제 갤럽 강점 재능 중 하나는 학습과 수집인데, 과거 직업도 기자였던 터라 매일 대량의 정보를 수집하고 새로운 트렌드와 시사를 주시해야 했습니다. 지난 1년간 AI 응용을 배우면서 더 많은 정보를 따라잡아야 했어요! 많은 분들이 어떻게 경계를 넘어 새로운 분야를 학습하고 빠르게 습득해서 응용할 수 있을지 묻곤 했는데, 이 자리에서 과거 경험을 토대로 정리한 새로운 것들을 배우는 방법을 공유하고 싶습니다.
- 읽기와 대화를 통해 대량의 정보 획득하기
사회생활을 시작한 후 제가 읽는 빈도와 양이 매우 많아졌습니다. 여기서 말하는 읽기란 책뿐만 아니라 웹사이트, 기사, 전시회 등도 포함됩니다. 동시에 다양한 분야의 사람들과 대화하면서 다양한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 정보 수집은 먼저 "알기 위해" 데이터베이스를 축적하는 것이며, 나중에 필요할 때 언제든지 활용할 수 있도록 합니다.
- 문제를 분해하고 미지의 것 분별하기
낯선 도구, 문제, 정보를 마주할 때 저는 먼저 문제를 가정한 후 분해합니다. 예를 들어 최근 대규모 오프라인 전시회를 준비하면서, 직접 개최해본 적은 없지만 과거 경험을 바탕으로 "15개 브랜드의 부스를 초대하려면"이라고 가정한 후, 부스 설치에 필요한 15개 브랜드 초대 및 부스 공간 분석으로 분해합니다. 부스는 다시 동선, 디자인, 조명, 전력으로 나뉘고, 동선은 길이, 너비, 높이, 통로를 고려해야 합니다. 이런 식으로 계속 분해하다 보면 결국 이들은 단순한 문제가 되고, 그 문제를 해결할 수 있습니다.
- 호기심을 가지고 적극적으로 자료 수집하기
앞의 내용을 이어가면, 문제에 맞게 자료를 수집하여 해결책을 찾아야 합니다. 따라서 호기심을 가지고 목적 있게 자료를 수집하는데, 자료 수집과 정보 획득의 차이는 이미 "왜 이렇게 해야 하는지" 알고 있다는 점입니다. 그래서 프레임워크 내에서 방법을 찾아가게 됩니다.
AI 도구를 배울 때 제가 자주 하는 질문은 "더 재미있는 방법이 있을까?", "어떤 상황에 적용할 수 있을까?"입니다. ChatGPT의 경우라면 "다른 명령 방식이 있을까?", "Temperature 파라미터를 어떻게 설정할까..." 이런 식으로 이 생각들을 Python으로 연결해보거나 다른 응용 방식을 찾아가는 것입니다.
- 실제로 적용하고 문제 해결하기
해결책을 찾은 후 다양한 상황에 실제로 적용하여 문제를 해결합니다. 예를 들어 AI 공유 관점에서 누군가 관점 촬영처럼 좋은 방식을 공유하면, 저는 직접 그것을 촬영하고 일상의 다양한 측면에서 사용해봅니다. 이렇게 하면 한 가지 방식을 배우게 됩니다.
또는 의사소통을 배울 때, 과거에는 너무 직설적으로 말했지만 먼저 칭찬한 후 문제를 지적하는 것이 더 효과적이라는 것을 알게 되면, 실제로 그렇게 시도해봅니다.
- 반복 사용으로 습관 기억력 강화하기
《원자적 습관》에서 언급하는 습관 곡선 개념이 있습니다. 즉, "숙달된 습관은 반복에서 시작된다"는 것입니다. 습관을 형성한 후, 어떻게 그것을 지속하고 완벽하게 만들 것인가는 반복 연습이 매우 중요합니다. 많은 노력을 들이는 것에서 생각 없이 하는 과정까지를 자동화라고 부릅니다.
습관 곡선이란 새로운 것을 시도할 때 초기에는 많은 노력과 집중력이 필요하다는 것을 의미합니다. 몇 번을 반복하면 곡선이 올라가고 습관선을 초과하면, 행동은 습관이 되어 더 이상 생각할 필요 없이 직접 반응할 수 있으며, 근육 기억이 됩니다.
하지만 마지막으로 상기시켜드릴 점은, 새로운 것을 배울 때 가장 중요한 것은 열린 마음, 시도할 의지, 실패와 변화를 두려워하지 않는 태도입니다. 모든 사람은 학습을 통해 더 나은 자신이 될 능력을 가지고 있습니다.
