AI를 사용하다 보면 어떤 질문에는 만족스러운 답이 나오고, 어떤 질문에는 애매한 답이 나온다. 이 차이는 AI의 성능 문제가 아니라 AI가 잘할 수 있는 영역과 그렇지 않은 영역의 차이에서 나온다. 이 글에서는 AI가 잘하는 일과 AI가 구조적으로 못하는 일을 기준별로 정리한다.
AI는 모든 문제에 강하지 않다
AI는 매우 똑똑해 보이지만, 모든 종류의 문제를 잘 해결하지는 못한다. AI는 특정 조건을 만족할 때 강해지고, 그 조건이 깨지면 급격히 약해진다. 이 기준을 모르면 AI를 과신하거나 반대로 쓸모없다고 오해하게 된다.
1단계. 정보가 '정리 가능한가' — AI가 잘하는 영역
AI가 가장 잘하는 일은 이미 존재하는 정보를 정리하는 것이다.
- 개념 요약
- 구조 설명
- 요소 나열
정보가 비교적 정형화되어 있고, 여러 자료에서 반복되는 내용일수록 AI의 강점이 잘 드러난다. 👉 이 영역에서는 AI 활용 효율이 매우 높다.
2단계. 평균적인 설명이 가능한가 — AI가 강한 조건
AI는 평균적인 상황을 설명하는 데 강하다.
- 일반적인 경우
- 보편적인 흐름
- 흔히 나타나는 패턴
이 조건이 맞을 때 AI 답변은 안정적이고 일관된다. 👉 다수에게 적용되는 설명일수록 AI는 잘 작동한다.
3단계. 조건과 맥락이 복잡한가 — AI가 약해지는 지점
조건이 많아질수록 AI의 한계가 드러난다.
- 개인차가 큰 상황
- 예외가 많은 경우
- 맥락이 누적되는 문제
이런 질문에서 AI는 조건을 단순화하거나 일부를 평균값으로 대체한다. 👉 이때 답변은 그럴듯하지만 정확하지 않을 수 있다.
4단계. 책임이 발생하는가 — AI가 못하는 영역
다음과 같은 영역에서는 AI가 구조적으로 약하다.
- 건강·신체 문제
- 법·제도 판단
- 금전적 결정
- 중요한 선택
이 영역은 정보 자체보다 결정의 책임이 중요하다. AI는 결과에 책임을 지지 않기 때문에 이 판단을 대신할 수 없다.
5단계. 가치 판단이 필요한가 — AI 불가 영역
AI는 가치 판단을 하지 못한다.
- 무엇이 더 중요한지
- 무엇을 감수할 수 있는지
- 어떤 선택이 옳은지
이 판단은 정보의 문제가 아니라 사람의 기준 문제다. 👉 이 단계는 AI가 개입할 수 없다.
사람들이 자주 착각하는 포인트
많은 사람들이 AI가 말을 잘하기 때문에 판단도 잘한다고 느낀다. 하지만 말의 유창함과 판단 능력은 완전히 다른 영역이다. AI는 설명을 잘할 뿐, 선택을 잘하지는 않는다.
AI 활용의 안전 기준
AI를 사용할 때 다음 기준을 적용하면 안전하다.
- 정보 정리 → AI 가능
- 조건 분리 → 사람 필요
- 예외 판단 → 사람 필요
- 최종 결정 → 사람 전담
이 기준이 흐려질수록 문제가 발생할 가능성은 커진다.
정리: AI는 '정리 도구'에 가깝다
AI는 무엇이든 해결해 주는 존재가 아니다. 잘하는 일은 명확하고 못하는 일도 분명하다. AI를 잘 쓰는 사람은 AI의 능력을 믿는 사람이 아니라, AI의 한계를 정확히 아는 사람이다. 이 기준을 알고 사용할 때, AI는 가장 효율적인 도구가 된다.