프롬프트 엔지니어링으로 AI 100배 활용하기

chatGPT가 보여준 성능은 놀라움 그 자체였습니다. 마치 인간과 대화하는 듯한 느낌을 주는 인공지능을 보고 다양한 반응들이 나왔습니다. 부정적인 의견을 피력하는 사람들도 있지만, 이미 우리 곁에 와있는 인공지능을 더 이상 외면할 수 없을 것 같습니다. 그렇다면 이 인공지능을 어떻게 하면 더 잘 활용할 수 있을까요? 프롬프트 엔지니어링이 그 해답 중 하나일 것입니다.

 

프롬프트 엔지니어링이란?

우리가 사용하고 있는 Window 11과 같은 환경을 GUI(Graphic User Interface)라고 하는데, 이런 시스템이 개발되기 전에는 까만 화면에 깜박이는 무언가에 명령어를 입력하고, 그 명령에 따라 컴퓨터가 일정한 답을 내 놓는 대화형 방식으로 컴퓨터를 사용했습니다. 이 때 사용자로부터 명령을 대기하던 '깜박이는 무언가'를 우리는 '프롬프트'라고 부릅니다. 이 프롬프트에 과거에는 미리 약속된 명령어를 입력해야 하지만, 이 명령어는 사람이 사용하는 실제 언어와는 조금 다른, 미리 정해진 어떤 글자의 조합으로 되어있어, 초보자는 많은 시간 이 명령어 들을 익혀야 컴퓨터를 잘 사용할 수 있었습니다. 그러나 현재의 chatGPT나 구글의 Bard같은 인공지능은 더 이상 명령어를 익힐 필요없이, 우리가 일상적으로 사용하는 언어로 대화하듯 컴퓨터에게 묻고 답을 얻는 것이 가능해 졌습니다.

 

 

하지만 인공지능은 어디까지나 기계라는 한계가 있고, 대규모로 언어를 학습시키긴 했지만, 근본적으로는 인간과는 다르기 때문에, 우리가 원하는 최적의 답을 인공지능으로부터 이끌어 내기 위해서는 질문에 사용하는 문장을 적절하게 잘 구성해야 할 필요가 있습니다. 우리가 질문하고 답을 얻는 그 행위 자체도 인공지능에게는 또 하나의 학습 과정이 되므로, 연쇄적으로 진행되는 인공지능과의 '대화' 구성은 더욱 중요해 집니다.

 

이와 같이 인공지능에게 '최적의' 답을 구하고, 또한 '최적의' 학습이 되도록 질문을 구성하는 것을 '프롬프트 엔지니어링'이라고 합니다.

 

그렇다면 인공지능에게 어떻게 질문을 해야 할까?

내가 원하는 바에 대해 짧고 명확하게 물어야 합니다. 모호한 표현을 쓰거나 질문의 길이가 길어지면, 인공지능이 질문자의 의도를 파악하기가 어렵습니다. 또는 오해하고 전혀 의도하지 않은 다른 답을 내 놓을 수 있습니다. 따라서 본인이 생각한 질문을 키워드 위주로 최대한 요약해서 질문을 하도록 합니다.

 

규격화 된 답변을 내 놓도록 질문하는 것이 좋습니다. 목록을 요구한다면, 목록에 담겨야 할 항목들을 구체적으로 지시하고, 개수를 제한해야 한다면 답변받을 목록의 개수도 요구하는 것이 좋습니다. 예를들어, 최근에 재임했던 미국 대통령의 프로필을 보고 싶다면, "1950년 이후 재임한 미국 대통령의 이름, 재임기간, 소속정당을 알려줘" 라고 지시하면 됩니다.

 

 

질문이 길어진다면 단순한 질문으로 쪼갭니다. 간단한 질문으로 구성하여 답을 요구하고, 답변에 근거하여, 쪼개놓았던 질문을 그대로, 혹은 약간 수정을 하여 반복적으로 질문을 해서 원하는 최적을 답을 얻습니다. 만약 내가 원하는 것과 다른 방향의 답을 인공지능이 내 놓을 경우, 같은 질문을 약간 다른 문장으로 바꿔서 질문을 해 본다면 본인이 원하는 방향으로 인공지능을 이끌어 갈 수 있을 것입니다.

 

대표적인 인공지능 서비스

아래 링크를 통해 인공지능 서비스를 이용해 보고, 본인에게 가장 맞는 서비스를 찾아보세요. 프롬프트 엔지니어링을 통해 좋은 질문을 만들어 내는 연습을 한다면 좋은 프롬프트 엔지니어가 될 수 있을 것입니다.

 

chatGTP

 

구글바드

 

네이버 클로바X

 

 

Google Gemini - 제미나이? 제미니?

 

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