[현장] AI가 찾은 답, 그대로 믿지 않는 법…서울시민대학 2회차 강의

9월 14일 저녁 진행된 서울시민대학 2회차 강의는 단순한 인공지능 활용법을 넘어 ‘정보를 어떻게 찾고, 어디까지 믿을 것인가’를 다루는 시간으로 구성됐다. 강의 제목은 ‘AI로 정보를 찾고 판단하는 법’이다. 생성형 AI가 일상적인 질문에 빠르게 답하는 환경에서 중요한 것은 답변을 얻는 속도가 아니라 답변의 근거와 활용 가능성을 판단하는 능력이라는 문제의식에서 출발했다.

강의를 맡은 김용한 박사는 검색과 생성형 AI를 같은 도구로 보지 말아야 한다고 설명했다. 검색은 여러 자료와 출처를 찾아 비교하는 데 강점이 있고, AI는 질문을 정리하고 복잡한 내용을 이해하기 쉬운 구조로 바꾸는 데 유용하다. 따라서 검색 결과를 확인하지 않은 채 AI 답변만 받아들이거나, 반대로 검색 결과의 첫 번째 자료를 사실로 단정하는 방식 모두 주의해야 한다는 것이다.

질문의 수준이 정보의 수준을 결정한다

강의에서는 좋은 답변을 얻기 위해 먼저 질문을 구체화해야 한다는 점이 강조됐다. ‘무엇을 알고 싶은가’에서 출발해 대상, 목적, 조건, 지역, 시간 범위를 명확히 해야 정보의 방향이 달라진다. 예를 들어 건강·여행·복지·정책 정보를 찾을 때도 단순히 “좋은 방법을 알려 달라”고 묻는 것과 대상과 상황을 구체적으로 제시하는 것은 전혀 다른 결과를 만든다.

김 박사는 질문을 찾기·비교하기·판단하기·활용하기의 단계로 나누어 접근할 필요가 있다고 제시했다. AI에 질문하기 전에 내가 원하는 결과가 정보인지, 선택지인지, 실행계획인지 구분해야 하며, 질문의 목적이 분명할수록 AI 답변도 실용적으로 바뀐다는 설명이다.

특히 AI 답변은 출발점이지 최종 결론이 아니라는 점이 반복됐다. AI가 그럴듯한 문장으로 잘못된 정보를 제시하는 이른바 환각 가능성이 있기 때문이다. 법률·정책·건강·지원사업처럼 오류가 실제 판단과 비용에 영향을 미치는 분야에서는 반드시 원문과 공식 자료를 확인해야 한다.

출처·날짜·공식성·비교가 판단의 기준

강의의 핵심은 정보 판단을 위한 네 가지 기준으로 정리됐다. 첫째는 누가 만든 정보인지 확인하는 출처다. 둘째는 언제 작성되거나 수정된 자료인지 살피는 날짜다. 셋째는 정부·공공기관·전문기관 등 공식성이 있는 자료인지 판단하는 일이다. 넷째는 하나의 자료에 의존하지 않고 서로 다른 자료를 비교하는 과정이다.

김 박사는 정보의 신뢰도를 높이기 위해 원문을 직접 확인하고, 핵심 문장을 따로 기록하며, 수치와 고유명사는 재검증해야 한다고 설명했다. AI가 제시한 링크가 실제 자료와 일치하는지, 인용한 통계가 원문에 존재하는지, 과거의 정보가 현재에도 유효한지 확인하는 습관이 필요하다는 것이다.

개인정보 보호도 중요한 판단 기준으로 제시됐다. AI를 편리하게 활용하기 위해 주민등록번호, 계좌정보, 계약서 원문, 건강기록 등 민감한 정보를 그대로 입력해서는 안 된다. 필요한 경우 일부 내용을 가리고 상황을 일반화해 질문하는 방식으로 위험을 줄여야 한다.

찾은 정보를 나의 콘텐츠로 바꾸는 과정

이번 강의는 정보 탐색을 개인브랜딩과 콘텐츠 제작으로 연결하는 방법까지 확장됐다. 단순히 자료를 모으는 데서 끝나는 것이 아니라 핵심 내용을 요약하고, 여러 출처를 비교하고, 자신의 관점과 경험을 덧붙여 새로운 콘텐츠로 재구성해야 한다는 설명이다.

김 박사는 좋은 콘텐츠는 정보량이 많아서가 아니라 독자가 이해하고 활용할 수 있도록 정리돼 있기 때문에 가치가 있다고 강조했다. 하나의 주제를 리서치할 때도 문제를 정의하고, 자료를 찾고, 사실을 검증한 뒤, 독자의 질문에 맞는 형식으로 재구성하는 순서가 필요하다.

강의는 생성형 AI를 대신 생각하는 도구가 아니라 더 잘 찾고, 더 정확히 판단하고, 더 효과적으로 표현하기 위한 보조 도구로 활용해야 한다는 메시지로 마무리됐다. AI 시대의 정보 역량은 최신 서비스를 많이 아는 데 있지 않다. 무엇을 믿을지 판단하고, 확인한 정보를 자신의 언어와 관점으로 바꾸는 능력에 있다.