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AI 육아 비서: 완벽함 대신 인간적인 연결을 돕다

바쁘게 돌아가는 일상 속에서 육아와 업무의 균형을 맞추기란 쉽지 않습니다. 특히 여러 역할을 동시에 수행해야 하는 워킹맘이나 워킹대디에게는 더욱 그렇습니다. 끊임없이 쏟아지는 알림, 예상치 못한 학교 행사, 아이의 갑작스러운 일정 변경까지, 정신없이 돌아가는 가족 생활을 관리하는 것은 마치 거대한 프로젝트를 진행하는 것 같습니다. 그리고 종종 그 프로젝트의 유일한 컴퓨터는 우리의 뇌가 됩니다.

가족의 ‘프로젝트 매니저’가 된 뇌의 한계

텍스트 속 저자의 경험처럼, 중요한 업무에 몰두하고 있을 때조차 가족 관련 알림은 예고 없이 찾아옵니다. 유치원 픽업 문제, 예기치 못한 방과 후 일정 변경 등 돌발 상황은 집중력을 흐트러뜨리고 엉뚱한 곳에 에너지를 소모하게 만듭니다. 모든 정보가 한 사람의 머릿속에만 저장되어 있다 보니, 다른 가족 구성원과의 협업은 거의 불가능해지고 모든 질문은 그 한 사람에게 향하게 됩니다. 이는 인간관계에도 좋지 않은 영향을 미치며, 마치 내가 가족의 유일한 ‘프로젝트 매니저’가 된 듯한 느낌을 받게 만듭니다.

기술로 이 마찰을 해결하려는 시도

제품 디자이너이자 과학자로서 일상 속 작은 마찰까지 찾아내 해결하는 데 익숙했던 저자는 이러한 가족 관리의 비효율성에서 큰 마찰과 동시에 기회를 발견했습니다. 마치 골다공증 약의 어린이 보호 포장이면서도 관절염 환자가 쉽게 열 수 있도록 디자인하거나, 부모들이 이미 사용 중인 SMS를 통해 베이비시터를 연결하는 서비스를 만든 것처럼 말이죠. 육아는 그야말로 ‘마찰 올림픽’ 같았습니다. 저자는 이 모든 방해 요소를 가로채고 자신보다 훨씬 유능하고 체계적인 ‘전문가’를 만들고 싶었습니다. 가족 운영을 위한 컴퓨터가 필요하다면, 실제 컴퓨터를 사용하면 되지 않을까 생각했습니다.

AI, 불완전한 정보 속에서 빛을 발하다

처음 몇 번의 시도는 실패했습니다. 아무리 가족의 세세한 정보까지 입력해도 예상치 못한 상황이나 시나리오에 대응하기 어려웠기 때문입니다. 예를 들어, 다섯 살 아이의 갑작스러운 ‘네모난 음식 알레르기’ 같은 것을 소프트웨어에 설명하기란 불가능했죠. 하지만 3년 전, 상황이 변했습니다. 대규모 언어 모델(Large Language Models), 즉 AI가 비약적으로 발전하기 시작했습니다. AI는 소프트웨어와 달리 모호하고 불완전한 정보도 처리할 수 있었습니다.

AI는 생일 파티 초대장 같은 정보를 받고 단순히 캘린더에 일정을 추가하는 명시적인 작업뿐만 아니라, 바쁘고 지친 부모들이 놓치기 쉬운 암묵적인 작업까지 처리할 수 있게 되었습니다. 예를 들어:

• 생일 선물 사는 것을 잊지 않도록 미리 알려주기
• 기존 일정과의 충돌 확인하기
• 학교 안내장, 장보기 목록, 도서관 대출 도서 등 다양한 정보를 처리하고 정리하기
• 매일 가족 구성원 모두에게 일어나는 일을 알려주기

이렇게 탄생한 것이 바로 부모를 위한 최초의 AI 비서, ‘Milo’입니다. Milo 덕분에 가족 관련 정보 처리가 훨씬 수월해졌습니다.

완벽한 자동화에 대한 고민: 생산적 마찰의 가치

Milo가 가족 생활의 반복적이고 행정적인 부분을 훌륭하게 처리하자 저자는 더 나아가고 싶어졌습니다. 놀이 친구 엄마와 플레이데이트 일정을 조율하거나, 아이들이 싸울 때 개입하여 해결책을 제시하는 등 모든 것을 자동화하고 싶었습니다. 한 투자자는 Milo가 저녁 행사 일정을 보고 자동으로 베이비시터에게 문자를 보내거나, 친구들 생일을 기억해 축하 메시지를 보내고, 심지어 모든 선생님 이메일을 자동으로 처리하여 다시는 이메일을 볼 필요 없게 만들 수 있다고 제안했습니다.

이러한 기능들을 구체화하면서 저자는 무언가 불편함을 느꼈습니다. 분명 마찰을 제거하는 방향이었는데, 무엇이 문제일까요? 이 질문은 몇 주 동안 저자를 괴롭혔고, 어느 날 딸이 미술 시간에 만든 흙 작품을 보여주는 순간 답을 찾았습니다. 두 개의 흙 조각을 붙이려면 매끄러운 표면으로는 미끄러지기만 할 뿐입니다. 각 표면에 의도적으로 흠집(scoring)을 내어 거친 부분을 만들어야 서로 단단히 붙을 수 있습니다. 이 저항을 ‘생산적 마찰(productive friction)’이라고 부릅니다. 생산적 마찰은 연결을 만들어내기 때문에 가치가 있습니다.

완벽한 방패 대신 투과성 있는 방패

사람과 관련된 일에는 생산적 마찰, 즉 비효율성으로 위장된 의미 있는 상호작용이 많습니다. 저자에게 필요했던 것은 완벽하게 단단한 방패가 아니라, 투과성 있는 방패였습니다. 비생산적인 일들은 막아주되, 수는 적지만 더 복잡하고 의미 있는 일들은 나 자신이 직접 처리할 수 있도록 하는 방패 말입니다.

예를 들어, Milo는 플레이데이트에 적합한 시간 세 가지를 찾아낼 수 있습니다. 하지만 그 정보를 바탕으로 친구 엄마에게 직접 문자를 보내는 것은 저자 자신입니다. 이를 통해 친구 엄마의 어머니 안부를 묻는 등 인간적인 대화를 나눌 기회를 얻을 수 있습니다. Milo는 학교 안내장의 모든 세부 사항을 샅샅이 훑어 제가 놓칠 수 있는 부분을 걸러내지만, 딸의 창의적 글쓰기가 얼마나 발전했는지에 대한 선생님의 특별한 메모는 저에게 보여줍니다.

AI의 진정한 역할: 의미 있는 선택과 공간 창출

물론 개인의 상황에 따라 마찰을 허용하는 선은 다를 수 있습니다. 배우자가 출장 가고, 베이비시터가 아프고, 아이들 테니스 경연에 제품 출시까지 겹친 일주일이라면, 우주에서도 보일 만큼 강력한 방패가 필요할지도 모릅니다. 하지만 중요한 점은 이제 우리에게 필요한 도움(부담을 덜어내는 것)과 우리가 직접 해야 할 힘든 일(나에게 의미 있는 일)을 구분할 수 있는 기술이 생겼다는 것입니다.

AI가 우리에게 해줄 수 있는 가장 급진적인 일은 무엇이든 더 빠르고 완벽하게 처리하는 것이 아닐지도 모릅니다. 오히려 우리에게 가장 의미 있는 것이 무엇인지 선택하도록 이끌고, 우리가 그 일을 직접 할 수 있도록 공간을 만들어주는 것입니다. 이것은 새로운 세상처럼 느껴지지만, 우리를 더 완벽하고 생산적이게 만들기보다 불완전하고 발전하는 존재로 나아가도록 격려하고, 마찰을 두려워하지 않도록 상기시켜주는 도구가 있을 때 무엇이 가능할지 기대됩니다. 우리가 얼마나 아름답고, 불완전하며, 때로는 불편한 인간인지 보여주는 그 마찰을 말입니다.