요즘 우리는 누구나 AI에게 질문을 던지고 정답을 얻는 시대에 살고 있다. 코딩 문제도, 영어 문장도, 심지어 삶의 방향까지도 'ChatGPT'나 'Copilot' 같은 도구에게 묻는다. 하지만 정말 많은 사람이 **AI의 답이 부족하다**고 말한다. 왜 그럴까?
사실, **AI가 부족한 게 아니라 우리가 질문을 잘못 던지고 있는 것**일 수도 있다. 아니, 대부분의 경우 그렇다. 그리고 나는 이 문제를 해결하려다, 불현듯 과거의 내 모습을 떠올렸다. 90년대 말, 웹페이지를 만들던 시절 이야기다.
---
#### 나모 웹에디터와 드림위버 시절의 나
당시 유행하던 HTML 생성 도구들, 나모 웹에디터나 드림위버 같은 것들을 기억하는가? 마우스로 박스를 그리고, 글자를 입력하고, 버튼 하나만 누르면 페이지가 만들어졌다. 마치 마법처럼.
그런데 이상하게도 디자인은 항상 어긋났고, 1mm 단위로 정렬이 안 됐다. 정확한 위치 조정은 불가능했고, 나는 마침내 도구가 만들어낸 HTML 코드를 열어봤다. 복잡하고 난잡한 코드. 그걸 보는 순간, 포기하고 싶었다. "이걸 어떻게 건드려?"
하지만 그때부터 진짜가 시작되었다. **겉으로 보기엔 쉽지만, 속을 들여다봐야 진짜 해결이 가능하다**는 걸 그때 배운 것이다.
---
#### 스코반 게임과 잘못된 질문의 문제
요즘 AI를 사용할 때 많은 사람은 스코반(Sokoban) 퍼즐처럼 행동한다. 스코반은 한 번 잘못 박스를 밀면, 더 이상 정답에 도달할 수 없다. 그런데 사람들은 그 잘못된 이동을 인정하지 않고, **지금 상태만 가지고 최종 정답을 알려달라고 요구한다.**
AI는 논리적으로 가능한 최적의 경로를 제시하지만, 이미 그 전에 망가진 상태에선 해법이 없다. 결국 되돌이표 Q&A가 반복된다. "이거 왜 안 돼요?", "이거 어떻게 수정해요?", "왜 해결이 안 되죠?"
이건 AI의 문제가 아니라, **질문자의 선입견과 구조 이해 부족** 때문이다.
---
#### 본질을 보려는 태도
이번에 EF Core + PostgreSQL에서 DateTimeKind, timestamptz 관련 오류를 겪으며 나는 그때처럼 다시 구조를 들여다보게 되었다. 단순히 에러 메시지를 해결하려고 하지 않고, 왜 발생했는지를 파고들었다. 그리고 깨달았다:
> "문제는 에러가 아니라, 내가 시간을 제대로 다루지 못한 것에 있었다."
그건 단순히 시간을 UTC로 변환하는 문제가 아니라, **시간이라는 데이터가 시스템 내에서 어떻게 저장되고, 해석되고, 비교되는지를 이해하는 문제**였다.
이 과정을 지나면서 나는 더 이상 단순히 물고기를 얻는 방식으로 AI를 쓰지 않는다. **질문을 던질 때, 낚시법까지 함께 묻는다.**
---
#### 결론: AI의 시대, 질문이 곧 사고의 깊이다
AI는 놀라울 정도로 빠르고, 정확하고, 친절하다. 하지만 아무리 뛰어난 AI라도, **질문이 잘못되면 정답도 무의미**하다. 질문 안에 오류가 있거나, 맥락이 생략되었거나, 선입견이 들어가 있으면 아무리 좋은 알고리즘도 헛수고일 뿐이다.
그러니 이제 우리는 물고기만 얻으려 하지 말고, **낚시하는 법을 배우자.** AI에게 정답을 묻기 전에, 내가 던지는 질문이 **진짜 문제를 담고 있는지** 먼저 점검해 보자.
그리고 언젠가는, 질문하지 않아도 스스로 본질을 이해하게 될 날이 올 것이다.
> "도구는 발전했지만, 사고는 멈춰선 안 된다."
🧠 이 글은 제가 AI를 활용하며 진짜 중요한 것이 '정답'이 아니라 '질문과 구조'임을 깨달으며 쓴 첫 번째 기록입니다. 앞으로도 단순한 해결책이 아닌, 통찰을 나누고 싶습니다.
감사합니다.
