GPT-5 시대, 컨텍스트 엔지니어링과 AGI에 대한 위험한 오해

GPT-5 시대, 컨텍스트 엔지니어링과 AGI에 대한 위험한 오해 1. AGI라는 언어의 환상은 건물 없는 설계도와 같다 우리는 흔히 딱딱한 용어의 개념 정의는 제쳐두고 새로운 용어를 받아들이고 사용한다. GPT-5가 인간 수준의 범용지능(AGI)에 도달했다는 평가는 매혹적이지만, 분명히 과장이다. 여기에도 같은 문제가 있다. GPT-5는 전 세대보다 더 긴 문맥을 처리하고 더 정교한 추론을 수행하지만, 여전히 확률 기반의 언어 예측 기계일 뿐이다. 스스로 목적을 설정하거나 의미를 이해하는 능력은 없다. 이 때문에 실제로 매우 복잡한 과정을 거쳐 잘못된 결과를 매우 정밀하게 작성하는 경우가 매우 흔하다. (참고: 현재 GPT-5의 자동 추론은, 예를들면, 사용자의 기대치에 맞게 추론 깊이(노력 수준)..

효율을 넘어: 탑라인(Top Line) 성장을 위한 프롬프트 엔지니어링의 재정의

효율을 넘어: 탑라인(Top Line) 성장을 위한 프롬프트 엔지니어링의 재정의 생성형 AI 도입의 초기, 프롬프트는 단순히 인공지능에게 명령을 전달하는 방식이라는 의미로 등장했다. 사용자는 모델의 반응을 유도하기 위해 문장을 세밀하게 조정했고, 그 과정에서 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 새로운 기술적 영역이 만들어졌다. 그러나 시간이 지나며 이 방식의 한계가 드러났다. 문장 최적화에 몰두한 나머지, 프롬프트는 점차 ‘명령의 언어’라는 틀안에 갇혀 버렸다. 창의나 전략, 맥락은 사라지고 정확도와 효율만 남았다. 이제 그 틀을 벗어나야 할 시점이 왔다. 이제 비즈니스에서 프롬프트는 단순히 AI 모델을 작동시키는 명령문 그 자체 이상이 되어야 한다. 프롬프트는 업무와 결과를 설계하는 언어적 구조로 여겨져야 한..

LLM 기반 AI 가상 소비자 시뮬레이션으로 “신제품 아이디어 사전 필터링”이 가능할까?- "LLMs Reproduce Human Purchase Intent via Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings" 연구 내용 정밀 검토 [요점] 이 연구는 매력적인 소재로 눈길을 끈다. 대량의 자원을 소요하는 마케팅의 아킬레스 건인 시장 조사에 활로를 열어줄 것 같다는 기대를 가지게 하기 때문이다. 대략적인 내용은 LLM을 사용한 소비자 시뮬레이션으로 제품에 대한 소비자 반응을 파악하고 신제품을 필터링할 수 있으며, SSR이라는 방식이 그 정확도를 높여준다는 것이다.그러나, LLM 기반 소비자 시뮬레이션은, (적어도 당장은) 실제 마케팅 결정에 적용하기엔 실..

비즈니스에서 최고의 프롬프트란? 가장 중요한 조건은 "업무적 가치" 좋은 또는 더 나아가서 베스트 프롬프트의 조건을 5가지 고른다면, [1] 명확성, [2] 필요한 정보 포함, [3] AI 실행 가능성, [4] 목적 표시, [5] 업무적 가치 정도가 될 것이다. 그러나 특히 비즈니스에서라면 그 중에서 '업무적 가치(Business Value)'를 가장 중요한 핵심 요소로 꼽아야 하는 이유는, 다른 모든 조건이 AI의 올바른 응답을 이끌어내기 위한 '수단'이자 '과정'인 반면, 업무적 가치는 비즈니스에서 AI를 활용하는 궁극적인 '목적'이자 '성과' 그 자체이기 때문이다.프롬프트 엔지니어링을 비즈니스에 적용하는 최종 목표는 단순한 정보 조회나 노동력 대체가 아니라, 실질적인 업무 성과를 창출하고 기업의 ..

패션산업의 새로운 도구, 생성형 AI: 실전 적용 방법론 AI와 협업하는 머천다이징과 브랜드 런칭 [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [PDF] 강의 자료 :: [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB ] [ GAINFMB..

AI 컨텍스트 유지의 현실적 대책: 컨텍스트 앵커링과 스냅샷 컨텍스트 요즘은 대부분의 실무자들이 하루에도 몇 번씩 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 AI와 일한다. 하지만 한 가지 공통된 불만이 있다. “처음엔 잘 알아듣더니, 대화가 길어지면 엉뚱한 소리를 한다.” 이건 단순히 ‘AI가 똑똑하지 않아서’가 아니다. AI는 ‘기억’보다 ‘지시’에 반응하는 존재다. 그래서 중요한 건 “AI에게 얼마나 길게 설명하느냐”가 아니라 “어떻게 방향을 못 벗어나게 하느냐”다. 이때 도움이 되는 두 가지 실전 개념이 있다 — 바로 컨텍스트 앵커링(Context Anchoring) 과 스냅샷 컨텍스트(Snapshot Context). 둘 다 어렵지 않지만, 익혀두면 대화 품질이 훨씬 안정된다. 같은 용도로..