Prism: 평균을 거스르는 필터

<평균의 종말>을 읽고,

Prism은 AI의 구조적 평균 수렴을 거스르는 필터이다.

이 프로젝트에 대한 아이디에이션을 시작할 때 당연히 나는 자동화 툴을 만드려고 했다. 하지만 근본적인 질문, '자동화가 옳은 길인가'가 떠올랐고, Prism에서는 자동화를 역행하는 자동화를 만드려고 시도했다.

problem

평균은 아무것도 말하지 않는다.

• 영감과 통찰은 극단에 있다

무난함에 갇힌다.

solution

사용자의 질문에서 두 개의 축을 설정하여 좌표계를 만들고, 사용자가 선택한 좌표의 관점에서만 완전히 몰입하여 답한다. 극단에 가까울 수록 더 강하게 밀어붙인다.

how it works

Question-사용자가 질문을 입력한다

Axis Extraction-.AI가 질문 안의 핵심 기준을 두 개의 스펙트럼 축으로 추출한다.

• 질문 속 철학적·구조적 긴장(tension)을 포착해서 두 축 추출
• 조건:
  • 각 축의 양 끝은 둘 다 유효한 대립 관점이어야 함
  • 두 축은 서로 독립적 (상관관계 낮게)
  • 축 이름은 2~4글자 단어
  • 4사분면 각각이 의미 있는 관점을 형성해야 함

Coordinate Selection-사용자가 좌표 위에 점을 찍는다

Committed Response — AI가 그 좌표의 관점에서만 답한다. 마지막 줄은 항상 이 관점이 보지 않는 것.

interesting / Challenging Point

축추출

이 프로젝트의 핵심 기술은 좌표계나 UI 보다, 질문 안에 잠든 두 개의 스펙트럼을 추출하는 프롬프트 설계이다. 축이 제대로 설정되지 않는다면 4사분면은 의미를 잃는다. 따라서 두 축은 서로 독립적이며, 양 끝이 대립하되 둘 다 유효해야 하며, 각 사분면이 의미있는 관점을 형성해야한다.

에이전트의 통찰을 활용

AI는 우리가 보지 못하는 통찰을 포착할 때가 있다. 물론 AI의 평균으로 인해 우리의 통찰이 약화되는 경우도 있지만, 우리 또한 언제나 통찰을 갖고 있는 것은 아니다. 나는 이 지점을 활용했다.