
"인공지능과 로봇이 발전해도 인간은 무력해지지 않는다!"
지능형 기계의 역습에서 ‘인간의 역량’을 지키는 생존 전략
* MIT 슬론경영대학원 선정 도서 *
* 맥킨지앤드컴퍼니, 포브스, 하버드비즈니스리뷰 주목 도서*
* 송길영(마인드 마이너), 애덤 그랜트, 이선 몰릭, 에릭 브린욜프슨, 앤드루 맥아피 추천 *
성과와 성취의 압박에서 더 좋은 결과를 내기 위해 꾸준히 발휘할 수 있는 능력을 떠올려보자. 당신은 그 기술을 어떻게 습득했는가? 어떤 직업을 가졌든, 분야와 상관없이 누구나 초보자에서 출발해 전문가와 함께 일하면서 어렵고 위험한 작업을 시도하고, 경험을 통해 학습하며, 밀접한 인간관계를 맺고 일을 해결해왔을 것이다. 오래전부터 인간은 이와 같은 ‘도제식 학습’을 거쳐 기술(스킬skill)을 연마하고, 자신의 고유한 능력을 향상시켜왔다. 하지만 지금은 이 스킬을 습득하는 과정이 위협받고 있다.
세계적인 기술경영 연구자인 저자는 빠르게 변하는 AI 시대에서 생존할 수 있는 인간의 ‘스킬 코드’를 밝힌다. 그는 인간의 잠재된 능력을 가장 가치 있게 만드는 세 가지 요소로 도전(Challenge), 복잡성(Complexity), 연결(Connection)을 제시한다. ‘AI와 로봇이 인간의 일자리를 빼앗을 것이다’라는 막연한 공포 대신 인간의 고유한 능력을 더 성장시키고, 나아가 AI를 효율적으로 활용할 수 있는 방법까지 함께 모색한다. 도제와 숙련의 원칙을 수용하고, 복잡한 문제에 적극적으로 대응하며, 새로운 기술을 신중하게 활용한다면 AI 시대를 살아갈 인간의 전문성은 계속 성장하고 번영할 수 있을 것이다.
* 출처 : 예스24 <https://www.yes24.com/product/goods/189374018>
이 책에 쏟아진 찬사
서문: 인간을 구원할 마지막 희망, 스킬 코드
16만 년 동안 이어진 도제 학습의 힘
도전, 복잡성, 연결은 왜 중요한가
무엇이 우리의 스킬을 방해하고 있는가
지능형 기술 시대, 스킬 코드를 재배치하는 법
1장 도전Challenge: 한계를 넘어 어려운 일을 해내는 원동력
어려울수록 학습에 더 효과적인 이유
전문가의 지침은 더 많은 스킬을 쌓게 한다
도전은 몸으로 부딪치는 스포츠와 같다
당신의 조직, 직업, 업무에서 건강한 도전 찾기
2장 복잡성Complexity: 문제를 해결하고 성장의 기회를 찾는 지혜
배움에 앞서 이해하기부터 시작할 것
암묵적 학습을 기억하고 활용하기
성찰이 없으면 아무것도 얻을 수 없다
성장의 기회를 주는 복잡성의 효과
당신의 조직, 직업, 업무에서 건강한 복잡성 찾기
3장 연결Connection: 신뢰와 존중이 바탕이 되는 관계의 가치
의미 있는 존재가 되고 싶은 인간의 근본적인 욕구
삶의 단계를 헤쳐 나가는 멘토링의 힘
따뜻한 유대와 존경심은 어떻게 무기가 되는가
당신의 조직, 직업, 업무에서 건강한 연결 찾기
4장 위협: 다음 세대의 학습자들을 방해하는 요소들
스킬을 쌓는 초보자가 줄어들고 있다
지능형 기술이 빼앗고 있는 배움의 기회
오늘 열심히 일하면 내일 더 능숙해지는 세상
궁지에 몰린 상황을 어떻게 구원할 수 있을까
5장 그림자에서 배우기: 인간의 암묵지로 문제를 돌파하다
혁신을 위한 의도적인 속임수
초보자는 어떻게 그림자 학습을 활용하는가
전도된 도제제도를 잘 구축하는 방법
6장 다시 스킬 코드로: 변화하는 세상에 대응하기 위한 핵심 전략
스킬 코드 재작업을 위한 세 가지 열쇠
건강한 스킬 개발의 방법을 발견하라
스킬을 구축할 조직과 기술을 개발하라
스킬을 확대할 수 있는 기술을 배치하라
7장 스킬의 미래: 다음 세대를 위한 새로운 인프라 구축
범용 기술의 속도에 주의하라
스킬의 불평등을 경계하라
키메라 같은 시스템을 도입하라
디지털 도제제도를 적극 도입하라
스킬 코드를 지키기 위한 변화의 씨앗
감사의 말
--- p.62, 〈1장 도전〉
당신은 도움을 제공하고, 전문가가 당신이 준비됐다고 결정하면 업무 ‘핵심’을 향해 이동하면서, 초보자로서 거리를 두고 일을 시작한다. 사람들이 잘 이해하지 못하는 것은 그런 핵심, 즉 당신이 담당할 수 있는 가장 복잡하고 어려운 과제로 접근하면서 다른 의미에서 당신의 폭이 넓어진다는 것이다. 불가피하게 구체적인 과업을 조건화하는 환경적 역동을 받아들이면서 말이다. 이 일을 더 많이 할수록, 스킬은 더 깊어진다. 당신은 뜻하지 않은 일을 더 잘 다루고, 계획을 더 잘 세우고, 중요하지만 미묘한 패턴을 볼 수 있도록 다른 사람들을 도울 수도 있다.
--- p. 101, 〈2장 복잡성〉
우리는 관계에 대한 욕구가 충족되지 않는다면 일에 대한 동기도 잃게 되며 의미도 줄어들 것임을 안다. 여기서 시작점은 대화의 초점을 다시 맞추는 것이다. 말 그대로 수천 건의 연구가 그 자체로 추구할 가치가 있는 결과임을 보여준다. 반가운 소식은 최근 연구들이 이러한 발견과 스킬 사이에 풍부하고 명확한 연결고리가 있다는 사실을 확인해주고 있다는 점이다. 건강한 연결이 없으면 동기와 의미도 없다. 동기와 의미가 없으면 역량도 없다.
--- p. 131, 〈3장 연결〉
인터넷에서 사회적 행동을 분석하기 위해 AI를 이용해보라. 박사 과정 학생들은 통계와 코딩을 배울 기회를 잃는다. 수술을 할 때 로봇을 이용해보라. 외과 수련생들은 결국 배우는 것이 아니라 지켜보게 된다. 재료를 운송하는 데 로봇을 이용해보라. 그런 재료를 다루는 노동자들은 받는 사람과 상호작용하고 배울 기회를 잃는다. 농장에 로봇을 사용해보라. 농부들은 결국 자신의 트랙터를 수리할 수 없게 된다. (중략) 그들은 견딜 수 없는 지루함을 느낀다. 그리고 그들의 스킬은 손상된다. 우리가 아무것도 하지 않으면, 수백만 명의 사람들이 결국 같은 배에 타게 될 것이다.
--- p.180, 〈4장 위협〉
어떤 개선이나 돌파구 뒤에는 많은 ‘행동’이 존재한다. 무언가를 시도해보고, 실패하고, 더 잘하기 위해 배우고, 새로운 기술을 고안하고, 적용하고, 다른 사람들을 가르치는 일 등, 열거하자면 끝이 없다. 궁극적인 혁신의 결과처럼, 우리는 스킬을 쌓는 데 시간이 걸리고 많은 자원이 필요하다는 것을 알고 있다. 이 모든 일들은 그림자 속에서 이뤄져야 했다. 규범은 어겨졌고, 규칙은 깨졌다. 때로는 위험을 감수해야 했고, 누군가는 다쳤다. 이것이 그림자 학습이다.
--- p.204, 〈5장 그림자에서 배우기〉
우리는 팀이든 조직이든 직업이든 산업이든 상관없이 우리가 처한 맥락에서 스킬 코드의 건강을 보존하는 구체적인 접근 방법을 발견해야 한다. 그런 다음 생산성과 건강한 도전, 복잡성, 연결 모두를 촉진하는 조직과 기술을 개발해야 한다. (중략) 다양한 업무 프로세스를 어떻게 바꾸고, 거기에 누구를 참여시키고, 어떻게 기술을 적절하게 구성할 것인지 고려해야 한다. (중략) 그렇게 한다면, 우리는 스킬에 관한 해결책을 가지게 될 뿐 아니라 그 해결책은 스스로 발전해 나갈 것이다.
--- pp.243~244, 〈6장 다시 스킬 코드로〉
이 책의 핵심에 자리한 것은 기술이 아니라 사람과 관계, 선택이다. 스킬을 위한 키메라와 같은 미래가 얼마나 경이롭고 전적으로 필요하게 보일지 몰라도 이러한 미래가 이뤄질 수 있는 유일한 방법은 우리의 일과 관계, 선택을 통해서다. 전문가와 초보자 사이의 협업적인 유대에 생기를 불어넣는, 탁월함을 위한 일상의 고집 속에서, 기술적으로 가능한 생산성을 추구하면서 유대를 약화해 창출되는 고통과 낭비 속에서, 그런 장벽이 있음에도 스킬을 생산하는 그림자 학습에 존재하는 독창성과 투지 속에서 말이다. 이들은 여정 속에서 각각 다음 단계로 나아갈 건강한 단서를 남긴다.
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