답을 찾아주는 것이 아닌, 프로세스의 혁신 일 뿐
학습여정
“강의에서 배운 내용을 정리해 공유합니다. 여러분의 생각과 경험도 함께 나누면 더 풍부한 배움이 되리라 믿습니다.”
최종 선택할 답은
내가, 인간이 선택하고 그 선택에 대한 감정과 책임으로 밀고 나가는 것입니다.
프로그래밍의 개념
ChatGPT에게 특정 규칙을 주어 복잡한 지시를 따르게 함.
단순한 질문이나 명령을 넘어서, 규칙을 설정하여 출력 형식을 지정.
예시와 상호작용
예를 들어, "출력할 때마다 데이터를 쉼표로 구분된 값 목록으로 만들어 주세요"라고 지시.
ChatGPT는 주어진 규칙에 따라 정보를 정리하여 출력.
지속적인 개선
초기 규칙을 설정한 후, 추가적인 지시를 통해 점점 더 복잡한 작업을 수행하도록 할 수 있음.
이는 개인 비서에게 지시를 내리는 것과 유사한 방식으로, 상호작용을 프로그래밍하는 것처럼 활용 가능.
사례: 임상 데이터 관리
상황: 임상 시험 데이터를 수집하고 관리하는 과정에서, 여러 연구자와 협력하여 데이터를 정리해야 합니다.
프로그래밍 규칙 설정: ChatGPT에게 다음과 같은 규칙을 설정합니다. "모든 연구자의 이름, 연구 주제, 그리고 역할을 쉼표로 구분된 값 목록(CSV) 형식으로 출력해 주세요."
입력 예시: "연구자 이름은 김철수이고, 연구 주제는 피부 질환 치료법 개발이며, 역할은 연구자입니다."
ChatGPT의 출력:이름, 연구 주제, 역할 김철수, 피부 질환 치료법 개발, 연구자
추가 지시: "이와 유사한 다른 연구자들의 예시도 추가로 생성해 주세요."
ChatGPT의 출력: 이름, 연구 주제, 역할 김철수, 피부 질환 치료법 개발, 연구자 이영희, 당뇨병 관리 연구, 연구자 박민수, 심장 질환 예방 연구, 연구자
이 사례의 중요성
데이터 정리: 임상 데이터 프로젝트 매니저로서, 다양한 연구자들의 정보를 체계적으로 정리하는 데 도움이 됩니다.
효율성 향상: ChatGPT를 활용하여 반복적인 작업을 자동화함으로써 시간을 절약하고, 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.
명확한 커뮤니케이션: CSV 형식으로 데이터를 정리하면, 팀원들과의 커뮤니케이션이 더 명확해지고, 데이터 분석이 용이해집니다.
→ Digitalian: 프롬프트 엔지니어링이라는 말이 화려하게 들리지만, 본질적으로는 고도의 프로그래밍 기술, 경험, 그리고 명확한 목적의식이 뒷받침되어야만 제대로 효율성을 극대화할 수 있습니다. 단순한 팁이나 요령(잡기)을 따라하는 것에만 머무르면, 결국 반복적이고 안일한 습관에 머물 뿐입니다. 기술은 빠르게 발전하기 때문에, 이런 방식만으로는 결코 앞으로 나아갈 수 없습니다. 제가 생각하는 진짜 엔지니어링은, 인공지능을 단지 도구처럼 다루면서 내 목적과 목표를 분명히 설정하고, 그 방향에 맞춰 반복적으로 꾸준히 실천하는 과정입니다. ‘팁’은 어디까지나 잡기일 뿐이고, 그 잡기에만 의존하는 것은 선택과 집중과는 거리가 먼 길입니다.
AI든, 프로그래밍이든, 내 목적에 부합하게 오래도록 써먹으려면, 제대로 된 기반 위에서 명확한 목표, 깊이 있는 실천, 반복적인 적용이 필수라는 점을 꼭 강조하고 싶습니다.
즉, 인공지능은 딱! 한번에 물으면 정답을 제공해 주는 관점으로 쓰기보다, 전세계 도서관과 실증 자료를 대신 쉽고 빠르게 찾아서 나에게 받쳐주는 그 정보의 퍼즐을 맞추어 가는 반복적이고 우상향적인 관점으로 사용을 해야 합니다.
하기 싫은 것 대신 해 주면서 펑펑 나를 놀게 만들어 주는 존재가 아님을 알아야겠습니다.
그런 이유로, <상호 보완>과 <융합적 사고 도출>이란 키워드에 관심을 두어야 겠습니다.
※ 본 요약은 Coursera의 Vanderbilt University ‘프롬프트 엔지니어링 특화 과정’ 학습 내용을 바탕으로 작성된 개인 학습 기록입니다. 공정 이용(fair use) 범위 내에서 작성되었으며, 강의 원문 및 자료의 직접 복제·캡처는 저작권에 의해 금지됩니다. - by Coursera Plus - "Learning Notes and Summaries by digitalian”
