인공지능에思考을 아웃소싱하면, 그것은 당신을 대체할 것입니다

마이크로소프트의 AI 책임자인 무스타파 술레이만은 최근에 공포스러운 예측을 발표했습니다. 12개월에서 18개월 이내에 대부분의, 또는 모든, 백색领 작업이 인공지능에 의해 완전히 자동화될 것입니다. 술레이만 씨는 이러한 가정을 발표한 첫 사람이 아닙니다(예를 들어, 다리오 아모데이와 그의 5년간의 AI 판결에 대해 말하고 있습니다). 하지만 저는 논쟁적인 관점을 공유하고 싶습니다. AI, 18개월 또는 5년 내에, 백색领 근로자를 대체할 수 없습니다. 하지만 우리가 생각을停止한다면, 그것은 할 것입니다.

그리고 저는 그것이 대부분의 과정에 통합되지 않거나, 사람들이 자신의 업무에 도움을 주지 않는다고 말하는 것이 아닙니다. 이것은 이미 발생하고 있습니다. 하지만 인간의 생각을 대체하는 것, 인간의 입력을 제거하는 것은 AI가 할 수 없는 작업입니다(우리가 인간으로서 우리의 의사결정 엔진을 AI로 대체한다면, 그렇지 않을 것입니다).

인간의思考이 아웃소싱되어서는 안 되는 이유

저는有人이 AI가 모두를 대체할 것이라고 말할 때마다 돌아오는 세 가지 이유가 있습니다. 각 하나는 인간 뇌가 하는 일이며, 각 하나는 AI, 그러나 발전된 AI라도, 재현할 수 없는 것입니다.

AI는 인간 뇌와 같은 컨텍스트를 가질 수 없습니다

어떤 사람이 판단을 내릴 때, 그들은 언어 모델처럼 단순히 다음 단어를 예측하는 것이 아닙니다. 그들은 여러 시스템에 걸쳐 인코딩된 경험의 전체를 끌어들이고 있습니다. 개인의 기억, 학습된 습관, 그리고 그 순간의 감정적 이해입니다. 이러한 집합된 과거는 뇌가 끊임없이 다음에 무엇이 일어날지 예측하도록 하고, 현실이 그것을 잘못이라고 증명할 때까지 그 견해를 업데이트합니다. 컨텍스트, 즉, 모든 인식이 구축되는 기초입니다.

대형 언어 모델은 다르게 작동합니다. 그들의 가중치는 한 번 훈련된 텍스트 코퍼스에서 비롯되며, 더 이상 접근할 수 없습니다. 그들에게는 예측 오류를 발생시키는 세계를 살고 있는 예측 루프가 없습니다. 사용 가능한 “컨텍스트”는 프롬프트 창에 있는 것입니다. 그들은 방에 들어간 적이 없습니다. 그래서 우리는 정상적인 것을 알기 위해, 이전에 무엇이 있었는지, 그리고 무엇이 걸렸는지에 따라 판단을 내릴 때, 우리는 평생의 경험이 바인딩된 예측을 실행합니다. 모델은 텍스트 데이터베이스를 통해 패턴 매칭을 합니다. 두 가지 매우 다른 작업이며, 컨텍스트 창의 확장으로도 그 간격을 닫을 수 없습니다.

이름을 알고 있는 것은 무엇인가를 알고 있는 것과 다릅니다

이 지혜는 노벨 물리학상 수상자 리처드 파인만으로부터 나왔습니다(보다 정확하게는 그의 아버지로부터). 그는 단순히 레이블이나 정의를 외우는 것은 주제를 알고 있는 것이 아니라고 믿었습니다. 실제 이해는 경험과 이해에서 비롯됩니다.

찰리 먼저, 미국 사업가이자 투자자,는 이러한 표면적인 학습을 위해 “차량 운전사 지식”이라는 용어를 제안했습니다. 물리학자 막스 플랑크의 실제 차량 운전사가 그의 강의를 너무 많이 들어서 그것을 외웠기 때문에, 그는 그것을 대신 발표할 수 있었습니다. 하지만 청중의 질문에 답변할 수 없었습니다. 그리고 그것이 차량 운전사 지식과 플랑크 지식의 차이입니다.

오늘날의 대형 언어 모델은 우리가 만들어낸 가장 정교한 차량 운전사입니다. 그들은 양자 역학에 대해 말할 수 있습니다. 철학을 요약할 수 있습니다. 계약서를 작성할 수 있습니다. 그리고 단어를韻을 만들 수 있습니다. 하지만 경험을 필요로 하는 것은 인간에게 고유한 것입니다. 그리고 실제로 결정에 영향을 미칩니다.

하지만 어떤 브랜드 포지션이 한 시장에서 작동했지만 다른 시장에서 실패할 이유를 알기 위해서는 단순한 패턴 인식이 필요하지 않습니다. 경험은 인간에게 고유한 것이며, 실제로 결정에 영향을 미칩니다.

우리와 AI의 차이는 데이터 처리가 아님, 소유권임

사람들(또는 적어도 일부 사람들)의 능력은 행동에 대한 책임을 지고, 결과를 소유하며, 그들을 배우고, 상황이 다시 발생하지 않도록 모든 것을 하며, 그로 인해 결정의 주인공이 되는 것입니다. 이것은 우리의 생각과 의사결정이 인공지능과 다르게 만드는 것입니다.

AI는 부끄러워하지 않습니다. 죄책감을 느끼지 않습니다. 잘못된 결정으로 인해 잠을 못 이루지 않습니다. 실패한 거래나 실패한 전략에 대한 기억을 지니지 않습니다. 모델은 답변을 주고, 답변은 틀리면, 모델은 다음 프롬프트로 넘어갑니다(그들에게는 아무런 일이 발생하지 않았기 때문입니다). 잘못된 것에 대한 내부 비용이 없기 때문에, 다음에 올바른 것을 하기 위한 압력이 없습니다. 이것은 인간이 발전하고 개선하도록 만드는 것입니다.

10년 전, 저는 벤처 캐피탈에서 일하며 초기 스타트업을 분석했습니다. 그리고 우리는 자율 주행 자동차 거래를 보았습니다. 그 기술은 작동했습니다. 2026년에도 작동합니다. 하지만 왜 우리의 도시에는 아직 자율 주행 자동차가 없습니다? 책임이 명확하지 않기 때문입니다. 사고가 발생하면, 법적 시스템은 누구를 비난해야 하는지 모릅니다. 기술은 책임 프레임워크를 앞섰습니다.

AI 시대에 우리의 마음과 직장을 잃지 않는 방법

저는 정말로 AI가 인간의 생각을 대체할 수 없다고 믿습니다. 하지만 사람들은 결과에 대한捷徑을 얻으려고 하는 패턴을 볼 수 있습니다. 역사상 처음으로,腦을 사용하지 않고 답변을 얻을 수 있습니다. 질문을 입력하기만 하면 됩니다. 우리를 생각하게 만든 마찰이 제거되었습니다. 하지만 그 마찰이 뇌를 구축하는 데 필요한 것이었습니다.

그리고 여기서 직장 문제도 다시 나타납니다. AI는 백색领 근로자를 대체하지 않습니다. 하지만 그것은 모든 생각을 아웃소싱한 사람들을 대체할 것입니다. 만약 당신이 판단, 컨텍스트, 소유권을 빠른 답변으로 바꾼다면, 당신은 더 이상 필요한 사람이 아닙니다. 모델과 직접 대화할 수 있습니다.

그래서 AI 시대에 직장을 유지하고, 우리의 마음을 유지하는 것은 같은 질문에 달려 있습니다. 그리고 아래는 그 질문에 대한 네 가지 습관입니다.

AI는 호기심을 증가시켜야 합니다

AI가 당신의 뇌에 미치는 영향은 완전히 당신이 그것을 사용하는 방식에 달려 있습니다. 만약 당신이 호기심이 많고, 깊이 있게 탐구하려는 의지가 있다면, AI는 최고의 학습 동료가 될 것입니다. 위키피디아보다, 책보다, 그것은 같은 아이디어를 다섯 가지 다른 방식으로 설명할 수 있습니다. 그리고 당신이 원하는대로 따라갈 수 있습니다.

호기심이 없는 사람에게, AI는 반대 효과를 낸다. 그것은 자신이 해야 할 생각을 대신합니다. 그들은 일을 하지 않고 출력을 얻습니다. 그리고 일이 하는 것이 중요했습니다. 시간이 지나면, 그 근육이萎縮합니다. 산업 혁명 이후, 기계가 육체적인 노동을 줄였을 때, 우리는 우리의 몸을 도전하고 유지하기 위해 체육관을 만들었습니다. 그리고 그것이 우리가 할 것입니다. 정신적인 체육관을 만들어 우리의 뇌를 건강하게 유지하기 위해.

2025년에, MIT 미디어 랩은 54명의 참가자가 4개월 동안 에세이를 작성하는 연구를 수행했습니다. 참가자들은 세 그룹으로 나뉘었습니다. ChatGPT, 검색 엔진, 그리고 뇌만을 사용하는 그룹입니다. 참가자들이 작성할 때, 전기뇌파는 뇌 활동을 추적했습니다. 결과는 ChatGPT 그룹이 일관되게 가장 낮은 신경 연결성을 보였으며, 교사들이 “영혼이 없는”이라고 묘사한 에세이를 생성했습니다. 뇌만을 사용하는 그룹은 가장 강한 뇌 활동을 보였습니다.

하지만 가장 중요한 부분은 마지막 세션에서 발생했습니다. 연구자들은 그룹을 교체했습니다. 뇌만을 사용하는 사람들은 ChatGPT를 사용할 때 모든 사람을 능가했습니다. 그들은 생각하는 근육을 먼저 구축했습니다. 그리고 그 위에 AI를 사용했습니다. 다른 그룹은 따라갈 수 없었습니다. 그들은 근육을 구축하는 부분을 건너뛰었기 때문입니다.

배우는 동사이므로, 수동적으로 될 수 없습니다

학습이 효과적으로 유지되려면, 이론이 실제로 적용되어야 합니다. 아이디어에 대해 읽는 것은 하나의 입력 형태입니다. 그 아이디어를 사용하여 무언가를 하는 것은 또 다른 활동입니다. 탭, 답변, 적용, 잘못된 시도, 다시 시도하는 활동은 수동적인 소비와는 다른 부분의 뇌를 사용합니다. 그리고 그것은 우리를 자료에 집중하게 만듭니다.

소크라테스는 이미 이것을 알았습니다. 그는 학생들에게 답변을 직접 주지 않고, 먼저 그것을 생산하도록 강요했습니다. 그리고 나서 그것을 교정했습니다. 저도 수학 전공으로서 이 철학의 이점을 경험했습니다. 우리는 이론을 외우기 위해 반 tín용을 받았습니다. 하지만 그것을 증명하기 위해 다른 반 tín용을 받았습니다. 이것은 우리가 개념을 더 잘 기억하고 적용하도록 허용했습니다.

주제를 가르치는 것은 지식을 다음 단계로 끌어올립니다. 그리고 그것은 당신이 주제를真正하게 이해하고 기억하도록 만듭니다. 리처드 파인만은 한번 말했습니다. “만약 당신이 그것을 단순하게 설명할 수 없다면, 당신은 그것을 이해하지 못합니다.”

숫자는 모든 것을 뒷받침합니다. 안전 훈련 연구에서, 능동적인 학습자는 93.5%의 정보를 유지했습니다. 수동적인 학습자는 79%를 유지했습니다(Engageli, 2025). 더广泛한 학습 피라미드는 모든 단계에서 같은 패턴을 보여줍니다.

신뢰할 수 없는 출처가 없는 데이터는 소문입니다

사람들은 AI에서 얻은 답변에 대해 질문해야 합니다. 출처를 요구해야 합니다. 그리고 출처가 없으면, 그것에 대해 회의적이어야 합니다.

하지만 여기에는 더 큰 문제가 있습니다. 그리고 그것은 AI의 출력을 검증하는 것이 점점 더 어려워지고 있다는 것입니다. 모델은 존재하지 않는 출처를 인용하며, 실제 출처를 왜곡하는 방식으로 재구성하며, 정확한 정보와 허구의 정보를 동일한 문단 내에서 혼합하며, 무엇이 무엇인지 구별할 수 있는 명확한 방법이 없습니다.

또한, 인터넷의 더 많은 부분이 자체적으로 AI 생성됩니다. 즉, 모델은 이제 다른 모델의 출력에서 학습합니다. 원래 인간이 작성한 출처는 자동 생성된 모든 것 아래에 埋もれています.

이것은 왜 나는 아직도 신뢰할 수 있는 지식이 사람들로부터 나와야 한다고 생각하는 이유입니다. 만약 우리는 모델을 완전히 신뢰할 수 없고, 모델 뒤의 출처를 완전히 신뢰할 수 없다면, 인간의 경험은 우리가頼れる 유일한 것입니다.

토니 로빈스는 한번 말했습니다. “만약 당신이 성공하고 싶다면, 당신이 원하는 결과를 얻은 사람을 찾고, 그들이 하는 것을 복사하십시오. 그리고 당신도 같은 결과를 얻을 것입니다.” 실제로 그 일을 한 사람, 그 일을 위해 몇 년을 일하고, 실수를 위해 지불하고, 실제 결과와 함께 지식을 구축한 사람, 그것은 유지되는 출처입니다.

컨텍스트 없이, 세부 사항이 없습니다

AI와 함께 학습할 때 도움이 되는 또 다른 습관은, 특정 질문으로 바로 뛰어가는 유혹에 저항하는 것입니다. 대부분의 사람들은, 그들이何か를 알고 싶을 때, 채팅봇에 정확한 狭い 질문을 입력하고, 답변을 yüz값으로 받습니다. 하지만 그들은 전체 배경을 놓치고 있습니다. 특정 정보는 컨텍스트에서 분리되면 쉽게 오해할 수 있습니다.

저는 역사에 관심이 많습니다. 그래서 역사적인 예를 들어보겠습니다. 겟츠버그 연설은 링컨이 1863년에 미국 내전의 가장 핏빛한 전쟁 중 하나의 현장에서 한 짧은 연설입니다. 당신이 그것에 대해 에세이를 작성해야 합니까? 당신은 AI에게 분석을 요청하고, 단어, 구조, 修辞적인 장치에 대한 깨끗한 분석을 얻습니다.

하지만 당신은 미국 내전에 대해 아무것도 모른 채로 그 에세이를 작성할 수 있습니까? 당신은 왜 그 전쟁이 중요한지, 왜 그 연설이 इतन한 중량을 지니는지 이해하지 못할 것입니다. 당신은 전쟁이 연합을 유지하는 것에서 노예제를 종식시키는 것으로 바뀌었고, 그 연설이 국가가 무엇을 위해 싸우는지 다시 정의하는 링컨의 방법이라는 것을 보지 못할 것입니다. 당신은 거의 모든 줄 뒤에 있는 정치적 긴장을 보지 못할 것입니다. 그것은 당신에게 단순한 슬픈 사건에 대한 좋은 문장처럼 들릴 것입니다.

미국 내전의 컨텍스트 없이, 그 연설은 짧은 추도 연설처럼 읽힙니다. 하지만 그것과 함께, 당신은 국가가 자신을 이해하는 방식의 전환점을 읽고 있습니다. 그리고 그것은 AI가 이미 알고 있는 것을 가진 채로 질문할 때만 당신에게 주어지는 것입니다.

同じ 원리는 거의 모든 것에 적용됩니다. 시작부터廣い 그림을 보십시오. 그리고 나서 세부 사항으로 들어가십시오. 그것들은 컨텍스트가 있으면 의미를 가질 것입니다.

결론: AI는 도구이며, 도구는 손이 필요합니다

인간 역사상 모든 주요 기술적 도약은 같은 공포를 일으켰습니다. 계산기는 우리가 수학을 잊게 만들 것입니다. 인터넷은 우리가 생각하는 것을 잊게 만들 것입니다. 검색 엔진은 우리의 기억을 죽일 것입니다. 하지만 우리는 여전히 계산하고, 생각하고, 기억하고 있습니다. 그리고 더好的 도구를 사용하고 있습니다.

AI는 다음 것입니다. 그리고 아마도 우리가 만들어낸 가장 강력한 것입니다. 그것은 작성하고, 요약하고, 분석하고, 초안을 작성하고, 번역하고, 코드를 작성할 수 있습니다. 그리고 모두 더 빠르게 할 수 있습니다. 하지만 그것은 원하지 않습니다. 그것은 결과에 대해 관심을 가지지 않습니다. 그것은 잘못된 결정의 결과와 함께 살 수 없습니다. 그 부분은 여전히 우리에게 속합니다. 그리고 그것은 작업이 좋은지 나쁜지 정의하는 것입니다.

다음 10년 동안 번창할 사람들은 호기심을 유지하고, 더好的 질문을 묻고, AI를 사용하여 더 빠르게 배우고, 더 깊이 생각하는 사람들입니다. 그들은 모델이 복제할 수 없는 것을 테이블에 가져오는 사람들입니다. 판단, 컨텍스트, 결정에 대한 소유권입니다.

그래서, 아니요, AI는 당신을 대체하지 않습니다. 그리고 당신의 직장을 잃게 만들지 않습니다. 하지만 생각을停止한 당신의 버전은 할 수 있습니다.