1. 스탠포드가 가르치는 AI시대 창의력 훈련법 | 스탠포드 교수 제레미 어틀리
한줄요약: AI 시대의 창의력 훈련법
| 시간 | 요약 |
|---|---|
| 08:03 | AI는 질문을 통해 최적의 답변을 제공하는 도구로 활용될 수 있으며, 대화의 롤플레잉을 통해 창의적인 접근이 가능함. 이러한 훈련을 통해 학생들은 예상치 못한 사용 사례를 발견하게 됨. |
| 10:04 | 목소리를 사용하여 AI와 소통하는 것이 창의성을 증진시키는 데 중요하며, 이는 AI와의 협업을 통해 가능해짐. |
| 11:04 | 모든 인간은 타고난 창의적 능력을 가지고 있으며, AI를 활용하여 개인의 경험과 관점을 모델에 반영함으로써 차별화된 결과를 얻을 수 있음. |
| 12:35 | 창의성의 정의는 처음 생각나는 것 이상을 실행하는 것으로, AI 시대에도 변하지 않으며, AI를 활용하면 더 높은 수준의 창의성을 발휘할 수 있음. |
| 13:03 | 창작자는 AI를 두려워할 필요가 없으며, AI와 협업함으로써 새로운 방식으로 잠재력을 발휘할 수 있음. AI와 함께 일하는 것이 창의성을 극대화하는 방법임. |
2. 스크립트
기술은 우리를 매우 나쁜 방향으로 훈련시켰습니다. 예를 들어, Google 검색 창을 생각해 보세요. 우리의 뇌가 그런 모양의 상자를 볼 때마다 우리는 '아, 여기서 뭘 해야 할지 알겠다'고 생각합니다. 그리고 LLM을 열어서 구글 검색처럼 취급한다면, 그것은 그 기능의 일부만 살펴보는 것에 불과합니다. Google 검색에 대한 귀하의 익숙함은 실제로 AI에 대한 훌륭한 협력자가 될 수 있는 귀하의 능력을 훼손하고 있습니다. 그리고 그것은 단순히 의미상의 차이가 아닙니다. 사실, 제가 더 이상 생각을 종합할 책임이 없고 대신 다른 지능이 그 일을 하도록 의지할 수 있을 때, 그 처리 능력은 엄청나게 달라집니다. 모든 것이 바뀌는 이유는 손가락을 움직이는 순간 '먼저 무슨 말을 해야 할까?'라는 생각이 들기 때문입니다. 반면에 목소리로는 그저 중얼거리고 횡설수설할 수 있을 뿐입니다.그리고 똑똑해야 한다는 필요성을 덜어내는 것에는 지능을 깨우는 무언가가 있습니다. 손가락이 아닌 목소리를 사용하세요. 그리고 목소리에 기대는 데 정말 익숙해지는 순간, 음악 생산성이 극적으로 달라집니다.. 저는 제레미 틀리입니다. 저는 스탠포드 대학에서 창의성과 AI 분야의 겸임 교수로 일하고 있습니다. 저는 지난 15년간 스탠포드에서 창의성, 혁신, 기업가 정신, 그리고 이제는 점점 더 인공지능에 관한 주제를 가르쳐 왔습니다. 제가 지금 가장 집중하고 있는 주제는 비기술 전문가들이 생성적 AI와 협력하여 좋은 성과를 내는 방법을 배우도록 돕는 것입니다. 그리고 2년 전, 저와 당시 파트너였던 페리 클레이본드는 '아이디어 플로우'라는 책을 썼는데, 이는 아이디어 창출과 프로토타입 제작에 관한 정식 서적이었습니다. 정말 자랑스럽습니다.
이는 스탠포드에서 12년 동안 경영자 프로그램, 리더십 프로그램, 창업 프로그램을 이끌어 온 결과입니다. 그리고 저희 책이 나온 지 한 달 후에 Chad GPT가 출판되었습니다. 저는 AI가 등장하기 직전에 아이디어 창출에 관한 대표적인 책을 썼다는 사실이 인터넷이 등장하기 직전에 소매업에 관한 최고의 책을 썼다는 것과 같다고 생각합니다. AI는 우리의 창의성을 극적으로 증강하고 증폭시키는 도구입니다. 사실, 그 책이 나왔을 때 저는 그것에 대해 별로 알지 못했습니다. 그래서 제 책이 나온 지 한 달 후, 저는 세계 도서 여행을 떠나는 대신 학생으로서 앞줄에 앉아 이렇게 말했습니다. '저는 이 혁신적인 신기술에 대해 배워야 합니다.' 그래서 수업을 듣기 시작했어요. 저는 연구를 시작했습니다. 저는 조직 내 팀과 함께 일하고 연구하면서 도구를 사용하여 간단한 질문인 생성적 AI가 개인과 팀, 조직의 문제 해결 능력에 어떤 영향을 미치는지 이해하기 시작했습니다.
예를 들어, AI에게 '이 질문에는 어떻게 대답해야 할까?'와 같은 프롬프트를 제공하거나, AI에게 '내가 묻고 싶은 질문을 제공할 수 있습니다. 이 질문에는 어떻게 대답해야 할까?'와 같은 프롬프트를 제공할 수 있습니다. AI에게 이 질문을 구성하는 가장 좋은 방법은 무엇일까요? 그럼, 제가 무슨 말을 했는지 알겠어요? 저는 AI에게 제 질문을 어떻게 해야 할지 물었습니다. 하지만 AI를 사용해서 AI를 사용할 수는 있지만, Excel을 사용해서 Excel을 사용할 수는 없습니다. 파워포인트에서는 파워포인트 사용법을 가르쳐 줄 수 없습니다. 이메일은 이메일을 사용하는 방법을 가르쳐 줄 수 없습니다. AI는 이상하게도 자기 자신을 사용하는 방법을 가르쳐 줄 수 있습니다. 질문하고 싶다면, 선택한 언어 모델로 가서 다음과 같이 말하면 됩니다. '안녕하세요, 당신은 AI 전문가이시군요.
저는 여러분의 도움과 상담을 통해 제 삶에서 AI를 가장 잘 활용할 수 있는 부분을 알아내고 싶습니다. AI 전문가로서, 제 업무 흐름과 책임, KPI와 목표에 대한 충분한 맥락을 얻을 때까지 한 번에 하나씩 질문을 해주시면 감사하겠습니다.' 그러면 제 업무에 AI를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 명확한 권장 사항과 명확하지 않은 권장 사항 두 가지를 제시해 드리겠습니다. 당신은 지금껏 경험해보지 못한 가장 깨달음과 통찰을 주는 대화를 나누게 될 것입니다. 이는 모두 AI가 자신의 작업을 스스로 평가할 수 있는 능력 덕분입니다. 제가 본 것은 기술적인 지식이 없는 직원들도 놀라운 일을 해낼 수 있다는 것이었습니다. 한 가지 예를 들어보겠습니다. 국립공원관리청에서 전화가 와서 오지 레인저들을 대상으로 훈련 프로그램을 진행해 줄 수 있겠느냐고 물었습니다. 그래서 그들은 약 60명의 오지 레인저와 시설 관리자를 모아 훈련 세션을 진행했습니다. 그리고 저는 Zoom을 통해 사람들에게 AI와 협업하는 기본 사항을 몇 시간 동안 가르쳤습니다.
그 세션에 참여한 사람 중 한 명은 글렌 캐년 국립공원에서 일하는 아담 라이머였습니다.. 그는 신사였습니다. 제가 말하고 싶은 것 중 하나는 여러분이 싫어하는 일, 즐기지 못하는 일, '다시 해야겠다'고 생각하는 일에 집중해야 한다는 것입니다. 그리고 아담은 롯지의 카펫 타일을 교체해야 한다면 모든 서류를 작성해야 한다고 말했습니다. 그래서 카펫 타일을 교체하려면 서류 작업에 2~3일이 걸리는 경우도 있습니다. 그러다가 AI가 그 서류를 쓰는 데 도움을 줄 수 있을까 생각했습니다. 그리고 그는 45분 만에 자연어를 사용하는 도구를 만들어서 매일 업무 명세서를 작성할 때마다 이틀의 작업 시간을 절약할 수 있었습니다. 그리고 이걸 들어보세요. 누군가가 그 도구에 접근하여 다른 공원에 공유했습니다.
이 서비스에는 약 430개의 공원이 있습니다. 국립공원관리청은 아담이 45분 만에 만든 도구 덕분에 올해 7,000일치의 인력 노동을 절약할 수 있을 것으로 추산하고 있습니다. 이는 기술적 능력이 전혀 없는 일반 전문가라도 아주 기본적인 기초 훈련만 받으면 이런 종류의 영향을 미칠 수 있다는 뜻입니다. 사람들은 AI를 배우고 싶어하고 그것이 비즈니스에 어떻게 혁신을 가져올 수 있는지 알고 싶어 하지만 기본적인 언어가 없습니다. 많은 기업이 저에게 AI를 활용하여 비즈니스를 혁신하는 방법을 묻습니다. 저는 그들에게 AI를 어떻게 활용하느냐부터 물어야 합니다. 제가 아는 연구에 따르면 AI는 한편으로는 사람들의 속도를 25% 더 빠르게 하고, 12% 더 많은 일을 하며, 40% 더 나은 품질을 만들어내지만, 직장인 중 10% 미만만이 AI와의 협업을 통해 생산성을 의미 있게 향상시키고 있다는 것도 사실입니다. 거기에 엄청난 차이가 있다고 생각합니다. 저는 그것을 실현 격차라고 부릅니다.
우리는 유럽과 미국에서 연구를 수행했습니다. 그리고 놀랍게도 우리는 AI가 대부분의 사람들의 창의성을 높이는 데 도움이 되지 않는다는 사실을 발견했습니다. 사실, 우리가 연구한 많은 사람들의 경우, AI는 그들의 창의성을 저하시켰습니다. 그리고 우리가 연구를 시작하면서 데이터를 살펴보니 깜짝 놀랐습니다. 우리는 AI가 사람들의 창의성을 저하시키는 것이 아니라, 더 높여야 한다고 생각하기 때문에 혼란스러웠습니다. 그리고 우리는 성과가 저조한 기업을 연구한 다음, 성과가 좋은 기업을 연구했습니다. 그리고 우리가 발견한 것은 성과가 좋은 기업은 성과가 나쁜 기업보다 AI에 대해 근본적으로 다른 지향성을 가지고 있다는 것입니다. 성과가 낮은 기업은 AI를 도구처럼 취급한 반면, 성과가 높은 기업은 AI를 팀원처럼 취급했습니다. 도구에서 팀원으로 관점을 바꾸면 생성적 AI를 사용하여 달성할 수 있는 성과의 종류가 완전히 달라집니다.
간단한 예로, 결과가 별로 좋지 않을 때 어떻게 하시나요? 도구라면, 썩 괜찮은 결과를 얻을 수도 있고, 어쩌면 개선할 수도 있으며, 어쩌면 아, 이건 별로 쓸모가 없구나라고 말할 수도 있습니다. 당신에게 보통 수준의 결과를 준 팀원이 있다면, 당신에게 충분하지 못한 업무 성과를 준 마지막 팀원을 떠올려 보세요. 여러분은 그들에게 피드백을 주고, 코칭을 해 주고, 멘토링을 해 주고, 개선하도록 도왔습니다. 그래서 우리가 찾은 것은 AI를 팀원처럼 대하고, AI를 지도하고, 피드백을 제공하며, 가장 중요한 것은 AI에게 질문을 던지는 사람들입니다. 많은 사람들이 AI에 대해 갖는 기본적인 방향은 '나는 질문하는 사람이다'라는 것입니다. AI가 답을 제공합니다. 하지만 AI를 팀원처럼 생각한다면, 이에 대해 물어봐야 할 질문 10가지가 뭐지?라고 생각하게 될 겁니다. 또는, 가장 좋은 답변을 얻으려면 무엇을 알아야 합니까? 예를 들어, 동료와 어려운 대화를 나누는 것과 같은 일들이 있습니다. 대규모 언어 모델을 활용하여 대화의 롤플레잉을 할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? AI가 대화 상대에 대해 인터뷰를 한 후 대화 상대의 심리적 프로필을 구성하고, 롤플레잉에서 대화 상대 역할을 맡은 후 대화에 어떻게 접근하는지에 대해 대화 상대의 관점에서 피드백을 제공할 수 있습니다.
그건 오늘 할 수 있는 일이에요. 그런 일은 많이 있죠. 저는 그것을 훈련이라고 부르지만, 누군가가 AI로 무엇을 할 수 있을지에 대한 고려 사항을 바꾸기만 하면 제가 꿈도 꾸지 못했던 응용 프로그램을 발견하게 되는 그런 것들이 많이 있습니다. 2년 동안 이 일을 해왔고, 제 학생들은 제가 상상도 못했던 사용 사례를 가지고 정기적으로 찾아와서 제가 전혀 예상하지 못했고, 학생들도 전혀 예상하지 못했던 목적지에 도달하게 해주었습니다. 제가 가장 좋아하는 팁은 매우 간단합니다. 손가락이 아닌 목소리를 사용하세요. 예를 들어, Google 검색창. 우리의 뇌가 그런 모양의 상자를 볼 때마다 여기서 뭘 해야 할지 알겠다고 생각합니다. 그리고 LLM을 열어서 구글 검색처럼 취급한..
그렇다면, 그것은 그 기능의 일부만 살펴보는 것에 불과합니다. 따라서 Google 검색에 대한 여러분의 익숙함은 실제로 AI에 대한 좋은 협력자가 되는 여러분의 능력을 약화시키고 있습니다. 그리고 그것은 단순히 의미상의 차이가 아닙니다. 제가 더 이상 생각을 종합할 책임이 없을 때, 실제로 처리 능력에 엄청난 차이가 생깁니다. 하지만 그 대신 다른 지능이 그 일을 해줄 거라고 믿을 수 있어요. 모든 것은 변합니다. 예를 하나 들어보겠습니다. 한 잡지의 새로운 기사를 공동으로 작업하고 있었는데, 그녀와 저는 매우 활발한 토론을 나누었습니다. 토론이 끝난 후 저는 우리의 토론 내용을 바탕으로 제가 첫 번째 시도를 하기로 했습니다.
이 경우, 저는 ChatGPT와 음성 통화를 했고, 안녕하세요, 이 협력자와 정말 멋진 대화를 나눴습니다. 다양한 각도에서 이야기를 나눠봤습니다. 인터뷰를 통해 제 머릿속에 있는 모든 정보를 정리해서 기사 개요를 담은 메모로 만들어 주시겠어요?라고 물었습니다. 그리고 AI에게 이렇게 말할 수 있습니다. 지금까지 논의한 내용을 간략히 요약해 주시고, 이 논의 내용을 구성하는 데 도움이 될 세 가지 제안을 해주시겠습니까? 그리고 저는 40분 만에 즉흥 연주를 시작해요. 그게 다 가능한 일이죠? 이것이 우리의 일이지만, AI와의 협업을 통해 증강되고 가능해졌습니다. 이 모든 것은 목소리가 없이는 불가능합니다. 손가락을 움직이는 순간, 먼저 무슨 말을 해야 할지 고민하게 되니까요. 반면에 목소리로는 그저 중얼거리고 횡설수설할 수 있을 뿐입니다.
그리고 똑똑해야 한다는 필요성을 떨쳐버리는 것에도 의미가 있습니다. 그러면 지능이 발휘됩니다. 저는 제 자신을 창조적인 사람으로 생각해 본 적이 없습니다. 저는 모든 인간이 타고난 창의적 능력을 가지고 있다고 확신합니다. 우리 모두 한 사람 한 사람. 학교는 다른 사람들에게 영감을 불어넣는 데 도움이 되었습니다. 모든 사람은 잠재적인 창의력을 가지고 있습니다. 그래서 AI에 관해서도 저는 사람들을 밀어붙입니다. 당신은 어떤 영감을 모델에 가져오나요? 모든 사람이 동일한 ChatGPT에 동등하게 접근할 수 있습니다.
어떻게 하면 당신과 다른 결과를 얻을 수 있나요? 제가 모델에 기여하는 바가 크기 때문입니다. 그러면 제가 모델에 무엇을 가져올 수 있을까요? 물론, 저는 기술도 가져가지만, 경험도 가져갑니다. 저는 제 관점을 가져왔습니다. 저는 세상에서 얻은 모든 영감을 가져옵니다. 이를 통해 사용자는 모델로부터 차등적인 출력을 얻을 수 있습니다. 오하이오주에 사는 중학교 7학년 학생인데, 이름도 모르는데 선생님이 창의성이란 무엇인가요?라고 물었습니다. 그리고 그녀는 칠판에 창의성이란 처음 생각나는 것보다 더 많은 것을 하는 것이라고 쓰인 포스트잇을 붙였습니다. 그리고 그것이 제가 가장 좋아하는 정의인데, 그것은 우리가 가지고 있는 심오한 인지적 편견을 말해주기 때문입니다. 이를 기능적 고정성이라고 부릅니다.
이를 아인슈타인 효과라고 부릅니다. 하지만 기본 전제는 인간은 일찍 해결책을 찾아 만족하는 경향이 있다는 것입니다. 허버트 사이먼은 이를 만족스럽다고 불렀습니다. 하지만 충분히 좋아지면 충분하다는 생각입니다. 그래서 저는 중학교 7학년 정의를 좋아해요. 창의성은 처음 생각나는 것 이상을 실행하는 것입니다. 충분히 좋은 수준을 넘어섰습니다. AI 시대에 창의성의 정의는 변화하고 있는가? 그렇게 생각하지 않아요. 현실적으로 AI를 사용하면 그 어느 때보다 충분히 좋아질 수 있습니다.
당신의 목표가 세계적인 수준이거나 탁월한 것이라면, 당신이 실제로 촉구하고자 하는 것은 양과 변화입니다. 그러려면 시간이 걸리죠. 글을 읽는 데만 시간이 걸리는 것이 아니라, 정리하고 처리하는 데도 시간이 걸립니다. 하지만 근본적으로 창의성의 정의는 AI 시대에도 변하지 않습니다. 인간이 창의적인 상태에 도달할 수 있는 능력이나 무능력은 기술 자체뿐만 아니라 기술과 협업할 때 명시적 또는 암시적인 목표에 의해서도 영향을 받습니다. 창작자는 AI를 두려워할 필요가 없습니다. 창작자들은 뛰어들어야 합니다. 그들은 몸을 기울여야 합니다.
창작자들은 지금껏 한 번도 경험해보지 못한 방식으로 잠재력을 발휘하게 될 것입니다. AI를 어떻게 사용하느냐라는 질문에 대한 유일하게 옳은 답은 AI를 사용하지 않는다는 것입니다. AI와 함께 일한다는 것입니다. AI와 함께 일하기 시작하면 모든 것이 바뀔 것입니다..
3. 영상정보
- 채널명: EO Korea
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- 업로드 날짜: 2025-05-09
- 영상 길이: 13분 40초
- 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=rSS5yM74zeo
