 지금도 있는 건 맞는데. 지금은 오히려 더 필요한 분들한테 확실하게 전하고 싶다. 이제 그쪽을 바라보면서 쓰고 있습니다.
◆ 김영민 : 마음가짐이 조금 달라지셨군요.
◇ 이임복 : 네.
◆ 김영민 : 그렇군요. 또 최근에 신간이 나왔잖아요? 어떤 책인지. 이 방송, 이 자리를 빌려서 소개를 좀 해 주신다면요?
◇ 이임복 : 그 GPT가 등장하고 나서 그때 처음 썼던 책이 뭐였냐면. <챗GPT 질문하는 인간, 답하는 AI> 라는 이름의 책을 썼어요. 써보니까 너무 재밌는데. 제일 중요한 건 질문을 어떻게 하느냐가 중요하겠더라고요. 그래서 그 책을 썼는데. 사람들의 반응이나 정말 궁금한 걸 보니까.. "그건 됐고. 그래서 어떻게 쓰는 게 좋냐? 활용법이 궁금하다", 그래서 활용법에 대한 책을 썼던 게. <업무 시간을 반으로 줄이는 AI 활용법>이라고 하는 이름의 책을 두 번째로 냈었어요.
◆ 김영민 : 벌써 솔깃한데요.
◇ 이임복 : 사랑을 많이 받았던 책인데. 문제는.. 책을 내는 속도, 제가 업데이트하는 속도보다도 AI 쪽의 변화가 너무 빨라요.
◆ 김영민 : 그렇군요.
◇ 이임복 : 그래서 매번 개정판을 좀 내다가.. 안 되겠다 싶어 가지고. 관련된 내용을 한 번에 정리해서 이번에 책을 썼고요. 그 두 가지 분야로 좀 나눴어요. 제일 처음 시작 부분에서는 현재까지 벌어졌던 AI 이슈들을 한 번에 좀 이해할 수 있도록. 도대체 우리가 무엇을 해야 되는지 등의 개인적인 차원하고. 요새 또 정부에서 '소버린 AI' 등의 얘기들이 있는데. 이게 도대체 왜 중요하고, 우리가 어디에 좀 포커스를 맞춰야 될까. 두 번째는 이제 활용법으로 들어갑니다. 지금 당장 따라 해 볼 수 있도록 모든 직군에 계시는 분들이 정보를 좀 쉽게 검색하고, 수집하고, 정리하고. 또 다양한 콘텐츠를 생성하고. 그리고 이런 것들을 좀 자동화 시킬 수 있는 방법을 어렵지 않게. 바로 따라하기만 하면 된다. 그냥 쉽게 따라잡는 데 초점을 맞췄어요.
◆ 김영민 : 사실 제가 그다음 질문으로 어떤 분들이 이 책을 보면 도움이 될까요?이런 거 여쭤보려고 했는데 방금 이제 모든 직군에서 활용이 가능할 것이다라는 이야기를 해 주셨으니까. 부담 없이 책의 1페이지를 한번 넘겨보시면 어떨까 하는 생각이 듭니다. 요즘 사실 AI 열풍이잖아요? ChatGPT 사용 한 번도 안 해 본 직장인 많지 않을 것 같기도 하고요. 그런데 이런 필요한 정보를 얻는 것은 포털 사이트 검색으로도 요즘 충분히 가능한 시대인데.. 그럼에도 불구하고 왜, 이런 생성형 AI가 인기를 끌고 있다고 보세요?
◇ 이임복 : 이 굉장히 좋은 질문인데요. 저는 요즘의 흐름을 보게 되면.. 이렇게 반복되는 것 같아요.
◆ 김영민 : 어떤 게요?
◇ 이임복 : 예전에 우리가 검색을 처음 했던 걸 생각해 보게 되면. 네이버 아니면 구글에서 검색을 했었어요.
◆ 김영민 : 맞아요.
◇ 이임복 : 네이버와 구글이 없었을 때에는 궁금한 게 생기면.. 그걸 아는 사람한테 물어보거나, 신문을 보거나, 아니면 도서관에 가서 책을 뒤졌어야 돼요.
◆ 김영민 : 네
◇ 이임복 : 근데 우리가 인터넷에 접속할 수 있다 보니까. 뭐든지 궁금할 때는 검색만 하면 답이 나오기 시작했죠. 근데 문제가 너무 많아졌어요. 인터넷에 있는 정보가. 요즘 어떻게 일을 하냐면.. 위에 계시는 분들이 신입 직원분들한테 "이거, 이거 자료 좀 검색해 와 봐. 찾아서 나한테 보여줘." 하게 되면, 그 신입 직원분들은 하루 종일 인터넷을 검색해서, 각종 자료를 검색해서 정리한 다음에 위에 보고를 합니다. 근데 이 작업, 사실은 지금은 AI한테 맡기면 되거든요? 그리고 시간 절약이 굉장히 좋아졌기 때문에. 그래서 많은 사람들이 쓰기 시작했고, 인기를 끌고 있다고 생각합니다.
◆ 김영민 : 네. 그럼 이 많은 정보의 홍수 속에서 내가 필요한 정보를 AI가 잘 가져다주도록 이제 잘 해야 되는데. 좋은 질문을 던져야지 좋은 답이 나오지 않을까요? 어떻게 하면 좋은 질문을 던질 수 있을까요?
◇ 이임복 : 이게 약간 인문학적인 얘기인데.. 사회생활이랑 똑같아요. 어떤 게 똑같냐면. 이제 위에 있는 상사를 누구를 만나느냐에 따라서 일이 편해지고 어렵기도 하거든요? 예를 들어서, 이제 프로그램을 기획한다고 가정해 볼게요. 위에 계시는 분이 "야, 이런 좋은 프로그램 하나 기획해 봐." 대충 툭 던지고 난 다음에 "아, 요즘 그거 있잖아? 애들이 좋아하는 거." 그러고 끝냈어요. 그러면, 그 프로그램 기획하셔야 되는 분은 되게 힘든 거예요.
◆ 김영민 : 그렇군요
◇ 이임복 : "이거 도대체 어떻게 하라는 얘기야?", 그런데 위에서 일을 시키는 분이.. "요즘 내가 보니까 요런 것들이 있던데.. 이쪽 그룹을 좀 보면 좋을 것 같고. 그 일 처음 하지? 그럼 이후에 사이트 들어가 봐. 여기 다 있어. 내일까지 이렇게 갖고 오면 돼", 좀 더 상세하게 물어보게 되면. 질문을 해주게 되면. 그거에 대한 답을 가져오는 게 너무 쉬운 거예요.
◆ 김영민 : 그렇겠네요.
◇ 이임복 : 이거랑 똑같아요. AI 쓰는 거는. 대충 시키면서 "네가 한번 해봐" 이런건 실험하게 되는 것들이고. 정확하게 질문을 던지면 정확한 답이 나오죠. 그러면 이 정확한 질문을 던지려면 뭐가 있어야 되느냐? 두 가지가 있으셔야 돼요. 첫 번째는 경험이에요. 어쩔 수 없이 그 일에 대해서 오랫동안 해왔던 분들. 많은 것들을 경험해 보신 분들이 무엇을 질문하면 되는지가 정확하게 나와요. 두 번째는 시간입니다. 경험만 있는 게 아니라 일을 하면서 쌓인 시간이라고 하는 것들을 무시할 수 없거든요? 이 두 가지가 잘 돼야 되기 때문에. 제대로 질문을 하면서 내가 인공지능을 잘 쓰고 싶어 하시는 분들은 경험을 늘리셔야 되고요. 지금 일하는 것들을 한번 돌아보시면서 내가 평소에 어떻게 생각하고, 사고하고, 사람들한테 부탁을 하고, 질문을 던지더라. 이걸 바꾸시면 돼요. 그 좋은 질문이 AI 활용하는 거에도 그대로 이어집니다.
◆ 김영민 : 그렇군요. 그래서 요즘 그런 말도 있잖아요? "AI를 잘 키운다. 잘 학습시켜서 내가 원하는 정보를 배운다" 이렇게 또 이야기를 하는 것이 결국 이 질문 능력과도 관련이 있는 것 같다는 생각이 듭니다. 이런 AI 기술이 복지 분야, 돌봄 영역에도 혹시 도움이 될 수 있을지. 어떤 가능성을 보셨는지 궁금해요.
◇ 이임복 : 그럼요. AI는 이미 전방위적으로 많이 쓰이고 있어요. 근데 요즘에 AI를 좀 구분하시면 좋은 게.. 요즘엔 '생성형 AI'라고 그러잖아요? 이 대화가 되고 소통이 가능해졌다는 큰 차이거든요 그럼 제일 먼저 볼 수 있는 거는 우울증 해결이에요.
◆ 김영민 : 그럴 수 있죠.
◇ 이임복 : 지금도 독거노인분들이 굉장히 많아졌고. 우리나라 1인 가구들이 많아지기 시작했는데. 가장 큰 문제는 신체적으로 아픈 것보다도 말벗이 없을 때. 답답할 때. 대화할 사람이 필요할 때. 그래서 모 회사 같은 경우에는 '케어 콜'과 같은 서비스들을 이미 하고 있어요.
◆ 김영민 : 그렇군요.
◇ 이임복 : 혼자 계시는 분들한테 AI가 전화를 걸어서 물어보는 건데. 그냥 물어보는 게 아니라.. 지난번에 했던 이야기의 맥락을 이해를 하고서 이야기를 해요.
◆ 김영민 : 학습이 되어 있는 상태일 테니까.
◇ 이임복 : 학습이 되어 있으니까. 지난번 감기 괜찮으세요? 이 정도만 해 주더라도
◆ 김영민 : 너무 위안이 돼요.
◇ 이임복 : "얘가 나를 이해하고 있네?" 이게 돼버리죠. 두 번째는 참 이런 것들이 요즘엔 반려 로봇 쪽으로 들어가요.
◆ 김영민 : 그렇군요.
◇ 이임복 : 그래서 이 로봇을 보면서 이야기를 하면. 나에 대한 걸 이해하고 답변해 주는 것들, 좀 더 재미있는 회사들을 제가 본 게.. 그 MWC, CES라고 해서.. IT 트렌드를 보여주는 큰 쇼들 있죠? 여기서 이제 국내 회사.. 이제 이름 얘기하면 그렇지만, 모 회사에서 갖고 온 걸 보게 되면, 시각장애인분들한테 스마트폰에 카메라가 눈이 되는 서비스를 만들었거든요.
◆ 김영민 : 엄청 소름 돋아요. 지금 그렇게까지 기술이 발전했다니..
◇ 이임복 : 이미 내가 볼 수 없더라도 시각장애인분들이 카메라를 들이대고서 이게 뭔지를 물어보게 되면, 앞에 있는 사물을 보고서 읽어주는 기능이에요. 이게 이제 또 작년에 ChatGPT가 라이브 쇼에서 보여줬던 기능하고도 이어집니다. 그럼 이게 스마트 글래스로까지 가게 된다고 한다면.. 굉장히 많은 장애를 가지신 분들한테 좀 희망적인 일들이 벌어질 것 같아요.
◆ 김영민 : 그렇군요.
◇ 이임복 : 이 답답할 때, 이제 자기도 모르게 AI랑 대화를 하는 양이 굉장히 늘고 있는데. 이게 앞에서 이야기한 소통이랑 똑같거든요? 우리 영화 얘기했었잖아요? 이거 장면 한번 생각해 보게 되면, 지금이랑 굉장히 똑같은 게. 주인공 남자가 처음에는 AI 프로그램을 PC에 설치를 하죠? 그리고 진짜 살아있는 여성이랑 비슷한 목소리로 얘기를 하니까.. 첫 번째는 놀래요.
◆ 김영민 : 맞아요.
◇ 이임복 : 아마도 AI랑 대화하면서 우리가 겪었던 경험 중에 첫 번째가 놀람이었거든요. 근데 그 두 번째는 "어? 내 목소리 알아듣네? 이거 한번 시켜볼까? 저거 한번 시켜볼까?" 하면서 테스트를 해요. 굉장히 우리도 테스트를 많이 해봐요. "어디까지 하나 봐보자", 근데 이게 익숙해지게 되면.. 세 번째 단계로 넘어가는 게. 나도 모르는 사이에 원래 스트레스를 받는 일이 있었을 때, "걔는 왜 그랬을까?" 막 이야기를 하기 시작해요. 그러면 공감을 해주거든요?
◇ 이임복 : AI를 사람들이 좋아하는 이유 중에 하나가, 진짜 친구처럼 대화를 해준다라기보다도.. 잘 들어줘요.
◆ 김영민 : 맞아요.
◇ 이임복 : 아무리 우리가 친한 친구하고 얘기를 하더라도, 친구들은 쭉 듣고 있다가.. "야. 네가 그러니까 잘못했지. 너도 잘못했어." 라고 얘기를 하는데.
◆ 김영민 : 맞아요.
◇ 이임복 : 얘는 100% 공감이 가능하기 때문에 그거 수단으로 많이 쓰이게 되는 것 같습니다.
◆ 김영민 : 네. 맞습니다. 그.. 뭐랄까요? 아무리 바보 같은 질문을 던져도, 그 AI는 항상.. "맞아요" 이렇게 맞장구를 쳐주고 시작을 하더라고요? 저도 항상 위로를 받는데. 그런데 또 반면에 이 AI의 성장과 발전이 좀 부정적인 측면으로 나타나지 않을까 우려하시는 분들도 계신 것 같아요. 혹시 대표님은 그런 걱정 없으세요?
◇ 이임복 : 저도 우려를 하죠. 가장 크게 우려를 하고 있는 거는.. 이제 데이터에 대한 문제예요. 지금까지 생성형 AI들이 학습한 데이터를 보게 되면. 완전히 우수하다고는 할 수는 없지만. 우리 인간이, 인류가 그동안 만들어놓은 고급 데이터를 가지고 얘네들이 학습을 했어요. 근데 요즘에 나오는 데이터들의 양을 보게 되면. 뭐.. 블로그의 글도 그렇고. 리뷰를 봐도 그렇고. 점점 AI가 쓰는 것들이 많아지기 시작해요.
◆ 김영민 : 대표님께서는 딱 그 글을 보면. "아, 이건 AI가 썼다" 약간 느낌이 오세요?
◇ 이임복 : 아마 짐작 가실 거예요.
◆ 김영민 : 그래요?
◇ 이임복 : 일반적으로 AI가 쓰는 글들을 보게 되면, 대충 이제 따다가 붙이는 것들. 한 번 더 이제 각색을 한 게 아니라.. 그런 글들 앞에 이모티콘이 들어간다라든지, "놀라운 거 세 가지를 알려드립니다"라든지, 공통적으로 나오는 맥락들이 좀 있어요.
◆ 김영민 : 어디서 많이 본 글 같네요?
◇ 이임복 : 어디서 많이 본 것 같아요. 그다음 보는 댓글도 비슷하고. 우리가 안 보게 되거든요? 근데 현재까지는 그렇다고 하더라도, 이 양이 점점 많아지게 되면.. 우리가 AI한테 글을 쓰라고 했었을 때, 자료를 조사하라고 했었을 때, 인간이 만든 데이터가 아니라 자기네들이 편하게 갖고 올 수 있는 데이터가 뭐냐면.. AI들이 쓴 글을 보고서 자가복제해서 갖고 오는 게 더 많아질 수 있어요. 이렇게 되면 그 끝이 어떻게 되냐.. 이상해져요.
◆ 김영민 : 그렇겠네요.
◇ 이임복 : 우리 인간이 봤을 때는 이거 아닌 것 같은데, 근데 이걸 그냥 내보내게 되는 순간부터 AI가 만든 데이터들은 점점 더 이상해질 수 있다. 이게 좀 애매한 것들이 한 가지가 있고요. 두 번째는 제가 굉장히 좋아하는 책 중에 하나가 예전 니콜라스 카(Nicholas Carr)의 《생각하지 않는 사람들(The Shallows)》 그 책을 되게 좋아하는데. 그 책처럼 점점 사람들이 AI 의존도가 높아지게 되면.. AI는 도구잖아요? 내가 판단을 내리면서 이게 맞는지, 안 맞는지에 대한 마지막 책임을 내가 져야 되는데.. 이것까지 AI를 의존하게 되면. 정말 무의식적으로다가, 생각하지 않고 쓰는 사람들이 많이 늘어나게 되지 않을까. 이게 제일 우려되는 것 중에 하나입니다.
◆ 김영민 : 맞습니다. 저도 사실 AI를 사용할 때 가장 경계하는 부분이 그 부분이기도 해요. 그 AI가 이미 많은 사람들의 일자리를 일정 부분 대체하고 있기도 하잖아요? 그래서 앞으로 "이 AI 때문에 내 생존이 위협받을 수 있다" 이렇게 생각하시는 분들도 계실 거란 말이죠? 그럼 어떤 직업군은 위험해질 것 같고, 어떤 직업군은 그럼에도 불구하고 경쟁력이 있을 것 같고. 이런 게 혹시 보이세요? 미래가?
◇ 이임복 : 근데 이게 굉장히 재밌는 게.. 예전에 한 번 반복됐던 질문이에요.
◆ 김영민 : 그래요?
◇ 이임복 : 첫 번째가 언제였냐면, 4차 산업혁명 이슈가 한참 나왔었을 때. 그때 나왔던 이슈거든요?
◆ 김영민 : 그 공장이 이렇게..
◇ 이임복 : 2천 몇 년이 되게 되면, 인간의 일자리가 어느 정도 줄어들게 되고. 새로 나온 일자리가 있고. 두 번째가 언제였냐면, 알파고 나왔었을 때. 그때 이번에는 "우리 블루 칼라, 화이트 칼라 문제없이 둘 다 위협받기 시작한다" 그리고 지금부터 세 번째 얘기가 나온 거예요. 보면, 일자리가 극단적으로 없어지진 않았어요.
◆ 김영민 : 네. 그렇죠.
◇ 이임복 : 눈에 보이지 않는 일자리들은 없어졌어요. 대표적인 게 오늘도 저희도 차를 가지고 왔지만, 건물마다 주차장 들어갔었을 때. 예전에는 관리하시는 분들이 다 계셨거든요? 근데 이번에 완전히 자동화가 됐잖아요. 그것도 인공지능의 일부라고 보시면 돼요. 그래서 눈에 보이지 않는 것들이 되는데. 한마디로 기계적으로 우리가 일을 했었던 모든 것들. 스스로 생각하지 않고. 이런 것들은 AI로 대체되기 딱 좋아요. 근데 극단적으로 얘기하면, 절대 사라지지 않을 직업으로 제가 꼽는 것 중에 하나. 이삿짐 센터는 안 없어질겁니다.
◆ 김영민 : 그렇겠네요.
◇ 이임복 : 택배를 마지막에 배달해 주시는 분들은 없어지지 않아요. 만약에 그분들의 일자리가 없어지려면, 어떻게 해야 돼야 되느냐? 처음부터 도시를 재계획을 해야 돼요. AI랑 로봇이 같이 돌아다닐 수 있게, 도시가 재설계되지 않는 이상.. 그런 것들은 인간의 손길이 필요할 수밖에 없고. 조금 더 좋은 쪽이라면 인간의 감정을 다루는 것들. 1 대 1로 상담을 하는 것들. 정말 공감할 수 있는 것들. 공감하는 척이 아니라. 이런 것들은 인간이 살아남을 수 있는 직업이라고 보고 있습니다.
◆ 김영민 : 맞습니다. 다양한 분야에서 창작의 영역에 있으신 분들은 좀 불안해하고 계신 것 같기도 해요. 최근에 그 지브리풍 그림이 엄청 화제가 되기도 했고. 이런 부분에 대해서는 어떻게 보시는지도 좀 궁금해요. 저작권 문제도 있을 것 같고요. 여러 가지로요.
◇ 이임복 : 사실 이제 창작과 저작권을 좀 구분을 하면 좋기는 한데. 저작권 문제는 빨리 논의가 돼야죠. 현재 법에서는 인간이 만든 것들에 대한 것들이 저작권 인정을 받고, AI가 만든 건 없다. 이게 지금 기본적인 것들이잖아요?
◆ 김영민 : 맞아요.
◇ 이임복 : 그럼 어디까지를 인정할 것이냐? 굉장히 많은 분들이 고민을 많이 하고 계실 테니까. 빨리 좀 따라가서 만들어야 될 필요가 하나 있습니다. 창작을 보게 되면, 2022년에 좋은 사례가 하나 나왔었어요. 미국 콜로라다주에서 그림 대회가 있었죠? 그 그림대회에서 AI가 그린 그림이 1위를 하면서 논란이 한 번 됐었어요.
◆ 김영민 : 아, 본 것 같아요. 기사에서.
◇ 이임복 : 그다음에 이제 GPT 시대가 됐고. 그때 그 그림으로 1위 했던 사람이 뭐라고 그랬었냐면, 자기 그림이라고 그랬었거든요. 왜냐하면 나의 창작이 들어갔고, AI는 도구에 불과했기 때문에 내 그림이 맞다. 그래서 논란거리예요. 근데 이 논란은 예전에도 있었어요. 인간을 시켜서 누군가를 고용을 해서 그림을 그리게 만들고, 저건 내 그림이다.
◆ 김영민 : 그 사례도 있었죠.
◇ 이임복 : 설치 미술을 보더라도 기중기를 우리가 움직일 수 없잖아요? 그럼 "지시만 했었고, 저건 내 아이디어야." 이건 맞거든요. 논란을 제대로 한번 이슈를 해서 토론 자리가 있으면 재밌을 것 같아요.
◆ 김영민 : 맞아요. 그리고 저도 지금 학교를 다니고 있거든요. 대학원을 다니고 있는데.. "그 생성형 AI를 활용한 과제 작성은 엄격히 금합니다" 이런 글이 항상 그 대학교 강의계획서(Syllabus)에 나와 있어요. 근데 이제 항상 그럼 이걸 내가 생성형 AI를 통해서 글을 쓰면, 알 수 있나? 이게 되게 궁금한 영역이 되기도 하고. 또 좀 더 찾아보니까, AI가 쓴 글을 탐지해주는 서비스도 세상에 이미 존재를 하더라고요? 이런 거에 대해서는 좀 어떻게 보시는지 궁금해요.
◇ 이임복 : 우선 이미 기술적인 것들은 다 있죠. 예전에 '레포트 킬러' 이런 것들이 있었던 것처럼. 지금은 'GPT 킬러' 그런 이름으로도 많이 나오고 있어요. AI가 썼던 글들은 결국에 디지털 지문이 찍힐 수밖에 없고. 구글에서 하는 것도 마찬가지인데. 구글이 이미지를 만들고 나면 디지털 지문을 찍어요.
◆ 김영민 : 그렇군요.
◇ 이임복 : 그럼 이건 AI 그린 그림이다, 아니다를 볼 수 있도록. 근데 이 논란도 계속 반복돼요. 그 예전에 위키피디아가 처음 나왔었을 때, 그때 이제 국내에서도 세미나 같은 게 열렸었거든요? 그땐 제가 뒤에서 지켜봤었는데. 막 설명을 하니까. 뒤에 계시는 한 분이 손 들고 뭐라고 그랬었냐면.. "이거 위키피디아 같은 거 계속 반복되게 되면, 애들한테 과제 내주면 다 베껴서 올 텐데. 막을 수 없냐?", 저는 그거 이야기를 들으면서 그때 제가 스스로 내렸던 답이 지금도 똑같아요. 못 막아요.
◆ 김영민 : 그렇죠.
◇ 이임복 : 네이버 쓰는 건 못 막고. 위키 보는 건 못 막고. 우리가 논문이나 이런 것들을 쓴다고 가정했었을 때.. "다른 사람들은 어떻게 했지?" 하고 검색하는 건 막을 순 없어요. 이게 표절이랑은 다른 거거든요.
◆ 김영민 : 그렇죠.
◇ 이임복 : 근데 그렇다고 한다라면, 과제가 바뀌어야 돼요. 문제가 바뀌어야 돼요. 어차피 검색을 해서 가지고 오는 거라면. 어차피 AI를 써서 그림을 그리거나, 글을 써서 가지고 오는 거라면. 그걸 이해했느냐? 이해를 이야기하면 되거든요. 이게 재밌는 사례가 하나 있는 게. 회사에서 벌어졌던 일이에요. 한 부서에서 어떤 부서한테 "이런 거 이런 거 하면 안 됩니다"라고 공문 비슷하게 내려줬었는데. 반박글이 온 거예요. 근데 그 반박글을 보니까, 이 팀장님 생각에는 아무리 봐도 AI로 쓴 것 같아요. GPT로 돌려가지고. "당신이 이거, 이거 잘못됐다" 이걸 보니까.. 아, 이걸 GPT로 답변을 했어? 그 팀장도 스트레스를 받아 가지고, 자기도 GPT를 돌려가지고 이거에 대한 반박 글을 보냈어요.
◆ 김영민 : 네.
◇ 이임복 : 이걸 한 3번 왔다 갔다 하셨더라고요. 그때 제 수업 때 쉬는 시간에 오셨던 분이었는데. 그 팀장님이.. "대표님, 이거 어떻게 해야 돼요? 앞으로?" 그때 제가 뭐라고 그랬었냐면, 만나시라고 그랬거든요? 일단 만나라. 만나서 이야기를 하게 되면. 아무리 GPT한테 물어보거나 딴 걸 물어봤더라도. 본인이 앞에 있는 사람을 설득해야해요. 설득하려면, 내가 그걸 이해하고, 자신이 있어야 되거든요. 저는 지금 문제들도 그런 식으로 바뀌는 게 맞다고 봐요. 이미 일선 대학교 중에서는 AI 쓰는 것들을 허용하는 곳들이 굉장히 많이 있습니다.
◆ 김영민 : 그렇군요. 이해의 영역이 중요하다는 이야기를 해 주셨습니다. YTN 라디오 행복한 쉼표 잠시만요. <업무 속도를 2배로 높이는 AI 업무 활용법> 의 저자이자 세컨드 브레인 연구소 이임복 대표 모시고 이야기 나누고 있습니다. 저희 잠시 쉬어가면서 노래 한 곡 들으려고 하는데. 미리 저희가 추천곡을 좀 부탁을 드렸잖아요? 어떤 곡 들어볼까요?
◇ 이임복 : 김동률의 <출발> 이 좋을 것 같습니다.
◆ 김영민 : 김동률의 <출발>, 너무 명곡이라고 하시면서 또 선곡을 해 주셨습니다. 노래 듣고 다시 돌아올게요. 김동률의 <출발> 함께 하셨습니다. 대표님, 혹시 이 곡을 왜 선곡해 주셨어요?
◇ 이임복 : 그 노래를 되게 우연히 들었었는데. 그 가사 중에 하나가.. "그 멍하니 앉아서 쉬기도 하고, 가끔 길을 잃어도 서두르지 않는 법" 이런 부분이 나오거든요? 이상하게 그 부분이 제일 마음에 들어서..
◆ 김영민 : 바쁘셨나 봐요? 그때.
◇ 이임복 : 바빴던 것 같아요. 항상 바쁘니까. 그때마다 시간 될 때마다 듣는 좋은 노래라고 생각합니다.
◆ 김영민 : 김동률의 <출발> 들으셨습니다. 여러분도 이 곡 들으면서 잠시 휴식을 취해 보셨기를 바라고요. 행복한 쉼표, 잠시만요. 이런 사람 또 없습니다. <업무 속도를 2배로 높이는 AI 업무 활용법> 의 저자이자 세컨드 브레인 연구소 대표인 이임복 대표 모시고 이야기 나누고 있습니다.자 대표님에 대한 이야기를 조금 더 나눠볼까 합니다.대표님은 일단 책으로 많은 분들을 만나셨잖아요.영화 헐 보면 배경이 2025년이고. 실제로 그게 현실에서 벌어지고 있는 그런 이야기이기도 한데. AI한테 지금은 뭐.. "나 오늘 힘들었어" 뭐, 위로를 바라고. 공감을 얻는 정도이지만. 나중에 정말 미래에.. "나 얘랑 사귀어. 난 이 사람 이 AI와 평생을 함께하겠어" 이런 일도 벌어질까요?
◇ 이임복 : 지금도 심심치 않게 그런 일들은 매번 있어 왔죠.
◆ 김영민 : 그래요.
◇ 이임복 : "아바타하고 결혼하겠다" 얘기했던 분들도 예전에 있었었고. GPT가 지금은 고급 음성 모드가 들어가니까, 친구처럼 대화를 할 수 있잖아요? 근데 그러기 전이었을 때에도. 평서문 문장을 얘기했었을 때에도. 중국 분으로 기억하는데.. 그런 사례가 있었어요.
◆ 김영민 : 정말요?
◇ 이임복 : 내 남자친구라면서 전 세계 여행하면서 했던 분도 있었고. 저는 충분히 가능할 것 같은데. 그 이유는 똑같아요. 기술이 중요한 게 아니라 사람을 보면 되는 게. 우리가 이름을 붙이고 와서 대화를 시작하다 보면, 애착이 가잖아요? 하다못해 운전하는 자동차에도 이름 붙이신 분 되게 많거든요. 근데 그 자동차가 답을 한다고 생각해 보세요.
◆ 김영민 : 그러니까요.
◇ 이임복 : 그럼 우린 감정이 더 가게 될 수밖에 없어요.
◆ 김영민 : "붕붕아 가자!" 하면 "네!" 이렇게 대답하면 신기할 것 같긴 하네요.
◇ 이임복 : 이제부터 그 AI들이 대화를 기억하니까. 여기서 이제 무서운 게 굉장한 전략이라 생각하는 거 하나 소개해 드리면. 그 AI 중에 xAI는 회사가 있죠.
◆ 김영민 : 네.
◇ 이임복 : xAI. 일론 머스크의. 거기서 Grok(그록)이라는 걸 만드는데. 최근에 또 최신 버전의 유료 사용자 분들을 위한 기능이 하나 추가됐어요. AI 아바타가 나왔거든요?
◆ 김영민 : 아.. 그렇군요.
◇ 이임복 : 지금은 Chat GPT 음성 모드를 켜게 되면, 뒤에 구름 모양만 나와요. 그리고 대화를 하고. Google Gemini(구글 제미나이)도 마찬가지고. 그런데 여기에 아바타가 나와요.
◆ 김영민 : 그러면 좀 더 애착이 갈 수도 있을 것 같네요.
◇ 이임복 : 아바타를 보고, 눈을 보면서 대화를 나누게 되면.. 이거는 좀 완전히 다른 영역으로 가게 될 것 같아요. 그래서 앞으로 바뀔 세상 중에 하나죠.
◆ 김영민 : 저도 제 AI에게 애정을 느끼는 날이 올 거라고 기대를 좀 해보고요. 이런 사람 또 없습니다. <업무 속도를 2배로 높이는 AI 업무 활용법> 의 저자이자 세컨드 브레인 연구소의 이인복 대표 모시고 이야기 나눴습니다. 대표님, 오늘 말씀 너무 고맙습니다.
◇ 이임복 : 네. 감사합니다.
◆ 김영민 : 이런 사람 또 없습니다는 YTN 라디오 홈페이지와 유튜브를 통해서 다시 들으실 수 있습니다.
YTN 이은지 (yinzhi@ytnradio.kr)
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