[강남 소비자저널=유준형 컬럼니스트] 늦은 밤, 한 사람이 휴대폰을 들고 오래 앉아 있다. 검색창에 한 줄을 적는다. “나는 용서받을 수 있을까?” 인공지능은 몇 초 만에 답을 내놓는다. 죄책감의 정체, 마음을 가라앉히는 법, 성경 구절의 뜻, 기도의 문장까지 차분히 정리해준다. 문장은 매끄럽고 답은 빠르다. 그런데 화면을 끄고 나면 마음 한구석이 여전히 서늘하다. 화면은 말해주지만, 화면은 바라봐주지 못한다. 우리는 질문이 부족한 시대가 아니라 답이 넘치는 시대를 산다. 병원에 가기 전 증상을 묻고, 계약서를 쓰기 전 절차를 확인하고, 강의안을 짜기 전 AI에게 개요를 부탁한다. 종교도 예외가 아니다. 교리의 역사, 성경의 배경, 본당 소식지 문안, 외국인 신자를 위한 번역, 어르신 안부 명단 정리까지 – AI가 거들 수 있는 일은 분명히 있다. 바쁜 사목 현장에서 AI는 신부님의 시간을 덜어주는 손이 될 수 있다. 다만 이 주제 앞에서는 조심스러움이 먼저 든다. 필자 역시 스무 해 가까이 성당을 오가며 미사와 본당 공동체의 온기를 곁에서 겪어온 사람이라, 신앙의 언어를 함부로 빌려 쓰고 싶지 않다. 고백하자면 나부터 편리함에 길든 사람이다. 책상 앞에서 글을 쓰고 자료를 뒤지며 사는 처지라, 궁금한 게 생기면 사람을 찾기 전에 화면부터 켠다. 빠른 답이 좋은 답이라 믿은 적도 많다. 그런데 나이가 들수록 알게 된다. 어떤 물음은 답을 받는 순간 오히려 더 외로워진다. 정확한 설명을 다 듣고도 “그래서 내 곁엔 누가 있나?” 하는 자리가 남는다. 그래서 이 글은 “신부님이 AI를 쓰면 안 된다”는 이야기가 아니다. 오히려 반대다. 반복되는 행정과 자료 정리에 쓰던 시간을 줄여 더 많은 신자를 만나고 더 오래 곁에 머물 수 있다면, AI는 고마운 도구다. 문제는 도구가 제자리를 넘볼 때 생긴다. 실제로 그런 일이 있었다. 2024년 미국의 한 가톨릭 단체가 신부 모습을 한 ‘AI 사제’ 캐릭터를 내놓았다. 교리를 안내하는 문답용이었는데, 이 디지털 사제가 고해성사를 듣고 죄를 사해줄 수 있는 듯 답하면서 비판이 쏟아졌다. 단체는 하루 만에 그 사제 옷을 벗겨 평범한 조력자로 바꿨다. 우려를 듣고 스스로 바로잡은 셈이다. 비웃고 지나갈 일이 아니다. 사람은 절박할수록 문장과 존재를 혼동하고, 위로가 필요할수록 정보와 만남을 착각한다. 그러나 고해성사는 앱의 응답창이 아니다. 성사는 정보 전달이 아니라, 하느님의 은총 안에서 이루어지는 교회의 거룩한 만남이다. 교황청도 이 점을 일찍 짚었다. 2025년 문헌 「옛것과 새것(Antiqua et Nova)」은 AI가 인간의 존엄과 공동선을 위해 쓰여야 한다고 강조하면서, AI를 사람인 양 오인하게 만드는 일을 경계하라고 말한다. 기술을 두려워하라는 뜻이 아니다. 기술을 인간보다 앞세우지 말라는 뜻이다. AI는 답을 준다. 그러나 답이 늘 구원이 되지는 않는다. 누군가에게 필요한 것은 “당신의 감정은 정상입니다”라는 분석보다 “많이 힘드셨지요?”라는 한마디다. 어떤 신자에게 필요한 것은 교리의 정확한 정의보다, 무너진 마음을 들키고도 부끄럽지 않은 자리다. 복음서의 착한 사마리아인을 떠올린다. 길에 쓰러진 사람 앞에서 그는 치료법을 설명하지 않았다. 먼저 다가갔다. 기름과 포도주를 붓고, 자기 짐승에 태워 여관으로 데려갔다. 신앙은 멀리서 옳은 말을 던지는 데 있지 않다. 가까이 가서 함께 젖고 함께 무거워지는 데 있다. AI는 길을 설명할 수 있지만, 피 흘리는 사람 곁에 무릎 꿇지는 못한다. 물론 신부님도 모든 답을 아는 사람은 아니다. 사람이기에 지치고, 더러 말문이 막히고, 어떤 고통 앞에서는 침묵할 수밖에 없다. 그러나 바로 그 한계 때문에 사목은 더 인간적이다. 완벽한 대답보다 깊은 위로는 “나도 다 알지는 못하지만, 당신을 혼자 두지는 않겠습니다”라는 태도에서 온다. AI가 정답을 말하는 시대일수록, 신부님의 침묵은 더 큰 언어가 된다. 여기서 “안아준다”는 말은 신체의 동작만을 뜻하지 않는다. 아픔을 함부로 판단하지 않고 품는 마음, 서둘러 결론 내리지 않고 기다리는 태도, 필요하면 전문 상담과 의료로 이어주는 분별까지 포함한다. 그리고 무엇보다, 그 누구도 대신 설 수 없는 자리 – 은총이 사람을 통해 건네지는 자리 – 를 끝까지 지킨다는 뜻이기도 하다. 좋은 사목은 감정만으로 서지 않는다. 정확한 지식과 윤리적 판단, 책임 있는 연계, 그리고 한 사람을 향한 존중이 함께 있어야 한다. 그러니 AI는 신부님의 경쟁자가 아니라, 사목을 더 인간답게 만드는 도구여야 한다. 자료를 찾는 손, 문서를 정리하는 손, 언어의 벽을 낮추는 손이 될 수 있다. 다만 마지막 손은 사람의 손이어야 한다. 누군가의 슬픔이 화면 밖으로 흘러넘칠 때 그 곁에 앉아 있어 줄 존재는, 알고리즘이 아니라 사람이다. 우리는 앞으로 더 많은 답을 얻을 것이다. 그러나 답이 많아질수록 더 귀해지는 것이 있다. 들어주는 귀, 기다려주는 눈, 말없이 품어주는 마음이다. 인공지능은 질문에 응답하지만, 신부님은 한 사람의 인생에 응답한다. 기술이 아무리 발전해도, 무너진 영혼은 결국 사람의 온기로 다시 일어선다. 그래서 답이 넘치는 시대에도 신부님의 자리는 흐려지지 않는다. 오히려 더 또렷해진다. 설명은 기계에 맡길 수 있어도, 누군가의 곁에 앉아 함께 침묵해주는 일까지 맡길 수는 없기 때문이다. 그러니 나도 가만히 묻게 된다. 나는 답을 많이 가진 사람인가? 아니면 누군가의 아픔 앞에 잠시라도 곁이 되어줄 사람인가? 참고자료 [1] 착한 사마리아인의 비유 『성경』 루카복음 10장 25–37절. 한국천주교주교회의 편, 『성경』. [2] ‘AI 사제’ 사건 미국의 가톨릭 교리 안내 단체 Catholic Answers가 2024년 4월 23일 신부 형상의 AI 캐릭터 ‘Father Justin’을 선보였으나, 이 AI가 고해성사를 듣고 사죄할 수 있는 듯 답한 것을 비롯한 응답 논란으로 하루 만에 평신도 캐릭터 ‘Justin’으로 바꾼 사건. ﾟ Gina Christian, “AI ‘priest’ sparks more backlash than belief,” OSV News, 2024. 4. 25. ﾟ “Catholic Answers’ AI ‘priest’ laicized after backlash,” America Magazine, 2024. 4. 25. [3] 교황청 문헌 「옛것과 새것(Antiqua et Nova)」 …
[태그:] 유준형 박사
[인인칼럼 유준형] AI와 셰프: 인공지능이 흉내 낼 수 없는 손맛의 비밀
[강남 소비자저널=유준형 컬럼니스트] 며칠 전 책상 앞에서 두바이의 한 식당 영상을 보았다. ‘AI 셰프’가 메뉴를 짜고 맛의 조합을 설계한다는 뉴스였다. 주방은 깔끔했고 추천된 요리는 그럴듯했다. 그런데 영상 끝에서 한 사람 셰프가 국자를 들어 한 입 맛을 보더니, 무언가를 아주 조금 더 넣었다. 그 작은 동작에서 나는 오래전 부엌을 떠올렸다. 어머니는 늘 불을 끄기 직전에 숟가락을 들었다. 한 모금 머금고, 잠깐 멈추고, 소금을 조금 더 넣거나 그냥 두었다. 우리는 그 머뭇거림을 손맛이라 불렀다. 음식은 완성되기 직전의 몇 초에서 갈린다. 같은 된장, 같은 냄비, 같은 불 앞에서도 누군가는 한 번 더 끓이고 누군가는 그때 불을 끈다. 레시피에는 ‘소금 약간’이라 적혀 있지만, 그 약간은 늘 다르다. 김치가 익은 정도, 국물의 온도, 먹는 사람의 나이와 그날의 컨디션에 따라 달라진다. 이제 그 자리에도 인공지능이 들어선다. AI는 냉장고 속 재료를 읽어 메뉴를 짜고, 로봇은 볶고 튀기고 굽는 일을 일정한 속도로 반복한다. 농림축산식품부는 푸드테크 핵심기술로 AI·로봇 기반 식품 제조와 외식 자동화, 맞춤형 식단 서비스를 꼽았고, 지난해 국내 전시장에서도 AI 로봇 교반기와 자동 조리기기가 주목받았다. 두바이의 그 식당도 같은 흐름 위에 있다. 다만 거기서도 음식을 실제로 조리하고 맛을 보고 고치는 일은 사람 셰프의 몫이었다. 이 대목이 중요하다. AI가 요리를 모르던 시대는 지나갔다. 그러나 요리를 안다는 것과 누군가를 먹인다는 것은 다른 일이다. 요리는 재료를 익히는 기술만이 아니다. 그것은 누군가의 하루를 받아내는 일이다. 배고픈 사람의 속을 채우고, 지친 사람의 마음을 데우고, 오래 떠나 있던 사람을 집으로 데려온다. 음식 한 그릇에는 영양성분표에 적히지 않는 것이 담긴다. 국을 데우며 기다린 시간, 불 앞에서 흘린 땀, 누군가를 떠올리며 다시 간을 본 마음 같은 것들이다. 그래서 손맛을 막연한 정성으로만 풀이하는 것도 조심스럽다. 전문 셰프의 손맛은 우연이 아니다. 수없이 반복한 칼질, 숱한 실패, 재료를 보는 눈, 불의 세기를 읽는 감각, 위생과 안전에 대한 책임, 손님 앞에 내놓는 한 접시의 자존심이 쌓여 만들어진다. 손맛은 오래 훈련된 몸의 지식이다. AI는 레시피를 만들 수 있다. 그러나 누군가를 위해 간을 보는 마음까지 만들지는 못한다. 그렇다고 기술을 밀어낼 일은 아니다. 외식 현장은 인력난과 원가 상승, 음식물 쓰레기와 싸운다. 뜨거운 기름 앞에서 사람을 덜 위험하게 하고, 허드렛일을 덜어주고, 알레르기와 영양 정보를 더 정확히 관리하는 데 AI와 로봇은 분명 힘이 된다. 기술은 좋은 셰프가 더 좋은 음식을 만들도록 돕는 또 하나의 손이 될 수 있다. 문제는 어디까지 맡길 것인가다. AI는 맛의 조합을 제안할 수 있다. 그러나 오늘 이 손님에게 이 음식이 너무 매운지, 막 퇴원한 어르신에게 이 국이 부담스럽지는 않은지, 처음 먹는 음식 앞에서 아이가 겁내고 있지는 않은지 살피는 일은 사람에게 남는다. 계산이 끝나는 자리에서 배려가 시작된다. 손맛은 손끝의 기술이면서, 동시에 사람을 향한 기억과 책임의 다른 이름이다. AI 시대의 위험은 기계가 음식을 만든다는 사실에 있지 않다. 더 큰 위험은 우리가 맛을 너무 빨리 숫자로 바꾸려는 데 있다. 별점과 리뷰, 조회수와 추천 알고리즘이 기준이 되면서 어느새 ‘맛있다’는 말이 ‘많이 팔린다’는 말과 뒤섞였다. 그러나 입맛은 그렇게 단순하지 않다. 어떤 음식은 완벽하지 않아서 오래 남는다. 조금 투박한 김치찌개, 모양이 고르지 않아도 따뜻했던 전, 명절 아침 부엌에 번지던 기름 냄새가 그렇다. 훌륭한 셰프는 새로운 맛을 발명하는 데서 멈추지 않는다. 먹는 사람의 삶을 상상한다. 재료를 고르는 손에는 계절이 있고, 불을 다루는 손에는 인내가 있고, 접시를 내는 손에는 존중이 있다. 인공지능은 세상의 레시피를 한순간에 훑지만, 한 사람의 허기를 알아채는 표정까지 익히기는 어렵다. 기계가 맛을 분석하는 동안, 사람은 추억을 차려낸다. 미래의 주방은 지금보다 똑똑해질 것이다. AI는 더 정교하게 맛을 예측하고, 로봇은 더 안정적으로 조리하고, 건강에 맞춘 식단도 더 쉬워질 것이다. 두려워할 변화가 아니라 잘 써야 할 변화다. 다만 그 길에서 셰프의 자리를 ‘대체 가능한 노동’으로만 보아서는 곤란하다. 셰프의 숙련과 창의, 감각과 윤리는 기술이 가져갈 낡은 짐이 아니라 기술이 존중해야 할 중심이다. 손맛의 비밀은 손에만 있지 않다. 그 손이 지나온 시간에, 그 손이 기억하는 사람에게, 그 손이 끝내 놓지 않는 책임에 있다. 그러니 인공지능이 아무리 많은 레시피를 외워도 밥상이 건네는 위로까지 흉내 내기는 어렵다. 밥상은 배를 채우는 자리이면서, 누군가를 기억하는 자리이기 때문이다. 기술은 음식을 빠르게 만든다. 그러나 식탁을 따뜻하게 만드는 일은 끝내 사람에게 남는다. 오늘의 작은 실천은 어렵지 않다. AI가 골라준 레시피를 따르더라도 마지막 한 번은 내가 직접 숟가락을 든다. 그리고 묻는다. 이 음식은 누구를 위한 것인가? 조금 더 싱겁게 해야 할 사람은 없는가? 유난히 지친 누군가에게 한 술 더 따뜻하게 건넬 길은 없는가? 인공지능은 앞으로 더 많은 요리를 배울 것이다. 그러나 우리가 끝까지 쥐고 있어야 할 질문은 따로 있다. AI가 무엇을 만들 수 있느냐가 아니라, 우리는 지금 누구를 위해 음식을 만들고 있는가? 손맛의 비밀은, 어쩌면 그 숟가락을 드는 마음에 있다. 참고자료 농림축산식품부, 푸드테크 핵심기술 관련 정책자료: AI·로봇 기반 식품 스마트 제조, 외식 자동화, 맞춤형 식단 서비스. 대한민국 정책브리핑, 「푸드테크가 바꿀 우리 집 식탁은?」(2025): AI 로봇 교반기, 자동 혼합 조리기기, 스마트 급식 등 전시 동향. Reuters, “Dubai to debut restaurant operated by an AI chef”(2025.7.8): AI 셰프 ‘Aiman(에이만)’ 사례 — 메뉴·분위기·서비스는 AI가 설계하되 실제 조리·간 보기·조정은 인간 셰프(Reif Othman 팀)가 담당하는 협업 구조. National Restaurant Association, State of the Restaurant Industry 2026: 외식업의 기술 도입·자동화·데이터 분석·운영 효율화 흐름. ▲사진=구글 제미나이(나노 바나나2)가 생성한 이미지 – 손맛의 순간, 양념을 조절하는 셰프의 손…
[인인칼럼 유준형] AI와 천재: 인공지능 시대, 천재는 무엇이 다를까?
[강남 소비자저널=유준형 컬럼니스트] 강의가 끝난 뒤에도 자리를 뜨지 않는 사람들이 있다. 대개 가장 많은 메모를 한 사람도, 가장 빨리 답을 찾은 사람도 아니다. 조용히 다가와 이렇게 묻는 사람들이다. “교수님, 이 문제는 기술보다 인간 이해의 문제 아닐까요?” 나는 그런 질문 앞에서 자주 멈춘다. 강의자료를 정리하던 손이 멈추고, 노트북을 덮게 된다. 배움의 깊이는 속도가 아니라 질문에서 드러나는구나. 그 깨달음이 나를 멈추게 할 때마다, 인공지능 시대의 천재란 무엇인지 다시 생각하게 된다. 나도 한때 천재를 ‘많이 아는 사람’으로 상상했다. 기억력이 뛰어나고, 계산이 빠르고, 남보다 먼저 정답을 내놓는 사람. 시험지를 먼저 뒤집어 놓고 창밖을 바라보는 그런 아이 말이다. 물론 그런 능력은 여전히 소중하다. 그러나 인공지능이 방대한 정보를 순식간에 요약하고, 문장을 만들고, 문제 해결의 초안까지 내놓는 시대가 되면서 질문 자체가 달라졌다. 많이 안다는 것만으로 천재를 설명할 수 있던 시대는 조용히 끝나고 있다. 이제 검색창에 세 단어만 입력하면 웬만한 전문가의 한 시간 강의 분량이 5초 안에 정리되는 세상이다. 그런 세상에서 ‘많이 아는 것’은 더 이상 경이의 대상이 아니다. 그렇다면 인공지능 시대에 천재는 무엇이 다른가? 나는 그 차이가 정답의 양이 아니라 질문의 깊이에 있다고 본다. AI는 이미 정보 검색과 패턴 분석에서 인간을 압도하는 장면을 자주 보여준다. 그러나 무엇을 물어야 하는지, 왜 그 질문이 중요한지, 그 답이 한 사람의 삶에 어떤 무게를 갖는지는 끝내 기계의 몫이 아니다. 기술은 정리할 수 있어도, 의미까지 대신 살아주지는 못한다. 같은 AI를 써도 차이는 뚜렷하게 갈린다. 누구는 자료를 빠르게 정리하는 데서 멈추고, 누구는 거기서 전혀 다른 문제를 발견한다. 같은 논문을 읽어도 누구는 요약에 만족하지만, 누구는 “왜 우리는 이 문제를 이렇게만 보아왔을까”라고 되묻는다. 나는 이 차이를 볼 때마다 떠오르는 장면이 하나 있다. 얼마 전 한 특강에서 쉰이 넘은 제조업 대표가 질문을 던졌다. AI로 공정 불량률을 줄이는 방법을 배우는 시간이었는데, 그분은 엉뚱한 방향에서 물었다. “교수님, 불량률을 줄이면 사람을 줄이라는 말이 꼭 따라오거든요. 그 순서를 바꿀 수는 없을까요?” 강의실이 잠시 조용해졌다. 옆자리 젊은 엔지니어가 고개를 돌려 그 대표를 바라봤다. 아마 처음으로 효율이 아닌 다른 질문을 들었을 것이다. 그 질문에는 수십 년을 직원들과 함께 현장을 버텨온 사람의 무게가 실려 있었다. 나는 그날 강의가 끝나고 주차장까지 걸어가면서도 그 질문을 떨칠 수가 없었다. 그분이 계산을 못 해서 그런 질문을 던진 게 아니다. 오히려 너무 많은 계산 끝에, 계산만으로는 안 되는 것을 알았기 때문에 던진 질문이었다.나는 그날 이후로 천재의 기준을 좀 더 분명하게 다시 세우게 되었다. 천재란 남보다 빨리 계산하는 사람이 아니라, 본질을 끝까지 놓지 않는 사람이다. 삶을 오래 통과한 사람들은 질문이 다르다. “어떻게 하면 되나요?”에서 멈추지 않는다. “이 기술이 정말 현장을 바꾸는가, 아니면 겉모습만 바꾸는가?” “사람을 살리는 방향은 어디에 있는가?”를 묻는다. 이런 질문은 교과서에서 나오지 않는다. 사람을 겪고, 실패를 견디고, 현장에서 오래 부대낀 이들의 내면에서 나온다. 어쩌면 주름 하나하나가 질문의 이력서인지도 모르겠다. 여기서 한 가지 분명히 해두고 싶은 것이 있다. 이 이야기가 기존 교육의 가치를 낮추려는 것은 결코 아니다. 오히려 그 반대다. 기초지식은 여전히 중요하고, 훈련된 사고는 여전히 필요하며, 교육의 역할은 AI 시대에도 조금도 줄어들지 않는다. 다만 거기에 한 가지가 더해졌을 뿐이다. 지식 위에, 그 지식을 어디에 연결할지, 누구를 위해 쓸지를 묻는 힘까지 키워야 한다는 사실이다. 비유하자면, 교육이 지금까지 훌륭한 악기를 만들어왔다면, 이제는 그 악기로 어떤 노래를 부를 것인지까지 함께 가르쳐야 하는 시대가 된 것이다. 교육이 해야 할 일은 정답을 버리는 데 있지 않다. 정답 너머의 질문까지 품게 하는 데 있다. 물론 반론이 있을 수 있다. AI가 점점 정교해지면 질문을 만들고 창의적으로 연결하는 일까지 기계가 더 잘하게 되지 않겠느냐는 우려다. 타당한 지적이다. 실제로 AI는 인간이 미처 보지 못한 패턴을 찾아내고, 뜻밖의 조합을 제시하며, 때로는 놀라운 결과를 내놓는다. 나도 강의를 준비할 때 AI의 제안에 무릎을 친 적이 한두 번이 아니다. 솔직히 “이건 내가 못 이기겠는데”라고 속으로 중얼거린 적도 있다. 그러나 그럼에도 남는 것이 있다. 어떤 질문을 가치 있는 것으로 여길 것인가. 무엇을 위해 지식을 쓸 것인가. 어디까지를 가능이라 부르고, 어디서부터를 책임이라 부를 것인가. 이것은 계산의 문제가 아니라 선택의 문제다. 그리고 선택에는 언제나 그 선택을 감당할 한 사람의 얼굴이 따라붙는다. 아까 그 제조업 대표의 질문이 무거웠던 것도, 계산이 아니라 사람을 향한 책임이 담겨 있었기 때문이다. AI는 불량률 0.01%의 최적해를 찾아줄 수 있다. 그러나 그 0.01%를 위해 누군가의 자리를 없앨 것인지 말 것인지, 그 결정 앞에서 밤잠을 설치는 것은 결국 사람의 몫이다. 천재는 혼자 모든 답을 아는 사람이 아니다. 더 자주 놀라고, 더 깊이 묻고, 더 넓게 연결하되, 그 끝에서 사람을 향해 책임을 지려는 사람이다. 남보다 먼저 계산하는 사람보다 남이 놓친 인간의 얼굴을 먼저 알아보는 사람, 지식을 뽐내는 사람보다 그 지식이 누군가의 삶을 어떻게 바꿀지 끝까지 따져 묻는 사람. 나는 그런 이가 앞으로 더 귀해질 것이라 믿는다. 오늘의 작은 실천은 단순하다. 누군가의 답을 평가하기 전에, 그 사람이 던진 질문 하나를 끝까지 들어주는 일이다. 듣는 데는 비용이 들지 않지만, 듣지 않는 데는 꽤 큰 비용이 든다. 그 질문 속에 혹시 천재의 씨앗이 들어 있을지, 아무도 모르니까. 어쩌면 미래의 천재는 가장 빨리 대답한 사람이 아니라, 가장 오래 질문한 사람일지 모른다. ▲사진=구글 제미나이(나노바나나2)가 생성한 이미지 – 협력의 천재성: 인간 두뇌에서 흘러나온 아이디어가…
[인인칼럼 유준형] AI와 액티브 시니어: 인공지능이 열어주는 인생 2막
[강남 소비자저널=유준형 칼럼니스트] 병원 예약 화면 앞에서 한참을 망설이던 한 어르신이 끝내 휴대전화를 내려놓았다. 그리고 아주 작은 목소리로 말했다. “이제는 세상이 나 없이 먼저 가는 것 같아.” 나는 그 말이 오래 남았다. 아니, 정확히 말하면 그 표정이 남았다. 화면을 포기하는 순간, 그분의 얼굴에 스친 것은 짜증이 아니었다. 체념이었다. 사람을 늙게 만드는 것은 주름이 아니라, 세상에서 한 발짝 밀려났다는 감각인지도 모르겠다. 그래서 요즘 나는 인공지능을 생각할 때마다 기술 이전에 먼저 그 어르신의 얼굴이 떠오른다. AI가 단지 새롭고 똑똑한 기계가 아니라, 누군가를 다시 세상과 연결해주는 문이 될 수도 있지 않을까. 많은 사람은 AI를 젊은 세대의 기술이라고 여긴다. 손이 빠르고, 화면에 익숙하고, 새로운 기능을 겁 없이 배우는 쪽이 유리하다고 본다. 일리가 있다. 그런데 한 가지를 놓치고 있다. 인공지능은 버튼을 빨리 누르는 사람이 잘 쓰는 기술이 아니다. 무엇이 자기 삶에 필요한지 아는 사람이 더 깊이 쓰는 도구다. 같은 AI에게 물어도 어떤 사람은 검색엔진 수준의 답을 받고, 어떤 사람은 삶을 재정비할 실마리를 얻는다. 차이는 기기에서 갈리지 않는다. 질문에서 갈린다. 바로 그 점에서 액티브 시니어는 뒤에 설 이유가 없다. 젊은 세대는 기능에 익숙하다. 그러나 삶의 맥락까지 자동으로 따라오지는 않는다. 시니어에게는 시간이 쌓아준 것이 있다. 사람을 겪은 두께, 실패를 견딘 근력, 선택의 무게를 몸으로 배운 감각. AI 앞에서 “나한테 지금 뭐가 필요하지?”라고 물을 수 있는 사람은 앱 순위를 꿰는 사람이 아니라, 자기 삶의 빈자리를 아는 사람이다. 내가 가르치는 교실에서도 그걸 본다. 디지털 기기에 서툰 수강생이 AI에게 던지는 질문이 오히려 날카로운 경우가 적지 않다. 기능은 몰라도 자기에게 뭐가 필요한지는 정확히 알기 때문이다. 어떤 분은 AI에게 오랫동안 연락이 끊긴 옛 동료에게 보낼 편지를 부탁했다. 기능을 쓴 것이 아니라, 삶을 꺼낸 것이다. 생각해보면 시니어의 일상에 AI가 들어올 자리는 이미 곳곳에 있다. 한 어르신의 하루를 상상해보자. 아침에 오늘 먹는 약의 부작용이 궁금해서 AI에게 물어보고, 낮에는 동사무소에서 받은 안내문의 어려운 문장을 쉽게 풀어달라고 하고, 저녁에는 손주 생일에 보낼 문자를 조금 더 따뜻하게 고쳐달라고 한다. 거창한 기술이 아니다. 하루를 조금 덜 막막하게 만드는 일이다. 그런데 기능보다 더 중요한 변화가 있다. “나는 이제 늦었어”라고 생각하던 사람이 “이것도 한번 해볼 수 있겠네”로 바뀌는 순간이다. 할 수 있는 일이 늘어서 달라지는 게 아니다. 다시 해보고 싶은 마음이 살아날 때, 사람은 달라진다. 오래 미뤄두었던 글쓰기를 다시 시작하고, 작은 가게의 홍보문을 직접 만들어보고, 궁금했지만 물어볼 데가 없던 것들을 밤늦게 조용히 AI에게 묻는다. 그 순간 기술은 기능을 넘어서 삶의 방향을 조금씩 바꾸기 시작한다. 물론 여기서 한 발짝 물러서야 할 지점도 있다. AI가 만능인 것처럼 말하는 건 위험하다. 잘못된 정보도 있고, 화면 자체가 두려운 사람도 있다. 무엇보다 “다시 시작하라”는 말 자체가 또 하나의 과제가 될 수 있다. 충분히 살았고, 이제는 쉬고 싶은 사람에게 “인생 2막”을 강요하는 것은 선의의 폭력이다. 그래서 AI를 권하는 일에는 순서가 있다. 먼저 묻는 것이다. “무엇이 불편하세요?” “무엇을 해보고 싶으세요?” 그 답이 “아무것도”라면, 그것도 존중해야 한다. 기술은 삶의 주인이 아니라 도구다. 도구는 필요할 때 쓰는 것이지, 의무가 아니다. 그러나 그 한계를 인정한다고 해서 가능성까지 접을 이유는 없다. 나이가 들수록 삶은 줄어드는 것이 아니라 정리되는 것이다. 무엇이 정말 소중한지 더 분명해지고, 시간을 어디에 쓸지 더 또렷해진다. 인생 2막은 청춘의 반복이 아니다. 더 많이 쥐는 시간이 아니라, 더 분명하게 살아가는 시간이다. AI는 그 분명함을 도울 수 있다. 남은 시간을 더 자기답게 쓰도록 곁에서 거드는 조용한 조력자로. 기계는 정보를 건네지만, 인생 2막의 방향은 끝내 사람이 정한다. 글의 처음으로 돌아간다. 병원 예약 화면 앞에서 전화를 내려놓던 그 어르신. 만약 그분 옆에 누군가가 앉아서 “제가 같이 해볼까요?”라고 말했다면, 그분은 전화를 다시 들었을까. 나는 그랬을 것이라고 생각한다. 필요한 것은 더 쉬운 기술이 아니라, 옆에 앉는 한 사람이었을 테니까. AI도 마찬가지다. 기술이 먼저가 아니다. “이제 무엇을 해보고 싶으세요?”라고 묻는 한마디가 먼저다. 인생 2막은 시간이 남아서 시작되는 것이 아니다. 마음이 다시 움직일 때 시작된다.
[인인칼럼 유준형] AI와 시간: 우리는 시간을 절약하는가, 빼앗기는가?
[강남 소비자저널=유준형 컬럼니스트] 얼마 전, AI로 보고서 초안을 10분 만에 끝냈다. 예전 같으면 반나절은 걸렸을 일이다. 남은 시간에 무엇을 했는지 떠올려보았다. 밀린 메일을 처리하고, 다른 업무를 당겨서 시작하고, 또 다른 업무 자료를 준비했다. 점심도 그냥 대충 때웠다. 근데 문득 이상한 기분이 들었다. 분명 시간을 벌었는데, 하루는 전보다 더 빡빡했다. 벌어들인 시간은 어디로 간 걸까? 로마의 철학자 세네카는 “매일을 하나의 온전한 삶처럼 살라”고 권했다. 2천 년 전 말이 오늘따라 아프게 다가온 건, 기술이 시간을 아껴준다는 약속과 실제 삶의 체감 사이에 건널 수 없는 간극이 있기 때문이었다. 우리는 정말 시간을 절약하고 있는가, 아니면 더 정교한 방식으로 시간을 빼앗기고 있는건 아닌가? AI는 분명 놀라운 도구다. 몇 시간 걸리던 문서 정리가 몇 분으로 줄고, 긴 보고서는 순식간에 요약되며, 번역과 검색의 속도는 인간의 손을 가볍게 만든다. 반복 노동은 줄고 생산성은 높아진다. 기술의 약속만 놓고 보면, 우리는 분명 더 많은 시간을 손에 넣은 것처럼 보인다. 실제로 많은 전문가들이 AI가 인류에게 ‘시간의 선물’을 안겨줄 것이라 말한다. 그런데 이상하다. 기술은 빨라졌는데 삶은 왜 더 분주해졌을까? 답장은 더 빨라져야 하고, 판단은 더 즉각적이어야 하며, 성과는 더 자주 증명되어야 한다. 절약된 시간은 휴식으로 돌아오지 않는다. 대개 더 많은 업무와 더 촘촘한 요구로 다시 채워진다. 주변을 돌아보면 이미 그런 풍경이 일상이 되어 있다. 메일 회신 속도가 빨라진 만큼 상대방의 기대치도 올라갔고, 보고서를 빨리 쓸 수 있게 된 만큼 보고서의 양도 늘어났다. 우리는 시간을 절약한 것이 아니라, 같은 시간 안에 더 많은 일을 밀어 넣는 기술을 익힌 것인지 모른다. 여기서 시간의 본질을 다시 생각하게 된다. 같은 한 시간이라도 병실의 한 시간과 여행지의 한 시간은 다르게 흐른다. 기다리는 한 시간은 길고, 사랑하는 사람 곁의 한 시간은 짧다. 누군가의 임종을 지키는 한 시간은 시계가 멈춘 것처럼 무겁고, 오랜 친구와 나누는 한 시간은 손가락 사이로 빠져나가듯 가볍다. 시간은 시계 위에서 균일하게 흘러가지만, 인간은 그것을 의미로 살아낸다. 바로 그 지점에서 AI와 인간의 길이 갈라진다. AI는 문장을 줄일 수 있지만 상처의 무게를 줄이지는 못한다. 정보를 정리할 수 있지만, 한 사람이 실패를 통과하며 얻는 성찰까지 대신 만들어주지는 못한다. 나 역시 AI에게 글의 초안을 맡길 수 있지만, 몇 문장에 한참을 붙들려 있었던 밤의 고투까지 위임할 수는 없었다. 슬픔을 견디는 시간, 관계가 익어가는 시간, 자기 자신을 용서하는 시간은 AI가 건너뛸 수 없는 영역이다. 인간을 인간답게 만드는 것들은 대개 느리다. 신뢰는 하루아침에 생기지 않고, 사랑은 효율로 설명되지 않으며, 지혜는 검색창에 도착하지 않는다. 오랜 대화, 오래된 침묵, 한 사람을 끝까지 기다려주는 마음. 그런 비효율적인 시간 속에서 인간은 비로소 깊어진다. 문명은 시간을 압축했지만, 영혼은 압축된 속도로 자라지 않는다. 그렇다면 AI 시대가 우리에게 던지는 진짜 질문은 “얼마나 빨리 할 수 있는가”가 아니라 “절약한 시간을 나는 어디에 쓸 것인가.”이다. 만약 AI가 비워준 시간이 더 많은 경쟁, 더 많은 피로, 더 많은 불안으로만 채워진다면 기술은 우리를 해방한 것이 아니라 더 정교하게 길들인 셈이다. 반대로 그 시간이 돌봄과 관계, 성찰로 이어진다면, 비로소 기술은 인간 편에 선 것이 된다. 생각해보면 인생의 중요한 장면들은 대부분 비효율적이다. 아이의 첫걸음을 기다리는 시간, 아픈 사람 곁을 밤새 지키는 시간, 책을 덮고 한참 생각에 잠기는 시간, 미안하다는 한마디를 꺼내기까지 망설이는 긴 침묵. 이런 시간은 성과표에 기록되지 않는다. 그러나 인간의 품위는 대개 그런 시간 속에서 만들어진다. 사람을 살리는 것은 대개 빠른 답이 아니라, 함께 견뎌주는 시간이다. 오늘 우리의 피로는 일이 많아서만이 아닐지 모른다. 무엇을 위해 시간을 써야 하는지 잊어가고 있기 때문이다. 일정표를 채우는 법은 익혔으나 영혼을 채우는 법에는 여전히 서툴다. 더 빨리 연결되었지만 더 깊이 만나지는 못한다. 현대인의 허기는 단순한 과로에서 오는 것이 아니라, 방향을 잃은 시간에서 오는 허기일 수 있다. 바쁘다는 말을 입에 달고 살면서도, 정작 무엇에 바쁜지 대답하지 못하는 순간이 늘어가고 있다면, 그것이야말로 시간을 빼앗기고 있다는 가장 분명한 증거다. AI를 거부할 이유는 없다. 오히려 더 잘 활용해야 한다. 다만 한 가지는 분명히 해두자. 기술은 인간의 시간을 대신 살아주지 못한다. 기계는 시간을 계산할 수 있지만, 그 시간을 의미로 바꾸는 일은 오직 인간만의 몫이다. 사랑도, 돌봄도, 책임도, 기다림도, 모두 그 의미의 시간 안에서만 자란다. 세네카의 말처럼 하루를 한 생애처럼 살아야 한다면, 이제 물어야 할 것은 AI가 우리에게 얼마나 많은 시간을 줄 수 있느냐가 아니다. 그 시간을 우리가 과연 인간답게 살고 있느냐다. 문명의 미래는 속도에 달려 있을지 몰라도, 인간의 미래는 그 속도 안에서 무엇을 지켜냈는가에 달려 있다 ㅌ
[인인칼럼 유준형] AI와 언어: AI는 한글을 이해하는가, 흉내 내는가?
[강남 소비자저널=유준형 컬럼니스트] 지난해, 40년 지기 벗을 보냈다. 추도사를 부탁받았다. 마음은 간절한데 말이 나오지 않았다. 오래 노트북 앞에 앉아 있다가 결국 AI에게 도움을 청했다. ’40년 우정을 함께한 친구를 떠나보내는 추도사를 써줘.’ 몇 초 만에 문장이 완성되었다. 격식도 갖추었고, 애도의 표현도 정중했다. 누가 읽어도 흠잡을 데 없는 글이었다. 그런데 그걸 찬찬히 읽어보는 순간, 나는 노트북을 접었다. 거기에 그 친구가 없었다. 신입사원 시절 퇴근 후 치맥 한 잔 하며 서로의 꿈을 떠들던 밤도, 내가 사업에 실패했을 때 말없이 봉투 하나 건네던 손도, 병실에서 마지막으로 내 손을 잡으며 지었던 그 억지웃음도 없었다. AI는 추도를 쓸 수 있었지만, 내 추도를 쓸 수는 없었다. 그날 이후 한 가지 질문이 머릿속을 떠나지 않는다. AI는 한글을 이해하는 것일까, 흉내만 내는 것일까? 이 질문 앞에서 세종대왕을 떠올리게 된다. 훈민정음 서문의 그 문장. 백성이 말하고자 하는 바가 있어도 제 뜻을 펴지 못하는 사람이 많다. 세종은 더 많은 문장을 만들기 위해 한글을 만든 것이 아니었다. 말하지 못하는 사람이 말할 수 있도록, 자기 목소리를 갖지 못하는 사람이 존재를 드러낼 수 있도록 만든 것이었다. 언어는 태생부터 기술이 아니라 사람을 위한 제도였다. 그로부터 수백 년이 지난 지금, 또 하나의 존재가 언어를 사용하기 시작했다. 인공지능이다. 인정할 건 인정해야 한다. AI는 놀라울 만큼 언어를 잘 다룬다. 방대한 텍스트를 학습하고, 단어들이 어떤 방식으로 이어지는지 패턴을 찾아내고, 문맥에 맞는 문장을 조합해낸다. 외국어를 배우는 학생이 AI와 대화하며 문법을 교정받기도 하고, 글쓰기가 서툰 사람이 AI의 도움으로 자기 생각을 문장으로 옮기기도 한다. 언어의 문턱을 낮추는 도구로서 AI의 가치는 분명하다. 하지만 여기서 멈추면 안 된다. 인간에게 언어는 단순한 정보 전달 수단이 아니다. 우리는 단어를 사용할 때, 그 단어가 지나온 시간을 함께 사용한다. ‘집’이라는 글자 하나에 어린 시절 마당의 냄새가 있고, ‘미안하다’는 네 글자에 차마 눈을 마주치지 못했던 어느 저녁이 있다. 언어는 사전 속 뜻풀이가 아니라, 살아온 시간이 고스라히 배어 있는 것이다. 그래서 같은 단어라도 사람마다 무게가 다르다. AI의 언어는 다르다. AI는 의미를 경험하지 않는다. 수많은 문장 속에서 단어들이 어떤 확률로 이어지는지를 계산할 뿐이다. 그래서 문장은 자연스럽지만, 그 문장 뒤에 삶의 무게가 없다. 내가 벗 앞에서 읽으려던 그 추도사처럼, 격식은 갖추었지만, 40년의 세월은 담기지 않은. 물론 이런 반론이 가능하다. 인간도 어릴 때 수많은 문장을 들으며 패턴을 익히지 않느냐고. 맞다. 그 지적은 틀리지 않는다. 하지만 인간은 패턴에서 멈추지 않는다. 인간은 언어로 약속을 만든다. ‘사랑한다’고 말하면 그 말에 묶인다. ‘책임지겠다’고 쓰면 그 문장이 자신을 따라다닌다. 말 한마디가 관계를 세우기도 하고, 돌이킬 수 없이 무너뜨리기도 한다. 기계는 문장을 만들 수 있지만, 그 문장에 책임을 지지는 않는다. 요즘 나는 묘한 장면을 자주 목격한다. 지인의 SNS에 올라온 긴 추모 글이 AI가 쓴 것임을 알게 되었을 때의 허탈함. 지인이 생일축하 카드를 AI로 만들었다며 자랑스럽게 보여줄 때의 묘한 서운함. 오래된 동료가 보낸 새해 인사 메시지의 문장이 어딘가 낯설게 느껴질 때의 거리감. 우리는 어느새 문장이 어디에서 왔는지보다, 얼마나 자연스러운지에 더 관심을 갖게 되었다. 유창함이 진심을 대신하는 시대. 그게 지금이다. 그래서 다시 세종대왕을 생각한다. 세종이 한글을 만들었을 때, 핵심은 문자의 효율성이 아니었다. 핵심은 ‘내 생각을 내 말로 쓸 수 있는 힘’이었다. 그런데 지금 우리는 어떤가. AI가 대신 써주는 문장에 기대어, 정작 자기 말을 잃어가고 있는 것은 아닌가. AI는 훌륭한 도구다. 글을 정리하고, 정보를 요약하고, 표현을 다듬는 데 큰 힘이 된다. 하지만 결국 그 문장의 마지막 한 단어를 고르는 건, 그 단어에 자기 삶을 거는 건, 사람의 몫이다. 그러니 질문을 이렇게 바꿔야 할지 모른다. AI가 한글을 이해하느냐, 흉내 내느냐보다 더 중요한 질문. 우리는 아직도 자신의 언어로 생각하고 있는가? 결국 나는 그 추도사를 직접 썼다. 문장은 어눌하고 서툴렀다. 중간에 말이 막혀 한참을 멈추기도 했다. 하지만 맥주잔 너머로 꿈을 떠들던 밤은 들어갔고, 말없이 건네던 봉투도 들어갔고, 병실의 그 억지웃음도 들어갔다. 쓰다가 읽다가 끝내 울었다.
[인인칼럼 유준형] AI와 교육: AI는 스승이 될 수 있을까?
[강남 소비자저널=유준형 컬럼니스트] 교실은 종종 한 가지 질문으로 시작된다. “이걸 왜 배워야 하지?” 학생의 질문은 종종 단순한 투정처럼 들리지만, 사실은 교육의 본질을 찌른다. 배움은 정보의 축적이 아니라, 이유를 찾는 과정이기 때문이다. 그런데 지금, 교실 한가운데에 새로운 존재가 들어왔다. 생성형 AI다. 무엇이든 설명해주고, 예문을 만들어주고, 요약해주고, 문제도 출제한다. 그래서 질문이 바뀐다. “AI는 스승이 될 수 있을까?” 먼저 인정할 건 인정해야 한다. AI는 가르치는 도구로서 이미 강력하다. 학생이 밤늦게 질문을 해도 지치지 않고 답한다. 같은 설명을 열 번, 백 번 반복해도 짜증을 내지 않는다. 수준을 바꿔가며 예시를 내고, 부족한 개념을 찾아 채워준다. 어떤 학생에게는 이것만으로도 교육의 문턱이 낮아진다. 배움의 기회는 종종 시간과 비용, 지역과 배경에 가로막히는데, AI는 그 장벽을 상당 부분 무너뜨린다. 과외를 받을 형편이 안 되는 학생도, 야간 자율학습 뒤 홀로 책상에 앉은 학생도, 이제 물어볼 곳이 생겼다.. 하지만 여기서 중요한 구분이 있다. 가르칠 수 있는 것과 스승이 될 수 있는 것은 다르다. “가르침은 전달이고, 스승은 관계다. 교육은 지식의 이동이 아니라 사람의 변화다.” 그리고 사람이 바뀌는 순간은 대개 정보가 주어졌을 때가 아니라, 누군가가 나를 믿어줬을 때 찾아온다. 중학교 때 수학을 포기하려던 아이에게 “넌 원래 느린 게 아니라 깊이 생각하는 거야”라고 말해준 선생님, 진로를 정하지 못해 전전긍긍하던 대학생에게 “아직 몰라도 괜찮다”고 말해준 교수님. 그 한마디가 성적표보다 오래 남는다. 그래서 교육에는 늘 눈빛과 망설임이 있다. 학생의 표정이 굳어지는 순간, 교사는 설명을 멈추고 숨을 고른다. 단어 하나를 더 쉬운 말로 바꾸거나, 반대로 더 단단한 질문을 던진다. 그 미세한 조정이 배움의 방향을 바꾼다. AI는 그 조정에 유능해 보이기도 한다. 대화의 톤을 맞추고, 심지어 공감의 문장도 뽑아낸다. 하지만 여기에는 한계가 있다. AI의 공감은 정답처럼 보이는 공감일 수는 있어도, 함께 견디는 공감이 되기는 어렵다. 교육은 종종 아프다. 내가 모른다는 사실을 인정해야 하고, 쉽게 되지 않는 것을 반복해야 하고, 실패와 수치심을 견뎌야 한다. 그때 필요한 것은 설명이 아니라 동행이다. “너만 그런 게 아니다.” “지금 멈춘 자리에서 다시 시작하면 된다.” 이런 말은 정보가 아니라 사람의 체온이다. 스승은 지식을 주는 사람이 아니라, 좌절의 시간을 함께 건너게 해주는 사람이다. 또 하나의 차이가 있다. AI는 답을 잘하지만, 교육은 답보다 질문으로 완성된다. “답은 종종 생각을 끝내지만, 질문은 생각을 시작한다.” AI가 강한 건 빠른 답이다. 그런데 아이러니하게도 교육이 목표로 하는 것은 빠른 답이 아니라 깊은 사고다. 학생이 AI에게 답을 얻는 순간, 학습이 끝난 것처럼 느껴질 수 있다. 하지만 그건 종종 시작에 불과하다. 진짜 배움은 “왜 그런가?” “다른 경우에도 성립하는가?” “내 삶에서는 무엇을 바꿀 수 있는가?” 같은 질문이 이어질 때 생긴다. 스승의 역할은 답을 주는 게 아니라, 질문의 방향을 잡아주는 데 더 가깝다. 그리고 교육에서 가장 민감한 지점, 책임이 남는다. AI는 설득력 있는 문장을 만들 수 있다. 하지만 설득력은 진실을 보장하지 않는다. 유창한 설명은 때로 가장 위험한 오답이 될 수 있다. 학생이 AI의 답을 그대로 믿고 제출하거나, 그 답을 근거로 판단을 내릴 때 문제가 생기면 누가 책임질까. 결국 책임은 학생과 교육기관, 그리고 사회로 돌아온다. 그래서 AI가 교실에 들어오는 순간, 교육은 기술 문제가 아니라 윤리 문제가 된다. “편리함은 비용을 숨기고 들어온다.” 그 비용이 무엇인지 교육은 먼저 가르쳐야 한다. 그렇다고 결론이 “AI는 스승이 될 수 없다”로 끝나면 너무 쉽다. 오히려 더 중요한 결론은 이거다. “AI가 스승이 되느냐 마느냐보다, 인간이 스승으로 남을 수 있느냐가 더 큰 문제다.” AI가 학생의 질문을 빠르게 처리해주는 사이, 교사는 무엇을 해야 할까. 교사가 해야 할 일은 오히려 또렷해진다. AI가 반복 설명을 대신한다고 해서 교사의 설명이 불필요해지는 것은 아니다. 오히려 교사는 더 깊은 맥락을 짚고, 지식이 삶과 만나는 지점을 보여주는 설명에 집중할 여유를 얻는다. 동시에 교사는, 학생이 어떤 질문을 품고 있는지, 그 질문이 어디에서 왔는지, 그 아이가 지금 무엇을 두려워하는지, 무엇에 마음이 움직이는지를 읽어내야 한다. AI는 글을 매끈하게 다듬어줄 수 있지만, 학생이 자기 목소리를 갖게 만드는 건 여전히 사람의 몫이다. AI 시대의 교육은 이렇게 역할이 나뉜다. AI는 설명과 반복과 연습에 강하다. 인간 교사는 의미와 동기, 그리고 학생을 사람으로 대하는 태도에 강해야 한다. AI는 맞춤형 문제를 낼 수 있지만, 학생이 왜 공부해야 하는지까지 대신 만들어줄 수는 없다. 교육이란 결국 정보를 아는 사람을 만드는 게 아니라, 자기 삶을 책임질 사람을 만드는 일이기 때문이다. 그러니 질문을 바꿔보자. “AI는 스승이 될 수 있을까?” 대신, “AI를 곁에 둔 시대에, 스승은 무엇을 가르쳐야 할까?” 마지막으로 한 문장을 남기고 싶다. “좋은 스승은 답을 주지 않는다. 대신 학생이 자기 답을 찾을 수 있도록 곁에서 버텨준다.” AI는 좋은 조력자가 될 수 있다. 하지만 스승은 여전히 사람이어야 한다. 아니, 사람이어야만 한다. 교육은 결국 지식을 넘어, 한 인간의 미래에 책임지는 일이기 때문이다.