AI가 더 발전하면 개발자도 필요 없어질 거라는 말을 자주 들었다. 시키는 일을 전부 해주는 무언가를 상상하면 자연스러운 예상이다.
그런데 막상 AI와 일을 해보면, 시키는 일부터 만만하지 않다. 무엇을 원하는지, 왜 필요한지, 어디까지 해도 되는지. 머릿속에서는 분명했던 것이 문장으로 옮기는 순간 구멍을 드러낸다. “그게 아니라, 알아서 잘”이라고 말하고 싶은데, 그러면 정말 알아서 다른 것을 잘 만들어온다.
어디선가 많이 겪어본 일이다. 사람과 일할 때도 그랬다.
우리는 그 빈칸을 상당 부분 눈치로 채워왔다. 질문의 모양을 한 반대가 있고, 부탁처럼 들리는 지시가 있다. 문제가 있어도 정확히 짚기보다 적당히 에둘러 말하는 쪽이 관계에는 안전하다. 무슨 말인지 알면서 못 알아들은 척해야 할 때도 있다.
그렇게 문제를 건너뛴 사람이 좋은 사람으로 남는 장면도 드물지 않다. 불편한 말을 하지 않았으니 분위기는 평온하다. 해결해야 할 일은 그대로인데 회의는 잘 끝났다고 한다. 참 이상한 성공이다.
AI를 쓰다 보면 이 오래된 방식에 제동이 걸린다.
도구가 유용한 결과를 내려면, 내가 원하는 것과 판단할 기준을 꺼내놓아야 한다. 질문 하나를 정확히 쓰려고 하다가 내가 무엇을 모르고 있는지 알게 된다. 답이 엇나갔을 때는 요구사항이 빠졌는지, 전제가 틀렸는지, 결과 자체가 잘못됐는지 살펴야 한다. 친절한 문장이 나왔다는 이유만으로 일이 끝나지는 않는다.
신기술 앞에서 요구받는 능력들이, 정작 사람 사이에서 가장 하기 어려웠던 일들과 닮아 있다. 사실을 말하기. 문제를 문제라고 부르기. 생략한 맥락을 설명하기.
나는 이 점이 흥미롭다. 도구는 이렇게 새로워졌는데, 그 도구를 잘 쓰려면 오래된 의사소통의 문제부터 다시 풀어야 한다.
상대의 기분을 살피는 데에는 분명 수고가 든다. 그런데 기분이 상할 수 있다는 이유로 문제 자체를 지워버리면, 대화의 목적도 함께 사라진다. 불편한 사실을 정확히 말하는 일까지 무례함으로 취급해서는 다음 이야기를 시작할 수 없다.
앞으로 더 귀해질 사람은 그런 대화를 할 수 있는 사람이라고 생각한다. 명확한 말을 공격으로 받아들이지 않는 사람. 자기 기분과 문제의 원인을 구분할 수 있는 사람. AI에게뿐 아니라 사람과 사람 사이에서도 맥락을 정확한 언어로 건넬 수 있는 사람.
AI가 사람을 어디까지 대신할지 묻고 있었는데, 질문이 내 쪽으로 돌아왔다.
이제 나는 어떤 사람이어야 하는가.
Assisted by AI
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