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생성형 AI 시대의 대화를 인간과 기술의 공진화 과정으로 조망하며, 대화의 본질과 의미를 재정의한다. 기술을 넘어선 소통의 철학을 탐색한다.
또 한 가지 주목할 부분은 생성형 AI가 체계적이고 다층적인 응답을 만들어 낼 수 있다는 점인데, 이러한 특성은 인간으로 하여금 깊이 있는 사고를 할 수 있도록 유도하기도 한다. 물론 사용자의 적극적인 태도가 필요한 부분이지만, AI가 제공하는 다양한 관점의 새로운 아이디어를 통해 논점을 정리하고, 대화의 흐름을 조정하는 과정에서 인간의 사고가 확장될 수 있다는 것이다. 예컨대 사용자가 특정 주제에 대해 질문하는 경우, AI는 해당 주제를 다각도로 분석해 답변을 생성해 준다. 이 답변을 바탕으로 사용자는 다시 새로운 질문을 떠올려 대화를 주고받을 수 있는데, 바로 이러한 상호작용 과정에서 인간의 사고가 심화되고, 정밀화되며, 새로운 영감을 얻을 수 있는 기회가 마련될 수 있겠다.
－01_“AI와 인간 대화의 진화” 중에서
고맥락 문화와 달리 저맥락 문화에서는 명확하고 직설적인 표현으로 의사소통이 수행되는 경우가 많다. 그러나 이런 문화에서도 비언어적 신호는 대화를 다채롭게 만드는 역할을 한다. 예를 들어 앞서 제시한 “좋아, 그걸로 하자”라는 표현은 저맥락 문화에서는 억양에 따라 동의를 의미할 수도 있고, 단순히 형식적으로 맞춰 주는 응답일 수도 있어 해석이 달라질 수 있다. 저맥락 대화에서도 멀티모달 AI는 언어적 신호를 기반으로 비언어적 요소를 통합해, 이를 적절히 해석하고 반응함으로써 대화를 더욱 자연스럽고 몰입감 있게 만들어 나갈 수 있다.
－03_“AI와의 대화에서의 언어적 · 비언어적 특성” 중에서
과거 대화형 챗봇은 명령을 분석한 후 미리 정의된 범주에 맞춰 응답을 제공하는 시나리오 방식으로 운영되었다. 이에 비해 최신 생성형 AI(GPT-4o, Gemini 등)는 입력된 문맥에서 의미를 추론하고 확률적 방식으로 가장 적절한 응답을 생성하는 방향으로 작동한다. 즉 사전에 정해진 의도 인식(Intent Recognition) 단계를 거치지 않고도 대규모 데이터 학습을 통해 확률적으로 가장 적절한 응답을 도출할 수 있다. 또한 사용자의 입력이 모호할 경우 후속 질문을 통해 의미를 명확히 하거나 기존 대화의 맥락을 통해 적절한 해석을 제공하는 방식으로 대응이 가능하다.
－06_“과업 수행을 위한 AI와의 대화” 중에서
AI 리터러시의 첫째 핵심 요소는 AI가 데이터를 학습하고 처리하며 결과를 생성하는 기본적인 메커니즘을 이해하는 것이다. 생성형 AI는 대규모 언어 모델을 기반으로 작동하는데, 사용자 입력(프롬프트)에 따라 다양한 응답을 생성한다. AI와의 반복적 대화를 통해 사용자는 AI가 어떤 방식으로 학습하고 응답을 생성하는지를 점진적으로 이해하게 될 것이다. 예를 들어 사용자가 “인공지능이란 무엇인가?”라고 질문했을 때와 “기계 학습과 딥러닝의 차이를 개념과 응용 사례를 들어 설명해 줘”라고 질문했을 때 AI의 응답이 어떻게 달라지는지 비교하는 과정은 AI가 질문의 구체성과 맥락을 어떻게 반영하는지를 직관적으로 이해하는 기회가 된다. 이러한 대화 경험을 통해 사용자는 AI의 정보 처리 방식을 파악하고, 원하는 결과를 얻기 위해 질문을 구체적으로 조정하는 프롬프트 설계 역량을 기를 수 있다.
－09_“AI 리터러시에서 대화의 역할” 중에서
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