생성형 AI 리터러시: 1. 좋은 질문의 능력, 우리는 생성형 AI에게 질문할 준비가 되어 있는가?

안녕하세요, Solo AI Lab의 사이(Sai)입니다. 오늘은 생성형 AI 리터러시에 꼭 필요한 능력, '좋은 질문을 하는 방법'에 대해 이야기해보려고 합니다.

1. 역사 속에서 찾아보는 좋은 질문의 조건

오늘은 우리 일상에서 너무나 당연하게 여기는 '질문'의 힘에 대해 이야기해 보려 합니다. 생성형 AI와의 대화는 사실 첫 질문이 가장 중요한데요. 왜냐하면 첫 질문이 꼬이면 계속 그 부분을 맥락을 잡아서 결과를 산출하기 때문입니다. 놀랍게도, 이 '질문'의 중요성은 수천 년 전부터 위대한 사상가들에 의해 강조되어 왔습니다.

1.1 소크라테스: 대화의 달인

먼저 고대 그리스의 철학자 소크라테스를 만나볼까요? 그의 유명한 '소크라테스의 대화법'은 질문을 통해 상대방의 생각을 이끌어내는 방식입니다. 놀랍게도 이 방법은 2400년이 지난 지금도 여전히 유효합니다.

"내가 아는 것이라곤 내가 모른다는 사실뿐이다."

이 겸손한 자세로 시작되는 소크라테스의 질문은 깊이 있는 대화와 통찰을 이끌어냈습니다.

1.2 아인슈타인: 질문에 시간을 투자하라

20세기 최고의 과학자 알베르트 아인슈타인도 질문의 중요성을 강조했습니다.

"문제 해결에 1시간이 주어진다면, 55분은 질문을 정의하는 데 쓰겠다."

이 말은 문제 해결의 핵심이 바로 '올바른 질문'에 있다는 것을 의미합니다. 여러분, 문제에 직면했을 때 해결책부터 찾으려 하지 않으셨나요? 이제는 문제를 정확히 정의하는 데 더 많은 시간을 투자해 보는 건 어떨까요?

1.3 피터 드러커: 비즈니스의 핵심도 질문이다

현대 경영학의 아버지라 불리는 피터 드러커도 질문의 중요성을 강조했습니다.

"가장 심각한 실수는 잘못된 질문에 대한 올바른 답변이다."

결국, 우리의 현실 세계에서도 올바른 질문이 성공의 열쇠라는 말입니다. 우리가 추구해야 할 것은 단순히 '답'이 아니라 '올바른 질문'인 것이죠.

2. AI시대 좋은 질문과 프롬프트 엔지니어링의 만남

'프롬프트 엔지니어링'이라는 말을 들어보셨나요? 이는 AI에게 최적의 결과를 얻기 위해 입력(프롬프트)을 설계하고 최적화하는 과정을 말합니다. 그리고 놀랍게도, 이 프롬프트 엔지니어링의 핵심은 바로 '좋은 질문'을 하는 것입니다.

그러면 어떻게 하면 좋을 질문을 통해 생성형 AI와 소통을 할 수 있을까요?

2.1 문제 정의: 좋은 질문의 시작

"가끔 질문을 하면서도 내가 무슨 질문을 해야 하는지 모를 때가 있습니다."

이 말씀, 많은 분들이 공감하실 것 같습니다. 좋은 질문의 첫 걸음은 바로 문제를 명확히 정의하는 것입니다. 무엇이 궁금한지, 어떤 정보가 필요한지 스스로에게 물어보세요. 문제를 잘 정의하면 질문의 방향이 명확해집니다.

팁: 질문하기 전에 잠시 멈추고 "내가 정확히 무엇을 알고 싶은 걸까?"라고 스스로에게 물어보세요.

2.2 구체성의 힘: 정확한 결과를 위해

프롬프트 엔지니어링의 핵심은 구체성입니다. 예를 들어 볼까요?

• "저녁 메뉴 추천해줘" (X)
• "30분 안에 만들 수 있는 저녁 메뉴 3가지를 추천해줘" (O)

더 구체적인 질문이 더 정확하고 유용한 답변을 이끌어냅니다. 시간, 수량, 조건 등을 명시하면 AI의 답변 품질이 크게 향상됩니다.

2.3 창의성을 자극하는 질문

AI의 창의성을 끌어내고 싶나요? 그렇다면 여러분의 질문도 창의적이어야 합니다.

• "시 한 편 써줘" (X)
• "시인 윤동주와 같은 필체로 현대시를 작성해줘" (O)

특정 스타일, 테마, 또는 참조할 대상을 제시하면 AI는 더 독특하고 흥미로운 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

2.4 대화의 연속성: 점진적 프롬프팅

AI와의 대화는 스무고개 게임과 비슷합니다. 한 번의 질문으로 완벽한 답을 얻기는 어렵죠. 대신, 지속적으로 질문하고, 오류를 수정하고, 출처를 확인하며 원하는 결과에 다가가는 과정이 필요합니다. 이를 '점진적 프롬프팅'이라고 부릅니다.

팁: 첫 답변에 만족하지 마세요. 추가 질문, 수정 요청, 더 자세한 설명 요구 등을 통해 원하는 결과를 얻어가세요.

2.5 단계적 접근: 복잡한 문제 해결의 열쇠

복잡한 문제는 한 번에 해결하기 어렵습니다. 이럴 때는 문제를 작은 단계들로 나누어 접근하세요. 예를 들어, 사업 계획서 작성을 AI에게 요청한다면:

1. "사업 계획서의 주요 구성 요소를 나열해줘"
2. "각 구성 요소별로 포함해야 할 핵심 내용을 설명해줘"
3. "우리 회사의 특성을 고려해 각 섹션의 개요를 작성해줘"

이런 식으로 단계별로 접근하면 더 체계적이고 완성도 높은 결과를 얻을 수 있습니다.

2.6 결과 예상적 질문: 목표 지향적 접근

'결과 예상적 질문'이란 무엇일까요? 이는 원하는 결과를 미리 예상하고, 그에 맞춰 질문을 구성하는 방법입니다. 이 방식은 AI가 여러분의 의도를 더 정확히 파악하고, 원하는 형태의 답변을 제공하는 데 도움을 줍니다.

예를 들어 볼까요?

• 일반적 질문: "인공지능의 미래에 대해 설명해줘" (X)
• 결과 예상적 질문: "인공지능의 미래 발전 방향을 5가지 핵심 포인트로 요약하고, 각 포인트에 대해 간단한 설명과 예시를 들어줘" (O)

3. 생성형 AI와 좋은 질문의 필요성

자, 이제 우리는 인공지능(AI)이 일상화된 시대에 살고 있습니다. 그렇다면 AI를 사용할 때 왜 좋은 질문이 필요할까요? 위대한 사상가들의 지혜를 현대에 적용해 봅시다.

1. 정확성 향상: 소크라테스의 정확한 질문처럼, AI에게도 명확한 질문이 필요합니다. 이는 AI가 더 정확한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다. "가비지 인, 가비지 아웃(GIGO)" 원칙을 기억하세요. 좋은 입력이 좋은 출력을 만듭니다.
2. 효율성 증대: 아인슈타인이 강조했듯이, 질문을 잘 정의하는 것이 중요합니다. 잘 구성된 질문은 AI가 필요한 정보를 더 빠르게 찾아줍니다. 이는 곧 여러분의 소중한 시간과 에너지를 아끼는 길이 됩니다.
3. 창의성 촉진: 드러커가 말한 '올바른 질문'은 새로운 관점을 제시할 수 있습니다. 독창적인 질문은 AI로 하여금 새로운 아이디어를 제시하도록 유도할 수 있습니다. 여러분의 창의적인 질문이 AI의 창의성을 자극할 수 있습니다.
4. 편향 감소: 소크라테스의 비판적 사고 방식을 따라, 잘 만들어진 질문은 AI의 잠재적 편향을 최소화하고, 더 객관적인 답변을 얻는 데 도움이 됩니다. 다양한 각도에서 질문을 던져보세요.
   

"가비지 인, 가비지 아웃" (Garbage In, Garbage Out, GIGO)은 컴퓨터 과학 및 정보 처리 분야에서 사용되는 원칙입니다. 이 원칙은 입력된 데이터의 품질이 결과물의 품질에 직접적인 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 즉, 잘못된 입력 데이터(가비지)를 사용하면, 올바른 처리가 이루어지더라도 결과물 또한 잘못된 데이터(가비지)가 된다는 것입니다.

4. 우리나라에서 '질문력'은 발전할 것 인가?

4.1 과거의 인식에서 우리는 벗어났나고 있나요?

• 전통적으로 '질문'은 도전적이거나 무례한 것으로 여겨질 수 있었습니다. 그래서 학교에서는 '질문'보다는 '답변'에 더 초점을 맞추는 경향이 있었습니다. 정답을 많이 맞추는 게 질문하는 것 보다 더 중요하게 학습을 했고, 그러한 흐름은 직장에서도 상사에게 질문하는 것을 꺼리는 문화로 이어지곤했습니다.
• 이러한 문화적 배경은 우리가 자유롭게 질문하는 것을 어렵게 만들었습니다. 하지만 세상은 변하고 있습니다.

우리의 사회를 들여다보면 좋은 질문을 하는 것이 좋은 답변을 얻는 것은 한국인들도 잘 알고 있지만 정작 내가 질문을 받거나 하지 않는 문화가 아직도 높다는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 80%정도가 우리나라의 주입식 교육 중심의 한국에서는 질문력을 키우기 힘들다고 답변을 주기도 했고, 70%는 질문을 많이하면 유난하게 보는 경향이 있다고 했습니다.

4.2 다행히도, 최근에는 '질문'에 대한 인식에 큰 변화의 바람이 불고 있습니다:

저는 사교육, 기업교육, 부트캠프 시장에서 일하고 있지만 이제 채용시장에서 생성형 AI활용은 점점 중요해지고 있고, 많은 기업에서 생성형 AI에 대한 활용법을 앞다퉈 교육하고 있으며, 이를 통해 AI 인재를 확보하기 위한 소리 없는 총성이 울리고 있습니다.

• 기업 문화의 변화: 많은 기업들이 '질문하는 문화'를 장려하고 있어요. 예를 들어, 구글은 '스마트한 질문'을 높이 평가합니다. 이는 혁신과 성장을 위해 질문이 얼마나 중요한지를 보여주는 좋은 예시입니다.
• 교육의 변화: 교육 현장에서도 '질문 중심 학습'의 중요성이 강조되고 있습니다. PISA와 같은 국제 학업 성취도 평가에서도 비판적 사고와 문제 해결 능력을 중요하게 다루고 있죠. 이는 단순 암기보다 '질문하고 탐구하는 능력'이 더 중요해졌다는 것을 의미합니다.

5. AI 시대, 질문의 중요성

생성형 AI의 등장으로, '좋은 질문을 하는 능력'의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 그 이유는 무엇일까요?

1. 정보의 홍수: 생성형 AI는 엄청난 양의 정보를 제공할 수 있습니다. 하지만 정작 필요한 정보를 찾아내는 것은 우리의 몫입니다. 좋은 질문은 이 과정의 나침반이 됩니다.
2. 창의성의 촉매제: 생성형 AI는 우리의 질문에 따라 다양한 아이디어를 제시할 수 있습니다. 좋은 질문은 AI의 창의성을 끌어내고, 이는 곧 우리의 창의성으로 이어집니다.
3. 비판적 사고의 시작: 생성형 AI가 제공하는 정보를 무조건 수용하는 것이 아니라, 그에 대해 질문하고 검증하는 과정이 필요합니다. 이는 비판적 사고의 핵심입니다.
4. 평생 학습의 도구: 생성형 AI 시대에는 지식의 수명이 짧아집니다. 끊임없이 새로운 것을 배워야 하죠. 이때 가장 필요한 것이 바로 '좋은 질문'을 할 수 있는 능력입니다.

이제 기계를 가르치기 위해 인간은 생각을 해야할때가 왔고, 그러한 생각을 하는 인간과 그렇지 않은 사람들의 격차와 대체는 불가피하다고 생각합니다.

여러분의 생각은 어떠신가요??

자, 이제 여러분의 차례입니다. 여러분은 어떻게 생각하시나요?

• 여러분만의 '좋은 질문' 전략이 있다면 공유해주세요.
• AI와의 대화에서 특별히 효과적이었던 질문 방식이 있나요?
• 학교나 직장에서 '질문하는 문화'를 경험해보셨나요? 그 경험은 어땠나요?

여러분의 경험과 통찰을 메일 주소로로 보내주세요. 다음 뉴스레터에서 여러분의 이야기를 소개하고, 커피챗도 기다리고 있습니다. 앞으로도 더 많은 생성형 AI 리터러시에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.

이상으로 AI코리아 집필진 Solo AI Lab - Sai였습니다. 감사합니다.

오늘 내용이 어떠셨나요?

출처 - '질문이 불편한 사회'···미래는 '좋은 질문'이 중요해진다 - https://magazine.hankyung.com/business/article/202308232696b

[저자 관련 정보]
이름 : 김진환 / 이메일 주소 : happydata1510@gmail.com
소속 : 주식회사 위니브 데이터 Lead / 고려대학교 빅데이터사이언스학부 겸임교수, 경제통계학 박사수료

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