인공지능(AI) 챗봇을 사용할 때 사람들이 가장 많은 관심을 보이는 것이 프롬프트에 관련된 것입니다. '어떻게 하면 AI로부터 좋은 답을 얻어낼 수 있는가'라는 점입니다. 이 때문에 일찌감치 프롬프트 엔지니어링이라는 용어도 등장했습니다.
최근에는 대형언어모델(LLM) 자체가 알아서 프롬프트를 처리하는 기술도 각광받고 있습니다. 오픈AI의 추론 모델 'o1'도 결국 생각의 사슬(CoT)라는 기법을 이용해 AI가 차근차근 생각하도록 한 것입니다. 이전까지는 챗봇에 "차근차근 생각해 보자"라는 프롬프트를 직접 입력하면 좋은 답을 낸다고 알려졌습니다.
그런데 사람과 AI는 사고하는 방법이 비슷하며, 결국 기계와 더 잘 소통하기 위해서는 읽기나 쓰기, 질문하는 법 등을 더 강화해야 한다고 주장하는 글이 등장해 눈길을 끌고 있습니다.
AI 기술교육 전문인 콰파다 AI(Qatafa AI)의 설립자이자 '인간 없는 노동: AI가 어떻게 삶을 영원히 변화시키고 파괴하고 바꿀 것인가'의 저자인 쿠페레 캄타 연구 분석가는 최근 벤처비트에 '우리의 뇌는 벡터 데이터베이스이며, 이 점이 AI를 사용할 때 유용한 이유'라는 글을 기고했습니다.
그는 구글이 2014년 발표한 '셀프 어텐션' 모델을 통해 AI는 단어를 수학적 벡터, 즉 아이디어 간의 관계를 포착하는 정확한 수치적 표현으로 처리해 글의 맥락과 의미를 파악할 수 있었다고 소개했습니다. 현재는 '벡터 데이터베이스'로 발전한 이 방식은 인간의 뇌가 정보를 처리하고 검색하는 방식을 반영했다는 것입니다.
간단하게 말해 특정한 단어나 아이디어를 찾을 때 AI는 학습한 데이터 전부를 찾는 것이 아니라, 맥락과 유사성에 따라 근접한 기억에 빠르게 접근한다는 설명입니다. 이는 인간도 마찬가지입니다. 잃어버인 열쇠를 찾을 때는 집 안을 모두 뒤지는 것이 아니라, 열쇠가 있을 만한 장소부터 떠올리고 범위를 좁혀서 접근한다는 것입니다.
따라서 AI가 강화된 미래에서는 경험과 문서를 통한 수동 검색보다 벡터 기반 시스템을 잘 사용하는 것이 중요한 능력이 될 것으로 봤습니다. 단순히 AI에 필요한 키워드를 집어넣고 답을 기다리는 것이 아니라, 상호 연결된 개념과 규정, 과거 사례 등을 끌어와 AI가 맥락을 이해할 수 있도록 지시하는 것이 핵심 기술이 될 것이라는 말입니다.
그리고 이런 능력을 키우기 위해서 사람들은 3가지 중요한 기술을 강화해야 한다고 주장했습니다. 이는 새로운 소프트웨어를 배우거나 프롬프트 템플릿을 암기하는 것이 아니라, 내가 물어보려는 정보가 어떻게 연결되고 관련되는지 이해하는 것이라고 말했습니다.
캄타 창립자는 "우리의 뇌가 자연스럽게 하는 것처럼 벡터로 생각하는 것"이라며 "AI에 개념을 설명할 때, 단순히 단어를 공유하는 것이 아니라 방대한 의미의 지도를 탐색하도록 돕는 것"이라고 말했습니다.즉, 벡터 켜뮤니케이션을 마스터링할 필요가 있다는 것입니다.
그리고 소개한 3가지 방법은 바로 ▲읽기 ▲쓰기 ▲질의(querying) 입니다. AI에 관심이 있는 사람이라면 앞으로는 코딩보다 이해력과 커뮤니케이션 능력 등이 더 중요해진다는 말을 한번쯤 들어봤을 듯합니다. 그런 맥락과 유사합니다.
따라서 그는 가장 먼저 '독서'를 강조했습니다. 이는 단순한 이해 이상의 복잡한 정보를 빠르게 처리하고 종합하는 능력을 키우기 위한 것입니다.
구체적으로는 기술 문서나 AI 연구 논문에서 매일 새로운 단어 두개를 공부해 AI 시스템과 효과적으로 소통하는 데 필요한 어휘력을 쌓고, 매일 최소 2~3페이지의 AI 관련 콘텐츠를 읽어서 기술 콘텐츠에서 패턴과 관계를 추출하는 능력을 개발하라고 추천했습니다.
두번째는 글쓰기 능력을 키우라고 조언했습니다. 목표는 기계가 정확하게 해석할 수 있는 방식으로 소통하는 것으로, 기계가 이해하는 패턴으로 글을 쓰기 위해서는 문법과 구문공부가 필요하다고 설명했습니다.
매일 새로운 과제를 세개 만든 다음 문장을 분석하고 다듬으며, 구조와 단어 선택의 사소한 변화가 AI 응답에 어떤 영향을 미치는지 주의 깊게 살피라고 조언했습니다.
쿼리는 AI 상호작용을 위한 가장 중요한 새로운 기술로 꼽았습니다. 즉, AI 도구에 직접 질문하는 스킬을 향상하는 것을 말합니다. 다양한 형태로 AI에 질문을 던지고 어떤 차이가 있는지를 파악하라는 것입니다. 기본 SQL 개념과 데이터베이스 쿼리 구조를 공부하는 것도 도움이 된다고 전했습니다.
요점은 인간과의 소통에도 기술이 필요하듯, AI와의 소통 기술을 강화하도록 애써야 한다는 것입니다. 더 잘 물어 보기 위해 읽기와 쓰기 능력을 강화해야 하는 데, 이는 AI와 인간의 사고 구조가 비슷하기 때문이기 때문입니다.
특히 AI는 인간의 능력을 향상하는 데 도움이 되며, AI 사용 능력이 향후에는 개인 능력차로 작용할 수 있다고 밝혔습니다.
캄타 창립자는 "인간-AI 협업의 새로운 시대로 접어들면서, 우리의 목표는 AI와 경쟁하는 것이 아니라 보완하는 관계가 되는 것"이라고 강조했습니다. 또 "이는 인간의 통찰력을 AI 시스템이 이해하는 벡터와 패턴의 언어로 변환하는 방법을 이해하는 것으로부터 시작된다"라고 강조했습니다.
그의 말대로라면 언젠가 능력 시험 자체가 변할 수 있을지 모르겠습니다. 많은 지식을 가졌는지 알아보는 것이 아닌, AI에 많은 지식을 이끌어낼 수 있는 능력을 검정하는 시험 말입니다.
이어 주말 주요 뉴스입니다.
■ 이승준 트웰브랩스 CTO "영상언어모델은 인간처럼 생각하는 AI...로보틱스 기반될 것"
트웰브랩스가 개발 중인 영상언어모델(VLFM)에 대해 자세히 설명했습니다. 영상을 이해하고 설명하는 모델에서, 향후 로보틱스 등에 활용될 세계 모델로 발전할 가능성이 있다는 것입니다.
인간 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 설문 조사 등보다 AI로 인터뷰를 진행하는 것이 훨씬 효과적이라는 연구 결과입니다. 2시간 정도 AI와 이야기를 나누면 개인에 대한 세부 내용 파악이 가능하다고 합니다.
■ "챗GPT야, 나를 그려줘"...새로운 챌린지 화제
챗GPT의 장기 기억 기능을 활용, 자신에 대한 그림을 그려 달라는 챌린지가 화제입니다. 평소 대화 중 챗봇에 전달했던 내용을 반영, 그림을 생성해 준다는 것입니다.
AI타임스 news@aitimes.com
