생성형 AI 활용으로 업무 효율 120% 끌어 올리기
생성형 AI 잘 쓰는 방법
업무 효율을 높이기 위해 쓰는 생성형 AI한테 '어떻게 질문해야 할까?'라는 생각은 누구나 한 번쯤 고민해봤을 문제입니다. 질문의 방식 하나가 우리가 얻는 답변의 질을 결정짓는 중요한 열쇠가 될 수 있기 때문이죠.
이 글에서는 뤼튼 프로덕트 오너 진대연님이 알려주는 생성형 AI에게 원하는 답변을 얻는 방법과, 인공지능을 통해 그 효율성을 극대화할 수 있는 방법을 공유하고자 합니다.
생성형 AI에게 좋은 질문 하는 방법
1. 한 문장에는 한 개의 포인트만 넣기
한 문장에는 한 개의 포인트만 넣는 게 좋아요. 특히 ‘동사’의 사용이 중요한데, 프롬프트 엔지니어들이 동사를 잘 활용하면 더 정확하고 긴 답변을 얻을 수 있어요. 참고로, 영어가 한국어보다 더 효율적이에요.
왜냐하면, 인공지능이 질문과 답변을 처리할 때 '토큰'이라는 단위를 사용하는데, 한글은 토큰을 많이 사용하거든요. 영어로 질문하면 토큰을 덜 사용하고, 더 정확한 답변을 얻을 수 있어요. 그래서 저희 회사에서는 대부분 영어를 사용해요.
하지만 영어를 잘 모르면 한글로 해도 괜찮아요. 한글로 할 때는 좀 더 자세하게 써주면 되고, 문장 부호나 맞춤법도 정확하게 사용해야 해요. 인공지능은 이런 부분에 민감하게 반응하니까요.
2. 컨텍스트(맥락) 잘 제공하기
그리고 생성형 AI에게 모호한 문맥을 제공하면 정확한 답변을 얻기 어려워요. 그래서 컨텍스트를 잘 제공하는 것이 중요해요.
사람과 인공지능의 차이가 뭐냐면, 인공지능은 나를 처음 봤다는 거죠. 그래서 내가 누구인지, 상황이 뭔지 다 알려줘야 해요. 예를 들어, '부모님 생일 선물 뭐가 좋을까?'라고 물어볼 때, 부모님이 몇 살인지, 어떤 스타일을 좋아하는지 등을 알려주면 더 정확한 답변을 얻을 수 있어요.
그래서, '나는 15살이고, 부모님한테 반성문을 써야 해. 최근에 부모님한테 받은 돈으로 참고서 대신 브랜드 옷을 샀어. 엄마가 화났고, 나는 엄마를 다시 신뢰하게 만들 반성문을 써야 해'라고 상세하게 말하면, 인공지능은 그에 맞는 정확한 답변을 해줄 거에요.
결론적으로, 좋은 질문을 하려면 문장을 명확하게, 동사를 정확하게, 그리고 컨텍스트를 충분히 제공해야 해요. 이렇게 하면 인공지능도 우리가 원하는 답변을 줄 수 있어요.
생성형 AI을 학습시키는 가장 쉬운 방법: 예제 제공
AI도 못하는 2가지
저는 최근에 장희빈이라는 단어를 가지고 재미있는 실험을 해봤어요. "장희빈이 뭐야?"라고 물으면, AI는 당연히 장희빈에 대한 정보를 알려줄 거에요. 그런데 이번에는 "장희빈"이라는 단어로 초성게임을 해보라고 했더니, "자기 빈 컵을 가져와. 왜냐하면 자기 빈 컵이 비어 있으니까"라고 대답했어요. 이건 전혀 초성게임이 아니죠.
인공지능이 두 가지를 잘 못해요. 첫째, 거친 언어를 사용하지 못하고, 둘째, 웃기지 못해요. 이 두 가지를 해결하기 위해서는 여러분들의 노력이 필요해요.
구체적인 예시를 주어 학습시키기
그래서 예를 들어줬어요. "귀빈은 귀찮은 빈, 영비는 영원한 비, 그럼 장희빈은 뭘까?"라고 물어봤더니, "장희빈은 장엄하고 희망찬 빈"이라고 대답했어요. 이런 식으로 예제를 주면, GPT 학습이 훨씬 쉬워져요.
한 가지 추가적인 예시로, 직방이라는 회사에서는 원룸을 구할 때 상세 설명이 중요하다고 해요. 하지만 모든 공인중개사가 상세 설명을 잘 쓰는 건 아니겠죠? 그래서 좋은 예제를 제공했어요. 예를 들면, "전용 면적 19.83, 반지하, 3층, 관리비 10만 원, 수도와 인터넷, TV 포함" 등의 정보가 들어갈 때 어떻게 작성해야 하는지를 알려줬죠.
이런 예제를 학습시킨 후에, 랜덤한 정보를 넣어봤어요. "전용 면적 OO, 7층, 관리비 10만 원, 수도와 인터넷, 강남역, 끝내주는 인테리어"라고 했더니, "강남역 럭셔리 오피스텔, 최상위 위치, 초고품질"이라고 설명을 뽑아주더라구요.. 이런 식으로 예제를 주면 쉽고 빠르게 좋은 결과물을 생성시킬 수 있어요.
이처럼 예제를 활용하면, 말로 설명하기 어려운 ‘느낌적인 느낌’을 쉽게 만들 수 있어요. 만약 그 느낌이 아니라면, 그 느낌에 대한 레퍼런스를 제공하면 되겠죠.
실제 업무에서 생성형 AI 효과적으로 활용하기
생성형 AI는 실제 업무에서도 유용하게 사용하실 수 있어요. 이를 활용해서 업무용 이메일을 보내는 방법을 알려드리겠습니다. 우선 AI에게 이 기능을 ‘왜’ 사용하는지 설명해주면 좋습니다. 예를 들어, 저는 인공지능 회사에서 영업을 하고 있어요. 그래서 해외 잠재 고객에게 콜드 이메일을 보내야 해요. 그래서 이 내용을 영어로 번역해달라고 했죠. 결과를 보니, 제목도 만들어주고 인사말도 넣어주더라고요. 덕분에 이메일 형식이 자연스럽게 생성되었어요.
하지만 여기서 그치지 않고 좀 더 디테일한 내용을 추가해봤어요. "저는 인공지능 회사에서 영업을 하고 있고, 미국에서 새로운 영업 채널을 만들고 싶어요. 예의 바른 비즈니스 이메일을 작성해주세요." 이런 식으로 요구사항을 추가했죠. 그랬더니 이메일이 훨씬 더 자연스러워지고, 상대방이 회신할 확률도 높아졌어요.
아래의 3가지 방법 참고하셔서 효과적으로 AI를 업무에 적용해보세요!
목표를 정확하게 설정하기
간단하고 명료한 문장으로 작성하기
조금씩 보완해나가기
인공지능 모델을 활용하는 이유는 빠르고 효율적으로 ‘초안’을 생성해주기 때문입니다. 생성형 AI는 우리에게 엄청난 효율을 제공하지만 100% 옳은 정답만을 제시하는 것은 아니라는 점을 잊지 마세요. 이렇게 초안을 AI에게 맡기시고, 마지막에 직접 검수하는 과정을 거치신다면 효과적으로 업무에 생성 AI를 도입하실 수 있을 거라고 생각합니다.
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