- 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 2부-
✍ 해경(고경만)
Recap: 이전 논의 요약
기존의 프롬프트 엔지니어링은 패턴 최적화에 집중했으며, 사고 확장에는 한계를 보였습니다. 우리는 AI와의 협력을 통해 프롬프트를 단순한 질문 조정 기술이 아닌, 사고를 확장하는 과정으로 변화시켜야 합니다.
자연주의적 의사결정(NDM)과 관계틀 이론(RFT)은 AI와 인간이 협력하여 새로운 의미와 통찰을 만들어내는 과정을 이해하는 핵심 개념입니다. AI는 단순한 정보 제공자가 아니라, 인간과 협력하여 지식을 공동 구축하는 역할을 수행해야 합니다.
1. 우리는 결국 협력적 대화를 해야 합니다.
AI와 함께 일하며 우리는 학습하고 있다고 착각합니다. 하지만 과연 학습하고 있는 걸까요? 우리는 AI에게 최적화된 질문을 던지는 법을 익히고 있는가요? 그렇지 않습니다. 우리는 익히는 것이 없습니다.
✅ 프롬프트 엔지니어링은 단순한 질문 조정 기술일 뿐입니다.
✅ AI의 패턴에 맞춰 질문을 입력하는 시늉만 하고 있습니다.
✅ 실제 사고 확장이 아닌, 수동적 학습에 불과합니다.
즉, AI와 함께 일한다고 해서 우리가 새로운 통찰을 얻고 있다고 착각해서는 안 됩니다. 단순히 질문을 정교하게 던지는 것과 진짜 학습하고 사고를 확장하는 것은 완전히 다릅니다.
AI가 제공하는 정형화된 패턴 속에서 우리는 최적의 질문을 찾아 반복하는 것일 뿐, 본질적 사고를 확장하지 못하고 있습니다.
2. 기존 프롬프트 엔지니어링의 한계: 시스템 1과 시스템 2의 이분법적 편향
기존의 인지과학 및 AI 설계 논의에서, **"시스템 1과 시스템 2"**라는 이분법적 사고가 지배적이었습니다. 이는 Daniel Kahneman이 제시한 개념으로,
- 시스템 1: 빠르고 직관적이며 감각적으로 작동하는 사고 방식입니다.
- 시스템 2: 느리고 논리적이며 의식적으로 작동하는 사고 방식입니다.
AI 연구에서도 이 개념은 크게 반영되었으며, 프롬프트 엔지니어링 역시 이러한 이분법적 접근을 바탕으로 발전했습니다. 그러나, 자연주의적 의사결정(NDM) 연구는 이러한 이분법적 사고가 실제 인간의 사고 과정과는 거리가 멀다는 점을 지적했습니다.
✅ 인간은 시스템 1과 시스템 2를 따로 활용하는 것이 아니라, 상호작용하며 결합된 방식으로 사고합니다.
✅ 특정 상황에서 논리적 사고(시스템 2)만이 옳고, 직관적 사고(시스템 1)는 오류라고 보는 이분법적 관점은 편향입니다.
✅ AI도 마찬가지입니다. AI가 단순히 시스템 2에 해당하는 최적의 논리적 답을 제공하도록 설계된다면, 인간의 실제 사고 과정과 어긋납니다.
자연주의적 의사결정(NDM)은 이와 다른 접근법을 제시합니다. 다양한 수준의 정보와 전문성을 가진 사람들 간 협업을 강조하며, 개별 전문가들의 차이를 단점이 아니라 오히려 강점으로 활용하는 방식을 제안합니다. 즉, 각자의 경험과 지식 수준이 다르더라도, 이를 조합하여 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. AI 역시 이러한 방식으로 활용될 수 있습니다. 단순히 최적의 정답을 찾는 것이 아니라, 인간과 AI의 관점 차이를 조율하며 협력적 사고를 확장하는 것이 중요합니다.
3. RFT(Relational Frame Theory)란 무엇인가?
1) 언어와 인지의 분석적 접근
- RFT(언어적 관계틀 이론)는 인간이 언어적 관계를 통해 의미를 구성하는 방식을 설명합니다.
- 인간은 "자의적이고(context에 따라 임의적으로) 적용 가능한 관계(relational responding)" 를 학습하여 다양한 개념을 서로 연결 짓습니다.
2) ‘Relational Frame’의 예시
- "책"이라는 단어와 "지식"이라는 개념, "즐거움"이라는 감정이 어떻게 연결되는지는 물리적 특성만으로 설명되지 않습니다.
- 인간은 언어적·사회적 맥락을 통해 개념 간 관계틀(동등, 비교, 반대, 포함 등)을 학습하며 사고를 확장합니다.
이러한 관계 구성은 AI와 협력할 때도 동일하게 작용합니다. AI가 특정 데이터를 제공하면, 인간은 이를 맥락 속에서 새로운 관계로 연결하며 학습을 확장할 수 있습니다.
예를 들어, AI가 "자동차는 빠르다"라는 문장을 생성했을 때, 이를 단순한 사실로 받아들이는 것이 아니라, "자동차와 속도"라는 관계를 AI와 인간이 협력하여 보다 복합적으로 분석할 수 있습니다. "자동차는 빠르다"라는 개념을 "비행기는 자동차보다 빠르다" 또는 "전기차는 내연기관보다 더 빠르게 가속할 수 있다"와 같은 추가 관계로 확장하는 것이 경험적(인지적) 프롬프트의 핵심입니다.
4. 경험적 프롬프트와 협력적 사고 확장
✅ 프롬프트 = 단순한 질문이 아니라 AI와의 협력적 대화입니다.
✅ AI가 제공하는 데이터를 인간의 관계틀 속에서 재구성해야 합니다.
✅ AI의 할루시네이션조차 새로운 관계 맥락에서 해석하면 유용한 학습 자료가 될 수 있습니다.
이런 과정이 바로 메타포를 활용하는 것이며, 이런 방식이 경험적(인지적) 프롬프트입니다. 경험적(인지적) 프롬프트는 AI와의 상호작용을 통해 사고를 확장하는 과정입니다. 이는 인간이 기존 관계틀을 넘어 새로운 의미를 탐색하는 방식과 유사하며, NDM의 협력적 전문성을 반영하여 각자의 정보 수준과 경험을 조화롭게 활용하는 방식과도 연결됩니다.
5. 결론: 우리는 LLM과 협업하면서 협력적 대화를 해야 합니다.
✅ 프롬프트 엔지니어링은 더 이상 적절한 용어가 아닙니다.
✅ 우리는 AI와 함께 학습하고 사고를 확장하는 존재입니다.
✅ 인간의 관계틀(RFT)과 AI의 패턴 학습이 결합될 때, 새로운 통찰과 공진화가 가능합니다.
✅ NDM의 협력적 사고 방식을 AI와 접목하면, 다양한 수준의 정보를 융합하여 더 나은 의사결정이 가능합니다.
결국, 우리는 LLM과 다른 사람들과 협업하면서, 협력적 대화를 해야 합니다. AI를 단순한 정보 제공자가 아니라, 인간과 함께 사고를 확장하는 파트너로 활용하는 것이 미래의 협력 방식입니다.
🚀 프롬프트를 넘어서, AI와 인간이 함께 학습하고 사고를 확장하는 길로 우리는 이미 함께 걷고 있는것 같습니다. 🚀
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