AI, 잘 활용하고 있나요?
질문의 기술이 답이다

막연한 질문엔 막연한 답만 돌아온다! AI를 제대로 활용하는 올바른 질문법 AI를 잘 활용하는 사람과 그렇지 못한 사람, 그 차이는 어디에서 생기는 걸까? 핵심은 질문의 기술에 있다. 막연한 질문엔 막연한 답이 돌아올 뿐, 원하는 결과를 얻으려면 AI가 이해할 수 있도록 명확하게 요청해야 한다. 업무에서 AI를 제대로 활용하는 법, 지금부터 알아보자.

토니 스타크는 실험실에서 새로운 전투 모드를 테스트하고 있다. 자비스(J.A.R.V.I.S.)에게 “자비스, 적을 제압해 줘!”라고 명령하자, 적의 위치를 표시하는 모니터에 수많은 빨간 점들이 나타나기 시작한다. 처음에는 몇 개뿐이던 점들이 점점 늘어나더니, 미국 전역은 물론 전 세계 주요 도시에까지 빨간색으로 물든다. “이게 뭐야?” 토니의 질문에 자비스는 당연하다는 듯이 답한다. “적은 ‘토니 스타크와 의견이 다른 모든사람’입니다.” 토니는 굳어진 얼굴로 다급하게 외친다. “뭐? 자비스, 그건 아니야! 멈춰!” 이 상상 속 에피소드는 AI와의 대화에서도 흔히 겪을 수 있는 상황을 상징적으로 보여준다. 우리가 AI에게 명령을 내렸을 때, 원하는 결과가 나오지 않고 엉뚱한 방향으로 흘러가는 경험 말이다.

요즘 어디를 가든 “명령어 하나로 보고서부터 이미지, 동영상까지 손쉽게 만들어준다”는 생성형 AI 이야기를 쉽게 접할 수 있다. 많은 사람이 AI가 업무 생산성을 획기적으로 높여줄 것이라는 기대에 부풀어 있다. 하지만 실제로 AI 툴을 사용해 보면 기대했던 만큼의 성과를 얻지 못해 실망했던 경험이 한두 번이 아니다. ChatGPT에 멋진 답변을 기대하며 질문을 던졌는데, 돌아온 대답은 왠지 내가 원하는 것과는 거리가 멀 때가 많다. “왜 다른 사람들은 AI를 잘 활용하는 것 같은데, 내 AI는 내가 원하는 대로 작동하지 않는 걸까?”라는 의문과 함께 실망감이 밀려오기도 한다. 사실 이 차이는 질문의 기술에서 비롯된다. AI는 사람이 아닌 기계이기에, 원하는 결과를 얻기 위해서는 정확하고 구체적인 질문을 던지는 기술이 필요하다. AI와의 상호작용에도 그 나름의 방법과 전략이 존재하는 것이다. 이번 글에서는 생성형 AI의 작동 원리를 이해하고, 질문의 기술을 통해 AI를 제대로 활용할 수 있는 실질적인 방법을 알아보고자 한다.

많은 전문가가 2025년의 주요 트렌드로 AI 에이전트(Agent)의 활성화를 꼽고 있다. AI 에이전트는 사용자의 필요에 맞춰 능동적으로 작업을 수행하며 빠르게 발전하고 있다. 구글, 마이크로소프트 같은 글로벌 빅테크 기업들도 각기 독창적인 기능을 앞세워 AI 에이전트 경쟁에 뛰어들고 있다. 이제 AI를 어떻게 활용하느냐는 단순한 호기심을 넘어 실제 업무 성과와 직결되는 중요한 문제가 되어 버렸다. AI에게 무엇을 어떻게 물어보느냐가 곧 나의 생산성과 경쟁력을 좌우하는 시대가 온 것이다. 특히, ChatGPT는 생성형 AI의 대표 도구로서, 사용자의 질문(프롬프트)에 따라 맞춤형 답변을 생성해 주는 AI 에이전트의 핵심 인터페이스 역할을 한다. ChatGPT 같은 대형 언어 모델이 어떻게 작동하며, AI를 효과적으로 활용할 수 있는 올바른 질문은 무엇인지 함께 살펴보도록 하자.

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 고객과 자연스럽게 상호작용하며, 고객의 요구를 학습해 맞춤형 답변을 제공하는 기술로, 트랜스포머(Transformer)라는 신경망 구조를 사용한다. 가장 중요한 핵심 메커니즘은 셀프 어텐션(Self-Attention)으로, 문장 내 단어 간의 연관성을 파악하고 가장 중요한 정보에 집중하게 만들어 문맥을 이해하고 자연스러운 답변을 생성해낸다. 이를 기반으로 한 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)은 방대한 양의 데이터를 학습하고, 특정 분야에서 익힌 지식을 다른 분야에도 적용할 수 있는 전이 학습(Transfer Learning) 능력을 갖추고 있다. 특히, GPT(Generative Pre-trained Transformer)는 생성적 사전 훈련(Pre-training), 지도식 미세 조정(Fine-tuning), 그리고 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)의 과정을 통해서 점점 더 정교한 언어 생성 능력을 갖추게 된다. 이러한 AI 모델의 작동 원리를 이해하면, AI에게 어떻게 효과적인 질문을 던질 수 있을지 자연스럽게 감을 잡을 수 있다.

첫 번째, 생성적 사전 훈련(Generative Pre-training)에서는 AI가 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 패턴과 문맥을 이해하게 된다. 이 과정에서 AI는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 활용해 입력된 문장 내 단어 간의 관계를 파악하고, 중요한 정보를 선별한다. 이는 AI가 질문의 맥락(Context)을 이해할 수 있는 기초를 제공한다.

두 번째, 지도식 미세 조정(Supervised Fine-Tuning)에서는 인간이 제공한 구체적인 예시와 목표를 통해 AI가 특정 작업에 맞는 응답을 생성하도록 훈련된다. 이 과정에서 AI는 단순히 문장 구조를 파악하면서 특정한 목적(Objective)에 부합하는 답변을 생성한다. 예를 들어, “헬스케어 스타트업을 위한 마케팅 전략을 알려줘”라는 질문에서 AI는 헬스케어라는 특정 산업과 마케팅 전략이라는 목표를 동시에 이해하게 된다.

세 번째, 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF)에서는 AI의 응답을 실제 사용자의 기대와 맞출 수 있도록 인간의 평가를 반영하여 최적화한다. 이는 AI가 다양한 상황에서 올바른 답변을 제공할 수 있도록 가이드라인을 설정해 주는 과정이다. 이러한 강화학습은 AI에게 제약(Constant)을 설정하는 역할을 한다. 제약 조건을 통해 AI는 필요 없는 정보를 걸러내고, 필요한 형식이나 분량에 맞춰 응답할 수 있게 된다. AI가 정교한 답을 생성하기까지 이러한 세 단계를 거치게 되는데, 이와 같은 내부의 작동 원리를 바탕으로 효과적인 질문법을 자연스럽게 도출해 낼 수 있다.

많은 사람이 AI와의 상호 작용에 대한 크고 작은 실패 경험담이 조금씩 있을 것이다. 단순히 “좋은 AI 툴을 추천해 주세요”라고 물었을 때와, “저는 B2B 소프트웨어 회사에서 일합니다. 고객 지원 자동화에 도움이 되는 AI 툴을 추천해 주세요”라고 구체적으로 물었을 때, AI의 답변이 얼마나 차이가 나는지 말이다. 막연하게 질문하면 AI도 막연하게 답할 뿐이다. 그렇다면 AI에게 어떻게 해면 조금 더 명확하고 구체적인 지침을 줄 수 있을까? 여러 가지 방법이 있을 수 있지만, 가장 이해하기 쉽고 적용하기 쉬운 것이 바로 ‘핀 셋처럼 콕 집어낼’ 수 있는 ‘콕 셋(COC SET)’ 질문법이다. COC SET은 맥락(Context), 목표(Objective), 제약(Constraint), 단계적(Step by Step), 보완(Enhancement), 시간(Time)을 말한다.

앞으로 AI의 활용 가치는 다양한 AI 애플리케이션을 믹스(Mix)하여 최대한의 효과적인 결과물을 얻는 데 있을 것이다. B2B 마케팅 캠페인을 기획할 때 ChatGPT와 Claude를 활용해 초기 기획서 작성과 마케팅 전략을 브레인스토밍하고, DALL·E를 통해 캠페인에 필요한 이미지 콘텐츠를 생성하며, Runway ML을 사용해 소셜 미디어용 짧은 동영상을 제작할 수 있다. 또한, AI 에이전트를 활용해 자동화된 고객 응대 시스템을 구축하거나, 데이터를 실시간으로 분석해 마케팅 효과를 극대화할 수도 있다. 결국 AI와의 상호작용에서 가장 중요한 것은 질문이다. 질문만 잘하면 AI는 여러분의 미래를 보장해 줄 든든한 업무 파트너가 될 수 있다. 이제 간단한 ‘콕 세트 (COC SET)’ 질문 연습법을 시작으로 슬기로운 AI 에이전트 생활을 시작해보면 어떨까?

COC SET

AI는 개인에게는 업무 역량을 증강하고, 기업에는 새로운 가치를 창출할 수 있는 기회를 제공한다. 그러나 이러한 기술의 발전은 언제나 ‘어떻게 활용하느냐’에 따라 밝은 면과 어두운 면이 동시에 존재한다. 1차 산업혁명 때 기계화된 방직기와 증기기관의 도입은 생산성을 극대화했지만, 일자리를 잃은 노동자들은 러다이트(Luddite) 운동을 일으켰다. 반면, 공장 시스템의 확립과 새로운 산업의 탄생은 경제 성장의 발판이 되었다. 2차 산업혁명에서도 전기와 대량생산 시스템이 인간의 삶을 크게 변화시켰지만, 단순하고 반복적인 업무는 인간의 창의성과 역량을 제한하는 요소가 되기도 했다.

이처럼 역사 속에서 기술의 발전은 언제나 기회와 위기의 양면을 동시에 보여줬다. 복합 AI 에이전트를 활용한 초혁신의 시대에서도 상황은 다르지 않다. AI를 단순히 자동화 도구로만 사용할 것인지, 아니면 자신의 능력을 극대화하고 새로운 가치를 창출할 기회로 삼을 것인지는 우리 각자의 선택에 달려 있다. 기술의 역사는 늘 기술을 두려워하고 외면했던 사람들과 이를 기회로 삼아 변화에 적응했던 사람들을 명확히 구분해 왔다. AI와 함께할 미래에서도 마찬가지다. 중요한 것은 질문의 기술을 익히고 이를 통해 우리의 잠재력을 최대한 발휘하는 것이다. 나만의 경쟁력을 키우고, 새로운 가능성을 탐색할 수 있는 우리의 미래는 올바른 질문 하나에서 시작된다. 지금이야말로 올바른 질문을 덜 질 때다. 이제 선택은 우리의 몫이다.