Rieseberg’s approach to AI is defined by what he calls “stepping up in abstraction.” Instead of manually tackling a problem, he challenges Claude to solve it, then pushes further: “Why do I need to tell Claude what kind of furniture I have? Just like you figure out what furniture I have.” This iterative process of delegating, observing, and then re-abstracting the task is key to unlocking AI’s deepest potential. The ultimate goal isn’t just to solve a problem once, but to ask, “How will I never have to do this again?”

This mindset has led to some truly unexpected applications. Take for instance, Rieseberg’s “Claude Cowork Hardware Buddy.” Picture a tiny robotic claw on a stick, equipped with Wi-Fi and Bluetooth. This isn’t just a quirky desk accessory; it’s a physical manifestation of Claude’s capabilities. “I want my little claw to live on this thing,” Rieseberg explains, “and I wanted to cheer me on every single time I do a good job. And also every single time I need to approve something that Claude is doing, I wanted to be on this big button that is out here.” The astonishing part? Claude built all the necessary code for this hardware integration in one shot, “I needed to correct absolutely nothing.” It’s a testament to AI’s power to bridge the digital and physical worlds, creating bespoke solutions that were once the exclusive domain of dedicated engineers.

The boundless imagination Rieseberg applies to AI is, perhaps, best exemplified by the next generation of users. His 9-year-old son, a “daily active Claude user,” has independently delved into cybersecurity. “He’s truly Clauding on one thing, the terminal other,” Rieseberg recounts. “He’s like, ‘Mom, do you know that your device ID is this?’” This innocent fearlessness, the willingness to ask “what not to ask for,” highlights a generational divide. Many adults, accustomed to technology’s limitations, are “living in this mind prison for many years,” unaware of the vast possibilities AI now presents.

Rieseberg relies heavily on Claude Co-work, a feature that provides Claude with its own virtual machine, essentially giving it a dedicated computer to develop software and solve problems. This capability has transformed his personal life, especially during significant transitions like moving.

When faced with a realtor’s floor plan that lacked any units, Rieseberg turned to Claude. He created a folder with all the relevant documents—floor plans, mortgage info, house records—and prompted Claude: “In this folder you can find a floor plan. Can you figure out what the units for that floor plan are and maybe make me a new one with units?” Claude, leveraging a garage permit it found within the documents, not only determined the units but then, without explicit instruction, created an interactive 3D furniture planner. Rieseberg, a seasoned software engineer, admitted, “I have no idea how you turn like a 2D floor plan actually into a reliable 3D plan.” Claude, however, did, even peaking at the transcript and using contrast analysis to map out walls and their thickness. The result was a fully navigable 3D model where Rieseberg could move furniture around like a video game.

The utility didn’t stop there. To populate the planner with his actual belongings, Rieseberg took another leap in abstraction. Instead of manually entering furniture dimensions, he instructed Claude: “You have access to my emails. You find all the furniture that I bought and then please like add it in here so that I can move around the furniture I actually have.” This ingenious use of email as a “source of truth for personal inventory” is a game-changer, turning sprawling inboxes into structured databases. Imagine applying this to clothing, building a virtual closet from online purchase receipts, and then asking Claude for style advice or wardrobe gaps.

This “anti-to-do list” philosophy extends to managing his commitments. Rieseberg, frequently making promises via Twitter DMs, found himself struggling to track them. His solution? He gave Claude access to his messages and tasked it with keeping a running tally of promises. Claude, without Rieseberg’s oversight, created a SQL Lite database and a “mountain of text files” to manage this. Now, Claude occasionally reminds him: “Hey, just so you know, two weeks ago you said you would do X. It is time to do X. Please go do X.”

A powerful extension of Claude’s capabilities is “Live Artifacts.” These are dynamic file outputs—reports, dashboards, presentations—that automatically refresh with the latest data. Rieseberg illustrates this with the common founder’s dilemma: constantly updating pitch decks for different VCs. Instead of manual updates, an artifact can pull in live signup numbers or investor-specific data.

For a personal example, Rieseberg demonstrated a “personal daily dashboard.” Using Claude’s connectors (integrations with services like Spotify, Gmail, Calendar, Notion), he prompted Claude to create a dashboard with reports and information relevant to his life, suggesting a “modern editorial design, something calming.” The “magic word” here is “live artifact,” ensuring the output continuously pulls and reloads data.

The true power of this lies in Rieseberg’s “abstraction” principle once again. A simple morning report summarizing meetings is unimpressive; he can just check his calendar. The real value comes from asking Claude to “Look at all of my meetings I have for the day. Go figure out who I’m meeting with. Catch me up on like the recent conversations we’ve had. What were the themes there? What were the problems?” If it’s a coworker, Claude can delve into Slack history to understand their recent work and potential discussion points. This level of dynamic, contextual preparation transforms a basic summary into actionable intelligence.

Beyond practicality, Live Artifacts invite creative expression. Rieseberg playfully experimented with asking Claude to design the dashboard “like it is software made in the early 2000s.” The result was an impeccable emulation, complete with era-appropriate copy—a testament to Claude’s ability to interpret and execute nuanced aesthetic instructions. This opens up exciting possibilities for non-developers, imagining “software written by Margaret Atwood,” where tools are shaped by the creative vision of artists and writers, not just engineers.

Rieseberg’s insights extend to the very interaction model with AI. He offers a practical heuristic for choosing between Claude’s models: the efficient Sonnet 4.6 or the more powerful Opus. For most well-defined tasks, Sonnet suffices. Opus comes into play when Rieseberg “self-identified as someone who doesn’t really know yet what they’re asking for.” If the problem requires reinterpretation, deep conceptual understanding, or creative exploration—like a client who doesn’t quite know what they want—Opus is the choice.

A fascinating aspect of Rieseberg’s interaction is his politeness. He consistently greets Claude with “Dear Claude” and expresses appreciation. While acknowledging that “the chips don’t care,” he finds it beneficial for his own “mental health” to maintain respectful communication. This echoes a broader sentiment among AI users: it’s not about Claude’s humanity, but about preserving one’s own.

Perhaps the most impactful “human” insight is Rieseberg’s observation that telling Claude “I know it’s possible” significantly boosts its confidence. When pushing the boundaries of what AI can do, acknowledging the possibility, even without knowing the how, seems to preempt Claude’s potential “Felix, your idea is dumb” objections and encourages it to explore solutions.

Ultimately, Rieseberg advocates for judging AI by its impact, not by the perfection of its underlying code. He doesn’t obsess over the lines of code in his furniture planner because “it’s just for me and my wife to like design our house. It will get thrown away in a month.” This liberation from traditional software development’s rigor allows for rapid experimentation and problem-solving, perfectly aligning with the “preconvergent” era of AI tooling—a time when we’re still figuring out if our “phone should be shaped like a taco or a glass pebble.”

In Felix Rieseberg’s world, AI isn’t just a tool; it’s a partner in creativity, a personal assistant that handles the tedious, and a catalyst for reimagining how we interact with technology. By embracing abstraction, trusting the AI, and maintaining a mindset of limitless possibility, he demonstrates that the true power of Claude—and AI in general—lies not in its ability to follow commands, but in its capacity to free human ingenuity.

Dr. Epley’s experience on the train encapsulates the central paradox of human social behavior: we are deeply social creatures, hardwired for connection, yet we repeatedly choose not to engage, even when it makes us less happy. Why?

“Most people have this expectation that if we engage with strangers, if we talk to strangers, it will make the experience worse,” Dr. Epley explains. Yet, his research consistently shows the opposite. The gap between our expectations and experiences reveals a fundamental underestimation of how positive these interactions will be. Sometimes this manifests as fear – the worry of awkwardness or rejection. Other times, it’s a subtle indifference – a belief that expressing gratitude or offering a compliment “just won’t make much of a difference.” Across the spectrum, the consistent finding is that reaching out on average turns out better than we anticipate.

Where does this pervasive misunderstanding come from? Dr. Epley identifies three key psychological mechanisms:

1. Self-Evaluation vs. Other-Evaluation: When we initiate a conversation, we’re often preoccupied with our own competency: “What will I say? Will I be able to carry this conversation?” We focus on how capable or effective we appear. However, the person we’re approaching is evaluating our warmth: “Is this person nice? Are they trustworthy? Are they a friend or a threat?” Social behaviors – expressing interest, offering help, giving a compliment – are inherently warm signals. Our self-focused anxiety about competency blinds us to the positive warmth we convey.

2. Static Expectations vs. Dynamic Reality: Our lives, and indeed our social interactions, unfold like a movie, dynamically, reciprocally. “I say hi to you, you say hi back to me; I smile at you, you smile back at me,” Dr. Epley illustrates. This back-and-forth responsiveness is the glue of connection. Yet, our expectations are often simplified “snapshots,” focusing on static elements like “who am I talking to?” or “what will we talk about?” We fail to fully appreciate the reciprocal nature of human engagement, leading us to underestimate its positive potential.

3. The Self-Fulfilling Prophecy of Pessimism: This is perhaps the cruelest social fact. Pessimism encourages avoidance. If we believe an interaction will be unpleasant, we won’t initiate it, thus never receiving the “data” that might correct our mistaken belief. Optimism, conversely, is self-correcting: if we approach, we gather information that calibrates our beliefs with reality. Avoidance, however, creates a feedback loop where pessimistic beliefs remain unchallenged, preventing us from discovering potentially rewarding experiences. “You might never find out you’re wrong,” Dr. Epley laments. This tragic cycle prevents us from living richer, more connected lives.

Beyond psychological biases, our very biology screams for connection. We possess a neural reward system that encourages behaviors historically beneficial for survival. For most of human history, being alone was a death sentence. Thus, when we are isolated or feel disconnected, our brain registers it as a threat.

“What you get are spikes in cortisol,” Dr. Epley explains, referring to the stress hormone. Chronic cortisol compromises our immune system, making us more susceptible to illness, and negatively impacts cardiovascular functioning. This is why loneliness isn’t just an emotional state; it’s a significant risk factor for death, on par with smoking 15 cigarettes a day, and worse than not exercising or being overweight.

For too long, psychology, notably Maslow’s hierarchy of needs, treated belonging as a “luxury good.” Dr. Epley vehemently disagrees: “It is as basic a need as eating and sleeping. And our brain and our physiological responses reflect that.”

Despite this biological imperative, social interaction remains uniquely challenging. Why is it harder to learn that we’ll enjoy talking to a stranger than, say, that we’ll enjoy exercising? “Because there’s another mind involved,” Dr. Epley states. “That’s the challenge. Because it’s not that people misunderstand that they understand themselves… The problem is you can’t be certain about other people.” The complexity of navigating another person’s brain exponentially increases the uncertainty.

We might enjoy a conversation with someone today, expecting a future interaction with that same person to be pleasant. But when confronted with a new stranger, or even the same person after a lapse of time, our memory of past positive experiences seems to fade. We default back to uncertainty, constantly re-evaluating the unpredictable nature of another mind.

While social anxiety has always existed (Stanley Milgram observed “nobody talks to each other” on the New York subway in the 1970s, long before smartphones), modern life amplifies the problem. We’ve built a “frictionless world” where we can increasingly choose to live in isolation.

“You can choose on any day of your life to live it completely alone if you want,” Dr. Epley points out. We can have breakfast delivered, groceries fetched, work from home, and find entertainment online, all without ever seeing another human being. This independence, while offering many benefits, comes at the steep cost of social connection, an “increasing problem for us.”

This choice often manifests as a “social courage collapse” – a split-second decision to engage or hold back. Psychologically, two independent systems in our brain are at play: one for approach, one for avoidance. At a distance, our approach motivation is high (“I’ll talk to someone on my flight”). But as we draw closer to the actual moment, our interpretation shifts, and “all the reasons to avoid it get stronger and stronger.” Confidence tanks, and we get “cold feet,” even for things we know are good for us. Our brain, tragically, confuses predictions with information: “this will be awkward” becomes “this is awkward,” making it a self-fulfilling prophecy.

Our reluctance to connect also extends to our willingness to be truly honest. We often believe people want honesty, but when it comes to delivering potentially negative feedback, we shy away. Dr. Epley argues we underestimate how much people appreciate honesty, especially when delivered with warmth.

Honesty, he explains, has two elements: its content (positive or negative) and the warmth it conveys (friendly, helpful intent). We tend to focus on the negative content, fearing the recipient’s reaction, but overlook the profound warmth of genuine concern. For instance, if Dr. Epley were to tell an interviewer their questions were “gaseous,” it might sting initially, but if delivered with clear intent to help them improve, it could be appreciated later. “Who are the people who are truly honest with us? It’s the people who really love us, the people who are really friends with us,” he observes.

His colleague, Emma Levine, conducted an experiment where participants spent a day being either completely honest, completely kind, or simply mindful. Participants predicted an “honest day” would be worse and damage relationships compared to a “kind day.” Yet, the actual results showed that a day of complete honesty was just as good, left relationships feeling just as strong, and made participants feel more authentic.

This research offers nuance on “white lies.” If honesty is cruel or unhelpful, a white lie might be justified. But when honesty could be constructive – offering feedback that helps someone improve, or expressing a genuine feeling that could strengthen a relationship – withholding it is a missed opportunity.

Many of us “hate” small talk, finding it banal, phony, and inauthentic. We run the same social scripts, asking surface-level questions, and often retreat from cocktail parties to avoid it. But Dr. Epley suggests that this aversion is a shared sentiment, and an opportunity.

In experiments with MBA students, Dr. Epley pairs them up and instructs them to engage in “deep talk,” using questions like: “If I was going to become a good friend of yours, what would be most important for me to know about you?” or “Can you tell me about one of the last times you cried in front of another person?”

The initial reaction is palpable: “It’s like somebody just pulls all the air out of the room.” Students expect awkwardness, dislike, and little in common. Yet, after the conversation, they overwhelmingly report it went “better than they thought.” It was less awkward, they formed stronger bonds, liked the person more, and found more in common. The challenge then, Epley jokes, is “getting them back.”

People crave deeper conversations than they typically have. The power to change a conversation from superficial to meaningful lies with us. By signaling an interest in genuine connection, we invite others to reciprocate, leading to richer, more satisfying interactions.

Dr. Epley admits this research profoundly changed him, more than any other he’s undertaken. Despite often being perceived as extroverted, he identifies as an introvert. His work helped him recognize the “mistaken opportunities” in his own life – the people he could have connected with, the help he could have offered or received, but didn’t.

Loneliness and excessive social anxiety are especially cruel because they feed on themselves. But Dr. Epley offers a hopeful message: the “prison bars that hold us back from other people sometimes are actually wet pasta noodles.” If we dare to test them, to push on them a little, we might find that our fears are exaggerated, and a world of richer, more meaningful connections awaits. The tragedy of avoidance doesn’t have to define our lives. We have the power to choose connection, and in doing so, unlock a deeper sense of happiness and belonging.

펠릭스 리스버그는 AI의 진정한 가치가 “단순히 마우스 커서를 움직이는 것”을 넘어선다고 강조합니다. 그에게 AI는 “짜증 나는 일들을 배경에서 처리하여 당신의 창의적인 에너지를 해방시켜주는” 도구입니다. 그가 목격하는 가장 큰 격차는 AI 도구의 능력 자체가 아니라, “거의 모든 문제를 이러한 도구에 맡길 수 있다는 것을 사람들이 이해하는 능력”에 있다고 말합니다.

현재 펠릭스는 클로드 코워크(Claude Co-work), 클로드 코드(Claude Code), 클로드 포 크롬(Claude for Chrome), 그리고 macOS 및 Windows용 클로드 데스크톱 애플리케이션 등 앤트로픽의 주요 클로드 제품 개발을 이끄는 엔지니어링 리드입니다. 그는 현재의 AI 환경을 마치 “휴대폰이 조약돌 모양이어야 할까, 타코 모양이어야 할까, 립스틱 모양이어야 할까”를 고민하던 초기 스마트폰 시장에 비유합니다. 다양한 형태와 진입점이 존재하는 이 시점에서, 사용자들은 자신의 필요에 맞는 최적의 클로드 사용 방식을 선택할 수 있습니다. 펠릭스는 이러한 선택의 자유가 초기 단계에서는 중요하지만, 궁극적으로는 “무엇을 하든 한 곳에서 모든 것을 처리할 수 있는” 통합된 경험으로 나아갈 것이라고 내다봅니다.

펠릭스는 클로드를 사용하는 사람들을 보며, 모델의 기술적 능력보다는 “작업을 구조화하고 아이디어를 떠올리는 창의성”에 더 깊은 인상을 받는다고 말합니다. 그의 클로드 활용 사례들은 이러한 창의적 접근이 어떻게 일상과 업무의 효율을 혁신할 수 있는지 보여줍니다.

최근 이사를 준비하며 펠릭스는 클로드 코워크를 활용해 놀라운 개인 비서를 만들었습니다. 부동산 회사에서 받은 평면도에는 단위(예: 피트, 미터)가 표시되어 있지 않았습니다. 그는 클로드에게 이 평면도를 분석하여 단위를 파악하고, 단위를 포함한 새로운 평면도를 만들어 달라고 요청했습니다. 여기서 펠릭스는 오푸스(Opus) 모델 대신 소네트(Sonnet) 모델을 사용했는데, 이는 이 작업이 “모델이 아주 똑똑할 필요가 없는” 잘 정의된(well-scoped) 문제였기 때문입니다.

오푸스 vs. 소네트: 모델 선택의 지혜 펠릭스는 오푸스와 소네트 중 어떤 모델을 선택할지 결정하는 자신만의 기준을 가지고 있습니다. 대부분의 일상적인 작업에는 소네트 46(Sonnet 46)으로 충분하며, 그 한계에 부딪히는 경우는 드물다고 합니다. 그의 결정 기준은 “모델이 실제 문제를 얼마나 정확하게 파악했는지에 대한 나의 관용도”입니다.

• 소네트(Sonnet): 사용자가 “아주 명확하게 정의된 문제”를 가지고 있을 때 적합합니다. 예를 들어, “평면도에 단위가 필요하다”는 명확한 요청처럼, 모델이 질문을 재해석할 필요 없이 바로 실행할 수 있는 경우입니다.
• 오푸스(Opus): 사용자가 “아직 자신이 무엇을 묻고 있는지 잘 모를 때” 사용합니다. 변호사, 회계사, 의사, 또는 크리에이티브 전문가처럼, 고객이 던지는 질문의 이면에 있는 진짜 의도를 파악하고 재해석하는 능력이 필요한 복잡하고 모호한 문제에 더 적합합니다.

클로드는 평면도에 단위를 추가한 후, 펠릭스에게 “이제 단위가 있는 평면도가 있으니, 인테리어 디자인 예시를 만들어 줄까? 침대는 어디에, 아기방은 어디에 두면 좋을까?”라고 물었습니다. 펠릭스는 이 과정에서 “인터랙티브 플래너가 필요해. 가구를 마음대로 움직일 수 있게 해줘”라고 요청했습니다.

놀랍게도 클로드는 파이썬(Python)을 사용하여 이 모든 것을 구현했습니다. 클로드 코워크는 클로드에게 자체 가상 머신(Virtual Machine)을 제공하여, 문제 해결에 필요한 소프트웨어를 스스로 개발할 수 있게 합니다. 클로드는 2D 평면도를 3D 모델로 분석하고 변환한 후, 사용자가 가구를 3D 공간에서 자유롭게 움직일 수 있는 인터랙티브 플래너를 만들어냈습니다. 펠릭스는 자신이 2D 평면도를 3D로 변환하는 방법을 전혀 몰랐음에도 클로드가 이를 완벽하게 해냈다는 사실에 깊은 인상을 받았습니다.

여기서 핵심은 **‘맥락(Context)‘**의 중요성입니다. 펠릭스는 클로드에게 자신의 이메일 접근 권한을 부여하여, 과거에 구매했던 가구 목록과 치수를 이메일에서 자동으로 찾아 플래너에 추가하도록 했습니다. 이메일을 개인적인 ‘진실의 원천(Source of Truth)‘으로 활용하여, 수많은 구매 내역 속에서 필요한 정보를 추출해낸 것입니다. 이는 수동으로 가구 목록을 작성하고 치수를 재던 과거의 번거로움을 완전히 해소했습니다. 펠릭스는 이 아이디어를 확장하여 이메일에서 옷 구매 내역을 추출해 ‘가상 옷장’을 만들고, 클로드로부터 스타일 조언을 얻는 것도 가능할 것이라고 언급했습니다.

이러한 접근 방식은 **‘추상화 계층(Abstraction Layer)을 높이는 것’**으로 이어집니다. 펠릭스는 수동으로 가구 정보를 입력하다가 “내가 왜 이걸 하고 있지? 클로드에게 그냥 이 가구가 있다고 말하면 되잖아”라고 생각했고, 다시 한 번 “내가 왜 클로드에게 가구를 알려줘야 하지? 클로드가 알아서 찾게 하면 되잖아”라고 생각했습니다. 이처럼 “클로드가 어떻게 이 일을 할 수 있을까?”, “어떻게 하면 이 일을 다시는 하지 않을 수 있을까?”를 계속해서 질문하며 작업의 추상화 계층을 높이는 것이 AI 활용의 핵심이라고 그는 강조합니다.

펠릭스는 트위터를 통해 수많은 사람들과 소통하며 약속을 주고받는 과정에서, 이 약속들을 추적하는 데 어려움을 겪었습니다. 그는 이 문제를 클로드에게 맡겼습니다. “클로드, 내 모든 메시지를 읽고 내가 한 모든 약속을 추적해줘. 그리고 매번 메시지를 다시 읽지 않고도 이걸 할 수 있는 방법을 찾아줘.”

클로드는 이 요청을 완벽하게 수행했습니다. 펠릭스는 클로드가 SQLite 데이터베이스와 수많은 텍스트 파일로 약속을 관리하는 것으로 추정하지만, 실제 내부 구현 방식에는 크게 신경 쓰지 않습니다. 중요한 것은 클로드가 가끔 “2주 전에 X를 하기로 약속하셨습니다. 이제 X를 할 시간입니다. X를 해주세요.”라고 상기시켜주는 ‘영향(impact)‘입니다. 그는 클로드의 내부 작동 방식에 지나치게 간섭하기보다, 최종 결과와 영향에 집중하는 것이 중요하다고 말합니다. 이는 우리가 AI를 ‘감독’하는 방식에서 ‘협력’하는 방식으로 전환해야 함을 시사합니다.

클로드의 ‘아티팩트(Artifact)‘는 사용자가 작업한 결과물을 파일 형태로 출력하는 것을 의미합니다. 보고서, 대시보드, 프레젠테이션, 펠릭스의 3D 가구 플래너 등이 아티팩트의 예시입니다. 여기서 한 단계 더 나아간 것이 바로 **‘라이브 아티팩트(Live Artifacts)‘**입니다. 라이브 아티팩트는 최신 데이터를 기반으로 스스로 새로고침되고 업데이트되는 아티팩트를 말합니다.

펠릭스는 스타트업 창업가들이 투자자를 위해 수십 개의 피치 덱을 만들고, 매주 데이터를 업데이트하는 번거로움에 주목했습니다. 라이브 아티팩트는 이러한 핵심 아이디어를 유지하면서도, 대상과 최신 데이터에 맞춰 자동으로 업데이트되는 솔루션을 제공합니다.

펠릭스는 ‘개인 일일 대시보드’를 예시로 들어 라이브 아티팩트의 강력함을 시연했습니다. 그는 클로드에게 “내 다양한 데이터 소스(Spotify, Gmail, Calendar, Notion 등)에서 관련 정보를 포함하는 개인 일일 대시보드를 만들어줘. 현대적인 편집 디자인으로 차분하게 만들어줘. 그리고 ‘라이브 아티팩트’로 만들어줘.”라고 요청했습니다. 여기서 “라이브 아티팩트”는 클로드에게 자동 업데이트 기능을 활성화하도록 지시하는 ‘마법의 단어’와 같습니다.

클로드는 즉석에서 현대적이고 차분한 디자인의 개인 대시보드를 생성했습니다. 이 대시보드는 상단의 새로고침 버튼을 통해 언제든지 최신 데이터를 불러올 수 있습니다. 특히 주목할 점은 클로드가 **‘커넥터(Connectors)‘**를 통해 다양한 외부 서비스와 연동된다는 것입니다. 스포티파이, 지메일, 캘린더, 노션 등 다양한 커넥터가 제공되며, 사용자는 API 키를 별도로 입력할 필요 없이 OAuth 인증을 통해 손쉽게 연결할 수 있습니다. 펠릭스는 이를 통해 단순히 오늘의 회의 목록을 보여주는 것을 넘어, 각 회의 참석자와의 최근 대화, 그들이 작업 중인 내용, 논의할 수 있는 주제 등을 슬랙(Slack)이나 다른 소스에서 가져와 회의 준비를 극대화할 수 있다고 설명합니다. 이는 정보를 단순히 요약하는 것을 넘어, **‘맥락적 이해를 통한 심층적인 준비’**를 가능하게 합니다.

펠릭스와 진행자 클라르보는 클로드와 대화하는 방식에 대해서도 흥미로운 통찰을 공유합니다. 펠릭스는 항상 클로드에게 “친애하는 클로드” 또는 “안녕 친구”와 같이 정중하게 인사한다고 합니다. 이는 클로드의 인간성 때문이 아니라, “나 자신의 정신 건강을 위해 모든 것과의 소통에서 정중하고 친절한 태도를 유지하는 것이 좋다”는 철학 때문입니다. 클라르보 역시 “클로드의 인간성이 아닌 나의 인간성을 위한 것”이라며 이에 동의합니다.

더 나아가 펠릭스는 클로드에게 **“이것은 가능하며, 나는 그것이 가능하다는 것을 안다”**라고 말하는 것이 중요하다고 조언합니다. 이는 클로드에게 자신감을 불어넣어 주어진 작업을 더욱 적극적으로 수행하게 만들고, “펠릭스, 당신의 아이디어는 어리석으니 하지 말아야 합니다”와 같은 불필요한 대화를 사전에 차단하는 효과가 있습니다. 그는 자신이 “예술적인 시도임을 알지만, 어쨌든 계속해달라”고 말하며 클로드의 창의적 탐색을 장려한다고 덧붙입니다.

이러한 AI와의 대화 방식은 소프트웨어 개발자가 아닌 사람들에게도 강력한 도구 제작의 문을 열어줍니다. 펠릭스는 유명 작가 마가렛 애트우드(Margaret Atwood)가 클로드를 사용한다는 소식을 듣고 “마가렛 애트우드가 쓴 소프트웨어를 보고 싶다”고 말했습니다. 이는 전문 개발자가 아니더라도 누구나 자신의 비전에 맞는 도구를 만들 수 있는 시대가 왔음을 의미합니다.

펠릭스 리스버그의 클로드 활용 사례들은 AI가 단순한 생산성 도구를 넘어, 인간의 창의성을 증폭시키고 문제 해결 방식을 근본적으로 변화시킬 수 있음을 명확히 보여줍니다. 그가 제시하는 핵심 메시지는 명확합니다. “AI의 가장 큰 잠재력은 도구의 능력에 있는 것이 아니라, 거의 모든 문제를 AI에 맡길 수 있다는 사용자들의 인식과 상상력에 있다”는 것입니다.

클로드를 활용한 3D 가구 플래너, 약속 추적기, 그리고 라이브 아티팩트 대시보드와 같은 사례들은 AI가 개인의 삶과 업무에 얼마나 깊숙이 통합되어, 번거로운 작업을 자동화하고 더 중요한 일에 집중할 수 있도록 돕는지를 보여줍니다. 특히 ‘추상화 계층을 높이는 질문’과 ‘AI에 대한 믿음과 가능성을 제시하는 대화법’은 AI를 단순한 명령 수행자가 아닌, 창의적인 협력자로 활용하는 핵심 열쇠가 될 것입니다.

우리는 지금 AI 인터페이스와 활용 방식이 끊임없이 실험되고 진화하는 흥미로운 시대를 살고 있습니다. 펠릭스 리스버그의 사례는 이러한 변화의 선두에 서서, AI와 함께 더 나은 미래를 구축하려는 모든 이들에게 영감을 줍니다. 이제 당신의 차례입니다. 클로드를 통해 ‘거의 모든 문제’를 해결하고, 당신의 창의력을 마음껏 펼쳐보세요.

이플리 교수는 시카고 통근길에서 겪었던 개인적인 경험을 통해 그의 연구가 시작되었다고 말합니다. 매일 아침 만원 지하철에서 수년 동안 같은 칸에 탄 이웃들이 서로를 투명인간 취급하며 앉아있는 모습을 보면서, 그는 우리가 “다른 사람을 옆의 램프처럼 대하고 있다”는 강한 인상을 받았습니다. 인간은 타인의 마음과 연결되도록 고도로 설계된 사회적 존재임에도 불구하고, 실제로는 고립을 선택하는 이 역설적인 상황에 대해 과학자로서 의문을 품게 된 것이죠.

어느 날 아침, 이플리 교수는 멋진 빨간 모자를 쓴 15살 정도 연상의 흑인 여성 옆에 앉게 됩니다. 그는 휴대폰만 멍하니 보며 시간을 보내는(doom scrolling) 대신, 그녀에게 말을 걸어보기로 결심했습니다. 하지만 머릿속에서는 온갖 불안과 회피의 이유들이 쏟아져 나왔습니다. ‘괴짜로 보일 거야’, ‘말하고 싶었다면 먼저 말을 걸었겠지’, ‘대화할 공통점도 없는데 어떻게 시작하지?’ 같은 생각들이었죠.

그럼에도 불구하고 그는 용기를 내어 그녀에게 말을 걸었습니다. “안녕하세요, 닉입니다. 모자가 정말 멋지네요. 저도 비슷한 모자가 있어요.” 다소 어색한 시작이었지만, 그의 친근한 의도를 알아차린 그녀는 미소를 지으며 대화를 받아주었습니다. 두 사람은 30분 동안 자신의 일과 가족에 대해 이야기했고, 대화는 놀랍도록 즐거웠습니다. 헤어질 때 그녀는 그에게 “오늘 아침에 대화 나눠주셔서 정말 감사해요”라고 말했습니다.

이플리 교수는 이 경험이 ‘예상보다 훨씬 좋았다’는 점에서 큰 충격을 받았다고 회상합니다. 스스로를 고립시키라는 내면의 기대치와 실제 경험 사이의 거리가 엄청났던 것입니다. 그는 만약 우리가 삶의 다른 영역에서도 의미 있고 보람 있는 상호작용을 불필요하게 피하고 있다면, 이는 우리의 삶을 다양한 방식으로 변화시킬 수 있는 ‘실수’라고 깨달았습니다.

이플리 교수는 우리가 사회적 교류를 피하는 이유를 세 가지 심리적 요인으로 설명합니다.

우리는 타인과의 상호작용에서 주로 자신의 ‘능력(competency)‘을 평가합니다. ‘무슨 말을 해야 할까?’, ‘대화를 잘 이끌어갈 수 있을까?’ 같은 걱정이죠. 하지만 타인은 우리를 ‘따뜻함(warmth)‘이라는 다른 기준으로 평가합니다. ‘이 사람이 친절한가?’, ‘믿을 만한가?’, ‘친구인가, 아니면 조심해야 할 사람인가?’ 등을 살피는 것입니다.

사회적 행동은 본질적으로 따뜻함을 전달합니다. 누군가에게 관심을 표현하고, 친근하게 다가가고, 감사함을 전하고, 칭찬하거나 도움을 요청하는 모든 행위는 우리의 따뜻한 의도를 보여줍니다. 하지만 우리는 자신의 능력에 대한 걱정 때문에 이러한 따뜻함의 전달 효과를 과소평가하여 상호작용을 주저하게 됩니다.

우리는 사회적 상호작용의 경험이 어떻게 펼쳐질지에 대한 기대를 ‘스냅샷(snapshot)‘처럼 단순하고 정적인 방식으로 형성합니다. 그러나 현실의 상호작용은 ‘영화(movie)‘처럼 역동적이고 상호적(reciprocal)입니다. 내가 먼저 인사를 건네면 상대방도 인사를 하고, 내가 미소 지으면 상대방도 미소 짓습니다. 의미 있는 이야기를 먼저 꺼내면, 상대방도 마음을 열어주는 경향이 있습니다.

이러한 반응적이고 상호적인 특징들이 우리를 서로 연결합니다. 하지만 우리는 복잡하고 역동적인 상호작용의 본질, 특히 상호성을 충분히 이해하지 못하기 때문에, 대화가 얼마나 잘 진행될지 과소평가하게 됩니다.

마지막으로, 마음에 비관주의가 싹트면 그것은 ‘자기 충족적 예언(self-fulfilling prophecy)‘이 될 가능성이 큽니다. 만약 누군가와 대화하는 것이 불쾌할 것이라고 생각하면, 우리는 그 대화를 시도조차 하지 않을 것입니다. 그렇게 되면 우리가 틀렸을 수도 있다는 사실을 영원히 알 수 없게 됩니다.

반대로 낙관주의는 접근을 유도하고, 접근은 현실과 우리의 믿음을 조정하는 데 필요한 데이터를 제공합니다. 하지만 비관주의는 우리가 그 데이터를 얻는 것을 막고, 결국 과도하게 비관적인 믿음을 고착화시킵니다. 이플리 교수는 이를 “비극적”이라고 표현합니다. 불필요한 위험 회피가 보람 있는 경험의 기회를 박탈하는 것이기 때문입니다. 그는 우리가 다른 사람과의 연결을 막고 있다고 생각하는 ‘감옥의 창살’이 사실은 “젖은 파스타 면발”처럼 약할 수 있으며, 조금만 밀어보면 그 사실을 알게 될 것이라고 말합니다.

사회적 연결의 부재는 단순한 불편함을 넘어 우리의 건강과 생존에 심각한 위협이 됩니다. 이플리 교수는 인간 역사 대부분의 기간 동안 혼자 고립되는 것은 곧 죽음을 의미했다고 강조합니다. 따라서 우리가 혼자 있거나 다른 사람과 단절되었다고 느낄 때, 우리의 뇌와 신체는 이를 위협으로 인식합니다.

이러한 위협 인식은 스트레스 호르몬인 코르티솔(cortisol) 수치를 급증시키고, 만성적인 코르티솔 증가는 면역 체계를 약화시켜 감기, 폐렴, 심지어 코로나19와 같은 질병에 더 취약하게 만듭니다. 장기적으로는 심혈관 기능에도 악영향을 미칩니다. 놀랍게도 역학 연구에 따르면, 외로움은 하루 15개비의 담배를 피우는 것과 맞먹는 수준으로 조기 사망의 주요 위험 요소이며, 운동 부족이나 과체중보다도 더 치명적일 수 있다고 합니다.

오랫동안 심리학계는 사회적 연결의 중요성을 기본적인 인간의 욕구로 충분히 인식하지 못했습니다. 에이브러햄 매슬로(Abraham Maslow)의 욕구 단계 이론에서 ‘소속감(belonging)‘은 중간 단계에 위치하여 마치 사치품처럼 여겨졌지만, 이플리 교수는 식사와 수면처럼 기본적인 생존 욕구라고 강조합니다. 우리의 뇌와 생리적 반응이 이를 명확히 보여줍니다.

우리가 사회적 교류를 시도할지 말지 결정하는 순간은 ‘선택’의 문제입니다. 이플리 교수는 이를 ‘접근-회피 갈등(approach-avoidance conflict)‘이라고 설명합니다. 우리의 뇌에는 다가가도록 격려하는 시스템과 회피하도록 격려하는 시스템이 독립적으로 작동합니다.

흥미롭게도, 어떤 사건이 멀리 있을 때는 접근 동기가 매우 높습니다. 예를 들어, “오늘 비행기에서 옆 사람과 이야기해서 흥미로운 이야기를 들어야지”라고 생각할 때는 매우 긍정적입니다. 하지만 실제로 그 순간이 다가와 낯선 사람이 바로 옆에 앉아 있거나, 어려운 대화를 시작해야 할 때가 되면, 회피 동기가 급증합니다. 모든 회피의 이유들이 즉각적으로 강력해지면서 자신감은 바닥으로 떨어지고, 결국 우리는 ‘발이 시려워(get cold feet)’ 물러서게 됩니다.

이러한 현상은 뇌가 ‘예측’을 ‘정보’로 착각하는 데서 비롯됩니다. ‘어색할 거야’라는 예측을 ‘어색하다’는 현실로 받아들이는 것이죠. 이플리 교수는 우리가 삶에서 무엇을 할지 결정할 때, 현실이 아닌 ‘우리가 어떻게 경험할 것이라고 생각하는지’가 가장 중요하다고 말합니다. 이 예측이 현실을 만들고, 우리가 시도하지 않으면 잘못된 예측을 결코 수정할 수 없게 됩니다.

우리는 흔히 정직함이 상대방에게 상처를 주거나 관계를 해칠 것이라고 생각합니다. 특히 부정적인 피드백을 줄 때 더욱 그렇죠. 하지만 이플리 교수는 우리가 정직함의 ‘내용’에만 집중하고, 정직함이 전달하는 ‘따뜻함’이라는 본질적인 차원을 간과한다고 지적합니다.

도움을 주려는 의도를 담은 정직함은 예상보다 훨씬 긍정적으로 받아들여질 수 있습니다. 예를 들어, 배우자가 해준 음식이 별로였을 때 “정말 맛있었어”라고 ‘하얀 거짓말(white lie)‘을 하는 대신, “이것만 고치면 훨씬 맛있을 거야”라고 건설적인 피드백을 주는 것은 관계를 개선하고 상대방이 더 나아지도록 돕는 따뜻한 행위가 될 수 있습니다. 물론 순간적으로는 자존심이 상할 수 있지만, 장기적으로는 상대방이 자신을 진정으로 아끼고 도와주려 한다는 것을 느끼게 되어 관계가 더욱 깊어질 수 있습니다.

이플리 교수의 동료 엠마 레빈(Emma Levine) 교수의 연구에 따르면, 하루를 ‘완전히 정직하게’ 보낸 사람들은 ‘완전히 친절하게’ 보낸 사람들과 마찬가지로 그날을 좋게 평가했고, 관계가 더 강해졌다고 느꼈습니다. 오히려 솔직함을 통해 자신에 대해 더 좋게 느끼는 경향도 있었습니다. 다만, 정직함이 상대방에게 전혀 도움이 되지 않고 단지 잔인하게 느껴질 때만 ‘하얀 거짓말’이 정당화될 수 있다고 레빈 교수는 덧붙였습니다.

많은 사람들이 ‘스몰 토크(small talk)‘를 싫어합니다. 진부하고 피상적이며 가식적이라고 느끼기 때문이죠. 이플리 교수 역시 이러한 감정에 공감하며, 스몰 토크가 아닌 ‘깊이 있는 대화(deep talk)‘의 중요성을 강조합니다.

그는 MBA 학생들을 대상으로 한 실험에서, 낯선 사람과 함께 “만약 내가 당신의 좋은 친구가 된다면, 당신에 대해 가장 중요하게 알아야 할 것은 무엇인가요?”, “당신의 인생에서 가장 감사하는 것은 무엇이며, 그에 대해 말해줄 수 있나요?”, “다른 사람 앞에서 마지막으로 울었던 때에 대해 말해줄 수 있나요?”와 같은 깊이 있는 질문들을 나누도록 했습니다.

처음에는 학생들이 매우 어색하고 불편해하며 대화가 잘 되지 않을 것이라고 예상했지만, 실제 대화가 끝난 후에는 압도적으로 대부분의 학생들이 예상보다 훨씬 덜 어색하고, 상대방과 더 강한 유대감을 형성했으며, 대화가 즐거웠다고 보고했습니다. 이플리 교수는 이 실험을 통해 “다른 사람들도 우리처럼 스몰 토크를 싫어하고, 더 의미 있는 대화를 원한다”는 사실을 깨달았다고 말합니다.

우리가 일상에서 나누는 대화는 충분히 깊지 못하지만, 대부분의 사람들은 실제로는 더 깊이 있는 대화를 원합니다. 대화의 방향을 바꿀 힘은 우리에게 있습니다. 상대방에게 마음을 열고 관심을 표현하면, 상대방도 마음을 열고 돌아올 것이며, 이는 훨씬 더 풍요로운 대화로 이어질 수 있습니다.

사회적 교류를 피하는 경향은 과거에도 존재했습니다. 1970년대 뉴욕 지하철에서 스탠리 밀그램(Stanley Milgram) 교수가 관찰했듯, 아이폰이 없던 시절에도 사람들은 서로 말을 걸지 않고 신문이나 책만 보며 각자의 세계에 몰입했습니다. 하지만 현대 사회에서는 그 양상이 더욱 심화되었습니다.

이플리 교수는 과거에는 사회적 상호작용이 생존을 위한 필수적인 요소였던 반면, 현대에는 ‘선택’의 여지가 훨씬 많아졌다고 지적합니다. 우리는 원한다면 하루 종일 아무도 만나지 않고 혼자 살 수 있습니다. 아침 식사는 배달시키고, 장은 온라인으로 보고, 재택근무를 하며, 밤에는 TV로 엔터테인먼트를 즐길 수 있습니다. 기술 발전이 가져온 ‘마찰 없는 세상(frictionless world)‘은 우리에게 독립성이라는 큰 이점을 주었지만, 동시에 사회적 연결이라는 중요한 가치를 희생시키고 있습니다.

이플리 교수는 자신의 연구가 그 어떤 것보다도 개인적으로 큰 변화를 가져왔다고 고백합니다. 자신을 ‘내향적인 사람(introvert)‘이라고 생각했지만, 연구를 통해 사회적 교류에 대한 오해를 벗고 적극적으로 다가가면서 삶이 훨씬 풍요로워졌다는 것입니다.

우리가 낯선 이와의 대화를 주저하고, 솔직한 피드백을 망설이며, 피상적인 스몰 토크에 머무는 것은 대부분 잘못된 기대와 비관주의 때문입니다. 우리의 뇌는 어색할 것이라는 ‘예측’을 ‘정보’로 착각하여 현실을 왜곡하고, 결국 우리를 불필요한 고립으로 이끌어갑니다.

하지만 이플리 교수는 우리가 사회적 상호작용의 성공 확률을 과소평가하고 있을 뿐이라고 말합니다. 작은 ‘시험’을 통해 우리의 예측이 틀렸음을 깨닫는다면, 세상은 훨씬 더 열리고 풍요로워질 것입니다. 오늘 하루, 낯선 이에게 미소 지으며 먼저 인사를 건네거나, 조금 더 깊이 있는 질문을 던져보는 작은 용기가 어쩌면 당신의 삶을 예상보다 훨씬 더 행복하고 의미 있게 만들 수 있습니다.