AI 시대에 맞설 중요한 실전 지식! 스캠퍼 7단계에 대해

 

최근 빌 게이츠가(마이크로소프트 창업자) AI에 대해 "(AI로 인해) 세계적으로 노동력 잉여는 곧 사라지게 될 것"이라며 "이는 생산성 향상으로 이어지고, 이에 따라 더 광범위한 규모의 사람들이 그 혜택을 누릴 수 있을 것"이라고 말했습니다.

또 "AI로 인해 마치 자녀가 개인 과외를 받는 것과 같이 더욱 다양한 것에 깊이 있게 접근할 수 있게 될 수 있다"며 "이는 지금까지 소수의 사람만 감당할 수 있는 것이었다"라고 밝혔는데요.

AI가 본질적으로 인간의 역할을 하는 단계까지 왔는지에 대해 진전이 있지만 두 개체는 접근 방식이 다르다고 말하기도 했습니다.

AI가 인간을 완전히 대체할 수 있을지는 알 수 없지만, 적어도 AI로 바뀔 세상이 곧 도래하는 것은 피할 수 없는 상황인 것 같습니다.

노래, 작곡 등의 영역에서 인간의 99% 수준을 따라잡을 예정이라는 AI.

우리는 어떤 것을 준비해 AI 시대에서 살아남을 수 있을까요?

 

 

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달리로 그린 다양한 방법으로 학습하는 학생들

 

AI 시대일수록  더욱 중요해지는 실전 지식 

 

사회에 나와보니 사람들과 소통하고 인간관계를 맺는 것, 근사하게 프레젠테이션하는 능력, 갑작스러운 문제들을 해결할 수 있는 기술력과 노하우 등 온통 새로운 능력들이 필요하다는 것을 깨닫게 됩니다.

학창 시절 때는 알려주지 않았던 수많은 지식과 능력들이 사회에서는 당연하게 요구되죠.

우리는 그럴 때마다 자기 능력에 부족함을 느끼고 때론 자괴감에 빠지기도 했던 것 같습니다.

이러한 실전 지식은 AI 세상에서 더욱 중요한 생존 지식이 될 것 같습니다.

2017년 잡코리아의 설문 조사에 따르면, 직장인의 41.8%가 되돌릴 수 있다면 전공을 바꾸고 싶다고 답변했다는데요.

아무래도 대학 시절에 배운 내용들이 실제 사회에서는 도움이 안 되거나, 너무 미진한 능력일 뿐이라는 생각 때문인 것 같습니다.

실제로 전체 응답군 중에서 '전공에 매우 불만족한다'는 답변이 26.4%, '대체로 불만족한다'는 응답이 43.9%였습니다.

대학교 기준이었지만, 사실 중·고등학교라고 다르지는 않다고 생각합니다.

주입식으로 외운 지식 중에 실전 지식에 사용할 지식이 많진 않을 것으로 생각되니까요.

그럼 어떻게 경험과 지식을 조화롭게 습득해 생존 지식으로 변환할 수 있을까요?

 

1. 지식에 의미를 부여해라

의미가 부여되지 않은 데이터는 '원시 데이터'라고 부른다고 합니다. (DIKW에 따르면)

이 원시 데이터에서 어떤 목적을 부여해 가공하면 그때부터 우리가 '정보'라 부를 수 있는 것이 되는데 이 정보들이 체계화되는 과정을 거치면 '지식'이 됩니다.

그 때문에 우리는 데이터에 의미를 더해 실용적 지식으로 만들어야 하는데, 그러려면 데이터에 경험이 보태져 뇌 속에 저장되어야 합니다.


2. 통찰력

AI는 암기하고 기억하고 패턴을 찾는 데 최적화돼 있습니다..

계속해서 발전하는 CPU(그래픽처리장치)와 같은 반도체, 딥러닝과 같은 소프트웨어와 함께 양질의 데이터가 폭증해 인공지능이 거듭 한계를 뛰어넘고 있는데요.

이는 인간이 나이를 먹을수록 기능이 떨어지는 것과 반대의 모습입니다.

다만, 인간은 나이가 들수록 암기하고 기억하는 능력이 떨어지지만 숱한 경험 등을 통해 문제 해결 능력과 통찰력을 가지게 됩니다.

AI가 아직은 따라가기 어려운 인간만의 능력이죠.

이런 통찰력을 키워나가는 것도 실전 지식이 될 수 있습니다.

 

 

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조각난 정보를 융합하자

하루에도 셀 수 없는 정보가 홍수처럼 쏟아지고 있죠.

하지만 정보들은 조각나있고 인터넷, 소셜미디어, 뉴스 등 여기저기에 흩어져 생겨있습니다.

이렇게 각각의 정보를 새로운 정보로 만들려면 융합 능력이 필요합니다.

융합 능력은 서로 다른 분야의 지식과 정보를 통합해 새롭고 창의적인 해결책을 도출하는 능력을 말합니다.

그러나 그저 조각난 정보들을 이어 붙이기만 한다고 새로운 정보라 말할 순 없겠죠.

단순히 정보를 받아들이는 것이 아니라 질문을 던지고 정보를 교차 검증하며 우리는 결론을 만들어낼 수 있어야 합니다.

당연하게도 각 정보에 대한 비판적 사고가 선행되어야겠습니다.

예를 들어, "이 정보 정말 사실일까?", "혹시 편향된 생각으로 한쪽에 치우친 정보가 아닐까?" 하는 물음이 필요합니다.

이렇게 서로 다른 분야의 지식을 연결하는 것이 '융합'입니다.

이를 위해 챗GPT, 신문, 잡지, 논문 등의 데이터를 활용할 수 있겠습니다.



[스캠퍼 기법 7단계]

스캠퍼 기법은 정보를 융합할 수 있도록 돕는 방법입니다.


1. 대체하기(Substitute)

시계를 다른 것으로 대체할 수 있나?
=> 기존 시계 모드를 디지털 디스플레이 장치로 교체.

 

 

2. 결합하기(Combine)

시계를 다른 제품이나 아이디어와 어떻게 결합할 수 있는가?
=> 손목시계와 피트니스 트래커를 결합해 걸음 수, 수면 패턴을 측정

 

 

3. 적용하기(Adapt)

아이디어를 적용할 수 있는 다른 건 무엇인가?
=> 스마트폰에 사용되는 음성인식 기술을 스마트워치(시계)의 개념에 접목.

 

 

4. 수정하기(Modify)

시계의 모양, 느낌을 어떤 식으로 바꿀 것인가?
=> 손목밴드를 교체할 수 있도록 수정해 다양한 색상과 스타일로 맞춤 제작

 

 

5. 다른 용도로 사용하기(Put to another use)

다른 용도로 어떻게 사용할 수 있을까?
=> 시계를 집에 있는 다른 스마트 기기의 리모컨으로 사용

 

 

6. 제거하기(Eliminate)

유용성을 변경하지 않으면서 제거할 수 있는 게 있을까?
=> 터치스크린 인터페이스를 통합해 물리적 버튼 제거

 

 

7. 뒤집기(Reverse)

어떻게 뒤집거나 재배열할 것인가?
=> 시간 표시를 보조적으로 유지. 알림, 앱 등스마트 기능에 중점을 둬 시계가 시간만 확인한다는 개념 뒤집기

 

 

이런 융합을 통해 데이터를 분석할 수 있는 스캠퍼 기법을 사용해 볼까요?

실전 지식을 겸비한다면 AI 세상에서도 나만의 강력한 능력을 보유하고, 내 일자리 등 사회적 자리를 유지하거나 만드는 데 도움이 될 것입니다.



읽어주셔서 감사합니다.