보고서 풍년, 판단 흉년

AI가 보고서 초안을 빠르게 만들어 줍니다. 그런데 그 보고서를 읽어야 하는 팀장의 하루는 여전히 24시간입니다. 주요 AI 학회 세 곳에 들어온 논문은 2023년 2만3천 편에서 올해 7만4천 편을 넘었습니다. 읽을 사람이 감당하지 못하자, 구글이 이번에 내놓은 것은 글을 쓰는 AI가 아니라 남의 글을 꼼꼼히 읽고 따져 주는 AI입니다. 지금 가장 모자란 것은 그 글을 읽고 판단해 줄 사람의 시간입니다.

 

학회 논문은 세 배 넘게 늘었고, 심사할 사람은 그대로입니다

구글 리서치는 10월 14일 문서 검토 AI 「Deep Review」를 전 세계에 공개했습니다. 한 사람당 일주일에 두 번은 무료로 쓸 수 있습니다.

 

출발은 학회였습니다. 논문은 늘어도 심사할 전문가는 그만큼 늘지 않았고, 구글은 이 상황을 「정보가 엄밀히 검토되는 속도보다 빨리 만들어진다」고 적었습니다. 그래서 지난 1년 동안 이 세 학회에 이론 학회 STOC까지 네 곳과 함께, 원하는 저자들이 낸 1만6천 편이 넘는 원고를 제출 전에 미리 점검해 줬습니다.

 

이제 비싼 건 쓰는 손이 아니라 읽는 눈입니다

학회에서 벌어진 일은 회사에서도 생각해 볼 문제입니다. 초안을 AI가 금방 써 주니 보고서와 제안서는 쉽게 늘어납니다. 반면 그걸 읽고 결재할 사람의 시간은 그대로입니다. 문서 한 장의 값은 이제 쓰는 데 든 시간보다, 받는 사람이 그걸 읽고 판단하는 데 드는 시간으로 매겨집니다.

 

그래서 「이번 주에 문서를 몇 개 만들었나」는 점점 의미 없는 숫자가 됩니다. 더 중요한 숫자는 문서를 받은 사람이 결정을 내리기까지 걸린 시간입니다. 가령 받는 사람이 첫 3분 안에 무엇을 판단할지 알 수 있게 쓰는 것을 목표로 삼아 볼 만합니다. 주간 회의를 떠올려 보면 쉽습니다. 열 장짜리 보고서가 다섯 개 올라오면 팀장은 그 자리에서 다 읽지 못하고 「검토해 보겠다」로 넘깁니다. 문서를 늘린 만큼 결정이 다음 주로 밀리는 셈입니다. 첫 장 한 줄에 결정할 거리가 적혀 있으면 같은 회의에서 다섯 건이 다 닫힐 수도 있습니다.

 

팀장의 빨간 펜이 하던 일을 AI가 먼저 봅니다

Deep Review가 일하는 방식을 보면 앞으로 사람에게 무엇이 남을지 짐작할 수 있습니다. 문서를 서론, 실험, 결론처럼 덩어리로 나눠 따로 검토하고, 마지막에 한데 모아 앞뒤가 맞는지와 사실 근거가 있는지를 다시 확인합니다.

 

구글 Deep Review의 4단계 검토 구조도

 

구글은 이 방식을 법률, 재무, 발표자료로 넓혔습니다. 발표자료라면 슬라이드가 넘어가는 흐름이 논리적인지, 글머리표로 정리한 요점이 옆의 도표와 맞는지를 봅니다. 그동안 팀장이 빨간 펜으로 고쳐 주던 일이 바로 이것입니다. 빨간 펜이 오가는 횟수가 줄면 보고서가 결재까지 가는 시간도 짧아집니다. 팀원이 같은 보고서를 몇 번씩 고쳐 쓰는 일도 함께 줄어듭니다.

 

내일 보고서부터 바꿀 한 가지

읽는 사람의 시간이 가장 비싸다면, 보고서의 맨 위에는 그 사람이 판단할 한 줄이 와야 합니다. 「이번 분기 광고비를 20% 옮기는 안을 결정해 주십시오」처럼 무엇을 결정해 달라는 문서인지 첫 줄에서 밝히고, 그 아래에 근거를 놓는 것입니다. 흐름이 매끄러운지, 도표와 문장이 맞는지는 보내기 전에 AI에게 먼저 맡겨 둘 수 있습니다. 그러면 보내기 직전에는 하나만 다시 보시면 됩니다. 첫 줄만 읽고도 무엇을 정하면 되는지 바로 알 수 있는지입니다. 받는 사람이 그 한 줄을 보고 「예」나 「아니요」로 답할 수 있으면, 그 문서는 할 일을 다 한 것입니다.

 

회사 문서를 바깥 검토 도구에 올리기 전에는 회사 보안 규정을 먼저 확인하는 편이 안전합니다. 구글은 올린 문서를 학습에 쓰지 않지만, 화면에 보여 주기 위해 1년 동안 보관한다고 밝혔습니다. 바깥 도구에 올려도 되는 문서와 안 되는 문서를 팀에서 미리 나눠 두면, 올릴 때마다 망설이지 않아도 됩니다.

 

AI 덕분에 보고서는 풍년입니다. 이제 그 풍년이 판단 흉년으로 이어지지 않게 하는 것이 쓰는 사람의 몫입니다.