AI 시대의 지혜로운 사용: 기독교 선교의 도구와 선용의 실례

<글을 시작하며: AI 시대, 안전한 사용을 위한 지혜>

저는 지금까지 다섯 편의 글을 통해 AI가 우리의 삶과 사역, 학문과 일상에 어떤 변화를 일으키고 있는지를 살펴보았습니다. 그러나 그 발전 속도가 빠른 만큼, 우리는 잠시 멈추어 “안전하게 사용하는 길”을 진지하게 묻지 않을 수 없습니다. 마치 자동차가 바퀴만으로는 달릴 수 없듯이, AI 역시 브레이크가 없이는 인류를 위협할 수 있기 때문입니다. AI는 바다와 같아, 작은 배는 방향타가 없으면 표류할 수 있습니다. AI 시대에 반드시 필요한 세 가지 안전장치—환각 방지, 프라이버시 보호, 인간의 최종 책임—를 중심으로, 인간의 존엄과 책임을 어떻게 지켜낼 수 있을지도 글 중심부분에서 다룰 것입니다.
물론 안전장치를 말하기에 앞서, AI의 다양한 기능들을 제대로 이해하고 실제로 사용해 보아야만 합니다. 기차가 브레이크 장치를 갖추고 있어도 한 번도 달려보지 않았다면, 그 장치는 무용지물일 것입니다. 마찬가지로 AI도 경험 속에서 사용하고, 그 효용을 체득한 이후 에야 안전장치의 필요성을 진정으로 느낄 수 있습니다.
앞선 글에서 다루었듯, 우리는 초지능적 슈퍼 휴먼의 등장, 가까운 미래에 도래할 범용 인공지능(AGI), 촘촘히 연결된 신경망, 그리고 대륙을 잇는 고속도로와 같은 에이전트 AI의 시대를 맞이하고 있습니다. 이 모든 발전이 가져올 부정적 디스토피아적 상상에만 사로잡혀 두려워할 이유는 없습니다. 오히려 그리스도인은 AI 시대의 다양한 기능을 배워 활용함으로써 복음의 도구로 삼을 수 있습니다.
오늘날의 AI 생태계는 “대용량 데이터 + 대규모 계산 자원 + 설계(모델 아키텍처·학습 목표·데이터 파이프라인)”라는 세 축의 결합으로 이루어졌습니다. 앞으로도 이 세 가지 요소 위에서 혁신과 규범(안전·거버넌스)이 함께 작동하며 AI의 미래가 결정될 것입니다. 따라서 개발자와 투자자는 이 축을 이해하고, 책임 있는 결정을 내려야 합니다.
이번 글에서는 AI를 선용하기 위한 기본적인 이해와 관점을 제시하고, 실제로 활용 가능한 방법들을 살펴본 뒤, 무엇보다도 AI가 안전하게 사용되기 위해 필요한 제동 장치가 무엇인지 함께 고찰하고자 합니다.

<AI 어떻게 여기까지 왔나>

오늘날 우리는 스마트폰 속에서, 또 인터넷과 업무 현장에서 너무도 자연스럽게 AI를 만나고 있습니다. 그러나 여기까지 오기까지, AI는 짧지 않은 여정을 걸어왔습니다. 그 흐름을 간단히 돌아보면, 지금의 변화를 조금 더 생생하게 이해할 수 있습니다.

1. 규칙에서 학습으로
규칙에서 학습으로는 규칙적 AI가 탄생함으로 통계적 ML(Machine Learning)로 전환한 것을 의미합니다. 20세기 중반의 규칙 기반 AI에서 통계적 머신러닝(특징 추출 + 모델 학습)로 전환한 것입니다.
처음 AI가 태동하던 20세기 중반, 컴퓨터 과학자들은 “규칙”을 정해주는 방식으로 인공지능을 만들었습니다. 예를 들어 “만약 A라면 B를 실행하라” 같은 규칙을 수천, 수만 개 입력해 주는 방식이었죠. 그러나 이 방법은 너무 제한적이었고, 현실의 복잡한 문제를 다루기에는 힘이 부쳤습니다. 그래서 1980년대 이후 과학자들은 “규칙을 사람이 다 정하지 말고, 데이터에서 스스로 배워라”라는 방향으로 전환합니다. 이것이 바로 머신러닝의 시작이었습니다.

2. 머신러닝에서 딥러닝으로
2000년대에 들어서면서, 여러 가지 알고리즘들이 등장했습니다. 커널(kernel), SVM(Support Vector Machine), 결정트리(Decision trees) 등 다양한 기법들이 있었지만, 진짜 게임 체인저는 딥러닝(Deep Learning)이었습니다. 특히 사진을 분석하는 CNN(합성곱 신경망, combination of deep neural networks)이나, 언어와 시간을 다루는 RNN(순환 신경망, Recurrent Neural Network)은 엄청난 성능을 보여주었습니다. 여기에 대량의 데이터와 GPU라는 강력한 계산 도구가 만나면서, AI는 드디어 도약하기 시작했습니다.

3. 트랜스포머의 등장 (2017년)
AI 발전의 가장 큰 분수령은 2017년이었습니다. 구글 연구자들이 발표한 논문, 바로 “Attention is All You Need”입니다. 여기서 나온 트랜스포머(Transformer) 구조는 긴 문맥을 다루기 쉬우면서도 병렬 계산에 효율적이었습니다. 이 혁신 덕분에 AI는 사람의 언어를 훨씬 더 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있게 되었고, 지금 우리가 쓰는 챗봇이나 번역 서비스의 기초가 마련된 것입니다.

4. 스케일링의 시대
2018년 이후, 연구자들은 흥미로운 사실을 발견했습니다. 모델의 크기를 키우고(파라미터 수), 데이터 양을 늘리고, 계산량을 더 투입하면 성능이 계속 좋아진다는 것입니다. 이른바 스케일링 법칙입니다. 그 결과 수십억, 수천억 개의 파라미터를 가진 초거대 언어모델(LLM, Large Language Model)이 등장했고, 이 모델들은 점점 “범용적 능력”을 보여주기 시작했습니다.

5. 파인튜닝과 RLHF
하지만 아무리 큰 모델도 그대로 두면 불완전합니다. 그래서 연구자들은 사전학습(pretraining)으로 방대한 지식과 패턴을 익힌 뒤, 파인튜닝(fine-tuning) 과정을 통해 더 안전하고 유용하게 다듬습니다. 특히 인간 피드백을 활용하는 RLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback) 기법은 오늘날 챗GPT 같은 서비스가 사람과 대화할 때 더 자연스럽고 안전하게 반응할 수 있도록 만들어 준 핵심 기술입니다.

6. AI 생태계의 확산
마지막으로, AI는 더 이상 연구실 안에 머물지 않습니다. 클라우드 서비스, GPU 인프라, 오픈소스 모델, 벡터 데이터베이스, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 같은 기술이 등장하면서, 기업과 개인 누구나 AI를 쉽게 활용할 수 있는 생태계가 만들어졌습니다. 지금은 단지 대기업 연구소가 아니라, 스타트업, 대학, 개인 개발자까지도 AI 혁신을 함께 만들어 가고 있습니다.

AI는 어느 날 갑자기 나타난 기술이 아닙니다. 규칙 기반에서 시작해, 머신러닝을 거쳐, 딥러닝과 트랜스포머, 초거대 언어모델에 이르기까지 수십 년의 축적 위에 서 있는 성과입니다. 오늘 AI를 쓰는 사람의 정확한 비율은 조사마다 다르지만, 공통적으로 보이는 흐름은 이렇습니다. 미국에서는 성인 다수가 여전히 일터에서 AI를 정기적으로 쓰지 않고(“직장 내 사용 없음”이 약 80%) 일부만 가끔 사용합니다. 한편 일상에서는 세대·과업에 따라 차이가 커서, 젊은층을 중심으로 정보검색·아이디어 발상 등에서 활용이 빠르게 늘고 있습니다. AP 뉴스 등 국제 비교 조사들에서도 매일 또는 매주 쓰는 비율은 아직 소수이지만, 인지도와 일회성 사용 경험은 해마다 확대되는 추세입니다.
따라서 앞으로의 시대는 “AI를 쓰는 사람”과 “쓰지 않는 사람” 사이의 격차—특히 정보 해석력, 작업 속도, 결과 품질—가 더 벌어질 가능성이 큽니다. 그러므로 AI의 원리를 이해하고, 신뢰 가능한 출처로 교차 검증하며, 맥락에 맞게 현명하게 활용하는 일은 개인과 사회 모두의 중요한 과제가 되었습니다.

<오늘의 AI(특히 LLM)가 작동하는 ‘설계 지층’ — 개략 파이프라인>

우리가 오늘 만나는 AI, 특히 챗봇이나 번역기 같은 대형 언어모델(LLM)은 단순히 “스마트한 컴퓨터”가 아닙니다. 그 속에는 수많은 보이지 않는 층(layer)이 쌓여 있습니다. 마치 한 권의 책이 집필되기까지 기획, 자료 조사, 집필, 교정, 출판 과정을 거치듯, AI도 자신만의 설계 파이프라인을 따라 만들어집니다.

1. 목표 정의(Use case / Objective)― 무엇을 위해 쓰일까?
AI는 처음부터 모든 일을 다 하도록 만들어지지 않습니다. “질문에 답하는 AI”인지, “긴 글을 요약하는 AI”인지, 혹은 “의학 진단을 보조하는 AI”인지에 따라 필요한 데이터, 평가 기준, 안전장치가 달라집니다. 마치 의사가 될 사람과 음악가가 될 사람이 다른 훈련을 받는 것처럼 말이지요.

2. 데이터 수집과 전처리 ― 재료를 고르고 다듬기
AI의 밑바탕은 데이터입니다. 책, 논문, 웹 문서, 대화 기록, 코드, 심지어 의료·법률 같은 전문 데이터까지도 활용됩니다. 하지만 이 데이터는 그냥 쓰일 수 없습니다. 중복을 제거하고, 개인정보를 지우고, 품질이 낮은 것은 걸러내야 합니다. 그리고 텍스트는 사람이 읽는 단어 그대로 쓰지 않고, 컴퓨터가 다룰 수 있는 토큰이라는 작은 조각으로 쪼개어 저장합니다.

3. 모델 아키텍처 설계 ― 뇌 구조 만들기
AI의 “두뇌 구조”를 짜는 과정입니다. 오늘날은 대부분 트랜스포머(Transformer)라는 구조를 사용합니다. 이 구조는 층(layer)을 몇 개 쌓을지, 머리(head)를 몇 개 둘지, 파라미터(학습 가능한 숫자)가 얼마나 많을지에 따라 성능과 비용이 크게 달라집니다. 요즘은 글자뿐만 아니라 사진, 소리, 센서 데이터까지 함께 다루는 멀티모달 모델로 발전하고 있습니다.

4. 훈련(Pretraining) ― 기초 체력 만들기
AI는 사람처럼 “공부”를 합니다. 다만 시험 문제집 대신 방대한 데이터 속에서 “다음 단어를 예측하기” 같은 훈련을 수없이 반복합니다. 이 과정에는 수백~수천 개의 GPU(고성능 그래픽 처리기)가 동원되고, 학습 효율을 높이기 위한 다양한 기술이 함께 쓰입니다.

5. 정교화(Fine-tuning / Alignment) ― 사람다운 답을 위한 다듬기
기초 훈련을 마친 AI는 아직 거칠고 불완전합니다. 그래서 사람이 직접 라벨링한 데이터로 세밀하게 조정하거나, RLHF(인간 피드백 강화학습)으로 “이런 대답은 안전하고, 저런 대답은 피해야 한다”는 기준을 학습시킵니다. 여기에 욕설, 혐오, 개인정보 침해 같은 것을 걸러내는 안전 필터가 더해집니다.

6. 평가와 검증 ― 시험대에 오르다
훈련된 AI는 다양한 시험을 치릅니다. 수학 문제를 얼마나 잘 푸는지, 글을 얼마나 잘 요약하는지, 혹은 악의적으로 쓰일 위험은 없는지 평가받습니다. 이 과정은 단순 점수 매기기를 넘어 실제 사용자 연구와 안전성 검증까지 포함합니다.

7. 배포(Serving)와 모니터링 ― 세상 속으로
완성된 AI는 서버에 배포되어, 우리가 사용하는 앱이나 웹사이트에 들어갑니다. 여기서는 응답 속도, 운영 비용, 버전 관리가 중요한 문제입니다. 금융·법률처럼 빠르게 변하는 분야에서는 지속적인 업데이트와 사용자 피드백 반영이 필요합니다.

8. 거버넌스와 규제 대응 ― 책임의 문서화
마지막 단계는 책임과 투명성입니다. AI가 어떤 데이터로 훈련되었는지, 어떤 한계를 갖고 있는지, 기록과 감사 로그를 남기는 문서 작업이 필요합니다. 이를 통해 사회가 AI를 더 신뢰할 수 있게 됩니다.
AI는 어느 날 갑자기 ‘마법처럼’ 등장한 것이 아닙니다. 목표를 세우고, 데이터를 모으고, 모델을 설계하고, 훈련과 다듬기를 거쳐, 평가와 검증, 배포와 관리, 그리고 규제와 책임의 단계를 따라 만들어진 결과물입니다.
즉, 오늘 우리가 쓰는 AI는 수많은 과학자의 연구, 기술자의 설계, 사회의 요구와 규범이 켜켜이 쌓여 만들어진 보이지 않는 설계 지층 위에 서 있는 셈입니다. 우리가 그것을 알수록, AI를 더 현명하고 안전하게 사용할 수 있을 것입니다.

<AI 핵심 기술 요소>

트랜스포머와 스케일링
• 트랜스포머는 자기주의(attention)를 통해 입력의 모든 위치를 상호 참조할 수 있어 긴 문맥 처리에 유리합니다.
• 스케일업(파라미터 증가)·스케일아웃(데이터 증가)·스케일업(계산) 모두 성능에 직접 연결됩니다.

학습 방법
• Self-supervised learning: 인간이 일일이 라벨하지 않아도 대량 텍스트에서 패턴을 학습합니다.
• Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): 모델 출력을 사람에게 평가하게 하고, 그 보상 신호로 모델의 행동을 교정합니다.
• Mixture of Experts (MoE): 일부 전문가 서브네트워크만 활성화해 파라미터는 크지만 연산은 절약하는 방식입니다.

검색·기억·지식의 결합
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): 모델 내부 지식(파라미터)만 의존하지 않고 외부 문서(벡터 DB)를 검색해 근거하여 기반에 대한 응답을 제공합니다. 사실성 증가와 최신성 확보에 유용합니다.

하드웨어·인프라
• GPU/TPU: 대규모 행렬 연산에 최적화. Nvidia가 GPU 생태계를 주도하고, Google TPU 등도 존재합니다.
• AI ASIC 및 가속기: Cerebras, Graphcore, Habana 등 전용 가속기. 메모리 대역폭, 인터커넥트가 병목 해결의 핵심입니다.
• 분산학습 스택: NCCL, Horovod, DeepSpeed, Megatron-LM과 같은 도구들이 대규모 모델 학습을 가능케 합니다.

데이터 파이프라인과 벡터 DB
• 대규모 텍스트·코드·이미지·오디오의 수집/전처리는 별도의 데이터 엔지니어링 팀이 수행합니다.
• 임베딩(벡터화) → 벡터 DB(FAISS, Milvus, Pinecone) → 빠른 근사 검색으로 RAG 구현합니다.

<누가 무엇을 결정하는가 — 개발자·엔지니어·디자이너의 실제 역할>

1. 연구 과학자(Research Scientist)
• 새 아키텍처·학습법을 고안합니다. 모델 성능과 이론적 이해를 책임집니다.

2. 머신러닝 엔지니어/ML 엔지니어
• 모델 학습 파이프라인 구현하고, 하이퍼파라미터 튜닝, 분산학습 설정, 실험 추적합니다.

3. 데이터 엔지니어 / 데이터 사이언티스트
• 데이터 수집·클렌징·라벨링 정책 수립, 데이터 품질 관리합니다.

4. MLOps / DevOps
• 모델 배포·모니터링·자동화, 인프라 비용 최적화, 롤백/버전관리입니다.

5. Prompt Engineer / Application Developer
• LLM을 애플리케이션에 적용하는 프롬프트 설계, 체인오브사고(Chain-of-thought) 설계, 도구 연결(검색, API 호출)입니다.

6. 안전·정책팀 (Alignment / Trust & Safety)
• 유해성 분석, 악용 시나리오 검토, 안전 필터 설계, 법규·컴플라이언스 대응입니다.

7. UX/제품 디자이너
• 사용자 인터페이스·경험 설계, 신뢰성·설명성 고려한 대화 흐름 설계입니다.
설계자의 “작은” 결정—어떤 데이터를 포함시키는가, 어떤 손실함수를 최적화하는가, 어느 정도의 검열을 두는가, RLHF를 얼마나 적용하는가—가 모델의 행동을 근본적으로 바꿉니다. 즉 기술적 설계는 바로 윤리적·사회적 설계입니다.

<AI 산업 구조와 생태계>

1. 투자자·기업의 역할과 인센티브 구조
• 자본 집중: 대규모 학습은 계산비용이 매우 높으므로(수백만~수천만 달러 규모의 클러스터), 초기 자금과 클라우드 크레딧이 관건입니다. 대형 VC·빅테크 투자로 역량 집중합니다.
• 인프라·서비스 레이어 투자: 모델 개발 외에도 벡터 DB, 프롬프트 툴, MLOps, 데이터 라벨링, 안전 솔루션 등 서플라이체인 전반에 상업적 기회가 존재합니다.
• 상업화 전략: API 제품화(사용량 기반 과금), 온프레미스 솔루션(기업 고유 데이터 보호), 특화 모델(의료·법률)으로 진입 장벽 낮추기입니다.
• 리스크-보상: 규제·윤리 이슈와 악용 위험이 투자 리스크로 작동—ESG 관점, 규제준수, 안전성이 투자 판단의 일부가 됩니다.

2. 현재 생태계의 특징(플레이어·개방성·경쟁)
• 플랫폼/빅테크: 대규모 컴퓨팅·클라우드·데이터를 가진 기업이 주도합니다(예: OpenAI·Google·Meta·Anthropic 등).
• 오픈소스·연구 커뮤니티: Hugging Face, EleutherAI, BigScience 등은 모델·데이터·도구의 민주화를 촉진합니다.
• 스타트업·앱 생태계: 도메인 특화 앱(법률·의료·교육), 도구(프롬프트 라이브러리·RAG 플랫폼), 생산성 툴 등 다양한 응용이 등장합니다.
• 규모의 경제: 대형 모델을 보유한 기업은 지속적 우위를 갖는 경향 — 이는 규제·공공정책 논의로 이어집니다.

3. 앞으로의 기술적·생태계적 방향(가시적 트렌드)
1. 멀티모달 통합의 가속
• 텍스트·이미지·영상·오디오·센서 데이터를 통합한 모델이 보편화 됩니다. (예: 이미지 설명 → 행동 제어 연결)

2. Retrieval·Tool-use·Agents
• 외부 도구(API·검색·계산기)를 호출하는 에이전트가 보편화되어 LLM이 ‘행동하는 지능’으로 확장됩니다.

3. 경량화·온디바이스 접근
• 소형, 효율 모델과 양자화(quantization) 기법으로 모바일·엣지에서의 추론 확대됩니다.

4. 전문화(특화)와 모듈화
• 범용 LLM + 소규모 특화 모델(혹은 파인튜닝)으로 비용·규제 문제 해결됩니다.

5. 안전·해석 가능성(Explainability) 연구의 성숙
• 모델 행동 이해를 위한 도구와 감사 체계 발전. 규제 수요에 대응합니다.

6. 데이터·컴퓨팅 민주화 vs 집중화의 싸움
• 오픈소스·소형 모델의 민주화 움직임과 대형 클라우드-칩 주도의 집중화가 공존합니다.

<AI 설계자와 투자자>

1. 설계자와 투자자가 반드시 고려해야 할 ‘핵심 체크리스트’

설계자(개발자·엔지니어)를 위한 체크리스트
• 데이터 출처·라이선스·품질 문서화를 철저히 하라.
• 치명적 영역(의학·법률·안보)에는 Human-in-the-loop를 보장하라.
• RLHF·안전필터 적용 시 투명성(어떤 기준으로 무엇을 차단하는지)을 제공하라.
• 배포 후 모니터링(피드백·분석)을 운영해 드리프트·악용 징후를 탐지하라.
• 설명가능성·해석 도구를 제품에 통합하라(사용자가 판단할 근거 제공).

투자자·경영자를 위한 체크리스트
• 단기 수익보다 규범·안전·윤리에 대한 투자를 우선 평가하라.
• 클라우드·칩 공급망·인재 확보의 지속가능성을 점검하라.
• 규제(데이터·AI 안전성) 시나리오를 가정한 사업계획 스트레스 테스트를 수행하라.
• 도메인 특화·규모의 경제·네트워크 효과 중 어디에 경쟁 우위가 있는지 분명히 하라.
• 오픈소스와의 협업 전략(기술 습득·탤런트 리크루팅)을 마련하라.

2. 윤리·거버넌스: 설계가 곧 윤리다

모델의 행동은 결국 설계자의 선택(데이터, 최적화 목표, 필터 정책)에 의해 결정됩니다. 따라서 기술 선택은 윤리적 선택이며, 투명성·책임소재·감시(감사로그)·사용자 권리(데이터 주권) 확보는 설계 단계에서부터 포함되어야 합니다. 규범·법 제정은 이 과정과 병행되어야 합니다.

3. 설계자의 책임과 미래의 기회

지금의 AI는 ‘코드와 데이터의 산물’이자 ‘사회적 설계물’입니다. LLM을 만드는 엔지니어·디자이너는 단지 성능을 올리는 기술자가 아니라, 사회적 행위자의 역할을 맡고 있습니다. 투자자는 수익과 함께 윤리·지속가능성에 대한 책임을 져야 합니다.
기술적 발전이 인류에게 선한 기여를 하려면, 개발의 모든 국면(데이터·모델·배포·감시)에서 투명성, 책임, 공정성, 회복력이 설계의 핵심 원칙으로 자리해야 합니다.
그 원칙을 기반으로, 멀티모달·에이전트·온디바이스·전문화의 물결은 우리 삶을 더 편리하게 만들며 동시에 새로운 경제적·사회적 구조를 요구할 것입니다.

<AI 시대의 네 가지 시나리오>

AI와 함께 살아가는 우리의 미래는 단순히 기술의 발전만으로 결정되지 않습니다. 인간 형성의 깊이(교육, 영성, 인격적 성숙)와 거버넌스의 강도(안전 규제, 사회적 제도, 책임 구조)가 어떤 균형을 이루느냐에 따라 전혀 다른 모습으로 펼쳐질 수 있습니다. 이를 네 가지 시나리오로 나누어 살펴볼 수 있습니다.

1. 공존-증폭 시나리오 (인간형성 강함 × 거버넌스 강함)
이 경우, AI는 철저한 안전 장치와 투명한 감사 시스템, 그리고 분권적 거버넌스 안에서 운용됩니다. 인간은 기술을 단순한 편의가 아니라 공공선을 증폭시키는 도구로 활용하게 됩니다. ‘머신 안식(Sabbath of the Machine)’ 같은 휴식 제도와 함께, 핵심 문해력과 분별력을 길러주는 교육이 정착됩니다. 이 시나리오는 AI와 인간이 서로를 해치지 않고 함께 성장하며, 인류의 성숙을 도와주는 가장 이상적인 그림입니다.

2. 관리된 피상성 (인간형성 약함 × 거버넌스 강함)
거버넌스가 강하게 작동하기 때문에 큰 사고나 재앙은 줄어듭니다. 그러나 문제는 인간의 깊이와 창의성이 점점 약화된다는 데 있습니다. AI가 모든 것을 대신 판단해 주니, 사람들은 스스로 깊이 고민하지 않게 되고 문화는 점점 평균화, 보수화됩니다. 안전은 보장되지만, 풍성한 다양성과 창조적 도약은 줄어드는 사회가 되는 것입니다.

3. 가속 양극화 (인간형성 강함 × 거버넌스 약함)
이 경우, 사회는 두 갈래로 나뉘게 됩니다. 일부 창의적 엘리트 집단은 AI를 적극 활용하여 더 높은 수준의 성취를 이루지만, 대다수는 단순한 소비 집단으로 남습니다. 동시에 규제가 부재하니, 에이전트 조작과 인지 착취가 만연하고, 거대한 정보 봉건제가 형성됩니다. 결국 소수는 더욱 강력해지고, 다수는 종속되는 극심한 사회적 불평등이 심화됩니다.

4. 연쇄불안정·가치잠김 (인간형성 약함 × 거버넌스 약함)
이것은 가장 암울한 시나리오입니다. 인간의 성숙도 부족하고, 제도적 안전망도 약하기 때문에 작은 사고가 곧 정책 실패와 집단적 오류로 이어지고, 악순환이 반복됩니다. 사회는 연쇄적인 불안정에 휘말리며, 집단사고와 폭력화가 쉽게 발생합니다. 이는 기술이 인간을 지켜 주기는 커녕, 오히려 사회적 혼란을 가속화하는 결과를 낳습니다.
이 네 가지 시나리오는 단순한 가정이 아니라, 지금 우리가 어떤 선택을 하느냐에 따라 충분히 현실이 될 수 있는 가능성들입니다. 인간 형성을 소홀히 하지 않고, 동시에 거버넌스를 튼튼히 세울 때, 우리는 공존과 증폭의 미래로 나아갈 수 있습니다. 그러나 그렇지 못한다면, 피상성·양극화·불안정이라는 그늘을 피하기 어려울 것입니다.

<아날로그 선교와 디지털 선교의 만남>

세상은 빠르게 변하고 있고, 선교의 방식 또한 이 변화 속에 놓여 있습니다. 과거의 선교가 아날로그 방식에 뿌리를 두었다면, 오늘날 우리는 디지털 선교라는 새로운 시대를 마주하고 있습니다. 두 방식을 비교해 보면, 단순히 도구만 달라진 것이 아니라 선교의 지형 자체가 새롭게 변모하고 있음을 알 수 있습니다.

1. 소통의 방식: 만남에서 연결로
아날로그 선교는 언제나 대면을 중심에 두었습니다. 전도 현장에서 사람을 직접 만나 복음을 전하고, 교회 강단에서 설교하며, 우편으로 소식을 전하곤 했습니다. 그러나 디지털 선교는 경계를 넘어섭니다. 온라인 전도, 소셜 미디어, 웹사이트를 통해 국경과 시차를 뛰어넘어 복음을 전합니다. 직접 눈을 맞추는 따뜻함은 줄어들 수 있지만, 대신 연결의 폭은 훨씬 넓어집니다.

2. 접근성: 지역적 한계에서 세계적 확장으로
아날로그 선교는 물리적 한계에 부딪히곤 했습니다. 특정 지역에 직접 들어가야만 접근이 가능했지요. 그러나 디지털 선교는 인터넷과 모바일을 통해 전 세계 어디서나 연결될 수 있습니다. 이제 선교는 특정 도시나 마을을 넘어, 클릭 한 번으로 지구 반대편까지 뻗어갈 수 있습니다.

3. 제자화: 소그룹에서 사이버 멘토링으로
과거에는 제자화가 개인 멘토링과 소그룹 중심으로 이뤄졌습니다. 그러나 디지털 시대에는 온라인 강좌, 사이버 멘토링, 심지어 AI 기반 제자 양성 프로그램까지 등장했습니다. 이는 규모의 확장을 가능하게 하지만, 동시에 관계적 깊이를 어떻게 지켜낼지가 중요한 과제가 됩니다.

4. 자원 분배: 종이 성경에서 성경 앱으로
예전에는 성경책과 인쇄물을 직접 전달하는 것이 전도의 중요한 수단이었습니다. 하지만 오늘날은 성경 앱, 전자책, 온라인 학습 플랫폼이 그 자리를 차지하고 있습니다. 자료는 더 빠르고 더 많이 퍼질 수 있지만, 종이를 손에 쥐었을 때의 감각적 경험은 점차 희미해지고 있습니다.

5. 훈련: 현장에서 디지털 플랫폼으로
선교사 훈련은 과거에 주로 현장 세미나와 성경학교에서 이루어졌습니다. 하지만 이제는 웹세미나, 디지털 플랫폼, AI 기반 튜터가 그 역할을 대신하고 있습니다. 물리적 거리에 상관없이 더 많은 이들이 훈련을 받을 수 있게 된 것이지요.

6. 선교 현장 입국: 여행의 필요성에서 디지털 접근으로
아날로그 선교는 반드시 현장에 들어가야만 가능했습니다. 하지만 제한 접근 지역에서는 이제 디지털이 새로운 길을 엽니다. 실제로 발을 디딜 수 없는 곳에서도, 인터넷을 통해 복음의 메시지가 들어갈 수 있는 시대가 된 것입니다.

7. 지속가능성: 비용에서 확장성으로
마지막으로, 아날로그 선교는 여행, 숙박, 체재 경비 등 많은 비용을 필요로 했습니다. 반면 디지털 선교는 기술을 활용해 최소한의 비용으로 무한히 확장될 수 있습니다. 이는 자원 활용의 효율성을 극대화하지만, 동시에 사람의 헌신과 희생의 자리가 축소되지 않도록 균형을 잡아야 합니다.
아날로그 선교와 디지털 선교는 대립이 아니라, 서로 다른 시대의 언어입니다. 한쪽은 따뜻한 만남과 깊이를 강조하고, 다른 한쪽은 빠른 확장성과 접근성을 제공합니다. 우리가 걸어가야 할 길은 두 가지를 대립적으로 보는 것이 아니라, 서로를 보완하는 지혜를 찾는 것입니다. 선교의 본질은 변하지 않습니다. 다만, 하나님께서 주신 새로운 도구를 어떻게 사용하느냐가 우리의 책임일 뿐입니다.

<AI 혁명과 선교의 새로운 지평>

오늘날 인류가 경험하고 있는 가장 눈에 띄는 디지털 혁명은 다름 아닌 인공지능(AI)의 급속한 발전과 통합입니다. 의료, 금융, 운송을 비롯한 다양한 산업 분야는 AI 덕분에 전례 없는 변화를 겪고 있습니다. AI는 자동화를 가속화하고, 방대한 데이터를 기반으로 한 예측 분석을 가능하게 하며, 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하면서 산업의 판도를 바꿔 놓고 있습니다.
이러한 변화의 배경에는 머신 러닝, 빅데이터, 클라우드 컴퓨팅의 눈부신 발전이 자리합니다. 기업은 운영 방식을 재편하고, 개인은 기술과 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꾸어 가고 있습니다. 더 나아가, AI와 블록체인, 그리고 디지털 연결망은 이제 인간 삶의 모든 영역에 스며들며 일상과 신앙, 문화와 교육까지도 변혁하고 있습니다.

1. 선교의 패러다임 전환
이 거대한 변화 속에서 교회의 선교도 “아날로그 전용” 전략에서 “하이브리드” 전략으로 전환해야 합니다. 과거에는 직접적인 만남과 현장 중심의 사역이 주류였다면, 이제는 디지털 기술을 활용한 복합적 선교 전략이 필수적입니다.

2. 주요 선교 대응 방안
• 디지털 전도팀 개발: 온라인을 통해 복음을 전하는 전문 인력을 세워야 합니다.
• AI와 빅데이터 활용 훈련: 선교사들이 디지털 도구를 능숙하게 다룰 수 있도록 교육해야 합니다.
• VR(가상현실) 선교: 타문화 훈련과 가상 선교 여행을 통해 새로운 방식의 체험형 훈련을 열어야 합니다.

3. 기술 통합의 실제적 모습
• 디지털 전도: 라이브 스트리밍 예배, 틱톡을 통한 간증, 유튜브 성경 공부 등 새로운 플랫폼에서 복음을 전할 수 있습니다.
• AI 기반 선교: AI 지원 성경 번역, 구도자와의 대화를 이어가는 챗봇, 그리고 미전도 지역을 파악하기 위한 예측 분석은 선교의 지도를 새롭게 그려 가고 있습니다.
AI 혁명은 단순히 산업과 생활의 변화를 넘어, 교회의 선교 전략에도 거대한 전환점을 만들어 내고 있습니다. 기술은 본질적으로 도구이지만, 그 도구를 통해 복음의 빛을 더 멀리, 더 깊이 전할 수 있는 길이 열리고 있습니다. 이제 교회는 이 새로운 기회를 붙잡아, 아날로그와 디지털이 함께 어우러지는 하이브리드 선교 시대를 준비해야 할 때입니다.

<AI 프로그램에 대한 경험과 비교 분석>

— 초보자에게는 길잡이, 익숙한 분께는 업그레이드 지침
저는 AI 공학자가 아닙니다. 다만 여러 도구를 실제로 써 보며 얻은 깨달음이 있습니다. 요약하면 이렇습니다.
• AI는 판단의 최종 책임을 대신하지 못합니다.
• 그러나 교정, 교차검증, 출처 확인, 큰 그림 정리(whole picture)에는 탁월한 보조수단입니다.
• 각 도구는 강점이 다릅니다. “만능 1개”보다 용도별 2–3개를 병행하면 효율이 훨씬 올라갑니다.

아래는 제가 자주 쓰거나 팀에 권하는 도구들의 현실적 비교입니다.

1. 대화형 AI(LLM) — “생산성의 1번 축”: ChatGPT (OpenAI)
오늘날 누구나 한 번쯤은 구글 검색을 해 본 경험이 있을 것입니다. 질문을 입력하면 수많은 결과가 쏟아져 나오고, 우리는 그 중에서 가장 적절한 답을 찾아내곤 합니다. 그런데 이제는 조금 다른 차원의 경험이 열렸습니다. ChatGPT와 같은 대화형 AI, 즉 LLM(Large Language Model)은 단순히 ‘찾아주는 검색엔진’을 넘어, 대화 속에서 직접 글을 써 주고, 설명해 주고, 생각을 정리해 주는 도구로 자리 잡고 있습니다.
많은 사람들이 ChatGPT를 처음 접했을 때, “마치 사람과 이야기하는 것 같다”라는 느낌을 받습니다. 질문에 답할 뿐 아니라, 글을 정리하고, 요약해 주고, 구조를 짜 주며, 복잡한 문제를 단계별로 풀어 주는 능력이 있기 때문입니다. 예를 들어 “보고서 초안을 써 줘”라고 하면 글의 틀을 만들어 주고, “단계별로 설명해 줘”라고 덧붙이면 논리적인 흐름까지 잡아 줍니다. 이런 점에서 ChatGPT는 생산성을 높여 주는 1번 축이라 부를 만합니다.
물론 한계도 분명합니다. ChatGPT는 모든 정보를 실시간으로 검색하는 것이 아닙니다. 모델의 설정과 버전에 따라 최신 정보 접근이 제한될 수 있고, 때로는 그럴듯해 보이지만 사실과 다른 대답을 내놓기도 합니다. 그래서 사용자는 반드시 교차 검증(cross-check)을 해야 합니다. 단순히 “정답”을 얻는 것이 아니라, AI의 답변을 하나의 초안이나 도움말로 삼아 사람이 최종 확인을 해야 안전합니다.
그렇다면 언제 ChatGPT를 활용하면 좋을까요? 대표적으로는 다음과 같은 순간입니다:

• 초안 작성: 글의 기초 뼈대를 잡을 때.
• 구조 설계: 보고서나 강의안의 큰 흐름을 정리할 때.
• 설명문 만들기: 복잡한 개념을 쉽게 풀어야 할 때.
• 코칭형 대화: “단계별로 도와줘”라고 요청해 학습 도우미처럼 활용할 때.

많은 사람들이 처음에는 단순한 호기심으로 ChatGPT를 사용하다가, 점차 업무, 공부, 글쓰기, 심지어 일상적 고민까지 실질적인 도움을 받게 됩니다. 이는 구글 검색을 처음 배웠을 때와 비슷합니다. 처음에는 단순히 필요한 정보를 찾는 도구였지만, 지금은 삶의 일부가 되었듯이, 대화형 AI도 머지않아 우리의 기본 상식과 생활 도구가 될 것입니다.

2. Google Gemini: 멀티모달 시대의 또 다른 선택
구글은 이미 검색(Search)의 최강자로 자리매김했습니다. 스마트폰을 쓰는 누구나 하루에 몇 번씩은 구글을 찾고, 최신 정보와 웹사이트로 연결됩니다. 그런데 최근 등장한 Google Gemini는 단순한 검색을 넘어, 대화형 AI와 멀티모달(텍스트·이미지·오디오·영상) 처리 능력을 결합한 새로운 플랫폼으로 주목받고 있습니다.
Gemini에 대한 평가는 분명 엇갈립니다. 어떤 이들은 “이제야 진짜 AI가 나왔다”며 열광하는 반면, 또 다른 이들은 여전히 ChatGPT가 더 편리하고 안정적이라고 말합니다. 사실 어느 한쪽이 절대적으로 우위에 있다고 보기는 어렵습니다. 자신의 필요와 맥락에 맞게 교차검증하면서 써 보는 것이 가장 현명한 태도일 것입니다.

Google Gemini의 강점

1. 멀티모달 능력
o ChatGPT가 주로 텍스트 기반으로 강점을 보여왔다면, Gemini는 이미지 설명, 음성 입력, 동영상 요약까지 자연스럽게 처리할 수 있습니다. 예를 들어 스마트폰 카메라로 찍은 사진을 업로드하고 “이 음식의 영양 성분을 설명해 줘”라고 요청하면 실시간으로 분석해 주는 식입니다.

2. 구글 생태계와의 연동
o 구글 문서, 드라이브, Gmail, 지도와 같은 서비스와 연결이 매우 매끄럽습니다. 연구 자료를 정리하거나, 일정표와 연계된 문서를 불러오고, 지도 기반의 데이터까지 처리할 수 있어 업무·학습 워크플로우에 강력합니다.

Google Gemini의 한계

1. 품질의 일관성 부족
o 과제에 따라 Gemini가 매우 뛰어난 답변을 주기도 하지만, 때로는 ChatGPT보다 미흡한 경우도 있습니다. 즉, 프롬프트를 얼마나 구체적으로 작성하느냐가 결과의 질을 좌우합니다.

2. 아직은 초기 단계
o 구글이 빠른 속도로 Gemini를 확장하고 있지만, 아직 일부 기능은 베타 단계이며, 실제 사용자 경험은 버전과 설정에 따라 차이가 납니다.
ChatGPT와의 비교 ― 교차검증이 답이다
• ChatGPT는 글쓰기, 요약, 설명 정리 등에서 안정적이고 균형 있는 성능을 보여줍니다. 특히 단계별 Reasoning에 강하고, 언어적 품질은 매우 높습니다.
• Gemini는 최신 동향이나 멀티모달 활용에서 강점을 발휘합니다. 실물 이미지 설명, 실시간 데이터와의 연계, 구글 문서와의 통합은 ChatGPT가 아직 따라오기 어려운 영역입니다.
• 그러나 ChatGPT가 구글에서 직접 정보를 “받아온다”는 식의 표현은 오해입니다. ChatGPT는 자체 모델과 웹 브라우징 옵션을 통해 정보를 가져오지만, 구글 검색 결과를 기반으로 설계된 구조는 아닙니다. 마찬가지로, 구글이 세상의 모든 책을 스캔했다는 말도 과장이며, Google Books가 방대하긴 하지만 전부는 아닙니다.

언제 Gemini를 쓰면 좋은가?

• 실물 이미지 설명: 사진 속 사물, 표, 음식, 장소를 분석할 때.
• 스프레드시트·문서와 연계: 구글 드라이브 자료를 불러오고 정리할 때.
• 최신 동향 개괄: 뉴스를 빠르게 정리하거나, 실시간 데이터에 접근할 때.

두 도구는 경쟁자가 아니라 보완재
결국 중요한 것은 “어느 쪽이 더 뛰어난가?”가 아니라, “어떤 상황에서 더 잘 맞는가?”입니다. 글쓰기와 사고 정리에는 ChatGPT가 강력하고, 멀티모달 분석과 구글 생태계 활용에는 Gemini가 적합합니다. 두 도구를 번갈아 사용하면서 장단점을 교차검증하는 습관을 기른다면, 우리는 어느 한쪽에만 머무르지 않고 더 넓은 가능성을 누릴 수 있을 것입니다.

3. Perplexity AI ― “출처 중심”의 탐색형 AI
AI 도구들 가운데 ChatGPT와 Google Gemini는 이미 대중에게 널리 알려져 있습니다. ChatGPT는 글쓰기와 구조화, 사고를 단계별로 풀어내는 능력에서 탁월하며, Gemini는 구글 생태계와 멀티모달 기능(텍스트·이미지·오디오·영상)에 강점을 가지고 있죠. 하지만 이 두 가지와는 다른 결을 가진 Perplexity AI가 조용히 주목받고 있습니다.

Perplexity AI의 강점

Perplexity AI의 가장 큰 특징은 “출처가 붙는 검색형 LLM”이라는 점입니다. 질문을 하면 짧고 명확한 답을 주면서, 동시에 관련된 출처와 인용 링크를 제시합니다. 이는 ChatGPT나 Gemini가 종종 제공하지 못하는 부분으로, “이 정보가 어디에서 나왔는가?”라는 기본적인 신뢰성 요구를 충족시켜 줍니다.
특히 온라인 조사, 논문 스캐닝, 최신 기사나 리포트를 신속히 모을 때 Perplexity는 빛을 발합니다. ChatGPT가 ‘그럴듯한 초안’을 빠르게 만들어 준다면, Perplexity는 “사실 검증용 필터” 역할을 하는 셈입니다.

Perplexity AI의 한계

물론 Perplexity에도 단점은 있습니다. ChatGPT처럼 유려한 글을 쓰거나 문체를 다듬는 데는 약합니다. Gemini처럼 이미지·멀티모달 기능을 자유자재로 다루지도 못합니다. 즉, “창의적 글쓰기”나 “멀티모달 생성”보다는 “탐색과 검증”에 초점이 맞춰져 있다는 것입니다.
다시 말해, Perplexity는 생산형 AI라기보다는 탐색형 AI로 자리 잡고 있습니다. 초안을 만드는 대신, 이미 존재하는 정보와 자료를 정확하게 찾아내고, 그것을 근거와 함께 보여 주는 데 집중합니다.

언제 Perplexity를 쓰면 좋은가?

• Cross-check(교차검증): ChatGPT나 Gemini가 제공한 정보를 사실로 받아들이기 전, Perplexity로 “정말 맞는가?”를 확인할 수 있습니다.
• Referencing(참고문헌 후보 확보): 논문, 기사, 보고서에 인용할 만한 출처를 빠르게 수집합니다.
• 최신 기사·리포트 탐색: 실시간에 가까운 자료 업데이트와 링크를 제공해 줍니다.

ChatGPT·Gemini와의 비교

• ChatGPT: 글을 구성하고 사고 과정을 풀어내는 데 강함. 하지만 때때로 출처가 모호하거나, 사실과 다른 답을 줄 수 있습니다.
• Gemini: 멀티모달 분석과 구글 생태계 연계에서 탁월. 그러나 답변 품질이 일관되지 않고, 여전히 프롬프트의 정교함이 필요합니다.
• Perplexity: 짧고 정확한 답 + 출처 제시라는 뚜렷한 장점. 다만 서사·문체 조형은 소박하고, 창의적 글쓰기보다는 탐색·검증에 집중할 수 있습니다.

창업 철학 ― “출처 중심의 검색-대화”

Perplexity의 창업자들은 “검색과 대화의 결합”을 핵심 철학으로 삼았습니다. 기존 검색엔진이 단순히 링크 목록만 제공했다면, Perplexity는 대화 속에서 검색 결과를 요약·정리하면서 동시에 출처를 남기는 방식을 구현했습니다. 이것이 곧 Perplexity의 정체성이자 장점입니다.
Perplexity는 ChatGPT와 Gemini처럼 “만들어 주는” AI가 아니라, “찾아주고 검증해 주는” AI입니다. 그래서 이 세 가지를 한 줄로 정리하면 이렇습니다:
• ChatGPT는 “글을 쓰는 동반자”,
• Gemini는 “멀티모달 연구 도우미”,
• Perplexity는 “사실 검증 파트너”.
세 가지를 각각의 강점에 맞게 병행하면, 단순히 생산성을 높이는 수준을 넘어, 더 신뢰할 만한 연구·학습·사역 도구로 활용할 수 있을 것입니다.

4. Claude (Anthropic) ― 긴 문맥과 안전성을 중시하는 조용한 강자
많은 사람들이 ChatGPT(OpenAI)와 Google Gemini, 그리고 Perplexity AI를 먼저 떠올리지만, 비교적 덜 알려진 yet 중요한 AI 모델이 있습니다. 바로 Claude (Anthropic)입니다. 이름은 프랑스 철학자 클로드 레비-스트로스(Claude Lévi-Strauss)에서 따온 것으로, 인간 이해와 복잡한 맥락 처리에 집중하겠다는 상징적 의지를 담고 있습니다.

Claude의 강점

1. 긴 문맥 처리 능력
Claude는 긴 문서를 다루는 데 특히 강합니다. 다른 모델들이 수만 토큰 수준에서 제한되는 경우가 많지만, Claude는 수십만 토큰 단위의 긴 컨텍스트를 읽고 요약할 수 있습니다. 이는 긴 보고서, 정책 문서, 회의록 같은 자료를 다룰 때 압도적인 강점입니다.
2. 요지 파악과 신중한 문체
Claude는 글을 단순히 요약하는 것을 넘어, 핵심 주제를 구조화하고 신중하고 균형 잡힌 톤으로 표현하는 데 특화되어 있습니다. 감정적이거나 과장된 표현을 피하고, 학문적·정책적 글쓰기에 적합합니다.
3. 윤리·안전 중심 설계
Anthropic은 창립 초기부터 AI 안전성(safety)과 윤리성(ethics)을 최우선 가치로 삼았습니다. 위험하거나 유해한 답변을 피하고, 신뢰할 수 있는 범위 안에서 답을 제시하려는 경향이 뚜렷합니다. 그 결과 Claude는 “신중한 파트너” 같은 성격을 띱니다.

Claude의 한계

1. 웹 인용의 제약
Perplexity처럼 자동으로 출처를 붙여주지는 않습니다. 일부 모드나 플랜에서는 검색 연동이 가능하지만, 기본적으로는 인용·출처 제공이 제한적입니다.
2. 언어 능력의 편차
한국어 생성 품질은 최근 많이 향상되었으나, 여전히 정밀한 번역에서는 전문 번역 도구(DeepL, Papago 등)와 병행하는 것이 바람직합니다.
3. 접근성과 속도
Claude는 강력한 모델이지만, OpenAI나 Google의 대규모 생태계만큼 보편적이지는 않습니다. 특정 플랜(예: Claude Pro)에 가입해야 긴 문맥 기능을 온전히 활용할 수 있습니다.

언제 Claude를 쓰면 좋은가?

• 긴 보고서 요약: 학술 논문, 회의록, 정책 보고서를 빠르게 구조화.
• 정책 문안 초안: 공공 정책, 기관 보고서 같은 신중한 톤의 글을 작성할 때.
• 윤리·균형이 필요한 글쓰기: 특정 이해관계에 휘둘리지 않고 차분한 관점을 담고 싶을 때.

다른 AI들과의 비교

• ChatGPT: 창의적 글쓰기와 Reasoning(추론)에 강하고, 활용 범위가 넓음. 그러나 때로는 “그럴듯한 허구”가 문제.
• Google Gemini: 멀티모달(이미지·오디오·영상)과 구글 생태계 연동이 장점. 그러나 품질 일관성이 부족할 수 있음.
• Perplexity AI: 출처 중심의 탐색형 AI. 교차검증과 참고문헌 수집에 특화. 그러나 글쓰기·서사 능력은 단순함.
• Claude (Anthropic): 긴 문맥 처리와 안전성 중심. 정책적·학문적 작업에 유리하나, 인용·검색은 상대적으로 약함.

Claude는 가장 화려하지도, 가장 대중적이지도 않은 AI입니다. 그러나 “신뢰할 수 있는 긴 글 동반자”라는 점에서 독보적인 자리를 차지합니다. 단편적인 답변보다 방대한 자료 속에서 요지를 추려내고, 균형 잡힌 글을 쓰고, 안전성을 보장하는 도구를 원한다면 Claude는 빼놓을 수 없는 선택입니다.

5. Microsoft Copilot ― 오피스 생태계 안에서 빛나는 동반자
많은 이들에게 AI는 여전히 ChatGPT나 Gemini 같은 독립형 플랫폼으로 각인되어 있지만, Microsoft Copilot은 다른 길을 택했습니다. 바로 우리가 매일 사용하는 오피스 생태계(Word, Excel, PowerPoint, Outlook, Teams) 안으로 들어온 것이죠. 독립적인 AI 서비스라기보다, 익숙한 생산성 도구를 한 단계 더 자동화하는 데 집중하고 있습니다.

Copilot의 강점

1. 오피스 앱과의 깊은 통합
o Copilot은 Word에서 자동으로 보고서 초안을 작성하거나, Excel에서 데이터 패턴을 찾아 차트를 그려주고, PowerPoint에서 프롬프트 몇 줄로 슬라이드를 구성할 수 있습니다.
o Outlook 메일함을 정리하고, Teams 회의를 실시간으로 요약하는 기능도 제공하기 때문에, 업무 현장에서 즉시 체감할 수 있는 생산성 향상을 경험할 수 있습니다.

2. 자동화된 워크플로우
o 기존에 사람이 반복적으로 하던 작업(예: 문서 편집, 수식 작성, 회의록 정리)을 Copilot이 대신 처리합니다. 덕분에 사용자는 더 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있습니다.

Copilot의 한계

1. 생태계 밖에서는 힘이 약해진다
o 강점이 Microsoft 365 안에 집중되어 있기 때문에, 구글 문서나 오픈 소스 툴을 주로 쓰는 환경에서는 Copilot의 장점이 거의 사라집니다. 즉, “마이크로소프트 환경에 얼마나 깊이 들어와 있느냐”가 활용 가치를 결정합니다.
2. 비용과 접근성 문제
o Copilot은 기본 기능이 아닌 추가 구독형 서비스로 제공되므로, 개인 사용자나 소규모 단체에게는 가격 장벽이 될 수 있습니다.

3. . 창의적 작업보다는 생산성 보조에 집중
o ChatGPT처럼 자유로운 글쓰기나 Claude처럼 긴 문맥 분석에 특화된 것은 아니며, 어디까지나 업무 지원 도구의 성격이 강합니다.

언제 Copilot을 쓰면 좋은가?

• 슬라이드 자동 구성: 회의 자료를 빠르게 준비해야 할 때.
• 회의 요약: Teams에서 긴 회의 내용을 핵심 bullet point로 정리.
• 메일 초안 작성: Outlook에서 반복적인 메일을 자동으로 제안.
• 표/차트 설명: Excel 데이터의 의미를 한눈에 이해할 수 있도록 해석.

다른 AI들과의 비교

• ChatGPT: 창의적 글쓰기와 Reasoning에 강함. 오피스 환경과 직접 연결되지는 않음.
• Claude: 긴 문맥과 정책적 글쓰기에 강점. 그러나 오피스 자동화는 제공하지 않음.
• Gemini: 멀티모달과 구글 생태계에 최적화. 마이크로소프트 환경에서는 제약적.
• Perplexity: 출처 기반 탐색에 특화. 그러나 생산성 자동화 기능은 거의 없음.
• Microsoft Copilot: 오피스 생산성 도구 내 자동화에 특화. 업무 효율성 향상에서 독보적.
Microsoft Copilot은 화려한 창의적 AI라기보다는, “현장에서 가장 바로 쓸 수 있는 비서”에 가깝습니다. 기업과 조직의 대부분이 이미 Microsoft 365를 기반으로 운영되고 있는 현실을 감안할 때, Copilot은 “일의 방식 자체를 바꾸는 도구”로 자리매김할 잠재력이 큽니다.

<검색, 인용, 사실성 확인 ― AI 시대의 실전 활용법>

우리는 하루에도 수없이 많은 정보를 접합니다. 그러나 “어디에서 출처를 확인할 것인가”, “이 정보가 사실인지 어떻게 검증할 것인가”라는 문제는 여전히 풀기 어려운 과제입니다. AI 도구들이 발전하면서 이 과제에 대한 새로운 길이 열렸습니다. Perplexity AI, Google 검색과 Scholar, 그리고 Elicit·ResearchRabbit 같은 학술 탐색 도구는 각기 다른 방식으로 우리가 지식을 탐색하고 활용하는 방식을 바꾸어 주고 있습니다. 이 장에서는 이 도구들이 어떻게 비즈니스, 기독교 선교와 목회, 그리고 개인의 삶 속에서 실제로 적용될 수 있는지를 살펴보고, 더 나아가 AGI 시대에 어떤 변화가 예상되는지도 함께 전망해 보고자 합니다.

1. 출처가 붙는 첫 관문 ― Perplexity AI
Perplexity는 답과 함께 인용 출처를 제시한다는 점에서 특별합니다. 단순히 “그럴듯한 답변”이 아니라, 그 답이 어디에서 나왔는지를 바로 확인할 수 있게 해주지요. 학문 논문을 쓰거나, 목회 현장에서 통계 자료를 인용해야 할 때, Perplexity는 일종의 “검색형 LLM”으로 출발점 역할을 해 줍니다.
예를 들어 기업 현장에서라면 “지난 12개월 동안 SaaS 가격이 어떻게 변했는가?”를 묻고, 인용 링크와 함께 보도자료나 고객 반응을 얻을 수 있습니다. 선교 현장에서는 “동남아 특정 주(州)의 스마트폰 보급률과 보안 이슈”를 최신 통계와 함께 파악할 수 있죠. 개인 생활에서도 건강이나 법률 정보를 찾을 때 1차 자료에 닿게 해주지만, 그 결과는 반드시 전문가 상담으로 이어져야 한다는 점을 잊지 않아야 합니다. Perplexity는 문을 열어주는 도구이지, 결론을 대신 내려주는 도구는 아닙니다.

2. 범위와 심층의 왕도 ― Google 검색과 Scholar
구글은 여전히 범위와 심층성에서 가장 강력합니다. 특히 Scholar는 논문·특허·학술 서적을 빠르게 추적할 수 있는 표준 경로입니다. 중요한 것은 단순히 검색 결과를 보는 데 그치지 않고, 원문 PDF나 법령 텍스트를 직접 열람하는 습관입니다.
비즈니스 현장에서는 규제나 정책 문서를 바로 확인해 전략에 반영할 수 있고, 선교·목회에서는 정부 통계청, UNESCO, 세계은행 같은 기관이 제공하는 데이터가 사역 계획의 근거가 됩니다. 개인 생활에서는 보건, 금융, 소비자 보호 같은 공공기관의 가이드를 즐겨찾기에 등록해 두면, 언제든 최신본을 참고할 수 있습니다.
또 Scholar에서는 ‘Review Article’를 먼저 읽어두면 한 분야의 지형을 빠르게 파악할 수 있고, 인용망을 따라가면 숨은 핵심 논문까지 찾을 수 있습니다.

3. 관계망 속에서 길을 찾다 ― Elicit과 ResearchRabbit
Perplexity가 출처를 바로 붙여주고, Google이 폭넓은 지도를 제공한다면, Elicit과 ResearchRabbit은 마치 지도 위의 길들을 연결해 주는 나침반과 같습니다. 키워드 몇 개만 입력하면 논문과 논문 사이의 관계망을 보여 주고, 그 안에서 허브 역할을 하는 중요한 논문을 빠르게 짚어낼 수 있습니다.
비즈니스 연구개발에서는 “멀티모달 AI + 의료영상”이라는 키워드로 들어가 핵심 데이터셋과 평가 지표를 찾아낼 수 있습니다. 선교 현장에서는 “온라인 제자훈련의 효과성 평가” 같은 키워드로 관련 논문들을 모아 실제 현장에서 사용할 평가 도구를 설계할 수도 있습니다. 개인 학습에서는 단순히 한두 편을 읽는 것에서 그치지 않고, 관계망을 따라가면서 입문서–핵심 논문–비판 논점으로 이어지는 체계적 읽기 리스트를 만들 수 있습니다.

4. 세 영역 속의 실제 적용
이 도구들은 단순히 “좋다”로 끝나지 않습니다. 구체적인 현장에서 다음과 같이 적용할 수 있습니다.
• 비즈니스에서는 Perplexity로 경쟁사 동향을 파악하고, Google에서 규제 원문을 확인하며, Scholar나 Elicit에서 리뷰 논문을 찾아 전략 보고서를 구성합니다. 이어서 Copilot이나 ChatGPT로 슬라이드 아웃라인을 자동 생성하면 한 시간 만에 분기 전략 브리핑을 완성할 수 있습니다.
• 선교·목회 현장에서는 Perplexity로 지역 디지털 환경을 탐색하고, Google에서 정부·NGO 보고서를 확인한 뒤, ResearchRabbit으로 디지털 제자훈련 논문을 정리해 사역 전략에 반영합니다. 이어 영상·소셜미디어 도구를 결합하면 실제 아웃리치로 이어질 수 있습니다.
• 개인 생활에서는 건강 관련 질문을 Perplexity로 최신 가이드를 확인하고, Scholar에서 원문을 열람한 후, 그 결과를 의사에게 가져가 질문 리스트를 만드는 식으로 활용할 수 있습니다. 이 과정은 의료적 결정을 대신하는 것이 아니라, 오히려 전문가 상담을 더 깊고 정확하게 만드는 준비 과정이 됩니다.

5. AGI 시대를 내다보며
지금까지 살펴본 AI는 어디까지나 도구형 AI입니다. 인간이 질문을 던지고, 답을 얻고, 사실 여부를 검증하는 주체가 결국 우리였습니다. 그러AGI(일반지능 또는 범용인공지능)가 도래하면 양상이 달라질 수 있습니다. AGI는 스스로 질문을 분해하고, 찬반 근거를 동시에 모아내며, 한 묶음의 보고서 형태로 제시할 수 있을 것입니다. 게다가 컨텍스트에 맞는 실행 계획까지 제안할 수 있겠지요.
그렇다면 인간은 무엇을 맡아야 할까요? 바로 분별과 가치 판단, 그리고 책임입니다. AGI가 아무리 빠르게 실행안을 제시해도, “무엇이 옳은가”, “어디까지 할 것인가”, “어떤 공동체 정체성을 지켜야 하는가”는 여전히 인간의 몫입니다. 도구가 ‘어떻게’를 해결할수록, 우리는 더 깊이 ‘왜’와 ‘어디까지’를 물어야 합니다.
Perplexity AI, Google 검색과 Scholar, Elicit과 ResearchRabbit은 단순히 정보를 제공하는 도구가 아닙니다. 이들은 우리가 더 책임감 있게 배우고, 더 신중하게 판단하며, 더 효과적으로 적용하도록 돕는 길잡이입니다. 비즈니스 전략을 세울 때, 교회와 선교 현장을 준비할 때, 그리고 일상 속에서 삶의 결정을 내릴 때, 이 도구들은 각기 다른 방식으로 우리의 시야를 넓혀 줍니다. 그리고 다가올 AGI 시대에는, 이 도구들이 보여 준 길 위에서, 인간의 몫인 분별과 책임의 중요성이 더욱 부각될 것입니다.

<이미지·영상·오디오 ― 전문가급 퀄리티가 일상으로>

AI 기술이 본격적으로 창작 영역으로 들어오면서, 과거에는 전문가의 장비와 수년의 훈련이 필요했던 작업들이 이제는 누구나 일상에서 손쉽게 다룰 수 있게 되었습니다. 이미지와 영상, 음악과 음성 합성, 그리고 번역까지—이제는 단순한 실험 단계가 아니라 실제적인 창작 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 이러한 가능성만큼이나 법적·윤리적 주의도 함께 요구됩니다.

1. 이미지 ― “디자이너의 손끝에서 대중의 손안으로”
이미지 생성은 AI 혁명의 가장 눈에 띄는 영역 중 하나입니다. Midjourney, DALL·E, Leonardo AI, Recraft 같은 도구들은 각기 다른 특화 기능을 제공합니다. Midjourney는 예술적이고 감각적인 이미지에 강하고, DALL·E는 텍스트와 이미지의 자유로운 결합에 탁월합니다. Leonardo AI는 게임·콘텐츠 제작자들에게 인기가 있으며, Recraft는 로고·아이콘·패턴 같은 실무 디자인에 최적화되어 있습니다.
예전 같으면 디자이너에게 의뢰하거나 수십만 원의 비용을 들여야 했던 로고 하나도, 이제는 몇 번의 프롬프트로 초안이 나옵니다. 그러나 결과물의 독창성과 저작권 문제는 여전히 인간의 책임 하에 검토되어야 합니다.

2. 영상 ― “베타를 넘어 실무로”
영상 제작은 상대적으로 뒤늦게 따라잡고 있지만, 발전 속도는 매우 빠릅니다. Runway, Pika 같은 도구들은 이미지에서 바로 짧은 영상을 생성하거나, 텍스트 설명만으로 애니메이션을 만들어 내기도 합니다. 아직 일부 기능은 베타(시범) 단계에 머물러 있지만, 교회 홍보 영상, 기업의 마케팅 티저, 개인 SNS 콘텐츠 제작에는 이미 실질적인 도움을 줍니다.
이제는 편집 툴을 몇 년씩 배우지 않아도, 몇 줄의 지시만으로 스토리텔링이 가능합니다. 다만 여전히 장편 영화나 고퀄리티 다큐멘터리 수준에는 도달하지 못했으므로, AI 영상은 보조 제작의 성격으로 이해하는 것이 적절합니다.

3. 오디오/음성 ― “목소리와 음악의 민주화”
음악과 음성 합성도 일상의 문턱을 낮추고 있습니다. Suno는 짧은 지시문만으로 곡을 만들고, AI가 가사를 붙여 음악을 완성합니다. Typecast와 ElevenLabs는 목소리를 합성하여 내레이션이나 오디오북, 설교 낭독에도 사용할 수 있습니다.
선교나 목회 현장에서는 오디오 성경 제작, 팟캐스트, 다국어 설교 더빙 등에서 활용도가 높습니다. 하지만 음성 합성은 특히 도용 위험이 크기 때문에, 타인의 목소리를 무단 사용하거나 허락 없이 배포하는 것은 법적·윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다.

4. 번역 ― “언어의 벽을 낮추다”
언어 장벽을 허무는 데에도 AI는 강력한 도구입니다. DeepL은 자연스러운 문장과 맥락 이해에서 우수한 평가를 받고, Google Translate는 속도와 범용성에서 여전히 최고의 자리를 지킵니다. 단순한 일상 대화부터 신학 자료의 초벌 번역까지, 이제 번역은 더 이상 전문가에게만 맡겨야 하는 작업이 아닙니다. 다만 중요한 문서나 법적 효력이 있는 자료는 반드시 전문 번역가의 감수를 거쳐야 합니다.

5. 주의할 점 ― 법적·윤리적 리스크
이 모든 도구들이 놀라운 가능성을 제공하지만, 그만큼 주의할 부분도 많습니다. 특히 초상권·저작권·음성 도용 문제는 AI 창작 시대의 핵심 쟁점입니다. 단순히 “내가 만들었으니 내 것”이 아니라, 그 이미지나 음성이 원본 데이터에서 파생된 것인지, 혹은 특정인의 권리를 침해하지는 않았는지 반드시 확인해야 합니다. 공개 배포 전에는 한 번 더 검토하는 과정이 필요합니다.
이미지, 영상, 오디오, 번역 AI는 이제 더 이상 “특수한 도구”가 아니라, 누구나 일상에서 접할 수 있는 창작 파트너가 되었습니다. 교회에서는 홍보 영상과 다국어 설교, 기업에서는 빠른 콘텐츠 제작, 개인에게는 취미와 자기 표현의 도구로 쓰일 수 있습니다. 하지만 기술의 진보만큼이나 윤리적 책임 역시 커졌습니다. 기술은 가능성을 열어 주지만, 그 가능성을 어떻게 사용할지는 여전히 인간의 몫입니다.

<오픈소스·로컬 실행 ― 맞춤형·프라이버시 우선의 선택>

AI 활용이 점점 일상화될수록, 사용자들은 단순히 편리함만이 아니라 맞춤형 설계와 데이터 보호를 함께 고민하게 됩니다. 클라우드 기반 AI가 막강한 성능과 편의성을 제공하는 것은 사실이지만, 기업 기밀이나 민감한 개인정보를 다루는 상황에서는 “인터넷을 통하지 않는 로컬 실행”이 더 적합할 수 있습니다. 또한 오픈소스 생태계는 누구나 자유롭게 모델과 데이터를 활용하고, 필요한 만큼 커스터마이징할 수 있는 장점을 제공합니다.

1. Hugging Face / HuggingChat ― “AI의 공공 도서관”
오픈소스 생태계의 상징적 플랫폼이 바로 Hugging Face입니다. 모델과 데이터셋이 공개되어 있어, 마치 AI 세계의 공공 도서관과도 같습니다. 연구자와 개발자는 Hugging Face를 통해 최신 모델을 공유하거나, 자신만의 모델을 업로드해 전 세계와 나눌 수 있습니다. HuggingChat은 이를 기반으로 한 대화형 인터페이스로, 오픈소스 모델을 누구나 간단히 체험할 수 있도록 설계되었습니다.
이는 단순히 “무료 도구” 이상의 의미를 갖습니다. 연구와 교육에서, 혹은 기업의 파일럿 프로젝트에서, 오픈소스 기반은 AI 활용의 첫 실험 무대가 되곤 합니다.

2. Ollama / LM Studio ― “내 컴퓨터 안의 AI”
한 걸음 더 나아가면, 로컬 실행(Local Execution)의 시대가 열립니다. Ollama와 LM Studio는 Llama, Mistral 등 오픈소스 LLM을 사용자의 PC 안에서 직접 실행할 수 있도록 해줍니다. 인터넷 연결이 필요 없는 환경에서도 모델을 구동할 수 있기 때문에, 오프라인 보안이 필수적인 기관이나 프로젝트에서 특히 유리합니다.
예를 들어, 변호사 사무실이나 병원에서 초안을 작성할 때 외부 서버로 데이터가 전송되지 않는다면 프라이버시 리스크를 크게 줄일 수 있습니다. 또한 GPU 성능이 충분하다면, 클라우드 비용을 줄이고 장기적으로 비용 최적화 효과까지 얻을 수 있습니다.

3. NotebookLM / Notion AI ― “내 문서에 특화된 비서”
구글이 선보인 NotebookLM과, 협업 툴 Notion AI는 개인이나 팀이 가진 문서 자료를 기반으로 질의응답형 비서처럼 작동합니다. 회의록, 리서치 파일, 보고서 등을 불러와 질문하면, 문서 안의 정보를 빠르게 요약해 주거나 필요한 대목을 찾아줍니다.
이는 특히 팀 단위 업무에서 강력합니다. 방대한 회의 자료 속에서 원하는 정보를 다시 찾을 때, 혹은 목회 현장에서 지난 설교 노트를 정리할 때, 문서 기반 AI는 일종의 “내부 기억 장치”처럼 기능할 수 있습니다.

4. 언제 쓰면 좋은가 ― 세 가지 대표 상황
• 민감 정보 처리: 초안 단계의 계약서, 의료 기록, 교회 교인 명단 등은 로컬 실행 환경에서 다루는 것이 바람직합니다.
• 커스텀 워크플로우 실험: 오픈소스 모델은 구조를 직접 수정하거나, 자신만의 데이터로 재학습시킬 수 있기 때문에 새로운 아이디어를 시험하기에 이상적입니다.
• 비용 최적화: 클라우드 기반 요금이 부담될 때, 로컬에서 모델을 돌리는 것은 장기적으로 경제적일 수 있습니다.
오픈소스와 로컬 실행 AI는 단순히 또 다른 선택지가 아니라, AI 활용의 자유와 책임을 동시에 보여 줍니다. 클라우드가 제공하는 편리함과 속도가 필요할 때도 있지만, 어떤 순간에는 내 손 안에서 직접 제어할 수 있는 도구가 더 적합할 수 있습니다. 민감한 데이터를 다루거나, 나만의 맞춤형 AI를 만들고 싶을 때, 혹은 비용을 최소화하면서 실험을 이어가고 싶을 때—오픈소스와 로컬 실행은 그 가능성을 열어줍니다. 결국 중요한 것은 무엇을, 왜, 어떻게 사용할 것인지에 대한 사용자의 분별입니다.

<AI와 함께하는 글쓰기의 네 가지 축>

글쓰기는 단순히 단어를 나열하는 작업이 아닙니다. 그것은 생각을 정리하고, 논리를 전개하며, 독자와 소통하는 지적 행위입니다. 그러나 많은 이들이 글쓰기 과정에서 막히는 지점을 경험합니다. 문장이 매끄럽지 않거나, 수치와 사실을 재확인할 시간이 부족하거나, 참고문헌을 정리하다 지치거나, 복잡한 주제를 큰 그림으로 정리하지 못할 때 말입니다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 AI 프로그램은 강력한 보조 도구가 될 수 있습니다.

1. 교정 ― 글의 어투와 흐름을 다듬다
첫 번째 축은 교정입니다. ChatGPT나 Claude 같은 언어 모델은 글의 어투를 정리하고 문장 간의 연결을 매끄럽게 다듬는 데 유용합니다.
예를 들어 비즈니스 리포트를 작성할 때는 지나치게 기술적인 표현을 이해하기 쉽게 바꾸어야 하고, 설교문을 준비할 때는 신학적 깊이를 유지하면서도 회중이 공감할 수 있는 언어로 풀어야 합니다. AI는 글을 읽는 독자의 수준과 맥락에 맞게 어휘와 어투를 조정해 줍니다.

2. Cross-check ― 사실을 교차 검증하다
둘째는 교차검증(Cross-check)입니다. 글 속의 연도, 인물, 통계 수치가 정확하지 않으면 전체 신뢰도가 무너집니다. 이때 Perplexity AI나 Google Scholar는 두 번째 출처를 확인하는 데 탁월한 역할을 합니다.
논문을 쓸 때는 연구 결과의 인용 연도를 반드시 원전과 대조해야 하고, 칼럼을 쓸 때는 사회적 사건이나 수치가 정확해야 합니다. 설교문에서도 역사적 맥락이나 성경 번역상의 차이를 확인하는 과정은 필수입니다. AI는 빠른 검색과 출처 제시를 통해 이 과정을 효율적으로 지원합니다.

3. Referencing ― 참고문헌을 정리하다
셋째는 참고문헌(Referencing)입니다. 글을 쓰면서 참고문헌을 모으는 일은 의외로 많은 시간을 소모합니다. Perplexity나 Elicit 같은 도구는 각주나 참고문헌의 후보를 모으는 데 유용합니다. 그러나 여기서 멈추지 말고 반드시 원전을 확인해 편집해야 합니다.
비즈니스 보고서에서는 시장조사 보고서나 정책 자료가 참고문헌이 될 수 있고, 논문에서는 학술지와 학회 발표문이 필요합니다. 에세이나 기고문에서는 신뢰할 만한 서적이나 기사 인용이 중심이 됩니다. 설교문에서는 성경 주석이나 교부 문헌 같은 1차 자료를 참고하는 것이 중요합니다.

4. Whole picture ― 전체 그림을 그리다
마지막은 큰 그림(Whole picture)을 그리는 작업입니다. 복잡한 주제일수록 독자에게 핵심 쟁점, 이해관계, 리스크, 대안을 요약해 보여 주어야 합니다. 여기서 AI는 논점을 맵 형태로 요약하거나, 여러 갈래의 논의를 하나의 스토리라인으로 엮는 데 도움을 줍니다.

예를 들어 국제 비즈니스 리포트라면 시장·정책·리스크 요인을 한눈에 보여줄 수 있고, 학술 논문에서는 연구의 공백과 기여점을 구조적으로 정리할 수 있습니다. 칼럼과 에세이는 논지를 독자가 따라가기 쉽도록 큰 줄기를 제시해야 하고, 설교문은 본문 말씀의 중심 메시지를 현대 청중의 삶과 연결하는 맥락도를 그려야 합니다.
AI는 글을 대신 써 주는 존재가 아니라, 글을 더 정확하고, 풍부하며, 설득력 있게 만드는 조력자입니다. 교정은 글을 읽기 쉽게 다듬어 주고, 교차검증은 사실의 신뢰성을 보장하며, 참고문헌 정리는 연구의 토대를 탄탄하게 하고, 전체 그림 그리기는 독자에게 명료한 구조를 제공합니다.
비즈니스 리포트든, 학술 논문이든, 칼럼이나 에세이든, 심지어 설교문까지도 이 네 가지 축을 잘 활용한다면 글쓰기는 더 이상 혼자 감당해야 할 고된 작업이 아니라, 지혜롭게 함께하는 여정이 될 것입니다.

<질문 언어가 바꾸는 답변의 깊이 ― 다국어 활용 전략>

AI를 사용할 때, 같은 질문이라도 어떤 언어로 묻느냐에 따라 답변의 질과 범위가 달라집니다. 이는 단순히 번역 차원이 아니라, AI가 접근할 수 있는 데이터 풀, 문화적 맥락, 검색·인용 방식과 깊이 모두에 영향을 미칩니다.

1. 영어 질문이 주는 “범위의 확장”
영어는 여전히 전 세계에서 가장 많은 학술 논문, 뉴스 기사, 기술 보고서가 생산되는 언어입니다. 따라서 같은 개념을 영어로 묻는 경우, AI는 훨씬 넓은 자료에 접근할 수 있고, 그 결과 답변 품질이 높아지는 경우가 많습니다. 예를 들어, “기초 축성법”을 한국어로 묻는다면 전통 가옥이나 조선시대 성곽 축조법이 중심이 될 수 있지만, 영어로 “foundation construction methods”라고 묻는다면 고대 로마의 토목 기술, 현대 국제 건축 표준, 지반 공학 연구까지 폭넓게 아우를 수 있습니다.

2. 한국어 질문이 주는 “맥락의 깊이”
반면 한국어로 질문하면, AI는 한국의 역사·문화·생활 환경을 반영한 답변을 우선 제공합니다. 같은 “기초 축성법”이라도 한국어 질문에서는 전통 기단, 화강암 축성 방식, 한옥 건축의 맥락이 나올 수 있습니다. 즉, 영어가 “넓은 풀”을 제공한다면, 한국어는 “현지 밀착형 깊이”를 제공합니다.

3. 언어 혼합 전략 ― 두 언어를 함께 쓰는 방법
이 차이를 극복하고, 두 언어의 장점을 동시에 살릴 수 있는 방법이 있습니다.
방법
1. 한국어로 의도·배경 정리: 내가 왜 이 질문을 하는지, 어떤 맥락에서 필요한지를 한국어로 설명합니다.
2. 영어로 핵심 질문: AI에게 실제로 처리할 핵심 질의(키워드, 제약 조건, 원하는 출력 형식)는 영어로 요청합니다.
3. 한국어 요약 요청: 마지막으로 결과를 한국어로 다시 요약해 달라고 하면, 국제적 기준과 현지 맥락을 모두 얻을 수 있습니다.
예시
“Summarize three peer-reviewed sources published after 2025, include links and short bullet-point findings. Then output a 150-word Korean summary.”
이렇게 하면 AI는 최신 국제 학술 논문 요약(영어 기반)을 가져오고, 동시에 한국어 독자를 위한 요약본까지 제공합니다.

4. 지역성과 검색 엔진의 보완 효과
AI가 웹 브라우징이나 외부 검색 기능을 활용하는 경우, 검색되는 자료 자체가 지역 언어에 따라 달라집니다.
• 영어는 국제 논문, Wikipedia, 글로벌 뉴스가 우선 노출됩니다.
• 한국어는 네이버 지식백과, 한국 논문 데이터베이스, 한국 신문 기사 등이 더 많이 참조됩니다.
따라서 같은 개념이라도 답변이 서로 다른 문헌을 기반으로 제공될 수밖에 없습니다.

5. 다른 언어 사용자에게 나타나는 차이
• 영어 모국어 사용자는 AI 답변에서 가장 방대한 데이터 기반을 얻게 되지만, 지역 특화 정보(한국 전통·중국 문화 등)는 부족할 수 있습니다.
• 한국어 사용자는 현지적 맥락은 잘 얻지만, 국제 학계 최신 논문이나 보고서에는 제한이 있을 수 있습니다.
• 타 언어 사용자(예: 프랑스어, 스페인어)는 비슷한 문제를 겪으며, 영어로 바꾸면 범위가 확 넓어지는 경험을 종종 하게 됩니다.

6. 보편적으로 생길 수 있는 답변 차이
AI 답변은 언어에 따라 다음과 같은 요소에서 달라집니다.
• 출처의 분포: 영어 질문은 학술 논문·국제 보고서 비중이 크고, 한국어 질문은 뉴스·백과사전·현지 자료가 많습니다.
• 문화적 강조점: 같은 “가정교육”을 묻더라도 영어권은 심리학·교육학 중심, 한국어는 유교·가족문화 중심으로 설명할 수 있습니다.
• 표현 방식: 영어 질문은 bullet-point, 구조화된 요약이 흔하고, 한국어 질문은 설명문 위주의 서술이 더 많습니다.

7. AGI 시대의 전망
현재는 언어에 따라 답변 품질이 달라지지만, AGI(범용 인공지능)에 가까워질수록 AI는 언어를 단순 번역이 아니라 다층적 지식 연결망으로 이해하게 됩니다. 그 결과, 한국어로 묻더라도 동시에 영어·중국어·스페인어 데이터까지 끌어와 통합된 답변을 줄 수 있을 것입니다. 다만 여전히 “질문자의 언어 선택”은 AI에게 어떤 맥락을 강조해야 하는지를 알려주는 중요한 신호로 남을 가능성이 큽니다.
AI는 “언어”를 단순한 통신 수단이 아니라, 답변의 범위와 관점을 결정하는 렌즈로 사용합니다. 영어 질문은 국제적 폭을 넓히고, 한국어 질문은 지역적 깊이를 제공합니다. 따라서 현명한 사용자는 두 언어를 병행하여 AI를 넓게 쓰고 깊게 활용할 수 있습니다.

<한눈에 보는 복습 정리 – 도구별 “적소(適所)” 한 줄 요약>

• 아이디어·초안·설명: ChatGPT, Claude
• 최신동향·인용·교차검증: Perplexity, Google Search/Scholar
• 문서·업무 생태계 연동: Microsoft Copilot, Google Gemini
• 이미지/영상/오디오 제작: Midjourney·Leonardo / Runway·Pika / Suno·Typecast
• 번역: DeepL(정밀), Google Translate(범용·속도)
• 오픈소스·로컬 실행: Hugging Face, Ollama, LM Studio
• 문서기반 QA: NotebookLM, Notion AI

1. 시작 전략
• 주력 2 + 보조 2로 최소 조합:
예) ChatGPT + Perplexity / DeepL + Runway
• 팀용이면: Copilot(오피스) + Perplexity(근거) / 개인 크리에이티브면: ChatGPT + Midjourney

2. 언어 전략(중요)
• 넓게: 핵심 질의는 영어 → 최신·국제 표준을 폭넓게 취득
• 깊게: 맥락 설명·최종 요약은 한국어 → 현지성·적용성 강화
• 예시 프롬프트:
“Summarize three peer-reviewed sources after 2022 with links and bullet findings. Then give a 150-word summary in Korean.”

3. 작업별 추천 워크플로우(초간단)
1. 초안/구조: ChatGPT(또는 Claude)로 목차/요지 생성
2. 사실검증·인용: Perplexity/Google로 수치·연도 재확인, 링크 수집
3. 시각·미디어: 포스터–Leonardo, 티저–Runway, BGM–Suno
4. 번역/현지화: DeepL 초안 → 사람이 맥락 감수
5. 문서화·배포: Copilot/Gemini로 슬라이드·메일·노트 연동

4. 안전·윤리 체크리스트(항상)
• 출처 표기(링크/저자/연도), 개인정보·초상권 동의, 저작권(상업사용 여부)
• AI 산출물은 초안 → 최종 판단은 사람.
• 민감 데이터는 로컬 실행(Ollama/LM Studio) 또는 접근권한 최소화.
이 구성만 기억하면, “무엇을 언제 어떤 도구로 할지”가 빠르게 결정됩니다.

<한계와 안전장치 — “네 가지 브레이크”>

AI는 우리의 글쓰기, 연구, 목회, 선교, 비즈니스 현장에서 강력한 도구가 되지만, 동시에 인간의 지혜와 윤리적 분별을 대신할 수는 없습니다. 그렇기에 우리는 AI를 사용할 때 반드시 “브레이크(제동장치)”를 장착해야 합니다. 자동차가 브레이크 없이 달릴 수 없듯, AI 활용도 안전장치 없이는 곧장 사고로 이어질 수 있기 때문입니다.

1. 환각 방지 ― “출처를 보여줘”
AI는 때때로 실제로 존재하지 않는 논문, 왜곡된 수치, 혹은 그럴듯하지만 사실과 다른 내용을 만들어내기도 합니다. 이를 AI 환각(Hallucination)이라 부릅니다. 이를 막는 첫 걸음은 “출처를 보여 달라”는 습관입니다.
• “링크 포함해서 설명해 줘.”
• “반례(contrary evidence)도 같이 제시해 줘.”
• “최신 논문 세 편을 요약하고 각주를 달아 줘.”
이런 요청 방식을 습관화하면, AI가 만들어내는 환각을 최소화하고 사실 검증 가능성을 확보할 수 있습니다.

2. 프라이버시 보호 ― “데이터는 지켜야 한다”
민감한 자료, 특히 교회 신자 명단, 상담 기록, 비즈니스 기밀은 절대로 클라우드 AI에 그대로 올려서는 안 됩니다.
• 로컬 실행 모델(Ollama, LM Studio)을 사용하거나
• 조직 내부 정책이 허용하는 범위에서만 AI에 노출해야 합니다.
데이터 보안이 무너지면, 편리함보다 훨씬 더 큰 피해를 입게 됩니다. 따라서 “AI는 도와주는 비서이지, 금고가 아니다”라는 사실을 잊지 말아야 합니다.

3. 중립의 한계 자각 ― “결정은 인간의 몫”
AI는 수많은 관점을 정리하고 균형 있게 보여주는 데 강하지만, 윤리적·신학적·법적 최종 판단은 결코 대신할 수 없습니다.
• 교리 문제는 목회자와 교단의 신학적 검증이 필요합니다.
• 법률 해석은 변호사의 자문이 필요합니다.
• 인생의 방향 결정은 결국 인간의 양심과 공동체의 지혜에서 나와야 합니다.
AI는 정리자(Summarizer)일 수는 있어도, 판단자(Decider)가 되어서는 안 됩니다.

4. 추가 안전장치 ― “더 알아야 할 네 가지”
1. 저작권 인식: 이미지, 음악, 음성 합성물은 상업적 사용 권리를 반드시 확인해야 합니다. 무심코 쓴 AI 그림이 소송으로 이어질 수도 있습니다.
2. 초상권·동의서 확보: 영상과 오디오에 등장하는 인물의 동의 없이는 배포하지 않는 것이 원칙입니다.
3. 세대별 접근성: 디지털 약자(노년층, 기술에 익숙지 않은 사람들)를 위해 템플릿 기반, 원클릭 출력 방식 등을 마련해야 합니다.
4. 책임 분산: 중요한 문서는 반드시 두 사람 이상의 검수 과정을 거쳐야 하며, “AI가 그렇게 말했으니 괜찮다”라는 태도는 위험합니다.
AI 시대를 안전하게 살아가기 위해 우리는 세 가지 브레이크를 늘 기억해야 합니다. 출처 검증으로 환각을 막고, 프라이버시 보호로 신뢰를 지키며, 인간 최종결정 원칙으로 존엄을 보존하는 것. 여기에 저작권·초상권·접근성·공동 검증을 더한다면, AI는 위험한 폭주 기관차가 아니라, 책임 있는 동역자가 될 수 있습니다.

<AI 시대, AI 선교의 선용>

2025년, 세계 선교의 풍경은 더 이상 과거와 같지 않습니다. 이제 선교사들은 성경과 교재, 그리고 비행기표와 지도를 들고 다니는 것만으로는 충분하지 않습니다. 대신, 그들의 손에는 AI 도구들이 들려 있습니다. 이 새로운 도구들은 단순한 기술이 아니라, 복음을 전하고 가르치며 소통하는 방식 자체를 바꾸고 있습니다.

1. 설교와 성경 공부의 동반자 — ChatGPT
OpenAI의 ChatGPT는 이제 선교사의 가장 가까운 동료가 되었습니다. 설교를 준비하거나 성경공부를 인도할 때, 풍부한 배경자료와 본문 해설을 빠르게 찾아주며, 번역 지원까지 제공해 줍니다. 과거에는 도서관 한쪽 구석에서 며칠씩 씨름해야 했던 작업들이 이제는 몇 분 만에 해결됩니다.

2. 다중언어 자원의 문을 여는 — Google Gemini
다양한 언어권을 넘나드는 선교사들에게 Gemini는 큰 힘이 됩니다. 연구 자료를 조사하거나, 다중언어 전도 자료를 만드는 일에서 번역과 현지화를 돕습니다. 언어의 장벽은 여전히 선교의 큰 도전이지만, AI는 이 벽을 조금씩 허물어 가고 있습니다.

3. 신학적 글쓰기와 안전한 정보 — Claude
Anthropic의 Claude는 신학적 글쓰기와 사려 깊은 자료 생성에서 주목받고 있습니다. 잘못된 정보나 편향된 내용을 걸러내며, 신학적 성찰과 안전한 정보 생산을 지원합니다. 이는 선교사가 전하는 메시지가 단순히 빠른 것이 아니라 신뢰할 수 있는 것이 되도록 돕습니다.

4. 아시아 선교 현장에 특화된 — Kling AI
중국에서 개발된 Kling AI는 아시아 선교지를 위한 맞춤형 지역화 기능을 제공합니다. 각 지역의 문화적 뉘앙스를 반영하며, 현지인들의 감수성과 언어 습관에 적합한 콘텐츠를 만들어 줍니다. 이는 단순히 번역을 넘어, 복음이 피부에 와 닿는 방식으로 전해지도록 하는 도구입니다.

5. 복음을 영상으로 담아내는 — Runway, Sora
오늘날 선교에서 시각적 스토리텔링은 매우 중요한 도구가 되었습니다. Runway와 Sora는 간증 영상, 짧은 전도 영상, 예배 홍보 영상을 제작하는 데 탁월합니다. 복음은 이제 글과 말뿐 아니라, 눈과 귀로 체험되는 메시지가 되어 전해지고 있습니다.

6. 소셜 미디어 선교의 동반자 — Recraft AI, Leonardo AI
복음을 전하는 현장은 이제 강단과 광장이 아니라, 인스타그램과 틱톡, 유튜브입니다. Recraft AI와 Leonardo AI는 매력적인 시각 콘텐츠를 만들어내어, 전도 캠페인과 신앙적 메시지를 소셜 미디어에서 효과적으로 퍼뜨립니다.

7. 소리를 통한 복음의 확장 — Suno, Typecast
마지막으로, Suno와 Typecast는 음악과 오디오의 세계를 열어줍니다. 찬양곡 제작, 팟캐스트 운영, 그리고 오디오 성경 제작까지 가능하게 함으로써, 복음이 귀를 통해 깊이 스며들 수 있게 합니다. 문자와 영상의 시대를 넘어, 소리의 복음이 다시금 힘을 얻고 있는 것입니다.
AI 시대의 선교는 더 이상 선택이 아닌 현실이 되었습니다. 2025년을 사는 선교사들은 AI라는 새로운 도구를 통해 복음을 더 신속하게, 더 깊이, 더 넓게 전할 수 있습니다. 그러나 도구가 아무리 발전해도, 그것을 어떻게 쓰느냐는 결국 사람의 몫입니다. 선교사들이 AI를 지혜롭게 활용할 때, 디지털 혁명은 곧 복음의 혁명이 될 수 있을 것입니다.

<AI 보조 사역 — 작은 기술이 큰 지평을 여는 법>

우리가 말하는 AI의 한계는 분명합니다. 깊이 있는 판단(심층 신학적·윤리적 숙고), 완전한 중립성, 그리고 설계자의 가치 판단이 반영된 시스템적 한계 등은 여전한 현실입니다. 그럼에도 불구하고 AI는 연로하신 분을 포함해 누구나 디지털 도구를 통해 사역의 범위와 효율을 확장할 수 있는 현실적 길을 제공합니다. 중요한 것은 ‘어떤 도구가 어떤 문제를 빠르고 안전하게 해결해 주는가’를 아는 일입니다.
다음은 실무적으로 널리 쓰이는 도구들과, 사역 현장에서 유용하게 쓰는 방법들입니다.

1. 웹사이트 즉시 제작 — 빠른 온라인 존재감

오늘날 교회나 선교 단체가 세상과 연결되려면 온라인에 자신을 드러내는 것이 필수입니다. 하지만 전문 웹디자이너에게 의뢰할 시간이나 비용이 없다면 어떻게 해야 할까요? 다행히, 누구나 손쉽게 몇 분 만에 웹사이트를 만들 수 있는 도구들이 있습니다.

1. 어떤 도구를 사용하면 좋을까?
• Wix ADI: 사용자가 몇 가지 질문에 답하면, 자동으로 깔끔한 웹사이트를 만들어 줍니다.
• Durable.co: AI 기반 사이트 제작 도구로, 사업·단체 소개 페이지를 몇 분 안에 완성할 수 있습니다.

2. 이런 때 유용합니다
• 단기간에 사역 소개 페이지가 필요할 때
• 예배 시간과 장소를 알려야 할 때
• 헌금 안내 페이지가 필요할 때
• 특별 행사(부흥회, 수련회 등) 공지를 빠르게 올려야 할 때

3. 실행 단계 ― 따라 해 보세요
1. 템플릿 선택: 마음에 드는 기본 디자인을 고릅니다.
2. 소개 작성: 사역 로고와 단체 소개를 간단히 200자 내외로 입력합니다.
3. 정보 기재: 예배 시간, 연락처, 헌금 방법 등을 빠짐없이 적습니다.
4. 공개 버튼 클릭: 저장 후 ‘공개’를 누르면 곧바로 웹사이트가 세상에 열립니다.

4. ChatGPT 활용 팁 (관리자용)
사이트에 넣을 문구가 고민된다면, AI에게 요청해 보세요. 예를 들어, 다음과 같이 물어볼 수 있습니다:
“우리 교회(또는 선교단체) 소개 페이지의 핵심 문구 3가지를 150자 내외로 만들어 주세요. 기본 정보: 예배 시간, 연락처, 사역 목적(전도·교육).”
이렇게 하면 간단하면서도 전문적인 느낌의 소개 문구를 손쉽게 얻을 수 있습니다.
웹사이트 제작은 더 이상 전문가만의 영역이 아닙니다. 누구나, 단 몇 분 안에, 사역의 정체성과 목적을 담은 온라인 공간을 세울 수 있습니다. 중요한 것은 빠르고 명확하게 기본 정보를 전달하는 것입니다. 그렇게만 해도 이미 온라인에서 든든한 첫걸음을 내딛은 것입니다.

2. 성경 공부·교안 제작

• 도구 예: 성경 관련 AI 보조툴(여러 상업/비영리 도구가 있음), 일반 LLM(예: ChatGPT)
• 어떤 때 유용한가: 성경 본문 해설 초안, 수업 계획, 토론 질문, 예화 수집.
• 실행 팁: AI에 ‘출처 표기’와 ‘보수적 해석 권장’을 명시하고, 생성물은 반드시 신학적 검토(목회자·교역자) 거칠 것.
• 예시 프롬프트:
“마가복음 4장(씨 뿌리는 비유)을 성경 공부용 60분 수업안으로 구성해주세요. 목표(영적 적용 3가지), 주요 질문(토론용 5개), 적용 과제(가정에서 할 실천 2가지)를 포함해 주세요.”
• 주의: 주석·신학적 해석은 교단적 입장·문맥에 따라 달라집니다. AI 제안은 ‘초안’으로 보고 반드시 전문가 검토를 받으십시오.

3. 시각 콘텐츠·전도용 포스터 제작

교회나 선교 단체가 사람들에게 다가가는 방법은 다양하지만, 눈길을 끄는 시각 콘텐츠만큼 효과적인 도구도 드뭅니다. 전단지, 포스터, 행사 홍보물, 혹은 소셜 미디어 이미지는 단순한 광고가 아니라, 초대와 소통의 첫걸음이 됩니다. 요즘은 디자인 전문가가 아니더라도, AI와 온라인 도구를 활용하면 누구나 손쉽게 아름다운 전도 포스터를 만들 수 있습니다.

1. 어떤 도구를 쓰면 좋을까?

• Canva: 기본 디자인 템플릿이 풍부하고, 내장된 AI 기능으로 글과 이미지 제안까지 받을 수 있습니다.
• Leonardo.ai: AI 기반 이미지 생성 도구로, 독창적이고 감각적인 그림과 배경을 만들 수 있습니다.
• Recraft AI: 아이콘, 로고, 패턴 등 깔끔한 시각 요소를 자동으로 제작할 수 있습니다.

2. 이런 때 유용합니다

• 교회 주보용 전단지를 꾸밀 때
• 행사 포스터(부흥회, 성탄절, 수련회 등)를 제작할 때
• SNS 이미지로 예배 안내나 말씀 구절을 전할 때

3. 실행 단계 ― 간단한 제작 순서

1. 템플릿 고르기: 전도나 행사 분위기에 맞는 디자인을 선택합니다.
2. 핵심 문구 작성: 짧고 명확하게, 큰 글씨로 메시지를 넣습니다. (예: “당신을 초대합니다” / “주일 낮 예배”)
3. 시각 요소 적용: 교회 색상이나 로고, 의미 있는 이미지를 넣어 개성을 살립니다.
4. 해상도 확인: SNS 업로드용은 저해상도, 인쇄용은 고해상도를 선택해야 합니다.

4. AI에게 요청하는 법 (예시 프롬프트)

만약 디자인에 감이 오지 않는다면, ChatGPT 같은 AI에게 이렇게 부탁해 보세요:
“주일 낮 예배 홍보 A4 전단지 텍스트(한글)와 추천 색상·폰트 조합을 제안해 주세요. 분위기는 따뜻하고 초대하는 톤으로.”
이렇게 하면 바로 쓸 수 있는 문구와 색상·폰트 제안까지 얻을 수 있습니다.

5. 주의할 점

멋진 이미지를 사용할 때는 반드시 저작권을 확인해야 합니다. 특히 상업용으로 쓰이는 이미지의 경우, 사용 허가 여부를 반드시 살펴야 법적 문제를 피할 수 있습니다.
포스터나 전단지는 단순한 장식물이 아니라, 사람들에게 건네는 따뜻한 초대장입니다. AI와 디자인 도구를 적절히 활용하면 누구나 빠르고 손쉽게 전문적인 결과물을 만들 수 있습니다. 중요한 것은 기술 그 자체가 아니라, 그 속에 담기는 메시지의 진심입니다.

4. 번역 — 성경 본문·사역 문서의 정확성 확보

선교 현장이나 교회 사역에서 중요한 문서들을 다룰 때, 언어는 단순한 전달 수단을 넘어 하나님의 메시지를 담는 그릇이 됩니다. 특히 성경 본문이나 신학 문서의 경우, 단어 하나하나가 신학적 의미를 담고 있기에 정확성이 무엇보다 중요합니다. 다행히 요즘은 AI 번역 도구들이 발달하여, 누구나 손쉽게 여러 언어로 글을 옮길 수 있습니다. 그러나 주의할 점도 있습니다.

1. 어떤 도구를 사용하면 좋을까?

• DeepL: 문맥을 잘 살리고 번역의 정밀도가 높아 신뢰도가 큽니다.
• Google Translate: 가장 범용적으로 사용 가능하며, 다양한 언어를 지원합니다.

2. 언제 유용할까?

• 선교 보고서를 해외 교회와 나눌 때
• 교회 행사 안내문을 여러 언어로 준비할 때
• 신속히 번역 초안을 작성해야 할 때

3. 실행 팁 ― 이렇게 활용하세요

AI 번역은 어디까지나 “첫 초안”으로만 사용해야 합니다. 최종 번역은 반드시 현지 문화와 신학적 뉘앙스를 아는 사람(현지인 또는 전문 번역자)의 감수를 거쳐야 합니다. 특히 성경 본문 번역은 새롭게 만든 번역보다, 이미 검증된 공식 성경 번역본을 우선 사용하는 것이 안전합니다.

4. AI에게 요청하는 법 (예시 프롬프트)

예를 들어, 이렇게 요청할 수 있습니다:
“아래 한국어 문단을 영어(또는 타 언어)로 번역하되, 종교적 용어(예: 회개, 중생)는 직역하지 말고 자연스러운 신학적 용어로 표기해 주세요.”
이렇게 하면 단순한 기계식 번역이 아니라, 신학적 의미가 살아 있는 번역을 얻을 수 있습니다.

5. 반드시 기억해야 할 점

자동 번역은 편리하지만, 신학 용어나 문화적 뉘앙스를 잘못 해석할 수 있습니다. 예를 들어, “회개”를 단순히 “regret”으로 번역한다면 원래의 신학적 의미(“repentance”)가 손상될 수 있습니다. 그러므로 AI가 만든 번역은 반드시 재검수 과정을 거쳐야 하며, 신앙과 진리의 메시지를 왜곡하지 않도록 주의해야 합니다.
AI 번역은 우리에게 빠르고 유용한 도구이지만, 진리의 말씀은 언제나 사람의 분별과 공동체의 지혜를 통해 검증되어야 합니다. 올바른 사용법을 따른다면, AI는 사역의 동반자가 될 수 있고, 더 많은 사람들에게 복음을 전하는 길을 열어 줄 수 있습니다.

5. 음성·음악 제작 — 설교 오디오·배경음악

오늘날 온라인 사역과 예배는 영상과 오디오를 통해 훨씬 더 많은 사람에게 다가갑니다. 설교를 녹음해 팟캐스트로 제공하거나, 예배 영상을 제작할 때 배경음악을 깔아주는 것만으로도 메시지는 더욱 따뜻하고 풍성하게 전달될 수 있습니다. 다행히 이제는 복잡한 장비나 전문가의 손길이 없어도, AI 도구를 활용해 손쉽게 설교 오디오와 음악을 제작할 수 있습니다.

1. 어떤 도구를 사용할까?
• Suno.ai: 새로운 음악을 AI가 직접 작곡·편곡해 주는 도구. 배경음악 제작에 적합합니다.
• Typecast.ai: 텍스트를 입력하면 자연스러운 사람 목소리로 읽어주는 음성 합성 도구. 설교 오디오, 영상 내레이션에 활용할 수 있습니다.

2. 이런 때 유용합니다
• 온라인 설교를 오디오 파일로 제공하고 싶을 때
• 예배나 홍보 영상을 제작하면서 내레이션이 필요할 때
• 배경에 은은한 음악을 깔아 메시지를 더 감동적으로 전달하고 싶을 때

3. 실행 방법 ― 단계별 팁
1. 스크립트 작성: 말할 내용을 미리 텍스트로 정리합니다.
2. 음성 톤·언어 선택: 목소리의 성별, 톤, 언어를 선택합니다.
3. 샘플 생성: AI가 낸 결과물을 들어보고 수정할 부분을 확인합니다.
4. 저작권·사용권 검토: 제작된 음성·음악이 상업적 사용 가능한지 확인합니다.
5. 최종 검수: 실제 사람의 감정과 발음에 맞는지 꼼꼼히 점검합니다.

4. 주의할 점
AI가 유명인이나 특정 개인의 목소리를 흉내 내는 기능도 제공하지만, 이는 법적·윤리적 문제를 일으킬 수 있습니다. 따라서 반드시 사용 약관과 지역 법규를 확인하고, 정당하게 허용된 범위 안에서만 활용해야 합니다.
AI 음성·음악 제작 도구는 교회와 선교 현장에서 복음을 더 아름답게, 더 멀리 전하는 길을 열어 줍니다. 중요한 것은 기술 자체가 아니라, 그 안에 담긴 메시지와 진정성입니다. 올바르게 사용한다면, AI는 단순한 도구를 넘어 새로운 시대의 강력한 사역 동반자가 될 수 있습니다.

6. 영상 제작 — 간증·전도 영상 제작

오늘날 복음 전파의 가장 강력한 도구 중 하나는 영상입니다. 한 편의 짧은 영상이 긴 설교보다 더 깊은 울림을 줄 때가 있습니다. 간증을 담은 인터뷰, 따뜻한 전도 메시지, 혹은 예배 안내 영상까지, 이제는 누구나 AI 도구를 활용해 손쉽게 만들 수 있습니다.

1. 어떤 도구를 활용할까?
• Runway ML: 텍스트로 영상을 생성하거나, 배경을 바꾸는 등 창의적인 제작에 유용합니다.
• Sora AI: OpenAI에서 개발한 차세대 영상 생성 모델로, 짧은 전도용 클립을 제작할 때 강력합니다.
• Descript: 음성 더빙, 자동 자막 생성, 간단한 편집까지 한 번에 해결할 수 있는 편집 도구입니다.

2. 언제 유용할까?
• 짧은 전도용 영상을 제작할 때
• 성도들의 간증 영상을 편집해 공유할 때
• 자동으로 자막을 생성해 접근성을 높일 때

3. 실행 방법 ― 단계별 팁
1. 스토리보드 작성: 영상의 흐름을 간단히 정리합니다. (예: 시작 인사 → 간증 핵심 → 마무리 메시지)
2. AI 활용: 컷별로 자막과 음향, 배경 음악을 자동 생성하면 편집 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
3. 현장 영상 편집: 실제 사람을 촬영할 경우 반드시 개인정보 활용 동의를 받은 뒤 편집해야 합니다.

4. AI에게 요청하는 법 (예시 프롬프트)
예를 들어, 이렇게 요청할 수 있습니다:
“2분 길이의 간증 영상 스크립트(한국어)를 작성해 주세요. 핵심 메시지: ‘용서의 회복’, 형식: 인터뷰+나레이션.”
이렇게 하면 영상 제작에 바로 활용할 수 있는 대본을 얻을 수 있습니다.

5. 주의해야 할 점
영상은 사람의 얼굴과 목소리가 담기는 만큼 법적·윤리적 책임이 따릅니다. 출연자 동의서(영상 사용 허락)와 초상권 확보는 필수입니다. 이를 소홀히 하면 좋은 의도로 만든 영상이 오히려 문제를 일으킬 수 있습니다.
AI 영상 제작 도구는 교회와 선교 현장에서 메시지를 더욱 생생하게 전할 수 있는 기회를 열어 줍니다. 기술은 수단일 뿐, 그 속에 담길 간증의 진정성과 복음의 능력이야말로 사람의 마음을 변화시키는 힘이 됩니다.

7. 실전 워크플로우(통합 예시): 주일 예배 홍보 + 온라인 세미나 준비

AI 도구들은 단순한 아이디어를 넘어, 실제 사역 현장에서 구체적인 변화를 만들어 내고 있습니다. 그렇다면 한 교회가 주일 예배 홍보와 온라인 세미나 준비를 동시에 해야 한다면, 어떻게 효율적으로 작업을 진행할 수 있을까요? 여기, AI 도구들을 단계별로 활용한 실제적인 워크플로우를 소개합니다.

1단계: 웹페이지 제작
먼저, 사람들에게 예배와 세미나 정보를 한눈에 보여주기 위해 웹페이지를 만듭니다. Wix ADI 같은 자동 웹사이트 제작 도구를 활용하면, 전문 지식이 없어도 단 몇 분 안에 예배 홍보용 한 페이지 사이트를 만들 수 있습니다. 예배 시간, 교회 위치, 헌금 링크를 함께 삽입하면, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 온라인 안내 창구가 완성됩니다.

2단계: 홍보물 디자인
다음은 눈길을 사로잡는 포스터 제작입니다. Canva AI를 활용하면 전도지, 포스터, SNS 홍보 이미지를 다양한 형식으로 손쉽게 만들 수 있습니다. 제작 후에는 용도에 따라 인쇄용 고해상도 파일과 SNS용 가벼운 파일을 따로 저장해 두면 좋습니다.

3단계: 세미나 교안 준비
세미나 준비는 내용이 핵심입니다. ChatGPT를 활용해 먼저 60분 강의안 초안을 작성합니다. 이후, 목회자나 신학자가 직접 검토하여 성경적·신학적 균형을 맞추는 과정이 필요합니다. 다국어 안내가 필요하다면, DeepL 번역기를 통해 영어·스페인어·중국어 등으로 자연스럽게 번역할 수 있습니다. 또한 Perplexity AI 같은 검색형 AI를 활용하면, 최신 학술 기사나 연구 자료를 찾아 교안의 깊이를 더할 수 있습니다. 단, 반드시 출처 확인을 통해 신뢰성을 확보해야 합니다.

4단계: 영상 제작
홍보의 핵심은 시각적 메시지입니다. Runway를 이용해 30초짜리 예고 영상을 제작할 수 있습니다. 영상에 자막을 자동 삽입하고, 필요한 경우 Typecast 같은 AI 음성 도구로 나레이션을 넣을 수 있습니다. 만약 더 따뜻하고 인간적인 감각을 주고 싶다면, 실제 목소리로 녹음해 교체하는 것도 좋은 방법입니다.

5단계: 검증과 공개
마지막 단계는 항상 사람의 손에 달려 있습니다. 아무리 뛰어난 AI 결과물이라도, 반드시 목사님이나 담당 사역자의 최종 검토를 거친 뒤 공개해야 합니다. 내용의 신학적 타당성, 디자인의 적절성, 그리고 영상이나 자료가 교회의 메시지를 올바르게 담고 있는지 점검하는 과정이 필요합니다.
AI 도구들을 이렇게 유기적으로 연결하면, 교회는 훨씬 더 빠르고 효율적으로 예배 홍보와 사역 준비를 진행할 수 있습니다. 그러나 중요한 것은 기술 자체가 아니라, 그 기술이 하나님의 말씀을 더 효과적으로 전달하고, 공동체를 더 깊이 연결하는 도구가 되도록 사용하는 일입니다.

8. 안전·윤리·실무적 주의사항 (반드시 기억할 것)

AI 도구는 교회와 사역 현장에 놀라운 가능성을 열어주지만, 무분별하게 사용하면 신학적 혼란이나 법적 문제, 혹은 공동체 안의 불편을 일으킬 수 있습니다. 따라서 몇 가지 반드시 기억해야 할 안전·윤리·실무적 원칙이 있습니다.

1. 신학적·윤리적 검수
AI가 만들어 낸 글이나 자료는 어디까지나 초안일 뿐입니다. 신학적 해석이나 교리적 문구는 결코 AI의 판단에 맡겨서는 안 됩니다. 반드시 목회자, 신학자, 혹은 소속 교단의 검증을 거쳐야만 공적인 자리에서 사용할 수 있습니다. 이는 교회가 가진 신앙의 본질과 공동체의 일치를 지키기 위함입니다.

2. 출처와 사실 확인
AI는 때로는 정확하지만, 때로는 그럴듯한 오류를 만들어 내기도 합니다. 성경 주석, 역사적 사건, 통계와 같은 자료는 반드시 원전(주석서·학술자료)을 확인해야 합니다. AI가 제공한 정보는 길잡이일 뿐, 진리의 근거가 될 수 없음을 기억해야 합니다.

3. 개인정보와 초상권
영상, 오디오, 사진에는 사람의 얼굴과 목소리가 담깁니다. 이는 곧 개인정보이자 초상권입니다. 따라서 촬영 전 반드시 당사자의 동의서를 확보해야 하고, 자료의 저장과 전송 과정에서도 데이터 보안을 지켜야 합니다. 작은 부주의가 공동체 안에 큰 상처를 남길 수 있음을 잊지 말아야 합니다.

4. 저작권과 상업적 사용 권리
AI가 만들어 준 음악, 이미지, 음성 합성 결과물이라 해도 저작권 문제가 발생할 수 있습니다. 사용하려는 서비스의 이용 약관과 라이선스를 반드시 확인해야 하며, 상업적 사용이 허용되지 않는 결과물을 교회 행사 홍보나 유튜브 채널에 사용한다면 법적 문제가 생길 수 있습니다.

5. 기술적 접근성
모든 성도가 디지털 도구에 익숙한 것은 아닙니다. 특히 연로하신 분들에게는 지나치게 복잡한 절차가 큰 장벽이 됩니다. 따라서 템플릿 기반, 원클릭 출력 방식으로 과정을 단순화하고, 필요할 때 도움을 줄 동행자나 자원봉사자를 미리 준비하는 것이 바람직합니다.
AI는 복음 사역의 새로운 길을 열어주지만, 언제나 신학적 검증, 윤리적 책임, 법적 안전망 속에서만 바르게 쓰일 수 있습니다. 기술은 수단일 뿐, 그 안에 담긴 복음의 본질이 흔들리지 않도록 하는 것이 우리의 과제입니다.

<선교에서 AI 활용을 개선하기 위한 추천 도서 및 교육 플랫폼>

1. 도서 (Books)

• The Age of AI: And Our Human Future (Henry A. Kissinger, Eric Schmidt, Daniel Huttenlocher)
AI가 외교·안보·지성사에 미치는 거시적 영향. 교회가 시대 분별의 프레임을 갖추는 데 유익.
• Artificial Intelligence and the Future of Humanity (John C. Lennox)
신앙·윤리 관점에서 AI를 점검. 창조·자유·책임의 신학적 틀을 제공.
• Faithful Tech (Craig Detweiler)
디지털 도구를 ‘도구’로서 선용하는 원칙과 실제 사례를 정리.
• AI and the Church (Jason Thacker)
두려움/수용의 양극단을 넘어, 교회 의사결정에 필요한 윤리 가이드 제시.
• God, Human, Animal, Machine (Meghan O’Gieblyn)
의식·자아·기계에 대한 철학·신학적 에세이. 설교와 제자훈련의 주제 확장에 도움.
• The Age of Surveillance Capitalism (Shoshana Zuboff)
데이터/플랫폼 권력 분석. 디지털 선교의 프라이버시와 권리 윤리를 다질 수 있음.
• Analog Church / Analog Christian (Jay Y. Kim)
디지털 시대에 ‘공동체·육화·느림’의 신학—하이브리드 사역 설계의 균형점.
• Technopoly (Neil Postman)
기술결정론 비판의 고전. ‘우상화’ 경향을 분별하는 렌즈 제공.
• Being Human in the Age of AI (Max Tegmark 또는 동류의 대중서)
안전·거버넌스 이슈 개론서로 리더십 팀의 공감대 형성에 적합.

2. 논문·리포트 (Papers & Reports)

• “AI & Faith” Briefs (AIandFaith.org)
신앙 공동체 관점의 정책·윤리 브리프. 교회 정책 문서 초안에 활용하기 좋음.
• “Faith and AI” Issue Papers (Theos Think Tank / Centre for Public Christianity 등)
공공신학 관점에서 AI의 사회적 영향 분석—교회 공적 발언의 근거 자료.
• “AI in Mission: Opportunities and Risks” (선교학 저널 특집호류)
번역·디지털 전도·접근제한 지역 사역에 대한 케이스 연구와 리스크 목록.
• 바이오에틱스·디지털 윤리 학술지의 AI 특집
예: Journal of Ethics, AI & Society의 종교/윤리 섹션—목회윤리·데이터 거버넌스 참고.
활용 팁: 논문은 ‘추상(abstract)→결론→방법’ 순으로 빠르게 훑고, 실무 적용 포인트(거버넌스, 동의서, 데이터 정책)만 요약해 팀 위키에 정리하세요.

3. 블로그·뉴스레터 (Blogs & Newsletters)

• FaithTech (faithtech.com)
교회·비영리의 기술 활용 사례와 해커톤 프로젝트 공유. 현장형 인사이트 다수.
• AI and the Church (Jason Thacker Newsletter)
주간/격주로 AI 정책·윤리 이슈를 교회 관점에서 해설.
• AI, Ethics & Society (Cross-publisher curations)
빅테크·규제·교육 동향 요약—당회·운영위 브리핑 자료로 유용.
• Missional.Digital / Social Media Church
SNS 전도, 라이브 스트리밍, 콘텐츠 운영의 실무 팁.

4. 교육 플랫폼 (Courses & Platforms)

• Coursera: AI for Everyone / Prompting for Business & Education
사역자·행정팀의 디지털 문해력 기초.
• edX: AI for Everyone: Professional Certificate
비전공자용 체계 커리큘럼—윤리·거버넌스 모듈 포함.
• Udemy: “Church Media with AI”, “Prompt Engineering for Ministry”류 실습 강좌
글쓰기·번역·미디어·프로젝트 관리를 ‘툴-기반’으로 바로 적용.
• AI for Missions (시범 운영)
선교사 대상—윤리적 AI 사용, 전도 챗봇, 번역·로컬라이제이션, 디지털 아웃리치 실습 중심.
• BibleMesh / Logos Training(세미나형)
주해·주석·원어 도구를 AI 워크플로우와 접목하는 실무 교육.

5. 주제별 빠른 큐레이션

A. AI 시대의 교회 역할
• Detweiler, Faithful Tech: ‘머신 안식·검증·책임’ 3원칙—교회 가이드라인의 뼈대.
• Jay Kim, Analog Church: 하이브리드 사역에서 ‘육화된 만남’을 잃지 않는 법.
• AIandFaith 브리프: 교회 정책(저작권·초상권·데이터 관리) 템플릿 초안으로 활용.

B. 2025년의 AI와 기독교 선교
• Missional.Digital / FaithTech 사례집: SNS 전도, 다국어 캠페인, 제한접근지역 디지털 사역.
• 선교학 저널 특집호: AI 번역·예측분석을 활용한 ‘타겟팅 선교’의 장단점 비교.

C. 신학적 분석과 전망
• Lennox: 창조·자유·책임의 신학 프레임 재점검.
• O’Gieblyn: 의식·자아·기계—‘imago Dei vs. imago machina’ 대화에 적합.
• Postman / Zuboff: 기술 우상화·감시 자본주의 비판—교회 공적신학의 사회 비전 마련.

6. 바로 적용 체크리스트

• 읽기 전략: 리더십 팀이 매달 1권(또는 2–3편 브리프) 선정 → 주간 요약 1p → 당회/운영위 공유.
• 학습-실행 루프: 강의 수강(문해력) → 교회 규정 초안(윤리·거버넌스) → 시범 프로젝트(디지털 전도/번역) → 사후 평가.
• 정책 최소 기준: 데이터/저작권/초상권 동의서 템플릿 + AI-프리(비자동화) 시간 운영 + 최종 인간 검수.

<소박한 권장 원칙>

AI 시대를 살아가는 우리는, 기술이 주는 놀라운 가능성과 동시에 그것이 불러올 위험을 함께 마주하고 있습니다. 그렇다면 교회와 사역의 현장에서 AI를 어떻게 바라보아야 할까요? 화려한 구호나 거대한 전략이 아니라, 단순하지만 본질적인 몇 가지 원칙이 우리에게 필요합니다.

1. “AI는 도구”

무엇보다 기억해야 할 사실은, AI는 어디까지나 도구라는 점입니다. AI는 설교 준비나 영상 제작, 번역과 홍보 등에서 우리의 수고를 덜어주고 효율성을 높여 주지만, 결코 신앙적 권위나 최종 판단을 대신할 수는 없습니다. 신앙의 깊이와 진리는 언제나 말씀과 성령의 인도 가운데서만 얻을 수 있습니다.

2. “사람이 최종 결정자”

아무리 뛰어난 AI 결과물이라 해도, 사람이 마지막 검수자가 되어야 합니다. 특히 신앙과 관련된 콘텐츠라면 더욱 그렇습니다. 목회자와 신학자의 눈을 거쳐야만 올바른 교리와 공동체의 정체성이 지켜질 수 있습니다. 결국 책임을 지는 주체는 사람이므로, 우리는 언제나 AI의 산출물 위에 최종 도장을 찍는 이로 남아야 합니다.

3. “작게 시도하고, 안전하게 확장”

새로운 도구를 사용할 때 가장 지혜로운 태도는 작게 시작하는 것입니다. 작은 프로젝트로 AI를 시험해 보고, 그 과정에서 발생할 수 있는 도구의 한계, 절차상의 어려움, 저작권 문제 등을 하나하나 점검해야 합니다. 그렇게 안전성을 확보한 뒤에야, 점차 확장할 수 있습니다. 이는 단순히 기술적 안전망을 위한 것이 아니라, 공동체 전체가 함께 배우고 적응해 갈 수 있는 여유를 주는 과정이기도 합니다.

4. 윤리와 법적 규제의 흐름: 교회와 선교가 기억해야 할 지점

AI의 선용을 말할 때, 우리는 기술만이 아니라 이를 둘러싼 윤리와 법적 규제의 환경을 직시해야 합니다. 이미 유럽연합은 세계 최초의 포괄적 AI 규제 법안인 EU AI Act를 통과시켜, AI를 위험도에 따라 등급화하고, 생명·안전·인권과 직결되는 영역에서 엄격한 제한을 두고 있습니다. 미국 역시 2023년 말 대통령 행정명령(Executive Order on Safe, Secure, and Trustworthy AI)을 통해 연방정부 차원의 안전 가이드라인과 연구 지원 체계를 마련했습니다. 한국과 아시아 여러 나라들도 개인정보 보호, 저작권 문제, 그리고 교육·의료 분야의 안전한 AI 활용을 위한 법적 논의를 빠르게 진행하고 있습니다.
이러한 규제는 단순히 국가 차원의 문제가 아닙니다. 교회와 선교 현장에서도 반드시 고려해야 할 부분입니다. 예를 들어, 예배 영상이나 간증 자료를 AI로 편집할 때 개인정보와 초상권 보호를 어떻게 보장할 것인가, 성경 번역이나 설교문 작성에 AI를 사용할 때 저작권과 인용 원칙을 어떻게 지킬 것인가 하는 문제들이 현실적으로 등장합니다.
따라서 우리는 기술을 사용할 때 “할 수 있는가?”라는 질문에서 멈추지 말고, “법적으로 허용되는가?”, “윤리적으로 책임 있는가?”, “하나님의 영광을 드러내는가?”라는 질문을 더해 보아야 합니다. 각국의 규제 환경을 인식하고 존중하는 것은 단순한 준법 차원을 넘어, 교회가 사회적 책임을 다하는 중요한 증거가 될 것입니다.
AI는 분명 우리의 사역을 도울 수 있는 귀한 도구입니다. 그러나 그것을 어떻게 쓰느냐는 오롯이 우리의 책임에 달려 있습니다. 도구는 도구로서, 최종 결정은 사람의 몫으로, 그리고 확장은 작은 걸음에서 시작하는 원칙을 기억할 때, AI는 복음을 더 멀리 전하는 도반(道伴)이 될 수 있을 것입니다.

<AI 시대에 주는 예언자적 성찰>

1. AI와 신학적 성찰

AI 시대를 살아가는 신앙인들에게 가장 중요한 질문은 “우리가 무엇을 만들었는가?”가 아니라 “우리는 누구인가?”입니다. 성경은 인간을 하나님의 형상(Imago Dei)으로 지음 받았다고 선언합니다. 이는 곧 인간에게 창조적 능력, 도덕적 책임, 그리고 하나님과 교제할 수 있는 영적 본질이 있음을 뜻합니다. 그러나 AI는 아무리 정교하고 똑똑해 보여도 피조물에 불과합니다.
우리는 AI를 창조주의 자리에 올려놓아서는 안 됩니다. AI는 창조의 도구이지 창조주가 될 수 없습니다. 이것이 신학적 한계이자 신앙의 기준점입니다. 오히려 AI는 인간이 받은 창조의 명령을 수행하는 또 하나의 수단일 뿐입니다. 그러므로 AI의 발전 앞에서 두려움에 사로잡히기보다, 하나님께서 주신 지혜를 따라 AI를 선용할 수 있는 길을 찾아야 할 것입니다.

2. 실제 선교 현장 사례

오늘날 세계 곳곳의 선교 현장에서는 이미 AI가 복음을 전하는 도구로 쓰이고 있습니다. 예를 들어, Wycliffe 성경 번역 프로젝트는 AI 번역 기술을 활용하여 미전도 종족의 언어로 더 빠르고 정확한 성경 번역을 가능하게 하고 있습니다. FaithTech와 같은 기독교 테크 커뮤니티는 AI와 디지털 기술을 활용해 선교사와 교회가 새로운 방식으로 소통하고, 가난과 고통 속에 있는 이들에게 다가가도록 돕고 있습니다. 또한 YouVersion 성경 앱은 AI를 통해 개인 맞춤형 묵상과 성경읽기 계획을 제공함으로써 수백만 명의 성도들이 말씀과 가까이하도록 이끌고 있습니다.
이러한 사례들은 AI가 단순히 세속적 생산성 향상을 위한 기술이 아니라, 하나님의 나라를 확장하는 도구로 쓰일 수 있음을 보여줍니다. 교회와 선교사들이 열린 마음으로 AI를 배우고 사용할 때, 복음은 더 신속하고 넓게 전파될 수 있을 것입니다.

3. AI 리터러시 교육 강조

그러나 도구만 가지고는 충분하지 않습니다. 도구를 제대로 사용하는 법을 배우는 것이 필요합니다. 오늘날 교회와 신학교는 성경 교육과 더불어 AI 리터러시 교육을 시급히 도입해야 합니다. AI 리터러시란 단순한 기술 교육을 넘어, 정보를 해석하는 능력, 올바른 질문(프롬프트)을 만드는 능력, 그리고 사실과 오류를 분별하는 비판적 사고를 포함합니다.
신학적 해석에서 오류를 피하기 위해서도, 교회 행정과 선교 사역을 더 효율적으로 하기 위해서도 이러한 교육은 반드시 필요합니다. 무엇보다도 다음 세대는 AI와 함께 자라나는 세대입니다. 그들이 AI를 두려움이 아닌 지혜로 다스릴 수 있도록, 교회가 먼저 길을 열어주어야 합니다.
AI는 교회를 대체할 수 없습니다. 하지만 교회를 돕고, 성도와 세상을 연결하는 새로운 다리가 될 수 있습니다. 그러므로 교회는 이제 단순히 “AI를 쓸 것인가, 말 것인가”의 질문을 넘어서, “어떻게 하나님의 뜻을 따라 AI를 지혜롭게 사용할 것인가”를 가르치고 실천해야 합니다.

<글을 맺으며: 2030년과 그 이후를 향해 나아가기>

세계 선교의 미래는 기회와 위협으로 가득 차 있습니다. 청년, 신학생, 다음 세대는 AI와 함께 자라나고 있습니다. 우리는 두려움에 휩싸여 후퇴하지 말고 믿음, 혁신, 회복력, 그리고 예수님의 명령에 대한 열정적인 순종으로 전진해야 합니다. 뛰어난 실행력을 강화하고, 특별한 파트너십을 받아들이고, 역량 강화된 팀을 구성하고, 아날로그 및 디지털 선교를 통합하고, 장기적인 하나님 나라 중심 비전을 유지함으로써 세계 교회는 선교에서 번영할 수 있습니다.
AI는 위대한 도구이지만, 그것이 인간의 결정을 대신할 수는 없습니다. 환각을 막기 위한 비판적 검증 습관, 프라이버시를 지키는 윤리적 경계, 그리고 인간이 최종적으로 책임지는 결단이 있을 때에만 기술은 안전한 동역자가 될 수 있습니다. 성경은 “여호와 하나님이 사람을 이끌어 에덴 동산에 두사 그것을 경작하며 지키게 하셨다”(창세기 2:15)고 말합니다. 기술도 마찬가지로, 경작의 수단이자 지켜야 할 대상이지, 우리를 대신해 다스릴 주인은 아닙니다. 헨리 키신저가 말했듯, “AI는 인류가 철학적으로 직면한 가장 큰 시험”입니다. 그러나 우리는 여전히 하나님 앞에서, 인간답게 멈추고 분별하며 책임질 수 있는 존재입니다.
우리에게 준 AI가 독이 되지 않고 마시는 생수가 되도록 복음의 도구로 선용한다면 그 목적과 용도는 가치가 있을 것입니다.
“이 하나님 나라의 복음이 모든 민족에게 증거되기 위하여 온 세상에 전파될 것입니다. 그러면 끝이 올 것입니다.” (마태복음 24:14)