이른바 ‘인공지능 모먼트’의 도래는 우리의 일상, 산업, 사회 전반에 걸쳐 광범위한 변화를 불러올 것이 틀림없습니다. 의사결정에서부터 생산성 향상, 신규사업 개발에 이르기까지 인공지능은 점차 중요한 역할을 하고 있고, 앞으로 더욱 비중이 높아질 것입니다.
‘인공지능 모먼트’는 이제 겨우 시작입니다. 인공지능의 능력은 계속해서 발전하고 있고, 그로 인한 새로운 가능성이 계속해서 열리고 있습니다. 이로 인해, 우리는 (아이폰이 등장했던 그 당시와 마찬가지로) 사회, 경제, 문화 등 여러 분야에서 눈부신 혁신을 목격하게 될 것입니다.
지금이 ‘인공지능 모먼트’임을 알아야 하는 진정한 이유는 이러한 혁신의 과정에 우리가 참여하기 위해서입니다. 인공지능을 이해하고 인공지능을 잘 활용하는 것이아말로 미래를 선도하는 데 있어 가장 중요한 역할을 할 것이기 때문입니다.
--- 「지금이 왜 인공지능 모먼트인가?」 중에서

그동안 우리는 수많은 툴과 프로그램을 써왔습니다. 직장이나 학교에서 필요한 프로그램을 직접 만들어서 쓰거나, 엑셀을 달인처럼 잘 활용하는 사람들을 우리는 ‘능력자’라 부르며 ‘일 잘하는 사람’이라고 칭송했습니다.
이렇게 ‘일을 잘한다’는 것은 남들이 일하는 방식에 비해 생산성이나 효율성이 비약적으로 상승한 것을 의미하고, 그 정도의 경지에 다다르기 위해서는 엑셀 함수나 프로그램 언어와 같은 지식들을 필요로 했습니다. 간단한 프로그램을 만들기 위해서도 꽤 많은 지식과 프로그래밍 언어에 대한 이해가 필요했습니다.
인공지능을 활용하여 뭔가를 만들거나 해보기 위해서는 말할 것도 없이 더 많은 지식과 더 깊은 이해가 필요합니다. 그런데 챗GPT는 사람들이 일상에서 사용하는 ‘자연어’로 인공지능을 사용할 수 있도록 하였습니다. 한마디로 인공지능을 사용하는 것이 매우 쉬워진 것입니다.
--- 「챗GPT의 열풍: 인공지능 대중화의 순간」 중에서

앞서 딥러닝을 언급하면서 현상을 설명하기 위해 컴퓨터는 인간이 파악하기 어려운 수준의 고차원 방정식을 수립한다고 말씀드렸습니다.
GPT-4는 4백만 권의 책, 8천만 개의 과학 논문에서 어떤 공통점을 발견했을까요? 인간은 과연 그 공통점을 함수로 표현해서 값을 찾고, 찾아낸 값을 정의할 수 있을까요? 아마조 인간은 하기 어려운 일일 것입니다. 그러나 OpenAI의 엄청난 컴퓨팅 파워는 GPT-4라는 모델의 함수를 만들어냈고, 그 함수로 지금의 상황을 꽤나 잘 설명해내고 있습니다.
이 과정에서 갑작스럽게 생긴 능력을 ‘신생능력(Emergent Ability)’이라고 부릅니다. 왜 생겨났는지 어떻게 생겨났는지는 모르지만, 더 많은 데이터와 더 많은 컴퓨팅 파워를 투입했더니 생겨난 능력임은 틀림없습니다.
아마도 ‘y=f(x)’ 속 어딘가에 그 이유가 있을 테지만, 아직은 이유를 알 수 없는 것이 현실입니다. 앞으로 더 많은 데이터와 더 빠른 컴퓨팅 파워를 투입한다면, 더 강력한 신생능력이 발생하고 어쩌면 진정한 의미의 범용인공지능(AGI)이 현실이 되는 날이 다가올지도 모르겠습니다.
--- 「GPT의 신생능력: Emergent Ability」 중에서

Custom instructions의 시스템 프롬프트로 사전 정보를 충분히 입력했기 때문에, 사업계획서 양식에 포함된 항목과 가이드를 유저 프롬프트로 사용했음에도 불구하고 사업화 과제 소개가 잘 작성된 것을 확인할 수 있습니다.
이렇게 중요한 요점이나 단어를 나열하는 개조식으로 작성하는 것보다 서술식을 선호할 경우, 챗GPT에게 해당 내용을 서술형으로 작성해달라고 프롬프트를 추가하면 서술형으로 수정된 결과물을 받아볼 수 있습니다.
사업계획서는 선호하는 양식에 따라 개조식, 서술형, 요약 등 각 상황에 맞게 작성이 가능합니다. 이 모든 요구사항을 다 반영해서 초안을 작성하는 시간은 채 1분이 안 걸린 것 같습니다.
물론 Custom instructions에 시스템 프롬프트로 사전 정보를 충분히 제공했기에 가능한 일입니다.
--- 「비즈니스 현장에서의 프롬프트 디자인: 사업계획서 작성하기」 중에서

프롬프트 디자인은 어떤 프롬프트를 사용하면 인공지능 모델이 가장 효과적으로 작동할지, 그리고 왜 인공지능 모델이 기존 프롬프트를 바탕으로 적절한 답변을 생성하지 못했는지(데이터 부족인지, 프롬프트 제어 미흡인지 등)를 판단하는 능력을 포함합니다.
이를 통해 우리는 즉각적으로 업무 효율성을 높일 수도 있고, 동시에 더 정확한 인공지능 모델을 만들기 위한 기반을 마련할 수도 있습니다.
따라서 프롬프트 디자인 능력은 단순히 인공지능과 언어적 대화 구조를 설계하는 것을 넘어서서, 인공지능 모델의 ‘구조’와 ‘심리’를 이해하는 능력을 포함합니다.
인공지능 모델의 학습 범위가 넓어질수록 프롬프트 디자인 능력은 더욱 중요해질 것입니다. 특히, 향후 인공지능의 발전에 따라 프롬프트 디자인 능력은 미래 사회에서 더욱 중요한 역량이 될 것입니다.