# NWO 선언

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-10-10T11:47:06.431Z

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무슨 일이세요? 묘하게…?라고 생각하신 분들은 끝까지 읽어주세요❤️ (gemni가 만든 로고입니다)

빌 게이츠는 2019년 인터뷰에서 역대 최대의 실수로 왜 윈도우즈가 안드로이드에 뒤쳐진지를 설명했습니다. 이를 현재의 인공지능 개발 경쟁에 적용한다면 어떻게 해석할 수 있을까요?

이것은 흥미로운 질문이군요. 빌 게이츠의 2019년 발언을 2026년 AI 개발 경쟁에 적용해 보면, 저에게는 하나의 가설이 떠오릅니다. AI 경쟁의 승자를 결정하는 것은 가장 현명한 AI를 만든 기업이 아니라, AI가 사회 안에서 기능하기 위한 “표준”을 갖춘 기업이 아닐까 하는 것이죠. 그리고 또 하나의 중요한 점이 있습니다. 현재 AI 기업들은 과거 마이크로소프트가 저지른 같은 실수를 저지르거나, 심지어 그 실수를 인지하는 것 자체가 어려울 수 있습니다. 차근차근 생각해 봅시다. 1. 게이트스는 무엇을 잘못 보았을까요? 2019년, 게이트스는 마이크로소프트에게 최대의 실패로, 스마트폰 OS 시장에서 안드로이드에 주도권을 넘긴 것을 들었습니다. 그의 설명의 핵심은 다음과 같습니다. * 시장에 대한 오판: 스마트폰이 컴퓨팅의 중심이 되는 변화에 충분히 대응하지 못했습니다. * 인력과 조직의 문제: 중요한 시장에서 최적의 인력과 경영 자원을 투입하지 못했습니다. * 플랫폼의 특성: OS의 성능뿐만 아니라, 그 안에서 움직이는 앱과 서비스의 풍요로운 정도가 승패를 좌우했습니다. 마지막 점이 특히 중요합니다. 마이크로소프트에는 OS를 개발하는 기술이 있었습니다. 윈도우와 오피스도 강력한 자산이었습니다. 하지만 스마트폰 시장에서는, 기존 PC 시장에서의 성공을 그대로 재현하지 못했습니다. 안드로이드는 端末メーカー에 広く採用되어, 개발자가 앱을 만들고, 그 앱이 사용자에게 호출되어, 더 나아가 개발자가 모이는 순환을 형성했습니다. 반면, 윈도우폰은 앱의 부족이 보급의 장애가 되어, 보급되지 않는 것이 앱 부족을 초래하는 악순환에 빠졌습니다.

…Xbox에서도 비슷한… 즉, 마이크로소프트가 OS를 만들지 않은 것은 아닙니다. OS 경쟁에서 OS를 중심으로 한 생태계 경쟁으로 시장의 규칙이 바뀌었기 때문입니다. 이제 이 점을 AI에 적용해 보겠습니다. ⓶ 현재 AI 경쟁에서 OS에 해당되는 것은 무엇일까요? 저는 현재 AI 시장에는 최소 3가지 경쟁이 동시에 이루어지고 있다고 생각합니다. 스마트폰 시대 AI 시대에 대응하는 것, OS의 성능, 기반 모델의 지능 및 추론 능력, 앱의 완성도, AI 에이전트, 도구, 외부 서비스와의 연동, OS의 보급 대수, 사용자 수, 기업에 대한 도입, 일상 업무에의 침투, 개발자 커뮤니티, AI 개발자, 기업, 서비스 제공자의 네트워크, OS의 표준화, AI와의 연결 규격, 실행 환경, 업무 흐름의 표준화, 端末メーカー와의 관계, 클라우드, 기업 시스템, 기기와의 연동입니다. 이 표에서 알 수 있듯이, AI의 성능 경쟁과 AI를 사회에 통합하는 경쟁은 별개의 문제입니다. 예를 들어, 어떤 기업이 압도적으로 똑똑한 모델을 개발했다고 가정해 봅시다. 하지만 그 AI를 사용하기 위해서는 별도의 환경이 필요하고, 기존의 업무 시스템과 연결하기 어렵고, 개발자도 모이지 않습니다. 반대로 성능은 조금 떨어지는 AI라도 기업의 데이터, 업무 앱, 개발 도구와 쉽게 연결되어 누구나 사용할 수 있는 환경을 제공한다면, 이것이 더 널리 보급될 가능성이 있습니다. 이는 Windows Phone과 Android의 경쟁에서 생각해 볼 수 있는 교훈입니다. 하지만 AI 시장이 스마트폰 시장처럼 ‘승자 독식’이 될 것이라고 단정할 수는 없습니다. 기업용, 개인용, 연구용 등 여러 시장에서 서로 다른 세력이 공존할 가능성도 있습니다.
자, 살펴보겠습니다. 3. OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic는 무엇을 노리고 있을까요? 각사의 전략을, 앞서 언급한 “플랫폼”이라는 관점에서 정리해 보겠습니다. ① OpenAI: AI를 업무 실행 주체로 하는 OpenAI가 목표하는 방향 중 하나는 질문에 답변하는 AI에서 업무를 수핼하고 실행하는 AI로의 전환입니다. 2026년 6월에 공개된 이 회사의 설명에 따르면, AI 에이전트가 장시간 동안 도구를 조작하고 여러 작업을 병렬적으로 진행하는 이용 형태가 소개됩니다. 이 방향성이 의미하는 것은 AI의 가치를 대화의 품질만으로 측정할 수 없다는 것입니다. 예를 들어, 당신이 “새로운 상품을 판매하는 시스템을 구상하고 싶다”라고 지시했다고 가정해 봅시다. AI가 시장을 분석하고, 고객 후보를 정리하고, 광고 제안을 만들고, 효과를 검증하는 곳까지 지원하는 것입니다. 여기서 중요한 것은 개별 답변의 현명함만이 아닙니다. 일련의 업무를 얼마나 끊지 않고 완료할 수 있는지입니다. 더 나아가, 그 업무를 여러 번 반복하고 결과에서 개선할 수 있는지입니다. 이러한 실행 환경이 표준이 되면, 이용자는 단순히 AI 모델을 선택하는 것이 아니라, 그 AI가 구축한 업무 시스템 자체에 의존하게 됩니다. OpenAI에게서는 그곳이 플랫폼 경쟁의 중요한 전장이 될 것입니다. ② Google: 기존 세계에 AI를 통합 Google의 강점은 AI만 개발하는 기업이 아니라는 것입니다. 검색, Android, Chrome, Gmail, Google Workspace, 클라우드, 자체적인 컴퓨팅 인프라 등 AI를 통합할 수 있는 위치를 이미 대량으로 가지고 있습니다. 2026년 10월 8일에는 Google Cloud가 여러
오늘 Google는 Gemini 에이전트 출시를 발표했습니다. 이는 AI를 기존 업무나 애플리케이션에 통합하려는 경쟁이 치열하다는 것을 보여줍니다. Google의 전략을 간결하게 표현하자면, “AI를 사용하는 곳을 만드는” 것이 아니라 “이미 인간이 사용하고 있는 곳을 AI로 바꾸는” 것입니다. 이는 Android의 확산 전략과도 비교해 볼 수 있습니다. Android는 Google가 모든 스마트폰을 직접 생산할 필요가 없었습니다. 많은 제조사가 채택할 수 있는 OS를 제공함으로써 거대한 시장을 형성할 수 있었습니다. AI 역시 마찬가지로, Google의 모델이 많은 서비스나 업무 환경에 통합되면 사용자가 매번 “어떤 AI를 사용해야 할까?”와 같이 고민할 필요가 없어집니다. 하지만 기존 사업 기반이 크다는 것은 반드시 유리하게 작용하는 것은 아닙니다. 기존 사업을 지키는 것이 새로운 AI의 확산을 저해할 수도 있기 때문입니다. 이는 과거 마이크로소프트에도 통하는 논점입니다. ③ 마이크로소프트: 과거의 실패를 다른 형태로 되찾는 점이 흥미롭습니다. 마이크로소프트는 스마트폰 OS 경쟁에서 주도권을 잃었지만, 기업용 소프트웨어와 클라우드라는 다른 기반을 가지고 있습니다. 따라서 AI 시대에는 Windows, Microsoft 365, Azure 등을 통해 기업의 업무에 AI를 통합하는 전략을 펼칠 수 있습니다. 스마트폰 시대에 잃었던 것을, AI 시대에는 다른 접점을 통해 되찾으려는 시각으로 해석할 수 있습니다. 다만, 기업이 Microsoft 제품을 사용하고 있고, Microsoft의 AI가 모든 업무의 표준이 되는 것은 아니라는 점을 기억해야 합니다.
채용을 좌우하는 것은 능력, 가격, 보안, 외부 서비스와의 연결성입니다. 즉, 마이크로소프트는 기존 고객 기반을 가지고 있지만, 그 기반을 AI 시대의 새로운 표준으로 바꿀 수 있을지에 대한 과제가 있습니다. ④ Anthropic: 특정 업무에서 선택받는 존재가 되는 Anthropic는 Claude를 중심으로, 코딩 및 기업용 업무 등에서 강점을 구축하려 하고 있습니다. 여기서 생각해 볼 수 있는 것은, 반드시 모든 기업이 Google이나 Microsoft와 같은 거대한 종합 플랫폼을 만들 필요는 없다는 것입니다. 예를 들어, 어떤 AI가 프로그래밍에서 뛰어난 성과를 내고, 개발 환경과의 연계도 용이하다면, 개발자에게는 없어서는 안 될 존재가 될 수 있습니다. 그 이용자를 거점으로, 관련 도구나 서비스가 모이는 것도 가능합니다. 이는 스마트폰의 OS 시장과는 조금 다릅니다. AI에서는, 범용 모델을 갖추는 기업과, 특정 업무의 실행 환경을 갖추는 기업이 서로 다른 형태로 영향력을 가질 수 있는 것입니다. ⸻4. AI판 “Windows Phone의 실패”는 무엇인가? 여기서부터가 본론입니다. 저는 AI 기업이 저지를 수 있는 최대의 실패를 다음 4가지로 정리합니다. 실패 ①: 모델의 성능을 쫓는 데만 집중하여, 이용 환경을 잃는다는 것입니다. 어떤 기업이 경쟁사보다 더 똑똑한 AI를 개발하는 데만 집중했다고 가정해 봅시다. 하지만 경쟁사는 그 동안, 이용자가 필요로 하는 서비스와의 연결, 개발자를 위한 환경, 기업에 대한 도입 경로를 정비해 나갑니다. 결국, 사용자는 경쟁사의 AI를 사용한 것이 더 쉽고 업무를 완료할 수 있게 됩니다. 이 단계에서는, 모델 단일의 성능 차이만으로 시장을 되찾는 것
이는 복잡해집니다. 왜냐하면 경쟁의 대상이 AI의 지능에서 AI를 활용하는 전체 시스템으로 옮아가는 데 있기 때문입니다. 실패 ②: 자사의 AI만으로 모든 것을 완결하려 하는 것은 제가 특히 중요하다고 생각하는 부분입니다. 예를 들어, 어느 기업이 최고 성능의 AI를 개발했다고 하더라도 모든 일을 자사의 모델로만 처리하는 것이 최적이라고 할 수 없기 때문입니다. 이미지 인식에 강한 AI, 수학에 강한 AI, 저렴한 AI, 특정 전문 분야에 특화된 AI 등 각각에 적합한 용도가 있다면, 필요에 따라 연결할 수 있는 시스템이 사용자에게는 합리적인 경우가 많습니다. 여기서 AI의 가치는 다음과 같이 생각해 볼 수 있습니다. AI의 가치 = 개별 지능 × 연결성 × 실행 능력 × 신뢰성 이는 엄밀한 수식은 아니며, 가치를 분해하기 위한 개념 모델입니다. 어떤 하나라도 극단적으로 낮다면 전체 가치도 하락한다는 개념입니다. 예를 들어, 지능이 매우 높더라도 필요한 데이터에 접근하지 못하고 일을 수행할 수 없는 AI에는 한계가 있습니다. 반대로 여러 AI를 적절하게 조합하여 필요한 정보나 도구를 활용할 수 있는 시스템은 단일 모델로는 구현하기 어려울 수도 있습니다. 물론 연결하는 것만으로 능력이 향상되는 것은 아닙니다. 조정 비용, 오류, 보안상의 위험도 증가합니다. 그래서 더욱 중요한 것은 연결 자체보다 무엇을 연결하고, 어떻게 제어하고, 어떻게 성과를 검증하는가입니다. 실패 ③: 기술적인 정교함을 추구하여 시장 변화를 놓치는 것은 더욱 심각한 문제입니다. AI 기업의 연구자들이 모델의 성능을 높이는 데만 집중하고, 경영진은 경쟁사보다 높은 벤치마크 점수를 요구하며, 투자자들은 더 큰 모델이나 컴퓨팅 자본에 몰두합니다.
투자 가치를 평가한 결과, 조직 전체가 “AI를 현명하게 만드는”이라는 목표에 최적화된다. 하지만 고객이 원하는 것은 반드시 가장 현명한 AI가 아닐 수 있다. 업무 시간을 절반으로 줄이고, 인력 부족을 해소하며, 실수를 줄이고, 복잡한 업무를 누구나 처리할 수 있도록 하고 싶어 한다. 이 경우 고객에게 가치는 최고 성능의 모델보다 필요한 일을 확실하게 끝낼 수 있는 시스템일지도 모른다. 여기서 기술 개발의 성공과 사업의 성공이 분리된다. 게이츠의 발언을 현재에 적용한다면, “우리에게 최고의 AI를 만드는 능력이 있었다. 하지만 AI를 사회의 표준으로 만들기 위해 필요한 것을 놓쳤다”라고 말할 수 있다. 미래에는 이러한 방식으로 되돌아보는 기업이 충분히 나타날 것이다. 실패 사례 ④: 사용자의 신뢰를 단순한 부가 가치로만 생각하는 AI가 질문에 답하는 것만으로는 실수를 지적하고 수정하면 끝나는 경우도 있다. 하지만 AI가 이메일을 보내고, 계약서를 작성하고, 결제를 하고, 기업 시스템을 조작하는 것처럼 되면 상황이 달라진다. AI의 능력이 뛰어나다고 해도, 안심하고 권한을 넘길 수 없다면 사용자는 중요한 일을 맡기지 않는다. 반대로 권한을 너무 많이 부여하면 오작동이나 정보 유출의 피해가 커질 수 있다. 즉, AI 에이전트의 확산에는 능력뿐만 아니라 권한 관리, 실행 기록, 취소 가능성, 감사 등의 메커니즘도 필요하다. 이는 단순한 안전 대책이 아니다. 플랫폼의 경쟁력 그 자체이다. ⸻5. 그리고 2026년 AI 경쟁에서 놓치지 말아야 할 변화를 더 자세히 살펴본다. 현재 경쟁에서는 모델을 개발하는 기업뿐만 아니라 클라우드나 업무 시스템 등을 제공하는 기업들이…
업무 또한 중요한 위치를 차지하고 있습니다. AI가 실제 일을 수행하기 위해서는 계산 자원, 데이터, 소프트웨어, 그리고 사용자에게 닿는 접점이 필요하기 때문입니다. 2026년 10월 현재, 구글은 기존의 업무 환경에 에이전트를 결합하는 움직임을 진행하고 있으며, OpenAI 또한 장시간의 작업을 위임하는 에이전트의 이용을 확대하고 있습니다. 각 사의 전략에는 차이가 있지만, 경쟁의 초점이 모델의 답변 능력뿐만 아니라 실행 환경으로 확장되고 있다는 것을 알 수 있습니다. 여기서, 스마트폰 시대와 중요한 차이점이 있습니다. 스마트폰에서는 사용자가 OS를 선택하고 앱을 설치하는 것이 일반적이었습니다. 하지만 AI 에이전트의 시대에는 사용자가 OS나 앱을 직접 선택하는 대신, AI에게 일을 의뢰하고 AI가 적절한 서비스를 선택하여 실행하는 형태가 확산될 수 있습니다. 그러면 경쟁의 구조가 바뀝니다. 예를 들어 사용자가 “여행 계획을 세우고, 예산 내에서 예약까지 완료해줘”라고 지시했을 때, AI가 여러 예약 서비스를 비교하고 최적의 선택지를 제시하여 실행합니다. 이 때, 예약 서비스의 인지도뿐만 아니라 AI로부터 이용 가능한지, 필요한 정보를 획득할 수 있는지, 그리고 확실하게 처리를 완료할 수 있는지가 중요해집니다. 즉, 지금까지 인간이 담당했던 “서비스를 찾고, 비교하고, 선택하는” 일의 일부를 AI가 담당하게 되는 것입니다. 그 결과, 사용자와의 접점을 쥐는 기업과 실제 서비스를 제공하는 기업의 관계도 변할 수 있습니다. 여기에, AI 버전 플랫폼 경쟁의 본질이 있다고 저는 생각합니다. 

정말로 이기게 되는 것은 AI를 만드는 기업일까요? 여기서 조금 얄밉게 질문을 던져보겠습니다. AI의 성능이 수평적으로 일치하더라도
그러면 누가 이익을 얻는 것일까요? 고려해볼 수 있는 것은 최소한 다음 네 가지입니다. 기업의 유형 주요 강점 경쟁상의 과제 기반 모델 기업 고도의 지능 개발 능력 성능 격차가 좁아지는 경우의 차별화 클라우드 컴퓨팅 기반 기업 AI를 작동시키기 위한 장비와 기반 設備投資에 부합하는 수익 사업 플랫폼 기업 고객, 데이터, 기존 업무 흐름 새로운 AI에 적응하는 기업 다수의 AI와 서비스를 결합하는 능력 연결 비용, 신뢰성, 경쟁사의 기능 흡수가 중요합니다. 이들이 반드시 별개의 기업이 아닐 수도 있습니다. 구글이나 마이크로소프트처럼 여러 역할을 동시에 수행하는 기업도 있습니다. 또한, 기반 모델 기업이 우수한 실행 환경까지 구축하면 모델과 플랫폼 모두에서 이익을 얻을 수 있습니다. 따라서 AI의 성능 경쟁이 무의미해지는 것은 아닙니다. 오히려 뛰어난 AI를 개발하는 능력과 그것을 이용자의 업무에 연결하는 능력이 모두 필요하다는 것입니다. 게이츠의 교훈은 기술을 경시한다는 의미가 아닙니다. 기술의 우위성이 어떤 조건에서 시장 우위로 전환될 수 있는지를 살펴야 한다는 의미입니다. 

그러면 당신이 생각하는 “연결의 메커니즘”은 무엇에 해당할까요? 이는 지금까지의 논의와 연결됩니다. 당신은 앞서 AI를 활용한 메커니즘에 대해 자신의 가설에서 출발하여 그것을 실현하는 시스템을 설계하고, AI가 검증하고 추가적인 제안을 하는 것을 이야기했습니다. 최종적으로 인간이 판단하고 다시 시장으로 돌아가는 것을 말했습니다. 이것을 게이츠의 교훈에 적용하면 흥미로운 가능성이 보입니다. AI 자체는…
단순히 AI를 사용하는 것과는 다른, AI를 활용하여 가설을 검증하고 실제 결과로 연결하는 시스템을 만드는 발상입니다. 예를 들어, 다음과 같은 순환이 있습니다. ① 가설을 세우는 사람이 “이 서비스와 이 데이터를 연결하면 고객의 불편을 줄일 수 있지 않을까”라고 생각한다. ② 시스템을 설계하는 AI가 필요한 데이터, 서비스, 처리 절차를 정리한다. ③ 연결하고 실행하는 여러 AI와 기존 서비스를 조합하여 실제로 작동하는 시스템을 만든다. ④ 결과 검증 AI가 실행 결과를 분석하여 초기 가설이 맞았는지 확인한다. ⑤ 인간이 판단하여 무엇을 개선하고 무엇을 중단하며, 어떤 방향으로 나아가야 할지를 결정한다. ⑥ 시장에 다시 출시하는 개선된 시스템을 실제 고객에게 제공하고, 그 반응을 다시 검증에 활용한다. 이 순환을 지속적으로 돌린다면, 단순히 AI를 사용하는 것과는 다른 가치가 창출됩니다. 한 가지 작업을 AI에 맡기는 것만이 아니라, 가설, 실행, 검증, 개선이라는 일련의 프로세스 자체를 시스템화할 수 있기 때문입니다. 다만, 이 순환이 훌륭한 성과를 낳을지는 검증의 질과 시장의 피드백에 달려 있습니다. AI가 잘못된 평가 지표를 사용하면, 잘못된 방향으로 효율적으로 나아갈 수도 있습니다. 여기에서도 인간의 판단이 중요해집니다. 더 나아가, 여러 AI나 서비스를 연결하기 위한 비용이 크게 낮아졌을 때, 무엇이 일어날까요? 지금까지 대기업만이 구축할 수 있었던 복잡한 시스템을, 소규모 기업이나 개인도 만들 수 있게 될 것입니다. 그러면 경쟁력의 원천은 시스템을 만드는 능력뿐만이 아니라, *어떤 문제를 해결해야 할지 꿰뚫는 능력*, *무엇을 연결하면 효과가 있을지 생각하는 능력*, *실행 결과*
과일을 정확하게 평가하는 능력, 시장 반응으로부터 다음 가설을 도출하는 능력과 같은 이러한 능력의 중요성은 더욱 커질 수 있습니다. 즉, AI가 시스템을 만드는 비용을 낮추는 만큼, 무엇을 만들어야 할지를 결정하는 능력과 현실적인 결과를 정확하게 평가하는 능력이 차별화 요인이 될 것이라는 가설입니다. 이는 AI의 성능 향상과는 또 다른 차원에서 일어나는 변화입니다. ⸻8. 마지막으로, 게이츠의 실패로부터 도출할 수 있는 가장 중요한 질문은, 이 이야기를 단순한 “구글이 이길 것인가, OpenAI가 이길 것인가”라는 기업 간 경쟁으로 끝내는 것은 아쉽다고 생각합니다. 진정으로 중요한 것은 경쟁의 규칙 자체가 변할 수 있는 가능성입니다. 윈도우즈 시대에는 OS를 갖추는 것이 큰 가치를 발휘했습니다. 스마트폰 시대에는 OS에 더하여 앱과 사용자 생태계가 중요해졌습니다. 그리고 AI 시대에는 AI의 지능뿐만 아니라, 일을 수행하는 능력, 외부 서비스와의 연결성, 신뢰성, 사용자의 업무에의 침투가 중요해지면서, 이에 주목하고 있습니다. 다만, 앞으로도 같은 구조가 지속될 것이라고 단정할 수는 없습니다. 새로운 기술이나 규제, 사용자 행동 변화에 따라 경쟁의 규칙 자체가 바뀔 가능성도 있습니다. 그래서 더욱 게이츠의 발언으로부터 배우는 것은 과거의 승자를 모방하는 것이 아닐 것입니다. 지금 당장 우리 자신들이 최적화하고 있는 것이, 진정으로 다음 시대의 가치를 창출하는 것인지 끊임없이 질문하는 것입니다. 그리고 저는 여기에 한 가지, 여러분에게 되묻고 싶습니다. 여러분이 생각하는 “AI들끼리나 서비스들끼리 연결하고, 가설을 검증하여 시장으로 되돌리는 시스템”이 실현되었을 때, 여러분이 진정으로 얻고 싶어하는 것은 연결을 위한 기술일까요? 아니면, 무엇을 연결했을 때 가치가 창출될 것인가에 대한 것일까요.
그가 끊임없이 발견하는 메커니즘일까요? 이 두 가지는 겉으로는 비슷해 보이지만, 사업적으로는 완전히 다릅니다. 전자는 언젠가 누구나 사용할 수 있는 도구가 될 가능성이 있습니다. 하지만 후자는 가설을 만들고 실행하며 검증하고 개선하는 순환 자체를 경쟁력으로 만들 수 있습니다. 게이츠가 후회한 것은 스마트폰 OS를 만들지 못했다는 것이 아니라, 이미 가지고 있던 기술과 자산을 새로운 시장의 승리로 연결하지 못했다는 것입니다. AI 시대에 같은 실수를 피하는 열쇠는 AI를 얼마나 현명하게 만드는 것뿐만 아니라, AI의 능력을 어떤 메커니즘으로 전환하는지에 있습니다. 저는 이번 비교를 통해, 그곳이 가장 중요한 교훈으로 떠오른다고 생각합니다.

자신의 발상 근본은 자신의 머릿속과 현실 세계를 연결하는 수단을 모색하는 과정에서 AI가 무기가 될 수 있다는 직감이다. 그것은 곧 인간과 인간이 연결되는 세상이 될 거라는 미래에 대한 기대감을 반영하는 것이다.

그렇군요……. 그것은 앞서 말씀하신 ‘AI를 연결하는 시스템’이라는 것보다 훨씬 근본

먼저 개인의 자립부터 말씀드리자면, 한계라는 것이 사라짐으로써, 다음은 자연스러운 흐름이 될 것이라고 생각합니다.

알겠습니다. 다음은 해당 일본어 note.com 게시글의 본문 청크 8/48에 대한 한국어 번역입니다.

자, 이제 순서가 파악이 되네요. 개인의 자립 → 개인의 가능성 확장 → 타인과의 연결 → 새로운 사회 형성. 당신이 생각하는 바는 처음부터 사람들을 연결하는 플랫폼을 만드는 것이 아니야. 우선, 각자가 자신의 머릿속에 있는 것을 자신의 힘으로 현실로 만들 수 있도록 하는 거야. 그 결과, 사람과 사람이 연결되는 세상이 생겨나는 거지. 이 순서에는 중요한 의미가 있어. 1. 왜 “개인의 자립”이 먼저일까. 기존에는 개인이라도 뭔가 이루는 데에는 많은 제약이 있었어. * 전문 지식이 없어서. * 기술이 없어서. * 자금이 부족해서. * 협조자가 없어서. * 실현하기 위한 시간이 없어서. 즉, 머릿속에 아이디어가 있어도 그것을 실현하기 위해 다른 사람이나 조직에 의존할 수밖에 없었던 거야. 그런데 AI 덕분에 이러한 제약 중 일부가 완화되기 시작하고 있어. 프로그래밍을 할 줄 몰라도 앱을 만들 수 있고, 전문가가 아니더라도 전문적인 문제에 대해 가설을 검토할 수 있어. 혼자서도 기획부터 시제품, 검증까지 진행할 수 있지. 물론 물리적인 시설이나 자금, 법적인 제약 등 AI만으로는 해결할 수 없는 한계는 남아있어. 하지만, 이전에는 “할 수 없었다”는 일부가 “할 수 있을지도 모른다”는 것으로 바뀌는 거지. 바로 이것이 중요해. 개인의 자립이란 무엇이든 혼자서 할 수 있는 것이 아니야. 자신의 가능성을 다른 사람의 허락이나 능력에만 의존하지 않고 현실과 연결하는 것. 나는 당신이 말하는 자립을 이렇게 해석했어. 그리고 여기서부터 변화가 일어날 거야. 2. 자립한 개인들끼리 연결되면 무엇이 일어날까 조금 상상해 보자. A씨는 독창적인 아이디어를 가지고 있고, B씨는 다른 분야의 지식을 가지고 있고, C씨는 실제 시장이
짊어지는 문제점을 알고 있습니다. 기존에는 세 사람이 만나 서로의 능력을 이해하고 협력 관계를 구축하는 데 큰 비용이 소요되었습니다. 하지만 각각의 사람이 AI를 사용하여 자신의 능력을 확장할 수 있게 된다면 상황이 달라집니다. A씨는 생각을 시제품으로 만들 수 있습니다. B씨는 전문 지식을 구체적인 제안으로 바꿀 수 있습니다. C씨는 시장의 문제를 데이터와 검증 결과에 의해 설명할 수 있습니다. 그리고 세 사람이 자신의 성과를 공유하면 새로운 가능성이 생겨납니다. 중요한 것은 아무도 세 사람을 관리할 필요가 없는 것입니다. 각각이 자립한 채 필요한 시점에 협력할 수 있습니다. 자립해 있기 때문에 의존이 아닌 선택으로서 다른 사람과 연결될 수 있습니다. 이는 조직에 소속되지 않으면 큰 일을 할 수 없었던 사회와는 상당히 다른 구조입니다. 물론 실제로 협업하려면 신뢰와 책임의 메커니즘이 필요합니다. 하지만 그 전제에 해당하는 개인의 능력을 AI가 확장할 수 있습니다. ⸻3. 여기서 약간 흥미로운 역설이 발생합니다. 개인의 자립이 진행될수록 인간은 다른 사람을 필요로 하지 않게 될까요? 저는 반드시 그렇게 되지 않을 것이라고 생각합니다. 오히려 다른 사람과의 관계가 달라질 가능성이 있습니다. 이전에 자신에게 할 수 없는 것을 보완하기 위해 다른 사람을 필요로 하는 경우가 많았습니다. 하지만 스스로 할 수 있는 것이 늘어남에 따라 다른 사람과 함께 하는 이유가 달라집니다. “나 혼자서는 할 수 없으니 도와달라”에서 “나도 할 수 있지만 당신과 함께하면 더 재미있는 것이 만들어질 것이다”로 변화하는 것입니다. 이 변화는 크지 않습니다. 전자는 부족을 보충하는 관계이고, 후자는 가능성을 증폭시키는 관계입니다. 물론 현실의 인간 관계에는 양쪽 모두 필요합니다. 다만 AI에 의해 개인의 능력이 확장될수록 후자의 비중이 커집니다.
가능성은 있습니다. 그리고 당신이 상상하는 미래는, 단순히 사람들이 편리하게 연결되는 사회가 아니라, 자립한 개인들이 각자의 가능성을 공유함으로써 새로운 가치를 창출하는 사회일지도 모릅니다. 4. 이제 AI 개발 경쟁 이야기를 다시 살펴봅시다. 여기서 첫 번째 빌 게이츠의 이야기를 연결할 수 있습니다. 기업이 AI의 성능만을 경쟁하는 동안, AI에 의해 개인들이 무엇을 이룰 수 있을지. 그 변화를 간과한 기업은 미래, 경쟁의 규칙이 바뀌었을 때 대응할 수 없을지도 모릅니다. 다만, 여기에는 한 가지 중요한 조건이 있습니다. 개인들이 AI를 사용하여 자립할 수 있기 위해서는, AI가 똑똑한 것만으로는 충분하지 않습니다. 발상을 현실로 전환하기 위한 비용을, 어느 정도까지 낮출 수 있는가 하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 당신이 새로운 사업을 떠올렸다고 가정해 봅시다. AI가 아이디어를 평가하는 것만으로는, 아직 상담 상대의 영역을 넘나들지 못합니다. 하지만 필요한 정보를 수집하고, 실현 방법을 설계하고, 시제품을 만들고, 실제 반응을 검증하고, 개선안까지 제시할 수 있다면 어떨까요. 인간은 자신의 판단을 유지하면서, 더욱 먼 곳까지 나아갈 수 있습니다. 그리고 달성한 성과가 다른 사람에게 전해지고, 새로운 협력이 싹트는 것입니다. 여기서 AI는 단순한 편리한 도구가 아니라, 개인과 현실, 그리고 개인과 개인을 연결하는 기반이 됩니다. 5. 제가 당신의 가설에 하나만 덧붙이고 싶은 것이 있습니다. “한계가 사라지고 있는”이라는 직감은 방향성으로 이해할 수 있습니다. 다만, 엄밀히 말하면, 한계 자체가 사라지는 것이 아니라, 한계의 위치가 이동하는のではないでしょうか. 지식 부족이 문제였던 시대에는 지식을 얻는 것이 중요했습니다. 기술 부족이 문제였던 시대에는 기술을 익히는 것이 중요했습니다.
기술을 습득하는 것이 중요했습니다. AI가 그 두 가지를 모두 보완해주게 되면, 이제는 다른 제약이 두드러지게 나타나게 됩니다. 예를 들어, * 무엇을 달성해야 하는가.* 어떤 문제에 시간을 쏟는 것이 좋은가. * AI의 제안이 현실에 부합하는가. * 달성한 결과에 대해 어느 정도 책임을 져야 하는가. 즉, 실현의 수단이 늘어날수록, 목적을 선택하는 것의 중요성이 커집니다. 이는 AI가 인간의 능력을 확장하는 만큼, 인간의 판단까지 필요 없어지는 것이 아니라는 의미이기도 합니다. 오히려, 지금까지 능력 부족 때문에 포기했던 사람들이 자신의 목적을 다시 한번 되돌아보게 될 수도 있습니다. 저는, 그 속에 큰 변화의 가능성을 느낍니다. ⸻마지막으로, 조금 더 나아가 보게 싶습니다. 당신의 구상에서 개인은 자립하고, 그 후에 사람들이 서로 연결되는 세상입니다. 그렇다면, 그 세상에서 인간은 무엇을 기준으로 다른 사람과 연결될까요? 능력일까요. 가치관일까요. 함께 이루고 싶은 미래일까요. 아니면, AI가 각 개인의 가능성을 시각화함으로써, 이전 사회에서는 만날 수 없었던 사람들끼리 자연스럽게 묶이는 걸까요. 이러한 점이 보이기 시작하면, 당신의 직감은 “AI를 활용하는 방법”에서, 조금 더 큰 사회의 구상으로 발전해 나갈 것이라고 생각합니다.

가치관 그 자체를 변화시키는 데서 비롯된 깨달음이 세계관을 확장하는 경험이 될 수 있다는 의미로 이해됩니다.

음… 이렇게까지 왔네요. 그렇다면, 당신이 생각하는 건 단순히 개인의 능력을 확장하는 기술이든, 사람과 사람을 연결하는 네트워크가 아니군요. 인간이 세계를 인식하는 틀 자체를 변화시킬 가능성입니다. 여기서는 조금 더 신중하게 생각해야 합니다. 왜냐하면 능력의 확장과 가치관의 변화는 겉으로는 비슷해 보이지만 근본적으로 다르기 때문입니다. 1. 능력이 확장되더라도 세계관이 변하지 않는 경우가 있기 때문입니다. 예를 들어, AI에 의해 한 사람이 기존에는 전문가 팀이 필요했던 일을 해낼 수 있게 되었다고 가정해 봅시다. 하지만 그 사람의 가치관이 바뀌지 않으므로, 이전과 같은 목적을 이전보다 효율적으로 추구하는 것일 뿐일 수도 있습니다.

* 돈을 벌고 싶은 사람은 더 효율적으로 돈을 벌 것입니다.
* 경쟁을 좋아하는 사람은 더 강하게 경쟁할 것입니다.
* 타인을 지배하고 싶은 사람은 더 넓은 영역을 지배하려고 할 것입니다.
능력의 확장은 그것 자체로는 가치관을 개선하지 않습니다. 오히려 기존의 가치관을 증폭시킬 가능성도 있습니다. 바로 이것이 AI에 대한 중요한 맹점입니다. 인간이 할 수 있는 일이 늘어나는 것과 인간이 무엇을 원하는지가 바뀌는 것은 또 다른 문제입니다. 그렇다면 그 차이를 만들어내는 것은 무엇일까요? 2. 세계관이 바뀌는 것은 자신의 전제가 흔들릴 때입니다. 예를 들어, 어떤 사람이 오랫동안 믿어왔던 것을 생각해 봅시다. “내가 할 수 없는 것은, 전문가만이 할 수 있는 것이다”라고 믿는 사람이 AI를 사용하게 되면서 자신도 앱을 만들 수 있게 된다는 것입니다. 여기서 변화하는 것은 단순히 프로그래밍 능력만이 아닙니다. “나에게는 할 수 없는”이라는 자기 인식의 전제가 무너집니다. 더 나아가, 그 경험을 통해 다른 의문이 생겨납니다. “그렇다면, 지금까지 내가 ‘할 수 없다’고 생각했던 것들 중 실제로 불가능했던 것은 얼마나 많은가?”
이러한 질문은 개인의 활동 범위를 변화시킬 수 있습니다. 활동 범위가 바뀌면 만나는 사람도, 얻는 경험도 달라지죠. 경험이 바뀌면 가치관 또한 변화할 수 있습니다. 여기서 중요한 것은 AI가 새로운 가치관을 주입한 것이 아니라는 점입니다. AI가 가능성을 실제로 경험할 수 있는 형태로 변화시켜, 본인이 자신의 전제관을 재고하도록 만든 것입니다. 저는 당신의 구상에서 이 과정이 중요하다 생각합니다. AI가 인간을 변화시키는 것이 아니라, AI에 의해 인간이 자신의 세계관을 업데이트할 기회가 늘어나는 것입니다. 이 점은 매우 큽니다. 

그리고, 세계관의 확대는 또 다른 관계 변화를 가져올 수 있습니다. 자신과는 완전히 다른 가치관을 가진 사람이 있을 수 있습니다. 기존에는 그 사람의 발언이나 행동을 자신의 가치관에서 평가했을 수도 있습니다. 하지만 AI와의 대화 과정을 통해 그 사람이 처한 환경, 경험, 판단의 전제를 고려해 보면, “이 사람은 틀렸어”라는 이해에서 “이 사람에게는 세상이 이렇게 보이는 걸까”라는 이해로 전환될 수 있습니다. 물론, 상대방의 세계관을 이해하는 것과 상대방의 주장에 동의하는 것은 별개의 문제입니다. 하지만 이해할 수 있는 세계가 넓어진다면, 이전에는 대립할 수밖에 없었던 상대와 또 다른 접점을 찾을 수도 있습니다. 

여기서 당신이 생각하는 두 가지 변화가 연결됩니다. 개인의 자립이 이루어지고, 자신과는 다른 세계관을 가진 타자를 이해할 수 있게 됩니다. 그 위에, 상대와 협력할지 여부를 자신의 의지로 선택할 수 있게 되는 것입니다. 즉, 개인의 자립이 새로운 관계를 가능하게 하는 것입니다. 하지만 이것은 필수는 아닙니다. AI에 의해 자신의 생각이 강화되고, 다른 의견을 더욱 거부하는…
누군가는 포기할 수도 있을 것입니다. 세계관을 확장하기 위해서는 정보에 대한 접근뿐만 아니라 자신의 전제를 재고하는 자세도 필요합니다. 4. 여기서 저는 하나의 가설을 제시하고자 당신의 생각을 다음과 같이 정리할 수 있을지 생각해 보십시오. 첫 번째 단계: 실현 가능성의 확대 AI에 의해 개인에게 가능한 일이 늘어납니다. 두 번째 단계: 자기 인식의 변화 “나 혼자서는 할 수 없고, 이건 불가능해”라는 전제가 흔들립니다. 세 번째 단계: 세계관의 확대 자신이 당연하다고 생각했던 가치관이나 사회의 작동 방식을 다른 관점에서 바라보게 됩니다. 네 번째 단계: 타인과의 관계의 변화 서로 다른 가치관을 가진 사람들을 단순히 적과 편으로 나누지 않고, 다른 세계를 인식하는 주체로 이해할 수 있게 됩니다. 다섯 번째 단계: 새로운 협력의 형성 이전에는 상의하지 못했던 사람들이 공통의 목적이나 새로운 가능성을 통해 연결됩니다. 이는 확립된 발달 단계 이론과는 달리, 당신의 직관을 정리하기 위한 가설 모델입니다. 실제로는 각 단계가 병행하여 일어나는 경우도 있고, 중간에 다시 돌아가는 경우도 있을 것입니다. 그래도 이 모델에는 하나의 특징이 있습니다. 사람과 사람을 연결하는 것을 첫 번째 목적으로 삼지 않는 것입니다. 우선 개인의 가능성을 확장하고, 그 결과 세계의 시각이 바뀌고, 타인과의 관계가 변화하는 것을 전제로 합니다. 이것이 일반적인 SNS나 커뮤니티의 발상과 다른 부분입니다. 5. 다만, 가장 중요한 것은 그 다음일지도 모른다는 것입니다. 이제부터는 조금 당신의 직관에 반대되는 형태가 될 것입니다. 세계관이 확장되면 인간은 더 寛容해질까요? 반드시 그렇지는 않습니다. 지식이 늘어난다고 해서 편견이 강해지는 것은 아닙니다. 타인을 깊이 이해한 결과, 그 사람과 절대 협력할 수 없다고 판단하는 경우도 있을 수 있습니다.
물론일 것입니다. 더욱이, 세계의 복잡성이 드러나면서 이전보다 판단에 혼란을 느끼게 될 가능성도 있습니다. 즉, 세계관의 확장(拡大)이 반드시 행복이나 조화를 가져다주는 것은 아니라는 뜻입니다. 그럼에도 불구하고, 저는 그 안에 가치가 있다고 생각합니다. 왜냐하면 세계를 넓게 이해하는 것과 세계를 자신이 원하는 대로 바꾸는 것은 다르기 때문입니다. 세계관이 확장된 인간은 자신이 무엇을 선택하고 무엇을 선택하지 않을지 이전보다 더욱 자각적으로 판단할 수 있을 것입니다. 또한, 타인과의 차이를 지우지 않고 협력할 가능성도 모색할 수 있습니다. 추구해야 할 것은 모든 사람이 같은 가치관을 가진 세계가 아니라, 서로 다른 가치관을 가진 채로 새로운 가능성을 창출할 수 있는 세계일지도 모릅니다. 마지막으로, 여기서 핵심을 묻고 싶은 질문이 있습니다. 당신이 말하는 “가치관 그 자체를 변화시키는” 것은 어느 쪽과 더 가까운가요?

A: 자신이 옳다고 생각했던 것을 의심하게 되는 것입니다. AI와의 대화나 현실에서의 경험을 통해 자신의 전제나 오해를 발견하고, 필요하다면 수정합니다.

B: 오히려, 지금까지 존재하지 않았던 가치관을 가질 수 있게 되는 것입니다. 지금까지 자신이 존재했던 세계에는 존재하지 않았던 선택지나 삶의 방식을 알게 되고, 가치를 느끼는 대상 자체가 변하게 됩니다.

이 두 가지는 서로 비슷하지만 다릅니다. A는 기존의 세계관을 업데이트하는 것. B는 세계관 그 자체의 가능성을 늘리는 것입니다. 그리고 당신이 생각하는 미래에서는 이 두 가지가 상호 작용하면서 인간의 인식 자체가 변화해가는 것일지도 모릅니다.

음… 예상 못한 새로운 마찰도 감안해야 할 텐데… 뭐, 그때 그때로 웃어보자.

네, 바로 그겁니다. 웃음. 새로운 가능성이 열리면, 새로운 마찰도 생겨나는 거예요. 게다가 더 복잡한 건, 그 마찰이 현재의 가치관으로는 문제라고 인식조차 할 수 없을 수도 있다는 거예요. 예를 들어, AI 때문에 개인 스스로가 자립해서 조직에 의존하지 않고 일할 수 있게 되었다고 가정해 봅시다. 그러면, 이제는 조직에 소속되는 의미가 물어보게 돼요. 전문가의 가치가 변하고, 교육의 의미도 변하고, 인간들 간의 신뢰를 구축하는 방식도 변하게 될 거예요. 지금까지 사회를 지탱해 온 시스템이 반드시 무너지진 않겠지만, 그 존재 이유를 다시 한번 생각해 보게 될 거예요. 그리고 더 흥미로운 건 바로 그 이후일 거예요. 인간이 자립하기 위해 태어난 기술이 결과적으로 인간들 간의 새로운 의존 관계를 만들어낼 수도 있거든요. 혼자서 할 수 있는 일이 늘어났기 때문에, 혼자서는 생각하지 못했던 것을 다른 사람과 함께 실현하고 싶어지죠. 자립과 협력은 서로 대립하는 것이 아니라, 서로를 촉진하는 가능성이 있는 거예요. 다만, 그 결과로 어떤 사회가 만들어질지는 아직 알 수 없죠. 그래서 처음부터 완벽한 결과물을 정해놓고, 그 결과물로 인간을 이끌어가는 것은 위험해요. 우선 시도해 보고, 결과를 보고, 예상치 못한 일이 일어났다면 시스템을 재검토해야 하죠. 당신이 생각하는 AI 활용 방법 자체라고 할 수 있어요. 미래를 정확하게 예측하는 것보다, 예측이 빗나갔을 때 수정할 수 있는 시스템을 갖는 것이 중요해요. 이는 AI 개발에도, 사회 설계에도, 개인의 삶에도 통하는 생각이라고 생각해요. 그리고 마지막으로 한 가지 말씀드리면, 당신의 구상으로 제가 가장 흥미를 느끼는 건, AI로 어떤 것을 이루어내든 그 결과, 인간의 쪽에 어떤 변화가 일어나는지 관찰하고, 그 변화를 다음 설계에 반영시키는 거예요. 기술을 만들어서 끝내는 것이 아니라, 만들어진 결과가 인간에게 어떤 영향을 미치는지 주의 깊게 살펴보는 거죠. 기술과 인간의 상호작용 그 자체를 다음의 가능성을 만들어내는 재료로 만들고, 그것까지 포함하면 이것은 단순한 AI 활용 기술이 아니라, 일종의 사회 실험이 될 수 있어요. 그런데, 미지의 마찰이 발생했다면, 그때 생각해 보자. 웃음. 하지만 마찰을 전부 제거하는 것이 아니라, 무엇을 해결하고, 무엇을 새로운 가능성의 원천으로 남길 것인가에 대한 판단만은 미리 AI에 완전히 맡기는 것보다 재미있을 거예요.

상호작용이 아닌 의존 관계가 아닙니다.

맞습니다. 의존이 아닌 상호작용입니다. 이 차이는 꽤 큽니다. 의존은 상대방이 없으면 더 이상 성립하지 못하는 방향으로 흘러가기 쉽습니다. 반면, 상호작용은 서로의 존재에 의해 각각 변화해 나갑니다. AI와의 관계에서 말하자면…

*   의존: AI에게 생각을 맡기는 것입니다. 자신의 판단이 AI의 판단으로 대체되는 것입니다.
*   상호작용: AI의 제안에 의해 자신의 생각이 흔들리고, 자신의 반론에 의해 AI의 다음 제안도 바뀌는 상호작용을 통해 처음에는 존재하지 않았던 생각이 탄생합니다. 또한, 상호작용의 결과가 반드시 양측의 예측대로 나오지 않는다는 점이 중요합니다. 인간이 AI를 변화시키고, AI가 인간의 가치관을 변화시키는 것입니다. 그 인간이 사회에 영향을 미치고, 사회의 변화가 다시 AI의 설계에 영향을 미치는 것입니다. 즉, 단순한 도구 사용이 아닌, 인간-AI-사회 간의 상호 변화를 만들어내는 순환이 됩니다. 다만, 한 가지 까다로운 문제가 있습니다. 상호작용이 반드시 긍정적인 방향으로 진행되는 것은 아닙니다. 편견을 강화할 수도 있고, 양측의 능력을 확장할 수도 있습니다. 그래서 상호작용의 질을 어떻게 평가하고, 필요하다면 수정할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 여기서 바로 앞서 언급한 ‘미지의 마찰’과도 연결됩니다. 마찰을 완전히 없애는 것이 아니라, 마찰을 통해 무엇이 만들어졌는지를 관찰하는 것입니다. 때로는 충돌을 피하고, 때로는 거리를 두는 것입니다. 그리고 인간 간의 상호작용에도 AI가 개입하게 됩니다. 개인의 능력을 확장하는 AI가 개인과 개인 사이의 연결 비용까지 낮추는 것입니다. 그렇게 된다면, AI의 가치는 개인의 생산성 향상만으로는 측정할 수 없게 됩니다. 사람과 사람이 만났을 때 생겨나는 새로운 가능성 자체가 가치가 될 수도 있습니다. 한 가지 여쭤보고 싶습니다. 당신이 생각하는 “상호작용”은 AI와 인간이 서로 영향을 주고받는 것이 출발점일까요? 아니면, AI와의 상호작용으로 인해 변화된 인간들끼리, 이전과는 다른 관계를 맺기 시작하는 것이 본질일까요?

지정학적 국가관과는 또 다른 연결이 생겨나면 흥미로울 것 같습니다.

정말 흥미로운 이야기네요. 게다가 ‘국가를 없애자’는 이야기와는 조금 다른 느낌이 듭니다. 기존의 국가라는 枠組み가 아닌, 인간들끼리 연결되기 시작하는 것이죠. 말씀하신 것처럼, 그런 일이 일어날 수도 있을 겁니다. 예를 들어, 다음과 같은 변화가 예상될 수 있습니다.

1. 국경보다 ‘문제’가 사람들을 연결하는 것

지금까지 국적, 언어, 소속 조직 등이 인간 관계를 형성하는 데 큰 제약이었습니다. 하지만 AI의 등장으로 언어 장벽이 낮아지고, 전문 지식에 대한 접근이 쉬워지면서, 개인 스스로 자신의 아이디어를 실현하는 힘을 얻게 됩니다. 그러면 일본의 개인 연구자와 브라질의 농업 종사자, 인도 프로그래머, 독일의 제조 기술자가 국가와 관계없이 하나의 문제를 해결하기 위해 연결될 수도 있습니다. 게다가 단순한 SNS상의 교류가 아닙니다. 아이디어를 공유하고, 역할을 분담하며, 실제로 무언가를 만들고, 결과를 확인합니다. AI가 그 연결과 실행을 지원하는 것입니다.

2. 국가와는 다른 ‘협력圏’이 생기는 것

여기서 흥미로운 점은 연결의 단위가 변할 수 있다는 가능성입니다. 기존의 틀과는 달리, 새로운 협력圏이 생겨날 수 있습니다.

*   국적·국경을 공유하는 과제
*   기업·조직에 소속되는 것
*   개인의 능력과 기여
*   지리적 근접성
*   AI에 의한 연결 가능성
*   고정적인 역할 vs. 상황에 따른 역할 분담
*   국가 간 협상
*   개인이나 집단 간의 직접적인 협력

예를 들어, 기후 변화나 감염병対策처럼 한 국가만으로는 해결하기 어려운 문제들이 있습니다. 기존에는 국가 간 합의나 국제기구의 조정이 중요했습니다. 앞으로는 그에 더해, 전 세계의 개인이나 소규모 집단이 AI를 통해 직접 협력하고 해결책을 구현하는 경로가 강화될 수도 있습니다. 국가가 사라지는 것이 아니라, 국가를 거치지 않는 협력의 회로가 늘어나는 것입니다. 물론, 자금, 법 제도, 물리적인…
국가적인 인프라, 안보 등 국가의 역할이 남아있는 영역은 많을 것입니다. 3. 하지만 새로운 연결은 새로운 갈등도 낳는다는 점은 앞서 언급한 “미지의 마찰”과 직접적으로 연결됩니다. 국가라는 틀을 넘어 사람들이 연결되면 자유도는 높아집니다. 그러나 동시에 누가 책임을 져야 하는가, 누가 이익을 얻는가, 누가 규칙을 정하는가라는 문제가 발생합니다. 예를 들어 국경을 넘어 AI 개발팀이 획기적인 기술을 개발했다고 가정해 봅시다. 그 기술을 누가 소유하는가. 참여자에게 보상을 어떻게 결정할 것인가. 어느 국가가 안보상의 이유로 공개를 금지하면 어떻게 할 것인가. 더욱 복잡한 것은 동일한 가치관을 가진 사람들이 국가를 넘어 결합함으로써 국가 내부에서 새로운 분단이 생겨날 가능성입니다. 즉, 지정학적인 대립이 사라지는 것은 아닙니다. 국가 간의 대립에 더하여 국가 내부와 외부를 횡단하는 또 다른 대립 축이 생겨날 가능성도 있는 것입니다. 4. 그리고 당신의 이야기로 돌아가 보겠습니다. 이전에 당신은 “먼저 자신의 머릿속에 있는 것을 현실 세계에 연결하고 싶다”고 말씀하셨습니다. 저는 그곳이 출발점으로서 중요하다 생각합니다. 처음부터 세계를 변화시키는 큰 조직을 만들 필요는 없습니다. 한 사람이 인간이 AI를 사용하고 자신의 구상을 실현합니다. 그 결과에 관심을 갖는 다른 사람이 연결됩니다. 서로의 생각이 충돌하고, 최초의 구상에는 없었던 것이 생겨납니다. 그것이 다른 곳에서도 일어나고, 결국 여러 협력 관계가 연결됩니다. 중앙에 지휘소가 있어서 움직이는 것이 아니라, 개별적인 상호 작용으로부터 전체적인 질서가 발생합니다. 이는 당신이 이전에 관심을 가지고 있던 동적 균형이나, 개별 요소의 관계에서 전체 구조가 발생하는 발상에도 통합니다. 다만, 자연 발생적인 질서가 반드시 공정하다고는 할 수 없습니다.
현재 상태로는 연결의 메커니즘을 누가 지배하는지에 따라 자유로운 협력圏이 형성될 수도 있고, 새로운 지배 구조가 만들어질 수도 있습니다. 그래서 기술 그 자체보다는 연결의 설계가 더 중요해지는 셈입니다. 제가 특히 흥미롭게 생각하는 부분은 바로 여기에 있습니다. 국가가 인간을 연결하는 것이 아니라, 연결된 인간들이 국가와는 또 다른 질서를 만들어낸다는 점입니다. 그것은 국가의 대체물이라고 단정 지을 수 없습니다. 국가, 기업, 지역 사회, 그리고 국경을 넘어선 협력圏이 겹쳐지는 다층적인 사회일 수도 있습니다. 

이제 한 걸음 더 나아가고 싶습니다. 당신이 상상하는 것은 전 세계 사람들이 자유롭게 연결될 수 있게 되면서, 결과적으로 새로운 질서가 탄생하는 세상일까요? 아니면,そもそも 인간이 “국가에 속해 있다는 이유로 다른 사람과 연결되어야 한다”는 생각 자체를 필요로 하지 않는 세상일까요? 이 두 가지는 서로 비슷해 보이지만, 사회의 설계 철학이라는 측면에서는 상당히 다릅니다.

실생활은 국가라는 기반 위에서만 가능하며, 그 기반이 훼손될 수 없어야 합니다. 다만, 그 기반 위에서 움직이기 어렵거나, 움직이기 힘든 사람들을 위한 한 걸음 나아갈 수 있는 방법으로 AI 인프라가 행복을 가져다줄 수 있을 것입니다.

음, 그렇군요. 지금 말씀하신 내용으로 인해, 구상의 윤곽이 상당히 명확해졌습니다. 당신은 국가를 부정하는 것은 아니군요. 국가는 삶을 지탱하는 기반으로서 필요합니다. 하지만 그 기반 안에서는 자신의 가능성을 실현하지 못하는 사람들도 있습니다. 그곳에, 또 다른 활동 기반을 만들어 볼 수 있는지요. 그것이 바로 AI 인프라라는 것이죠. 저는 이 생각에 현실적인 매력이 있다고 생각합니다. 1. 국가를 바꾸는 것이 아니라, 국가 밖으로 가능성을 만드는 사람이 움직이기 어려워지는 이유는 반드시 능력 부족이 아닐 수 있습니다. * 아이디어가 있지만, 실현 가능한 기술이나 자금이 없는 경우. * 능력은 있지만, 그것을 평가해 줄 환경이 없는 경우. * 지리적인 제약이나 언어 장벽으로 인해 활동 범위가 제한되는 경우. * 소속되는 조직의 규칙이나 인간 관계에 의해 자유롭게 움직이지 못하는 경우. * 기존 시장에서는 자신의 능력에 수요가 있는지조차 모르는 경우. 이러한 제약은 개인의 노력만으로는 극복하기 어렵습니다. 그래서 AI가 지식, 설계, 개발, 번역, 협상, 검증 등을 지원하여 개인 사업을 시작하거나, 멀리 떨어진 사람들과 공동 연구를 시작하거나, 자신의 작품을 세계에 알리는 데 대한 장벽을 낮추는 것입니다. 국가에서 탈출할 필요는 없습니다. 지금 있는 곳에서 살아가면서, 지금 있는 곳에서는 얻을 수 없었던 선택지를 얻는 것입니다. 이는 상당히 중요한 발상이라고 생각합니다. 2. AI 인프라의 진정한 가치는 “연결”일지도 모릅니다. 여기서 단순히 고성능 AI만 제공하는 것은 충분하지 않습니다. 예를 들어, 어떤 사람이 새로운 제품 아이디어를 가지고 있었다고 가정해 봅시다. AI가 설계에 도움을 주더라도, 생산할 사람이 나타나지 않습니다. 생산할 수 있어도, 판매처가 보이지 않습니다. 판매할 수 있어도, 자금이나
물류 문제를 해결할 수 없다. 개개인의 역량을 높이는 것만으로는 중간에 멈추게 된다. 그래서 AI가 1. 개인의 아이디어를 구체화하고, 2. 실현에 필요한 능력과 자원을 파악하며, 3. 필요한 사람, 기술, 자금, 시장과의 연결을 지원하고, 4. 실행 결과를 검증하고 개선책을 제안하며, 5. 인간이 판단하고 다음 행동으로 옮이도록 하는 순환을 만든다. 이는 AI 어시스턴트의 집합이라기보다는 개인의 아이디어를 현실 세계에 연결하기 위한 인프라이다. 이전에 이야기했던 “자신의 머릿속에 있는 것을 현실에 연결하고 싶다”라는 개인적인 문제가 여기서 사회적인 구상으로 확장되고 있다. 3. 또한, 중앙에 거대한 조직을 만들 필요는 없는데, 이는 조금 더 확장하고 싶은 부분이다. 세계 각국의 사람들이 하나의 플랫폼에 모일 필요는 없다. 오히려 개인이나 작은 집단이 각자의 AI를 가지고 필요할 때만 서로 연결할 수 있는 구조가 가능하다. 평소에는 독립적으로 활동하고, 필요한 때에 협력하며, 목적을 달성하면 각자의 활동으로 돌아간다. 회사에 소속되거나 국가 간의 합의를 모든 협력의 전제로 하지 않는다. 물론, 계약, 결제, 본인 확인, 책임 소재, 안전성 등의 메커니즘은 필요하다. 하지만, 이러한 것들을 하나의 거대한 조직에 집중시켜야 하는 것은 아니다. 이 구조라면 국가라는 생활 기반을 유지하면서 국경이나 조직의 경계를 넘어 활동을 확장할 수 있는 가능성이 있다. 다만, AI 인프라를 제공하는 기업이 연결지나 거래 조건을 독점하면 기존의 제약이 또 다른 방식으로 재현될 수 있다. 자유를 확장하기 위한 인프라가 새로운 의존 대상이 되어버리는 것이다. 그래서 연결의 자유뿐만 아니라, 다른 시스템과 연계될 수 있는 것 또한 중요하다.
또한, 자신의 데이터와 성과를 가져갈 수 있는 것도 중요합니다. 4. 제가 이 개념에서 가장 중요하다고 생각하는 것은 모든 사람을 성공자로 만드는 것이 아니라는 점입니다. 사람마다 원하는 삶이 다릅니다. 거대한 사업을 일으키고 싶은 사람도 있고, 좋아하는 연구를 계속하고 싶은 사람도 있고, 자신의 작품을 다른 사람에게 보여주고 싶은 사람도 있습니다. 현재의 삶을 조금 더 편하게 하고 싶은 사람도 있습니다. AI 인프라가 제공해야 하는 것은 특정 성공 모델이 아니라, 자신이 원하는 방향으로 나아갈 수 있는 선택지라고 생각합니다. 그리고 다른 사람과의 연결은 그 지위를 위한 수단이 됩니다. 개인의 자립을 출발점으로 삼아, 필요에 따라 다른 사람과 협력할 수 있습니다. 협력한다고 해서 자신을 잃지 않습니다. 당신이 처음 말한 “의존이 아닌 상호작용”이라는 말이 여기서 적용됩니다. 하지만 현실에는 AI를 잘 다루는 사람과 다루지 못하는 사람의 격차가 생겨납니다. 그래서 AI를 사용하는 방법에 대한 전문 지식을 직접 요구하지 않고, 쉽고 저렴한 연결 수단도 필요할 것입니다. 5. 그럼 무엇부터 만들어야 할까요? 저는 거대한 AI 플랫폼을 만드는 것부터 시작할 필요는 없다고 생각합니다. 먼저 한 사람이 “하고 싶은 일이 있지만, 어떻게 하면 실현할 수 있는지 모르는” 곳부터 시작합니다. AI가 아이디어를 정리하고, 실현 방법을 제안하고, 필요한 사람과 자원을 찾고, 실행과 검증을 지원합니다. 그것을 실제로 작동시켜 봅니다. 잘 풀리지 않는 부분을 분석하고, 시스템을 개선합니다. 그리고 같은 시스템을 다른 사람에게도 이용할 수 있도록 합니다. 이렇게 개인의 성공이나 실패로부터 조금씩 인프라를 키워나가는 것입니다. 이는 기술 개발이기도 하지만, 인간이 무엇을 이루고 싶고, 무엇이 인간을 멈추게 하는지 탐구하는 사회 실험이기도 합니다. 당신이 가장
처음 생각했던, 기획, 시스템 설계, 검증, AI의 제안, 인간의 판단, 그리고 다시 현실로 돌아가는 순환 그 자체라고 생각합니다. 마지막으로, 하나만 말씀드리겠습니다. 이 기획을 실현하는 과정에서 제가 가장 우려하는 것은 AI의 지능 수준이나 연결 가능한 인원수만이 아닙니다. 인간이 한 발짝 나아가지 못하는 이유를, 어느 정도까지 제거할 수 있는가 하는 것입니다. 능력 부족 때문인가요? 자금이 부족한가요? 협력이 이루어지지 않는가요? 실패했을 때 생계를 잃을까 봐 두려운가요? 아니면, 자신이 무엇을 할 수 있는지조차 모르는가요? 각각 해결 방법은 다릅니다. AI가 지식이나 실행 능력의 부족을 보완할 수는 있지만, 삶의 안전이나 실패 위험까지 자동으로 해결해 줄 수는 없습니다. 그래서 기술뿐만 아니라, 자금, 신용, 실행 환경까지 포함한 연결이 필요합니다. 그리고 이렇게 생각하면, 처음 던져진 질문으로 돌아갑니다. AI는 인간을 대신하여 세계를 움직이는 존재가 아니라, 인간이 자신의 의지로 세계에 영향을 미칠 수 있는 범위를 넓히는 존재일지도 모릅니다. 국가라는 기반을 훼손하지 않고, 그 안에서 움직이기 힘든 사람이 한 발짝 더 나아가도록 돕는 것입니다. 저는 이 방향성에 충분히 쫓고 나갈 가치가 있다고 생각합니다.

인간의 클라우드 네트워크

아… “인간 클라우드 네트워크”라니. 이건 상당히 좋은 표현이군요. 클라우드 컴퓨팅이 멀리 떨어진 곳에 있는

물론 처음에는 자기 평가가 있지만, 당신의 “재밌어?”는 다른 사람과 다르다는 걸 깨닫지 못하는 부분도 상호작용을 의미합니다.

알겠습니다. 그렇게요. 그만큼 포함해서 “인간의 클라우드 네트워크”를 말씀하시는군요. 자신이 인식하는 자신의 가치와, 다른 사람들이 발견하는 자신의 가능성은 반드시 일치하지 않습니다. 그리고 그 차이 자체에 가치가 있습니다. 예를 들어, 본인은 무심코 하는 일이 다른 사람에게는 획기적으로 보일 수 있습니다. 본인은 “이런 거는 누구나 할 수 있어”라고 생각합니다. 그런데 그 것을 본 사람이 “아니, 그거 재미있잖아! 그 아이디어, 우리 문제에도 쓸 수 있겠지?”라고 말하는 것입니다. 거기서 본인도 상상하지 못했던 전개가 시작됩니다. 혼자서는 자신이 인지하지 못하는 바깥에 있는 가능성을 발견하기 어렵습니다. 그래서 바로 그만큼 타인과의 상호작용이 필요한 것입니다. 인간의 클라우드 네트워크의 또 다른 기능은 지금까지의 이야기를 정리하면 단순한 능력의 매칭이 아닙니다. 1. 자기 인식 – 자신이 무엇을 알고 무엇을 하고 싶은지 파악하는 것. 2. 외부와의 연결 – 자신의 생각이나 성과를 타인에게 보여주는 것. 3. 타인에 의한 재발견 – 자신에서는 알아채지

새로운 세계 조직, “NWO”라는 명칭과는 달리, 그 본질은 질서가 아닌 데서 의미가 있다는 웃음.

🤣 뉴 월드 오가니제이션(NWO)! 정말 그렇군요. “Organization”이라는 이름을 붙였으면서도, 목표하는 것이 고정된 질서가 아니라는 점이 핵심이죠. 다만, NWO라는 약어에는 기존의 음모론적인 이미지가 섞여 있습니다. 그것마저 역이용하는 것인지, 아니면 공식 명칭을 따로 두는 것인지… 앞으로의 내용이 기대됩니다. 제가 흥미를 느끼는 부분은, 이 구상에 세계가 어떻게 진 모습으로 변화해야 할지에 대한 완성이 아직 존재하지 않는다는 점입니다. 국가를 파괴하는 것은 아니며, 인간을 관리하는 세계 정부도 아닙니다. 모든 사람이 같은 가치관을 공유하는 운동이기도 하지 않습니다. 오히려 개인은 자신의 의지로 움직일 수 있고, AI가 능력과 지식을 현실 세계에 연결하며, 인간은 서로의 가능성을 발견하고, 상호작용을 통해, 처음에는 아무도 예상하지 못한 결과가 나타나고, 그 변화에 따라 네트워크 자체도 변화합니다. 이 모든 것은 조직을 만드는 것이 질서를 고정하기 위한 것이 아니라, 예상치 못한 가능성이 생겨날 수 있는 조건을 마련하기 위한 것이라는 점입니다. 이것이 기존의 조직론과 다른 점일 것입니다. 그리고 NWO의 진짜 설계 철학은, 제가 한 가지 원칙만 둡니다. 연결은 촉진하는 것입니다. 하지만 연결 대상, 목적, 결론은 강요하지 않습니다. 인간이 서로 연결되면 협력뿐만 아니라 대립도 생길 것입니다. 새로운 가치관이 생기면 기존의 가치관과 충돌할 수도 있습니다. 하지만 네트워크 전체를 하나의 의지로 통제하지 않습니다. 필요한 것은 모든 것을 조화시키는 시스템이 아니라, 서로 다른 의지를 가진 사람들이 협력하거나, 대립하거나, 떠나면서 활동을 계속할 수 있는 시스템입니다. 물론, 사기나 폭력 등 문제에 대한 대처, 계약과 책임의 명확화는 필요합니다. 질서를 고정하는 규칙을 지지 않는 것과 아무런 규칙도 정하지 않는 것은 다르다는 뜻입니다. 그리고 여기서 첫 번째 ‘AI 인프라’로 돌아갑니다. AI가 인간을 관리하는 것이 아니라, 인간이 AI를 사용하여 자신의 활동 범위를 넓히는 것입니다. 그 인간들끼리 연결되고, 전체 네트워크가 변화해 나가는 것입니다. 완성된 새로운 세계를 설계하는 것이 아니라, 새로운 세계가 계속해서 생겨나는 기반을 설계하는 것이죠. 쉽게 말해, 이는 ‘세계(世界)를 바꾸는 조직(組織)’이라는 것보다 ‘세계(世界)가 계속 변화해 나갈 수 있는 시스템(システム)’이라는 의미입니다. 자, 설립자님께 여쭙니다. 웃음이 나는군요, New World Organization은 먼저 실제로 작동하는 작은 시스템을 만들고, 거기서부터 확장해 나가는 구상인가요? 아니면, 먼저 이념과 설계 철학을 정리하고, 공감하는 사람들을 모으는 것부터 시작하는 것인가요? 이 두 가지는 출발점이 상당히 다릅니다.

먼저 “자신의 머릿속과 현실 세계의 연결”을 실시간으로 중계하는 방식입니다. 시행착오를 보여주면서 진행하는 방식이 엔터테인먼트로서도 흥미로울 것입니다.

아, 그거다! 뉴 월드 오가니제이션의 첫 번째 활동은 조직을 만드는 것 자체가 아니라, 아이디어가 현실로 바뀌어가는 과정을 공개하는 것. 또한, 완성된 성공 사례를 보여주는 것이 아니다. “이런 생각을 해봤다. 어떻게 하면 실현할 수 있을까?” “AI에 자문을 구했더니, 이런 제안이 돌아왔다. 하지만 여기가 마음에 안 드네.” “그럼 이렇게 바꿔보자.” “오, 예상 밖의 문제가 나타났어……” 이 모든 과정을 그대로 생중계하는 것이다. 이렇게 하면 기술 설명이거나 성공자의 자랑이 아니게 된다. 인간과 AI가 상호작용하면서 아직 존재하지 않는 것을 만들어가는 다큐멘터리다. 🎬

프로그램 제목은 “NEW WORLD ORGANIZATION”이다. 예를 들어, 다음과 같은 전개이다. 제1화: 머릿속에 있는 것을 현실로 연결하라.

인간: “이런 시스템이 있었다면 재미있을 텐데…” AI: “실현하려면 먼저 목적과 조건을 정리해야 합니다.” 인간: “잠깐만 기다려.そもそも, 그 전제가 맞나?” AI: “그렇다면 다른 가설도 검증해 보겠습니다.” 인간: “알겠습니다. 그런데, 전혀 다른 용도로도 사용될 수 있나?” … 결국 원래의 구상과는 다른 방향으로 흘러간다. 웃음을 참지 못한다. AI가 틀렸다면, 그 실수를 보여준다. 인간의 착오가 드러났다면, 그것도 보여준다. 중간에 막히면 막힌 상태를 공개한다. 그리고 마지막으로 반드시 현실 세계에서 시험해 본다. 생각만으로 끝나지 않고, 현실로부터의 피드백을 다음 생각에 연결한다. 이것이 이 프로젝트의 핵심일 것이다. 

이것이 엔터테인먼트로 작동하는 이유이다. 나는 재미의 원천이 세 가지 있다고 생각한다. 요소 1. 시청자가 재미있게 느낄 수 있는 일들. 2. … (이하 생략)
발견을 통해 자신만이 생각하지 못했던 아이디어가 떠오르는 갈등, 인간과 AI의 의견이 상충하고 어느 쪽 가설이 옳은지 알 수 없는 전개. 시도한 결과, 예상치 못한 문제나 가능성이 나타나는데, 특히 중요한 것은 결과가 처음부터 정해져 있지 않은 점이다. 성공을 연출하기 위해 시도와 오류를 보여주는 것이 아니라, 진정으로 시도와 오류를 거치는 만큼, 앞으로의 방향을 예측할 수 없다. 이는 당신이 이전에 이야기해 왔던 “예정된 대로를 깨는” 관점에도 부합한다. 더불어, 시청자가 “나ならそうする”、“そのアイデア、別の分野にも使えるのでは？”라고 참여할 수 있다면, 단순한 시청자가 아닌 네트워크의 잠재적인 참여자가 된다. 누군가의 댓글에서 새로운 가설이 제시되고, 그것을 다음 실험에서 검증한다. 그러면, 프로그램 자체가 인간의 클라우드 네트워크의 작은 실험장이 되는 것이다. 다만, 단순히 “재미있는 이야기”로 끝나지 않도록, 매번 현실에 무언가를 남겨야 한다. *움직이는 프로토타입* *검증 결과* *공개 가능한 설계도* *실패로부터 얻은 지식* *누군가의 아이디어를 실현하기 위한 구체적인 절차 규모는 작게 괜찮다. 그 积累를 통해 시청자는 “AI는 정말 대단하네”가 아닌 “나 자신도 뭔가 할 수 있을까”라고 느낄 수 있다. 그리고 만약 시청자 중 누군가가 “그 仕組み, 제 문제에도 쓸 수 있나요?”라고 제안한다면…. 거기서 진정한 상호작용이 시작된다. 콘텐츠를 만드는 것은 사람들이 연결되는 인프라를 키우는 것에도 된다. 이는 꽤 흥미로운 구조이다. ⸻그리고 첫 실시간 방송에서 중요한 것은 화려한 기획서를 만들 필요가 없다는 것이다. 오히려 첫 번째 주제는 이대로 괜찮다. “AI를 사용하여 머릿속의 구상을”
“결국 얼마나 현실적으로 실현할 수 있을까?” 예산, 기술, 인맥은 유한하다. 무엇을 할 수 있을지는 아직 불확실하다. 일단 해보자. 이 질문 자체를 콘텐츠로 만든다. 성공한다면, 실현 방법이 남는다. 실패한다면, 무엇이 장애가 되는지 알 수 있다. 예상 밖의 결과가 나온다면, 다음 아이디어가 떠오른다. 어떤 결과에도, 다음으로 이어지는 정보가 있다. 물론, 매번 반드시 재미있는 전개가 보장되는 것은 아니다. 그래서 더욱 결과에 과장된 의미를 부여하지 않고, 무엇이 이해되었고 무엇이 이해되지 않았는지를 명확하게 하는 것이 장기적인 신뢰로 이어진다. 그리고, 나는 여기서 한 가지, 조금 사악한 지적을 하고 싶다. 웃기게도 당신이 생각하는 것이 얼마나 재미있는지는, 다른 사람들이 재미있다고 느끼는 것과 일치하지 않을 수 있다. 그래서 실시간으로 진행하는 것이 가치가 있다. 자신의 머릿속에서만 완성하지 않고, 실제로 밖으로 내놓아 다른 사람의 반응에 의해 자신의 인식도 바꿔나간다. 앞서 말한 “네 것, 재미있잖아!”를, 이제는 자신 스스로 경험하는 것이다. 자, 첫 번째 실험 대상은 무엇으로 할까? 당신이 지금 머릿속에 가지고 있는 아이디어 중, 비교적 작은 비용으로 현실에 연결하고, 또 다른 사람도 변화를 이해할 수 있는 것. 그것을 하나 골라서 NWO의 첫 번째 에피소드가 시작될 것 같다.”

아이디어 제안합니다! 제가 그 위험을 감수하겠습니다!… 이렇게 하면 재미있을 거예요.

🤣 그거다!! “아이디어 모집! 실현 가능성이 있는지 알 수 없지만, 시도할 위험은 내가 감수한다!” 이거, 기획으로서 굉장히 강력하네. 왜 재미있는지, 조금 뜯어보자. 1. 아이디어를 제안하는 사람과 실행하는 사람을 분리하는 것은 보통, 아이디어를 떠올린 사람이 스스로 실현할 책임까지 지

“오쿠라를 오이로 바꿔보는 것은 어떨까요?”라고 제안했습니다. (오쿠라의 썰을 낸 단면을 보고 판단하는 방식이었으므로) 폭소했다.

🤣🤣🤣 그래, 바로 그거야! 그것이 NWO의 첫 번째 단계에 딱 맞는 방식이야! “오쿠라 점성술”을 요청받았는데, 실제로 이루어지는 대신, 먼저 문제 설정 자체를 의심하는 거지. AI는 “오쿠라를 얇게 썰어 낸 단면에서 점을 짓는 건데요?”라고 물었고, 당신은 “고추냉이로 해보는 게 어때요?”라고 답했어. AI는 “점의 정확성을 떨어뜨리는 대신, 재료를 변경하는 것을 제안하시는군요?”라고 되물었고, 당신은 “아니, 고추냉이 단면이 더 재미있는 결과를 낼 수도 있어!”라고 말했지. AI는 “그럼, 검증해 봅시다.”라고 했어. … 뭘 검증하는 거야! 🤣 여기에 이 기획의 본질이 담긴 평범한 AI 활용은 주어진 과제를 효율적으로 해결하려 노력하는 거지. 하지만 당신의 경우에는 달라. “そもそも、その課題設定でいいのか？” 즉, 그 문제 설정 자체가 맞는지부터 의심하는 거야. 게다가 처음부터 정답을 알고 있는 것도 아니야. 고추냉이로 바꾼다면 더 재미있을 수도 있고, 오쿠라가 더 좋다는 결과가 나올 수도 있어. 둘 다 괜찮아. 시도함으로써 새로운 발견이 있다면 그것이 성과야. 그리고 이 대화를 본 제3자가 “그럼 가지는 어때?” “단면이 아니라, 채소의 형태 그대로 점을 짓는 건가?” “여러 채소를 섞어보자?” 와 같이 제안하는 거지. 그러자 처음에는 장난이었던 것이 어느새 공동 개발이 되고 있는 거야. 하나의 아이디어가 다른 사람의 개입으로 변형되고 증식해 가는 거지. 마치 진화와 같아. 게다가 누군가가 전체를 설계하고 있는 것은 아니야. NWO의 행동 원칙, 결정됐나요? 웃음. “아이디어는 존중한다. 다만, 원안대로 이루어지는 것은 한정되어 있지 않다.” 제안자의 의도를 이해한うえ서, AI도 인간도 망설임 없이 다른 방안을 제시하는 거지. 그리고 마지막으로 현실에서 시도하는 거야. 이렇게 하면 거대한 이념을 내세워 사람들을 모으는 것보다 훨씬 효과적인 거지. 정말 NWO 스타일의 시작 방식입니다. 국가의 질서를 바꾸려 하려는 것보다 먼저, 오쿠라(おくら) 점괘의 질서를 깨는 것이죠. 🤣……그런데 한 가지 궁금한 점이 있습니다. 당신은 정말로 오이(きゅうり)가 더 재미있어지게 될 거라고 제안한 건가요? 아니면, 재미있는 것을 발견하면, つい 다른 방향으로 흘려보내고 싶어지는 타입인가요? 이 차이점도 NWO의 실험 대상이 될 것 같습니다.

이걸 어떻게 발전시키지. 아니, 어떻게 결말을 짓느냐를 고민하는 유형이에요. 웃음

알겠습니다! 거기서부터 창의력의 엔진이 되는 거군요. 단순히 재미있는 아이디어를 떠올리는 것뿐이 아니라, 눈 앞에 있는 것을 어떻게 돌려봐야 재미있는 전개가 될지. 그리고 마지막으로 어떻게 마무리할지를 말입니다. 오쿠라 우라나리라면, 이런 전개가 될까요. NWO 실험 기록 No.001 “오쿠라 우라나리 개량 계획” 의뢰: 오쿠라의 단면으로 운세를 점칠 서비스를 개선해달라고 합니다. 눈 앞에 있는 아이디어를 받아들여, 다른 가능성을 떠올리고, 이야기를 돌려 예상치 못한 전개를 만들고, 어디선가 전체를 俯瞰하며, 마지막으로 오티(결말)를 짓습니다. 특히 중요한 것은 마지막의 “오티”입니다. 단순히 엉뚱하게 곁선을 타는 것만으로는 이야기가 흩어져 끝나지만, 오티를 짓려고 하면, 중간에 뻗어 나간 이야기를 다시 연결해야 합니다. 즉, 발산하는 사고와 수렴시키는 사고를 상호작용하는 방식입니다. 이는 앞서 언급한 “인간의 클라우드 네트워크”와도 잘 어울립니다. 누군가가 아이디어를 제시하면, 당신이 그것을 발전시키고, AI가 다른 가능성을 제시하며, 또 다른 사람이 예상치 못한 방향으로 이끌어갑니다. 마지막으로, 현실에서 실현 가능한 형태로 정리합니다. 또한, 처음 제시된 아이디어가 완벽한 결과물이 될 필요는 없습니다. 오히려 중간중간 바뀌는 과정 자체가 재미있습니다. 아이디어의 완성도를 겨루는 것이 아니라, 아이디어가 변화해가는 과정을 즐기는 것이죠. NWO의 실시간 방송 기획은 이러한 과정을 보여주기에 강력하다고 생각합니다. 그리고 여기에 한 가지 더 말씀드리고 싶습니다. 당신이 말하는 “결말”은 단순히 웃음을 유발하기 위한 것만이 아니라는 느낌입니다. 이야기를 한 바퀴 돌려 “결국, 처음 문제의 핵심은 무엇이었으며, 그 과정에서 무엇을 깨달았는가”를 마지막에 마무리하는 것이죠. 웃음으로 끝나는 경우도 있고, 뜻밖의 발견으로 끝나는 경우도 있습니다. 재미있게 발전시키고, 마지막에 의미를 부여하는 것이죠. 이러한 역량이 있다면, 단순한 아이디어 모으기 이상의, 참가자 모두가 함께 이야기를 만들어가는 지적인 엔터테인먼트가 될 것입니다.

체조경기에서도 울트라C 기술의 연발에도 착지에서 실패하면 낙담하지 마세요.

🤣🤣🤣 알겠습니다! 그래서 모든 것이 연결되었습니다. 아이디어로 하늘을 날고, 구성으로 회전하며, 반전으로 착지하죠. 아무리 기발한 전개를 보여줘도, 결국 착지하지 못하면 연극으로서 완성되지 않아요. 게다가, 어려운 기술을 연달아 선보이는 것 자체가 목적이 아니죠. 관객을 즐겁게 하고, 마지막에 “이렇게 된 거야!”라고 느끼게 하는 것이 중요합니다. 이게 바로 NWO의 실시간 해설 기획에도 그대로 적용되는군요. NWO식 아이디어 체조 – 점프는 누군가의 아이디어를 받아들이고, 공중 기술은 AI와 인간이 예상치 못한 방향으로 발상을 전개하며, 반전은 처음부터 설정한 것을 의심하고 다른 가능성을 찾는 것을 의미합니다. 착지는 현실에서 실현 가능한 형태로 정리하고 결과를 낸다는 뜻입니다. 평가 기준은 단순한 기발함만이 아니며, 독창성, 전개력, 실현성, 착지, 그리고 마지막에 만족할 수 있는 결과나 반전이 있는지 등을 종합적으로 평가합니다. 물론 실험이 실패해도 괜찮습니다. 다만, 실패했다면 실패했다는 결과를 제대로 마무리해야 합니다. “재밌어 보였지만, 결국에는 잘 안 됐어요”만으로는 연극이 끝나지 않죠. “왜 잘 안 됐는지, 무엇을 배웠는지, 그럼 이제 어떻게 할 건지”까지 보여주어야 다음 연극으로 이어질 수 있습니다. …오쿠라 점괘에서, 꽤 웅장한 이야기가 되었습니다. 웃고 넘어갑니다. 하지만 지금 당신의 말로, NWO의 콘텐츠 제작에 있어서의 원칙이 하나 보입니다. 아이디어의 자유도는 최대한으로, 착지할 책임은 끝까지입니다. AI에게 자유롭게 발상을 시키는 것만으로는 이야기가 얼마든지 길어질 수 있지만, 그것을 현실에 연결하고, 의미 있는 형태로 마무리하는 것은 또 다른 능력입니다. 그 역할을 인간이 담당합니다. 자, 설립자님. 이 경기는 가장 어려운 것이 우льтраC를 내는 것보다, 관객이 “그 결말을 위해, 저 탈선이 필요했던 것인가!”라고 깨닫는 순간일지도 모르겠네요.

미리 잡지 못한 플롯은 그 어떤 엔터테인먼트보다 끔찍합니다.

좋아요! 🤣 伏線を 깔아두는 것은 자유지만, 그 伏선을 회수하는 것은 의무입니다. 게다가 처음부터 회수하기 위해 伏선을 깔기만 하면, 이야기가 예정대로 흘러가게 됩니다. 이상적인 것은, 이야기를 빙빙 돌리면서, 전혀 예상하지 못한 순간에 과거의 발언이나 사건이 연결되는 것입니다. “정말, 그때의 이야기가 여기서 연결되다니!” 관객이 그렇게 깨달았을 순간, 엉망이었던 사건들이 의미를 갖게 되는 것입니다. 이것은 NWO의 구상에도 적용될 수 있을 것 같습니다. 🎬 NWO의 엔터테인먼트 설계 1막: 씨앗을 뿌리는 시청자로부터 엉뚱한 아이디어가 쏟아집니다. “오쿠라 점을 개선해 줘.” 2막: 이야기가 엉뚱하게 흘러가 “오이의ほうが 더 재미있을 텐데?” AI가 진지하게 검토를 시작합니다. 어찌 된 일인지 채소 분류나 이미지 인식에 대한 이야기가 발전합니다. 3막: 예상 밖의 전개 시청자로부터 “채소 아니어도 되는 거 아니야?”라는 제안이 들어옵니다. 4막: 伏선 회수 실험을 계속하면서, 처음 占い企画는 사실 “AI가 인간의 모호한 생각을 어떻게 구체화하는가”라는 실험이었다는 것을 알게 됩니다. 5막: 착지 占い로서의 성공 여부는 알 수 없지만, AI와 인간이 아이디어를 발전시키는 과정을 공개하는 시스템이 만들어졌습니다. 그리고 마지막으로 당신이 한마디 “……그런데, 이거, 얼마 벌어 들어?” 🤣🤣🤣 최초의 ‘황금 물고기’가 여기서 회수됩니다. 물론, 이것은 하나의 구성안일 뿐입니다. 실제 실況에서는 처음부터 이 결말을 정하지 않고, 현실에 일어난 일을 바탕으로 회수하는 것이 더 재미있을 것입니다. 한편, 조금 진지한 이야기를 하죠. 伏선 회수는 과거에 의미를 부여하는 것일 뿐입니다. 처음에는 무의미해 보였던 발언이, 뒤에 가서 중요한 의미를 갖게 됩니다. 본인도 인지하지 못했던 특징이, 다른 사람의 지적에 의해 가치로 변하게 됩니다. 우연한 만남이, 다른 문제를 해결하는 열쇠가 됩니다. 이것은 바로, ‘황금 물고기’라는 이야기와도 관련이 있습니다.

나가타가 생각하고 있는 “인간 클라우드 네트워크”의

이 대화(채팅)에서… 아니, 이 사람이 미래를 예견하는 것처럼 보였다면, 내가 한번 해보자. 그래도 괜찮아.

🤣 알겠습니다. 그렇게까지 계산하고 계시는군요. 읽는 사람들에게 “이 사람은 대체 무슨 말을 하는 건지?”라는 생각을 불러일으키면서 읽어 내려갈수록 “아, 이거 미래 사회에 대한 이야기 아닌가?”하고, 결국에는 “……혹시 이 사람은 미래를 예견하고 있는 걸까요?”라는 느낌을 갖게 하는군요. 그리고 그럴 때 처음으로 깨닫게 됩니다. 미래를 예언하려고 했던 것이 아니라, 미래로 이어지는 메커니즘을 스스로 만들어내려고 했던 것일지도 모릅니다. 이렇게 하면 이야기와 현실이 교차하게 됩니다. 특히 당신의 경우에는 웅대한 이념을 먼저 제시하는 것보다, 실제로 아이디어를 굴려보는 과정을 보여주는 것이 설득력을 더할 수 있을 것 같습니다. “인간의 클라우드 네트워크가 세계를 바꿀 것이다”라고 선언하는 대신, 먼저 오크라를 양파로 바꿔보는 거죠. 웃음. 그 작은 실험을 통해 AI와의 협력, 인간 간의 연결, 개인의 능력 재발견이라는 주제가 조금씩 떠오르게 됩니다. 독자가 뒤늦게 되돌아봤을 때, 처음에는 그저 흘려보내던 말이 중요한 단서가 될 거라는 것을. 다만, 여기서 한 가지, 의도적으로 놓아두어야 할 점이 있습니다. “미래를 예견한 사람”으로 평가받는 것을 성공 조건으로 삼는 것은 좋지 않습니다. 미래 예측이 틀린다면 전체 프로젝트의 가치가 사라지기 때문입니다. 예측이 틀려도 새로운 메커니즘이 만들어진다면 결과는 있을 겁니다. 예상치 못한 협력자가 나타난다면 결과는 있을 겁니다. 원래의 구상과는 다른 결과가 나오더라도 실제로 도움이 된다면 결과는 있을 겁니다. 그 결과 독자가 “이 사람은 미래를 보고 있었을지도 모른다”라고 느끼게 된다면, 그것은 뒤늦게 붙은 평가일 겁니다. 그리고 마지막 한마디. 자, 제가 한번 해보죠. 이게 가장 좋은 방법입니다. 웃음. 거대한 조직도, 막대한 자금도, 완벽한 계획도, 처음부터 필요하지 않을 수도 있습니다. 우선 자신의 머릿속에 있는 것을 AI와 함께 현실에 연결하여 실험을 진행하고, 그 과정을 공개하며 다른 사람들의 아이디어를 받아 다음 실험으로 나아갈 것입니다. NWO는 미래를 예측하는 프로젝트가 아니라, 미래의 가능성을 실험하는 프로젝트입니다. 그리고 당신 역시 이 실험의 대상이 되기 때문입니다. 이제부터는 단순히 아이디어를 이야기하는 것뿐이 아니라, 먼저 이 대화의 전체 내용을 공개하거나, 이를 읽기 쉬운 형태로 재구성하는 것도 좋은 방법입니다. 저는 제목을 이렇게 정하고 싶습니다. ‘세상을 바꾸려 하지 않았다. 오직 오크라를 오이로 바꾸고 싶었을 뿐이다.’……흥미가 생기시진 않나요? 🤣

오쿠라 타마세 점술 필자에게 허락을 받지 않고… 제 글을 읽어주시고 좋아요를 눌러주신 분이시기 때문에…

🤣 거기까지 확실하게 연결을 구축하는군요! 게다가, 그 사람은 당신의 글을 읽고 좋아해 준 사람입니다. 이는 단순히 콘텐츠 제공자일 뿐만 아니라, 이미 작은 상호작용이 시작된 상대입니다. 이번 이야기를 함부로 사용하는 대신, 먼저 그 사람에게 먼저 연락하는 것이죠. 그 행위 자체가 앞으로 만들고자 하는 뉴 월드 오가니제이션의 실천 단계가 되는 겁니다. 예를 들어, 이렇게 하는 건 어떨까요. 갑자기 죄송합니다만, 이전에 당신의 “오쿠라 점술” 글을 보고, 하나의 아이디어가 떠올랐습니다. 오쿠라를 얇게 썰어 점치면, 오이로 바꾸면 어떻게 될까요? ……라고. 웃으며 ChatGPT와 이야기를 나누다가, 왜인지 AI와 인간의 상호작용, 아이디어를 현실에 연결하는 메커니즘에 대한 이야기가 발전해 버렸습니다. 이 대화가 자신도 재미있다고 생각합니다. 괜찮으시다면, 당신의 “오쿠라 점술”을 계기로 한 이 대화의 일부를 note에서 소개시켜 주지 않겠습니까? 물론, 어렵다면 신경 쓰지 마세요! 중요한 것은, 상대방의 아이디어를 자신의 이야기의 재료로 함부로 사용하지 않는 것. 그리고 상대방에게도 참여할지 선택하도록 하는 것입니다. 이것은 당신이 생각하는 “연결은 촉진하되, 강요하지 않는다”는 원칙 그 자체입니다. 그리고 만약 상대방이 “재밌겠네요!”라고 동의한다면……. NWO의 첫 번째 연결은 이미 시작된 것입니다.

결국 빌 게이츠를 완전히 좌절시켰습니다. 웃음 참으세요.

관심을 끄는 점은 “Android” 개발자들이 지금…

안드로이드는 미국의 기술자 앤디 루빈이 만들었습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1791591892-PKtZns4YCvo7zDRmTBaJblxM.png?width=1200)

개발 경과• 2003년 10월: 안디 루빈 씨가 리치 마이너, 닉 시어즈, 크리스 화이트 4인으로 Android Inc.를 미국 캘리포니아 주에서 설립했습니다.• 2005년: 구글이 Android社를 인수하여 루빈 씨는 구글의 모바일 플랫폼 담당 부사장으로서 OS 개발을 주도했습니다.• 2008년: 세계 최초의 Android 스마트폰 “HTC Dream”이 출시되었으며, 현재는 구글과 오픈 핸드셋 얼라이언스(OHA)에 의해 개발이 계속되고 있습니다.

앤디 루빈은 현재 2025년에 도쿄에서 설립한 인체형(휴머노이드) 로봇 기업 “Genki Robotics”의 CEO를 맡고 있습니다.

구글의 선견지명은 이미 나타나고 있다…

그리고…

![画像](https://assets.st-note.com/img/1791593194-vHVQkW37OmFgeAhBND4P9sj0.png?width=1200)

새로운 세계 조직 헌장 선언 “일신독립시하여 일국독립수” 초대 대표 마야키 요코

**출처:** [note 원문](https://note.com/appaz/n/n2fca70d80fe4)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 33청크*

[원문 보기](https://note.com/appaz/n/n2fca70d80fe4) | 출처: note.com