[전문가칼럼] 질문이 중요한 AI시대, 정답을 찾아내는 올바른 질문법

질문‘만’이 중요한 시대

인터넷이 보급되기 전, 사람들은 궁금한 것이 있으면 직접 책을 찾거나 알 만한 사람에게 물어보는 방법으로 궁금증을 해소했습니다. 그래서 이때 주목받는 인재는 무엇이든 알고 있는 ‘척척 박사형’ 인재였습니다. 암기의 시대였죠. 그런데 인터넷을 통해 검색이 일반화되면서 모르는 것은 바로 물어서 알 수 있는 시대가 되었습니다. 그리고 이때는 단답형 지식이 아닌, 그 지식을 모아서 의미를 만드는 통찰력이 중요해졌습니다. 즉 통섭형 인재가 필요한 시기였는데요. 질문도 답변도 모두 중요한 시기였습니다.

그러나 Chat GPT로 대표되는 생성형 AI가 나오면서 이런 상황이 또 한 번 급변했습니다. 질문에 대한 답을 만들어 주는 생성형 AI는 지식을 연결해서 답을 만드는 작업을 인간 대신해 주기 시작했는데, 그 답의 퀄리티가 어느 정도 보장이 되었습니다. 그리고 무엇보다 답을 만들어 내는 속도가 압도적이어서 유용성과 효과성이 충분히 갖춰지게 됐습니다. 그래서 이제 질문‘만’이 중요한 세상이 열렸습니다.

질문의 짜임새는 질문자의 지식과 지혜에 따라 달라진다

질문과 답이 중요한 시대에는 답을 만들어 내는 작업에 많은 시간과 특별한 인사이트들이 요구되었기 때문에 답을 만들어 내는 것이 질문하는 것보다 더 중요했습니다. 하지만 AI 시대에서 답은 AI들이 굉장히 빠른 속도로 찾아주기 시작했습니다. 따라서 질문에서 차별점을 가져갈 수밖에 없게 됐습니다. 하지만 질문의 시대에 최우선으로 필요한 것은 ‘좋은 질문을 만들어 내는 구성 능력’이 아닙니다. ‘좋은 질문’은 질문과 답변의 시대에 먼저 요구된 능력으로, 한번 질문을 설정하면 그에 따른 답변을 만들어 내는 데 긴 시간이 걸렸기 때문에 처음부터 질문 자체의 구성에 신중할 수밖에 없었죠.

AI가 답변을 만들어 주는 지금 가장 우선적으로 요구되는 능력은 질문을 잘 구성하는 것이 아니라 ‘질문을 하는 것’ 자체입니다. 다양하고 많은 질문을 하다 보면 그중에 좋은 아이디어와 필요한 통찰이 발견될 수 있습니다. 따라서 우리는 Chat GPT나 클로드, Perplexity 등 무료로도 사용할 수 있는 AI들을 활용해서 여러 가지 질문을 해보고 관련 답변을 얻어 보는 과정을 실행해 보는 것이 필요합니다.

이 단계가 지나면 이제 효율을 따지기 시작하게 되는데요. 이왕이면 100번의 질문보다는 2~3번의 질문으로 원하는 답을 찾아내는 것이 효율적이고, 같은 값이면 누구나 얻을 수 있는 일반적인 답변보다는 어디서도 얻기 힘든 유니크한 답변을 얻어내는 것이 효과적이기 때문입니다. 그래서 질문을 구성하는 것이 중요합니다.

질문을 짜임새 있게 구성하기 위해서 필요한 것은 질문을 하는 사람의 지식과 지혜입니다. 자신이 많이 알고, 다양한 생각을 가질수록, 질문의 횟수를 줄이면서 목표로 하는 정확한 답을 얻을 확률이 늘어납니다. 예를 들어 “GS 칼텍스가 남아공에 비즈니스로 진출할 수 있는 전략을 짜줘.”라고 간단하게 넣으면 매우 일반적인 답이 나오게 됩니다. 그런데 같은 질문이라도 “GS칼텍스가 남아공에 진출하기 위해 어떤 비즈니스에 먼저 접근하는 것이 좋을지 A기업과 비교하면서 구체적으로 설명해 줘.”라고 하면 보다 구체적인 제안이 나오게 되죠. A기업이 GS칼텍스와 유사한 비즈니스를 수행하는 대표적인 기업이라면 더 좋은 답변이 나올 것입니다. 이처럼 배경지식에 기반해 단순히 하나의 키워드를 추가하는 것만으로도 보다 풍부하고 구체적인 답변을 받을 수 있습니다. 더불어 자신이 알고 있는 경제 상황, 문화, 기업 정보 등을 활용해서 질문을 만들면 보다 효과적인 질문이 창출됩니다.

꼬리에 꼬리를 무는 질문의 중요성

스스로 질문을 하고 그에 대한 답을 생각해 보는 과정과 이를 반복하는 것은 사고의 깊이를 향상시킬 수 있는 방법인데요. 이때 AI를 활용하는 것은 더 효과적일 수 있습니다. AI는 하나의 사고력 증강장치로, 히어로의 힘을 배로 만들어 주는 슈트의 역할을 할 수 있기 때문입니다. 다만 먼저 질문을 통한 사고력을 키우는 것이 필요합니다. 10의 힘을 가진 사람이 AI 슈트를 입고 사고의 힘을 5배 확장하는 것과, 100의 힘을 가진 사람이 슈트를 입어 본인의 힘을 5배 확장하는 것에는 절대적인 결과 차이가 생길 수밖에 없습니다.

스스로에게 하는 질문은 의식적으로 호기심 가지기, 이유 찾기, 한 단계 더 들어가기, 비판적 접근하기 등 여러 가지 방법론이 있을 수 있습니다. 하나만 대표로 소개하자면 이유 찾기가 있습니다. 어떤 현상이나 상황, 이슈 등에 대해서 주어진 이유, 드러난 이유 외에 또 다른 이유는 없을까 한 번 더 생각해 보는 것인데요. 이를 위해 자주 쓰이는 대표적인 방법론에는 5 Why 기법이 있습니다.

예를 들어 설명하겠습니다. 미국 워싱턴의 제퍼슨 기념관의 대리석 외벽은 자주 부식이 된다는 문제를 가지고 있었습니다. 그래서 이 문제를 해결하려고 그 원인을 살펴보니까 비누 청소를 자주 해서 그렇다는 것입니다. 그렇다면 비누 청소를 그만두면 이 문제가 해결될까요? 여기서 한 번 더 Why를 넣어봅니다. ‘왜 비누 청소를 자주 하는가?’라는 질문을 하는 거죠. 이에 대한 답은 ‘비둘기 배설물이 많아 지저분하기 때문이다’였습니다. 그런데 여기서 그치면 할 수 있는 것이 별로 없습니다. 다시 Why를 넣어 봅니다. “왜 비둘기들의 배설물이 많을까?” 여기에 대한 답은 비둘기들의 먹이인 거미가 많아서였죠. 그럼 또 Why를 넣습니다. “거미가 왜 많지?” 불나방에 많아서 이 불나방을 잡기 위해 거미가 많은 것이었습니다. 마지막으로 다시 Why를 넣어 볼까요. “불나방이 왜 많은 걸까?” 이유는 외곽의 조명을 일찍 켜서였습니다. 제퍼슨 기념관의 해결책은 외곽 조명을 2시간 정도 늦게 키는 것이었고, 이것으로 대리석 벽의 부식을 막는 문제를 해결하였습니다.

이렇게 도식적으로 Why를 다섯 번만 넣어도 근본적인 원인에 닿을 수 있고, 본질적인 해결책을 찾을 수 있습니다. 꼬리에 꼬리를 무는 질문의 방법은 집요하거나 집착적인 태도가 아니라, 집중하고 집약하는 자세라 할 수 있습니다. 우리는 스스로 이런 식의 방법론을 적용해서 계속 질문하고 생각함으로써 사고의 깊이를 넓고 깊게 만드는 것이 필요합니다. 이런 사람이 AI라는 슈트를 입으면 압도적인 결과물의 차이를 얻어낼 수 있게 되는데요. 그것이 AI 시대에도 우리가 우리의 지식과 사고력을 위해 책도 더 읽고, 자기 계발도 더 하고, 많은 사람들과 대화를 나누며 지혜를 갈구해야 하는 이유입니다.

생성형 AI를 200% 활용하기 위해 필요한 두 가지 기둥

자신의 배경지식이나 사고력을 높여 생성형 AI를 제대로 활용하는 것 외에도 생성형 AI 그 자체를 제대로 이용하는 방법도 많이 소개되고 있는데요. 그 중 ‘구체성’과 ‘단계성’이라는 두 가지 기둥만 잘 활용해도 AI를 200% 활용할 수 있습니다.

구체성은 질문을 할 때 디테일 하게 하라는 것입니다. 답변을 요구할 때 영역을 지정해 준다든가 답변의 개수나 방향 같은 지정해 주면, 그에 따라 구체적인 결과를 확인할 수 있습니다. 질문을 할 때 시나리오를 제시하거나 비교 대상을 설정하는 것도 좋습니다. 앞서 GS 칼텍스가 남아공에 진출할 때 A기업과 비교한 것이 비교 대상을 설정한 질문이죠. 만약 시나리오를 제시한다면 “GS칼텍스가 남아공에 진출하고, ‘전기차(EV) 보급률이 20%를 넘어서게 되면’ 어떤 비즈니스부터 하면 좋을지 제안해 줘”라는 질문을 만들 수 있습니다. 이 시나리오에 국가 별 발전 속도, 정치적 변화, 국제 사회의 동향 등 여러 가지를 담을 수도 있겠죠.

또 하나의 기둥은 단계성입니다. 많은 분이 ‘원하는 것을 한 번에 찾을 수 있는 단 하나의 마법 같은 질문’을 구성하는 방법을 알기를 원합니다. 하지만 꼭 그럴 필요는 없습니다. AI의 시대에는 답이 생성되는 속도가 점진적으로 제로로 수렴하고 있기 때문입니다. 이런저런 질문을 하면서 그 질문의 답변을 바탕으로 다음 질문을 구성하는 식으로 핵심에 접근하는 방법이 훨씬 효과적입니다. Chat GPT는 대화 모델입니다. 따라서 대화를 통해서 하나씩 알아가고, 새롭게 안 사실들을 바탕으로 다음 질문을 구성하는 방식으로 깊숙하게 들어가는 것이 답변의 퀄리티를 높이는 효과적인 방법이 됩니다. 그 과정에서 자신의 지식이나 사고도 향상되게 되고요. 예를 들어 “GS 칼텍스와 비슷한 사업구조를 가지는 미국, 독일, 프랑스, 중국의 대표적인 기업을 하나씩 소개해 줘”라고 하니까, 미국의 Chevron Corporation, 독일의 BASF SE, 프랑스의 TotalEnergies, 중국의 Sinopec을 들어주었습니다. 그런 다음에 다시 “이 4개 기업에 GS칼텍스까지 포함해서 5개 기업의 장단점을 비교 분석해 줘”라고 하면 비교적 분명하게 GS칼텍스의 장단점이 드러나게 되는 거죠. 그냥 “GS 칼텍스의 장단점을 뽑아줘”라고 하는 것보다 이런 단계를 거치면 보다 분명하게 정보를 얻을 수 있습니다.

AI가 대체할 수 없는 10%를 채워야 하는 시점

질문은 스스로 생각하는 힘입니다. 즉, 질문이 없는 일상은 스스로 생각하는 시간이 없어진다는 것을 의미할 수 있습니다. 하지만 AI의 가속화된 변화가 피부로 느껴지는 요즘에 이런 개인들의 삶의 자세는 유지가 아닌 도태로 이어질 수밖에 없습니다. 그것도 매우 빠르게 말이죠. 7월 15일에 발표된 한국개발연구원의 보고서에 따르면 지금부터 6년 뒤에는 AI가 70% 이상의 업무를 대체할 수 있는 일자리의 비율이 98.9%에 이른다고 합니다. 일자리의 90%는 AI가 대체 가능하다고 진단하고 있기도 하고요. 이런 상황에서 우리가 주목할 것은 대체되지 않는 10%입니다. 그 10%는 AI를 활용할 수 있는 사람들이고, 그 활용의 열쇠가 바로 질문과 사고력에 있는 것이죠.

아직 AI들이 본격적으로 사회에 진출하지 않은 시점입니다. 얼마든지 AI와 같이 성장할 수 있는 시점입니다. 기회는 아직 충분합니다. 오히려 이러한 상황이 개인들에게는 인생 가장 큰 기회일 수도 있는 것이고요. ‘한 번 더 질문하고 한 번 더 생각하기’, 가장 간단한 실천부터 해보시면서 기회를 잡아가시기를 바랍니다.

※ 본 콘텐츠는 이시한 작가님의 기고를 받아 작성되었습니다.