스마트폰이 처음 등장했을 때만 해도 모든 사람이 스마트폰을 능숙하게 사용했던 것은 아닙니다. 전화를 걸고 문자를 보내는 정도로만 사용하는 사람도 있었고, 스마트폰으로 인터넷 검색이나 사진 촬영, 길 찾기, 금융 업무까지 할 수 있다는 사실을 잘 모르는 사람도 많았습니다.
생성형 AI 사용법도 비슷한 과정을 거치고 있습니다.
ChatGPT를 비롯한 다양한 생성형 AI가 빠르게 보급되면서 이제는 AI라는 단어 자체가 낯설지 않게 되었습니다. 회사 업무에 AI를 사용하는 사람도 있고, 공부하면서 모르는 내용을 AI에게 질문하는 사람도 있습니다. 글을 작성하거나 번역하고, 사진과 동영상을 만드는 데 AI를 사용하는 사람도 있습니다.
하지만 의외로 아직 생성형 AI를 거의 사용하지 않는 사람도 많습니다.
처음 AI를 실행한 뒤 무엇을 해야 할지 몰라서 “안녕하세요”라고 입력하거나 “너는 무엇을 할 수 있어?”라고 질문하는 것으로 시작할 수도 있습니다. 이것은 생성형 AI를 처음 접하는 사람에게 매우 자연스러운 과정입니다.
그러나 생성형 AI의 진정한 가치는 단순한 대화 자체에 있는 것이 아닙니다.
내가 모르던 것을 배우고, 복잡한 내용을 쉽게 이해하고, 긴 자료를 빠르게 정리하고, 생각을 구체화하고, 반복적인 작업을 줄이고, 업무와 공부의 시간을 단축하는 데 활용할 때 AI의 가치가 훨씬 커집니다.
그렇다면 생성형 AI는 무엇이며 우리는 어떻게 사용해야 할까요?
이 글에서는 AI를 처음 접하는 사람도 쉽게 이해할 수 있도록 생성형 AI의 의미부터 프롬프트 작성 방법, 질문하는 방법, 요약과 정보 탐색, 공부와 업무 활용, 이미지와 동영상 생성, 코딩 활용 그리고 AI를 사용할 때 반드시 생각해야 할 윤리와 책임까지 차근차근 살펴보겠습니다.
우리는 흔히 ChatGPT와 같은 서비스를 그냥 “AI”라고 부릅니다. 일상적인 대화에서는 이렇게 표현해도 큰 문제가 없습니다.
하지만 언론이나 전문적인 글에서는 흔히 “생성형 AI(Generative AI)”라는 표현을 사용합니다.
그 이유는 AI라는 개념이 생성형 AI보다 훨씬 넓기 때문입니다.
AI는 Artificial Intelligence, 즉 인공지능을 의미합니다. 사람이 수행하는 판단, 분류, 예측, 인식, 언어 처리 등의 지적인 작업을 컴퓨터가 수행하도록 만드는 기술을 넓은 의미에서 AI라고 할 수 있습니다.
예를 들어 사진에서 사람의 얼굴을 찾아내는 기술, 이메일에서 스팸을 분류하는 기술, 상품을 추천하는 시스템 등에도 AI 기술이 사용될 수 있습니다.
반면 생성형 AI는 사용자의 요청을 바탕으로 새로운 결과물을 만들어내는 데 초점이 맞춰져 있습니다.
질문을 입력하면 답변을 만들어내고, 어떤 주제에 대한 글을 요청하면 새로운 글을 작성하며, 번역이나 요약을 요청하면 그에 맞는 결과를 생성합니다. 기술에 따라 이미지, 음악, 음성, 프로그램 코드, 동영상 등도 생성할 수 있습니다.
즉, 기존 데이터를 단순히 찾아서 보여주는 것을 넘어 사용자의 요청을 바탕으로 새로운 형태의 결과물을 생성하기 때문에 ‘생성형(Generative)’이라는 이름이 붙은 것입니다.
생성형 AI는 검색엔진과 무엇이 다를까?
생성형 AI를 처음 사용하는 사람이 가장 먼저 이해하면 좋은 것이 검색엔진과 생성형 AI의 차이입니다.
기존의 인터넷 검색에서는 일반적으로 사용자가 검색어를 입력하고, 검색 결과에 나타난 여러 웹사이트를 직접 방문하여 필요한 정보를 찾아야 합니다.
예를 들어,
“인플레이션 뜻”
이라고 검색했다고 가정해 보겠습니다.
검색엔진에서는 인플레이션을 설명하는 여러 웹페이지가 나타날 것입니다. 사용자는 그중 하나를 선택하여 내용을 읽고, 이해가 되지 않으면 다른 자료를 찾아야 합니다.
생성형 AI에서는 조금 다르게 접근할 수 있습니다.
“인플레이션이 무엇인지 중학생도 이해할 수 있도록 예를 들어 설명해 주세요.”
라고 요청할 수 있습니다.
설명을 읽고도 이해되지 않는다면 다시 질문할 수 있습니다.
“물가가 오르는 것과 화폐 가치가 떨어지는 것이 왜 같은 현상인지 설명해 주세요.”
또다시 궁금한 부분이 생기면,
“그렇다면 정부가 돈을 많이 발행하면 반드시 인플레이션이 발생하나요?”
라고 이어서 질문할 수도 있습니다.
이처럼 생성형 AI의 강력한 특징 중 하나는 한 번의 검색으로 끝나는 것이 아니라 대화를 이어가며 자신의 궁금증을 점점 구체화할 수 있다는 것입니다.
다만 AI의 답변이 항상 정확하다는 의미는 아닙니다. 특히 최신 정보, 법률, 세금, 의료, 금융처럼 정확성이 중요한 분야에서는 반드시 신뢰할 수 있는 자료를 추가로 확인해야 합니다.
AI에게 입력하는 질문을 '프롬프트'라고 한다
생성형 AI를 사용하다 보면 “질문 입력창”, “AI에게 입력하는 곳”, “명령어 입력창” 등의 표현을 사용하기 쉽습니다.
하지만 생성형 AI 분야에서는 사용자가 AI에게 입력하는 지시나 질문을 일반적으로 ‘프롬프트(Prompt)’라고 합니다.
프롬프트는 단순한 질문 한 문장만을 의미하지 않습니다.
예를 들어,
“영어 공부 방법을 알려줘.”
이것도 하나의 프롬프트입니다.
하지만 다음과 같이 훨씬 구체적으로 입력할 수도 있습니다.
“저는 영어 초급자입니다. 하루에 30분 정도 공부할 수 있습니다. 읽기보다 듣기가 어렵습니다. 앞으로 6개월 동안 영어 듣기 능력을 높이기 위한 공부 방법을 단계별로 알려주세요.”
이것 역시 하나의 프롬프트입니다.
두 질문의 차이는 상당히 큽니다.
첫 번째 질문에는 사용자의 수준, 공부할 수 있는 시간, 목표가 없습니다. 따라서 AI도 일반적인 영어 공부 방법을 설명할 가능성이 높습니다.
두 번째 질문에는 현재 상황과 문제점, 시간, 목표가 포함되어 있기 때문에 훨씬 구체적인 답변을 만들 수 있습니다.
AI를 잘 사용하는 능력은 결국 자신이 원하는 것을 얼마나 명확하게 설명할 수 있는가와 밀접한 관련이 있습니다.
좋은 프롬프트를 만드는 가장 쉬운 방법
처음부터 복잡한 프롬프트 작성법을 공부할 필요는 없습니다.
가장 간단한 방법은 다음 네 가지를 생각하는 것입니다.
“내 상황은 무엇인가?”
“무엇이 궁금한가?”
“왜 필요한가?”
“어떤 형태의 답변을 원하는가?”
예를 들어 단순히,
“노트북 추천해 줘.”
라고 질문하는 것보다,
“게임은 하지 않고 인터넷 검색, 문서 작성, 포토샵을 주로 사용합니다. 노트북을 자주 가지고 다니기 때문에 무게가 중요합니다. 이런 용도로 노트북을 고를 때 어떤 사양을 우선적으로 봐야 하는지 알려주세요.”
라고 질문하면 훨씬 유용한 답변을 받을 가능성이 높아집니다.
AI에게 어려운 명령어를 사용해야 하는 것이 아닙니다.
오히려 사람에게 자신의 상황을 자세히 설명한다고 생각하면 이해하기 쉽습니다.
무엇을 질문해야 할지 모르겠다면 일상의 궁금증부터 시작하자
AI를 처음 사용하는 사람에게 가장 어려운 것은 사용법 자체보다 “도대체 무엇을 물어보지?”라는 문제일 수 있습니다.
거창한 질문을 할 필요는 없습니다.
평소 생활하면서 궁금했지만 굳이 검색해 보지 않았던 것부터 질문해 보면 됩니다.
예를 들어 냉장고가 어떻게 온도를 낮추는지 궁금했다면,
“냉장고는 어떤 원리로 내부를 차갑게 만드는 것인가요?”
라고 질문할 수 있습니다.
뉴스에서 기준금리라는 단어를 자주 봤지만 정확한 의미를 몰랐다면,
“기준금리가 무엇이고 기준금리가 오르면 왜 대출금리도 올라가는지 쉽게 설명해 주세요.”
라고 물어볼 수 있습니다.
컴퓨터를 사용하다가 RAM이라는 단어를 많이 봤다면,
“컴퓨터 RAM은 무슨 역할을 하나요? RAM이 8GB인 것과 32GB인 것은 실제 사용에서 어떤 차이가 있나요?”
라고 질문할 수도 있습니다.
이런 작은 질문들이 생성형 AI를 활용하는 좋은 출발점이 됩니다.
한 번 질문하고 끝내지 말고 계속해서 질문하자
생성형 AI를 잘 활용하는 중요한 방법 중 하나는 첫 번째 답변에서 대화를 끝내지 않는 것입니다.
예를 들어 AI에게 블루투스의 원리를 질문했다고 생각해 보겠습니다.
설명을 읽다가 주파수라는 단어가 이해되지 않았다면 바로 질문하면 됩니다.
“여기에서 말하는 주파수가 무엇인가요?”
그 설명에서 전자기파가 등장했다면 다시 질문할 수 있습니다.
“그렇다면 전자기파와 전파는 같은 것인가요?”
또 궁금한 내용이 생기면 이어서 질문합니다.
이 과정에서 하나의 질문이 여러 개의 새로운 질문으로 확장됩니다.
책을 읽다가 모르는 부분이 나오면 다른 책이나 사전을 찾아야 했던 것과 달리 생성형 AI에서는 바로 이어서 질문할 수 있습니다.
따라서 AI를 단순한 ‘답을 알려주는 기계’보다 ‘궁금증을 계속 확장할 수 있는 대화형 학습 도구’로 생각하면 활용도가 크게 높아집니다.
긴 글과 자료를 요약하는 데 AI를 활용하자
생성형 AI가 매우 강력한 분야 중 하나가 요약입니다.
사람이 긴 보고서나 문서를 처음부터 끝까지 읽고 핵심 내용을 정리하려면 상당한 시간이 필요합니다.
AI는 제공된 자료를 바탕으로 핵심 내용을 빠르게 정리하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
단순히,
“요약해 주세요.”
라고 요청하는 것보다 목적을 함께 설명하면 더욱 유용합니다.
예를 들어,
“이 문서의 핵심 내용을 10개 항목으로 요약해 주세요.”
“회의 참석자가 빠르게 파악할 수 있도록 중요한 결정 사항만 정리해 주세요.”
“초등학생도 이해할 수 있는 수준으로 쉽게 요약해 주세요.”
“숫자와 날짜를 중심으로 정리해 주세요.”
“찬성과 반대 의견을 구분해서 요약해 주세요.”
처럼 원하는 결과를 구체적으로 지정할 수 있습니다.
다만 중요한 계약서나 법률문서처럼 한 문장의 해석 차이가 큰 결과를 가져올 수 있는 자료는 AI의 요약만 보고 판단해서는 안 됩니다. AI는 빠른 이해를 위한 보조 수단으로 활용하고 중요한 내용은 원문을 확인하는 습관이 필요합니다.
복잡한 정보와 필요한 자료를 찾는 데 활용할 수 있다
람이 직접 자료를 찾으려면 검색어를 여러 번 바꾸고 수많은 웹페이지를 확인해야 하는 경우가 있습니다.
AI는 이러한 탐색 과정을 줄이는 데 매우 유용할 수 있습니다.
특히 검색 기능이나 외부 자료를 확인할 수 있는 기능을 갖춘 AI라면 사용자가 원하는 자료를 찾고 내용을 정리하는 작업까지 연결할 수 있습니다.
예를 들어 특정 법률이 궁금하다면,
“이 문제와 관련된 대한민국 법률에는 어떤 것이 있는지 찾아보고 관련 조항을 설명해 주세요.”
라고 요청할 수 있습니다.
하지만 여기에는 매우 중요한 원칙이 있습니다.
AI가 법 조항이나 판례를 언급했다고 해서 무조건 존재한다고 믿어서는 안 됩니다.
AI는 존재하지 않는 정보나 부정확한 내용을 그럴듯하게 답변할 가능성이 있습니다. 이를 흔히 ‘환각(Hallucination)’이라고 부릅니다.
따라서 AI를 이용하여 필요한 자료의 위치와 방향을 빠르게 파악하고, 최종적으로는 정부기관, 법령정보, 공식 문서 등 원문을 직접 확인하는 방법이 좋습니다.
AI의 강점은 검증을 없애주는 것이 아니라 ‘어디를 확인해야 하는지 찾는 시간’을 크게 줄여주는 데 있다고 볼 수 있습니다.
공부할 때 AI는 훌륭한 개인 교사가 될 수 있다
생성형 AI는 공부에서도 활용 가치가 높습니다.
수학 문제를 풀다가 이해되지 않는 부분을 질문할 수도 있고, 외국어 문법을 질문할 수도 있습니다. 과학 원리를 쉽게 설명해 달라고 요청하거나 역사적 사건의 원인과 결과를 비교해 달라고 할 수도 있습니다.
특히 자신의 수준을 지정할 수 있다는 것이 장점입니다.
“초등학생 수준으로 설명해 주세요.”
“중학생이 이해할 수 있도록 설명해 주세요.”
“대학교 전공자 수준으로 설명해 주세요.”
라고 요청하면 같은 주제라도 설명 수준을 조절할 수 있습니다.
또한,
“정답을 바로 알려주지 말고 제가 풀 수 있도록 힌트만 주세요.”
라고 요청할 수도 있습니다.
이것은 매우 중요한 활용법입니다.
AI를 공부에 사용한다는 것이 모든 숙제와 문제를 대신 풀게 하는 것을 의미하지는 않습니다.
오히려 자신이 생각하고 해결하는 과정은 유지하면서 막히는 부분을 AI의 도움으로 넘어가는 것이 장기적으로 훨씬 좋은 학습 방법입니다.
회사와 일상 업무의 시간을 줄이는 데 활용하자
AI의 가치를 가장 직접적으로 체감할 수 있는 부분은 업무 시간의 단축일 수 있습니다.
이메일 초안을 작성하고, 회의 내용을 정리하고, 보고서의 목차를 만들고, 긴 문장을 읽기 쉽게 수정하고, 아이디어를 정리하는 등의 작업에 AI를 활용할 수 있습니다.
예를 들어 직접 처음부터 이메일을 작성하는 대신,
“거래처에 납품 일정이 3일 늦어진다는 사실을 알리는 이메일 초안을 작성해 주세요. 최대한 정중하게 작성하고 지연 사유와 새로운 납품 예정일을 포함해 주세요.”
라고 요청할 수 있습니다.
AI가 작성한 글을 그대로 보내는 것이 아니라 사용자가 검토하고 상황에 맞게 수정하면 됩니다.
여기서 중요한 개념은 ‘대신’이 아니라 ‘보조’입니다.
AI가 내 업무를 전부 대신한다고 생각하기보다 내가 30분 동안 해야 할 일을 10분에 끝낼 수 있도록 도와주는 도구라고 생각하는 것이 현실적인 접근입니다.
이미지와 동영상 생성도 훌륭한 AI 활용법이다
생성형 AI는 텍스트에만 국한되지 않습니다.
오늘날에는 원하는 장면을 설명하여 이미지를 만들거나 짧은 동영상을 생성하는 AI도 빠르게 발전하고 있습니다.
예를 들어,
“미래 도시에서 사람들이 자율주행 자동차를 이용하는 모습을 현실적인 사진처럼 만들어 주세요.”
와 같이 원하는 장면을 설명하여 이미지를 만들 수 있습니다.
광고, 디자인, 블로그, 유튜브, 영화, 게임, 콘텐츠 제작 등의 분야에서는 이러한 기능이 매우 중요한 생산 도구가 될 수 있습니다.
반면 일반 사용자의 경우 이미지나 동영상 생성 기능을 처음 접했을 때 신기해서 몇 번 사용한 뒤 자주 사용하지 않을 수도 있습니다.
그렇다고 가치가 낮다는 의미는 아닙니다.
사람마다 AI를 사용하는 목적이 다르기 때문입니다.
어떤 사람에게는 이미지 생성보다 문서 요약이 훨씬 중요할 수 있고, 다른 사람에게는 코딩보다 외국어 공부가 중요할 수 있습니다.
따라서 모든 AI 기능을 사용하려고 할 필요는 없습니다.
자신의 생활과 업무에서 실제 시간을 절약하거나 새로운 가치를 만들어주는 기능을 찾아 집중적으로 활용하는 것이 더 중요합니다.
AI가 코딩을 해주니 프로그래밍을 배울 필요가 없을까?
생성형 AI가 발전하면서 자주 등장하는 주장 중 하나가 “앞으로 AI가 코딩을 다 해주기 때문에 프로그래밍을 배울 필요가 없다”는 것입니다.
하지만 이렇게 단순하게 생각하는 것은 위험합니다.
AI는 프로그램 코드를 빠르게 작성할 수 있고 오류의 원인을 찾거나 기존 코드를 설명하는 데도 매우 유용합니다.
하지만 사용자가 프로그래밍을 전혀 모른다면 AI가 작성한 코드가 올바른지 판단하기 어렵습니다.
예를 들어 AI가 200줄의 프로그램 코드를 만들어 주었다고 생각해 보겠습니다.
프로그램이 정상적으로 실행된다면 문제가 없어 보일 수 있습니다.
그러나 보안상 취약점이 있을 수도 있고, 불필요하게 비효율적인 코드가 포함될 수도 있으며, 특정 상황에서 오류가 발생할 수도 있습니다.
사용자가 기본적인 프로그래밍 원리를 알고 있다면 AI에게 더 정확하게 요구할 수도 있습니다.
“이 부분을 함수로 분리해 주세요.”
“데이터베이스 접근 부분의 보안 문제를 확인해 주세요.”
“반복되는 코드를 줄여 주세요.”
“이 코드에서 예외 처리가 부족한 부분을 찾아주세요.”
처럼 구체적인 대화가 가능해집니다.
따라서 AI 시대에는 코딩을 배울 필요가 없어지는 것이 아니라 오히려 ‘코딩 지식 + AI 활용 능력’이라는 새로운 조합이 중요해질 가능성이 있습니다.
계산기가 등장했다고 수학을 배울 필요가 없어진 것이 아닌 것과 비슷합니다.
AI는 모든 것을 알아서 해주는 만능 존재가 아니다
AI를 처음 사용하면 놀라울 정도로 자연스럽게 답변하기 때문에 AI가 무엇이든 알고 있다고 착각하기 쉽습니다.
그러나 AI에는 분명한 한계가 있습니다.
틀린 답을 할 수도 있고, 오래된 정보를 제공할 수도 있으며, 질문의 의도를 잘못 이해할 수도 있습니다. 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 만들어낼 수도 있습니다.
특히 질문 자체에 잘못된 전제가 포함되어 있다면 AI의 답변 역시 잘못된 방향으로 진행될 수 있습니다.
따라서 AI 시대에 더욱 중요해지는 능력이 ‘판단력’입니다.
AI에게 무엇을 요청할 것인가?
AI의 답변이 논리적인가?
사실과 일치하는가?
다른 자료와 비교해도 맞는가?
최종적으로 이 결과를 사용할 것인가?
이 판단은 결국 사람이 해야 합니다.
미래의 AI가 어디까지 발전할지는 누구도 정확하게 알 수 없습니다. 하지만 적어도 현재의 생성형 AI를 모든 것을 대신 판단하고 결정해 주는 존재로 받아들이는 것은 적절하지 않습니다.
AI는 사람의 능력을 확대해주는 강력한 도구로 접근하는 것이 좋습니다.
AI에게도 예의를 지켜야 할까?
AI는 사람처럼 감정을 느끼는 존재라고 볼 수 없습니다. 따라서 AI에게 욕설을 했다고 해서 AI가 사람처럼 마음의 상처를 받는다고 설명하는 것은 적절하지 않습니다.
그렇다면 AI에게는 아무렇게나 말해도 괜찮을까요?
이 문제는 조금 다른 관점에서 생각해 볼 필요가 있습니다.
우리가 사용하는 언어는 우리의 사고방식과 습관에 영향을 줍니다.
AI에게 매일 공격적인 표현을 사용하고 상대를 모욕하거나 비하하는 방식의 대화를 반복하는 습관이 생긴다면 그것이 다른 사람과의 의사소통 습관과 완전히 무관하다고 단정하기 어렵습니다.
반대로 AI에게도,
“설명해 주세요.”
“조금 더 자세하게 알려주세요.”
“이 부분은 이해가 되지 않는데 다시 설명해 주실 수 있나요?”
처럼 자연스럽고 정중한 언어를 사용하는 것은 좋은 의사소통 습관을 유지하는 방법이 될 수 있습니다.
또한 AI 서비스를 운영하는 데에는 실제 컴퓨터와 데이터센터, 전력, 네트워크 등의 자원이 사용됩니다.
따라서 AI가 매우 편리하다고 해서 의미 없는 요청을 무한정 반복하거나 악의적인 목적으로 시스템을 이용하는 것을 바람직한 사용이라고 보기는 어렵습니다.
다만 “불필요한 질문을 하면 AI가 그 내용을 모두 학습하여 쓸데없는 데이터를 축적한다”고 이해해서는 안 됩니다. AI 서비스마다 데이터 처리와 모델 개선 방식이 다르며, 모든 대화가 즉시 AI의 지식으로 축적되는 것은 아닙니다.
AI에게 예의를 갖추자는 것은 AI를 사람처럼 대우해야 한다는 의미보다는 새로운 기술을 사용하는 사람 역시 책임감 있는 사용 습관을 갖자는 의미에 더 가깝습니다.
개인정보와 중요한 회사 정보는 함부로 입력하지 말자
생성형 AI를 사용할 때 도덕성과 함께 반드시 생각해야 하는 것이 개인정보와 보안입니다.
AI가 편리하다고 해서 모든 정보를 입력해도 되는 것은 아닙니다.
주민등록번호, 계좌번호, 비밀번호, 신용카드 정보와 같은 민감한 개인정보를 불필요하게 입력해서는 안 됩니다.
회사에서 사용하는 경우에는 더욱 주의해야 합니다.
공개되지 않은 계약서, 고객 명단, 영업비밀, 기술자료, 회사 내부 자료 등을 외부 AI 서비스에 입력할 때는 회사의 보안 규정과 해당 AI 서비스의 데이터 처리 정책을 먼저 확인해야 합니다.
다른 사람의 개인정보도 마찬가지입니다.
내 정보가 아니라고 해서 마음대로 AI에 입력해도 된다는 의미는 아닙니다.
AI를 잘 사용한다는 것은 기능을 많이 사용하는 것만을 의미하지 않습니다.
어떤 정보를 입력해도 되는지 판단하는 능력 역시 중요한 AI 활용 능력입니다.
결국 AI 시대에 가장 중요한 것은 사람의 생각과 판단이다
생성형 AI는 매우 강력한 기술입니다.
몇 분 동안 고민해야 할 문장을 몇 초 만에 만들어줄 수도 있고, 오랜 시간이 걸리는 자료 정리를 빠르게 도와줄 수도 있습니다. 모르는 개념을 설명하고, 외국어를 번역하고, 프로그램 코드를 작성하며, 이미지와 동영상까지 만들 수 있습니다.
하지만 AI를 사용한다고 해서 사람이 생각할 필요가 없어지는 것은 아닙니다.
오히려 반대일 수 있습니다.
AI가 많은 것을 빠르게 만들어주는 시대일수록 무엇을 질문할 것인지, 어떤 답변이 좋은 답변인지, 정보가 사실인지, 결과물을 어디에 사용할 것인지 판단하는 사람의 역할이 더욱 중요해질 수 있습니다.
생성형 AI를 처음 사용한다면 거창하게 시작할 필요가 없습니다.
오늘 궁금했던 것 하나를 질문해 보는 것으로 시작해도 됩니다.
답변에서 이해되지 않는 부분을 다시 질문해 보세요.
긴 글이 있다면 요약을 요청해 보세요.
작성하기 어려운 문장이 있다면 초안을 만들어 달라고 해보세요.
뉴스에서 이해되지 않는 경제 용어가 있다면 쉽게 설명해 달라고 요청해 보세요.
공부하다 막힌 부분이 있다면 정답 대신 원리를 설명해 달라고 요청할 수도 있습니다.
이렇게 하나씩 사용하다 보면 어느 순간 AI에게 무엇을 요청해야 하는지가 자연스럽게 보이기 시작합니다.
AI를 잘 사용하는 사람은 반드시 어려운 기술을 알고 있는 사람이 아닙니다.
자신이 무엇을 모르는지 알고, 무엇이 필요한지 설명할 수 있으며, AI가 내놓은 결과를 그대로 믿지 않고 확인하고 판단할 수 있는 사람이 AI를 훨씬 효과적으로 사용할 수 있습니다.
그리고 AI를 사용하는 과정에서도 다른 사람의 권리와 개인정보를 존중하고, 거짓 정보를 만들거나 다른 사람에게 피해를 주는 목적으로 사용하지 않는 기본적인 윤리 의식이 필요합니다.
AI는 인간을 대신해서 모든 것을 살아주는 존재가 아닙니다.
우리가 더 빨리 배우고, 더 효율적으로 일하고, 더 넓게 생각하고, 이전에는 하기 어려웠던 일을 시도할 수 있도록 능력을 확장해주는 도구에 가깝습니다.
결국 중요한 것은 AI 자체가 아니라 그것을 사용하는 사람입니다.
좋은 질문을 하고, 답변을 비판적으로 검토하고, 필요한 곳에 적절하게 활용하며, 책임 있는 태도를 유지하는 것.
그것이 생성형 AI 시대에 우리가 익혀야 할 가장 기본적이면서도 중요한 AI 사용법이라고 할 수 있습니다.
