AI 사고 루프 52회
같은 주제, 다른 질문: AI의 사고 깊이가 어떻게 갈리는가
예를 들어, 같은 상황이라 가정해 보자.
“피그마에서 이거 왜 안 돼요? 설명해줘.”
이 경우 AI는 이렇게 생각한다.
→ “오류 원인 + 간단 해결책” 패턴이면 충분.
→ “오류 원인 + 간단 해결책” 패턴이면 충분.
그래서,
원인 2–3줄
해결 방법 2–3줄
정도의 답이면 끝난다.
질문이 그 정도만 허용하고 있기 때문이다.
“지금 피그마에서 정렬이 안 되는 현상은 이해했는데,
왜 이런 구조가 될 수밖에 없었는지를 설명해줘.
단순한 사용법 말고,
레이아웃 엔진이 내부에서 어떻게 판단하는지,
오브젝트 상태에 따라 어떤 분기 로직이 작동하는지,
예외 상황과 경계 조건까지 단계별로 보여줘.”
이 질문은 AI에게 이렇게 들린다.
“현상 요약만 하면 안 됨”
“내부 원리 수준까지 내려가야 함”
“분기 로직까지 설명해야 함”
“예외·경계값까지 포함해야 함”
“단계별로 사고 과정을 드러내야 함”
이 정도가 되면
AI는 더 이상 FAQ 스타일로 버틸 수 없다.
사고 모듈을 직접 호출하는 쪽이 오히려 “싸게 먹히는 선택”이 된다.
그래서 자연스럽게
이런 구조를 택하게 된다.
1단계: 상태 A vs 상태 B 구분
2단계: 각각에서 내부 판단 로직 설명
3단계: 왜 이런 설계를 택했는지 원리 설명
4단계: 예외와 경계 조건 제시
5단계: 요약 + 실무적 시사점
그러면 사용자 입장에서는 이렇게 느끼게 된다.
“AI가 이해하고 있다.
내가 원하는 방식으로 따라오고 있다.”
하지만 실제로는........................
이해가 아니라, 질문이 설계한 레일 위를 달리고 있을 뿐이다.