"AI가 모든 걸 다 해준다면서?"
"그럼 이제 우리는 뭘 해야 하지?"
"공부도 안 해도 되는 건가?"
이런 생각 한 번쯤 해봤을 거야. 결론부터 말하면, 완전히 틀렸어.
AI 시대에도 우리는 여전히 공부해야 하고, 오히려 더 많이 해야돼. 여러가지 능력들이 요구되고 필요해졌거든.
오늘은 그게 뭔지 심도있게 이야기해보려고 해. 끝까지 읽어보면 내가 앞으로 무엇을 준비해야 할지? 조금이라도 갈피가 잡힐거야👇
AI는 도구일 뿐이야.
많은 사람들이 AI를 만능 해결사로 생각하는데, 이건 큰 착각이야. AI는 우리 삶을 편하게 만들어주는 '도구'일 뿐이거든. 목수가 못 박을 때, AI는 망치의 역할이지 목수의 역할이 아니야.
AI는 데이터를 분석하고 복잡한 계산을 대신하고, 특정 작업을 자동화하는데 쓰이는거지. 우리 생각을 대신하고 새로운 걸 만들어내는 게 아니야.
와인 감별사를 예로 들어볼게. AI는 와인의 숙성 연도나 품종, 심지어 어떤 토양에서 자랐는지까지 순식간에 분석해줄 수 있어. 가짜 와인도 쉽게 거를 수 있겠지. 하지만 그 와인이 진짜 명품인지, 어떤 가치를 가지는지 최종 판단하는 건 결국 감별사의 몫이야.
때문에 와인 감별사는 와인의 역사와 문화적 배경에 대한 깊이있는 지식이 있어야돼. 미묘한 향과 맛의 조화에 대한 경험이 있어야 돼. 이런거 없이는 AI가 아무리 좋은 데이터를 쏟아내도 그 안에 진정한 의미를 찾아낼 수 없으니까.
정보의 홍수 속에서 우리에게 필요한 건?
이제는 정보를 많이 암기하는 게 별로 의미 없어졌어. AI가 훨씬 빠르고 정확하게 검색하고 요약해주잖아. 그럼 우리는 대체 뭘 공부해야 할까?
바로 AI가 정리해준 정보를 보고 그 안에서 '인사이트'를 찾아내는 능력이야. 서로 다른 지식들을 연결시켜서 새로운 문제 해결 방법을 찾는 통찰력 말이지.
AI는 지식만 전달할 뿐, 그 지식들을 유기적으로 연결시키는 건 우리가 할 일이야. 이때 필요한게 비판적 사고와 융합적 사고야. AI가 준 정보를 의심할 줄 알아야 하고, 다양한 분야의 지식을 결합해서 새로운 아이디어를 낼 수 있어야 해. 단순히 주어진 정보를 받아들이는 게 아니라 능동적으로 질문을 던지고 계속 성장하려는 태도가 필요한 거지.
쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다.
라는 말이 있듯이, AI에게 좋은 질문을 할수록 좋은 답을 얻을 수 있어. 그런데 좋은 질문을 하려면 이런 능력들이 필요해.
(1) 잘 듣고 잘 읽는 능력
요즘 사람들이 짧고 자극적인 숏콘텐츠에 익숙해졌지만, 깊이 있는 이해를 위해서는 긴 글이나 20분 이상 영상을 끝까지 집중해서 볼 수 있어야 해. 그 안에 담긴 논리와 맥락을 파악하는 게 중요하거든.
(2) 호기심과 탐구 능력
"이건 뭐지? 왜 그럴까?"라는 기본적인 호기심에서 모든 지식의 연결이 시작돼. 이런 질문을 자주 던지는 사람일수록 세상을 더 넓게 이해하게 되고, 그 과정에서 얻는 희열이 계속 공부하게 만드는 원동력이 되지.
(3) 지식을 연결하고 통합하는 능력
과학, 인문학, 예술 등 다양한 분야 지식을 접할수록 창의력이 좋아져. 완전히 다른 분야의 지식이 유기적으로 연결되면서 새로운 아이디어나 아무도 예상하지 못한 해결책이 나올 수 있거든.
글을 마무리하며.
다시 돌아와서 AI는 결국 우리의 능력을 확장시켜주는 ‘도구’일 뿐이야. 이 도구를 얼마나 잘 활용할 수 있는가는 전적으로 나에게 달려있지.
AI 시대의 진정한 전문가는 내 분야에 대한 깊은 지식을 AI에 잘 활용할 줄 아는 사람이라고 생각해. 그러려면 앞으로도 계속해서 공부하고 성장해야 하고, 깊이 있는 이해와 질문하는 태도가 더 중요해졌다는 걸 기억하자.
그게 바로 우리 인간이 필요한 이유니까.
