[김태형의 혁신의기술] 〈61〉듀얼 브레인, AI 시대 혁신의 새로운 출발점(상)

김태형 단국대 대학원 데이터지식서비스공학과 교수·정보융합기술·창업대학원장 “가장 심각한 실수는 틀린 답에서 나오지 않는다. 정말 위험한 것은 틀린 질문을 던지는 일이다.” 경영학자 피터 드러커가 남긴 말이다. 옳은 질문에 틀린 답을 내면 고치면 된다. 틀린 질문에 옳은 답을 내면 틀린 줄도 모른 채 멀리 간다. 인공지능(AI)은 답이 나오는 속도를 끌어올렸고 질문의 무게는 그만큼 커졌다. AI는 이제 보고서를 쓰는 데서 그치지 않는다. 스스로 목표를 세우고 일을 처리하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)', 로봇과 자동차의 몸을 빌려 현실 공간에서 움직이는 '피지컬 AI(Physical AI)'로 넓어지고 있다. 그런데 기술은 가파르게 달리는데 그것을 받아들이는 사람과 조직은 천천히 움직인다. 그 틈에서 현장의 리더들은 묻는다. 판단도 작업도 기계가 하는 시대에 사람은 무엇을 해야 하는가. 미국 펜실베이니아대 와튼스쿨의 이선 몰릭(Ethan Mollick) 교수는 저서 '듀얼 브레인'에서 실마리를 내놓았다. 원제가 '공동 지능(Co-Intelligence)'인 이 책에서 그는 AI를 업무 도구가 아니라 함께 생각하는 또 하나의 두뇌로 대하라고 말한다. AI는 탐색하고 계산하고 실행하는 두뇌이고 사람은 맥락을 읽고 방향을 정하는 두뇌다. 그래서 듀얼 브레인은 AI를 잘 쓰는 요령이 아니라 두 두뇌가 일을 나누는 방식이다. 관건은 '사람이 AI에 무엇을 넘기고 무엇을 끝까지 쥐고 있느냐'이다. 그렇다면 사람의 두뇌에는 무엇이 남는가. 첫째, 질문을 다시 쓰는 일이다. 물류와 제조 현장에 로봇을 들이는 조직은 흔히 “자율 구동률과 작업 속도를 어떻게 끌어올릴 것인가”부터 묻는다. 그러나 병목이 속도에만 있는 것은 아니다. 예상 밖의 상황에서 로봇이 무엇을 기준으로 움직이는지 사람이 모르면 문제는 다른 곳에서 생긴다. 믿지 못하는 기계에 사람은 일을 맡기지 않는다. 질문은 이렇게 바뀌어야 한다. “로봇의 판단 기준에 현장의 안전 원칙을 어떻게 심을 것인가.” AI는 주어진 문제를 누구보다 잘 푼다. 그러나 그 문제가 풀 만한 문제인지는 묻지 않는다. 둘째, 방향을 정하는 일이다. 자율주행이 좋은 예다. 구글 계열의 웨이모는 값비싼 라이다(LiDAR)와 레이더, 카메라를 함께 쓴다. 테슬라는 카메라만으로 간다. 한쪽은 비용을 치르고 안전의 여유를 샀고, 다른 쪽은 확장 속도를 택했다. 같은 도로를 두고 두 회사가 다...