우리가 살아가면서 마주하는 대부분의 문제에는 정답이 없다. 어떤 선택이 옳은지는 상황에 따라 달라지고, 시간이 지나면 다시 바뀐다. 

그럼에도 우리는 오랫동안 정답을 맞히는 교육과 시험평가 속에서 살아왔다. 이 익숙한 방식과 현실 사이의 간극이 오늘날 수많은 혼란의 출발점이다.

정답을 맞히는 교육이 만든 사고 습관

정답 중심의 교육은 효율적이다. 짧은 시간에 많은 지식을 전달하고, 동일한 기준으로 평가할 수 있다. 하지만 그 과정에서 하나의 강한 사고 습관을 남긴다.

정답은 하나이고, 다르면 틀린 것이다. 이 사고에 익숙해질수록 타인의 생각은 탐색의 대상이 아니라 교정의 대상이 된다. 회의는 소통의 장이 아니라 설득과 방어의 공간이 되고, 조직과 사회에서는 협업보다 대립과 분열이 먼저 나타난다.

문제는 개인의 태도가 아니라, 우리가 길들여진 사고의 방식이다.

현실의 문제는 시험이 아니라 실험이다

시험은 이미 답이 정해진 문제를 맞히는 과정이다. 범위가 있고, 출제자가 있으며, 채점 기준이 존재한다. 그래서 시험은 과거의 지식을 얼마나 정확히 재현하느냐를 평가한다.

반면 현실의 문제에는 정답이 없다. 정책, 기술 개발, 경영, 삶의 선택까지 모두 그렇다. 이 문제들은 풀어야 할 문제가 아니라 실험해야 할 문제다. 실험은 아직 모르는 답을 찾는 과정이다. 질문을 정의하고, 가설을 세우고, 결과를 통해 판단한다. 우리가 일상에서 내리는 대부분의 결정은 시험이 아니라 실험에 가깝다.

왜 우리는 자꾸 “어렵다”고 느끼는가

새로운 문제 앞에서 사람들은 흔히 “어렵다”고 말한다. 하지만 대부분의 경우 문제 자체가 어려운 것은 아니다. 정답이 없기 때문에 어렵게 느껴질 뿐이다. 정답 중심의 교육은 틀리지 않는 법은 가르쳤지만, 모르는 것을 탐색하는 법은 가르치지 않았다.

그래서 무엇을 바꿔야 하는지, 어디까지 비교해야 하는지, 무엇이 의미 있는 차이인지 판단하지 못한 채 멈춰 서게 된다.

실험이 필요하다면, 실험설계가 먼저다

실험은 무작정 해보는 것이 아니다. 모르는 답을 찾기 위한 의도된 탐색이다. 그 출발점이 바로 실험설계다.

실험설계는 통계 기법이 아니라 사고의 틀이다.무엇을 알고 싶은지, 무엇이 불확실한지, 무엇은 고정하고 무엇을 바꿀 것인지, 어떤 기준으로 결과를 판단할 것인지를 정리하는 과정이다.

실험설계가 없는 실험은 시행착오로 끝나고 경험은 남지 않는다. 반대로 실험설계가 있으면 실패조차도 다음 선택을 위한 정보가 된다.

좋은 질문은 좋은 실험설계에서 나온다

AI시대에는 흔히 “질문을 잘해야 한다”고 말한다. 하지만 질문은 갑자기 떠오르는 영감이 아니다. 좋은 질문은 목적이 분명하고, 불확실성이 정의되어 있고, 비교 기준이 내재된 실험설계에서 자연스럽게 나온다.

질문이 흐릿할수록 실험은 산만해지고, 질문이 명확할수록 실험은 빠르게 수렴한다.

다름이 싸움이 되는 이유

정답 중심 사고에서는 다름이 곧 틀림이 된다. 그래서 의견이 갈리면 검증이 아니라 싸움이 된다.

하지만 실험의 관점에서는 다르다. 다름은 틀림이 아니라 가설의 차이다. 충돌은 갈등이 아니라 비교 실험의 출발점이다. 실험 문화에서는 누가 맞았는지가 아니라 무엇이 더 나은 결과를 냈는지가 중요하다. 이 차이가 소통과 협업의 성패를 가른다.

프롬프트 엔지니어링의 본질은 실험설계다

AI 시대에 프롬프트 엔지니어링이 주목받고 있다. 하지만 프롬프트는 말을 잘하는 기술이 아니다. 프롬프트는 AI에게 어떤 실험을 시킬 것인가에 대한 설계서다.

목적이 없는 프롬프트, 비교 기준이 없는 프롬프트, 변수를 통제하지 않은 프롬프트는 그럴듯한 문장만 만들어낼 뿐이다. 프롬프트 엔지니어링의 핵심은 질문을 꾸미는 기술이 아니라 실험을 설계하는 능력이다.

AI·디지털트윈·시뮬레이션의 진짜 역할

AI는 정답을 만들어내는 존재가 아니다. AI는 주어진 실험설계에 따라 탐색을 가속하는 도구다.

시뮬레이션은 선택의 결과를 미리 보여주고, 디지털트윈은 현실과 연결된 가상공간에서 반복 실험을 가능하게 한다. 이 도구들은 답을 대신 정해주지 않는다. 다만, 모르는 답을 훨씬 빠르고 안전하게 찾도록 돕는다. 그래서 AI를 잘 쓰려면 모델보다, 데이터보다, 먼저 실험설계를 잘해야 한다.

이제, 이렇게 바꿔볼 수는 없을까

정답 없는 세상에서 우리는 언제까지 정답을 맞히는 연습만 계속할 것인가.

다름을 틀림으로 규정하며 서로를 설득하거나 이기려 하기보다, 각자의 생각을 가설로 놓고 함께 검증해볼 수는 없을까.

시험으로 사람을 가르는 교육에서 벗어나, 실험을 통해 함께 답을 찾아가는 학습으로 전환할 수는 없을까.

AI와 디지털트윈, 시뮬레이션이라는 강력한 도구를 정답을 자동으로 뽑아내는 기계가 아니라 모르는 답을 빠르고 안전하게 탐색하는 실험 환경으로 활용할 수는 없을까.

이제는 묻고 싶다. 우리는 계속 정답을 맞히는 사회에 머물 것인가, 아니면 실험설계를 통해 함께 답을 만들어가는 사회로 나아갈 것인가.