AI를 하루에 몇십 번씩 쓴다. 업무든 개인적인 일이든, 막히면 일단 프롬프트부터 친다. 그런데 언제부턴가 좀 이상해졌다. AI가 주는 정보가 너무 많아서 오히려 소화가 안 된다. 다 이해하지도 못하고, 다 받아들이지도 못한 채로 또 다음 질문을 친다.
제일 걸렸던 건 내가 생각을 안 하게 됐다는 점이다. 예전 같으면 한 번 고민했을 걸 이제는 바로 AI한테 물어본다. 답은 빨리 나오는데 그게 내 머리를 거치질 않는다. 정보는 자꾸 쌓이는데 정작 내 판단은 얇아지는 느낌이었다. 이 상태가 며칠 이어지고 나서야, 문제가 AI가 아니라 내가 쓰는 방식에 있다는 걸 알았다.
그래서 방식을 하나 바꿔봤다. 프롬프트를 치기 전에, AI한테 먼저 말을 건다.
30초 요약
– AI를 많이 쓸수록 정보 과부하에 빠지고, 생각을 건너뛴 채 프롬프트만 반복하기 쉽다.
– 프롬프트를 치는 대신 10분쯤 말로 생각을 쏟아내면, 말하는 동안 스스로 한 번 더 생각하게 된다. 정리는 그다음에 AI가 맡는다.
– 중요한 건 음성 인식 정확도가 아니라 “내 생각을 말하는 습관”이다. 그냥 말로 시키기만 하면 키보드로 치는 것과 똑같다.
회의실에 혼자 들어가 AI에게 말을 걸었다
요즘 나는 막히면 회의실에 혼자 들어간다. 노트북이나 폰으로 Claude나 GPT를 음성 모드로 켠 다음, 정리 안 된 생각을 그냥 소리 내서 떠든다. 지금 뭐가 걸리는지, 뭘 하려는 건지, 순서도 없이 말한다. 한 10분쯤. 그러고 나온 대화를 정리해서 그걸로 일을 시작한다.
신기한 건 말을 하는 동안 생각을 조금 더 하게 된다는 거다. 머릿속에만 있을 땐 뭉뚱그려져 있던 게, 입 밖으로 꺼내려니까 한 번 정돈이 된다. 왜 그런지는 솔직히 나도 정확히는 모르겠다. 그냥 말할 때 확실히 한 번 더 생각하게 되는 감각이 있다.
알고 보니 나만 이러는 게 아니었다. Andrej Karpathy도 비슷한 얘기를 트윗으로 올렸다. LLM이 내 의도를 더 알아야 하는데 타이핑하긴 귀찮을 때, 음성으로 전환해서 10분쯤 의식의 흐름대로 마구 말한다는 거였다. 엉망이어도 상관없다고 했다. 가끔은 맨 앞에 목표를 한 줄 선언하고, 그 수다를 짧은 인터뷰처럼 바꾸기도 한다고. 요지는 LLM이 길고 두서없는 말을 꽤 깔끔하게 되돌려준다는 거다.
말로 하면 왜 생각이 정리될까
이걸 겪고 나서 왜 말하기가 다른지 좀 찾아봤다.
뭔가를 남한테 설명하다 보면 스스로 더 잘 이해하게 되는 경험, 다들 있을 거다. 시험공부 하면서 친구한테 설명해주다가 “어, 나 이 부분 사실 모르네” 하고 깨닫는 그런 거. 그게 학습에서 꽤 알려진 원리다. 눈으로 읽을 때는 애매한 부분을 대충 넘어가는데, 말로 설명하려면 그 애매한 걸 어떻게든 문장으로 만들어야 한다. 그 과정에서 빈틈이 드러난다.
개발자들 사이엔 러버덕 디버깅이라는 게 있다. 코드가 막히면 책상 위 고무 오리한테 한 줄씩 설명하다가 스스로 버그를 찾는 방법이다. 말하는 행위 자체가 사고를 정돈해준다는 얘긴데, AI랑 하는 게 딱 이거였다. 다른 점이 있다면 이 오리는 대답을 한다는 것. 내 말을 듣고 되묻고, 놓친 걸 짚어준다.
말하기가 편한 이유가 하나 더 있다. 타이핑은 한 글자씩 치면서 자꾸 문장을 고치게 되고, 그러다 생각의 흐름이 끊긴다. 말은 그냥 흘러나온다. 다듬을 새 없이 통째로 나오니까 생각의 순서가 살아있는 채로 밖에 나온다. 속도도 말이 훨씬 빠르다. 대략 두세 배는 된다.
말이 생각을 흐름째로 꺼내주고, 그다음 정리를 AI가 맡는다. 이 두 개가 붙어야 효과가 난다. 어느 하나만으론 반쪽짜리다.
어디에 써야 효과가 클까
나는 주로 전략을 짤 때 이걸 많이 썼다. 머릿속에 재료는 많은데 아직 구조가 안 잡힌 단계. 그때 제일 도움이 됐다. 그런데 써보니까 딱히 전략에만 되는 게 아니더라. 문제를 정의할 때, 아이디어를 펼칠 때, 요구사항 초안을 잡을 때. 앞단에서 생각을 넓게 벌려야 하는 작업이면 어디든 잘 맞았다. Karpathy가 이걸 특정 작업이 아니라 그냥 “LLM이랑 일하는 방식”으로 얘기한 것도 같은 맥락일 거다.
몇 번 해보면서 챙기게 된 요령이 있다.
먼저 목표를 한 문장으로 못 박고 시작한다. “지금 이거 정하려고 떠드는 거야” 하고 방향을 주면, AI가 내 두서없는 말을 그 방향에 맞춰 정리한다. 이게 없으면 정리가 산으로 간다.
정리를 그냥 받지 말고 되묻게 시킨다. “한 번에 하나씩, 내가 답해야만 정해지는 것만 물어봐”라고 하면 질문이 알아서 생각을 좁혀준다. Karpathy가 말한 인터뷰 형식이 이거다.
그리고 정리본을 받으면 “내가 실제로 말한 것”과 “AI가 매끄럽게 만들려고 덧붙인 것”을 구분해달라고 한 번 더 요청한다. 이걸 안 하면 어느새 내 생각이 아닌 게 슬쩍 섞여 들어온다.
그럼 뭘 조심해야 할까
음성 인식(STT, 말을 글자로 바꿔주는 기술) 오류를 걱정하는 사람이 많다. 그런데 요즘 기술이 워낙 좋아서 웬만한 오타는 AI가 알아서 걸러 읽는다. 다만 숫자나 영어 제품명, 사람 이름 같은 건 엉뚱하게 알아듣고도 그럴듯하게 넘어가버린다. 그런 것만 나중에 텍스트로 한 번 확인하면 된다. STT는 사실 큰 문제가 아니다.
진짜 조심할 건 따로 있다. AI가 너무 깔끔하게 정리해준다는 점이다. 정리가 매끄러운 나머지, 내가 원래 갖고 있던 망설임이나 애매하게 남겨두고 싶던 부분까지 다 밀어버린다. 그렇게 나온 깔끔한 결과물을 “이게 내 생각이다” 하고 그냥 받아들이면, 결국 처음의 그 악순환으로 돌아간다. AI가 대신 생각해주는 상태 말이다.
정리는 AI한테 맡겨도 되지만, 그게 맞는지는 내가 정해야 한다.
결국 중요한 건 도구가 아니라 습관
여기까지 쓰고 보니, 이 방법의 진짜 값은 AI가 정리를 대신 해준다는 데 있지 않다. 말을 하려면 어쨌든 내 머릿속을 한 번은 훑어야 한다는 데 있다.
그래서 그냥 음성으로 키보드 치듯 시키기만 하면 별 의미가 없다. “이거 해줘” 하고 말로 던지는 건 타이핑을 음성으로 바꾼 것뿐이니까. 켜야 할 건 음성 기능이 아니라, 내 생각을 소리 내서 말해보는 습관이다.
오늘 뭔가 막히는 일이 있으면, 프롬프트 창을 닫고 조용한 데 들어가서 10분만 떠들어 보면 좋겠다. 별거 아닌 것 같아도, 말을 시작하는 순간 생각이 조금씩 풀리는 걸 느낄 거다.
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