AI 답변 그대로 붙여넣지 마세요
Don't Paste the AI, please

누군가 질문을 했을 때, 그들은 당신의 답변을 원합니다. AI가 생성한 긴 텍스트를 그대로 붙여넣는 것은 도움이 되기보다 오히려 해가 됩니다. 상대방도 같은 도구를 가지고 있으므로, 일반적인 답을 원했다면 직접 검색했을 것입니다. 대신 AI를 초안 작성 파트너로 활용하고, 핵심만 골라 자신의 의견을 덧붙이세요. 모델의 답변이 유용하다면 인용하고 이유를 설명하세요. 의견이 없다면 솔직히 말하는 것도 좋은 답변입니다.
상대방도 당신과 같은 도구를 가지고 있습니다. 그들이 일반적인 답을 원했다면 4초 만에 얻었을 것입니다.
HN 토론
581- disillusioned
허. 방금 (손으로 직접!) 우리 (아이러니하게도) AI 활성화 회사용 'AI 사용 원칙' 문서를 작성했는데, 그 첫 번째 원칙은 다음과 같습니다:
너 자신으로서 써라. 당신은 전문성과 통찰력에 대한 대가를 받고 있다. 그것을 우리에게 직접 전달하라. Claude 응답을 Slack이나 이메일에 그대로 복사해서 붙여넣는 것은 이해의 부담을 다른 모든 사람에게 전가하고, 더 나쁘게는 당신 자신이 그 단계를 건너뛸 위험이 있다. 기본적으로 Claude를 사용하여 생각을 정리하거나 응답을 준비하더라도, 당신은 그것을 직접, 당신 자신의 목소리로 써야 한다. Claude가 당신의 목소리를 흉내 내거나 'AI처럼 들리지 않게' 만드는 것이 아니다. 당신이 직접. 이렇게 하면 누군가를 가르치는 것이 가장 좋은 학습 방법인 것처럼, 상황에 대한 당신 자신의 이해를 더욱 강화할 수 있다. 지침으로: Slack 및 이메일 커뮤니케이션의 경우, 이것은 거의 보편적으로 당신 자신으로서 작성되어야 한다. 제안서, 로드맵/발견 작업 등과 같은 템플릿을 따르는 장문의 산출물의 경우 에이전트 사용이 예상되지만, 원칙 #2를 참조하라. (결과물에 대한 책임을 진다.)
- jillesvangurp
여기서 불평하는 것은 게으른 답변에 관한 것입니다. 하지만 게으른 질문은 어떨까요?
요즘 '그거 직접 구글링해 봐'에 해당하는 말은 무엇일까요? 누군가에게 무언가를 물어볼 때, 상대방이 모든 것을 제쳐두고 당신을 위해 일해 주기를 기대하는 것이 항상 적절하거나 균형 잡히거나 감사한 일은 아닙니다.
근본적인 문제는 의사소통이 어렵다는 것입니다. 특히 대면이 아닐 때 더욱 그렇습니다. 사람들은 당신의 마음을 읽을 수 없거나 질문의 전체 맥락을 이해하지 못할 수 있습니다.
옛날에 저는 긴 이메일 답장을 보내면 상대방이 읽지 않을 것이라는 것을 힘들게 배웠습니다. 그렇게 해서 그들의 요청을 효과적으로 처리했다고 가정할 수 없습니다. 그리고 그때는 처리해야 할 이메일이 많았습니다. 많은 사람들이 이메일로 온갖 것을 요구하고, 더 많은 이메일을 보내 서로에게 더 많은 일을 만들었습니다.
저는 1) 우선순위가 낮은 요청에 즉시 답변하지 않고, 2) 매우 간결하고 명확하게 하고, 3) 긴 답변을 쓰고 싶은 유혹이 들 때는 사람과 이야기하는 것이 거의 항상 더 나은 선택이라는 것을 배웠습니다.
받는 답변이 마음에 들지 않는다면, 당신이 무엇을 묻고 있는지, 그 요청이 실제로 얼마나 합리적이었는지, 그리고 어떻게 전달했는지 반성해 보십시오. 어쩌면 당신의 질문이 전적으로 합리적이었고 답변이 정말 부적절하게 나빴을 수도 있습니다. 그렇다면 피드백을 주거나 그 사람과 이야기하십시오. 하지만 어쩌면 상대방이 당신을 이해하지 못했을 수도 있습니다. 아니면 그들이 바빠서 당신이 방해하고 있었을 수도 있습니다. 당신이 기대한 것을 얻지 못하는 데는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다.
모든 것이 ...
- seer
솔직히 동의하지 않아요. 제 동료들의 메시지 중 상당수는 'x 고장남' 또는 '나는 y를 함'과 같은 것인데, 맥락이 전혀 없어서 제가 그 결정을 내리기 위한 맥락을 끌어내야 합니다.
사람들이 Claude를 사용하기 시작한 이후로 저는 모든 것의 전체 맥락을 얻습니다... 너무 많을 수도 있지만, 솔직히 과소 전달보다는 과다 전달이 더 나은 것 같아요. 물론 지루하고 따분하지만, 그렇게 함으로써 막힌 부분이 저에게 옮겨옵니다.
그렇지 않으면 이러한 끌어내기 세션 각각은 해결될 때까지 제 머릿속에 간직해야 하는 것이며, 그것 자체로 부담입니다.
그리고 더 좋은 점은 Claude에게 그 메시지를 가리키며 요약을 받을 수 있다는 것입니다. 이것이 LLM 세금을 내는 것이라고 말할 수도 있지만, 무엇을 공유해야 하는지 아는 것과 내 상황에 맞는지 확인하는 것은 별개의 문제입니다.
때로는 그들이 잘못된 것을 확인했을 수도 있고, 때로는 지침이 필요할 수도 있으며, 때로는 답변하기 전에 조사가 필요할 수도 있습니다. 맥락이 포함된 전체 LLM 메시지는 '제가 이어서 작업할 수 있는 그들의 작업 맥락 요약'과 같아서 질문하거나 다시 확인하는 데 시간을 낭비하지 않아도 됩니다.
그리고 그것은 여전히 우리 둘 다에게 학습 경험이 될 수 있습니다. 초기 메시지가 시작점이 되고, 그 후에는 인간처럼 서로 대화할 수 있으며, 이전보다 훨씬 더 동기화됩니다...
좀 아이러니하지만 더 나은 방향으로 나아가게 한다고 생각합니다. 메시지가 인간적이고 직접적이며 요점이었으면 좋았을까요? 당연하죠. 하지만 우리 모두 바쁘고 할 일이 있으며, 이것은 유용한 '재개' 메커니즘입니다.
- RugnirViking
네, 모두 AI가 쓴 것입니다. 여기 은유 중 상당수가 말이 안 됩니다.
'전부 읽어라, 불릿도. 특히 불릿.'
큰 텍스트 덩어리에서 한 가지를 읽는다면, 불릿 포인트를 읽겠죠, 그렇죠? 그것이 불릿의 주된 용도 중 하나 아닌가요?
'이메일을 전달하는 것과 같은 대화적 표현입니다.'
이것은 끔찍한 은유입니다. 누군가에게 이메일을 보냈는데 그들이 다른 사람에게 전달하면 화가 날 것이라는 생각에 의존하는 것 같습니다. 하지만 그것은 유용합니다. 그들은 말 그대로 당신을 더 잘 도울 수 있는 사람에게 보내거나, 당신이 말하는 것이 중요하다고 생각하기 때문에 더 중요한 사람에게 올리는 것입니다.
흥미롭게도 페이지는 '의도적으로 인간이 썼습니다'로 끝납니다.
- gabosarmiento
AI;DR 이것은 전 세계적으로 유독한 기업 문화의 더 넓은 증상입니다.
우리는 잘못 표현된 메시지 하나가 우리의 평판이나 심지어 직업까지 해칠까 두려워합니다. 그래서 모든 메시지를 더 부드러운 표현, 더 정치적으로 올바르게, 덜 직접적으로 최적화하는 것이 더 안전합니다.
하지만 진짜 문제는 그 밑에 있는 문화입니다. 사람들이 모든 문장이 어떻게 해석될지 끊임없이 걱정한다면, 결국 평범하게 말하는 것을 멈추고, 결정에 도전하는 것을 멈추며, 때로는 전혀 목소리를 내지 않게 됩니다. 그래서 이것은 근본 원인이 아니라 결과를 공격하는 것과 같습니다. 봇이 Slack/Teams를 스캔하고 가짜 지수의 중요성을 모두에게 상기시키도록 함으로써 커뮤니티나 회사가 얼마나 망가졌는지 측정하는 방법이 있어야 합니다.
- mkayokay
같은 내용이지만 더 짧게: https://noslopgrenade.com/
- gexla
옛날에 이걸 Google 검색 결과에 적용할 수 있었던 때가 기억납니다. 프리랜서로 일할 때, 빠른 질문을 던지지만 여전히 제 시간에 대해 돈을 지불하는 사람들이 몇 명 있었습니다. 그러면 저는 본질적으로 Google 검색 결과인 것을 곧바로 돌려보냈습니다. 네, 저는 Google에서 붙여넣은 것이 아니라 제 자신의 답변을 보냈습니다.
하지만 요점은 그들이 검색을 할 수 있었는데 왜 스스로 검색하지 않았을까 하는 것입니다. 그들은 저와 같은 도구를 가지고 있었습니다. 그런데도 정기적으로 답을 생각해내지 못했습니다. 저는 오늘날에도 AI로 여전히 이 문제를 다루고 있습니다. 질문을 할 때, 어쩌면 당신은 상대방이 그 질문을 어떻게 해석하는지를 묻는 것일 수도 있습니다. 그리고 그 해석이 LLM에 들어가는 것입니다. 또는 당신이 그 질문에 대해 생각하는 방식과 다른 방식으로 생각하는 사람의 일종의 필터일 수도 있습니다.
- plumbees
제 상사가 코드 리뷰를 AI로 전환하고 자신의 두뇌를 완전히 AI에 맡긴 이후로, 저는 제 AI를 사용하여 같은 방식으로 문제를 해결할 수 있게 되었고 더 이상 사소한 설계 논쟁을 처리할 필요가 없어졌습니다. 더 이상 스타일 문제를 처리할 필요가 없어서 정말 좋습니다. 누군가 자신의 의사소통을 AI에 맡기면 처리하기 쉽습니다. 같은 에너지로 맞서세요. AI가 의사소통에 시간을 낭비하게 두세요. 한쪽의 노력 부족은 같은 유형의 의사소통 방식으로 응답받아 마땅하기 때문입니다.
이 글을 쓰면서 저는 '의사소통 방식'이라는 표현으로 전환했습니다. 왜냐하면 그가 코드 리뷰를 할 때 말 그대로 빠르게 훑어보고 붙여넣는 것에 불과하다는 것을 깨달았기 때문입니다. 하지만 불행히도 제가 AI 코드 리뷰를 할 때는 모든 리뷰 항목을 하나하나 검토하고 각 항목에 개별적으로 반박하며, 항목을 조사하고, 리뷰 내용에 대해 테스트를 작성하며, 기본적으로 제가 내놓는 코드 리뷰를 큐레이팅합니다. 이 작업은 3시간이 걸리며, 그런 다음 상사가 왜 코드 리뷰가 끝나지 않았는지 화가 나서 메시지를 보냅니다.
그래서 한편으로는 리뷰의 유독성을 줄였지만, 그 대가는 도장 찍기(무조건 승인)에 대한 기대에서 오는 유독성입니다.
- mromanuk
> 상대방은 당신과 같은 도구를 가지고 있습니다. 그들이 일반적인 답변을 원했다면 4초 만에 얻었을 것입니다. 그들이 당신에게 물어본 이유는 당신의 의견을 원했기 때문입니다... 당신의 맥락, 당신의 취향, 당신의 판단.
저는 동의하지 않습니다. 제 인생의 대부분을 '컴퓨터 전문가'로 살아오면서, 어렸을 때부터 저는 사람들이 얼마나 게을러질 수 있는지, 그리고 그들이 스스로 답을 찾는 대신 '컴퓨터 전문가'나 다른 신뢰할 수 있는 인간 출처에게 묻는 것을 얼마나 자주 선호하는지에 항상 놀랐습니다.
Google이 신뢰할 수 있는 답변 소스였을 때 'Let Me Google That for You'라는 웹사이트도 있었습니다. 정확히 스스로 답을 찾는 것이 얼마나 쉬운지 지적하기 위해서였습니다. 분명히, 그것은 사람들이 묻는 것을 막지 못했고, LLM도 막지 못할 것이라고 생각합니다.
사람들은 계속해서 '컴퓨터 전문가', 즉 당신에게 의지할 것입니다. 그리고 LLM 응답을 그대로 복사하는 것이 최선의 답변이라고 판단한다면, 네, 당신은 당신의 역할을 완벽하게 수행하고 있는 것입니다.
- su8898
아이러니하게도, 그 페이지의 거의 모든 내용이 AI가 생성한 것처럼 들립니다!