인공지능 서비스에서 일상의 쓸모 발견하기

인공지능은 자연어를 사용하기 때문에 기존의 컴퓨터 혁신보다 폭넓게 사회에 영향을 미치고 있습니다. 생각해 보면, 스마트폰은 자리에 앉아서 일을 하거나 게임할 때만 쓰던 컴퓨터를 ‘휴대’할 수 있다는 혁신을 만들어 냈습니다. 그것이 웹(Web)이라는 전 지구적 연결망과 결합하여 현대인의 삶에 되돌아갈 수 없는 변화를 만들어냈습니다.

인공지능은 바로 그 스마트폰과 웹이라는 인프라 위에서 전문가가 아니더라도 누구나 컴퓨터를 더 강력히 사용할 수 있게 하는 힘을 줍니다. 이는 평소 우리가 쓰던 자연어만으로도 프로그래밍 언어와 같은 복잡한 명령어를 대신할 방법을 제공하기 때문입니다.

스마트폰 혁명을 넘어 이미 다가온 인공지능 혁명

저는 그동안 주로 IT 전문가를 상대로 글을 쓰고 강연을 해왔지만, 인공지능은 변화가 너무 빠르고 광범위합니다. 그 때문에 더 많은 일반인에게도 알리고 싶다는 생각을 하게 됐습니다. 각자의 위치에서 주체적으로 판단하기 위해서는 조금이라도 듣고 경험한 내용이 있어야 하기 때문입니다.

그러던 차에 마침 아내의 제안으로, 아이들 학교 학부모회에서 인공지능 활용에 대해 강의할 기회를 얻게 되었습니다.

강의를 잘 마치고 이어진 티타임에서, 한 학부모님이 본인과 딸이 인공지능을 상담 용도로 활용하고 있다고 이야기하며 강의 내용이 일상에 잘 들어맞는다는 공감을 나누었습니다. 아마 강의에서 하버드 비즈니스 리뷰의 2025년 조사 결과, 생성형 AI가 심리 상담이나 친구 역할로 쓰이는 사례가 많아졌다는 내용을 소개했기 때문일 것입니다.

저 역시 강의 자료를 만들면서도, 실생활에서 이런 용도로 써볼 것을 상상하지 못했는데, 듣고 보니 AI의 활용 범위를 조금만 바꿔도 많은 쓸모를 발견할 수 있겠다 싶었습니다. 그렇게 독자들 또한 글을 보고 ‘일상에 이렇게 쓸 수 있구나!’ 하고 실생활에 적용해 보면 좋겠다는 마음에 다양한 사례를 들어보려고 합니다.

저 강의에서 소개했던 인공지능의 대표적인 다섯 가지 활용 사례에 예시를 덧붙여 목차를 구성했습니다. 마지막에는 선택 과정에서 고려할 점을 함께 제안하겠습니다.

첫 번째 쓸모: 새로운 도구에 익숙해지는 가장 빠른 길은 재미를 발견하기

챗GPT의 이미지 생성 기능이 강화됐을 때, 아이들의 사진에 지브리 스타일을 입혀 보여주었습니다. 아이들뿐만 아니라 이 기술은 디지털에 익숙지 않은 이웃들에게도 신선한 화제가 되었습니다. 실제로 발표하던 와중에도 봄 벚꽃 사진을 변환해 보여주니 많은 부모가 흥미를 보였습니다.

이른바 ‘지브리 효과’ 예시처럼, 다양한 이미지 스타일을 자연어로 요청하면 누구나 손쉽게 흥미로운 그림을 얻을 수 있습니다.

무엇보다 처음 인공지능 이미지 편집 기능을 사용해 보면 대부분 즉시 매력을 느낍니다. 이 사례를 가장 먼저 소개하는 것도, 신기하고 재미있는 경험이 친숙함을 빠르게 만들어 주기 때문입니다. 새롭고 낯선 도구나 기술을 가장 빨리 접근하는 길은 아마도 재미를 발견하는 일이 아닐까 싶습니다.

두 번째 쓸모: 인공지능과 말로 대화하기

얼마 전, 가까운 지인 한 분은 저와 만날 때 인공지능으로 인해 인간의 노동이 사라지고, 인권이 침해되는 문제에 대해 심각하게 자기 의견을 피력했습니다. 일리가 없는 것은 아니지만 솔직히 저는 그러한 문제에 대해 큰 관심이 없어 몰입할 수가 없었습니다. 그랬더니 제 리액션이 약했다고 생각했는지, 어느 날 그는 자랑스러운 얼굴로 저에게 챗GPT가 썼다는 소설 내용을 들려 주었습니다. 이번에는 제가 흥미를 보이자 지인은 만족한 표정으로 한동안 챗GPT와 대화하며 함께 소설을 써 왔다고 했습니다. 다시 말해서 그는 챗GPT와 대화하며 소설을 함께 짓고 있었던 것이죠.

학부모 대상 강의에서 두 번째 쓰임새로 인공지능과 말로 대화하기를 넣으면서, 소설을 함께 쓰던 그와 함께 앞서 언급한 인공지능과 심리 상담을 하는 많은 사람들에 대한 조사 결과가 떠올랐습니다. 이처럼 친밀감을 얻기 위해서는 말로 하는 것이 효과를 제대로 발휘하겠죠.

이와 더불어 건망증을 도울 또 다른 쓰임새도 하나 덧붙입니다. 챗GPT의 메모리 기능이 나왔을 때 가끔 가는 사무실의 방 번호와 비밀번호를 외우게 했던 일이 있습니다. 이런 기능은 가끔 떠올려야 하는 기억에 대한 보조 장치로 쓸 수 있는데요. 특히 이동 중이나 운전 중과 같이 타이핑하기는 어렵고 말로만 인공지능과 대화할 수 있을 때 꽤나 유용합니다.

아이들과 함께 다닐 때 생성형 AI와 말로 하는 대화는 더 빛을 발합니다. 취학 전의 아이를 키워 보신 분들은 끝없이 이어지는 ‘왜요?’ 때문에 난감했던 적이 있을 텐데요. 언제부터인가 저는 아이가 모르는 것을 물어보면 ‘챗GPT에게 물어볼까?’라고 말하며 앱을 켭니다.

질문에 답하느라 고민하는 시간에 인공지능과 함께 답을 들으면, 아이의 표정과 반응을 주의 깊게 볼 수 있어 소통이 더욱 원활해집니다.

세 번째 쓸모: 아이의 수학 문제 풀기를 돕기

인공지능은 학습 도우미 역할도 할 수 있습니다. 예를 들어, 아이의 수학 문제를 카메라로 찍어 ‘여러 방법으로 풀어 달라’고 요청하면 다양한 풀이를 쉽게 설명해 줍니다. 첫 설명만으로 이해가 어렵다면 추가로 계속 질문할 수 있습니다. 예를 들어 4학년이 쉽게 이해할 수 있게 설명해 달라고 요청했다가 마음에 들지 않으면 2학년도 이해할 수 있게 설명해 달라고 할 수 있다는 것이죠.

이렇게 문답을 반복하면 훌륭한 개인 과외 선생님이 옆에 있는 듯한 경험을 할 수 있습니다. 여기서 필요한 것은 호기심, 그리고 방향을 조절해 가는 운전 실력과 이를 질문으로 바꿀 능력입니다. 학창 시절에 난감한 질문을 하면 선생님께 혼이 났던 때와 비교하여 격세지감을 느끼기도 했습니다.

한편, 저 인공지능 강의 전에 배포된 강의 자료가 있었는데요. 이 자료는 구글 노트북LM에 기존 글이나 참고 자료를 입력하고, 요약과 일부 수정만 거쳐 제작했습니다. 기존에 제가 썼던 글이나 관심 있게 본 글을 출처로 넣고, 분량과 대상 독자에 대한 설명을 입력하는 것만으로, 고친 내용이 10%를 넘기지 않고 마무리한 제작 과정을 공개하자 청중들은 반응했습니다. 얼핏 듣기에는 ‘독후감! 독후감!’이라는 속삭임도 있었고, 동네 보습학원의 생존을 걱정하는 목소리도 들렸는데, 충분히 그런 생각을 할 수 있다고 여겨졌습니다.

인공지능은 수학뿐 아니라 어려운 한자 해독 등 다양한 학습 지원에도 활용될 수 있습니다.

꼭 이런 목적의 학습이 아니라, 저는 요즘 제주 지역을 다니다가 모르는 식물이나 꽃을 만날 때 사진을 찍거나 라이브 기능(동영상으로 보여 주고 묻는 기능)으로 AI에 질문해 이름을 확인하기도 합니다.

네 번째 쓸모: 너라면 어떻게 하겠니?

프롬프트 작성법에서 자주 나오는 조언은 ‘페르소나(인격)를 설정하라’는 것입니다. 인공지능에 특정 역할을 부여하면 답변이 좀 더 정확하고 구체적으로 나옵니다. 단, 페르소나에만 집착하면 오히려 활용 범위가 줄어들 수 있습니다. 그럴 때는 다양한 응용과 실전 사례를 통해 더 폭넓게 활용 방식을 익힐 수 있습니다. 몇 가지 사례를 들어 보겠습니다.

예를 들어, 뉴스의 쟁점에 관해 찬반양론 및 투자자별 영향 분석을 인공지능에 요청할 수 있습니다.

트럼프 2기 행정부의 BBB 법안이 화제가 되고 있는데, 주요 쟁점에 대해 찬반양론으로 비교한 후에 요약한 표를 만들어 주세요. 여기에 더하여 미국 주식이나 코인 그리고 한국 주식 투자자 관점에서 주요 쟁점을 이어서 정리해 주세요. |프롬프트와 답변

다음으로 특정 정책이 학부모, 투자자 등 다양한 사람들에게 어떤 영향을 주는지 요약해 달라고 요청하는 것도 가능합니다.

초등학교 자녀를 둔 대한민국 학부모 입장에서 유효한 내용을 추려서 요약해 주세요. |프롬프트와 답변

내용이 어려운 기사나 정보의 맥락과 필수 배경지식을 쉽게 설명해 달라는 요청도 인공지능을 통해 할 수 있습니다.

코인 투자를 해 보고 싶어 학습을 하다가 코인 전문가의 다음 글을 접했는데 이해가 어렵네요. 배경 지식이 부족한 저를 위해 친절한 해석을 해 주세요. 그리고 말의 맥락에 있는 필수 배경을 요약해 주세요. |프롬프트와 답변

이처럼 같은 내용이어도 페르소나가 아닌 청자를 바꾸는 식으로 확장하면 관점을 넓힐 수 있습니다.

다섯 번째 쓸모: 라디오처럼 팟캐스트 만들어 듣거나 비서처럼 이용하기

요즘 저는 구글 노트북LM의 ‘AI 오디오 오버뷰’ 기능 덕분에 긴 논문이나 동영상을 8분 내외의 팟캐스트로 듣는 것이 점점 일상이 되고 있습니다.

보통 하루에 3개까지 생성해 이동 중이나 산책하며 원하는 주제의 대화 형식으로 듣습니다. 라디오처럼 쉽게 관심 분야를 접할 수 있습니다.

또한, 노트북LM을 활용하면 방대한 문서를 입력한 뒤, 특정 독자와 분량에 맞춰 요약해 훌륭한 보고서 초안이나 대본을 손쉽게 만들 수도 있습니다. 원문 내용을 기반으로 둔 질문과 답변, 마인드맵 형태의 목차 생성과 같은 기능은 방대한 정보를 빠르고 체계적으로 탐색할 수 있게 해 줍니다.

이런 목적으로 노트북LM 같은 제품을 꾸준히 사용하다 보면 진정한 ‘AI 비서’가 생긴 느낌을 받게 됩니다.

켄타우르스 혹은 사이보그로 인공지능과 일하기

이런 예시가 이미 친숙한 분들도, 이제 막 흥미를 발견한 분도 있겠지만 가장 중요한 것은 실제로 경험하며 자신에게 맞는 인공지능 활용법을 찾아가는 것입니다. 시간이 지나면 새로운 쓰임새도 계속 나타날 것이기 때문입니다.

‘듀얼 브레인’이라는 책에서는 인공지능의 직장 내 활용법으로 ‘켄타우로스형’과 ‘사이보그형’ 두 가지 비유를 듭니다.

켄타우로스는 인간 몸체와 말 몸체 사이에 명확한 경계가 있습니다. 이와 같이 사람과 인공지능 사이에 분명한 경계를 둔 인공지능 활용 방식을 말하는 것이죠. 예를 들어, 어떤 흥미로운 현상에 대한 분석 작업을 인공지능 도움을 받아서 한다고 합시다. 이럴 때, 무슨 데이터에 기초하고 어떤 접근을 취할 것인지는 내가 결정하고, 그래프 작성과 같은 시간이 드는 일을 AI에게 맡기는 것이 켄타우로스형 활용법입니다.

사이보그 방식은 인간과 AI가 완전히 통합돼 상호작용하며 결과물을 만드는 접근으로, 혼합된 결과를 자연스럽게 받아들이는 것을 의미합니다. 예를 들어, 작성 중인 글의 마무리를 AI에게 맡겨 의견을 주고받는 일을 떠올릴 수 있습니다. 그렇게 혼합된 형태로 일하면 사이보그처럼 자신이 인공지능과 나란히 일하고 있음을 발견하게 된다고 저자는 말합니다.

자기 나름의 공간에서 인공지능 길들이기

저는 앞서 소개한 책, ‘듀얼 브레인’의 ‘공동지능이 되기 위한 네 가지 원칙’에 감명을 받아, 인공지능을 배우는 데서 그치지 않고 실제 삶에서 길들이며 적극적으로 활용하는 방향으로 태도를 바꿨습니다. 제 삶을 구성하는 많은 순간에 인공지능을 길들여 당장 활용하는 방향으로 스스로 태도를 바꾸는 루틴을 만들기 위해 ‘인공지능 길들이기’라는 글을 연재 중이기도 합니다.

더불어 제가 앞서 요즘IT에 쓴 세 편의 글에도 이런 태도가 묻어 있습니다. 인공지능으로 인한 ‘프로그래밍의 빠른 변화’에 대한 놀라움이 ‘두려움으로 번질 수 있음’을 느꼈을 때, 저는 두려움 대신 적극적 수용으로 태도를 바꿨습니다. 바로 그러한 인공지능 길들이기가 바로 ‘인공지능 시대에서 개발자로 살아남기’에 드러났다고 할 수 있습니다. 그런 맥락에서 보면 이 글 역시 개발자 버전의 ‘인공지능 길들이기’를 일상의 삶에도 적용하기 위한 시도라고 하겠습니다.

길들이기의 시작은 모든 일에서 인공지능 활용을 고려하는 것입니다.

당장 제가 처한 익숙하지 않은 상황에서도 인공지능의 도움으로 부담을 덜 수 있었습니다. 학부모 대상 발표라는 개인적으로는 생소한 경험을 할 때, 발표 준비를 프롬프트와 간단한 수정만으로 효율적으로 진행했습니다. 특히 발표 환경이 어떨지 몰라서 발표 자료 형식에 구애받지 않으려고 오랫동안 잊고 지낸 발표 도구인 Prezi를 떠올렸는데요. 채팅 창이 보이기에 ‘혹시 Prezi의 AI도 내가 원하는 자료 작성을 도와줄 수 있을까?’ 하는 마음으로 간단한 프롬프트를 돌렸습니다. 그렇게 얻어낸 결과를 최소 수정하는 형태로 발표 자료를 만들었습니다.

종이 자료 배포에 익숙한 학교 환경의 적용에도 인공지능이 도움을 주었습니다. 기존에 제 생각을 담은 글이나 관심을 두었던 글을 출처로 제공한 다음, 주로 인공지능이 작성한 문서를 조금 손보는 형태로 손쉽게 배포 자료를 만들었으니까요.

마지막으로, 지인 개발자에게 들은 이야기로 글을 마무리하려고 합니다. 그는 인공지능 코파일럿을 부르는 일이 잦아지자 짧게 ‘코’라는 별명을 붙였는데, 어느 순간 AI가 사용자를 부를 별칭도 알려달라고 요구해 놀랐다고 합니다. 저는 그가 말하는 경험 자체보다 요청이 싫지 않았다는 표정으로 그 이야기를 반복하는 그의 모습이 더 인상적이었습니다. 설사 그게 ‘가짜 교감’이라고 할지라도 그의 삶에는 긍정적 효과를 준 것 같았습니다. 그것은 어쩌면 그 문답이 마치 자기 나름 인공지능 길들이기에 성공한 한 단면으로 보였기 때문은 아닐까요?