이론적 앎과 경험적 앎 그 사이의 균형을 맞춰가는 일, 상황에 그를 조합해 올바른 솔루션을 낼 수힘 01. AI와 와 머신러닝의 발전이 가속화된
정보 과잉 시대에서 지혜롭게 살아남는 방법,
지식과 지혜의 '공식' |
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AI 데이터 쓰레기 밭 속에서 나를 구제하는 방법: DIKW 피라미드
우리는 매일 수많은 데이터와 정보를 접하고 있다. 스마트폰의 알림, 소셜 미디어의 무한 뉴스 피드, 다양한 앱과 웹에서 쏟아지는 정보들은 우리에게 편리함을 제공하지만, 그 이면에는 거대한 데이터 쓰레기가 존재한다.
AI가 발전하면서 정보 처리와 데이터 분석이 더 수월해졌지만, AI 자체가 새로운 데이터를 끊임없이 생성하며 데이터 쓰레기가 더 많이 형성되고 있기도 하다. AI는 실시간으로 데이터를 자동 생성하고 수집하지만, 그 과정에서 불필요한 정보나 저품질 콘텐츠까지 포함하여 데이터의 양이 기하급수적으로 증가한다. 이로 인해 유의미한 정보를 추출하고 필요한 지식을 형성하는 것이 더 큰 과제가 되고 있다.
이러한 데이터 쓰레기 밭에서 유의미한 정보를 분별하고 지식을 형성하는 방법은 무엇일까?
DIKW 피라미드
DIKW 피라미드는 정보 관리와 지식 이론에서 자주 사용되는 개념으로, 데이터의 가치를 4단계로 구분하여 설명한다. DIKW는 각각 Data(데이터), Information(정보), Knowledge(지식), Wisdom(지혜)를 뜻한다.
이 개념을 통해 데이터의 가치 변환 과정을 이해할 수 있다:
- 데이터(Data): 가공되지 않은 사실이나 수치.
- 정보(Information): 데이터에 맥락을 부여하여 의미를 도출한 것.
- 지식(Knowledge): 정보를 해석하고, 경험을 통해 결론을 도출한 것.
- 지혜(Wisdom): 지식을 이용하여 깊은 통찰과 장기적인 해결책을 도출하는 것.
<아래 사진 - DIKW 피라미드> |
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정보는 AI로 대체될 수 있지만, 지식은 더욱 중요해진다
AI가 데이터를 가공하여 정보(Information)를 제공할 수 있게 되면서, 지식(Knowledge)의 단계가 점점 더 중요해지고 있다. 정보는 AI가 분석하고 제공할 수 있지만, 이를 통해 문제를 정의하고, 결론을 도출하는 지식의 단계부터는 인간의 역할이 필수적이다.
인간의 개입은 어디에서 시작되는가?
인간의 개입은 지식(Knowledge) 단계에서부터 큰 중요성을 지닌다. 정보는 AI가 처리할 수 있지만, 패턴 인식과 결론 도출은 인간의 경험과 판단이 필요하다. 더 나아가, 지혜(Wisdom) 단계에서는 지식을 활용해 윤리적, 장기적인 해결책을 도출하는 것이 핵심이다.
그래서 이게 왜 필요한데?
무수히 많은 Data(데이터)와 Information(정보)속에서 현명하고 올바른 해결책을 내기 위해서이다. 현상황에서의 흐름과 맥락을 파악하고 그에 관한 문제를 정의해 현명한 솔루션을 내는 지식의 영역은 절대 AI가 할 수 없는 일이다. 그럼 지혜는? 필자는 장기적이고 현명한 솔루션을 제시하는 것이라고 정의하기로 했다.
그럼 이걸 어떻게 이해하고 실천하는데?
이 질문을 위해 필자는 지식과 지혜를 삶의 필요한 모든 순간에 적용할 수 있는 방법론을 제공하고자 한다. |
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현명한 솔루션을 위한 지식과 지혜의 공식
지식의 공식:
y(올바른 솔루션)=f(a⋅경험적 앎+b⋅이론적 앎/a+b)×g(현재 상황)
a는 경험적 앎의 가중치고 b는 이론적 앎의 가중치이다.
지식은 경험적 앎과 이론적 앎을 상황에 맞게 조합하여 즉각적이고 실질적인 해결책을 도출하는 것을 뜻한다. 이는 주어진 상황에 적합한 해결책을 신속하게 제공하는 데 중점을 둔다.
지혜의 공식:
y(장기적인 솔루션)={P(반복되는 패턴)×f(a⋅경험적 앎+b⋅이론적 앎/a+b)}+λ⋅윤리적 요소+Δy(피드백 루프)
P(반복되는 패턴) = f(S(현재 상황))+j∈C∑g(과거 사례j,현재 상황)
지혜는 반복적으로 발생하는 패턴을 인식하여 장기적인 해결책을 도출하는 것이다. 이는 지식과 달리, 장기적이고 본질적인 해결책을 제공하는 데 초점을 맞춘다. 또한 윤리적 판단과 피드백 과정을 포함하여 검증을 통한 문제의 근본적인 해결책을 찾는 데 중점을 둔다.
이는 마치 실험적 사고를 탑재한 사람이 기계학습의 강화학습의 방법론을 끊임없이 수행하는 것과도 같다.
지혜와 지식의 가장 큰 차이점은 '반복적인 패턴 인식'에 있다. 지식은 현재 상황에 맞춰 즉각적인 해결책을 제시하는 데 중점을 두고, 지혜는 반복적으로 발생하는 문제를 해결하기 위한 장기적 해결책을 추구한다.
지식과 지혜의 공식 사례
1. 지식의 공식 적용 사례 - 직장에서의 실질적인 문제 해결
C씨는 마케팅 팀에서 일하는 중, 새로운 제품 출시와 관련된 마케팅 전략을 수립하고 있다. 과거의 성공적인 마케팅 캠페인 경험(경험적 앎)을 바탕으로, C씨는 소셜 미디어 광고가 큰 효과를 발휘했다는 점을 알고 있다. 동시에, C씨는 최근 마케팅 트렌드(이론적 앎)와 데이터를 참고하여 최신 트렌드에 맞는 전략을 구상한다.
C씨는 경험적 앎과 이론적 앎을 결합하여 현재 상황에서 최적의 마케팅 전략을 도출해 낸다. 예를 들어, 과거에 사용했던 소셜 미디어 광고를 현재의 시장 트렌드에 맞게 새로운 플랫폼에서 최적화하여 진행할 수 있다.
이 사례는 지식의 공식을 통해 즉각적이고 실질적인 문제 해결책을 제공하는 대표적인 예시이다. C씨는 단기적 목표를 달성하기 위해 효과적인 마케팅 캠페인을 실행에 옮기게 된다.
2. 지혜의 공식 적용 사례 - 가정 내 장기 재정 관리
D씨는 최근 재정 관리를 고민하며 과거의 소비 습관을 돌아본다. 과거에 자주 겪었던 충동적 소비 패턴(반복되는 문제)을 인식하고, 이를 개선하고자 한다. D씨는 전문가들의 재정 관리 원칙(이론적 앎)을 참고하며, 자신의 과거 경험(경험적 앎)과 결합해 장기적인 재정 계획을 세운다.
D씨는 매달 일정 금액을 저축하고, 장기 투자 상품을 선택하는 장기적 재정 관리 계획을 수립한다. 또한, 계획을 실행하면서 주기적으로 피드백 루프를 통해 계획을 수정하고, 자신의 윤리적 가치관에 맞는 소비를 실천한다.
이 사례는 지혜의 공식을 통해 장기적이고 본질적인 해결책을 도출하는 과정이다. D씨는 반복되는 소비 문제를 해결하고 장기적인 재정 안정성을 추구하게 된다.
과제: 자신의 삶과 일상에 공식을 적용해보기
이론적으로 지식과 지혜에 대해 백날천날 입아프게 떠드는 것은 무의미한 행동에 불과하다. 그래서 필자는 오만하게도 이 글을 읽는 독자들에게 과제를 하나 제시하려고 한다.
위의 공식을 작은 일상의 문제들부터, 삶의 반복되는 문제들에 적용해보라. 그리고 경험해보라 지식과 지혜의 효과를. 공식을 이해하기 어렵다면 GPT에게 물어도 좋다.
공식을 적용하는 순간부터 삶에서 벌어지는 크고 작은 문제들을 해쳐나갈 힘이 생길것이다.
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