AXHUB카드 5장

다섯 단어만 알면
대화가 된다

AI 글을 읽다 보면 낯선 말이 발목을 잡는다.
다 알 필요 없다.
자주 나오는 다섯 개만 쉬운 말로 풀었다.

더 깊은 정의가 필요하면 AXHub 용어사전에 있습니다

다섯 단어1 / 5

프롬프트= 그냥 "지시문"이다

거창한 기술 용어처럼 들리지만, AI에게 주는 지시문일 뿐이다.
특별한 문법도 없다.

잘 쓰는 요령은 하나 —
신입에게 일을 설명하듯 쓰는 것.
"프롬프트 엔지니어링"을 몰라도 그 감각이면 충분하다.

기본 꼴 규칙 두세 개 + 하지 말 것 하나 + 원하는 말투 한 줄.
예: "세 문장으로, 존댓말로, 변명은 쓰지 말고."

참고 이 덱은 용어 풀이 모음입니다 — 실습은 강의 L1·L2에

다섯 단어2 / 5

AI가 사실이 아닌 걸 확신에 찬 말투로 만들어 내는 현상.
고장이 아니라 알려진 특성이라, 끄는 스위치가 없다.

그래서 대응은 기술이 아니라 습관이다.
숫자·이름·날짜·링크는 원본과 대조.
이 단어 하나만 알아도 뉴스 절반이 읽힌다.

기억할 한 줄 "모른다"고 말하는 것보다 지어내는 쪽이 더 흔하다 — 그러니 중요한 답일수록 출처를 묻자.

참고 생성형 AI의 알려진 특성 — 대응법은 사용 제안

다섯 단어3 / 5

자동화 흐름의 중요한 지점에 사람 확인을 끼워 넣는 설계.
우리말로는 반자동화다.

전부 자동도, 전부 수동도 아닌 이 방식이 성과도 좋았다.
사람이 예외만 확인한 조직이 건별로 다 승인한 조직보다 두 배 이상(+71% 대 +30%).

근거 Stanford Enterprise AI Playbook(51개 배치) — 생산성 개선 중앙값

다섯 단어4 / 5

챗봇이 "묻고 답하기"라면,
에이전트는 목표를 주면 여러 단계를 알아서 하는 "맡기고 확인하기"다.

편해지는 만큼 권한이 문제가 된다.
읽기부터 주고, 삭제·발송·결제는 끝까지 사람 몫 —
이 원칙 하나면 사고의 대부분을 피한다.

더 깊게 맡기기 전 확인 5가지는 카드 12호와 강의 L5에 실물 양식이 있다.

참고 정의는 용어사전 "에이전틱 AI" 항목 기준

다섯 단어5 / 5

AI가 한 번에 기억하며 읽는 분량에는 한도가 있다.
대화가 길어지면 앞부분을 잊거나, 몰래 요약해 버린다.

긴 대화 끝에 AI가 이상해지는 이유가 대개 이것이다.
규칙을 걸어둔 작업이라면, 새 대화에서 규칙부터 다시 주는 게 안전하다.

증상과 처방 "아까 말한 규칙을 왜 까먹지?" —
긴 대화의 끝이라면 정상이다. 새 대화 + 규칙 다시 붙여넣기.

참고 메타 임원의 받은편지함 삭제 사고도 이 특성과 얽혀 있었다(사례 라이브러리)

AXHUB마무리

지시문을 주고(1), 지어낼 수 있음을 알고(2),
마지막은 사람이 보고(3),
맡길 땐 권한을 조심하고(4), 길어지면 새로 시작한다(5).

이 다섯이면 웬만한 AI 글은 막힘 없이 읽힌다.

이어서: 카드 16호(소문 팩트체크) · 강의 L0(놀아보기) — axhub.net

AXHub 카드 17호 — 정의는 AXHub 용어사전과 맞춰 썼습니다. 수치(+71%/+30%)만 검증 출처를 인용하며, 나머지는 쉬운 풀이와 사용 제안입니다.