LLM을 사용하다보면 내가 정확히 무엇을 모르는지를 모르고 살아왔다는 사실을 알게 된다.
모르는 것을 알기 위해 LLM을 활용하는 과정에서, 내가 질문하려는 내용을 어떻게 명확히 전달할 것인지 고민하는 시간이 생긴다.
이 과정에서 내가 질문하고자 하는 영역에 대해 어딘가 결여된 부분이 있음을 발견하지만, 그 부족한 부분이 정확히 무엇인지 즉시 파악하기는 어렵다.
그러나 대화를 이어가면서 점차 내가 무엇을 몰랐는지 그리고 무엇을 해야 하는지를 명확히 할 수 있게 된다.
질문을 구성하는 과정에서 문제의 본질을 파악하고 결여된 지점을 찾아가는 과정이 자연스럽게 이루어진다.
LLM은 사고의 틀을 확장하고 명확한 사고를 유도하는 도구로 활용될 수 있다.
우리가 무언가를 학습할 때 단순한 정보 습득이 아니라 그 정보를 활용하고 구조화하는 과정이 중요한 것처럼, LLM은 그 과정에서 생각을 깊이 있게 정리할 수 있도록 돕는다.
이와 관련하여 흥미로운 내용의 영상을 본 적이 있다. 임직원의 성과가 토큰 사용량과 비례한다는 것이다.
위와 같은 맥락에서, 이는 사고의 구조화 및 확장과 관련이 있다. 토큰을 많이 사용할수록 사고의 깊이가 깊어지고, 이는 개인이 가진 사고의 분포를 넓히는 역할을 한다.
다양한 개념을 조합하고 새로운 연결고리를 만들면서 문제 해결 능력이 향상되며 이는 곧 생산성과 직결된다.
LLM과의 지속적인 상호작용이 단순한 정보 습득을 넘어 사고의 구조화와 유연성을 키우는 데 중요한 역할을 하게 되는 것이다.