*본 포스팅은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

작년과 올해 ICT 분야의 최대 관심사는 챗GPT일 것이다. ChatGPT는 Generative Pre-trained Transformer (GPT)와 Chat의 합성어이다. ChatGPT는 2022년 프로토타입으로 시작되었으며, 다양한 지식 분야에서 상세한 응답과 정교한 답변으로 인해 집중을 받았다. 비영리기업인 OpenAI에서 마이크로소프트로부터 지분 양도에 따른 대규모 투자를 받아서 모든 이들의 이목을 한번에 받았다. ChatGPT는 인공지능의 지도 학습과 강화 학습을 활용해 엄청난 양의 입력 데이터를 분석하여, 사용자가 질문을 하면 이 질문에 대해서 기준의 학습 데이터(Pre-trained Data)를 기반으로 답을 생성하는 생성형 알고리즘이다. 이에 따라 기존의 빅데이터가 제공되면, 최소의 시간 안에 최적의 답변을 내놓을 수 있다. 올해 인기를 반영하듯 엄청난 종류의 챗GPT 관련 책들이 시중에 나오고 있다. 독자들이 향후 챗GPT를 이용할 때, 올바르게 활용할 수 있게 해 줄 것으로 기대된다. 관련하여 다양한 분야에서 책GPT를 더 유용하게 쓸 수 있게끔 챗GPT 입력스킬을 알려주는 실용적인 책인 출간되어 읽을 수 있는 기회를 얻었다. 윤창환님의 <챗GPT 입력스킬100>이었다.

현재 시점은 챗GPT를 이제 어떻게 더 잘 쓸 수 있을 것인가에 대해 고민해보는 게 중요한 시점인 것 같다. 챗GPT는 대화형 인공지능이기 때문에 질문을 하는 유저의 문장이 중요하다는 것이다. 이렇게 챗GPT 인공 지능 AI에게 질문을 하는 방법을 연구하는 분야를 프롬프트 엔지니어링이라 하는데, 챗GPT를 최대한 사용하기 위해서는 유저들이 이러한 프롬프트 엔지니어링을 학습하는 것이 중요하다. 프롬프트(Prompt)는 생성형 AI 모델에게서 이미지나 텍스트 결과를 생성하기 위한 명령어를 의미한다. 더 높은 품질의 응답을 얻으려면 해당 모델이 잘 이해하고, 잘 작동할 수 있는 프롬프트를 만드는 것이 중요한 것이다. 현재 많은 분야에서 주제를 설정하고, 답변 유형을 정하고, 말투나 독자 수준, 답변 길이 등을 설정하면 최적의 프롬프트를 작성해주는 프로그램도 많아지고, 챗GPT 치트 시트를 공유하는 사람도 늘고 있다. 프롬프트 엔지니어링의 생태계가 구축되고 있다고 봐도 될 것 같다. 작년 챗GPT를 발표한 오픈AI가 공개한 퀵스타트 문서의 프롬프트 작성 요령은 간단하다. 원하는 결과물에 대해 구체적으로 지시하고, 프롬프트에 원하는 결과물 형식의 예시를 함께 입력하는 것이다. 

우리는 지금 질문의 시대를 살고 있다. 그러나 역설적이게도 대부분의 사람들은 질문하는 법을 잊어버렸다. 검색창에 단어 몇 개를 던지고, 즉석에서 나오는 답변에 만족하며, 더 깊이 파고들 생각조차 하지 않는다. 윤창환 교수가 제시하는 통찰은 바로 여기서 시작된다. 그는 ChatGPT를 정보 검색 도구가 아닌 '디지털 소크라테스'로 재정의하며, 인공지능과의 대화를 철학적 담론의 영역으로 끌어올린다. 프롬프트 엔지니어링이라는 용어가 기술계에서 주목받기 시작한 지는 얼마 되지 않았다. 하지만 저자는 이를 기술적 스킬이 아닌 '사유 기술'로 승화시킨다. "입력의 기술이 곧 철학의 시작"이라는 그의 명제는 우리가 AI와 나누는 모든 대화가 곧 인간의 사고 과정을 반영한다는 깊은 성찰에서 출발한다. 이는 마치 소크라테스가 제자들에게 적절한 질문을 통해 스스로 답을 찾아가도록 이끌었던 산파술의 현대적 부활이라고 할 수 있다.

저자가 제시하는 10가지 핵심 카테고리는 분류체계를 넘어서 사고의 건축학적 구조를 보여준다. 각각의 원리는 독립적이면서도 상호 연결되어 있으며, 마치 교향곡의 악장처럼 조화를 이룬다. 먼저 구체성(Specificity)은 모든 효과적인 소통의 출발점이다. 하지만 여기서 말하는 구체성은 세부사항만을 나열하는 것이 아니라, 의도를 명확히 전달하는 정밀성을 의미한다. "소설을 써줘"라는 막연한 요청 대신 "19세기 런던을 배경으로 한 추리소설을 써줘"라고 구체화할 때, AI는 비로소 창작자의 의도를 파악하고 그에 맞는 결과물을 생성할 수 있다. 맥락(Context)의 제공은 AI와의 대화에서 특히 중요하다. 인간은 대화 상대와 공유하는 배경지식이 있지만, AI는 매번 새로운 대화에서 백지상태로 시작한다. 따라서 적절한 맥락 설정은 AI가 인간의 의도를 정확히 이해할 수 있도록 돕는 나침반 역할을 한다.

페르소나(Persona) 설정은 가장 흥미로운 기법 중 하나다. AI에게 특정한 역할을 부여함으로써 그 관점에서 사고하도록 이끄는 것이다. "마케팅 전문가의 입장에서", "10세 아이의 눈높이에서"와 같은 페르소나 설정은 AI의 응답 스타일과 내용을 극적으로 변화시킨다. 예시(Example)의 힘은 종종 과소평가된다. 하지만 구체적인 예시는 추상적인 설명보다 훨씬 명확한 가이드라인을 제공한다. "이런 스타일로 써줘"라고 말하며 실제 예시를 보여주는 것과 "재미있게 써줘"라고 막연히 요청하는 것 사이에는 천지 차이가 있다. 포맷(Format) 지정 역시 마찬가지다. 결과물의 형태를 미리 정의함으로써 AI가 어떤 구조로 답변해야 하는지 명확히 알 수 있게 된다. 단순히 "분석해줘"가 아니라 "1. 현황 분석, 2. 문제점 도출, 3. 해결방안 제시 순서로 분석해줘"라고 요청할 때 얻는 결과물의 질은 비교할 수 없을 만큼 향상된다.

논리·분석(Reasoning)과 창의성(Creativity)은 언뜻 상반되는 개념처럼 보이지만, 효과적인 프롬프트에서는 이 둘이 절묘하게 결합된다. 논리적 사고를 요구하면서도 창의적 접근을 동시에 주문하는 것이다. "햄릿의 복수 지연을 심리학적으로 분석하되, 현대적 관점에서 새로운 해석을 제시해줘"와 같은 요청이 그 예다. 저자가 제시하는 산파술(Maieutics)은 특히 주목할 만하다. 이는 직접적인 답변을 요구하는 대신, AI가 단계적으로 사고 과정을 전개하도록 유도하는 기법이다. "결론을 먼저 말하지 말고, 각 단계별로 추론 과정을 보여주면서 최종 결론에 도달해줘"와 같은 방식으로 AI의 사고 과정을 투명하게 만들 수 있다. 톤·매너(Style)의 조절은 AI와의 대화를 한층 더 인간적으로 만든다. 같은 내용이라도 어떤 톤으로 전달하느냐에 따라 받아들이는 방식이 완전히 달라진다. 학술적 톤, 친근한 톤, 유머러스한 톤 등을 적절히 선택함으로써 목적에 맞는 커뮤니케이션이 가능하다. 피드백(Feedback) 시스템은 AI와의 대화를 단발성 질의응답이 아닌 지속적인 상호작용으로 발전시킨다. "이전 답변을 바탕으로 더 구체적으로 설명해줘", "다른 관점에서 접근해보자"와 같은 후속 질문들은 대화의 깊이를 더해간다. 

책에서 다루는 AI 할루시네이션 현상에 대한 접근은 특히 인상적이다. 대부분의 사람들이 AI의 오류를 단순한 결함으로 치부하는 반면, 저자는 이를 창의성의 원천으로 재해석한다. 할루시네이션은 AI가 기존 데이터의 조합을 넘어서 새로운 것을 창조하려는 시도의 부산물일 수 있다는 것이다. 이러한 관점은 프롬프트 엔지니어링에 새로운 차원을 추가한다. 완벽한 정확성만을 추구하는 것이 아니라, 때로는 의도적으로 AI의 창의적 추론을 유도하고, 그 과정에서 나타나는 예상치 못한 결과물을 탐색의 재료로 활용하는 것이다. "사실적 정확성보다는 창의적 발상에 초점을 맞춰서"라는 전제 조건을 명시함으로써 AI의 상상력을 자극할 수 있다.

저자가 강조하는 인문학적 접근의 핵심은 AI를 도구로서 만이 아닌 사고의 동반자로 대하는 태도다. 고흐의 해바라기, 햄릿의 고뇌, 헤밍웨이의 문체 등 인문학적 소재들을 프롬프트에 활용하는 것은 예시 차용이 아니다. 이는 AI와의 대화를 통해 인간의 정신적 유산을 재탐험하고, 새로운 해석의 가능성을 모색하는 지적 모험이다. "조선시대에 산업혁명이 일어났다면?"과 같은 가상 시나리오는 역사적 사실을 넘어서 상상력의 영역으로 나아간다. 이런 질문들은 AI로 하여금 기존의 패턴을 벗어나 새로운 추론의 경로를 탐색하도록 만든다. 결과적으로 우리는 역사를 다시 보는 새로운 시각을 얻게 된다. 윤창환 교수가 제시하는 프롬프트 엔지니어링 철학의 궁극적 메시지는 질문 능력의 중요성이다. 정보가 넘쳐나는 시대에 필요한 것은 더 많은 정보가 아니라 올바른 질문을 던질 수 있는 능력이다. AI는 무한한 정보의 저장고가 아니라 우리의 질문에 반응하는 거울이다. 질문의 질이 높아질수록 얻을 수 있는 답변의 수준도 향상된다. 기술적 스킬을 넘어서 새로운 형태의 리터러시를 의미한다. 읽기와 쓰기 능력이 근대 교육의 기초였다면, AI 시대의 기본 소양은 질문하기와 대화하기 능력이 될 것이다. 프롬프트 엔지니어링은 바로 이런 맥락에서 이해되어야 한다.