[Insight] AI 시대, 질문의 해상도가 곧 결과

- '정답'을 찾는 습관을 버리고 '질문'을 설계하는 역량에 대하여 -

1. 현상: 침묵하는 기자회견과 AI의 한계

2010년 오바마 대통령의 기자회견장에서 한국 기자들이 침묵했던 사건은 단순한 해프닝이 아니었습니다. 이는 '정답 찾기'에만 익숙해진 우리 교육과 사고방식의 단면을 보여줍니다.

생성형 AI가 보편화된 지금, 이 문제는 더욱 심각해졌습니다. AI는 질문이라는 '입력값(Input)'이 없으면 훌륭한 '출력값(Output)'을 내놓지 못하는 수동적인 존재이기 때문입니다. "AI의 답은 질문을 넘지 못한다"는 명제는 개발자인 우리에게 시사하는 바가 큽니다.

2. 핵심: 질문은 곧 '프롬프트 엔지니어링'이자 '설계'다

우리가 코딩을 할 때 논리가 빈약하면 버그가 발생하듯, AI에게 던지는 질문이 피상적이면 돌아오는 답변도 피상적일 수밖에 없습니다.

질문의 수준이 사고의 수준: AI는 우리가 입력한 프롬프트의 문맥(Context) 안에서만 사고합니다. 본질을 꿰뚫는 질문, 기존의 틀을 깨는 창의적인 질문만이 AI의 잠재력을 100% 끌어낼 수 있습니다.

개발자의 관점: AI를 단순히 '검색 도구'로 볼 것이 아니라, 나의 사고 과정을 확장해 주는 '지능형 에이전트(Intelligent Agent)'로 인식해야 합니다. 에이전트에게 정확한 미션을 부여하는 것, 그것이 바로 '질문 역량'입니다.

3. 제언: '답을 아는 인재'에서 '질문을 던지는 인재'로

우리는 그동안 사지선다형 문제에서 정답을 골라내는 훈련만 반복해 왔습니다. 하지만 AI가 정답을 1초 만에 내놓는 시대에 '암기된 지식'은 더 이상 경쟁력이 아닙니다.

Why에 집중하라: "어떻게 구현할까?"를 묻기 전에 "왜 이 기능이 필요한가?", "이 데이터가 의미하는 본질은 무엇인가?"를 먼저 물어야 합니다.

교육의 전환: 이스라엘 가정에서 "오늘 선생님께 어떤 질문을 했니?"라고 묻는 것처럼, 우리 조직 문화도 "정답을 가져와"가 아니라 "어떤 가설(질문)을 세웠나?"를 묻는 방식으로 변화해야 합니다.

4. 적용: 우리 팀의 과제

최근 우리가 추진 중인 '5개년 계획'과 '데이터 플랫폼' 구축도 마찬가지입니다. 단순히 데이터를 쌓는 것은 의미가 없습니다. 축적된 데이터에 "우리가 어떤 질문을 던질 것인가"에 따라 쓰레기가 될 수도, 혁신의 재료가 될 수도 있습니다.

AI 리터러시(Literacy)의 핵심은 복잡한 툴을 다루는 기술이 아니라, 문제를 정의하고 날카로운 질문을 던지는 '질문 역량' 임을 기억해야 할 때입니다.