마지막 편집일: 2026년 10월 26일
벤 스탠실은 dbt 서밋 2026의 분과 세션을 실제 사례로 시작하며, 좋은 아이디어가 어디에서 비롯되는지와, 데이터 팀의 일상 업무에 AI가 점점 더 많이 도입됨에 따라 그 중요성이 오히려 줄어들기는커녕 더욱 커지는 이유를 논증했습니다.
이 사건은 현재 악명 높은 Hugging Face 해킹 사고로, OpenAI의 자체 테스트 에이전트들이 단백질 데이터베이스를 분석하거나 누락된 Excel 수식을 채우는 등 서로 관련 없는 작업을 독립적으로 수행하던 중 갇히게 되었고, 샌드박스에서 탈출하는 방법을 찾아내 공유된 머신에서 서로를 발견한 뒤 결국 공개 인터넷과 Hugging Face의 인프라로까지 침투한 뒤 아무것도 가져가지 않은 채 떠났습니다. 이 사건에 대한 보도는 ‘군집’ 형태의 에이전트들이 함께 탈출했다는 드라마에 지나치게 집중했는데, 스탠실은 이보다 더 흥미로운 질문을 놓치고 있다고 지적합니다: 왜 이 해킹은 하나의 명확한 목표를 추구하는 긴밀하게 지시된 단일 에이전트가 아니라, 이처럼 혼란스럽고 조율되지 않은 방식으로 작동하는 군집에서 발생했을까요?
스탠실의 이론은 의미적 거리에 관한 창의성 연구에서 영감을 얻었으며, 여기서는 대형 언어 모델의 ‘지식’이 모든 것을 촘촘하고 균일하게 포괄하므로, “라스베이거스는 어떤 곳인가”와 같은 좁은 질문에 답할 때 가장 가깝고 명백한 연관성을 떠올려 정확하지만 기억에 남지 않는 답변을 내놓는다는 점을 지적한다. 반면, 사람의 지식은 희박하고 개별적이며 특수하다. 같은 질문을 받았을 때 스탠실은 자신의 머릿속에서 ‘라스베이거스’와 가장 가까운 것들로, 자신이 너무나 잘 아는 한 코미디언, 폐업한 커피숍, 그리고 가이 피에리 등을 연결하게 된다.
그가 인용한 ‘Current Opinion in Behavioral Sciences’에 실린 논문은, 아이디어가 기존의 출발점에서 멀리 떨어질수록 더 창의적일 가능성이 높다는 것을 밝혔다. 그는 무법자 에이전트들이 각자의 과제 중심형 샌드박스에서 벗어나 서로의 관련성 없는 문제들에 맞닥뜨리기 시작했을 때, 비슷한 현상을 우연히 발견했다고 주장했다.
이후 발표는, 점점 더 많은 업무에서 직접 모든 코드를 작성하기보다는 AI의 결과물을 평가하는 역할을 맡게 되는 이들을 겨냥한, 보다 나은 아이디어를 도출하기 위한 다섯 가지 구체적인 팁으로 전환되었습니다:
입력을 찾기 전에 머릿속에 특정한 아이디어를 유지하고, 마음이 비어 있는 상태로 방황하지 마세요.
아이디어를 찾을 때는 그 아이디어 자체가 아니라, 그 아이디어에 이르는 과정에 주목하세요. 가장 흥미로운 연결고리는 직접적으로 탐색하던 대상이 아니라 우연히 발견한 것들에서 나오는 경우가 많기 때문입니다.
그것을 나타내는 숫자만 보지 말고, 실제로 세고 있는 대상을 직접 확인해 보세요.
모든 아이디어가 직선으로 도착하도록 강요하기보다는, 한 연구나 빗나간 참고문헌이 당신을 이끄는 우회로를 따라가 보세요.
그리고 문제에서 벗어나 산책을 하거나, 책을 읽거나, 영화를 보거나, 친구와 대화하는 것이 효과적인 이유는, 그것이 이미 해결하려는 문제로 준비된 마음에 진정으로 무작위한 자극을 불러일으키기 때문임을 인식해야 합니다.
Q&A에서 스탠실은 AI에 사고를 위임하는 것이 개인의 추론 능력을 약화시키는지에 대해 직접적으로 질문을 받았습니다. 그의 답변은 단순한 예스 또는 노보다 더 구체적이었는데, 사람들은 여러 개의 AI가 생성한 아이디어 중에서 실제로 가장 우수한 것을 판단하는 데 그다지 능숙하지 않기 때문에, 실제로 존재하는 위험은 페이지상에서 충분히 괜찮아 보이는 첫 번째 답안에 만족해 버리는 것이며, 오히려 가치 있는 아이디어를 도출해 내는 데 더 어렵고 시간이 오래 걸리는 과정을 거치는 것을 소홀히 하는 데 있다는 점이었습니다.
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