- AI 시대의 질문: 기계가 답 못하는 영역
“기계는 답을 계산하지만, 인간은 의미를 묻습니다.”
— 이어령
1) 서문: 숫자는 길을 가리키지만, 길을 택하는 것은
사람입니다
보고서는 늘 그럴듯합니다. 정확한 표, 빼곡한 그래프, 빠른 결론. 그러나 회의가 끝난 뒤에도 어딘가 꺼림칙할 때가 있습니다. 왜일까요? 의미가 빠졌기 때문입니다. 데이터가 말해주지 못한 것, 바로 “지금 여기의 사람”이 느끼는 가치와 윤리, 책임의 무게입니다. 이 물음을 묻는 존재—그게 리더이고, 우리입니다.
2) 최근 장면: 데이터 뒤에 숨어 있던 ‘사람’을 발견했을 때
• 교실에서는
교육부·KERIS가 연 콘퍼런스에서 “AI 시대 교육은 협력·공감과 리터러시를 길러야 한다”는 메시지가 나왔습니다.
도구를 익히는 걸 넘어, 함께 배울 힘을 키우라는 주문이었죠. 교사의 역할은 그대로입니다. 아이의 표정을 읽고, 배움의 의미를 확인하는 일 말입니다. 
• 병원에서는
강원대병원이 암 병동에 AI 간호 도우미를 도입했습니다. 24시간 케어의 빈틈을 메우는 데 큰 도움을 주지만, 마지막에 환자의 손을 잡아주는 일은 여전히 간호사입니다. 기술이 시간을 벌어줄수록, 공감의 몫은 더 선명해집니다.  
• 직장에서는
콜센터 등 감정노동자의 정신건강을 살피는 AI가 등장했습니다. 목소리 떨림, 말의 속도, 단어 선택을 읽어 과로·번아웃 신호를 조기에 감지합니다. 하지만 ‘당신 고생 많았다’는 한 문장을 건네는 건 결국 동료와 리더입니다. 케어의 주체가 누구인지, 질문이 분명히 해줍니다. 
• 정책과 규제에서는
LLM 헬스케어의 발전이 눈부신 만큼, 편향·개인정보·책임소재 같은 과제가 남아 있음을 국내 기술 리뷰가 짚습니다. 표준화된 규제와 데이터 거버넌스 없이는 “정확해 보이는 오류”를 막기 어렵습니다. 바로 여기서 인간의 질문—“우리는 어디까지 허용할 것인가?”—이 필수입니다. 
3) 오늘 당장 쓰는 ‘의미·가치·윤리’ 질문 9
의미(Meaning)
1. “이 정책/제품이 사람들의 하루를 어떻게 다르게
만들까요?”
2. “지표가 좋아도 이야기가 빈 곳은 어디입니까?”
3. “우리가 하지 않아야 할 일은 무엇입니까?”
가치(Value)
4. “이번 결정으로 누가 이익을 보고, 누가 손해를 보나요?”
5. “같은 성과를 더 인간적인 방식으로 낼 수 있나요?”
6. “효율과 품질 중, 지금 더 지켜야 할 가치는 무엇입니까?”
윤리(Ethics)·책임(Accountability)
7. “AI의 추론이 틀렸을 때, 책임은 누구에게 있습니까?” 
8. “데이터에 없는 사람들은 어떻게 보호합니까?”
9. “자동화로 절약한 시간을 사람에게 어떻게 돌려줄
건가요?” (상담·간호·교육 등 대면 돌봄에 재투자)  
실전 프롬프트(바로 복붙)
“당신은 윤리·리스크 관점의 검토관입니다(Role). 우리 서비스 신규 기능의 이익·손해 집단, 프라이버시·편향 리스크, 책임소재를 1페이지 표로 정리해 주세요(Context). 각 항목은 80자 이내, 실행 권고 3개 포함(Constraint). 마지막에 ‘하지 않을 일’ 체크리스트(Output).” 
4) 독자께 드리는 이야기: 한 문장이 조직을 바꿨습니다
신규 제도 설명회. 불만이 가득한 자리에서 인사담당 임원이 숫자와 공식을 들이밀 때, 팀장이 조용히 말했습니다.
“여러분, 이 제도가 여러분에게 어떤 의미여야 합니까?”
잠시의 침묵 뒤에 손이 올라갔습니다. “내 의견이 반영된다는 느낌이 필요합니다.” 그날 이후 Q&A 기록·반영 시스템을 열고, 팀장이 직접 답했습니다. 몇 달 뒤 신뢰 지표가 뛰었다는 보고가 올라왔습니다. 숫자가 아닌 의미가 사람을 남겼습니다. 
5) 마무리: 기계는 빠르게 계산하고, 우리는 더 멀리 묻습니다
AI가 답을 빛 속도처럼 내놓는 시대에, 질문은 속도가 아니라 방향입니다. 우리는 이렇게 물어야 합니다. “정확함 다음엔 무엇이 남는가? 성과 다음엔 누가 남는가?” 그 물음을 놓치지 않는 한, 우리는 AI보다 먼저 인간을 선택할 수 있습니다. 그리고 그 선택이 조직을, 사회를, 우리의 내일을 지켜냅니다.
다음 편 예고
8편 – 질문이 만든 미래: AI와 인간의 공존
AI가 답을 쓰고 인간이 질문을 던질 때 생기는 ‘공존의 설계도’: 의료·교육·행정의 실제 운영 원칙과 체크리스트.
참고문헌
• 교육부·KERIS 콘퍼런스 “AI 시대 교육, 협력·공감 및
리터러시” 보도, 한국대학신문. 
• 강원대병원, AI 간호 도우미 도입 관련 보도, 한겨레·
MS투데이.  
• 감정노동자 정신건강 AI 기술 개발, 조선비즈. 
• LLM 헬스케어의 윤리·책임·규제 과제, ETRI 전자통신
동향분석(PDF).