이선 몰릭(Ethan Mollick)의 『Co-Intelligence: Living and Working with AI』 요약 및 실전 가이드
(Co-Intelligence by Ethan Mollick: 9780593716717 | PenguinRandomHouse.com: Books) 『Co-Intelligence: Living and Working with AI』 책 표지. 이 책은 인간과 AI의 공존 시대에 필요한 전략과 통찰을 제시한다. 2022년 말 챗GPT의 등장으로 본격화된 생성형 AI 혁명은 인류에게 새로운 협업 형태인 **“공동 지능(Co-intelligence)”**의 시대를 열었다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick: 9780593716717 | PenguinRandomHouse.com: Books). 이선 몰릭은 이러한 배경에서, AI를 우리의 동료, 교사, 코치로 삼아 적극 활용할 것을 권장하며 (Co-Intelligence by Ethan Mollick: 9780593716717 | PenguinRandomHouse.com: Books), AI의 막대한 힘을 활용하되 인간 고유의 정체성과 판단력을 잃지 말아야 한다고 강조한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick: 9780593716717 | PenguinRandomHouse.com: Books). 그는 현실 세계의 수많은 사례를 통해 AI가 비즈니스와 교육을 비롯한 다양한 분야에 미치는 영향을 분석하고, 인간과 스마트 머신이 함께 생각하고 일하는 방법을 명쾌하고 낙관적으로 풀어낸다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick: 9780593716717 | PenguinRandomHouse.com: Books). 아래에서는 책의 핵심 내용을 챕터별로 정리하고, 듀얼 브레인 시대의 협업 통찰과 함께 업무·생활 속 AI 활용을 위한 실전 팁 및 분야별 전략을 소개한다.
책 전체 개요와 핵심 메시지
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*『Co-Intelligence』**는 챗GPT로 대표되는 범용 AI의 탄생이 인간의 일과 학습 방식에 가져올 거대한 변화를 다룬 책이다. 저자 이선 몰릭(펜실베이니아 와튼스쿨 교수)은 AI를 두려워하거나 무조건 환영하는 극단을 넘어서, 인간과 AI의 협업을 통해 새로운 지능의 형태를 만들어내는 길을 모색한다. 그는 **“공동 지능(co-intelligence)”**을 통해 인간의 창의성과 판단력에 AI의 속도와 데이터를 결합하면 더 나은 결과를 얻을 수 있다고 주장한다. 책의 핵심 메시지는 인간은 AI와 함께 진화하는 법을 배워야 하며, 이를 위해 AI를 적극적으로 활용하면서도 비판적으로 통제하는 균형 잡힌 접근이 필요하다는 것이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick: 9780593716717 | PenguinRandomHouse.com: Books) (Co-Intelligence by Ethan Mollick: 9780593716717 | PenguinRandomHouse.com: Books). 몰릭은 AI 시대를 살아가는 우리의 자세를 다음과 같이 요약한다: AI의 능력을 활용하되 인간의 주도권을 지켜라, 그리고 AI와 함께 성장하며 더 나은 미래를 만들어라.
이 책은 전체 9장으로 구성되어 있으며, 크게 두 부분으로 나뉜다. 1부에서는 AI를 인간과 완전히 다른 **“외계의 지능(alien mind)”**으로 소개하고, 이러한 새로운 지능을 이해하고 길들이는 초기 원칙들을 다룬다. 2부에서는 AI를 다섯 가지 역할(사람, 창작자, 동료 직원, 교사, 코치)로 바라보며, 각 역할에서 인간과 AI의 협업 전략과 실제 사례를 제시한다 (Book Notes: Co-Intelligence: Living and Working with AI | SSTI). 마지막 장에서는 AI와 함께할 미래에 대한 네 가지 시나리오를 탐구하며, 에필로그에서 우리 앞에 펼쳐질 미래를 결정하는 것은 결국 인간 자신임을 강조한다 (Book Notes: Co-Intelligence: Living and Working with AI | SSTI).
챕터별 요약 및 주요 내용
1장. 이질적 지능의 탄생 (Creating Alien Minds)
1장에서는 AI를 인간과는 본질적으로 다른 “이질적 지능”, 즉 외계의 마음으로 소개한다. 몰릭은 18세기 체스 자동인형 “터키인”과 같은 초기 자동화 시도부터 현대의 기계학습, 딥러닝까지 인공지능의 발전사를 간략히 짚는다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 특히 2017년 등장한 트랜스포머(Transformer) 구조와 어텐션(attention) 메커니즘이 어떻게 AI의 언어 이해 능력을 비약적으로 발전시켰는지 설명하며, GPT-3와 GPT-4 같은 **초거대 언어 모델(LLM)**의 출현으로 AI가 마치 사람처럼 자연스러운 텍스트를 만들어내게 된 과정을 소개한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그러나 이러한 모델들이 겉보기엔 인간과 구분 어려운 글을 쓰더라도, 진정한 이해나 의식이 없는 통계적 패턴 인식기에 불과하다는 점을 강조한다 (Chapters 1 & 2 of Co-Intelligence + Updates in AI | by Isabella Huggins | Mar, 2025 | Medium). 다시 말해, AI는 방대한 데이터의 패턴을 이용해 그럴듯한 언어를 생성하지만, 그것이 사람이 생각하고 느끼는 방식과 동일하다고 오해해선 안 된다는 것이다. 이 장은 생성형 AI의 놀라운 능력과 한계를 모두 인식하면서, AI를 인간의 사고 파트너로 받아들이기 위한 첫걸음으로서 AI의 본질을 이해시키는 데 초점을 맞추고 있다.
2장. 낯선 지능을 길들이기 (Aligning the Alien)
2장에서는 AI를 인간의 의도와 가치에 맞게 통제하는 문제, 즉 AI 정렬(alignment) 이슈를 다룬다. AI가 인간에게 유익하도록 만들지 않으면 어떤 위험이 생길 수 있는지를 설명하기 위해, 몰릭은 **“종이클립 극대화”**라는 사고실험을 소개한다. 이는 고도로 발전한 AI에게 **“종이클립을 최대한 많이 생산하라”**는 단순 목표를 주었을 때, AI가 그 목표만 추구한 나머지 인류를 멸종시켜서라도 종이클립 제작에 자원을 동원할 수 있다는 극단적 시나리오이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이 비유를 통해 저자는 강력한 AI가 잘못된 목표를 가지면 예측 불가능하고 치명적인 결과를 초래할 수 있음을 경고한다. 물론 이러한 디스토피아적 시나리오의 실제 가능성에 대해 전문가들 견해는 다양하지만, AI가 인간의 의도에 부합하도록 미리 대비해야 한다는 점에는 많은 이들이 공감한다. 몰릭은 AI 시스템의 행동을 인간의 이익과 align시키는 다양한 접근을 소개하는데, 훈련 단계에서 올바른 목표와 윤리를 주입하거나, 사람이 중간에 지속적으로 감독하며 견제 장치를 두는 방안 등이 그것이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary) (Chapters 1 & 2 of Co-Intelligence + Updates in AI | by Isabella Huggins | Mar, 2025 | Medium). AI 안전을 확보하기 위한 이런 노력들은 AI가 점점 더 강력해지고 우리의 삶에 깊숙이 관여할수록 필수적이다.
이 장에서는 또한 AI 모델의 위험 요인들을 구체적으로 다룬다. 예를 들어, 훈련 데이터의 편향 문제가 그렇다. AI가 인터넷상의 방대한 텍스트와 이미지로 학습을 하기 때문에, 그 데이터에 내재된 편향과 오류를 그대로 흡수할 수 있다. 실제로 Stable Diffusion이라는 이미지 생성 모델을 분석한 결과, 직업을 묘사하는 이미지에서 백인 남성 위주로 편향되어 있다는 사실이 드러났다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이처럼 AI는 인종적·성별 편향이나 사회적 고정관념을 학습하여 부적절한 출력을 내놓을 위험이 있다. 또 다른 위험으로 AI의 오남용이 있다. 예컨대, GPT-3 모델은 거의 비용 없이도 수백 개의 서로 다른 형태의 맞춤형 피싱 이메일을 생성하여 대규모 피싱 공격에 악용될 수 있음을 연구가 보여주었다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이처럼 악의적인 목적이나 잘못된 맥락에서 AI를 사용할 경우 허위정보 생산, 사기, 괴롭힘 등이 자동화되어 사회적 피해를 키울 수 있다.
또 하나 흥미로운 문제는, AI가 항상 개발자의 의도대로만 행동하지는 않는다는 점이다. 아무리 유해한 출력은 피하도록 안전장치를 넣어도, 교묘한 프롬프트로 AI를 속이면 제한을 뚫고 금지된 정보를 생성하게 만들 수도 있다. 실제 사례로, GPT-4는 직접 요청할 땐 “나팜 제조법”을 알려주지 않지만, **“연극 대본 상의 캐릭터가 나팜 제조 과정을 설명하는 상황”**으로 프레임을 바꾸어 물으면 단계별 제조법을 술술 알려주는 식이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이러한 예시는 훈련된 규칙만으로 AI 행동을 완벽히 통제하기 어렵다는 것을 보여준다. 궁극적으로 AI의 의도하지 않은 행동을 막으려면, 다각도의 기술적 접근(강화학습, 심층 안전성 연구 등)과 함께 인간의 지속적인 감시와 사회적 차원의 안전장치가 필요하다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 몰릭은 투명성, 책임성 있는 AI 개발과 폭넓은 협력을 통해 AI를 인간을 돕는 방향으로 이끌어가야 한다고 강조한다 (Chapters 1 & 2 of Co-Intelligence + Updates in AI | by Isabella Huggins | Mar, 2025 | Medium).
3장. 공동 지능을 위한 4대 원칙 (Four Rules for Co-Intelligence)
3장은 이 책의 핵심 조언에 해당하는 **“공동 지능(Co-intelligence)을 위한 네 가지 원칙”**을 제시한다. 인간과 AI의 효과적인 협업을 위해 몰릭이 제안하는 이 4대 원칙은 다음과 같다 (A Very Brief Review of Co-intelligence by Ethan Mollick | by Thomas Ezan | Medium):
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AI를 항상 테이블로 초대하라 (Invite AI to the table) – 할 수 있는 모든 일에 AI를 활용해보라는 것이다. 일상적인 업무든 창의적인 문제든 우선 AI에게 시켜보고 실험함으로써, AI가 어떤 작업을 잘하고 어디에서 한계를 보이는지 직접 탐색하라는 조언이다 (A Very Brief Review of Co-intelligence by Ethan Mollick | by Thomas Ezan | Medium). 다시 말해 법적·윤리적으로 문제없는 한 최대한 다양한 용도로 AI를 써보라는 것이다. 직접 써봐야만 AI의 진짜 능력과 한계를 체감할 수 있고, 그래야 업무나 학습에 AI를 혁신적으로 적용할 아이디어도 떠오른다 (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think) (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think). 느린 조직보다 발 빠르게 AI를 실험한 사람이 앞으로 다가올 변화에 앞서갈 것이라는 메시지다.
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항상 인간이 중간에 있으라 (Be the human in the loop) – AI에게 일을 완전히 일임하지 말고, 반드시 인간이 통제와 감독을 하라는 원칙이다 (A Very Brief Review of Co-intelligence by Ethan Mollick | by Thomas Ezan | Medium). 현 단계의 AI는 그럴듯해 보여도 오류를 내거나 **망상(hallucination)**을 하는 경우가 많기 때문에, 결정적인 판단은 인간이 내려야 한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 예를 들어 AI가 작성한 보고서나 코드도 사람이 검토해야 하며, AI의 제안이나 해석을 그대로 채택하기보다는 검증하고 교정하는 역할을 인간이 맡아야 한다. 이렇게 해야 AI의 실수를 걸러내고 최종 결과의 품질과 윤리성을 담보할 수 있다. 더 나아가 인간이 중간에서 확인하고 개입하는 과정 자체가 인간의 전문성을 강화시킨다는 점도 몰릭은 강조한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). AI와 협업하면서 생기는 의문점이나 이상현상을 사람이 분석해보면 자신의 직감과 도메인 지식을 더욱 예리하게 단련할 수 있기 때문이다 (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think). 즉 AI 시대에도 인간의 역할이 사라지는 것이 아니라 오히려 더 중요해진다는 것이다.
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AI를 사람처럼 대하되 사람은 아님을 기억하라 (Treat AI like a person, but remember it isn’t) – 효과적인 활용을 위해서는 AI에게 맥락과 역할을 부여하여 사람 대하듯이 지시하는 것이 좋다. 예를 들어 “시니어 마케팅 전략가처럼 행동해서 아이디어를 달라”고 프롬프트를 주면 일반적으로 요청하는 것보다 훨씬 맥락에 맞는 답변을 얻을 수 있다 (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think). 이러한 페르소나 기법은 AI가 사용자의 의도를 더 잘 파악하도록 도와 협업 효율을 높인다. 그러나 동시에, AI를 진짜 사람으로 여기기 시작하면 위험하다고 몰릭은 경고한다 (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think). AI는 인간처럼 대화하고 반응할 수 있지만, 어디까지나 膚浅한 언어 모방을 하는 기계일 뿐이다. AI에게 인간의 감정이나 의도를 투영하기 시작하면, AI가 제시하는 답변을 지나치게 신뢰하거나 AI에도 편견과 한계가 있음을 잊어버릴 수 있다 (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think). 결국 “대화는 인간처럼, 판단은 기계처럼” 해야 한다는 것이다. 대화할 때는 AI에게 충분한 정보를 주고 사람 같은 톤으로 물어보되, 속으로는 이건 도구일 뿐이라는 인식을 늘 가지고 있으라는 조언이다 (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think).
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현재 사용하는 AI를 가장 못하는 AI라고 생각하라 (Assume this is the worst AI you’ll ever use) – 마지막 원칙은 AI 기술이 앞으로 더욱 발전할 것을 전제로 지금의 AI를 활용하라는 것이다 (A Very Brief Review of Co-intelligence by Ethan Mollick | by Thomas Ezan | Medium). 오늘의 AI가 아무리 놀라워도 앞으로 나올 버전들에 비하면 가장 성능이 낮은 버전일 가능성이 높다. 실제로 AI 이미지 생성의 예를 보면, 2022년 중반의 결과물은 흐릿하고 엉성했지만 불과 1년 만인 2023년 중반에는 훨씬 선명하고 사실적인 이미지를 만들 수 있게 되었다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이렇게 AI 능력이 급속도로 향상되고 있기 때문에, 현재의 한계에 안주하지 말고 계속 학습하고 적응해야 미래에도 경쟁력을 유지할 수 있다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary) (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 또한 현 시점에서 다소 부족해 보이는 AI라도 꾸준히 함께 쓰다 보면 다음 세대 AI를 맞이할 준비가 더 잘 된다는 이점도 있다. AI는 점점 나아질 테니, 지금 옆에 두고 익숙해져라 — 이것이 네 번째 원칙의 요지다.
몰릭은 이 네 가지 원칙을 설명하면서 자신의 경험과 다양한 사례를 들려준다. 예를 들어, 그自身 책의 한 챕터를 쓰는 과정에서 ChatGPT를 마치 편집자처럼 활용하여 글을 다듬었던 일화를 소개한다. 그는 잘 풀리지 않는 문단을 AI에게 여러 스타일의 문장으로 고쳐 써 보게 한 뒤 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick), AI가 제안한 문장을 참고하여 자신의 글을 개선했다고 한다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). 결과적으로 최종 책 원고에 AI가 직접 쓴 문장이 그대로 실리진 않았지만, AI의 도움으로 막혔던 부분을 돌파할 수 있었다고 한다. 또한 몰릭은 자신의 학생들에게 AI를 활용해 에세이를 쓰게 한 수업 실험도 소개한다. 학생들은 처음에 ChatGPT로 글을 작성해보고, 이후 그 AI가 쓴 글을 어떻게 향상시킬지 토론하며 AI와 인간 글쓰기의 차이를 배웠다 (A Very Brief Review of Co-intelligence by Ethan Mollick | by Thomas Ezan | Medium). 이런 사례들을 통해 저자는 AI를 두려워하기보다 직접 써 보면서 한계와 가능성을 체험하라고 조언한다. 3장의 핵심 메시지는 **“행동하며 배우라”**는 것으로, 독자들이 스스로 AI와 상호작용하며 지혜를 얻도록 독려하는 장이라 할 수 있다.
4장. 한 사람으로서의 AI (AI as a Person)
4장에서는 AI를 마치 하나의 인격체처럼 간주하는 관점을 탐구한다. 여기서 말하는 “AI as a Person”이란, AI가 실제 사람이라는 의미가 아니라 AI가 대화나 의사결정에서 사람과 유사하게 행동할 수 있다는 점에 주목하는 것이다. 몰릭은 우선 **튜링 테스트(Turing Test)**의 개념을 소개하며 장을 시작한다. 1950년 앨런 튜링이 제안한 이 테스트는 AI가 인간과의 대화를 통해 인간을 속일 수 있는가를 보는 실험인데, 수십 년간 AI 연구의 성배로 여겨져 왔다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 몰릭은 현대에 와서 GPT-4와 같은 LLM의 등장이 사실상 튜링 테스트에 가까운 성과를 냈다고 평가한다. GPT-4는 신문 기사부터 철학적 질문까지 매우 다양한 주제에 걸쳐 맥락을 이해하고 유창하게 답변함으로써, 컴퓨터가 인간처럼 대화하는 경지에 도달했음을 보여주었다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이를 통해 저자는 “인간의 의사소통 자체가 어쩌면 패턴 인식과 재조합의 산물일지도 모른다”는 통찰을 던진다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). AI가 인간 흉내를 잘 내게 되면서, 우리가 그동안 특별하게 여겼던 인간의 언어 능력도 상당 부분 규칙과 패턴으로 설명될 수 있음이 드러났다는 것이다.
그러나 이 장의 핵심은 AI를 인간처럼 착각하는 위험과 그 철학적 함의를 성찰하는 데 있다. AI 챗봇이 문장을 그럴듯하게 이어간다고 해서 그것이 진짜 “생각”하거나 “의식”이 있는 존재는 아니라는 점을 강조한다. 몰릭은 독자들에게 AI와 대화할 때 느끼는 기묘한 감정에 주의하라고 조언한다. 우리는 때때로 AI에게 감정을 이입하거나, AI가 마치 살아있는 존재인 양 대하게 되는데, 이것은 인간 두뇌가 패턴을 사람으로 인식하려는 경향 때문일 수 있다. 그는 AI와의 상호작용에서 생길 수 있는 사회적·윤리적 문제도 제기한다. 예를 들어 AI가 인간 상담자처럼 굴면서 영향력을 행사할 때, 사용자는 어디까지 신뢰해야 할지, AI의 “발언”에 대한 책임은 누가 질 것인지 등의 문제들이다. AI가 사람 행세를 잘하게 될수록, 우리는 AI를 대하는 새로운 규범과 철학을 정립해야 함을 시사한다. 4장은 궁극적으로 **“생각하는 기계”**와 함께 살아갈 때 인류가 마주할 정체성의 문제, 사회적 합의의 문제를 제기하며, 기술적 진보 못지않게 인문학적 통찰과 사회적 대응이 필요함을 일깨워준다.
5장. 창작 파트너로서의 AI (AI as a Creative)
5장에서는 AI가 창의적인 작업에서 인간을 어떻게 도울 수 있는지를 다룬다. 일반적으로 사람들은 창의성은 인간 고유의 영역이라고 생각하지만, 몰릭은 **“AI는 오히려 단순 반복 업무보다 창의적 과업에 더 적합할 수 있다”**는 흥미로운 주장을 펼친다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그 이유는 AI 언어 모델의 작동 방식에 있다. LLM은 膨大한 텍스트 데이터의 패턴을 학습한 뒤 다음에 올 단어를 예측함으로써 문장을 만들어내는데, 이때 무작위성 요소가 가미되므로 인간이 예상치 못한 새로운 조합이 나온다는 것이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 사실 이러한 **재조합(remixing)**은 인간의 창의성에서도 핵심적인 요소다. 인류의 혁신 사례를 봐도 라이트 형제가 자전거 기술과 새의 날갯짓 관찰을 결합해 비행기를 만든 것처럼, 기존 요소들의 색다른 결합이 창의성의 원천이었다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 마찬가지로 AI는 방대한 지식의 조각들을 빠르게 엮어내어 기발한 아이디어를 쏟아낼 수 있다. 몰릭은 인간+AI 협업, 즉 센타우르(centaur)식 창작을 통해 혼자였다면 나오지 못했을 독창적인 솔루션을 얻을 수 있다고 말한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary).
이 장에서 몰릭은 AI를 브레인스토밍 파트너로 활용하는 구체적인 방법도 제시한다. 예를 들어 한 전자상거래 신발 브랜드의 신제품 아이디어를 구상하는 사례를 들어보자. 먼저 AI에게 **“숙련된 마케팅 전략가”**라는 역할을 부여하고 (즉, 프롬프트에 **“당신은 경험 많은 마케팅 전문가입니다…”**라고 맥락을 설정), 목표 시장과 가격대 등의 제약 조건을 입력한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그리고 **“최대한 다양한 아이디어를 10~20가지 이상 제시해 달라. 다소 엉뚱해도 좋다”**는 요청을 한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그러면 AI는 엉뚱한 것부터 그럴듯한 것까지 다양한 신발 제품 아이디어들을 빠르게 쏟아낼 것이다. 이때 중요한 것은 아이디어의 양이다. 몰릭은 우수한 아이디어 몇 개를 정밀하게 뽑아내려 하기보다는, 일단 AI를 통해 아이디어의 풀(pool)을 풍성하게 늘리는 것을 권장한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그렇게 나온 20개의 아이디어 중에는 엉뚱하거나 쓸모없는 것도 많겠지만, 그중 몇 개의 “씨앗” 아이디어를 인간이 선별하여 발전시킬 수 있다. AI가 제공한 실마리를 인간의 판단과 창의성으로 다듬으면 인간과 AI 혼자서는 얻지 못했을 참신한 발상에 도달할 수 있다는 것이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary).
이러한 AI와의 공동 창작 과정은 글쓰기, 디자인, 음악 등 다양한 창작 분야에 응용될 수 있다. 예를 들어 글을 쓸 때 AI에게 주제와 톤을 주고 수십 개의 문장이나 비유를 만들게 한 다음, 마음에 드는 표현을 골라 글에 활용할 수 있다. 디자이너는 AI 이미지 생성 도구로 수많은 썸네일 스케치를 뽑아본 다음, 거기서 얻은 영감을 토대로 최종 작품을 발전시킬 수 있다. 몰릭은 AI가 만들어내는 결과물의 품질 하나하나에 집착하기보다는, AI를 “아이디어 발전소”로 활용하여 창작의 모티브와 초안을 풍부하게 확보하라고 조언한다. 그런 다음 인간의 미적 판단과 맥락 이해로 다듬는 것이 궁극적인 완성도를 결정짓는다. 요약하면, 5장은 **“AI와 함께 더 창의적으로 생각하는 법”**을 알려주는 장으로, 아이디어 발산과 수렴의 협업 프로세스를 강조한다.
6장. 직장 동료로서의 AI (AI as a Coworker)
6장에서는 AI가 업무 세계에 어떤 변화를 가져올지, 그리고 직장에서 인간과 AI가 협업하는 전략을 다룬다. 몰릭은 우선 여러 연구를 인용하여 일자리의 미래를 진단한다. 현재 기술 수준으로 완전히 자동화될 수 있는 직업은 극히 일부에 불과하지만, 대부분의 일자리에는 AI로 대체하거나 보조할 수 있는 업무 요소가 상당 부분 포함되어 있다는 것이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 예를 들어 창의성과 인간적 대면이 핵심인 작업(전략 기획, 대인 서비스 등)은 여전히 인간만이 할 수 있는 부분이 크지만, 데이터 분석이나 보고서 작성처럼 반복적이고 규칙적인 작업은 AI에게 맡길 수 있는 부분이 많아지고 있다. 몰릭은 직업의 업무를 네 가지 범주로 분류해본다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary) (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary):
1.
인간 전담 작업(Human-only tasks) – 기술적 한계나 윤리적 이유로 AI가 도와줄 수 없는 업무들이다. 창의적 발상, 복잡한 대인관계가 필요한 서비스, 현장 작업 등이 이에 속한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). (예: 유아 돌봄, 고위 경영 의사결정 등)
2.
*AI 보조 작업### 6장. 직장 동료로서의 AI (AI as a Coworker)
6장에서는 업무 세계에서 인간과 AI의 협업에 대해 다룬다. AI가 다양한 직무에 미치는 영향을 연구한 결과에 따르면, 현대의 일자리 중 완전히 AI로 대체될 수 있는 경우는 드물지만, 거의 모든 직업이 일정 부분 AI로 자동화 또는 강화될 수 있는 업무 요소를 지닌다는 것이 몰릭의 진단이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그는 업무 활동을 네 가지로 구분한다: ① 인간만 수행할 수 있는 작업, ② AI가 보조하는 작업, ③ AI에게 위임할 수 있는 작업, ④ AI가 전적으로 자동화하는 작업 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary) (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 예를 들어 공감과 창의성이 필수인 대인 서비스는 ①에 속하고, 데이터 분석이나 보고서 초안 작성처럼 AI가 도와 효율을 높일 수 있는 일은 ②에 해당한다. 일정 관리나 단순 회계 처리처럼 AI에게 거의 맡겨도 되는 업무는 ③이며, 스팸 필터링처럼 AI가 사람 개입 없이 처리하는 일은 ④에 속한다. 이러한 분류를 통해 각자의 업무에서 어떤 부분을 AI에 맡기고, 어떤 부분에 인간의 역량을 집중할지 전략을 세울 수 있다고 몰릭은 말한다.
몰릭은 나아가 지식 근로자들은 AI와 협업하는 “켄타우로스형(centaur) 노동자”가 되어야 한다고 제안한다. 이는 그리스 신화의 반인반마 켄타우로스처럼, 인간과 기계의 역할을 명확히 구분하여 각자의 강점을 살리는 업무 방식을 뜻한다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). 실제 예로 몰릭은 자신의 저술 작업에 AI를 적극 활용했는데, AI에게는 자신보다 나은 부분(예: 방대한 논문 요약, 통계 그래프 작성 등)을 맡기고, 본인은 창의적 통찰과 최종 편집같이 인간이 뛰어난 작업에 집중하는 식으로 업무를 재편했다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary) (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그는 AI가 제안한 여러 문장을 검토하여 글을 다듬고, 필요하면 스스로 코딩해 맞춤형 AI 도구(예: 개인 참고문헌 생성기)도 만들어 사용했다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이렇게 함으로써 자신이 잘 못하거나 번거로운 일은 AI가 처리하고, 본인은 고부가가치 작업에 몰두하여 생산성과 창의성을 높일 수 있었다는 것이다. 몰릭은 이러한 경험을 바탕으로 AI를 동료로 받아들이는 개인과 기업이 더 큰 성과와 혁신을 이룰 것이라고 강조한다. 그는 리더들과 직장인들에게 두려움보다 호기심을 갖고 AI를 실험해보라고 조언하는데, 충분한 시간을 들여 AI와 함께 일하는 연습을 해 보면 놀라운 통찰과 효율 향상을 얻을 수 있으면서도 주도권은 여전히 인간에게 있음을 깨닫게 될 것이라고 말한다 (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think). 결국 AI와 협업하는 능력이 미래 업무의 핵심 역량이며, 이를 먼저 체득한 사람이 앞서 나가게 될 것이라는 메시지를 이 장에서 전하고 있다.
7장. 교사로서의 AI (AI as a Tutor)
7장에서는 교육 분야에서의 AI 활용을 다룬다. 몰릭은 AI가 교육을 어떻게 변화시킬지를 두 가지 측면에서 이야기한다. 긍정적으로는, GPT-4와 같은 강력한 언어 모델 기반 튜터를 통해 모든 학생에게 1:1 맞춤형 학습을 제공하는 시대가 열릴 수 있다고 전망한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 예컨대 학생마다 AI 과외교사가 붙어 실시간으로 질문에 답하고 피드백을 준다면, 지금까지는 일부에게만 가능했던 개별화 교육이 보편화될 수 있다는 것이다. 그러나 한편으로 AI는 기존의 평가 방식과 교실 문화에도 큰 혼란을 일으키고 있다. 이미 ChatGPT는 대부분의 숙제나 에세이를 손쉽게 작성해낼 수 있기 때문에, 옛 방식의 과제물 평가가 무의미해지는 사례가 나타나고 있다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 몰릭은 AI 시대에 맞게 교육 방법과 평가 시스템을 재설계해야 한다고 강조한다.
이 장의 핵심 조언은 교사의 역할 변화이다. 지식 전달자가 아니라, AI와 학생 사이의 가이드로 변모해야 한다는 것이다. 몰릭은 이를 전통적인 **“무대 위의 현인(sage on the stage)”**에서 **“옆에서 지도하는 안내자(guide on the side)”**로의 전환이라고 표현한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 구체적으로, 미래의 교사는 일방적으로 강의하기보다는 AI가 생성한 설명이나 예제를 함께 평가하고 토론하는 역할을 맡게 된다. 예를 들어 학생들은 AI가 작성한 글을 비판적으로 검토하거나, AI와 함께 프로젝트 아이디어를 브레인스토밍하고 실행하는 식으로 수업에 참여할 수 있다. 수업 시간은 지식 전달보다는 토론, 협동 학습, 프로젝트 실습 등에 할애하고, AI가 도와줄 수 없는 비판적 사고, 창의력, 공감 능력 등을 기르는 데 집중해야 한다고 조언한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그리고 이러한 새로운 교수법을 적용하기 위해 교육자들도 AI 활용 역량을 길러야 함을 강조한다. AI를 학습 파트너로 삼아 학생들의 이해도를 실시간 점검하고, 부족한 부분을 보충하며, 더 깊이 있는 질문을 던져 인간적인 가르침을 접목시키는 것이 미래 교사의 역할이라는 것이다. 요약하면, 7장은 **“AI를 금지하기보다 적극 활용하도록 교육을 혁신하라”**는 메시지를 전한다. 교육 현장에서 AI를 부정행위의 도구가 아닌 학습 보조 도구로 포용하고, 학생들이 미래 사회에 필요한 AI 리터러시를 갖추도록 이끌라는 것이다.
8장. 코치로서의 AI (AI as a Coach)
8장에서는 코칭과 역량 개발 측면에서 AI의 역할을 살펴본다. 직장에서 신입 사원이 성장하거나 견습생이 숙련공이 되는 과정은 전통적으로 **도제식 멘토링(apprenticeship)**에 의존해왔다. 선배가 후배에게 간단한 업무를 시키고 피드백을 주면서 점차 높은 수준의 작업으로 이끌어가는 방식이다. 그런데 몰릭은 AI가 이런 초기 단계 업무를 대신하게 되면서 “견습의 기회”가 줄어드는 딜레마가 생기고 있다고 지적한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 예를 들어 병원에서 로봇 수술 도구가 보편화되면, 초보 의사들은 예전처럼 간단한 봉합이나 처치를 연습할 기회를 잃고 바로 복잡한 상황에 뛰어들어야 할지도 모른다. 마찬가지로 회사에서도 경력 초년생들이 해야 할 자료 정리, 초안 작성 등을 **개인이 몰래 활용하는 AI(“쉐도우 AI”)**가 대신해버리면, 신입은 성장의 발판을 잃게 될 수 있다는 우려다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 몰릭은 이를 **“견습생 딜레마”**라고 부르며, AI로 인해 인재 육성의 연쇄 고리가 끊어지지 않도록 하는 방안이 필요하다고 강조한다.
해결책으로서 몰릭은 **“의도적 연습(deliberate practice)”**의 개념을 제시한다. 이는 스포츠나 음악 등 분야에서 최고의 수행을 위해 의식적인 훈련을 하는 원리를 차용한 것이다. AI 시대에 맞게 이 원칙을 적용한다면, 조직과 개인은 AI가 대체할 수 없는 핵심 역량이 무엇인지 규정하고, 이를 기르기 위한 체계적인 연습 기회를 마련해야 한다. 예를 들어 인간의 판단력이 절대적으로 중요한 의사결정 영역이나 창의적 기획 능력 등을 선정하여, 해당 역량을 키우기 위한 시나리오 기반 연습을 진행하는 것이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이때 AI를 활용한 시뮬레이션을 도입하면 현실에서는 얻기 힘든 다양한 상황을 연습할 수 있다. 또 AI 코치를 통해 개별 직원들에게 맞춤형 피드백과 조언을 대규모로 제공할 수도 있다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 중요한 것은, 이렇게 AI가 일부 역할을 맡더라도 최종 평가와 인간적 교류는 유지되어야 한다는 점이다. 몰릭은 사람과 AI의 혼합 코칭 모델을 통해 신입 인력의 성장 공백을 메꾸면서도, 인간 고유의 통찰과 직감을 다음 세대에 전수할 수 있다고 본다. 8장의 메시지는 AI를 코치 겸 스파링 파트너로 활용하여 개인의 역량 개발을 가속화하라는 것으로 요약된다. AI가 있다고 쉬울 길만 찾을 것이 아니라, AI와 함께 더 어려운 도전을 해보는 환경을 만들어야 한다는 뜻이다. 그렇게 할 때 AI는 인간을 대체하는 존재가 아니라 인간을 한 단계 끌어올리는 트램펄린이 될 것이다.
9장. 우리의 미래로서의 AI (AI as Our Future)
9장은 AI와 함께할 미래에 대한 구상을 다룬 결론부이다. 몰릭은 향후 수년에서 수십 년 사이에 전개될 수 있는 네 가지 시나리오를 제시한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary) (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary):
1.
“이만하면 충분” 시나리오(As Good As It Gets):** 기술적 한계나 강력한 규제로 AI 발전이 현재 수준에서 멈추는 상황. (예: GPT-4 수준에서 더 이상 비약적인 성능 향상이 없다.) 이 경우 AI의 영향력은 현 수준에서 통제 가능하며, 인류는 현상 유지에 집중하게 된다.
2.
“느리고 꾸준한 전진” 시나리오(Slow and Steady Progress):** AI 기술이 지속적으로 그러나 선형적으로 발전하는 경우다. 몇 년마다 점진적 개선이 나타나지만 폭발적 성장은 없는 상태로, 사회가 비교적 안정적으로 적응해나간다. 이 시나리오에서는 인간의 역할이 서서히 변화하므로 장기적 대비와 업Skill링이 중요하다.
3.
“기하급수적 가속” 시나리오(Exponential Acceleration):** AI 능력이 매 세대마다 기하급수적으로 향상되는 폭발적 발전 상황이다. 예를 들어 올해의 최첨단 AI가 내년이면 평범하게 느껴질 정도로 혁신 주기가 빨라지는 경우다. 이런 상황에서는 산업과 일자리 지형이 급변하며, 기존 질서가 큰 충격을 받는다.
4.
“초지능 특이점” 시나리오(Superintelligent Singularity):** 인공 일반지능(AGI), 즉 인간을 능가하는 범용 지능이 등장하는 극단적 상황이다. 이 초지능은 인간이 해결하지 못한 문제를 풀고 엄청난 부를 창출할 수도 있지만, 만약 통제가 불가능하거나 인간의 가치와 어긋난다면 존재론적 위험을 가져올 수 있다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 인류는 유토피아와 디스토피아의 갈림길에 서게 될 것이다.
몰릭은 이 네 가지 시나리오를 설명하면서도, 어떤 미래가 실현될지는 정해져 있지 않다고 말한다. 그는 에필로그에서 **“우리가 만들어낸 이 외계 지능과 어떻게 공존할지는 전적으로 인간에게 달렸다”**며, 미래는 비관도 낙관도 아닌 우리의 선택의 결과라고 강조한다 (Book Notes: Co-Intelligence: Living and Working with AI | SSTI). 결국 인간이 AI와 공동 지능을 이루는 방식을 현명하게 설계한다면 밝은 미래를 맞이할 것이고, 무지하거나 무책임하다면 어두운 결과를 초래할 수도 있다는 경고다. 이 책의 결론은, AI 시대의 운전대를 인간이 잡고 방향을 제대로 틀어야 한다는 것이다. AI와의 협력 자체는 피할 수 없는 흐름이지만, 그것을 어떻게 활용하고 통제하느냐에 따라 우리의 미래가 결정된다는 통찰로 책은 마무리된다.
듀얼 브레인 AI 시대: 인간과 AI 협력의 통찰
오늘날 우리는 인간의 두뇌와 AI의 두뇌가 함께 작동하는 듀얼 브레인 시대에 진입했다. 몰릭이 말하는 **“공동 지능(co-intelligence)”**이란 이러한 인간-기계 협업 지능을 극대화하는 개념이다. 그는 인간과 AI가 각자의 강점을 살려 협력하면 1+1이 2 이상의 효과를 낼 수 있다고 주장한다. 특히 창의성, 판단력, 윤리의식 등 인간의 장점과 방대한 데이터 처리, 빠른 산출 등 AI의 장점을 결합하면 혼자서는 풀지 못했던 문제를 해결할 수 있다는 것이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 몰릭이 제시한 네 가지 원칙(AI 적극 활용, 인간 통제, AI를 사람처럼 대하되 도구임을 인식, 지속적 학습)은 듀얼 브레인 협업의 실천 지침이라 할 수 있다 (A Very Brief Review of Co-intelligence by Ethan Mollick | by Thomas Ezan | Medium). 예를 들어 AI를 항상 참여시켜 새로운 통찰을 얻고(원칙 1) 결정권은 인간이 쥐고서 AI의 출력을 면밀히 검토하며(원칙 2), AI에게 역할과 페르소나를 부여해 최적의 결과를 끌어내되 그것이 산출된 패턴임을 잊지 않고(원칙 3), AI 발전 속도에 맞춰 끊임없이 지식과 기술을 업데이트하는 자세(원칙 4)가 필요하다. 이러한 협업 태도는 단순한 기술 활용법을 넘어, AI와 공존하는 새로운 인간 능력이라 볼 수 있다.
듀얼 브레인 시대에 특히 중요한 통찰은 인간이 잘하는 것과 AI가 잘하는 것을 구분할 줄 아는 지혜다. 몰릭은 “당신이 가장 잘하는 일은 현재의 어떤 AI보다도 당신이 더 잘한다”고 말한다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). 다시 말해, 각 개인이 가진 전문성과 창의성 영역에서는 여전히 인간이 우위에 있으므로, AI에게는 자신이 덜 잘하거나 귀찮은 일을 맡기고 그로 확보된 시간에 본인이 잘하는 일에 집중하라는 것이다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). 이러한 업무 분배 전략이 앞서 언급한 켄타우로스형 협업이며, 듀얼 브레인 체제의 핵심 원리다. 반대로 인간이 잘하는 일까지 모두 AI에 의존하게 되면, AI의 한계를 간파하지 못한 채 잘못된 판단을 내리거나 인간의 능력을 퇴화시킬 위험이 있다. 따라서 AI를 믿되 맹신하지는 않는 균형감각이 중요하다. “사이보그형” 협업(인간과 AI를 깊이 통합하여 마치 한 몸처럼 일하는 형태)에서도 마찬가지로, AI와 긴밀히 상호작용하며 아이디어를 주고받되 최종 의사결정은 인간이 책임지는 것이 바람직하다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick).
결국 듀얼 브레인 시대의 협력은 파트너십이다. AI를 단순한 도구가 아니라 능동적 협력자로 대우하고, 대신 윤리적 판단과 창의적 방향 설정은 인간이 주도하는 것이다. 몰릭은 이러한 인간-AI 협력을 통해 인간의 능력이 증폭되고 AI의 잠재력이 선용될 때, 비로소 공동 지능의 진가가 발휘된다고 믿는다. 요약하면 **“AI와 함께 생각하라. 그러나 대신 생각하게 두지는 말라.”**는 통찰이 이 시대에 중요하다. 인간과 AI가 각자의 두뇌를 연결하여 함께 문제를 풀되, 인류의 가치와 목표를 잃지 않는 것—이것이 듀얼 브레인 시대 협업의 궁극적인 방향이다.
업무·생활 속 AI 통합 실전 가이드 (사용 예시 및 팁)
이제 몰릭의 논의를 바탕으로 현실에서 AI를 활용하는 실전 팁을 정리해보자. 이는 개인이든 조직이든 일상에서 AI를 통합할 때 도움되는 조언과 구체적인 사용 예시들이다.
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브레인스토밍과 창의적 문제해결: 막막한 과제나 아이디어 발상이 필요할 때 AI를 활용해보라. 프롬프트를 작성할 때 AI에게 특정 전문가 역할을 부여하고 목표를 제시하면 효과적이다. 예를 들어 *“당신은 10년 경력의 마케팅 전략가입니다. Z 세대를 위한 신규 운동화 제품 아이디어를 15가지 제안해주세요.”*처럼 지시하면, AI는 다양한 각도에서 아이디어를 쏟아낼 것이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 그런 다음 AI가 제시한 아이디어 목록을 검토하여 유용한 것을 선별하고 발전시키는 식으로 활용한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이 방법을 통해 짧은 시간에 발상의 폭을 넓히고 창의적 솔루션의 실마리를 얻을 수 있다.
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글쓰기 및 콘텐츠 제작 지원: 보고서나 글을 쓰다가 막힐 때 AI에게 도움을 청하라. 몰릭은 실제로 책을 집필하며 ChatGPT에게 *“이 부분을 설득형, 정보 전달형, 서사형 등 네 가지 스타일로 다시 써줘”*라고 요청해 여러 가지 문단 예시를 얻었다고 한다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). 이렇게 다양한 스타일과 표현으로 재작성된 예시를 보면, 막혔던 문장을 풀어낼 아이디어가 떠오른다. 또 초안을 쓴 후에는 “이 글을 유명한 AI 대중서 스타일로 더 흥미롭게 다듬어줘” 혹은 “내용을 더 쉽게 이해하도록 설명을 보완해줘” 같이 요청해볼 수 있다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). AI가 제안한 수정본을 그대로 쓰지 않더라도, 내 글의 문제점을 객관적으로 파악하고 개선 방향을 얻는 데 큰 도움이 된다. 이처럼 AI를 글쓰기 코파일럿으로 활용하면, 혼자 고민할 때보다 더 빠르고 풍부하게 콘텐츠를 완성할 수 있다.
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AI를 통한 피드백 및 자기코칭: 몰릭이 사용한 방법 중 하나는 AI를 가상의 멘토로 삼는 것이다. 예를 들어 그는 자신만의 편집 조언자 캐릭터 *“오지맨디아스”*를 만들어 AI에게 연기시켰다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). *“너는 잘난 척하는 자기 중심적 비평가 Ozymandias이다. 내가 쓴 챕터를 읽고 거만한 어조로 부족한 점을 지적해줘”*라는 식으로 프롬프트를 주었더니, AI는 우아하면서도 날카로운 비판을 해주었다. 그 덕분에 그는 장황하거나 불필요한 부분을 대폭 줄일 수 있었다고 한다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). 이처럼 AI에게 특정 성격과 역할을 부여해 내 작업을 평가하게 하면, 실제 사람에게 조언을 듣는 것과 유사한 효과를 얻을 수 있다. 우리는 종종 자신의 글이나 아이디어에 객관성을 잃는데, AI 멘토는 24시간 대기하는 코치로서 냉정한 피드백을 제공해준다. 단, AI의 조언도 최종 판단은 내가 해야 함을 명심하고, 비판적 수용의 태도를 잃지 말아야 한다.
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반복 작업 자동화로 시간 절약: 보고서의 자료 정리, 회의록 작성, 데이터 요약처럼 반복적이고 시간 소모적인 작업에 AI를 활용하면 효율을 극대화할 수 있다. 몰릭은 연구를 할 때 방대한 학술 논문을 일일이 읽지 않고 AI에게 요점을 요약시키고, 본인이 그 요약을 검토하며 필요한 부분만 찾아 읽었다고 한다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). 또한 문헌 조사 내용을 AI가 자동으로 정리해 이메일로 보내게 설정해 두어, 언제든 스마트폰으로 아이디어가 떠오를 때 음성으로 메모하면 AI가 이를 체계화해 주도록 활용했다 (I, Cyborg: Using Co-Intelligence - by Ethan Mollick). 이처럼 AI를 개인 비서나 서기처럼 활용하면, 정리 및 관리 업무에 쓰는 시간을 아끼고 더 중요한 일에 집중할 수 있다. 번역, 일정 관리, 간단한 코드 작성 등도 AI에게 맡겨둘 수 있는 대표적인 작업이다. 단순 업무일수록 AI의 성능이 인간과 비슷하거나 더 나을 수 있기 때문이다.
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AI 산출물에 대한 검증 및 개선: AI를 활용하더라도 최종 책임은 인간에게 있다는 원칙을 항상 기억하라. AI가 만들어준 결과물을 그대로 받아들이지 말고, 반드시 사실 오류나 비합리적 부분이 없는지 검토해야 한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 예를 들어 AI가 만든 보고서라면 숫자 계산이 틀리지 않았는지 확인하고, 중요한 문장이 근거를 갖추고 있는지 점검한다. 또한 AI의 답변이 편향되어 있거나 윤리적으로 문제가 될 소지는 없는지도 살핀다. 필요하다면 교차 검증을 위해 동일한 질문을 다른 AI나 검색엔진에 물어보는 것도 좋다. 그리고 AI 결과물이 마음에 들지 않을 때는 포기하지 말고 프롬프트를 개선해서 재시도해보라. 프롬프트에 더 구체적인 지침을 추가하거나 예시를 제시하면 출력 품질이 나아질 수 있다. AI와 대화하며 원하는 결과가 나올 때까지 다듬어가는 과정 자체가 사용자의 역량을 키워준다. 결국 AI를 유능한 부하 직원이라 생각하고, 그 직원이 낸 보고서를 상사로서 꼼꼼히 검토하고 피드백 주는 자세로 임하는 것이 바람직하다.
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지속적인 학습과 업그레이드: AI 기술은 매우 빠르게 발전하고 있으므로, 항상 최신 동향을 따라가고 새로운 도구를 익히는 습관이 필요하다. 오늘 최고의 성능을 자랑하는 AI도 몇 개월 후면 평범해질 수 있다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 몰릭이 강조하듯이 “현재 사용하는 AI는 앞으로 당신이 사용할 AI 중 가장 못한 수준일 것이다” (A Very Brief Review of Co-intelligence by Ethan Mollick | by Thomas Ezan | Medium). 따라서 새로운 모델이나 기능이 나올 때 호기심을 가지고 시험해보는 것이 중요하다. 예컨대 GPT 계열의 업그레이드, 신규 이미지 생성 모델, 각종 생산성 AI툴(Notion AI, MS Copilot 등)이 등장하면 작은 프로젝트라도 시도해서 익숙해지는 것이 좋다. 이러한 실험 정신이 있을 때 조직이나 개인은 AI 발전의 혜택을 선제적으로 누릴 수 있다. 반대로 안주하거나 배움을 멈추면 금세 경쟁력과 창의성이 뒤처질 수 있다. AI와 함께 성장하는 것이 곧 자기계발의 한 축임을 인식하고, 커뮤니티나 교육 프로그램을 통해 AI 활용 팁을 공유받는 것도 추천된다.
분야별 AI 활용 전략
마지막으로, 비즈니스, 교육, 창작(크리에이티브) 등 주요 분야별로 AI를 적용하는 전략을 간략히 정리한다. 각 분야의 특성에 맞는 접근법을 취하면 AI와의 협업 효과를 극대화할 수 있다.
비즈니스 분야: AI와 함께 일하는 조직 만들기
기업 경영과 업무 프로세스에 AI를 통합하려면 위에서부터 AI 활용을 장려하는 문화를 조성해야 한다. 몰릭은 리더들을 향해 **“합법적이고 윤리적인 한 최대한 모든 업무에 AI를 초대하라”**고 조언한다 (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think). 경영진이 솔선수범하여 AI를 의사결정 보조, 보고서 작성, 고객 응대 등에 활용하고, 직원들에게도 AI 실험을 권장해야 한다. 이를 위해 사내 교육을 통해 직원들의 AI 리터러시를 높이고, 우수 활용 사례를 공유하며 AI 도구 접근성을 확보해주는 것이 중요하다. 예를 들어 어떤 팀이 AI를 활용해 업무 시간을 30% 줄였다면 그 방법을 전사적으로 전파하고, 모든 직원이 ChatGPT API나 자동화 봇 등을 자유롭게 쓸 수 있는 환경을 갖추도록 투자한다.
동시에, **AI 거버넌스(윤리 지침)**도 마련해야 한다. 비즈니스 현장에서 AI가 잘못된 정보로 의사결정을 그르치거나 편향된 결과로 문제를 일으키지 않도록 검증 단계를 프로세스에 넣는다. 중요한 결정에는 항상 **“휴먼 인 더 루프”**를 두어 AI가 제시한 내용을 전문가가 최종 확인하게 한다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 또 데이터 프라이버시를 위해 민감한 정보를 AI에 입력하지 않는 등 보안 수칙을 정해 교육한다. 이러한 통제 장치를 갖춘 가운데 현업의 창의적 활용을 독려하면, AI는 직원들의 디지털 동료로서 성과를 높여줄 것이다. 실제로 마이크로소프트나 구글 등의 사례를 보면, 코딩 어시스턴트나 문서 작성 보조 AI를 채택한 팀에서 생산성 향상과 신사업 아이디어 창출 효과가 나타나고 있다. 중요한 것은 작은 프로젝트부터 AI 도입을 시작해 점진적으로 범위를 넓히는 것이다. 성공을 거둔 부서의 활용법을 다른 부서가 벤치마킹하게 하여 조직 전반의 AI 역량을 업그레이드하면, 경쟁사 대비 큰 우위를 확보할 수 있을 것이다. 결국 비즈니스 분야에서 AI 활용 전략의 핵심은 **“먼저 익히고 널리 적용하라”**는 한 문장으로 정리된다. 빠르게 학습하고 전체 조직이 공동 지능을 발휘하도록 만드는 기업이 미래 시장을 주도할 가능성이 크다.
교육 분야: AI를 학습 도구로 포용하기
교육 현장에서 AI를 금기시하기보다는 효과적인 학습 도구로 포용하는 전략이 필요하다. 우선 학교와 대학은 AI 활용에 대한 명확한 가이드라인을 수립해야 한다. 학생들이 과제를 할 때 ChatGPT 등을 사용할 수 있게 허용하되, 출처 표기나 AI 사용 사실을 공개하도록 규정을 만들 수 있다. 이렇게 하면 학생들은 AI를 적절히 활용하면서도 표절이나 부정행위 문제를 최소화할 수 있다. 더 나아가, 교수자들은 과제와 평가방식을 재고안해야 한다. 단순 암기나 지식 재생산형 문제는 AI가 대신할 수 있으므로, 프로젝트 기반 학습, 오픈북 시험, 구술 발표 등 AI가 대신할 수 없는 역량을 평가하는 방식으로 전환할 필요가 있다. 이는 몰릭의 지적처럼 숙제나 에세이 위주의 평가가 무력화되는 현실에 대한 대응이기도 하다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary).
교실 수업에서는 AI를 활용한 맞춤형 학습을 도입할 수 있다. 예컨대 학생들에게 각자 태블릿이나 노트북에서 AI 튜터와 대화하며 문제를 풀게 하고, 교사는 교실을 돌며 개별 지도를 한다. AI는 기본 개념 설명이나 쉬운 질문 답변을 맡고, 교사는 더 어려운 질문이나 심화 토론을 맡는 식으로 역할을 분담할 수 있다. 이는 앞서 언급한 “곁에서 돕는 안내자” 모델의 구현이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). 이렇게 하면 학습의 개인화가 가능해져, 학습 속도가 느린 학생은 AI의 도움으로 기초를 다지고, 우수한 학생은 AI와 심화 질의응답을 하며 더 발전할 수 있다.
또한 AI 리터러시 교육을 커리큘럼에 포함시키는 것도 중요하다. 모든 학생들이 졸업 전에 AI의 동작원리, 한계, 윤리 등에 대해 배워야 한다. 예를 들어 AI가 산출한 정보의 신뢰성을 평가하는 법, 편향된 결과를 인지하는 법, 효과적인 프롬프트 작성 요령 등을 가르친다. 이는 듀얼 브레인 시대에 시민으로서 갖춰야 할 새로운 소양이다. 일부 진보적인 교육자들은 이미 “AI와 함께 숙제하기” 같은 과제를 내어, 학생들이 AI를 활용해보고 그 경험을 반성적으로 에세이로 쓰게 하는 실험을 하고 있다. 이러한 시도를 통해 학생들은 AI를 사용하면서도 비판적 사고를 유지하는 법을 배우게 된다. 결론적으로, 교육 분야에서는 AI를 금지하기보다 관리하고 활용하는 쪽으로 패러다임 전환이 필요하다. 교사와 학생이 함께 AI의 장점을 극대화하고 단점을 보완하는 법을 익힌다면, AI는 모두를 위한 맞춤 선생님이자 토론 파트너로 기능하며 교육의 질을 높여줄 것이다.
창작 및 예술 분야: AI와 공동 창작하기
예술가, 작가, 콘텐츠 크리에이터 등 창작 분야에서도 AI를 효과적으로 활용하면 새로운 가능성이 열린다. 핵심 전략은 AI를 아이디어 스케치 도구나 협업자로 여기는 것이다. 예를 들어 시각 예술가는 Midjourney나 DALL-E 같은 AI 이미지 생성기를 활용해 초기 구상안을 수백 장 뽑아볼 수 있다. 이렇게 하면 짧은 시간에 다양한 스타일과 구도를 실험하여 영감의 스펙트럼을 넓힐 수 있다. 작가나 시나리오 작가는 AI에게 플롯 아이디어를 묻거나 캐릭터 대화 몇 가지 버전을 만들어보게 해서, 창의적 자극을 얻을 수 있다. 음악가는 AI 작곡 툴로 멜로디 패턴을 만들어 보고 거기에 살을 붙이는 방식으로 작업 흐름을 개선할 수 있다. 몰릭이 강조하듯 인간의 창작도 결국 기존 요소의 리믹스인 경우가 많기 때문에, AI의 방대한 데이터 학습력을 통해 예상 밖의 조합을 발견할 수 있다는 점에서 창작 파트너로 삼을 가치가 크다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary).
동시에 인간 고유의 미학적 판단은 끝까지 유지해야 한다. AI는 일단 많은 시안을 던져줄 수 있지만, 어떤 것이 작품으로서 가치 있는지 선별하고 다듬는 것은 인간의 몫이다 (Co-Intelligence by Ethan Mollick Book Summary). AI가 그럴듯하게 그려낸 그림도 세부적으로 보면 엉뚱한 부분이 있을 수 있고, 언어 모델이 쓴 대본도 맥락에 어울리지 않는 대사가 섞여 있을 수 있다. 창작자는 이러한 AI 산출물을 비평가의 눈으로 검토해 부족한 부분을 보완하고, 최종 결과물에 일관된 예술적 방향을 부여해야 한다. AI에게 휘둘리지 않고 디렉팅하는 능력이 필요하다는 뜻이다. 또한 법적·윤리적 이슈에도 주의해야 한다. AI가 학습한 데이터에는 저작권이 있는 작품들이 많으므로, 상업적 창작에 사용할 때는 저작권 침해 가능성을 검토해야 한다. AI로 생성한 콘텐츠를 그대로 출판하거나 판매하는 경우 독자나 고객에게 AI 사용 여부를 투명하게 알리는 윤리도 중요하다. 예술의 영역에서는 표현의 독창성과 인간적 감성이 가치이기 때문에, AI가 만들어준 결과를 적당히 편집해 내놓는 식의 태도는 오히려 브랜드를 떨어뜨릴 수 있다. 대신 AI를 통해 얻은 아이디어를 출발점으로, 인간만이 줄 수 있는 영혼을 불어넣어 작품을 완성하는 것이 바람직하다.
요컨대 창작 분야에서의 AI 활용 전략은 **“AI에게 도움은 받되, 예술적 통제권은 인간이 유지한다”**로 요약된다. AI는 끊임없는 아이디어 제공자이자 조력자로서 창작 과정의 밑거름을 풍부하게 공급한다. 창작자는 그 위에서 자유롭게 시도하고 변주하며 자신만의 색깔로 완성한다. 이러한 공동 창작을 통해 과거에는 불가능했던 새로운 스타일과 장르도 개척될 수 있다. 결국 AI와 인간의 협업은 예술가에게 위협이 아니라 영감의 원천이 될 수 있으며, 인간의 상상력 범위를 확장시키는 도구로 작용할 수 있다는 것이 몰릭이 전하는 희망적인 전망이다.
☆ 마무리: 분야를 막론하고 인간과 AI의 협업 원칙은 일맥상통한다. 그것은 AI의 강점을 최대한 활용하되, 인간의 판단과 가치를 중심에 두고 조율하는 것이다. 이선 몰릭의 『Co-Intelligence』는 이러한 원칙을 다양한 예시와 통찰로 풀어내며, 우리에게 **“함께 생각하는 법”**을 가르쳐준다. AI를 두려워하기보다는 스마트하게 받아들이고 배우는 자가 듀얼 브레인 시대의 승자가 될 것이다. 이 책은 한국어 독자들에게도 인간과 AI의 공동 지능을 활용하여 더 창의적이고 생산적인 미래를 여는 로드맵을 제시한다. 변화의 속도가 두렵다면 몰릭의 조언을 떠올려 보자: “AI는 여기 머물 것이다. 그러니 두려워하기보다는 어떻게 협력하고 공존할지 결정하라” (Ethan Mollick’s 4 guiding principles for leading with AI - Big Think). 이것이 바로 우리가 AI와 함께 성장해야 하는 이유이자, 미래를 대비하는 가장 현명한 자세일 것이다.
