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📝 [시리즈 014] 시작하며 안녕하세요! 14번째 시간입니다. 👋 요즘 친구들 사이에서 공감 능력 없고 팩트만 따지는 친구한테 "너 T야?" 라고 묻는 게 유행이죠? (MBTI 과몰입 금지! 🙅‍♂️) 그런데 이 구역의 '진짜 T(Thinking)' 끝판왕 은 누구일까요? 바로 AI 입니다. 🤖 감정 따위 1도 없이 오직 데이터와 논리로만 무장한 AI. 그래서 우리는 AI의 말을 들으면 "와... 반박 불가네" 하고 쭈글해지기 쉽습니다. 하지만 그거 아세요? AI의 논리에도 치명적인 구멍 이 숭숭 뚫려 있다는 사실! 오늘은 AI의 그럴싸한 말빨을 박살 내는 '논리적 오류 찾기' 기술을 전수해 드립니다. 🤥 AI는 '논리적인 척'하는 앵무새다 AI는 스스로 생각해서 논리를 만드는 게 아닙니다. 인터넷에 있는 수억 명의 인간들이 쓴 글을 학습했죠. 문제는 인간들이 쓴 글에 '논리적 오류'가 엄청나게 많다는 겁니다. 그래서 AI도 인간의 나쁜 버릇(비논리)을 그대로 따라 합니다. 겉모습만 번지르르할 뿐이죠. 우리가 이 '오류'를 찾아내는 순간, AI와의 토론에서 주도권을 잡을 수 있습니다. 😎 🥊 [실전] AI가 자주 저지르는 '논리적 오류' 3대장 AI가, 혹은 친구들이 자주 쓰는 대표적인 억지 논리 3가지를 소개합니다. 이걸 알면 말싸움에서 절대 안 집니다. 1. 권위에 호소하는 오류 (Appeal to Authority) 🤖 AI: "유명한 경제학자 000 교수가 말하길, 청소년기 주식 투자는 위험하다고 했습니다. 그러니 하지 마세요." 🧑 나: "유명한 사람이 말했다고 다 정답이야? 그 교수의 말이 '사실'이라는 근거를 대봐. 반대 ...

지난 글( [011] "왜 학교는 꼭 가야 해요?" )에서 우리는 5 Whys 기법을 배웠습니다. 당연하게 여겨지는 것에 'Why'를 다섯 번 물어보면서, 표면 아래 숨겨진 진짜 이유를 파헤치는 도구였죠. 그런데 이 도구, 단순히 "왜?"만 반복한다고 제대로 쓰는 게 아닙니다. 많은 사람들이 5 Whys를 시도하다가 실패하는 이유가 있습니다. 바로 '현상'과 '본질'을 구분하지 못해서 입니다. 겉으로 보이는 증상만 쫓아가다 보면, 아무리 Why를 다섯 번 물어도 헛발질만 하게 됩니다. 오늘은 5 Whys를 제대로 활용하는 법, 즉 '현상의 늪'에 빠지지 않고 '본질의 뿌리'에 도달하는 법을 알려드리겠습니다. 🧐 현상 vs 본질: 왜 구분이 중요한가? 먼저 핵심 개념부터 잡고 가겠습니다. 현상(Phenomenon): 눈에 보이는 겉모습, 측정 가능한 증상 본질(Essence): 그 현상을 만들어낸 근본 원인, 숨겨진 구조 예를 들어볼까요? 현상: 매출이 15% 떨어졌다 👉 본질: 고객의 니즈가 변했는데 우리는 과거 방식을 고수하고 있다 현상: 직원들이 자주 퇴사한다 👉 본질: 의사결정 구조가 불명확해서 불필요한 갈등이 반복된다 현상: 앱 리뷰가 나빠졌다 👉 본질: 사용자가 원하는 핵심 가치를 이해하지 못한 채 기능만 추가했다 보이시나요? 현상은 '결과'이고, 본질은 '원인' 입니다. 문제는 우리 뇌가 현상에 즉각 반응하도록 설계되어 있다는 겁니다. 매출이 떨어지면 "할인하자!", 직원이 그만두면 "복지 늘리자!", 리뷰가 나쁘면 "디자인 바꾸자!" 이렇게 조건반...

안녕하세요! 1부 총정리를 마치고 드디어 2부, '생각의 근육'을 키우는 훈련에 돌입합니다. 🧠💪 그 첫 번째 훈련은 바로, 우리가 어릴 때부터 입에 달고 살았던 그 질문에서 시작합니다. "엄마, 학교 왜 가야 돼?" 이 질문을 하면 99% 확률로 등짝 스매시와 함께 "원래 다 가는 거야!", "학생이 공부해야지 무슨 말이 많아!"라는 '모범 답안'이 돌아왔을 겁니다. 하지만 오늘 우리는 이 질문을 불평이나 투정이 아니라, 아주 진지한 '철학적 질문' 으로 다시 던져보려고 합니다. 🚫 '원래'라는 말처럼 무서운 건 없다 "원래 다 그래", "원래 그런 거야" 이 말은 우리를 생각하기를 멈추게 만드는 마법의 주문입니다. '지적인 게으름'을 부추기는 가장 편한 대답이죠. 우리는 수많은 '원래 그런 것'들에 둘러싸여 삽니다. "수업 시간엔 조용히 해야 한다." (왜? 토론하느라 시끄러운 건 안 되나?) "좋은 대학에 가야 성공한다." (왜? 성공의 기준이 대학 졸업장인가?) "영어 단어는 깜지 쓰면서 외워야 한다." (왜? 손만 아프고 머리에 안 들어오는데?) 이런 '당연함'을 의심 없이 받아들이는 순간, 우리는 생각의 주인이 아니라 그저 '원래 그런' 세상의 부품이 되어버립니다. 🔍 '비판적 사고' = 삐딱선 타기? NO! "그럼 선생님 말씀에 다 말대꾸하라는 건가요?" 아닙니다. '비판적 사고'는 무조건 반항하는 게 아니에요. 비판적 사고(Critic...

안녕하세요! 여러분, 정말 축하합니다. 드디어 10번째 글, 1부의 마지막에 도착했습니다. 🥳 1편부터 9편까지 숨 가쁘게 달려오면서 우리는 무엇을 배웠을까요? 단순히 '챗GPT 사용법'을 배운 게 아닙니다. AI를 그저 '숙제 셔틀'이나 '똑똑한 비서'로 쓰는 사람이 아니라, AI의 '주인(Master)' 이 되는 법을 배운 겁니다. AI라는 역사상 가장 강력한 도구를 앞에 두고, 우리는 이 도구에게 '지배당하지 않고 지배하는 법' 을 익힌 거죠. 1부를 마무리하며, 우리가 장착한 3가지 핵심 무기를 총정리해 보겠습니다. 🚗 AI 시대의 운전석에 앉는 법 대부분의 사람들은 AI라는 차에 '승객'으로 탑승합니다. AI가 이끄는 대로, AI가 보여주는 대로 따라갈 뿐이죠. 하지만 우리는 이제 '운전자'가 되는 법을 배웠습니다. 운전자에게는 3가지 핵심 기능이 필요합니다. 철학적 사고 (질문) 🧭: "나는 어디로 갈 것인가?" (운전대) 가장 먼저, '방향'을 정하는 힘입니다. AI는 스스로 "왜 가야 하죠?"라고 묻지 않습니다. (1편) 우리는 소크라테스처럼(4편) 당연한 것에 딴지를 걸고(3편), AI에게 구체적인 질문을 던져(5편) 우리가 가야 할 방향을 명확히 제시하는 법을 배웠습니다. 이것이 AI의 주인이 잡아야 할 '운전대(Steering Wheel)' 입니다. 창의적 사고 (비틀기) 🚀: "아무도 안 가본 길로 가보자!" (엑셀) AI는 데이터에 기반해 '가장 뻔한(평균적인)' 길로만 가려고 합니다. ...

안녕하세요! 9번째 시간입니다. 지금까지 우리는 AI의 창의력을 폭발시키는 '제약 조건' 훈련까지 마쳤습니다. 이제 여러분은 AI를 꽤나 능숙하게 다룰 수 있게 됐을 거예요. 하지만 오늘은 AI를 다룰 때 가장 중요하고, 가장 무서운 함정에 대해 이야기해야 합니다. 바로 AI가 밥 먹듯이 저지르는 '그럴싸한 거짓말' 입니다. 🤯 "교수님, 챗GPT가 그랬단 말이에요!" the-story-why.blogspot.com 📝 [시리즈 7호] AI를 고장 내는 법? "말도 안 되는 질문" 던지기 (창의성 훈련) AI와 대화하다 보면 너무 똑똑하고, 너무 자신감 넘치는 말투에 깜빡 속아 넘어갈 때가 많습니다. 모르는 걸 물어보면 0.1초 만에 날짜, 인물, 통계까지 척척 대답해 주죠. [실제 대학생 참사 썰] 한 학생이 과제를 하면서 챗GPT에게 "이 주제와 관련된 유명한 학자 5명만 알려줘"라고 요청했습니다. AI는 실존하지 않는 가짜 학자 이름과 그럴싸한 가짜 논문 제목 5개를 만들어냈고, 학생은 그걸 그대로 복붙해서 제출했다가 0점 처리되었습니다. 😱 이처럼 AI가 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 당당하게 지어내는 현상을 '환각(Hallucination)' 이라고 부릅니다. 🔍 AI는 왜 거짓말을 할까? (ft. 킹받는 옆자리 친구) AI는 '악의'를 가지고 거짓말을 하는 게 아닙니다. AI의 작동 원리를 알면 이해하기 쉬워요. AI는 '진실' 을 찾는 검색엔진이 아닙니다. AI는 '가장 그럴싸하게 들리는 문장' 을 예측해서 만드는 '확률 기계'에 가깝습니다. [비유] 공부 안 했는데 아는 척하는 친...

AI 시대, 왜 인문학인가? ChatGPT나 AI 그림 생성 프로그램을 써본 적 있나요? 신기하고 편리하지만, 가끔 이런 생각이 들지 않나요? "내가 AI를 쓰는 건가, AI가 나를 쓰는 건가?" AI는 도구입니다. 하지만 망치나 계산기와는 다릅니다. AI는 우리의 질문에 답하고, 글을 쓰고, 심지어 조언까지 해줍니다. 이런 시대에 AI의 '주인'이 되려면 단순히 프로그래밍을 배우는 것만으로는 부족합니다. 바로 여기서 인문학이 필요합니다. 1. 비판적 사고: AI의 말을 의심할 줄 아는 힘 AI는 방대한 데이터를 학습해서 그럴듯한 답을 내놓습니다. 하지만 '그럴듯함'이 항상 '옳음'은 아닙니다. 예를 들어 AI에게 "흡연이 건강에 좋은 이유"를 물으면, AI는 요청대로 답변을 만들어낼 수 있습니다. 틀린 전제라도 말이죠. 철학에서 배우는 논리적 사고와 비판적 질문하기는 바로 이럴 때 필요합니다. the-story-why.blogspot.com AI 시대, 당신이 대체되지 않으려면 '이것'부터 키워라 실천 방법 AI가 제시한 정보의 출처를 확인하라 전제가 올바른지 따져보라 다른 관점은 없는지 생각하라 필요한 인문학 논리학, 비판적 사고 2. 윤리 의식: 옳고 그름을 판단하는 나침반 AI는 윤리적 판단을 하지 못합니다. 단지 학습한 패턴을 따를 뿐입니다. 2016년 마이크로소프트의 챗봇 '테이(Tay)'가 출시 몇 시간 만에 인종차별적 발언을 쏟아낸 사건을 기억하시나요? AI는 좋은 것과 나쁜 것을 구별하지 못합니다. 우리가 AI에게 무엇을 시킬 것인가, AI가 만든 결과물을 어떻게 사용할 것인가는 결국 인간의 윤리적 선택입니다. AI로 누군가를 속이는 가짜 뉴스를 만들 수도...

✔️ "철학? 그거 배부른 소리 아니야?" AI 시대엔 이 생각이 가장 위험합니다. ✔️ 코딩은 AI가 더 잘하지만, '무엇을 코딩할지' 정하는 건 여전히 인간의 몫입니다. ✔️ 철학적 사고가 어떻게 당신의 연봉을 결정하는 가장 현실적인 무기 가 되는지 증명합니다. "철학이 밥 먹여주나요?"에 대한 가장 현실적인 대답 과거에 철학은 '상아탑의 학문', 먹고사는 데 하등 쓸모없는 탁상공론 취급을 받기도 했습니다. 기술과 실용의 시대에 "나는 누구인가?" 같은 질문은 사치처럼 느껴졌으니까요. 하지만 2025년, AI가 인간의 지적 노동을 대체하는 지금, 상황은 180도 역전되었습니다. 답을 찾는 건 AI가 1초 만에 해냅니다. 이제 돈이 되는 능력은 '정답을 찾는 것'이 아니라 '올바른 질문을 던지는 것' 입니다. 그리고 그것이 바로 철학적 사고의 본질입니다. 왜 지금 '철학적 사고'가 최고 연봉의 기술인가? AI 시대에 철학적 사고는 더 이상 교양 수업이 아닙니다. 비즈니스 현장에서 생존을 결정하는 핵심 실무 역량입니다. 1️⃣ '문제 해결'보다 중요한 '문제 정의' 능력 과거: 주어진 문제를 빨리 푸는 사람이 유능했습니다. (이제 이건 AI가 합니다.) 현재: "우리가 진짜 해결해야 할 문제가 무엇인가?", "이 데이터가 왜 필요한가?"라는 본질적인 질문(철학) 을 던져 문제를 재정의하는 사람이 프로젝트를 리드합니다. 2️⃣ AI 윤리와 판단력: 대체 불가능한 영역...