답을 찾는 자, 질문하는 자
AI 시대에 질문하는 자의 가치는 다음과 같은 구체적인 사례들을 통해 명확해진다.
첫째, 문제의 본질을 꿰뚫는 질문의 힘이다. AI는 주어진 데이터를 기반으로 현상을 분석하고 해결책을 제시하는 데 탁월하다. 예를 들어, 한 기업의 매출이 급격히 하락했을 때, AI는 시장 트렌드, 경쟁사 분석, 소비자 구매 패턴 등 수많은 데이터를 분석하여 '어떤 제품을 개선하고, 어떤 마케팅 전략을 써야 하는가'와 같은 답을 제시할 수 있다. 그러나 이 기업의 진정한 문제는 단순히 매출 하락이 아닐 수 있다.
"우리가 고객에게 진정으로 제공하고자 하는 핵심 가치는 무엇인가?"
"우리의 존재 이유는 무엇이며, 이 가치가 현재 시장에서 통용되고 있는가?"
이와 같은 근본적인 질문은 AI가 던질 수 없다. 오직 인간만이 이러한 심오한 질문을 통해 문제의 본질을 파악하고 새로운 방향을 모색할 수 있다.
둘째, 정보의 한계와 편향성을 인식하는 비판적 질문이다. AI는 학습된 데이터를 기반으로 작동하기 때문에, 데이터에 내재된 편향이나 시대적 한계를 그대로 답으로 도출할 위험이 있다. 예를 들어, 채용 과정에서 AI 기반의 지원자 평가 시스템이 과거의 데이터를 학습한다면, 특정 성별이나 인종에 대한 무의식적인 편향을 그대로 반영하여 불공정한 결과를 초래할 수 있다.
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