생성형 인공지능(AI)에 자신의 생각과 반대되는 의견을 내도록 하면 지식노동자가 새로운 관점과 해법을 찾는 데 도움이 될 수 있다는 주장이 나왔다. 더컨버세이션은 10월 2일 지식노동자 인터뷰와 AI 대화 분석을 토대로 이런 활용법을 제안했다.
AI에 반론을 요구하면 새로운 관점
연구진은 미국의 한 공립대학에서 지식노동자 45명을 인터뷰했다. 이들은 새로운 아이디어를 만들고 복잡한 문제를 풀거나 새로운 해결책을 설계하는 핵심 업무에 생성형 AI를 사용하고 있었다. 연구진은 인터뷰뿐 아니라 참여자들이 AI와 주고받은 대화의 질문과 답변도 분석했으며, AI가 사용자의 질문 방식과 결과 해석에 익숙해져 기존 사고방식에 맞는 답을 내놓을 수 있다고 짚었다.
연구진은 사용자가 의도적으로 AI와 생각의 마찰을 만들면 익숙한 논리를 흔들고 미처 고려하지 못한 선택지를 발견할 수 있다고 설명했다. 한 마케팅 담당자는 개발 중인 회계 자격증 프로그램을 싫어할 만한 가상 고객을 만들어 달라고 요청했다. AI가 제시한 반대 의견을 검토하면서 담당자는 같은 업종의 사례만 드는 대신 여러 산업의 사례를 활용하는 방안을 고려하게 됐다. 한 변호사는 잘 알려지지 않은 법적 허점과 기업이 이를 악용할 수 있는 방식을 질문해, 직원의 비윤리적 행위를 발견하기 어려운 상황을 살펴봤다.
전문성으로 AI 답변을 검토해야
반대되는 답변이 언제나 옳거나 유용한 것은 아니다. 연구진은 낯설거나 놀라운 정보를 접했을 때 지식노동자가 자신의 전문성을 바탕으로 내용을 따져봐야 한다고 강조했다. 공급망을 연구하는 한 과학자는 AI가 제안한 신호 처리와 무선통신 분야의 컴퓨터 프로그램을 자신의 연구에 적용해 더 나은 프로그램을 설계했다. 그는 새로운 분야의 도구를 익숙한 공급망 모델링 지식과 연결해 활용했다.
AI에 반론을 요구하는 방식은 아이디어를 얻는 데 그치지 않고 주제를 여러 관점에서 이해하는 데도 쓰였다. 인터뷰에 참여한 한 연구자는 자신이 활용하던 개념을 다른 맥락에서 다룬 학술 논문을 AI에 찾아 달라고 요청해 개념을 폭넓게 살폈다. 한 변호사는 AI가 제시한 판례 인용을 확인한 뒤 다양한 사례를 추가로 물어 원래 판례를 더 깊이 이해하고 법률 의견서를 작성했다. 별도의 연구에서는 창작자가 AI에 글쓰기를 맡기는 것보다 아이디어를 주고받는 상대로 활용할 때 더 나은 문안을 만든다는 결과도 소개됐다.
조직은 실험 환경과 학습 기회 제공
연구진은 조직의 관리자가 구성원에게 동의하는 답만 내놓지 않도록 AI에 질문하는 방법을 익히게 할 수 있다고 제안했다. 구성원이 업무 경험과 전문 지식, 직업 윤리를 바탕으로 AI 답변을 점검하도록 돕고, AI가 사실에 맞더라도 독창성이 부족할 수 있다는 점을 교육해야 한다는 것이다. 부서 간 AI 전담팀이나 AI 활용을 돕는 직원이 경험을 나누는 정기 모임도 제안했다.
사내 AI 교육 과정과 워크숍, 안전한 비공개 실험 공간을 제공하는 방안도 거론됐다. 기사에는 교수들이 AI 교육 과정을 마치면 상을 주는 내부 경진대회를 운영한 사례가 소개됐다. 이런 지원은 구성원이 도구의 기능과 한계를 익히고 실제 업무에서 안전하게 시험하도록 돕는다는 취지다. 연구진은 AI에 반대 의견을 요구하는 일이 시스템을 자신에게 맞서게 하는 것처럼 느껴질 수 있지만, 그 마찰이 오히려 AI를 업무에 더 유용하게 쓰는 방법이 될 수 있다고 설명했다.