AI 질문 연구소

  💬 요즘 AI, 뭔가 이상하지 않나요? 최근 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI를 쓰다 보면 이상하게 틀리는 답변이 많아졌다 는 느낌을 받은 적, 한 번쯤 있지 않나요? 똑같은 질문을 여러 번 물어봐도 매번 답이 다르고 사실과 다른 정보를 자신 있게 말하고 출처도 없는데 “그럴듯해 보이는 말”만 늘어놓기도 하고 심지어는 기본 개념조차 엉뚱하게 설명할 때도 있습니다. 이 변화는 단순한 느낌이 아니라, 실제로 데이터 연구자들과 AI 업계가 공식적으로 경고하고 있는 문제 입니다. 오늘은 최근 등장한 이 문제의 원인을 설명하고, AI가 틀리는 시대에도 안정적으로 결과를 얻을 수 있는 실전 프롬프트 3가지 전략 을 정리해보려 합니다. 📌 1. 요즘 AI가 틀리는 이유 — “데이터 고갈”과 “자기 복제” 하단의 영상 링크에서도 다뤄지고 있지만, 현재 생성형 AI가 겪고 있는 가장 큰 문제는 두 가지예요. 🔥 ① 학습 데이터 고갈 문제 AI가 학습할 수 있는 웹 데이터·문서·책·공개 텍스트는 유한합니다. 연구에서는 2026년 전후로 학습 가능한 공개 데이터가 급격히 줄어든다 고 분석합니다. 데이터가 부족해지면 어떤 일이 생길까요? ✔ 학습 품질이 떨어진다 ✔ 새로운 패턴을 배우지 못한다 ✔ 과거 데이터 반복 → “낡은 정보”만 말하게 된다 즉, AI는 지금 성장 속도보다 소모 속도가 더 빠른 상태 로 가고 있어요. 🔥 ② 자기 학습 루프(Self-Consumption Loop) 데이터가 부족해지면 AI는 결국 자기가 만든 AI·AI 텍스트를 다시 학습 하게 됩니다. 이걸 " Self-Consumption Loop"  라고 부르는데, 영상에서 말하듯 이 루프가 심해지면 이런 문제가 발생합니다: 정보 다양성 감소 오류가 눈덩이처럼 커짐 창의성 감소 동일한 문장 패턴 반복 “되풀이된 틀린 정보" 축적 연구에 따르면...

  💬 “AI가 전문가처럼 답하게 만들 수 있을까?” 요즘 AI가 너무 똑똑해져서, 사람들은 자주 이렇게 말하곤 합니다. “AI한테 시키면 전문가보다 더 빠르던데?” “근데 뭔가 깊이가 부족한 느낌이 들 때가 있어…” 맞습니다. AI는 ‘정보를 모아 설명하는 능력’은 강하지만, 아직 인간 전문가처럼 문맥·의도·상황의 디테일 을 완벽히 이해하지는 못해요. 그런데 놀랍게도, 프롬프트 한 줄만 잘 써도 AI가 갑자기 전문가처럼 변합니다. 실제로 많은 기업·프리랜서·개발자들이 ChatGPT나 Claude를 특정 역할로 “세팅”해서 업무 속도를 3~10배 가까이 높이고 있어요. 오늘은 그중에서도 가장 강력한 ▶ 전문가 모드(Expert Mode) 를 켜는 프롬프트를 실전 중심으로 정리했습니다. 이번 글은 단순 사용법이 아니라, “AI가 왜 갑자기 전문가처럼 행동하는지” 그리고 “어떻게 해야 잘 먹히는지”까지 깊게 다룰 예정입니다. 🧩 1️⃣ 전문가 모드란 무엇인가? AI에게 역할을 명확히 부여해서 “너는 지금부터 이 분야의 전문가라고 생각하고 답해라” 라고 지시하는 방식입니다. 전문가 모드가 활성화되면 AI는 다음과 같이 달라집니다. ✔ 1) 문장 깊이가 갑자기 깊어진다 단순 정보 나열 → 전문가 특유의 구조적 설명 + 근거 + 예시 + 맥락 분석으로 변화. ✔ 2) 실수율이 줄어든다 모호한 답변 대신 “지금 정보 부족 → 추가 정보 요청합니다” 처럼 상황 판단 능력이 생김. ✔ 3) 예측과 분석이 더 정교해진다 전문가가 쓰는 어휘와 사고방식으로 전환되기 때문. ✔ 4) ‘상황 맞춤형’ 표현이 늘어난다 “초보자라면 이렇게, 전문가라면 이렇게” 처럼 대상에 맞춰 답변이 달라짐. 📌 2️⃣ 전문가 모드를 켜는 기본 프롬프트 구조 전문가 모드는 크게 4단 구조 로 만들면 가장 효과적입니다. ✔ (1) 역할(Role) 지정 AI에게 어떤 전문가가 되어야 하는지 선언합니다. “너는 지금부...

  💬 “이력서 하나 쓰는 데 왜 이렇게 어려울까?” 요즘 취업 시장은 그야말로 전쟁입니다. 불경기와 구조조정이 겹치면서, 취준생·이직준비생 모두 평균 경쟁률이 두 배 이상 으로 뛰어오르기 시작했죠. 이런 상황에서 가장 큰 고민은 결국 “서류 통과”. 이력서와 자기소개서는 여전히 합격의 첫 관문 이지만, 막상 작성하려고 하면 무엇을 강조해야 하는지, 경험을 어떻게 구조화해야 하는지, 문장을 얼마나 간결하게 써야 하는지 수많은 고민이 한꺼번에 쏟아집니다. 이 때문에 이력서 코칭 시장은 매년 꾸준히 성장해왔고, 최근에는 AI를 결합한 ‘이력서 코칭 부업’ 이 새롭게 부상하고 있습니다. 이 글에서는 실제로 이 부업이 가능한지, 수익은 나는지, 그리고 어떤 방식으로 운영해야 성공할 수 있는지 현실적으로 정리해보겠습니다. 🧩 1️⃣ AI 이력서 코칭 부업이 뜨는 이유 예전에는 ‘이력서 코칭’이라고 하면 취업 전문가나 인사팀 출신이 하는 영역이라는 인식이 강했어요. 하지만 2024~2025년에 들어서는 분위기가 완전히 달라졌습니다. ✔ 이유 1. 취업난 심화 지원자 수가 늘어나면서 서류 통과의 중요성 이 더 커졌습니다. 이력서·자소서 문장 하나하나가 결과를 뒤바꿀 만큼 경쟁이 치열하니까요. ✔ 이유 2. AI 툴 발전 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI는 문장을 ‘더 읽기 쉽게’, ‘더 간결하게’, ‘더 논리적으로’ 재작성하는 데 매우 능숙합니다. 그래서 기본 틀을 AI가 잡고, 사람이 검수하는 방식 이 시장에서 빠르게 자리 잡았죠. ✔ 이유 3. 가격 대비 효율성 사람이 직접 첨삭하면 1건당 5만~20만 원까지도 하지만, AI 기반 코칭은 저렴한 가격에 빠른 피드백 이 가능하다는 장점이 있습니다. 그 결과, “AI로 기본 구조를 잡고, 사람이 최종 다듬는 이력서 코칭 부업” 이 안정적인 수요를 가지게 된 겁니다. 💰 2️⃣ 실제 수익 구조 — 얼마나 벌 ...

  “AI가 쓴 글은 구글이 싫어한다?”는 말, 사실일까 AI 글쓰기가 대중화되면서 이런 말, 한 번쯤 들어보셨을 거예요. “AI가 쓴 글은 구글이 색인 안 해준다.” “AI 글은 저품질로 판단된다.” 실제로 저도 처음엔 그렇게 생각했습니다. 하지만 최근 직접 여러 번 실험을 진행해본 결과, AI가 쓴 글 자체가 색인되지 않는 것은 아닙니다. 문제는 ‘AI 글이냐 아니냐’가 아니라, 어떻게 작성되었는가(품질) 였습니다. 이번 글에서는 실제로 제가 AI로 작성한 블로그 글을 구글 색인까지 테스트한 결과 를 데이터와 함께 공유해보겠습니다. 🧩 1️⃣ AI 글이라고 해서 색인이 안 되는 건 아니다 많은 분들이 “AI 글은 색인 불가”라고 오해하지만, 구글은 AI 콘텐츠 자체를 차단하지 않습니다. 🔍 구글 공식 입장 (2023 Search Central Blog) “AI가 생성한 콘텐츠도 품질이 높고 유용하다면 색인과 순위에서 불이익을 받지 않습니다.” 즉, 구글은 ‘누가 썼느냐(AI or 인간)’가 아니라 ‘ 얼마나 유익한 정보인가 ’를 기준으로 평가합니다. 실제로 제 블로그에서도 AI 초안을 기반으로 작성한 포스팅이 평균 24시간 이내에 색인되었습니다. 이 글처럼 핵심은 ‘품질과 구조의 최적화’ 입니다. 📊 2️⃣ 색인을 좌우하는 건 ‘작성 방식’이다 AI가 쓴 글을 그대로 복사해 붙이는 방식은 위험합니다. 왜냐하면 구글의 알고리즘은 단순한 문장 패턴보다 “의도, 정보 가치, 구조적 신호(SEO)” 를 더 중요하게 보기 때문이에요. 아래는 제가 직접 테스트한 결과입니다 👇 실험 구분 작성 방식 색인 결과 소요 시간 A형 ChatGPT가 작성한 초안 그대로 업로드 ❌ 미색인 5일 경과 B형 AI 초안 + 문체 수정 + 제목·메타·소제목 구조 보정 ✅ 색인 완료 약 14시간 C형 완전 수동 작성 (AI 미사용) ✅ 색인 완료 약 18시간 ➡️ 결론적으로, AI로 써도 사람이 개입한 구조화된 ...

“AI가 문서를 대신 써주는 세상, 정말 가능할까?” 회의가 끝나고 정리할 시간이 없어 메모만 남긴 채 퇴근한 적, 있으시죠? 요즘엔 그런 상황에서 Notion AI 가 든든한 조력자가 되어주고 있습니다. 단순한 메모앱을 넘어, 업무에 바로 활용할 수 있는 AI 비서 역할 을 해주기 때문이에요. ChatGPT처럼 자연어로 대화하면서도, Notion 특유의 정리 기능을 그대로 쓸 수 있어서 기획서나 회의록, 보고서 초안을 만드는 데 유용합니다. 이번 글에서는 실제 직장인 입장에서 Notion AI를 어떻게 현실적으로 활용할 수 있는지 차근차근 살펴보겠습니다. 🧩 1️⃣ Notion AI의 핵심 기능 3가지 ✍️ ① 문서 요약 (Summarize) 긴 회의록이나 자료를 빠르게 요약해주는 기능입니다. “요약해줘”라고 입력하면 주요 문장과 핵심 항목을 정리해 주는데, 특히 텍스트 중심 자료에서 요약 품질이 좋은 편입니다. 💡 예시 프롬프트: “이 회의록을 3문장으로 요약하고, 주요 결정사항만 bullet point로 정리해줘.” 💡 ② 문장 생성 및 개선 (Write / Improve writing) Notion AI는 기존에 입력한 내용을 바탕으로 초안을 작성하거나, 문장을 더 자연스럽게 다듬어주는 데 강점을 보입니다. 다만, 데이터 분석이나 복잡한 수식을 자동 처리하는 기능은 없습니다. 즉, 문서 초안을 잡는 단계에서 도움을 받는 용도로 활용하는 것이 가장 현실적입니다. 💡 예시 프롬프트: “다음 내용을 바탕으로 제안서 초안을 작성해줘. 문체는 격식 있게, 항목은 3개 이내로 구성해줘.” 🧠 ③ 아이디어 제안 및 브레인스토밍 아이디어가 잘 떠오르지 않을 때 Notion AI에게 “이 주제에 맞는 콘텐츠 아이디어 5개를 제안해줘”라고 요청하면 간단한 목록 형태로 결과를 보여줍니다. 다만 제안된 아이디어는 일반적인 수준이라, 최종 기획 단계에서는 반드시 사용자가 판단하고 보완해야 합니다. ...

  🧠 “이 종목, 지금 사도 될까?” 요즘 AI가 주식 분석까지 해준다는 말, 들어보셨죠? “ChatGPT가 기업 재무제표를 분석해준다”, “AI가 포트폴리오를 관리해준다”는 식의 콘텐츠가 넘쳐납니다. 하지만 대부분은 ‘그럴 듯한 예시’만 보여주고, 실제로 어떤 프롬프트로 묻고, 어떻게 답을 받아야 하는지 는 알려주지 않아요. 그래서 오늘은 제가 직접 써본 AI 투자 프롬프트 실전 예시 를 공개하려 합니다. 이건 단순히 “주식 추천”이 아니라, 투자 데이터를 효율적으로 정리하고 해석하는 AI 활용법 이에요. 📊 1️⃣ AI가 할 수 있는 주식 투자 분석의 범위 먼저 AI는 ‘예언자’가 아닙니다. AI는 과거 데이터를 빠르게 요약하고, 통계적 인사이트를 뽑아내는 도구 죠. ChatGPT나 Claude 같은 모델은 다음과 같은 분석이 가능합니다 👇 📈 재무제표 분석: 매출 성장률, 영업이익률, 부채비율 비교 📰 뉴스 감성 분석: 긍정/부정 뉴스 비율로 시장 심리 판단 💬 경쟁사 비교 요약: 동일 섹터 내 주요 지표 비교 📋 포트폴리오 리포트 생성: 투자 종목별 수익률 정리 이건 단순히 "AI가 알려준다"가 아니라, “AI에게 정확히 물어보면, 명확한 데이터가 돌아온다” 는 이야기입니다. 💡 2️⃣ 기본 프롬프트 구조 — “데이터를 요약하되, 방향성은 판단하지 마” AI에게 투자 관련 질문을 할 땐, “매수/매도 추천”을 묻기보단 데이터 중심 요약 요청 을 해야 합니다. 아래는 실제로 활용 가능한 기본 구조예요 👇 프롬프트 예시 ① 아래 기업의 최근 3 개 분기 재무제표를 분석해서 매출 성장률, 영업이익률, 부채비율을 한눈에 정리해줘. 그리고 경쟁사 A , B 와 비교해 표로 요약해줘. 프롬프트 예시 ② 이 기업에 대한 최근 2주간 뉴스 제목과 본문 요약을 기반으로 긍정/부정 감성 비율을 계산해줘. 시장 심리를 수치로 보여주는 간단한 표로 정리...

 진짜 부업은 ‘간단’하지 않습니다 요즘 유튜브나 블로그 보면 이런 말, 너무 흔하죠. “AI 부업으로 하루 30분만 투자해 월 100만 원 버는 방법!” 처음엔 저도 믿었습니다. 퇴근하고 노트북 앞에 앉아서 ChatGPT로 글 몇 개 쓰고, 쿠팡파트너스 링크 하나 붙여두면 돈이 들어올 줄 알았어요.  하지만 결과는 예상과 달랐습니다. ‘시간 대비 수익’이라는 현실의 벽 은 생각보다 훨씬 높았죠. 📊 현실 1 — 하루 30분 투자? 실제로는 2~3시간 AI가 글을 대신 써준다 해도, 실제로 해보면 편집·수정·키워드 조사 까지 시간이 꽤 걸립니다.  제가 실제로 한 주간 기록한 결과를 보면, 초안 생성: 약 10분 수정 및 최적화: 약 40분 이미지·링크 삽입: 약 30분 업로드 및 메타설정: 약 20분 총합 약 100분 , 즉 1시간 40분 이상 걸렸어요. “퇴근 후 30분이면 된다”는 말은, ‘결과만 보여주는 편집된 현실’ 일 뿐입니다. 💰 현실 2 — 수익 구조, 알고 보면 ‘시간 투자형’ AI 부업이라 불리는 대부분의 모델은 실제로는 꾸준한 시간 투자형 구조 입니다. 다양한 사례를 조사해본 결과, 대표적인 형태는 다음과 같습니다. 블로그·쿠팡파트너스 부업 진입 난이도: 낮음 수익 발생 시점: 평균 1~2개월 후 시간 대비 효율: 낮음 (꾸준한 콘텐츠 업데이트 필수) AI 전자책·노션템플릿 판매 진입 난이도: 중간 수익 발생 시점: 2~4개월 후 시간 대비 효율: 중간 (기획·디자인 역량 필요) AI 콘텐츠 마케팅 대행 진입 난이도: 높음 수익 발생 시점: 즉시 가능 시간 대비 효율: 높음 (전문성 요구, 프리랜서 형태 다수) 단순히 “AI가 대신 해준다”는 건 오해예요. AI는 시간을 줄여줄 뿐, ‘성과를 대신 내주지’는 않습니다. ⏳ 현실 3 — AI로 수익 내는 사람들의 공통점 실제...

 진짜 수익 나는 사람은 이렇게 하지 않습니다 요즘 유튜브나 블로그를 조금만 봐도 이런 말, 한 번쯤 들어보셨을 거예요. “요즘은 ChatGPT가 글 다 써줘요. 그냥 붙여넣기만 하면 수익 나요!” 솔직히 처음엔 혹했죠. “내가 굳이 머리 싸매고 글 쓸 필요 있나? AI가 대신 써주면 시간도 아끼고, 수익도 나겠지?” 그렇게 많은 사람들이 AI 글쓰기 부업에 뛰어듭니다. 하지만 현실은 냉정합니다. ‘AI가 써준 글’로는 돈이 안 됩니다. 오히려 시간만 버리죠. ⚡ 현실 1 — AI가 쓴 글, 다 거기서 거기입니다 AI가 만들어내는 글의 가장 큰 문제는 ‘비슷함’ 이에요. 같은 키워드, 같은 구조, 같은 문장 패턴. 그래서 구글은 이미 이런 글들을 낮은 품질로 분류 합니다. 예를 들어 “AI 글쓰기 부업”을 검색해보세요. 상위 노출된 글 대부분이 똑같은 구조로 써 있죠. AI가 써준 템플릿이 그대로 복붙된 형태예요. 이건 독창성이 없다고 판단되어 검색에서 밀려납니다. ⚡ 현실 2 — 체류시간 30초, 수익 0원 “그래도 조회수라도 나오겠지?” 아니요. 클릭은 될 수 있어도 체류시간이 짧으면 끝입니다. AI 글은 매끄럽지만, ‘읽히지 않는 글’ 이에요. 독자가 3초만 읽어도 “이건 사람 손 안 탔다”는 걸 느낍니다. 이렇게 되면 아무리 좋은 키워드를 발굴해도, 나름대로 좋은 글을 썼다 해도 사람들의 발길이 끊길 수 있게 되겠죠. 결과적으로 광고 노출도 줄고, 구글은 “품질 낮은 페이지”로 판단합니다.  즉, AI 글로는 클릭 → 이탈 → 노출감소 → 수익 0 이 공식이 반복됩니다. ⚡ 현실 3 — 진짜 돈 버는 사람은 ‘AI를 글쓴이로 안 씁니다’ 실제, AI를 활용해 수익을 내는 사람들은 AI를 ‘비서’로 씁니다.  예를 들어, AI로 초안을 만들고, 직접 리라이트(재작성) SEO 키워드 위치만 참고하고 감정 표현은 직접 추가 문단마다 ‘내 경험’을 넣어서 차별화 ...