AI도 사람이다(?)
AI가 멍청한 게 아니라, 내가 대충 시키고 있었다
AI, 왜 나한테만 멍청하게 답하는 걸까
AI를 쓰다 보면 이런 순간이 있다. 어떤 때는 꽤 괜찮은 답을 주는데, 어떤 때는 왜 이렇게까지 엉뚱하게 답할까 싶을 때. 처음에는 AI 성능 문제라고 생각했다. 그런데 계속 쓰다 보니까 생각이 조금 바뀌었다. 혹시 AI가 문제가 아니라, 내가 이상하게 말하고 있는 건 아닐까.
AI는 사람처럼, 대충 말하면 대충 이해한다
처음에는 “이거 UX 개선해줘”, “이 구조 만들어줘” 같은 식으로 간단하게 요청했다. 그러면 뭔가 그럴듯한 결과는 나오지만 항상 애매했다. 어디선가 본 것 같고... 틀린 건 아닌데... 그렇다고 바로 쓰기에는 부족한 결과였다. 결국 다시 요청하고, 다시 수정하고, 같은 과정을 반복하게 된다.
AI는 사람처럼, 일을 한 번에 몰아주면 디테일을 놓친다
한 번은 욕심내서 한 번에 다 시켜봤다. 기획부터 구조, UX, 카피까지 한 번에 요청했다. 결과는 나오긴 한다. 그런데 보면 디테일이 다 빠져 있었다. 겉보기엔 맞는데, 실제로 쓰기에는 부족한 상태다. 그때 느꼈다. AI도 일을 잘게 나눠줘야 제대로 한다는 걸.
AI는 사람처럼, 검수 안 하면 자기 멋대로 간다
AI가 준 결과를 그대로 쓰면 문제가 생긴다. 틀린 정보가 섞여 있기도 하고, 맥락이 어긋난 부분도 있다.
예를 들어 UX 개선안을 요청했을 때,
겉보기에는 그럴듯한 구조를 제안해주지만 실제 서비스 흐름에 넣어보면 사용자가 특정 단계에서 막히거나, 비즈니스 로직이랑 맞지 않는 경우가 생긴다.
디자인적으로는 맞아 보이는데, 실제로는 작동하지 않는 결과가 나오는 식이다.
그런데 이걸 한 번 더 물어보고, 다른 관점에서 다시 확인해보면 결과가 훨씬 좋아진다.
이런 식으로 다시 질문하면, 처음에는 나오지 않았던 문제점들이 뒤늦게 드러난다.
결국 AI는 결과를 던지는 게 끝이 아니라, 검수까지 포함해야 완성된다.
AI는 사람처럼, 말보다 ‘보여주면’ 더 잘 이해한다
텍스트로만 설명할 때보다 레퍼런스나 구조를 같이 주면 결과가 훨씬 정확해진다. 디자인 방향이나 스타일을 말로만 설명하는 것보다, 예시를 함께 주는 게 훨씬 빠르게 이해된다. 이건 디자이너라면 더 익숙한 방식이다. 말로 설명하는 것보다 보여주는 게 빠르다.
디자이너도 레퍼런스 안받고 디자인하라고 하면 클라이언트가 원하는 정확한 디자인을 할 수 없는 것처럼,
머리속에 창의적인 레퍼런스가 부족한 AI에게는 더욱이 시각화 자료가 필요하다.
AI는 사람처럼, 피드백을 줄수록 더 좋아진다
처음 결과가 완벽할 필요는 없다. 오히려 중요한 건 그 다음이다. “이건 좋고, 이건 별로고, 이 방향으로 수정해줘” 이렇게 계속 피드백을 주면 결과가 점점 정교해진다. 이 과정을 반복할수록 퀄리티가 올라간다.
AI도 채찍질이 필요하다.
맘에 안 드는 부분은 애매하게 넘기기보다, 정확하게 짚어주는 게 훨씬 효과적이다. “좀 더 나아졌으면 좋겠어요” 같은 두루뭉술한 표현보다, “이 부분은 방향이 맞지 않으니 이렇게 수정해줘”처럼 직설적이고 명확하게 말할수록 AI는 훨씬 빠르게 이해하고 제대로 수정한다.
결국 AI는 한 번에 완벽한 결과를 주는 존재가 아니라, 피드백을 통해 점점 맞춰가는 파트너에 가깝다.
AI는 똑똑한 게 아니라, 내가 어떻게 다루느냐에 따라 달라진다.
그래서 AI에게 일을 잘 시키려면?
이렇게 해야 AI가 일을 제대로 한다. AI도 사람이다...(?)
AI를 잘 쓰는 방법은 툴을 배우는 게 아니라, 일을 시키는 방식을 바꾸는 것에 가깝다. 같은 AI를 써도 결과가 다른 이유는 여기서 갈린다.
이 글을 보면서 본인은 AI를 어떻게 쓰고 있는지 한 번 떠올려보면 좋을 것 같다. 혹시 지금까지 한 번에 몰아서 시키거나, 결과를 그대로 쓰고 있었다면 이 방식으로 한 번 바꿔보는 걸 추천한다. 생각보다 결과가 확 달라진다.
이 글을 저장해두시고 AI가 왜 안되는지 짜증날때마다 내가 이중에 하나에 해당하고 있지는 않은지 확인해 보세요!
여러분은 AI 쓰면서 가장 답답했던 순간이 있다면 어떤 상황이었나요?