스탠포드가 가르치는 AI시대 창의력 훈련법 | 스탠포드 교수 제레미 어틀리

 

스탠포드가 가르치는 AI시대 창의력 훈련법 | 스탠포드 교수 제레미 어틀리 

 

구글 검색창을 열어 검색 문장을 입력하듯, 생성형 AI에게 다짜고짜 질문하는 방법은 좋지 않은 습관이며, AI를 잘 활용하지 못하는 겁니다.

 

녹색 눈동자가 매혹적인 스탠포드 D스쿨에서 AI와 창의성을 가르치는 제레미 어틀리의 영상 보셨나요?

 

저도 AI를 정말 형편없이 사용하고 있다란 생각에 좀 충격 받았습니다. 영상에 AI와 함께 개인, 팀, 조직의 문제를 해결하려면 어떻게 사용해야 하는 지 놀라운 방향을 제시합니다.

 

1. AI에게 묻지 말고, AI가 직접 질문하게 하세요. AI에게 어떤 질문을 해야 할지 AI에게 물어보세요.

 

예)

이 질문에 어떻게 대답해야 하니?

이 질문을 AI에게 어떻게 물어보는 게 가장 좋을까?

내가 누구누구이고 문제가 무엇이라면 너는 어떤 질문할 거니?

 

이렇게 하면 AI를 사용하기 위해 AI를 사용하는 과정을 거치게 됩니다(엑셀, 파워포인트, 메일은 그렇지 않음). 이것은 AI가 스스로 작업을 평가할 수 있는 능력을 갖추고 있어서 가능한 일입니다.

 

2. AI와 협력하시나요? AI를 도구가 아니라 팀 동료로서 대하세요. 어떻게요? 동료가 그저 그런 결과를 줄 때 어떻게 하나요? AI를 도구로 볼 때는 '빵점'이라고 생각하고 말죠. 팀원이라고 생각하면 피드백을 주고, 코칭을 하고, 멘토링을 합니다.

 

AI를 팀워처럼 대하는 사람은 코칭을 하고 피드백하면서 AI가 자신에 질문하도록 만듭니다. AI를, 답을 주는 존재가 아니라 팀원으로 대하세요

 

예) 이것에 대해 내가 어떤 질문 10가지를 해야 할까?

가장 좋은 답변을 얻으려면 어떤 정보를 제공해야 하지?

동료와 어려운 대화를 할 상황을 요청하고 실제로 대화를 나누세요.

 

3. chatGPT를 검색엔진처럼 사용하지 말고, 손가락 대신 목소리를 사용하세요.

 

구글 검색에 익숙한 게 오히려 AI와 협업할 능력을 방해할 수도 있습니다. 타이핑하는 순간 '뭐부터 말해야 하지?'라는 생각과 똑똑하게 말해야 한다는 부담을 없애줍니다. 음성 입력을 사용해 지능을 열어줍니다.

 

4. 창의성이란, 떠오른 첫 번째 생각보다 더 나아가는 것입니다.

 

기능고착이나 아인슈텔룽 효과처럼 사람은 처음 떠오른 해결책에 집중하고, 그것에 만족하는 경향이 있습니다. 어느 정도 괜찮은 수준에 도달하면 그걸로 충분하다고 여기는 것입니다.

 

AI 시대에도 창의성의 정의는 변하지 않습니다. 오히려 '괜찮은' 수준의 아이디어에 도달하는 게 어느 때보다 쉽습니다. AI에게 요청해야 하는 것은 다양성과 양입니다.(아이디어와 물량공세의 저자라서 ^^)

 

검색엔진으로 사용하지 마세요. (검색엔진의 단순한 구조는 인간의 정보 처리 능력 방해. 음성으로 ai 사용하기. 사용자에게 인터뷰 요청 등 협업 방향으로.)

 

'AI를 어떻게 사용하나요? 라는 질문에 대한 유일한 대답은 "저는 AI를 '사용'하지 않아요. AI와 함께 일합니다." 

 

 

 

 

 

전문 스크립트 - 유튜브 영상 링크

 

기술은 우리를 매우 나쁜 방식으로 훈련시켜 왔습니다. 예를 들어 구글 검색창이 있습니다. 우리의 뇌는 이런 검색창을 볼 때마다 "아, 뭘 해야 할지 알겠다"라고 생각합니다. 하지만 LLM을 열고 구글 검색처럼 취급한다면, 그 기능의 겉핥기조차 하지 못하는 것입니다. 구글 검색에 대한 익숙함은 실제로 AI의 훌륭한 협력자가 될 수 있는 능력을 저해하고 있습니다. 이는 단순한 의미적 차이가 아닙니다. 더 이상 제 생각을 종합할 책임이 없고, 다른 지능에 의존할 수 있게 되면서 구글 검색이 발휘하는 처리 능력에 엄청난 차이가 있습니다. 모든 것이 변합니다. 손가락을 사용하는 순간 "무슨 말을 먼저 해야 할까?"라고 생각하게 되기 때문입니다. 반면 목소리를 사용하는 경우에는 그저 횡설수설할 수 있습니다. 똑똑해야 한다는 필요성을 덜어내는 것이 지능을 발휘하는 데 중요한 역할을 합니다. 손가락이 아닌 목소리를 사용하세요. 목소리에 기대는 것이 정말 편안해지는 순간, 생산성이 극적으로 달라집니다. 저는 제레미 어틀리입니다. 저는 스탠퍼드 대학교에서 창의성과 AI를 겸임교수로 재직하고 있습니다. 지난 15년 동안 스탬퍼드 대학교에서 창의성, 혁신, 기업가 정신, 그리고 이제는 점점 더 중요해지는 인공지능의 교차점에 대해 강의해 왔습니다.

제가 현재 가장 집중하고 있는 주제는 비기술 전문가들이 생성적 AI와 함께 훌륭한 협업자가 되는 법을 배우도록 돕는 것입니다.

그리고 2년 전, 당시 제 파트너였던 페리 클레이본드와 함께 아이디어 창출과 프로토타입 제작에 관한 정석적인 책인 '아이디어 플로우'를 썼습니다. 정말 자랑스럽습니다.

이 책은 스탠퍼드 대학교에서 12년간 임원 프로그램, 리더십 프로그램, 그리고 기업가 정신 프로그램을 이끌어 온 노력의 결실이었습니다.

그리고 저희 책이 출간된 지 한 달 후, 채드 GBT가 출간되었습니다. AI가 등장하기 직전에 아이디어 창출에 관한 정석적인 책을 썼다는 것은 마치 인터넷이 등장하기 직전에 최고의 소매업 관련 책을 쓴 것과 같습니다.

AI는 우리의 창의성을 극적으로 증강하고 증폭시키는 도구입니다. 사실, 책이 나왔을 때는 잘 몰랐습니다. 그래서 책이 나온 지 한 달 후, 세계 도서 여행을 떠나는 대신 학생으로서 앞줄에 앉아 "이 혁신적인 신기술에 대해 배워야겠다"고 생각했습니다. 그래서 수업을 듣기 시작했고, 연구를 시작했습니다. 조직 내 팀들과 함께 일하고 연구하는 일을 시작했는데, 이 도구를 사용해서 "생성적 AI가 개인과 팀, 그리고 조직의 문제 해결 능력에 어떤 영향을 미치는가?"라는 간단한 질문을 이해하기 위해서였습니다. AI에게 "이 질문에 어떻게 대답해야 할까?"와 같은 질문을 던질 수도 있고, "AI에게 묻고 싶은 질문을 던져서 어떻게 대답해야 할까?"와 같은 질문을 던질 수도 있습니다. AI에게 이 질문을 가장 효과적으로 전달하는 방법은 무엇일까요? 자, 제가 무슨 말을 했는지 아시겠죠? AI에게 어떻게 질문해야 할지 물었습니다. 하지만 AI를 사용하면 AI를 사용할 수 있습니다. 즉, Excel을 사용하면 Excel을 사용할 수 없다는 것입니다. PowerPoint는 PowerPoint 사용법을 가르쳐 줄 수 없고, 이메일도 이메일 사용법을 가르쳐 줄 수 없습니다. 하지만 이상하게도 AI는 스스로 사용하는 방법을 가르쳐 줄 수 있습니다. 질문하고 싶으시다면, 원하시는 언어 모델을 선택하고 다음과 같이 말씀해 주세요. "안녕하세요, 당신은 AI 전문가입니다."

저는 AI를 제 삶에서 가장 효과적으로 활용할 수 있는 부분을 찾는 데 도움을 드리고 상담을 받고 싶습니다. AI 전문가로서, 제 업무 흐름, 책임, KPI, 목표에 대한 충분한 맥락을 파악할 때까지 한 번에 하나씩 질문해 주세요. 그러면 제 업무에 AI를 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 명확한 권장 사항과 명확하지 않은 두 가지 권장 사항을 제시해 드릴 수 있을 것입니다. 이제껏 해본 것 중 가장 유익하고 통찰력 있는 대화를 나누게 될 것입니다. 이 모든 것은 AI가 스스로의 업무를 평가할 수 있는 능력 덕분입니다. 제가 직접 목격한 바에 따르면, 비전문가도 놀라운 일을 해낼 수 있습니다. 예를 들어 보겠습니다. 국립공원관리청에서 저에게 전화를 걸어 오지 순찰대원들을 위한 교육 프로그램을 진행해 줄 수 있겠느냐고 물었습니다. 그래서 국립공원관리청은 약 60명의 오지 순찰대원과 시설 관리자들을 모아 교육 세션을 진행했습니다. 그리고 저는 줌으로 사람들에게 AI와 협업하는 기본 방법을 몇 시간 동안 가르쳤습니다. 그 세션에 참여한 사람 중 한 명은 글렌 캐년 국립공원에서 일하는 아담 라이머라는 분이었습니다. 제가 강조하고 싶은 것은, 일에서 싫어하는 부분, 즐겁지 않은 부분, 다시 해야 한다고 생각하는 부분에 집중해야 한다는 것입니다.

아담은 "롯지의 카펫 타일을 교체해야 한다면 모든 서류를 작성해야 합니다. 카펫 타일을 교체하는 데는 서류 작업에 2~3일이 걸릴 수 있습니다."라고 말했습니다. 그러자 그는 "AI가 그 서류 작성을 도와줄 수 있을까?"라고 생각했습니다. 그리고 45분 만에 자연어 처리 도구를 만들어 매일 업무 명세서를 작성할 때마다 이틀씩 걸리는 작업을 절약했습니다. 그리고 이 이야기를 들어보세요. 누군가 그 도구에 접근하여 다른 공원들과 공유했습니다.

이 서비스에 포함된 공원은 약 430개입니다.

국립공원관리청에서 전화가 와서 오지 레인저들을 위한 교육 프로그램을 진행해 줄 수 있겠느냐고 물었습니다. 그래서 약 60명의 오지 레인저와 시설 관리자들을 모아 교육 세션을 진행했습니다. 저는 줌으로 몇 시간 동안 사람들에게 AI와 협업하는 기본 방법을 가르쳤습니다. 그 세션에 참여한 사람 중 한 명은 글렌 캐년 국립공원에서 일하는 아담 라이머라는 분이었습니다. 제가 강조하는 것 중 하나는, 업무에서 싫어하는 부분, 즐겁지 않은 부분, 다시 해야 한다고 생각하는 부분에 집중해야 한다는 것입니다.

아담은 "롯지의 카펫 타일을 교체해야 한다면 모든 서류를 작성해야 합니다. 카펫 타일을 교체하는 데는 서류 작업에 2~3일이 걸릴 수 있습니다."라고 말했습니다. 그러자 그는 "AI가 그 서류 작성을 도와줄 수 있을까?"라고 생각했습니다. 그리고 45분 만에 자연어 처리 도구를 만들어 매일 업무 명세서를 작성할 때마다 이틀씩 걸리는 작업을 줄여주었습니다. 그리고 이 이야기를 들어보세요. 누군가 그 도구에 접근하여 다른 공원들과 공유했습니다.

국립공원청에는 약 430개의 공원이 있습니다.

국립공원청은 아담이 45분 만에 만든 이 도구가 올해 7,000일분의 인력 노동을 절약할 것으로 추산하고 있습니다.

이는 기술적인 능력이 전혀 없는 일반 전문가들도 아주 기본적인 교육만 받으면 이러한 영향을 미칠 수 있다는 것을 의미합니다.

사람들은 AI를 배우고 싶어 하고, 그것이 어떻게 비즈니스에 혁신을 가져올 수 있는지 알고 싶어 하지만, 기본적인 용어는 모릅니다. 많은 기업들이 저에게 AI를 활용하여 비즈니스를 혁신하는 방법을 묻고 있지만, 저는 그들에게 AI를 어떻게 활용할지부터 물어야 합니다. 제가 아는 연구에 따르면 AI는 사람들의 업무 속도를 25%, 업무량을 12%, 업무 품질을 40% 향상시키지만, AI와의 협업을 통해 의미 있는 생산성 향상을 달성하는 전문가는 10%도 되지 않습니다. 저는 이 엄청난 격차가 있다고 생각합니다. 저는 이것을 실현 격차라고 부릅니다. 저희는 유럽과 미국에서 연구를 진행했습니다.

놀랍게도 AI는 대부분의 사람들의 창의성 향상에 도움이 되지 않았습니다. 실제로 많은 경우, 저희가 연구한 사람들의 창의성을 저하시켰습니다. 연구를 심층적으로 분석하기 시작하면서 저희는 놀라서 데이터를 살펴보았습니다. AI가 사람들의 창의성을 저하시키는 것이 아니라 오히려 향상시켜야 한다고 생각하기 때문에 혼란스러웠습니다. 저희는 저조한 성과를 낸 사람들과 고조한 성과를 낸 사람들을 연구했습니다. 그 결과, 고조한 성과를 낸 사람들은 저조한 성과를 낸 사람들과는 AI에 대한 지향이 근본적으로 달랐습니다. 저조한 성과를 낸 사람들은 AI를 도구처럼 대했지만, 고조한 성과를 낸 사람들은 AI를 팀원처럼 대했습니다. 도구에서 팀원으로의 전환은 생성 AI를 통해 얻을 수 있는 결과의 모든 것을 바꿔놓습니다. 간단한 예로, 평범한 결과를 얻을 때 어떻게 해야 할까요? 도구로 사용하다가 평범한 결과를 얻고 나서 개선하거나, "아, 그런 건 별로야."라고 생각할 수도 있습니다. 팀원이 평범한 결과를 냈다면, 마지막으로 충분하지 않은 결과물을 줬던 팀원을 떠올려 보세요. 피드백을 주고, 코칭을 해 주고, 멘토링을 해 주고, 개선을 도왔습니다. 그래서 저희는 AI를 팀원처럼 대하고, 코칭하고, 피드백을 주고, 더 중요한 것은 AI가 질문을 던지도록 유도하는 사람들을 발견했습니다. 많은 사람들이 AI에 대해 갖는 기본적인 생각은 '나는 질문하는 사람이고, AI는 답을 주는 사람'이라는 것입니다.

하지만 AI를 팀원처럼 생각한다면, "이 문제에 대해 10가지 질문을 해야 할까?" 또는 "최상의 답변을 얻으려면 나에게 무엇을 알아야 할까?"라고 생각하게 될 것입니다. 예를 들어, 어려운 대화를 나누다가 동료를 찾는 경우, 대규모 언어 모델을 활용하여 그 대화를 롤플레잉할 수 있다는 것을 알고 계셨나요? AI가 대화 상대에 대해 인터뷰를 하고, 대화 상대의 심리적 프로필을 작성한 후, 역할극에서 대화 상대 역할을 맡아 대화에 어떻게 접근하는지 대화 상대의 관점에서 피드백을 줄 수 있습니다. 이는 오늘날에도 가능한 일입니다. 이와 유사한 활동은 많습니다. 저는 이를 드릴이라고 부르지만, AI로 무엇을 할 수 있을지에 대한 생각만 바꿔도 제가 상상도 못했던 응용 분야를 발견하게 되는 활동도 많습니다. 저는 2년 동안 이런 일을 해왔고, 제 학생들은 제가 상상도 못 했던 활용 사례를 가지고 정기적으로 저를 찾아옵니다. 그 사례들은 제가 전혀 예상하지 못했고, 학생들도 전혀 예상하지 못했던 결과를 가져다주었습니다.

제가 가장 좋아하는 팁은 아주 간단합니다. 손가락이 아니라 목소리를 사용하세요. 예를 들어 구글 검색창을 생각해 보세요. 우리의 뇌는 이런 검색창을 볼 때마다 "아, 뭘 해야 할지 알겠다"라고 생각합니다. 하지만 LLM을 열어 구글 검색처럼 취급한다면, 그 기능의 겉핥기조차 하지 못하는 셈입니다. 따라서 구글 검색에 대한 익숙함은 실제로 AI의 훌륭한 협력자가 될 수 있는 능력을 저해하고 있습니다. 이는 단순히 의미론적인 차이가 아닙니다. 제가 더 이상 제 생각을 종합할 책임이 없을 때, 구글 검색이 발휘하는 처리 능력에 엄청난 차이가 있습니다. 하지만 다른 지능이 그 일을 대신해 줄 수 있게 되는 것이죠.

모든 것은 변합니다. 예를 들어 보겠습니다. 저는 한 잡지에 실릴 새 기사를 공동 작업하는 동료와 함께 작업하고 있었는데, 그녀와 저는 매우 활발한 토론을 나누었습니다. 토론이 끝난 후, 저는 우리의 토론 내용을 바탕으로 제가 먼저 시도해 보기로 했습니다. 이 경우, 저는 Chad GPT와 음성으로 대화를 이어갔습니다. "이 협력자와 정말 멋진 대화를 나눴습니다. 다양한 각도에서 이야기를 나눴습니다. 인터뷰를 통해 제 머릿속에 있는 모든 정보를 정리해서 기사의 개요를 담은 메모로 만들어 주시겠습니까?"라고 물었죠. 그러면 저는 AI에게 "지금까지 논의한 내용을 간략하게 요약해 주시고, 이 논의 내용을 어떻게 구성할지 세 가지 제안을 해 주시겠습니까?"라고 말할 수 있습니다. 그러면 저는 40분 안에 즉흥적으로 이야기를 시작합니다. AI가 이 모든 작업을 처리하죠, 그렇죠? 저희가 하는 일이지만, AI와의 협업을 통해 더욱 강화되고 가능해집니다. 음성 없이는 이 모든 것이 불가능합니다. 손가락을 움직이는 순간, "무슨 말을 먼저 해야 할까?"라고 생각하게 되니까요. 하지만 음성을 사용하면 그냥 횡설수설할 수 있습니다.

똑똑해야 한다는 필요성을 덜어내는 것에는 특별한 의미가 있습니다. 그것이 지성을 발휘하게 합니다. 저는 스스로를 창의적인 사람이라고 생각해 본 적이 없습니다.

저는 모든 인간이 타고난 창의력을 가지고 있다고 전적으로, 그리고 근본적으로 믿습니다. 우리 모두 말입니다. 학교가 제게 도움을 준 것은 다른 사람들의 잠재력을 일깨워준 것입니다. 모든 사람은 잠재적인 창의력을 가지고 있습니다. 그래서 AI에 관해서도 저는 사람들을 독려합니다. 당신은 이 모델에 어떤 영감을 주고 있습니까? 모든 사람이 동일한 차드 GPT에 접근할 수 있습니다. 어떻게 당신과 다른 결과를 얻을 수 있을까요? 바로 제가 이 모델에 기여하는 바 때문입니다.

그렇다면 저는 이 모델에 무엇을 기여할까요? 물론 기술도 기여하지만, 제 경험도 기여합니다. 제 관점도 기여합니다. 세상에서 얻은 모든 영감을 활용합니다. 그것이 사용자가 모델을 통해 차별화된 결과를 얻을 수 있게 하는 것입니다. 오하이오에 사는 중학교 1학년 학생의 이름도 모르는 제 담임 선생님이 "창의력이란 무엇인가요?"라고 물었습니다. 그리고 칠판에 "창의력은 처음 생각하는 것 이상을 하는 것입니다."라고 적힌 포스트잇을 붙였습니다. 제가 가장 좋아하는 정의는 바로 이겁니다. 우리가 지닌 심오한 인지 편향을 드러내기 때문이죠. 기능적 고착성이라고도 하고, 아인슈타인 효과라고도 합니다. 하지만 기본 전제는 인간은 초기 해결책에 집착하고 만족하는 경향이 있다는 것입니다.

허버트 사이먼은 이를 만족이라고 불렀습니다. 하지만 충분히 좋은 수준에 도달하면 충분하다는 생각입니다. 그래서 저는 중학생용 정의를 좋아합니다.

창의성은 처음 생각하는 것 이상을 하는 것입니다. 충분히 좋은 수준을 넘어서는 것입니다. AI 시대에 창의성의 정의가 바뀌고 있을까요? 저는 그렇게 생각하지 않습니다. 현실은 AI 덕분에 충분히 좋은 수준에 도달하는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌다는 것입니다. 만약 당신의 목표가 세계 최고 수준, 탁월함이라면, 당신이 원하는 것은 바로 양과 다양성입니다. 그리고 여기에는 시간이 걸립니다. 단순히 읽는 것뿐만 아니라, 분류하고 처리하는 데도 시간이 걸립니다. 하지만 근본적으로 창의성의 정의는 AI 시대에도 변하지 않습니다. 인간이 창의적인 상태에 도달할 수 있는지 여부는 기술뿐만 아니라 기술과 협업할 때 명시적 또는 묵시적 목표에 의해서도 영향을 받습니다. 크리에이터는 AI를 두려워할 필요가 없습니다. 깊이 파고들어야 합니다. 적극적으로 참여해야 합니다.

크리에이터는 이전에는 경험해보지 못했던 방식으로 자유로워질 것입니다.

"AI를 어떻게 사용하느냐"라는 질문에 대한 유일한 정답은 "AI를 사용하지 않고, AI와 함께 작업한다"입니다. AI와 함께 작업하기 시작하면 모든 것이 바뀔 것입니다.