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DORI-AI
DORI-AI 에디터
AI를 어느 정도 쓰다 보면
어느 순간부터 결과가 신기하지 않다.
문장은 자연스럽고, 구조도 그럴듯하다.
그런데 손이 멈춘다.
“이거… 그대로 써도 되나?”
이 질문이 나오기 시작했다면
당신은 이미 초보 단계를 벗어났다.
이제 필요한 건
더 좋은 프롬프트도, 더 비싼 AI도 아니다.
판단을 위한 최소한의 검증 루틴이다.
0. AI 활용의 진짜 난관은 ‘생성’이 아니다
처음 AI를 쓸 때 가장 어려운 건
“어떻게 시키지?”다.
하지만 실무로 들어오면 문제가 바뀐다.
- 이 내용이 맞는 말인가?
- 내가 책임져도 되는가?
- 틀리면 문제가 되지 않는가?
이건 생성의 문제가 아니라
판단의 문제다.
AI는 문장을 만들어주지만
그 문장을 쓸지 말지 결정하는 역할은
끝내 대신해주지 않는다.
1. AI 결과가 가장 위험해지는 순간
AI 결과가 위험해지는 건
엉망일 때가 아니다.
오히려 이런 순간이다.
- 문장이 너무 자연스러울 때
- 단정적으로 말할 때
- 출처 없이도 확신에 차 보일 때
이럴수록 사람은 의심을 멈춘다.
“이 정도면 괜찮겠지.”
이 순간 검증은 사라지고
복붙이 시작된다.
실무 사고의 상당수는
바로 이 지점에서 발생한다.
2. “AI가 틀렸다”보다 더 위험한 상태
많은 사람이 말한다.
“AI는 가끔 틀리잖아요.”
하지만 실무에서 더 위험한 건
AI의 실수가 아니다.
사람이 검증을 포기하는 상태다.
- 다시 묻지 않고
- 반대 관점을 확인하지 않고
- 그대로 사용하는 순간
그때부터 문제는
AI의 정확도가 아니라
사용자의 책임이 된다.
3. 실무에서 필요한 건 완벽한 검증이 아니다
여기서 겁을 먹는 사람이 많다.
“그럼 매번 팩트체크를 다 해야 하나요?”
아니다.
실무에서 필요한 건
완벽한 검증이 아니라
최소한의 의심이다.
그리고 그 의심은
아주 간단한 질문 몇 개면 충분하다.
4. 비개발자도 바로 쓰는 최소 검증 루틴 3가지
① 틀릴 수 있는 부분만 찾아달라고 묻는다
AI에게 이렇게 다시 묻는다.
“위 답변에서 틀리거나 애매할 수 있는 부분만 정리해줘.”
이 질문 하나로
AI의 태도가 바뀐다.
단정은 줄어들고
불확실한 지점이 드러난다.
② 반대 입장에서 요약해달라고 시킨다
AI는 기본적으로
자기 답변을 비판하지 않는다.
그래서 일부러 시킨다.
“이 내용을 반대 입장에서 요약해줘.”
그러면 논리의 약점과
숨겨진 전제가 보이기 시작한다.
③ 확신하기 어려운 부분을 표시하게 한다
마지막으로 이렇게 묻는다.
“이 답변 중에서 확신하기 어려운 부분만 표시해줘.”
놀랍게도
이때 가장 중요한 힌트가 나온다.
5. 멀티 AI는 생성이 아니라 검증에서 시작한다
멀티 AI를 이렇게 시작하면 실패한다.
- 여러 AI로 더 잘 만들어보자
실무에서는 반대가 맞다.
- 하나의 AI로 생성
- 다른 AI로 검증
중요한 건 AI의 개수가 아니라
역할 분리다.
6. 지금 단계에서 자동화를 권하지 않는 이유
이쯤 되면 이런 생각이 든다.
“이 검증도 자동화하면 되지 않을까?”
아직 아니다.
지금은 무엇을 의심해야 하는지
어디가 위험한지 감각을 먼저 키워야 한다.
검증은 기술이 아니라
습관과 판단력의 문제다.
체크리스트 — 나는 검증하고 있는가?
- [ ] AI 결과를 그대로 복사하지 않는다
- [ ] 최소 한 번은 다시 질문한다
- [ ] 반대 관점을 확인한다
- [ ] 불확실한 부분을 구분한다
- [ ] 최종 판단은 내가 한다
오늘 바로 해볼 것 3가지
-
오늘 AI로 만든 결과 하나를 골라
“틀릴 수 있는 부분만 찾아달라”고 다시 묻기 -
같은 결과를
다른 AI에게 한 번 더 보여주고 반응 비교하기 -
그 결과를 보고
“이건 써도 되고, 이건 빼야겠다”를 직접 결정하기
AI를 잘 쓰는 사람은
AI를 많이 쓰는 사람이 아니다.
AI 결과를 판단할 줄 아는 사람이다.
다음 가이드에서는
이 검증 루틴을 바탕으로
분야별 실전 적용을 시작한다.