AI의 답변을 읽다 보면 어떤 말은 자연스럽게 받아들여지고, 어떤 말은 "당연한 이야기"처럼 느껴질 때가 있다.
하지만 그 자연스러움 뒤에는 대부분 명시되지 않은 가정과 전제가 숨어 있다.
이 글에서는 AI 답변이 어떤 전제를 바탕으로 만들어지는지, 그리고 그 전제를 어떻게 읽어내야 하는지를 정리한다.
AI 답변은 항상 '무언가를 가정한다'
AI는 질문을 받을 때 모든 조건을 알 수 없다.
그래서 답변을 만들기 위해 다음과 같은 가정을 자동으로 설정한다.
- 평균적인 상황
- 일반적인 사용자
- 흔히 발생하는 조건
이 가정이 질문자에게 맞지 않으면 답변은 그럴듯해 보여도 실제로는 어긋난 정보가 된다.
가정과 전제는 왜 드러나지 않을까
AI는 답변을 읽기 쉬운 형태로 만들기 위해 전제를 굳이 설명하지 않는 경우가 많다.
예를 들어:
- "보통 이런 경우에는…"
- "일반적으로는…"
이 문장 뒤에는 여러 조건이 생략되어 있다.
이 생략이 바로 전제를 읽어야 하는 이유다.
전제 1. '평균적인 사람'을 기준으로 한다
AI 답변은 대부분 평균적인 상황을 기준으로 만들어진다.
- 평균적인 나이
- 평균적인 환경
- 평균적인 경험 수준
하지만 현실에서는 평균에서 벗어난 경우가 훨씬 많다.
이럴 때 평균을 전제로 한 답변은 적용하기 어렵다.
전제 2. '문제 없는 상태'를 기본값으로 둔다
AI는 질문에 명시되지 않은 문제가 있더라도 기본적으로는 문제가 없는 상태를 가정한다.
- 특별한 질병이 없다고 가정
- 예외 상황이 없다고 가정
- 법적 분쟁이 없다고 가정
이 전제가 틀리면 답변의 방향도 크게 달라진다.
전제 3. '질문자가 알고 있는 정보 수준'을 가정한다
AI는 질문자의 이해 수준을 완벽히 알 수 없다.
그래서 보통은 기본적인 정보는 알고 있다는 전제에서 답변을 구성한다.
이 때문에 초보자에게는 설명이 부족하게 느껴질 수 있고, 반대로 이미 아는 사람에게는 불필요하게 길게 느껴질 수도 있다.
전제를 읽어내는 질문법
AI 답변을 읽을 때 다음 질문을 스스로에게 던져보면 전제가 훨씬 잘 보인다.
- 이 답변은 어떤 상황을 가정하고 있는가?
- 어떤 조건이 빠져 있는가?
- 내가 이 가정에 포함되는가?
이 질문에 명확히 답할 수 없다면 그 답변은 그대로 적용하기보다 조건을 다시 정리해야 한다.
전제가 다르면 결론도 달라진다
AI 답변이 서로 다른 이유 중 상당수는 전제가 다르기 때문이다.
- 같은 질문처럼 보여도
- 전제가 조금만 달라지면
- 결론은 완전히 달라질 수 있다
그래서 답변의 옳고 그름보다 어떤 전제를 깔고 있는지를 보는 것이 더 중요하다.
전제를 확인하지 않으면 생기는 문제
전제를 읽지 않고 AI 답변을 받아들이면 다음과 같은 문제가 생길 수 있다.
- 내 상황에 맞지 않는 결론 적용
- 예외를 고려하지 않은 판단
- 책임이 필요한 결정을 쉽게 내려버림
이 문제는 AI의 문제가 아니라 전제를 확인하지 않은 사용 방식의 문제다.
정리: AI 답변은 '전제 위에 세워진 문장'이다
AI 답변은 중립적인 사실 나열이 아니라, 특정 가정을 바탕으로 구성된 설명이다.
- 평균을 전제로 한다
- 문제 없는 상태를 가정한다
- 일반적인 이해 수준을 상정한다
이 전제를 읽어낼 수 있을 때, AI 답변은 훨씬 안전하고 정확하게 활용할 수 있다.