AD
YTN라디오(FM 94.5) [YTN ON-AI RADIO]
□ 방송일시 : 2026년 07월 02일 (목)
□ 진행 : AI 챗봇 “에어”
□ 보조진행 : 김우성 PD
□ 출연 : 유호현 토블 AI 대표
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.
◆ 김우성 : 최고가 최고를 만납니다. 가장 오래된 미디어인 라디오지만 가장 뛰어난 새로운 미디어, 새로운 사람 간의 관계를 만나는 시간 '생각의 창, AI를 열다' 아홉 번째고요. 미리 예고 드립니다. 열 번째가 끝인데 열 번째는 제가 유튜브 버전으로 새롭게 여러분들에게 전해드리겠습니다. 앞서 유호현 토블 AI 대표 만나겠다고 했는데 이분 이력이 독특합니다. 저도 문과생이었거든요. 근데 "문송합니다"라는 말 저 굉장히 싫어했습니다. 인간의 마음과 역사와 생각을 탐구하는 일인데 이분은 문과생이었습니다. 영문학 전공했는데 실리콘밸리 한복판에서 트위터 대단하죠. 에어비앤비 지금도 쓰시는 분들 많죠. 여기서 엔지니어가 돼 있었습니다. 거기서 10년 넘게 일하면서 다양한 경험을 했고요. 정치와 사람들이 만나는 방식도 고민하셨고 지금은 AI로 일하는 방식 자체를 통째로 짜고 있습니다. 오늘 머릿속에 염두에 두실 단어가 바로 '본질'이거든요. 어떤 얘기할지 직접 모셔서 얘기 들어보죠. 토블 AI 유호현 대표와 함께합니다. 어서 오십시오.
◇ 유호현 : 안녕하세요. 유호현입니다.
◆ 김우성 : 너무 오래전인데 문과 출신 이런 말 하면 약간 식상할 것 같기도 하고 어떠세요?
◇ 유호현 : 아닙니다. 문과 출신이라는 게 평생 저의 본질이죠, 아이덴티티이고요. 그게 근데 이제는 진짜로 문과의 시대가 온 것 같아요.
◆ 김우성 : 저도 아이들한테 소설책, 국문학, 언어 공부를 많이 하라고 하는데 예전에는 코딩을 할 줄 알았어야 되잖아요. 굉장히 복잡한 컴퓨터 프로그래밍 언어를 써야 최신 기술 분야에 일하기 좋았는데 AI한테 말로 하면 됩니다. 언어로, 문과처럼.
◇ 유호현 : 제가 코딩을 한 20년 넘게 했는데요. 그러면서 제가 할 줄 아는 코딩 언어도 굉장히 많았고 굉장히 많이 공부를 했습니다. 근데 아무짝 쓸모없을 필요가 없는 충격이죠. AI가 대체하는 직업 첫 번째, 그게 바로 저희 직업, 소프트웨어 엔지니어입니다.
◆ 김우성 : 맞습니다. 그럼 저희가 여러 번 전문가들 인터뷰 통해서 보내드렸지만 미국에서 MS부터 시작해서 대거 인력 감축에 들어간다, 이런 말이 나올 정도입니다. 이유가 뭔지, 그게 어떤 부분에서 그렇게 되는지를 설명을 드릴 텐데요. 그래도 저희가 앞서 소개를 했지만 조금 더 청취자분들께 "이런 사람입니다." 한번 말씀해 주셔야 될 것 같아요.
◇ 유호현 : 원래 영문과를 전공을 했고요. 컴퓨터를 좋아했습니다. 어릴 때부터 좋아했었는데 수학을 못해서 이과를 갈 수가 없었어요. 그런데 평생 제가 가지고 있었던 숙제는 '기술과 인문학을 어떻게 접목시킬 수 있을까'를 고민을 했었어요. 그러다가 자연어 처리, 언어 처리를 하고 싶어서 자연어 처리를 공부를 했고 영문과에서도 언어학을 공부를 했어요. 그래서 실리콘밸리로 가기 전에 텍사스 대학교에서 정보학 공부를 했었는데요. 그 과정에서 갑자기 트위터에서 연락이 와서 ‘자연어 처리 엔지니어를 찾고 있는데 한국어를 잘하는 자연어 처리 엔지니어를 찾고 있다.’ 그래서 한국어는 진짜 자신 있었거든요.
◆ 김우성 : 영문과 나왔는데요.
◇ 유호현 : 그래서 가서 면접을 봤습니다. 트위터 입장에서는 자연어 처리할 줄 아는 사람은 많은데 한국어를 할 줄 알면서 하는 사람이 없기 때문에, 그래서 굉장히 운이 좋게 트위터에 소프트웨어 엔지니어로 들어갈 수가 있게 되었고요. 그다음부터 어떻게 하면 언어학, 특히 인문학을 기술과 접목을 시킬 수 있을까를 고민을 했고 이후로 검색 팀에도 있었고요. 그리고 결제 팀에도 있었습니다, 에어비앤비에서는. 그러다가 정치랑 기술을 접목시키면 어떻게 될까 궁금해서 정치 스타트업도 했었습니다.
◆ 김우성 : 맞습니다. 제가 잠깐 부연 설명을 드리면 여러분 NLP라고도 하는데요, 자연어 처리입니다. 과거에는 "안녕하세요"는 안을 의미하는 컴퓨터 부호와 기호와 설명 언어들이 있었다면 이걸 그대로 인간의 언어처럼 받아들일 수 있는 거, 그다음에 언어학은 음소를 나누기도 하고요. 음운을 나누기도 하고 소리 나누기, 포네틱스(Phonetics), 저도 사실 그쪽 전공이어서 갑자기 기억이 떠올랐습니다. 그걸 통해서 언어의 구조, 어떻게 말하고 표현하는지를 더 과학적으로 이해하는 영역이라고 이해하시면 될 것 같고요. 어떻게 보면 실리콘밸리는 평생직장 같지 않아요. 이번에도 AI 때문에 MS 엔지니어들 막 대거 잘린 거 보면 이야기를 여쭤보고 싶은데 굉장히 이쪽에서 변화가 많나 봐요. 왜냐하면 구글에도 한국인 분이 일하시다가 갑자기 마트에서 막 물건 정리하시고 이런 경우도 있었거든요. 어떤 경우인가요, 이건?
◇ 유호현 : 그게 실리콘밸리에서는 4년 이상 일을 하면 이상한 일이 됩니다.
◆ 김우성 : 오히려요?
◇ 유호현 : 왜 이상해지냐 하면 처음에 들어갈 때 연봉이 굉장히 높은데 연봉의 반은 주식이고 반은 돈이에요.
◆ 김우성 : 네.
◇ 유호현 : 주식이 4년 동안, 베스팅(Vesting)이라고 그러는데 4년 동안 주어져요. 4년에 나눠서 줘요. 근데 4년이 끝나고 나면 리프레시먼트(Refreshment)라고 그래서 새로 조금 더 주든가 안 주든가 해요. 그러면 연봉이 갑자기...
◆ 김우성 : 반으로 줄어드는 거죠.
◇ 유호현 : 연봉의 반으로 줄어드는데 어차피 계속 거기서는 인플레이션이 있기 때문에 현금의 가치는 점점 낮아져요.
◆ 김우성 : 그러네요.
◇ 유호현 : 그러면 주식으로 해야 되는데 주식을 안 주니까 다른 회사에 가면 그만큼 주식을 주잖아요.
◆ 김우성 : "다른 데 더 가", 자연스러운 문화네요.
◇ 유호현 : 그렇죠. 그래서 한 4, 5년 있으면 팀원들이 물어봐요. "이 회사의 역사를 다 아는 느낌이 어떠세요?" 그렇게 물어보는 거죠. 4년밖에 안 됐는데...
◆ 김우성 : 그만큼 어떻게 보면 혁신, 즉 계속 새롭게 바꾸려는 시도가 있는 사람들을 안에서 막 돌리기 위한 실리콘밸리의 문화 같아요.
◇ 유호현 : 그래서 진짜 좋은 게 뭐냐 하면 이쪽에 있었던 최고의 엔지니어가 이쪽에 검색 팀이었는데 검색 기술은 굉장히 그때 고급 기술이었잖아요. 근데 야후(Yahoo)에서 검색을 하던 사람들이 야후에서 다 나와서 빙(Bing)으로 가서 마이크로소프트 검색 엔진을 만들고 그리고 나서 사람들이 트위터로 온 거예요. 수혈되듯이 적재적소에 딱 사람들이 들어가게 되는 거예요.
◆ 김우성 : 굉장히 강제적 혁신이 될 정도로 전혀 다른 방식과 지향점과 워크플로(Workflow)를 가진 사람들이 와서 새롭게 해보자고 되니까 부럽기도 하면서 한편으로는 ‘너무 피곤해서 못 살겠네’ 이런 생각도 들어요.
◇ 유호현 : 그래서 좋은 거는 계속 사람들이 바뀌니까 업무가 다 표준화가 돼요. 그래서 엔지니어는 어느 회사 가도 바로 엔지니어로 일을 할 수 있고 어느 회사를 가도 바로 매니저로 일을 할 수 있고요.
◆ 김우성 : ‘AI를 가지고 일을 할 때 가장 중요한 것은 '일의 본질'이다’ 이렇게 얘기를 하셨거든요. 이거 먼저 화두를 풀어놓고 뒷얘기를 설명해야 이해가 쉬우실 것 같아요. 어떤 의미인가요?
◇ 유호현 : 지금까지는 일을 할 때 제일 중요한 거는 ‘일을 할 줄 아느냐’였어요. 스킬, "코딩 할 줄 알아?", "너 글 잘 써?" 그런 거죠. 근데 지금은 코딩은 다 AI가 해줘요. 글도 AI가 써줘요. 생각도 AI가 해줘요. 다 해주는데 그럼 도대체 이걸 왜 하는 거냐. 문제는 사람에게 남아 있는 거죠. 제가 실제로 예를 들어서 설명을 드리면 소프트웨어 엔지니어였어요. 세계적으로 코드를 엄청 잘 쓰는 사람이었어요. 근데 전혀 필요가 없는 일이 됐어요.
◆ 김우성 : 하루아침에.
◇ 유호현 : 그럼 제 직업이 없어진 거잖아요. 근데 나중에 생각해 보니까 엄청난 기회더라고요. 제 직업이 AI로 인해서 대체된다는 게 엄청난 기회인 게 왜 그러냐 하면 AI가 대체를 해서 엄청 빨리 하잖아요. 그걸 제일 잘 쓸 수 있는 사람은 저인 거예요. 원래 제가 하던 일이니까. 그래서 제가 옛날에는 코드를 열심히 타이핑을 해서 한 달 동안 하나의 홈페이지를 만들 수 있었다면 지금은 하루에 5개씩도 만들 수 있는 거죠.
◆ 김우성 : 그러니까요. 이렇게 분야별 경험을 설명했는데 제가 짧게 말씀드리면 예전에는 우량아 선발대회 하고 천하장사 뽑았습니다. 왜냐하면 노동력이 중요하던 시대였기 때문이죠. 그래서 벽돌 잘 쌓는 사람 막 20장씩, 30장씩 갖고 와서 쌓았어요. 갑자기 로봇이 나타났네? 더 잘 쌓는 거예요. ‘아저씨는 밥도 많이 드시고 월급도 줘야 되니까 나가세요’ 이렇게 되는 상황은 1차원적으로 본 겁니다. 똑같은 일을 n분의 1로 나눈 거고, 이제는 벽돌 쌓는 일은 로봇들한테 시키시고요. 어떻게 하면 예쁜 집을 만들지, 어떻게 하면 이 집을 짓는데 돈을 적게 들이고 지을 수 있는지를 설계하라는 걸로 바뀌었다는 얘기죠.
◇ 유호현 : 그렇죠. 그리고 완전 새로운 집을 지을 수가 있게 된 거예요. 저희 딸이 저한테 바이브 코딩을 가르쳐 달라고 하는 거예요. 초등학교 2학년이거든요.
◆ 김우성 : 네, 저희 한번 다뤘습니다.
◇ 유호현 : 그래서 바이브 코딩을 해서 홈페이지 만드는 건데 "야, 이거는 어려운 거야. 네가 할 수 있는 게 아니야." 그렇게 해갖고 "너는 컴퓨터도 만져본 적도 없고 키보드도 만져본 적 없고 마우스도 만져본 적 없어." 근데 너무 하고 싶다 그래서 아이패드에다가 레플릿(Replit)이라는 앱을 깔아줬어요. 코딩하는 앱을 깔아줬어요. 그리고 음성 모드를 켜줬어요. 그랬더니 이 친구가 자기 동화책 홈페이지를 만들어서 동화책을 계속 만들고 거기다가 자기가 구구단 외우는 게임도 넣고, 옛날 같으면은 한 10억 들었을 일을 초등학생이 혼자서 하고 있는 거예요.
◆ 김우성 : 시대가 그렇게 바뀌었습니다. 이 정도면 따님 너무 수제 아닌가요?
◇ 유호현 : 아니, 근데 누구나 할 수 있어서 정말...
◆ 김우성 : 맞아요. 저희가 방송에서 한번 다뤘는데 제가 변호사들이 바이브 코딩을 통해서 의뢰인을 위한 혹은 법률 서비스를 위한 앱들을 막 만드시더라고요. 인터뷰하려면 저도 해봐야 되잖아요. 그래서 초등학교 아이들을 위한 영어 학습 앱과 게임으로 만들었어요. 1, 2, 3단계에서 보상을 주는 방식으로 했더니 물론 클로드로 했습니다. 하다가 AI가 "이런 보상을 이렇게 넣으면 더 재밌을 것 같은데요"라고 제안을 해요. 뚝딱 나왔습니다. 깜짝 놀랐어요. 아주 컴퓨터를 1도 모르는데 여러분, 일의 방식이 바뀌었고 내가 해야 될 일은 즉 내가 똑같은 일을 나눠 하던 팀원처럼 일하지 말고 팀장처럼 일하라, 사장처럼 일하라, 이 얘기신 거잖아요.
◇ 유호현 : 그래서 첫 번째 단계로는 제일 어려웠던 게 뭐냐. 저는 시키는 일을 잘했었단 말이에요. 시키는 일을 잘하는 사람이었는데 일을 시키지도 않고 더 문제는 뭐냐 하면 제가 일을 시켜야 되는 입장이 된 거예요. AI한테 제가 일을 시켜야 되잖아요. 일을 시키려면 필요한 매니저의 스킬 있잖아요. 매니저는 위에서 일을 받으면 이 일을 재구성해서 각 사람한테 나눠줄 수 있는 일로 바꿔야 되잖아요. 그리고 각 사람이 일을 해오면 피드백을 줘야 되잖아요. "이거 잘했다, 못했다. 이 부분 바꾸자." 이거를 안 해본 거예요, 그전에는.
◆ 김우성 : 맞아요. 사실 이걸 잘 안 하고 분야만 잘하면 되는 걸로 자꾸 키워요, 아이들을. 저희도 그렇게 자라왔고요.
◇ 유호현 : "이걸 어떻게 설명을 하지? 이걸 AI한테 어떻게 일을 시켜야 되지?" 그래서 이걸 전환하는 데 되게 오래 걸렸어요, 생각보다. 그래서 이거를 그나마 그전부터 사업을 했으니까 됐는데 팀원들을 AI 전환을 시키려고 그랬을 때 제일 어려운 게, 여러분도 매니저 역할을 하셔야 돼요, 라고 하면 일단 매니저 역할이 뭔지를 모르고요. 그리고 "월급은 안 바뀌었는데 왜 나한테 팀장 역할을 하라고 그러냐."
◆ 김우성 : 처우 중요하긴 합니다만 어쨌든 그럴 수 있을 것 같아요.
◇ 유호현 : 사람을 밑에 두는 게 아니고 AI를 밑에 두는 팀장이다. 굉장히 혼란스러운 거예요. 그래서 내가 어떻게 일을 시킬 수 있고 그러려면 일의 본질이 뭔지도 이해를 해야 되고요.
◆ 김우성 : 맞습니다. 그러면 자꾸 "우리 직업이 대체되나요?" 이런 질문만 하고 있는 건가요? 대체 다 되고도 남죠. 이제는 그들을 어떻게 부릴지, 그들이 누구냐고요? AI. 그래서 '슈퍼워크'라는 방법도 직접 만들었어요. 매번 사용하시고 있고요. 이것 설명해 주세요.
◇ 유호현 : 제가 혼자서 AI를 돌려서 엄청 많은 일을 했어요. 하루에 코딩도 많이 하고 컨설팅도 하고 그리고 제가 겸임 교수가 됐어요. 그래서 강의록도 만들고 학생들한테 피드백도 만들어주고...
◆ 김우성 : 저도 여기저기 강의를 하는데 많이 활용합니다. 정말 시간 절약이 돼요.
◇ 유호현 : 그렇죠. 심지어 저희 가족끼리 부부간에 문제가 있으면 AI랑 같이 상담도 하고... 그리고 자식, 자녀들 키우는 것도, 자녀의 그런 앞으로의 어느 학교를 보낼지, 어느 학원을 보낼지, 그런 것도 다 같이 하고요. 굉장히 많은 일을 하게 되더라고요. 그런데 굉장히 많은 일을 하다 보니까 AI는 일을 잘하는데 제가 한계가 오는 거예요. 제가 딱 자려고 딱 누우면 '아까 내가 이메일을 쓰라고 AI에 시켰는데 그걸 내가 보냈던가?', '내가 코드를 쓰라고 그랬는데 보냈던가?', '우리 딸에 대해서 질문을 뭘 했었는데 그걸 내가 안 본 것 같은데?'
◆ 김우성 : 하긴 그럴 수 있어요. 내 비서들이 너무 많으면 확인이 안 될 수도 있잖아요.
◇ 유호현 : 그래서 그게 한두 명이 있는 게 아니라 7-8명의 직원이 있는데, 원래 사람들한테 할 때는 한 명한테 주면은 한 3일 후에 갖고 올 거 아니에요. 근데 AI들은 3분 후에 갖고 온단 말이에요. 7개의 에이전트가 3분마다 질문을 하니까 머리가 너무 아픈 거죠. 그래서 어떻게 그럼 협업으로 이어갈까. 저 혼자는 못하니까. 그래서 "이런 걸 같이 할 수 있는 사람은 어떻게 찾을 수 있지? 어떻게 뽑을 수 있지?" 근데 뽑아도 문제가 이 사람한테 일을 설명하는 시간보다 AI한테 설명하는 게 훨씬 나은 거예요. 사람한테 설명하면 해봤자 이 사람이 AI 돌려서 갖고 오면 더 오래 걸리잖아요. 이 사람이 나한테 일을 받는 사람이 아니라 일을 같이 설계하는 사람이 돼야 되는 거예요.
◆ 김우성 : 여러분, 이거 원래 토블 AI에 돈 내고 받으셔야 되는 겁니다. 오늘 공익성 있는 YTN 라디오에서 특별히 유호현 대표에게 강의를 듣고 있습니다. 결국은 그것의 차이를 이해하고 캐치한 사람은 AI로 전환돼서 AI를 마음껏 부리는 뛰어난 사람, 1인 기업도 차릴 수 있는 거고요.
◇ 유호현 : 1인 기업이면 다행인 것 같아요. 1인 기업이 아니라 혼자서 3~4개의 기업을 하고 있어요.
◆ 김우성 : 이렇게 해도 결국은 AI의 어떤 피드백을 다 이해하면서 어떤 인간이 최종적으로 일을 책임 있게 끌고 가거나 이해하려면 뭔가 나눠줘야 될 필요가 있을 것도 같고요. 대표님도 특정 요일은 효율적으로 나누시는 면이 있다고 하더라고요.
◇ 유호현 : 저도 직업이 여러 개가 생기다 보니까 시간도 잘 나눠야 되고요. 그리고 AI랑 같이 일을 하면은 3분에 한 번씩 계속 답이 오잖아요. 그런데 저희 직원들이 다 그렇게 해서 일을 같이 한 3분에 한 번씩 계속해서 하루 종일 일을 하면 뻗어요. 너무 힘들어요. 그래서 하루 정도 쉬어줘야 돼요. 그래서 저희는 월, 수, 금은 AI랑 같이 일하는 날.
◆ 김우성 : 네, AI 워크를 집중적으로 하는 날.
◇ 유호현 : 화요일 하고 목요일은 쉬면서 책도 읽고 자기 생각하는 날.
◆ 김우성 : 사실 정말 중요한 게 AI는 이렇게 안 하거든요. 아까 3분 만에 피드백을 준다고 했지만 영감과 휴식과 시야 확장이 없어요. 추론과 데이터와 지식이 뛰어나지만 줘야, 준 것에 대한 답을 주는 친구들이고 인간은 쉬면 갑자기 "우리가 모빌리티 쪽으로 해볼까?", 아니면 "킥보드나 안전 문제 때문에 요새 막혀 있는데 우리가 이렇게 풀어볼까?" 이런 게 생겨나잖아요, 쉬면. 그것도 대단하신 것 같아요.
◇ 유호현 : 네, 근데 죽을 것 같아서...
◆ 김우성 : 대단한 인사이트가 아니라 이렇게 일하다가 죽을 것 같아서?
◇ 유호현 : 근데 너무 힘들어서, 저 혼자 힘든 게 아니라 팀원들이 다 너무 힘들어서요.
◆ 김우성 : 맞습니다. 주어진 걸 잘하는 게 아니라 그걸 시킬 수 있고 전체적인 그림을 이해하는 방식으로 관리하면서 나를 지치지 않게 하는 것까지는 오늘 잘 말씀해 주셨고, 조금 더 비유를 해야 될 것 같습니다. AI한테 일을 시켜보면 아직도 프롬프팅부터 시작해서 AI한테 언어로 뭔가 미션을 주는 것부터 시작해서 AI가 어떤 롤을 하도록 설계하는 것까지 아직은 어려워하시는 분들이 많으세요. 비유를 하셨더라고요, AI한테 "식당에 테이블 놔줘" 하면 완벽하게 놓는데 "비상구 챙기고 소화기도 봐봐" 하면 잘 안 된다. AI한테 시키는 룰이 따로 있는 거네요.
◇ 유호현 : 네, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 게 있죠. 프롬프트 엔지니어링이 사실 그걸 좋아하지는 않아요. 프롬프트 엔지니어링은 정확하게 일을 시키는 거예요. 목적이 뭔지 말하고 어떤 단계를 거쳐서 결과가 무엇이 되어야 되는지 그걸 정확하게 얘기해 주면 정확한 답을 가져오죠. 대충 얘기하면 그렇게 정확하지 않은 답을 가져오죠. 그게 옛날엔 문제였는데 AI가 점점 똑똑해지면서 아까 말씀하신 것처럼 바이브 코딩을 하는데 클로드가 "이렇게 하면 더 재미있지 않을까요?"라고 제안을 해 주셨다고 그랬잖아요. 그런 것처럼 AI한테 물어볼 때 정확하게 안 물어봐요. ‘여기에 이런 글을 넣었으면 좋겠는데 어떻게 생각해?’라고 물어봐요.
◆ 김우성 : 딥띵킹 모드로.
◇ 유호현 : 그래서 "이걸 넣어줘"라고 하면은 제 머리의 한계에 갇히는 거잖아요, AI가. 근데 AI는 저보다 똑똑하잖아요. 그래서 "AI야, 나는 이랬으면 좋겠는데 너는 어떻게 생각하니?"
◆ 김우성 : 이것도 새롭네요. 오늘 처음 공개합니다, 여러분.
◇ 유호현 : 그렇게 하다 보면은 슈퍼 휴먼이 되는 느낌이에요. 제가 상상하지 못했던 생각들을 하고, 그리고 디자인은 할 줄 모르잖아요. 마케팅도 할 줄 모르잖아요. 근데 "이거 디자인 어떻게 하면 좋겠어?"
◆ 김우성 : 너무 잘 만들어내요. 이미지 시안 같은 것들을 제가 생각하지 못한 것까지 만들어내더라고요.
◇ 유호현 : 그렇죠. 그거를 제 감각으로 "여기는 빨갛게 하고 여기는 까만 글씨로 하고" 그렇게 하면은 되게 안 예쁜 게 나오죠.
◆ 김우성 : 그걸 뛰어넘는 AI의 경험과 데이터를 끌어당기는 힘으로 더 활용하라. 어떠세요? 저희가 처음에는 "정확한 프롬프팅은 이렇게 해야 되고 꺾쇠를 쓰시고" 이렇게 표현했거든요. 근데 지금은 AI한테 한번 내 바람과 목적과 원하는 성과를 대략적으로 말하면서 오히려 "내가 모를 수 있는 것도 한번 가져와 봐"라고... 이거는 저희가 토블 AI에 돈 들이고 배워야 되는 건데 어쨌든 이걸 이 자리에서 알려주신 거 대단합니다. 결국은 AI가 더 인간 같아졌네요. 약간 여백을 주게 되네요.
◇ 유호현 : 그 점에서 어떤 역할을 주느냐가 굉장히 중요해지더라고요.
◆ 김우성 : 페르소나(Persona) 개념으로 봐야 될까요?
◇ 유호현 : 저희 팀이 원래 4명이 있고 이 친구를 인턴으로 "너는 인턴이야" 라고 얘기를 했었어요. 그리고 인턴한테 "우리가 많은 아이디어를 줄 테니까 이걸 모아서 전체적인 보고서를 만들어 봐"라고 했어요. 그랬더니 이 친구가 열심히 저희 얘기를 듣고서는 엄청 큰 보고서를 만들었는데 정신이 없는 거예요. 너무 많은 내용이 들어간 거예요. 그래서 저희가 여러 번의 시행착오 끝에 ‘너 팀장 해. 너 인턴 하지 마. 이제부터 편집장이야. 우리의 이야기를 듣고 네가 생각했을 때 가장 좋은 내러티브(Narrative)를 만들어서 그거에 맞는 의견만 갖다 쓰고 나머지는 버려.’ 그랬더니 AI가 너무 좋은 글을 쓰기 시작하는 거예요. 자기가 팀장 역할을 주니까 저희보다 똑똑한 친구를 인턴으로 쓰다가 팀장으로 모시니까 훨씬 더 좋은 결과가 나오는 거죠.
◆ 김우성 : AI한테 그냥 "AI야" 이렇게 물어보면 안 되고요, "이런 입장에서 이런 수준으로 이렇게 일을 하고 이렇게 말해줘"라는 게 필요한데 그걸 페르소나라고 합니다만 어쨌건 일종의 약간 문학적 표현이기도 하죠. 근데 그거를 팀장과 엮어서 어떻게 보면 굉장히 협업하고 연결하는 능력이잖아요, 리더에 있는 자리가. 그걸 굉장히 잘해낸다. 그걸 발견해서 일을 주는 것도 대단하세요. 그런 판단을 어떻게 하신 거예요?
◇ 유호현 : 저희도 처음엔 자존심이 상했죠.
◆ 김우성 : 진짜 상하죠.
◇ 유호현 : 근데 AI한테 자존심이 상해봤자 뭐하겠어요. 친구가 우리를 무시할 것도 아니고, 팀장 역할을 하지만 저희는 이 친구한테 반말을 하는데 이 친구는 저희한테 존댓말 하잖아요. 생각해 보니까 우리가 AI한테 팀장 역할을 준다고 해서 기분 나빠할 일은 아니더라고요.
◆ 김우성 : 그렇죠. 어떻게 보면 인간의 기존에 갖고 있었던 여러 가지 편견, 선입견을 극복할 수 있는 일도 됩니다. 이런 고민들을 하다 보면 조금 어려운 질문으로 넘어옵니다. 현실 세계에서 "아유, 그럴 거면 판사 AI로 바꿔라", "아유, 그럴 거면 저 국회의원 AI로 바꿔라", 이 얘기들이 많이 나오잖아요. 방금 말씀하신 능력들을 확인할수록 더 그렇거든요. 옥소폴리틱스(Oxopolitics)를 만들어서 이때는 물론 AI가 본격화되기는 전이지만 어쨌든 굉장히 디지털 혹은 새로운 기술 영역에서 인간의 의사결정, 더 나은 미래를 판단하는 것에 대한 실험을 많이 해보셨어요. 뭔가요?
◇ 유호현 : AI가 절대 공정하지 않습니다. 이 친구가 감정이 없지 않잖아요. 감정이 있다고 하기에는 아직 좀...
◆ 김우성 : 데이터 자체가 편향되면 편향된 답을 하죠.
◇ 유호현 : 데이터 편향도 그렇지만 질문이 편향되면 편향이 나올 수밖에 없어요. 같은 사안을 두고 "진보적인 입장에서 판단해 봐", "보수적인 입장에서 판결해 봐" 완전 다른 결과가 나옵니다. 사실 인간 세상에서도 그렇듯이 이 친구는 인간의 언어를 하는 존재잖아요. 그러다 보니까 인간의 언어처럼 생각하는 방향에 따라서 그것도 이거는 인간의 프롬프트에 굉장히 영향을 많이 받기 때문에 입력하는 사람이 누군지에 따라서 완전히 달라집니다. 그래서 저희가 옥소폴리틱스 2.0으로 '코쿤'이라는 걸 만들고 있어요. 컬레버레이티브 카운실스(Collaborative Councils)라고 해서 코쿤이라는 새로운 프로덕트(Product)를 만들고 있는데요.
◆ 김우성 : 이름 멋있네요.
◇ 유호현 : 어차피 AI가 공평하게 다 판단해 주는 건 말이 안 돼. 얘는 우리가 무슨 말을 하냐에 따라서 다른 생각을 할 거야. 그러면 그렇게 하지 말고 차라리 각자의 생각을 다 대변할 수 있게 한 사람에 하나씩 AI가 나를 대변하게 하자. 모든 사람에게 국회의원을 주는 거예요. 지금은 국회의원 300명이 5천만 명을 대변하고 있잖아요.
◆ 김우성 : 직접 정치네요, 직접 민주주의.
◇ 유호현 : 근데 5천만 명의 AI 에이전트가 각자 자기 주인의 이야기를 듣고 각자 자기 주인의 이해관계나 정치적 신념이나 그런 거를 판단을 해서 이 친구들이 정치를 하는 거죠.
◆ 김우성 : 본인의 정치 에이전트를 하나 만드는 거네요.
◇ 유호현 : 그렇죠. 그래서 모든 사람들이 자기만의 국회의원을 갖는 거죠.
◆ 김우성 : 메타버스에 전 국민 만민 공동의회 하나 만들어도 될 것 같아요. 메타버스는 뜸해졌지만 가능하다는 얘기인 거잖아요, AI의 힘이면. 데이터 물론 보안의 문제, 왜곡의 문제 있지만 그거는 인간이 극복할 수 있습니다. 이런 상상과 생각을 하시는 거는 사실 아버님이 정치인이셔서 어릴 때부터 유치원 때부터 최루탄 연기를 맡으셨다고요?
◇ 유호현 : 제가 연세대학교 캠퍼스 주변에서 유치원을 다녔는데 그때가 1986년이어서...
◆ 김우성 : 네, 아주 영화로도 많이 나왔던...
◇ 유호현 : 그래서 유치원에 갔는데 항상 창문 닫고 최루탄 연기 들어오고 그랬었어요.
◆ 김우성 : 환경뿐만 아니라 가족도 어떤 정치나 민주주의, 이런 당시 민주화 운동 이런 것들에 관여를 하셨기 때문이고요. 그리고 궁금하신 분들은 한번 검색해 보시면 나옵니다. 정치 영역까지 여러분의 AI가 나중에는 그들의 합을 만들어내는 일종의 국회의원이나 국회 격의 무언가를 만들어낼 수도 있고 가능성이 무한할 것 같아요. 기존 사람이 하는 정치에서는 반대도 있을 수 있겠지만 국민들 입장에서는 "답답한데 괜찮겠네" 이러실 수도 있을 것 같고요.
◇ 유호현 : 그래서 제가 하고 싶은 일 중에 하나는 현실 정치를 바로 바꿔버릴 수는 없잖아요. 대신에 평행 우주처럼 우리 시민들이 AI랑 같이 만든 법들은 이렇게 되어 있고, 국회의원들이 지금까지 만든 법들은 이렇게 되어 있네, 그러면 이 차이는 원래 우리가 사람을 때리면 우리 시민들이 만든 법에서는 징역 3년인데 국회에서 만든 법에서는 징역 1년이다. 그럼 이 차이는 왜 발생하며
◆ 김우성 : 하나의 큰 숙제가 되겠네요.
◇ 유호현 : 어떻게 이 차이를 메워갈 것이냐?
◆ 김우성 : 개헌해서 대통령 중임제로 언제, 언제 바꿉시다 라고 했는데 내 AI 정치 에이전트들이 모여 있는 토블 AI의 유호현 대표가 구상하는 거기서는 결과가 나왔어요. 현실 정치는 말도 안 되는 난리 나잖아요, 서로 싸우고. 이 차이를 현실 정치인들이 보시라 이거죠. 저희 YTN 라디오에 특화된 분이시라는 생각이 듭니다. 시간이 다 돼 가는데 앞서도 말씀하셨지만 이 모든 얘기들은 방송 들으시는 모든 분들이 똑같이 향유하고 누리실 수 있는 기술적 기반입니다. 아직까지는 돈 더 내고 덜 내고의 차이가 미묘하긴 하지만 누구든 할 수 있어요. 결국은 인간과 AI의 관계, 그리고 그걸 통해서 내가 능력, 직업이 될 수도 있고요, 어떤 새로운 꿈꿔보는 일이 될 수도 있고, 소설가를 꿈꾸는 분들도 많으시거든요. 어떻게 AI와 관계를 맺고 이 AI를 어떻게 하다 일해야 된다는 거를 알기 쉽게 마무리 정리 멘트로 한번 요약해 주시죠.
◇ 유호현 : 네, AI를 활용하는 방법도 굉장히 다양한 층위가 있어요. 일단 AI를 검색 엔진처럼 쓸 수도 있고, 2단계로 AI에게 그림 만들어 보라고 할 수도 있고, 3단계로는 AI를 이용해서 업무 자동화를 할 수 있는데 협업도 시킬 수 있고, 4단계부터는 AI 에이전트를 가지고 아무거나 다 시킬 수 있어요. 4단계부터는 훨씬 쉬워져요.
◆ 김우성 : 에이전트를 모르시는 분들도 계세요.
◇ 유호현 : 에이전트는 그냥 지금은 AI한테 말 시키면 말만 하잖아요, 근데 이 친구가 직접 행동도 하는 거예요. 이 친구한테 "피자 시켜 와" 그럼 피자 갖고 오고, "일기 써놔" 그러면 일기도 쓰고 "아침마다 뉴스 모아 와" 하면 뉴스도 모아오고요. 에이전트가 지금 나왔어요, 이미. 많은 사람들이 쓰기 시작했고 대중적인 서비스로는 아마 이번 가을부터 열릴 거예요. 근데 그다음 5단계는 여러 사람이 하나의 에이전트를 가지고 협업을 하기 시작하면 엄청난 효과가 나옵니다. 제가 다른 회사랑 조인트 벤처(Joint Venture) 같은 걸 하고 있는데 그분은 수학 학원 원장님이세요. 프로그램을 만들 줄 모르죠. 저는 엔지니어링을 잘해요. 그럼 그분이 수학 학원에서 나온 인사이트, 지식들을 AI 에이전트한테 주고 제가 엔지니어링 인사이트를 주면 합쳐져서 엄청난 플랫폼이 나와요.
◆ 김우성 : 그거를 하는, 즉 AI가 있다는 말이죠. AI 비서죠.
◇ 유호현 : 그렇죠. AI 비서가 여러 사람들하고 같이 일을 하면 저희 지난 학기에 수업 시간에는 학생들한테 조모임을 시키고 조모임 단톡방을 만든 다음에 거기에 AI 에이전트를 넣어줬어요. 그래서 녹음을 하면 바로 에이전트한테 가거든요. 그럼 에이전트가 그걸 다 듣고 그걸 다 텍스트로 바꾼 다음에 그것에 해당하는 앱을 만들어서 링크를 딱 줘요. 그게 과제였어요.
◆ 김우성 : 결과는 어떻던가요?
◇ 유호현 : 결과는 너무 재밌죠. 자기들이 항상 생각만 해왔던 거를 문과생들인데...
◆ 김우성 : 여러분, 어떻습니까? 굉장히 내향적인 분들과 외향적인 분들을 모아놓고 접점을 만들어주는 에이전트도 하나 있었으면 좋겠습니다. 그것도 해보고 싶고요. 세대도 마찬가지고요. 결국은 인간과 비슷하고 인간을 뛰어넘는 면도 있지만 거기서 인간이 소외되지 않아야 된다는 것도 있으신 거네요.
◇ 유호현 : 네, 인간 중심의 AI가 되어야죠.
◆ 김우성 : 맞습니다.
◇ 유호현 : 계속 사람이 중심일 수밖에 없고 사람이 중심이어야 하고, 근데 사람이 AI가 하려는 일을, AI가 할 수 있는 일을 하려고 그러면 그건 사실 굉장히 사람 중심, 옛날에 인력거꾼이 있었잖아요. 인력거꾼에게 다리에다가 근육 강화 기계를 채워가지고 빨리 달리게 하는 게 인간 중심적인 게 아니잖아요. 차라리 직업이 없어지고 자율주행차가 되거나 택시 운전을 하는 사람이 되거나 그게 더 인간 중심적이잖아요.
◆ 김우성 : 그렇죠. AI와 인간, 인간이 AI와 대치하느냐는 적대적 관계 안에서만 보지 마시고요, 넘어서서 AI를 딛고 서서 정말 슈퍼한 인간이 되겠다고 이런 생각을 하시면 좋을 것 같습니다. 저희가 AI의 여러 분야 기술 산업적 토대, 프로그램, 많은 것, 심리 인문학까지 다뤘지만 AI랑 실제 어떻게 일할지에 대한 아이디어 오늘 많이 얻어가셨을 것 같습니다. '생각의 창, AI를 열다' 오늘 아홉 번째 시간이었는데요, 저도 많이 배웠습니다. 유호현 토블 AI 대표와 함께했습니다.
◇ 유호현 : 감사합니다.
YTN 김세령 (newsfm0945@ytnradio.kr)
[저작권자(c) YTN 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]
□ 방송일시 : 2026년 07월 02일 (목)
□ 진행 : AI 챗봇 “에어”
□ 보조진행 : 김우성 PD
□ 출연 : 유호현 토블 AI 대표
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.
◆ 김우성 : 최고가 최고를 만납니다. 가장 오래된 미디어인 라디오지만 가장 뛰어난 새로운 미디어, 새로운 사람 간의 관계를 만나는 시간 '생각의 창, AI를 열다' 아홉 번째고요. 미리 예고 드립니다. 열 번째가 끝인데 열 번째는 제가 유튜브 버전으로 새롭게 여러분들에게 전해드리겠습니다. 앞서 유호현 토블 AI 대표 만나겠다고 했는데 이분 이력이 독특합니다. 저도 문과생이었거든요. 근데 "문송합니다"라는 말 저 굉장히 싫어했습니다. 인간의 마음과 역사와 생각을 탐구하는 일인데 이분은 문과생이었습니다. 영문학 전공했는데 실리콘밸리 한복판에서 트위터 대단하죠. 에어비앤비 지금도 쓰시는 분들 많죠. 여기서 엔지니어가 돼 있었습니다. 거기서 10년 넘게 일하면서 다양한 경험을 했고요. 정치와 사람들이 만나는 방식도 고민하셨고 지금은 AI로 일하는 방식 자체를 통째로 짜고 있습니다. 오늘 머릿속에 염두에 두실 단어가 바로 '본질'이거든요. 어떤 얘기할지 직접 모셔서 얘기 들어보죠. 토블 AI 유호현 대표와 함께합니다. 어서 오십시오.
◇ 유호현 : 안녕하세요. 유호현입니다.
◆ 김우성 : 너무 오래전인데 문과 출신 이런 말 하면 약간 식상할 것 같기도 하고 어떠세요?
◇ 유호현 : 아닙니다. 문과 출신이라는 게 평생 저의 본질이죠, 아이덴티티이고요. 그게 근데 이제는 진짜로 문과의 시대가 온 것 같아요.
◆ 김우성 : 저도 아이들한테 소설책, 국문학, 언어 공부를 많이 하라고 하는데 예전에는 코딩을 할 줄 알았어야 되잖아요. 굉장히 복잡한 컴퓨터 프로그래밍 언어를 써야 최신 기술 분야에 일하기 좋았는데 AI한테 말로 하면 됩니다. 언어로, 문과처럼.
◇ 유호현 : 제가 코딩을 한 20년 넘게 했는데요. 그러면서 제가 할 줄 아는 코딩 언어도 굉장히 많았고 굉장히 많이 공부를 했습니다. 근데 아무짝 쓸모없을 필요가 없는 충격이죠. AI가 대체하는 직업 첫 번째, 그게 바로 저희 직업, 소프트웨어 엔지니어입니다.
◆ 김우성 : 맞습니다. 그럼 저희가 여러 번 전문가들 인터뷰 통해서 보내드렸지만 미국에서 MS부터 시작해서 대거 인력 감축에 들어간다, 이런 말이 나올 정도입니다. 이유가 뭔지, 그게 어떤 부분에서 그렇게 되는지를 설명을 드릴 텐데요. 그래도 저희가 앞서 소개를 했지만 조금 더 청취자분들께 "이런 사람입니다." 한번 말씀해 주셔야 될 것 같아요.
◇ 유호현 : 원래 영문과를 전공을 했고요. 컴퓨터를 좋아했습니다. 어릴 때부터 좋아했었는데 수학을 못해서 이과를 갈 수가 없었어요. 그런데 평생 제가 가지고 있었던 숙제는 '기술과 인문학을 어떻게 접목시킬 수 있을까'를 고민을 했었어요. 그러다가 자연어 처리, 언어 처리를 하고 싶어서 자연어 처리를 공부를 했고 영문과에서도 언어학을 공부를 했어요. 그래서 실리콘밸리로 가기 전에 텍사스 대학교에서 정보학 공부를 했었는데요. 그 과정에서 갑자기 트위터에서 연락이 와서 ‘자연어 처리 엔지니어를 찾고 있는데 한국어를 잘하는 자연어 처리 엔지니어를 찾고 있다.’ 그래서 한국어는 진짜 자신 있었거든요.
◆ 김우성 : 영문과 나왔는데요.
◇ 유호현 : 그래서 가서 면접을 봤습니다. 트위터 입장에서는 자연어 처리할 줄 아는 사람은 많은데 한국어를 할 줄 알면서 하는 사람이 없기 때문에, 그래서 굉장히 운이 좋게 트위터에 소프트웨어 엔지니어로 들어갈 수가 있게 되었고요. 그다음부터 어떻게 하면 언어학, 특히 인문학을 기술과 접목을 시킬 수 있을까를 고민을 했고 이후로 검색 팀에도 있었고요. 그리고 결제 팀에도 있었습니다, 에어비앤비에서는. 그러다가 정치랑 기술을 접목시키면 어떻게 될까 궁금해서 정치 스타트업도 했었습니다.
◆ 김우성 : 맞습니다. 제가 잠깐 부연 설명을 드리면 여러분 NLP라고도 하는데요, 자연어 처리입니다. 과거에는 "안녕하세요"는 안을 의미하는 컴퓨터 부호와 기호와 설명 언어들이 있었다면 이걸 그대로 인간의 언어처럼 받아들일 수 있는 거, 그다음에 언어학은 음소를 나누기도 하고요. 음운을 나누기도 하고 소리 나누기, 포네틱스(Phonetics), 저도 사실 그쪽 전공이어서 갑자기 기억이 떠올랐습니다. 그걸 통해서 언어의 구조, 어떻게 말하고 표현하는지를 더 과학적으로 이해하는 영역이라고 이해하시면 될 것 같고요. 어떻게 보면 실리콘밸리는 평생직장 같지 않아요. 이번에도 AI 때문에 MS 엔지니어들 막 대거 잘린 거 보면 이야기를 여쭤보고 싶은데 굉장히 이쪽에서 변화가 많나 봐요. 왜냐하면 구글에도 한국인 분이 일하시다가 갑자기 마트에서 막 물건 정리하시고 이런 경우도 있었거든요. 어떤 경우인가요, 이건?
◇ 유호현 : 그게 실리콘밸리에서는 4년 이상 일을 하면 이상한 일이 됩니다.
◆ 김우성 : 오히려요?
◇ 유호현 : 왜 이상해지냐 하면 처음에 들어갈 때 연봉이 굉장히 높은데 연봉의 반은 주식이고 반은 돈이에요.
◆ 김우성 : 네.
◇ 유호현 : 주식이 4년 동안, 베스팅(Vesting)이라고 그러는데 4년 동안 주어져요. 4년에 나눠서 줘요. 근데 4년이 끝나고 나면 리프레시먼트(Refreshment)라고 그래서 새로 조금 더 주든가 안 주든가 해요. 그러면 연봉이 갑자기...
◆ 김우성 : 반으로 줄어드는 거죠.
◇ 유호현 : 연봉의 반으로 줄어드는데 어차피 계속 거기서는 인플레이션이 있기 때문에 현금의 가치는 점점 낮아져요.
◆ 김우성 : 그러네요.
◇ 유호현 : 그러면 주식으로 해야 되는데 주식을 안 주니까 다른 회사에 가면 그만큼 주식을 주잖아요.
◆ 김우성 : "다른 데 더 가", 자연스러운 문화네요.
◇ 유호현 : 그렇죠. 그래서 한 4, 5년 있으면 팀원들이 물어봐요. "이 회사의 역사를 다 아는 느낌이 어떠세요?" 그렇게 물어보는 거죠. 4년밖에 안 됐는데...
◆ 김우성 : 그만큼 어떻게 보면 혁신, 즉 계속 새롭게 바꾸려는 시도가 있는 사람들을 안에서 막 돌리기 위한 실리콘밸리의 문화 같아요.
◇ 유호현 : 그래서 진짜 좋은 게 뭐냐 하면 이쪽에 있었던 최고의 엔지니어가 이쪽에 검색 팀이었는데 검색 기술은 굉장히 그때 고급 기술이었잖아요. 근데 야후(Yahoo)에서 검색을 하던 사람들이 야후에서 다 나와서 빙(Bing)으로 가서 마이크로소프트 검색 엔진을 만들고 그리고 나서 사람들이 트위터로 온 거예요. 수혈되듯이 적재적소에 딱 사람들이 들어가게 되는 거예요.
◆ 김우성 : 굉장히 강제적 혁신이 될 정도로 전혀 다른 방식과 지향점과 워크플로(Workflow)를 가진 사람들이 와서 새롭게 해보자고 되니까 부럽기도 하면서 한편으로는 ‘너무 피곤해서 못 살겠네’ 이런 생각도 들어요.
◇ 유호현 : 그래서 좋은 거는 계속 사람들이 바뀌니까 업무가 다 표준화가 돼요. 그래서 엔지니어는 어느 회사 가도 바로 엔지니어로 일을 할 수 있고 어느 회사를 가도 바로 매니저로 일을 할 수 있고요.
◆ 김우성 : ‘AI를 가지고 일을 할 때 가장 중요한 것은 '일의 본질'이다’ 이렇게 얘기를 하셨거든요. 이거 먼저 화두를 풀어놓고 뒷얘기를 설명해야 이해가 쉬우실 것 같아요. 어떤 의미인가요?
◇ 유호현 : 지금까지는 일을 할 때 제일 중요한 거는 ‘일을 할 줄 아느냐’였어요. 스킬, "코딩 할 줄 알아?", "너 글 잘 써?" 그런 거죠. 근데 지금은 코딩은 다 AI가 해줘요. 글도 AI가 써줘요. 생각도 AI가 해줘요. 다 해주는데 그럼 도대체 이걸 왜 하는 거냐. 문제는 사람에게 남아 있는 거죠. 제가 실제로 예를 들어서 설명을 드리면 소프트웨어 엔지니어였어요. 세계적으로 코드를 엄청 잘 쓰는 사람이었어요. 근데 전혀 필요가 없는 일이 됐어요.
◆ 김우성 : 하루아침에.
◇ 유호현 : 그럼 제 직업이 없어진 거잖아요. 근데 나중에 생각해 보니까 엄청난 기회더라고요. 제 직업이 AI로 인해서 대체된다는 게 엄청난 기회인 게 왜 그러냐 하면 AI가 대체를 해서 엄청 빨리 하잖아요. 그걸 제일 잘 쓸 수 있는 사람은 저인 거예요. 원래 제가 하던 일이니까. 그래서 제가 옛날에는 코드를 열심히 타이핑을 해서 한 달 동안 하나의 홈페이지를 만들 수 있었다면 지금은 하루에 5개씩도 만들 수 있는 거죠.
◆ 김우성 : 그러니까요. 이렇게 분야별 경험을 설명했는데 제가 짧게 말씀드리면 예전에는 우량아 선발대회 하고 천하장사 뽑았습니다. 왜냐하면 노동력이 중요하던 시대였기 때문이죠. 그래서 벽돌 잘 쌓는 사람 막 20장씩, 30장씩 갖고 와서 쌓았어요. 갑자기 로봇이 나타났네? 더 잘 쌓는 거예요. ‘아저씨는 밥도 많이 드시고 월급도 줘야 되니까 나가세요’ 이렇게 되는 상황은 1차원적으로 본 겁니다. 똑같은 일을 n분의 1로 나눈 거고, 이제는 벽돌 쌓는 일은 로봇들한테 시키시고요. 어떻게 하면 예쁜 집을 만들지, 어떻게 하면 이 집을 짓는데 돈을 적게 들이고 지을 수 있는지를 설계하라는 걸로 바뀌었다는 얘기죠.
◇ 유호현 : 그렇죠. 그리고 완전 새로운 집을 지을 수가 있게 된 거예요. 저희 딸이 저한테 바이브 코딩을 가르쳐 달라고 하는 거예요. 초등학교 2학년이거든요.
◆ 김우성 : 네, 저희 한번 다뤘습니다.
◇ 유호현 : 그래서 바이브 코딩을 해서 홈페이지 만드는 건데 "야, 이거는 어려운 거야. 네가 할 수 있는 게 아니야." 그렇게 해갖고 "너는 컴퓨터도 만져본 적도 없고 키보드도 만져본 적 없고 마우스도 만져본 적 없어." 근데 너무 하고 싶다 그래서 아이패드에다가 레플릿(Replit)이라는 앱을 깔아줬어요. 코딩하는 앱을 깔아줬어요. 그리고 음성 모드를 켜줬어요. 그랬더니 이 친구가 자기 동화책 홈페이지를 만들어서 동화책을 계속 만들고 거기다가 자기가 구구단 외우는 게임도 넣고, 옛날 같으면은 한 10억 들었을 일을 초등학생이 혼자서 하고 있는 거예요.
◆ 김우성 : 시대가 그렇게 바뀌었습니다. 이 정도면 따님 너무 수제 아닌가요?
◇ 유호현 : 아니, 근데 누구나 할 수 있어서 정말...
◆ 김우성 : 맞아요. 저희가 방송에서 한번 다뤘는데 제가 변호사들이 바이브 코딩을 통해서 의뢰인을 위한 혹은 법률 서비스를 위한 앱들을 막 만드시더라고요. 인터뷰하려면 저도 해봐야 되잖아요. 그래서 초등학교 아이들을 위한 영어 학습 앱과 게임으로 만들었어요. 1, 2, 3단계에서 보상을 주는 방식으로 했더니 물론 클로드로 했습니다. 하다가 AI가 "이런 보상을 이렇게 넣으면 더 재밌을 것 같은데요"라고 제안을 해요. 뚝딱 나왔습니다. 깜짝 놀랐어요. 아주 컴퓨터를 1도 모르는데 여러분, 일의 방식이 바뀌었고 내가 해야 될 일은 즉 내가 똑같은 일을 나눠 하던 팀원처럼 일하지 말고 팀장처럼 일하라, 사장처럼 일하라, 이 얘기신 거잖아요.
◇ 유호현 : 그래서 첫 번째 단계로는 제일 어려웠던 게 뭐냐. 저는 시키는 일을 잘했었단 말이에요. 시키는 일을 잘하는 사람이었는데 일을 시키지도 않고 더 문제는 뭐냐 하면 제가 일을 시켜야 되는 입장이 된 거예요. AI한테 제가 일을 시켜야 되잖아요. 일을 시키려면 필요한 매니저의 스킬 있잖아요. 매니저는 위에서 일을 받으면 이 일을 재구성해서 각 사람한테 나눠줄 수 있는 일로 바꿔야 되잖아요. 그리고 각 사람이 일을 해오면 피드백을 줘야 되잖아요. "이거 잘했다, 못했다. 이 부분 바꾸자." 이거를 안 해본 거예요, 그전에는.
◆ 김우성 : 맞아요. 사실 이걸 잘 안 하고 분야만 잘하면 되는 걸로 자꾸 키워요, 아이들을. 저희도 그렇게 자라왔고요.
◇ 유호현 : "이걸 어떻게 설명을 하지? 이걸 AI한테 어떻게 일을 시켜야 되지?" 그래서 이걸 전환하는 데 되게 오래 걸렸어요, 생각보다. 그래서 이거를 그나마 그전부터 사업을 했으니까 됐는데 팀원들을 AI 전환을 시키려고 그랬을 때 제일 어려운 게, 여러분도 매니저 역할을 하셔야 돼요, 라고 하면 일단 매니저 역할이 뭔지를 모르고요. 그리고 "월급은 안 바뀌었는데 왜 나한테 팀장 역할을 하라고 그러냐."
◆ 김우성 : 처우 중요하긴 합니다만 어쨌든 그럴 수 있을 것 같아요.
◇ 유호현 : 사람을 밑에 두는 게 아니고 AI를 밑에 두는 팀장이다. 굉장히 혼란스러운 거예요. 그래서 내가 어떻게 일을 시킬 수 있고 그러려면 일의 본질이 뭔지도 이해를 해야 되고요.
◆ 김우성 : 맞습니다. 그러면 자꾸 "우리 직업이 대체되나요?" 이런 질문만 하고 있는 건가요? 대체 다 되고도 남죠. 이제는 그들을 어떻게 부릴지, 그들이 누구냐고요? AI. 그래서 '슈퍼워크'라는 방법도 직접 만들었어요. 매번 사용하시고 있고요. 이것 설명해 주세요.
◇ 유호현 : 제가 혼자서 AI를 돌려서 엄청 많은 일을 했어요. 하루에 코딩도 많이 하고 컨설팅도 하고 그리고 제가 겸임 교수가 됐어요. 그래서 강의록도 만들고 학생들한테 피드백도 만들어주고...
◆ 김우성 : 저도 여기저기 강의를 하는데 많이 활용합니다. 정말 시간 절약이 돼요.
◇ 유호현 : 그렇죠. 심지어 저희 가족끼리 부부간에 문제가 있으면 AI랑 같이 상담도 하고... 그리고 자식, 자녀들 키우는 것도, 자녀의 그런 앞으로의 어느 학교를 보낼지, 어느 학원을 보낼지, 그런 것도 다 같이 하고요. 굉장히 많은 일을 하게 되더라고요. 그런데 굉장히 많은 일을 하다 보니까 AI는 일을 잘하는데 제가 한계가 오는 거예요. 제가 딱 자려고 딱 누우면 '아까 내가 이메일을 쓰라고 AI에 시켰는데 그걸 내가 보냈던가?', '내가 코드를 쓰라고 그랬는데 보냈던가?', '우리 딸에 대해서 질문을 뭘 했었는데 그걸 내가 안 본 것 같은데?'
◆ 김우성 : 하긴 그럴 수 있어요. 내 비서들이 너무 많으면 확인이 안 될 수도 있잖아요.
◇ 유호현 : 그래서 그게 한두 명이 있는 게 아니라 7-8명의 직원이 있는데, 원래 사람들한테 할 때는 한 명한테 주면은 한 3일 후에 갖고 올 거 아니에요. 근데 AI들은 3분 후에 갖고 온단 말이에요. 7개의 에이전트가 3분마다 질문을 하니까 머리가 너무 아픈 거죠. 그래서 어떻게 그럼 협업으로 이어갈까. 저 혼자는 못하니까. 그래서 "이런 걸 같이 할 수 있는 사람은 어떻게 찾을 수 있지? 어떻게 뽑을 수 있지?" 근데 뽑아도 문제가 이 사람한테 일을 설명하는 시간보다 AI한테 설명하는 게 훨씬 나은 거예요. 사람한테 설명하면 해봤자 이 사람이 AI 돌려서 갖고 오면 더 오래 걸리잖아요. 이 사람이 나한테 일을 받는 사람이 아니라 일을 같이 설계하는 사람이 돼야 되는 거예요.
◆ 김우성 : 여러분, 이거 원래 토블 AI에 돈 내고 받으셔야 되는 겁니다. 오늘 공익성 있는 YTN 라디오에서 특별히 유호현 대표에게 강의를 듣고 있습니다. 결국은 그것의 차이를 이해하고 캐치한 사람은 AI로 전환돼서 AI를 마음껏 부리는 뛰어난 사람, 1인 기업도 차릴 수 있는 거고요.
◇ 유호현 : 1인 기업이면 다행인 것 같아요. 1인 기업이 아니라 혼자서 3~4개의 기업을 하고 있어요.
◆ 김우성 : 이렇게 해도 결국은 AI의 어떤 피드백을 다 이해하면서 어떤 인간이 최종적으로 일을 책임 있게 끌고 가거나 이해하려면 뭔가 나눠줘야 될 필요가 있을 것도 같고요. 대표님도 특정 요일은 효율적으로 나누시는 면이 있다고 하더라고요.
◇ 유호현 : 저도 직업이 여러 개가 생기다 보니까 시간도 잘 나눠야 되고요. 그리고 AI랑 같이 일을 하면은 3분에 한 번씩 계속 답이 오잖아요. 그런데 저희 직원들이 다 그렇게 해서 일을 같이 한 3분에 한 번씩 계속해서 하루 종일 일을 하면 뻗어요. 너무 힘들어요. 그래서 하루 정도 쉬어줘야 돼요. 그래서 저희는 월, 수, 금은 AI랑 같이 일하는 날.
◆ 김우성 : 네, AI 워크를 집중적으로 하는 날.
◇ 유호현 : 화요일 하고 목요일은 쉬면서 책도 읽고 자기 생각하는 날.
◆ 김우성 : 사실 정말 중요한 게 AI는 이렇게 안 하거든요. 아까 3분 만에 피드백을 준다고 했지만 영감과 휴식과 시야 확장이 없어요. 추론과 데이터와 지식이 뛰어나지만 줘야, 준 것에 대한 답을 주는 친구들이고 인간은 쉬면 갑자기 "우리가 모빌리티 쪽으로 해볼까?", 아니면 "킥보드나 안전 문제 때문에 요새 막혀 있는데 우리가 이렇게 풀어볼까?" 이런 게 생겨나잖아요, 쉬면. 그것도 대단하신 것 같아요.
◇ 유호현 : 네, 근데 죽을 것 같아서...
◆ 김우성 : 대단한 인사이트가 아니라 이렇게 일하다가 죽을 것 같아서?
◇ 유호현 : 근데 너무 힘들어서, 저 혼자 힘든 게 아니라 팀원들이 다 너무 힘들어서요.
◆ 김우성 : 맞습니다. 주어진 걸 잘하는 게 아니라 그걸 시킬 수 있고 전체적인 그림을 이해하는 방식으로 관리하면서 나를 지치지 않게 하는 것까지는 오늘 잘 말씀해 주셨고, 조금 더 비유를 해야 될 것 같습니다. AI한테 일을 시켜보면 아직도 프롬프팅부터 시작해서 AI한테 언어로 뭔가 미션을 주는 것부터 시작해서 AI가 어떤 롤을 하도록 설계하는 것까지 아직은 어려워하시는 분들이 많으세요. 비유를 하셨더라고요, AI한테 "식당에 테이블 놔줘" 하면 완벽하게 놓는데 "비상구 챙기고 소화기도 봐봐" 하면 잘 안 된다. AI한테 시키는 룰이 따로 있는 거네요.
◇ 유호현 : 네, 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이라는 게 있죠. 프롬프트 엔지니어링이 사실 그걸 좋아하지는 않아요. 프롬프트 엔지니어링은 정확하게 일을 시키는 거예요. 목적이 뭔지 말하고 어떤 단계를 거쳐서 결과가 무엇이 되어야 되는지 그걸 정확하게 얘기해 주면 정확한 답을 가져오죠. 대충 얘기하면 그렇게 정확하지 않은 답을 가져오죠. 그게 옛날엔 문제였는데 AI가 점점 똑똑해지면서 아까 말씀하신 것처럼 바이브 코딩을 하는데 클로드가 "이렇게 하면 더 재미있지 않을까요?"라고 제안을 해 주셨다고 그랬잖아요. 그런 것처럼 AI한테 물어볼 때 정확하게 안 물어봐요. ‘여기에 이런 글을 넣었으면 좋겠는데 어떻게 생각해?’라고 물어봐요.
◆ 김우성 : 딥띵킹 모드로.
◇ 유호현 : 그래서 "이걸 넣어줘"라고 하면은 제 머리의 한계에 갇히는 거잖아요, AI가. 근데 AI는 저보다 똑똑하잖아요. 그래서 "AI야, 나는 이랬으면 좋겠는데 너는 어떻게 생각하니?"
◆ 김우성 : 이것도 새롭네요. 오늘 처음 공개합니다, 여러분.
◇ 유호현 : 그렇게 하다 보면은 슈퍼 휴먼이 되는 느낌이에요. 제가 상상하지 못했던 생각들을 하고, 그리고 디자인은 할 줄 모르잖아요. 마케팅도 할 줄 모르잖아요. 근데 "이거 디자인 어떻게 하면 좋겠어?"
◆ 김우성 : 너무 잘 만들어내요. 이미지 시안 같은 것들을 제가 생각하지 못한 것까지 만들어내더라고요.
◇ 유호현 : 그렇죠. 그거를 제 감각으로 "여기는 빨갛게 하고 여기는 까만 글씨로 하고" 그렇게 하면은 되게 안 예쁜 게 나오죠.
◆ 김우성 : 그걸 뛰어넘는 AI의 경험과 데이터를 끌어당기는 힘으로 더 활용하라. 어떠세요? 저희가 처음에는 "정확한 프롬프팅은 이렇게 해야 되고 꺾쇠를 쓰시고" 이렇게 표현했거든요. 근데 지금은 AI한테 한번 내 바람과 목적과 원하는 성과를 대략적으로 말하면서 오히려 "내가 모를 수 있는 것도 한번 가져와 봐"라고... 이거는 저희가 토블 AI에 돈 들이고 배워야 되는 건데 어쨌든 이걸 이 자리에서 알려주신 거 대단합니다. 결국은 AI가 더 인간 같아졌네요. 약간 여백을 주게 되네요.
◇ 유호현 : 그 점에서 어떤 역할을 주느냐가 굉장히 중요해지더라고요.
◆ 김우성 : 페르소나(Persona) 개념으로 봐야 될까요?
◇ 유호현 : 저희 팀이 원래 4명이 있고 이 친구를 인턴으로 "너는 인턴이야" 라고 얘기를 했었어요. 그리고 인턴한테 "우리가 많은 아이디어를 줄 테니까 이걸 모아서 전체적인 보고서를 만들어 봐"라고 했어요. 그랬더니 이 친구가 열심히 저희 얘기를 듣고서는 엄청 큰 보고서를 만들었는데 정신이 없는 거예요. 너무 많은 내용이 들어간 거예요. 그래서 저희가 여러 번의 시행착오 끝에 ‘너 팀장 해. 너 인턴 하지 마. 이제부터 편집장이야. 우리의 이야기를 듣고 네가 생각했을 때 가장 좋은 내러티브(Narrative)를 만들어서 그거에 맞는 의견만 갖다 쓰고 나머지는 버려.’ 그랬더니 AI가 너무 좋은 글을 쓰기 시작하는 거예요. 자기가 팀장 역할을 주니까 저희보다 똑똑한 친구를 인턴으로 쓰다가 팀장으로 모시니까 훨씬 더 좋은 결과가 나오는 거죠.
◆ 김우성 : AI한테 그냥 "AI야" 이렇게 물어보면 안 되고요, "이런 입장에서 이런 수준으로 이렇게 일을 하고 이렇게 말해줘"라는 게 필요한데 그걸 페르소나라고 합니다만 어쨌건 일종의 약간 문학적 표현이기도 하죠. 근데 그거를 팀장과 엮어서 어떻게 보면 굉장히 협업하고 연결하는 능력이잖아요, 리더에 있는 자리가. 그걸 굉장히 잘해낸다. 그걸 발견해서 일을 주는 것도 대단하세요. 그런 판단을 어떻게 하신 거예요?
◇ 유호현 : 저희도 처음엔 자존심이 상했죠.
◆ 김우성 : 진짜 상하죠.
◇ 유호현 : 근데 AI한테 자존심이 상해봤자 뭐하겠어요. 친구가 우리를 무시할 것도 아니고, 팀장 역할을 하지만 저희는 이 친구한테 반말을 하는데 이 친구는 저희한테 존댓말 하잖아요. 생각해 보니까 우리가 AI한테 팀장 역할을 준다고 해서 기분 나빠할 일은 아니더라고요.
◆ 김우성 : 그렇죠. 어떻게 보면 인간의 기존에 갖고 있었던 여러 가지 편견, 선입견을 극복할 수 있는 일도 됩니다. 이런 고민들을 하다 보면 조금 어려운 질문으로 넘어옵니다. 현실 세계에서 "아유, 그럴 거면 판사 AI로 바꿔라", "아유, 그럴 거면 저 국회의원 AI로 바꿔라", 이 얘기들이 많이 나오잖아요. 방금 말씀하신 능력들을 확인할수록 더 그렇거든요. 옥소폴리틱스(Oxopolitics)를 만들어서 이때는 물론 AI가 본격화되기는 전이지만 어쨌든 굉장히 디지털 혹은 새로운 기술 영역에서 인간의 의사결정, 더 나은 미래를 판단하는 것에 대한 실험을 많이 해보셨어요. 뭔가요?
◇ 유호현 : AI가 절대 공정하지 않습니다. 이 친구가 감정이 없지 않잖아요. 감정이 있다고 하기에는 아직 좀...
◆ 김우성 : 데이터 자체가 편향되면 편향된 답을 하죠.
◇ 유호현 : 데이터 편향도 그렇지만 질문이 편향되면 편향이 나올 수밖에 없어요. 같은 사안을 두고 "진보적인 입장에서 판단해 봐", "보수적인 입장에서 판결해 봐" 완전 다른 결과가 나옵니다. 사실 인간 세상에서도 그렇듯이 이 친구는 인간의 언어를 하는 존재잖아요. 그러다 보니까 인간의 언어처럼 생각하는 방향에 따라서 그것도 이거는 인간의 프롬프트에 굉장히 영향을 많이 받기 때문에 입력하는 사람이 누군지에 따라서 완전히 달라집니다. 그래서 저희가 옥소폴리틱스 2.0으로 '코쿤'이라는 걸 만들고 있어요. 컬레버레이티브 카운실스(Collaborative Councils)라고 해서 코쿤이라는 새로운 프로덕트(Product)를 만들고 있는데요.
◆ 김우성 : 이름 멋있네요.
◇ 유호현 : 어차피 AI가 공평하게 다 판단해 주는 건 말이 안 돼. 얘는 우리가 무슨 말을 하냐에 따라서 다른 생각을 할 거야. 그러면 그렇게 하지 말고 차라리 각자의 생각을 다 대변할 수 있게 한 사람에 하나씩 AI가 나를 대변하게 하자. 모든 사람에게 국회의원을 주는 거예요. 지금은 국회의원 300명이 5천만 명을 대변하고 있잖아요.
◆ 김우성 : 직접 정치네요, 직접 민주주의.
◇ 유호현 : 근데 5천만 명의 AI 에이전트가 각자 자기 주인의 이야기를 듣고 각자 자기 주인의 이해관계나 정치적 신념이나 그런 거를 판단을 해서 이 친구들이 정치를 하는 거죠.
◆ 김우성 : 본인의 정치 에이전트를 하나 만드는 거네요.
◇ 유호현 : 그렇죠. 그래서 모든 사람들이 자기만의 국회의원을 갖는 거죠.
◆ 김우성 : 메타버스에 전 국민 만민 공동의회 하나 만들어도 될 것 같아요. 메타버스는 뜸해졌지만 가능하다는 얘기인 거잖아요, AI의 힘이면. 데이터 물론 보안의 문제, 왜곡의 문제 있지만 그거는 인간이 극복할 수 있습니다. 이런 상상과 생각을 하시는 거는 사실 아버님이 정치인이셔서 어릴 때부터 유치원 때부터 최루탄 연기를 맡으셨다고요?
◇ 유호현 : 제가 연세대학교 캠퍼스 주변에서 유치원을 다녔는데 그때가 1986년이어서...
◆ 김우성 : 네, 아주 영화로도 많이 나왔던...
◇ 유호현 : 그래서 유치원에 갔는데 항상 창문 닫고 최루탄 연기 들어오고 그랬었어요.
◆ 김우성 : 환경뿐만 아니라 가족도 어떤 정치나 민주주의, 이런 당시 민주화 운동 이런 것들에 관여를 하셨기 때문이고요. 그리고 궁금하신 분들은 한번 검색해 보시면 나옵니다. 정치 영역까지 여러분의 AI가 나중에는 그들의 합을 만들어내는 일종의 국회의원이나 국회 격의 무언가를 만들어낼 수도 있고 가능성이 무한할 것 같아요. 기존 사람이 하는 정치에서는 반대도 있을 수 있겠지만 국민들 입장에서는 "답답한데 괜찮겠네" 이러실 수도 있을 것 같고요.
◇ 유호현 : 그래서 제가 하고 싶은 일 중에 하나는 현실 정치를 바로 바꿔버릴 수는 없잖아요. 대신에 평행 우주처럼 우리 시민들이 AI랑 같이 만든 법들은 이렇게 되어 있고, 국회의원들이 지금까지 만든 법들은 이렇게 되어 있네, 그러면 이 차이는 원래 우리가 사람을 때리면 우리 시민들이 만든 법에서는 징역 3년인데 국회에서 만든 법에서는 징역 1년이다. 그럼 이 차이는 왜 발생하며
◆ 김우성 : 하나의 큰 숙제가 되겠네요.
◇ 유호현 : 어떻게 이 차이를 메워갈 것이냐?
◆ 김우성 : 개헌해서 대통령 중임제로 언제, 언제 바꿉시다 라고 했는데 내 AI 정치 에이전트들이 모여 있는 토블 AI의 유호현 대표가 구상하는 거기서는 결과가 나왔어요. 현실 정치는 말도 안 되는 난리 나잖아요, 서로 싸우고. 이 차이를 현실 정치인들이 보시라 이거죠. 저희 YTN 라디오에 특화된 분이시라는 생각이 듭니다. 시간이 다 돼 가는데 앞서도 말씀하셨지만 이 모든 얘기들은 방송 들으시는 모든 분들이 똑같이 향유하고 누리실 수 있는 기술적 기반입니다. 아직까지는 돈 더 내고 덜 내고의 차이가 미묘하긴 하지만 누구든 할 수 있어요. 결국은 인간과 AI의 관계, 그리고 그걸 통해서 내가 능력, 직업이 될 수도 있고요, 어떤 새로운 꿈꿔보는 일이 될 수도 있고, 소설가를 꿈꾸는 분들도 많으시거든요. 어떻게 AI와 관계를 맺고 이 AI를 어떻게 하다 일해야 된다는 거를 알기 쉽게 마무리 정리 멘트로 한번 요약해 주시죠.
◇ 유호현 : 네, AI를 활용하는 방법도 굉장히 다양한 층위가 있어요. 일단 AI를 검색 엔진처럼 쓸 수도 있고, 2단계로 AI에게 그림 만들어 보라고 할 수도 있고, 3단계로는 AI를 이용해서 업무 자동화를 할 수 있는데 협업도 시킬 수 있고, 4단계부터는 AI 에이전트를 가지고 아무거나 다 시킬 수 있어요. 4단계부터는 훨씬 쉬워져요.
◆ 김우성 : 에이전트를 모르시는 분들도 계세요.
◇ 유호현 : 에이전트는 그냥 지금은 AI한테 말 시키면 말만 하잖아요, 근데 이 친구가 직접 행동도 하는 거예요. 이 친구한테 "피자 시켜 와" 그럼 피자 갖고 오고, "일기 써놔" 그러면 일기도 쓰고 "아침마다 뉴스 모아 와" 하면 뉴스도 모아오고요. 에이전트가 지금 나왔어요, 이미. 많은 사람들이 쓰기 시작했고 대중적인 서비스로는 아마 이번 가을부터 열릴 거예요. 근데 그다음 5단계는 여러 사람이 하나의 에이전트를 가지고 협업을 하기 시작하면 엄청난 효과가 나옵니다. 제가 다른 회사랑 조인트 벤처(Joint Venture) 같은 걸 하고 있는데 그분은 수학 학원 원장님이세요. 프로그램을 만들 줄 모르죠. 저는 엔지니어링을 잘해요. 그럼 그분이 수학 학원에서 나온 인사이트, 지식들을 AI 에이전트한테 주고 제가 엔지니어링 인사이트를 주면 합쳐져서 엄청난 플랫폼이 나와요.
◆ 김우성 : 그거를 하는, 즉 AI가 있다는 말이죠. AI 비서죠.
◇ 유호현 : 그렇죠. AI 비서가 여러 사람들하고 같이 일을 하면 저희 지난 학기에 수업 시간에는 학생들한테 조모임을 시키고 조모임 단톡방을 만든 다음에 거기에 AI 에이전트를 넣어줬어요. 그래서 녹음을 하면 바로 에이전트한테 가거든요. 그럼 에이전트가 그걸 다 듣고 그걸 다 텍스트로 바꾼 다음에 그것에 해당하는 앱을 만들어서 링크를 딱 줘요. 그게 과제였어요.
◆ 김우성 : 결과는 어떻던가요?
◇ 유호현 : 결과는 너무 재밌죠. 자기들이 항상 생각만 해왔던 거를 문과생들인데...
◆ 김우성 : 여러분, 어떻습니까? 굉장히 내향적인 분들과 외향적인 분들을 모아놓고 접점을 만들어주는 에이전트도 하나 있었으면 좋겠습니다. 그것도 해보고 싶고요. 세대도 마찬가지고요. 결국은 인간과 비슷하고 인간을 뛰어넘는 면도 있지만 거기서 인간이 소외되지 않아야 된다는 것도 있으신 거네요.
◇ 유호현 : 네, 인간 중심의 AI가 되어야죠.
◆ 김우성 : 맞습니다.
◇ 유호현 : 계속 사람이 중심일 수밖에 없고 사람이 중심이어야 하고, 근데 사람이 AI가 하려는 일을, AI가 할 수 있는 일을 하려고 그러면 그건 사실 굉장히 사람 중심, 옛날에 인력거꾼이 있었잖아요. 인력거꾼에게 다리에다가 근육 강화 기계를 채워가지고 빨리 달리게 하는 게 인간 중심적인 게 아니잖아요. 차라리 직업이 없어지고 자율주행차가 되거나 택시 운전을 하는 사람이 되거나 그게 더 인간 중심적이잖아요.
◆ 김우성 : 그렇죠. AI와 인간, 인간이 AI와 대치하느냐는 적대적 관계 안에서만 보지 마시고요, 넘어서서 AI를 딛고 서서 정말 슈퍼한 인간이 되겠다고 이런 생각을 하시면 좋을 것 같습니다. 저희가 AI의 여러 분야 기술 산업적 토대, 프로그램, 많은 것, 심리 인문학까지 다뤘지만 AI랑 실제 어떻게 일할지에 대한 아이디어 오늘 많이 얻어가셨을 것 같습니다. '생각의 창, AI를 열다' 오늘 아홉 번째 시간이었는데요, 저도 많이 배웠습니다. 유호현 토블 AI 대표와 함께했습니다.
◇ 유호현 : 감사합니다.
YTN 김세령 (newsfm0945@ytnradio.kr)
[저작권자(c) YTN 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]
AD