2022년 11월 30일 오픈AI가 GPT 3.5 기반으로 대화형 인터페이스를 소개합니다. 당시에는 “AI가 인간처럼 대화할 수 있을까”에 대한 실험 프로젝트 성격이 강했다고 알려져 있습니다. 하지만, 불과 5일만에 100만명, 2개월 만에 1억 명의 사용자를 만들면서 세계적인 관심을 끌게 됩니다. 넷플릭스가 1억명의 사용자를 만드는데 10년, 인스타그램이 30개월이었다는 점을 비교해 보면, 얼마나 많은 관심을 모았는지 알 수 있겠습니다. 오픈AI가 발표한 챗GPT는 GPT라는 생성형 AI를 통해 사전전학습된 AI모델이 어떻게 인류에게 다가설 수 있고, 앞으로 어떻게 발전되고 사용될 수 있는지를 보여준 변곡점이 된 사건이라고 평가할 수도 있겠습니다. 오픈AI 이외에도 글로벌 빅테크들 역시 AI산업에서 자신의 비즈니스를 어떻게 접목하고 발전시킬 것인가에 대한 로드맵을 그리면서, 생성형AI에 투자를 늘리고 있는 상황으로 전개되고 있는 요즘입니다.
개인적으로 챗GPT 유료버전을 6개월 넘게 사용을 하고 있는데요. 업무 차원에서 사용을 하다보면, 실제 자료검색을 위해 보냈던 시간들을 상당히 많이 단축하게 해주었습니다. 특히 심층리서치 기능을 활용해서 국내자료 뿐만 아니라, 해외자료까지 쉽게 찾아주고, 정리해준다는 점에서도 업무 활용도 좋았습니다. 이외에도 그림파일에 정리된 자료를 실제 텍스트로 바꾸거나 번역을 요청하는 부분도 간단하지만 자주 활용하는 기능이기도 했습니다. 챗GPT를 사용하면서, 보통 실망하는 부분은 잘못된 정보를 그럴싸하게 이야기한다는 점입니다. 많은 주변분들이 잘못된 정보를 제공하곤 한다는 실수담을 이야기하곤 하는데요. 그렇게 보니, 항상 질문을 하면서 팩트체크를 해달라고 요청을 하는 경우가 많긴 했습니다. 그래서 지나친 챗GPT자료를 맹신하지는 않도록 주의를 하곤 합니다. 업무에 챗GPT를 사용하게 되면서, 꽤나 긴 시간을 묻고, 요청하고, 팩트체크를 하면서 사안에 대한 이해를 높히게 되는 부분이 쉽게 이루어지다보니, 기존에 검색활용을 활용하도 빈도와 시간은 계속 줄이들고 있는게 현실이기도 하네요. 챗GPT를 사용하다보면, 중요한 것은 어떻게 질문을 해야 하는지가 중요하다고 느끼는 경우들이 많으실 것입니다. 그래서 보다 똑똑한 챗GPT 사용을 위해 어떻게 질문을 하는 것이 보다 좋은 대답을 이끌어내지는지를 간단히 정리해 보겠습니다.
1) 역할(Role) 지정해 주기
그냥 질문을 하기보다는 챗GPT에게 역할을 지정해 주고 질문을 하게 되면, 답변이 달라지게 되는데요. LLM 모델은 확률적이 높은 단어를 예측하고 작동하는 매커니즘입니다. 인간처럼 사고를 하는 것이 아니기 때문에 주어진 문맥 안에서 확률이 높은 문장을 만들어내도록 작동하고 있습니다. 그래서 보다 똑똑한 답변을 이끌어 내기 위해서는 챗GPT에게 역할(Role)을 지정하게 되면, 일종의 통계적인 가중치를 부여하게 됩니다. “너는 마케터야”라는 역할 지정을 하게 되면, 마케팅과 관련된 텍스트, 어휘, 용어, 사고 패턴 등을 우선적으로 활성화 되는 것입니다. 즉 역할지정 기법(Role Prompting)은 확률적 언어 모델에서 의미적 방향성을 부여하는 방법으로 적용되기 때문에 보다 똑똑한 답변을 얻게 될 수 있다는 점입니다. 그래서 단순하게 질문을 하기 보다는 챗GPT에게 역할을 부여하는 것은 교육 과정에서 마케팅, 수학, 과학 등 전공을 지정해 주는 것과 같고, 전공 분야에서 사용되는 사고 패턴으로 변화를 이끌어내기 때문에 챗GPT, 제미나이 등의 사용할 경우 역할 지정은 활용법은 필수적이라고 볼 수 있겠습니다.
2) 목적(Purpose)을 알려주기
LLM 모델은 앞에서 이야기한 것처럼 확률과 패턴으로 작동합니다. 즉 문맥 속 단어의 연관성을 통계적으로 예측해서 다음 말을 만들어내는 방식입니다. 이러한 메커니즘에서 목적을 알려준다는 의미는 챗GPT가 탐색할 언어의 범위를 좁혀준다는 의미입니다. 예를 들어 ‘맛있는 파스타를 알려줘’라고 하면 수많은 요리법이 섞여 나오지만, ‘오늘 저녁에 10분 안에 만들 수 있는 파스타 레시피가 필요해’라고 하면 시간, 상황, 목적에 맞는 답을 알려주게 되는 것입니다. 질문의 목적(Purpose)은 챗GPT에게 무엇을 말할지보다는 왜 필요한가를 알려주는 역할을 하게 되고, 이는 챗GPT가 단순한 검색기가 아니라 맥락을 이해하고 조언자로 전환하게 만들게 됩니다. 따라서 목적 지정은 답변을 ‘정보’에서 ‘의미 있는 결과’로 바꾸는 핵심 과정이라고 할 수 있겠습니다.
3) 최대한 구체적인 조건 입력
챗GPT를 사용하다보면, 너의 생각을 자유롭게 이야기해라고 요청을 하는 경우가 있는데요. 실제 이러한 방법은 평범한 답변을 얻게 됩니다. LLM 모델은 가장 평균적인 단어, 문장의 조합이기 때문에 위와 같은 질문은 오히려 좋은 답변을 얻지 못하게 만드는 것입니다. 하지만, ‘비 오는 날 친구에게 보내는 짧은 위로 문자’처럼 구체적인 조건을 주면 챗GPT는 전혀 다른 답변을 만들어내게 됩니다. 비, 감정, 관계, 문자 길이 등 여러 맥락이 즉시 좁혀지면서 문장에는 사람의 온기가 있도록 조합을 하게 됩니다. 조건 설정이 없는 챗GPT는 거대한 바다에 표류하는 상황이 되게 되만, 조건이 주어지면 항로를 따라 목적지로 향하게 되는 것입니다. 그래서 최대한 구체적인 조건을 알려주고, 질문을 하게 되면 챗GPT는 오히려 가장 창의적인 조합을 이끌어낼 수 있게 만드는 방법이라는 점입니다. 그래서 챗GPT를 사용하는 방법은 친절한 질문자가 되어야 하는 것입니다. 가능한 구체적적체이고 상세한 조건을 챗GPT에 입력해 주게 되면, 남들과는 다른 똑똑하고 만족스러운 답변을 얻게 될 수 있다는 부분을 이해하고 활용하시면 좋겠습니다.
4) 출력(Output)형식 요청하기
어떤 답변 결과물이 필요한지를 요청하는 부분도 중요한 부분입니다. 챗GPT를 처음 사용하게 되면, 줄글로 답변을 주는 것이 일반적인데요. 출력 형식을 명확하게 요청하게 되면, 사용자 원하는 결과물을 쉽게 얻을 수 있게 되어 챗GPT의 활용성이 높아지게 될 수 있습니다. 예를 들어 ‘여행 준비물을 알려줘’라고 하면 긴 문단이 나오지만, ‘여행 준비물을 카테고리별 표로 정리해줘’라고 하면 한눈에 보기 좋은 리스트가 만들어집니다. 즉, 챗GPT에게 무엇을 말할지보다 어떻게 보여줄지를 요청하게 되면면, AI는 글쓰기 도구가 아니라 편집 도구로 진화할 수 있다는 것입니다.
앞에서 말씀드린 4가지 정도만 활용하게 되어도, 지금까지 사용하던 챗GPT가 달라진다는 점을 쉽게 알 수 있는텐데요. 프롬프트의 구체성은 평균이라는 부분을 벗어나서, 사용자가 원하는 보다 좋은 답변을 얻을 수 있는 나침반의 역할을 한다는 점을 이해하면 좋을 것 같습니다. 챗GPT는 자유롭게 풀어놓을수록 평균적인 답을 내놓지만, 방향이 또렷할수록 인간의 기대에 가까운 결과를 만들어내는 것입니다.
챗GPT와 같은 생성형 AI를 사용하다보면, 프롬프트 입력 조차도 귀찮고 번거롭다고 느끼는 경우도 있을 것 같습니다. 하지만, 프롬프트는 인간이 쓰는 언어라는 가장 인간적인 형태의 인터페이스 역할을 하고 있기도 합니다. 물론 자판 입력이라는 과정이 있지만, 복잡한 컴퓨터 프로그램 언어가 아닌 우리가 사용하는 일상에서 쓰는 언어를 사용한다는 점에서 가장 진보된 인터페이스이기도 할 것입니다. 프롬프트(Prompt)를 친절하고 자세하게 입력을 하고, 질문을 하게 된다면 보다 똑똑한 챗GPT로 업그레이드가 되는 것입니다.
친절해져라
AI라도
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