김장현 성균관대 교수 인공지능(AI)이 작성한 글과 그림, 코딩이 넘쳐나는 시대다. 마우스 클릭 몇 번이면 전문가 못지않은 결과물이 쏟아진다. 바야흐로 'AI 만능시대'처럼 보이지만, 역설적으로 지식의 홍수 속에서 우리는 더 큰 혼란을 겪곤 한다. AI가 그럴듯한 거짓말을 늘어놓는 할루시네이션(환각) 현상이나, 여러 AI 서비스가 상반된 답변을 내놓는 경우가 허다하기 때문이다. 이제 단순히 AI를 잘 쓰는 것을 넘어, AI의 결과물을 선별하고 다듬는 인간의 능력이 중요해졌다. 필자는 이 과정을 'AI 큐레이션'이라 불러왔다. AI 큐레이션이란 다양한 AI 서비스를 활용해 정보를 얻되, 각 서비스의 답변을 비교·분석하고, 그 과정에서 나타나는 불일치나 미비한 내용을 인간 전문가의 식견이나 신뢰할 수 있는 자료원을 통해 보충하는 행위다. 그리고 한 걸음 더 나아가 기술이 주지 못한 이용자만의 독창적인 인사이트를 최종적으로 정립해 나가는 전 과정을 뜻한다. 구체적으로 AI큐레이션은 다음과 같은 단계를 밟는다. 첫째, 적어도 네다섯 개의 AI에게 간결하고도 핵심적인 내용을 담은 질문을 던진다. 둘째, AI의 답변을 나란히 두고 전제·근거·결론상에서 공유되는 부분과 차이점을 표로 정리해 본다. 셋째, 환각 등으로 나타나는 오정보, AI 답변간 불일치 내용을 전문가 인터뷰와 관련 문헌 확인 등을 통해 교차 검증한다. 넷째, 검증된 사실 위에 조직·정책·분야에 맞는 적절한 해석을 도출하여 덧붙인다. 다섯째, 전체 과정을 다시 모니터링하면서 오류나 미비점을 보완한다. AI를 활용해서 자료를 모으고 인간의 노동시간을 줄이되, 다양한 정보를 바탕으로 의사결정의 질을 높이는게 바람직하다. AI큐레이션은 기술의 편리함에 매몰되지 않고, 인간이 지식의 최종 편집자이자 주권자로서 자리하는 방법론이다. 실제 비즈니스와 연구 현장에서는 이미 이러한 AI 큐레이션의 싹이 트고 있다. 최근 한 마케팅 전문가는 신제품 기획을 위해 여러 AI에게 시장 분석을 의뢰했다. 흥미롭게도 한 AI는 '20대 여성의 가치 소비'를 중심 키워드로 뽑았고, 다른 AI는 '1인 가구의 실용성'을 강조했다. 두 AI의 데이터 해석이 불일치한 것이다. 이 전문가는 AI의 답변을 그대로 믿는 대신, 관련 소비 트렌드 서적을 탐독하고 현장 전문가의 인터뷰를 거쳐 공통 분모와 오류를 잡아냈다. 그리고 최종적으로 '가치 소비를 지향하는 1인 가구'라는 자신만의 날카로운 인...
[김장현의 테크와 사람] 〈108〉생성형 AI 시대, 'AI 큐레이션'이 필요한 이유
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