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Nikkei X-TECH_2023.5.11

인간이 AI와 차별화되는 최대 포인트는？
대체 불가능한 엔지니어의 조건을 생각한다

Chat GPT 등 생성 AI(인공지능)가 사람의 지적 작업의 대부분을 대체할 가능성이 제기되고 있다. 특히 IT 산업에서는 AI가 비교적 잘 만들어진 소스코드를 생성할 수 있다는 점에서 프로그래밍 등의 업무 일부를 대체하는 것은 거의 틀림없을 것이다.

하지만 현재의 생성 AI에는 ‘듣는 능력’이 없다. 유저의 질문이나 요구에 대해 그야말로 기계적으로 대응하며 콘텐츠를 생성하고 있을 뿐이다. 유저가 질문 내용 등을 잘 생각하지 않으면, AI로부터는 핀트에서 벗어난 응답이나 당연한 정보 밖에 돌아오지 않는다. AI에게 적절한 질문이나 요구를 줄 수 있도록 하는 프롬프트 엔지니어링의 중요성이 지적되는 이유이다.

이와 같이 생각하면, 지적 작업을 담당하는 많은 회사원에게 있어서 AI와 차별화하는 최대 포인트는 이 듣는 능력일지도 모른다. “사람은 AI에 비해 창의력 면에서 뛰어나다는 말을 자주 듣는다. 하지만 창의력도 들을 수 있는 힘이 있어야 발휘된다. 혹은 관점을 바꾸면 듣는 능력도 창의력의 발로라고 할 수 있을 것이다.

단순히 상대방의 이야기를 듣고 내용을 이해하는 것이 듣는 능력이 아니다. 상대방의 이야기를 차분히 듣는 것을 전제로 애매한 점, 논리나 사실관계의 모순점, 미묘한 감정의 변화 등을 간파하고, 이를 실마리로 질문을 거듭하며 진실이나 진짜 과제, 본인도 깨닫지 못한 진짜 요구 등을 이끌어내는 능력을 말한다. 상대방이 무엇이든 이야기해 주는 신뢰관계를 구축하는 것도 넓은 의미에서 듣는 능력이라 할 수 있다.

이 듣는 능력의 차이가 사람에 의한 ‘생성 콘텐츠’의 완성도를 크게 좌우한다. 예를 들어 우리 같은 기자의 업무에서는 그 차이가 현저하다. 명확한 정보가 공개되는 결산 발표 기사라면 그야말로 AI도 쓸 수 있다. 하지만 독자적인 취재 기사, 특히 인터뷰 기사 등에서는 기자의 듣는 능력의 우열로 기사 내용이 크게 달라진다.

-- 불평만 한다면 생성 AI와 다르지 않다 --
IT 엔지니어라도 그것은 마찬가지일 것이다. 시스템 개발에서 생성 AI가 엔지니어의 업무를 어디까지 대체할 수 있을지는 의견이 갈리는 대목이다. 프로그래밍 작업의 대부분은 대체할 수 있을 것이고, 탄탄한 요건 정의서가 있으면 설계도 어느 정도는 가능해질지도 모른다. 그렇다면 요건 정의는 어떨까? 이것만은 듣는 능력이 없는 생성 AI에게는 무리일 것이다.

또한 요건 정의까지의 공정은 유저의 ‘용건’을 듣기만 하는 프로세스가 아니다. 듣는 능력을 구사해 찾아낸 진짜 과제를 바탕으로 유저의 요구에 우선순위를 매기거나 시스템에서 해결해야 할 일과 업무 프로세스의 변경으로 대처해야 할 일로 구분하기도 한다. 혹은, IT 최신기술에 대한 지식을 바탕으로 근본적인 해결책을 제시하는 것도 필요하다.

이러한 대처는 듣는 능력이 있어야 실현되는 사람의 창의력 덕분이다. 즉 앞으로 AI의 '생성하는 능력'이 아무리 향상되더라도 듣는 능력을 획득하지 않는 한 엔지니어의 업무 중 부가가치가 낮은 작업만 대체할 수 있다. 진짜 시스템 엔지니어(SE)나 IT 컨설턴트, 아키텍트라면 앞으로는 생성 AI라는 조수를 능숙하게 사용함으로써 보다 생산적으로 업무를 수행할 수 있게 될 것이다.

반대로 설계서 등을 바탕으로 프로그래밍 작업만 담당한다면 가까운 미래에 생성 AI로 대체될 가능성은 높다.

“요건 정의는 유저의 책임이다. 무엇을 만들었으면 하는지 명확히 해주지 않으면 곤란하다”고 불평하는 엔지니어를 볼 수 있다. 확실히 이치적으로는 맞는 말이다. 다만 그렇게 불평을 한다면 생성 AI와 다르지 않다. 불평하기보다는 듣는 능력을 기르도록 노력해야 할 것이다.

 -- 끝 --

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