싱크탱크를 사람과 AI가 함께 일하는 지식 기반으로

최근 저는 제 공식 웹사이트 yutengfei.com을 다시 생각해 보았습니다.

연구와 글쓰기, 실천이 쌓이면서 웹사이트에는 싱크탱크, 논문, 도서, 소식, 서비스, 솔루션, Skill 등의 콘텐츠가 자리 잡았습니다. 저는 이 콘텐츠들의 관계를 더 분명하게 만들어, 한 번의 사고가 다음 작업으로 이어지고 하나의 성과가 새로운 연구와 창조의 출발점이 되기를 바랍니다.

이번 고민을 통해 한 가지 방향이 점차 분명해졌습니다. 제 싱크탱크는 사람이 이해하고 활용할 수 있어야 하며, AI도 정확하게 읽고 인용하고 적절한 조건에서 실행에 활용할 수 있어야 합니다.

이 방향을 따라 개인 웹사이트의 새로운 구축 목표도 생겼습니다. 제가 축적해 온 연구를 사람과 AI가 함께 일하는 지식 기반으로 차근차근 조직하는 것입니다.

1. 싱크탱크에는 두 종류의 사용자가 있다

예전에는 글 한 편을 정리할 때 독자가 이해할 수 있는지, 통찰을 얻을 수 있는지, 그 안의 방법을 자신의 업무에 적용할 수 있는지를 주로 생각했습니다. 이제는 AI라는 또 하나의 사용자도 함께 고려해야 합니다.

사람이 구체적인 과제를 AI에 맡길 때, AI는 과제의 배경, 개념의 정의, 사용할 수 있는 방법, 지켜야 할 조건, 어느 수준의 결과를 완성으로 볼 것인지를 알아야 합니다. 싱크탱크의 콘텐츠가 이러한 관계를 명확하게 표현한다면 업무의 근거가 될 수 있습니다.

사람은 글에서 저자의 사고 흐름을 읽어낼 수 있지만, AI는 그 안에서 호출해 쓸 수 있는 지식을 찾아야 합니다. 무엇이 사실이고 무엇이 판단인지, 무엇이 이미 검증된 방법이며 무엇이 아직 연구 중인 구상인지를 구분해야 합니다.

그래서 저는 각 콘텐츠의 활용 가능성을 점차 높이고자 합니다. 어떤 문제를 해결하는지, 근거는 무엇인지, 어떤 상황에 적합한지, 다른 콘텐츠와 어떤 관계가 있는지, 사용할 때 무엇을 확인해야 하는지를 분명하게 정리하려고 합니다.

같은 지식이 사람에게는 왜 그런지를 설명하고, AI에게는 어떻게 해야 하는지를 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 사람의 이해와 AI의 활용은 같은 명확한 근거로 돌아갈 수 있어야 합니다.

2. 사고에서 출발해 문제를 해결할 수 있도록 지식을 조직한다

저는 싱크탱크의 주요 카테고리 순서를 다음과 같이 조정하려고 합니다.

사고 → 방법 → 모델 → 실행안 → 도구 → 교육.

이 순서는 지식이 어떻게 업무로 이어지는지에 대한 제 이해를 나타냅니다.

• 사고는 문제를 관찰하고 관계를 판단하며 전제를 파악해, 어디서부터 생각할지를 정하도록 돕습니다.
• 방법은 사고를 반복해서 사용할 수 있는 분석이나 행동 단계로 조직해, 어떻게 진행해야 하는지를 알려 줍니다.
• 모델은 중요한 요소와 관계, 작동 메커니즘을 추상화해 문제를 설명하고 판단을 내리며, 조건이 바뀌었을 때의 결과를 논의하도록 돕습니다.
• 실행안은 방법과 모델을 구체적인 목표와 제약에 적용해 무엇을, 어떻게, 누가 할지, 그리고 어떻게 검증할지를 분명히 합니다.
• 도구는 그중 일부 작업을 실제로 조작할 수 있는 스프레드시트, 소프트웨어, 스크립트, 템플릿, 시스템 등으로 바꿉니다.
• 교육은 사용자가 이 내용을 이해하고 익히도록 도와 더 많은 사람이 지식을 활용하게 하고, 사용 과정에서 나온 피드백으로 개선을 이끕니다.

제가 연구를 조직하는 방식에서는 여러 사고가 함께 하나의 방법을 뒷받침할 수 있습니다. 방법을 반복해 사용하고 비교하면서 중요한 요소와 관계, 메커니즘을 더 추려 내 모델로 정리할 수 있습니다. 구체적인 문제에 직면하면 관련 방법과 모델을 선택하고 조합해 실행안을 만듭니다.

여기서 필요한 것은 핵심을 추려 내는 작업과 검증, 조합입니다. 몇 가지 개념을 한데 모으는 데서 나아가, 왜 함께 작동할 수 있는지, 적용 조건이 서로 맞는지, 그 조합이 더 나은 결과를 가져왔는지를 설명해야 합니다.

이 여섯 가지 카테고리는 이해와 검색을 돕는 중심 흐름입니다. 실제 연구는 서로 다른 층위를 오갈 수 있습니다. 도구 하나가 모델의 빈틈을 드러낼 수도 있고, 한 번의 교육이 문제를 새롭게 발견하게 할 수도 있으며, 실천에서 새로운 사고가 나올 수도 있습니다.

저는 특히 실행안을 중요하게 생각합니다. 실행안에서 지식이 실제 문제와 연결되기 시작하기 때문입니다. 싱크탱크의 ‘실행안’은 특정 유형의 문제에 대한 행동 설계에 초점을 둡니다. 실제 제공 단계로 들어가면 그 안에서 반복해 사용할 수 있는 역량은 제품이 될 수 있고, 전문적인 협업으로 수행해야 하는 일은 서비스가 될 수 있습니다. 여기에 고객의 전체 목표를 중심으로 관련 제품, 서비스, 도구, 교육, 이행 계획을 조합하면 솔루션이 됩니다.

논문과 도서는 이 연구들의 논증, 근거, 체계를 더 완전하게 조직해, 이후 활용할 때 출처를 거슬러 확인할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다.

3. 내가 이해하는 AI 업무 방식: 지적 역량＋연산력＋Skill

저는 지금 형성되고 있는 업무 방식을 지적 역량＋연산력＋Skill로 정리합니다.

지적 역량은 한 사람이 축적한 인식과 경험, 판단 능력, 그리고 계속 배우고 질문을 던지는 능력입니다. 무엇을 할 가치가 있는지, 어떤 결과가 가치 있는지, 어떤 전제를 다시 논의해야 하는지를 정하도록 돕습니다.

연산력은 이 표현에서 AI의 계산 지원을 포괄하는 말입니다. 실제로 업무를 설계할 때 저는 모델 역량과 계산 자원을 나누어 고려합니다. 모델은 추론과 이해, 생성 능력에 영향을 주고, 계산 자원과 컨텍스트, 도구 조건은 그 능력이 어떻게 발휘될 수 있는지에 영향을 줍니다. 계산에 투입하는 자원을 늘린다고 해서 곧바로 더 나은 판단을 얻는 것은 아닙니다.

Skill은 이미 축적된 전문 경험과 효과적인 실행 방식을 AI가 따를 수 있는 실행 지침으로 정리한 것입니다.

제가 생각하는 Skill에는 언제 사용하는지, 어떤 입력이 필요한지, 어떤 단계로 진행하는지, 어떤 자료와 도구를 사용할 수 있는지, 무엇을 결과물로 제공해야 하는지, 결과를 어떻게 확인하는지가 담겨야 합니다. 필요하다면 예외 상황에 어떻게 대응할지, 어떤 행동을 사람이 결정해야 하는지도 명시해야 합니다.

이는 Agent Skills 개방형 명세에서 설명하는 지식, 지침, 지원 리소스의 패키징 방식과 직접 연결됩니다. 제 업무에서 핵심은 재사용할 수 있는 전문 경험을 명확한 행동 계획으로 바꾸는 것입니다.

기존 실행안은 Skill의 중요한 출발점이 될 수 있습니다. 실행안의 조건, 단계, 리소스, 검수 기준을 명확히 정리해야 AI의 실행을 더 잘 지원할 수 있습니다.

이렇게 하면 사람의 판단, AI의 능력, 정리된 실행 경험이 하나의 과제에 함께 작용할 수 있습니다.

4. 정돈된 리소스를 실행에 활용하고, 결과를 다시 리소스 갱신으로 연결한다

지적 역량, 연산력, Skill과 함께 의지할 수 있는 자료도 필요합니다.

사고, 방법, 모델, 실행안, 도구, 교육 콘텐츠와 논문, 도서, 제품 설명, 서비스 절차, 솔루션은 서로 다른 층위에서 AI에 근거를 제공할 수 있습니다. 사례는 특정한 방식이 어떤 조건에서 이루어졌고 어떤 결과를 냈으며, 어떤 요소를 그대로 적용해서는 안 되는지 이해하도록 돕습니다.

제가 말하는 ‘정돈된’ 자료란 의미가 분명하고 출처와 버전을 추적할 수 있으며, 개념을 일관되게 사용하고 적용 조건을 명시하며, 사실과 추론, 구상을 구분할 수 있는 자료입니다. 이미 최신성을 잃었거나 아직 검증되지 않은 내용도 그 상태를 밝혀야 합니다.

어떤 리소스는 AI가 읽고 인용하는 데 쓰이고, 어떤 리소스는 도구 인터페이스나 제품 기능, 서비스 절차의 형태로 과제 실행에 직접 참여합니다.

이 리소스들은 과제에서 각자의 역할을 합니다. 모델은 분석을 돕고, 방법은 진행을 돕고, 실행안은 행동의 조직을 돕고, 도구는 조작을 돕고, 사례는 비교를 돕고, 논문과 도서는 근거의 추적을 돕습니다. Skill은 다시 관련 리소스를 실행 단계와 연결합니다.

리소스를 호출할 때는 현재의 문제를 중심으로 자료를 선택해야 합니다. 자체 리소스 저장소는 오랫동안 축적한 이해를 제공하고, 더 넓은 인터넷은 새로운 사실과 반대 증거, 외부 연구를 보완할 수 있습니다. 새로운 문제에는 열린 자세로 답을 찾아야 하며, 지식 기반도 계속 갱신해야 합니다.

저는 이 협력이 원래의 기대를 뛰어넘는 성과로 이어지기를 바랍니다. 이 목표에 가까워지려면 과제를 계속 수행해 나가야 합니다. 실행 후 결과를 확인하고, 빈틈이 있으면 증거를 보완하고, 오류를 발견하면 방법을 수정하며, 새로운 이해를 얻으면 리소스 저장소로 되돌려야 합니다.

에이전트가 도구를 결합해 행동하고 환경의 피드백에 따라 계속 조정하는 것은 에이전트 업무 설계에서 이미 체계적으로 논의된 원칙입니다. 저는 이 원칙을 일상의 연구와 프로젝트 업무에 적용하고자 합니다.

완성된 성과는 다음에 사용할 수 있는 무언가를 남겨야 합니다. 더 정확한 판단, 더 효과적인 방법, 더 명확한 Skill, 또는 계속 연구할 가치가 있는 새로운 질문들입니다.

5. 연구의 의미는 이해하고 해결할 수 있는 문제를 계속 넓혀 가는 것이다

이 흐름을 따라 연구에 대한 제 이해도 더 분명해졌습니다.

저는 제 연구가 새로운 문제를 계속 발견하고, 논의할 수 있는 설명을 제시하며, 사용할 수 있는 방법을 만들어 내기를 바랍니다. 그리고 실천을 통해 검증하면서 지식과 기술의 경계를 지속적으로 넓혀 가기를 바랍니다.

AI와의 협력은 이를 위한 새로운 작업 조건을 제공합니다. 하나의 생각을 더 충분히 전개할 수 있고, 서로 다른 관점을 나란히 비교할 수 있으며, 모델의 전제를 되물을 수 있고, 도구의 제작과 시험을 더 빠르게 시작할 수 있습니다.

제가 힘을 쏟을 가치가 있다고 생각하는 일은 이러한 능력을 지속적인 연구 과정으로 조직하는 것입니다. 문제를 제기하고, 가설을 세우고, 증거를 찾고, 메커니즘을 설계하고, 검증한 뒤, 결과에 따라 개선하는 과정입니다.

연구 성과는 여러 형태로 표현되고 활용될 수 있습니다. 하나의 논증은 논문으로 발전할 수 있고, 이어지는 연구는 도서로 묶일 수 있으며, 한 가지 방법은 Skill로 정착할 수 있고, 안정된 역량의 일부는 도구나 제품, 서비스로 전환될 수 있습니다. 실제 적용에서 만난 새로운 문제를 다시 연구로 가져올 수도 있습니다.

저는 공식 웹사이트가 이러한 연결을 차근차근 보여 주기를 바랍니다. 각각의 콘텐츠가 무엇을 연구하는지, 어떤 일을 완수하는 데 도움이 되는지, 다른 성과와 어떻게 서로 뒷받침하는지를 설명할 수 있기를 바랍니다.

6. 블록체인 금융 도구는 미래의 조직 형태에 어떤 영향을 줄 것인가

함께 창조하는 방식이 바뀌면 투입과 권익, 보상을 조직하는 방식도 계속 발전해야 합니다.

한 프로젝트의 지식, 기술, 노동, 자원, 자금은 서로 다른 지역과 기관, 지위의 참여자에게서 나올 수 있습니다. AI는 개인과 소규모 팀이 더 많은 일을 수행할 수 있게 하고, 조직 간 협력에도 새로운 가능성을 열어 줍니다.

이는 일련의 중요한 질문으로 이어집니다. 참여자는 어떻게 지속적으로 투입할 것인가, 기여는 누가 확인할 것인가, 권익은 어떤 근거로 성립하는가, 보상은 어떻게 실현할 것인가, 누가 어떤 의사결정에 참여할 자격을 갖는가, 협력이 끝난 뒤에는 기존 관계를 어떻게 처리할 것인가 하는 질문입니다.

그래서 제 중요한 판단 중 하나는 이렇습니다. 블록체인을 기반 인프라로 삼는 금융 도구는 미래 인류의 조직 형태를 바꾸는 중요한 도구입니다.

금융 도구는 자금이 들어오는 방식뿐 아니라 권익을 보유하는 방식, 보상을 나누는 방식, 위험을 부담하는 방식, 참여자가 장기적인 관계를 유지하는 방식에도 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 설계는 다시 조직이 누구를 받아들일 수 있는지, 어떤 관계로 협력하는지, 그 협력이 지속될 수 있는지에 영향을 줍니다.

블록체인은 그중 일부 과정에 새로운 기술적 조건을 제공합니다. 참여자가 기록을 공동으로 검증할 수 있고, 명확한 근거가 있는 권익을 디지털로 표현할 수 있으며, 일부 합의를 실행 규칙에 담을 수 있고, 정산과 거버넌스 과정에서 확인 가능한 상태 변화를 남길 수 있습니다. 스마트 계약은 그중 일부 메커니즘을 구현하는 한 가지 방식입니다.

이러한 능력이 명확한 제도, 실제 사업 운영, 효과적인 책임 설계와 결합한다면 더 다양한 조직 형태를 뒷받침할 수 있습니다. 구체적인 목표를 중심으로 만들어지는 조직 간 프로젝트, 지속적으로 개방되는 공동 창조 네트워크, 그리고 투입을 기록하고 권익을 제도적으로 담아내며 장기 협력을 유지할 수 있는 공동체입니다.

참여자는 노동, 지식, 자원, 자금을 통해 서로 다른 관계를 맺고, 실제 기여와 부담한 책임, 위험에 따라 근거 있는 보상과 그에 상응하는 참여 체계를 얻을 수 있습니다. 따라서 조직을 설계할 때는 처음부터 이러한 관계가 어떻게 맞물리는지를 고려해야 합니다.

제가 관심을 두는 이해관계자 자본 거버넌스는 바로 이런 문제를 연구합니다. 여러 주체의 투입이 어떻게 지속적으로 사용할 수 있는 공동의 축적으로 이어지는지, 제도가 기여와 권익, 책임을 어떻게 연결하는지, 참여자가 왜 공동의 미래를 위해 계속 가치를 창조하려 하는지를 탐구합니다.

이 도구들이 실제로 조직을 바꾸려면 기여의 확인, 권익의 근거, 책임, 분쟁 처리를 함께 명확하게 설계해야 합니다. 온체인 기록을 오프체인 사실과 어떻게 대응시킬지, 구체적인 권리를 제도가 어떻게 뒷받침할지도 이 연구가 답해야 할 질문입니다.

제가 탐구하려는 것은 새로운 생산 협력 역량을 공동의 투입과 장기 권익을 담아낼 수 있는 금융 및 거버넌스 체계와 연결하는 일입니다. 지식 체계는 사람과 AI가 더 잘 함께 창조하도록 돕고, 금융 도구와 거버넌스 제도는 참여자가 투입을 조직하고 성과를 나누며 협력을 유지하도록 돕습니다.

7. 더 강력한 AI를 향해, 오늘 구축할 수 있는 기반부터 갖춘다

저는 더 먼 미래에 대해서도 계속 생각할 것입니다.

인공지능이 더 많은 분야에서 가치 있는 새로운 문제를 지속적으로 제기하고, 새로운 설명을 만들고, 검증 방법을 설계하고, 결과에 따라 자율적으로 개선할 수 있다면 인간의 연구와 조직적 협력 방식에는 더 깊은 변화가 일어날 수 있습니다.

저는 범용 인공지능(AGI)이 더 깊은 수준의 독창적 연구에 참여하고, 지식과 기술의 돌파를 앞당기며, 사람들이 말하는 ‘기술적 특이점’을 촉진할 가능성을 기대합니다. 이는 미래를 내다본 판단입니다. 미래 역량이 발전하는 경로에는 여전히 상당한 불확실성이 있으며, 연구와 실천이 진행됨에 따라 계속 검증해야 합니다.

저는 이 흐름을 따라 공식 웹사이트를 계속 구축하고자 합니다. 지식을 리소스로 정리하고, 경험을 Skill로 축적하고, 사람과 AI가 함께 연구하고 실행하고 창조하도록 하며, 공동의 투입과 장기 권익을 담아낼 수 있는 조직 방식을 탐구하겠습니다.

한 가지 사고에서 출발해 문제를 해결할 수 있는 역량을 꾸준히 쌓아 가는 것. 이것이 제가 앞으로 하고 싶은 일입니다.

그림 설명과 참고 자료

세 그림은 모두 이 글의 관점을 바탕으로 직접 제작한 것으로, 저자가 지식을 조직하고 업무를 설계하며 미래의 조직 형태를 연구하는 메커니즘의 틀입니다. 조직 변화와 미래 역량에 관한 화살표는 탐구하려는 관계와 조건을 나타내며, 그것만으로 인과관계가 이미 성립했다는 증거가 될 수는 없습니다.

• Agent Skills 형식 명세: Skill의 지침과 지원 리소스 구조를 설명하기 위해 참고했습니다.
• Anthropic: Building effective agents: 도구 실행, 피드백, 반복 개선의 업무 원칙을 설명하기 위해 참고했습니다.
• Ethereum: 스마트 계약과 오라클: 규칙 실행, 오프체인 정보 입력, 그리고 각각에 필요한 조건을 설명하기 위해 참고했습니다.
• International AI Safety Report 2026: 미래 역량의 발전을 열린 판단으로 바라보는 근거로 참고했습니다.