AI와 함께 글쓰기

AI와 함께 글쓰기 · 7분

요약대본

이 비디오는 글쓰기에 적용된 Description-Discernment 루프를 보여주며, 진정성과 인간적 연결을 유지하는 데 초점을 맞춥니다. 소규모 환경 정의 단체를 운영하는 James가 48시간의 마감 기한 내에 긴급 보조금 제안서를 작성하기 위해 AI를 사용하는 과정을 따라가게 됩니다. 이 비디오는 업로드된 문서를 통해 풍부한 맥락을 제공하고, 구체적인 지시로 AI의 접근 방식을 안내하며, discernment를 통해 반복 작업을 거쳐 그가 자신 있게 내세울 수 있는 제안서를 만드는 방법을 보여줍니다.

한국어 대본

00:00거의 정의상, 인간 문제는 대부분의 비영리 단체 사명의 핵심입니다,
00:17직접 도움이 필요한 사람들을 지원하거나, 그들이 살아가는 환경을 보호하거나,
00:22또는 그들을 대신해 연구나 옹호 활동을 수행하는 일입니다.
00:25그러므로 당연히 비영리 단체를 위해 글을 쓸 때는 인간적 연결이 필수적입니다.
00:31이 비디오에서는 설명-판별력 루프를 글쓰기에 적용하는 방법을 살펴보겠습니다.
00:36AI와 협업하면서도 그 연결과 진정성을 유지하면서
00:41시간과 에너지도 절약할 수 있는 방법을 고려해 보겠습니다.
00:43잠깐 상기시켜 드리면, 설명-판별력 루프는 AI와 매일 작업하는 방식입니다.
00:49원하는 것을 설명하고, 얻은 결과를 평가한 다음, 다음 요청을 다듬는 방식입니다.
00:54글쓰기의 경우, 초안을 작성한 다음 섹션별로 작업하여
00:58실제로 제출할 만한 결과물을 얻는 것입니다.
01:00이는 이 작업을 AI에 위임할 수 있는지, 그리고 어떻게 위임할지 이미 고려했음을 전제로 합니다.
01:06그럼 이제 핵심 주제인 보조금 작성에 대해 자세히 알아보겠습니다.
01:09이는 비영리 단체 리더들이 직면하는 가장 큰 과제 중 하나입니다. 특히 마감이 촉박할 때
01:13더욱 그렇습니다.
01:14빠르게 움직여야 하지만, 조직을 잘 대표하고
01:19기부금을 가치 있게 사용할 진정한 역량을 보여줘야 합니다.
01:23가상의 상황을 하나 들어 보겠습니다.
01:26심한 얼음 폭풍이 디트로이트를 강타해 도시 전역에서 15,000그루가 넘는 나무가 쓰러졌습니다.
01:32피해는 이미 나무 캐노피가 부족했던 저소득 지역에서 가장 심했습니다.
01:37디트로이트 지속가능성 사무소는 긴급 자금을 발표했습니다. 신속한 나무 교체와
01:43잔해 처리를 위한 50,000달러 보조금입니다.
01:46우선순위는 환경 정의 커뮤니티를 지원하는 조직에 주어집니다.
01:50제안서 마감은 48시간 후입니다.
01:53제임스는 그린 디트로이트 연합이라는 작은 환경 정의 조직을 운영합니다. 그 조직은
01:588년 동안 공평한 도시 산림 조성에 힘써 왔습니다.
02:02그들은 이전에 나무 심기를 해 본 적이 있지만, 이 규모의 긴급 대응은 처음입니다.
02:07James는 그들이 이 작업을 해낼 수 있다는 것을 알지만, 설득력 있는 제안서를 빨리 작성해야 합니다.
02:12그래야 복구를 지원하기 위해 팀이 벌이고 있는 총력 작업에 다시 합류할 수 있습니다.
02:18그렇다면 James는 어디서 시작해야 합니까?
02:20설명-위임 루프에 답이 있습니다.
02:23James가 초기 프롬프트를 어떻게 작성할 수 있을지 살펴보겠습니다.
02:26그는 결과물 설명부터 시작할 것입니다.
02:28그는 자신이 요청하는 것이 무엇인지 분명히 알고 있습니다.
02:30네 개의 구체적인 섹션, 총 천 단어, 역량, 접근 방식, 일정, 그리고
02:36환경 정의.
02:38그다음은 과정입니다.
02:39James는 AI가 이 작업에 접근하는 방식을 안내하지만, 단지 설명만 하는 것은 아닙니다.
02:44그는 AI에게 따라야 할 예시를 제공합니다. 예를 들어 과거 보조금 제안서와 고려해야 할 브랜드 요소, 그리고
02:50그의 미션 원페이지 같은 것들입니다.
02:52이렇게 하면, 그가 AI에게 그들의 목소리, 어조, 강점을 학습하라고 지시할 때
02:56글쓰기를 시작하기 전에, AI는 실제로 그렇게 할 수 있습니다.
02:59마지막으로, James는 성과 고려 사항을 명시합니다.
03:03최종 결과물은 자신감이 있으면서도 지역사회 중심이어야 하고, 데이터 기반이면서도 항상 주민들의
03:09관점을 중심에 두고, 윤리적인 방식으로 그렇게 해야 합니다.
03:12그는 환경 정의가 Green Detroit Coalition에게 무엇을 의미하는지 분명히 밝힙니다.
03:17그것은 권력 공유와 지역사회 의사 결정에 관한 것이지, 단지 나무를 심는 것만이 아닙니다.
03:22이렇게 신중한 설정은 AI가 유용한 초안을 생성할 수 있는 충분한 컨텍스트를 제공합니다.
03:28완벽하지는 않지만, 판별력 루프를 통해 다듬기에 충분히 탄탄합니다.
03:32여기서 중요하게 짚고 넘어가야 할 한 가지가 있습니다.
03:36업로드한 문서를 통해 AI에 과거 작업과 스타일의 예시를 제공하는 것은
03:41정보가 풍부하고 품질 높은 글쓰기에 필수적입니다.
03:45AI와 협업 환경을 구축하면서 활용할 수 있는 다양한 도구가 있습니다:
03:50AI에 컨텍스트를 제공하기 위한 것입니다.
03:51Claude에는 Projects, Connectors, 스타일이 있을 수 있습니다.
03:56다른 도구에는 각각의 변형이 있을 것입니다.
03:58그것들을 사용하세요.
03:59좋습니다, 다시 James로 돌아가겠습니다.
04:01첫 초안이 나왔습니다, 이제 판별력을 적용할 때입니다.
04:06판별력은 AI 출력을 신중히 검토하면서 제품, 프로세스,
04:10그리고 성과 격차를 찾아보라고 안내합니다.
04:12모델마다 기능과 한계가 다르지만, 사실적 오류,
04:17추론의 오류나 의사소통 패턴을 찾는 것이 좋은 출발점입니다.
04:22여기서는 특정 보조금 세부 정보가 정확해 보이는지 묻는 것과 같을 수 있습니다.
04:29AI가 업로드된 컨텍스트의 어조, 톤, 구조를 고려했습니까?
04:34그것이 사명 문서에 명시된 조직의 가치와 일치합니까?
04:39이것이 우리의 실제 역량을 반영합니까?
04:42또는 어떤 잘못된 가정을 하고 있습니까?
04:44이 경우 James는 알아차릴 수 있습니다:
04:46조직 역량 섹션이
04:49기존 관계를 과소평가하고 있음을.
04:52마찬가지로, 일정이
04:55식재 위치를 선정하기 전에 지역사회의 의견을 고려하지 않는 것 같습니다,
04:58이는 프로세스 오류입니다.
05:00이제 루프가 다시 시작됩니다.
05:03James는 AI와 주고받으며,
05:05수정을 요청하고, 방향을 제시하며,
05:07그리고 출력을 바탕으로 다시 판별합니다.
05:10인간과 AI 사이의 이러한 주고받음은
05:13우리가 인지 환경이라고 부르는 것을 구축하며,
05:15그리고 이는 AI를 특정 요구에 맞추는 데 도움이 됩니다.
05:20결국, 여러 차례의 대화를 거친 후,
05:22그는 아마 스스로 마무리할 때가 되었다고 결정할 것입니다.
05:25어차피 그는 초안을 AI에게 위임하고 싶었을 뿐입니다.
05:29마무리 손질은 전적으로 그의 몫입니다.
05:32요약해 보겠습니다.
05:34이 과정을 효과적으로 만든 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.
05:37과거의 성공적인 제안서를 업로드하여 AI가
05:41조직의 목소리와 접근 방식을 이해하도록 도와줍니다.
05:44이렇게 하면 시간을 절약하고 진정성을 높일 수 있습니다.
05:47이것은 제품 설명과 과정 설명이 혼합된 것입니다.
05:51AI가 알 수 없는 세부 사항을 넣으세요,
05:53실적, 파트너십,
05:56직원 전문성, 실제 지역사회 관계.
06:00수정할 때 구체적으로 하세요.
06:02이것을 설득력 있게 만들어 달라고 하는 대신,
06:05이렇게 말하세요: '이 구체적인 세부 사항을 추가해 주세요'
06:07우리 지역사회 관계에 대한.
06:10전문성이 모든 수정을 이끌도록 하세요.
06:14AI는 더 빨리 쓰는 데 도움을 주지만, 내용의 실질은 직접 만드는 것입니다.
06:18결국, 이것은 제임스의 제안이지 AI의 제안이 아닙니다.
06:22그는 관계와 실적을,
06:24지역사회 중심의 접근 방식을 제공했습니다.
06:27AI는 시간 압박 속에서도 그가 이를 명확히 표현하도록 도왔지만,
06:30그가 이것을 제출할 때, 그는 모든 말에 책임을 질 수 있으며,
06:34이는 그가 판별력을 적용했기 때문입니다.
06:36주장을 검증하고, 진정성을 확보하고,
06:39완전한 책임을 지고,
06:42자신의 제안이 자신이 섬기는 지역사회를 지원한다는 확신을 가지는 것입니다.
06:46다음 비디오 시리즈에서는,
06:47위임-성실 루프를 살펴볼 것이며,
06:50이 루프는 언제, 어디서,
06:52어떻게 AI를 작업에 사용해야 하는지를 결정할 수 있습니다.
06:55그리고 보조금 작성과 같은 경우에는,
06:57네트워크에서 AI Fluency를 촉진하기 위해 AI 사용에 대해 투명하게 하는 방법을
07:00살펴볼 것입니다.
07:02거기서 뵙겠습니다.

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핵심 요점

과거의 성공적인 작업물을 업로드하여 AI가 귀 조직의 목소리와 접근 방식을 이해하도록 도와주세요—이는 시간을 절약하고 진정성을 향상시킵니다
AI가 알 수 없는 세부 사항을 주입하세요: 귀 조직의 실적, 파트너십, 직원 전문성, 그리고 실제 지역사회와의 관계
수정 시 구체적으로 지시하세요: "더 매력적으로 만들어 주세요" 대신 "우리 지역사회와의 관계에 대한 이러한 구체적인 세부 사항을 추가해 주세요"라고 말하세요
귀 전문성이 모든 수정을 이끌도록 하세요: AI는 더 빠르게 글을 쓰도록 도와주지만, 내용의 실질적인 부분은 귀가 만들어가는 것입니다
인지적 환경을 구축하세요: 인간과 AI 간의 주고받음은 시간이 지남에 따라 도구를 귀의 특정 필요에 맞추는 데 도움이 됩니다
최종 결과물에 대한 책임을 지세요: AI의 도움을 받아 작성한 작업물을 제출할 때, 전체 과정에서 discernment를 적용했기 때문에 모든 단어에 대해 자신 있게 설명할 수 있어야 합니다

실습

Exercise 1Exercise 2

보조금 제안서

이 실습은 귀 조직을 진정성 있게 대표하는 고위험 모금 콘텐츠를 만들기 위해 Description과 Discernment를 사용하는 연습을 도와줍니다.

1부: 자기 성찰

자금 지원이 필요한 프로그램이나 이니셔티브를 선택하세요. 다음을 포함하는 글쓰기 프롬프트를 작성하세요:

보조금 기회와 자금 제공자가 중요하게 여기는 것
귀 프로그램의 핵심 세부 사항(누가, 무엇을, 어디서, 결과)
귀 조직의 목소리와 가치
구체적인 요구 사항(단어 수, 필수 요소, 어조)
귀 접근 방식을 독특하거나 효과적으로 만드는 요소

2부: 협업

프롬프트를 AI와 공유하고 초안을 검토하세요. Discernment를 적용하세요:

주장된 모든 데이터 포인트와 결과가 정확한지 확인하세요
언어가 귀 조직의 실제 목소리를 반영하는지, 아니면 일반적으로 들리는지 확인하세요
수혜자에 대한 결핍 기반 프레이밍이나 문제가 될 수 있는 언어가 있는지 식별하세요
자금 제공자의 우선순위를 다루고 있는지, 아니면 단순히 귀 프로그램을 설명하고 있는지 평가하세요
귀만이 알고 있는 작업에 대해 빠진 부분이 무엇인지 기록하세요

3부: 성찰

초안을 개선했을 처음에 포함하는 것을 잊었던 맥락은 무엇이었나요?
귀 조직의 독특한 접근 방식을 더 잘 포착하기 위해 프롬프트에서 무엇을 수정하시겠습니까?
AI 초안의 어느 부분이 사용 가능하고 어느 부분이 완전히 다시 작성되어야 하나요?

도전 목표: 식별한 어조나 프레이밍 문제에 대한 구체적인 피드백으로 프롬프트를 반복 개선한 다음, 두 버전을 비교하여 description 개선이 출력 품질에 어떤 영향을 미쳤는지 확인하세요.

레슨 성찰

과거 작업물을 업로드하거나 상세한 맥락을 제공하는 것이 AI의 글쓰기 결과물의 품질을 어떻게 바꾸었나요?
AI와 함께 글을 쓸 때 귀 조직의 진정한 목소리를 유지하기 위해 어떤 전략을 사용하시겠습니까?

다음 단계

다음 레슨에서는 AI Privacy를 살펴보며 귀가 AI와 공유하는 데이터에 어떤 일이 일어나는지 더 잘 이해해 보겠습니다.