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2026/7 컴퓨터/IT 42위 | 현재 컴퓨터/IT 92위 |

반디앤루니스 리뷰

『AI 냄새 지우기』는 생성형 AI 시대에 좋은 결과물이 어디에서 나오는가를 묻는 책이다. 오늘날 많은 사람이 AI로 보고서, 기획안, 글쓰기, 학습 자료를 빠르게 만들지만, 그 결과물에는 종종 '누구의 생각인지 알 수 없는' 평면성과 빈틈이 남는다. 이 책은 그 흔적을 'AI 냄새'라고 부르며, 그 원인이 문체가 아니라 인간의 문제의식, 우선순위, 판단, 책임이 빠진 데 있다고 설명한다.

이 책은 AI를 쓰지 말라고 말하지 않는다. 오히려 AI를 더 잘 쓰기 위해 인간이 무엇을 붙들어야 하는지를 다룬다. 빠른 답을 얻는 '검색형 사용'과 사유를 확장하는 '탐구형 사용'을 구분하고, AI가 만든 구조 안에서 인간의 개입이 줄어드는 'AI 의존형 사유'와 AI를 사고의 파트너로 삼아 판단을 더 선명하게 만드는 'AI 증폭형 사유'를 대비한다.

본문은 맥락 설정, 검증, 문제 정의, 관점 전환, 해상도 조절, 형식 변환, 멀티턴, 학습, 기획, 글쓰기 등 AI 협업에서 실제로 필요한 사고 기술을 차례로 다룬다. 단순한 프롬프트 요령이나 기능 설명을 넘어, AI와 대화하는 과정에서 자신의 생각을 어떻게 꺼내고, 흔들고, 다시 구성할 것인지를 안내한다.

『AI 냄새 지우기』는 AI를 업무와 공부, 글쓰기와 기획에 활용하는 직장인, 학생, 창작자, 연구자, 기획자에게 필요한 실천적 사유 훈련서다. AI가 더 강력해질수록 인간에게 더 중요해지는 것은 빠른 사용법이 아니라, 스스로 질문하고 판단하고 마지막에 책임지는 힘이다. 이 책은 그 힘을 잃지 않고 AI와 협업하는 방법을 제시한다.

출판사 리뷰

AI를 잘 쓰는 사람과 AI에 끌려가는 사람은 무엇이 다른가

AI는 이제 특별한 기술이 아니다. 보고서, 기획안, 과제, 글쓰기, 발표 자료, 학습 정리까지 많은 사람이 AI를 일상적으로 활용한다. 그러나 AI를 많이 쓴다고 해서 결과물이 반드시 좋아지는 것은 아니다. 오히려 더 매끄럽고 더 빠르게 완성된 결과물 안에서, 정작 쓴 사람의 생각과 판단이 사라지는 경우가 많다.

『AI 냄새 지우기』는 바로 그 지점을 파고든다. 이 책이 말하는 'AI 냄새'는 단순히 기계적인 문체나 어색한 표현이 아니다. 그것은 결과물 안에 인간의 문제의식, 우선순위, 판단, 책임이 충분히 들어가지 않았을 때 생기는 빈자리의 흔적이다. 문장은 반듯하고 구조는 깔끔하지만, “그래서 이 사람은 무엇을 판단했는가?”라는 질문에 답하지 못하는 결과물. 이 책은 그런 결과물이 왜 생기는지, 그리고 어떻게 벗어날 수 있는지를 구체적으로 보여준다.

저자는 AI 사용을 '검색형 사용'과 '탐구형 사용'으로 구분한다. 검색형 사용은 빠르게 답을 얻는 방식이다. 요약하고, 초안을 받고, 자료를 정리하는 데 유용하다. 그러나 판단이 필요한 장면에서조차 검색형 사용에 머물면, AI는 인간의 사고를 돕는 도구가 아니라 사고를 대신하는 장치가 된다. 반대로 탐구형 사용은 AI를 통해 자신의 질문과 판단을 더 날카롭게 만드는 방식이다. AI의 답을 최종본으로 받는 것이 아니라, 검토하고 흔들고 다시 구성하는 출발점으로 삼는다.

이 책의 강점은 추상적인 AI 담론에 머물지 않는다는 데 있다. 맥락 설정, 검증, 문제 정의, 관점 전환, 해상도 조절, 형식 변환, 멀티턴, 학습, 기획, 글쓰기 등 실제 AI 협업에서 필요한 사고 기술을 차례로 다룬다. 단순한 프롬프트 모음집이 아니라, AI와 대화하는 과정에서 인간이 어떻게 중심을 잡고, 자신의 생각을 꺼내고, 판단을 강화할 것인지를 안내하는 실천적 사유 훈련서다.

AI 시대의 격차는 이제 AI를 쓰느냐 쓰지 않느냐에서만 생기지 않는다. 같은 AI를 쓰더라도 어떤 사람은 더 의존적으로 변하고, 어떤 사람은 더 깊이 생각하게 된다. 이 책은 그 차이를 'AI 의존형 사유'와 'AI 증폭형 사유'라는 개념으로 설명한다. AI가 만든 구조 안에서 인간의 개입이 점점 줄어드는 사람이 있는 반면, AI를 사고의 파트너로 삼아 자신의 판단을 더 선명하게 만드는 사람이 있다.

『AI 냄새 지우기』는 AI를 멀리하자는 책이 아니다. 오히려 AI를 제대로 쓰기 위해 인간이 무엇을 더 잘해야 하는지를 묻는 책이다. AI가 강력해질수록 인간에게 더 중요해지는 것은 빠른 사용법이 아니라, 스스로 질문하고 판단하고 마지막에 책임지는 힘이다. 이 책은 AI와 함께 일하고 공부하고 쓰고 기획하는 모든 사람에게, 그 힘을 잃지 않고 오히려 키워가는 방법을 제시한다.

책 속에서

AI에게 일을 시켜본 사람은 안다.
“○○ 기획안 잘 조사해서 정성스럽게 써줘”, “자연스럽게 바꿔줘” 같은 짧은 지시만으로도 꽤 쓸 만한 결과물이 나온다는 걸.

문제는 그다음이다. 그 결과물들을 모아놓고 보면 이상하게 비슷한 느낌이 든다. 무난하고, 어디서 본 듯한 문장들. 틀린 말은 없는데 강하게 남는 것도 없다. 구조는 반듯해 보이지만 정작 무슨 말을 하려는 건지 중심이 흐릿하다.

읽는 순간 “잘 정리됐네”라는 인상은 주지만, 곧이어 “그래서 이 사람은 무슨 판단을 한 거지?”라는 질문이 남는다. 이런 흔적을 나는 'AI 냄새'라고 부른다.

여기서 말하는 AI 냄새는 문체나 어조의 문제가 아니다. 그 결과물 안에 쓴 사람의 문제의식, 우선순위, 판단, 책임이 스며들지 못했다는 신호다. 기계가 문장을 만들었다는 사실은 문제가 아니다. 인간이 자기 생각을 충분히 밀어 넣지 않았다는 것이 문제다.

왜 이런 일이 생길까?

가장 큰 이유는 AI가 결과를 너무 빨리, 그리고 그럴듯하게 내놓기 때문이다. 예전에는 빈 화면 앞에서 한참을 멈춰 있어야 했다. 뭐가 핵심인지, 어떤 순서로 풀어낼지, 어디서부터 말을 꺼낼지 막막했다. 바로 그 불편하고 막막한 시간 속에서 생각은 비로소 자기 형태를 찾아갔다.

지금은 다르다. 인간의 생각이 채 정리되기도 전에, AI가 먼저 반듯한 초안을 내민다. 우리는 순간 한 단계 앞으로 훌쩍 뛰어넘었다고 느끼지만, 사실은 가장 중요한 과정이 생략된 경우가 많다. 바로 그 생략된 자리, 판단의 빈자리에서 AI 냄새가 올라온다.

오해하지 말자. 문제는 AI라는 도구 자체가 아니다. AI는 강력하고 유용하다. 시작의 장벽을 낮춰주고, 자료를 정리하고, 여러 가능성을 펼쳐 보여주는 데 탁월하다. 진짜 문제는 AI가 만든 초안이나 구조를 너무 빨리 '완성품'처럼 받아들이는 우리의 태도에 있다.

이 차이는 짧은 기획 문장 하나에서도 드러난다.

사내에서 새로운 고객 서비스 프로그램을 제안하는 기획안을 쓴다고 해보자. AI에게 “고객 충성도를 높이는 멤버십 프로그램 기획안 도입부를 써줘”라고 하면, 이런 식의 답이 돌아온다.

“치열한 시장 경쟁 속에서 고객 충성도는 기업의 지속 가능한 성장을 위한 핵심 요소이다. 이에 따라 고객과의 장기적인 관계를 강화하고 반복 구매를 유도하는 멤버십 프로그램의 도입이 필요하다. 본 기획은 고객 경험을 개선하고 브랜드 충성도를 제고하기 위한 전략적 방안을 제시한다”

매끄럽다. 형식도 완벽하다.

하지만 이 문장만 보고 누가 “아, 이 사람이 정말 이 문제를 고민했구나” 하고 느낄 수 있을까? 어느 회사에 갖다 붙여도 전혀 어색하지 않은, 그야말로 '무균 상태'의 문장이다. 이럴 때 AI 냄새가 진하게 풍겨 온다.

진짜 판단이 들어가면 문장은 달라진다. 문제를 바라보는 시선 자체가 바뀐다. '고객 충성도'라는 추상적인 숙제 대신, '첫 구매 후 90일'이라는 구체적인 판단이 자리 잡는다. '멤버십이 필요하다'는 빈 말 대신, '두 번째 구매를 만들어야 한다'는 명확한 우선순위가 드러난다.

여기까지 오면 같은 주제라도 '누가 썼는지'가 보이기 시작한다. 인간의 판단이 개입하는 순간, AI 냄새는 현저히 옅어진다.

발행인의 글
서문 | 내 사유를 붙드는 인간의 힘
일러두기

01 AI 냄새가 펄펄 나는 결과물

AI 냄새는 판단의 빈자리에서 나온다
우리 시대는 왜 알고 있음과 판단을 점점 흐리게 하는가
검색형 사용과 탐구형 사용

02 'AI 의존형 사유'와 'AI 증폭형 사유'

AI의 환각과 편향과 판단 책임
'AI 의존형 사유'와 'AI 증폭형 사유'의 갈림길
'AI 증폭형 사유'의 세 가지 태도
AI 사용 기본 팁 1
직접 해보기 1 내 생각은 어디까지 들어가 있는가?

03 대화의 좌표 잡기 ─ 맥락 설정

어텐션의 방향은 누가 정하는가
맥락 설정은 사고 구조를 바깥으로 꺼내는 일이다
좋은 맥락은 다섯 가지면 충분하다

04 답을 흔들어보라 ─ 검증

검증은 결과를 어떻게 바꾸는가
AI 협업에서 검증은 왜 더 중요해졌는가
검증의 두 가지 기준: 사실과 논리

05 문제가 바뀌면 해답도 바뀐다 ─ 문제 정의

문제 정의는 막혀 있는 지점을 발견하는 일이다
문제 정의가 달라지면 해결책도 달라진다
문제 정의는 왜 어려운가
문제를 흔드는 세 가지 방식
AI 사용 기본 팁 2
직접 해보기 2 맥락, 검증, 문제 재정의

06 사각지대를 드러내라 ─ 관점 전환

한 자리에서만 본 답은 쉽게 평평해진다
익숙한 것에 대한 저항
관점 전환에서 AI와 인간의 자리

07 연결 문장이 통찰을 낳는다 ─ 해상도 조절

장면과 구조, 그리고 연결 문장
장면과 구조 사이에는 '패턴'이 있다
AI와 함께 해상도를 조절하는 법
AI 사용 기본 팁 3

08 사고를 구조화하라 ─ 형식 변환

제약은 사고를 보이게 한다
형식을 바꾸면 빈틈이 드러난다
압축과 확장은 가장 실용적인 형식 변환이다
직접 해보기 3 관점 전환, 해상도 조절, 형식 변환

09 반복은 차이를 낳는다 ─ 멀티턴

가짜 멀티턴과 진짜 멀티턴
멀티턴의 목적은 좋은 전환이다
더 이상 진행이 안 될 때
멀티턴은 언제 멈춰야 하는가
AI와 창의적으로 협업하는 법
직접 해보기 4 질문의 역할을 바꾸며 답을 재구성하기

10 사다리와 엘리베이터 ─ 학습

사다리와 엘리베이터
먼저 설명하고, 약한 지점을 드러내며 질문하라
오답에 대한 두 가지 태도
비교와 연결이 있을 때 학습은 깊어진다
학습의 목표는 기억보다 구조여야 한다
AI와 학습하는 법
직접 해보기 5 나는 외우는가, 이해하는가

11 아이디어보다 먼저 붙들어야 할 것 ─ 기획

아이디어보다 먼저 붙들어야 할 것
기획안에는 고객이 있다
성공 기준이 없을 때
기획의 핵심은, 검증 가능한 첫 단위다
직접 해보기 6 아이디어를 모으고 있는가, 기획을 설계하고 있는가

12 글의 중심과 긴장 ─ 글쓰기

글쓰기의 방식이 달라졌다
글에는 중심이 있어야 한다
중심이 서면 버리고 다시 설계하라
긴장을 복원하라
내 언어로 다시 쓰고, 혼자 마지막을 통과하라
직접 해보기 7 내 글을 쓰고 있는가, 문장을 정리하고 있는가

에필로그 | 반복, 철학, 그리고 자연 속 혼자 있는 시간

부록 | AI 협업 실천 가이드

AI 협업 진단 카드
AI 협업 기본 루틴
작업 시작 카드
맥락 설정 템플릿
검증 템플릿
문제 정의 템플릿
관점 전환 템플릿
해상도 조절 템플릿
형식 변환 템플릿
멀티턴 템플릿
학습 템플릿
기획 템플릿
글쓰기 템플릿
결과물 점검표
AI와의 학습 원칙 정하기
AI와의 기획 원칙 정하기
AI와의 글쓰기 원칙 정하기