원문: https://www.forbes.com/sites/peterhigh/2024/05/07/ethan-mollick-on-the-four-rules-of-co-intelligence-with-ai/ (translated by Google Gemini)

에단 몰릭은 펜실베이니아 대학교 와튼 스쿨의 부교수로, 기업가 정신에서의 혁신을 연구하고 가르치며 인공지능이 업무와 교육에 미치는 영향을 분석합니다. 연구와 강의 외에도, 에단은 게임, 시뮬레이션, AI를 사용하여 교육을 민주화하려는 와튼 인터랙티브(Wharton Interactive)를 이끌고 있습니다. 학계에 몸담기 전에는 스타트업을 공동 창업했으며, 현재는 기업가와 다른 경영진들의 자문 역할을 하고 있습니다. 에단의 최신 저서로는 ‘공동 지능: AI와 함께 생활하고 일하기(Co-Intelligence: Living and Working with AI)‘가 있습니다. 또한 그는 13만 4천 명 이상의 팔로워를 보유한 인기 블로그 ‘OneUsefulThing’의 저자이기도 합니다.

최근 인터뷰에서 몰릭은 그의 기업가로서의 배경과 학계로의 전환, 기업가에게 가르쳐야 할 가장 중요한 개념들, 그리고 그의 신간 ‘공동 지능: AI와 함께 생활하고 일하기’에 담긴 공동 지능의 네 가지 규칙에 대해 논했습니다. (이 인터뷰는 길이와 명확성을 위해 편집되었습니다.)

피터 하이: 교수님은 기업가 정신을 가르치고 계시고, 이전에는 기업가이셨습니다. 교수님의 창업 여정과 그 이후 학계로 돌아오게 된 과정에 대해 말씀해 주시겠습니까?

에단 몰릭: 저는 90년대 후반에서 2000년대 초반의 1차 인터넷 붐 시기에 기업가가 되었습니다. 기술 천재였던 똑똑한 대학 룸메이트가 있었는데, 그는 한 산업을 아주 잘 알고 있었습니다. 그가 저를 스타트업에 합류하도록 설득했고, 우리는 세계 최초의 페이월(paywall, 유료 구독 모델)을 만들었습니다. 저는 아직도 그 점에 대해 미안함을 느끼며, 학계에 있으면서 그 빚을 갚으려고 노력하는 것 같습니다. 죄송합니다, 우리가 페이월을 만들었습니다. 저는 영업/마케팅 담당자로, 말 그대로 최초의 구텐베르크 인쇄기를 가지고 있던 500년 된 기업들에게 온라인으로 진출해서 자신들의 콘텐츠를 팔아야 한다고 설득하는 역할을 했습니다. 꽤 성공적이었지만, 우리는 가능한 모든 실수를 저질렀습니다.

상상할 수 있는 모든 채용 실수, 모든 경영 실수, 지분 문제 등 온갖 종류의 실수를 다 저질렀죠. 말하자면, 우리는 실수투성이였음에도 불구하고 성공했습니다. 저는 ‘이걸 제대로 하는 법을 알아내야겠다’고 생각했습니다. 그래서 MIT에서 MBA를 하기로 결심했고, 사실 아무도 기업가 정신을 성공시키는 방법에 대해 많이 알지 못한다는 것을 깨달았습니다. 그리고 나서 박사 학위를 받고 이 분야를 연구하기로 결정했습니다. 그것이 제가 지금 이 자리에 있고 이 분야에 관심을 갖게 된 이유입니다.

하이: 교수님과 같은 환경에서 회사를 시작하려는 사람들에게 가르쳐야 할 가장 중요한 것들이나 배우기에 가장 유용한 것들은 무엇인가요?

몰릭: 데이터가 뒷받침하는 것부터 시작하자면, 명백히 가르칠 수 있는 세네 가지 핵심 사항이 있습니다. 가르칠 수 있는 한 가지 핵심은 사람들에게 기업가 정신에서 원칙에 입각한 실험을 하도록 가르치는 것입니다. 그것은 바로 가설입니다. 당신은 사업에 대해 관련된 가설을 세우고, 테스트를 하며, 방향을 전환(pivot)하거나 계속 진행합니다. 이것이 정말로 중요한 것으로 드러났습니다. 가설 기반의 체계적인 테스트를 하는 사람들은 그렇지 않은 사람들보다 기하급수적으로 더 높은 수익을 올립니다.

두 번째 주요 사항은 당신이 어떻게 발표하고, 설명하며, 자금을 조달하는지에 따라 실제로 차이를 만드는 많은 것들이 있다는 점입니다. 여기에는 복잡한 문제가 있습니다. 많은 사람들이 VC(벤처 캐피털) 자금을 유치하는 것을 상으로 여기지만, 그것은 상이 아니라 장점과 단점을 가지고 어딘가에 도달하기 위한 방법일 뿐입니다.

세 번째는 경영이 중요하다는 것입니다. 채용은 매우 중요하며 많은 사람들이 채용하는 방법이나 채용이 잘 이루어지게 하는 방법을 모릅니다. 당신 개인의 에너지 수준만으로는 전체 조직을 감당할 수 없게 되는 20명 규모를 넘어설 수 있도록 조직 구조를 구축해야 합니다. 멘토링, 네트워킹과 관련된 많은 것들이 큰 차이를 만드는 것 같습니다. 사람들에게 기술을 가르치는 것이 많은 도움이 됩니다.

하이: 책 ‘공동 지능: AI와 함께 생활하고 일하기’의 세부 내용으로 들어가고 싶습니다. 교수님은 공동 지능을 위한 네 가지 규칙에 대해 이야기하셨는데, 그 네 가지 각각에 대해 함께 다루고 싶습니다. 첫 번째는 ‘항상 인공지능을 논의의 자리에 초대하라’는 것입니다. 무슨 의미인가요?

몰릭: AI는 우리가 ‘들쭉날쭉한 경계선(jagged frontier)‘이라고 부르는 것을 가지고 있습니다. 즉, 어떤 작업은 잘하고 다른 작업은 못한다는 뜻입니다. 만약 AI에게 한 페이지를 25단어로 요약해달라고 요청하면, 22단어나 28단어, 또는 다른 숫자의 단어를 받을 수 있습니다. 왜냐하면 AI는 우리가 보는 방식으로 단어를 보지 않고, 단어나 단어의 일부인 토큰(token)으로 보기 때문입니다. 공백도 토큰의 일부입니다. AI는 단어 수를 잘못 셀 수 있습니다. 만약 그 작업을 요약하는 소네트(sonnet, 정형시)를 써달라고 요청하면, 훌륭한 소네트를 만들어 줄 것입니다. 놀라운 소네트는 쓸 수 있지만 25단어 요약은 못하는 시스템을 어떻게 다뤄야 할까요?

핵심은 AI를 충분히 사용하면 그것이 무엇을 잘하고 못하는지 이해하게 되고, 이를 통해 이 경계선을 탐색할 수 있다는 것입니다. 또한 그것이 어떤 차이를 만드는지 알게 해줍니다. ‘세계적 수준의 IT 전략 실행: IT가 어떻게 조직 혁신을 이끌 수 있는가’의 저자에게 AI가 얼마나 잘 적용될지는 아무도 모릅니다. 아무도 모르죠. 당신은 그것을 알아낼 수 있습니다. AI는 당신이 모르는 무엇을 알고 있을까요? 당신은 AI가 모르는 무엇을 알고 있나요? 유일한 방법은 당신이 참여하는 팟캐스트에 AI를 데려가서 우리의 대화를 어떻게 요약하는지 보고, 또한 팟캐스트 준비 작업을 시켜서 당신이 하던 준비 작업과 비교해 보는 것입니다. 그리고 나서 당신의 다음 게시물이나 정보 글 작성을 돕게 하고, 다음 컨설팅 벤처나 다음 연설을 돕게 하는 것입니다. 이것이 이 기술이 무엇에 좋고 나쁜지를 알아내는 방법입니다.

하이: 그 말씀은 공동 지능을 위한 다음 규칙인 ‘인간이 (의사결정) 과정에 참여하라(be the human in the loop)‘로 자연스럽게 이어지네요. 방금 설명하신 내용에서 잘 연결되는 것 같습니다만, 어떻게 하면 가장 효과적으로 인간이 과정에 참여할 수 있는지 자세한 설명을 부탁드립니다.

몰릭: 이것은 AI와 함께 일하는 데 사람이 관여하기를 원하는 제어 시스템에 대한 아이디어입니다. AI가 꽤 견고하기 때문에 이것이 문제가 됩니다. 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)에서의 저희 연구에 따르면, AI는 여러 면에서 BCG 컨설턴트의 8퍼센타일 수준에서 작동하는 것으로 나타났습니다. 모든 차원에서 그런 것은 아니지만, 많은 차원에서요. 이건 힘든 일입니다. 이들은 엘리트 컨설턴트들입니다. 그들이 와튼 같은 곳에서 왔을 때, 우리는 고도로 훈련받았습니다. 당신은 사람으로서 무엇을 하고 싶은지 생각해야 합니다. 좋은 소식은 현재 AI가 고성능자의 8퍼센타일 수준에 있다는 것이지, 100퍼센타일은 아니라는 점입니다.

당신이 아마 세상에서 가장 잘하는 것은 당신이 상위 1%, 5%, 10%에 속하는 일일 것이고, 그것이 당신이 좋아하는 일입니다. AI는 적어도 현재로서는 그 분야에서 당신보다 더 낫지 않을 것입니다. 이것이 당신에게 주는 기회는 당신이 잘하는 것에 집중하고, 하고 싶지 않은 일은 넘겨줄 수 있다는 것입니다. 인간으로서 과정에 참여한다는 것은 또한 AI를 의사 결정의 일부로 만드는 방법이면서도, 당신이 가장 잘하는 것에 어떻게 집중할 것인가에 대한 이야기입니다.

하이: 교수님의 다음 공동 지능 규칙은 ‘인공지능을 사람처럼 대하되, 어떤 종류의 사람인지 알려줘라’입니다. 설명해 주시겠어요?

몰릭: AI에게 무언가를 시키려면 프롬프팅(prompting), 즉 본질적으로 문장을 주면 AI가 그 뒤의 모든 것을 자동 완성하게 만듭니다. 사람들은 이것을 매우 어렵게 만듭니다. 프롬프팅에는 온갖 종류의 기법들이 있습니다. 저는 매우 훌륭한 프롬프터여서 온갖 이상한 짓을 다 하지만, AI와 함께 일하는 가장 쉬운 방법은 그냥 사람에게 말하듯이 이야기하는 것입니다.

사람처럼 대하세요. 비록 그것이 사람은 아니지만요. 그것이 바로 관리자들이 종종 AI와 일하는 데 능숙한 이유입니다. 사람에게 하듯이 지시를 내리고, 사람에게 하듯이 수정해 주세요. 하지만 그런 다음에는 그것이 어떤 종류의 사람인지도 말해주세요. “당신은 IT 회사의 마케팅 매니저입니다.” “당신은 명확한 글쓰기를 선호하는 편집자입니다.” 그렇게 하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.

하이: 공동 지능을 위한 네 가지 규칙 중 네 번째는 ‘이것이 당신이 사용하게 될 최악의 AI라고 가정하라’입니다. 이것도 설명해 주십시오.

몰릭: 당신이 지금 사용하고 있는 모든 것은 구식입니다. 더 나은 것들이 훈련되고 있습니다. AI에 대한 흥미로운 점 중 하나는 이 모든 모델들이 출시되고 있는데 모두 일종의 챗봇이라는 점입니다. 그들의 인터페이스는 모두 약간씩 망가져 있습니다. 어떤 특정 업무에 이런저런 방식으로 최적화되어 있지도 않습니다. 사람들은 이야기가 “아, 어쩌면 우리 비즈니스를 위해 이것을 더 좋게 만드는 스타트업을 시작해야 할지도 몰라"와 같은 것일 수 있다고 생각합니다.

그런 일이 일어나는 이유는 모든 AI 연구소가 차세대 AI를 구축하는 데 모든 시간을 쏟고 있기 때문이며, 그 작업이 일단락되면 다시 돌아가서 그것을 더 상업화할 방법을 찾을 것입니다. 그들은 모두 새로운 것을 만들고 있습니다. 오늘날 AI의 능력 한계가 무엇이라고 생각하든, 가까운 미래에는 그것이 한계가 아닐 것입니다. 당신이 오늘 사용하고 있는 모든 것은 구식입니다.

피터 하이는 비즈니스 및 IT 자문 회사인 메티스 스트래티지(Metis Strategy)의 대표입니다. 그는 그의 최신작 ‘Getting to Nimble’을 포함한 세 권의 베스트셀러 책을 저술했습니다. 또한 그는 ‘테크노베이션(Technovation)’ 팟캐스트 시리즈를 진행하며 전 세계 컨퍼런스에서 연설합니다. 트위터 @PeterAHigh에서 그를 팔로우할 수 있습니다.