AI 기술이 비약적으로 발전하는 시대에 도구를 다루는 인간의 실제 문제 해결 역량을 측정하기 위해 ‘AI TOP 100’ 경진대회가 기획되었습니다. 단순히 AI를 사용하는 수준을 넘어, 인간과 AI의 긴밀한 협업 과정을 통해 복잡한 현실 문제를 해결하고 최적의 의사결정을 내리는 ‘문제 해결자’를 선별하는 데 초점을 맞추었습니다. 결과물뿐만 아니라 AI의 한계를 인간의 통찰로 보완해 나가는 '과정' 자체를 핵심 평가 지표로 삼은 것이 이번 대회의 결론입니다.

AI와 인간의 협업 루프(Human-in-the-loop) 설계

단순히 문제를 복사하여 붙여넣는 방식으로는 해결할 수 없도록, 사람의 분석과 AI의 실행, 그리고 다시 사람의 검증이 순환되는 구조를 지향했습니다.
사람은 직관적으로 파악하지만 AI는 분석하기 어려운 데이터 구조(식단표, 복잡한 표의 행/열 관계 등)를 제공하여 인간의 사전 가이드가 성능을 좌우하게 설계했습니다.
이미지 생성과 피드백 분석, 프롬프트 개선 과정을 에이전트에게 위임하여 자동화 파이프라인을 구축하는 등 고도화된 협업 능력을 측정했습니다.

'딸깍' 방지를 위한 입체적인 난이도 설계

최신 AI 모델이 단 한 번의 프롬프트(One-shot)로 정답을 맞히지 못하도록 의도적인 기술적 제약과 논리적 미로를 문제 속에 배치했습니다.
'낮은 진입 장벽과 높은 천장' 원칙에 따라, 초보자도 쉽게 접근할 수 있는 시작 문항부터 깊은 통찰이 필요한 킬러 문항까지 '난이도 사다리' 구조를 도입했습니다.
특정 프레임워크에 국한되지 않고 출제자가 예상치 못한 창의적인 방식으로도 문제를 해결할 수 있는 열린 구조를 유지했습니다.

현실의 복잡성을 반영한 4가지 문제 패턴

분석 및 정의(Insight): 정답이 없는 복합 데이터 속에서 유의미한 문제나 기회를 스스로 발견하는 역량을 평가합니다.
구현 및 자동화(Action): 정의된 문제를 해결하기 위해 AI 솔루션을 실제 작동하는 코드나 워크플로로 구현하는 능력을 측정합니다.
전략 및 창의(Persuasion): 기술적 솔루션을 비기술 이해관계자에게 설득력 있게 전달하기 위한 논리와 창의적 콘텐츠 생성 능력을 확인합니다.
최적화 및 의사결정(Decision): 제약 조건 하에서 목표를 최대화하는 최적의 의사결정 시뮬레이션을 수행합니다.

엄격한 검증을 거친 문제 고도화 파이프라인

아이디어 단계부터 최종 확정까지 4단계의 파이프라인을 구축하고, 출제위원 내부 테스트 및 알파·베타 테스트를 통해 문제의 신뢰도를 검증했습니다.
AI 모델이 매일 업데이트되어 어제의 난제가 오늘의 쉬운 문제가 되는 환경에 대응하기 위해 지속적인 실증 테스트를 반복했습니다.
문제의 겉보기 난이도가 아니라 실제 해결에 필요한 노력 비용을 기준으로 점수를 재조정하는 '캘리브레이션' 과정을 거쳐 변별력을 확보했습니다.

AI 시대의 진정한 경쟁력은 도구의 기능을 단순히 암기하는 것이 아니라, AI의 한계를 명확히 이해하고 이를 인간의 기획력으로 보완하여 실질적인 가치를 만들어내는 데 있습니다. 이번 출제 후기는 기술보다 '그 기술을 다루는 사람'의 사고방식이 더 중요하다는 점을 강조하며, 앞으로의 AI 리터러시 교육과 평가가 나아가야 할 방향을 제시합니다.