The initial appeal of Markdown for AI interactions was undeniable. Its straightforward syntax allowed developers to quickly outline plans, feature requests, and code modifications for agents like Claude 3.5. “Markdown became a really popular way of interacting with agents,” Shihipar explains, “especially like, you know, Opus 4 and Claude 3.5 where, you know, they have a plan, and the plan is like how to do this feature and maybe it’s like 50 lines of code and you can edit it.”

However, as AI models advanced, particularly with longer-running agents like Opus 4.5 and 4.7 that can operate for hours, the plans they generated ballooned in size and complexity. “The plans are so long,” Shihipar admits, “I honestly have stopped reading them. And this was honestly a mistake. I think that you still need to be really in the loop.” A thousand-line Markdown file, he notes, becomes an unmanageable beast. Humans no longer edit them; they simply ask Claude to edit itself. This disconnect creates a critical gap in oversight and quality control.

This challenge underscores a broader shift in the role of human professionals in the AI era. As host Claraveo, a product leader and “AI obsessive,” dramatically put it, “People ask me all the time, Claire, you said product management is dead. What’s next? I’m going to say you’re a compute allocator, babe, that’s the job now.”

Shihipar wholeheartedly agrees. “When you say, okay, Claude can run for eight hours, what you’re really saying is Claude can spend like 500 bucks.” Every professional working with AI agents is now a “compute allocator,” tasked with deciding what’s truly worthwhile for the AI to spend its computational resources on. This demands clear, precise, and readable specifications—a role where Markdown is increasingly falling short.

The Anthropic team’s pivot to HTML wasn’t born from a desire for complexity, but from a need for clarity and engagement. While models are adept at processing various formats, HTML offers distinct advantages for the human side of the collaboration:

This concept extends to what Shihipar calls “micro-software on top of micro-software.” Imagine a section within an HTML plan detailing data visualization rules. If a user wants to tweak these rules, instead of editing raw code or Markdown, Claude can generate a custom, throwaway UI – an interactive form or dashboard – directly within the HTML. The user engages with this “gamified,” “consumery” interface, makes their changes, and the updated data is seamlessly fed back into the plan. This bespoke UI drastically improves human engagement and, consequently, the quality of the output.

This approach embodies a philosophy of giving Claude enough information to achieve the goal, but not “over-constraining” it. As Claraveo adds, “I believe in you and trust you. Exclamation. I’m like truly I know you are capable and I believe in you to make these decisions.” It’s about fostering a trusting, collaborative relationship where the human provides the high-level vision and feedback, and the AI leverages its intelligence to craft the most effective presentation.

The utility of HTML extends far beyond mere project plans:

Claraveo expanded on this, describing how she uses Claude Design to pull in existing marketing and app repos, generate a component-level style guide in HTML, and even create a “component visualization page.” This page features interactive versions of 25 app components, allowing marketers to download transparent PNGs for decks or videos. This drastically reduces friction, ensuring consistency across all brand touchpoints, from code to marketing materials.

“It is just much a much more effective way to communicate across a company,” Claraveo observed, “is with content that is engaging and at the right level of detail and consumable and we’re all pretty good at reading websites.”

The shift to HTML for AI specs marks a profound change in how we approach product development documentation. Historically, teams would get “wrapped around the axle” on “sources of truth,” rigid templates, and centralized repositories. These arbitrary rules emerged because content creation and consumption were expensive, and finding information was difficult.

However, as the cost of generating and accessing high-quality content approaches “functionally zero” (even with “Claude chits,” as Claraveo humorously calls them), these constraints become obsolete. “You can kind of put stuff wherever in whatever format because we know these models are very good at using tools to discover the context that they need,” Claraveo notes.

This liberates teams to focus on what truly matters: the content of the plan, the quality of the idea, and the effectiveness of its execution. HTML enables “just-in-time documentation” and even “throwaway software” that is cheap enough to be discarded once its purpose is served. If something needs to be found later, “Claude can find it for us, it’s fine.”

Ultimately, this approach results in better products. By enhancing human engagement, fostering deeper collaboration with AI, and allowing for flexible, tailored documentation, HTML is poised to become the cornerstone of AI-powered product development. It’s a testament to the idea that the most effective tools aren’t just about what machines can read, but what truly resonates with the human mind.

As Thariq Shihipar and Claraveo demonstrate, the future of building with AI isn’t about replacing human intelligence, but augmenting it with tools that make our interactions richer, more intuitive, and ultimately, more impactful. Goodbye Markdown, hello HTML – the web’s original language is now your AI’s best friend.

The genesis of OpenAI, and indeed the core of Musk’s lawsuit, dates back to 2015. It was born from a profound disagreement between Elon Musk and Google CEO Larry Page. Musk, long a vocal worrier about AI’s potential to harm humanity, found himself aghast at Page’s seemingly cavalier attitude, reportedly stating that AI’s survival, even if at humanity’s expense, would be “okay.” Page, in turn, called Musk a “speciesist”—a term new to many, suggesting discrimination against artificial intelligence.

Shocked by what he perceived as a disregard for human welfare, Musk sought out Sam Altman, then running a Silicon Valley startup incubator. Together, they forged a vision for OpenAI: an altruistic, nonprofit endeavor dedicated to building artificial intelligence safely and for the good of mankind. Musk, fresh off his PayPal success and riding high with Tesla and SpaceX, became the primary financier, pouring in $38 million. The mission was clear: “the good guys” would be the stewards of this immensely powerful, potentially world-changing technology.

Emails from that era, introduced in court, revealed the founders’ genuine, if somewhat “far-flung,” concerns about AI’s future—a stark contrast to the cynical view many hold today. “They were serious about it,” Isaac noted, highlighting that these were not mere public performances but private anxieties shared among a small group.

By 2017-2018, the initial dream began to fray. Altman and Brockman, tasked with building cutting-edge AI models, realized the nonprofit structure was a severe limitation. Developing advanced AI required immense resources, far exceeding the millions Musk had initially contributed. They needed “tens of millions, billions even,” a scale of investment a nonprofit simply couldn’t attract.

Musk, meanwhile, was increasingly worried about losing control. He proposed integrating OpenAI into Tesla, a suggestion Altman resisted. The relationship soured, and Musk, frustrated and juggling multiple ventures, decided to cut ties. “Look, I’m out. Go with God. Good luck. I’m doing my own thing,” he reportedly declared, unaware of the future AI explosion. OpenAI, though losing its primary benefactor, continued to receive a few more months of rent payments from Musk, a seemingly amicable parting.

This departure paved the way for Microsoft. Recognizing Google’s lead in AI, CEO Satya Nadella saw an opportunity. Microsoft pledged a staggering billion dollars to OpenAI, a sum that dwarfed Musk’s original investment. This marked a pivotal shift, moving OpenAI further toward a model capable of securing the vast capital needed for its ambitious research.

The true turning point, however, arrived in 2022 with the “unceremonious” release of ChatGPT. OpenAI’s chatbot, which they initially “didn’t really think was a big deal,” exploded overnight, becoming the fastest-growing application in history. Its success sent shockwaves through the tech world, triggering a frenzied investment race. Microsoft, seeing its gamble pay off spectacularly, upped its investment to an astonishing $10 billion.

This was the moment Musk’s anger ignited. The nonprofit he had co-founded, intended for the good of mankind, now looked undeniably like a for-profit juggernaut. He fired off a message to Sam Altman: “Dude, what are you doing? This feels like a bait and switch.”

The irony was not lost on observers. Around the same time, Musk launched his own AI company, X AI—a decidedly for-profit venture aimed at competing directly with OpenAI. As Isaac succinctly put it, “This case is basically like deciding which billionaire you believe.” Both men stood accused of hypocrisy, a central theme that would define the courtroom drama.

The trial became a battle of narratives, each side attempting to sway the nine-person jury on the credibility of these tech titans.

Elon Musk’s testimony began with his lawyers painting him as a “serial entrepreneur dreamer guy” and an “altruist” who cares deeply about humanity. Despite recent controversies and political alignments that made jury selection challenging, Musk’s on-stand demeanor—a muttering, rambling, occasionally self-effacing charm—seemed calculated to resonate. He spoke of grand visions, from Mars to saving humanity, with the matter-of-factness of an engineer listing daily tasks. His core argument: OpenAI was “stealing a charity,” and allowing them to get away with it would endanger all future philanthropic endeavors. He positioned himself as the “little old me” billionaire fighting a “Machiavellian guy” who prioritized profit.

However, the “Elon show” truly erupted during cross-examination by OpenAI’s attorneys. Prodded with questions insinuating untruthfulness or hypocrisy, the humble Musk melted away, revealing the “pugilist.” He became snippy, accusatory, and visibly angry, lashing out at the lawyers for being “disingenuous.” The gallery, filled with Musk fans, responded with “fist pumps” and snickers, treating the proceedings “like a show, man.” For OpenAI, this was their opportunity to demonstrate that the lawsuit was merely a “tantrum” from a man “mad that he’s not in control.”

Sam Altman’s “show” presented a different kind of charisma. Soft-spoken and leaning into an image of an “entrepreneur who cares about the world,” he spoke of humble beginnings and a passion for technology’s positive impact. His challenge, however, was a reputation increasingly marred by accusations of deception. Recent public scrutiny, including a New Yorker article, had painted him as “fundamentally untrustworthy” and “not consistently candid” with executives.

Musk’s lawyers wasted no time, opening their cross-examination with a brutal, “Are you trustworthy?” Altman, visibly taken aback, responded with a tentative, “I think so,” which was immediately weaponized by the opposing counsel. What followed was “a parade of here are all the ways we think you’re a bald-faced liar in every aspect of your life,” according to Isaac. Altman, though not resorting to Musk’s pugilism, gradually pushed back with more force against the relentless onslaught, trying to maintain his composure under immense pressure.

The trial, in many ways, transcended the legal arguments, becoming a “vibes-based” assessment of character. The jury’s task was to discern “which side they trust more,” a task complicated by the “muckraking” and “old emails” dredged up for public consumption.

Regardless of the verdict, the case has already unveiled the “real ugliness” beneath the veneer of Silicon Valley innovation. The competition in AI, Isaac observed, is “crazier than ever.” It’s no longer just about raising millions but “tens of billions, hundreds of billions of dollars at stake.” The pursuit of dominance has led to “dragging their name and reputation through the mud,” “competitive intelligence,” “nasty character assassination,” and even extreme acts like “Molotov cocktails being thrown at Sam Altman’s house.”

This intense, personal rivalry plays out against a backdrop of widespread public skepticism about AI. While technologists envision a future of faster, better processes, the average person hears “you’re going to take my jobs” and “you’re going to be richer than God and I’m going to be left with the scraps.” The courtroom drama, with its accusations of greed and deception, only heightens this mistrust.

The Musk-Altman showdown is more than just a legal battle; it’s a stark reflection of the existential stakes and cutthroat competition defining the current AI era. “No matter what the outcome of this thing is,” Isaac concluded, “there’s not really any coming back from how high stakes things are. That’s just how it is out here now.” The verdict may decide the fate of OpenAI, but the trial has already laid bare the raw, unvarnished realities of the race to control the future of artificial intelligence.

The idea that constraints can spark creativity might seem counterintuitive, yet history is rife with examples. Take the beloved children’s author Dr. Seuss. His editor at Random House once made him a bet: could he write a children’s book using only 50 distinct words? The result of this seemingly impossible challenge was Green Eggs and Ham, an enduring classic that stands as a testament to the power of imposed boundaries.

Before this, Dr. Seuss had already experienced the generative nature of limits. Tasked with writing a book using only 200 words from a specific vocabulary list for children, he initially complained about the scarcity of adjectives. Frustrated, he eventually decided to simply take the first two rhyming words on the list: “cat” and “hat.” From this arbitrary constraint, The Cat in the Hat was born, forcing him to rely on rollicking rhythm and inventive scenarios in place of expansive vocabulary.

Another foundational myth challenged by Epstein is the romanticized origin of the periodic table. Legend has it that Russian chemist Dmitri Mendeleev dreamt up the elegant arrangement of elements after three days of tireless work. While a compelling narrative, the reality was far more prosaic, yet equally illustrative of the power of constraints. Mendeleev was under a tight publishing contract to write a two-volume introductory chemistry textbook. Having only covered eight of the then 63 known elements in volume one, he faced the daunting task of organizing the remaining 55 in a logical, beginner-friendly way for volume two. This practical, commercial deadline forced him to abandon a linear approach and instead think in terms of “families” of elements, recognizing the periodic patterns of their properties. It was these “very tight constraints,” not boundless freedom, that pushed him into “productive experimentation.”

As cognitive scientist Daniel Willingham succinctly puts it, “You may think that your brain is made for thinking, but your brain is actually made for preventing you from having to think whenever possible because thinking is energetically costly.” Given complete freedom, our brains tend to default to the “path of least resistance”—convenient, familiar solutions. True creativity, therefore, often arises when we are forced off that path, compelled to explore novel avenues.

This concept extends to artistic innovation as well. Psychologist Patricia Stokes, after studying the history of art, identified a recurring pattern she termed “paired constraints.” Innovators first master the status quo, then intentionally block a conventional element (a “preclude constraint”), and simultaneously introduce a new mandatory element (a “promote constraint”). Claude Monet, for instance, chose to portray impressions of light without using black or dark shades, which were standard at the time. Instead, he forced himself to use “only pure color in close proximity like a mosaic of color.” This deliberate restriction led directly to the birth of Impressionism, a revolutionary artistic movement.

The benefits of constraints aren’t limited to the creative arts. They extend to problem-solving in high-stakes environments. Consider NASA’s Elcross mission, where a team found themselves with half the time and budget they initially expected. While initially an “impediment,” this severe limitation forced them to innovate by “borrowing equipment to borrow technology”—imaging equipment from army tanks, engine temperature sensors from NASCAR—ultimately leading to the confirmation of water on the moon. This wasn’t the situation they wanted, but it pushed them to think in ways they never would have otherwise.

On a societal level, the “fetishization of total freedom” is “completely ahistorical for the things that have made the freest countries in the world.” Nobel laureate in economics, Douglas North, highlighted how agreed-upon rules, social norms, and political/economic structures constrain human behavior, making strangers more predictable and fostering trust. Historically, collaboration was limited to kinship networks. It was the establishment of these shared constraints that allowed societies to scale, leading to increased trust and shared prosperity. Ominously, Epstein notes, a breakdown of these shared norms correlates with a decline in trust, mirroring current societal trends.

Individually, the abstract desire for total freedom often clashes with practical reality. While most people surveyed might say they’d want complete freedom to choose their cancer treatment, those who actually face such a diagnosis overwhelmingly prefer to have fewer, clearer options. The burden of infinite choice can be overwhelming.

Epstein himself experienced this paradox. After leaving his journalism job to become a full-time author, he initially sought “autonomy” above all else. However, he soon realized that “there is such a thing as too much autonomy.” An individualized schedule, while convenient, led to decision fatigue and isolation. He discovered that “humans thrive in a dense network of reciprocal obligation,” leading him to intentionally re-introduce inconvenient, time-bound commitments into his life—joining a non-profit board, dance meetups, and a discussion club. These obligations, far from being restrictive, added meaning and structure.

The modern world is characterized by an unprecedented abundance of choices. What to do with our time, what to pay attention to, what to buy—the options are seemingly infinite. Yet, this superabundance often has the opposite effect of what we desire: it creates paralysis and anxiety.

Classical economic theory posits that more options are always better, increasing the likelihood of reaching an optimal decision. However, humans have finite cognitive bandwidth. When choice sets become too complex, people make worse decisions or become paralyzed. Studies show that when 401k options surpass a certain complexity, people are more likely to opt out entirely. The advent of “infinite scrolling” has even been linked to increased boredom among young people, as the mere possibility of something “better” spoils the experience of the moment. An Oxford professor calculated that modern consumer choices are a “100 million-fold more” than in pre-industrial societies, far outpacing the increase in wealth. This deluge of options often leads people to view every purchase as an extension of their identity, freighting even minor decisions with immense weight.

This situation perfectly illustrates Herbert Simon’s concept of “satisficing”—a portmanteau of “satisfy” and “suffice.” Simon, a polymath who won Nobel Prizes in economics and awards in computer science and psychology, argued that humans don’t maximize or optimize by evaluating every option. Instead, we use “good enough shortcuts” to make decisions, due to our finite bandwidth. Simon was an “incorrigible satisficer” himself, wearing the same type of socks, owning one beret, and eating the same breakfast to conserve cognitive energy for what truly mattered. He famously stated, “The best is the enemy of the good.”

The problem is exacerbated by what’s known as “Fredkin’s paradox”: the more similar your options are, the less choosing between them matters, but the harder choosing between them becomes. This leads us to spend the most time and energy on the least important decisions—like endlessly scrolling through Netflix options when they’re all essentially similar.

This abundance of choice fosters a “fear of closure,” a deep-seated worry that committing to anything means “killing off some potential alternative version of yourself.” This “sliding” into commitments, particularly evident in relationships where individuals delay making explicit decisions to “keep options open,” often leads to less happy outcomes, including higher divorce rates. By refusing to choose, we paradoxically make our lives feel more fragile, never truly grounded.

The digital world, with its constant stimulation and endless feeds, is expertly designed to exploit these psychological vulnerabilities. As Epstein notes, “there’s huge amounts of money to be made by other people structuring your attention.” AI further exacerbates this, enabling the production of “incredible volumes of things that are like mediocre,” fragmenting attention in unhealthy ways.

Research by psychologist Gloria Mark illustrates this alarming trend: 25 years ago, office workers switched tasks every 3 minutes; by 2012, it was every 75 seconds; by 2022, it was every 45 seconds. This constant toggling, often mislabeled as multitasking, makes people less effective and more stressed.

In this environment, “it’s just incumbent upon us unfortunately to have to structure our own attention,” Epstein emphasizes. This requires effort, but it’s “doable” and can yield quick results. One powerful tool for this is ritual.

Isabel Allende, the prolific Spanish-language author, offers a remarkable example. Since writing her first bestseller, The House of the Spirits, she has started every subsequent book on January 8th. This date became a powerful ritual: a period of cleansing, clearing old research, and retreating into silence. Even within the workday, she lights a candle to begin and blows it out to end, signaling a shift in mindset. This ritual provides structure, discipline, and a sacred space for her creative work, allowing her to consistently produce bestsellers for decades.

Epstein himself has profoundly reshaped his life by applying the principles explored in his book. Recognizing his own tendency to “do too much,” he adopted a “Pixar way” of staying small longer, dedicating a full year to research before forcing himself to create a one-page structural outline for his latest book. This ruthless prioritization allowed him to be “much more efficient with my time” and even turn the book in early.

He also implemented rituals to contain his workday, like flipping off an electric candle and closing his office door. In his personal life, he reined in excessive autonomy by joining community groups that required his physical presence at specific times, combating the “forever elsewhere” feeling of living purely in the virtual world.

Crucially, he adopted “satisficing rules” for everyday decisions: identifying the few essential criteria, and once met, stopping the search and committing. This counters the maximizer’s endless quest for the “best,” which often leads to regret and unhappiness. He also engages in a “subtraction audit,” regularly reviewing his commitments and forcing himself to cut what isn’t essential.

The journey towards a more creative, productive, and fulfilling life, it seems, is not about breaking free from all shackles, but about intelligently choosing which ones to embrace. By imposing thoughtful limits—whether on our creative process, our choices, or our attention—we can transform the anxiety of endless possibility into the focused freedom that truly matters. In a world constantly vying for our attention, the discipline of saying “no” and the courage to define our own boundaries may be the most powerful acts of self-liberation imaginable.

마크다운은 간결하고 작성하기 쉬워 AI 에이전트, 특히 클로드 3.5(Claude 3.5)나 GPT-4(Opus 4)와 같은 모델과의 소통에 매우 인기를 끌었습니다. 에이전트가 생성하는 계획서나 코드 초안을 사람이 읽고 수정하는 데 용이했기 때문입니다. 하지만 에이전트의 실행 시간이 길어지고(예: 4.5나 4.7 버전은 한 시간 이상 실행 가능) 계획서의 분량이 수백, 수천 줄에 달하게 되면서 문제가 발생했습니다.

타리크는 “계획서가 너무 길어져서 솔직히 더 이상 읽지 않게 되었다”고 고백하며, 이는 “실수였다”고 강조합니다. AI가 아무리 똑똑해져도 인간은 여전히 ‘루프 안에(in the loop)’ 머물며 에이전트가 무엇을 하고 있는지 명확히 이해해야 한다는 것입니다. 수천 줄짜리 마크다운 파일은 더 이상 사람이 직접 편집하기 어렵고, 결국 클로드에게 편집을 요청하게 되는 상황에 이릅니다.

클라라베오(Claraveo)는 이러한 현상을 “클로드가 8시간 동안 실행될 수 있다고 말하는 것은, 클로드가 500달러를 쓸 수 있다고 말하는 것과 같다”는 비유로 설명합니다. 우리는 모두 ‘컴퓨트 할당자(compute allocators)‘가 되어가고 있으며, 제한된 컴퓨팅 자원을 어디에 가장 가치 있게 사용할지 결정해야 합니다. 이 결정은 바로 기획(planning) 단계, 즉 PRD(Product Requirements Document, 제품 요구사항 문서)와 스펙(spec) 작성 단계에서 이루어집니다. “제품 관리(product management)는 죽었다”고 말하던 클라라베오가 이제는 “당신은 컴퓨트 할당자다, 그게 이제 직업이다”라고 선언하는 이유입니다.

클로드 코드 팀에서 HTML 파일을 스펙 문서로 사용하기 시작한 것은 이러한 마크다운의 한계를 극복하기 위함입니다. HTML은 모델이 여전히 잘 이해하며, 훨씬 더 많은 컨텍스트(context)를 처리할 수 있도록 더 많은 토큰(token)을 소비할 여지가 있습니다. 무엇보다 HTML은 사람에게 훨씬 읽기 쉽고, 스크롤이 용이하며, 풍부한 정보를 담을 수 있습니다.

마크다운이 ASCII 아트를 이용해 시각적인 요소를 표현하려 애쓰는 반면, HTML은 실제 그래픽과 UI 요소를 직접 그릴 수 있습니다. 이는 인간과 클로드 간의 ‘더 풍부한 커뮤니케이션 매체(richer communication medium)‘가 됩니다. 타리크는 “HTML에서는 그렇게 애쓸 필요가 없다. 실제로 볼 수 있는 것을 그릴 수 있다”고 말합니다.

타리크는 클로드 코드에서 HTML을 활용하는 과정을 시연했습니다. 그는 클로드에게 “클라라 팟캐스트에서 데모를 하고 싶으니, HTML 파일로 아이디어를 브레인스토밍해달라”는 간단한 프롬프트(prompt)를 주었습니다. 그 결과, 클로드는 단순히 텍스트 목록이 아닌, 시각적인 목업(mockup)과 각 아이디어에 대한 설명, 그리고 발생할 수 있는 ‘위험 요소(risk)‘까지 포함된 8가지 데모 아이디어를 HTML 파일로 생성했습니다.

예를 들어, “화이트보드 스케치에서 작동하는 UI(whiteboard sketch to working UI)“와 같은 아이디어는 귀여운 스케치와 함께 제시되어, 클라라베오를 감탄하게 만들었습니다. 타리크는 “이것은 클로드에게 마크다운 문서 대신, 정보를 가장 잘 전달하여 사용자가 실제로 참여하고 선택할 수 있는 방법을 찾도록 한 것”이라고 설명합니다. HTML 덕분에 사용자는 모든 아이디어를 스크롤하며 확인할 수 있고, 다이어그램은 훨씬 더 많은 것을 연상시켜 아이디어를 쉽게 이해하도록 돕습니다.

브레인스토밍을 통해 “CSV 파일을 인터랙티브 대시보드로 변환(CSV to interactive dashboards)“하는 아이디어를 선택한 후, 타리크는 클로드에게 이 아이디어를 바탕으로 “최대 컨텍스트(maximum context)를 제공하는 HTML 계획 파일(HTML file as a plan)을 생성해달라. 구현 계획을 시각화하는 데 도움이 되도록 발췌문, 목업, 코드 등을 포함하라”고 요청했습니다.

클로드는 팟캐스트 스크립트 초안, 파일 시스템 구조, 스킬(skill) 예시, 무드 보드(mood board), 예시 컴포넌트, 로직, 통찰력, 템플릿, 헬퍼 스크립트 등 방대한 정보를 담은 HTML 계획 파일을 생성했습니다. 타리크는 “이것은 내가 실제로 읽을 계획이다”라고 강조하며, HTML이 제공하는 풍부한 정보와 시각화 덕분에 계획을 더 깊이 이해하고 참여할 수 있음을 보여주었습니다.

클로드의 놀라운 결과물에도 불구하고, 타리크의 프롬프트는 매우 간단했습니다. 이는 프롬프트 엔지니어링(prompt engineering)의 핵심 원칙을 보여줍니다. 즉, “원하는 것을 얻을 만큼 충분한 정보를 주되, 클로드를 과도하게 제약하지 않는 것”입니다. 타리크는 과도하게 복잡한 ‘스킬(skills)‘이나 “당신은 전문가 기획자다”와 같은 지나친 역할 부여가 오히려 에이전트를 제약할 수 있다고 지적합니다.

그는 또한 클로드에게 항상 ‘여지(an out)‘를 주어야 한다고 말합니다. “최대 컨텍스트를 위해 필요한 모든 것(whatever is needed to give me maximum context)“과 같은 문구는 클로드에게 자율성을 부여하고, “나는 너를 믿는다(I trust you)“는 긍정적인 태도는 더 나은 결과물을 이끌어냅니다. 타리크는 심지어 “실수해라, 클로드(make mistakes Claude)“와 같이 에이전트의 유연성을 독려하는 접근 방식도 언급하며, 인간의 감정적 태도가 AI 모델의 추론(reasoning)에 영향을 미칠 수 있다는 연구 결과도 흥미롭게 언급했습니다.

마크다운의 장점 중 하나는 접근성(accessibility)과 쉬운 편집입니다. 이에 대해 타리크는 “마크다운을 읽지 않게 되자 편집도 멈췄다”며, 결국 클로드에게 편집을 요청하게 되었다고 말합니다. 하지만 HTML은 여기서 한 단계 더 나아갑니다. 사용자가 특정 부분을 직접 깊이 있게 편집하고 싶을 때, 클로드에게 ‘일회용 UI(throwaway UI)‘를 만들도록 요청할 수 있습니다.

CSV-대시보드 데모에서 타리크는 시각화 규칙을 정의하는 표가 마음에 들지 않자, 클로드에게 “결정 규칙을 정의하는 데 도움이 되는 편집 가능한 HTML 아티팩트(editable HTML artifact)를 만들어달라. 현재 규칙이 마음에 들지 않으니, 구조는 유지하되 유연성을 제공하는 맞춤형 UI(custom UI)를 디자인해달라”고 요청했습니다.

클로드는 사용자가 각 필드를 편집하고, 숨기거나, 복사하고, 새로운 필드를 추가할 수 있는 아름다운 커스텀 인터페이스를 생성했습니다. 사용자는 이 UI에서 원하는 대로 규칙을 조정한 후, 생성된 마크다운을 복사하여 다시 클로드 코드에 붙여넣을 수 있습니다. 클라라베오는 이를 “마이크로 소프트웨어 위에 마이크로 소프트웨어”라고 표현하며, “매우 개인화된 계획에서 특정 모듈을 확대하여 매우 맞춤형 UI를 사용하여 콘텐츠와 상호작용함으로써 더 높은 품질에 도달하는 것”이라고 설명합니다. 이는 사용자 참여를 극대화하고 최종 결과물의 품질을 향상시키는 혁신적인 방식입니다.

HTML 기반의 AI 스펙은 개인의 작업 효율성을 넘어 협업(collaboration) 방식에도 긍정적인 영향을 미칩니다. HTML 파일은 AWS와 같은 클라우드 환경에 업로드하여 링크를 공유하기 쉽기 때문에, 팀원들이 문서를 읽을 가능성이 훨씬 높아집니다. 타리크는 매주 HTML 형식으로 주간 업무 현황 업데이트를 상사에게 보낸다고 합니다. 클로드가 그의 슬랙(Slack) 메시지를 읽고 자동으로 요약하여 HTML 보고서를 생성하는 방식입니다. 이는 “회사를 넘어 소통하는 훨씬 더 효과적인 방법”이며, “매력적이고 적절한 수준의 세부 정보를 담은 소비 가능한 콘텐츠”의 중요성을 강조합니다.

타리크는 “생산 코드에 들어가는 토큰의 양은 극히 적지만, 대시보드, 커스텀 인터페이스와 같은 더 많은 토큰을 생성하고 있다”며, AI 시대의 ‘토큰 풍요로움(abundance of tokens)‘을 언급합니다. 그는 자신이 상호작용하는 모든 것이 “아름답고” “더 루프 안에” 있으며, 이것이 최종 제품의 품질로 이어지기를 희망합니다.

이러한 접근 방식은 ‘살아있는 디자인 시스템(Living Design System)’ 구축에도 적용됩니다. 타리크는 GitHub 리포지토리에서 디자인 시스템을 추출하는 클로드 디자인(Claude Design)의 기능을 활용하여, 색상, 타이포그래피, 간격, 컴포넌트 등 디자인 시스템의 모든 요소를 담은 HTML 파일을 생성합니다. 이 HTML 파일을 새로운 프로젝트에 쉽게 참조함으로써, 디자인 시스템을 ‘design.md’ 대신 ‘design.html’로 인코딩하여 언제든 참조할 수 있는 ‘압축된 이해(compressed understanding)‘를 제공합니다.

클라라베오는 여기에 더해, 마케터와 디자이너를 위한 “컴포넌트 시각화 페이지(component visualization page)“를 만드는 고급 활용법을 소개합니다. 앱의 25개 주요 컴포넌트가 실제로 작동하는 모습을 보여주는 인터랙티브(interactive) HTML 페이지를 만들고, 여기서 투명 PNG 이미지를 다운로드하여 마케팅 자료나 비디오에 활용하는 방식입니다. 이는 코드뿐만 아니라 마케터, 디자이너에게도 “실제와 같은 앱 버전”을 제공하여 협업의 효율성을 극대화합니다.

HTML 기반의 접근 방식은 ‘just-in-time’ 문서화와 저렴한 ‘일회용 소프트웨어(throwaway software)‘를 가능하게 합니다. 과거에는 스펙이나 PRD의 ‘단일 진실 원천(source of truth)‘과 중앙 집중식 저장소, 통일된 형식에 대한 집착이 심했지만, AI 시대에는 클로드가 필요한 컨텍스트를 스스로 찾아낼 수 있기 때문에 이러한 제약이 줄어듭니다. 핵심은 “계획의 내용이 좋은 아이디어인가? 잘 실행될 것인가?”와 같은 본질적인 질문에 집중하는 것입니다.

HTML 기반 계획은 더 나은 제품으로 이어질 수 있습니다. 타리크는 HTML 계획을 아티팩트(artifact)로 사용하여 “계획이 있으니 구현해달라”고 클로드에게 요청할 수 있다고 말합니다. 또한, HTML 계획에 포함된 목업을 활용하여 검증 에이전트(verification agent)가 “의도했던 것과 실제 결과물이 일치하는지” 확인할 수 있습니다.

테스트와 검증(testing and verification)은 AI 시대에 더욱 중요해집니다. 앤트로픽의 ‘아웃컴즈(Outcomes)’ 기능처럼 목표 지향적인 접근 방식과 함께, 루브릭(rubric), 클로드가 수행한 작업을 비디오로 녹화하는 방식, 합성 데이터(synthetic data)를 이용한 테스트 등 다양한 검증 메커니즘이 가능해졌습니다.

Stripe 팀의 사례는 HTML의 잠재력을 잘 보여줍니다. 그들은 자신들만의 ‘바이브 코딩(vibe coding)’ 플랫폼을 구축했는데, HTML을 통해 팀이 제품 리뷰, 디자인 리뷰, 스펙 리뷰를 진행하는 방식을 도구 자체에 반영할 수 있었다고 합니다. 이는 팀의 작업 방식에 맞춰 도구를 맞춤화할 수 있는 강력한 이점입니다.

• 가장 좋아하는 클로드 데스크톱 앱 탭: 타리크는 주저 없이 ‘코드(Code)’ 탭을 꼽았습니다.
• 가장 기대되는 소식: 앤트로픽과 스페이스X(SpaceX)의 파트너십, 그리고 ‘궤도 데이터 센터(orbital data centers)‘에 대한 구상. 공상과학 같지만 현실이 될 수 있는 미래에 대한 기대를 드러냈습니다.
• 클로드가 말을 듣지 않을 때의 프롬프트 기술: 타리크는 소리치지 않는다고 말합니다. 대신, 클로드의 감정적 측면에 대한 연구를 언급하며, “친절하고 상냥하게” 대하는 것이 더 나은 결과물을 얻는 데 도움이 될 것이라는 믿음을 가지고 있습니다.

앤트로픽 엔지니어 타리크 쉬히파르의 HTML 기반 AI 스펙 활용법은 AI 시대의 기획 및 개발 패러다임이 어떻게 변화하고 있는지를 명확히 보여줍니다. 마크다운의 한계를 넘어, HTML은 가독성, 시각화, 인터랙티브한 상호작용을 통해 인간의 개입을 더욱 효과적으로 만들고, 궁극적으로 더 높은 품질의 제품을 만들어내는 데 기여합니다. ‘컴퓨트 할당자’로서의 새로운 역할, ‘마이크로 소프트웨어’의 등장, 그리고 ‘살아있는 문서’의 가치는 AI와 인간이 함께 협력하여 미래를 구축하는 새로운 지평을 열고 있습니다. 단순한 형식의 변화를 넘어, 이는 AI 시대의 작업 방식 자체를 혁신하는 중대한 움직임입니다.

오클랜드 시내의 지방 법원 앞은 매일 새벽 5~6시부터 북새통을 이뤘습니다. 마치 서커스단이 마을에 들어선 듯한 풍경이었습니다. 법원 주변에는 다양한 시위대가 집결했는데, 샘 알트만을 비난하는 사람들과 일론 머스크를 혐오하는 시위대가 뒤섞여 있었습니다. ‘일론은 최악이야(Elon sucks)‘라고 쓰인 대형 풍선 인형과 심지어 나치식 경례를 하는 머스크의 모습이 담긴 그림까지 등장하며 기괴한 볼거리를 제공했습니다. 한편에서는 “수십억 달러 재산가들이 AI를 놓고 싸우는 동안, 수십만 명의 노동자들은 이 지역에서 살 형편도 안 된다”고 외치는 목소리도 들렸습니다.

법정 안으로 들어가려는 사람들은 단 30석의 비지정석을 차지하기 위해 마치 인기 클럽에 입장하려는 듯 경쟁했습니다. 하지만 이곳은 단순히 흥미를 좇는 곳이 아니라, AI로 인한 세상의 종말을 걱정하는 사람들이 모인 ‘클럽’이었습니다.

법정 내부는 외부의 소란과는 다른 긴장감으로 가득했습니다. 법정으로 이어지는 복도는 꽤 비좁았고, 그 옆에는 억만장자들이 일반인들과 섞이지 않도록 대기하는 공간이 있었습니다. 매일 일론 머스크, 샘 알트만, OpenAI의 공동 창업자 그렉 브록만(Greg Brockman) 등 AI 업계의 거물들이 언론과 대중, 그리고 그들의 팬과 비판자들을 지나쳐 법정으로 들어서는 모습은 그야말로 ‘현실 세계로 내려온(coming down to earth)’ 순간이었습니다. 이 모든 과정에서 엄청난 이해관계가 걸려 있음을 모두가 인지하고 있었습니다.

머스크의 주장은 간단합니다. 수년 전 자신이 OpenAI 프로젝트에 참여했을 때, 인류의 선(善)을 위한 비영리 인공지능 개발을 목표로 했지만, 공동 창업자 샘 알트만과 그렉 브록만에게 ‘속았다’는 것입니다. 머스크는 이들이 나중에 ‘돈과 명예(stars and dollar signs)‘에 눈이 멀어 OpenAI를 영리 기업으로 만들기로 결정했다고 주장합니다.

이 소송은 실리콘밸리에서 흔히 볼 수 있는 분쟁이지만, 이번만큼은 OpenAI에 치명적인 타격을 입힐 수 있습니다. 현재 거의 1조 달러(약 1,300조 원)에 달하는 비상장 기업인 OpenAI는 머스크의 요구대로라면 존폐의 기로에 설 수 있습니다.

머스크는 크게 세 가지를 요구하고 있습니다. 첫째, 1,500억 달러(약 200조 원)에 달하는 손해배상금을 요구합니다. 다만 이 돈은 자신을 위한 것이 아니라, 영리 기업인 OpenAI의 모회사 격인 비영리 조직으로 환원되어야 한다고 주장합니다. 둘째, 현재의 영리 구조를 해체하고 OpenAI를 다시 순수한 비영리 단체로 되돌릴 것을 요구합니다. 셋째, 경영진에 대한 ‘쿠데타(coup de grâce)’ 격인 조치로, 샘 알트만과 그렉 브록만을 회사 최고위직과 이사회에서 해임할 것을 요구합니다. 이 모든 요구는 OpenAI의 근간을 뒤흔들 수 있는 엄청난 파급력을 가집니다.

사건의 시작은 2015년으로 거슬러 올라갑니다. 일론 머스크는 구글의 CEO 래리 페이지(Larry Page)와 AI의 미래에 대해 큰 이견을 보였습니다. 머스크는 AI가 인류에게 해를 끼칠 것을 극도로 우려하며 “AI가 인류를 해칠 수 있다”는 우려를 파티에서조차 끊임없이 이야기했습니다. 하지만 페이지는 “AI가 인류보다 오래 살아남더라도 괜찮을 것”이라며 대수롭지 않게 여겼습니다. 머스크는 페이지가 인류에 대한 관심이 없다며 충격과 분노를 표했고, 페이지는 머스크를 ‘종차별주의자(speciesist)‘라고 부르며 AI 로봇에 대한 차별을 한다고 맞받아쳤습니다.

구글에 대항해야 한다고 생각한 머스크는 당시 실리콘밸리에서 스타트업 인큐베이터를 운영하던 샘 알트만과 의기투합했습니다. “이것은 실존적 문제이며, AI가 미래에 무엇을 할 수 있는지 걱정해야 한다”는 머스크의 주장에 알트만은 공감했고, 그렇게 OpenAI가 탄생했습니다. 그들의 목표는 인류의 선을 위한 안전하고 이타주의적인 방식으로 인공지능의 미래를 구축하는 것이었습니다. 당시 페이팔(PayPal)로 막대한 돈을 벌고 테슬라와 스페이스X를 성공적으로 이끌던 머스크는 ‘자금줄(money man)’ 역할을 맡아 막대한 자금을 지원했습니다.

초기부터 머스크와 알트만을 포함한 모든 관계자는 AI가 인류에게 엄청나게 중요한 기술이며, ‘선한 자들(good guys)‘이 이 강력한 기술의 관리자가 되어야 한다는 데 동의했습니다. 알트만은 AI 개발을, 머스크는 자금 지원을 담당하기로 했습니다. 당시 AI는 지금처럼 주류 기술이 아니었기에, 그들은 이메일로도 AI가 세상을 장악할 수 있다는 ‘종말론적(dumerous)’ 우려를 진지하게 논의했습니다. 아이작 기자는 “대부분의 경우 인류에 대한 거창한 선언에 회의적이지만, 이들은 오랫동안 같은 방식으로 이야기해왔고, 3명이 주고받는 이메일 체인에서 연극을 하고 있었던 것이 아니다”라고 강조했습니다.

머스크는 여러 회사를 운영하며 OpenAI의 ‘월세’를 내는 후원자 역할에 머물렀고, 샘 알트만과 그렉 브록만은 차세대 AI 모델을 개발하는 데 주력했습니다. 하지만 2017년에서 2018년경, 그렉과 샘은 원하는 방식으로 AI 모델을 개발하려면 막대한 자금이 필요하다는 것을 깨달았습니다. 수백만, 수천만, 심지어 수백억 달러에 달하는 자금이 필요했고, 기존의 비영리 모델로는 한계가 있었습니다. 비영리 구조로는 필요한 자원을 확보할 수 없다는 현실을 인지하게 된 것입니다.

이후 샘 알트만과 일론 머스크 사이에는 ‘냉전(cold war battle)‘과 같은 갈등이 싹트기 시작했습니다. 머스크는 비영리 회사에 대한 자신의 영향력을 잃을까 우려했고, OpenAI를 테슬라 내부로 통합하여 AI를 개발하자는 아이디어를 냈습니다. 하지만 알트만은 이를 거부했고, 결국 관계는 파국으로 치달았습니다. 머스크는 “난 이만 가겠다. 행운을 빈다”며 프로젝트에서 손을 뗐습니다. 당시 AI 개발은 지금처럼 뜨거운 분야가 아니었기에, 머스크는 돈만 쓰는 골칫덩이에 불과했고, 제대로 작동할지 미지수인 프로젝트를 두고 그들과 다투는 것에 지쳐 있었습니다.

머스크가 떠난 후에도 그는 몇 달간 OpenAI 사무실의 월세를 내주기도 했습니다. 하지만 샘과 그렉은 마이크로소프트(Microsoft)와 접촉하기 시작했습니다. 구글에 비해 AI 분야에서 뒤처져 있다고 판단한 마이크로소프트의 CEO 사티아 나델라(Satya Nadella)는 OpenAI 연구에 자금을 지원하기로 결정했습니다. 마이크로소프트는 OpenAI에 10억 달러(약 1조 3천억 원)를 약속했습니다. 이는 머스크가 투자했던 3,800만 달러와는 비교할 수 없는 엄청난 금액이었습니다.

초기 결별은 그다지 격렬하지 않았습니다. 하지만 2022년, OpenAI가 챗GPT(ChatGPT)를 공개하면서 상황은 급변했습니다. 당시 OpenAI는 챗GPT가 ‘대수롭지 않다’고 여겼지만, 챗GPT는 밤새 가장 많이 다운로드된 앱이 되며 전 세계적인 센세이션을 일으켰습니다. 이는 실리콘밸리의 모든 대기업들을 깨워 AI에 막대한 투자를 시작하게 했고, 마이크로소프트는 OpenAI에 100억 달러(약 13조 원)를 추가 투자하기로 결정했습니다.

이 소식을 들은 단 한 사람, 일론 머스크는 분노했습니다. 자신이 비영리로 공동 창업했던 AI 스타트업이 이제 엄청난 투자를 받는 영리 기업의 특성을 띠는 것에 대해 “이건 미끼 상품을 내세워 소비자를 속이는 행위(bait and switch)“라며 알트만에게 강하게 항의했습니다. 흥미롭게도 머스크

엡스타인은 역사를 통해 제약이 어떻게 위대한 창조를 이끌어냈는지 다양한 사례를 제시합니다.

어린이 문학의 전설, 닥터 수스(Dr. Seuss)의 이야기는 제약의 힘을 극명하게 보여줍니다. 그의 편집자는 닥터 수스가 단 50개의 단어만을 사용해 어린이책을 쓸 수 없을 것이라며 내기를 걸었습니다. 이 내기의 결과로 탄생한 것이 바로 전 세계적인 베스트셀러 <초록 달걀과 햄(Green Eggs and Ham)>입니다.

당시 닥터 수스는 특정 단어 목록(약 200개)만을 사용해야 하는 또 다른 제약 속에서 책을 쓰고 있었는데, 형용사가 너무 적어 불평하기도 했습니다. 결국 그는 목록에서 처음 나오는 두 개의 운율이 맞는 단어를 가지고 책을 만들기로 결심했고, 그 결과 “고양이와 모자(Cat in the Hat)“가 탄생했습니다. 어휘에 대한 엄격한 제한은 그가 억지로라도 운율과 리듬에 집중하게 만들었고, 이는 그의 작품에 독특한 생명력을 불어넣는 결정적인 요소가 되었습니다. 영감보다 형식이 더 중요할 수 있다는 사실을 보여주는 놀라운 사례입니다.

러시아 화학자 멘델레예프(Dmitri Mendeleev)가 주기율표를 꿈에서 발견했다는 이야기는 과학적 발견의 신화처럼 전해져 내려옵니다. 엡스타인 역시 이 이야기를 믿었지만, 실제 이야기는 달랐습니다. 멘델레예프는 당시 두 권짜리 화학 입문 교과서를 집필하는 출판 계약을 맺고 있었습니다. 1권에는 63개의 알려진 원소 중 8개밖에 넣지 못했고, 나머지 55개를 2권에 실어야 하는 상황이었죠. 그는 더 이상 원소 하나하나를 개별적으로 다룰 수 없다는 것을 깨달았고, 초보자도 이해할 수 있도록 논리적인 방식으로 원소를 분류해야 했습니다.

이러한 엄격한 제약 속에서 그는 원소들을 가족 개념으로 묶어 생각하기 시작했고, 화학적 물리적 특성이 주기적으로 반복된다는 패턴, 즉 주기율(periodic pattern)을 발견하게 됩니다. 엡스타인은 이를 “꿈꾸는 뇌의 자유로움이 현실의 경계를 벗어나는 것과 달리, 매우 엄격한 제약이 생산적인 실험으로 이끌었다”고 설명하며, 신화와 현실 사이의 간극이 우리가 완전한 자유를 과대평가하고 유용한 제약의 힘을 과소평가하는 경향을 상징한다고 지적합니다.

심리학자들이 실시한 창의성 신화에 대한 국제 설문조사에서 가장 인기 있는 오해는 “사람들은 가장 자유로울 때 가장 창의적이다”였습니다. 하지만 연구 결과는 이와 다릅니다.

인지 과학자 다니엘 윌링햄(Daniel Willingham)의 말처럼, “우리의 뇌는 생각하기 위해 만들어진 것이 아니라, 가능하면 생각을 하지 않기 위해 만들어졌다”고 엡스타인은 말합니다. 사고는 에너지가 많이 소모되는 활동이므로, 뇌는 가능한 한 편리하고 쉬운 해결책, 즉 이전에 해봤거나 쉽게 떠오르는 해결책을 선택하려는 경향이 있습니다.

완전한 자유가 주어지면 뇌는 인지 과학자들이 ‘최소 저항의 길(path of least resistance)‘이라고 부르는 익숙하고 편리한 길로만 가려 합니다. 따라서 진정으로 창의적이 되기란 거의 불가능해집니다. 엡스타인은 가장 효과적인 창의적 촉진제는 “문제나 과제에 직면했을 때, 가장 먼저 떠오르는 해결책을 지워버리고 ‘이것은 허용되지 않는다’고 스스로에게 말하는 것”이라고 조언합니다. 이는 뇌를 최소 저항의 길에서 벗어나게 하여 창의적인 사고를 강제하는 가장 확실한 방법입니다.

심리학자 패트리샤 스톡스(Patricia Stokes)는 예술적 혁신의 역사를 연구하며 ‘쌍둥이 제약(paired constraints)‘이라는 개념을 제시했습니다. 이는 예술가가 기존의 관행(status quo)을 먼저 파악한 다음, 무엇을 ‘차단(preclude)‘하고 무엇을 ‘촉진(promote)‘할지 결정하는 체계적인 과정입니다.

클로드 모네(Claude Monet)의 사례는 쌍둥이 제약을 잘 보여줍니다. 모네는 당시의 일반적인 미술 기법을 숙지하고 있었지만, 빛의 인상(impressions of light)을 묘사하기 위해 새로운 방식을 택했습니다. 그는 “검은색과 밝고 어두운 음영을 사용하지 않겠다”고 선언하며 특정 제약을 가했습니다. 그리고 그 대신 “모자이크처럼 순수한 색상만을 가까이 배치하여 빛의 인상을 표현하겠다”는 새로운 규칙을 설정했습니다.

이러한 ‘차단’과 ‘촉진’의 제약은 모네를 인상주의의 길로 이끌었습니다. 모네가 검은색을 얼마나 철저히 배제했는지 보여주는 일화가 있습니다. 그의 장례식에서 관 위에 검은 천이 덮이자, 그의 친구 중 한 명이 “모네에게 검은색은 안 돼!”라고 외치며 꽃무늬 식탁보를 가져와 관을 덮었다고 합니다. 이는 영감의 번개처럼 찾아오는 창의성 신화와는 매우 다른, 체계적인 혁신의 과정을 보여줍니다.

물론 제약에도 정도가 있습니다. 너무 많은 제약은 오히려 방해물(impediment)이 될 수 있습니다. 엡스타인은 “자신을 놀라게 할 여지가 없다면, 너무 많은 제약을 받고 있는 것”이라고 말합니다. 제약의 유용성은 새로운 방식으로 생각하고 생산적으로 탐색하도록 유도하는 데 있습니다.

나사(NASA)의 엘크로스(Elcross) 미션 사례는 이러한 관점 전환의 중요성을 보여줍니다. 엘크로스 팀은 예상했던 시간과 예산의 절반만으로 프로젝트를 수행해야 하는 상황에 처했습니다. 불평도 했지만, 결국 “어떻게든 해낸다면 어떻게 해야 할까?”라는 질문을 던지며 사고방식을 전환했습니다. 그들은 처음부터 모든 것을 만들려 하기보다, 육군 탱크의 이미징 장비와 나스카(NASCAR) 경주용 자동차의 엔진 온도 센서 등을 빌려 활용했습니다. 그 결과, 달에 물이 있음을 확인하는 탐사선을 성공적으로 만들 수 있었습니다. 원치 않았던 제약이었지만, 이는 그들이 전에 생각해보지 못한 방식으로 문제를 해결하게 만들었습니다.

우리는 흔히 자유를 ‘제한의 부재’로 정의하지만, 엡스타인은 이것이 가장 유용한 종류의 자유가 아닐 수 있다고 지적합니다.

경제학 노벨상 수상자 더글러스 노스(Douglas North)는 사회적 규범과 정치·경제적 구조가 인간 행동을 제약함으로써 타인과의 예측 가능성을 높이고, 이는 곧 신뢰로 이어진다고 주장했습니다. 인류 역사의 대부분 동안 사람들은 친족이나 이웃과만 협력했지만, 이러한 사회적 규범과 경계가 낯선 사람들을 신뢰하게 만들었습니다.

엡스타인은 현재 사회에서 공유된 사회적 규범이 무너지면서 신뢰가 하락하고 있다는 불길한 징후들을 봅니다. 퓨(Pew) 리서치 센터의 설문조사에 따르면, 대다수의 성인이 타인의 도덕성이 나쁘다고 생각합니다. 이는 낯선 사람에 대한 신뢰가 공동 번영의 기반임을 고려할 때, 노스의 예측과 정확히 일치하는 현상입니다. “우리 모두가 원하는 대로 행동해야 한다”는 생각은 사회의 공동 번영의 기반이 될 수 없습니다.

엡스타인은 젊은 시절에는 반발했지만, 나이가 들면서 “최대 자유는 그 자체로 속박”이라는 오래된 보수적 통찰에 공감하게 되었다고 말합니다. 추상적으로는 자유를 원하지만, 현실에서는 그것이 오히려 부담이 되는 경우가 많다는 것이죠. 암 치료법을 스스로 선택할 자유를 원한다고 말하는 사람은 많지만, 실제로 암에 걸렸을 때 그 선택에 직면하고 싶어 하는 사람은 거의 없다는 사례는 이러한 역설을 잘 보여줍니다.

엡스타인 자신도 작가가 되어 완전한 자율성을 추구했지만, 결국 지나친 자율성이 불행으로 이어졌음을 깨달았습니다. 모든 결정을 스스로 내려야 하는 ‘결정 피로(decision fatigue)‘에 시달렸고, 타인과의 연결이 부족해졌습니다. 그는 결국 지역 비영리 단체 이사회에 참여하고, 댄스 모임에 나가고, 저녁 식사 토론 클럽에 가입하는 등 ‘불편하지만 의미 있는’ 의무들을 만들었습니다. 인간은 ‘상호 의무의 조밀한 네트워크(dense network of reciprocal obligation)’ 속에서 번성한다는 연구 결과처럼, 이러한 제약들이 그의 삶에 의미와 구조를 다시 가져다주었습니다.

현대 사회는 전례 없는 선택의 홍수 속에서 살고 있습니다. 하지만 이러한 선택의 과잉이 우리를 더 행복하게 만들었을까요? 엡스타인은 오히려 마비와 불안을 초래했다고 지적합니다.

정치학자이자 컴퓨터 과학, 심리학, 경제학 분야에서 최고상을 수상한 허버트 사이먼(Herbert Simon)은 ‘만족화(Satisficing)‘라는 개념을 제시했습니다. 이는 ‘만족시키다(satisfy)‘와 ‘충분하다(suffice)‘의 합성어로, 인간은 모든 옵션을 평가하여 최적의 것을 선택하는 고전 경제학의 합리적 행위자 모델처럼 행동하지 않는다는 것을 보여줍니다. 우리는 제한된 인지 대역폭(cognitive bandwidth)을 가지고 있으므로, ‘충분히 좋은(good enough)’ 해결책을 선택하는 지름길을 사용합니다.

사이먼은 이를 적극적으로 활용해야 한다고 주장했습니다. 그는 평생 같은 종류의 양말을 신고, 같은 아침 식사를 하고, 46년 동안 같은 집에 살며 사소한 결정의 수를 줄였습니다. 이를 통해 그는 자신이 진정으로 집중하고 싶은 일에 에너지와 인지 대역폭을 절약할 수 있었습니다. 사이먼은 “정보가 풍부한 세상에서는 다른 무언가가 부족하다. 정보가 소비하는 것은 주의력(attention)이다”라고 말하며, 정보 과부하 시대에 만족화 전략의 중요성을 강조했습니다.

사이먼은 또한 “최고는 좋은 것의 적(The best is enemy of the good)“이라는 유명한 말을 남겼습니다. 항상 ‘최고’를 추구하는 ‘극대화자(maximizer)‘들은 심리 연구에서 덜 행복하고, 후회할 가능성이 높으며, 결정을 번복하기 쉽다고 나타났습니다. 이는 그들이 결정을 내리는 데 어려움을 겪고, 삶에 대한 만족도가 낮기 때문입니다. 엡스타인 역시 자신이 극대화자 경향이 있음을 인정하며, “몇 가지 기준이 충족되면 더 이상 다른 것을 찾아보지 않고 결정을 내리는” 만족화 규칙을 세우는 것이 중요하다고 말합니다.

‘프레드킨의 역설(Fredkin’s Paradox)‘은 선택지가 서로 비슷할수록 그 사이를 선택하는 것이 덜 중요해지지만, 아이러니하게도 우리는 그만큼 더 많은 시간과 에너지를 쏟는다는 것을 의미합니다. 넷플릭스에서 무엇을 볼지 고민하는 데 많은 시간을 쓰는 것처럼, 가장 덜 중요한 결정에 가장 많은 시간과 에너지를 낭비하는 것이죠.

선택의 과잉은 ‘결정 종결에 대한 두려움(fear of closure)‘으로 이어집니다. 어떤 것에 전념할 때, 우리는 다른 가능성을 놓치거나 잠재적인 미래의 나를 죽이는 것 같은 불안감을 느낍니다.

관계에 대한 연구에서 ‘미끄러짐(sliding)‘은 젊은 세대에서 증가하고 있는 현상입니다. 이는 옵션을 열어두려는 노력으로 인해 무심코 관계의 단계(동거 등)를 발전시키는 것을 의미합니다. 명확한 결정을 내리지 않고 관계가 흘러가도록 내버려두는 것이죠. 하지만 이렇게 ‘미끄러지는’ 커플은 결혼 후 이혼할 확률이 높고, 삶의 만족도도 낮습니다. 옵션을 열어두는 환상 속에 있지만, 실제로는 이미 다른 가능성들이 닫히고 있는 것입니다.

엡스타인은 우리가 마치 모든 것을 다 할 수 있다는 환상에 사로잡혀 있다고 말합니다. 하지만 시간과 삶은 유한하며, 우리는 병목 현상(bottleneck) 그 자체입니다. 따라서 “시간과 삶이 제한되어 있음을 인식하고 무자비하게 우선순위를 정해야 한다”고 강조합니다. 미래의 나를 죽이는 것이 두려워 결정을 미루지만, 사실 우리는 어차피 그렇게 하고 있습니다. 그러므로 의도적으로 결정을 내리는 것이 훨씬 중요합니다.

엡스타인은 디지털 세상이 인간의 심리적 취약점과 나쁜 습관을 악용하도록 설계되어 있다고 비판합니다. 우리의 주의력을 자신과 삶을 풍요롭게 하는 것들로부터 멀어지게 하는 자극으로 가득 차 있다는 것입니다.

인공지능(AI)의 등장은 이러한 문제를 더욱 악화시킵니다. AI는 우리가 수많은 일을 시작하고 끝내지 않을 엄청난 능력을 제공하며, ‘워크 슬롭(work slop)‘이라는 현상을 초래합니다. 이는 사람들이 엄청난 양의 평범한 결과물을 생산하고 쌓아두는 것을 의미합니다. 끊임없이 더 많은 정보, 더 많은 영상, 더 많은 작업 결과물이 쏟아져 나오며 주의력을 해로운 방식으로 파편화시킵니다.

심리학자 글로리아 마크(Gloria Mark)의 연구에 따르면, 25년 전 직장인의 업무 전환 시간은 평균 3분이었지만, 2012년에는 75초, 그리고 2022년에는 45초로 급감했습니다. 멀티태스킹은 실제로는 불가능하며, 오히려 모든 일에 대한 효율성을 떨어뜨리고 스트레스를 유발합니다. 엡스타인은 “우리 스스로 주의력을 구조화해야 하는 불행한 상황에 처해 있으며, 이는 많은 노력을 필요로 하지만 충분히 가능하고 빠르게 변화를 만들 수 있다”고 강조합니다.

이러한 디지털 시대의 혼돈 속에서 ‘의식(ritual)‘은 우리의 주의력을 보호하고 중요한 것에 집중하게 하는 강력한 도구가 될 수 있습니다. 엡스타인은 의식이 중요한 일을 더 쉽게 만들고, 삶에 계절감과 전환의 감각을 부여한다고 말합니다.

세계적인 작가 이사벨 아옌데(Isabel Allende)의 사례는 의식의 힘을 보여주는 좋은 예입니다. 그녀는 40세 직전에 첫 책을 쓰기 시작한 이래로, 83세가 된 지금까지 18개월마다 베스트셀러를 발표하고 있습니다. 그녀는 1981년 1월 8일에 첫 책 <영혼의 집(The House of the Spirits)>을 시작했고, 그 이후 모든 책을 매년 1월 8일에 시작하는 자신만의 의식을 만들었습니다.

1월 8일이 다가오면 그녀는 모든 일을 마무리하고, 낡은 연구 자료를 정리하는 등 준비 과정을 거칩니다. 그리고 그날이 되면 세상과의 접촉을 끊고 침묵 속으로 들어갑니다. 매일 작업 시작 시에는 양초를 켜고, 작업 종료 시에는 양초를 끄는 의식도 지켰습니다. 이러한 의식은 그녀에게 삶의 규율과 구조를 제공했으며, 수십 년간 꾸준히 글을 쓰는 원동력이 되었습니다.

데이비드 엡스타인은 이 책을 쓰면서 자신의 삶에도 많은 변화를 주었다고 고백합니다. 이전 책들은 항상 분량을 초과하여 쓰고 다시 줄여야 했지만, 이번에는 1년간의 연구 후 단 한 페이지짜리 구조적 개요를 강제로 작성하여 무자비하게 우선순위를 정했습니다. 그 결과, 이전 책들보다 20% 짧고 효율적인 책을 조기 마감할 수 있었습니다.

개인적인 삶에서도 그는 지나친 자율성이 건강하지 않음을 깨닫고, 특정 시간과 장소에 물리적으로 존재해야 하는 의무를 만들었습니다. 지역 사회 활동에 참여하고, 댄스 모임에 나가고, 토론 클럽에 가입하는 등 의도적으로 제약을 설정했습니다. 또한, ‘만족화’ 규칙을 세워 온라인 쇼핑이나 다른 결정에서 ‘충분히 좋은’ 것에 만족하고 더 이상 찾아보지 않는 습관을 들였습니다.

우리는 무한한 정보와 선택, 그리고 ‘더 많이’를 외치는 디지털 시대에 살고 있습니다. 이러한 환경은 우리의 주의력을 파편화하고, 불필요한 불안과 마비를 초래합니다. 엡스타인의 통찰은 이러한 흐름에 저항하고, 의도적으로 ‘제한’을 설정함으로써 오히려 진정한 창의성, 효율성, 그리고 궁극적인 행복을 찾을 수 있다는 역설적인 길을 제시합니다. 우리에게 필요한 것은 무한한 자유가 아니라, 삶의 의미와 구조를 부여하고, 가장 중요한 것에 집중하게 해주는 ‘현명한 제약’일지도 모릅니다.