질문이 답이다:
아기와 AI가 성장하는 방식
"이게 뭐야?" vs "이 답변이 정확합니까?"
저는 28개월 된 아기를 키우고 있습니다.
하루하루가 행복과 웃음으로 가득 차 있지만, 동시에 지치는 순간들도 적지 않습니다.
아기에게는 질문이 끝이 없습니다.
“이거 뭐야?”
“저건 고양이야.”
“왜 고양이야?”
“고양이니까.”
“고양이는 왜 고양이야?”
질문은 꼬리에 꼬리를 물고 이어집니다. 아기의 세상은 미지의 영역이고, 모든 것이 새롭기 때문에 끊임없이 질문을 던집니다. 사실상 질문을 통해 세상을 배우고, 자신의 인식 세계를 넓혀갑니다.
그리고, 사무실에서는.. ChatGPT 역시 질문을 멈추지 않습니다.
“이 답변이 정확합니까?”
“추가 정보를 제공해 주실 수 있나요?”
“이 답변을 개선하려면 어떻게 해야 하나요?”
ChatGPT도 질문을 통해 학습하고, 피드백을 받아 점점 더 똑똑해집니다. 마치 아기가 끊임없이 질문을 통해 세상을 이해하는 것처럼, AI도 데이터를 통해 지식을 축적합니다.
하지만 아기와 AI의 질문에는 차이점이 있습니다.
아기의 질문은 호기심에서 비롯된 자발성입니다. 그저 세상이 궁금하고, 그 세계를 이해하고 싶은 마음에서 질문을 던집니다. 반면, AI의 질문은 성능 개선을 위한 시스템적인 과정입니다. 질문을 던지고 피드백을 받아 학습을 최적화하기 위한 목적이 있습니다.
예를 들어, 아기는 “왜?”라는 질문을 통해 세상을 깊이 이해하려 하지만, AI는 “어떻게 더 나은 답변을 제공할 수 있을까?”라는 질문을 통해 사용자의 요구에 맞춘 결과를 제공합니다.
질문이 중요한 이유: 학습의 기반
아기의 질문은 단순히 호기심을 넘어서, 세상을 이해하기 위한 중요한 과정입니다. 아기는 눈에 보이는 모든 것에 대해 질문을 던지며, 그 질문을 통해 세상을 자신의 언어로 재구성합니다.
“이거 뭐야?”라는 질문을 통해 아기는 새로운 사물의 이름을 배우고, 그 사물의 특징을 이해합니다. 그리고 그 질문이 반복될수록, 더 깊고 구체적인 질문으로 발전합니다.
AI도 마찬가지입니다. 새로운 데이터에 대해 이해하려면 먼저 질문을 던져야 합니다.
“이 텍스트의 주제는 무엇인가요?” “사용자가 원하는 정보는 무엇일까요?” “이 답변을 더 개선할 방법은 없을까요?”
이 질문들은 AI가 더 나은 답변을 생성하고, 점점 더 정교하게 학습할 수 있게 돕습니다.
인공지능의 핵심 - 학습 데이터
AI의 성능은 적합한 학습 데이터의 확보에 달려 있습니다. 아무리 뛰어난 알고리즘을 사용하더라도, 부정확하거나 불충분한 데이터로 학습한 AI는 신뢰할 수 없는 결과를 생성할 수밖에 없습니다.
마치 아기가 잘못된 정보를 반복해서 듣고 배우면, 오해하거나 왜곡된 인식을 갖게 되는 것처럼, AI도 잘못된 데이터로 학습하면 잘못된 결과를 생성합니다.
그렇다면 AI는 어떻게 올바른 학습 데이터를 확보할 수 있을까요?
이때 필요한 것이 바로 잘 설계된 피드백 루프입니다.
AI의 질문: AI는 사용자에게 명확하고 구체적인 질문을 던져야 합니다.
예: “이 답변이 도움이 되었나요?” “추가적으로 알고 싶은 점이 있나요?”
사용자의 피드백: 사용자는 AI의 답변이 적합했는지 평가하거나, 추가적인 정보를 제공할 수 있습니다.
예: “네, 도움이 되었습니다.” 또는 “아니요, 추가적인 정보가 필요합니다.”
AI의 학습: AI는 사용자로부터 받은 피드백을 바탕으로 자신의 답변 방식을 개선하거나, 새로운 데이터를 학습합니다.
예: 사용자가 잘못된 답변이라고 평가한 경우, 해당 답변을 수정하거나 다른 정보를 제시하도록 개선합니다.
피드백 루프에서 중요한 것은 ‘적절한 질문’
이러한 피드백 루프가 효과적으로 작동하려면 AI가 사용자에게 적절한 질문을 던질 수 있어야 합니다.
아기가 세상을 이해하기 위해 “이거 뭐야?”라고 질문하는 것처럼, AI도 올바른 데이터를 확보하기 위해 사용자에게 정확하고 구체적인 질문을 던져야 합니다.
예를 들어, AI가 사용자에게 질문할 때:
잘못된 질문: “어떻게 도와드릴까요?” (너무 막연함)
올바른 질문: “이 글의 내용을 더 구체적으로 설명할까요?” (명확함)
AI는 사용자의 피드백을 수집할 수 있는 인터페이스가 잘 설계되어 있어야 합니다. 사용자가 피드백을 쉽게 제공할 수 있어야 하고, 그 피드백이 AI의 학습에 직접적으로 반영될 수 있어야 합니다.
양방향으로 질문을 주고받을 때, AI는 단순히 정해진 지식을 전달하는 것을 넘어, 사용자의 요구를 깊이 이해하고 맞춤형 답변을 제공할 수 있게 됩니다.
AI도 질문할 수 있어야 진정한 학습이 가능하다
사용자가 AI에게 던지는 질문만큼, AI가 사용자에게 던지는 질문도 중요합니다.
이는 AI가 사용자의 요구를 깊이 이해할 수 있도록 돕고, 맞춤형 답변을 제공할 수 있게 만듭니다.
아기와 AI는 질문을 통해 세상을 배우고, 질문을 통해 성장합니다. 중요한 것은 일방적인 답변이 아닌, 상호적인 질문과 답변의 흐름입니다. �
