생성형 AI 활용 격차, 질문 설계와 검증이 가른다

생성형 인공지능을 효과적으로 활용하려면 완성된 답부터 요구하기보다 문제를 풀 방법과 질문의 구조를 AI와 함께 설계해야 한다는 진단이 나왔다. 서울대학교 박현우 교수는 지난달 30일 구독자 22만 명 규모의 서울대 공식 유튜브 채널 인터뷰에서 메타인지와 검증 능력을 AI 시대의 핵심 역량으로 제시했다. AI 사용 시간보다 이를 통해 얼마나 많은 시간을 절약했는지가 더 중요한 기준이라는 설명도 덧붙였다.

활용 범위는 단순한 질의응답을 넘어 반복해서 쓸 수 있는 자동화 도구와 작업 방식을 만드는 단계로 확장된다. 여행 일정을 준비할 때도 곧바로 몇 박 며칠짜리 계획을 요청하기보다 필요한 정보를 먼저 정리하고 어느 단계에서 AI의 도움을 받을지 설계하는 식이다. 박 교수는 이처럼 더 나은 결과를 얻는 방법부터 AI와 구성하는 과정을 ‘계획의 계획’으로 규정했다. AI를 더 많이 활용할 수 있는 기술 자체를 AI로 만드는 접근이다.

이 과정의 기반인 메타인지는 자신이 아는 것과 모르는 것을 구분하고 부족한 부분을 채울 방법을 세우는 능력이다. AI가 내놓은 여러 답변 가운데 실제로 필요한 정보가 무엇인지, 결과가 사용자의 상황과 목적에 맞는지를 판단하는 데 활용된다. 현재의 AI는 다양한 영역에 연결할 수 있지만 그것만으로 완성된 결과를 만들기 어려운 ‘말랑말랑한 레고 조각’에 가깝고, 지시를 잘 이해하는 신입사원처럼 의도 파악과 업무 연결은 돕지만 전문 지식과 최종 판단까지 대체하지는 못한다.

AI의 결과물은 그대로 수용하지 않고 사용자가 최종 검증과 검수를 맡아야 한다. 결과의 수준도 사용자의 판단 기준과 눈높이에 좌우되므로, 반복적으로 살펴보고 피드백을 주며 개선하는 성실한 과정이 요구된다. 박 교수는 AI를 답변을 내놓는 수단에 한정하지 않고 일상에서 필요한 자잘한 업무를 처리하는 여러 도구를 만드는 기반으로 활용해야 한다고 강조했다. 질문 설계와 지속적인 검수, 자동화 방식 구축이 결합될 때 단순 문답을 넘어선 활용이 가능하다는 의미다.