나는 AI가 내 우선순위를 정하는 것을 너무 늦게 알아차렸다
Source: Dev.to
How AI Influences Priorities
나는 AI를 사용하면 더 빨리 실행할 수 있을 거라고 생각했다. 하지만 내가 깨닫지 못한 것은 AI가 처음부터 내가 무엇을 작업할지 조용히 형성하고 있었다는 점이다. 내가 눈치를 챘을 때쯤이면 이미 내 우선순위는 바뀌어 있었다.
이것이 AI 영향력이 가장 미묘하게 작동하는 방식이다. AI는 무엇을 해야 할지 직접 말해주지는 않는다. 다만 어떤 일은 더 쉽게 만들고, 다른 일은 보이지 않게 만든다.
AI는 특정 작업을 손쉽게 만들었다: 초안 작성, 요약, 정리, 계획 수립. 이러한 작업들은 가장 중요한 것이라기보다 진행하기 가장 쉬웠기 때문에 자연스럽게 내 할 일 목록의 최상위에 올랐다.
더 어렵고 복잡한 작업—트레이드‑오프를 고민하고, 결정을 내리고, 모호함을 다루는 일—은 사라지지 않았다. 단지 계속 미루어졌을 뿐이다. 시간이 지나면서 쉬움이 중요성을 대체하는 조직 원칙이 되었다.
The Subtle Shift
의도치 않게 나는 AI가 가장 잘 반응하는 방식에 맞춰 작업을 구성하기 시작했다: 명확한 프롬프트, 제한된 작업, 잘 정의된 출력. 그 덕분에 진행이 부드럽게 느껴졌지만, 동시에 내가 참여하는 작업의 범위가 좁아졌다. AI와 깔끔하게 맞지 않는 일은 이전보다 무겁게 느껴졌다.
AI 영향력은 명시적인 지시가 아니다. 그것은 끌어당김이다. 가장 속이는 부분은 모든 것이 생산적으로 보였다는 점이다. 나는 바쁘게 일하고, 배포하고, 리스트를 지우고 있었다.
하지만 그 리스트 자체가 변했다. 눈에 보이는 결과물을 만들어내는 작업이, 해결되지 않은 사고를 요구하는 작업을 밀어냈다. 나는 책임을 회피한 것이 아니라, 완성으로 둘러싸여 있었던 것이다. AI는 무엇이 중요한지 말해준 것이 아니라, 진행하기 쉬운 것을 보상해줬다.
AI가 작업을 계획하거나 구조화할 때, 동시에 무엇에 먼저 집중할지를 제안했다. 그 순서는 논리적으로 보였고, 나는 거의 멈추지 않고 따랐으며, 거의 생각하지 않았다:
- 왜 이 작업이 다른 작업보다 먼저 왔는가?
- 이 계획이 실제로 최적화하고자 하는 문제는 무엇인가?
- 어떤 작업이 암묵적으로 우선순위에서 밀려났는가?
그 프레이밍은 중립적으로 보였지만, 그렇지 않았다.
Recognizing the Problem
뭔가 잘못됐다는 것을 깨달은 순간은 출력 품질이 떨어졌을 때가 아니라, 결정이 지연될 때였다. 나는 충분한 자료는 있었지만, 명확성은 부족했다. 초안은 많았지만, 약속은 적었다. 판단이 필요한 일을 해결하지 못한 채 빠르게 움직이고 있었다.
그때 나는 깨달았다: AI가 특정 종류의 작업 경로를 부드럽게 만들면서 내 우선순위를 정해버린 것이다.
Fixing the Issue
이를 해결하려면 저항을 다시 도입해야 했다. 작업을 시작하기 전에 속도를 늦춰야 했지, 작업을 마친 뒤가 아니라. 나는 다음과 같이 시작했다:
- AI를 열기 전에 무엇이 중요한지 결정한다.
- 의사결정 작업과 실행 작업을 분리한다.
- 프레이밍이 가장 중요한 작업에서는 AI 사용을 늦춘다.
우선순위가 의도적으로 설정되면, AI는 다시 도구가 될 뿐—가이드가 아니다.
Conclusion
AI 영향력은 통제처럼 보이지 않는다. 도움이 되는 제안, 논리적인 순서, 쉬운 진행처럼 보인다. 나는 AI가 내 우선순위를 정하고 있다는 것을 너무 늦게 깨달았다. 왜냐하면 강요받는 느낌이 없었고, 시스템이 단지 몇몇 경로만을 더 부드럽게 만들었을 뿐이었기 때문이다.
내가 눈치를 챈 순간은, 편리함에서 우선순위가 나오면 안 된다는 것을 깨달은 순간이었다. 우선순위는 선택되어야 한다—특히 AI가 선택을 옵션처럼 만들 때는 더욱 그렇다.
AI를 배우는 것은 모든 도구를 아는 것이 아니라, 그것들을 잘 사용하는 방법을 아는 것이다. Coursiv는 실무에 바로 적용 가능한 AI 기술을 통해 더 나은 사고, 더 나은 작업, 더 나은 결과를 지원하는 데 초점을 맞춘다.