AI 시대, 배우는 것만큼 '버리는 법'이 중요합니다.

기술 스킬의 반감기(Half-life)는 역량 가치가 절반으로 줄어드는 시간을 의미하며, 2010년 10~15년에서 2025년 기준 5년 미만으로 급격히 단축되었다. 특히 AI 등 디지털 분야는 2년 안팎까지 줄어들 것으로 추정된다. 이는 지식 습득 속도보다 노후화 속도가 빠르기 때문이며, 단순히 더 많이 배우는 것만으로는 불안을 해소할 수 없음을 시사한다. 기존의 '쌓기' 중심 학습 방식으로는 변화하는 기술 트렌드에 효과적으로 대응하기 어렵다.

글에서는 '가위바위보' 비유를 통해 변화된 환경에 대한 적응을 강조한다. 과거에는 날카로운 '가위'를 연마하는 것이 중요했지만, 이제는 상대방인 '보자기'의 재질이 탄소섬유로 바뀌었기에 가위만으로는 승리할 수 없다. 이는 기술 환경 변화에 맞춰 기존의 지식이나 방식을 의심하고 버리는 '언러닝(Unlearning)'의 중요성을 보여준다. 낡은 지식에 매몰되지 않고 새로운 규칙에 맞춰 패를 바꾸는 능력이 요구된다.

언러닝은 단순히 지식을 지우는 것이 아니라, '원래 이런 거야'라는 당연한 생각의 틀에서 벗어나는 것을 의미한다. 첫 단계인 언러닝(Unlearning)으로 낡은 전제를 버린 후, 두 번째 단계인 리러닝(Rerlearning)을 통해 '얼마나 아느냐'가 아닌 '무엇을 골라내고 어떻게 엮느냐'로 유능함의 정의를 재정의한다. 마지막으로 뉴러닝(Newlearning) 단계에서는 재정의된 개념을 최신 도구 위에서 구현하며 새로운 결과물을 만들어낸다. 이 과정은 판단, 취향, 맥락의 중요성을 부각시킨다.

AI가 '가장 그럴듯한 답'을 제시하는 데 뛰어나지만, 그중 무엇이 좋은 답인지, 무엇이 중요한지는 인간의 판단에 달려있다. AI는 능력이 아닌 '무엇을 원하는가'라는 질문에 답할 수 없기 때문이다. 따라서 맥락(Context)과 취향(Taste)은 AI 시대에도 자동화되지 않는 인간 고유의 영역으로 남는다. 결국 중요한 것은 지식의 양이 아니라, 무엇을 선택하고 무엇을 버릴지 아는 안목이다.

언러닝은 거창한 결심보다는 일상 속 작은 습관으로 시작해야 한다. '원래 이렇게 하는 거야'라고 당연하게 여겼던 통념 하나를 의심하고 버리는 것부터 시작하는 것이다. 스티브 잡스(Steve Jobs)의 말처럼, 당장은 점들이 이어지지 않아 보여도 시간이 지나 돌아볼 때 비로소 의미 있는 그림이 완성될 것이다. 버리는 기술은 꾸준한 연습을 통해 몸에 익혀야 한다.