챗GPT 등장 우리의 교육은 어떻게 바뀌어야 하는가?

우리의 교육은 답이 있는 것을 찾도록 만드는 교육이었어요. 
좋은 대학교 나오면 돈 많이 버는 직업에 가는 거고, 그 좋은 대학교에 가려고 좋은 고등학교 입시 공부를 하는 거고 이러한 종류의 사람들은 ai와의 경쟁에 있어서 이기기 어려워요. 

정답을 다 외고 정답을 알아야만 하는 부분은 인간보다 에이아이가 훨씬 좋아요. 
기존에 우리가 진리라고 믿던 세상을 이렇게 살아야 잘 사는 거야 라고 했었던 공식들이 무너지는 중이 아닌가 생각이 되고 사람들은 둘로 나뉠 거다.

처음에 구글 검색 나왔을 때 난리가 났었어요. 
모든 걸 물어보기만 하면 정보가 나오는데 그 정보가 맞는지 틀린지 어떻게 아냐 책을 읽어보지 않고 검색하면 다 찾아주니까 뇌가 퇴화해서 바보가 될 거다. 

지금 현실은 어떤가요? 구글 검색이 결과적으로 우리의 뇌를 퇴화시켜서 바보를 만들었나요? 그렇진 않죠. 
대부분의 사람들이 더 똑똑해졌어요.
물론 이게 어떤 한 사람의 지식의 깊이가 모든 사람들이 더 깊어진 건 아닐지 몰라요. 

그렇지만 굉장히 많은 사람들이 어느 정도 수준의 지식에 대해서는 물어보기만 하면 알 수 있을 정도로 어떤 지식이 보편화되는 효과를 갖고 와서 구글이라는 도구가 인간의 뇌를 퇴화시키기보다는 우리가 다른 방식으로 생각할 수 있는 길을 열어준 거죠.

우리는 인간이 가지고 있는 능력이 뭔가 내 뇌와 내 몸에 정해져 있다라고 생각을 하잖아요. 
그런데 최신 내과학 연구들에 따르면 내가 사용하는 도구만큼이 나의 능력인 거예요. 
도구를 다룰 수 있는 만큼 내가 보이는 것들 역시도 업데이트가 돼요. 

이제 운동 선수로도 갈 수 있고 여러 영역으로 갈 수가 있는데, 사용할 줄 아는 도구가 어떤 도구냐에 따라서
나의 전반적인 능력치가 인간의 경우는 달라집니다. 
그러니까 예를 들어서 현미경을 사용할 줄 알면서 과학이, 생물학의 영역, 미생물학의 영역이 엄청나게 발전했고, 망원경이라는 게 생겨나면서 천문학이 엄청나게 발전했어요. 

그러니까 내 눈이 볼 수 있었던 한계까지만 볼 수 있을 때라 내 눈이 볼 수 있는 것보다 훨씬 멀리 있는 것까지 볼 수 있을 때 우리가 다룰 수 있는 어떠한 생각들의 넓이 그리고 우리가 생각할 수 있는 것들, 발견할 수 있는 것들이 어마어마하게 많아진 거죠.

철학자 니체 같은 경우도 이제 1880년대쯤 들어가면서 눈이 안 보이기 시작해서 그때 나온 라이팅 버리라고 하는 타자기를 사용하기 시작했대요. 
그러면서 되게 재밌는 이야기를 하는데 내가 손 글씨를 쓸 때랑 비서에게 말로 불러줄 때랑, 내가 타자기로 글을 쓸 때랑 내 안의 생각이 다른 생각 같아 내 안에서 다른 글이 나오고 다른 생각들이 존재하는 것 같아 라는 재밌는 관찰을 해주거든요. 

굉장히 본질적인 이야기예요. 왜냐하면
우리의 뇌 안에 글을 읽고 쓸 줄 아는 어떠한 그러한 영역이나 그러한 유런들이 처음부터 따로 만들어져 있었냐 진화해서 뿅 해가지고 글 쓰는 영역 이런 게 생겨났냐라고 한다면 아니에요. 

뇌가 타고난 하드웨어만 놓고 보면 2만 년 전 구석기 시대에 살고 있던 인간의 뇌랑 우리 인간의 뇌랑 기본적으로 하드웨어는 거의 똑같아요. 
그러니까 지금 현재 글을 읽고 쓰는 영역으로 알려져 있는 뇌 영역들이 있고 시스템들이 존재해요.

그렇지만 이 시스템들은 우리가 진화의 과정 어느 순간에선가 활자가 발견되고 교육을 통해서 배우고 그 다음부터는 뇌의 특정 영역을 그걸 하는 데만 쓰기 시작한 거죠. 
일종의 뇌에 있는 엄청나게 많은 자원들을 재활용한다라고도 얘기를 하는데 인공지능이라는 도구가 새로 들어오면서 이게 전혀 없었던 방식으로 우리에게 도움을 주고 있지만 우리의 뇌는 분명히 또 이 ai랑 어떤 방식으로 가장 효율적으로 소통을 할 수 있을까 이걸 위해서 뇌 안의 자원들을 재활용할 거라고 봐요.

그래서 쉽게 이야기하자면 내 뇌가 가지고 있는 능력치라는 것은 딱 정해져 있어서 요거, 요거, 요거, 요거 이런 형태로 버튼 형태로 존재하는 게 아니라 내가 살면서 어떤 능력을 배우고 어떤 도구를 사용하는 게 나한테 쓸모가 있고 도움이 되느냐에 따라서 뇌가 그것들을 활용하는데 더 많은 자원들을 배분하기 시작하고 그렇게 재활용된 자원들을 통해서 우리의 능력치가 업그레이드 되는 거기 때문에 이 인공지능이 나타나서 우리 뇌가 대체되는 거 아니야

뇌가 필요 없어지는 거 아니야 뭐 굉장히 많은 걱정들을 하시거든요. 
이 새로운 도구를 활용해서 또 새로운 능력제가 생겨나게 될 거다 라고 얘기하고 싶어요. 
이 툴이 생긴 이상 기존에 우리가 진리라고 믿던 시스템과 교육 방식과 세상을 이렇게 살아야 잘 사는 거야 라고 했었던 공식들이 무너지는 중이 아닌가 생각이 되고 이제는 세상이 바뀌어야 할 때 우리가 생각하던 시스템이 바뀌어야 할 때 우리가 생각하던 교육과 시험 제도가 바뀌어야 할 때 라는 메시지를 이 도구가 전해주고 있는 것 같아요.

잘 생각해보면 지금 현재 초중고 시스템이 왜 생겼나요? 학년제 그다음에 중학교 졸업하고 고등학교 들어가고 좋은 고등학교를 들어가는 게 좋은 고등학교가 뭔지 모르겠지만 좋은 고등학교가 좋은 대학교에 가기 위한 거고 좋은 대학교 나오면 판검사, 변호사, 의사가 될 수 있고 돈 많이 버는 직업에 가는 거고 아니면 대기업에 취업할 수 있고
그런 등용문으로 좋은 대학교가 전락을 했고 그 좋은 대학교에 가려고 좋은 고등학교 입시 공부를 하는 거고 심지어 중학교 초등학교까지 우리나라는 그런 형태로 입시 제도가 쫙 나와 있는 거잖아요. 

근데 여기서 질문 기존에 돈 잘 번다고 생각했던 교수라는 직업은 이미 안 그렇지만 교수, 의사, 변호사 이런 직업들이 다 기존의 방식으로 일을 할까? 그리고 내가 뭐 대기업에 취업하기 위한 조건 자체가 그 대학교를 나오는 게 나한테 플러스가 될까?

이거는 아이들의 장래 희망에서도 이미 볼 수가 있는데요. 
장래 희망이 뭐냐라고 물어보면 스타트업 대표가 돼서 일찍 은퇴하는 거 이런 거 꿈으로 꼽는 아이들 많고요. 
대학생들은 나는 유튜버가 될래라고 하는 초등학교 중학생이 엄청 많아요. 

그냥 기존의 시스템에서 성공해서 취업 잘 돼가지고 안정적인 직장으로 가는 것보다 이 직업들이 더 돈 잘 벌고 재밌고 많은 걸 경험할 수 있는 매력적인 직업으로 아이들한테도 보이는 거죠.
실제로 사회에서 살고 있는 사람들한테 쓸모 있는 서비스를 만들거나 쓸모 있는 변화를 만들 수 있는 사람은 인재로 인정을 받고 취업도 쉬워지고 아니면 돈을 벌 수 있는 길들이 많이 생겼어요. 

그런데 이제 ai 같은 도구가 나오게 되면 이 일을 내가 굳이 고등학교 대학교 졸업하고 해야 되는 게 아니라 초등학생 중학생도 이 파워풀한 툴을 잘 사용할 수 있으면 이미 내가 원하는 꿈들을 이룰 수가 있는 거죠.
대표적인 이가 웹툰 작가 이것도 장래 희망 중에 높이 올라갑니다. 

근데 사실 얼마나 오랜 기간 동안 내가 수련을 하고 그림 그려야 되고 채색한 작업도 해줘야 되고 어떤 유명한 웹툰 작가의 문화생으로 들어가고 거기도 그런 기존에 쌓여 있는 전통이라는 게 있다고 하더라고요. 
그런데 이제는 그냥 내가 스토리만 있고 글을 잘 쓰면 웹툰은 엄청 곡컬로
ai가 더 그려줘요. 그러니까 내가 아이디어가 있고 이걸 실현하고 싶다. 

초등학생 중학생도 좋은 스토리가 있고 내가 해보고 싶다. 
ai를 활용해서 웹툰도 그릴 수 있고 소설도 쓸 수 있고 재미있는 콘텐츠를 많이 만들 수가 있고 한편으로 이러한 변화가 있는데 다른 한편으로는 좋은 대학교 가야 돼 뭐 대기업에 취업해야 돼 라는 형태의 공식이 있다고 한다면 둘 중에서 이제 미래 세대에게는 어떤 게 더 매력적일까요?

ai 생성형 ai 챗gpt가 나와서 뭘 편리하게 해줬냐 이걸 사용해도 되냐 안 되냐 교육에 사용해야 되냐 이런 질문들이 있는데 이 질문들을 넘어서는 약간 본질적인 질문은 지금 세상이 우리에게 알아야 된다라고 주는 것들 이것들이 과연 정말 세상을 살아가는데 필요한 것들일까? 그리고 우리가 특정 방식으로 알아야 하는 것일까? 우리의 교육은 답이 있는 것을 찾도록 만드는 교육이었어요.

정답을 잘 맞추면 1등을 하고 백점을 맞고 구십 점을 맞고 이런 형태로 사지선다 형태로 그러니까 답이 있는 것을 내가 잘 외워서 정답을 알아야 되는 우리가 익숙한 교육이죠. 
그런데 정답을 다 외고 정답을 알아야만 하는 부분은 인간보다 ai가 훨씬 뛰어나요. 

그러니까 정답을 외워야 되는 쪽은 어차피 ai가 인간보다 더 낫기 때문에 우리가 인간에게 이걸 시킬 필요가 없이 ai에게 시키면 돼요.
다만 얘가 던져주는 답이 정답이 아니기 때문에 무조건 신뢰하고 갈 수는 없는 거죠. 
최근에 어떤 ai 스타트업의 대표님이 sns에 올린 글을 읽으면서 끄덕끄덕했어요. 

저의 생각하고 비슷해서 앞으로 ai를 사용하는 미래에서 사람들은 둘로 나뉠 것이다라고 얘기를 했어요. 
변화할 수 있는 사람과
변화할 수 없는 사람. 그러니까 내가 변화할 수 있는 사람은 이 2를 통해서 엄청난 무기가 생겼고 굉장히 많은 것들을 할 수 있게 됐는데 내가 스스로 이런 새로운 걸 받아들여서 변화할 수 없는 사람의 경우에는 세상 살기가 막막해진 거예요. 

답이 있는 문제만을 가지고 이제 보는 사람은 변화하기 어려운 거죠. 
왜냐하면 내 시스템에 정해져 있고, 박스가 정해져 있고, 나는 그 안에서 답이라는 것도 정해져 있는 답을 찾아야 되니까. 
근데 이러한 직업이나 이러한 종류의 사람들은 ai와의 경쟁에 있어서 이기기 어려워졌어요.

개척과 탐험과 답이 없는 곳에서도 답을 찾아내고, 없는 연결을 만들어내고 와 쟤는 진짜 기발하다 어떻게 저런 생각을 했지라고 하는 종류의 사람들이 점점 더 많이 필요해진 거죠. 
그렇다면 정답을 전혀 알 수 없는 새로운 세상을 개척하는 것 말만큼 쉽지 않잖아요. 
답이 없는 문제에 도전을 많이 해봐야 된다고 생각을 해요.

그러니까 집에 가는 길이 딱 이 길만 정해져 있어서 엄마가 가라고 한 이 길만 왔다 갔다 하는 게 아니라 전혀 다른 길로도 집에 갈 수 있다는 걸 자기가 찾아보고 실천하는 아이들이 될 수 있겠죠. 
그런데 지금 나온 챗gp티나 생산성의 ai는 여기에 도움을 줄 수 있어요. 

나는 뇌공학에 대해서 아무것도 몰라. 
그러면 뇌공학에서 최근 20년 동안 나온 새로운 어떤 발견들은 뭐가 있고 내가 어떤 책들을 찾아면 좋을까 찾으면 좋을까? 이런 형태로 질문을 던지면
기존의 정보들 중에서 랜덤하게 고르지만 내가 이걸 수 있다라고 하는 어떤 방향성을 대략적으로 다 맞지는 않아도 내가 이 방향으로 걸어갈 수 있도록 대략적으로 찾아주죠. 

최근에 제가 어느 방송사에서 미래 교육 프로그램 관련해서 전 세계 10개국 다큐멘터리를 촬영하는 그런 프로그램에 참여를 했었어요. 
우리나라뿐만 아니라 외국에서도 그런 고민을 많이 하더라고요. 
그중에서 흥미롭게 봤던 교수법 중에 하나가 우리는 익숙한 교수법이 이거죠. 

선생님이 예를 들어서 태양계 행성들을 알려준다. 
앞에 서가지고
수성, 금성, 지구, 화성 이런 식으로 막 다 외개하고 근데 그게 아니라 서로가 서로에게 알려줘 봐 너는 수성에 대해서 알려주고 너는 금성에 대해서 알려주고 이런 형태로 그룹을 나눈 다음에 아이들이 어떤 방식으로 알려주는지 조차도 전부 다 그냥 프레이하게 준 거예요. 

어떤 아이는 게임을 만들어오고 어떤 아이는 유튜브 영상을 찾아가지고 보여주고 어떤 아이는 이걸 그림을 그리게 하고 서로가 서로에게 그러면 이제 선생님의 역할은 여기에 틀린 정보가 있나
아니면 아이들이 충분히 설명을 잘했나 그리고 가르쳐야 하는 내용이 다 들어있나 이것만 체크를 해주면서 잘못된 정보가 전달되지 않게 그리고 대략 비슷한 레벨로 모든 행성에 대해서 기본적인 정보는 아이들이 숙제할 수 있게 이것만 맞춰주는 역할을 하고 있었거든요. 

저는 미래 교육의 방향성은 비슷하게 갈 것 같아요. 
무슨 얘기냐 하면 th라고 하는 형태의 선생님보다 커넥터 또는 큐레이터 같은 형태의 교육이 훨씬 더 많아질 거라고 생각하고
그 교육의 툴을 위해서 첫 gpt 같은 생산형 ai가 큰 도움이 될 수 있을 것 같아요. 

내가 하지 못하고 찾지 못하는 것도 인공지능을 통해서 가져올 수 있잖아요. 
굉장히 많은 양의 정보 안에서 내가 어떤 정보랑 연결시킬 거냐 잘못되거나 틀린 정보만 들어가지 않도록 체크를 해주면서 그런 가이드 역할을 해주는 사람이 필요한데 선생님의 역할이 아마 그런 역할이 될 거라고 생각을 합니다. 

반대네요. 오히려 정답이 없는 것을 질문을 하는 것이
그런데 여기서는 활용하는 사람의 능력치가 아주 큰 역할을 하겠죠. 
예를 들어서 내가 방향만 알고 어떤 다른 디테일을 모를 때 찾아가는 방식 그러니까 어떻게 보면 우리 스무고개 같은 걸 생각해 볼 수 있잖아요. 

질문을 잘해서 내가 원하는 걸 상대방이 뭘 생각하고 있나
좁혀가는 그 질문을 잘하는 사람이 답을 빨리 찾겠죠. 
마찬가지로 hgpt 같은 언어형 모델도 내가 얼마만큼 이미 알고 있는 것들이 있는가 가지고 있는 질문을 얼마만큼 정확하게 할 수 있는가에 따라서 굉장히 다른 결과들이 나옵니다. 

오프 네이아에서 나온 달리 같은 서비스는 그림도 그려주고 뭐 미드 저니 같은 서비스도 있고 이랬잖아요. 
앉아서 사색하는 책 읽는 소녀의 그림을 그려줘. 
그러면 그려줍니다. 되게 멋들어지게 그려져요. 

근데 이걸 넘어서서 프랑스 화가 르누아르의 작품 스타일과 색채를 사용해서
유럽 19세기 스타일의 책장을 배경으로 책을 읽고 있는 소녀를 그려줘. 
내가 더 디테일하게 질문을 할수록 굉장히 고퀄의 멋진 그림이 나오거든요. 

지식이라는 것이 덜 중요해지고 물어보면 다 알려준다라고 사람들은 가볍게 생각하는데 내가 무언가를 직접 해보기 전까지는 그 지식이 내 게 되지 않거든요. 
나 저거 알아라고 하지만 누구한테 설명해 주거나 가르쳐줄 수 있는 레벨의 지식이 아니에요. 
내가 어떠한 지식을 알고 있고
그리고 어떠한 지식을 모르고 있는지 구분을 잘해서 내가 모르는 영역에 대해서 내가 알고 있는 것들을 기반으로 질문을 던질 때 더 좋은 답을 찾아줄 수 있다. 

전문가들이 많이 양성되는 거 아니냐 이런 시각도 조금 있고 가장 큰 문제입니다. 
ai가 우리 삶 속에 비서로 들어왔을 때
일어나게 되는 가장 큰 문제 중에 하나가 더 이상 무엇이 진짜고 가짜이고 인간 그 일반적인 인간의 경우에 이걸 구분하기 어려워졌다는 게 제일 큰 문제일 수가 있어요. 

그래서 실제로 2019년도에 오픈ai가 gpt 2를 만들었을 때 이 문장 자동 완성 기능 이런 거를 넣을까 말까 고민을 많이 하다가 안 넣었다고 그래요. 
그 이유가 뭐냐 하면
뭔가 사기를 벌이거나 아니면 여기에 가짜 뉴스를 만들거나 하는 데 너무 큰 도움을 줄 것 같아서 이거 해도 되나 라고 고민을 하고 그 기능을 안 넣었다가 9개월 정도 있다가 이제 gpt 3로 넘어가고 하면서 결국은 넣었다고 그러거든요. 

또 다른 얘가 뭐가 있냐 하면 과학자들이 논문을 쓰고 어떤 그래프나 결과물을 발표하는 데 되게 오랜 시간 걸려서 논문을 쓰고 여기에 되게 많은 노력이 들어가거든요. 
그걸 좀 손쉽게 해줄 수 없을까 해서
지금의 메타 그러니까 옛날에 페이스북이죠 메타에서 갤럭티카라는 굉장히 강력한 이런 ai 알고리즘을 내놨는데 내놓은 지 사흘도 안 돼서 폐기하고 다 백 하고서는 그 서비스를 닫아버렸어요.

 
그 이유가 뭐냐 너무 잘 써서 웬만한 과학자가 봐도 자기 전문 분야가 아니면 그냥 석사급 정도는 구분도 못할 정도로 논문이 나온다는 거예요. 
이건 대재앙이다.
위키피디아나 나무위키 같은 것만 보고도 일반인의 경우에는 그게 맞다고 생각하고 그 정보가 유통이 되죠. 

잘못된 논문과 팩트가 아닌 어떠한 연구를 기반으로 우리가 비행기를 만들고 건물을 짓고 하다가 그게 무너지거나 제대로 작동하지 않으면 목숨 까지도 정말 위태로울 수 있는 거잖아요. 
그래서 이거는 도움이 아니라 대재앙이다라고 어마어마한 반발이 나오면서 되게 약간 억울해하면서 아 나는 그런 게 아니라 좋은 의도로 이러면서 닫았어요 서비스를.

그런데 이제 그때 사건을 보고 그리고 원래 오픈ai에서도 자동 완성 기능을 안 넣으려고 했던 과거를 보면 가장 우려하는 게 뭐냐 하면 진짜가 아닌 정보를 너무나 진짜처럼 전달해 줄 때 생겨나게 되는 사회적인 부작용 이걸 두려워한 거죠. 
그렇다면 여기서 가짜 전문가와 진짜 전문가의 차이가 뭘까요? 가짜 전문가는
본인 스스로가 진짜와 가짜를 감별할 능력이 없을 수도 있고요 내가 실제로 알고 있지 않은데 내가 알고 있다고 착각하는 경우가 많아요. 

근데 진짜 전문가의 경우에는 어떠한 소스가 없어도 온라인이 없고 인터넷이 끊겨 있어도 내가 손으로도 수식을 쓸 수 있고 풀 수 있고 설명할 수 있고 이 지식이 정말 내 지식일 때 이런 걸 할 수 있는 거잖아요. 
그거 찾아봐야 아는데 이러면 진짜 전문가가 아닌 거죠.

그래서 그 구분점에 있어서 내가 정말 무언가를 안다라고 하는 것은 내가 스스로 가르칠 수도 있어야 되고 스스로 그것을 할 수도 있어야 되고 그래야 진짜 전문가라고 부를 수 있는데 ai가 모든 걸 도와주게 되면 더 많은 가짜 전문가 그러니까 스스로 그걸 할 수 없고 진짜 내 지식은 아닌데 그냥 나도 할 수 있으니까 내 거라고 믿게 되는
그러 사람들이 아주 많이 늘어날 거라고 생각을 해요. 

그러다 보면 예전에는 내가 어떠한 걸 글로 쓸 줄 알거나 sa를 써내거나 논문을 써내면 이게 아무나 쓸 수 없는 거니까 이거를 어떤 지식의 증거로 여겼었죠. 
저는 이러한 것들을 지식의 증거로 여기는 시스템 자체가 역시 바뀌어야 되는 타이밍에 와 있다고 생각해요. 
그러면 어떤 지식이 더 소중한 지식이 되느냐
내가 정말로 활용할 수 있고 무언가를 만들 수 있는 살아있는 지식인 거죠. 

아무리 많은 정보를 최고로 알고 있고 뭐 논문으로 알고 있어도 그걸 실제로 만들고 활용할 수 있는 사람과 이론적으로만 알고 있는 사람 사이에 조금 더 많은 차이가 생기지 않을까 내가 어떤 방식으로 사는 것이 성공하는 삶인가라는 질문에 맞닿아 있는 거는 결국 나는 어떤 사람이고 어떤 삶을 원하는가라는 질문이거든요.

이게 확실한 사람은 이 도구를 통해서 더 많은 걸 얻을 수 있어요. 
나는 누구지 나는 뭘 원하지 나는 뭘 알고 있지? 이게 확실하지 않은 사람은 여기서 얻을 수 있는 게 굉장히 피상적이고 많지 않아요. 
근데 여기에서 한 가지 흥미로운 사실이 있습니다. 

내가 어떤 사람이고 어떤 취향을 가지고 있는가가 처음부터 생기지 않아요.
뇌에서 내가 클래식 음악을 좋아한다 락 음악을 좋아한다 이러한 이야기를 하고 이러한 취향이 드러날 수 있기 위해서는 일정 수준 이상의 일정 양 이상의 락 음악을 들어봤어야 되고 클래식 음악을 들어봤어야 되고 록과 클래식이라는 카테고리가 있다는 걸 정도를 알아야 내가 좋아하는 게 뭐다라는 취향이 생겨나는 거거든요.

그러니까 경험이 쌓이지 않고 데이터가 쌓이지 않으면 내가 무엇을 좋아하는지도, 내가 무엇을 싫어하는지도, 내가 어떤 사람인지도 알기 어려운 거죠. 
그러니까 ai의 시대에 아이러니하게 더 중요해지는 것은 한 사람 한 사람이 더 다양한 경험을 하고, 더 많은 지식을 쌓고, 공부한 것이 많고, 아는 것이 많을수록 내가 나 자신에 대해서 내가 알고 있는 건 모르는 것이 분명하고 그렇기 때문에 이 ai라는 툴을 더 잘 사용할 수 있게 되는 것이고요.

그 일정 수준의 티핑 포인트까지 도달하지 못하면 그냥 얘가 골라주는 거 보고, 얘가 시키는 거 하고, 그리고 더 자기가 원하는 것이 분명한 누군가 다른 사람으로부터 조종당하는 삶을 살게 될 가능성이 높은 거죠. 
내가 더 주도적이고 주체적인 삶을 살 수 있기 위해서는 더 많이 공부하고 아는 것들이 필요하고 그 사람이야말로 에이아이를 더 잘 사용할 수 있다.