AI라는 거인 위에 올라타는 법
프롬프트 한 줄에 '인문학'을 담아야 하는 이유
2025년이 마무리되어 가는 이 시점, AI를 본질적으로 잘 파악하고 사용하고 싶었다.
단순히, 기술적 프로그램적으로 사용하는 것이 아닌 '본질'을 이해하고 추후 확장성 있게 사용하고 싶었고 최근에는 서울대학교 인문정보연구소에서 진행하는 구글 AI 전문가 과정에 참여 및 교육 수료를 하면서 더욱이 앞으로 AI시대에 우리에게 '인문학적 데이터' 또는 '인문정보 데이터'가 어떻게 AI의 핵심 필수 코어가 될 수밖에 없는지에 대하여 조금 더 구체적으로 느낄 수 있었다.
그럼, 내가 느낀 짧은 인사이트를 공유해보려고 한다.
사진출처 : 직접 촬영AI는 결국, 사람을 배운다
: 인문학이 기술의 가장 뜨거운 엔진이 되는 순간
많은 사람들이 AI를 이야기할 때 '알고리즘', 'GPU', '매개변수' 같은 기술적 용어를 떠올린다. 하지만 기술을 업으로 삼고, 매일 AI와 씨름하며 내가 도달한 결론은 조금 다르다.
"AI의 엔진은 코드가 아니라, 결국 '사람'이다."
AI는 차가운 연산 장치가 아니라, 인류가 쌓아온 모든 생각과 역사를 비추는 '거대한 인문학적 거울'이라는 생각. 기술이 고도화될수록 역설적으로 우리의 '인문학적 사고'가 더 중요한 경쟁력이 되는 이유를 나의 경험과 시선을 담아 정리해 보았다.
1. AI 데이터의 본질은 '인간의 역사'다
AI가 학습하는 그 방대한 데이터는 어디서 왔을까? 하늘에서 떨어진 0과 1의 조합이 아니다. 그것은 우리가 남긴 문학 작품, 치열했던 역사의 기록, 소셜 미디어에 남긴 기쁨과 슬픔의 흔적들이다. 즉, AI 학습의 연료는 '인류의 인문학적 유산' 그 자체다.
최근 읽었던 칼럼에서도 이러한 시각을 확인할 수 있었다. AI의 성능을 결정짓는 것은 연산 속도가 아니라, 데이터를 어떻게 해석하고 맥락을 부여하느냐에 달려 있다는 것이다.
[참고 자료]
출처: 한국경제 (2025.11.23) - [기고] 인문·사회학, AI 시대 '관찰자' 아닌 '설계자' 돼야
URL: https://www.hankyung.com/article/2025112303701
"AI의 지능 수준은 데이터에 담긴 맥락을 얼마나 잘 설계하느냐에 달렸으며, 이는 인문학의 영역이다."
결국 인문학적 정보는 AI에게 '좋은 교과서'가 된다. 풍부한 인문학적 배경을 가진 데이터가 입력될수록, AI는 더 깊이 있고 사람을 닮은, 우리에게 정말 필요한 대답을 내놓게 된다.
2. 프롬프트는 '자연어'라는 그릇에 담긴 '문화'다
우리는 AI에게 명령어를 입력하지 않는다. '대화'를 한다. 프롬프트를 작성하는 기본 도구는 '자연어(Natural Language)'이고, 이 언어 구조 속에는 인류의 문법, 논리, 그리고 문화적 배경이 고스란히 녹아 있다.
단순히 "글 써줘"라고 말하는 것과, "르네상스 시대의 인본주의적 관점에서 현대 사회를 비평해 줘"라고 말하는 것은 결과물의 차원이 다르다. 이는 해외의 기술 분석에서도 중요하게 다루는 주제다.
[참고 자료]
출처: GeekNews (The New Yorker 인용) - 인공지능은 인문학을 더 중요하게 만들지만, 동시에 훨씬 더 이상하게 만듦
URL: https://news.hada.io/topic?id=21273
"언어의 문화적 맥락과 수사적 효과에 대한 통찰 없이는 AI의 잠재력을 100% 끌어낼 수 없다."
결국 '질문을 만드는 힘'은 코딩 실력이 아니라, 언어와 문화를 이해하는 인문학적 소양에서 나온다.
3. 당신의 '사고의 밀도'가 AI의 수준을 결정한다
AI 기술은 앞으로 더 직관적이고 쉬워질 것이다. 누구나 똑같은 AI 툴을 쓰는 시대, 나만의 차별화 포인트는 무엇이 될까? 나는 그것이 사용자가 가진 '생각의 밀도'라고 확신한다.
내가 어떤 인문학적 고민을 해왔고, 어떤 환경에 노출되어 있었는지에 따라 질문의 깊이가 달라진다. AI는 딱 질문한 만큼만, 사용자의 그릇만큼만 대답해 주기 때문이다. 미래 사회에서 인문학은 단순한 교양이 아니라 생존을 위한 필수 도구다.
[ Writer's Tip ]
AI 시대, '질문의 밀도'를 높이는 3가지 방법
앞으로의 시대를 살아가며, 나는 다음과 같은 방식으로 AI와 대화하려 노력한다. '어떻게 질문할 것인가'는 곧 '어떻게 생각할 것인가'와 같기 때문이다.
01. '배경(Context)'을 레이어링 한다. 단순히 정보를 묻기보다 역사적/상황적 맥락을 먼저 깔아준다. AI에게 인문학적 좌표를 찍어주는 것이다.
예시: "단순히 리더십에 대해 묻기보다, '마키아벨리의 군주론적 관점과 현대의 서번트 리더십을 비교해 달라'라고 요청해 본다."
02. 구체적인 '페르소나(Persona)'를 빌린다. AI에게 특정 철학자나 인문학적 직업인의 시각을 이입시킨다. 평범한 데이터도 전혀 새로운 관점으로 해석된다.
예시: "이 마케팅 기획안을 '문화 인류학자'의 시선에서, 특히 MZ세대의 집단 무의식 관점으로 비평해 달라고 한다."
03. '비판적 사고(Critical Thinking)'를 요청한다. 정답만 요구하지 말고, 반론과 윤리적 문제를 함께 묻는다. 이것이 인간만이 할 수 있는 '밀도' 있는 검수다.
예시: "이 해결책이 논리적이지만, 소외계층 입장에서 발생할 수 있는 윤리적 문제는 없을지 3가지 시나리오로 반박해 달라고 한다."
AI가 발전할수록, 우리는 더 깊게 '인간'을 탐구해야 한다. 그것이 AI라는 거인을 우리의 어깨 위에 세우는 유일한 방법일 것이다.
