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강의 완주율을 높이는 유일한 방법은 커뮤니티에 참가하도록 유도하는 것이다. 커뮤니티에 참가해 목표를 공개적으로 공유하고, 그 목표에 대한 책임감을 가지게 만들어야한다. 왜냐면 인간은 자신의 평판이 떨어지는 것을 무척이나 두려워하기 때문이다. 이는 진화학적으로 바라볼 수 있다. 자신이 내뱉은 말을 지키지 않은 사람은 부족에게서 신뢰를 받지 못했으며, 신뢰 받지 못함은 고립을 의미했다. 그리고 부족에서부터 고립된 자는 거의 대부분 생존에 실패했다. 그렇게 살아남은 사람들이 우리이다. 우리의 DNA에는 이러한 신뢰받지 못함에 대한 두려움이 DNA에 박혀있다고 볼 수 있다. 커뮤니티 (부족)에 공개적으로 선언하게 함으로써 그 말에 대한 책임감을 부여하고, 행동을 유지할 수 밖에 없도록 만들어야한다. 즉 강의 완주율을 높이기 위해서는 반대로 강의에 집중해서는 안된다. 커뮤니티 참여를 적극 장려해야하고, 방금 언급한 자신의 평판과 신뢰를 지키려는 인간 심리를 활용할 수 있는 장치를 적극 활용해야한다. 그리고 긱어스는 이를 어떻게 소프트웨어 기능적 장치로 풀어낼 수 있을까를 끊임없이 고민하고, 검증된 장치들을 리더에게 제공할 수 있도록 해야한다.

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요즘 많은 사람들이 AI만 의존하는 경향이 있음. 문제는 평소에 AI에만 의존하다보면, 깊게 생각하는 방법을 잃어버린다는 점. 또한 AI의 단점 중 하나는 사용자의 확증 편향을 만들어냄. 의도한 건지는 모르겠지만, 질문자의 심증 의도를 파악해서 옳다고 믿는 방향대로 답변을 내리는 경향이 많음. 따라서 제대로 생각하지 않고, AI가 말하는대로 믿다보면 귀와 눈을 가리고 자기가 믿었던 방식을 그대로 계속 믿는 방향으로 더 강화가 된다. 또한 작업 중에는 깊은 내면 성찰과 사고를 해야만이 나올 수 있는 결과물이 있음. 예를 들어, 사명 발굴, 전략 및 기획, 스토리텔링, 카피라이팅 혹은 내면 아이 탐구 등은 AI를 사용하는 것보다는 디지털이 없는 공간에서 종이 노트를 가지고 적어내리는 것이 훨씬 좋은 결과물이 나옴. 왜냐면 이러한 것들은 정보의 조합이 아닌, 내 내면의 무언가를 끄집어내는 작업이기도 함. 물론 AI는 작업 시 많은 도움이 됌. 심층 자료 분석이나 빠른 정보 탐색 등이 가능함. 혹은 정보를 재조합하고 구조화하는 능력은 정말 뛰어남. 예를 들어, 논문 자료, 통계 자료나 반복적으로 사용되는 구조화된 글( 이메일 전송, 스토리텔링 구조 등)을 작성하는 분야에서는 정말 획기적으로 시간이 감소됌. 그동안 AI를 사용하면서 나만의 황금률을 만들어냄. 바로 20 / 80 / 20의 법칙이다. 1) 작업 초기는 본인이 할 것. (20%) 기획, 방향성, 전략 등 깊은 생각이 필요한 일은 본인이 할 것. 창의적인 초기 아이디어를 도출하는 일은 본인이 할 것. 2) 자료 조사 및 구조화된 일는 AI가 할 것. (80%) 심층 자료 조사 및 눈문 자료 조사는 AI가 잘함 주장과 논리에 대한 뒷바침 자료는 AI가 잘함 그 자료를 논리적으로 나열하는 것은 AI가 잘함. 3) 디테일함은 본인이 할 것 (20%) 글이든, 코드를 작성하든, 디자인이든, 카피라이팅 등... 모든 작업에는 디테일함에서 차이가남. 단어의 선택, 에너지, 디자인이라면 글의 폰트나 배경색의 조화 카피라이팅이라면, 상황과 맥락에 맞는 적절한 문구 등등.. 이런 디테일함. 인간미적인 요소들은 여전히 AI가 잡아내기 어려운 경우가 많음. 그런 것들은 본인이 할 것 결론 : 생각은 본인이, 반복적 노동은 AI가, 디테일함은 본인이.