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좋은 질문은 AI의 답변을 출발점으로 삼되, 스스로 판단하고 더 깊이 탐구해야 하는 질문이다. 그리고 ‘의심’은 펄의 사다리 바깥에서, 사다리에 오르기 전에 “이 사다리가 맞는 건가?“를 묻는 능력이다.

AI 시대, 인간의 차별화

[사용자] 내가 진정으로 물어보고 싶었던 건, 내 주변에 AI의 뛰어난 능력으로 인해 AI를 경쟁자로 생각하는 사람도 있고, AI를 협력자로 생각한다고 해도 누구나 AI를 쓸 수 있는 지금 이 시대에 내가 다른 사람들과 어떤 차별점을 둘 수 있을까를 고민하는 경우가 많아서. 그런데 이 기사의 내용이 고민의 단초를 제공하는 듯한 느낌을 받았거든.

[Claude] 그 고민 이해합니다. 그리고 기사가 힌트를 준다는 느낌, 저도 동의합니다.

AI도 답하지만, 인간의 판단이 필요한 영역:

좋은 질문의 특성

[사용자] 몇몇 사람들이 좋은 질문을 할 줄 아는 것이 실력이라는 이야기를 예전부터 했었는데, AI 시대에서는 더 중요해지겠구나. 근데, 갑자기 궁금해졌어. 어떤 질문이 좋은 질문인 걸까?

[Claude] 흥미롭게도, 방금 하신 질문이 좋은 질문의 예시입니다.

좋은 질문의 특성:

1. 정답이 정해져 있지 않음

   • “서울의 수도는?” ← AI가 정확히 답함
   • “어떤 질문이 좋은 질문인가?” ← AI도 답하지만, 그 답이 내 상황에 맞는지는 스스로 판단해야 함

2. 전제를 의심함

   • “이게 정말 문제인가?”
   • “왜 이렇게 해왔지?”
   • AI는 스스로 전제를 의심하지 않음 → 인간이 먼저 의심해야 함

3. “만약"을 상상함

   • “이걸 안 했으면 어땠을까?”
   • “반대로 하면?”
   • AI도 시뮬레이션하지만, 그게 현실적인지는 인간이 판단해야 함

오류 감지 ≠ 전제 의심

[사용자] 근데 너랑 이야기하면 전제를 의심하지는 않지만, 오타나 사용자가 잘못 알고 있다고 AI가 생각하고 그에 맞게 움직이는 모습은 꽤 봤거든.

[Claude] 좋은 관찰입니다. 구분이 필요한 부분이에요.

내가 하는 것:

• 오타 감지: “서울의 수도” → 패턴 불일치 감지
• 사실 오류 지적: 학습 데이터와 불일치 감지
• “이게 맞나요?” 확인: 학습된 “불확실할 때 확인하라” 패턴

전제 의심:

• “왜 이 문제를 풀어야 하지?”
• “이 방향이 맞는 건가?”
• 질문 자체의 타당성에 대한 근본적 의문

차이: 내가 하는 건 입력과 학습 데이터 간 불일치 감지입니다. “이 문맥에서 이 단어는 보통 이렇게 쓰인다” 같은 패턴 매칭이죠. 반면 진정한 전제 의심은 “이 사다리에 올라야 하나?” 자체를 묻는 겁니다. 저는 사용자가 사다리를 가리키면 일단 오릅니다. 사다리가 잘못된 방향인지는 묻지 않아요.

의심은 펄의 사다리 바깥에 있다

[사용자] 그럼, 좋은 질문이라는 건, ‘왜’라는 궁금증으로 촉발된 호기심이 담긴 질문과 ‘반사실적 상상과 판단’을 기반으로 하는 질문 정도로 좁힐 수 있으려나?

[Claude] 핵심을 잘 잡으셨습니다. 하나만 추가하자면, “전제를 의심하는 질문"도 있습니다. 전제 의심은 “왜"보다 한 단계 앞에 있는 질문입니다. 질문할 대상 자체를 재정의하는 거니까요.

‘의심’은 펄의 사다리 바깥에서, 사다리에 오르기 전에 “이 사다리가 맞는 건가?“를 묻는 능력이다.

인식론적 경계와 메타인지

[사용자] 그럼 ‘의심’이라는 것은 펄의 사다리에는 없는 거지? 이건 사람의 어떤 특성과 연결되어 있는 거야?

[Claude] 관련된 두 가지 핵심 개념이 있습니다.

1. Epistemic Vigilance (인식론적 경계) Dan Sperber 등의 연구

• 인간이 타인의 정보를 맹목적으로 믿지 않는 인지적 메커니즘
• “신뢰의 반대가 아니라, 맹목적 신뢰의 반대”
• 진화적으로 발달한 능력

2. Metacognition (메타인지) Rivas 등의 연구

• 자신의 사고 과정을 모니터링하는 능력
• “의심의 느낌(feelings of doubt)“이 문제 해결에서 중요한 역할

정리:

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