AI가 우리 삶 속으로 빠르게 들어오면서 지식을 얻는 방식도 크게 달라지고 있다. 모르는 것이 생기면 AI에게 먼저 질문하는 일이 자연스러워졌다. 보고서를 작성하고 외국어를 번역하며 복잡한 자료를 분석하는 일도 몇 초면 가능하다. 답을 얻는 시간은 짧아졌지만, 역설적으로 더 중요해진 것이 있다. 바로 좋은 질문을 만드는 능력이다.

같은 AI를 사용해도 질문에 따라 결과는 크게 달라진다. 막연한 질문에는 누구나 얻을 수 있는 평범한 답이 돌아오지만, 목적과 조건을 구체적으로 제시하면 훨씬 깊이 있고 실질적인 답을 얻는다. 결국 AI의 성능을 결정하는 것은 기계가 아니라 질문을 던지는 사람이다. 좋은 질문은 원하는 정보를 얻는 기술이 아니라 문제를 정확하게 정의하는 능력이자 새로운 생각을 시작하는 힘이다.

과학의 역사는 언제나 질문에서 출발했다. 뉴턴은 사과가 왜 떨어지는지를 물었고, 다윈은 생물은 왜 서로 다른 모습을 갖게 되었는지를 고민했다. 아인슈타인은 빛과 함께 달리면 세상은 어떻게 보일지를 상상했다. 위대한 발견은 익숙한 현상을 새로운 시각으로 바라보고 남들과 다른 질문을 던졌기 때문에 가능했다.

과학철학자 칼 포퍼는 과학은 끊임없이 질문하고 검증하는 과정이라고 설명했다. 과학은 틀릴 가능성을 인정할 때 발전하며, 더 나은 질문은 더 나은 지식을 만들어 낸다. AI 시대에도 이 원칙은 변하지 않는다. AI는 빠르게 답을 제시하지만, 그 답의 타당성과 사회적 의미를 검증하지는 못한다. 질문하고 의심하며 다시 검토하는 일은 여전히 인간의 역할이다.

오늘날 세계적인 기업들은 AI 활용 능력보다 문제를 정의하는 능력을 더 중요하게 평가하기 시작했다. 같은 AI를 사용하더라도 문제를 정확히 정의하는 사람은 새로운 해결책을 찾지만, 질문이 모호한 사람은 누구나 얻을 수 있는 결과를 반복할 뿐이다. AI 시대의 경쟁력은 프로그램을 다루는 기술보다 문제를 발견하고 질문을 설계하는 능력에서 시작된다.

교육도 달라져야 한다. 이제는 정답을 암기하는 교육보다 질문을 만드는 교육이 필요하다. ‘무엇이 정답인가’보다 ‘왜 그렇게 생각하는가’, ‘다른 방법은 없는가’, ‘이 결론은 언제 달라질 수 있는가’를 함께 고민하는 교실에서 창의성과 과학적 사고가 자란다. AI가 답을 쉽게 알려줄수록 질문하는 힘은 더욱 가치 있는 역량이 된다.

질문은 개인의 능력을 넘어 사회를 변화시키는 힘이기도 하다. 오늘날 기후위기, 인공지능 윤리, 에너지 전환과 같은 문제에는 하나의 정답만 존재하지 않는다. 서로 다른 관점을 존중하며 더 나은 해결책을 찾기 위해서는 끊임없이 질문하고 토론하는 과정이 필요하다.

과학기술학은 기술이 인간을 대신하는 존재가 아니라 인간의 사고를 확장하는 존재로 이해한다. AI 역시 스스로 질문을 만들지는 못한다. 어떤 문제를 해결해야 하는지, 무엇을 우선해야 하는지, 어떤 가치가 더 중요한지를 결정하는 것은 결국 인간이다. AI의 수준은 인간이 던지는 질문의 수준을 넘어설 수 없다.

더욱 중요한 것은 질문하는 능력은 민주사회의 기반이기도 하다는 점이다. 다양한 의견을 경청하고 서로 다른 관점을 존중하며 더 나은 해결책을 찾는 과정은 모두 질문에서 시작된다.

앞으로의 경쟁력은 더 많은 지식을 기억하는 능력에 있지 않을 것이다. AI는 이미 인간보다 훨씬 많은 정보를 저장하고 더 빠르게 찾아낸다. 대신 무엇을 질문해야 하는지, 어떤 답이 사회에 의미 있는지를 판단하는 일은 인간만이 할 수 있다. 지식은 공유될 수 있지만 통찰은 질문에서 시작된다.

AI는 누구에게나 빠른 답을 줄 수 있다. 반면 더 나은 질문은 여전히 인간만이 만들 수 있다. 기술은 답을 제공하지만 방향을 결정하지 않는다. 미래를 바꾸는 힘은 정답을 많이 아는 사람에게 있는 것이 아니라, 아직 아무도 묻지 않은 질문을 발견하고 더 깊은 질문을 던질 수 있는 사람에게 있다. AI 시대의 경쟁력은 답을 찾는 기술이 아니라 질문을 만드는 지성이다.