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Photo courtesy of Mohammad Rahmani on Unsplash 생성형 AI의 등장은 창작자들에게 깊은 고민을 안겨주었습니다. 몇 초 만에 수준급의 그림과 글을 쏟아내는 AI를 보며 우리는 묻게 됩니다. "기계가 창작을 한다면, 인간의 창의성은 이제 끝난 것인가?" 하지만 역사는 반복됩니다. 이 질문은 180여 년 전에도 똑같이 제기되었습니다. 1. "오늘부로 회화는 죽었다" (폴 들라로슈, 1839) Photo courtesy of Alexander Andrews on Unsplash 1839년, 프랑스의 화가 폴 들라로슈(Paul Delaroche)는 최초의 실용적 사진 기술인 '다게레오타입(Daguerreotype)'을 보고 이렇게 외쳤습니다. "오늘부로 회화는 죽었다 (From today, painting is dead)." 당시 예술의 주요 기능은 대상을 있는 그대로 재현하는 것이었습니다. 화가들은 사실적인 묘사를 위해 평생 붓질을 연마했지만, 기계(카메라)는 그 기술을 순식간에 대체해 버렸죠. 하지만 회화는 죽지 않았습니다. 오히려 사진기가 '재현'이라는 짐을 덜어주자, 화가들은 '인상파(Impressionism)' 와 '추상화(Abstract Art)' 라는 새로운 길을 열었습니다...

안녕하세요! 8번째 시간입니다. 지난 7편에서는 '말도 안 되는 엉뚱한 질문'으로 AI의 한계를 테스트하고 창의성을 자극하는 법을 배웠죠? 오늘은 그와 정반대되는, 하지만 어쩌면 더 강력한 '창의력 치트키'를 알려드릴게요. 그것은 바로 AI에게 무한한 자유가 아닌, '아주 구체적인 족쇄(제약 조건)'를 채우는 것 입니다. 🖼️ "뭐든지 그려봐" vs "코끼리는 그리지 마" the-story-why.blogspot.com 📝 [시리즈 7호] AI를 고장 내는 법? "말도 안 되는 질문" 던지기 (창의성 훈련) 여러분에게 A4 용지 한 장을 주면서 "자, 여기에 뭐든지 자유롭게 그려봐"라고 하면 어떨까요? 아마 10명 중 8명은 "뭘 그리지...?" 하고 멍하니 펜만 깨작거릴 겁니다. 이걸 '하얀 캔버스의 저주' 라고 해요. 너무 막연하면 오히려 아무것도 시작하기 어렵죠. 하지만 이렇게 말하면 어떨까요? "이 종이에 '도시'를 그리는데, 코끼리랑 자동차는 절대로 그리면 안 돼." 이 말을 듣는 순간, 여러분의 뇌는 '코끼리'와 '자동차'를 피하기 위해 미친 듯이 다른 대안을 찾기 시작합니다. "그럼... 자전거를 탄 기린은 어때?", "하늘을 나는 돌고래 버스는?" 이처럼, 창의성은 '제약'이 있을 때 그걸 피하려는 과정에서 폭발합니다. 실제로 심리학자들이 발견한 사실이에요. 1960년대 창의성 연구의 선구자인 조지 랜드 박사는 제약 조건이 오히려 창의적 문제 해결을 촉진한다는 것을 증명했습니다. 🤖 AI는 '...

📝 [시리즈 1호] 시작하며 안녕하세요, 보다 나은 미래를 생각하는 여러분들을 위한 블로그입니다. 👋 앞으로 100회 동안 여러분이 AI 시대의 '찐' 능력자가 되는 비밀을 하나씩 풀어나갈 거예요. 오늘은 그 첫 번째 이야기, AI는 죽었다 깨어나도 못 하는 '이것' 에 대해 이야기해 볼까요? 🤖 님들, 챗GPT 숙제 셔틀로만 쓰는 거 아니죠? 요즘 수행평가나 보고서 쓸 때 AI 도움 안 받는 친구 거의 없죠? "조선 시대 신분제도에 대해 요약해 줘." 라고 입력하면 3초 만에 A4 용지 한 장이 뚝딱 나옵니다. 와, 진짜 편한 세상이에요. 😲 그런데 여기서 잠깐! ✋ AI가 아무리 똑똑해도 절대 혼자서 못 하는 것 이 하나 있어요. 바로 '먼저 궁금해하기'입니다. 여러분은 가만히 있어도 "아, 오늘 급식 뭐 나올까?", "쟤는 왜 나한테 저런 말을 했지?", "우주는 끝이 있을까?" 같은 생각이 꼬리를 물죠? 하지만 슈퍼컴퓨터인 AI는 우리가 명령어를 입력하기 전까지는 아무것도 궁금해하지 않아요. 그냥 멍하니 커서만 깜빡이고 있을 뿐이죠. 💡 정답 자판기 vs 질문 던지는 사람 AI를 아주 똑똑한 '정답 자판기' 라고 생각해 보세요. 동전을 넣고(질문을 입력하고) 버튼을 누르면 원하는 음료수(대답)가 나옵니다. 하지만 어떤 음료수를 마실지 결정하고, 버튼을 누르는 건 누구죠? 바로 '사람' 입니다. 미래에는 '정답'을 많이 아는 건 별로 중요하지 않아요. 그건 AI가 훨씬 더 잘하거든요. 진짜 실력은 "어떤 질문을 던질 ...

✔️ "이제 코딩은 AI가 더 잘합니다." 그렇다면 인간의 역할은 무엇일까요? ✔️ AI는 완벽한 대답을 내놓지만, 그 대답의 수준을 결정하는 건 당신의 '질문' 입니다. ✔️ AI 시대, 나를 대체 불가능한 인재로 만드는 가장 강력한 무기, '질문력' 을 키우는 방법을 공개합니다. 코딩 열풍이 지고, '질문'의 시대가 왔다 불과 몇 년 전까지만 해도 "전 국민이 코딩을 배워야 한다"는 열풍이 불었습니다. 하지만 생성형 AI의 등장으로 판도가 완전히 뒤집혔습니다. 이제 복잡한 코드 짜기는 AI가 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 해냅니다. 그렇다면 코딩이 필요 없어졌을까요? 아닙니다. '어떤 코드를 짜야 하는지' , '왜 이 프로그램이 필요한지' 를 정의하는 상위 설계자의 역할이 더욱 중요해졌습니다. 그리고 이 역할을 수행하기 위한 핵심 능력이 바로 '질문력(Questioning Skills)' 입니다. AI 시대, 왜 '답'보다 '질문'이 중요한가? AI는 기본적으로 '대답하는 기계'입니다. 우리가 입력하는 명령어(프롬프트)에 따라 결과물의 질이 천차만별로 달라집니다. 1️⃣ 질문의 수준이 곧 결과의 수준이다 (Garbage In, Garbage Out) "마케팅 문구 써줘"라고 단순하게 질문하면, AI는 뻔하고 평범한 답변을 내놓습니다. 반면, "20대 사회초년생을 타깃으로, 공감대를 형성하면서 제품의 가성비를 강조하는 인스타그램용 마케팅 문구를 3가지 버전으로 써줘"라고 구체적이고 맥락 있는 질문 을 던지면, 당장 실무...