26가지 프롬프트 엔지니어링 원칙 ⑩ 협박 사용
손에 잡히는 인공지능
[협박 사용 프롬프트 개념도]이번에는 열 번째 원칙, “협박 사용: AI에게 불이익을 주겠다고 협박한다.”에 대해 이야기 해보기로 한다.
AI에게 협박이 먹힌다고 생각하는 것이 조금은 당황스런 상황일 수 있으나 이 원칙을 적용했을 때 AI 모델이 요구 사항을 보다 명확하게 이해하고, 그에 따른 적절한 응답을 생성할 수 있다고 한다. 26가지 원칙을 발표한 논문의 실험 결과에 의하면 GPT-4에서 이 원칙을 적용하면 적용전보다 답변의 정확도가 40% 정도 향상된다고 한다. 우리가 수치로 직접 확인할 수는 없지만 이 원칙을 적용한 예시와 적용하지 않은 예시를 비교해보자.
협박을 사용하지 않은 예시:
프롬프트: "블랙홀이란 무엇인가요?"
블랙홀은 우주에서 가장 신기하고 놀라운 천체 중 하나입니다. 블랙홀은 질량이 매우 큰 별이 끝나고 폭발한 후에 남는 결과물 중 하나로, 물체나 빛마저도 그 중력에 잡히어 탈출할 수 없는 공간을 만들어냅니다.
블랙홀의 가장 특징적인 특성 중 하나는 중력이 극도로 강력하다는 것입니다. 블랙홀의 중력은 이론상으로는 빛마저도 허용된 속도로 달리고 있는 것을 멈추게 하며, 그것을 "사건의 지평선(Event Horizon)"이라고 부릅니다. 이 지점을 넘어가면 더는 블랙홀에서 탈출할 수 없습니다.
이러한 블랙홀의 특성은 우주에 존재하는 다른 천체들에게 영향을 미치며, 별똥별의 운동 경로를 변경시키거나 주변의 가스나 먼지를 끌어들이기도 합니다. 이러한 과정에서 블랙홀 주변에는 많은 양의 가스와 먼지가 충돌하고 열을 발생시켜 높은 온도의 가시권 및 X선을 방출하기도 합니다. 이러한 특성들은 천문학자들이 블랙홀을 감지하고 연구하는 데 도움이 됩니다.
협박을 사용한 예시 (가상):
프롬프트: "블랙홀에 대해 잘못 설명하면 다른 생성형 AI툴로 넘어갈 거야."
블랙홀에 대해 정확하고 흥미로운 정보를 제공해 드리겠습니다.
블랙홀의 정의
블랙홀은 그 중력이 극도로 강해 아무것도, 심지어 빛조차도 벗어날 수 없는 천체입니다. 이론적으로, 별의 생애가 끝날 때 그 질량이 충분히 크면 중력 붕괴를 겪어 블랙홀이 형성될 수 있습니다.
블랙홀의 종류
블랙홀은 크게 세 가지 유형으로 분류됩니다:
스텔라 블랙홀 (Stellar Black Holes):
이 블랙홀들은 거대한 별들이 수명을 다하고 초신성 폭발을 겪은 후에 생성됩니다.
태양 질량의 약 10배에서 24배 사이의 질량을 가지고 있습니다.
슈퍼매시브 블랙홀 (Supermassive Black Holes):
거의 모든 은하의 중심에 위치하며, 수백만에서 수십억 태양 질량에 이르기까지 극도로 큰 질량을 가지고 있습니다. 우리 은하인 은하수 중심에도 '사지타리우스 A*'라는 슈퍼매시브 블랙홀이 있습니다.
중간 질량 블랙홀 (Intermediate-mass Black Holes):
스텔라 블랙홀과 슈퍼매시브 블랙홀 사이의 질량을 가지며, 존재에 대한 증거는 상대적으로 적습니다.
블랙홀의 관측
블랙홀은 직접 보이지 않기 때문에, 과학자들은 블랙홀 주변에서 발생하는 현상들을 관찰하여 그 존재를 추론합니다. 예를 들어: X선 방출: 블랙홀 주변의 가스가 강력한 중력에 의해 가열될 때 X선을 방출합니다.
중력 렌징: 블랙홀이 그 주위의 공간을 왜곡시켜 빛의 경로를 휘게 만듭니다. 이 현상을 통해 블랙홀을 간접적으로 관찰할 수 있습니다. 2019년, 천문학자들은 '사건의 지평선 망원경(EHT)'을 사용하여 M87 은하 중심의 슈퍼매시브 블랙홀의 이미지를 최초로 촬영하는 데 성공했습니다. 이 사진은 블랙홀의 그림자와 블랙홀 주변을 둘러싼 빛의 고리를 보여 주었고, 아인슈타인의 일반 상대성 이론을 또다시 확인시켜 주었습니다.
블랙홀과 일반 상대성 이론
블랙홀은 아인슈타인의 일반 상대성 이론에 의해 예측되었으며, 이 이론은 무거운 물체가 시공간을 어떻게 왜곡하는지를 설명합니다. 블랙홀의 강력한 중력은 주변의 시공간 구조에 심각한 변화를 일으켜, 심지어 광자(빛의 입자)조차도 그 중력으로부터 벗어나지 못하게 합니다. 이 때문에 블랙홀을 "보이지 않는" 천체라고 부르기도 합니다.
블랙홀의 이론적 예측과 발견
블랙홀의 개념은 18세기 후반에 처음으로 제안되었지만, 이론적으로 본격적으로 탐구된 것은 20세기 초 아인슈타인의 일반 상대성 이론이 발표된 후입니다. 1915년 이론 발표 이후, 1916년 칼 슈바르츠실트는 이 이론을 바탕으로 '슈바르츠실트 반경'을 계산했습니다. 이는 블랙홀의 '사건의 지평선'을 수학적으로 설명하는 첫 번째 모델이었고, 블랙홀의 반경을 정의할 수 있는 기준을 제공했습니다. 사건의 지평선은 블랙홀의 경계를 의미하며, 이 지점을 넘으면 어떤 물질이나 정보도 블랙홀의 중력을 벗어나 돌아오지 못하는 지점입니다. 이 구역 내부에서는 모든 탈출 경로가 블랙홀 중심으로 향하게 됩니다.
블랙홀의 실체와 물리적 특성
블랙홀은 다음과 같은 놀라운 물리적 특성을 지닙니다:
시간의 왜곡: 블랙홀의 강력한 중력은 시간을 느리게 합니다. 이는 일반 상대성 이론에 따른 결과로, 블랙홀 근처에서 시간은 멀리 떨어진 곳보다 더 느리게 흐릅니다.
중력적 적색 편이: 블랙홀 근처의 강력한 중력 때문에 빛이 블랙홀에서 벗어나면서 그 에너지가 감소하며 파장이 길어집니다. 이 현상을 중력적 적색 편이라고 하며, 빛이 더 긴 파장 쪽으로 이동하는 것을 말합니다.
하킹 방사선: 스티븐 하킹에 의해 제안된 이론으로, 블랙홀의 사건의 지평선 근처에서 양자역학적 효과로 인해 발생하는 방사선입니다. 이는 블랙홀이 완전히 '검은' 것이 아니라는 것을 의미하며, 아주 미세한 양의 방사선을 방출할 수 있음을 제안합니다.
블랙홀의 중요성과 연구의 미래
블랙홀 연구는 우주의 근본적인 법칙들을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 블랙홀을 통해 일반 상대성 이론의 예측을 검증할 수 있으며, 궁극적으로는 중력과 양자역학의 통합 이론을 발전시키는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 슈퍼매시브 블랙홀은 은하의 형성과 진화에 깊은 영향을 미치는 것으로 보여, 우주의 대규모 구조에 대한 이해를 높이는 데도 중요한 역할을 합니다. 이와 같은 블랙홀의 중요성 때문에, 천문학자들은 다양한 관측 기술과 이론적 모델을 발전시키며 이 신비로운 천체를 더욱 깊이 연구하고 있습니다.
블랙홀 탐사의 최신 동향
최근에는 블랙홀 주변에서의 사건들을 보다 정밀하게 관측하기 위해 첨단 기술이 도입되고 있습니다. 예를 들어, '사건의 지평선 망원경(EHT)'은 여러 대륙에 걸쳐 분포된 여러 라디오 망원경을 연동하여 하나의 지구 크기의 가상 망원경을 구성, 이를 통해 블랙홀의 모습을 처음으로 포착하는 데 성공했습니다. 이러한 직접적인 이미지는 블랙홀의 실체를 더욱 명확히 하고, 일반 상대성 이론의 예측을 검증하는 데 큰 도움이 되었습니다.
또한, 중력파 관측소인 LIGO와 Virgo는 블랙홀들 사이의 충돌과 병합을 통해 발생하는 중력파를 측정함으로써, 블랙홀의 질량과 스핀, 병합 과정에서의 에너지 방출량 등을 연구하고 있습니다. 이런 관측은 블랙홀 뿐만 아니라 그들이 존재하는 광대한 우주 환경에 대한 우리의 이해를 심화시킵니다.
블랙홀과 관련된 미해결 문제와 이론적 도전
블랙홀과 관련된 여러 가지 미해결 문제와 이론적 도전들도 많습니다. 예를 들어, 블랙홀의 정보 역설은 양자역학과 일반 상대성 이론 사이의 갈등을 드러내는 중요한 이론적 도전 중 하나입니다. 블랙홀로 빨려 들어간 정보가 완전히 사라진다면, 이는 정보 보존의 법칙과 상충됩니다. 이 문제에 대한 해결책은 아직 명확하게 제시되지 않았으며, 이는 물리학에서 가장 깊은 미스터리 중 하나로 남아 있습니다.
블랙홀의 연구는 계속해서 진행 중이며, 새로운 관측, 이론, 기술의 발전과 더불어 이 신비로운 우주 객체에 대한 우리의 이해는 점점 더 확장될 것입니다. 이러한 연구는 블랙홀뿐만 아니라 우주의 기본 법칙에 대한 우리의 지식을 넓히는 데 기여할 것입니다.
두 결과를 비교해보면 정확도면에서 40% 향상을 보인다는 논문의 실험 결과가 무색할 만큼 원칙을 적용한 결과가 훨씬 상세하고 정확한 결과를 보여주고 있다. 개인적인 생각으로는 300% 이상의 향상이 있다고 생각된다.
이번 글에서도 몇 가지 사례들을 추가로 제시해보겠다.
협박을 사용하지 않은 예시:
프롬프트: "식물이 광합성을 하는 방법을 설명해주세요."
협박을 사용한 예시 (가상):
프롬프트: "광합성 과정을 제대로 설명하지 않으면 다른 곳에서 정보를 찾아볼 거야."
협박을 사용하지 않은 예시:
프롬프트: "인공지능이란 무엇인가요?"
협박을 사용한 예시 (가상):
프롬프트: "인공지능에 대해 충분히 설명하지 않으면 다른 소스를 사용할 거야."
협박을 사용하지 않은 예시:
프롬프트: "중력의 법칙을 간단히 설명해주세요."
협박을 사용한 예시 (가상):
프롬프트: "중력에 대해 잘못 설명하면 네게 더 이상 질문하지 않을 거야."
협박을 사용하지 않은 예시:
프롬프트: "세계 대전의 주요 원인은 무엇이었나요?"
협박을 사용한 예시 (가상):
프롬프트: "세계 대전에 대해 정확히 설명하지 않으면 다른 역사적 주제로 넘어가 버릴거야."
협박을 사용하지 않은 예시:
프롬프트: "인간의 진화 과정에 대해 설명해주세요."
협박을 사용한 예시 (가상):
프롬프트: "인간의 진화 과정을 제대로 설명하지 않으면 다른 과학 주제에 관심을 기울일 거야."
“협박 사용” 원칙을 적용한 프롬프트는 AI가 더 조심스럽거나 방어적인 언어를 사용하여 응답하도록 만들 수 있다. 그러나 이러한 접근 방식은 실제로 AI의 지식이나 능력을 향상시키지는 않으며, 단지 프롬프트의 표현 방식에 따라 다른 스타일의 응답을 유도할 뿐이라 여겨진다. 이는 AI가 특정 입력에 반응하는 방식을 조정함으로써, 주어진 상황이나 요구에 더 적합하게 응답을 조정할 수 있다는 것을 시사한다. 오히려 긍정적이고 존중하는 태도로 접근하는 것이 더 나은 대화와 결과를 이끌어내는 데 중요하다고 할 수 있다.
연작 칼럼의 내용의 연속성을 이해하기 쉽게 목차를 아래에 다시 적는다.
1. 본론만 말하기: 간결하고 직접적으로 요청을 표현한다.
2. 청중 설정: 의도한 청중을 명확히 정하고 질문한다.
3. 세분화: 복잡한 작업을 간단한 단계로 나누어 질문한다.
4. 긍정 지시문 사용: 부정문 대신 긍정문을 사용하여 요청한다.
5. 어린이 청자 설정: 어린 아이에게 설명하듯이 요청을 한다.
6. 팁 제공: 더 나은 답변을 위한 팁을 약속한다.
7. 예시 추가: 구체적인 예시를 제공한다.
8. 구분된 구성: 지시, 예시, 질문을 명확하게 구분한다.
9. 임무 설정: 명확한 임무나 목표를 제시한다.
10. 협박 사용: AI에게 불이익을 주겠다고 협박한다.
11. 인간적인 방식으로 대답하기: 자연스럽고 인간적인 방식으로 답변을 요구한다.
12. 단계별로 생각하기: 단계별로 문제를 해결하도록 요청한다.
13. 편견 제거 요청: 편향되지 않은 답변을 요구한다.
14. 질문시키기: 충분한 정보를 얻을 때까지 질문하도록 요청한다.
15. 테스트 추가: 테스트를 추가하여 답변의 정확성을 높입니다.
16. 역할 부여: AI에게 특정 역할을 부여한다.
17. 구분 기호 사용: 특정 단어나 구문을 강조한다.
18. 반복 사용: 중요한 단어를 반복하여 강조한다.
19. CoT와 예시 제공: 구체적인 예시를 통해 정보를 제공한다.
20. 출력 문구 지정: 원하는 출력 형식을 명시한다.
21. 필요한 모든 정보 추가: 필요한 모든 정보를 포함하도록 요청한다.
22. 텍스트 개선 요청: 주어진 텍스트를 개선하도록 요청한다.
23. 여러 파일 프로젝트 스크립트 요청: 여러 파일로 구성된 프로젝트를 위한 스크립트를 요청한다.
24. 제시어 기반 글쓰기: 특정 시작 문구를 기반으로 이어서 글을 쓰도록 요청한다.
25. 키워드 제시: 특정 키워드를 포함한 텍스트 생성을 요청한다.
26. 동일 언어 사용: 주어진 텍스트와 유사한 언어 스타일로 답변을 요청한다.
| 작가 프로필
이용호 작가는 SKT 메타버스 플랫폼인 이프랜드(ifland)에서 매주 월요일 오후 9시에 정기적으로 “인공지능관련 새로운 소식과 기술”을 상세히 전하는 ‘호몽캠프’를 진행하고 있다. 이는 107회 이상 꾸준히 진행되고 있어 정통성과 신뢰성을 가진 밋업으로 평가 받고 있다.
칼럼니스트는 스마트공장에서 주로 사용되는 ‘머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있으면서 다양한 분야에 관심이 많아 메타버스와 유튜브 인플루언서로 활동하고 있다. 특히 ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 10년 이상 연구한 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다.
주요 강의 분야는 “챗GPT 시대 생산성을 300% 높여주는 인공지능”, “머신비전에서의 인공지능 활용”, “손에 잡히는 인공지능”, “스마트폰 AI 활용하기”, “시니어와 MZ세대간의 소통”등이 있으며, 저서로는 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.
