신 로지컬 씽킹

신 로지컬 씽킹 - 압도적 성과를 만드는 새로운 논리적 사고의 교과서
모치즈키 안디 지음, 김윤경 옮김, 이준희 감수 / 비즈니스북스 / 2025년 11월

* 출판사로부터 책을 제공받아 감사하게 읽고 주관적인 의견을 적었습니다.

기술이 발전하면 인간의 생활은 편해지지만 반면에 인간이 할 수 있는 일자리는 줄어들 수밖에 없다. 기술의 발전은 항상 동전의 양면처럼 긍정적인 면과 부정적인 면을 가져온다. 생성형 AI의 발전은 인간보다 뛰어난 논리적 사고를 가진 기술의 탄생을 예고한다. 이제 기억력, 논리력 등에서 인간이 AI를 따라잡을 수 없다. 그렇다면 AI의 시대에 인간의 역할은 무엇일까?

AI는 문장을 정리하고 논리를 완성하는 데에서는 인간을 능가한다. 하지만 무엇을 물어야할지, 어떤 관점으로 문제를 바라보아야할지에 대한 결정을 내리는 것은 AI가 아니라 인간이다. 즉 AI는 정확한 답을 가장 빠른 시간 내에 찾는 능력은 탁월하지만 다양한 상황에서 문제를 해결하는 창의적인 능력은 부족한 것이다. 이 책은 인간의 논리적 사고 구조를 다룬다.

문제 상황에 직면했을 때 우리는 기존에 배운 내용을 토대로 사고를 확장한다. 예를 들어 우리가 아침에 항상 다니는 길로 운전을 해서 출근을 하면 절대 다른 곳에 도착할 수 없다. 물론 항상 보는 풍경 외에 다른 색다른 경험을 할 수도 없다. 즉 동일한 인풋을 제공하면 항상 비슷한 아웃풋이 나올 수밖에 없는 것이다. 이런 프로세스가 고정되어 있으면 결과물도 진부할 것이 뻔하다.

필자는 뻔한 인풋에 따른 진부한 아웃풋을 피하려면 사고의 프로세스 자체를 혁신적으로 바꿔야 한다고 말한다. 특히 AI 시대에 이런 프로세스의 중요성은 커진다. 실제로 동일한 문제 상황에 대해 생성형 AI에 질문하는 방식에 따라 답변의 질과 양은 확연하게 달라진다. 생성형 AI가 아무리 발전해도 인간의 사고력이 받쳐주지 않으면 소용없게 되는 것이다.

표준화된 사고 프로세스는 예측 가능한 아웃풋을 만들어낸다. 하지만 우리에게 필요한 것은 문제 해결력이다. 예측하지 못한 상황에서 빠르게 대응하여 문제를 해결하는 능력이다. 기존의 로지컬 씽킹이 이런 표준화에 근거하고 있다면, AI 시대의 로지컬 씽킹은 달라야 한다. 필자는 기존에 존재하던 사고의 틀을 완전히 깨뜨리는 새로운 틀을 제시한다.

새로운 로지컬 씽킹의 틀로서 QADI 싸이클을 소개한다. 새로운 사고의 틀은 발견과 논증의 2가지 국면으로 이루어진다. 본격적인 사고를 하기 전에 질문을 설정하고 새로운 지식과 가설을 찾아내는 단계가 바로 '발견'이다. 문제 해결을 하기 전에 문제를 먼저 정의하는 것으로 볼 수 있다.

논중 단계에서는 문제를 해결하는 단계이다. 우리가 발견한 지식과 가설이 옳다는 것을 밝혀내는 과정이다. 이 단계에서 QADI라는 사고의 틀이 소개된다. 좋은 질문이 좋은 해결책을 찾도록 유도하는 법이다. 그래서 첫 단계가 바로 질문(Question)이다. 다음은 설정한 질문에 대한 가설(Abduction)을 세운다. 전체 방향을 결정하는 것이므로 심사숙고해야 한다.

가설을 세웠으면 검증을 해야 한다. 이를 시사(Deduction)라고 한다. 가설이 지닌 잠재력을 검증하되 연역적 사고 방식을 통해 밝혀 나간다. 가설에 부합하지 않는 것들은 빠르게 제거하고, 부합하는 논거들을 찾아 가설을 입증해가는 단계이다. 많은 생각들을 하고 가설을 세우지만 실제로 사실로서 검증되는 것들은 많지 않다. 치열한 사고의 프로세스가 필요한 이유다.

마지막으로 가설과 스토리의 옮음을 검증하고 반증하면서 최종 결론(Induction)으로 이끈다. 시사 단계에서 연역적 사고방법을 사용했다면, 결론 단계에서는 귀납적 사고방식의 진수를 보여준다. 기존에 알려진 정-반-합의 사고 과정과 비슷하다고 말할 수 있다.

AI시대에는 기존의 로지컬 씽킹이 더 이상 힘을 발휘하게 힘들게 되었다. 필자는 AI 시대에도 인간의 창의성이 여전히 빛을 발할 수 있도록 사고 프로세스의 업데이트가 필요하다고 본다. 기존보다 더 논리적이고 통합된 사고 방식을 지향하며, 생각의 가능성을 대폭 확대하는 진짜 사고의 길을 추구한다. 신 로지컬 씽킹을 통해 AI를 적극적으로 활용할 수 있는 방법을 배워보자.