2025년 12월 현재 국내 ChatGPT 사용자 수는 2,031만 명을 돌파했다고 합니다. 이는 국내 스마트폰 사용자 5,120만 명 중 약 40%에 해당하는 규모입니다. 단순히 사용만 하는 것이 아닙니다. OpenAI가 직접 언급한 바에 따르면, 한국은 미국 다음으로 유료 구독자가 가장 많은 국가입니다.

국내 생성형 AI 유료 구독 비율은 14.3%이며, 생성형 AI 유료 구독자 중 83.3%가 ChatGPT를 이용하고 있습니다. 이를 단순 계산으로 환산하면 국내 성인 5명 중 약 2명이 ChatGPT를 유료 구독하여 정기적으로 사용하고 있다는 의미입니다.

출처: ChatGPT 국내 앱 사용자 2천만 돌파… 전년比 5배 급증 - 플래텀

접근성의 장벽도 거의 사라졌으며 모두가 같은 AI에 접근할 수 있게 되었습니다. ChatGPT의 기본 월간 구독료는 20달러(약 26,000원) 수준으로 인하되는 추세이며, Google Gemini는 월 29,000원대에서 시작하며, 대학생들에게는 1년간 무료 제공되고 있습니다. 최신 벤치마크에서 Gemini는 초당 170 토큰 이상을 처리하며 ChatGPT의 GPT-4o(초당 134.9 토큰)를 능가하고 있으며, Google 생태계와의 완벽한 통합으로 기업과 개인 사용자 모두에게 빠르게 확산되는 중입니다.

하지만 여기에 숨겨진 역설이 있습니다. AI가 빠르게 확산됨과 동시에, AI 정보격차(AI Divide)는 점점 더 극명하게 나뉘고 있습니다. 정보격차(Digital Divide)는 정보를 가진 사람과 가지지 못한 사람의 차이로 정의하는데, AI 시대의 정보격차를 새롭게 재정의할 수 있습니다.

2025년의 AI 정보격차란? AI를 효과적으로 활용할 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람의 차이

이는 단순히 AI를 통해서 어떻게 정보에 접근하느냐의 문제가 아닙니다. 진정한 격차는 ‘누가 더 고급 AI를 쓸 수 있는가’에서 ‘누가 AI의 답변을 자신의 경험과 통찰로 재해석할 수 있는가’로 변모했습니다. 즉, AI가 제시한 평균적 답변을 당신의 고유한 관점으로 얼마나 잘 개인화할 수 있는지가 진정한 경쟁력입니다.

국내 전체 인구의 40%가 ChatGPT를 사용하고, 5명 중 2명이 유료로 구독하고 있지만 정보의 격차는 더 커지는 모순을 풀기 위해서는 단순한 AI 활용법을 넘어, 뇌과학에 기반한 근본적인 사고 전환이 필요합니다. 이러한 정보격차가 발생하는 AI 시대에 정말로 필요한 경쟁력이 무엇인지 살펴보겠습니다.

1. 문제의 본질: '정보격차'에서 '역량격차'로

출처: Prof. Dr. Michael Gerlich Represents SBS Swiss Business School

AI 시대의 정보 격차를 이해하려면, 먼저 우리가 실제로 마주한 현실을 데이터로 봐야 합니다. 한국지능정보사회진흥원의 2024년 연구에 따르면, 일반 국민의 AI 서비스 경험률은 51.0%인 반면, 저소득층, 장애인, 고령자 등 취약계층은 30.7%로 20%포인트 이상의 격차가 이미 발생하고 있습니다. 하지만 더 중요한 발견은 AI 접근성이 아니라 활용 방식에서 비롯된 역량 격차입니다.

스위스 비즈니스 스쿨의 마이클 게를리히 교수가 666명을 대상으로 한 연구에서, AI 도구 사용 빈도가 높을수록 비판적 사고력이 감소하는 뚜렷한 부정적 상관관계(r=-0.75)가 발견되었습니다. 특히 17-25세의 고의존 그룹이 가장 낮은 비판적 사고력 점수를 보인 반면, 46세 이상의 저의존 그룹은 높은 비판적 사고력을 유지했습니다.

두 그룹의 차이(스위스 비즈니스 스쿨 마이클 게를리히 교수 연구결과)

MIT 미디어랩의 나탈리야 코스미나 박사 팀의 추가 실험은 이러한 상황을 더 극명하게 보여줍니다. AI를 사용해서 에세이를 작성한 사용자들은 자신이 방금 작성한 문장을 정확히 기억하지 못하는 비율이 83%에 달했지만, 뇌로만 작성한 그룹은 대부분 정확히 기억했습니다. 이는 코스미나 박사가 명명한 인지 부채(Cognitive Debt) 개념으로, AI에 의존할수록 뇌의 회복력이 떨어진다는 것을 의미합니다.

그리고 현실의 결과로 이어집니다. 데이터에 따르면 AI를 매일 1회 이상 사용하는 사람과 주 1회 사용하는 사람의 격차는 약 10배입니다.

• AI를 매일 1회 이상 사용하는 사용자: 생산성이 50% 이상 향상된 비율이 67.4%

• AI를 주 1회 이하로 사용하는 사용자: 생산성이 50% 이상 향상된 비율이 6.9%

결론은 명확합니다. 정보격차는 사라졌지만, '뇌의 발달 방식'으로 인한 역량격차가 새로운 불평등의 원천이 되었습니다.

2. 뇌의 가소성: 당신의 뇌는 어떻게 변화하는가

출처: 뇌과학자가 챗GPT 써보니 AI 믿고 쓰긴 위험한 이유 (이인아 교수). 경제한방 유튜브

왜 이런 일이 일어날까요? 답은 뇌과학에 있으며 뇌과학의 기본 원리를 명확히 해야 합니다. 뇌의 가소성(Neuroplasticity)이란 뇌가 경험, 학습, 환경 변화, 또는 손상에 반응하여 자신의 구조와 기능을 평생 동안 재구성하고 변화시키는 능력으로, 새로운 연결을 만들거나 기존 연결을 강화/약화시키며 적응해 나가는 현상입니다. 이는 뇌가 고정된 것이 아니라 나이에 관계없이 새로운 것을 배우고 변화할 수 있음을 의미하며 학습, 재활, 습관 형성에 중요한 역할을 합니다.

따라서 뇌의 신경 연결은 반복된 경험에 따라 물리적으로 변하며 자주 사용하는 신경경로는 강화되고, 사용하지 않는 경로는 제거되거나 약화됩니다. 서울대학교 자연과학대학 뇌인지과학과 학과장이자 해마와 전전두피질의 인지적 기능을 연구하는 신경생리학의 세계적 권위자인 이인아 교수는 "뇌는 쓰면 쓸수록 그 쪽으로 발달하고, 안 쓰면 그 능력이 그대로 유지되지 않는다"는 명확한 표현으로 설명합니다.

이제 마케팅 환경에 적용해봅시다. 두 마케터가 같은 문제에 직면했습니다. B2B SAAS 서비스의 신규 고객의 30일 Retention 유지율이 45%로 떨어진 상황을 가정해보겠습니다.

Case1. AI에 100% 의존하는 마케터의 해결방식

먼저 ChatGPT에 물어봅니다. "우리 신규 고객의 이탈률이 높은데 원인을 찾아줘." 이에 대해 AI는 "개인화 부족, 온보딩 미흡, 고객 지원 부재"라고 답합니다. 마케터는 이 답변을 받아 이를 실행합니다.

이 과정에서 마케터의 뇌는 무엇을 했나요? 고객 데이터를 직접 분석하지 않았습니다. 이탈한 고객의 행동 패턴을 관찰하지 않았습니다. AI의 답변이 정말 자신의 고객에게 맞는지 의문을 품지 않았습니다. 이 과정이 지속저그로 반복하다보면, 마케터의 뇌에서 분석 신경경로, 관찰 신경경로, 비판적 사고 신경경로는 점점 약화됩니다.

3개월 후, 마케터는 고객 데이터를 봐도 인사이트를 찾을 수 없습니다. 6개월 후, 마케터는 ChatGPT 없이 의사결정을 시작하기 어렵습니다. 1년 후, 마케터는 자신의 고객을 깊이 있게 이해하지 못하는 마케터가 됩니다.

Case2. AI를 수단으로써 활용하는 맥락형 마케터의 해결방식

먼저 특정 기간의 이탈한 고객 100명의 행동 데이터를 직접 분석하며 공통점을 찾습니다. "100명 모두 온보딩은 완료했는데, 3일 후부터 접속이 없네?" 원인을 파악합니다. "혹시 처음 우리 서비스를 사용해봤을 때 '아, 이것이 나의 문제를 해결해주는구나'라는 경험을 못 한 건 아닐까?", "첫 3일 내에 고객이 당면한 문제를 최소 2개 해결해주면 이탈률이 떨어질 거야." 가설을 세웁니다.

이제 AI를 활용합니다. "이 가설을 데이터로 검증해주는 해결방안에 대해 AB테스트를 집행할 수 있는 시나리오 3개를 정리해주고, 이에 대해 데이터분석을 진행할 세부 방식과 CRM으로 연계하여 Retention을 향상시킬 수 있는 프로세스를 함께 설계해줄래?” 이제 마케터의 뇌가 본격적으로 작동합니다.

AI가 제시하는 시나리오는 일반적일 수 있습니다. 예를 들어 ① 온보딩 완료 후 즉시 1대1 코칭 제공, ② 세그먼트별 빠른 성공 템플릿 자동 배치, ③ 실시간 성공 지표 대시보드 제공 같은 표준적인 솔루션입니다. 하지만 마케터는 여기서 멈추지 않고, 고객의 관점에서 맥락으로 재해석합니다. “우리 고객은 B2B SaaS 사용자이고, 평균 나이가 35세 이상이며, 초기 도입 시간이 제한적이야. 그렇다면 ② 세그먼트별 빠른 성공 템플릿이 가장 현실적이야. 그리고 고객이 초기에 경험할 수 있는 ‘작은 승리 전략(Small Wins Strategy)’의 개수를 2개에서 4개로 확대하되, 각 성공이 고객의 실제 업무 맥락과 연결되어야 해.”

이러한 접근법은 고객을 깊이 있게 이해한 마케터만 설계할 수 있는 전략이며, 그 이후 전환율(CVR)만 측정하지 않고 Reforge 프레임워크의 핵심인 ‘고객 경험의 맥락적 변화’를 추적하여 데이터 기반의 의사결정을 진행합니다

① 1단계 메트릭 (Primary Metrics): 신규 고객이 첫 3일 내에 달성한 ‘비즈니스 성과의 크기’ (예: 매출 증대, 비용 절감 등의 정량적 수치). 단순 작업 완료 개수가 아니라, 고객이 느낀 실제 가치의 크기를 실제 유저 서베이 및 정량적인 고객 데이터를 통해 측정합니다. ② 2단계 메트릭 (Behavioral Metrics): 첫 3일의 성공 경험 후 고객의 행동 변화. 접속 빈도, 기능 탐색 깊이, 다른 팀원 초대 비율 등 고객의 제품 몰입도를 추적합니다. ③ 3단계 메트릭 (Outcome Metrics): 30일 유지율뿐 아니라, 90일 고유 유저 수 (Uniques) 비율, 6개월 고객 LTV로 확대합니다. 초기 성공이 장기 고객으로 전환되는 인과 관계를 검증합니다.

AI를 수단으로써 활용하는 맥락형 마케터의 해결방식 과정에서 마케터의 뇌는 무엇을 했나요? 분석하고 관찰했으며, 명확한 데이터 근거를 바탕으로 가설을 세운 후 독립적으로 판단했습니다. 3개월 후 고객 데이터를 보면 인사이트를 자연스레 발견할 수 있으며, 6개월 후 자신의 고객 이해 프레임을 지니고, 1년 후 자신의 고객을 깊이 있게 이해하는 마케터가 될 수 있을 것입니다.

두 마케터의 뇌는 완전히 다르게 발달했습니다. 그리고 뇌의 차이가 생산성의 격차를 만듭니다.

3. 불확실성을 확신으로 바꾸는 맥락(Context)의 뇌과학

출처: 인공지능이 아무리 발전해도 대체될 수 없는 뇌를 만드는 방법 | (서울대 뇌인지과학과) 이인아 교수

앞서 예를 든 ‘AI에 100% 의존하는 Case1 마케터’와 ‘AI를 수단으로써 활용하는 맥락형 Case2 마케터’의 뇌는 완전히 다르게 작동했습니다. 그렇다면 어떻게 해야 ‘AI를 수단으로써 활용하는 맥락형 마케터’처럼 뇌를 발달시킬 수 있을까요?

3.1. 『퍼펙트 게스(Perfect Guess): 불확실성을 확신으로 바꾸는 맥락의 뇌과학』

서울대학교 뇌인지과학과의 이인아 교수는 그의 저서 『퍼펙트 게스(Perfect Guess): 불확실성을 확신으로 바꾸는 맥락의 뇌과학』의 맥락적 추론(Contextual Inference)으로 해결책을 제시합니다.

① 패턴완성(Pattern Completion), 패턴분리(Pattern Separation): 뇌가 정보를 처리하는 방식

이인아 교수는 뇌의 깊은 부위에 위치한 해마(Hippocampus)의 두 가지 계산 과정을 설명합니다. 해마는 외부에서 들어온 파편화된 정보(시각, 청각, 미각 등 개별 감각)를 마치 뜨개질을 하듯 순간적으로 엮어 현실에 가깝게 복원합니다. 이를 패턴완성(Pattern Completion)이라 부릅니다.

Case2 마케터가 이탈한 고객 100명의 데이터를 분석할 때, 뇌의 해마는 100명의 파편적인 행동 데이터를 엮어 통합된 인사이트로 만들었습니다. "온보딩 완료, 3일째 접속 중단, 비슷한 나이대" 같은 개별 정보들이 뇌 속에서 하나의 '패턴'으로 복원되는 것입니다.

동시에 해마는 새로운 경험이 기존 경험과 혼동되지 않도록 구분하는 패턴분리(Pattern Separation)를 수행합니다. Case2 마케터의 뇌는 이 패턴분리 덕분에 "우리 서비스를 이용하는 고객의 초기 경험"을 "다른 SaaS의 초기 경험"과 구별하며 차별화된 맥락을 형성합니다.

② 당신의 뇌는 어떻게 의사결정하는가: 맥락적 추론(Contextual Inference)

2014년 노벨상을 수상한 존 오키프의 장소세포(Place Cell) 연구에 따르면, 해마의 특정 뉴런들은 우리가 특정 위치에 있을 때만 발화합니다. 흥미롭게도 최근 신경과학 연구는 이 원리가 물리적 공간뿐 아니라 개념적 공간(hierarchical structures, 개념적 위계구조)에도 적용된다는 것을 보여줍니다. 이것이 Case2 마케터와 Case1 마케터의 근본적인 차이입니다.

Case2 마케터가 ‘첫 3일 내 2개의 성공 경험’이라는 가설을 세울 때, 뇌의 해마는 자신의 고객에 대한 '개념적 공간'을 만들고 있습니다. "우리 고객의 도입 단계에서 중요한 것은 무엇인가?"라는 질문에 뇌가 능동적으로 반응하고, 과거 경험들을 새로이 '공간화'하여 해석하고 있습니다.

반면, Case1 마케터는 AI의 표준적 답변(개인화 부족, 온보딩 미흡, 고객 지원 부재)을 그대로 받아들입니다. 이 과정에서 해마는 새로운 정보를 처리할 필요가 없습니다. 외부에서 주어진 정보를 그대로 수용하기만 하면 되기 때문입니다. 해마의 '패턴완성' 능력이 자극받지 않으면, 신경경로는 약화됩니다.

③ 불확실성을 확신으로 예측-행동-피드백 Cycle

이인아 교수의 핵심 메시지는 명확합니다. 우리 뇌는 불완전한 정보 속에서 '예측하고 행동하라'는 생존 전략을 구동한다는 점 입니다. 이 과정은 다음과 같이 작동합니다:

1. 애매한 외부 자극 수신: 우리 고객의 이탈률이 높다는 불확실한 정보

2. 맥락적 추론: 해마 중심의 뇌 영역들이 기존 경험(고객 인터뷰, 행동 데이터)과 현재 상황을 엮어 가장 가능성 높은 해석 생성 (고객이 서비스와 접점이 생긴 후, 3일간의 경험이 중요할 것 같다)

3. 행동 결정 및 실행: 그 해석에 기반해 AB테스트 및 실험 설계 및 실행

4. 경험으로부터의 학습: 행동 결과를 통해 뇌의 모델 피드백 및 레슨런

AI는 이미 학습된 통계 패턴을 바탕으로 주어진 문맥에서 답변을 계산하는 수동적 예측 시스템에 가깝습니다. 반대로 인간의 뇌는 변화하는 환경에 능동적으로 개입하고, 행동의 결과를 피드백 삼아 스스로의 내부 모델(세계관, 가설, 규칙)을 바꾸는 능동적 추론·학습 시스템입니다. 즉, AI는 주어진 데이터 안에서만 확률을 맞춘다면, 인간의 뇌는 불완전한 데이터 속에서 가설을 세우고 검증하며 무(無)에서 유(有)의 결과를 만들어냅니다.

3.2. 『멍청해지기 전에 읽는 뇌과학: 지치지 않고 계속 나아가는 뇌를 만드는 결정적 습관』

2025년 11월 출간된 『멍청해지기 전에 읽는 뇌과학: 지치지 않고 계속 나아가는 뇌를 만드는 결정적 습관』은, 앞서 살펴본 이론을 AI 시대 실제로 벌어지는 뇌 위축 현상과 연결해 설명합니다.

• 뇌의 가소성은 양날의 검이다: 반복 사용하는 능력은 강화되지만, 사용하지 않는 능력은 위축됩니다. Case1 마케터처럼 AI에 의존할수록 고객 데이터를 보고 스스로 문제를 정의하고 해석하는 ‘분석·추론 신경경로’는 점점 덜 쓰이게 되고, 반대로 AI가 던져준 답을 그대로 받아들이는 ‘의존 경로’만 강화됩니다. 시간이 지날수록 내 머리로 생각해서 문제를 푸는 경험이 줄어들기 때문에, 실제로 생각하는 힘 자체가 떨어지는 것입니다.

• 편리함은 위험 신호이다: 생성형 AI의 결과물을 검토 없이 그대로 사용하는 습관이 쌓이면, 처음에는 3일 만에 끝낼 수 있었던 글을 훗날에는 20일을 밤새도 스스로는 못 쓰는 뇌가 될 수 있다는 뜻입니다. 중요한 것은 AI의 사용유무가 아니라, AI가 준 결과를 내 머리로 한 번 더 의심하고 수정하고 재구성했는지 입니다. 결과값을 그대로 받아들이는 태도는 겉으로는 일을 하고 있는 것처럼 보여도 실제로는 생각 자체를 거의 하지 않는 행위에 가깝고, 그만큼 사고력 신경경로를 쓰지 않게 만드는 선택입니다.

그래서 이 책에서 제시하는 해결책은 의도적 난제(Deliberate Difficulty)입니다. Case2 마케터가 먼저 고객 데이터를 직접 분석하고 "왜 3일차에 떨어질까?", "초기 성공 경험이 부족한 건 아닐까?"와 같은 질문을 스스로 던지며 가설을 세우는 과정이 바로 의도적으로 어려운 길을 택하는 행동입니다. 시행착오를 감수하고 스스로 풀어내는 이 프로세스가 해마와 전전두피질을 반복적으로 자극하면서 복잡한 문제를 끝까지 물고 늘어지는 뇌, 새로운 패턴을 발견하는 뇌를 만들어줍니다.

정리하면 AI를 쓰느냐 마느냐가 아니라, AI를 쓴 후에도 내 뇌가 얼마나 끝까지 개입하느냐가 뇌 발달을 가르는 결정적 차이입니다. 같은 도구를 쓰고도 어떤 사람은 점점 더 멍해지고, 어떤 사람은 시간이 지날수록 더 예리해지는 이유가 여기에 있습니다.

결론: AI 시대의 정보 격차 속 대체할 수 없는 경쟁력

출처: The 2025 AI Index Report | Stanford HAI - AI performance on demanding benchmarks continues to improve.

AI 시대의 정보 격차 속에서의 경쟁력은 AI를 얼마나 자주 사용하는지가 아닙니다. 모두가 같은 AI 모델을 사용하고 있으므로, AI를 통해 차별화된 성장을 만들어 내는 것이 진정한 경쟁력입니다. AI의 답변 너머의 맥락을 이해하고 문제를 재정의하며, 재정의된 문제를 해결하기 위한 다양한 근거 기반의 가설을 세우고 실험으로 검증하는 그로스 마케팅을 접목하여 AI 시대의 지속가능한 성장을 달성해야 합니다.

Reforge의 그로스 프레임워크는 이를 명확히 보여줍니다. 모든 성공적인 성장 전략은 시장, 제품, 채널, 비즈니스 모델의 네 가지 축 위에서 설계됩니다. AI가 제시하는 답변은 학습된 통계 패턴을 통한 결과값이며 기업의 제품 서비스를 면밀히 고려한 고객·제품·채널에 최적화된 해석이 아닐 수 있습니다. AI를 사용하지 말아야 한다는 측면이 아닌 AI 답변 자체로 결론을 내려선 안되며, AI의 답변을 기업 특성의 맥락에 맞게 재조합하고 다양한 실험 설계 Cycle을 집행하는 것이 중요합니다.

실제로 성과내는 그로스 마케팅 팀은 AI에게 '우리 기업이 앞으로 어떻게 성장해야 해?'라는 완성된 답을 묻지 않습니다. 대신 AI에게 '이 가설을 검증하기 위한 실험 시나리오, 주요 메트릭, 세그먼트 기준을 정리해줘' 등의 초안을 요청한 후, 시장, 제품, 채널, 비즈니스 모델의 네 가지 축을 기반으로 데이터 구조, 퍼널 단계, 유저 세그먼트, CRM 플로우 등에 맞게 재설계 합니다.

콘텐츠, 퍼포먼스 측면에서도 동일하게 적용됩니다. 퍼포먼스 마케팅 팀이 'CTR 높은 광고 카피를 만들어줘'라고 AI에 요청하는 대신, 먼저 퍼널에서 병목이 되는 구간과 타겟 세그먼트를 정의하고 AI를 통해 해당 세그먼트를 설득할 메세지 및 크리에이티브 AB테스트 전략을 도출합니다. 실험 후에는 코호트별 CVR·CAC·LTV 데이터를 파악하여, AI를 통해 다시 메시지 전략을 재구성합니다.

이런 방식은 결국 AI를 '결론 생성기'가 아닌 '실험 단위와 전략을 확장해주는 도구"로 쓰는 것입니다. AI 시대의 정보 격차 속 대체할 수 없는 경쟁력은 ① 자신의 고객·제품·채널·비즈니스 모델에 대한 깊은 맥락 지식이 있고 ② 그 맥락 위에서 AI가 던져주는 평균적인 인사이트를 재조합하여 ③ 구체적인 성장 실험과 반복 가능한 성장 메커니즘으로 전환할 수 있는 능력입니다.

호기심이 많은 사람이 AI 시대에 더 빠르게 성장하는 이유

출처: OpenAI Ex-Chief Scientist Ilya Sutskever Believes Digital Brains Will Soon Outperform Human Cognition. chatgptricks

생각이 많고 질문이 많은 사람들이 AI를 활용하기 시작할 때 흥미로운 변화가 일어납니다. 당장 필요한 답을 AI로부터 빠르게 얻으면서 기존에 체험하지 못했던 속도로 지식을 습득하기 시작합니다. 이 과정에서 반복적으로 질문하고 피드백을 받으면서 자연스럽게 질문 스킬이 진화하고, 사유하는 과정도 정교해지며, 전체적인 사고 능력이 발전하는 것을 경험하게 됩니다. 여기서 핵심은 AI가 단순히 답변을 주는 것이 아니라, 그 과정에서 뇌가 끊임없이 개입하며 새로운 질문을 생성한다는 점입니다.

OpenAI의 최고 과학자 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)는 최근 인터뷰에서 인간 지성과 AI 지성의 근본적인 차이를 '학습 효율'로 설명한 바 있습니다. 그는 운전을 배우는 사람의 예를 들었습니다. 처음 운전하는 사람이 도로에 나서면, 비록 운전면허 시험 합격에 필요한 모든 지식과 수백만 시간의 주행 데이터를 미리 학습했다고 해도, 실제로 도로에 나가는 순간 스스로 느끼는 불안감과 위험 감각은 그 어떤 사전 정보보다 훨씬 큽니다. AI는 방대한 데이터로 '올바른 답'을 계산하지만, 인간은 부족하고 간접적인 데이터 속에서도 자신만의 기준을 정립하고 문제를 푸는 능력이 있습니다. 이것이 바로 인간의 강점입니다.

수츠케버가 언급한 가치 함수(Value Function)은 이 글에서 강조한 '스스로 경험해서 만든 자신만의 고유 맥락'과 맥닿아 있습니다. AI는 주어진 데이터에서 패턴을 찾고 확률을 계산하지만, 인간은 경험 속에서 "이것이 내게 얼마나 중요한가"라는 개인적 기준을 만들어갑니다. 이 기준이 바로 당신의 뇌가 만드는 독특한 성장 메커니즘입니다. AI 연구의 최전선에 있는 수츠케버가 이 부분을 강조했다는 것은 AI 개발자들도 이 문제의 중요성을 인식하고 있으며, 앞으로도 인간만이 만들 수 있는 맥락적 판단의 가치를 높이는 것이 중요한 이유입니다.

AI 시대에 당신의 경쟁력은 AI의 답을 그대로 따르는 것이 아니라, AI를 통해 더 많은 실험을 빠르게 설계하고 그 실험 결과로부터 더 깊은 맥락적 인사이트를 도출하는 반복 과정에서 만들어집니다. 호기심 많은 마케터가 AI를 질문의 도구로 삼고 그 답변을 자신의 경험과 고객 데이터로 재해석하며 다시 새로운 가설을 세우고 실험하는 순환을 반복할 때, 뇌는 점점 더 예리해지고 직관은 더 정교해집니다. 이것이 바로 AI 시대의 정보 격차를 극복하고 대체할 수 없는 경쟁력을 갖추는 방식입니다.

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