AI의 진짜 병목은 '발견'의 문제다
AI 도입의 가장 큰 장벽은 기술이 아니라 사용자가 '이걸 내게 무엇에 쓸 수 있는지' 모른다는 점이다. 빈 프롬프트 창 앞에서 가능성이 보이지 않기 때문에, 가능한 것을 찾아내는 부담이 시스템이 아닌 사람에게 있다. 인터페이스가 사용자의 실제 업무에 맞춰 스스로 가능성을 보여줘야 한다는 것이 이 글의 핵심 주장이다.
AI 도입의 가장 큰 병목은 간단한 질문 하나다: 이게 나에게 무엇을 해줄 수 있는가? 어려운 점은 자신이 모른다는 것을 모른다는 것이다. 버튼이 무슨 기능을 하는지는 눌러보기 전까지 알 수 없다. 프롬프트가 무엇을 만들어낼지는 직접 써서 실행하고 결과를 지켜보기 전까지 알 수 없다. 기능이 빈 텍스트 상자 뒤에 잠겨 있는 한, 가능성은 보이지 않는 채로 남는다. 이것이 '발견(discovery)'의 문제이며, 우리는 아직 여기서 벗어나지 못하고 있다.
부분적인 해결책은 있다. 템플릿은 사람들이 요청을 스스로 고안할 필요 없이 바로 실행해볼 수 있는 것을 제공한다. 하지만 그다음 문제는 관련성이다. 이 템플릿이 정말 내 업무에 맞는가? 관심이 가는가? 컨텍스트도 도움이 된다. 사용자에 대해 아는 시스템은 일반적으로 중요한 것이 아니라 나에게 중요한 것을 추천할 수 있다. 둘 다 도움이 되지만, 어느 쪽도 문제를 해결하지는 못한다.
앨런 케이(Alan Kay)가 이에 대한 비유를 들었다. 자신이 그랜드 캐니언 바닥에 있는 개미라고 상상해보라. 위를 올려다보면 하늘에 대한 전체 관념은 협곡 벽 사이에 보이는 가느다란 푸른 조각일 뿐이다. 협곡 가장자리에 서 있는 사람은 펼쳐진 하늘 전체를 본다. 같은 하늘이지만, 존재하는 것에 대한 감각은 완전히 다르다. 개미가 덜 유능한 것이 아니다. 서 있는 위치에서 가능성의 축을 볼 수 없을 뿐이다.
이것이 능숙한 AI 사용자와 그 외 모든 사람 사이의 격차다. 비기술직 마케터와 에이전트(agent)와 도구 활용에 능숙한 사람을 보라. 에이전트에 능숙한 사람은 마케터가 일하는 모습을 한 시간만 지켜보고도, 마케터가 아직 시도조차 해보지 않은 것들을 포함해 자동화·위임·재설계할 수 있는 열두 가지를 즉시 발견할 수 있다. 하지만 세상에서 가장 똑똑한 도구를 마케터 앞에 놓아두면, 그들은 빈 프롬프트 창만 바라보며 무엇을 입력해야 할지 모른다. 그 모든 지능이 있는데도 그것을 볼 방법이 없다.
우리가 처한 기묘한 상황이 이것이다. 시스템은 거의 무엇이든 할 수 있지만, 사용자가 이미 무엇을 요청해야 하는지 알고 있기를 요구한다. 가능한 것을 발견하는 작업의 너무 많은 부분이 시스템이 아니라 사람의 몫이 되어 있다. 이렇게 진보한 기술이라면 자신의 능력을 점진적으로, 상황에 맞게, 실제 업무에 부합하는 방식으로 스스로 드러내줄 것이라 기대할 법하다. 아직 우리는 그 지점에 도달하지 못했다. 어떻게든 인터페이스가 하늘을 보여주기 시작해야 한다.