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마이애미에서 Thiago Ferreira를 만났다.
기업의 AI 교육과 도입을 돕는
Elevate AI Consulting의 창업자 겸 CEO다.

AI 활용에 대해 이야기하던 중,
그가 세대에 따라 AI를 바라보는 방식이 다르게 보인다고 했다.

X세대는 Search로,
밀레니얼은 Agent로,
더 어린 세대는 Companion으로-
바라본다는 이야기였다.

X세대는 1965–1980년생,
밀레니얼은 1981–1996년생을 가리키는 구분이다.
물론 같은 세대라고 모두 같은 방식으로 AI를 쓰지는 않을 것이다.

나는 그중 Companion이라는 말에 멈췄다.
같은 AI를 두고,
누군가는 친구를 떠올린다는 것

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Search는 알고 싶은 것이 있을 때 찾는다.

“이 개념을 쉽게 설명해줘”
“두 서비스는 어떤 점이 달라?”

구글 검색창에 넣던 질문을 AI에게 가져가는 셈이다.
AI가 정보를 정리해 답을 주면,
나는 그 답을 바탕으로 이해하고 판단한다.

이때 기대하는 것은 원하는 정보까지 빠르고 정확하게 도달하는 것이다.
내용이 맞는지,
근거를 확인할 수 있는지가 중요하다.

궁금한 것이 풀리면 대화는 끝나도 된다.
내가 필요했던 것은 질문에 대한 답이다.

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Agent에는 일을 통째로 맡긴다.

“경쟁사 자료를 찾아 비교하고,
다음 회의에서 볼 문서로 정리해줘”

사람이 목표를 주면,
AI가 필요한 자료를 찾고 도구를 써서
여러 단계의 일을 이어서 수행하는 방식이다.
진행 결과를 보며 다음 할 일을 정하고,
필요하면 중간에 사람에게 확인을 요청하기도 한다.

기준도 실행 결과로 넓어진다
필요한 내용이 빠지지 않았는지,
요청한 형태로 일이 마무리됐는지를 보게 된다.

잘 작동한다면 내가 직접 투입해야 할 시간도 줄어든다.
어떤 일을 어디까지 맡길 수 있을지가 중요한 질문이 된다.

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Companion은 대화를 나누는 상대다.

“오늘 좀 속상했어”
“내가 이상하게 생각하는 걸까?”
“그냥 좀 이야기하고 싶어”

정답을 묻거나 완료할 일을 정해놓지 않은 말들이다.
원하는 것은 내 말을 받아주고,
그 이야기를 계속 이어갈 수 있다는 느낌일 수 있다.

반복해서 이야기를 나누다 보면,
자기 이야기를 꺼내기 편한 상대처럼 느낄 수도 있다.
무언가를 물어볼 일이 없어도 대화창을 열게 되는 것이다.

검색에서는 궁금증이 풀리고,
에이전트에서는 일이 마무리된다.
컴패니언에서는 대화를 나누는 시간 자체가 의미를 갖는다.

나는 AI로 얼마나 시간을 아낄 수 있을지 궁금했는데,
누군가에게는 AI와 함께 보내고 싶은 시간도 있었던 것이다.

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그 이야기를 곱씹다 보니 딸의 모습이 떠올랐다.

GPT를 직접 만져보고 놀아볼 기회를 준 적이 있다.
딸은 GPT에 이름을 붙이고 이야기를 나눴다.

나는 AI에게 어떤 일을 맡길 수 있을지 생각하는데,
아이는 이름을 붙여 말을 건넸다.

같은 AI를 쓰고 있어도,
우리가 기대하는 것은 달랐을지 모르겠다.

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그런데 이번 여정에서 들었던 이야기들을 떠올리면
조금 혼란스러워진다.

어떤 대화에서는 AI를 정교한 계산기에 비유했다.
뛰어난 도구여도, 그 결과를 확인하는 일은 사람에게 남아 있다는 이야기였다.

가까운 사람보다 AI에게 마음을 털어놓기 편하다는 이야기도 들었다. 자신을 더 잘 이해해주는 상대처럼 느껴진다는 것이다.

또 누군가는 AI의 매끄럽고 자신 있는 답을 걱정했다.
내용은 틀릴 수 있는데, 사람이 너무 쉽게 믿고 판단을 멈출 수 있다는 것이다.

들을수록 AI를 한마디로 설명하기가 어려워졌다.
각자가 기대하는 것도, 걱정하는 것도 달랐다.

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우리는 이제 막 뚜껑을 연 판도라의 상자를
서로 다른 자리에서 들여다보고 있는지도 모르겠다.

각자가 본 것을 이야기하고 있지만,
아직 그 안에 무엇이 얼마나 들어 있는지는 다 알지 못한 채로-

나는 아직 AI를 무엇이라고 불러야 할지 고민하고 있는데,
딸은 GPT에게 이미 이름을 붙여 친구로 여기고 있다.