「Co-Intelligence: Living and Working with AI」 by Ethan Mollick, 2024.

듀얼 브레인 | 이선 몰릭

TIME100 AI 2024: Ethan Mollick

• AI와 공동지능이 되기 위한 4가지 원칙

  • 요약:
    • 원칙 1 “AI를 빼고 일하지 마라.”
    • 원칙 2 “하지만 책임은 네 거다.”
    • 원칙 3 “AI에게 역할을 줘라. 그냥 ‘해줘’가 아니라 ‘너는 이런 사람이다’라고 지정해라.”
    • 원칙 4 “속도는 상상 이상으로 빨라진다. 너의 일, 너의 조직, 너의 리더십 역할을 계속 재정의할 준비를 지금부터 해라.”

  원칙	의미 해설	실제 행동 지침	중요성과 리스크
  1. AI를 항상 테이블에 초대하라 (Always invite AI to the table)	AI를 가능한 모든 업무에 참여시키고, 매 순간 같이 써보라는 뜻.
  “AI가 이 일에 쓸모있을까?”를 머리로 추측하지 말고 직접 시켜보라는 태도.
  반복적으로 써 보면서, AI가 정말 잘하는 영역과 아직 못 하는 영역(= 너만 할 수 있는 영역)을 직접 발견하게 된다.
  “나 자신의 울퉁불퉁한 능력 경계선(Jagged Frontier)을 파악하는 과정”이라고 부른다.	- 모든 과제 시작할 때 AI에게도 같은 과제를 시킨다.

  • 보고서 초안, 고객 메일 설득 포인트, 전략 옵션 비교, 인터뷰 질문 리스트 등 가능한 한 같이 생성시킨다.
  • “필요 없어 보이는 작업”에서도 일부러 AI를 불러, 어디까지 대체되는지/어디서부터는 안 되는지 눈으로 확인한다. | 몰릭은 지금 단계에서 정답 매뉴얼이 없다고 말한다. 결국 각 개인·조직이 직접 써보면서 무엇을 맡기고 무엇은 직접 할지 결정해야 한다. 안 써보는 사람은 학습 자체를 놓친다. | | 2. 인간이 루프 안에 있어라 (Be the human in the loop) | AI가 강력해질수록 더 위험해지기도 한다. AI가 잘못된 정보를 그럴듯하게 말하거나, 맥락을 오해하거나, 편향을 강화할 수 있기 때문. 그러므로 “최종 판단·윤리·팩트 점검·맥락 해석”은 반드시 인간이 맡아야 한다는 원칙. | - AI가 낸 결과를 그대로 내 이름으로 내보내지 않는다.
  • 특히 내가 전문성을 가진 영역(정책, 기술, 교육 등)에서 AI 답변을 사람 기준으로 교차검증한다.
  • “내가 실제로 책임질 수 있는가?”를 항상 묻는다. 이 질문에 “아니오”면 아직 루프 밖으로 빠진 것. | 몰릭은 인간의 전문성, 맥락 감각, 윤리적 책임은 사라지지 않는다고 강조한다. 오히려 이 부분이 더 중요해진다. 즉, AI를 쓰면 쓸수록 ‘네가 책임자다’는 요구는 강해진다. 생성 결과물에 대한 오너십을 지켜야 한다! | | 3. AI를 한 사람처럼 대하라. 단, 어떤 사람인지 정해줘라 (Treat AI like a person, but tell it what kind of person it is) | “AI를 외계인 같은 동료(alien person)라고 생각하면 가장 잘 작동한다.” 완전히 기계처럼 다루는 것보다, 역할과 인격을 부여하고 기대를 명확히 말해주면 결과가 훨씬 좋아진다. 예를 들면 “너는 냉철한 정책 보좌관이야”처럼. 가상의 독자/편집자 캐릭터를 지정해 AI에게 피드백을 받으면 좋다. | - 프롬프트에서 “너는 누구인지”, “너의 태도/전문성/목표는 무엇인지”를 구체적으로 준다.
  • “너는 거만하지만 핵심만 말하는 편집자야. 내가 쓴 문장에서 군더더기를 잘라.” 이런 식으로 역할과 임무를 동시에 준다.
  • 동시에, AI가 실제 사람은 아니라는 것도 잊지 않는다. 감정/자아를 그대로 믿지 말고 도구적 협력자로 본다. | 이 방식은 두 가지 효과가 있다. 첫째, 더 나은 답을 더 빨리 얻는다. 둘째, 다양한 시각(초보 독자, 냉혹한 리뷰어, 창의적 스토리텔러 등)을 즉석에서 시뮬레이션할 수 있다. 리스크는, 사람처럼 대한다고 해서 실제로 책임을 넘기면 안 된다는 점이다. AI는 여전히 헛소리를 할 수 있다. 내가 한 작업과, AI 가 한 작업의 혼동 등 AI 사용에 따른 지능퇴보 효과를 예방! | | 4. 지금 쓰는 AI가 앞으로 쓸 AI 중 가장 형편없다고 가정하라 (Assume this is the worst AI you will ever use) | 오늘의 모델은 ‘팩맨(Pac-Man) 시대의 게임’이고 곧 ‘플레이스테이션 6 이상’급이 올 거라고 몰릭은 말한다. 지금 보는 AI 모델들의 한계들은 대부분 일시적이며, 성능은 상상보다 빠르게 개선되고 있다. 대형 언어 모델(LLM)의 능력은 수개월 단위로 점프하고 있다. | - “AI는 아직 미완성이라 쓸모없어”라고 치워버리지 말고, 계속 적응 훈련을 하라.
  • 조직 문서화, 교육 설계, 의사결정 보조, 리서치 초안 작성 등을 AI에 점점 더 위임하는 흐름을 상정해보고, 그 변화 속에서 내 역할을 재정의한다.
  • 내 직무(task)들 중 AI가 곧 가져갈 부분, 그리고 내가 강화해야 할 인간 고유 부분(현장 맥락·신뢰·정치력·윤리)을 구분해두라. | 몰릭은 “AI 때문에 일자리가 그냥 사라진다”보다 “일자리가 재구성된다”에 방점을 찍는다. 우리는 업무를 구성하는 여러 태스크 중 일부를 AI에게 넘기고, 나머지 태스크에서 더 높은 레벨의 가치를 보여야 한다. 즉, 지금 대비하지 않으면 나중에 너무 급격하게 밀릴 수 있다. |

• AI-협업 원칙을 기반으로 한 글쓰기에 AI를 활용할 때의 조언 단계별 재구성

  글쓰기 단계	AI 활용 방식 (Mollick의 제안)	인간 역할 (Mollick의 강조점)	실천 팁·프롬프트 예시
  1. 아이디어 발산·주제 좁히기	AI를 즉석 브레인스토밍 파트너로 초대한다. 원하는 독자, 톤, 제약 조건을 알려주고 “다양하고 예상 밖인 아이디어를 많이 달라”라고 요구해서 출발점을 폭넓게 만든다. AI는 짧은 시간에 다수의 관점, 비유, 문제 정의 후보를 던져줄 수 있다.	인간은 그 결과를 그대로 믿는 게 아니라 “괜찮은 씨앗만 골라서 발전시킬 사람”이다. Mollick은 항상 인간이 선택자이자 비판자여야 한다고 말한다.	당신은 스타트업 초기 문제정의 코치입니다. 내 주제는 [주제]. 타깃 독자는 [독자]. 문제 가설 10가지를, 서로 최대한 다르게 제시해줘. 과감하게, 틀려도 된다.
  2. 구조·아웃라인 설계	AI에게 “너는 베테랑 편집자/전문 분석가” 같은 역할을 지정하고(=페르소나 부여), 글의 목적과 독자를 알려준 뒤 목차·논리 흐름·각 섹션의 주장 포인트를 여러 버전으로 설계하게 한다. 이렇게 하면 하나의 시각에 갇히지 않고 다른 각도의 스토리 구조를 비교할 수 있다. Mollick은 AI를 동료이자 공동 설계자처럼 다루라고 말한다.	인간은 “이 아웃라인이 내 의도와 맞나? 빠진 반론은 없나?”를 검증한다. 그는 “AI를 테이블로 초대하되, 사람은 여전히 루프 안에 있어야 한다(Be the human in the loop)”고 반복한다. 즉, 구조적 판단과 윤리적 판단은 사람이 책임진다.	너는 정책보고서 전문 편집자다. 독자는 바쁜 장관이다. 주제는 [주제]. 1) 요약(3문단), 2) 문제의 현황, 3) 근거 데이터, 4) 정책 제안, 5) 리스크 라는 형식의 아웃라인을 2가지 톤(격식형 vs 직설형)으로 만들어줘.
  3. 초안(드래프트) 생성·막힘 해소	글이 막힐 때, AI에게 특정 단락이나 섹션의 “첫 버전”을 써보라고 시켜서 빈 페이지 공포를 깨라고 한다. Mollick은 본인이 AI를 완전 대필자로 쓰기보다 “대안 문장, 다른 표현, 구조 제안”을 받으며 창작을 가속했다고 밝힌다. 그는 이것을 인간+AI가 역할을 나눠 일하는 ‘센타우르(centaur)’식 작업이라 부른다.	사람은 결과물을 그대로 제출하지 않는다. 사람이 문장 톤을 조정하고, 주장과 근거를 자신의 목소리로 다시 써야 한다. Mollick은 “AI를 공동 작가(co-writer)로 쓰되 최종 저자는 인간”이라고 강조한다.	너는 나의 초안 비서다. 아래 요지들을 문단으로 풀어줘. 너무 완벽하게 다듬지 말고 러프하게 써. 내가 나중에 내 목소리로 고칠 거야. 핵심 주장: [핵심 주장 목록]
  4. 편집·리라이팅 코칭	AI를 “가차 없는 편집자”나 “독자 대표”로 지정하고, 논리적 비약·모호한 문장·지루한 부분을 지적하게 한다. Mollick은 AI를 코치, 튜터, 동료 편집자로 다루며 피드백 루프를 매우 빠르게 돌리라고 한다. 이 과정에서 우리는 인간 혼자서는 보기 어려운 구멍(전개 속도, 설득력 약한 근거 등)을 빠르게 발견할 수 있다.	인간은 비판을 그대로 수용하지 말고, 설득력 있는 지적만 채택한다. Mollick은 “AI는 매우 능력 있지만 의식 있는 동료는 아니다. 결국 판단과 톤의 주인은 인간이다”라고 말한다.	너는 까다로운 편집자다. 아래 글에서 불분명한 주장, 지루한 부분, 근거 약한 구절을 조목조목 지적하고 왜 문제인지 설명해줘. 각 지적마다 개선 예시 문장도 제안해줘.
  5. 사실 점검·근거 확보	Mollick은 “AI가 너무 자신감 있게 틀릴 수 있으므로 항상 증거를 요구하라(Always ask for evidence)”고 경고한다. 즉, AI에게 “이 주장에 신뢰할 만한 근거가 있는지, 아니면 추정인지”를 라벨링하게 하라는 것. 이는 글의 신뢰성을 높이는 동시에 AI의 환각(hallucination)을 통제하는 습관이 된다.	사람은 스스로 핵심 팩트를 교차검증하고, 인용이나 수치가 실제 출처와 일치하는지 최종 확인한다. Mollick은 인간이 마지막 안전장치가 되어야 한다고 말한다.	아래 문단에서 사실 주장들을 목록으로 뽑고, 각각에 대해 1) 근거(출처나 데이터) 2) 너의 추정/추론일 뿐인지 표시해. 근거 불충분한 건 "확인 필요"라고 적어.
  6. 톤·스타일 조율	Mollick은 “AI를 사람처럼 대하되, 어떤 사람인지(역할, 전문성, 태도)를 명확히 지정하라”고 말한다. 이것은 곧 톤 가이드를 매우 구체적으로 주라는 뜻이다. 예를 들면 “너는 냉정한 정책 분석관” vs “따뜻한 현장 교사”처럼 지정하면 글의 어조와 단어 선택이 크게 달라진다.	사람은 여러 톤 버전을 비교하여 “내 진짜 목소리”와 가장 가까운 조합을 만든다. 그는 결국 우리의 정체성을 잃지 않는 것이 중요하다고 강조한다.	너는 현장 경험 많은 사회복지사로서, 학술용어를 최소화하고 공감 어린 한국어로 같은 내용을 다시 써줘. 독자는 정책결정자가 아니라 일반 시민이다.
  7. 반복 협업 루프(센타우르 방식)	Mollick은 사람과 AI가 서로의 부족한 지점을 보완하며 “생성 → 평가 → 수정”을 여러 번 도는 방식을 권한다. 그는 이를 인간과 AI가 한 팀처럼 일하는 ‘공동 지능(co-intelligence)’ 또는 ‘센타우르’ 방식이라고 부른다. 이 방식은 한 번에 완벽한 글을 뽑는 게 아니라, 계속 돌면서 더 좋은 버전을 만든다는 철학이다.	사람은 루프의 감독자다. 그는 “AI는 강력한 동료지만, 네가 루프 밖으로 빠지면 안 된다(Be the human in the loop)”라고 말한다. 즉, 매 반복마다 방향을 재설정하고 윤리·의도·사실성을 통제하는 책임은 사람에게 있다.	루프 예시:

  1. 브리핑 노트 초안 3가지 써줘(길이 500자씩). 서로 다르게. →
  2. 2번 버전을 더 공격적이고 명료하게 줄여. →
  3. 이제 최종 톤은 차분한 전문가처럼 다듬어. 이런 식으로 라운드를 계속 돈다. |