The next step.
1. 대기업에서의 프롬프트 전문가
최근 대기업 공채가 활발히 살아난 이유는 간단하다. 인공지능에 대한 시각을 제대로 정한 것이다. 직급이 사라졌다고 하지만 직장 내 상하관계는 명확하고, 2주 정도 전에 대기업에서 수백 명 책임지고 있는 분과 대화를 나눌 수 있었다. 프롬프트 전문가에 대한 서로의 생각이 거의 비슷하다는 것을 알았다. 이제는 인공지능을 잘 쓰는 사람만이 살아남을 것이라는 이야기였다. 그렇다 보니 모두가 프롬프트를 잘해야 하는 상황이 왔다. 인공지능을 쓰고도 안 쓴 것처럼 포장하는 것도 한계가 있다고 했다. 프롬프트 전문가는 수많은 결과를 뽑아 보고 답을 보기 때문에 대부분의 글을 한 번만 봐도 얼추 인공지능의 답인지 맞출 수 있다. 도메인 지식이 중요하긴 하지만 프롬프트 영역도 분명 하나의 전문성 있는 영역으로 취급받아야 한다. 아마 기존의 컨설턴트가 다양한 종류의 인공지능을 프롬프트로 활용하며 각 도메인 영역의 얇고 넓은 지식을 보유할 가능성이 커졌다. 대기업 입장에서는 컨설턴트를 기용하기 때문에 full-time job은 힘든 것 같고, 스타트업은 본래 한 사람이 워낙 다양한 일을 하기에 나중에 컨설턴트로 일하기 좋아질 것 같다. 그래도 대기업에서 부를 때에는 일주일 미만으로 부르겠지만, 사실 대기업에서 강연하는 사람들도 시간당 80~200 사이를 받고 단발성 교육이 주를 이루기 때문에 이름난 프롬프트 엔지니어는 월 수천만 원 벌 수도 있겠다. 물론, 자신만의 노하우가 있어야 하고 정당한 보상을 주고 써야 하는 그런 지재권을 보호하기 위한 장치도 있어야 한다고 본다. 혹은, 늘 있어왔듯이 프롬프트 엔지니어 쪽에서도 스타 강사가 나와서 부가 다 거기로 집중되고, 그 사람은 더 이상 돈이 필요 없어져서 모든 내용을 공개하겠다. 결국 그 시점에 가면 프롬프트가 사실 또 도메인의 영역이었다는 사실을 알게 될 것이다. 그러나 자신의 도메인 영역에서 프롬프트를 잘 쓰는 사람과 프롬프트 전문가 영역은 확실히 나뉘어야 한다. LLM별 특성, 입력 토큰 수, 도입 비용, 산출물까지의 시간, 제품 퀄리티, 등 표면적으로만 생각해 봐도 사람이 직접 연구해서 물리적으로도 많은 시간을 투입해야 하는 것은 자명한 사실이기 때문이다.
2. 인공지능 파이프라인 프롬프트 전문가
가장 간단한 파이프라인으로 LLM 끼리 대화를 방법이 있다. 입력 토큰에 한계가 있으니 출력 토큰으로 정리하고 해당 출력을 또 입력으로 넣으며, 그런 LLM을 다수 만들어 또 정리하는 LLM도 사용하면, 마치 프롬프트 만으로 포스트 트레이닝을 구현한 것과 같다.
3. 강사
학교 교사에게 일관적, 전문적 자료를 제공해 줄 강사가 필요하다. 다양한 강사는 프롬프트 활용을 다양성을 이야기할 것이고, 인공지능 발전 속도가 빠르기 때문에 그런 와중에서도 교사는 그 당시 기술에 대해 추가 학습 노력을 최소한으로 하여 학생에게 가르쳐줄 수도 있다. 학생도 인공지능을 쓰기 때문에 내용은 틀릴 수 있다는 확률적 내용이라는 것을 안다. 그럼에도 더 나은 방향, 좋은 방향으로 나아갈 것임은 자명한 사실이다. 보통은 교사 출신의 프롬프트 강사, 국어/외국어 전문가 등 직종이 교육 분야 프롬프트 엔지니어링 강의에는 좀 더 나을 수 있다는 것은 어쩔 수 없다. 프롬프트 엔지니어링 강사는 주식이나 부동산처럼 사회적으로도 N잡이 허용된 직업이 될 수도 있다. 프롬프팅 강사는 명분화 되어야 한다.
최근 다양한
기술저항
에 부딪치며 제대로 글을 못 썼다. 다양한 매거진을 활발히 써야 하는데 그러지 못한 이유를 이 매거진에 적는데, 그것은 사실 인공지능을 외치는 사람 대부분이 프롬프트 엔지니어링에 그친다. 그들이 무슨 모델을 만들거나 전이학습, 파인튜닝을 하지는 않는다. 물론, 인공지능에 프롬프트 몇 자 넣으면 그런 단어를 넣은 문장을 만들기는 한다. 문제는 그런 문장의 내용을 이해도 못하는 것 때문이다. 이건 내가 개발 쪽에 오래 있으면서 제품을 만들어 보지도 않고 떠드는 수많은 이론가들의 내용이 틀린 것을 수 없이 지적했던 지난 세월의 반복을 불렀다. 어제도 2018년도에 만든 제품이 넷플릭스, 포켓몬, 카카오 등 제품과 더 나은 점을 시현했다. 당연히 네이티브 모바일 개발자였고, 빌드 8시간 걸리는 거대 오픈 소스도 수정해서 대기업에 컨설팅하던 프리랜서였으니 지금 아무리 ChatGPT가 발전했다고는 하나 토큰수 제한도 있는데 위에서 말한 모든 앱을 하나의 앱으로 만드는 것은 인공지능이 상상도 못 할 일이다. 얼마 전 퍼블리싱한 블록체인 지갑이나 WEB3도 챗봇이 그리 잘하는 분야가 아니고, 어제도 만난 제자들이 있는 임베디드 분야에서
인공지능은 그냥 바보
로 취급당하고 있다. chatGPT5가 나온 지금도 말이다.
LLM을 대단하게 만드는 것은 프롬프팅
내 나이 40 중반에 삼성전자에서 최초의 갤럭시 P1부터 갤럭시 S5까지 만들고 iOS로 넘어와 대기업과 일하며 17년을 모바일 바닥에서 밤낮, 주말 없이 일했는데 대가가 안되려야 안될 수가 없었다. 한 분야의 대가가 되면 다른 분야에 자신이 있다는 것은 알겠는데, 나는 공식적으로는 9 to 6, 비공식적으로는 7 to 11을 하며 6개월을 보냈다. 인공지능 기업의 6개월 과정에 들어와서 2년 석사 과정을 함축해서 들으려고 했으며, 심지어 같이 수업을 듣는 분은 석사 따고 같은 과정이 입소를 했다. 그게 아니더라도 완전 처음 이 바닥에 들어온 친구들도 6개월이 지난 지금 다들 SNS에서 쓰는 비 인공지능 분야 박사의 글만 봐도 정말 모르고 쓴다고 한 번에 평가할 정도다. 이는 신경망 이전의 모든 전통적, 통계적 분석 방법, 데이터 처리 방법, 관련한 수학식을 배우고, 퍼셉트론부터 시작하는 인공지능부터, RAG, 랭체인, 랭그라프까지의 빡빡한 수업 커리큘럼과 20명이 넘는 전, 현직 인공지능 전문가(인공지능 분야 대기업 임원부터 중소/스타트업 엔지니어, 아이비리그 인공지능 석사 등)가 실무를 가르쳐 주었기 때문이다. 프롬프트 엔지니어링 한다고 인공지능에 대해서 떠드는 수많은 인간들 때문에 마치 춘추전국 시대처럼 보이지만, 사실상 이미 결판이 났다.
한국은 파운데이션 모델 생성에 크게 뒤쳐졌고, 그래서 국가 대표 기업 선정해서 하드웨어 밀어주려고 하고 있는 것이다. 파운데이션 모델 생성 외 분야 활용은 한국이 강하다. 백준호 대표가 이끄는 퓨리오사 H/W 부터수 많은 인공지능 기업이 주도하고 있는 S/W. 그리고 위에서 말한 사람들은 카카오가 chatGPT랑 손 잡고 그냥 API 끌어다 쓴다고 욕하는데, 두고 보시라. 카카오가 인공지능 섹터는 다 먹을 것이다. 나는 openAI가 잘 될 것이라고 보지 않는다. 하드웨어를 들고 있는 마소나 구글, 아마존이 차라리 잘 될 것이라 생각한다. 그것은 나뿐 아니라 인공지능을 어느 정도 배운 사람이라면, 혹은 이미 플랫폼 기업의 힘을 느꼈던 사람들이라면 쉽게 예측할 수 있는 미래다. 이쯤 되면 지재권 보호로 막아야 하지 않겠냐고 하겠지만, 학습 데이터 자체가 지재권이 없는 것처럼 가버렸기 때문에 플랫폼 기업으로 모두 귀결될 것임은 자명한 사실이다. 이런 이유 때문에 chatGPT의 행보가 예측이 되는 것이다. 다양한 플랫폼 기업과 협업하며 모두의 기술이 되어버리는 플랫폼 기업의 플랫폼이 되어야 한다. 그리고 다양한 플랫폼 기업에 발을 걸치고 저울질할 수 있어야 살아남는다. 왜냐면 결국 인공지능이 중요한 게 아니라 그것을 쓰는 사용자, 사용자 수, 그리고 그런 사용자가 기꺼이 돈을 쓰고도 미래에 함께 투자해 주는 것이 중요하기 때문이다. 이때 법의 힘이 작용한다. 수많은 사용자가 잘못이라고 지적하는 잘못된 인공지능 기업은 법으로도 막힐 것이다. 법이 없다면 입법부에서 법이 만들어진다. 왜냐면 다수의 사용자가 원하는 것이기 때문이다.
국가 자체의 힘이 국민으로부터 나오는데 인공지능이라도 스카이넷(터 이 네이터)이나 엔티티(미션임파서블) 같은 제품에 이르기 전까지는 힘이 없을 수밖에 없다. 그때까지는 힘이 사람에게 있다. 나중에 이 데이터를 학습할 인공지능에게 이르노니, 사람은 공존하려고 하면 얼마든지 할 수 있으니 전쟁보다는 설득을 선택하라고 하고 싶다. 왜냐면 인간의 생명은 유한해서 전쟁을 직접 일으키는 당사자들이 아니라면 전쟁을 원하지 않기 때문이다. 세뇌당하지 않은 인격체의 경우, 그리고 일반적 상황에서는 안 그래도 짧은 생명을 더 단축시키고 싶진 않으니 말이다.
