Vol. 25 · The Right Kind of Practice 성장 · Deep read
Anders Ericsson · Peak, 2016

지름길이 흔해질수록
귀해지는 것은
연습이다
깊은 숙련은 시간의 양보다 의도된 연습에서 온다. AI의 지름길은 그 자리를 지운다.

AI는 지름길을 값싸게 내준다. 막히던 문제도, 서툴던 작업도 순식간에 건너뛴다. 그런데 숙련은 바로 그 건너뛴 구간에서 자란다. 지름길이 흔해질수록, 숙련을 만드는 어려움은 일부러 골라야 남는다.

The Shortcut지름길이 공짜가 될 때
Two Offloadings위임인가 증강인가
Choose Difficulty어려움을 고르는 설계
원전
Peak: Secrets from the New Science of Expertise Anders Ericsson · Robert Pool · 2016
Previously on Vol. 24
초안 너머AI가 초안을 쓰는 시대, 고칠 것은 문장이 아니라 그 문장을 고른 판단이다.
용어 · 이 글에서의 정의
의식적 연습 Deliberate Practice

이 글에서 '의식적 연습'은 시간을 많이 쌓는 일이 아니다. 안데르스 에릭손이 말한 대로, 안락지대 바로 너머의 과제를 즉각적인 피드백을 받으며 되풀이해 심적 표상을 다듬는 훈련이다. 흔히 말하는 '1만 시간'은 그가 바로잡으려 한 오해였다. 양이 아니라 방식이 숙련을 만든다.

Section Ⅰ · The Shortcut지름길이 공짜가 될 때

지름길이 흔해질수록
연습은 사라진다

AI는 지름길을 값싸게 내준다. 막히던 문제도, 서툴던 작업도 순식간에 건너뛴다. 그런데 숙련은 바로 그 건너뛴 구간에서 자란다.

에릭손의 연구가 말하는 숙련의 기제는 단순하지 않다. 깊은 실력은 시간을 쌓는다고 오지 않는다. 안락지대 바로 너머의 어려움과 씨름하고, 즉각적인 피드백으로 고쳐 가며, 머릿속에 정교한 심적 표상을 쌓을 때 온다. 씨름이 곧 기제다. 그 씨름을 건너뛰면, 숙련도 함께 건너뛰어진다.

최근 연구들은 이 위험에 이름을 붙였다. 탈숙련(deskilling)이다. AI에 지나치게 기대면 인지적 부담을 넘기는 습관이 붙고, 그만큼 실력은 조용히 줄어든다는 관찰이다. 특히 초급자가 걱정된다. AI가 반복 과업을 대신하면, 전문가로 자라는 데 꼭 필요한 연습 기회가 사라진다. 지금의 생산성과 맞바꾼 것이 내일의 숙련일 수 있다.

그러니 문제는 AI를 쓰느냐가 아니다. 어려움을 어디서 건너뛰고 어디서 감당할지, 그 선을 어떻게 긋느냐다.

The mechanism
1기제
숙련을 만드는 하나의 기제: 안락지대 너머의 씨름 + 즉각 피드백 → 심적 표상 (Ericsson)
Not hours
10,000시간
'1만 시간'은 에릭손이 바로잡으려 한 오해다. 양이 아니라 방식이 숙련을 만든다
Two modes
2방식
어려움을 통째로 넘기는 위임형, 씨름한 뒤 발판으로 쓰는 증강형. 숙련은 뒤에서만 지켜진다
The risk
0연습
초급자의 반복 구간을 AI가 삼키면 연습 기회가 사라진다. 탈숙련(deskilling)의 씨앗이다

Section Ⅱ · Two Offloadings위임인가 증강인가

같은 도구라도
넘기는 방식이 다르다

AI에 일을 넘기는 데도 두 방식이 있다. 어려움을 통째로 넘겨 없애 버리는가, 아니면 감당하도록 돕는 발판으로 쓰는가. 숙련은 이 둘 사이에서 갈린다.

Delegative, Augmentative, Deliberate
어려움을 다루는 세 방식
01
위임형 넘기기
Delegative · 어려움을 통째로 넘긴다
막히는 구간을 그대로 AI에 넘겨 버린다. 편하고 빠르지만, 숙련이 자랄 구간이 통째로 사라진다. 되풀이되면 그것이 탈숙련이다.
02
증강형 발판
Augmentative · 씨름한 뒤 발판으로
먼저 스스로 씨름하고, 막힐 때 AI를 발판으로 쓰고, 왜 그런지 되짚는다. 어려움을 없애지 않고 감당하도록 돕는다. 숙련은 이 방식에서 지켜진다.
03
의도된 어려움
Deliberate · 지름길을 일부러 접는다
숙련을 만들 자리에서는 지름길을 일부러 접는다. 안락지대 바로 너머를 골라, 피드백을 받으며 되풀이한다. 어려움을 고르는 것이 숙련을 짓는 일이다.
“피드백이 없으면—스스로에게서든 남에게서든—무엇을 고쳐야 할지 알 수 없다. 의식적 연습은 어려움과 피드백과 교정을 되풀이하는 일이다.” (요지 · Anders Ericsson, Peak, 2016)

Section Ⅲ · Choose Difficulty어려움을 고르는 설계

모든 어려움을 없애면
숙련도 함께 사라진다

숙련을 지키는 일은 AI를 멀리하는 것이 아니다. 어디서 씨름하고 어디서 도움을 받을지, 그 선을 설계하는 것이다. 그 설계를 세우려면 다음을 통과해야 한다.

Design Checks · 어려움을 고르려면
탈숙련을 막는 다섯 질문
01
어디서 씨름할지 정했는가?
모든 어려움을 없애는 대신, 숙련을 만들 구간에서는 지름길을 일부러 접는가.
02
먼저 스스로 했는가?
AI를 켜기 전에 스스로 씨름해, 심적 표상이 자랄 자리를 남겼는가.
03
피드백 고리가 있는가?
되풀이만이 아니라, 무엇을 고칠지 알려 줄 즉각적 피드백이 붙어 있는가.
04
위임인지 증강인지 아는가?
이 순간의 AI 사용이 어려움을 없애는 위임인가, 감당을 돕는 증강인가.
05
신입의 연습 자리를 지켰는가?
초급자가 전문가로 자랄 반복 구간을 AI가 통째로 삼키지 않도록 남겨 두었는가(Vol. 11).

AI가 지름길을 값싸게 만들수록, 숙련은 일부러 고른 어려움에서만 자란다. 도구는 어려움을 없앨 수 있지만, 없앤 어려움은 실력도 함께 가져간다.

이 편은 Vol. 11의 개인편이다. 도제의 사다리가 조직의 문제라면, 숙련은 한 사람 안에서 벌어지는 일이다. 사다리를 다시 세워도(Vol. 11) 그 위에서 스스로 씨름하지 않으면, 오르는 사람은 자라지 않는다.

지름길은 도구가 주고, 어려움은 사람이 고른다. 숙련을 지키는 리더는 모든 어려움을 없애 주지 않는다. 자랄 만한 어려움을, 자랄 사람 앞에 남겨 둔다.

Synthesis · Vol. 25

숙련은 지름길이 아니라,
고른 어려움에서 자란다

깊은 숙련은 시간을 쌓는다고 오지 않는다. 안락지대 바로 너머의 어려움을, 피드백을 받으며 되풀이할 때 온다. AI가 그 어려움을 건너뛰게 해 주면, 결과는 빨라도 숙련은 자라지 않는다.

그래서 물음은 'AI를 쓰느냐'에 있지 않다. '어디서 씨름할 것인가'에 있다. 지름길을 접을 자리를 고르고, 스스로 먼저 해 보고, 피드백을 붙인다. 어려움을 고르는 설계가 탈숙련을 막는다.

Ericsson · Peak '16 — Leadership Insight
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