AI를 위한 도구, 인간을 위한 도구

요즘은 AI가 신기한 일들을 한다는 뉴스를 듣는 것이 지칠 정도로 그런 뉴스가 많이 들리고 있습니다. 이것은 AI 기술이 실제로 빠르게 발전하고 있기 때문이지만 동시에 과장이 많아서 결국은 실망스러운 뉴스가 많기 때문입니다. 그래서 우리는 AI에 대해서 어떤 방향이 생산적인 방향인가를 고민할 필요가 있습니다.

 

지금 이 순간 AI 시대의 중심은 llm 즉 언어모델 AI가 차지하고 있습니다. 자동차 자율주행 AI나 바둑을 두는 바둑 AI는 언어모델 AI와 다른 것이지만 우리는 인간의 지식을 모두 학습시킨 llm의 등장으로 AI가 얼마나 강력해질 수 있는 지를 실감하게 되었습니다. 지금 AI가 해내는 가장 성공적인 응용예는 코딩입니다. 인간의 코딩을 대신해 줄 수 있다는 사실이 알려지자 엄청나게 많은 사람들이 AI를 실제 현실 문제를 푸는데 쓰고 있습니다.

 

그런데 언어모델은 언어모델일 뿐입니다. 코딩이란 그 자체가 텍스트를 가지고 사용하는 언어활동입니다. 그래서 언어모델 AI가 비교적 별다른 노력없어도 잘하는 것입니다. 사실 언어모델은 그 자체만으로는 그렇게 까지 대단한 일을 하지 못합니다. 우리는 그것에다가 여러가지 시스템을 더해야 합니다. 마치 엔진에다가 차체를 달아야 자동차가 되고 그래야 무슨 일을 하는 것처럼 말입니다. 엔진이 강해도 시스템이 비효율적이면 아무 것도 되지 않습니다. 그 시스템에는 적어도 다음의 몇가지가 포함됩니다.

 

1. 에이전틱 루프
2. 대화 히스토리와 시스템 프롬프트
3. 도구와 도구들의 사용설명

 

이 글은 이런 것들이 각각 무엇인가를 설명하기 위한 것은 아닙니다. 중요한 것은 언어모델에 이런 것들을 더해야 추론하고 단계적으로 일을 처리하며, 자기가 한 일을 기억하고 반성하기도 하고, 그렇게 결정된 일을 할 수 있는 손과 발이 생겨서 AI가 일을 진짜로 할 수 있다는 겁니다.

 

좋은 언어모델 AI는 매우 매우 비싸고 아무나 만들 수 없습니다. 그래서 많은 주목을 받을 가치가 있습니다. 아니면 그렇게 큰 돈을 들이지 않을테지요. 하지만 언어모델의 성능은 급격히 상향평준화되고 있습니다. 왜냐면 인류의 지식 대부분이 이미 학습에 사용되었기 때문입니다.

 

그래서 점점 더 많은 주목을 받게 되는 부분이 바로 이제 앞에서 말한 차체에 해당하는 앞의 몇가지들입니다. 이 부분은 그렇게 엄청난 돈이 들어가는 일은 아닙니다. 그래서 개인들도 할 수 있습니다. 좋은 아이디어가 있다면 그리고 AI의 도움을 받으면 말입니다. AI는 많은 것을 알고 있고, 검색해 주며, 코딩도 해주니까요. 뒤에 더 말씀드리겠지만 이 차체에 해당하는 것이야 말로 지금 굉장히 중요한 것입니다. 결론적으로 말하면 우리는 AI가 쓸 도구를 만들어야 하고 그걸 어느 정도는 전문가가 해야 하지만 어느 정도는 모든 사람이 직접해야 합니다.

 

그런데 AI가 코딩을 하는 시대에 우리는 그걸로 지금 뭘 하고 있을까요? 미디어에서 보여주는 세상 소식을 보면 대부분의 경우 사람들은 인간이 쓸 도구를 AI를 써서 만들고 있습니다. 그러니까 말하자면 예전에는 밭을 갈 때 그걸 경운기로 갈았다면 그 경운기를 인간이 만들었습니다. 그런데 이제는 AI로 경운기를 만들어서 그 경운기로 밭을 가는 겁니다. 여러분이 홈페이지나 어떤 웹서비스를 AI에게 만들어달라고 한다면 이같은 일을 하고 있는 겁니다. 즉 인간이 쓸 도구를 AI에게 만들어 달라고 한 후, 그걸 쓰는 거지요. 이런 경우 일을 하는 단계에 가면 AI는 뒤로 빠집니다. 도구가 만들어 지고 나면 그걸 쓰는 건 인간입니다. 그래서 이런 도구는 인간을 위해 만들어 져야 합니다. 그래서 정작 AI가 쓰기에는 적합하지가 않습니다. 인간을 위해 만들어진 브라우저를 AI가 쓰게 하려면 스크린 캡춰를 하고 그 이미지를 해독하고 하는 식이 되어야 합니다.

 

그런데 앞에서 제가 AI 서비스의 차체라고 말한 것에 도구가 들어 있는 것을 기억하실지 모르겠습니다. 그 도구들이란 인간이 아니라 AI가 쓸 도구를 말합니다. 그리고 그런 도구들이 늘어나면 날 수록 AI의 능력이 좋아지는 겁니다. AI가 쓰는 도구란 무엇인가를 위해서 예를 들어 봅시다. 저는 최근에 동영상을 AI가 자동으로 만들게 했습니다. 원고를 주고 이 원고를 동영상으로 만들라고 하면 AI가 자동으로 그런 동영상을 만드는 겁니다. 이런 일을 하기 위해서 저는 처음에는 원고를 슬라이드로 만들고 그 슬라이드들에 적절한 나레이션을 붙여서 동영상을 만들게 했습니다. 그러니까 원고를 슬라이드로 만드는 도구가 있고, 슬라이드를 영상으로 만드는 도구가 있는데 그걸 각각 만든 후 순서대로 썼던 겁니다. 하지만 써본 결과 이건 좋은 선택이 아니었습니다. 그게 아니라 원고를 html 파일로 만들고 html 파일을 영상으로 만드는 것이 더 좋았습니다. 왜냐면 슬라이드는 이미지이고, html은 텍스트이기 때문입니다. 언어모델은 텍스트를 이미지보다 더 잘 다룹니다. 그래서 후자의 경우가 결과물이 더 좋습니다.

 

다른 예를 들어 봅시다. AI는 html을 잘 짜기 때문에 왠만한 홈페이지를 만들어 달라고 하면 금방 만들어 줍니다. 하지만 왠만한게 아니라 정말 괜찮은 걸로 가자면 그렇게는 안됩니다. 우리는 다시 AI가 쓰는 도구가 필요합니다. AI와 상담을 좀 해본 결과 저는 이런 결론에 도달했습니다. AI가 필요한건, 일단 어떤 홈페이지들을 개발하고, 업데이트하고 있는 지를 등록하고 관리하는 도구입니다. 왜냐면 AI는 그걸 자꾸 잊어버리니까요. 도구를 써서 정보를 읽어들일 필요가 있습니다. 그다음에는 lighthouse같은 구글 서비스를 써서 자기가 만든 홈페이지를 평가하는 일이 필요합니다. 그래야 반성이 되기 때문입니다. 이외에도 그냥 처음부터 짜는게 아니라 좋은 패턴을 배워와서 그대로 하게하는 것이 필요합니다. 그런 것도 길어지면 무시하기 때문입니다. AI에게 특정한 일을 하는데 필요한 기억력과 촉감과 시각을 줘야 하는 겁니다.

 

이건 말하자면 지금은 인간이 경운기로 밭을 가는데 AI에게 그 경운기를 만들라고 하는 게 아니라 AI가 잘 운전할 수 있는 새로운 경운기를 만들라고 하는 겁니다. 그리고 나서 우리는 AI에게 그 새로운 경운기로 직접 밭을 갈라고 하는 겁니다.

 

이 두가지 방식의 차이는 시간이 지나면 점점 커질 겁니다. 왜냐면 경운기를 만드는 AI는 결국 최종적으로는 인간이 쓸 경운기를 만들기 때문입니다. 시간이 지나도 자신의 능력이 점점 늘어나질 않습니다. 반면에 AI가 쓰는 도구가 점점 다양해지고 늘어나면 시간이 지남에 따라 AI의 능력은 점점 더 커질 겁니다. 그리고 정말 인간은 뒤에서 진짜로 명령만 하면 되는 거지요. 중요한 건 직통길이 있는데 그걸 인간이 하던 단계로 나눠서 각 단계를 AI에게 시키는 식의 방식이 아니라는 겁니다. 최대한 AI가 직통길을 새로 뚫어서 직접 하게 하는 겁니다. 연결은 AI 시대에 가장 중요한 키워드가 될 겁니다.

 

이 방식이건 저방식이건 어차피 전문가들이 하면 나중에 개인들은 쓰면 되지 않냐고 하는 말도 어느 정도는 맞습니다. 그런데 말입니다. 그런 태도는 마치 좋은 말은 어차피 배운 분들이 하는 거니까 책을 쓰는 일은 전문가들이나 하고 보통 사람은 그걸 그냥 외워서 그때 그때 쓰면 그만이 아니냐고 말하는 거나 마찬가지입니다. 다른 말로 하면 플랫폼 종속이란걸 당연시하겠다는 건데. AI의 시대에는 그게 통하질 않습니다. 왜냐면 조금만 노력하면 그럴 필요가 없는데 그렇게 하겠다고 하면 그런 서비스는 비쌀테니까요. 스마트폰을 쓰면 편하게 할 수 있는데 그건 스마트폰 사용법을 아는 전문가에게 시키면 되지 않냐고 말하는 사람은 얼마나 힘들고 돈이 들겠습니까? 이건 그것보다 훨씬 더 심한 겁니다. AI는 스마트폰보다 강력하니까요.

 

자기의 문제를 풀 도구는 AI를 써서 자신이 직접 만드는 쪽이 쉽습니다. 말한마디로 앱이 만들어 진다는 이야기를 요즘 우리는 듣습니다. 그게 그런 겁니다. 지금도 그런데 앞으로 몇년후면 어떻겠습니까? 그런데 여기서 말하는 자기의 문제를 풀 도구란 내가 쓸 도구가 아니라 AI에게 줄 도구입니다. 그게 우리가 만들어야 할 도구입니다.

 

이걸 실천하는 한가지 방법은 mcp 서버라는게 뭔지 AI에게 물어보고 필요한 mcp 서버를 만드는 겁니다. 뭐든지 AI에게 물어보면 만들어 줍니다. 클로드 데스크탑을 깔고 설치하라고 한다음에 원하는 걸 만들면 나의 도구가 차차 늘어납니다.

 

일단 이것이 첫단계이지만 사실 한계가 큽니다. 왜냐면 현재의 클로드 데스크탑에 mcp 서버들을 잔뜩 만들면 문제가 되기 때문입니다. 그래서 우리는 굉장히 많은 도구들을 쓰는 다양한 에이전트들을 가진 일종의 용병부대 같은 시스템을 만들어야 합니다 (제가 만든 시스템은 indiebizOS라고 합니다). 변호사도 있고, 회계사도 있으며, 영상제작자에, 부동산 전문가, 의사 그리고 투자 전문가도 있어야 하는 겁니다. AI로 만든 OS라고 할 수 있는 이런 시스템이 있어야 우리는 도구의 수를 계속 늘려갈 수 있습니다. 하지만 일단은 mcp 서버를 만들고 클로드 데스크탑을 쓰는 것만으로도 많은 일을 할 수 있습니다.

 

여러분들이 이미 소프트웨어를 만들어서 돈을 벌 단계에 있는 분들이라면 지금 AI 코딩으로 돈을 벌 수도 있을지 모릅니다. 하지만 AI가 코딩해 주는 시대에 프로그램을 팔아서 얼마나 오래 돈을 벌 수 있을까요? 물이 넘쳐나는 나라에서 물장사가 돈이 되겠습니까? 물이 넘쳐나서 홍수가 나기 전까지 얼마나 남았을까요? 저는 그래서 AI가 쓸 도구를 만드는 쪽이 바람직하다고 생각합니다. AI 자체의 능력을 키우는 겁니다. 그게 AI 에이전트의 시대에 걸맞는 방향일 것입니다.