필자가 강의를 시작하며 처음 맡았던 과목 중 하나는 연구방법론이었다. 연구방법론을 가르칠 때마다, 연구(study)는 "질문에 대답하는 것"이고 연구와 학습은 질문의 답을 찾아가는 과정이라는 점에서는 그 원리가 같다고 설명해 왔다. 다만, 학부생 때까지의 학습이 다른 사람들이 이미 해결한 질문의 답을 배우는 "지식을 소비하는 연구"라면 대학원 과정부터는 아직 해결된 적이 없는 질문을 던지고 이에 대한 답을 스스로 찾아가는 "지식을 생산하는 연구"라는 이야기로 첫 강의를 열곤 했다. 이와 같이 연구는 질문으로부터 시작하며, 좋은 연구는 좋은 질문으로부터 시작할 것이다.
"'Know-how'보다 'Know-where'이 중요하다"라는 적어도 십 수 년 이상 된 진부한 표현도 질문의 중요성을 시사한다. 이는 정답을 직접 아는 것 만큼이나 그 정답이 어디에 있는지 아는 것이 중요하다는 것이다. 특히 온라인 등 다양한 매체를 통해 전문적인 지식부터 일상생활의 잡기까지 무수한 'know-how'에 접근할 수 있는 오늘날에는, 'know-how'를 직접 알고 있는 것도 중요하지만 우리가 원하는 답이 어디에 있는지 찾을 수 있는 효과적인 질문을 던지는 것이 중요하다.
한편, OpenAI가 개발한 대화형 인공지능 서비스인 ChatGPT는 전세계적으로 큰 반향을 일으키고 있기는 하지만 완벽하지는 않다. 사람들은 종종 ChatGPT가 "거짓말"을 한다는 표현을 쓰기도 한다. 예컨대, ChatGPT에게 동아대 경찰학과 교수 한 명을 알려달라고 질문했더니 "최두석"이라는 정체불명의 인물을 소개하며, "라광현"이라는 교수는 없다고 대답한다. 반면, 전공과 관련한 질문(무인점포에서 발생 가능한 범죄)에는 필자가 미처 생각하지 못했던 통찰력 있는 답변을 하기도 한다.
ChatGPT 등 AI가 생산적인 답을 할지 소위 "거짓말"을 할지는 AI의 능력으로도 볼 수 있겠지만, 사용자가 질문을 어떻게 구성하느냐에 달려있기도 하다. 이는 다시 말하여 질문을 잘하는 것도 좋은 지식을 생산하기 위한 중요한 능력이라는 것이다. 그렇다면 AI와 대화를 할 때 좋은 질문이란 어떤 질문일까? ChatGPT가 대답하기를, 간단하며 명확한 질문, 관련 정보 및 맥락의 제공, 질문 범위 한정, 문법 및 맞춤법 확인 등의 조건을 갖추어 ChatGPT에게 질문하라고 하며, 이는 다른 인공지능 기술의 활용에도 중요하다고 조언한다.
ChatGPT가 제시한 기본적인 요건 외에, 좋은 질문을 위해 중요한 또 다른 능력은 메타인지이다. 메타인지는 자신의 인지 과정, 즉 자신이 어떻게 생각하고, 학습하고, 문제를 해결하는지에 대한 이해와 인식이다. 예를 들어, 자기평가 메타인지는 개인이 자신의 능력과 한계를 인식하는 능력이다. AI로부터 좋은 대답을 얻기 위해서는, 사용자가 자신이 가지고 있는 지식의 경계를 정확하게 파악하고 자신이 얻고자 하는 정보가 무엇인지 분명하게 알고 있어야 한다. 메타인지 능력이 부족할 경우 사용자와 AI 사이에 지루하고 무의미한 텍스트만 오갈 뿐 의미 있는 지식을 생산하지는 못하게 된다.
학문간 융합이 강조되는 이 시대는 정말로 답변만큼이나 학문간 경계를 좁히고 허무는 좋은 질문을 던질 수 있는 능력이 중요하다. 이러한 시대에 ChatGPT는 메타인지역량을 신장하고 좋은 질문 하는 기술을 개발하는 트레이너로도 활용될 수 있다. 아직 ChatGPT를 사용해보지 않았다면 실용적인 목적이든 메타인지 능력 개발을 위해서든 혹은 단순히 시간을 때우기 위해서이든 당장 컴퓨터와 스마트폰을 켜고 한 번 사용해보길 권한다. 당신의 질문에 성실하게 답해주는 좋은 친구를 만나게 될 것이다.
※이 사설의 일부는 ChatGPT를 활용하여 작성되었습니다.
본지 논설위원
경찰·소방학 라광현 교수
