적게 일하고 많이 버는 AI워커스 (1부)
EP1. AI로 일하는 순간 똑똑한 성공이 시작된다.
AI 시대에서, CHATGPT, 퍼플렉시티, 클로드를 사용하지 않고 책을 읽고 리뷰를 쓰기로 했다. 간혹 표를 작성하고 싶을 때는 도움을 받아야겠다는 생각을 하면서도, 동시에 사람이 쓰는 글의 맛을 잊을 수 없다는 핑계를 대는 것이다. 나의 2024년 목표는 AI시대에서 주눅 들지 않고, AI툴들을 잘 활용하면서 더불어 살아가는 것이 목표이다. 그런 관점에서 AI로 떠들석한 세상에서 적어도 최소한의 지식을 알고자, 관련된 독서모임도 10월부터 참석을 하게 되었다.
우선 독서 모임에서 크게 AI에 대해 이야기를 하고 나니깐, 현직에서 AI를 사용하고 계신 분들의 목소리를 들을 수 있었다. 뉴스, 신문, 책을 통해서 이야기를 듣는 것보다, 옆에서 살아숨쉬는 인간이 말한 이야기를 듣는 것은 전율이 남달랐다. 이런 감정들을 공유하는 것이 바로 인간으로서 얻는 특혜가 아닐까? 생각이 들었다. 독서모임에서는, 광고업, 회계법인, 헤드헌터, 공무원 등등 다양한 배경들을 바탕으로 현재 일상생활에서 그리고 혹은 업무에서 AI를 사용하고 있는 부분에 대한 이야기를 들었다. 나는 사실, 직업적으로 기업분석, 전략등을 짜야하는 일이 없다 보니, AI사용에 대해서 구글과 크게 다르지 않게 사용을 하고 있었다. 내 기준에서는 그냥 좀 더 개별적인 구글과 같은 느낌이었는데, 잘 사용하시는 분들의 이야기를 들어보니, "질문을 잘해야 한다"는것, 각각의 AI별로 툴들이 다르기 때문에 그에 맞춰서 자신들이 사용하려는 니즈에 맞춰서 AI를 유료로 구독해야 하는 것 등등의 꿀팁 등을 얻을 수 있었다.
확실히 현재 시점에서 가장 민감하게 변화하는 툴들을 사용하는 분들과의 대화를 듣다 보니, '내가 AI를 너무 모르고 살았구나' 하는 느낌이 들었다. 그런 관점에서 오늘의 책은 나와 같이 비전공자들도 쉽게 익힐 수 있는 내용으로 구성된 책을 골랐다. 바로, AI사용에 대해서 알려주는 실전서 개념서인, [적게 일하고 많이 버는 AI워커스]에 대한 내용이다. AI를 체계적으로 설명한 책이라기 보다는, 큰 맥락에서 당장 사용할 수 있는 도움을 주는 책이라고 보는 것이 맞다. 회사에서, 당장 실전에 AI를 두고서, 어떤 식으로 명령을 줄 것인지, 어떤 식으로 구조를 잡아야 하는지를 알려주는 옆집언니같은 느낌이다. 그렇기 때문에 그런 실전서를 바탕으로 자신의 직군에 맞춰서 행하면 AI로 인해 개인의 생산성이 충분하게 올라갈 것 같다는 생각이 들었다.
15p.
2024년이 되면서 우리는 본격적인 생성형 AI시대를 맞이하게 됩니다. 다시 말하자면, 2024년은 생성형 AI가 실제 비즈니스를 만나기 위한 원년이라고 말할 수 있을 것 같습니다. 새로운 IT기술이 등장하면 그 기술은 바로 사람들에게 적용되지 않습니다. 어느 정도의 허들이 등장하고, 적응하는 시간이 반드시 필요하기 때문입니다.
-> CHATGPT는 2022년 오픈 AI라는 스타트업 단체가 빅테크 기업들을 대상으로 연구 콘퍼런스에서 한번 시험용으로 시작된 것이 시작이었다. 사실 이용자가 단 5일 만에 100만 명을 달성하게 되었고, 인스타그램이 이용자수 달성에 2.5개월이 걸렸던 것을 보면 엄청난 성장세이다. 생성형 AI, 챗GPT를 보면, 인간의 창의성이라는 것이 무엇일까?라는 생각을 하게 되는데, 그 이유는 그림, 시, 영화 모든 산업 부문에서 이제 정말 창의적이고 독창적인 것이 있을까? 과연 그것이 무엇일까?라는 질문을 내놓게 되기 때문이다. 모든 것이 AI로 창조되고 재생산되는 시점에서 과연 독창적인 것은 무엇일까? 라는 관점으로 귀결되게 된다.
17p.
AI가 만들어낸 변화를 체감하는 사람과 그렇지 않은 사람들이 갈리고 있는 것 같다. 그 이유는 무엇일까요?
-> 시나브로처럼, 모르는 사이에 조금씩 조금씩이라는 말이지 않을 까한다. 인간의 관계처럼, 다시 말해 '정'이라는 한자가 생각이 났다. 정든다 처럼, 익숙해지는 것처럼 말이다. 인공지능에게 정이 들었다니, 참 아이러니하다.
19p.
인공지능의 발전은 우리가 느끼지 못하게 스며드는 방식으로 변하게 됩니다. 과거에 기술 발전 하나하나를 자랑하며 대대적으로 알렸던 빅테크 기업들이 그것들을 직접적으로 드러내는 것이 아니라 기존의 자사 비즈니스와 연결하면서 조금씩 조금씩 알게 모르게 우리 삶에 스며들게 만든 것이죠. 그리고 그렇게 조용히 스며들어 변화된 서비스를 지금 돌아보면 어느덧 우리 삶의 다양한 곳에 ai가 존재하고 있는 모습을 보게 됩니다.
-> 예를 들어서, 카카오톡 오픈채팅봇, 추천콘텐츠 등등 다른 콘셉트로 우리에게 다가오기 때문에 조금 더 친근했고, 조금 더 ai 스럽지 않은 점이 달랐다고 생각했다. 그렇게 스며들었다. 인공지능이란 것이 말이다.
31p.
한국인이 ai를 어려워하는 두 번째 이유는 바로 "질문해야 한다"라는 점입니다. 우리 스스로도 잘 알고 있는 문제인 '질문 능력'과 관계가 있죠.
-> 질문이란 것은 한국인에게 참 어렵다. 교실 풍경에서만 봐도 그렇다. 유치원 때는 너도 나도 질문을 했지만, 어느 순간부터 우리는 묻지 않는 사람이 되었다. 궁금해도 좀 호기심이 생겨도 스스로 집으로 돌아가서 구글검색을 하거나, 유튜브 검색을 하거나 추측을 하거나, 나만의 판단으로 예측을 할 뿐 더 이상, 질문하지 않았다. 사실 불편하지 않은 질문들은 대화의 흐름을 잘 만들어주고, 좋은 관계를 유지시켜 준다. 그런데 우리는 질문하는 법을, 올바른 질문을 하는 방법을 배우지 못한 것이다. 다만, AI와 일을 할 때에는 반드시 질문을 해야 한다. 질문을 통해서 올바른 답을 얻고, 적절한 질문과 명령을 써서 내가 원하는 정보들을 얻어야 한다.
35p.
그렇다면 ai에게 잡아 먹히지 않는 일꾼이 되려면 어떻게 일해야 하는 것일까요? 먼저 ai를 이해하는 것이 중요합니다. 우선 머신 러닝과 딥 러닝, 생성형 ai의 각 개념에 대해 간단하게 알아보겠습니다.
-> 머신러닝 (데이터와 패턴분석) : 많은 데이터를 보여주고서, 그 데이터를 기반으로 스스로 답을 찾아가는 과정, 모든 인공지능 학습 기술을 포함하는 큰 개념이다.
-> 딥러닝 (유튜브의 추천 알고리즘) : 예를 들어서, 구분해 주는 역할을 하면서 공장에서 수많은 제품들이 만들어질 때 불량인지, 정상품인지 빠르게 구분하는 능력이 바로 딥러닝이 잘하는 일이다. 그래프 안에 수많은 점들이 있을 때, 그 점들 사이로 하나의 선을 잘 그어서 이 점의 특징을 잘 보여주는 것으로 설명할 수 있다.
-> 생성형 ai (콘텐츠와 제품을 만드는 것이 바로 ai가 되는 것 ) : ai가 글을 쓰고, 그림을 그리고, 심지어 영상을 만든다. 그래서 저자는 생성형 ai가 만드는 결과물을 정답이나 오답이라고 표현하지 않고, 그저 그럴듯한 답이라고 표현합니다.
37p.
그렇기 때문에 AI가 잘하는 것은 AI에게 맡기고 인간이 잘하는 것은 인간에서 맡기면서 AI와 사람이 함께 협업하면서 만드는 것. 이것이 결국에는 AI 시대에 우리가 일을 잘하는 방법이 될 수 있는, 'AI워커스'가 될 수 있는 출발점이 아닐까 싶습니다.
42p.
'무엇'을 '어떻게' 질문할까? 좋은 질문을 하기 위한 질문의 방법들.
생성형 AI는 기대만큼 좋은 결과물을 도출할 수 있습니다. '기술적 질문'의 방식을 익히는 것입니다. 좋은 질문을 하기 위한 질문의 방법들을 구체적으로 이해하고 각각의 방식을 적용하면서 질문을 하는 것이죠. 인공지능의 측면에서 이렇게 기술적인 질문을 하는 방식을 의미하는 것이 바로 '프롬프트 엔지니어링'입니다.
-> 독서모임에서 사람들과 이야기를 하면서 느낀 것은 같은 질문도 CHATGPT, 클로드에 따라서 다르게 답변을 한다고 들었다. 실제로 해보니, 계속해서 새로운 답변들이 나왔고, 다양한 형식으로 답변을 이야기했다. 그리고 클로드를 학습시킨다. CHATGPT를 학습시킨다라는 표현을 많이 쓰는것을 보면서, 내가 어떤식으로 질문할 배경을 주고, 구체적인 명령을 하는지에 따라서 달라질 것 같다는 느낌을 많이 받았다. 그렇다면, 2부에서는 어떤식으로 명령을 주어야 하는지 배워보자.
1부에 대한 전반적인 이야기가 끝났다. 그러면 바로 2부를 넘어가 보자, 여기에서 이야고자 하는 바는 바로,
"우리는 AI에게 무엇을 이야기해야 하는가?" 와 "프롬프트 작성 A TO Z : 프롬프트 테크닉"이다.
이제부터 이 책에서 말하는 실전 파트인, 프롬프트 테크닉에서 다룰 예정이다. 프롬프트 테크닉은 총 6가지 방향으로 뻗어 나간다. 로직은 아래 몇 개와 같다.
1) 제로샷 -> 역할 프롬프팅, 스타일 프롬프팅, 감정 프롬프팅
2) 퓨샷
3) 생각 생성 -> 생각 바시르 기법
4) 앙상블 -> 자기 일관성 기법
5) 자기비판 -> 자기 개선 기법
6) 분해 -> 최소- 최대 프롬프팅 , 생각나무 기법
1) 제로샷 -> 역할 프롬프팅, 스타일 프롬프팅, 감정 프롬프팅, 제로샷에서 SHOT은 예시라고 생각하면 된다. 예시를 주지 않고 질문을 던질 때 제로샷이라는 표현을 쓴다. 다시 말해서 별도로 주어지는 가이드라인 (예시)가 있다면 자신의 입맛에 맞춰서 내용을 바꿀 수 있다는 점이 된다.
그렇다면 역할 프롬프팅부터 살펴보자. 이것은 가장 원초적으로 "내가 ~라면"이라는 전문가 역할에 해당한다. 역할을 구체적으로 말하면 할수록 좋다. "내가 만약 AI전문가라면~" 이런 식으로 페르소나를 설정하는 것이다.
두 번째 스타일 프롬프팅, 전달하는 상대에 따라서, 답변해야 하는 방식이 다르듯이, 하나의 주제를 놓고도 다른 측면의 생각들을 공유할 수 있는 점에서 스타일을 지정하는 것이다. 냉정하고, 객관적으로, 깐깐하게, 전문가처럼 등등을 바탕으로 원하는 느낌의 결과물을 요청하는 개념이다.
세 번째는 감정 프롬프팅이다. 인간은 감정의 동물이다. 더욱이 우리는 모든 의사결정을 합리적으로 하는 이콘이 아니다 (행동경제학 용어 중에서, 이성적인 판단을 하는 호모사피엔스를 이콘이라고 부른다). 인간은 특히나 중대한 인생의 결정 (결혼, 직장, 대출)과 같은 경우에 잘못된 판단을 하는 경우가 많다. 그만큼 감정에 의해서 휘둘려 판단을 하는 동물이다. 그만큼, AI에게는 없는 인간과 같은 감정을 넣을 수 있도록 호소하는 부분이기도 하다. 책에서 나온 예문을 보자면, "이건 내 경력에 중요해, 이걸 못하면 해고당할 수도 있으니까 잘 부탁해" 이런 식으로 하는 경우이다.
2) 퓨샷 테크닉 : AI에게 맥락을 주기, 몇 가지 예시를 먼저 제공하는 방법.
-> 결국 AI는 어떤 내용을 출력해야 할지 맥락을 바탕으로 감을 잡는 것이다. 크게 세 가지의 덩어리로 프롬프트를 구분한다. 바로 '작업'과 '예시'와 '입력 데이터'이다. 책에 따르면, 인공지능에게 요청할 '작업'을 설명해야 하고, 그 작업을 수행한 결과물의 '예시'를 제공합니다. 그리고 실제로 작업을 수행할 '입력 데이터'를 작성해서 프롬프트를 구성하는 것이다.
3) 생각 생성 테크닉 : 데이터 구조화의 힌트
54p.
생각 생성은 LLM이 문제를 해결하는 동안 자신의 추론을 명확하게 표현하도록 유도하는 기법입니다. 생각을 생성하게 하는 방식은 굉장히 다양하지만, 그중에서도 '생각 사슬'기법이 가장 유명합니다.
-> 생각사슬 기법은 간단히 말해서, 단계별 사고법을 이끌어내는 방법이다. 예를 들어서 "차근차근 생각해 봅시다"처럼 생각을 유도하는 문구를 프롬프트에 추가하는 방식이다. 정답이 있는지 확인하기 위해 단계적으로 해결해봅시다나 먼저 논리적으로 생각해 봅시다와 같은 말로 사고과정을 유도할 수 있다.
저자는, 만약에 양이 많고 복잡하다면, "이 내용을 관리 가능한 부분부터 단계별로 제시하고, 진행하면서 요약하고 분석해 줘"라는 식으로 단계별 답변을 요청할 수도 있습니다.라고 하였습니다. 어떤 순서대로 생각을 해야 하는지를 보여주고, 논리적인 결과를 이끌어내기 위해 마치 사슬이 이어지는 것처럼 생각의 과정을 유도하는 것이 바로 생각 사슬 프롬프팅이다. 수학으로 치자면, 문제풀이 과정을 단계적으로 살펴보는 것이고, 영어로 보자면, 어려운 분사구문을 이해하기 위해서 문장들을 분석하고 쪼개서 하나씩 이해해 가는 과정과 같다.
4) 앙상블 테크닉 : 머리를 모아보자.
자기 일관성 기법 : 똑같은 문제에 대해서 여러 번 답변을 받아보고, 가장 일관되고 자주 나오는 답변을 최종 결과로 선택하는 것. 장점은? 생성형 AI가 가지고 있는 단점, 답변의 불확실성을 줄일 수 있다는 것이다.
5) 자기비판 테크닉 : 셀프 반성의 시간
자기 개선 기법 방식은 피드백을 바탕으로 답변을 수정하는 과정을 반복하는 것입니다.
책에 나온 예를 들어서 설명해 보자면, 인공지능이 일자리에 미칠 영향에 대해 물어볼 때, 아래의 세 가지 단계로 프롬프트를 작성해 줘라고 이야기합니다.
1. 인공지능이 일자리에 미칠 영향을 분석해 줘.
2. 너의 답변에서 부족한 부분이나 편향적으로 작성된 부분이 있는지 검토해 줘.
3. 분석한 내용을 바탕으로, 부족한 부분과 편향된 부분을 보완해서 최종 답변을 깔끔하게 정리해 줘.
위의 방식으로 프롬프트를 주게 되면 최초 답변에서 -> 수정한 답변으로 종합적인 분석이 이루어집니다.
6) 분해 테크닉 : 생각의 해부학
위의 테크닉은 복잡한 문제를 더 간단한 하위 질무으로 쪼개서 생각하는 기법이다. 생성형 AI뿐만 아니라 인간에게도 굉장히 효과적인 문제 해결 전략 중 하나이다.
첫 번째로 최소 - 최대 프롬프팅의 경우는 문제를 풀라고 바로 지시하는 것이 아니라, LLM에게 더 하위 문제로 나누도록 요청하는 것에서 시작하고, 더 작은 단위의 문제로 세분화하는 것입니다. 순차적 문제 해결법에 해당합니다.
두 번째로 생각나무 기법, 문제 해결을 위해서 다양한 접근 방식과 추론 경로를 탐색하도록 유도하는 방식이다. 여러 시각에서 문제를 쪼개어 보고, 최적의 해결책을 찾는 기법이다. 문제를 다양한 단계로 분해하고, 각 단계에서 가능한 해결책들을 여러 가지로 탐색한 다음, 이 해결책들을 평가하면서 가장 좋은 경로를 선택해서 답변을 도출하게 만드는 것이다.
책에 나온 예제를 본다면, 비즈니스 전략을 수립한다고 했을 때, 아래의 내용처럼 접근하기.
62p.
1. 가능한 진출 시장 3가지를 제시
2. 각 시장에 대해, 진입 방식을 2가지씩 제안( 예, 직접 진출, 현지 기업과 제휴등)
3. 각 진입 방식의 장단점을 분석
4. 가장 유망해 보이는 2개의 전략을 선택하고, 각각에 대한 세부 실행 계획을 수립
5. 최종적으로 가장 효과적일 것 같은 전략을 선택하고 그 이유를 설명
-> 생각 나무 기법은 각 단계에서 가능한 여러 선택지나 아이디어를 생성하게 하고, 여러 가지의 경로를 동시에 병렬적으로 탐색한다.
이 책에서 가장 꼭 기억하고 싶었던 실질적 프롬프트를 소개하고자 합니다. 바로 직관적인 프롬프트 문법으로 질문력 업그레이드하기이다. 프롬프트 문법, 구성요소를 쪼개 보라는 의미다. 프롬프트의 구성은 크게 6가지로 구분이 된다. 1. 페르소나, 2. 맥락, 3. 과업, 4. 형식, 5. 예시, 6. 어조 이렇게 나뉜다.
1. 페르소나 : 당신에게 특정 역할을 부여하는 것이다. "당신은 10년 차 영어교육 전문가입니다."
2. 맥락: AI에게 상황이나 배경을 설명하는 것이다. "이 전자책은 AI를 처음 접하는 비전공자들을 위해서 AI의 이해도를 높이도록 만들어진 책입니다."
3. 과업 :AI가 수행해야 할 구체적인 작업입니다. "영어 초보자들이 1달 동안 바로 사용할 수 있는 영어표현 50개를 만들어주세요. "
4. 형식 : 답변의 구조나 레이아웃을 지정하는 것이다. "위 내용을 바탕으로 PPT와 WORD로 만들어주세요." 원하는 출력 형식을 지정하는 것이다.
5. 예시: 예시는 AI에게 원하는 결과물의 구체적인 사례를 보여주는 것이다.
6. 어조: AI의 답변 스타일을 지정하는 것이다. "정확하고 이성적인 답변을 부탁드립니다." 혹은 "전문적이고 간결한 어조로 답변해 주세요"와 같은 식으로 이야기를 합니다.
정리된 프롬프트
위의 6가지를 섞어서 효과적인 프롬프트를 만들어보자면, "당신은 10년 차 영어교육 전문가입니다."(페르소나), "이 전자책은 AI를 처음 접하는 비전공자들을 위해서 AI의 이해도를 높이면서 영어공부를 스스로 할 수 있도록 만들어진 책입니다." (맥락), "영어 초보자들이 1달 동안 바로 사용할 수 있는 영어표현 50개를 만들어주세요. "(과업), "위 내용을 바탕으로 PPT와 WORD로 만들어주세요."(형식), "예를 들어서, 영어 초보자들을 위해서 필요한 91개의 질문들을 만들어주고, 그에 맞는 답변을 해주세요."( 예시), "정확하고 이성적인 답변을 부탁드립니다." 혹은 "전문적이고 간결한 어조로 답변해 주세요" (어조)
67p.
[학술 논문 개요 작성을 위한 프롬프트 TOPFEC]
Task : 인공지능의 윤리적 영향에 대한 학술 논문의 개요를 작성해 줘.
tONE: 객관적이고 학술적인 어조로 작성해 줘.
Persona: 당신은 AI윤리를 전공하는 박사과정 학생이야.
Format: 서론, 본론 (3개의 주요 논점), 결론 구조로 각 섹션별 주요 내용을 2~3 문장으로 요약해 줘.
Example : AI의 의사결정 과정에서의 편향성 문제와 같은 구체적인 논점을 포함해 줘.
Context : 이 논문은 국제 AI윤리 학술지에 투고될 예정이야.
"당신은 AI윤리를 전공하는 박사과정 학생이야. 국제 AI윤리 학술지에 투고할 논문의 작성을 위해서, 인공지능의 윤리적 영향에 대한 학술 논문의 개요를 작성해 줘. 서론 본론, 결론 구조로 각 섹션별 주요 내용을 2~3 문장으로 요약해 주고, AI의 의사결정 과정에서의 편향성 문제와 같은 구체적인 논점은 포함해 줘. 객관적이고 학술적인 어조로 작성해야 해."
100page가 약간 안되는 첫번째 내용에 대한 정리가 끝났다. 앞으로 나는, 이 책의 내용을 2번에 나눠 걸쳐서 설명할 예정이다. 아마 첫 번째에서 가장 중요한 점은 AI에서 사용되는 용어와 프롬프트 문법일듯하다. 나도 처음에 완독을 했을 때에는 내용자체에서 프롬프트 문법만 각인이 되었는데, 지금 다시 내용을 정리하고 보니, 내용이 살아나서 신기하고 기쁘기도 했다. 역시 독서의 마지막 작업은 정리이며, 모든 지식을 구조화하는 아주 좋은 방법이다. 앞으로 15권 ~20권 정도의 AI책을 읽고 정리를 한 후 매거진으로 묶어서 전자책으로 올해 발행할 생각이다. 한걸음 한걸음 나아가보며, AI를 더 이상 두려워하지 말자! 이 글을 보시는 모든 분들에게도 도움이 되길 바라며 오늘의 글을 마무리한다.
