20여년 전 사회생활을 갖 시작한 신입사원 때의 일이다.
사수가 확인하라고 던져준 테스트 절차 문서에 의문나는 점이 몇가지가 생겼었다. 그래서 사수가 가장 바빠보이지 않을때를 기다렸다가 조언을 구해보기로 했다. 신입사원 때라 무척 조심하면서 내가 생각한 부분과 이해가 가지 않는 부분을 풀어서 설명하려고 말을 꺼냈었다.
그 때 사수는 서론의 공학 기본 정의와 관련된 단어를 듣자마자 정작 내가 궁금한 질문을 던지기도 전에 면박을 주기 시작했다.
기본 중의 기본도 모르고 입사했냐, 전공자가 맞냐부터 시작해서, 뜬금없는 비난만 듣고 제대로된 답도 듣지 못하고 돌아섰던 경험이 있다.
당시에는 내가 질문을 어떻게 했어야 했을까부터 적당한 시점이 아니었나까지 순진한 생각들을 한동안했었다. 지금 생각해보면, 그 사수는 별로 가르쳐 주려는 생각이 없었거나, 신입사원인 나의 기를 죽여 놓으려는 맘이 더 컸던 것 같다.
어쨌든 그 사수와 몇년을 같이 한 덕분에 질문을 하기 전에 내가 모르는 부분이 무었인지에대해 너무 많은 정리를 하는 나쁜? 습관이 생겼다.
그러다 보면 자체적으로 의문이 풀리기도 하는데, 그 과정까지 많은 시간과 노력이 들어가기도 했다. 그 시절에는 너무 가볍게 질문하는 것도 좋은 행동으로 비춰지지 않던 시절이기도 했으니, 회사 생활에 적응하는 한 과정이기도 했던 것 같다.
챗 지피티가 사회에 충격을 던져준지도 이제 몇년이 다 되어가는 것 같다. 챗 지피티와 유사하거나 그보다 기능이 뛰어나다는 평가를 받는 LLM모델들이 그동안 속속 등장했고 우리는 직장에서 생활에서 이 인공지능들을 아무렇지도 않게 사용하게 되었다. 우리 생활에 완전히 들어와 있다고 느껴지는 지금, 나는 인공지능을 어떻게 사용하고 있고 왜 사용하고 있는지에 대해 나만의 늦은 사용 후기를 남겨보려고 한다.
직장에서…
서두에 적었듯이, 난 질문하나를 하기 위해서는 많은 용기가 필요했던 신입사원 시절을 지내왔다. 요즘 같이 젊은 세대들을 이해해 보자고 하는 사회의 분위기가 거의 없었던 것 같다. 그래서, 쳇 지피티를 이용하면서 문득문득 떠올랐던 생각은, 내가 일을 처음 배울 때, 아니면 더 이전에 전공공부를 할 때, 무언가를 부담없이 바로바로 물어볼 수 있는 창이 있었으면 얼마나 좋았을까 하는 생각을 계속 하면서 쓰게되는 것 같다. 이것도 어쩌면 내가 ‘라떼’를 외치는 사무실의 꼰대 형이 되어가고 있다는 방증일지도 모르겠다.
이야기 나온김에 라떼 이야기를 더 해보자.
이전 업무 환경에서 궁금한 것이 생기면 먼저 떠올렸던 질문들을 나열해보면,
- 이걸 알만한 사람이 누구일까?
- 나보다 상급자인지, 하급자인지를 먼저 생각해보고 하급자이면, 다시 구글이라도 한번 더 찾아보고,
도움을 받을만한 동기들을 써치해보기 시작한다.
- 나보다 상급자인지, 하급자인지를 먼저 생각해보고 하급자이면, 다시 구글이라도 한번 더 찾아보고,
- 내 짠밥에 이걸 몰라도 되는 것인가?
- 아닌 것 같으면, 다시 혼자 구글을 찬고 논문을 찾아보고 다시, 공부를 한다.
이러다 보면 자체 공부로 해결이 되거나, 좀 더 넓은 영역에서 지식이 쌓이기도 한다.
- 아닌 것 같으면, 다시 혼자 구글을 찬고 논문을 찾아보고 다시, 공부를 한다.
- 어떤식으로 물어봐야 좀 더 명확하게 물어보는 것일까?
- 상대방이 들었을 때, 내가 궁금해하는 부분이 무었인지 명확히 알 수 있도록 또 정리해야 하는 시간들이 필요하다.
까놓고 말해서 덜 짜쳐보이기 위해서 통박을 무지하게 굴려야 하는 질문들이 대부분이다.
내 자신의 마음속에서 하는 질문과 답변에 시간과 노력이 무척 많이 필요했던 환경이라고 생각한다.
이제 다시 AI가 있는 환경을 생각해보자.
궁금한 것이 있으면 키워드가 포함된 나의 질문을 그냥 대화창에 입력만 하면된다.
오롯이 내가 궁금한 나의 질문이 모든 것의 시작점이 될 수 있는 것이다. 물론 구글과 지식인등 궁금한 키워드를 입력하고 정보를 찾아볼 수 있는 도구는 그 이전에대 있었다고 볼 수 있다. 하지만, 내 질문의 방향성을 이해하고 그에 맞는 답변과 관련 자료들을 제시해 주는 부분은 AI를 대체할 수 없다고 생각한다. 대화를 이어가면서 내가 이해를 못하고 있던 부분에 대해 실시간으로 구체화 시켜갈 수 있는건 AI를 따라갈 수 없는 것 같다.
새로운 프로젝트에 대한 구상도 마찬가지다. 대략적인 구상과 뜬구름잡는 것 같아서 구상단계에서 실행으로 옮기지 않았을 아이디어들도 구체화 시켜나가는데 많은 도움을 받을 수 있다. 아이디어를 던지고 이야기를 나누다 보면, 찾아보거나 아이디어를 현실화 시키기위해 보아야 할 논문등을 찾아주고 관련 지식들을 살펴볼 수있도록 유도해 주기도 하고, 초안을 바탕으로 프로그래밍을 해주기도 한다. 절대 거절하지 않는 나만의 똘똘한 신입사원을 옆에두고 쉽없이 이야기하고 시키는 느낌을 받을 때가 많다.
결론은…
나의 뒤는은 AI 후기에서의 생각을 정리해보면,
어떻게보면 나같이 소심한 사람들에게는 AI가 가뭄의 단비같은 존재일 수 있다는 생각이다.
새로운 것을 접했을 때 알고싶은 것들은 많은데, 쉽사리 질문을 던지기 힘든 사람, 다른 분야와 융합된 무언가를 추진해 보고 싶은데, 관련 정보와 인적 네트워크가 부족한 사람에게는 이보다 좋은 업무 툴이 없을 것 같다. 물어보고 생각을 구체와하고, 또다른 질문들을 따라가다 보면 시간 가는 줄 모르고 사용하고 있을 때가 많다. 실제로 지난 몇 개월동안 AI와의 업무 협업 빈도와 시간은 내가 인지를 하지 못하는 사이에 계속 우상향 중이다.
그렇다고 난 AI의 무지성 찬양론자는 아니다.
다음 글에서는 AI를 사용하면서 우려스러웠던 부분도 한번 적어볼 계획이다.
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