[ChatGPT] 프롬프트를 AI가 알아서 만들어주는 기술이 존재하는가

프롬프트를 AI가 알아서 만들어주는 기술이 존재하는가

 

프롬프트는 알아서 만들어지고 사람은 고민하지 않아도 되면 좋을 것이다

그때문에 프롬프트 자동 최적화라는 것이 이야기된다. 프롬프트 자동 최적화는 인공지능이 사용자의 질문이나 요청을 알아서 이해하고, 더 나은 결과를 얻을 수 있도록 그 입력 내용을 스스로 바꾸거나 정리하는 기술이다. 다시 말하면, 사람이 따로 수정하지 않아도 AI가 문장의 표현이나 구조를 고쳐서 원하는 답을 더 잘 끌어낼 수 있도록 도와주는 방식이다. 단순히 맞춤법이나 문장 흐름을 다듬는 것을 넘어서, 사용자의 의도를 어느 정도 파악해 적절한 질문 형태로 다시 만들어주는 기능까지 포함한다. (마치 음료수 자판기가 개인화된 추천 기능까지 가지고 있는 모습을 연상하면 비슷할 것이다)

이 개념이 주목받는 이유는 간단하다. 사람들이 AI에게 질문할 때 표현이 어색하거나 정확하지 않으면, 원하는 답을 제대로 받기 어려우므로 이럴 때 AI가 알아서 질문을 더 명확하게 바꿔주고, 그에 맞는 좋은 답을 주면 훨씬 편리해진다. 예를 들어 사람이 말이 꼬이기 쉽다. 이때 상대방이 의도를 파악해 정확히 이해해주면 좋을 것이다. AI도 그런 역할을 해주기를 기대하는 것이다. 그런데 여기서 중요한 전제가 하나 있다. 바로 AI가 사용자의 속뜻, 즉 '의도'를 따로 말해주지 않아도 알아서 스스로 파악해야 한다는 점이다.

겉보기에는 그럴싸해 보인다. 많은 사람들은 프롬프트 자동 최적화라고 하면, 마치 AI가 사람처럼 생각을 읽고 상황을 파악해서 문장을 고쳐주는 걸 떠올린다. 사용자의 말뜻을 단번에 이해하고, 가장 좋은 방식으로 질문을 바꿔서 똑똑한 답을 내놓는다고 기대하기 때문에 그래서 이 기술이 마치 마법처럼 느껴지기도 하고, 관련 기술들도 흔히 그런 기대를 더욱 부추기는 방식으로 소개되기도 한다.

 

현실은 생각보다 단순하지 않다

지금까지 개발된 기술 수준을 보면, AI가 할 수 있는 자동 최적화는 대부분 겉모습만 다듬는 정도다. 예를 들어 질문이 요약을 원하는 건지, 번역을 원하는 건지 구분하는 건 어느 정도 가능하다. 또 문장 안에 반복되거나 어색한 표현을 지우고 정리하는 것도 할 수 있다. 혹은 어떤 작업(표 만들기, 코드 짜기, 이메일 쓰기 등)에서는 여러 시도를 통해 조금씩 문장을 바꿔가며 더 좋은 결과를 찾아낼 수도 있다. 하지만 이런 과정은 진짜 사용자의 목적을 이해한 것이 아니다. AI가 기존에 학습한 예시나 통계를 바탕으로 대략 '이 정도면 괜찮겠지' 하고 예측하는 데 불과하다.

이 것이 구조적인 문제인 이유는 '의도'라는 것이 말로만 전달되지 않기 때문이다. 사람은 대화할 때 말투나 상황, 표정, 분위기까지 고려해서 상대방의 의도를 파악한다. 반면 AI는 텍스트만 보고 판단해야 한다. 몇 번의 대화를 오가며 상황을 파악할 수도 있지만, 결국은 제한된 정보 안에서 추측할 수밖에 없다. 사용자가 말하지 않은 감정이나 배경지식, 상황은 AI에게는 보이지 않는 영역이다.

게다가 사용자 자신도 의도를 분명히 말하지 못할 때가 많다. 예를 들어 "좀 더 좋게 바꿔줘" 같은 식의 프롬프트는 의미나 기준이 모호하다. 사람은 대충 분위기나 말한 사람의 성향을 보고도 어느 정도 알아차릴 수 있다. 그러나 AI는 그럴 수 없다. 결국 어떤 방향으로 문장을 고쳐야 할지 판단이 어려워진다. AI가 선택한 방식이 기대와 다를 수도 있다. 알아서 최적의 프롬프트로 바뀌는 것은 거의 운에 가깝다.

여기에 '자동화'라는 말도 기대를 과하게 만든다. 많은 사람들은 자동 최적화라면 AI가 모든 걸 알아서 척척 해줄 거라고 생각한다. 하지만 현실에서는 할 수 있는 범위가 생각보다 좁다. 예를 들어 코드 작성 같은 분야에서는 AI가 여러 시도 결과를 비교하고 점수화하면서 더 나은 프롬프트를 찾을 수 있다. 이런 경우엔 어느 정도 자동 최적화가 가능하다. 반면 글쓰기나 감정 표현, 모호한 질문에 대해서는 AI가 의미를 제대로 이해하지 못해 엉뚱한 방향으로 갈 가능성이 높다. AI는 사람처럼 감정을 느끼지도 않고, 사용자가 만족했는지도 알 수 없기 때문이다.

결국 사용자의 의도를 정확히 이해하지 못한 채 이루어지는 최적화는 근본적인 한계가 뚜렷하며 지금 나와 있는 자동화 기술들도 성능이 좋아지긴 했지만, 그건 대부분 반복 실험과 통계적 접근을 통해 얻은 결과일 뿐이므로 효율적인 작업이나 단순한 과업에는 도움이 될 수 있겠지만, 진짜 '이해'가 필요한 복잡한 상황에서는 아직 한참 멀었다고 봐야 한다.

 

프롬프트 자동 판매기는 적어도 아직은 꽤 먼 이야기이다

지금의 프롬프트 자동 최적화는 사용자의 의도를 어느 정도 짐작하거나, 비슷한 사례를 참고해서 적절해 보이는 문장을 만들어주는 수준에 머물러 있다. 인간처럼 깊은 맥락을 파악하거나 숨은 의도를 읽는 건 불가능에 가깝다. 이 기술이 앞으로 더 발전하더라도 마찬가지일 것이다. 다양한 분야에 적용되는 데에는 여전히 제약이 따를 수밖에 없다. 그래서, 반복 실험에 강하거나 특정 분야에 맞춰 설계된 시스템 중심으로 성장하게 될 가능성이 높다.

물론 앞으로 더 발전할 여지가 전혀 없는 것은 아니다. 특히 메타학습, 강화학습, 복잡한 추론 방식 등이 결합되면, AI가 어느 정도 맥락을 이해하는 능력은 올라갈 수 있다. 하지만 '의도'라는 것은 단어로만 표현되는 게 아니라, 말 바깥에 있는 감정과 생각, 문화적인 맥락까지 포함한다. 이런 것들을 AI가 완전히 이해하는 데에는 근본적인 벽이 있다.

결국 지금 현실에서 가장 효과적인 방식은, 사람이 먼저 자신의 의도를 명확히 하고 AI는 그것을 잘 도와주는 협업 관계다. 프롬프트 자동 최적화는 AI가 전부 대신해주는 마법 같은 기술이 아니라, 사람이 방향을 잡아주고 AI가 그걸 잘 따라가는 '조력자' 정도의 역할 을 담당하는 기술로 이해해야 한다. 적어도 한동안은 프롬프트를 사람이 직접 만드는 수고를 피할 수 없을 것으로 보인다.

 

 

 

 

 

 

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참고::
이 글은 "디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략" 책 중의 프롬프트 작성방법 부분을 보강 / Update하기 위한 내용입니다. 책에 대한 소개는 다음을 참고하세요 
https://revisioncrm.tistory.com/596
 

[책] 디지털 마케터의 챗GPT 활용 전략: 어떻게 다른가?

 

 

 

[연결된 글] 
[ChatGPT] 규칙보다 감각: 프롬프트 작성이 숙련되는 방식
https://revisioncrm.tistory.com/773

[ChatGPT] 규칙보다 감각: 프롬프트 작성이 숙련되는 방식

 

 

[연결된 글] ChatGPT를 계속 사용해도 프롬프트 작성 능력이 늘지 않는 이유
https://revisioncrm.tistory.com/768

ChatGPT를 계속 사용해도 프롬프트 작성 능력이 늘지 않는 이유

 

 

[관련 영상] 챗GPT를 대하는 사람들의 세가지 자세 - 그 결과와 영향

- - - AI 응답의 타당성을 판단하고, 논리적 오류나 정보의 정확성을 따져보며 다음 질문을 조정하면서 점차 AI를 분석적 사고의 도구로 활용하며, 반복 사용을 통해 점진적인 개선을 이끌어내어야만 활용 능력이 늘어난다. 더 나아가서 프롬프트와 응답 간의 구조적 관계를 분석하는데까지 가야 능력이 더 커진다.
https://www.youtube.com/watch?v=fJ8k5lQskns

 

 

[챗GPT] 프롬프트 흐름 설계 - 프롬프트 엔지니어링 - 복잡하지만 중요한 문제에 대해 체계적으로 단계를 나누고 프롬프트의 흐름을 미리 설계하는 방법과 활용 방안
https://www.youtube.com/watch?v=tnsqznxW45Q

 

 

 

[관련 영상] 챗GPT 사용하기 위한 프롬프트 작성 기법들 중에서 쓸모있는 베스트를 5개 뽑는다면?

그것들은 진짜로 쓸모있을까? 무조건 쓸모가 있는 것인가?

https://www.youtube.com/watch?v=6fzU7wDvvH0

 

 

 

 

 

 

 

* by promptStrategies, 전용준. 리비젼컨설팅 https://revisioncrm.tistory.com/182 
+82-2-415-7650