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"학벌 필요없어요." AI시대에 주목받는 진짜 역량ㅣ지식인초대석 EP.59 (이상욱 교수) 밤티 요약

gabii — Wed, 17 Jun 2026 19:04:32 +0900

https://youtu.be/7UDaldeFhDg?si=dsIZmLmc4glNF3xX

한양대 철학과 이상욱 교수님

1. AI는 인간의 수준까지 온걸까?

질문 자체에 어폐가 있다. 인간의 기준은? 어떤 인간?

따라서, 컴퓨터 공학자들이 다음과 같이 정의했다.
"인공 일반 지능(AGI):잘 정의된 과업을 (어떤 내용이더라도) 다 처리할 수 있는 인공지능"

이 기준에 도달한 인공지능은 없다. (챗GPT 같은 것의 할로시네이션이나 탈옥과 같은 한계가 있고, 그들은 검색을 한다.)

하지만! 사람은 사람이 하는 모든 일들을 대충은 다 할 수 있다.

* AI 에이전트 : 사용자의 개입 없이 자율적으로 작동하며, 환경을 인지하고 학습하여 주어진 목표를 달성하거나 문제를 해결하는 지능형 소프트웨어 시스템 (생각만 하는 게 아니라, 목표를 향해 직접 움직이는 AI)
<< 이쪽으로 투자가 몰리고 있다. 그도 그럴게 훨씬 유용하네... 걍 알아서 돈을 벌어오는 자동화 소프트웨어라는데....

2. AI 혁명 시대, 우리의 일자리는 어떻게 될까?

가장 안전하다고 생각했던 분야가 먼저 대체되고 있다.

왜? 신입이나 AI 에이전트나 가르쳐야 하는 건 똑같은데 후자는 저렴하다.

대신? 훈련시킬 시니어 레벨은 아직 필요하다.

그런데? "탈숙련" 문제 발생. 숙련된 경력직이 사라지는 문제가 생긴다. 사회 전체적으로 역량이 줄어들고 있다.

계속 유지할 수 있는 방안은 뭘까? 완전히 대체하지 말고, 코어 인력을 키우는 것을 제도화해야한다.

개인 차원에서도, 헛소리를 판정할 수 있는 개인의 사고력을 계속 키워야 한다.

결론적으로, 완전한 대체는 한계가 있다.

3. AI는 정말 우리의 일을 대신할까?

그렇지 않다.

많은 사람들이 모두 일자리를 잃는다고 말하지만,
UN/노동기구의 발표를 보면 줄어드는 일자리 갯수는 30% 가량이며, 대부분 대체되기보다 보완될 가능성이 더 높다.

-> 어떻게 영향을 받는지, 직능이 어떻게 변할지에 더 주목해야 한다.

이 직능 변화에 대한 사회적 고민이 필요하다. 재교육과 관심, 기술 도입에만 집중해선 안된다.

4. 일을 정말 잘하는 업계 탑만이 미래에 살아남는다?

정확히 맞습니다.

AI는 단순 반복 작업을 잘하고, 인간은 복잡하고 어려운 일을 잘한다?

<< 이것은 오해. (헉!) 일단 AI에게는 어렵고 쉬운 것의 차이를 아는 존재가 아니다.

해결할 문제가 정확히 정의되어 있으며, 관련된 데이터의 양이 많으면 복잡한 일도 할 수 있다.

그러나, AI가 가장 못하는 건 "평가"

우리가 볼 때는 미드저니 결과물 네 개가 나오면 어떤 건 구리고,
어떤 건 괜찮다고 '평가'할 수 있지만, 인공지능 입장에서 그 네 개는 '동등함.'

따라서, 따로 아래와 같이 인간의 평가를 재학습하는 과정이 있다. 인간의 기준에서 좋은 답과 나쁜 답을 평가할 수 없다!

이 좋고 나쁨을 구분할 수 있는 인간의 능력은 여전히 유효하다!!!

5. '할로시네이션'은 왜 일어나는 걸까?

'인공지능이 거짓말하는 게 문제다.' 라는 문제는 정확하지 않다. 왜냐하면 인간도 거짓말을 할 수 있다.

중요한 차이는, 인간은 확인한 것과 긴가민가한 것을 구분할 수 있다.

AI에는 애초에! 참과 거짓의 필터가 없다. 설계 구조 자체가 앞의 내용에 비추어 가장 자연스럽게 말을 버무려 만드는 것이다!!!

줄일 순 있어도 없앨 수는 없다. 버그가 아니라 기술적인 특징이다.

사용자의 질문 > 질문과 유사한 컨텐츠를 검색 > 답변 내용을 검색 결과로 제한 > '결과 생성' (이 부분에서 다시 환각 발생가능)

6. '할로시네이션'을 창의적으로 활용하는 방법은?

예술 분야에서는 환각이 매우 생산적입니다. 환각을 참/거짓, 선/악의 개념으로 보지 말아보자.

내가 생각한 것들을 다 주고, 창의적으로/기괴하게 만들어봐. 하면서 변형을 거치며 아이디어를 발전시킬 수 있음!!! << 대박....

예술가들은 이게 단지 도구에 불과하지 않다고 생각한다. "협력자"에 가깝다.

분야마다 생산적으로 활용할 수 있도록 모색해야 한다. 정확도를 떨어뜨리는 차원 이상으로, 새 창의성의 원천으로 활용해보자.

* 환각을 줄이는 방법 : 내가 아는 것들 모두!! 다 넣어서 질문을 '제한적으로' 하는 것, 검토할 수 있는 비판적인 추가 질문, 인간의 검수

* 일의 단계에 따라서 다르게 사용하자.

7. AI 알고리즘이 우리의 성향을 '유도'하지 않을까? 함정은?

이미 크게 대두되어 대응책이 모색되고 있는 사회적 문제

문제를 더 정확히 짚어보면, 인간은 선택의 권리에 AI가 과하게! 너무 파워풀하게 개입하고 있기 때문

이전에 레거시 미디어에서는 찬/반을 거의 강제로 보게 되었음.

많은 사람들이 제안하고 있는 것은 1. 투명성 (알고리즘의 방식을 투명하게 공개) 2. 일부 선택권은 인간에게 주자. 최소 20% 이런 식으로

이미 해결법은 이정도로 수렴되었으나 잘 시행되고 있지 않다.

8. 소름돋는 AI 알고리즘의 비밀

폰이 내 목소리 듣는 거 아니야? << 95%정도 팩트임. 그런데 우리도 모르게 수많은 약관에 동의하면서.... 허락한 형태처럼 되는 거임

해결 방법은 제도적으로 하는 수밖에 없다. (투명성과 동의를 재차 구하기)

9. 결국엔 AI가 인간을 행복하게 해줄까요?

"인공지능이 우리를 행복하게 만들 수 있도록 '만들어야 한다'고 생각합니다."

AI를 수용하고 거부하고 하는 문제를 떠나서, 애초에 우리의 가치를 증진시킬 수 있는 방향으로 '개발'해야 한다.

전 국가의 기술적, 제도적 컨센서스, 실천과 리터러시... 많은 게 필요하다.

AI를 쓸수록 지능이 올라가는 사람의 특징들 (feat. 과학적) 밤티 요약

gabii — Wed, 17 Jun 2026 18:23:21 +0900

https://www.youtube.com/watch?v=9O1terlCTts

AI를 쓰면 더 똑똑해질까 아니면 더 멍청해질까?

"인지 부채의 누적 : AI를 쓸수록 우리의 뇌는 빚을 진다."

그렇지만 누군가는 AI를 쓰면서 더 똑똑해진다. 그런 사람들은 어떤 사람들일까?

1. 자기 분야의 전문성과 맥락화의 뛰어난 사람

AI 답변의 옳고 그름, 질의 좋고 나쁨을 판단할 수 있는 지식을 가지고 사용해야 한다.

AI에 대한 신뢰가 높을 수록 비판적 사고를 덜하고, 자기 자신에게 자신감이 높은 사람은 비판적 사고가 활발하다.

내 지식을 기반으로 검증하고, 다듬고, 종합하는 정도로 사용한다.

따라서 내 전문성을 바탕으로 어떤 부분이 미묘한지, 쓸만한지 '스스로' 판단해야 한다.

"잘 이해하는 사용자" 부분이 중요하다.

2. AI 작동 원리의 이해

AI는 마법상자가 아니라, 다음에 올 단어를 예측할 뿐이다. 더불어 우리의 직관과도 매우x100 다르다.

"외계적 지성(alien mind)에 가까우며 어떤 진화된 생명체보다도 LLM이 낯설지도 모른다."

따라서 이 특수한 AI의 매커니즘을 정확히 알고, 도구를 '이해' 해야만 주인이 될 수 있다.

<< 이 부분 좀 충격.... 이정도로 우리랑 지성적으로 공유하는 부분이 거의 없다면, 정말로 모든 걸 명시하는 것만이 답일지도 모르고, 어떤 함의도 당연하게 포함해선 안된다. ㅠㅠ 이렇게 말할 정도로 상이하구나.....

3. 높은 메타 인지

내가 어떤 걸 알고, 모르는지 아는 능력(메타인지)는 핵심적이다. 왜냐하면 모르는 부분에 AI를 정확히 배치할 수 있기 때문.

검증하고 개선할 능력이 갖추지 못한 상태로 AI를 보면 휘둘리고, 무릎 꿇게 된다.

AI는 우리를 비추는 거울이 맞기 때문에, 우리 자신을 분석하고 자신의 선택을 돌아볼 수도 있다.

4. 정교한 질문 설계

garbage in, garbage out, 답의 품질은 질문의 품질과 정비례한다.

더불어 비판적 사고가 작동하는 단계의 첫 번째 단계는 '목표 설정과 질문 형성' 단계였다. (마이크로소프트 리서치 연구 중)

즉, 프롬프트를 다듬는 그 과정 자체가 사고가 일어나는 핵심 순간!

<< 결국 진짜 '생각 하기' 는 외주줘서는 안 되는 구나.... 게으르게 쓰면 한없이 게을러지니 그렇지 않도록 주의해야겠다.

더불어, 다시 강조되는 내용! AI는 외계적 존재이기 때문에 우리의 '상식'과 맥락이 자동으로 통하지 않는다.

따라서 우리가 드는 생각을 풀어 쓰는 과정에서, 우리의 사고도 명료해진다.

<< 모든 정보를 나열해서 알려주고, 그러면서 나도 생각하고,.....

5. 습관화된 비판적 수용

모든 연구가 가장 강조하는 지점 !

좋은 AI일수록 사람들은 게을러진다. 비단 나의 단점이 아니라 실험에서 다른 사람들도 그런 모습을 보였다.

그러나 LLM은 '텍스트를 예측하는 기계'이기 때문에 만족스럽지만 미묘하게 틀린 답을 내놓는 데 능숙하다.

단순히 의심하라는 게 아니라, 우리의 의도대로 움직이는 존재가 아니라는 사실을 상기하라는 의미!

<< 이거 정말 중요한 것 같다. AI의 본질과 나의 본질을 완전히 분리하고, 인간을 모방하는 회사에 들어온 신입 외계 "생명" 이라고 생각하면.... 그럼 문제의 맥락을 하나하나 설명해야 하는 것도, 우리 의도에 맞게 항상 '좋은' 답변 만을 주지 않는다는 것도 설명이 된다.

6. AI를 쓰지 않는 시간의 확보

유투버가 깨달은 것 > 이 다섯가지를 잘 할수 있는 한가지 특성은

의도적으로 쓰지 않는 시간을 확보하는 사람이다. 독서, 사색, 직접 경험 << 혼자 박치기하고 고군분투 하는 경험...

<< 결국 고통을 피하려고 해선 안 된다. 누적된 인지 부채로 낮아진 뇌 신경망의 약화는 돌아오기 어렵다! 회복되지 않았다. 너무 무서워........ 나도 이제 책을 읽고 사고 근육을 열심히 늘려야 한다.

관련 도서 : <듀얼 브레인>, <ai,신의 탄생 인간의 종말>

스탠포드가 가르치는 AI생산성 10배 높이는 방법 | 제레미 어틀리 2편 밤티 요약

gabii — Tue, 16 Jun 2026 17:51:29 +0900

1. 컨텍스트 엔지니어링이란? 프롬프트 엔지니어링의 심화버전, AI는 사람을 대하듯 해야 한다.

(인간 테스트, 내가 준 모든 자료를 당장 옆자리 동료에게 줬을 때, 그 동료가 못한다면 AI도 할 수 없다. 또, AI는 인간이 가진 모든 인지 편향을 그대로 가지고 있다. 따라서 내가 사람의 다소 특별하고 이상한 면을 다룰 수 있다면 AI도 다룰 수 있다.)

이를테면 영업 이메일을 적을 때 내가 잘 쓴 이메일을 준다던가, 내 말투의 이메일을 제공해준다던가 하는 것, "암묵적인 것들은 모두 명시적으로 드러내야 합니다."

2. AI는 사용자의 마음에 들고, 도움이 되고 싶어하는 비서다. 협력적인 비서기 때문에 진짜로 내가 잘했다고 평가한다기 보다, 내가 좋아하고 듣고 싶어 하는 답변을 해주기 마련이다. 아래 요구사항을 입력하면 아주 brutal하게 평가하며 쓴소리를 해준다.

3. 방법론 다섯가지

3-1. Thinking out loud! Chain of Thought Reasoning

내 사고 과정을 크게 이야기하는 것만으로도 돌파구가 발견되거나 해결되는 경우가 있다. '사고 과정 추론'

따라서, 모든 답변의 아래에 이 프롬프트를 덧붙인다. AI는 언어 모델이기 때문에 다음에 올 확률이 높은 단어를 나열하는 방식으로 문장을 구상하는데, 이 사고 과정 추론을 거치면 구조와 전체를 먼저 구상한 후에 글을 작성하게 된다.)

3-2. Few-shot Prompting

내가 선호하는 good example과, 선호하지 않는 bad example을 함께 참고하게 준다. 그렇지 않으면 내 평균이 아니라, 남의 평균(인터넷의 평균)을 모방해 결과물을 만든다.

3-3. Reverse Prompting

모델이 필요한 정보를 '역'으로 내게 묻게끔 하는 것, 마지막에 이렇게 덧붙인다.

ask me for any information you need to do a good job << 기술이 아니라 동료로 보는 관점

3-4. Assigning a Role to AI

방대한 지식 중 어디에 초점을 맞춰야 하는지 알려주는 것이다. 너는 연극 배우야, 분자 생물학자야 등등 역할을 부여해줌으로서 어떤 정보를 어떻게 끌어와 결합할지 힌트를 주는 것 과 같다.

3-5. Role playing

내가 대화해야 할 상대나 피드백 제공자를 AI와 만들어서, 대화하며 연습해볼 수도 있다. 대화 시뮬레이터로 이용하는 것이다.

개인적으로 울림이 있던 부분은... AI가 인간을 멍청하게 하는 게 아니다. AI는 거울이라 사용자를 비추는 도구이다. 사용자가 원하는 대로 해준다. 모두. 이 부분 적용해보면 좋을 것 같다. 아래 내용을 내 사용자 설정에 삽입할 것.

AI는 어디까지 갈 수 있을까? 사용자의 상상력을 얼마나 발휘하느냐에 따른 문제이다. 지금의 가장 큰 제약은 기술이 아니라, 인간의 상상력이다. 응용 사례는 unthinkable.

day 2. 타이포그래픽, 컬러

gabii — Fri, 17 Apr 2026 14:45:56 +0900

타이포그래픽

1. 타이포 종류

산세리프 : 고딕체 (산스: 없다, 세리프: 삐침, 장식 -> 장식적이지 않은 폰트) e.g. arial, helvetica

세리프: 명조체 (글자 끝에 꺾임이 있는 것들, 전통적, 신뢰감 있는 폰트) e.g. gerogia

2. 타이포그래피 공식 7가지

- 최소한의 폰트 종류를 사용한다. -> 여러 종류보다는 폰트 패밀리(weigh 값으로 묶어둔)를 사용해주세요.

- 가독성을 높이는 행간(ling height), 실무에서는 보통 1.5~1.75 사용 (폰트가 필기체나 꾸밈 요소가 많으면 좀 다름)

- 자간(letter spacing, 글자 사이의 간격), 실무에서는 -1~-2%로 사용, 0은 잘 하지 않고 글자가 약간 좁아지면 오히려 가독성이 높아짐 (일반적으로 폰트가 크면 자간을 좁히고, 작으면 넓힘, 단위는 px 혹은 %)

- 한 줄에 적당한 글자 수 (영어 본문은 40-60, 한글은 60자 넘지 않도록 / 짧은 줄은 둘다 20-40)

- 배경과 충분히 구별되는 글자 색 (실무에서는 글자 명암비 4.5:1, 큰 글자의 경우 3 이상의 명암비 추천) 명암비 확인

Contrast Finder, 웹 접근성 기준(WCAG)에 적합하도록 명암이 충분히 대비되는 색의 조합 검색

Contrast-Finder는 웹 접근성 기준(WCAG)에 적합하도록 명암이 충분히 대비되는 색의 조합을 찾아줍니다. 그래서 색의 명암비와 관련된 웹 접근성(a11y) 테스트를 충족시키는 데 도움을 드립니다. Contras

app.contrast-finder.org

- 계층 구조를 활용한 타이포그래피 -> 위계, 계층구조: 제목/부제목/인용문 등 다양한 형식 존재, 두께, 색상, 간격으로 계층구조 만듦

- 성격에 맞는 폰트 선택 (스타일)

웹폰트(web font)란?

- 사용자 기기 설치 여부와 상관 없이, 웹에서 동일한 글꼴을 보여주기 위해 서버에서 불러와 사용하는 폰트!!

TTF/OTF/WOFF?

- TTF : 로딩 속도가 빨라서 문서에 많이 쓰임, 가벼움, 점이 더 많음, 저해상도

- OTF : TTF의 확장형? 디자인 포현력이 높아 그래픽 작업에 사용됨, 매끄럽고 고해상도 좀 더 무거움 -> 웬만하면 이걸로 사용

: 어도비가 자랑하는 고품질 외곽선 기술(PostScript)을 그 안에 밀어 넣은 것이 바로 OTF입니다.

개발자에게 폰트 제공해줄때 구글로 해주면 편함, dafont는 영문 폰트 많은데 라이센스 확인 필수

서체 추천 : pretendard, IBM Plax Sans, 나눔스퀘어네오, G마켓 산스 / Monserrat (variable이 잘 되어 있음), Lato, Open Sans, Poppins

컬러 (hue)

- 명도 : 색의 밝고 어두운 정도

- 채도 : 색이 얼마나 선명하고 강한지 (원색 자체에 횟빛이 묻었는지 덜 묻었는지) -> 중요한 CTA버튼, 경고 버튼은 채도 높게, 배경이나 비활성 상태에서는 채도 낮게

브랜드 컬러는 정서와 관련이 있다.

색상 조화의 법칙

- 보색 (색상환 circle에서 마주보는 반대 색, 주목성 향상, 강렬한 대비)

- 유사색 (색상환에서 인접한 2-3색, 조화롭고 안정적, 배경톤을 맞출 때 사용)

- 삼각색 (색상환에서 120% 각의 3색, 안정적이긴 한데 잘 써야 됨.... 젤 어려워 보인다)

컬러 강조와 어포던스(affordance, 행동 유도성)

- 행동적으로 누르고 싶게 만드는 것들 (알림 배지 - 컬러 어포던스 사례, 미는 쪽에는 손잡이 없이 네모, 당기는 쪽엔 손잡이 - 물리 어포던스)

시스템 컬러 (system color)

- 사용자의 행동과 상태를 명확하게 전달하기 위한 '기능적' 색상, (성공 - 그린, 정보 - 블루, 실패 - 빨강 등)

- 컬러팔레트 사이트 2일차 참고

시각적 위계(강조)를 만드는 4가지 방법

- 조형 (점,선,면) : 시각적 위계를 이루는 기본 단위, 이 세가지를 교차해 사용하기도 함

- 크기를 이용 : 요소간 크기 차이를 명확하게 하기

- 색을 이용 : 요소간 색의 대비가 클 떄 (강조가 필요한 요소에), 그렇지 않을 때는 색 대비를 줄이기

- 공간감을 이용 : 원근감 효과로 시선을 끔

- 형태감을 이용 : 선, 면, 그림자, '스큐어모픽', 글래스모피즘(아이폰 최근 업뎃), FAB나 카드 UI처럼 강조가 필요한 요소에 사용

Day 1. 디자인 기초

gabii — Thu, 16 Apr 2026 15:12:51 +0900

예술 vs 디자인

예술은 개인의 주관적인 감정과 경험을 자기만족 중심으로 "보기 좋게 만드는 것", 철학을 담는 것

디자인은 타인(사용자)의 문제 해결하고 실용적 가치 제공하는 것, 솔루션을 제공하는 것 (문제 해결) -> 사전적 정의: 설계하다, 계획하다

-> 내가 하는 게 예술이 아니라 디자인임을 생각하기

옴니채널?

design vs Design

심미성 중심, 시각적 요소에 집중 vs 문제정의 및 해결방안 도출하는 전략적 디자인

"보기 좋은 떡이 먹기도 좋다." << 시각적으로 아름다운 디자인에 더 좋은 인상을 가짐, 심리적 장벽을 낮추는 문제 해결 도구

그렇지만! 디자인은 결국 문제해결 능력이다.

인간은 최선보다는 차선을 선택한다. 항상 최선만을 합리적으로 선택하지 않는다.

화면이 어떻게 동작하는지 (실생활에서 쓰는 어플에서, 어떤 정보를 가져와서 이 화면에 뿌려주지? 이 인터랙션이 쓰는 데이터는 뭐지?)

와닿는 거는 하나는 챙겨가기

호버: 마우스를 올린다.

아이데이션 단계에서는 사고가 막히지 않게 조건 없이 걍 발산