나는 기업과 학교가 협력하는 산학협력 연구를 많이 해왔다. 산학협력을 시작할 때 가장 먼저 하는 일 중 하나가 연구 제안서를 작성하는 것이다. 제안서에는 연구 목적, 제안 내용, 기대되는 결과물 등 연구의 전반적인 계획이 포함된다. 하지만 실제 연구가 시작되면 계획대로 모든 것이 정확하게 진행되는 경우는 거의 없다. 보통은 초기 계획을 기반으로 연구를 수행하고, 그 결과를 기업과 공유한다. 그러면 기업은 그 결과를 보고 새로운 궁금증을 갖는다. "이런 결과가 나왔는데, 그렇다면 다른 방식으로 접근해보면 어떨까?" 이런 질문이 나오면서 연구는 새로운 방향으로 확장된다. 사실 이런 질문들은 처음 작성한 제안서에 포함되어 있을 수도 있고, 전혀 예상치 못한 새로운 질문일 수도 있다. 연구가 진행되면서 결과를 확인하고, 그 과정에서 의문이 생기고, 더 발전된 질문이 탄생하는 것이다.

이 과정은 연구뿐만 아니라, 인공지능 시대를 살아가는 우리 모두에게 중요한 교훈을 준다. 요즘 ChatGPT 같은 언어 생성 모델들이 나오면서 가장 중요한 능력 중 하나가 "좋은 질문을 던지는 능력" 이 되었다. 하지만 더 중요한 건 인공지능의 1차 답변을 보고, 그걸 바탕으로 더 나은 질문을 할 수 있는 능력이다. 예를 들어, ChatGPT가 1차 답변을 줬을 때, "이 답변이 정확한가?", "이 답변에서 더 깊이 탐구할 부분은 무엇인가?" 등의 이어지는 질문을 던질 수 있어야 한다. 즉, 답변을 단순히 받아들이는 것이 아니라, 그 내용을 검토하고, 부족한 점을 찾고, 이를 기반으로 또 새로운 질문을 던지는 과정이 반복되어야 한다. 결국, 더 나은 질문을 하기 위해서는 더 많은 지식과 깊이 있는 사고가 필요하다. 단순한 정보만 가진 사람은 1차 또는 2차 질문에서 멈추게 된다. 반면, 지식이 깊고 사고력이 뛰어난 사람은 답변을 검토하고, 부족한 점을 찾아내며, 끊임없이 질문을 발전시켜 나간다.

질문을 잘 할 수 있는 방법은 직간접 경험을 많이 해 보는 것이다. 직접 경험으로 가장 좋은 방법은 여행이다. 꼭 아이슬란드, 우유니 사막, 파리, 오사카, 발리, 하와이를 가야만 여행이 되는 것은 아니다. 좋아하는 사람(혼자 포함)과 함께 익숙하지 않은 곳으로 가면 모두 여행이다. 간접적인 경험으로는 독서가 가장 효과적이다. 만화책, 무협지 등 어떤 종류의 책이든 상관없다. 물론 독서는 개인의 타고난 성향에 따라 쉽게 친해지기 어려운 사람이 있다. 이런 사람들은 반드시 한권의 책을 처음부터 끝까지 다 읽으려 하지 말고, 흥미로운 부분만 골라 읽어도 좋다.

인공지능 시대에서 꼭 필요한 역량은 문제 해결 능력이 아니라 문제 정의 능력이고, 이런 능력을 키울 수 있는 가장 좋은 방법은 여행과 독서다.

I have done a lot of research in industry-academia collaborations. One of the first things we do at the beginning of an industry-academia collaboration is to write a research proposal. The proposal includes the overall plan of the research, including the purpose of the research, the content of the proposal, and the expected outcomes. However, once the actual research begins, things rarely go exactly as planned. Usually, the research is conducted based on the initial plan and the results are shared with the company. The company then sees the results and has new questions. “Well, this is what we found, but what if we approached it in a different way?” They ask, and the research expands in new directions. In fact, these questions may have been in the original proposal, or they may be new and unexpected. As the research progresses, results are confirmed, questions arise, and more questions are developed.

This is an important lesson not only for researchers, but for all of us in the AI era. Nowadays, with language generation models like ChatGPT, one of the most important skills is the ability to ask good questions. For example, when ChatGPT gives us an initial answer, we need to be able to ask follow-up questions, such as “Is this answer accurate?” and “What are the areas to explore further in this answer?” In other words, we should not simply accept the answer, but examine it, find the gaps, and ask new questions based on it. In the end, asking better questions requires more knowledge and deeper thinking. A person with only simple information will stop at the first or second question. On the other hand, a deeply knowledgeable and thinking person will review answers, identify gaps, and constantly evolve their questions.

The way to get better at asking questions is to have a lot of direct and indirect experience. The best way to get first-hand experience is to travel. You do not have to go to Iceland, the Uyuni Desert, Bali, Paris, Osaka, or Hawaii to travel. Anytime you go to an unfamiliar place with someone you love, it is traveling. For indirect experiences, reading is the most effective. It does not matter if it is a comic book, a martial arts book, or any other kind of book. Of course, some people are not naturally inclined to read. These people should not necessarily try to read a book from cover to cover but rather pick out the parts that interest them.

In the age of AI, the most important skill is not problem solving, but problem definition, and the best way to develop this skill is to travel and read.

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