AI 시대, ‘그저 그런’ 아이디어를 뛰어넘는 스탠포드식 발상 훈련

AI 시대, ‘그저 그런’ 아이디어를 뛰어넘는 스탠포드식 발상 훈련

AI 시대에는 누구나 빠르게 아이디어를 만들 수 있습니다. 하지만 문제는 ‘평범함’입니다. 대부분의 사람들은 AI가 처음 내놓은 답변에 만족하고, 그 이상의 가능성을 탐구하지 않습니다. 스탠포드 D스쿨의 제레미 어틀리 교수는 “창의성은 첫 번째 답변 이후에 시작된다”고 말합니다. 이 글에서는 AI를 활용해 평범함을 넘어서는 창의적인 발상을 만드는 방법과, 다양한 분야에서 바로 적용할 수 있는 구체적인 실전 예시를 정리합니다.

 

더욱자세한 내용은 확인하려면 아래이미지를 클릭하세요.

목차

1. 왜 AI 아이디어는 평범할까?
2. 평범함을 넘어서는 3단계 훈련법
3. 분야별 실전 예시
4. 스탠포드식 발상 훈련 핵심 마인드셋

---

왜 AI 아이디어는 평범할까?

1. 왜 AI 아이디어는 평범할까?

많은 사람들이 AI를 쓰면서 느끼는 첫인상은 “잘 아네, 그런데 좀 평범하다”입니다. 이건 AI의 능력이 부족해서가 아니라, 오히려 AI가 너무 많은 데이터에서 평균적인 답을 찾아내는 방식으로 작동하기 때문입니다.

① AI는 ‘가장 가능성이 높은 답’을 찾는다

ChatGPT 같은 생성형 AI는 방대한 텍스트 데이터에서 패턴을 학습합니다. 그리고 질문을 받으면, 지금까지 배운 내용 중 ‘가장 가능성이 높은 단어와 문장’을 이어 붙입니다. 쉽게 말해, 우리가 물어본 주제에 대해 전 세계 사람들이 가장 흔하게 했던 말, 가장 자주 썼던 표현을 먼저 떠올린다는 뜻입니다.

예를 들어, “카페 홍보 방법”을 물으면 AI는 전 세계에서 카페 마케팅에 가장 많이 언급된 ‘SNS 이벤트’, ‘쿠폰 제공’ 같은 답을 1순위로 꺼내놓습니다.

② ‘안전한 답’을 선호하는 경향

AI는 기본적으로 신뢰성을 유지해야 하기 때문에, 위험하거나 검증되지 않은 아이디어보다는 이미 검증된 방법을 우선 제안합니다. 그래서 결과물이 창의적이기보다는 ‘무난하고 안전한 아이디어’가 됩니다. 이건 마치 학교 시험에서 틀릴 가능성이 있는 모험적인 답을 내기보다, 교과서에 있는 정답을 쓰는 것과 비슷합니다.

③ 사용자의 질문 방식이 단조롭다

사실 AI의 평범함은 AI 탓만은 아닙니다. 우리가 던지는 질문 자체가 너무 단순하기 때문입니다. “~ 알려줘” “~ 해줘”처럼 추상적이고 짧은 질문은 AI가 평균적인 답변을 줄 수밖에 없는 환경을 만듭니다.

예를 들어, “AI 창의력 향상법 알려줘”라고 하면 AI는 책, 기사, 블로그에서 가장 많이 본 ‘브레인스토밍’, ‘다양한 관점 보기’ 같은 기본 팁을 나열할 뿐입니다. 하지만 “2000년 이후에 발표된 창의력 향상 연구 사례를 바탕으로, 10대 학생이 일상에서 바로 해볼 수 있는 훈련법 7가지를 만들어줘”라고 하면, 결과물은 훨씬 구체적이고 새로워집니다.

④ ‘첫 번째 답변’이 전부라고 착각

많은 사용자가 AI의 첫 번째 답변을 최종안으로 생각합니다. 그러나 AI가 내놓는 첫 답변은 데이터상 ‘가장 평균적인 결과물’이기 때문에, 여기서 멈추면 당연히 평범하게 끝납니다. 실제로 스탠포드 창의력 훈련에서는 “첫 답변을 버리고 10번 이상 변형·결합·반복하라”는 원칙을 강조합니다.

⑤ 결론

AI 아이디어가 평범한 이유는 다음 네 가지로 요약할 수 있습니다.

1. 데이터 기반 평균값을 제시하는 구조
2. 안전성을 우선시하는 경향
3. 사용자의 질문이 단조롭고 맥락이 부족함
4. 첫 답변 이후의 발전 과정을 거치지 않음

따라서 AI 시대 창의력을 발휘하려면, 질문을 더 풍부하게 만들고, 첫 답변을 시작점으로 삼아 변형과 결합을 반복하는 훈련이 필요합니다.

 

평범함을 넘어서는 3단계 훈련법

2. 평범함을 넘어서는 3단계 훈련법

AI가 주는 첫 번째 아이디어는 대개 무난합니다. 스탠포드 창의력 훈련법에서는 이 첫 답변을 ‘완성품’이 아니라 ‘출발점’으로 보고, 변형하기 → 결합하기 → 반복하기의 3단계를 거쳐야 진짜 창의적인 결과물이 나온다고 합니다. 아래 방법은 AI를 처음 쓰는 사람도 쉽게 따라 할 수 있습니다.

---

(1) 변형하기 – 틀을 흔들어 새로운 모습 만들기

변형하기란, AI가 제시한 기본 아이디어의 방향, 강도, 분위기를 과감하게 바꾸는 것입니다. 단순히 단어 몇 개를 바꾸는 것이 아니라, 전체 컨셉이나 접근 방식을 뒤집는 수준의 변화가 필요합니다.

예시:

• AI 답변: “카페 할인 쿠폰 행사”
• 변형 요청: “이 아이디어를 10배 더 과감하게 만들어줘” → “손님이 직접 커피를 만들어보는 체험 행사, 만들면 무료 제공”
• 또 다른 변형 요청: “이걸 감성적인 스토리텔링으로 바꿔줘” → “오래된 로스터리의 비밀 레시피를 직접 체험하는 하루”

팁: 변형할 때는 ‘더 크고, 더 작고, 더 웃기게, 더 극적으로’라는 네 가지 방향을 활용하면 좋습니다.

---

(2) 결합하기 – 다른 분야의 요소 섞기

결합하기는 서로 다른 주제나 산업, 트렌드를 섞어 전혀 새로운 결과를 만드는 방법입니다. 이 단계에서 AI의 진짜 잠재력이 폭발합니다.

 

예시:

• AI 답변: “서울 야경 투어”
• 결합 요청: “이 투어에 패션쇼 콘셉트를 더해줘” → “야경 속에서 모델이 걷는 거리 패션쇼 투어”
• 결합 요청 2: “여기에 AI 아트 전시를 추가해줘” → “밤하늘을 배경으로 한 AI 프로젝션 아트 투어”

팁: 결합할 때는 ‘전혀 상관없어 보이는 것’과 연결하는 게 좋습니다. 예를 들어, 요리 + 게임, 카페 + 심리 테스트, 강연 + 콘서트 같은 조합입니다.

---

(3) 반복하기 – 계속 돌려서 최고점 찾기

반복하기란, 변형과 결합을 한 번만 하고 끝내지 않는 것입니다. 같은 아이디어를 AI와 3~5번 이상 주고받으면서 점점 더 구체적이고 독창적으로 다듬어 가야 합니다.

 

예시:

1. 첫 답변: “친환경 가방 디자인”
2. 1차 변형: “태양광 충전 기능이 있는 가방”
3. 2차 결합: “AI가 날씨와 일정에 따라 가방 색을 자동 변경”
4. 3차 변형: “사용자의 기분을 분석해 색과 패턴이 바뀌는 스마트 가방”

이 과정을 거치면 처음에는 상상도 못했던 혁신적인 아이디어가 나옵니다.

---

정리

AI 시대 창의력을 끌어올리는 3단계 훈련법은 다음과 같습니다.

1. 변형하기 – 아이디어의 강도, 감정, 형식을 과감하게 바꾸기
2. 결합하기 – 전혀 다른 분야나 요소를 섞기
3. 반복하기 – 변형과 결합을 여러 번 반복하며 완성도 높이기

이 방식은 블로그 글, 마케팅, 교육, 여행 기획, 제품 디자인 등 어떤 분야에도 적용할 수 있습니다. 중요한 건 ‘첫 답변에서 멈추지 않는 것’입니다.

분야별 실전예시

3. 분야별 실전 예시

① 콘텐츠 제작

• 첫 답변: “서울 도심 속 식물원 브이로그”
• 변형: “서울 한복판에서 하루 만에 열대우림 여행을 즐기는 브이로그”
• 결합: “AI로 가상의 열대 동물을 합성해, 시청자가 함께 탐험하는 인터랙티브 영상”

→ 이렇게 하면 단순 소개 영상이 아닌, ‘참여형 경험 콘텐츠’로 발전합니다.

② 카페·외식업

• 첫 답변: “SNS 해시태그 이벤트”
• 변형: “손님이 직접 그림을 그려 컵홀더에 붙이면 무료 음료 제공”
• 결합: “AI가 손님 그림을 분석해, 그 사람의 기분·성격에 맞는 커피 레시피 추천”

→ 단순 이벤트가 고객 맞춤 경험으로 진화합니다.

③ 교육·강의

• 첫 답변: “AI 기초 교육 과정”
• 변형: “AI를 활용한 창의적 글쓰기 실습 과정”
• 결합: “수강생이 AI와 함께 만든 글을 전자책으로 출판하는 프로젝트”

→ 교육이 ‘배움’에서 ‘결과물 창출’로 확장됩니다.

④ 제품 개발

• 첫 답변: “친환경 가방 제작”
• 변형: “태양광 충전 패널이 내장된 친환경 가방”
• 결합: “AI가 사용자의 일정·날씨 데이터를 분석해, 가방 색상을 자동 변경”

→ 단순 친환경 제품이 첨단 스마트 제품으로 변신합니다.

⑤ 여행·관광

• 첫 답변: “서울 야경 투어”
• 변형: “서울 야경을 스토리텔링 형식으로 설명하는 투어”
• 결합: “AI 음성 안내와 AR 기술로, 과거와 현재의 서울을 동시에 보여주는 투어”

→ 기존 투어가 ‘몰입형 역사·문화 체험’으로 발전합니다.

⑥ 쇼핑몰 마케팅

• 첫 답변: “할인 행사 진행”
• 변형: “구매 시 AI가 스타일링 코디를 추천하는 프로모션”
• 결합: “가상 피팅룸에서 착용해보고, AI가 인플루언서 스타일을 재현해주는 서비스”

→ 단순 할인 이벤트가 ‘개인 맞춤형 쇼핑 경험’으로 바뀝니다.

⑦ SNS 운영

• 첫 답변: “제품 소개 게시물 작성”
• 변형: “제품을 의인화해 스토리텔링 형식으로 소개”
• 결합: “AI가 댓글에 맞춤형 답변·밈 이미지를 자동 생성해 응답”

→ 팔로워와의 상호작용이 폭발적으로 증가합니다.

---

4. 스탠포드식 발상 훈련 핵심 마인드셋

• 첫 답변은 절대 최종안이 아니다. 그것은 출발점일 뿐.
• AI를 동료처럼 대하라. 수정·보완·도전 요청을 반복하라.
• 다른 분야와 연결하라. 예상치 못한 조합에서 창의성이 폭발한다.

AI 시대의 창의력은 ‘더 나은 답을 찾는 것’이 아니라 ‘전혀 새로운 답을 만들어내는 것’입니다. 오늘부터 AI의 첫 아이디어를 가볍게 넘기지 말고, 변형과 결합을 반복해 보세요. 그것이 ‘그저 그런’ 아이디어를 뛰어넘는 스탠포드식 발상 훈련의 시작입니다.