앞으로 GPT 프롬프트 방향성입니다.
OPEN AI의 System Instructions Generator
지난 시간에는 프롬프트에 거의 모든 내용을 작성했습니다
https://brunch.co.kr/@aichaemun/86
어쩌면 현재를 정리한거죠.
그래서 이번에는 미래를 정리해보려고 합니다.
OpenAI의 혁신적인 접근법은 다섯 가지 핵심 원칙을 중심으로 구축되었습니다. 이 원칙들은 AI 모델이 사용자의 의도를 더 정확히 파악하고, 더 유용한 결과를 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 각 원칙을 자세히 살펴보고, 실제 적용 사례를 통해 그 효과를 확인해 보겠습니다.
1. 최소한의 변경 원칙
이 원칙은 기존 프롬프트의 복잡성을 고려하여 불필요한 변경을 최소화합니다. 간단한 프롬프트는 개선의 여지가 있지만, 이미 복잡한 프롬프트는 그대로 유지하는 것이 좋습니다.
예시:
간단한 프롬프트: "고양이에 대해 설명해주세요." 개선: "고양이의 생물학적 특징, 행동 패턴, 그리고 인간과의 관계에 대해 구체적으로 설명해주세요."
복잡한 프롬프트: "고양이의 진화 역사, 생리학적 특징, 행동 패턴, 다양한 품종, 그리고 인간 사회에서의 역할에 대해 5개의 단락으로 구성된 에세이를 작성하세요. 각 단락은 최소 100단어로 구성되어야 하며, 학술적 참고문헌을 포함해야 합니다." 이 경우, 프롬프트가 이미 상세하므로 큰 변경 없이 사용합니다.
2. 결론 전 추론 강조
이 원칙은 AI 모델이 성급한 결론을 내리지 않고 논리적 사고 과정을 거치도록 유도합니다. 이는 AI가 제공하는 답변의 질을 크게 향상시킬 수 있습니다.
예시:
잘못된 예: "청소년의 스마트폰 사용이 학업 성적에 미치는 영향은 무엇인가요? 스마트폰 사용은 학업 성적을 저하시킵니다."
개선된 예: "청소년의 스마트폰 사용이 학업 성적에 미치는 영향을 분석해주세요. 다음 요소들을 고려하여 단계적으로 접근해주세요:
스마트폰 사용 시간과 패턴 분석
학습에 미치는 긍정적 영향 (예: 교육 앱, 정보 접근성)
학습에 미치는 부정적 영향 (예: 주의력 분산, 수면 부족)
연령대별 영향의 차이
사회경제적 배경에 따른 영향의 차이
각 요소를 분석한 후, 종합적인 결론을 도출해주세요."
3. 명확성과 포맷팅의 중요성
이 원칙은 프롬프트 작성 시 명확하고 구체적인 언어 사용을 권장하며, 마크다운과 같은 포맷팅 도구를 활용하여 가독성을 높이는 것을 강조합니다.
예시:
잘못된 예: "인공지능의 윤리적 문제에 대해 써주세요."
개선된 예:
# 인공지능의 윤리적 문제에 대한 종합 보고서
다음 구조에 따라 AI의 윤리적 문제를 분석해주세요:
## 1. 프라이버시 문제
- 개인 데이터 수집과 사용
- 감시 기술의 발전과 그 영향
## 2. 편견과 차별
- AI 알고리즘의 편향성
- 소수자 그룹에 대한 차별 가능성
## 3. 책임과 투명성
- AI 결정에 대한 설명 가능성
- 오류 발생 시 책임 소재
## 4. 일자리 대체와 경제적 영향
- 자동화로 인한 일자리 손실
- 새로운 직업의 창출
## 5. 안전과 보안
- AI 시스템의 해킹 위험
- 자율 무기 시스템의 위험성
각 섹션은 최소 200단어로 작성하고, 현재의 사례와 미래 전망을 포함해주세요.
4. 사용자 입력 존중
이 원칙은 사용자가 제공한 상세한 지침이나 예시를 최대한 유지하여 AI 모델이 사용자의 의도를 정확히 파악하도록 돕습니다.
예시:
사용자 입력: "심리학에서의 '인지 편향'에 대해 설명해주세요. 특히 '확증 편향'과 '가용성 편향'에 대해 자세히 다뤄주시고, 일상생활에서의 예시도 포함해주세요."
시스템 프롬프트:
심리학에서의 '인지 편향'에 대한 종합적인 설명을 제공해주세요. 다음 구조를 따라주세요:
1. 인지 편향의 정의와 일반적 특징 (100단어)
2. 확증 편향 (Confirmation Bias)
- 정의와 특징 (50단어)
- 발생 메커니즘 (50단어)
- 일상생활에서의 예시 2가지 (각 30단어)
3. 가용성 편향 (Availability Bias)
- 정의와 특징 (50단어)
- 발생 메커니즘 (50단어)
- 일상생활에서의 예시 2가지 (각 30단어)
4. 인지 편향의 영향과 극복 방법 (100단어)
각 섹션에서 학술적 정확성을 유지하면서도 일반 독자가 이해하기 쉬운 언어를 사용해주세요.
5. 구조화된 출력 지향
이 원칙은 AI 모델의 출력 형식을 명확히 지정함으로써, 사용자가 원하는 형태의 결과를 얻을 수 있도록 합니다.
예시: "세계 주요 도시의 생활 비용 지수를 JSON 형식으로 제공해주세요. 출력 형식은 다음과 같아야 합니다: {
"cities": [
{
"name": "도시 이름",
"country": "국가",
"costIndex": 숫자 (뉴욕 기준 100),
"rentIndex": 숫자 (뉴욕 기준 100),
"groceriesIndex": 숫자 (뉴욕 기준 100),
"restaurantPriceIndex": 숫자 (뉴욕 기준 100)
}
]
}
상위 10개 도시에 대한 정보를 포함해주세요."
코딩 예시: 프롬프트 엔지니어링 원칙 적용
다음은 Python을 사용하여 OpenAI의 프롬프트 엔지니어링 원칙을 적용하는 간단한 예시 코드입니다:
import json
class PromptEngineer:
def __init__(self):
self.principles = [
"Minimal Changes",
"Reasoning Before Conclusions",
"Clarity and Formatting",
"Preserve User Input",
"Structured Output"
]
def apply_minimal_changes(self, prompt):
if len(prompt.split()) < 10: # 간단한 프롬프트
return f"Provide a detailed explanation about {prompt}"
return prompt # 복잡한 프롬프트는 그대로 유지
def apply_reasoning(self, prompt):
return f"Before reaching a conclusion, consider the following aspects:\n" \
f"1. {prompt}\n2. Potential counterarguments\n3. Supporting evidence\n" \
f"After considering these points, provide a well-reasoned response."
def apply_formatting(self, prompt):
return f"# {prompt}\n\n## Key Points\n\n- Point 1\n- Point 2\n- Point 3\n\n" \
f"## Detailed Explanation\n\n[Your detailed explanation here]\n\n" \
f"## Conclusion\n\n[Your conclusion here]"
def preserve_user_input(self, user_input, system_prompt):
return f"{system_prompt}\n\nUser Input: {user_input}\n\n" \
f"Please address the user's input specifically in your response."
def structure_output(self, prompt, output_format):
return f"{prompt}\n\nPlease provide the output in the following format:\n\n```json\n{json.dumps(output_format, indent=2)}\n```"
def engineer_prompt(self, original_prompt):
prompt = self.apply_minimal_changes(original_prompt)
prompt = self.apply_reasoning(prompt)
prompt = self.apply_formatting(prompt)
prompt = self.preserve_user_input(original_prompt, prompt)
output_format = {
"main_points": ["point1", "point2", "point3"],
"detailed_explanation": "string",
"conclusion": "string"
}
prompt = self.structure_output(prompt, output_format)
return prompt
# 사용 예시
engineer = PromptEngineer()
original_prompt = "Explain the impact of social media on modern communication"
engineered_prompt = engineer.engineer_prompt(original_prompt)
print(engineered_prompt)
이 코드는 각 원칙을 별도의 메소드로 구현하고,
메소드에서 이들을 순차적으로 적용합니다. 이를 통해 원래의 간단한 프롬프트를 더 구조화되고 상세한 프롬프트로 변환할 수 있습니다.
실제 적용 사례
이러한 원칙들의 실제 적용은 AI와의 상호작용을 크게 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 기후 변화에 대한 종합 보고서를 요청할 때, 이 원칙들을 적용하면 더 구조화되고 상세한 정보를 얻을 수 있습니다.
# 기후 변화 종합 보고서 작성 요청
다음 구조에 따라 기후 변화에 대한 종합 보고서를 작성해주세요:
## 1. 기후 변화의 과학적 근거
- 온실 가스 증가와 지구 온난화의 관계
- 관측된 기후 변화 패턴
## 2. 기후 변화의 영향
- 생태계에 미치는 영향
- 인간 사회에 미치는 영향 (경제, 건강, 식량 안보 등)
## 3. 기후 변화 대응 전략
- 온실 가스 감축 방안
- 적응 전략
## 4. 국제 협력과 정책
- 파리 협정 등 주요 국제 협약
- 주요국의 기후 변화 대응 정책
## 5. 미래 전망과 시나리오
-현재 추세가 지속될 경우의 시나리오
-적극적 대응 시나리오
각 섹션은 최소 300단어로 작성하고, 최신 과학적 데이터와 연구 결과를 인용해주세요. 또한, 각 섹션의 끝에는 해당 주제에 대한 간단한 결론을 포함해주세요.
출력 형식:
{
"sections": [
{
"title": "섹션 제목",
"content": "섹션 내용 (최소 300단어)",
"key_points": ["핵심 포인트 1", "핵심 포인트 2", "핵심 포인트 3"],
"conclusion": "섹션 결론 (50단어 이내)"
}
],
"overall_conclusion": "전체 보고서의 결론 (100단어 이내)",
"references": ["참고문헌 1", "참고문헌 2", "참고문헌 3"]
}
이 예시는 기후 변화라는 복잡한 주제에 대해 구조화된 접근 방식을 제공합니다. 이는 사용자의 상세한 요구사항을 존중하면서도 AI 모델이 체계적이고 포괄적인 보고서를 생성할 수 있도록 안내합니다.
OpenAI의 이 새로운 접근법은 AI 기술과 인간의 상호작용 방식을 더욱 세련되게 만들 것으로 예상됩니다. 이는 다음과 같은 분야에서 특히 큰 영향을 미칠 것으로 보입니다:
1. 교육: 학생들의 학습 스타일과 속도에 맞춘 개인화된 학습 콘텐츠 생성
2. 연구: 복잡한 과학적 데이터의 분석 및 해석 지원
3. 비즈니스: 시장 동향 분석, 고객 서비스 개선, 의사결정 지원 등
4. 의료: 의료 기록 분석, 진단 지원, 개인화된 치료 계획 수립
5. 법률: 법률 문서 분석, 판례 연구, 법적 조언 제공 지원
이러한 발전은 AI 기술의 활용도를 크게 높이고, 더 정확하고 유용한 결과를 얻는 데 기여할 것입니다. 그러나 동시에 다음과 같은 과제들도 고려해야 합니다:
1. 윤리적 고려사항: AI의 결정이 미치는 영향력이 커짐에 따라, 공정성과 투명성 확보가 더욱 중요해집니다.
2. 데이터 프라이버시: 개인 정보 보호와 데이터 보안에 대한 더 엄격한 기준이 요구될 것입니다.
3. AI 리터러시: 일반 사용자들의 AI 이해도를 높이기 위한 교육이 필요합니다.
4. 법적 규제: AI 사용에 대한 법적 프레임워크의 발전이 필요할 것입니다.
프롬프트 엔지니어링 분야는 계속해서 발전할 것이며, OpenAI의 이번 혁신은 그 진화의 중요한 이정표가 될 것입니다. 이 기술은 AI와 인간의 상호작용을 더욱 효과적으로 만들어, 다양한 분야에서 AI의 잠재력을 최대한 활용할 수 있게 해줄 것입니다.
