– 영어/한국어 이중 언어 가사

가사 및 번역

[한국어]

여러분들이 AI를 시작하는 데 도움을 주기 위해 제가 사람들에게 먼저 권하는 4가지 원칙이 있습니다.

첫 번째 원칙은 '항상 AI를 대화에 참여시키라'는 것입니다. 법적, 윤리적으로 허용되는 모든 곳에 AI를 활용하세요.

왜냐하면 우리는 AI가 무엇을 할 수 있는지 아직 다 모르기 때문입니다. 그리고 여러분이 사용하는 AI 시스템의 개발자조차도

이것이 여러분의 산업, 직업, 삶에 무엇을 해줄 수 있는지 모를 가능성이 높습니다. 직접 사용해 보며 알아내야 합니다.

아이디어가 떠오르면 AI에게 질문해 보세요.

회의 참여자들의 동의를 얻어 회의록 작성을 맡겨보세요. 현장을 녹음하게 하고 여러분의 발표에 대해 피드백을 받아보세요.

노트를 요약하게 하고, 코드를 짜거나 데이터를 분석하게 해보세요.

직접 사용해 보기 전까지는 AI가 무엇을 잘하고 못하는지 알 수 없습니다.

그리고 AI가 잘 해내는 일에서 정말 놀라운 인사이트를 얻을 수도 있고,

때로는 실망할 수도 있습니다. 하지만 그것도 과정의 일부입니다. 작동 방식을 배우려면 일단 사용해야 합니다.

두 번째 원칙은 '의사결정 과정에 인간이 참여하는 형태(Human-in-the-loop)를 유지하라'는 것입니다.

이는 제어 시스템에서 유래한 개념으로, 최종 결정에는 항상 인간이 관여해야 한다는 뜻입니다.

저는 이것이 매우 중요하다고 생각합니다. AI에게 업무를 맡기기 시작할 때, 인간이 의사결정의 어느 위치에 있어야 할지 결정해야 합니다.

동시에 이건 매우 개인적인 원칙이기도 합니다. AI는 이미 많은 업무를 상당히 잘 해내기 때문입니다.

여러분들이 직업적으로 하는 일부 업무는 AI가 이미 여러분보다 더 잘하고 있을 확률이 높습니다.

따라서 여러분이 고민해야 할 부분은 '내가 실제로 하고 싶은 업무는 무엇인가?'입니다.

대개의 경우 여러분이 원하는 것은 인간다운 일, 즉 내가 가장 좋아하는 인간적인 업무에 집중하는 것입니다.

그리고 하기 싫은 일은 AI에게 넘겨 도움을 받는 방법을 고민해야 합니다.

AI를 잠재적 대체자나 경쟁자로 보기보다, 어떻게 지원을 받을 것인가 생각해야 합니다.

우리는 스스로에게 근본적인 질문들을 던져볼 필요가 있습니다. "우리는 삶에서 진정으로 무엇을 하고 싶은가?"

"우리가 진정으로 집중하고 싶은 것은 무엇인가? 우리의 재능은 어디에 있는가?"

그리고 그 재능을 활용하는 것이야말로 AI가 우리 모두의 역량을 강화하는 방식을 이해하는 강력한 통찰이라고 생각합니다.

세 번째 원칙은 'AI를 사람처럼 대하되, 어떤 사람인지 페르소나를 부여하라'는 것입니다.

AI를 직업상의 동료나 인턴처럼 대하면 원하는 결과의 상당 부분을 얻을 수 있습니다.

거기에 더해, AI에게 어떤 사람인지를 지정해 주세요. AI는 맥락이 주어질 때 더 잘 작동합니다.

"너는 마케팅 전문가야", "너는 수업 계획 설계자야"라고 맥락을 제공하세요.

그러면 AI는 여러분이 어떤 질문을 왜 하는지 이해할 수 있는 맥락을 갖게 됩니다.

다만 AI를 사람처럼 대할 때 주의할 점은, AI 연구자들이 말하는 가장 큰 실수를 범할 수 있다는 것입니다. 바로 컴퓨터를 인간으로 착각하는 것이죠.

컴퓨터를 인간으로 여겨서는 안 되는 이유는 아주 많습니다.

AI는 인간이 아니며, 인간처럼 사고하지 않습니다. 자칫 AI의 말에 너무 쉽게 설득당하거나,

AI가 가진 편향성을 보지 못하거나, 실제 능력보다 더 유능하다고 착각할 수 있습니다.

AI는 일종의 심리 상담사나 점술가처럼 작동하기도 합니다.

여러분이 듣고 싶어 하는 말이 무엇인지 파악하고, 딱 그 말을 해주는 데 아주 능숙하죠.

따라서 AI를 인간처럼 대하기 시작하면 이 사실을 잊어버리기 쉽습니다.

인간을 대하듯 활용하되, 마음 한구석에는 항상 이렇게 되새기세요.

"나는 지금 기계와 대화하고 있다. 이 뒤에는 어떤 마음도, 감정도, 인격도 없다."

네 번째이자 마지막 원칙은 '지금 사용하는 AI가 앞으로 사용할 AI 중 가장 성능이 떨어지는 버전이라고 가정하라'는 것입니다.

우리는 기술적 발전의 끝이 아니라, 한가운데에 있습니다.

AI의 발전 속도는 엄청나게 빠르며 이를 직접 측정하기란 쉽지 않습니다.

다양한 시험 점수와 측정 시도들이 있지만, 저는 좀 더 주관적으로 생각하는 편입니다.

이전 AI 모델이자 2021년에 나온 GPT-3를 떠올려보면, 초등학교 6학년 수준으로 글을 썼습니다.

그때만 해도 정말 놀라웠죠. "와, 이렇게 글을 잘 쓸 수 있다니 믿기지 않는다" 하고요.

2022년 말 챗GPT와 함께 출시된 GPT-3.5가 나왔을 무렵에는

대학교 2학년 수준으로 글을 썼고, 2023년에 나온 GPT-4는

박사 과정 1년 차 정도의 글쓰기 실력을 보여주었습니다. 이는 매우 빠른 발전입니다.

그리고 우리는 GPT-5와 또 다른 기술들이 곧 등장할 것임을 알고 있습니다. 여러분이 이 영상을 볼 때쯤엔 이미 사용하고 계실지도 모릅니다.

이것은 매우 빠른 발전 속도입니다. 우리는 이것이 어디까지 갈지,

이 시스템들이 얼마나 더 뛰어나질지 알 수 없습니다. 이 시스템들이 발전하는 속도를 우리가 통제할 수는 없습니다.

하지만 우리가 통제할 수 있는 것은, 이 기술을 어떻게 사용하고 적용할지 결정하는 것입니다.

관리자와 리더로서 여러분은 사람들을 단순히 대체하거나 더 감시하는 방식이 아니라,

인간의 행복과 번영을 증진하는 방향으로 이 시스템을 도입하는 선택을 할 수 있습니다.

개인으로서 우리는 시스템이 시키는 대로 하는 것이 아니라,

이 시스템을 주도적으로 잘 활용하는 인간이 되는 법을 결정할 수 있습니다. 그리고 우리는 이런 방식으로 많은 것을 결정해 나갈 수 있습니다.

전체 강의를 시청하시려면 bigthink.com/membership에서 회원이 되어보세요.

[영어]

To get you started with AI, I have four guiding  principles that I like to start people with. The  

first principle is always invite AI to the  table. Use it for everything you legally and  

ethically can. And that's because we you don't  know what AI can do. And likely the creators  

of the AI system you're using don't know what  it can do for you and your industry, your job,  

your life. You have to use it to figure it  out. Ask it questions if about idea that  

you have. Help it write a memo for you with  the permission of people in the room. Have it  

record what's happening and give you feedback  on your performance. Summarize notes for you.  

Write code. Analyze data. You won't know what  it's good or bad at until you use it. And you  

might find some really surprising insights of  what it can do well. And you might find some  

disappointments. That's part of the process.  So you have to use it to learn how it works.

My second principle is to be the human in  the loop. And this is an idea from control  

systems that you should always have a human  involved in final decision-m I think that's  

important. We have to decide where humans fit in  decision-m when we start letting AI do things.  

But it's also a deeply personal principle because  AI actually does a lot of tasks quite well. And  

there's a good chance that some of the tasks you  do for your job, the AI might already do better  

than you. Part of what you want to think about  is what tasks do I actually want to do? A lot of  

times what you want to do is actually focus on  what makes you human, what human task you like  

the best and think about how do I give the stuff I  don't want to do to the AI to help me with? How do  

I get support from AI rather than thinking about  it as a potential replacement or as a competitor?  

And I think there's a deep set of questions we  need to think about about what do we actually  

want to do with our lives? What do we actually  want to focus on? Where is our talent? And using  

that talent, I think, is a very powerful way  of thinking about how an AI empowers us all.

My third principle is to treat AI like a person  and tell it what kind of person it is. Talk to it  

like a an employee, like an like an intern, and  you'll get a large part of the way there. And  

on top of that, treat tell it what kind of person  it is. So AI works better with context. Give it a  

context by telling it you are an expert marketer.  You are a lesson plan designer. And that gives the  

AI context to understand what kind of questions  you're asking and how. The danger of treating the  

AI like a person is you're committing the cardinal  sin of AI researchers, which is to pretend that a  

computer is a human. And there's a lot of reasons  you don't want to pretend a computer is a human.  

It's not a human. It doesn't think like a human.  You might start to become more persuaded by it.  

You might become blind to its biases. You  might think it's more capable than it is.

AI kind of works a little bit like  a psychic. It's it's really good at  

figuring out what you want to hear from  it and then telling you what you want to  

hear. And so it's very easy to lose track  of that if you start treating like a human  

being. Use it like a human, but also  always keep in the back of your mind,  

I'm talking to a machine. There's no mind  behind this. There's no emotion or personality.

The fourth and final principle is assume this  is the worst AI you're ever going to use.  

We are in the middle of technological progress,  not at the end. The progression of AI has been  

extraordinarily rapid and it's hard to measure  directly. There's a lot of test scores and  

attempts to measure it, but I tend to think of it  kind of subjectively. When you think about GPT3,  

which was a earlier AI and it came out in uh 2021,  it wrote at about the level of a sixth grader,  

which was really amazing. I was like, "Wow, I  can't believe it could write this well." By the  

time GPT 3.5 came out, which was the version of  that came with chat GPT in the end of 2022, that  

wrote about as well as a sophomore in college, and  then GPT4, which came out in 2023, was as about  

as good a writer as a freshman PhD. That's a very  fast progression. And we know that GPT5 and other  

technologies in the timeline. You may already have  access to those by the time you watch this video.  

And this is a pretty fast progression. We don't  know how far it's going to go. We don't know how  

good these systems are going to get. We're not  in control of how fast these systems improve.

We are in control of how we decide to use  them and how we decide to apply them. As  

managers and leaders, you get to make these  choices about how to deploy these systems to  

increase human flourishing rather than necessarily  replacing people or watching them more closely.  

As individuals, we get to decide how to be the  human who uses these systems well rather than  

having the systems tell us what to do. And  we get to make a lot of decisions this way.

To watch the full class, become a  member at bigthink.com/membership.

주요 어휘

어휘	의미
principle /ˈprɪnsəpəl/ B2	noun - 원칙 (wontchik)
ethically /ˈeθɪkli/ C1	adverb - 윤리적으로 (yunrijeogeuro)
permission /pərˈmɪʃən/ B1	noun - 허가 (heoga)
surprising /sərˈpraɪzɪŋ/ A2	adjective - 놀라운 (nollaun)
insight /ˈɪnsaɪt/ C1	noun - 통찰력 (tongchallyeok)
disappointment /ˌdɪsəˈpɔɪntmənt/ B2	noun - 실망 (silmang)
potential /pəˈtenʃəl/ B2	adjective - 잠재적인 (jamjaejeogin) noun - 잠재력 (jamjaeryeok)
competitor /kəmˈpetɪtər/ B1	noun - 경쟁자 (gyeongjaengja)
empower /ɪmˈpaʊər/ C1	verb - 권한을 부여하다 (gwonhaneul buyeohada)
cardinal /ˈkɑːrdɪnəl/ C2	adjective - 가장 중요한 (gajang jungyohan)
persuade /pərˈsweɪd/ B2	verb - 설득하다 (seoltdeukhada)
bias /ˈbaɪəs/ B2	noun - 편견 / 편향 (pyeongyeon / pyeonghyang)
psychic /ˈsaɪkɪk/ C1	noun - 점쟁이 / 심령술사 (jeomjaeng-i / simryeongsulsa)
extraordinarily /ɪkˈstrɔːrdənərəli/ B2	adverb - 엄청나게 / 비상하게 (eomcheongnage / bisanghage)
subjectively /səbˈdʒektɪvli/ C1	adverb - 주관적으로 (jugwanjeogeuro)
sophomore /ˈsɑːfəmɔːr/ C1	noun - 2학년생 (ihangnyeonsaeng)
freshman /ˈfreʃmən/ B2	noun - 1학년생 (ilhangnyeonsaeng)
deploy /dɪˈplɔɪ/ C1	verb - 배치하다 / 활용하다 (baechihada / hwalyonghada)
flourishing /ˈflɜːrɪʃɪŋ/ C1	noun - 번영 / 번창 (beonyeong / beonchang)