Waymo 효과: AI가 조용히 연구 협업을 줄이는 방식

사람과 소통하는 불편을 없애는 기술은 즉각적인 편익을 주지만, 그 불편 속에 있던 예상 밖의 관점과 공동 사고의 가치는 가리며 연구에서도 같은 변화가 진행되고 있음 LLM은 언제든 응답하고 설득이나 공로 배분을 요구하지 않지만, 동료가 독립적인 문제의식으로 던지는 반론과 우연한 발견까지 대신하지는 못함 연구비 압박, 산출물의 양과 속도 중심 평가, 공로 경쟁은 인간 대신 AI를 택하는 탈협업(decollaboration) 을 합리적으로 만들며, 초기 증거는 생성형 AI가 개인 생산성을 높이는 동시에 아이디어 다양성을 좁힐 수 있음을 시사함 글쓰기는 생각을 문장으로 옮기는 후속 작업이 아니라 논리의 빈틈을 찾고 개념을 정교화하는 사고 과정이므로, 이를 외주화하면 연구 역량을 만드는 어려움까지 건너뛸 수 있음 AI의 분석 비용 절감과 재현성 향상 가능성을 살리되 연구자의 주도권을 유지해야 하며, 연구비 지원기관과 대학·연구기관은 협업을 인프라로 지원하고 속도보다 기여를 평가해야 함 편리함이 가리는 Waymo 효과 샌프란시스코에서 대면 협업을 위해 만난 Macmillan Learning CEO Susan Winslow와 내향적인 동료는 Waymo의 무인 주행을 즐김 두 사람 모두 내향적이어서 인사나 대화를 이어갈 의무, 라디오 선택을 둘러싼 눈치, 낯선 사람 앞에서 통화하는 부담 없이 생각하거나 이메일을 처리할 수 있었음 서로 이야기하려고 대륙을 건너온 사람들이, 누구와도 이야기하지 않아도 되는 기술에 만족하는 역설을 경험함 Waymo 효과는 기술이 다른 사람을 상대하는 마찰을 없애면 이를 순수한 이득으로 받아들이는 현상임 마찰의 비용은 눈에 잘 보이지만, 그 편익은 분산되어 있거나 나중에 나타나기 때문임 Tim Wu의 ‘편리함의 횡포’에 따르면, 마찰 없는 선택지가 생기면 이를 기본값으로 택하면서 기존의 마찰이 제공하던 가치를 조용히 포기하게 됨 Albert Borgmann의 기기 패러다임(device paradigm)에서는 기기가 온기·정보·동반 관계 같은 결과를 전달하면서, 그 결과를 얻기 위해 필요했던 실천 과정을 숨김 결과는 계속 도착하므로 그 과정이 사라졌다는 사실을 알아차리지 못하게 됨 택시 기사와의 대화에는 예의와 잡담이라는 비용이 있지만, 기사와의 만남은 직업적·정치적·사회적 울타리 밖에서 요청하지 않은 관점을 접하는 마지막 기회일 수 있음 이런 대화는 없애겠다는 명시적 결정 없이도, 한 번씩 편리한...