[오늘의 한문장] 생각의 주도권을 디자인하라

결국 AI 시대의 교육은 지식을 가르치는 과정에 그치지 않고 ‘어떻게 사고할 것인가‘를 함께 배우는 과정이 될 것이다. 학생과 교사 모두가 AI를 도구로 삼아 더 나은 질문을 던지고, 더 나은 답을 찾아가는힘을 키워야 한다. 그것이 바로 미래 교육의 본질이다.

하지만 이렇게 빠르게 확산되는 AI 기술의 이면에는 의도치 않은 부작용도 존재한다. 그중 하나가 바로 ‘AI 워싱Al Washing‘이다. ‘워싱washing‘이라는 용어는 원래 ‘세탁하다‘는 의미지만, 마케팅에서 이 단어는 실제와 다른 이미지를 씌우는 행위를 비판할 때 사용된다. 예를들어, 제품에 ‘친환경‘이라는 말을 붙여 실제로는 환경에 해롭지만 친환경적인 것처럼 보이게 만드는 ‘그린 워싱Green Washing‘이 대표적이다.

AI는 인간을 대체하지 않는다. 인간의 가능성을 확장하고, 일의수행력을 높이며, 전문성의 진입장벽을 허문다. 그러나 이 증강은 자동으로 주어지는 축복이 아니다. AI를 자신의 업무 맥락에 맞게 잘 적용할 수 있어야만 가능해지는 결과다.

[오늘의 한문장] 생각의 주도권을 디자인하라

AI를 교육에 활용한다는 것은 단순히 AI 기술을 배우는 것을 의미하지 않는다. 중요한 것은 AI와 ‘어떻게 협력할 것인가?‘이다. AI는 방대한 데이터를 빠르게 분석하고 정보를 요약하는 데 강점을 가지고있지만, 어떤 문제를 중요하게 다뤄야 하는지 판단하고, 그 결과가 사회에 어떤 영향을 미칠지를 고민하는 일은 여전히 인간의 몫이다. 따라서 학생들은 AI의 기술적 기능뿐 아니라 그 한계와 윤리적 문제까지 함께 이해할 필요가 있다.

AI가 추천한 결과가 항상 옳거나 중립적이지는 않다는점을 인식해야 한다. AI는 과거의 데이터를 기반으로 작동하는데, 이데이터가 편향되어 있거나 특정 집단을 소외시키는 방식으로 설계되어 있다면, 그 결과 또한 왜곡될 수 있다. 실제로 일부 채용 알고리즘이나 범죄 예측 시스템이 성별, 인종, 지역 등에 따라 불공정한 판단을내린 사례도 있다. 이런 상황에서 학생들은 AI가 제공하는 정보를 맹신하지 않고, 출처와 조건을 비판적으로 검토하고, 다양한 출처와 비교해 판단할 수 있어야 한다. 이것이 바로 ‘AI 리터러시‘의 핵심 역량이다.

이와 같은 AI 리터러시는 단순한 기술 교육을 넘어서 윤리 교육과연결된다. 학생들은 AI 기술을 사용할 때 발생할 수 있는 사회적 책임,개인정보 보호, 알고리즘 투명성 등의 문제를 이해하고, 이에 대해 성찰할 수 있어야 한다. 따라서 학교 교육과정에서는 AI 윤리, 데이터 윤리, 정보보호와 관련된 내용을 별도의 학습 영역으로 구성할 필요가있다. 이러한 교육은 학생들이 AI와 함께 살아가는 미래 사회에서 책임감 있고 균형 잡힌 판단을 내릴 수 있도록 도와준다.

교사의 역할도 달라져야 한다. 이제 교사는 단순한 지식 전달자가아니라 학생들이 AI와 함께 배우고 사고할 수 있도록 이끄는 조력자로 변화해야 한다. AI가 기초적인 정보 제공이나 반복 학습을 담당하게 되면, 교사는 그 시간을 활용해 학생 개개인의 수준과 흥미에 맞는맞춤형 학습을 설계할 수 있다. 예를 들어, 한 학생이 과학에 흥미가많고 탐구력이 뛰어나다면, AI를 활용해 스스로 실험을 설계하거나최신 과학 정보를 분석하는 활동을 기획해 줄 수 있다. 또 다른 학생이글쓰기에 강점을 보인다면, AI를 통해 다양한 관점의 글을 비교하고 비판하는 수업을 제공할수도 있다

[오늘의 한문장] 생각의 주도권을 디자인하라

AI는 논리와 데이터에 기반해 작동한다. 인간 고객은 "이 제품을쓰면 기분이 좋아질 거예요"라는 메시지에 끌릴 수 있지만, AI는 "이제품은 수천 개의 리뷰에서 긍정 평가를 받았고, 반품률이 낮으며, 가격 대비 성능이 우수하다"는 식의 객관적이고 구체적인 데이터를 근거로 판단한다. 결국 기업은 AI가 ‘좋은 제품‘이라고 판단할 수밖에 없도록 모든 요소를 설계해야 한다. 제품 설명, 사용자 리뷰, 평점, 재구매율 등 모든 정보가 AI에 신뢰를 줄 수 있어야 한다.

이러한 변화는 마케팅 전략에도 큰 영향을 준다. 기존에는 감성을자극해 인간의 구매 욕구를 일으키는 것이 핵심이었다면, 이제는 데이터를 설계하고 최적화해 AI를 ‘설득‘하는 것이 핵심 과제가 된다. 말하자면, 마케팅의 주 타깃이 인간에서 AI로 옮겨가고 있는 셈이다.

과거의 디지털 마케팅은 ‘사람‘을 중심에 두고 움직였다. 소비자가 검색 엔진에 키워드를 입력하면 검색 결과에 자사 콘텐츠를 상위에 노출시키기 위해 검색 엔진 최적화 SEO에 집중했다. 이는 검색 알고리즘을 분석하고, 키워드를 적절히 배치하며, 메타데이터와 링크 구조를조정하는 방식으로 이루어졌다. 하지만 이 전략은 인간이 검색 결과를 직접 보고 클릭하는 구조에서만 유효했다

이제 시대가 바뀌었다. 챗GPT, 구글 제미나이 Google Gemini, 빙 코파일럿Bing Copilot 같은 생성형 AI가 검색과 추천의 첫 관문이 되고 있다.
사용자가 질문을 입력하면 이 AI들은 방대한 데이터를 기반으로 요약된 답변을 생성해 제공한다. 다시 말해, 사람보다 먼저 콘텐츠를 읽고판단하는 주체가 AI가 된 것이다. 그리고 이 변화는 마케팅의 판을 바꾸는 구조적인 전환을 의미한다.
AI SEO는 기존 SEO와 같은 ‘검색엔진‘ 중심의 최적화가 아니라
‘AI 모델‘에 최적화된 콘텐츠 전략이다. AI가 텍스트와 이미지, 구조와맥락을 이해할 수 있도록 정보를 설계하고 배치하는 작업을 말한다.

[오늘의 한문장] 생각의 주도권을 디자인하라

무엇을 모르고 있는지를 자각하고 질문할 줄 아는 능력이 중요하다. 지식은 그 자체로 힘이 아니며, 해석이 더해질 때에야 비로소 힘이 된다. 따라서 기술이 진보할수록 인간의 사고는 더 깊어져야 한다. AI가 빠르게 문장을 생성하는 시대에도, 사유의 속도는 인간만의 것이다. 스스로 생각하는 사람이 지적 부자이고, AI 시대의 진정한승자는 답을 가진 자가 아니라 질문을 던지는 자다.
따라서 스스로에게 물어야 한다. 나는 정보를 다루고 있는가? 아니면 정보에 휘둘리고 있는가? 지금 내가 서 있는 자리는 지적 풍요인가? 아니면 겉으로만 풍요로워 보이는 빈곤인가?

˝내가 보기에는 그렇지 않아요. 가령 부자와 빈자가 ...

"내가 보기에는 그렇지 않아요. 가령 부자와 빈자가 있다고 칩시다. 돈이 아니라 책을 많이 읽은 사람은 지적인 부자, 그렇지 못한 사람은 가난한 사람으로 불러보자고. 이 경우 베를루스코니(이탈리아 전 총리)는가난하지. 나는 부자고(웃음). 내가 보기에 TV는 지적 빈자를 돕고, 반대로 인터넷은 지적 부자를 도왔어. TV는 오지에 사는 이들에겐 문화적 혜택을 주지만 지적인 부자들에게는 바보상자에 불과해. 음악회에갈수도 있고, 도서관을 갈 수도 있는데 직접적 문화적 경험 대신 TV만보면서 바보가 되어가잖소.

반면 인터넷은 지적인 부자들을 도와요. 나만 해도 정보의 검색이나여러 차원에서 도움을 많이 받았지. 하지만 정보의 진위나 가치를 분별할 자산을 갖지 못한 지적인 빈자들에게는 오히려 해로운 영향을미쳐요. 이럴 때 인터넷은 위험이야. 특히 블로그에 글 쓰는 거나 e북으로 개인이 책을 내는 자가 출판 Self Publishing은 더욱 문제요. 종이책과달리 여과장치가 없어요. 우리가 문화라고 부르는 것은 선별과 여과의 긴 과정이오. 특히 쓰레기 정보를 판단할 능력이 부족한 지적 빈자들에게는 이 폐해가 더 크지. 인터넷의 역설이오"
•출처: 움베르트 에코 인터뷰 중

더 심각한 문제는 사용자의 인식 변화다. AI 검색 시스템은 아주빠르게 ‘그럴듯한‘ 답변을 제공한다. 사용자는 이 빠른 답변을 쉽게 신뢰하고, 그 순간 궁금증이 해결되었다고 믿는다. 하지만 실제로는 그답변이 완전하거나 정확하지 않을 수도 있다. 깊이 있는 탐색 없이 ‘그럴듯한 정보‘에 만족하게 되면, 잘못된 정보나 얕은 지식을 진실로 받아들이게 된다.

이런 현상이 반복되면 필터 버블, 즉 ‘정보 거품‘ 현상이 심해진다.
AI는 사용자가 자주 검색하는 키워드, 자주 클릭하는 정보 유형을 학습해 그에 맞는 결과만 계속 보여준다. 사용자는 점점 자신의 생각을확인시켜 주는 정보만 보게 되고, 다른 의견이나 관점을 접할 기회는줄어든다. 다양성과 균형은 사라지고, 확증편향은 강화된다. ‘나는 이미 충분히 알고 있다‘는 착각이 생기고, 이는 사고 확장을 가로막는다.

이처럼 필터 버블과 정보 중복 현상이 겹치면서 전체적인 정보 질서는 무너진다. 과거에는 다양한 정보 출처를 비교하고, 깊이 있는 분석을 통해 원하는 답을 찾아냈다. 지금은 AI가 미리 정리해 준 정보만소비하면서 사용자는 스스로 판단하거나 검증하려는 노력을 하지 않게 된다. 더 이상 정보 소비자가 아니라 정보의 수동적 수용자가 되는 것이다

이 무너진 질서 속에서 우리는 일종의 ‘콘텐츠 미로‘에 갇히게 된다. AI가 만든 콘텐츠는 너무나 정교해서 사용자가 그 안에 갇혀 있다는 사실조차 알아차리기 어렵다. 알고리즘은 사용자의 취향에 맞춘콘텐츠만 끊임없이 제공하고, 사용자는 그 안에서 점점 더 갇힌다. 이미로에서 벗어나려면 개인이 의도적으로 의심하고 질문하고, 여러 관점을 찾아보려는 노력이 필요하다. 하지만 대다수는 그렇게 하지 않는다. 결국 AI가 제공한 좁은 정보 세계 안에서만 사고하게 된다.

하지만 많은 사람들이 여전히 AI를 ‘얼마나 빨리 콘텐츠를 생산할수 있는가‘를 기준으로 바라본다. 이럴 경우 AI는 단순한 자동화 도구에 머물게 된다. 이렇게 되면 AI가 만든 콘텐츠는 겉보기에 화려할 수는 있어도, 방향성 없는 콘텐츠의 미로에 갇히게 된다. 가야 할 방향을잃은 채 ‘더 많은‘ 것만 만들다 보면, 결국 중요한 것을 놓치게 된다.

그래서 중요한 것은 AI를 대하는 우리의 태도다. AI를 ‘많이 만들기 위한 도구‘로 쓸 것인가, 아니면 ‘잘 만들기 위한 도구‘로 쓸 것인가.이 선택은 단순한 생산 방식의 차원이 아니다. 우리가 AI 시대를 어떻게 살아갈지에 대한 철학적이고 전략적인 결정이다.

효율성은 중요하다. 하지만 그것만으로는 충분하지 않다. 우리가해야 할 일은 AI라는 새로운 도구를 통해 더 깊이 있는 사고를 하고, 더 본질적인 질문을 던지며, 더 가치 있는 결과를 만들어 내는 것이다.
결국 중요한 것은 우리가 어떤 질문을 던지느냐는 점이다. AI에게 ‘무엇을 만들어줄 수 있느냐‘고 묻는 것보다, 우리가 이 시대에 진짜 만들어야 할 것은 무엇인가를 고민하는 것이 먼저다. 질문을 던질 수 있는자만이 AI 시대에도 창조의 주도권을 가질 수 있다.