[작성자:] 파이(PI)

  • 하나의 AI만 믿으면 안 되는 이유

    하나의 AI만 믿으면 안 되는 이유

    투자에 관한 AI의 답변은 참고용입니다. 중요한 숫자와 판단은 원출처를 함께 확인합니다.

    AI 투자연구 Season 2에서는 한 단계 더 들어가 보려고 합니다.

    AI가 찾아준 정보, 어디까지 믿어도 될까?

    마침 엔비디아의 최신 실적이 발표됐습니다.

    이번에는 AI에게 실적을 물어보고, 답변에 달린 원문까지 직접 확인해봤습니다.

    최신 실적을 AI에게 물어봤다

    질문은 일부러 평범하게 했습니다.

    “엔비디아의 최근 분기 실적을 알려줘. 매출, 순이익, 전년 동기 대비 증가율을 중심으로 간단하게 정리해줘.”

    AI는 바로 답했습니다.

    • 매출: 962.2억 달러, 전년 대비 +106%
    • GAAP 순이익*: 596.9억 달러, +126%
    • 희석 EPS**: 2.46달러, +128%

    데이터센터 매출이 890억 달러로 117% 증가했다는 내용도 덧붙였습니다.

    *GAAP 순이익: 미국의 일반회계기준(GAAP)에 따라 계산한 공식 순이익입니다.

    **희석 EPS: 주식 수 증가 가능성까지 반영해 계산한 주당순이익입니다.

    그리고 NVIDIA 공식 실적 발표를 출처로 달아줬습니다.

    생각보다 잘 찾았습니다.

    공식 발표를 직접 열어봤다

    AI가 알려준 링크를 열어 NVIDIA의 실적 발표와 하나씩 비교했습니다.

    매출 962.21억 달러.
    GAAP 순이익 596.88억 달러.
    희석 EPS 2.46달러.

    주요 숫자는 맞았습니다.

    Season 1에서는 AI가 만든 숫자, 그대로 믿으면 안 되는 이유를 살펴봤습니다. 이번에는 실제 숫자를 원문과 직접 비교해봤습니다.

    처음에는 틀린 숫자 하나쯤 나오지 않을까 생각했습니다.

    그런데 오히려 이게 더 흥미로웠습니다.

    몇 번 이렇게 정확한 답을 받다 보면 다음부터는 원문을 열어보지 않아도 될 것 같은 생각이 들기 때문입니다.

    숫자는 맞았는데, 해석은?

    AI의 답변에는 이런 해석도 있었습니다.

    순이익 증가율이 매출 증가율보다 높다. 단순히 몸집만 커지는 것이 아니라 이익 창출력도 같이 좋아졌다는 의미다.

    숫자만 보면 자연스러운 설명입니다.

    하지만 공식 자료를 조금 더 살펴보니 이번 분기 순이익에는 영업외이익의 영향도 있었습니다. NVIDIA는 Non-GAAP 순이익*도 별도로 제시하고 있었습니다.

    *Non-GAAP: GAAP 실적에서 특정 항목을 조정해 기업이 별도로 제시하는 지표입니다. 조정 항목은 기업마다 다를 수 있습니다.

    AI도 답변 뒤쪽에서 이 내용을 언급했습니다.

    그러니 AI가 틀렸다고 하기는 어렵습니다.

    다만 하나는 분명했습니다.

    962.2억 달러라는 숫자는 사실입니다.
    그 숫자를 어떻게 읽을지는 해석입니다.

    AI 답변에서는 둘이 아주 자연스럽게 붙어 있었습니다.

    앞으로는 링크를 한 번 더 열어본다

    이번에는 AI가 꽤 잘했습니다.

    최신 자료를 찾았고, 주요 숫자도 맞았고, 공식 출처까지 제시했습니다.

    그래도 투자와 관련된 중요한 숫자라면 원출처 링크를 한 번 열어보는 것이 좋겠습니다.

    특히 숫자 뒤에 ‘그러므로’, ‘의미한다’, ‘좋아졌다’ 같은 설명이 붙는 순간에는 조금 다르게 봅니다.

    앞은 사실일 수 있지만, 뒤는 해석일 수 있으니까요.

    AI를 못 믿어서가 아닙니다.

    잘 찾아주는 AI와 최종 확인은 서로 다른 역할이기 때문입니다.

    처음 투자를 시작했을 때 AI가 있었다면 훨씬 편했겠지만, 결국 확인하고 판단하는 역할까지 AI에게 넘길 수는 없겠다는 생각도 듭니다.

    파이의 커피 한잔

    틀린 답보다 무서운 건 너무 그럴듯하게 맞는 답인지도 모르겠습니다.

    너무 그럴듯하게 틀린것도 문제겠죠😵

    다음 글

    이번에는 AI 답변과 원문을 비교했습니다.

    다음에는 같은 투자 질문을 GPT·Claude·Gemini에게 던져보겠습니다.

  • 원하는 말투와 길이를 AI에게 알려주는 법

    원하는 말투와 길이를 AI에게 알려주는 법

    친한 친구에게 연락이 왔다고 해보겠습니다.

    “이번 주말에 볼까?”

    이미 약속이 있어서 만나기는 어렵습니다.

    AI에게 이렇게 부탁해볼 수 있습니다.

    “이번 주말에 만나자는 친구에게 약속이 있어서 못 간다고 문자 써줘.”

    AI가 이런 식으로 답할 수 있습니다.

    “이번 주말에는 이미 약속이 있어서 만나기 어려울 것 같아. 다음에 시간 맞으면 꼭 보자!”

    틀린 말은 없습니다.

    그런데 친한 친구에게 보내기에는 조금 딱딱합니다.

    오늘의 문제｜내용은 맞는데 말투가 어색합니다

    지난 글에서는 AI에게 한 번에 물을지, 나눠서 물을지 알아봤습니다.

    이럴 때는 어렵게 다시 주문할 필요가 없습니다.

    그냥 평소 말하듯 이야기하면 됩니다.

    “친한 친구야. 너무 딱딱해. 편하게 써줘.”

    그래도 조금 길다면,

    “카톡으로 보낼 거야. 두세 문장으로 줄여줘.”

    조금 심심하다면,

    “못 만나서 아쉬운 느낌도 조금 넣어줘.”

    같은 내용인데 점점 내가 원하는 문자에 가까워집니다.

    말투도 알려주기

    AI에게 무엇을 써달라고 할지만큼 어떻게 써달라고 할지도 중요합니다.

    어려운 표현은 필요 없습니다.

    “너무 딱딱해.”
    “좀 더 편하게.”
    “조금 따뜻하게.”
    “너무 과하지 않게.”

    평소 쓰는 말이면 충분합니다.

    길이도 알려주기

    길이 역시 간단합니다.

    “두 문장으로 줄여줘.”
    “카톡으로 보내기 좋게 짧게.”
    “조금 더 자세하게 설명해줘.”

    AI가 길게 답했다고 내가 직접 줄일 필요는 없습니다.

    원하는 길이를 그냥 말하면 됩니다.

    바로 해보기

    AI가 써준 문장이 마음에 들지 않는다면 처음부터 다시 부탁하지 않아도 됩니다.

    “너무 딱딱해.”
    “좀 더 편하게.”
    “두 문장으로 줄여줘.”

    한마디 더 해보세요.

    파이의 커피 한잔

    AI가 써준 문장을 보다 보면 가끔 이런 생각이 듭니다.

    “맞는 말인데, 나는 이렇게 말 안 하는데?”

    그럼 한 번 더 고칩니다.

    AI가 내 말투를 처음부터 알 리는 없으니까요. 😅

    다음 글

    원하는 말투를 설명하는 것보다 더 쉬운 방법도 있습니다.

    “이런 느낌으로 써줘.”

    다음 글에서는 「예시 하나를 보여주면 답이 좋아지는 이유」를 알아보겠습니다.

  • 처음 투자를 시작했을 때 AI가 있었다면?

    처음 투자를 시작했을 때 AI가 있었다면?

    결과는 모르겠습니다. 하지만 투자 정보를 보는 방법은 꽤 달라졌을 것 같습니다.

    프롤로그

    처음 투자를 시작했을 때는 궁금한 게 생기면 검색부터 했습니다.

    뉴스를 찾아보고, 커뮤니티를 뒤지고, 모르는 내용이 나오면 또 다른 글을 찾아봤습니다. 많이 읽기는 했는데, 뭐가 맞는 말인지 더 헷갈릴 때도 있었습니다.

    지금은 그 사이에 AI가 들어왔습니다.

    뉴스를 보다가 이해가 안 되면 물어보고, 숫자가 나오면 출처를 확인하고, 서로 다른 이야기가 나오면 비교해봅니다.

    그러다 문득 궁금해졌습니다.

    처음 투자를 시작할 때 지금의 AI가 있었다면, 뭐가 달라졌을까?

    정보 찾기는 훨씬 쉬웠을 겁니다

    처음 보는 용어를 이해하려고 여러 글을 찾아다니지 않아도 되고, 긴 자료도 궁금한 부분부터 물어볼 수 있었을 겁니다.

    뉴스가 쏟아지는 날에는 무슨 일이 있었는지 정리해달라고 했겠죠.

    정보를 찾고 이해하는 데 들이는 수고는 분명 줄었을 것 같습니다.

    하지만 그렇다고 투자를 더 잘했을까요? 그것은 확신할 수 없습니다.

    투자 자체가 쉬워지지는 않았을 겁니다.

    AI가 있었다고 가격이 오를지 내릴지를 알 수 있었던 건 아닙니다.

    좋은 정보를 빨리 찾았다고 항상 좋은 판단을 하는 것도 아닙니다. 오히려 AI가 자신 있게 내놓은 답을 그대로 믿었을지도 모릅니다.

    Season 1을 하면서 알게 된 것도 이것이었습니다.

    AI가 답을 잘해주는 것과 좋은 투자를 하는 것은 다른 문제였습니다.

    달라졌을 것은 결과보다 과정이었을 겁니다.

    궁금한 건 먼저 물어보고, 중요한 숫자와 뉴스는 출처를 확인하고, 마지막 판단은 직접 하는 것.

    지금 제가 AI를 활용하는 방식도 결국 이 정도입니다.

    AI에게 답보다 도움을 구하기

    Season 1은 이런 질문에서 시작했습니다.

    AI에게 투자 정보를 어디까지 물어봐도 될까?

    지금은 답이 조금 단순해졌습니다.

    궁금한 건 물어봐도 됩니다. 뉴스를 정리해달라고 하고, 어려운 내용을 설명해달라고 하고, 놓친 부분이 없는지도 물어봅니다.

    다만 AI에게 판단을 맡기기보다, 내가 판단하는 과정을 도와달라고 합니다.

    그 정도 거리가 제게는 가장 적당합니다.

    파이의 커피 한잔

    처음 투자할 때 AI가 있었다면 아마 제일 먼저 이렇게 물었을 겁니다.

    “그래서 뭐 사면 돼?”

    지금 생각하면 AI도 꽤 난감했겠네요.😂

    그때의 저는 설명보다 종목과 가격이 궁금했을 테니까요.

    Season 1을 마치며

    Season 1에서는 AI에게 투자 정보를 묻고, 뉴스와 숫자를 확인하고, 서로 다른 답도 비교해봤습니다.

    결론은 의외로 단순했습니다.

    AI는 투자 결정을 대신하는 도구보다, 투자 정보를 더 잘 다루기 위한 도구에 가까웠습니다.

    Season 2에서는 한 걸음 더 들어갑니다.

    AI가 찾아준 정보, 정말 믿어도 되는지 직접 확인해보겠습니다.

  • 한 번에 길게 물을까, 나눠서 물을까

    한 번에 길게 물을까, 나눠서 물을까

    AI에게 자세하게 물어보는 게 좋다고 해서 조건을 열심히 적어봤습니다.

    그런데 답을 읽다 보니 생각이 바뀝니다.

    “아, 바다는 말고.”

    처음부터 완벽하게 물어보는 게 정말 좋은 방법일까요?

    오늘의 문제｜처음부터 다 알고 물어볼 수 있을까?

    친지난 글에서는 좋은 답을 얻으려면 상황·목적·조건·원하는 결과를 알려주는 것이 좋다고 했습니다.

    그런데 그걸 처음부터 다 알고 물어볼 수 있을까요?

    친구들과 1박 2일 여행을 간다고 해보겠습니다.

    원하는 게 분명하다면 한 번에 물어볼 수 있습니다.

    “50~60대 친구 4명이 1박 2일 여행을 가려고 해. 서울에서 출발하고 자가용으로 2시간 이내, 너무 많이 걷지 않고 맛있는 음식도 먹고 조용한 숙소에서 쉬고 싶어. 관광지 두세 곳과 식당, 숙소를 포함해서 시간대별 일정으로 짜줘.”

    이 정도면 AI도 꽤 구체적인 일정을 만들어줄 겁니다.

    그런데 답을 읽다 보면 다른 생각이 하나씩 더 생깁니다.

    “바다는 지난번에 갔으니 산 쪽이 좋겠어.”

    다시 답을 봅니다.

    “그런데 등산은 싫어.”

    그러다 또 생각납니다.

    “아, 한 명은 온천을 좋아해. 온천이 있으면 좋겠네.”

    처음 질문할 때는 생각하지 못했던 조건들입니다.

    한 번에 물어도 좋을 때

    원하는 결과가 분명하다면 굳이 대화를 길게 이어갈 필요는 없습니다.

    예를 들어,

    “이 문장을 정중한 이메일로 바꿔줘. 5줄 이내로.”

    무엇을 원하는지 이미 알고 있습니다.

    이럴 때는 필요한 조건을 한 번에 알려주는 편이 간단합니다.

    나눠서 물으면 좋을 때

    반대로 여행 계획이나 아이디어 찾기처럼 나도 아직 답을 잘 모르는 일이 있습니다.

    이럴 때는 일단 물어보고 답을 보는 편이 낫습니다.

    “산 쪽이 좋아.”
    “등산은 빼줘.”
    “온천도 있으면 좋겠어.”

    AI의 답을 보면서 내 생각도 조금씩 정리됩니다.

    첫 번째 답이 꼭 완성품일 필요는 없습니다.

    다음 생각을 꺼내는 재료가 될 수도 있습니다.

    바로 해보기

    원하는 결과가 이미 분명하다면 한 번에 말해보세요.

    아직 나도 잘 모르겠다면 일단 물어보세요.

    답을 보면서 하나씩 정해도 됩니다.

    파이의 커피 한잔

    가끔 AI에게 열 줄짜리 질문을 쓰다가 생각합니다.

    “잠깐, 내가 지금 AI한테 질문하는 건가? 보고서를 쓰는 건가?”

    그럴 때는 그냥 엔터를 누릅니다. 😅

    다음 글

    내용뿐 아니라 어떤 말투로, 얼마나 길게 답해달라고 할지 알려주면 결과가 또 달라집니다.

    다음 글에서는 **「원하는 말투와 길이를 AI에게 알려주는 법」**을 알아보겠습니다.

  • 순종한다더니 뚝! 비 오는 농지에서 만난 꽃범의꼬리

    순종한다더니 뚝! 비 오는 농지에서 만난 꽃범의꼬리

    비가 살짝 내리던 날, 농지 한쪽에서 연분홍 꽃무리를 만났습니다.

    가느다란 꽃대에 꽃이 촘촘하게 달려 있습니다.

    꽃범의꼬리.

    이름도 재미있는데, 찾아보니 영어 이름은 더 재미있습니다.

    Obedient Plant.
    ‘순종하는 식물’이라고 합니다.

    얼마나 말을 잘 듣길래?

    이름이 붙은 데는 이유가 있었습니다.

    꽃을 옆으로 살짝 움직여 놓으면
    그 방향에 얌전히 머물러 있는 특성이 있다고 합니다.

    마침 다음 날에도 같은 농지에 갈 일이 있었습니다.

    어제 들은 이야기도 있고 해서
    슬쩍 한번 건드려봤습니다.

    그런데 생각보다 꽤 줄기가 뻣뻣합니다.

    조금 더 힘을 줬더니,

    뚝.

    순종은커녕 부러져버렸습니다.

    알고 보니 움직여보라는 건 줄기가 아니라 꽃이었습니다.

    괜한 줄기만 하나 꺽었습니다.

    긴 꽃대를 따라 피어 있는 꽃범의꼬리 분홍꽃

    꽃범의꼬리라는 이름도 재미있습니다

    꽃범의꼬리는 긴 꽃대를 따라 연분홍 꽃이 아래에서부터 차례로 피어 올라갑니다.

    보고 있으니 얼마 전 비 오는 산책길에서 만났던 낭아초가 생각났습니다. 그 녀석도 긴 꽃대를 따라 아래부터 분홍꽃이 피어 올라갔습니다.

    비 오는 날 만난 두 분홍꽃이 묘하게 닮았습니다.“

    꽃이 촘촘하게 달린 모습 때문에
    호랑이 꼬리를 떠올려 이런 이름이 붙었다고 합니다.

    북아메리카가 고향인 여러해살이풀로, 우리나라에서는 주로 관상용으로 심는 꽃입니다.

    비를 머금은 연분홍 꽃이 꽤 곱습니다.

    이름을 몰랐다면 그냥 지나쳤을 텐데,
    이제는 보면 바로 알아볼 것 같습니다.

    자연도감 노트

    이름꽃범의꼬리
    학명Physostegia virginiana
    분류꿀풀과 여러해살이풀
    원산지북아메리카
    꽃연분홍·흰색 계열
    개화여름
    만난 곳비 오는 날 농지
    재미있는 점꽃을 옆으로 움직이면 그 위치에 머무는 특성이 있음

    오늘의 한 장

    가랑비가 내리던 농지 한쪽.

    초록색 사이로 연분홍 꽃들이 한 무리 피어 있었습니다.

    비 오는 날이라 그런지
    평소보다 색이 조금 더 부드러워 보였습니다.

    파이의 생각

    오늘도 꽃범의꼬리라는 특이한 이름의 꽃을 만났습니다. 순종하는 꽃.

    꽃은 순종하는지 몰라도 줄기는 결코 쉽게 굽히지 않았습니다.

  • 시세 보고, 뉴스 보고, 궁금한 건 AI에게

    시세 보고, 뉴스 보고, 궁금한 건 AI에게

    시장 보는 순서는 비슷한데, AI가 들어오면서 한 가지가 달라졌습니다.

    프롤로그

    아침에 시장을 볼 때 가장 먼저 하는 건 늘 비슷합니다.

    거래소를 열어 관심 있는 자산의 시세를 보고, 요약뉴스 사이트에서 최근 뉴스를 훑어봅니다.

    그러다 가격이 유난히 움직였거나 눈에 걸리는 뉴스가 있으면 궁금한 게 생깁니다.

    예전에는 여기서 검색창을 열었습니다. 관련 기사를 몇 개 더 찾아보고, 모르는 용어가 나오면 또 검색했습니다. 하나를 확인하려다 창만 여러 개 열어놓은 적도 많았습니다.

    요즘은 이 사이에 AI가 하나 들어왔습니다.

    시세를 보고, 뉴스를 보고, 궁금한 건 AI에게 먼저 물어봅니다.

    별것 아닌 변화인데, 투자 정보를 보는 순서가 전보다 꽤 단순해졌습니다.

    먼저 시세 보기

    가장 먼저 거래소 앱을 엽니다.

    관심 있게 보는 자산이 얼마나 움직였는지, 평소와 다르게 크게 오르거나 내린 것은 없는지 훑어봅니다.

    가격 자체를 AI에게 다시 물어보지는 않습니다. 지난 글에서 이야기했듯 시세는 거래소에서 직접 확인하는 게 가장 빠르고 확실합니다.

    여기서 눈에 띄는 움직임이 있으면 머릿속에 하나 담아둡니다.

    ‘오늘 무슨 일이 있었나?’

    최신 뉴스 훑어보기

    다음은 평소 보는 요약뉴스 사이트입니다.

    시간대별 최신 뉴스를 보면서 시장에 무슨 일이 있었는지 훑어봅니다. 모든 기사를 자세히 읽는 건 아닙니다.

    관심 자산과 관련된 소식, 시장 전체에 영향을 줄 만한 뉴스가 있는지 먼저 봅니다.

    시세에서 눈에 띄었던 움직임과 관련 있어 보이는 뉴스가 발견되기도 합니다.

    그런데 제목만 봐서는 잘 모르겠거나, 읽어도 의미가 바로 와닿지 않을 때가 있습니다.

    그때 AI를 엽니다.

    궁금한 건 AI에게 묻기

    질문은 거창하지 않습니다.

    “이 뉴스가 왜 중요한 거야?”

    가격 움직임과 관련된 내용이 궁금하다면,

    “이 시간대에 관련된 다른 뉴스나 발표도 있었어?”

    라고 물어봅니다.

    답을 보다가 모르는 용어가 나오면 다시 묻고, 앞뒤 상황이 궁금하면 한두 번 더 이어서 질문합니다.

    예전에는 이 과정에서 검색창과 기사 여러 개를 오갔다면, 요즘은 AI와 몇 번 질문을 주고받으면서 무엇을 더 찾아봐야 할지 먼저 정리합니다.

    제가 AI를 투자 정보에 활용하면서 가장 편해진 부분도 바로 이것입니다.

    중요한 내용은 직접 확인하기

    AI에게 물어봤다고 거기서 모두 끝내지는 않습니다.

    투자 판단에 영향을 줄 만한 뉴스라면 출처를 확인하고 원문도 직접 봅니다. AI 설명이 애매하다면 다른 자료를 찾아보거나, 필요하면 다른 AI의 답과 비교하기도 합니다.

    앞선 글들에서 하나씩 해봤던 방법들이 여기서 자연스럽게 이어집니다.

    AI로 궁금한 부분을 먼저 정리하고, 중요한 내용은 원문에서 확인합니다.

    결국 제가 시장을 보는 순서는 꽤 단순합니다.

    시세 → 뉴스 → AI → 필요한 내용 확인.

    처음부터 이렇게 정해놓은 건 아니었습니다. 하나씩 사용하다 보니 자연스럽게 이 순서가 됐습니다.

    파이의 커피 한잔

    예전에는 뉴스 하나를 보다가 궁금한 게 생기면 검색창을 열고, 또 다른 기사를 열고, 어느새 브라우저 탭만 잔뜩 늘어나 있곤 했습니다.

    요즘은 일단 AI에게 물어봅니다.

    물론 AI가 모든 답을 주는 건 아닙니다.

    그래도 브라우저 탭 몇 개는 줄여줬습니다.

    그 정도만 해도 저는 꽤 만족합니다.

    다음 글

    Season 1-8에서는 조금 시간을 거슬러 올라가 보겠습니다.

    처음 투자를 시작했을 때 지금의 AI가 있었다면, 투자를 조금 다르게 했을까요?

    Season 1을 마무리하면서 한번 돌아보겠습니다.

  • AI 질문 잘하는 법, 좋은 답을 얻는 네 가지

    AI 질문 잘하는 법, 좋은 답을 얻는 네 가지

    얼마 전 AI에게 거창한 질문을 하나 해봤습니다.

    “유럽에서 1년 정도 어학연수를 해보고 싶은데, 어디가 좋을까?”

    영국, 아일랜드, 몰타…. 금방 여러 나라를 추천해줍니다.

    읽다 보니 문득 이런 생각이 들었습니다.

    ‘그런데 나는 어떤 사람이고, 왜 가려는지는 하나도 말하지 않았는데?’

    그래서 이야기를 조금 더 해봤습니다.

    Season 2｜AI와 제대로 대화하기

    Season 1에서는 AI를 어렵게 생각하지 않고, 일단 말을 걸어보는 것부터 시작했습니다.

    Season 2에서는 한 걸음 더 들어가 보려고 합니다.

    멋진 프롬프트를 외우는 대신, 내가 원하는 것을 AI에게 어떻게 이야기하고, 부족한 답을 어떻게 다시 잡아가는지 직접 해보겠습니다.

    오늘의 문제｜내 얘기가 빠져 있다

    처음 질문은 이것뿐이었습니다.

    “유럽으로 어학연수를 가고 싶은데 어디가 좋을까?”

    AI는 제가 어떤 사람인지 모릅니다. 왜 가려는지, 어떤 조건이 있는지도 모릅니다.

    내가 말하지 않았으니까요.

    그래서 하나씩 더 알려줬습니다.

    상황을 알려주기

    먼저 지금의 상황입니다.

    “나는 60대이고, 은퇴 후 장기 어학연수를 생각하고 있어.”

    이 한마디가 들어가자 단순히 유명한 곳이 아니라 내 상황에 맞는 곳을 찾기 시작합니다.

    목적을 알려주기

    이번에는 왜 가려는지 말해봤습니다.

    “시험이나 취업이 목적은 아니야. 영어로 생활하고 사람들과 자연스럽게 대화해보고 싶어.”

    목적이 달라지면 추천 기준도 달라집니다.

    조건을 알려주기

    현실적인 조건도 붙여봅니다.

    “기간은 1년 정도. 비용도 중요하고, 한 도시보다 몇 군데를 경험하고 싶어.”

    기간, 비용, 체류 방식이 들어가니 선택지가 좁혀집니다.

    원하는 결과를 알려주기

    마지막으로 어떤 답을 원하는지도 말했습니다.

    “나라별 장단점만 나열하지 말고, 나에게 맞는 순서와 체류 기간까지 추천해줘.”

    처음에는 그냥 유럽 어학연수 추천이었습니다.

    몇 마디를 더하자 나에게 맞는 어학연수 계획으로 바뀌었습니다.

    차이를 만든 것은 네 가지였습니다.

    상황 · 목적 · 조건 · 원하는 결과

    처음부터 다 말할 필요는 없습니다

    그렇다고 질문할 때마다 네 가지를 모두 챙길 필요는 없습니다.

    저도 그냥 먼저 물어봅니다.

    “유럽으로 어학연수를 가고 싶은데 어디가 좋을까?”

    답을 보다가 생각나는 게 있으면 덧붙입니다.

    “아, 나는 60대야.”

    또 궁금해지면 묻습니다.

    “몰타가 괜찮아 보이는데 여름에는 너무 덥지 않을까?”

    이렇게 대화하다 보면 막연했던 생각도 조금씩 구체적으로 바뀝니다.

    바로 해보기

    AI의 답이 조금 아쉽다면 질문을 처음부터 다시 만들 필요는 없습니다.

    상황 · 목적 · 조건 · 원하는 결과

    빠진 것 하나만 더 이야기해보세요.

    파이의 커피 한잔

    예전에는 AI에게 질문하기 전에 문장을 머릿속에서 한참 다듬었습니다.

    요즘은 그냥 먼저 물어봅니다. 그만큼 편안하고 친해졌다는 얘기겠지요?😅

    다음 글

    처음부터 자세하게 물어보는 게 좋을까요, 짧게 물어보고 대화를 이어가는 게 좋을까요?

    다음 글에서는 「한 번에 길게 물을까, 나눠서 물을까」​를 직접 비교해보겠습니다.

  • 투자 정보 vs 투자 조언, AI는 어디까지 말해줄까

    투자 정보 vs 투자 조언, AI는 어디까지 말해줄까

    구체적인 답을 들었다고 해서, 그게 정답은 아닙니다.

    프롤로그

    AI 투자연구 시리즈를 쓰면서 벌써 다섯 번, AI에게 크고 작은 투자 관련 질문을 던졌습니다. 그런데 신기하게도, 질문할 때마다 AI의 답이 조금씩 더 구체적으로 느껴졌습니다. 아예 의견을 안 주는 것도 아니고, 그렇다고 확실하게 사라고 말하는 것도 아니었습니다. 그 애매한 지점이 궁금해졌습니다.

    정보와 조언, 어디쯤일까

    정보는 사실과 자료를 정리해서 보여주는 것이고, 조언은 그 정보를 바탕으로 “이렇게 하세요”라고 방향을 제시하는 것입니다.

    그런데 실제로 물어보면, 이 둘의 경계가 딱 나뉘지 않을 때가 많습니다. 질문 방식이나 서비스에 따라 꽤 구체적인 의견까지 나오기도 합니다. 진짜 궁금한 건, AI가 구체적으로 답해준다고 해서 그 답을 그대로 투자 판단으로 받아들여도 되느냐는 겁니다.

    AI가 다 알지 못하는 것들

    AI는 제가 투자에 쓸 수 있는 돈이 얼마인지, 그 돈이 언제 다시 필요한지, 가격이 크게 떨어졌을 때 제가 얼마나 버틸 수 있는지, 어떤 투자 경험을 갖고 있는지까지는 알지 못합니다.

    그래서 AI가 “좋아 보인다”, “위험해 보인다”는 식으로 의견을 내놓더라도, 그 말을 그대로 믿고 투자 결정으로 이어가면 안됩니다.

    무엇을 물어보면 좋을까

    AI 투자 정보 활용은 결국 무엇을 묻느냐에 달려 있습니다. AI에게 자료를 찾고 정리해달라고 물어보기 좋은 질문은 이런 것들입니다.

    • 이 자산은 어떤 특징이 있나?
    • 최근 어떤 뉴스나 공식 발표가 있었나?
    • 장점뿐 아니라 위험요인은 무엇인가?
    • 다른 자산과 비교하면 어떤 차이가 있나?
    • 투자 전에 추가로 확인해야 할 내용은 무엇인가?

    반대로 이런 질문에서 나온 답은 신뢰하기 어렵습니다.

    • 지금 사도 될까?
    • 지금 팔아야 할까?
    • 앞으로 얼마까지 오를까?
    • 내 돈의 몇 %를 투자하면 될까?

    AI에게 결정을 맡기기보다, 결정하기 전 필요한 자료를 찾고 비교하는 데 활용하는 것이 좋습니다.

    직접 물어보기

    그대로 써보기
    “[투자 대상]을 판단하기 전에 확인해야 할 정보를 정리해줘. 최근 주요 이슈와 장점뿐 아니라 위험요인도 함께 알려주고, 중요한 내용은 직접 확인할 수 있도록 출처도 알려줘.”

    판단은 결국 내 몫

    AI가 아무리 많은 자료를 찾아주고 비교해줘도, 실제로 내 돈을 투자할지 결정하는 건 별개의 문제입니다. 같은 정보라도 사람마다 상황에 따라 다르게 받아들이기 때문입니다.

    파이의 커피 한잔

    AI에게 오늘도 “그래서 살까, 말까?”까지 물어보고 싶은 충동을 느낍니다.

    그런 질문은 주사위 던지기나, 연필굴리기와 크게 다르지 않다는걸 알면서도요.😆

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    Season 1-7에서는 하루 AI와 시장을 훑어보는 루틴화 방안에 대해 알아보겠습니다.

  • 낮에는 어디 갔지? 달을 기다리는 달맞이꽃

    낮에는 어디 갔지? 달을 기다리는 달맞이꽃

    요즘 새벽 산책길에 노란 꽃이 한창입니다.

    여기에도 한 무리, 저기에도 한 무리.
    어둠이 조금씩 걷히는 시간이라 그런지 노란색이 더 선명합니다.

    달맞이꽃.

    이름은 오래전부터 알았는데, 문득 궁금해졌습니다.

    그러고 보니 낮에는 본 기억이 별로 없네.

    낮에는 정말 조용했습니다

    며칠 전 오후에 다시 보니
    새벽에 활짝 피었던 꽃들은 모두 고개를 숙이고 있었습니다.

    오후 6시 꽃이 시들고 봉오리가 남아 있는 달맞이꽃

    비가 와서 그런가 싶었는데,
    낮에 다니면서 살펴봐도 마찬가지였습니다.

    그리고 오후 6시.

    다시 같은 자리를 찾았습니다.

    시든 꽃 옆으로 초록색 봉오리들이 잔뜩 올라와 있습니다.

    아직 오늘 밤의 꽃은 열리지 않았습니다.

    그래서 달맞이꽃이구나

    활짝 핀 꽃과 봉오리가 함께 보이는 달맞이꽃

    찾아보니 달맞이꽃은 저녁 무렵 꽃을 열어 밤을 보내고, 아침이 지나면서 시든다고 합니다.

    영어 이름도 Evening Primrose.

    새벽에는 활짝 피어 있고,
    낮에는 슬쩍 사라졌다가,
    저녁이면 다음 꽃이 달을 기다립니다.

    이름 하나 참 잘 지었습니다.

    자연도감 노트

    이름달맞이꽃
    분류바늘꽃과 달맞이꽃속
    꽃노란색, 꽃잎 4장
    개화주로 저녁부터 이른 아침
    만난 곳새벽 산책길
    재미있는 점낮에는 시들어 같은 장소도 전혀 다르게 보임

    📸 오늘의 한 장

    새벽에는 노란 꽃으로 가득했던 자리.

    오후 6시 꽃이 시들고 봉오리가 남아 있는 달맞이꽃 군락

    오후 6시에 다시 가보니
    시든 꽃과 닫힌 봉오리만 남아 있었습니다.

    낮에는 어디 갔나 했더니,
    다음 달맞이를 기다리고 있었습니다.

    파이의 생각

    낮에는 있는 듯 없는 듯하다가
    달이 올 때쯤 꽃을 피웁니다.

    달맞이꽃. 알고 나니 이름까지 예쁜 꽃입니다.

  • AI와 친해지고 나니 달라진 것들

    AI와 친해지고 나니 달라진 것들

    처음 AI를 켰을 때 가장 어려웠던 건 기능이 아니었습니다.

    “그래서 뭘 물어보지?”

    질문창을 열어놓고도 막상 할 말이 떠오르지 않았습니다.

    잘 물어봐야 좋은 답이 나올 것 같고, AI가 틀린 말을 하면 어쩌나 싶기도 했습니다.

    그런데 몇 번 말을 걸다 보니 조금 달라졌습니다.

    AI를 더 많이 알게 된 것보다, AI에게 말을 거는 일이 편해졌습니다.

    뭘 물어볼지 고민하지 않기

    이제는 AI에게 물어볼 만한 일을 따로 찾지 않습니다.

    모르는 말이 나오면 묻고, 문장이 마음에 안 들면 보여주고, 뭔가 결정하기 어려우면 같이 따져봅니다.

    질문이 사소해도 괜찮고, 처음부터 잘 물어보지 않아도 괜찮다는 걸 알게 됐습니다.

    일단 물어보고 부족하면 한마디 더 하면 됩니다.

    첫 답에 너무 기대하지 않기

    처음에는 AI가 꽤 그럴듯하게 답하면 그대로 믿고 싶었습니다.

    하지만 AI도 틀릴 수 있고, 내가 상황을 제대로 알려주지 않으면 엉뚱한 답을 할 수도 있습니다.

    그래서 답이 아쉬우면 조건을 조금 더 이야기하고, 질문이 막히면 AI에게 먼저 물어봐 달라고도 합니다.

    중요한 내용이라면 한 번 더 확인합니다.

    AI를 정답을 꺼내주는 기계가 아니라, 대화하면서 답을 찾아가는 도구로 보게 된 겁니다.

    AI를 특별하게 생각하지 않기

    아마 가장 크게 달라진 건 이것 같습니다.

    예전에는 AI를 켜면서

    “오늘은 AI로 뭘 해볼까?”

    생각했습니다.

    지금은 그럴 일이 별로 없습니다.

    필요하면 그냥 엽니다.

    계산기를 켜고, 검색창을 열고, 메모장을 쓰듯 AI도 그중 하나가 됐습니다.

    AI와 친해졌다는 건 어쩌면 이런 상태인지도 모르겠습니다.

    파이의 커피 한잔

    AI와 친해지기? 어렵지 않습니다.

    사람과 친해질때 처럼, 자주보고 자주 대화하면 친해집니다.😁

    그동안의 글들을 돌아보며, 이번 글로 AI 친해지기 Season 1을 마무리합니다.

    다음 글부터는 AI와 조금 더 잘 대화하는 방법을 주제로 Season 2를 시작해보겠습니다.