AI 시대의 질문력 26.2.19 ㆍ인간의 사고는 복잡한 문제를 마주했을 때 자연스럽게 그것을 작은 부분으로 나누어 이해하려는 경향이 있다. 거대한 퍼즐을 풀 때, 조각들을 모아 점차 큰 그림을 완성해 나가는 것과 같다. LLM과의 의사소통도 이러한 인간의 사고 방식을 활용하면 더 정확하고 심도 있는 답변을 얻을 수 있다. 인지 검증자 패턴은 사용자가 제공한 질문(문제, 요청)을 토대로 여러 하위 질문을 스스로 안고 자신이 답한 내용을 종합하여 원래 질문에 대한 포괄적인 답변을 제공하도록 한다. 정보를 인식하고 이해한 뒤 정보를 검토하고 검증하는 과정을 통해 내가 질문하지 못했던 모르는 영역까지도 질문하여 더 똑똑한 처리 과정을 거치며 정확하고 풍부한 답변을 제공한다. AI에서 티롤리 딜레마의 문제 또한 답을 내어 놓았다. 우리가 생각하지 못한 새로운 관점을 스스로 만들어감에 있어 많은 시너지가 된다고 생각된다. 탑승자 한 명을 살리기 위해 다수의 어린이를 희생시키는 것이 정당 할까요? 반대로, 항상 외부인을 우선시 한다면 누가 비싼 자율주행차를 구매하려 할까요? 저의 관점은 '고정된 규칙'이 아닌 '상황 맥락을 이해하는 유연한 윤리적 판단 시스템을 구축하는 것입니다. 마치 숙련된 인간 운전자가 순간적으로 다양한 요소를 고려하여 최선의(혹은 최악을 피하는) 판단을 내리듯, 정당성과 설명 가능성, 유연성과 적응성, 사회적 수용 가능성을 통해 합의를 도출한다는 글 속에서 어느 정도는 설득이 됐지만 무작위성을 비중을 조절할 수 있을 것이며 투명성과 사회적 합의는 무섭 지만 AI가 이미 이뤄가고 있는 듯 보인다. 이미 이렇게 되었으니 중요한 것은 책의 내용처럼 '가장 덜 비극적인 선택을 내리기 위한 최선의 절차'를 AI에게 가르치는 것이 중요해지는 시대라 생각된다. 토론 시뮬레이션을 통해 우리는 자기 생각을 정리하고 예상되는 반론을 미리 살펴보며, 논리적 허점을 보완할 수 있다. 자신이 미처 고려하지 못했던 관점을 접함으로써 사고의 폭을 넓히고 더 균형 잡힌 시각을 형성할 수 있다. 특히 독단적인 사고나 확증 편향을 극복하는 데 도움이 된다. 우리는 종종 자신의 기존 견해를 지지하는 정보만을 선택적으로 수용하는 경향이 있다. AI는 이러한 편향에서 벗어나 더 객관적인 관점을 발전시키는 데 기여한다.