[디지털데일리 이건한 기자] 최근 오픈AI가 복잡하고 고난도의 추론 문제까지 해결하는 AI 모델 'o1(오원)'을 선보이며 글로벌 거대언어모델(LLM) 경쟁은 새로운 경쟁의 불이 지펴졌다. 이들 회사는 '더 빠르고 저렴하게 정확한 답을 내놓는 AI'를 목표로 한다. 하지만 AI 활용 전문가들은 모델 성능에만 의지할 것이 아니라 사용자가 'AI에게 명령하는 법'을 교육하는 것도 중요하다고 입을 모은다. AI의 분석, 추론 능력이 아무리 향상되어도 그 전제는 '사용자 지시에 충실할 것'에 있기 때문이다.

다음은 프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)로 불리는 AI 명령어 전문가, 앤드류 응(Andrew Ng) 스탠퍼드대 교수 같은 세계적 석학도 공통적으로 조언하는 'AI에게 효과적으로 명령하는 법'이다.

■ 구체적으로 지시하기

가장 기본적이지만 쉽게 간과되는 규칙이다. 챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)은 방대한 데이터를 사전학습하고 있지만, 그 중 사용자가 진짜 필요로 하는 데이터가 무엇인지 알아내는 '관심법(觀心法)'을 익히고 있는 건 아니다.

가령 '추석에 대해 알려줘'라고 질문하면 AI는 제한된 답변 분량 안에 추석의 유래부터 음식, 놀이문화 등 사용자가 찾을 확률이 높은 정보를 추려 답한다. 그보다 '추석의 유래', '추석 문화의 특징' 등 지시사항을 구체화할수록 한번의 답변에서 보다 질 좋은 답변을 얻을 수 있다.

이때 '맥락'을 함께 제공하면 더욱 좋다. 가령 '추석에 대한 노래 가사를 만들어줘'보단 '추석을 상징하는 키워드는 보름달과 토끼, 송편 등이다. 이를 바탕으로 추석에 대한 노래를 만들어줘'라고 맥락을 제공하면 가급적 그 범주에서 벗어나지 않는 답이 나온다.

■ 예시를 추가하기

구체화의 연장선상으로 '예시'는 내가 AI에게 얻고 싶은 답변의 형태를 미리 알려주는 것이다. 앞서 '추석의 유래'를 질문했고 단순 문단식 답변이 아니라 리스트 형태로 답변을 구하고 싶다면 다음과 같이 명령해야 한다. 간단한 예시를 추가하는 것만으로 훨씬 정제된 답을 얻을 수 있다.

■ 역할 부여하기

답변 스타일에 일관성을 부여할 때 좋은 방법이다. 매번 맥락과 예시를 제공하지 않아도 만약 '지금부터 너는 '추석 전문가이드'다. 앞으로 모든 답변은 초등학생을 대하는 추석 전문가처럼 해야 한다'고 지정하면, AI는 이후 특별한 명령이 없는 한 해당 대화창에서는 그 역할에 어울리는 스타일로 답변을 이어간다.

이처럼 구체적 지시, 예시 추가, 역할 부여는 단순하지만 대부분의 AI 모델에서 즉각적인 답변 품질 향상 효과를 얻을 수 있는 기초 팁이다. 3가지를 모두 섞어 활용할 수도 있다. 다만 정답이 있는 건 아니다. 이에 관해 AI 검색 전문가는 "명령어에 정답은 없다"면서 "예시 활용과 같은 직관적인 방법 외에도 지시사항을 구체화하는 모든 방법을 제약 없이 시도해볼 수 있는 것이 AI의 장점"이라고 말했다.

실제로 이 때문에 지난해부터 AI 도입 기업에선 '프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)'에 대한 수요가 증가하는 양상이 본격적으로 나타나고 있다. 특히 명령어를 단순 공식처럼 활용하는 능력을 넘어, 기업의 데이터와 시스템 현황을 바탕으로 최적의 답을 도출하거나 AI 모델이 미비한 점을 보완하는 노하우는 각 프롬프트 엔지니어의 실력을 가늠하는 잣대가 된다.

시장조사업체 벨류마켓리서치에 따르면 2023년 전세계 프롬프트 엔지니어 시장 수요는 2억2360만달러 규모였으며, 2032년에는 약 30억1164만달러에 이르러 연평균성장률(CAGR)은 33.5%에 달할 전망이다.