가을 밤바다

AI가 틀린 말을 할 때, 저는 처음에 그게 틀린 줄 몰랐습니다. 너무 자연스럽고 자신감 있게 말하기 때문입니다. 실제로 AI가 존재하지 않는 판례를 법원 서면에 인용해 변호사가 법적 제재를 받은 사건이 있었습니다. AI 답변을 검증 없이 믿을 때 벌어지는 일들을 직접 확인하면서, 제가 AI를 바라보는 시각이 완전히 바뀌었습니다. AI가 틀려도 믿음직해 보이는 이유 — 환각 현상의 실체AI가 항상 정확하다고 생각하는 분들도 있는데, 저는 직접 써보면서 그 확신이 조금씩 흔들렸습니다. 가장 당혹스러웠던 건 AI가 틀린 정보를 내놓을 때도 맞는 정보를 말할 때와 전혀 다를 바 없이 매끄럽고 확신에 찬 어조를 유지한다는 점이었습니다.이걸 AI 분야에서는 할루시네이션(Hallucination), 즉 환각 현상이..

AI가 써준 문장이 자연스럽고 논리적이면 내용도 정확할까요? 저는 그렇게 믿었다가 보고서 검토 중에 숫자가 틀린 것을 발견하고 식은땀을 흘린 적이 있습니다. 생성형 AI는 초안을 빠르게 잡아주는 데는 탁월하지만, 그 결과물을 그대로 믿는 것은 전혀 다른 문제입니다. AI가 만든 결과물을 어떻게 검토해야 하는지, 제가 직접 겪으며 정리한 확인 방법을 공유합니다. 사실관계는 문장이 매끄러울수록 오히려 더 위험합니다처음 생성형 AI를 업무에 쓰기 시작했을 때, 저는 AI가 만들어 준 문장이 어색하지 않으면 내용도 맞을 것이라고 막연히 생각했습니다. 실제로 긴 자료를 정리하거나 보고서 초안을 잡을 때 작업 속도가 눈에 띄게 빨라졌고, 처음 얼마간은 큰 문제를 느끼지 못했습니다.그런데 어느 날 AI가 정리한 자료..

50페이지짜리 보고서를 두 시간 동안 읽었는데, 정작 회의에서 필요했던 내용은 딱 두 단락이었습니다. 그 경험 이후로 저는 문서를 읽는 방식 자체를 바꿨습니다. 생성형 AI를 활용하기 시작한 건 그때부터인데, 처음에는 "그냥 요약해 줘" 한 마디로 모든 게 해결될 줄 알았습니다. 직접 겪어보니, 그게 생각보다 단순하지 않았습니다.AI 프롬프트 한 줄 차이가 결과를 완전히 바꿨습니다제가 처음 생성형 AI에 문서를 넣고 요청했던 문장은 이랬습니다. "이 보고서 요약해 줘." 결과물은 꽤 그럴듯했습니다. 문장도 매끄럽고, 구성도 깔끔했습니다. 문제는 그 요약을 들고 상급자에게 보고했을 때 발생했습니다. "여기 수치가 원문이랑 다른데?" 식은땀이 났습니다.그 뒤로 AI 프롬프트를 작성하는 방식을 완전히 바꿨습니..