“이 회사는 무슨 일을 해?” ChatGPT에 물었다. 설명을 읽고 “아, 그렇구나” 하며 창을 닫았다.
잠깐. 질문을 받아 주는 상대를 불러 놓고 검색창처럼 한 번만 쓰고 보낸 셈이다. 물론 오늘 날씨를 확인하는 일이었다면 그걸로 충분하다. 하지만 무언가를 제대로 이해하고 싶다면 첫 답변은 시작일 뿐이다.
답을 받는 것과 이해하는 것은 다르다
“이 회사는 식품을 만든다”는 설명을 받았다고 해 보자. 틀린 답은 아니지만 궁금증이 사라졌을까? 경쟁사도 식품을 만든다. 그럼 왜 이 회사가 더 주목받을까?
그 순간 질문은 단순한 회사 소개에서 사업 방식으로 바뀐다. 핵심은 첫 질문을 거창하게 만드는 게 아니라, 답변에서 궁금한 부분 하나를 골라 다시 묻는 것이다.
다음 질문은 딱 세 방향
- 왜? 가격이 비싼데도 사람들이 사는 이유는 뭘까?
- 비교하면? 더 저렴한 경쟁 제품과 결정적으로 다른 점은?
- 반대로? 어떤 상황에서는 이 방식이 통하지 않을까?
세 질문을 한꺼번에 던질 필요는 없다. 내 머리에 걸리는 것 하나면 된다. “왜?”가 이유를 찾게 해 준다면, “비교하면?”은 차이를 드러내고 “반대로?”는 놓친 조건을 찾아 준다.
서로 다른 사례를 나란히 비교하는 방식에는 연구 사례도 있다. 2003년 협상 학습 연구에서 두 사례를 비교한 참가자들은 따로 분석한 참가자들보다 새로운 협상 상황에 배운 원리를 적용하기 쉬웠다. 다만 이는 협상 학습에 관한 연구이지, ChatGPT 활용법 자체를 검증한 실험은 아니다.
막히면 AI에게 질문 후보만 부탁하자
다음 질문이 안 떠오르면 우선 답변에서 신경 쓰이는 단어 하나를 고른다. “이익률이 높다”가 눈에 띄었다면 “왜 이익률이 높지?”만 물어도 된다.
그래도 막힐 때는 이렇게 요청해 보자.
방금 답변에서 더 파고들 질문을 원인·비교·반례 관점으로 3개만 제시해 줘. 답은 아직 하지 마.
나온 질문을 전부 처리할 필요도 없다. 가장 끌리는 것 하나만 따라가자. 질문까지 모두 AI가 정하고 나는 구경만 하면, 대화가 아니라 질문 뷔페가 된다.
질문은 늘려도 사실은 부풀리지 말 것
AI가 “이 기업은 업계 1위다”라고 말하면 먼저 공식 자료를 확인하자. 숫자와 날짜, 제도, 제품 사양은 특히 그렇다. 흥미로운 연결과 실제 근거는 별개다.
한 번 묻고 끝나던 대화에 “그런데 왜?”를 한 번만 보태 보자. 검색은 답을 얻으면 끝나지만, 생각을 나누는 대화는 그다음부터 재미있어진다.
참고: Loewenstein, Thompson & Gentner (2003), 협상 학습의 사례 비교 연구.
