“AI를 사용할 수 있는 사람”과 “사용하지 못하는 사람”의 큰 차이란?
양자컴퓨터가 우리의 미래를 바꿀 날은 사실 바로 눈앞까지 다가와 있다.
그렇기 때문에 지금 양자컴퓨터를 이해하는 것은 매우 큰 의미가 있다.
단순한 전문 기술이 아니라, 앞으로의 세계를 이해하고 자신의 위치에서 어떻게 관여할지를 생각하기 위한 새로운 교양이라는 것이다.
『교양으로서의 양자컴퓨터』에서는, 최전선에서 연구를 이끄는 오사카대학 교수 후지이 케이스케(藤井啓祐)가 물리학·정보과학·비즈니스의 관점에서 양자컴퓨터를 쉽고 흥미롭게 설명한다. 이번에는 그 내용 중에서, AI를 활용할 수 있는 사람과 활용하지 못하는 사람의 차이에 관한 부분을 발췌해 소개한다.
● AI는 학생을 지도할 수 있을까?
대학 교원의 겨울 풍경 중 하나는 학생 논문을 끝없이 첨삭하는 작업이다.
특히 영어 논문은 원형이 사라질 정도로 고쳐야 한다.
나 역시 제대로 된 논문을 쓸 수 있게 되기까지 많은 어려움을 겪었다.
AI를 이용한 편리한 도구가 머릿속 아이디어를 그대로 논문으로 만들어주면 얼마나 좋을까 하고 늘 생각하곤 했다.
번역 서비스 DeepL로 대표되는 AI 기반 기계 번역의 정밀도는 최근 몇 년 사이에 비약적으로 높아졌다.
전문적인 일본어 문장을 DeepL에 넣으면 능숙한 느낌의 ‘완벽한’ 영어 문장이 출력되곤 한다.
그래서 학생들에게 일본어 원고를 DeepL로 번역해서 가져오라고 지시해보았다.
그러나 결과는 참혹했다.
이상하다 싶어 자세히 보니, 애초에 학생의 원고 자체가 기계 번역이 처리하기 어려운 일본어였던 것이다.
즉, 내가 번역을 활용할 때는 경험적으로 번역하기 쉬운 문장을 무의식중에 입력하고 있었음을 깨달았다.
결국 AI는 학생이 스스로 영어 논문을 쓸 수 있도록 지도해주지는 못한다.
● ChatGPT는 대단하다
마이크로소프트의 막대한 투자로도 화제가 된 OpenAI의 대화형 AI ChatGPT는 더욱 큰 충격을 주었다.
물론 예전에도 질문에 답하는 AI는 있었지만, ChatGPT의 답변 수준은 압도적으로 높아 AI라고는 생각되지 않을 정도다.
“양자역학이란 무엇인가?” 같은 질문은 물론이고, 수식을 필요로 하는 전문적인 설명까지 가능하다.
“특정 프로그래밍 언어로 이것을 실행하는 코드를 작성해줘”라고 하면 약간의 실수는 있지만 샘플 코드를 내놓는다.
그리고 실수를 지적하면 수정도 한다.
그래서 “양자 AI에 관한 새로운 알고리즘을 제안하는 논문의 도입부를 써줘”라고 부탁해봤더니 아무 문제 없는 답이 돌아왔다.
“이런 관점의 강조가 없으니 포함해줘”라고 하면 수정까지 해준다.
학생을 지도해 스스로 쓰도록 만드는 것보다 압도적으로 쉽다.
“사람은 적절한 명령만 만들고, 출력이 맞는지만 확인하면 되겠네”라며 교원들 사이에서 크게 화제가 되었다.
AI가 여기까지 왔구나 하고 진심으로 감탄했다.
● AI를 사용할 수 있는 사람, 사용할 수 없는 사람
하지만 주변을 보면 AI 기반 도구를 능숙하게 쓰는 사람과 그렇지 못한 사람이 분명히 있다는 것도 알게 되었다.
잘 쓰는 사람의 특징은, “이런 지시를 하면 이렇게 반응한다.”는 자신의 경험을 바탕으로 좋은 지시를 내리고, 얻어진 ‘그럴듯한’ 답이 맞는지 판단해 필요하면 수정한다는 점이다.
즉, “하려면 할 수 있지만 번거롭게 느껴지는 작업”은 앞으로 상당 부분 AI가 대신해줄 수 있다.
그러나 “자기 스스로는 할 수 없는 작업”을 AI에 맡기기 위해 적절한 지시를 내리는 것은 어렵다.
앞으로는 “자기 힘으로도 할 수 있는 사람”이 AI 도구를 잘 활용하게 되면서, 그 혜택을 누리지 못하는 “스스로는 할 수 없는 사람”과의 격차가 더욱 벌어질 가능성이 있다.
“스스로 할 수 없는 사람”을 할 수 있게 교육해주는 AI가 등장하기를 바란다.
(그렇게 되면 나는 마침내 일에서 해방될 것이다.)
이 글은 『교양으로서의 양자컴퓨터』에서 일부를 발췌·편집한 것입니다.
후지이 케이스케
* 자료출처=다이아몬드 온라인
* 팔자=후지이게이스케
* 일본어원문=【どんどん差が広がる】「AIを使える人」と「使えない人」の“大きな .
* 출처=https://diamond.jp›
12/7(일) 6:15 배포
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