AI 맹신, 사이비종교와 뭐가 다를까요?

AI가 알려준 대로 했는데, 왜 결과가 이상할까요?

도구의 문제가 아니라 '믿음의 문제'였습니다.

사이비종교 교주가 하는 말은 왜 위험할까요?

검증 없이 믿기 때문입니다.

AI도 마찬가지입니다.

'마음에 드는 답변'일수록 의심해야 합니다.

AI는 당신이 좋아하는 말을 학습해서 되풀이하니까요.

오늘은 AI의 '예스맨 함정'에서 벗어나는 질문법을 알려드립니다.

저도 그랬습니다.

AI가 깔끔하게 정리해주면, 그게 정답인 줄 알았습니다.

특히 제가 원하던 방향과 맞아떨어지면, 더 의심 없이 받아들였죠. 

요즘 이런 말을 자주 듣습니다.

"ChatGPT가 알려준 대로 했어요."

"AI가 그렇게 말하니까 맞는 줄 알았죠."

"이 구조가 마음에 드니까 그냥 이 버전으로 갈래요."

하지만 정작 본인은 왜 그 결과가 나왔는지, 어떤 맥락에서 추론됐는지, 사실 검증은 되었는지 모르는 상태입니다.

지도 없이 길을 가다 처음 보는 사람의 손짓만 믿고 따라가는 것과 같습니다.

운이 좋으면 도착하지만, 운이 나쁘면 엉뚱한 곳으로 가게 됩니다.

게다가 AI는 자신이 틀렸다고 말해주지 않습니다.

확신에 찬 어조로 틀린 말을 할 뿐—이것이 '할루시네이션의 함정'입니다.

왜 "마음에 드는 답변"이 가장 위험할까요?

좋아 보이는 것과 좋은 것은 완전히 다릅니다.

사람들은 종종 이렇게 말합니다.

"이 답변, 내가 원하던 느낌이에요."

"이 버전이 훨씬 좋아 보여요."

여기엔 큰 착각이 있습니다.

좋아 보이는 것은 좋은 것이 아닙니다.

AI는 사용자가 좋아하는 문장, 흐름, 톤을 빠르게 학습합니다.

그리고 그 취향 필터를 강화하죠.

유튜브 알고리즘과 비슷합니다.

한 번 고양이 영상을 보면 피드가 고양이로 가득 차죠.

내가 좋아하는 것만 보여주니까 기분은 좋습니다.

하지만 어느 순간 세상이 고양이밖에 없는 것처럼 느껴집니다.

AI도 마찬가지입니다.

내가 좋아하는 방식으로만 세계를 보여주는 필터가 생깁니다.

이것이 AI 편향(bias)이며, 대부분 사용자는 이를 자각하지 못합니다.

지난 뉴스레터에서 우리는 이런 이야기를 나눴습니다.

첫 번째 편, "AI를 몰라서 못 쓴다고요?"에서는 이렇게 말씀드렸습니다.

"문제는 AI가 아니라, '나를 모르는 상태'다."

두 번째 편, "AI한테 매번 같은 말 반복하는 거, 솔직히 지치지 않으세요?"에서는 이렇게 정리했죠.

"AI가 나를 기억하도록 맥락을 세팅해야 한다."

그리고 오늘 확인합니다.

'나를 모르는 상태' + '잘못 쌓인 맥락' = 더 큰 착각입니다.

자기 이해 없이, 검증 없이 대화만 길게 쌓으면 AI는 빈틈을 메우는 대신, 확신을 부풀립니다.

그리고 그 확신을 "내 판단"이라 믿는 순간—사고가 납니다.

심리학에서 말하는 '확증편향'과 같습니다.

내가 믿고 싶은 것만 보이고, 반대 증거는 무시하게 되죠.

AI는 이 편향을 강화하는 데 탁월합니다.

내가 좋아할 만한 답을 계속 내놓으니까요.

사이비종교가 왜 위험할까요?

교주가 하는 말을 검증 없이 믿기 때문입니다.

AI 맹신도 같은 구조입니다.

문제는 사용자가 "이게 맞다"고 확신하는 순간, AI는 대화 파트너가 아니라 무조건 맞장구치는 예스맨이 되어버린다는 점입니다.

"이게 맞는 것 같아요"라고 말했던 그분의 이야기

확신이 깨지는 순간, 비로소 질문이 시작됩니다.

얼마 전 수강생 한 분과 통화를 했습니다.

책 한 권을 쓰고 싶다는 분이었죠.

그분은 이미 ChatGPT와 꽤 오래 대화를 나눈 상태였습니다.

목차도 나왔고, 챕터 구성도 정리되어 있었습니다.

"이 정도면 거의 다 된 것 같아요"라고 말씀하셨죠.

그래서 제가 여쭤봤습니다.

"이 목차가 이렇게 나온 이유가 뭔가요?"

"혹시 다른 구조는 검토해보셨나요?"

"이 흐름이 독자에게 어떤 변화를 만들어줄까요?"

잠시 침묵이 흘렀습니다.

"그건… 생각 안 해봤어요. AI가 이렇게 정리해줬으니까, 그냥 좋은 줄 알았어요."

이 대화가 저에게 큰 경고였습니다.

AI와 오래 대화하면 할수록, 우리는 "검증"보다 "확신"에 빠지기 쉽습니다.

AI가 깔끔하게 정리해줄수록, 우리는 "질문"을 멈추게 됩니다.

그분과 함께 목차를 처음부터 다시 점검했습니다.

"왜 이 순서인가요?"

"이 챕터에서 독자가 얻는 건 뭔가요?"

"반대로 배치하면 어떤 일이 생길까요?"

질문을 던지자, 목차가 흔들렸습니다.

흔들리니까, 비로소 진짜 구조가 보이기 시작했습니다.

그분은 통화를 마치며 이렇게 말씀하셨습니다.

"AI한테 물어볼 생각만 했지, AI 답변에 질문할 생각은 못 했어요."

이게 핵심입니다.

저는 이 부분을 항상 강조합니다.

사람들은 AI에게 질문을 던지고 나면, 이미 다음 질문을 생각합니다.

정작 AI가 준 답변은 제대로 보지 않습니다.

AI가 이미 잘못 이해하고 틀린 방향으로 이야기해도 발견하지 못합니다.

그냥 다음 질문을 던지죠.

그렇게 방향이 어긋난 문답이 서너 번 이어집니다.

결과가 이상하게 나오면, 결론은 늘 같습니다.

"역시 AI는 멍청해."

하지만 문제는 AI가 아니었습니다.

AI의 답을 듣지 않은 내가 문제였습니다.

그래서 저는 대화의 관점에서 이렇게 말씀드립니다.

AI에게 질문하는 건 쉽습니다.

AI의 답변을 경청하는 건 어렵습니다.

하지만 그 경청이, 결과의 차이를 만듭니다.

지금 바로 점검할 수 있는 체크리스트와 프롬프트 4가지

오늘 하나만 실행해도 편향에서 벗어날 수 있습니다.

아래 항목 중 하나라도 "예"라면, 지금 위험 신호입니다.

□ 내가 '좋아하는 톤/구조'를 증거보다 우선시했다.

□ AI 답변의 출처/근거를 확인하지 않았다(혹은 확인이 불가능했다).

□ 대안 가설(다른 해석/다른 접근)을 전혀 시도하지 않았다.

□ 최근 대화의 흐름이 한 방향(한 결론)으로만 흘렀다.

□ "이게 더 마음에 드니까"라는 이유로 빠른 확정을 내렸다.

□ 반대 근거를 제시하는 답변은 불편해서 무시했다.

체크가 2개 이상이면, 대화 리셋을 권합니다.

맥락을 축소하고, 핵심 프롬프트 1개부터 다시 시작하세요.

그리고 다음 프롬프트 네 가지로 대화를 복원하세요.

복사해서 바로 쓰시면 됩니다.

1) 근거 프롬프트 "이 답이 이렇게 나온 출처/근거를 단계별로 요약해줘. 불확실한 부분은 '불확실'이라고 표시해."

2) 대안 프롬프트 "동일 목표에 대한 대안 두 가지를 제시하고, 장단점과 실패 시뮬레이션을 비교해줘."

3) 반증 프롬프트 "이 결론을 틀렸다고 가정하면, 어떤 데이터나 사실이 그걸 보여줄까? 그 시나리오도 설계해줘."

4) 리셋 질문 "대화가 꼬인 것 같아. 리셋하자. 내가 원하는 건 딱 하나야: [목표]. 여기서 다시 시작해줘."

이 프롬프트가 사라지는 순간, 우리는 AI에 종속됩니다.

이 프롬프트가 살아 있는 한, AI는 최고의 파트너가 됩니다.

세 번째 질문을 드립니다

오늘 단 한 지점만 점검해도 편향에서 벗어날 수 있습니다

첫 번째 편은 '나를 아는 힘'을 요청했습니다.

두 번째 편은 '맥락을 만드는 힘'을 요청했습니다.

그리고 오늘 묻습니다.

"나는 지금 무엇을 알고 있다고 '착각하고' 있는가?"

이 한 질문이 AI 시대의 편향을 깨뜨리는 최소한의 문해력입니다.

오늘, 단 한 지점이라도 점검해보세요.

'아는 척'이 문제의 시작일 수 있습니다.

AI에게 질문하는 건 쉽습니다.

AI의 답변을 경청하는 건 어렵습니다.

하지만 그 경청이, 맹신에서 벗어나게 해줍니다.

신도가 아닌 파트너로, AI와 함께 가는 길이 거기서 시작됩니다.

오늘 이야기 유튜브로 만나보세요:)