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왜 내가 쓰는 AI만 멍청해 보일까? - 같은 AI를 써도 결과가 달라지는 진짜 이유
이한빛 지음 / 생능북스 / 2026년 7월
평점 :
'이 리뷰는 컬처블룸을 통해 출판사에서 도서를 제공 받아, 직접 읽고 작성한 리뷰입니다.'
올해 대학원 박사 과정에 입학했다.
그 동안 직장이나 생활하면서 필요성을 못 느껴 AI에 전혀 관심을
두지 않았었다.
첫 학기 두 과목을 듣는데 교수님마다 학교 공부하는데 AI 사용의
중요성을 강조하셨다. 내가 수강하는
과목이 아니라 AI 관련 수업을 듣는 기분이 들 정도였다.
레포트도 박사 논문도 이젠 AI 도움 없이는 쓰기가 힘든 정도가
되었다. 그래서 그 필요성을 인식해 가장 중요시되는 AI 명령어 프롬프트
자격 과정 강의를
듣고 자격증도 땄다. 그런데 금방 좋아질 거라는 AI 사용에는
별 도움이 안 되고 늘 내가 원하는 답변을 얻지 못했다.
그러던 중 딱 내가 찾던 책인 [왜 내가 쓰는 AI만 멍청해 보일까?]를 접하게 되었다.
이 책의 저자 이한빛(Ellie)은 데이터 분석가이자 AI 연구자이다.
연세대학교에서 언론학을 공부한 뒤 데이터 분석가로 일하며 삼성전자, LG전자, 현대자동차, 아모레퍼시픽 등 다양한 기업의 데이터 분석 프로젝트를
수행했다. 현재는 연세대학교에서 AI와 데이터 분석을 연구하고
있다.
데이터는 사실을 보여주고 스토리는 의미를 만든다고 믿으며, 숫자로
설명되지 않는 것에도 늘 관심이 많다. 그래서 낮에는 코딩을 하고 밤에는 글을 쓴다.
생성형 AI 시대, 누군가는 AI 덕분에 업무 속도가 10배 빨라졌다고 환호하고, 누군가는 쓸모없는 답변만 늘어놓는다며 포기한다. 같은 AI, 같은 모델을 쓰는데 왜 이런 격차가 발생하는 걸까?
이 책은 이 질문에 대한 가장 명쾌하고도 뼈 때리는 답을 제시한다. 문제는 AI의 성능도, 타고난 질문 센스도 아니다. 바로 ‘사람이 자신의 상태와 조건을 충분히 설명하지 않은 채 정답만을
요구해온 태도’에 있다.
또한 이 책은 시중에 넘쳐나는 ‘프롬프트 꿀팁 매뉴얼’이 아니다. AI가 오해하지 않도록 사람이 자신의 질문과 사고를 어떤 구조로 ‘설정하고 설계’해야 하는지 본질을 다룬다. 저자는 AI에게 질문하기 전에 나의 상태, 목적, 제약 조건을 문장으로 먼저 정리하는 ‘설명 엔지니어링(Explanation Engineering)’을 제안하며, 이를 통해 누구나 AI의 답변 밀도를 극적으로 끌어올릴 수 있음을
증명한다.
우리는 AI에게 “보고서처럼 써줘”, “최신 논문 찾아줘”라고 모호하게 말해놓고, 원하는 결과가 나오지 않으면 AI를 탓하거나 스스로의 자질을 의심한다. 하지만 AI는 우리가 제공한 정보의 공백을 ‘가장 그럴듯한 평균값’으로 채울 뿐이다. 즉, 내가 명확하게 설명하지 않은 영역은 AI의 평균적 알고리즘에 내 판단을 통째로 ‘위임’해 버린 것과 같다.
이 책은 바로 그 ‘설명의 공백’을
어떻게 인간이 주도적으로 설계할 것인가를 다룬다.
총 6장에 걸쳐 AI의
환각 현상(할루시네이션)과 모호한 요청이 실패하는 원인을
날카롭게 분석하고, AI와의 대화에서 우리가 놓치고 있던 오해들을 풀어낸다. 나아가 목적과 제약 조건을 설정하는 법, 단계적으로 요청하여 AI의 평균적 답변 플롯을 깨부수는 구체적인 방법론을 제시한다.
책의 후반부에는 직장인 사이드 프로젝트, 완성도 높은 보고서 작성, 환각 없는 논문 검색 등 당장 실무에 적용 가능한 생생한 성공 사례와 레벨 테스트까지 수록하여 독자가 즉각적인 변화를 경험할 수 있도록 돕는다.
기술을 업그레이드할 수 없다면, AI 앞에 선 사람의 설명 방식을
바꾸어야 한다. 이 책을 덮는 순간, 당신은 단순한 AI ‘사용자’에서 AI를
완벽하게 통제하는 ‘설계자’로 거듭나게 될 것이다.
나 역시 설계자가 되어 직장에서 인정받아 원하는 부서로 승진하고 박사 논문도 통과하여 박사가 되면 내 인생에서 너무나 기쁜 일일 될
것이다.