* 출판사에서 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 솔직한 리뷰입니다.

이제는 AI와 함께 살아가야 하는 시대가 되었다. 변화하는 환경에서 모른 척하고 살 수 있지도 않을 뿐만 아니라, 새로운 지식에 오픈되어 있는 마인드를 가지고 고민을 해야 앞으로도 살아남을 수 있는 시대가 될 것이다. 막연할 수도 있고 당면한 위협일 수도 있지만, 이를 통해 내가 한 단계씩 성장해 나간다면 미래는 그렇게 암울하지 않을지도 모른다. 새로운 환경에는 새로운 지식이 필요하듯, 다양한 도구를 활용하고 나의 스킬을 쌓아나간다면 성공에 한 걸음 더 다가갈 수 있지 않을까 싶다. 책에도 언급했지만, 최종 결론은 사람이 내리는 것이기 때문에, 회사나 사회에 필요한 나의 스킬을 개발한다면 그 사람은 눈에 띄는 사람이 될 것이다.

ChatGPT 등 AI를 처음 접했을 때는 조금 더 잘 활용하기 위해 프롬프트 등에 대한 내용을 주로 학습하곤 했다. 단순 검색 정도로 시작을 해서 점점 다양하게 활용을 하고 있으며, 의존도가 매우 높아지고 있다는 것을 조금씩 깨닫고 있다. 그 만큼 많은 영역에서 전문가 수준의 지식 도움을 얻을 수 있어 업무나 보고 내용에 대한 질적 향상을 얻을 수 있다는 것은 좋은 것 같다. 다른 한편으로는, 조금 더 고민을 한 후 내가 쌓을 수 있는 지식과 경험의 축적이 약화되고 있다는 단점도 있긴 하지만, 효과적으로 사용을 하는 것이 전반적인 나의 수준을 높이는데 도움을 준다고 생각한다. 이러한 상황에서 AI로 인하여 내가 회사에서 잘리지 않을까 하는 경각심과 나의 능력을 계속 키워야 겠다는 조바심이 함께 나타나고 있다. 회사에서 언제까지나 있을 수 없다는 것을 알고 있기 때문에, 나중에 나 혼자라도 일을 할 수 있는 토대를 쌓아야 겠다는 생각도 하고 있다.

이 책에서는 지능형 기술 시대에서 우리가 어떻게 스킬을 쌓을지에 대한 시사점을 제시하고 있다.  도제제도와 같이 전문가와 초보자의 협업관계를 통해 숙련도를 쌓아 올리는 것은 전통적으로 여러 분야에서 발견할 수 있다.  하지만, AI가 많은 업무를 대신하게 되면서 초보자가 경험을 쌓을 수 있는 기회가 줄어들고, 전문가와 초보자를 연결해주는 과정도 약해질 수 있다. 기존의 방법을 고수하는 것은 이제 한계가 있어, 새로운 도구를 활용하며 전문성을 쌓아가는 사람들을 ‘그림자 학습자’라고 한다. 결국 중요한 것은 AI를 활용하여 얼마나 빠르게 배우고 경험을 축적하며 전문성을 높일 수 있느냐일 것이다. 이 책을 읽으면서 새로운 기술을 두려워하기 보다는, 받아들이는 자세와 이를 통해 나만의 경쟁력을 어떻게 만들어나가야 하는지가 더 중요하게 되었다. 빠르게 변화하는 환경 속에서도 배우려는 자세를 유지한다면, 앞으로 더 많은 기회를 만들 수 있을 것이라고 생각한다.

얼마전 업무회의를 하는데 한 분이 이런 이야기를 하더군요. 자녀분이 소프트웨어 업계에서 일을 하는데, 더이상 코딩이 필요없다고 얘기했다는 것이죠. 아마도 바이브코딩이야기일겁니다. 그러면 회사에서 무엇을 하냐고 했더니, 코딩을 안하고 시간을 보낸다라는 이야기를 들었습니다. 정상적이라면 이 말을 위험신호로 받아들여야 할 것입니다. 생산적인 무엇인가를 지속적으로 진행하지 않는다면 회사라는 조직이 무너지던가 개인이 무너지던가 아니면 둘다 무너질 수 밖에 없으니까요. 이미 실리콘밸리에서는 일어나고 있는 일들입니다. 주로 개인들이 말이죠. 그렇다면 '상식'적으로는 인공지능에 대체되지 않는 역량은 무엇인가를 고민해야하는게 당연것이죠 맷 빈의 ＜스킬 코드＞가 이야기하는 것들입니다. 

본서에는 많은 내용들이 있지만, 핵심 3가지를 기억할 필요가 있습니다. 솔직히 이야기하면 본서에 나온 많은 사례들은 이미 완독 후 제 기억속에서 지웠고, 저의 저장용량에는 세가지, 도전성(Challenge), 복잡성(Complexity), 관계(Connection)의 중요성이 남았습니다. 도전성이라는 것은 새롭고 어려운 일을 맞이하고 이를 처리하는 능력입니다. 한계를 돌파하는 능력이라고도 할 수 있습니다. 복잡성은 하나의 수단, 혹은 기존에 존재하는 방법이 아닌 새로운 문제해결 역량을 의미합니다. 지식보다는 직관과 지혜의 영역이죠. 관계는 타인과의 관계를 활용하는 역량이기도 하지만, 그보다는 개인과 개인, 혹은 개인과 법인, 복수의 신뢰를 의미합니다. 

예를 들어 현재의 인공지능은 A라는 과제를 해결하기 위해 다양한 데이터를 끌어모아 해결책을 제시합니다. 하지만, 새로운 방법보다는 '안전하게' 기존의 방법을 제안하고 이를 위한 해법을 제시합니다. 시간을 통한 암묵지를 만들어내는 방법들을 제안하긴 어렵습니다. 더욱이 어떠한 계약서를 체결한다 하면 '데이터'에 따라 안전한 방법등을 제안하는데 언어모델의 말대로 계약서를 작성하면 절대로 계약이나 협상이 만족스럽지는 못할겁니다. 왜냐하면 철저히 사용자 입장에서만 작성을 하기 때문에 상대방의 숨겨진 니즈까지는 알지 못하기 때문입니다. 

실제로 저는 프로젝트 개발을 하는데 있어 인공지능이 침투하지 않고, 앞으로도 활용되기 어려운 용역업무를 하나의 회사와 진행합니다. 해당 업무가 완료되기 까지의 자료들은 검색으로 알수가 없고, 인공지능 역시 데이터로 알려주지 않습니다. 일반적인 교과서적인 내용만 얘기할 뿐이죠. 하지만 실제로는 '관계'가 굉장히 중요한 업무이며, 기존의 방법이 아닌 지역, 사람, 새로운 산업과 관련된 과거와는 다른 접근방식의 '스킬 코드'가 필요합니다. 이는 단순 업무의 독특성만을 의미하지 않습니다. 이미 인공지능에 둘러싸인 개인과 조직이라면 인공지능보다 차별화된 것이 무엇일까를 고민해야합니다. 스스로 혹은 업무, 사업에서 도전성과 관계, 복잡성의 어디에 해당하는지를 살펴봐야할 시점입니다.

‘안그러면 대체되니까요’

이 글은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

어제 다큐멘터리를 보면서 이 책의 내용이 떠올랐습니다. 

세상은 빠르게 변하고 있지만, 교육은 그 변화를 따라가지 못하고 있다는 내용이였습니다.

교육만이 아니라 AI 시대를 살아가는 나 역시 이전의 방식을 고집하고 있는 것은 아닌지 되돌아보게 되었습니다.

저자는 AI 시대를 살아가기 위한 방법으로 ‘스킬 코드’를 제시하고 있습니다.

건강한 도전, 복잡성, 연결을 핵심으로 삼아 성장해야 한다고 말합니다.

예전 도제식 교육 방식을 떠올리게 하는 접근으로, 이 세 가지를 통해 AI와 조화롭게 공생할 수 있음을 보여주고 있습니다.

연구 결과는 우리에게 이런 정신적 표상 작업, 즉 이 모든 복잡성을 해결해 그 상황에서 우리가 능수능란하게 행동하도록 돕는 이해에 도달하는 과업이 대부분 업무가 끝난 후에, 우리가 쉬면서 성찰할 기회를 가질 때 일어난다는 사실을 보여준다.

이 문구를 보면서 ‘유레카’ 순간이 떠올랐습니다. 

복잡한 문제를 붙잡고 오래 고민하다가, 잠깐 쉬는 사이에 해결 방법이 번쩍 떠오른 경험이 누구에게나 한 번쯤은 있을 것입니다.

문제에 대해 충분히 이해하고 있다면, 잠시 거리를 두고 바라보는 시각이 해결책을 찾는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.

저자는 AI 도구를 사용할 때 문제가 될 수 있는 것 중 하나로 ‘후배 양성’을 말하고 있습니다.

예전에는 신입이나 후배들이 맡아서 해야 했던 일들을 이제는 AI가 더 적은 비용으로, 더 빠른 속도로 처리하고 있습니다. 

이 변화가 과연 좋기만 한 것일까요?

효율성과 속도라는 분명한 장점이 있지만, 그 과정에서 인간만이 지닌 복잡성에 대한 깊은 이해와 사람 간의 연결이 단절되는 것 같습니다.

AI 기술이 더욱 발전하면서 이 간극을 어느 정도 메울 수 있겠지만, 아직은 분명 사람만이 할 수 있는 일, 사람을 통해서만 해결할 수 있는 부분이 있습니다.

AI를 적극 활용하는 것은 좋지만, AI가 모든 것을 해결해 줄 것이라는 기대는 당분간은 내려놓아야 합니다.

우리가 해야 할 일은 세 개의 C에서 세 개의 D, 즉 인간의 스킬과 적응력을 키워주는 상호 강화적 활동인 발견, 개발, 배치의 조합으로 옮겨가는 것뿐이다.

AI가 잘할 수 있는 부분은 과감히 AI에게 맡기고, 인간이 더 잘할 수 있는 영역을 찾아 새로 배우고, 그에 맞게 역할을 재배치해야 합니다. 

기존에 하던 일을 붙잡고 있지 말고, AI와 어떻게 조화롭게 공생할 수 있을지를 고민해야 합니다.

이 책이 말하는 것은 단순히 AI와의 공생에만 그치지 않습니다. 

시대는 언제나 변해 왔고, 그 변화에 잘 적응한 사람과 기업만이 살아남았습니다. 

지금 겪는 변화는 다만 규모가 더 크고 속도가 더 빠를 뿐입니다. 

이 책을 읽으며 앞으로 나는 무엇을 배우고, 어디에 나를 다시 배치해야 할지 생각해 보았습니다.

#청림출판 #스킬코드 #맷빈

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@chungrimbooks

@chungrim.offical

바야흐로 AI 시대이다. 

이 시대는 사람이 일하고 학습하는 방식도 바꿔놓고 있다. 

오랫동안 인류는 도제식 학습 과정 (전문가-초보자 연대)을 통하여

기술을 연마하고 향상시켜왔다. 

AI 기술 발전은 이 스킬에 대한 위협이 되고 있다.

과거에는 핵심적인 성공 요인이었지만, 현재는 두려움과 공포의 대상이다.

각종 뉴스나 전문가 집단에서는 인공지능이 가져온 기술 변화가

직업 전문가가 필요없다거나, 누구나 인공지능을 통하여 전문가의 지위를 

얻을 수 있다는 간단한 결론을 떠들어댄다. 

저자는 이 시대에도 전문가-초보자 연대의 스킬이 살아남을 수 있다고 주장한다.

물론 로봇이 우리의 일자리를 가져가고 있지만, 실제로는 소중한 스킬들이 사라지고 있으며, 다음 세대의 숙련된 근로자를 찾아보기 힘들거라고 얘기한다.

이 시대에 인간의 역량을 지키는 전략으로서 스킬코드의 중요성에 대해서 제시한다.

인간이 신뢰할만한 기술과 능력을 확보하려면 도전, 복잡성, 연결이라는 세 가지 요소가 필요하다고 주장하고,

이 세가지 C challenge - complexity - connection 를 통하여

이 시대에서 버틸 수 있는 생존 방법을 전해준다. 

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인간의 역사를 관계와 상호작용으로 이뤄진 긴 사슬로 바라본다면, 

바로 여러 세대에 걸쳐서 스킬이 개발되고 전달된 방식이다.

어떤 것이 이토록 오랫동안, 이토록 많은 사람에게, 이토록 잘 작동할 때, 

우리는 그걸 당연하게 받아들인다.

코드 code 우리에게 가장 소중한 스킬을 배우는 방식에서 DNA 와 같은 걸 말한다.

ATCG 처럼, 인간이 숙련되도록 개발해야할 세가지 C 의 묶음 

도전 복잡성 연결 challenge compexity connection

스킬을 배우는 방법에서 기본이 되는 구성 요소다.

하지만 세상은 변하고 있다.

새로운 순서가 등장하고 있는 반면,

없어지고 사라지는 순서들도 있다. 

한 가지 방식이 모두에게 두루 적용되는 것도 아니다.

현대 세계에 존재할 수 있는 건강한 스킬 확보 방법을

파악하고 보전할 수 있도록 도와준다.

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이 책의 목적이다. 

-

우리 세계는 너무 빨리 변하고 있고, 

어쨌든 획일적이고 복잡한 한 가지 해결책을 제시하기에는

너무 많은 유형의 일이 존재하기 때문이다.

그러므로 스킬 코드가 중요하다.

언제 어디서나

모두에게 적용할 수 있는 더 기초적인 단위로 

스킬의 개발을 세분화한다.

-

크든 작든 혁신적인 결과를 달성하기 위해

관련된 사람들 역시 스킬을 키워야 했다는 점은 잘 알려지지 않았다.

어떤 개선이나 돌파구 뒤에는 많은 행동이 존재한다.

무언가를 시도해보고, 실패하고, 더 잘하기 위해서 배우고, 

새로운 기술을 고안하고, 적용하고, 다른 사람들을 가르치는 일 등

열거하자면 끝이 없다. 

우린 스킬을 쌓는 데 시간이 걸리고 많은 자원이 필요하다는 것을 알고 있다.

이 모든 일들은 그림자 속에서 이뤄져야 했다.

규범은 어겨졌고 규칙은 깨졌다.

때로는 위험을 감수해야 했고, 누군가는 다쳤다.

이것이 그림자 학습이다.

-

저자가 연구하며 쌓은 인사이트가 아주 창의적이다.

책을 읽으면서 새롭게 알게된 부분, 받아들인 부분이 많았다.

그만큼 다양하게 연구하고, 접근했다는 것이라고 생각한다.

여전히 우리가 위협받는 시대에,

기존의 방법으로, 기존의 스킬로,

더 적응할 수 있는 존재로 바뀌어질 수 있다는 사실도 

아주 좋았다. 

평소 기술 경영과 미래 트렌드 관련 서적을 꾸준히 탐독해 온 독자로서, 안나 마촐라 등의 장르 소설이 주는 서사적 쾌감과는 또 다른 지적 포만감을 안겨준 묵직한 경제경영서를 만났습니다. 최근 글로벌 빅테크 기업의 감원 열풍과 신입사원 채용 축소 뉴스 등을 보며 미래의 고용과 전문성에 대해 고민하던 차에, 출판사 서평단 이벤트를 통해 접한 《스킬코드》는 그 어떤 책보다 명쾌하고 시의적절한 해답을 제시해 줍니다.

많은 미래학자들이 지능형 기계가 인간을 대체할 ‘특이점’과 일자리 소멸을 경고하며 공포를 양산할 때, 이 책은 기술의 도입으로 인해 인간이 스킬을 학습하고 연마할 ‘경험의 시간’ 자체가 사라지는 본질적인 위기를 포착해 냅니다. 10년간 물류창고부터 수술실까지 인공지능 업무 환경을 연구한 저자의 내공이 고스란히 느껴지는 대목입니다.

저자가 강조하는 인간 고유의 스킬 코드인 도전(Challenge), 복잡성(Complexity), 연결(Connection)의 '3C'는 기술이 대체할 수 없는 인간만의 영역이 무엇인지를 명확히 인지하게 만듭니다. 특히 위험과 실패를 무릅쓰고 규칙을 깨며 암묵지를 체화하는 '그림자 학습자'에 대한 개념과, 향후 사회적 문제가 될 '스킬의 불평등'에 대한 경고는 깊은 울림을 주었습니다.

단순히 AI를 적대시하는 것을 넘어 인간과 인공지능의 이점을 융합하는 '키메라 시스템'과 디지털 도제제도의 제안은 매우 현실적이고도 혁신적입니다. MIT 슬론경영대학원 선정 도서이자 글로벌 석학들이 왜 이토록 찬사를 보냈는지 고개가 끄덕여집니다. 급변하는 비즈니스 환경에서 자신만의 고유한 전문성을 지키고 성장시키고 싶은 모든 프로페셔널에게 일독을 강력히 권합니다.

AI에게 지는 인간이 되고 싶지 않고, 

인간의 생존 전략을 알고 싶고, 

AI에대해 잘 몰라서 

이 책 ‘스킬 코드‘ 서평단에 신청했다.

요즘은 뭐든 AI가 대신해주는 시대라 

편리하긴 하지만, 

한편으로는 내기, 또 가족, 지인들이 

나아가 사람들이 점점 생각하지 않고 

살아가는 건 아닐까 하는 불안도 들었다. 

그래서 이 책이 말하는 

‘인간만이 가진 힘’이 무엇인지 궁금했다.

이 책은 단순히 “AI가 위험하다”라고 

겁을 주는 내용이 아니다. 

오히려 AI 시대에도 

인간이 더 성장할 수 있는 방법을 이야기한다. 

저자는 인간의 역량을 키우는 

중요한 요소로 도전, 복잡성, 연결이라는 

세 가지를 말한다.

읽으면서 가장 인상 깊었던 건 

사람은 직접 부딪히고 실패하고 배워야 

진짜 자기 것이 된다는 부분이었다. 

요즘은 효율이 중요해지면서 

어려운 과정은 점점 줄어들고 있지만, 

사실 그 과정 안에서 

실력이 만들어진다는 말이 참 공감됐다. 

누군가의 일을 옆에서 배우고, 

서툴게 따라 하고, 실수하면서 익혀가는 경험이 

결국 사람을 성장하게 만든다는 점도 

마음에 남았다.

특히 AI가 모든 걸 대신해주면 

편해질 줄만 알았는데, 

오히려 배우는 기회를 잃을 수도 있다는 이야기가 

꽤 현실적으로 다가왔다. 

직접 고민하지 않으면 

생각하는 힘도 약해질 수 있다는 점에서 

나 역시 돌아보게 됐다.

그래서 이 책은 단순히 기술 이야기가 아니라, 

앞으로 어떤 태도로 살아가야 하는지에 대한 

이야기처럼 느껴졌다.

AI와 경쟁하기보다, 

인간만이 할 수 있는 경험과 관계, 

그리고 스스로 배우려는 힘을 잃지 않는 것이 

더 중요하다는 걸 말해주는 책이었다.

다만 솔직히 말하면 완독은 했지만 

한 번에 완전히 이해되지는 않았다. 

내용 자체가 생각보다 깊고 

이해하기 어려운 부분도 있어서 

읽다가 여러 번 멈춰 생각하게 됐다. 

특히 AI와 인간의 스킬, 

도제 학습 같은 이야기는 

익숙하지 않은 개념이라 쉽지 않았다. 

그래도 그래서 더 오래 남는 책인 것 같다. 

한 번 읽고 끝나는 책이라기보다, 

시간을 두고 다시 읽어보면서 

조금씩 이해해야 하는 책처럼 느껴졌다. 

아마 재독을 여러 번 하게 될 것 같다.

AI에 궁금한 사람이라면

읽어보길 추천한다👍🏻

＞＞ 이 서평은 출판사 청림출판( @chungrim.official )님의 서평단 자격으로 책을 제공받아 주관적으로 작성하였습니다.

모든 것이 로봇화되고 AI로 변해가는 시대, 세상은 편리해졌지만 점점 일자리는 줄어들고 척박해졌다.

일자리가 줄어들면 일자리를 잃은 사람만 불행할 것 같지만 남아있는 사람들이라고 다르지 않다. 새로운 기술을 가지고 들어오는 사람과 옛 기술을 가지고 있는 선배 사이의 인간관계 괴리가 크고, 설령 선배가 먼저 배우려고 나선들, 후배들은 최신기술로 일을 처리하면서 동시에 무급으로 최신 기술을 가르쳐야 한다.

그렇게 선배가 최신, 옛 기술을 두루 갖추게 되면 자신의 경쟁력이 떨어지는 동시에 회사가 아닌 선배에게 딱히 보상을 못 받은 것도 영 찝찝하다.

일단 세대와 상관없이 AI시대 3가지 스킬 코드를 발견해야 한다. 이를 세 가지 C코드라고 한다.

도전 (Challenge)
복잡성 (Complexity)
연결 (Connection)

이를 바탕으로 인간의 고유 능력을 성장시키고 AI를 활용하는 방법을 세대를 아울러 함께 모색해야 한다.

디지털 도제, 숙련도 향상을 목표로 하며 새로운 시대에 맞는 스킬을 보유해야 한다.

내가 이 책을 봤을 때 가장 중요한 것은, 무인, 로봇기술만 무한 신뢰해도 위험하고 반대로 기술보다 인력만 신뢰해도 위험하다.

똑같이 기술을 쓰는 와중에도, 그 기술의 결함과 해결법을 제일 먼저 알아내고 자동화 기술을 함께 쓰는 동료들 사이에 자동, 수동 해결사가 되기도 한다.

나아갈 방향엔 정답이 없지만, 방법은 충분히 많다. AI를 활용하는 방법 뿐만 아니라, 인력으로서 끝까지 인정받는 법, 있을까?

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🔖 이곳과 경제 전반에 걸쳐 비교할 만한 많은 장소에서, 실제로 우리는 기술 생산성이라는 허울 좋은 이름으로 인간의 잠재력을 대규모로 파괴하고 있다. 우리 팀과 내가 발견한, 시타와 같은 몇몇 사람들은 거의 모든 곳에서 풍부하고 가치 있는 스킬을 구축할 수 있다는 사실을 증명한다. 탈숙련화되고 모멸적인 일을 하는 것은 언제나 선택사항이다. 게다가 시타와 이네스, 제라드로의 혁신은 순수한 생산성보다 스킬을 선호하는 일이 자선이나 공감의 행위만은 아니라는 사실을 보여준다. 스킬 개발과 생산성을 주장하는 일은 사업상 커다란 경쟁정 이점을 제공하기도 한다. 반면 우리가 스킬을 희생하는 현 상태를 고수한다면 그에 상응하는 기회비용도 감수해야 할 것이다. _ 289

* 출판사를 통해 책을 제공받아 감사하게 읽고 주관적인 의견을 적었습니다.

AI가 일반적인 기준으로 통용되는 시대가 되었다. AI 기술이 사용되지 않는 산업이 없다고 단언할 수 있을 정도로 세상은 빠르게 변하고 있다. 과거의 어떤 산업혁명보다도 더 빨리, 더 많이 변하고 있다. 심지어 노동의 주체인 인간의 노동력 조차도 대체되고, 인간의 창의력까지 도전에 직면하고 있다.

필자는 인공지능으로 인해 인간의 배우는 방식에 변화가 오는 것을 문제로 지적한다. 특히 인류 문명의 발달과 함께 지속적으로 지탱해온 도제 시스템의 붕괴를 우려한다. 전문가와 학습자 사이에 존재하는 특별한 유대관계로 이어지는 도제 시스템은 많은 산업에서 스킬의 전수와 산업의 발전을 이끌어왔다. 하지만 지금 그 시스템이 붕괴하려고 한다.

극단적인 예를 들면, 전국에서 아직도 수작업으로 전통 공예품을 만드는 사람들이 있다. 많은 기계들이 이를 대체하고 있지만 그 작품들에 담긴 전통의 가치와 스킬을 기계가 전부 흉내낼 수는 없다. 이런 전통의 가치를 지키는 곳에서는 여전히 전문가와 그의 제자가 도제 시스템에 의해 그들만의 스킬을 전수하고 수련한다.

한 업종에서 전문가가 초보자를 가르치는 작업의 관계는 인간이 숙련을 위해 거쳐야 하는 3가지 단계로 이루어진다. 도전(Challenge), 복잡성(Complexity), 연결(Connection)의 묶음으로 한계에 가깝도록 적극 도전하고, 더 복잡하고 큰 그림에 참여하고, 신뢰와 존중의 유대감으로 연결되어야 한다는 것이다. 인공지능의 발전은 이런 스킬의 전수과정을 무너뜨리고 있다.

'영화를 본다고 배우가 되지는 않는다'라는 말이 현재 스킬의 전수 과정의 문제점을 지적한다. 과거의 도제 시스템은 더 이상 유효하지 않다. 필자는 자신의 연구를 토대로 지금은 새로운 그림자 학습자의 시대라고 말한다. 과거의 전문가-초보자의 전통적인 도제 시스템이 무너질 때, 소수의 사람들은 어떤 식으로든 배운다는 사실이다. 기존의 방법이 더 이상 유효하지 않을 때 일탈적인 행동도 마다하지 않으면서 말이다.

그림자 학습자들은 실제 수술 경험을 하지 못하는 대신에 평소 디지털 리허설에 집중한다. 수술실에 들어가는 대신 수많은 수술 영상을 수백 번 돌려보면서 시뮬레이션하는 것이다. 어떤 수술인지, 어떤 단계를 거치고 있는지, 어떤 기술을 사용하는지, 그 기술은 효과가 있었는지 등 이런 것들을 기록하면서 습득한다. 때로는 로봇 시뮬레이터를 통해 게임처럼 실습을 하기도 한다.

하지만 이들 곁에는 여전히 전문가들이 있어서 필요할 때 필요한 조언을 건네거나 실질적인 도움을 준다. 과거 방식과 동일한 형태의 도제 시스템은 더 이상 유효하지 않을뿐더러 누구도 시도하려 하지 않을 것이다. 새로운 기술의 발전에 따라 시도하는 다양한 방식이 있겠지만 전문가와 초보자가 도전하고, 복잡한 것을 풀어가고, 서로 연결되는 것은 동일하다.

새로운 시대에 통하는 새로운 도제 시스템을 통해 인공지능이 전할 수 없는 스킬을 전달하고 보존하는 일에 필요한 내용과 절차들을 담은 책이다. 인간이 최후의 보루로 지킬 수 있는 스킬코드는 인공지능의 발전에도 불구하고 인간의 역량을 지켜낼 것이다.

- 본 서평은 출판사로부터 책을 제공받아 읽고, 주관적으로 작성한 서평입니다.

AI가 일상이 된 지금, 직업의 미래를 걱정하는 목소리가 끊이지 않는다. 아마존과 메타 같은 빅테크 기업이 주니어 직원을 아예 채용하지 않거나 대규모 인력 감축을 단행하는 것을 넘어, 이제는 직원들 근무시 AI 도구 활용을 강제하고, 직원들이 일하는 것을 학습시켜 더 많은 감원을 노리는 것이 일상이 되었다. 단순 몇몇 회사의 실험적인 시도가 아니라, 전 세계의 모든 기업이 AI로 인간을 대체하려는 노력을 수행하는 이 때, AI에 뒤쳐지지 않는 사람이 되려면 어떻게 해야 할까?

오늘 읽은 책은 이에 대한 조언을 제시한 '스킬 코드'라는 책이다. 저자는 UC 산타바버라 교수이자 스탠퍼드 디지털 이코노미랩 펠로우로, 10년에 걸쳐 물류창고부터 수술실까지 여러 현장에서 인간과 지능형 기계의 상호작용을 연구해온 전문가다. 그는 지금까지 인류가 이어온 도제식 학습이 AI와 로봇의 도입으로 거센 도전에 직면해 있음에 주목한다. 이어 인간이 스킬을 학습하는데 필수인 도전과 복잡성, 연결이라는 세 가지 요소를 스킬 코드로 정의하고, 스킬을 쌓기 위해 도전하고, 복잡성에 대한 해결을 통해 암묵지와 전문성을 키우며, 신뢰와 존중에 기반한 연결을 통해 서로 성장하는 것이 중요하다고 말한다. 또한 문제를 발견하고, 스킬을 개발하고, 이를 적절히 배치 확대함으로써 다시 선순환을 이루는 것에 대해서도 강조한다.

섬뜩하게 와닿은 부분은 저자가 뉴욕대 롭 시먼스 연구팀과 와튼스쿨 대니얼 록 연구팀의 연구결과를 예로 든 부분이었다. 저자는 이 두 결과를 인용해 GPT-4와 같은 AI 자동화가 우리의 일자리를 위협하는 것이 현실화되었음을 보여주며, 지속적인 재교육과 스킬 재구축의 필요성을 역설한다. 개인적으로도 비슷한 경험을 한 적이 있다. AI가 지금처럼 화두가 되기 전인 2018년, 내가 몸담았던 업무가 중단되며 개인적인 위기(?)가 있었다. 그동안 매진해 왔기에 낙담하기도 했고, 이제 뭘 어떻게 해야 하나 고민이 되던 시기였는데, 어디선가 빅데이터라는 용어가 들리기 시작했고 홀린 듯 이를 배워보아야겠다는 생각이 들었다. 그렇게 시작한 공부가 현재에 이르게 되었고, 당시엔 데이터 정리에 반나절 이상 걸렸는데, 요즘은 AI를 활용해 그 시간을 크게 단축하게 되었다. 그러한 경험이 있기에 책에서 강조하는 꾸준한 재교육의 필요성에 크게 공감이 갔고, 한편으론 지금까지처럼 막연한 교육 수강이나 자격증 공부보다 저자의 접근법대로 좀 더 체계적으로 공부를 해보아야겠다는 생각이 들었다. AI 시대에 인간의 역량을 어떻게 지키고 확장할 것인지 고민이 된다면 꼭 한번 읽어보아야 할 책이다. 강력 추천한다.

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