메모 앱이 우리를 똑똑하게 만들지 못하는 이유

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They’re designed for storage, not sparking insights. Can AI change that?

생산성앱은 통찰력을 불러일으키는 것이 아니라 저장을 위해 설계되었습니다. AI가 이를 바꿀 수 있을까?

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컴퓨터의 생산성과 관련된 소프트웨어는 업무를 더 쉽고 편리하게 만들어줄 것 처럼 해왔습니다. 하지만, 우리의 사고를 개선하는 것에 대해서 진전이 없는 것 같습니다.

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생성형 인공 지능(Generative AI)의 출현으로 생산성 앱이 더욱 우리를 편리하고 강력하게 만들 수 있을지도 모르지만, 또 다른 신기루가 될 수도 있습니다.

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무엇이 문제인지를 이해하기 위해 사람들이 생각을 시작하는 메모 앱 부터 검증을 해 보고자 합니다. 아래 글은 케이시 뉴튼(Casey Newton)과 조이 쉬퍼(Zoë Schiffer)가 '실리콘밸리와 민주주의의 교차점을 다루는 뉴스레터'라는 플랫폼머(Platformer)에서 다룬 내용을 미국의 IT 언론사 더버지(The Verge)에서 기사화 된 글입니다.

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I.

금주 초에 농부들에 관한 기사를 읽었습니다. 월스트리트 저널에 실린 벨 린(Belle Lin)의 기사 제목은 "미국 농부들은 데이터에 얽매여 있다(America’s Farmers Are Bogged Down by Data)"였습니다. 미국의 농부도 마찬가지라고요?! 그리고 기사를 읽었습니다.

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지난 10년 동안 미국 농부들은 농작물을 분석하고 관리할 수 있는 다양한 소프트웨어 도구를 제공받았습니다. 하지만 일반적으로 농부들이 더 많은 소프트웨어를 사용할수록 도구가 수집하는 데이터에 압도당하는 경우가 많습니다. 한 농부는 저널과의 인터뷰에서 "너무 많은 데이터를 수집하고 있어서 모든 데이터를 분석하는 데 거의 마비될 지경입니다."라고 말했습니다.

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저널리스트로서 지금처럼 많은 데이터를 수집한 적은 없었습니다. 트위터의 붕괴로 인해 저는 하루에 4~5개의 텍스트 기반 소셜 피드를 탐색하며 뉴스와 사려 깊은 대화를 검색하고 있습니다. arXiv와 프리프린트의 인기가 높아지면서 제게는 도저히 다 읽지 못할 만큼의 연구 자료가 쌓여 있습니다. 집에는 책이 쌓여 있습니다.

한편 하루 종일 웹을 검색합니다. Platformer에 실릴 만한 기사는 생산성 플랫폼 Notion의 데이터베이스에 저장됩니다. 뉴스레터에 실렸던 모든 링크는 대부분 전체 기사 텍스트와 함께 저장됩니다.

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15년 전에도 쉽게 접근할 수 있었던 기자들보다 훨씬 더 많은 자료가 쌓여 있습니다.

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하지만 대부분 농부와 같은 문제에 직면합니다: 정보가 너무 많아서 마비될 것 같은 느낌이 들 때가 많다는 것입니다.

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II.

이러한 데이터 마비에 대한 한 가지 해결책은 메모를 하는 것입니다. 물론 저는 저널리스트로서 항상 메모를 해왔습니다. 몇 년 전, 노트 필기에 획기적인 도구가 등장했다고 생각했고, 단순히 글을 기록하는 것뿐만 아니라 사고의 질을 향상시키는 데에도 이러한 도구에 대한 믿음이 점점 커졌습니다.

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그 획기적인 도구가 바로 Roam Research였습니다. 2021년에 저는 이 구독 기반 소프트웨어를 사용한 첫해에 대한 글을 썼는데, 그 글에는 지식 작업에 대한 두 가지 핵심 인사이트가 담겨 있었습니다. 하나는 전문적인 노트 필기를 일기 쓰기와 같은 느낌으로 만드는 것이었습니다. 매일 날짜가 표시된 새로운 노트를 작성하면 일시적인 생각을 수집하는 데 좋은 캔버스가 되어 더 깊은 사고로 나아가는 발판이 될 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다.

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두 번째는 노트 필기 마니아들 사이에서 "양방향 링크"로 알려져 있습니다. 웹에서 볼 수 있는 표준 링크는 한 페이지에서 다른 페이지로 한 방향으로만 이동합니다. 노트 필기 앱에서 양방향 링크는 두 페이지를 서로 연결합니다. 이를 통해 중요한 회사나 마음에 드는 개념 등 어떤 개념이든 백링크를 추가한 다음, 그 개념과 관련해 수집한 모든 자료를 원하는 대로 찾아볼 수 있습니다.

 

노트에 태그를 추가하는 것과 크게 다르지 않습니다. 하지만 태그는 검색에 더 가깝습니다. 일부 앱에서 동일한 링크가 포함된 다른 노트의 스니펫(snippet)이 포함된 페이지에 표시되는 양방향 링크는 검색과 재발견에 더 가깝습니다.

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처음에 이런 종류의 연관 노트 만들기에 몰두했습니다. 제가 탐구하고 싶은 개념(예를 들어, "인터넷은 정보를 너무 빠르게 이동시킨다" 또는 소셜 네트워크와 양극화)을 중심으로 링크를 모았습니다. 어떤 사람과 흥미로운 대화를 나누면 그 사람을 위해 만든 개인 페이지에 메모를 추가했습니다. 일주일에 몇 번은 그 메모를 다시 살펴보곤 했습니다.

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인사이트가 떠오르기를 기다렸습니다.

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그리고 기다렸습니다. 그리고 또 기다렸습니다.

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개념 기반의 링크가 많은 노트 필기에 대한 욕구는 점점 줄어들었습니다. Roam의 개발은 더디게 진행되었고, 가볍고 대부분 무료인 옵시디언(Obsidian)이라는 대안으로 한 시즌을 보냈습니다. 하지만 옵시디언의 잔인한 디자인이 마음에 들지 않았고, 더 세련된 사용자 인터페이스의 Mem을 선택했습니다. (이 앱들은 모두 마크다운으로 노트를 내보낼 수 있어 전환이 비교적 쉬웠습니다).

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대부분의 날에 계속해서 일기를 쓰고, 가끔은 그 노트들 중 한 가지 개념을 구체화하기 위해 작업하는 제 자신을 발견합니다.

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하지만 지식 베이스를 구축하고 새로운 아이디어를 발견하는 데 도움을 주어 사고력을 향상시켜 줄 것이라는 Roam의 당초 약속은 완전히 무너졌습니다.

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III.

이러한 사건에 대한 한 가지 해석은 소프트웨어가 실패했다는 것입니다. 즉, 저널링과 수프 링크가 한때 기대했던 만큼의 힘을 발휘하지 못한다는 것입니다.

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하지만 또 다른 견해는 인터넷의 무한한 산만함이라는 훨씬 더 강력한 적과 맞닥뜨렸다는 것입니다.

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결국 노트 필기는 진공 상태에서 이루어지는 것이 아닙니다. 노트 필기는 컴퓨터, 이메일, Slack, Discord, iMessage, 사용자가 선택한 텍스트 기반 소셜 네트워크 옆에서 이루어집니다. 이러한 앱과 다른 앱 사이를 오가는 알트 탭의 시대에는 지식을 쌓고 관계를 맺는 우리의 능력이 멀티태스킹이라는 궁극적으로 헛된 노력에 의해 영구적으로 도전을 받게 됩니다.

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에즈라 클라인(Ezra Klein)은 이번 주 뉴욕 타임즈에 이러한 상황에 대해 멋진 글을 썼습니다:

 

캘리포니아 대학교 어바인 캠퍼스의 정보 과학 교수이자 '어텐션 스팬(Attention Span, 주의 지속 시간)'의 저자인 글로리아 마크는 2004년부터 사람들의 컴퓨터 사용 방식에 대한 연구를 시작했습니다. 사람들이 한 화면에서 보내는 평균 시간은 2.5분이었습니다. "저는 깜짝 놀랐습니다."라고 그녀는 말했습니다. "제가 생각했던 것보다 훨씬 더 심각했습니다." 하지만 이는 시작에 불과했습니다. 2012년에 마크와 동료들은 단일 작업에 걸리는 평균 시간이 75초라는 사실을 알게 되었습니다. 지금은 약 47초로 줄었습니다. ​ 이것은 인간의 인지능력을 위한 산성 목욕입니다. 멀티태스킹은 대부분 신화입니다. 우리는 한 번에 한 가지 일에 집중할 수 있습니다. "마치 우리 마음속에 내부 화이트보드가 있는 것과 같습니다."라고 Mark는 말합니다. "한 가지 작업을 하고 있으면 필요한 모든 정보가 마음속 화이트보드에 있습니다. 그런 다음 이메일로 전환합니다. 정신적으로 화이트보드를 지우고 이메일에 필요한 모든 정보를 적어야 합니다. 그리고 실제 화이트보드에서와 마찬가지로 우리 마음속에도 잔여물이 남을 수 있습니다. 우리는 여전히 세 가지 작업 전에 했던 일을 생각하고 있을 수 있습니다."

이 글을 읽으면서 가장 먼저 든 생각은 컴퓨터에서 한 화면을 47초라도 다른 화면을 보지 않고 바라보는 경우는 드물다는 것이었습니다. (저는 여러 개의 창을 동시에 볼 수 있는 목적으로 38인치 와이드스크린 모니터를 구입했습니다. 당시에는 생산성을 높이기 위한 도구로 이해했습니다).

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두 번째 생각은 좋은 메모를 하려면 먼저 산성 욕조에서 마음을 빼내야 한다는 것입니다.

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IV.

클라인의 글은 생산성 증가율이 1950년대와 60년대에 비해 절반 정도에 불과하다는 관찰에서 출발합니다. 그는 인터넷의 등장으로 잠시 속도가 빨라졌지만, 우리가 화면을 더 많이 응시할수록 생산성 향상은 더디게 진행되었다고 말합니다. 그는 AI가 경제에도 비슷한 영향을 미칠 것이며, 생산성을 높여주겠다고 약속하는 동시에 우리를 압도하고 마비시킬 정도로 많은 새로운 산만함과 오락거리를 발명할 것이라고 우려합니다.

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이 글이 기억에 남는 이유는 제가 AI를 통해 생산성을 높일 수 있는 구체적인 방법이 하나 있기 때문입니다. 그것은 바로 제가 Notion에서 구축해 온 링크 데이터베이스와 Roam에서 얻고자 했던 인사이트로 거슬러 올라갑니다.

올해 초, 다른 생산성 도구와 마찬가지로 Notion에도 몇 가지 AI 기능이 추가되었습니다. 그 중 두 가지 기능을 링크 데이터베이스에 사용하고 있습니다. 하나는 기사에서 언급된 회사 이름을 추출하여 일종의 자동 태그 시스템을 만듭니다. 다른 하나는 제가 저장하고 있는 기사의 두세 문장 요약을 제공합니다.

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실제로는 이 중 어느 것도 특별히 유용하지 않습니다. 태그는 이론적으로는 오래된 자료를 다시 볼 때 유용할 수 있지만 데이터베이스는 검색용으로 설계되지 않았습니다. 또한 각 판의 Platformer에 뉴스 기사 요약본을 게시하지만, AI가 작성한 요약본은 중요한 세부 사항과 맥락을 놓치는 경우가 많기 때문에 사용하지 않습니다.

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동시에 데이터베이스에는 Platformer의 모든 주제에 대한 거의 3년 분량의 링크와 수천 개의 기사 전문이 포함되어 있습니다. 지난 몇 년 동안 제 비트에 대한 지식이 축적된 곳은 노트 필기 앱이 아니라 바로 여기입니다. 제 기억을 뛰어넘는 방식으로 그 지식에 접근할 수만 있다면 얼마나 좋을까요?

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바로 이 부분에서 AI가 도움을 줄 수 있을 것입니다. 어느 정도 시간이 지나면 마치 ChatGPT처럼 노션 데이터베이스와 대화할 수 있을 것으로 기대합니다. 가능하다면 저는 항상 데이터베이스와 대화할 것 같습니다.

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저널리즘의 대부분은 단순히 과거의 관련 사건을 기억하는 것과 관련이 있습니다. AI 기반 링크 데이터베이스는 완벽한 기억력을 갖추고 있으며, 사용 가능한 채팅 인터페이스만 있으면 됩니다. 채팅 인터페이스만 있다면 완벽한 연구 조력자가 될 수 있을 것입니다.

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잠시 자리를 비운 후 주제에 복귀할 때 도움이 되는 작은 브리핑 문서를 작성하는 데 사용할 수 있을 것 같습니다. 캐나다와 메타가 뉴스를 놓고 벌이는 싸움에 대해 알려주세요. 엘론 머스크가 트위터를 인수한 이후 트위터에서 일어난 사건의 타임라인을 만들어 주세요. 지난 3개월 동안 딥페이크에 대한 보도를 보여주세요.

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오늘날의 챗봇은 기자의 기준으로는 이 중 어느 것도 할 수 없습니다. 우선 학습 데이터는 2021년에 멈추는 경우가 많습니다. 봇은 계속해서 내용을 만들어내고 출처를 인용하는 데 어려움을 겪습니다.

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하지만 신뢰할 수 있는 출처를 엄선하여 구축한 방대한 아카이브에서 자연어로 채팅할 수 있다면 어떨까요? 적어도 추상적으로는 강력해 보입니다.

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물론 이런 종류의 AI 도구의 결과물은 신뢰할 수 있어야 합니다. AI 도구를 사용하여 요약을 할 때 가장 큰 문제는 모든 관련 문서를 직접 읽지 않는 한 요약을 신뢰할 수 없다는 것입니다. 그러면 애초에 요약을 요청하는 목적이 무색해집니다.

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그래도 업무 효율을 조금이라도 높일 수 있다면 어떤 할 일 목록이나 캘린더 앱이든 사용해 볼 의향이 있는 생산성 도구 낙관주의자라면, 대화형 데이터베이스가 우리가 기다려온 차세대 노트 필기 도구가 될 수 있을 것 같습니다.

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IV.

2020년에 노트 필기 앱에 열광하기 시작한 이래로 노트 필기 앱에 대해 또 한 가지를 배웠습니다.

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요컨대, 소프트웨어에 우리의 사고력 향상을 기대하는 것은 결국 실수일 수 있다는 것입니다. 인터넷의 산성욕조에서 주의를 돌릴 수 있다고 해도, 가장 흥미로운 데이터와 관찰을 원하는 앱에 모을 수 있다고 해도, 그 데이터를 수시로 다시 살펴본다고 해도 이것만으로는 충분하지 않을 것입니다. 시도할 가치조차 없을 수도 있습니다.

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그 이유는 슬프게도 사고는 뇌에서 일어나기 때문입니다. 그리고 생각은 오랜 시간 동안 우주를 응시하고, 조금 글을 쓰고, 다시 우주를 응시하는 등 적극적인 활동으로 이루어집니다. 바로 여기에서 연결고리가 만들어지고 인사이트가 형성됩니다. 그리고 이 과정은 자동화를 완강히 거부하는 과정입니다.

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그렇다고 소프트웨어가 도움이 안 된다는 말은 아닙니다. 노트와 노트 필기에 대한 생각의 향연을 제공하는 멋진 웹사이트를 운영하는 연구원 Andy Matuschak은 노트 필기 앱이 노트의 표시와 조작을 강조할 뿐, 노트 사이의 이해는 전혀 고려하지 않는다고 지적합니다. 노트 필기 앱이 제 문제를 해결할 수 없다는 생각에 완전히 체념하기 전에, 근본적인 수준에서 아무도 실제로 시도하지 않았다는 사실을 인정하겠습니다.

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"목표는 메모를 하는 것이 아니라 효과적으로 생각하는 것입니다."라고 Matuschak은 말합니다. "더 나은 질문은 '어떤 관행이 시간이 지남에 따라 인사이트를 안정적으로 개발하는 데 도움이 될 수 있는가? 그리고 '어떻게 하면 효과적으로 주의를 집중할 수 있을까'입니다."

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지난 몇 년 동안 값비싼 소프트웨어 안에서 일시적인 텍스트 문자열로 문서를 계속 채우느라 이러한 질문을 잊어버렸다는 사실을 인정합니다. 그리고 더 나은 사상가가 되기 위해서는 더 많은 시간과 주의를 기울여야 한다는 것을 인정합니다.

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하지만 이를 도와주는 친근한 AI가 있다면 가장 먼저 시도해 볼 생각입니다.

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※ 기사 내용 참조

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[The Verge] Why note-taking apps don’t make us smarter | By Casey Newton | Aug 25, 2023, 11:30 PM GMT+9 | https://www.theverge.com/2023/8/25/23845590/note-taking-apps-ai-chat-distractions-notion-roam-mem-obsidian

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[Platformer] 플랫포머, 실리콘밸리와 민주주의의 교차점에 있는 뉴스레터 신청 링크 | https://www.platformer.news/

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