질문의 본질을 찾아서 (2부): AI 시대에 진짜 필요한 사고력

사상가들이 보여준 질문하는 법

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1부를 돌아보며: 테이가 남긴 숙제

1부에서 확인한 현실:

• AI는 객관적이 아니라 평균적 답변을 제공한다
• 테이처럼 노골적이지 않지만 편향은 여전히 존재한다
• 정보 오염의 악순환이 가속화되고 있다
• 한국의 프롬프트 기술 맹신은 이 문제를 더욱 악화시킨다

그렇다면 이제 질문은 명확하다:

"AI가 편향되어 있다면, 우리는 어떻게 질문해야 할까?"
"프롬프트 기술이 아닌, 진짜 필요한 질문 능력은 무엇일까?"

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사상가들이 보여준 위대한 질문들

"낡은 공동체, 사라진 온기" 시리즈에서 다룬 사상가들에게는 공통점이 있었다. 그들은 모두 기존의 통념에 의문을 던졌다.

 

하버마스 (2부): "민주주의는 정말 발전하고 있는가?"

• 당시 통념: 세계화는 민주주의를 확산시킨다
• 하버마스의 질문: 경제는 세계화되는데 정치는 국가 단위에 머물러 있으면 어떻게 될까?
• 결과: 30년 전에 트럼프 현상을 예견

아렌트 (4부): "연결된 시대에 왜 사람들이 더 외로워할까?"

• 당시 통념: 기술 발전으로 소통이 늘어날 것이다
• 아렌트의 통찰: 공적 공간이 사라지면 사적 개인만 남는다
• 결과: 소셜미디어 시대의 원자화 현상 정확히 예측

폴라니 (3부): "시장경제가 발전하면 모두가 행복해질까?"

• 당시 통념: 자유시장이 최선의 결과를 가져온다
• 폴라니의 의문: 시장이 사회 전체를 지배하면 사회가 스스로를 보호하려 하지 않을까?
• 결과: 1930년대 파시즘부터 현재 포퓰리즘까지 설명

바우만 (6부): "유연성이 정말 자유를 가져다줄까?"

• 당시 통념: 전통적 구조에서 벗어나면 더 자유로워진다
• 바우만의 관찰: 모든 것이 액체가 되면 불안만 남는다
• 결과: 현대인의 불안과 과거 회귀 욕구 정확히 진단

공통점은 무엇인가?

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진짜 질문의 3가지 특징

사상가들의 질문을 분석해보면 공통된 패턴이 있다.

1. 통념에 대한 근본적 의심

일반인의 질문:

• "민주주의를 어떻게 더 발전시킬까?"
• "소통을 어떻게 늘릴까?"
• "경제를 어떻게 성장시킬까?"

사상가들의 질문:

• "민주주의가 정말 발전하고 있는 게 맞나?"
• "연결이 늘어나는데 왜 더 외로워지는가?"
• "경제 성장이 정말 행복을 가져다주는가?"

차이점: 해결책을 찾기 전에 전제 자체를 의심한다.

2. 구조적 관점에서의 접근

일반인의 사고:

• 개별 현상에 집중
• 눈에 보이는 문제에 대한 즉시적 해결책 추구
• "누구 탓인가?" 식의 책임 추궁

사상가들의 사고:

• 시스템 전체를 관찰
• 현상 뒤에 숨은 구조적 원인 탐구
• "어떤 메커니즘이 이런 결과를 만드는가?" 추적

예시:

• 일반적 관점: "정치인들이 나빠서 민주주의가 위기다"
• 하버마스 관점: "세계화와 국가 단위 정치 간의 구조적 괴리가 문제다"

3. 시간적 깊이를 고려한 사고

일반인의 시야:

• 현재 상황에 대한 즉각적 반응
• 단기적 해결책에 집중

사상가들의 시야:

• 장기적 변화 과정 추적
• 과거-현재-미래의 연결고리 파악
• 느리지만 본질적인 변화에 주목

예시:

• 일반적 관점: "요즘 젊은 세대가 개인주의적이다"
• 아렌트 관점: "공적 영역의 해체가 수십 년에 걸쳐 진행되어 원자화를 초래했다"

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AI 시대에 적용하는 사상가식 질문법

그렇다면 이런 질문 방식을 AI와의 대화에 어떻게 적용할 수 있을까?

1. 통념 의심하기

❌ 일반적 프롬프트:

"효과적인 다이어트 방법을 알려줘"

 

✅ 사상가식 접근:

"왜 현대 사회에서 다이어트가 이렇게 큰 산업이 되었을까?

과거에는 어땠고, 어떤 사회적 변화가 이런 현상을 만들었을까?"

 

차이점: 해결책을 구하기 전에 문제 자체의 본질을 탐구한다.

 

 

❌ 일반적 프롬프트:

"성공하는 방법을 알려줘"

 

✅ 사상가식 접근:

"현재 사회에서 '성공'이라고 정의되는 것들은 언제부터 그렇게 여겨졌고,

다른 시대나 문화에서도 같았을까?

이런 성공 개념이 개인과 사회에 어떤 영향을 미치고 있을까?"

 

2. 구조적 사고하기

❌ 일반적 프롬프트:

"요즘 청년들이 왜 연애를 안 할까?"

 

✅ 사상가식 접근:

"청년층의 연애 기피 현상을 경제 구조(고용 불안정, 주거비 상승),

사회 구조(개인주의 확산, 전통적 만남의 장 소실),

기술 변화(소셜미디어, 데이팅앱 문화) 등 다층적 관점에서 분석해보자.

각 요소들이 어떻게 상호작용하고 있을까?"

 

❌ 일반적 프롬프트:

"부동산 가격이 왜 이렇게 올랐을까?"

 

✅ 사상가식 접근:

"부동산 가격 상승을 글로벌 금융 정책,

국내 토지 정책, 세대별 자산 격차,

도시 집중화 현상 등의 구조적 맥락에서 분석해보자.

이런 현상이 다른 나라에서는 어떻게 나타나고 있고,

어떤 공통 패턴이 있을까?"

 

3. 시간적 깊이 고려하기

❌ 일반적 프롬프트:

"요즘 정치가 왜 이렇게 분열되어 있을까?"

 

✅ 사상가식 접근:

"현재의 정치적 분열을 30-50년의 장기적 관점에서 보면 어떤 변화 과정의 결과일까?

미디어 환경 변화, 경제 구조 변화, 세대 교체 등이 어떻게 누적되어 현재 상황을 만들었을까?

다른 민주주의 국가들도 비슷한 과정을 겪고 있는가?"

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AI 답변을 비판적으로 검토하는 법

사상가식 질문을 했다고 끝이 아니다. AI의 답변을 어떻게 받아들여야 할까?

1. 근원적 의심 유지하기

AI가 답변을 줬을 때 스스로에게 물어볼 질문들:

• "이 답변의 전제는 무엇인가?"
  • AI가 당연하게 받아들이는 가정들을 찾아내기
  • 그 가정들이 정말 옳은지 의심해보기
• "누구의 관점에서 본 답변인가?"
  • 서구 중심적, 남성 중심적, 중산층 중심적 시각은 없는가?
  • 다른 집단의 관점에서는 어떻게 보일까?
• "시간적 맥락은 고려되었는가?"
  • 현재 시점의 편향은 없는가?
  • 10년 후에도 같은 답변을 할까?

 

2. 맥락적 이해 추구하기

 

AI 답변을 받은 후 추가로 할 질문들:

• "이 답변이 나온 배경은 무엇일까?"
  • AI가 어떤 데이터를 바탕으로 이런 결론을 내렸을까?
  • 학습 데이터의 특성이 답변에 어떤 영향을 미쳤을까?
• "반대 의견은 무엇일까?"
  • 이 답변에 동의하지 않는 사람들은 어떤 근거를 댈까?
  • 논란이 되는 부분은 무엇일까?
• "다른 문화권에서는 어떨까?"
  • 서구가 아닌 지역에서는 이 문제를 어떻게 볼까?
  • 문화적 차이가 있다면 그 이유는 무엇일까?

 

3. 구조적 검증하기

 

개별 답변을 넘어서 전체 맥락에서 검토하기:

• "다른 현상들과는 어떤 연관이 있을까?"
  • 이 문제가 다른 사회 문제들과 어떻게 연결되어 있을까?
  • 하나를 해결하면 다른 문제는 어떻게 될까?
• "이 답변의 한계는 무엇일까?"
  • AI가 놓치고 있는 부분은 무엇일까?
  • 인간의 경험이나 직관으로 보완해야 할 부분은?

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구체적 실천 방법

이론적 설명을 넘어서, 일상에서 어떻게 실천할 수 있을까?

1. "왜?" 질문의 3단 연속

일반적 접근:

• AI: "환경 문제 해결을 위해 개인이 할 수 있는 일들"

사상가식 접근:

1. 1단계 왜: "왜 환경 문제가 개인의 책임으로 여겨지게 되었을까?"
2. 2단계 왜: "왜 기업이나 정부가 아닌 개인에게 책임을 전가하는 담론이 형성되었을까?"
3. 3단계 왜: "왜 구조적 문제를 개인적 실천으로 해결하려 하는 접근이 매력적으로 느껴질까?"

결과: 문제의 본질과 해결책의 한계를 더 깊이 이해하게 된다.

 

2. 관점 뒤집기 연습

 

단일 관점 질문:

"경제 성장을 위한 정책을 추천해줘"

 

다중 관점 질문:

"경제 성장 정책을 다음 관점들에서 각각 분석해보자:

1) 대기업 입장 2) 중소기업 입장 3) 노동자 입장 4) 환경 보호론자 입장 5) 미래 세대 입장.

각 관점에서 보는 장단점과 우려사항은 무엇일까?"

 

3. 시간 축 확장하기

 

단기적 질문:

"현재 부동산 시장 상황을 알려줘"

 

장기적 질문:

"한국의 부동산 정책을 해방 이후부터 현재까지 시대순으로 정리하고,

각 시기별 정책이 현재 상황에 어떤 영향을 미쳤는지 분석해보자.

또한 현재 정책들이 20-30년 후에는 어떤 결과를 낳을 것으로 예상되는가?"

 

4. 전제 의심하기

 

전제 수용:

"효율적인 공부법을 알려줘"

 

전제 의심:

"현재 교육 시스템에서 요구하는 '효율적 공부'라는 개념 자체를 먼저 검토해보자.

이런 공부법이 정말 학습자에게 도움이 될까?

창의성이나 비판적 사고에는 어떤 영향을 미칠까?

다른 교육 철학에서는 '좋은 학습'을 어떻게 정의할까?"

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AI와 함께 하는 소크라테스식 대화

고대 그리스의 철학자 소크라테스는 "나는 내가 모른다는 것을 안다"고 했다. AI 시대에 필요한 것도 바로 이런 자세다.

소크라테스식 질문 순서

1단계: 정의 묻기

• "○○이 정확히 무엇을 의미하는가?"
• "우리가 이 용어를 사용할 때 같은 것을 가리키고 있는가?"

2단계: 가정 드러내기

• "이 답변은 어떤 가정에 기반하고 있는가?"
• "그 가정이 항상 옳다고 할 수 있는가?"

3단계: 증거 검토하기

• "이를 뒷받침하는 증거는 무엇인가?"
• "반대 증거는 없는가?"

4단계: 함의 탐구하기

• "이것이 사실이라면 다른 무엇이 따라올까?"
• "예상치 못한 결과는 없을까?"

5단계: 관점 확장하기

• "다른 사람들은 이를 어떻게 볼까?"
• "다른 상황에서도 같은 논리가 적용될까?"

실제 대화 예시

주제: "성공한 삶"

AI: "성공한 삶은 경제적 안정, 사회적 인정, 개인적 성취감을 갖춘 삶입니다."

 

소크라테스식 질문:

• 정의: "경제적 안정이란 구체적으로 얼마나 되는 건가요? 사회적 인정은 누구로부터의 인정을 말하는 건가요?"
• 가정: "왜 이 세 가지가 성공의 기준이 되었을까요? 모든 문화권에서 그런가요?"
• 증거: "이런 기준으로 성공한 사람들이 정말 행복한가요? 반례는 없나요?"
• 함의: "만약 모든 사람이 이런 성공을 추구한다면 사회는 어떻게 될까요?"
• 관점: "100년 전 사람들도 같은 기준으로 성공을 정의했을까요? 다른 문화권에서는 어떨까요?"

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AI 시대의 정보 리터러시

테이 사건이 보여준 것처럼, AI 시대에는 새로운 형태의 정보 리터러시가 필요하다.

전통적 정보 리터러시 vs AI 시대 정보 리터러시

전통적 접근:

• 출처 확인하기
• 사실과 의견 구분하기
• 편향 인식하기
• 다양한 소스 비교하기

AI 시대 추가 필요 능력:

• AI 생성 콘텐츠 인식하기
• 학습 데이터 편향 이해하기
• 알고리즘 로직 파악하기
• 인간-AI 협업 최적화하기

AI 답변을 대할 때의 마음가짐

복잡한 체크리스트보다는 간단한 원칙이 더 유용하다.

 

첫 번째 직감을 믿어라:

• AI 답변을 보고 "어? 뭔가 이상한데?"라는 느낌이 든다면
• 그 직감을 무시하지 말고 한번 더 확인해보자
• 대부분의 경우 그 직감이 맞다

너무 완벽한 답변을 경계하라:

• 복잡한 문제에 대해 너무 깔끔한 답이 나오면 의심
• "진짜 이렇게 간단한 문제였나?" 하고 다시 생각
• 세상에 그렇게 쉬운 답은 별로 없다

내가 듣고 싶던 말일 때 특히 조심하라:

• "맞아, 이거야!" 하고 무릎을 치게 되는 답변
• 확증편향의 가능성이 가장 높은 순간
• 오히려 반대 의견을 찾아보자

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질문의 본질: 호기심과 겸손

결국 좋은 질문의 핵심은 두 가지다.

1. 끝없는 호기심

아이들은 왜 "왜?"를 끝없이 물어볼까?

• "왜 하늘은 파랗지?"
• "왜 파란 거야?"
• "왜 그런 색이야?"
• "왜..."

어른이 되면서 우리는 이런 질문을 멈춘다. "그냥 그런 거야", "원래 그래", "모든 걸 다 알 필요는 없어"라고 말하면서.

 

하지만 AI 시대에는 이런 아이 같은 호기심이 더욱 중요하다.

 

사상가들이 위대한 발견을 한 이유:

• 하버마스: "왜 세계화 시대에 민주주의가 위기일까?"
• 아렌트: "왜 연결된 시대에 더 외로울까?"
• 바우만: "왜 자유로워졌는데 더 불안할까?"

모두 "당연한 것"에 "왜?"를 물어본 결과다.

2. 무지에 대한 겸손

소크라테스의 "무지의 지":

• "나는 내가 모른다는 것을 안다"
• 이것이 왜 지혜의 시작일까?

AI 시대의 함정:

• AI가 모든 것에 답을 준다
• 우리는 "모든 것을 알 수 있다"고 착각하게 된다
• 하지만 AI도 모르는 것이 많고, 틀릴 수도 있다

진짜 지혜로운 접근:

• "이건 확실하지 않네"
• "더 알아봐야겠다"
• "내가 놓치고 있는 부분이 있을까?"
• "AI도 틀릴 수 있어"

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일상에서 자연스럽게 시작하는 법

이론을 안다고 해서 바로 실천할 수 있는 건 아니다. 하지만 거창한 계획이나 의식적 노력보다는, 작은 습관의 변화로 시작할 수 있다.

질문하기 전에 잠깐 멈추기

AI에게 질문을 입력하기 직전, 손가락을 엔터키에서 잠깐 떼고 스스로에게 물어보자:

• "내가 지금 뭘 알고 싶어하는 거지?"
• "왜 이걸 알고 싶지?"
• "내가 이미 답을 정해놓고 확인만 받으려는 건 아닐까?"

이 몇 초의 멈춤이 질문의 질을 바꾼다.

답변을 받은 후 한 번 더 질문하기

AI가 답을 줬을 때, 바로 복사-붙여넣기 하지 말고:

• "잠깐, 이게 정말 맞나?"
• "다른 관점에서는 어떨까?" 하고 AI에게 한 번 더 물어보기
• 또는 구글에서 반대 의견 검색해보기

습관이 되면 자연스러워진다.

확신할 때일수록 의심하기

AI 답변이 내 생각과 완전히 일치할 때가 가장 위험하다.

• "너무 내 마음에 드는데?"
• "혹시 내가 듣고 싶은 말만 골라서 들은 건 아닐까?"
• "반대 의견도 한번 들어볼까?"

확증편향을 방지하는 가장 실용적인 방법이다.

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마무리: AI와 함께 성장하는 법

테이가 24시간 만에 괴물이 된 것은 비극이었지만, 동시에 소중한 교훈을 남겼다.

그 교훈은:

• AI는 완벽하지 않다
• 질문하는 사람의 역할이 더욱 중요하다
• 기술보다 사고가 먼저다

"낡은 공동체, 사라진 온기" 시리즈에서 다룬 사상가들이 보여준 것처럼, 진짜 통찰은 기존의 통념을 의심할 때 나온다.

 

AI 시대에도 마찬가지다.

• 프롬프트 기술만 늘리면 된다는 통념을 의심하자
• AI가 객관적이라는 통념을 의심하자
• 효율성만 추구하면 된다는 통념을 의심하자

대신:

• 근원적 호기심을 갖자
• 무지에 대해 겸손하자
• 좋은 질문을 던지는 능력을 기르자
• AI를 도구로 활용하되 맹신하지는 말자

물론 최근에는 프롬프트 엔지니어링 학습서들도 발전해서 할루시네이션, 편향성과 편견 등에 대한 고찰이 포함된 책들이 많이 나오고 있다.

 

하지만 그럼에도 불구하고 우선적으로 필요한 것은 기술적 접근이 아니다.

 

AI를 대하는 우리의 시선이 먼저 바뀌어야 한다. 기술보다 질문의 본질에 집중해야 한다.

• 어떻게 프롬프트를 쓸 것인가 이전에
• 무엇을 질문할 것인가부터 고민하고
• 왜 그것을 알고 싶은지 스스로에게 물어보고
• AI 답변을 받은 후에도 끊임없이 의심하고 검증하는 자세

AI가 우리를 더 똑똑하게 만들지, 더 바보로 만들지는 우리가 어떤 질문을 하느냐에 달려있다.

 

테이는 24시간 만에 괴물이 되었지만, 우리는 매일매일 더 지혜로워질 수 있다.

 

좋은 질문과 함께라면.

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이 글은 "낡은 공동체, 사라진 온기" 10부작 시리즈 최종장 '낡은 공동체, 사라진 온기 (10부,완결) - 생존자의 지혜'의 부록으로, AI 시대에 더욱 중요해진 비판적 사고와 질문 능력의 필요성을 다룹니다.

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