5장
도구를
줘봐
"질문에 답하기"에서
"행동하기"로의 도약.
지금까지 네가 한 모든 AI 상호작용은 같은 패턴을 따라. 네가 뭔가를 치면, AI가 뭔가를 쳐. 정교한 자동완성이야. 근데 AI가 뭔가를 할 수 있다면? 날씨에 대해 말해주는 게 아니라 일기예보를 직접 확인하고. 코드를 쓰는 게 아니라 실행하고. 뭘 검색하면 좋겠다고 알려주는 게 아니라 직접 웹을 검색해서 찾은 걸 가져오고.
신뢰의 문제
AI한테 도구를 주면, 도구 상자를 건네면서 이렇게 말하는 거야: "여기 네가 할 수 있는 것들이야. 언제 쓸지는 네가 결정해." 웹을 검색하고, 코드를 실행하고, 파일을 읽고, API를 호출할 수 있어. AI가 더 똑똑해진 게 아니야 — 연결된 거야. 그러면 기술과는 전혀 상관없고 너와 모든 관련이 있는 질문이 생겨: AI가 너한테 확인하기 전에 얼마나 많이 혼자 해야 할까?
답은 세 가지에 달려 있어. 리스크 — 최악의 경우 뭐가 일어날 수 있어? 되돌림 가능성 — 되돌릴 수 있어? 그리고 신뢰 — 이 도구를 얼마나 잘 알아? 백 번 써본 계산기는 한 번도 테스트 안 해본 새 플러그인보다 더 많은 자유를 줘도 돼.
핵심 포인트
전부 아니면 전무가 아니야. 최고의 AI 워크플로우는 리스크가 낮고 되돌릴 수 있는 작업에는 자유를 주고, 리스크가 높고 되돌릴 수 없는 작업에는 사람이 개입해. 네 역할은 그 경계를 설계하는 거야.
선을 어디에 그을래? 네만의 자율성 레벨을 설정해봐.
AI한테 손을 줬어. 다음에는 그 도구들을 스스로 목표를 추구할 수 있는 무언가로 연결해 — 계획하고, 실행하고, 실수에서 복구하는. 에이전트를 만들 시간이야.