* “교수님, AI가 코딩도 다 해주는데 제가 왜 배워야 하죠?”
* 30년 동안 학생들의 고민을 들어온 교수가, 마침내 그 답을 책 한 권에 담았다

“AI로 보고서를 만들면 교수님이 잘 썼다고 하세요. 그런데 저는 제가 뭘 아는 건지 모르겠어요.” “회사에서 10년 넘게 일했는데, AI 시대에 내 자리가 남아있을지 불안해서 다시 배우러 왔습니다.” 이름과 나이만 다를 뿐, 대학생도 취업 준비생도, 10년 차 직장인도, 아이를 키우다 다시 배우는 부모도 같은 것을 묻는다. 저자는 그때마다 답을 했지만 돌아서는 길이 늘 아쉬웠다. 그들이 물은 건 요령이 아니었기 때문이다.

저자가 자주 본 장면은 세 가지다. AI를 검색엔진처럼 쓰며 받은 답을 그대로 적는 것. “저는 문과라서”, “저는 MBTI가 I라서” 하며 스무 살에 벌써 자기 가능성에 울타리를 치는 것. 그리고 무엇을 해야 하는지를 남이 짠 커리큘럼과 자격증과 AI에게서만 찾는 것. 셋 다, 실제 벌어지고 있는 일과는 상관없는 완전 무용한 일이다. 이 책은 몇 달이면 낡을 정답 목록 대신, 판이 바뀌어도 남는 ‘생각하는 방식’을 알려준다.

* 해커톤 우승팀의 서비스는 왜 사람이 몰리자마자 무너졌을까?
* AI가 만드는 80점은 공짜, 진짜 실력은 나머지 20점에서 갈린다

3년 전 해커톤에서는 46시간을 매달려도 자정 무렵 화면에 로그인 창 하나가 겨우 떠있었다. 올해 해커톤은 단 8시간. 점심도 되기 전에 대부분의 팀이 주요 기능 개발을 끝냈고, 발표 때는 모든 팀이 실제 서비스로 연결되는 QR 코드를 띄웠다. 개발을 한 번도 배워본 적 없는 사람들끼리 꾸린 팀이 상을 받기도 했다.

반전이 있다. 상을 받은 한 팀이 서비스를 학교 커뮤니티에 공개하자 문제가 줄줄이 터졌다. 두 사람이 동시에 글을 올리면 한 사람의 글이 사라졌다. 장난삼아 이상한 값을 넣은 사용자 한 명 때문에 서비스 전체가 멈췄고, 비밀번호는 암호화도 안 된 채 저장되고 있었다. 코드가 틀린 게 아니었다. 아무도 AI에게 그런 것까지 요구하지 않았을 뿐이다.

AI는 오류 없는 ‘가장 평균적인 최선’, 곧 80점짜리 결과물을 몇 초 만에 만든다. 80점이 공짜가 될수록 그 위 20점의 값은 치솟는다. 저자는 그 20점의 정체를 ‘예외 목록’이라 부른다. ‘보통은 이런데, 이럴 때는 아니다’를 몸으로 아는 것. 서비스 장애로 모두가 우왕좌왕할 때 기록을 훑어보고 “지난번 추석 때 사고랑 비슷한데, 캐시 서버부터 봅시다”라고 짚어내는 선배의 감각 같은 것이다. 평균을 뽑는 기계는 예외를 모른다. 예외는 현장에 있어본 사람만 안다.

* AI를 쓴 컨설턴트는 19%p 더 틀렸고, AI와 공부한 학생은 시험에서 17% 뒤처졌다
* 모두가 AI라는 최고의 무기를 든 세상, 승부는 인간만의 기본기에서 갈린다

보스턴컨설팅그룹 컨설턴트 758명을 대상으로 한 실험에서, AI를 쓴 그룹은 과제를 12% 더 많이, 25% 더 빨리, 40% 넘게 더 좋은 품질로 해냈다. 반전은 AI가 틀리기 쉬운 함정을 숨긴 과제에서 일어났다. AI를 쓴 그룹의 정답률이 쓰지 않은 그룹보다 19%p나 낮았던 것이다. 튀르키예 고등학생 1,000명 가까이를 대상으로 한 실험도 같은 이야기를 한다. 제한 없이 AI를 쓴 학생들은 연습에서 48% 앞섰지만, AI를 치우고 시험을 보자 오히려 17% 뒤처졌다. 결과를 가른 것은 AI를 쓰느냐가 아니었다. 어떤 순서로 쓰느냐였다.

저자는 과제에 AI를 금지하지 않는다. 대신 AI와 나눈 대화 기록을 함께 내게 한다. 제출한 결과물만 보면 학생들은 구분이 안 될 만큼 비슷하다. 그런데 그 과제를 살짝 비튼 기말고사 문제 앞에서 완전히 갈린다. 한쪽의 목적지는 ‘제출’이었고, 다른 쪽의 목적지는 ‘이 문제를 스스로 다룰 수 있게 되는 것’이었다. 지름길인 줄 알고 들어선 길이 가장 먼 길이 된 것이다.

계산기가 허용되자 시험은 계산 속도 대신 수학적 사고력을 묻기 시작했다. 수백 마력짜리 스포츠카도 페달을 밟는 법은 소형차와 똑같지만, 관성과 마찰을 모르면 순식간에 미끄러진다. 도구가 좋아질수록 조작은 쉬워지고 판단은 어려워진다. 그래서 이 책이 말하는 기초는 암기가 아니다. 원리의 이해, 낯선 상황에서 무너지지 않는 사고의 회복탄력성, 직접 부딪쳐 얻은 경험의 감각. 외워서는 얻을 수 없고 겪어야만 생기는 이 세 기둥이 AI 시대의 격차를 만든다.

* 간호사 출신은 인수인계 도구를, 카페 사장 출신은 피크 타임 도구를 만들었다
* 상위 25%짜리 실력 세 개를 겹치면, 100명 중 한두 명이 된다
* 문제를 푸는 사람에서 문제를 발견하는 사람으로, 3부에 담긴 배움의 기술

AI가 코딩을 못하던 시절, 개발자 캠프에 간호사, 음악 전공자, 축산학과 출신, 카페를 3년 운영한 사람이 모였다. 처음 몇 주는 전공자들이 훨씬 앞서 나갔다. 그런데 프로젝트가 시작되자 순서가 뒤집혔다. 간호사 출신은 인수인계가 서서, 손이 바쁜 채로, 자꾸 끊기며 이뤄진다는 것과 밤 근무 때 화면이 너무 밝으면 환자가 깬다는 것까지 고려하는 친절한 프로그램을 만들었다. 카페를 했던 사람의 프로그램 화면엔 재고 수량이 아니라 ‘이 시간에 밑준비를 안 해두면 저녁 피크에 매장이 마비된다’는 텍스트가 보였다. 이들은 진짜 사람에게 도움이 되는 프로그램을 만들었다. 이렇게 깊이를 가진 사람이 높은 곳에 도달한다.

한 분야에서 상위 1%가 되기는 어렵다. 하지만 진지하게 노력하면 상위 25%엔 도달한다. 서로 거리가 먼 세 분야에서 각각 상위 25%에 들면 0.25 × 0.25 × 0.25, 100명 중 한두 명뿐인 사람이 된다. 세상의 문제는 한 분야 안에 얌전히 들어있지 않아서, 그 겹치는 자리에 선 사람은 늘 귀하다. 단, 조건이 있다. 넓게 보되 적어도 한 곳에서는 끝까지 가봐야 한다. 온라인 강의 다섯 개를 결제해두는 것은 탐색이 아니라 곁눈질이다.

문제를 제대로 보는 눈도 다시 길러야 한다. 우리는 열두 해 넘게 남이 만들어 배달해준 문제만 풀며 자랐다. 휠체어 이용자를 위한 길 안내 앱을 만들겠다던 학생들은 휠체어 이용자와 직접 거리에 나선 뒤 이렇게 말했다. “교수님, 저희가 생각한 문제는 진짜 문제가 아니었어요.” 진짜 장벽은 길이 아니라 매장 입구의 5cm 턱과 무거운 여닫이문이었다.

* 막연한 불안을 쪼개면 공포가 되고, 공포는 대책이 된다
* 새 도구 사용법은 주말 이틀이면 따라잡는다. 내 시간을 걸어야 할 곳은 따로 있다!

“교수님, 솔직히 무섭습니다.” 몇 시간 들여 짠 코드를 AI가 몇 초 만에 더 깔끔하게 짜내는 걸 본 학생의 말이다. 저자는 이것이 나쁜 소식이 아니라고 말한다. 대상이 흐릿한 불안에는 대책이 없지만, 대상이 뚜렷한 공포는 뜯어볼 수 있고, 뜯어보면 대책을 세울 수 있기 때문이다. 그 대책의 기준이 이 책의 마지막 열쇠, ‘관점’이다.

이 책은 정답 목록을 주지 않는다. 대신 독자가 직접 써볼 질문 하나를 남긴다. ‘나는 어디에 가서, 무엇을 하고 싶은가.’ 전공 앞에서 머뭇거리는 대학생, 신입 자리가 줄어드는 시장에 나서는 취업 준비생, 10년 쌓은 경력이 흔들리는 직장인, 그리고 아이에게 “너는 커서 뭐가 될래?”라고 묻기 전에 스스로 먼저 답해봐야 할 부모까지. 경기장이 바뀌면 30년 차 교수도 신입생이 된다. 모두가 같은 출발선에 선 지금이, 새로 시작하기에 가장 좋은 순간이다.

* 우리는 모두 처음 서보는 ‘새로운 경기장’ 위에 서 있다
* 이제 관중석에서 내려와 첫발을 뗄 때다

AI가 바꿔놓은 판을 저자는 ‘새로운 경기장’이라 부른다. 이 경기장에는 아직 정해진 공략법이 없고, 누구도 대신 뛰어주지 않는다. 그런데도 많은 이들이 관중석에 앉아 누군가 정답을 내려주기를 기다린다. 저자는 그 기다림에 선을 긋는다. “‘이렇게 하세요’라는 매뉴얼이 아니라 ‘이렇게 생각해보면 어떨까요?’라는 제안을 드리고 싶었습니다.” 제안은 받아 든 사람이 움직일 때 비로소 힘을 갖는다. 첫걸음은 거창하지 않아도 된다. AI에게 묻기 전에 내 답을 먼저 적어보는 것. 혼자 만든 것을 단 한 사람에게라도 보여주고 의견을 듣는 것. 책을 덮은 뒤 연필을 들고 내 생각을 한 문장으로 써보는 것. 새로운 경기장에서 승부는 먼저 움직인 사람에게서 시작된다. 이제 관중석에서 내려와 첫발을 떼자. 이 책은 AI 시대의 첫 장을 함께 쓰자는 초대장이다.

저자의 말

“우리는 지금 잘못된 경기장에서 연습하고 있다”

저는 스스로 정한 한계를 깨부수는 증거를 현장에서 많이 보았습니다. 부트캠프와 커뮤니티에서 만난 늦깎이 도전자들, 전공 바깥에서 출발한 교육생들이 울타리를 넘어 상상도 못 한 일을 해내는 장면을 수없이 지켜봤습니다. 새로운 경기장은 관념적인 비유가 아닙니다. 사용자를 가장 먼저 생각하는 프로젝트를 중심으로 굴러가던 NHN NEXT가 그런 곳이었고, 42 서울도 그랬습니다. 그곳 학생들은 한 달 동안 몰입해서 치르는 선발 과정 ‘라피신(La Piscine, 수영장)’을 거친 뒤, 교재도, 교수도, 강의도 없이 서로 물어가며 스스로 헤엄치는 법을 익혔습니다. 저는 그런 현장에서 비로소 제대로 배우는 것을 보았습니다.

이 책의 무게중심은 3부에 있습니다. 1부와 2부에서 무엇이 바뀌었고 왜 배우는 방식이 달라져야 하는지를 짚은 뒤, 3부에서 본론으로 들어갑니다. 자기 분야의 울타리를 넘어 넓게 보는 일, 남이 배달해준 문제를 푸는 대신 무엇이 문제인지 스스로 정하는 일, 그리고 혼자서는 자기 실력을 알 수 없으니 사람들 앞에 내놓아 확인하는 일. 셋 다 제가 오랫동안 배움의 현장에서 지켜봐 온 일입니다. 그래서 3부를 가장 길게 썼고, 가장 구체적인 장면을 담으려 했습니다. 여기 담은 방법들은 머릿속에서만 짜낸 게 아닙니다. 지난 30여 년 동안 학생들과 부딪치며 직접 확인한 것들입니다. 그리고 마지막 4부에서는 이 모든 배움 끝에 사람에게 남는 것, 곧 교양과 관점을 이야기합니다. 결국 이 책이 내놓는 ‘무엇을 배워야 하는가’의 답은 과목이나 기술 목록이 아닙니다. 원리를 이해하고 직접 겪어서 얻는 기초, 사람과 세상을 읽는 교양과 관점, 그리고 그것을 스스로 길러내는 방식입니다.

마지막으로 이 책을 접하는 독자 여러분께 한 가지 태도를 제안합니다. 저는 평생 오픈소스(프로그램의 설계도인 소스 코드를 누구나 보고 고쳐 쓸 수 있게 공개하는 방식) 문화 속에서 개발과 교육에 매진해왔습니다. 오픈소스의 핵심은 남의 코드를 그대로 베끼는 데 있지 않습니다. 가져다가 자기 문제와 환경에 맞게 고치고, 그렇게 나아진 것을 다시 나누는 데 있습니다. 이 책도 오픈소스처럼 써주시기 바랍니다. 책에 담긴 제안을 그대로 따르기보다 학생, 직장인, 부모 등 각자의 상황과 역할에 맞게 바꿔보시고, 거기서 찾은 자기만의 방식을 널리 나눠주시면 좋겠습니다.

책을 시작하며 불안한 표정의 한 학생을 떠올렸습니다. 그 학생에게 미처 다 전하지 못한 긴 대답이 이렇게 책 한 권이 되었습니다. “두려워하지 마세요. 경기장은 바뀌었지만, 학생에게는 새로운 규칙으로 완전히 다른 경기를 펼칠 기회가 열렸습니다.” 그 학생이 자기만의 경기장에서 당당히 첫발을 내디딜 수 있기를, 그리고 이 책을 펼친 여러분도 새로 도전할 용기를 얻으시길 바랍니다.

그럼, 시작하겠습니다.