AI 사고 루프 27회
AI는 ‘정보의 양’이 아니라 ‘맥락의 깊이’에 반응한다
나는 AI에게 질문을 던질 때
절대 텍스트 한 줄만 보내지 않는다.
관련 이미지, 현재 상황, 내가 시도한 행동,
내가 이해한 부분, 궁금한 지점,
그리고 해결하고 싶은 최종 목표까지
하나의 흐름 안에 묶어서 제공한다.
흔히 사람들은 “AI에게 정보를 많이 주면 좋은 답이 나온다”고 말하지만,
내 경험은 조금 다르다.
AI가 반응하는 것은 정보의 양이 아니라 맥락의 깊이다.
텍스트만 주면 AI는 텍스트만 계산한다.
이미지만 주면 AI는 이미지 속 픽셀만 본다.
현상만 말하면 AI는 그 현상에 대한 표면적 패턴을 떠올린다.
하지만 내가 이 모든 요소를 동시에 넣으면
AI는 이것을 단일한 문제 세트가 아니라
서로 얽혀 있는 "중첩된 문제 상황(Composite Problem State)"으로 받아들이기 시작한다.
예를 들어,
현재 이미지는 ‘지금의 실제 상태’를 전달하고,
상황 설명은 ‘문제가 언제·어디서 발생했는지’를 말해주며,
내가 시도한 행동은 ‘AI가 필요 이상의 중복 답변을 만들지 않도록’ 방향을 제시해 준다.
그리고 내가 이해한 것과 궁금한 지점은
AI가 어떤 수준에서 설명을 시작해야 하는지를 결정한다.
마지막으로 목표는
AI가 ‘무엇을 향해 계산해야 하는지’를 명확히 하게 만든다.
즉, 나는 단순한 질문을 던진 것이 아니라
문제의 구조 전체를 하나의 패킷으로 제공한 것이다.
이렇게 되면 AI는
평소처럼 “다음 단어 예측”을 하는 것이 아니라
입력된 요소들을 서로 연산하며
상황–원인–제약–의도–목표까지 포함한 고차원적 추론을 수행하게 된다.
사람들이 흔히 “AI가 급격히 똑똑해졌다”고 말하지만,
내가 보기에는 다르다.
AI가 달라진 게 아니라,
질문을 ‘문장’이 아니라 ‘상황 구조’로 던지는 사람이 달랐던 것이다.