AI 시대에서의 학습은 무엇일까

지금까지의 학습은 세상에서 검증된 지식이나 사실을 기억하고 응용하는 것이었습니다. 필요할 때 머릿속 데이터베이스에서 정보를 꺼내 쓰기 위해 우리는 끊임없이 암기하고 이해해야만 했습니다. 하지만 세상의 거의 모든 지식을 담은 거대한 AI를 손쉽게 사용할 수 있게 되면서, 사람들은 '무언가를 새롭게 배우는 것'의 필요성에 의문을 가지기 시작한 것 같습니다.

저는 이러한 의문에 대해, AI 시대의 학습은 단순히 지식을 축적하는 행위를 넘어 '원하는 결과에 도달하기까지의 과정을 최적화하고, 소모되는 리소스(시간과 토큰)를 최소화하는 것'으로 진화했다고 생각합니다.

 사전 지식이 전혀 없는 상태에서 AI에게 질문을 해야한다면, 우리는 AI에게 두루뭉술하고 포괄적인 질문을 던질 수밖에 없습니다. 결과는 어떨까요? AI는 일반적이고 평균적인, 즉 '안전하지만 뻔한' 대답을 내놓습니다. 내가 진짜 원했던 문제해결을 위한 날카로운 인사이트나 구체적인 실행 방안은 빠져 있기 마련입니다. 결국 "아니, 그게 아니라 이런 조건으로 다시 해줘", "이 부분은 빼고 저 부분을 강조해 줘"라며 수없이 질문을 반복해야만 합니다. 

 예를 들어 AI에게 특정 기업에 대한 가치평가(Valuation)를 요청할 때, 단순히 "이 기업의 가치를 평가해 줘"라고 막연하게 묻는 것과, "어떤 거시적 지표와 데이터를 사용하고, ...