SNARVIS NOTE
"AI가 칸트 오개념을 말해요." 정말 AI가 틀린 걸까요? 상당수는 AI가 틀린 게 아니라, 질문에 기준이 없었던 겁니다.
"칸트는 ○○을 △△하는 주의야?" "니체는 ○○을 △△라고 해?"
윤리 과목을 공부하는 학생들이 AI에게 가장 많이 던지는 질문 형태입니다. 그리고 이 질문 뒤에 벌어지는 일은 놀라울 만큼 매번 똑같습니다.
🎬 같은 장면이 매번 반복됩니다
1단계. 학생은 O/X를 원하고, AI는 강의를 시작합니다
학생이 원하는 건 딱 하나입니다. 인강에서 정리해 준 그 한 줄, "O야, X야?"
그런데 AI는 철학 원전, 번역서, 논문, 대학 강의록까지 폭넓게 학습한 도구입니다. 질문에 어느 시기의, 어느 저작의, 어떤 주제에 대한 입장인지가 빠져 있으면, AI는 틀리지 않기 위해 오히려 조심스럽게 답합니다.
"칸트는 《실천이성비판》에서는 의지의 자율을 강조하지만, 《도덕형이상학》의 법론에서는 국가의 형벌권과 응보의 원리를 다룹니다. 따라서 단순히 '○○주의'라고 규정하기보다는…"
학술적으로는 아주 성실한 답변입니다. 문제는, 학생이 원한 답이 아니라는 거죠.
2단계. 긴 답변 속에서 '한 문장'만 눈에 들어옵니다
시험 직전의 학생에게 이 긴 설명을 차분히 읽을 여유는 없습니다. 눈은 자동으로 내가 외운 키워드를 찾고, 그러다 외운 내용과 뉘앙스가 조금이라도 다른 문장 하나를 발견하는 순간 판단이 끝납니다.
3단계. "AI 오개념 많네, 거르자"
"선생님은 이거 무조건 X라고 했는데, AI는 그럴 수도 있다네?" 옆자리 친구가 거듭니다. "나는 다르게 물어보니까 X라던데?"
결론은 이렇게 납니다. "AI 철학 오개념 많음. 쓰지 마셈."
그런데 정말 그럴까요?
🔍 왜 이런 일이 생길까
1. 사상은 '라벨'이 아니라 '체계'입니다
칸트나 니체의 사상은 평생에 걸쳐 쌓아 올린 하나의 거대한 체계입니다. 같은 사상가라도 어떤 주제를, 어떤 저작에서, 무엇과 비교하며 말하느냐에 따라 강조점이 달라집니다.
예를 들어 "니체는 도덕을 노예 도덕이라고 해?"라는 질문을 생각해 봅시다. 니체는 '주인 도덕'과 '노예 도덕'을 구분하고, 그중 특정한 도덕의 계보를 비판했습니다. 그러니 "도덕 = 노예 도덕"이라는 라벨에 AI가 바로 O를 주지 않는 건 오류가 아니라 정확함입니다.
수천 줄짜리 코드를 보여 주면서 "이거 1이야, 0이야?"라고 물으면 대답하기 어려운 것과 같습니다. 질문이 답의 해상도를 결정합니다.
2. '수능의 기준'과 '학문의 기준'은 다릅니다
수능 윤리 과목은 정해진 시간 안에, 정답 시비 없이 변별해야 하는 시험입니다. 그래서 교육과정과 평가원 기출은 사상가의 입장을 시험에서 판단 가능한 형태로 압축합니다. 선생님들이 정리해 주는 도식도 그 압축을 효율적으로 익히게 하려는 도구입니다. 수험생에게 꼭 필요한 것이죠.
다만 그 압축은 '수능이라는 문맥 안에서의 약속'입니다. 아무 전제 없이 질문을 받은 AI는 그 약속을 모릅니다. 보편적인 학술 기준으로 답할 뿐입니다.
둘 중 하나가 틀린 게 아니라, 서로 다른 기준표를 들고 대화하고 있는 겁니다.
3. 기준을 알려 주는 건 질문하는 사람의 몫입니다
AI는 내가 지금 수능 공부를 하고 있다는 사실을, 내가 말해 주지 않으면 모릅니다. 기준을 빼고 질문해 놓고 기준에 맞지 않는 답을 탓하는 건, 행선지를 말하지 않고 택시에 탄 뒤 길을 잘못 들었다고 하는 것과 비슷합니다.
✍️ 그럼 어떻게 물어야 할까
좋은 질문에는 네 가지가 들어갑니다.
질문 체크리스트
- 기준 — 수능 생활과 윤리 / 윤리와 사상, 교육과정·평가원 기출 기준
- 주제 — 사형제, 형벌, 자율, 행복 등 구체적인 쟁점
- 비교 대상 — 공리주의, 베카리아, 루소 등 함께 출제되는 사상가
- 원하는 형태 — O/X 판단 + 근거, 헷갈리는 선지 포인트, 기출 선지 예시
실제로 비교해 보면 차이가 확실합니다.
❌ 이렇게 물으면
"칸트는 사형 찬성이야?"
⭕ 이렇게 물어보세요
"수능 생활과 윤리 평가원 기출 기준으로, 칸트의 사형제에 대한 입장을 정리해 줘. 응보주의 관점에서 어떤 근거로 사형을 정당화하는지, 그리고 베카리아와 비교하는 선지에서 자주 헷갈리는 포인트를 O/X 예시로 보여 줘."
두 번째처럼 물으면 AI는 시험의 기준에 맞춰 답의 범위를 좁히고, 학생이 실제로 틀리기 쉬운 지점까지 짚어 줍니다. 같은 AI인데, 질문 하나로 '애매한 학술 강의'가 '기출 맞춤 해설'로 바뀝니다.
답이 내가 아는 것과 다를 때는
바로 "오개념"이라고 단정하기 전에, 이렇게 한 번 더 물어보세요.
- "방금 답변은 학술적 기준이야, 수능 기준이야? 수능 기준으로 다시 정리해 줘."
- "내가 배운 건 ○○인데, 네 설명과 어떤 점이 다른지 비교해 줘."
- 헷갈리는 선지 문장을 그대로 붙여 넣고 판단 근거를 물어보기
이 과정에서 차이가 어디서 생겼는지 이해하게 되면, 그 자체가 가장 좋은 공부가 됩니다. 선지가 왜 O이고 왜 X인지를 '근거'로 설명할 수 있는 학생은 표현이 조금 바뀐 선지에도 흔들리지 않습니다.
마치며
물론 AI도 틀립니다. 그래서 기준을 주고, 근거를 묻고, 확인하는 습관이 필요합니다. 하지만 기준 없는 질문에 돌아온 조심스러운 답을 오개념이라고 부르는 건 공정하지 않습니다.
AI에게 좋은 답을 얻는 능력은 결국 내가 지금 무엇을, 어떤 기준으로 알고 싶은지 정확히 말하는 능력입니다. 그리고 그 능력은, 수능 선지를 정확하게 읽어 내는 능력과 놀라울 만큼 닮아 있습니다.
질문이 정확해지면, 답도 정확해집니다.