AI에게 물을 일과 내가 정할 일

토요일 오후 두 시간이 비었다. 한 사람은 하고 싶은 일을 메모하고, 다른 사람은 휴대전화를 집어 든다. 한 장의 종이 위에 산책, 정리, 휴식이 나란히 놓인다. 아래는 생활 계획을 생각해 보기 위해 만든 가상 대화다. 실제 AI 실행 결과나 인터뷰가 아니다.

같은 두 시간을 놓고도 바라는 결말은 다르다. 선택지를 늘리기 전에, 오늘의 목적을 한 문장으로 써 보는 여백이 필요하다.

A가 원하는 것은 출발점이고, B가 지키려는 것은 선택의 이유다. 두 목소리 중 하나를 지울 필요는 없다. ‘여러 안을 보고 싶다’와 ‘오늘은 쉬고 싶다’는 같은 질문 안에 들어갈 수 있다.

부탁할 부분은 가능한 안을 나누고 차이를 설명하는 일이다. 확인할 부분은 그 안에 적힌 정보다. 정할 부분은 어떤 차이를 더 중요하게 볼지다. 가장 짧은 동선이 오늘 가장 좋은 동선인지는 별도의 선택이다.

생성형 AI는 틀린 내용을 확신에 찬 말투로 제시할 수 있다. NIST의 생성형 AI 위험관리 지침도 이 위험을 설명한다. 따라서 일정에 영업시간이나 교통편이 들어 있다면, 이 글에서는 해당 시설·운영기관의 공식 안내를 따로 확인하는 방식을 제안한다.

조건을 더 알려 주는 일과 사실을 검증하는 일도 구별하자. ‘이동은 짧게’라고 적었다고, 답에 등장한 장소의 정보까지 확인된 것은 아니다.

두 사람은 질문을 이렇게 고쳐 쓴다. “오늘은 쉬는 것이 목적이고, 쓸 수 있는 시간은 두 시간이야. 외출하는 안과 집에 있는 안을 제안해 줘. 각각의 장단점과 따로 확인할 정보를 나눠 줘.”

답을 받은 뒤에는 또 한 줄을 남긴다. “우리는 오늘 이동보다 휴식을 중요하게 생각해서 이 안을 고른다.” 이는 도구의 성능을 보장하는 질문법이 아니라, 자신의 선택 이유를 보이게 하는 작성 예시다.

제안은 대화의 재료가 될 수 있다. 그 재료를 펼쳐 놓고 무엇을 남길지 정하는 자리에는, 자신의 하루를 살아갈 사람이 앉는다.