#2 AI 능숙해졌는데, 뭔가 허전하다
AI 자연어 OS 설계 2회
AI 자연어 OS 설계 1회
프롬프트를 쓰는 손은 분명 능숙해졌다
질문은 정교해졌고, 결과의 문장도 이전보다 훨씬 그럴듯해졌다.
어떤 표현을 쓰면 더 구체적인 답이 나오는지도 이제는 감이 온다.
AI와 대화하는 법을 ‘배웠다’는 느낌도 든다.
그런데 이상하다.
결과의 품질은 분명 좋아졌는데,
정작 판단을 내릴 때의 마음은 여전히 불안하다.
정보는 많아졌는데, 확신은 같이 늘지 않는다.
“이렇게까지 자세히 알게 되었는데,
왜 결정을 내리면 찜찜함이 남을까?”
“답은 많은데, 왜 내 생각은 더 단단해지지 않을까?”
프롬프트 숙련과 사고 성장은 다르다
질문을 잘한다는 것과
사고를 잘한다는 것은 같지 않다.
프롬프트가 좋아질수록
답변의 폭은 넓어진다.
관점도 늘고, 가능성도 많아진다.
그런데 아이러니하게도,
결정은 오히려 더 흔들린다.
A도 맞는 것 같고,
B도 일리가 있고,
C 역시 무시하기 어렵다.
매번 새로 생각하는 기분.
매번 처음부터 다시 판단하는 느낌.
어제의 결론이 오늘의 기준으로 이어지지 않는다.
지식은 쌓이는 것 같은데,
‘나의 판단’은 축적되지 않는다.
질문 최적화는 입력만 바꾼다
프롬프트 엔지니어링의 본질은
결국 ‘입력 포맷’을 다듬는 일이다.
어떤 정보를 먼저 주느냐,
어떤 조건을 붙이느냐,
어떤 맥락을 미리 설명하느냐.
입력이 정교해질수록
출력도 정교해진다.
하지만 그 과정에서
변한 것은 질문의 형식이지,
사고의 뼈대는 아니다.
형식은 진화했는데,
판단이 만들어지는 내부 구조는 그대로다.
그래서 결과는 똑똑해 보이는데,
결론은 여전히 불안정하다.
사고에는 ‘상태’가 없다
대화는 이어지지만,
판단은 이어지지 않는다.
어제의 생각이 오늘의 판단으로
구조적으로 이어지지 않는다.맥락은 남아 있지만,
그 맥락이 ‘현재 나의 상태’로 고정되지 않는다.
매번 처음부터 다시 고민하는 이유.
매번 기준이 흔들리는 이유.
사고가 누적되지 않고,
그때그때 반응으로만 일어나는 구조 때문이다.
기준이 고정되지 않는 사고
질문이 바뀌면
판단의 축도 함께 바뀐다.
어제는 효율이 중요해 보였고,
오늘은 안전이 더 중요해 보인다.
조금 전에는 속도가 핵심이었고,
지금은 완성도가 더 커 보인다.
생각은 풍부해졌는데,
‘나의 기준’은 어디에 있는지 잘 보이지 않는다.
정보는 많아졌지만,
판단의 중심은 오히려 흐릿해진다.
이제 프롬프트가 아니라 ‘사고 구조’를 봐야 한다
이건 질문 기술의 문제가 아니다.
사고 아키텍처의 문제다.
잘 묻는 법보다 중요한 것은,
판단이 어떻게 만들어지고,
그 판단이 어떻게 다음 판단으로 이어지는가다.
사고를 하나의 “과정”으로,
하나의 “구조”로 보기 시작해야 하는 이유다.
커널 없는 사고의 불안정성
운영체제가 없는 프로그램은
매번 처음부터 메모리를 잡고,
매번 다시 기준을 세우고,
매번 예외에 흔들린다.
사고도 마찬가지다.
상태를 유지하고,
기준을 고정하고,
판단을 누적하는
내부의 중심부가 없으면,
아무리 입력이 정교해져도
전체는 늘 흔들린다.
지금 우리가 서 있는 위치
1회차에서 우리는
AI를 ‘도구’로만 보는 관점을 의심했다.
2회차에서 우리는
프롬프트 숙련이
사고 구조의 성장을 보장하지 않는다는 사실을 마주한다.
앞으로 다루게 될 것은
질문 기술이 아니라,
상태
기준
판단
검증
그리고 재사용 가능한 사고의 중심 구조다.
마지막으로 남는 질문
여러분은 지금,
더 잘 묻고 있는가?
아니면,
더 안정적으로 판단하고 있는가?
