우리는 질문의 중요성을 인지하지만 막상 마주하는 것을 부끄러워한다.
질문은 업무수행, 일상생활에서의 효과적인 수행을 위해 필요한 역량이 되었다.
요즘 나오는 CHAT GPT 와 BARD와 같은 인공지능의 효과적인 활용을 위해서는 코딩 전문기술이 아닌 질문력이 중요하다.
<1장>
- '새로운 문제가 드러나는 것도 새로운 질문을 던질 때이다.'
- '중요하다는 우리의 생각이 진정한 깨달음이라기보다 피상적인 앎이라는데 문제가 있다. 안다면 실행하지 않을 수 없다.'
- '인생은 인생이라고 부르는 주변의 모든 것들은 사람들에 의해서 만들어졌다. 당신보다 똑똑하지 않은 사람들 말이다. 그러니 당신은 세상을 바꿀 수 있고, 영향을 줄 수 있고, 당신만의 것을 만들 수 있다. 이것을 깨닫게 된다면 삶이 이전 같지 않을 것이다.'
- '인공지능이 자신이 던져야 할 질문을 대신해주지는 않는다.'
- '질문을 통해 우리의 지식과 경험은 확장되며, 질문의 질을 높이는 과정을 통해 더 나은 미래가 디자인된다는 사실을 발견하자.'
<2장, 3장, 4장>
'CHAT GPT 와 BARD 같은 모델들은 레퍼런스의 한계를 넘어서도록 한다는 것에 크나큰 의의가 있다.
GPT란 Gernerative Pre-trained Transformer의 약자이다.
현재 생성 AI의 답변의 부족은 더 좋은 질문을 통해 보완할 수 있다. 부족을 불평하느라 마련된 잔치를 즐기지 못하는 우를 범해서는 안된다.
'탁월한 생각, 탁월한 창의력은 결과다. 질문은 그것의 원인이다.'
'누군가에게 질문하기 전에 자문자답의 일상이 진행중이어야한다.'
[질문법]
1. 증거기반 질문법(evidence-based policy) : 할루시네이션 방지를 위한 기법
생성 AI의 Hallucination(환각, 환영)을 조심해야 한다. 질문이 추상적일수록 맥락을 잡지 못한 상태에서 확률에 근거한 정보를 사실처럼 생성하는 것을 의미하는데 이는 생성 AI모델의 현실적인 한계라고 할 수 있다. 왜냐하면 맥락에 대해 정말 이해하고 추론하는 것이 아니라 수학적 확률에 근거한 정보를 출력하기 때문이다.
--> 이런 현상을 줄여가기 위해서는 자료기반, 증거기반 질문을 해야한다.
2. 트리비움 질문법 :
정보력에서 AI를 이길수 없지만 인공지능과도 차이를 만들어내는 사고력, '알아내는 힘'을 세워야 한다.
Trivium = Grammar + Logic + Rhetoric
인간의 인지력을 세우는 가장 단순하면서도 원리에 해당하는 프로세스이다.
Grammar 내부에는 독서 지속력, 연계 학습력, 가속 이해력, 핵심 파악력, 의도 파악력, 정보 분류력 등이 존재한다.
Logic 내부에는 요약 정리력, 구조 파악력, 논리 추론력, 오류 파악력 등이 존재한다.
Rhetroic(수사) 내부에는 글짓기 능력, 주제 표현력, 의사 전달력, 구조설계력, 창의적사고력, 학업설계력이 존재한다.
[생성 AI에게 요청할 수 있는 여러 질문들]
1. 요약 질문(Summarize) :
요약 질문에는 크게 두가지 '질문으로서의 요약' 과 '결과로서의 요약'이 있다.
1.1. 질문으로서의 요약 : 답변으로서의 좋은 결과물을 얻길 위해서는 핵심 키워드, 핵심 문장이 포함된 자료기반 요약 질문을 던지는 훈련을 해야한다.
1.2. 결과로서의 요약 : 잘 정리된 요약 질문을 던질 필요가 있다. 이를 위해 5단계의 훈련이 필요하다.
- 전체 내용 파악하기
- 핵심 내용과 문장, 핵심 키워드를 찾기
- 2번을 중심으로 내용을 재구성하여 간결하게 문장화하기
- 3번에서 작성한 문장을 수정 및 보완
- 1번 ~ 4번의 과정을 반복 연습 및 지속
2. 정의 질문 : AI가 생성해주는 정의에 너무 익숙해지지 않고 자신만의 정의를 만드는 과정을 가져야 한다. AI를 활용해 자신만의 정의 내리는 학습 패턴을 활용할 필요가 있다.
3. 철학적 질문
4. 설명 질문 : 자신이 원하는 답변을 생성하도록 하는 상황 질문 만들기
5. 정교화된 질문 : 간단하고 추상적인 질문에 그치지 않고 파고파고 들어가서 질문을 구체화하자. 이를 위해서는 한번의 질문을 넘어서서 계속되는 질문이 필요하다.
6. 비교 질문 : A와 B의 차이점과 장단점에 대해 명확하게 설명해준다.
7. etc..
이 책의 제목을 보고 질문법에 대한 여러가지 기법을 배울 수 있게구나! 했었지만... 웬걸 질문법에 대한 기법은 2가지 밖에 나오지 않았다.
하지만 내가 끝까지 이 책을 놓치 못하고 본 이유는 질문의 중요성에 대해 다시 한번 생각해보는 시간을 가지게 해주었고 prompt engineer의 필요성을 확신하게 해준 책이었기 때문이다.
또한 이 책을 통해 생성 AI에게 할 수 있는 여러 질문 방법들에 대해 탐구하는 계기가 되었고 생성 AI의 답변을 보면서 AI분야에 대한 깊은 공부를 해보고 싶다는 생각도 들게 되었다.
제목만 보고 여러가지 기법을 배울 수 있으리라 생각되는 사람들 보다는 질문이 도대체 왜 중요한 것이며 점차 질문의 중요성이 커지는 이유가 무엇인지에 대해 알고 싶은 사람들에게 추천하고 싶은 책이다.
다음 책으로는 실질적으로 생성 AI에게 질문하는 여러가지 기법에 대해 소개한 책을 찾아서 읽어보고 싶다.