목록으로
생활 속 AI 활용
ONLY 나만의 AI심리상담사
털어놓을 사람이 없어 삼켜온 고민들, AI 앞에서 처음으로 말하다.
🤖 활용 AI 도구
Chat GPT, 제미나이, Claude, perplexity
1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
현대인들은 각자 다양한 고민을 안고 살아가지만, 이를 타인에게 쉽게 털어놓지 못하는 경우가 많습니다. 특히 상담가를 찾는 과정에서 주변의 시선을 의식하게 되어 망설이게 되고, 결국 많은 사람들이 고민을 해소하지 못한 채 계속 안고 살아가게 됩니다. 이러한 문제는 시간이 지날수록 심리적 부담을 키우고, 나아가 정신적·신체적 건강에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
저희 또한 고등학교 시절부터 대학생에 이르기까지 다양한 고민을 겪었지만, 이를 솔직하게 이야기하기 어려운 상황을 경험했습니다. 이에 보다 부담 없이 고민을 나눌 수 있는 방법을 탐색하던 중, AI를 활용한 심리상담에 주목하게 되었습니다. AI는 시간과 공간의 제약 없이 접근할 수 있으며 대면 상담에 대한 부담 없이 자신의 생각을 표현할 수 있다는 장점이 있습니다. 이러한 점을 바탕으로 누구나 쉽게 이용할 수 있는 AI 심리상담가를 제작하게 되었습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI 모델의 성능을 비교한 결과, 클로드(Claude), 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 퍼블릭시티(Publicity) 순으로 평가된다는 점을 확인하였습니다. 이에 따라 챗GPT를 활용하여 심리학적 지식을 학습시키고, 이를 기반으로 상담용 프롬프트를 설계하였습니다. 이후 심리상담가의 핵심 덕목과 대화 절차를 분석하고, 그 내용을 반영하여 프롬프트를 구체화하였습니다. 완성된 프롬프트는 제미나이에 적용하였으며, 설정 메뉴의 지침 기능에 추가하여 실제 상담 대화를 진행하였습니다. 대화 과정에서 나타난 부족한 점과 개선이 필요한 요소를 지속적으로 분석하였고, 이를 다시 지침에 반영하는 방식으로 프롬프트를 반복적으로 수정하였습니다. 추가적인 개선 이후, 해당 프롬프트를 클로드에 적용하여 실제 고민 상담을 진행하였습니다.
그 결과, 생성된 응답에는 공감과 조언의 균형, 사실과 감정의 분리 및 요약, 열린 질문을 활용한 대화 방식 등 다양한 심리학적 기법과 상담가의 대화 구조가 효과적으로 반영된 것을 확인할 수 있었습니다. 반면, 해당 프롬프트를 적용하지 않았을 경우에는 “아직 진로나 방향을 명확히 정하기에는 이른 시기이며, 타인과 비교하지 않아도 괜찮다”는 식의 일반적인 위로 중심의 답변이 도출되었습니다. 이러한 응답은 감정의 의미를 심층적으로 탐색하기보다는 사용자를 안심시키는 데 초점을 맞추고 있으며, 문제 해결 단계로 빠르게 전환되는 경향을 보였습니다. 따라서 프롬프트 적용 전후의 차이를 통해, 설계된 프롬프트가 상담의 질을 향상시키고 보다 구조화된 심리 상담 방식에 기여한다는 점을 확인할 수 있었습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
처음 AI 상담을 시작했을 때는 반신반의했습니다. 사람이 아닌데 제 불안을 이해할 수 있을지 의문이 들었습니다. 그러나 막상 이야기를 꺼내보니 오히려 더 편하게 느껴졌습니다. 판단받는 느낌이 없어 아무렇게나 털어놓을 수 있었습니다. AI는 제 말을 정리해서 보여주었습니다. 뒤엉켜 있던 생각들이 문장으로 정리되자, 막연한 불안이 조금 더 또렷해졌습니다. 제가 어떤 패턴으로 불안해지는지도 점차 보이기 시작했습니다. 시간이 지나면서 불안이 올라올 때마다 그대로 휩쓸리기보다 한 번 멈추게 되었습니다. “지금 이 생각이 사실일까”와 같은 질문을 스스로에게 던질 수 있게 되었습니다. 불안이 완전히 사라지지는 않았지만, 이전처럼 압도적이지는 않았습니다. 감정에 끌려가기보다 조금은 거리를 두고 바라볼 수 있게 되었습니다. AI 상담은 위로라기보다, 제 생각을 다루는 방법을 배우는 과정에 가까웠습니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
공감과 해결책의 비율에 대한 부분입니다. 지금까지는 공감을 충분히 전달한 뒤 해결책을 다음 턴으로 미루는 방식을 사용해 왔습니다. 그러나 이러한 방식은 해결책 제시가 늦어질 수 있다는 한계가 있습니다. 따라서 충분한 탐색이 이루어진 이후에는 하나의 응답 안에서 공감과 함께 탐색적인 제안을 자연스럽게 포함하는 것이 더 효과적입니다. 질문의 개수 또한 중요한 요소입니다. 한 번의 응답에 여러 개의 질문이 포함될 경우, 상대방이 어디서부터 답해야 할지 부담을 느낄 수 있습니다. 이에 따라 각 응답에서는 열린 질문을 하나 정도로 제한하고, 나머지는 다음 대화로 이어가는 것이 보다 적절합니다. 사실과 해석을 구분하는 질문의 타이밍도 고려할 필요가 있습니다. 대화 초반에 곧바로 사실 여부나 해석을 구분하려는 질문을 던지면, 상대방이 분석당하고 있다는 느낌을 받을 수 있습니다. 따라서 먼저 감정을 충분히 공감하고 인정한 뒤, 부드럽고 비판단적인 방식으로 접근하는 것이 더 자연스럽습니다. 또한 과도한 헤징 표현은 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 감정의 원인처럼 확실하지 않은 부분에 대해서는 신중한 표현이 필요하지만, 이미 드러난 사실이나 현재 느끼는 감정까지 모호하게 표현하는 것은 오히려 부자연스럽습니다. 따라서 확실한 내용과 그렇지 않은 부분을 구분하여 표현하는 것이 중요합니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요
네, 충분히 따라 할 수 있습니다. 실제로 저는 지인들에게 해당 프롬프트를 직접 공유하거나, 이를 제작하는 과정을 설명해 주는 방식으로 AI 기반 심리 상담가를 개인적으로 활용할 수 있도록 도왔습니다. 그 결과, 단순히 AI를 사용하는 수준을 넘어, 각자가 자신의 필요에 맞게 상담 방식을 설계하고 적용하는 단계까지 확장할 수 있음을 확인할 수 있었습니다. 특히 이 프롬프트의 강점은 고정된 형태가 아니라, 개인의 성향과 목적에 따라 유연하게 수정하고 보완할 수 있다는 점에 있습니다. 사용자는 자신의 성격, 고민의 유형, 선호하는 대화 방식에 맞추어 프롬프트를 자유롭게 추가하거나 조정할 수 있으며, 이를 통해 점점 더 자신에게 최적화된 상담 환경을 구축할 수 있습니다. 이러한 과정을 거치면 단순한 도구로서의 AI를 넘어, 개인의 사고와 감정을 이해하고 함께 탐색해 나가는 ‘맞춤형 AI 상담가’가 형성됩니다. 즉, 누구나 일정한 방법을 익히기만 한다면, 자신만의 기준과 방식이 반영된 개인화된 AI 상담 시스템을 구축할 수 있었습니다.
현대인들은 각자 다양한 고민을 안고 살아가지만, 이를 타인에게 쉽게 털어놓지 못하는 경우가 많습니다. 특히 상담가를 찾는 과정에서 주변의 시선을 의식하게 되어 망설이게 되고, 결국 많은 사람들이 고민을 해소하지 못한 채 계속 안고 살아가게 됩니다. 이러한 문제는 시간이 지날수록 심리적 부담을 키우고, 나아가 정신적·신체적 건강에도 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
저희 또한 고등학교 시절부터 대학생에 이르기까지 다양한 고민을 겪었지만, 이를 솔직하게 이야기하기 어려운 상황을 경험했습니다. 이에 보다 부담 없이 고민을 나눌 수 있는 방법을 탐색하던 중, AI를 활용한 심리상담에 주목하게 되었습니다. AI는 시간과 공간의 제약 없이 접근할 수 있으며 대면 상담에 대한 부담 없이 자신의 생각을 표현할 수 있다는 장점이 있습니다. 이러한 점을 바탕으로 누구나 쉽게 이용할 수 있는 AI 심리상담가를 제작하게 되었습니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
AI 모델의 성능을 비교한 결과, 클로드(Claude), 챗GPT(ChatGPT), 제미나이(Gemini), 퍼블릭시티(Publicity) 순으로 평가된다는 점을 확인하였습니다. 이에 따라 챗GPT를 활용하여 심리학적 지식을 학습시키고, 이를 기반으로 상담용 프롬프트를 설계하였습니다. 이후 심리상담가의 핵심 덕목과 대화 절차를 분석하고, 그 내용을 반영하여 프롬프트를 구체화하였습니다. 완성된 프롬프트는 제미나이에 적용하였으며, 설정 메뉴의 지침 기능에 추가하여 실제 상담 대화를 진행하였습니다. 대화 과정에서 나타난 부족한 점과 개선이 필요한 요소를 지속적으로 분석하였고, 이를 다시 지침에 반영하는 방식으로 프롬프트를 반복적으로 수정하였습니다. 추가적인 개선 이후, 해당 프롬프트를 클로드에 적용하여 실제 고민 상담을 진행하였습니다.
그 결과, 생성된 응답에는 공감과 조언의 균형, 사실과 감정의 분리 및 요약, 열린 질문을 활용한 대화 방식 등 다양한 심리학적 기법과 상담가의 대화 구조가 효과적으로 반영된 것을 확인할 수 있었습니다. 반면, 해당 프롬프트를 적용하지 않았을 경우에는 “아직 진로나 방향을 명확히 정하기에는 이른 시기이며, 타인과 비교하지 않아도 괜찮다”는 식의 일반적인 위로 중심의 답변이 도출되었습니다. 이러한 응답은 감정의 의미를 심층적으로 탐색하기보다는 사용자를 안심시키는 데 초점을 맞추고 있으며, 문제 해결 단계로 빠르게 전환되는 경향을 보였습니다. 따라서 프롬프트 적용 전후의 차이를 통해, 설계된 프롬프트가 상담의 질을 향상시키고 보다 구조화된 심리 상담 방식에 기여한다는 점을 확인할 수 있었습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
처음 AI 상담을 시작했을 때는 반신반의했습니다. 사람이 아닌데 제 불안을 이해할 수 있을지 의문이 들었습니다. 그러나 막상 이야기를 꺼내보니 오히려 더 편하게 느껴졌습니다. 판단받는 느낌이 없어 아무렇게나 털어놓을 수 있었습니다. AI는 제 말을 정리해서 보여주었습니다. 뒤엉켜 있던 생각들이 문장으로 정리되자, 막연한 불안이 조금 더 또렷해졌습니다. 제가 어떤 패턴으로 불안해지는지도 점차 보이기 시작했습니다. 시간이 지나면서 불안이 올라올 때마다 그대로 휩쓸리기보다 한 번 멈추게 되었습니다. “지금 이 생각이 사실일까”와 같은 질문을 스스로에게 던질 수 있게 되었습니다. 불안이 완전히 사라지지는 않았지만, 이전처럼 압도적이지는 않았습니다. 감정에 끌려가기보다 조금은 거리를 두고 바라볼 수 있게 되었습니다. AI 상담은 위로라기보다, 제 생각을 다루는 방법을 배우는 과정에 가까웠습니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
공감과 해결책의 비율에 대한 부분입니다. 지금까지는 공감을 충분히 전달한 뒤 해결책을 다음 턴으로 미루는 방식을 사용해 왔습니다. 그러나 이러한 방식은 해결책 제시가 늦어질 수 있다는 한계가 있습니다. 따라서 충분한 탐색이 이루어진 이후에는 하나의 응답 안에서 공감과 함께 탐색적인 제안을 자연스럽게 포함하는 것이 더 효과적입니다. 질문의 개수 또한 중요한 요소입니다. 한 번의 응답에 여러 개의 질문이 포함될 경우, 상대방이 어디서부터 답해야 할지 부담을 느낄 수 있습니다. 이에 따라 각 응답에서는 열린 질문을 하나 정도로 제한하고, 나머지는 다음 대화로 이어가는 것이 보다 적절합니다. 사실과 해석을 구분하는 질문의 타이밍도 고려할 필요가 있습니다. 대화 초반에 곧바로 사실 여부나 해석을 구분하려는 질문을 던지면, 상대방이 분석당하고 있다는 느낌을 받을 수 있습니다. 따라서 먼저 감정을 충분히 공감하고 인정한 뒤, 부드럽고 비판단적인 방식으로 접근하는 것이 더 자연스럽습니다. 또한 과도한 헤징 표현은 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. 감정의 원인처럼 확실하지 않은 부분에 대해서는 신중한 표현이 필요하지만, 이미 드러난 사실이나 현재 느끼는 감정까지 모호하게 표현하는 것은 오히려 부자연스럽습니다. 따라서 확실한 내용과 그렇지 않은 부분을 구분하여 표현하는 것이 중요합니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요
네, 충분히 따라 할 수 있습니다. 실제로 저는 지인들에게 해당 프롬프트를 직접 공유하거나, 이를 제작하는 과정을 설명해 주는 방식으로 AI 기반 심리 상담가를 개인적으로 활용할 수 있도록 도왔습니다. 그 결과, 단순히 AI를 사용하는 수준을 넘어, 각자가 자신의 필요에 맞게 상담 방식을 설계하고 적용하는 단계까지 확장할 수 있음을 확인할 수 있었습니다. 특히 이 프롬프트의 강점은 고정된 형태가 아니라, 개인의 성향과 목적에 따라 유연하게 수정하고 보완할 수 있다는 점에 있습니다. 사용자는 자신의 성격, 고민의 유형, 선호하는 대화 방식에 맞추어 프롬프트를 자유롭게 추가하거나 조정할 수 있으며, 이를 통해 점점 더 자신에게 최적화된 상담 환경을 구축할 수 있습니다. 이러한 과정을 거치면 단순한 도구로서의 AI를 넘어, 개인의 사고와 감정을 이해하고 함께 탐색해 나가는 ‘맞춤형 AI 상담가’가 형성됩니다. 즉, 누구나 일정한 방법을 익히기만 한다면, 자신만의 기준과 방식이 반영된 개인화된 AI 상담 시스템을 구축할 수 있었습니다.
📎 첨부파일 (1)
📄 AI 활용 사례.pdf
