우리는 끊임없이 질서와 혼돈 사이를 오가며 지식을 탐구합니다. 서재를 정리하듯 정돈된 체계 속에서 답을 찾아내기도 하고, 자유로운 상상력으로 바다 위에 새로운 연결고리를 만들어내기도 하죠.

지식과 깨달음이 언제 어디에서 나타날지 예측하기 어려우니 바다 위의 서퍼는 균형을 잘 잡고 나아가야 합니다. 🏄‍♀️

🌀 엔트로피, 질서에서 무질서로의 여정

질서와 혼돈의 바다를 서핑하다 보면, 열역학이나 정보이론에서 다루어지는 '엔트로피'가 떠오릅니다. 엔트로피는 '무질서도' 또는 '흩어짐의 정도'를 나타내는데, 일반적으로 무질서할수록 엔트로피가 높다고 말할 수 있습니다.

우리의 방이 늘 지저분한 건, 우리가 우주의 법칙에 따르고 있다는 증거입니다. 고립계의 엔트로피는 항상 증가하는 경향이 있거든요. 우리 방에 물건들이 제자리에 잘 정리되어 있으면 엔트로피가 낮은 상태, 반대로 물건들이 여기저기 흩어져 있으면 엔트로피가 높은 상태라고 할 수 있어요. 우리 주변의 모든 것들은 점점 흩어지고, 무질서해지려는 속성을 지닙니다. 빅뱅 이후의 우주처럼 말이에요.

🌿 트리구조 vs 네트워크, 엔트로피의 두 얼굴

이러한 엔트로피의 개념을 우리의 지식 체계에도 비유적으로 적용해 볼 수 있습니다.

트리구조는 마치 도서관의 책들처럼 정돈되고 위계적인 질서를 갖추고 있어요. 이런 구조 속에서는 원하는 정보를 쉽게 찾을 수 있죠. 비유하자면 엔트로피가 낮은 상태라고 할 수 있어요.

반면 네트워크형 지식은 뇌의 신경망처럼 정보들이 복잡하게 얽혀 있습니다. 하나의 정보가 다양한 맥락에서 다른 정보와 연결되죠. 이런 유연성은 창의적 사고에 도움을 주지만, 때로는 혼란을 야기하기도 해요. 엔트로피가 높은 상태인 셈이죠.

하지만 잘 정돈된 방에서 물건 찾기는 쉬워도, 늘 익숙한 풍경만 마주하게 되는 단점이 있어요. 반대로 어지럽혀진 방에서 물건 찾기는 어렵지만, 새로운 조합이나 뜻밖의 행운(serendipity)을 기대할 수도 있죠.

여러분은 어떤 방을 선호하시나요?

🤔 엔트로피의 딜레마: 쉬운 게 어렵고, 어려운 게 쉽다?

그런데 여기에 흥미로운 딜레마가 발생합니다.

트리구조의 지식은 꺼내어 쓰기에 정말 좋지만, 그 지식 체계를 질서정연하게 세팅하는 일이 결코 쉽지 않다는 거예요. MECE(Mutually Exclusive Collectively Exhaustive)를 만족하는 분류 체계를 설계하고, 방대한 데이터를 일일이 분류하고 체계화하는 데에는 엄청난 에너지가 필요합니다.

정보를 지식의 형태로 잘 가공해서, 어디에, 어떤 이름으로, 어떻게 넣어둘 것인지, 매번 판단해야 합니다. 아마 처음 지식관리를 시작하시는 모든 분이 겪는 어려움일 거예요.

반면 네트워크형 지식은 연결고리만 만들면 되니 지식을 축적하는 과정은 비교적 수월한 편이에요. 하지만 정작 필요한 정보를 찾으려면 마치 미로에서 길을 헤매는 것처럼 어려움을 겪죠. 무얼 기록하고 저장해두었는지 떠오르지 않는 일도 수두룩합니다.

이것이 바로 '엔트로피의 딜레마'입니다. 질서를 창조하기는 어렵지만 그 안에서 살아가기는 쉽고, 무질서 속에서 살아가기는 쉽지만 원하는 것을 찾아내기는 어렵다는 거죠.

여러분은 어떤 쪽을 선택하시나요?

처음에 편한 게 좋으신가요, 아니면 나중에 편한 게 좋으신가요? 일을 미리미리 준비해 두시는 편인가요, 아니면 마지막에 몰아서 하시는 편인가요? 그리고 그 에너지의 총합은 같을까요?

우리 지식의 서퍼는 항상 선택의 기로에 서게 됩니다. 지식을 쌓는 과정을 다양하고 수월하게 가져갈 것인가, 아니면 활용의 편의성을 위해 초기에 더 많은 에너지를 투자할 것인가.

사실 무한히 펼쳐져 있는 것을 내 필요에 맞게 정리하고 모아두는 것은 자연에 반하는 일이긴 해요. 무질서한 정보에 에너지를 투입해 질서 정연한 지식을 만드는 일.

우리 인간만 하는 일이죠.

🚀 AI, 엔트로피 딜레마의 해결사

그런데 이 딜레마를 극복하는 데에 인류는 AI의 지원을 받기 시작했습니다.

나만 참여하는 닫힌 지식 시스템(고립계)에서는 엔트로피가 증가하여 무질서도가 높아지는 경향이 있어요. 그런데 여기에 AI라는 새로운 조력자가 참여 하면서, 기존의 닫힌 시스템에 변화가 생기기 시작하죠.

AI는 트리구조 지식을 만드는 데에 이미 많은 도움을 주고 있어요. 자동 분류, 태깅, 요약, 템플릿 등의 기능으로 말이에요. 또한 강력한 검색 기술의 발전과 데이터를 기반으로 하는 추천 시스템은 네트워크형 지식의 장점은 살리면서 높은 엔트로피로 인한 어려움을 크게 줄여주고 있어요. (1부에서 언급된 '파일 관리하지 않는 대학생'이 바로 검색 기능의 수혜자입니다.)

Notion, Obsidian, Capacities, Reflect 등의 노트 앱들도 모두 내부에 AI를 품어가고 있어요. 자동으로 태그를 달아주고, 요약하며, 다른 문서와 비교해 주고, 추천해 주며, 사실상 거의 완성된 형태의 지식으로 전환해주고 있습니다.

전통적인 문서 관리 방식과 프로세스도 MS Copilot과 함께 진화하고 있구요. 수천 년 유지된 방식을 바꿀지도 모를 NotebookLM¹ 과 같은 대화형 노트 도구에도 저는 정말 기대가 높습니다.

아직 완전하진 않지만, 정보와 지식을 전혀 다른 방식으로 다루어야 하는 시기가 오고 있습니다. 이미지와 영상 생성이 쉬워지고 있는 것 처럼요.

AI는 지식 구축 단계에 에너지 소모를 줄여줄 뿐만 아니라, 활용 단계에서도 엔트로피를 낮추어 주고 있어요. 오래묵은 트리구조와 네트워크형 지식의 모든 단점을 함께 개선해 주는 겁니다.

🧭 조력자와의 공존: 서퍼의 마음가짐

AI의 도움으로 우리는 트리구조와 네트워크 지식, 질서와 무질서 사이를 더 자유롭게 오갈 수 있게 되었어요. 적은 노력으로도 잘 정돈된 개인용 도서관을 구축하고, 예술가의 작업실이나 레고 블록 상자처럼, 다양한 재료들이 얽히고설킨 창의적 혼돈 속에서도 새로운 연결과 조합을 발견할 수 있게 되는 거죠. 적은 비용으로 말이에요.

트리구조와 네트워크형 지식을 구분하지 않아도 되는 노트 시대가 열리고 있습니다. 알아서 모아주고, 추천하고, 정리해 주고, 심지어 결론까지 내어주고 있어요.

하지만 나는 어디에 있나요. 몸이 편해지는 만큼, 긴장해야 한다는 생각이 듭니다. 그래서 저는 오히려 더 집중해 보고 있어요. 질서와 혼돈을 선택적으로 활용하고, AI 조력을 받되 생각의 주도권은 잃지 않으려 해요. 조력자는 어디까지나 조력자일 뿐, 내가 아니거든요. 생성된 지식이 나의 지식인지도 반드시 생각해 볼 일입니다.

인공지능 시대에 우리는 감독이 되면 좋겠어요. 생성형 AI로 이미지와 영상 분야가 빠르게 변화하고 있는 것처럼, 지식 관리 분야에서도 기획과 감독과 같은 역할이 더욱 중요해질 거예요. 수집과 생산과 정리는 AI가 더 많이 도와주고 더 잘할 겁니다.

무엇보다 내가 진정 원하는 것이 무엇인지 구체적으로 인지해야 해요. 또 AI가 파악하지 못하는 현실의 맥락을 잡아주어야 하죠. 그리고 AI에게 제대로 디렉팅하는 커뮤니케이션 능력을 키우고, AI 결과물의 퀄리티를 세심하게 검수하고 다듬는 눈을 가지는 것. 이러한 역량들이 우리의 새로운 몫이 될 거예요.

🏝️ 자유로운 영혼의 서퍼에게

내일도 정보의 높은 파도가 예보되어 있습니다. 질서와 혼돈의 파도가 끊임없이 넘실 될 거예요. 바다에 빠지지 않도록 항상 주의하시고, 자유로운 영혼의 서퍼가 되어 즐기기를 바랍니다. 🏄‍♀️

우리의 여정에 순풍이 함께 하기를!

- 🍀 상상과 아이디어를 시각화하는 AI 비주얼 디렉터, 민트베어 -

참고 ¹) 아직 미국에서만 사용 가능한 _ NotebookLM : https://notebooklm.google.com by Google / https://youtu.be/iWPjBwXy_Io?si=dx0nUR3SS8EauPYU Comment by Tiago Forte