[생성AI] 프롬프트 엔지니어링의 부상: AI 소통의 혁신

AI가 계속 발전함에 따라 프롬프트 엔지니어가 중요한 직업으로 부상하고 있다. 프롬프트 엔지니어는 인간과 AI 챗봇 간의 효과적인 상호 작용을 촉진하는 데 중점을 두고 AI 시스템에서 원하는 응답을 이끌어내는 질문을 만든다. 이 급성장하는 분야는 인간과 기계의 커뮤니케이션을 향상시키고 기술의 한계를 뛰어넘고 있다.

전통적으로 프롬프트는 Windows의 명령 프롬프트나 유닉스의 터미널과 같이 명령을 입력하기 위한 텍스트 기반 환경이었다. 하지만 ChatGPT와 유사한 AI 시스템의 등장으로 프롬프트의 개념이 크게 발전했다. 인공지능 영역에서 프롬프트는 텍스트나 이미지의 형태로 모델에 질문으로 입력하는 값이다. 모델은 이 입력을 처리하여 텍스트, 이미지 또는 분류와 같은 적절한 출력을 생성한다. 응답은 한 단어부터 복잡한 문장까지 다양하다.

ChatGPT의 이용 경험이 실망스러웠다면 형편없는 프롬프트를 입력했을 것이라는 전문가들이 있다. ChatGPT는 특히 의도를 인식하는 데 능숙하다. 아무 생각 없이 입력하면 아무 생각 없는 결과가 나온다는 의미다. 목표를 투명하게 밝히고 컨텍스트를 제공하면 AI가 원하는 결과를 생성하도록 할 수 있다. 다양한 시제나 접근 방식을 사용하는 등 다양한 방법으로 안내를 구성하는 방법을 실험해 보면 실제로 결괏값이 놀랍도록 다르다. 

예를 들어 “오늘은 XYZ를 작성해줘”라고 말하는 대신에 “XYZ를 작성하려고 하는데 당신의 의견을 듣고 싶습니다”라고 말할 수 있다. 처음부터 명확한 의도를 설정하면 AI가 필요한 콘텐츠를 생성하는 능력을 크게 향상시킬 수 있다. 프롬프트의 구체성은 인공지능의 출력 품질에 직접적인 영향을 미친다. 이러한 관계는 생성 AI 시대에 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 강조한다. 프롬프트 엔지니어는 AI 시스템이 사용자의 의도를 정확하게 해석하고 이에 대응할 수 있도록 프롬프트를 개발, 검증, 실험한다. 

일각에서는 프롬프트 엔지니어를 “AI 트레이너”라고 부르기도 한다. 흥미로운 점은 코딩 전문 지식이 프롬프트 엔지니어가 되기 위한 전제 조건이 아니라는 점이다. OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 “프롬프트는 자연어로 프로그래밍하는 것”이라고 설명한다. AI 시스템이 계속 발전을 거듭하면 프롬프트 엔지니어링은 인간과 AI의 상호 작용의 미래를 형성하는 데 점점 더 중요한 역할을 하게 된다.

AI 개발에서 프롬프트 엔지니어의 역할

OpenAI의 ChatGPT와 같은 AI 챗봇은 점점 더 대중화되고 있으며, 커뮤니케이션, 업무, 심지어 사교 방식까지 바꾸고 있다. 이러한 고급 언어 모델은 자기소개서 작성, 코딩 지원, 데이트 앱에 대한 응답 생성 등의 작업을 지원함으로써 그 다재다능함을 입증했다. 하지만 편향되거나 오해의 소지가 있거나 혼란스러운 답변을 제공할 수 있다는 점에서 AI 챗봇의 윤리적 영향에 대한 우려가 제기되고 있다.

프롬프트의 엔지니어들은 이러한 문제를 해결하는 데 앞장서고 있으며, AI 기능을 이해하고 부정확하거나 부적절한 응답의 원인을 정확히 파악하는 것을 주요 목표로 삼는다. 엄격한 테스트와 지속적인 개선을 통해 챗봇 응답이 정확하고 신뢰할 수 있으며 안전 프로토콜을 준수하는지 확인하기 위해 노력한다. ChatGPT가 처음 나왔을 때만 해도 GPT가 나쁜 행동을 하도록 이용자가 유도하는 소위 ‘탈옥’에 취약한 모습을 보였지만 이제는 굉장히 개선된 모습이다.

프롬프트 엔지니어의 책임은 회사에 따라 다를 수 있지만, 핵심 업무는 여전히 AI 시스템을 테스트하고 개선하는 데 중점을 두고 있다. 단순히 더 나은 결과물을 생성하는 명령을 연구하는 것만이 프롬프트 엔지니어의 업무는 아니다. 프롬프트 엔지니어는 AI의 추론 능력을 평가하고 약점을 발견하기 위해 AI에게 “단계별로 생각하기”를 요청할 수 있다. 프롬프트 엔지니어가 프롬프트를 지속적으로 조정하면 어떤 단어 조합이 가장 정확하고 일관된 응답을 생성하는지 이해하는 데 도움이 된다.

기업과 업계에서 프롬프트를 제대로 구현하고자 하는 데에는 그만한 이유가 있다. 시행착오에는 비용과 시간이 소요되며, 대부분의 생성 AI 서비스는 프롬프트 입력 횟수나 문장 길이에 따라 요금을 부과한다. OpenAI의 이미지 생성 AI 달리는 단어당 13센트를 청구한다. 그렇기 때문에 “안 되면 될 때까지”라는 자세는 효율적이지 않다.

프롬프트를 작성할 때 AI에 대한 기본적인 이해가 있으면 유리하다는 것이 업계의 공통된 의견이다. AI가 데이터를 분류하고 처리하는 방식을 이해하면 보다 효과적인 프롬프트를 작성하기 쉽기 때문이다. 한 AI 업계 관계자는 “통계, 법률, 디자인 등 의사결정을 내려야 하는 분야의 도메인 지식과 논리적 사고방식을 가지고 있다면 더 명확한 프롬프트를 작성할 수 있을 가능성이 높다”라고 말한다. 업무에 대해서 잘 알지 못하고 지시를 내릴 수는 없으니 무척 상식적인 설명이다.

프롬프트 엔지니어링의 효과를 둘러싼 논쟁

프롬프트 엔지니어링이 인기를 얻으면서 학자들 사이에서 그 효과에 대한 논쟁이 벌어지기도 한다. 비평가들은 프롬프트 엔지니어링이 정확한 과학이 아니며 엔지니어가 챗봇의 응답을 구조적으로 정확하게 예측할 수 없다고 주장한다. 그들은 이 과정을 “곰을 찔러서 반응을 보는 것”에 비유한다. 그러나 프롬프트 엔지니어링을 지지하는 사람들은 프롬프트 엔지니어링이 AI 시스템의 지속적인 개발과 향상에 중요한 역할을 한다고 주장한다.

프롬프트 엔지니어는 대규모 언어 모델에서 실행되는 AI 챗봇이 원하는 응답을 유도할 수 있도록 질문을 만드는 데 능숙하다. 이 엔지니어들은 전통적인 코딩 대신 산문을 사용하여 AI 시스템의 결함을 테스트한다. 생성 AI 전문가들은 인간과 기계의 상호 작용 모델을 개발하고 개선하기 위해서는 프롬프트 엔지니어가 필수적이라고 입을 모은다. 계속되는 논쟁에도 불구하고 숙련된 프롬프트 엔지니어에 대한 수요는 계속 증가하고 있다. 다양한 분야의 기업들이 AI 시스템을 개선하기 위해 프롬프트 엔지니어를 적극적으로 채용하고 있다. 상용 고객을 위한 뉴스 사이트인 보딩에어리어는 채용 공고에서 “큐레이션 및 재게시 작업을 통해 콘텐츠를 최적화하기 위한 프롬프트를 구축하고 완성하는 데 집중”할 파트타임 ‘ChatGPT 전문가’를 채용하고 있다.

프롬프트 엔지니어의 연봉도 치솟고 있다. 구글의 자회사 앤스로픽은 연봉 25만 달러에서 33만5천 달러를 제시하고 있으며, 프리랜서 작업 플랫폼 Upwork는 시간당 최대 40달러에 블로그 게시물이나 FAQ와 같은 웹사이트 콘텐츠를 제작할 계약 프롬프트 엔지니어를 찾고 있다. AI 계약 검토 회사 클라리티는 대규모 언어 모델 작업을 담당할 엔지니어를 채용하고 있으며, 연간 최대 23만 달러를 내걸었다. 국내에서는 AI 스타트업 뤼톤테크놀로지가 업계 최초로 연봉 1억원의 프롬프트 엔지니어 공개 채용에 나섰다. 프롬프트 엔지니어링에 대한 논쟁은 AI 시대의 복잡성과 어려움을 잘 보여준다. 비평가들은 챗봇 응답의 예측 가능성에 의문을 제기하기도 한다. 결국 제대로 된 원리는 없는 경험적 시도에 불과한 것 아니냐고 말이다. 하지만 프롬프트 엔지니어에 대한 수요가 증가하는 것은 업계가 AI 시스템을 개선하는 데 있어 이들의 가치를 인정하고 있다는 것을 보여준다.

독서무용론? 결국은 ‘독서’

AI가 계속 발전함에 따라 안나 번스타인과 같은 프롬프트 엔지니어의 역할이 점점 더 중요해질 것이다. 자연어 지시를 이해하고 따르는 능력을 갖춘 AI 시스템은 집안일 지원부터 제조 또는 기타 산업 분야에서 일하는 것까지 다양한 작업을 수행하는 데 사용될 수 있다. 인공지능을 효율적으로 다루는 전문가들은 다양한 산업 분야의 사용자에게 보다 정확하고 효율적인 도구를 제공하여 AI 모델의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 열쇠를 쥐고 있다. 프롬프트 엔지니어링은 제너레이티브 AI 환경이 진화함에 따라 AI 챗봇을 개선하고 인간과 기계의 상호 작용을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것이다. 기업과 개인 모두가 프롬프트 엔지니어의 가치를 인식함에 따라 향후 몇 년 동안 프롬프트 엔지니어에 대한 수요가 증가할 것으로 예상된다.

인간과 AI의 협업은 지속적으로 발전하는 파트너십이다. 프롬프트 엔지니어링은 둘 사이를 잇는 중요한 가교 역할을 한다. 더욱 발전된 AI 모델을 만들기 위해 노력할 때, 이러한 도구는 우리가 제공하는 프롬프트만큼만 효과적이라는 점을 기억하는 것이 중요한다. 프롬프트 엔지니어링 기술을 지속적으로 개선하고 AI 행동의 뉘앙스를 이해함으로써 제너레이티브 AI의 진정한 잠재력을 발휘하여 보다 생산적이고 혁신적인 미래를 위한 토대를 마련할 수 있다.

테슬라의 전 최고 AI 책임자 안드레이 카르파티는 “가장 인기 있는 새로운 프로그래밍 언어는 영어다”라고 간결하게 말했다. 이 말은 두 가지 의미로 해석할 수 있다. 첫째, 개발자가 이제 전통적인 프로그래밍 언어에서 자연어 프롬프트 엔지니어링으로 전환해야 한다는 의미일 수 있다. 또는, 컴퓨터 언어를 몰라도 지식 노동이나 창의적인 작업을 위해 컴퓨터를 활용할 수 있다는 뜻일 수도 있다. 

작가 지망생이었던 안나 번스타인은 IT가 아닌 인문학을 전공했지만 기술의 최전선에 서게 됐다. 결국은 독서로 돌아온다. 프롬프트 엔지니어링은 ‘질문’을 던지는 역량에 좌우된다. 인간은 읽지 않고서는 텍스트 데이터를 뇌에 입력할 수 없다. 전문적이고 특수한 기술이 아니라 책을 읽거나 연구를 수행하거나 대화에 참여하는 것과 같은 일반적인 지식 추구 행위를 말하는 것이다. 개인이 책을 읽고, 연구하고, 프롬프트를 작성하도록 이끄는 것은 타고난 호기심과 탐구하고 발견하려는 욕구다. AI는 스스로 배우려는 자와 그렇지 않은 자의 격차를 더더욱 벌리고 있다.