한남대학교 AX 디자인팩토리 부트캠프 · 06 AX 기반 서비스 혁신 방법 · 1강 공감 — AI로 사람을 이해할 때의 한계 · 제작 디벨로켓

--- mc q: AI가 만든 페르소나에 대한 설명으로 옳은 것은? - 실제 인터뷰 대상과 똑같이 답한다 - 인터뷰 대상을 대신하지 못하는 인물이다 - 데이터에 없는 정보는 답하지 않는다 - 인터뷰보다 정확성이 더 높은 편이다 a: 2 why: "AI는 학습한 자료의 평균에 가까운 인물을 만듭니다. 실제로 인터뷰한 사람을 대신하지 못합니다." AI 페르소나는 자료에 자주 나온 말투와 사정을 짜 맞춘 평균값이라 실제 인터뷰 대상을 대신하지 못한다. 함정 장면에서 보듯 없는 정보도 그럴듯하게 채워 답하므로 절대 답하지 않는다는 것과 다르고, 실제 인터뷰와 똑같거나 더 정확하다는 것도 사례와 반대다. (대본 L64)

--- mc q: 농촌 지역 의료 접근성 개선 프로젝트에서, 3주 동안 AI로 모은 자료보다 더 깊은 사정을 보여준 것은? - 같은 AI에게 다시 3주 더 물은 결과 - 여러 AI 모델을 종합한 보고서 - 환자와 의사를 만난 한 시간의 대화 - 3주 자료를 다시 정리한 요약본 a: 3 why: "가상 인물이 만든 3주보다, 실제 사람과의 한 시간이 더 깊었습니다." 실제 환자와 의사를 만난 한 시간이 3주간의 AI 생성 자료보다 깊은 사정을 드러내 팀은 설계 방향을 바꿨다. 같은 AI를 더 오래 쓰거나 여러 모델·요약본으로 정리해도 자료 자체가 가상이라는 점은 바뀌지 않는다. (대본 L75·L78)

--- mc q: 인허가 파일로 만든 AI 채팅창에 "왜 닫았는지 이유도 말해 줘"라고 물었더니 상권 쇠퇴·임대료 상승 같은 이유를 단정해서 답했다. 이 응답의 문제는? - 인허가 파일에 없는 정보를 지어냈다 - 폐업률 계산이 실제보다 높게 나왔다 - 구별 폐업률 순위를 잘못 매겼다 - 다른 연도의 자료를 답했다 a: 1 why: "인허가 파일에는 왜 닫았는지가 없습니다. 없는 것을 있는 것처럼 답했습니다." 인허가 파일에는 폐업 이유를 적는 열 자체가 없는데도 에이전트는 이유를 단정해 늘어놓았다 — 없는 정보를 지어낸 것이다. 폐업률 계산이나 순위, 연도 오류와는 무관한 자리다. (대본 L112·L115)

--- mc q: 이 편의 인허가 파일(개방자치단체명·개방서비스명·인허가일자·폐업일자·영업상태명)만으로 답할 수 있는 질문은? - 가게 주인이 그 뒤 무엇을 했는가 - 가게가 왜 문을 닫았는가 - 가게 주인이 다시 창업할 생각이 있는가 - 가게가 몇 년을 버텼는가 a: 4 why: "이 세 질문은 파일이 답합니다. 왜 닫았는지, 그 뒤에 무엇을 하는지는 파일에 없습니다." 몇 년을 버텼는가는 인허가일자와 폐업일자로 셀 수 있어 파일이 답하는 자리다. 왜 닫았는가·그 뒤 무엇을 하는가·다시 창업할 생각은 전부 파일에 없는 열이라 사람에게 직접 물어야 하는 자리다. (대본 L119·L124)

--- mc q: 공감 단계에서 AI에게 맡길 수 있는 일 셋에 들지 않는 것은? - 인터뷰에서 물을 질문을 다듬는 것 - 인터뷰 자체를 대신하는 것 - 모은 답을 종류별로 나누는 것 - 빠진 관점을 짚는 것 a: 2 why: "AI가 공감 단계에서 할 수 있는 일은 질문을 다듬는 것, 답을 나누는 것, 빠진 관점을 짚는 것 셋입니다." 이 세 가지는 사람이 이미 모은 것을 정리하는 일이고, 인터뷰 그 자체를 대신하는 일은 이 셋에 들지 않는다 — 오늘 시연의 페르소나 함정이 바로 이 경계를 넘은 경우다. (대본 L69)

--- open q: 내 전공(또는 관심 분야)에서 다루는 자료 하나를 떠올려, 그 자료가 답할 수 있는 질문 하나와 사람에게 직접 물어야 하는 질문 하나를 각각 쓰시오. rubric: 두 가지를 본다. 첫째, 두 질문이 실제로 다른 종류인가 — 자료를 열어 세면 나오는 질문과, 자료에 없어서 사람만 답할 수 있는 질문을 구분했는가. 둘째, 「사람에게 물을 질문」 쪽이 막연한 감상이 아니라 구체적인 질문 형태인가. 정답은 없으며, 자기 분야에서 실제로 쓸 법한 예인지를 중요하게 본다.