나의 현명한 친구와 나 #2: 결정을 두 번 나누어 하기
요약
AI 에이전트 활용 시 인간이 병목 현상이 되는 문제를 해결하기 위해 의사결정 구조를 두 단계로 분리하는 방법론을 제시합니다. 핵심은 인간만이 결정할 수 있는 고위험 영역과 AI가 자율적으로 처리할 수 있는 영역을 명확히 구분하는 것입니다.
핵심 포인트
- 인간의 역할을 '교정자'에서 '의사결정자'로 재정의
- 의사결정을 '나만이 답할 수 있는 것'과 '파생된 것'으로 분리
- 자율성 게이트와 대화 깊이 체크를 통한 경계 관리
- 위험도와 권한을 기준으로 한 4가지 실행 경로 설정
나의 현명한 친구와 나 #2: 결정을 두 번 나누어 하기
저는 식품 산업 분야에서 평범한 사무직으로 일하고 있습니다. 주로 기획 업무를 맡고 있으며 엔지니어링은 하지 않습니다. 그리고 그 업무 전후의 시간을 활용해 이 AI 프로젝트를 구축하고 있습니다. 저는 3년 동안 관중석에서 AI를 지켜보기만 하다가, 올해 처음으로 터미널 (terminal)을 열었습니다. 이번 주는 제 프로젝트에 대한 저의 주요 기여가 조용히 무엇으로 변했는지 깨닫게 된 주였습니다. 바로 제가 병목 현상 (bottleneck)이 되어버렸다는 사실입니다.
내가 잘못 읽고 있었던 문장
"인간이 병목 현상이다." 저는 이 문장을 여러 번 읽었지만, 솔직히 말해서 칭찬의 형태를 띤 불평으로 받아들였습니다. '내가 얼마나 많은 일을 책임지고 있는지 봐.' 라고 말이죠.
그러고 나서 제 시간이 실제로 어디에 쓰이는지 살펴보았습니다. 긴 AI 답변을 면밀히 읽는 데 시간을 보냈습니다. 그러고 나서 제가 완전히 이해하지 못한 것을 승인하거나, 아니면 또 다른 긴 답변을 읽어야 하는 후속 질문을 던졌습니다. 저는 아무것도 조종하고 있지 않았습니다. 저는 교정 (proofreading)을 하고 있었을 뿐입니다.
깨달음이 온 지점은 이것입니다: "인간이 병목 현상이다"는 처방이 아니라 진단입니다. 저 자신을 제거하는 것이 해결책도 아니고, 더 빨리 읽는 것도 해결책이 아닙니다. 해결책은 결정을 두 개의 더미로 나누는 것입니다.
더미 1 — 오직 나만이 답할 수 있는 것. 우리가 어떤 문제를 해결하고 있는가. 목표는 무엇인가. 무엇을 성공으로 간주하며, 어떻게 검증할 것인가. 누가 검토하는가. 되돌릴 수 없는 경계는 어디인가 — 즉, 나 없이는 절대 일어나서는 안 되는 일은 무엇인가. 이것들은 밀도 있고 느린 대화를 필요로 하며, 초기에 다뤄져야 합니다.
더미 2 — 더미 1에서 파생된 모든 것. 보통 제가 잘 모르는 영역이며, 결과에 의미 있는 영향을 미치지 않는 것들입니다. AI가 결정하고, 진행하며, 무엇을 결정했는지 기록합니다.
두 더미의 이름을 짓는 데는 10분이 걸렸습니다. 어려운 점은 그 사이의 경계가 표류한다는 것입니다. 항상 더미 1 쪽으로 흐르는데, 왜냐하면 저에게 묻는 것이 모델에게는 안전하게 느껴지고 저에게는 통제하고 있다는 느낌을 주기 때문입니다. 그래서 경계에는 자체적인 감독이 필요했습니다. 두 명의 검토자:
- 자율성 게이트 (An autonomy gate). 현재 계획된 상태 그대로, 인간의 개입 (human in the loop) 없이 실행하는 것이 안전한가? 통과된다면, 자율적인 구간 (autonomous stretch)이 시작됩니다.
- 대화 깊이 체크 (A conversation-depth check). 대화 구간에서, AI가 스스로 결정할 수 있었거나 파일에서 찾아볼 수 있었던 것들을 나에게 묻고 있는가? 나를 필요로 하지 않는 세부 사항을 계속해서 확대하고 있는가?
나는 같은 날 이것을 전역 규칙 (global rule)으로 만들었습니다. 그 형태는 다음과 같습니다:
- 모든 결정 지점에 대한 두 가지 축: 위험 (risk) (만약 이것이 틀렸을 때, 최종적인 결과가 되돌릴 수 없는가?) 그리고 권한/정보 (authority/information) (이것이 오직 나만이 아는 것이나 나만이 승인할 수 있는 것을 필요로 하는가?).
- 그 판단으로부터 나오는 네 가지 경로: AI가 결정함 / 원본 자료와 대조하여 검증함 / 인간에게 질문함 / 안전하게 중단함. 네 번째 경로는 내가 존재한다는 사실을 계속 잊어버리는 것인데, 즉 '낮은 신뢰도와 높은 영향력'이 결합되면 추측하고 진행하는 것이 아니라 중단하고 보고해야 한다는 것입니다.
- 두 단계: 합의 단계 (agreement phase), 그 다음 자율 단계 (autonomous phase), 그리고 그 사이를 가로막는 게이트.
- 교정 루프 (A calibration loop): 이는 내가 스스로 맞혔을 가능성이 가장 낮은 부분인데, 왜냐하면 이 루프는 '나의 판단에 대한 나의 판단'을 신뢰하지 않기 때문입니다. 경계는 느낌으로 설정되는 것이 아니라, 두 가지 측정된 비율에 의해 이동됩니다. 자율성 역전율 (Autonomous-reversal rate): 내가 AI가 단독으로 내린 결정을 뒤집는 빈도 — 이 비율이 높으면 해당 영역을 다시 대화 영역으로 가져와야 합니다. 불필요한 질문율 (Unnecessary-question rate): AI가 스스로 해결할 수 있었던 것을 나에게 물어본 빈도 — 이 비율이 높으면 해당 영역을 자율성 쪽으로 밀어내야 합니다.
같은 날 아침, 두 번째 아이디어가 나왔습니다: 프로젝트당 세 가지 노트. 사실 노트 (무엇이 사실인지, 출처와 함께). 결정 노트 (왜 이것을 선택했는지, 그리고 — 가장 중요한 필드인 — 누가 결정했는지: 나인지, 아니면 AI 단독인지, 그리고 이후의 판결: 유지됨, 뒤집힘, 폐기됨). 프롬프트 노트 (대화의 이력). 단순히 "AI가 내린 결정"의 횟수를 세는 것은 유용한 정보를 주지 않습니다. _AI가 내린 결정 × 나중에 뒤집힌 횟수_는 어디를 검토하거나 자율성을 좁혀야 하는지에 대한 구체적인 신호를 제공합니다.
그러고 나서 나는 이 모든 것을 두 번 구축했습니다
불편한 지점은 바로 여기입니다. 그 규칙은 내가 오전 내내 작업해 온 세션, 즉 그 아이디어를 만들어낸 모든 혼란을 지켜본 세션에 의해 작성되었습니다. 이는 정확히 말하자면, 자기 자신의 숙제를 스스로 채점하게 해서는 안 되는 바로 그 세션입니다.
그래서 그날 오후, 나는 아무런 맥락(context)도 없는 새로운 최상급 세션에 동일한 프롬프트(prompt)를 전달했습니다. 완전히 깨끗한 상태(Clean room)로 말이죠. 그런 다음 두 버전을 나란히 놓고 하나로 병합했습니다.
나는 둘 중 하나가 승리할 것이라고 예상했습니다. 하지만 둘 다 읽어본 결과, 나는 층위(layer)별로 분리된 결과물을 발견했습니다.
이 비교에서, 맥락을 유지하고 있던 세션은 핵심(core) 부분에서 더 강력했습니다. 게이트(gate)의 통과 조건에 대한 정밀함, 결정권자 분류 체계(decision-maker taxonomy)를 포함한 데이터 모델(data model), 그리고 무엇을 어디에 복사하지 말아야 하는지에 대한 위생 규칙(hygiene rules) 등이 그러했습니다. 이는 마치 특정 지점에서 고생해 본 사람이 작성한 것처럼 읽혔는데, 실제로 그랬기 때문입니다.
클린룸(clean-room) 버전은 계측(instrumentation), 집행(enforcement), 그리고 자동화(automation)를 추가했습니다. 이는 다른 버전에는 전혀 없었던 네 가지 요소입니다. 각 게이트의 판단을 문서 차이(document diff)로서 감사(auditable)할 수 있게 만드는 서면 계약, 정량적 보정 루프(quantitative calibration loop, 앞서 언급한 두 가지 비율), 결정 로그를 학습 자료로 변환하는 JSONL 내보내기(export), 그리고 AI가 나에게 질문을 하기 _직전_에 실행되는 리마인더 훅(reminder hook) 등이 그것입니다.
그 목록을 다시 보십시오. 클린룸 버전은 규칙이 제대로 작동하는지 측정하는 기계 장치를 구축했습니다. 규칙을 발명한 세션은 그 간극을 볼 수 없었습니다. 그 세션 자체가 곧 규칙이었기 때문입니다. 이해관계(Skin in the game)는 정밀함을 사오는 대신 관점(perspective)이라는 비용을 치르게 합니다.
최종 버전은 맥락을 가진 세션의 핵심(core)에 클린룸의 계측 층위(instrumentation layer)를 더한 것입니다.
두 번 작업하는 것이 낭비였을까?
비용: 동일한 작업을 두 번 수행, 두 개의 맥락, 반나절의 시간. 수익: 어떤 조건에서 어떤 층위를 신뢰해야 하는지에 대한 가설 — 이제는 추측하는 대신 다음 규칙에 바로 테스트해 볼 수 있는 가설입니다. 따라서 이것은 법칙이 아니라 하나의 실용적인 경험칙(rule of thumb)입니다:
- 문제를 직접 겪은 세션에서 **핵심(core)**을 초안 작성한다.
- 문제를 전혀 본 적 없는 세션에서 **측정 및 집행(measurement and enforcement)**을 초안 작성한다.
- 둘을 병합한다. 하나를 선택하지 마라.
이 중 어느 것도 새로운 아이디어는 아닙니다. 작성자(author)와 검토자(reviewer)를 분리하는 것은 모든 팀이 이미 알고 있는 사실입니다. 저를 놀라게 한 점은 이것이 사람뿐만 아니라 _도구(tool)_에도 적용된다는 사실이었습니다. 저는 더 많은 컨텍스트(context)가 엄격하게 더 나을 것이라고 가정해 왔습니다. 하지만 그렇지 않습니다. 컨텍스트는 렌즈와 같습니다. 중앙은 더 날카롭지만, 가장자리로 갈수록 휘어집니다.
그리고 농담 같은 상황이 벌어집니다. 저는 결정을 더 적게 내리기 위해 시작했는데, 그 즉각적인 대가는 어떻게 하면 결정을 더 적게 내릴 것인가에 대한 두 개의 추가적인 결정이었습니다. 저는 기꺼이 다시 그런 거래를 할 것입니다.
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