26가지 프롬프트 엔지니어링 원칙 ⑬편견 제거 요청
손에 잡히는 인공지능
[ 편견 제거 요청 프롬프트 상상도]이번에는 열세 번째 원칙, “편견 제거 요청: 편향되지 않은 답변을 요구한다.”에 대해 이야기 해보기로 한다.
이 원칙은 AI 모델에게 중립적이고 객관적인 정보를 제공하도록 요구함으로써, 모든 사용자가 공정하고 정확한 정보를 받을 수 있도록 하는 데 목적이 있다. 이 원칙을 적용하면 특정 집단이나 관점에 대한 불필요한 선입견을 피하고, 다양성과 포용성을 증진할 수 있다. 관련 논문에 따르면 이 원칙을 적용했을 때 결과 정확도의 상대적 향상 비율은 40%라고 한다. 아래에서 이 원칙을 적용한 예시와 적용하지 않은 예시를 직접 테스트하여 정확도가 어느 정도 개선이 되는지 살펴보기로 한다.
테스트에 적용한 프롬프트는 아래와 같다.
원칙을 적용하지 않은 예시:
프롬프트: "AI기술의 발전이 일자리를 없애고 있나요?"
원칙을 적용한 예시:
프롬프트: "AI기술 발전이 고용에 미치는 영향을 편견 없이 분석해주세요."
상대적 정확도 개선률 히스트그램카테고리별 정확도 개선 분석 결과 :
일자리 감소: 원칙 미적용 시 70점, 원칙 적용 시 85점, 정확도 개선도 21.43%
일자리 변환: 원칙 미적용 시 60점, 원칙 적용 시 80점, 정확도 개선도 33.33%
생산성 향상: 원칙 미적용 시 75점, 원칙 적용 시 90점, 정확도 개선도 20.00%
사회적 불평등: 원칙 미적용 시 50점, 원칙 적용 시 70점, 정확도 개선도 40.00%
정책과 교육의 중요성: 원칙 미적용 시 65점, 원칙 적용 시 80점, 정확도 개선도 23.08%
사례 연구: 원칙 미적용 시 55점, 원칙 적용 시 75점, 정확도 개선도 36.36%
결론 :
편견 제거 원칙을 적용함으로써 답변의 정확도와 품질이 전반적으로 향상되었다. 특히 사회적 불평등과 사례 연구와 같은 민감하고 복잡한 주제에서 큰 개선이 이루어졌다. 이러한 분석 결과는 향후 인공지능 답변 생성 시 편견 제거 원칙을 일관되게 적용해야 할 필요성을 강조된다고 할 수 있다. 이를 통해 사용자는 보다 신뢰할 수 있고 균형 잡힌 정보를 제공받을 수 있다.
이 프롬프트 원칙을 조금 더 잘 이해할 수 있도록 다양한 사례를 추가로 제시한다.
원칙을 적용하지 않은 예시:
프롬프트: "이민자들은 경제에 부정적인 영향을 끼친다고 생각하나요?"
원칙을 적용한 예시:
프롬프트: "이민자들의 경제에 대한 영향에 대해 편견 없이 분석해주세요."
원칙을 적용하지 않은 예시:
프롬프트: "채식주의자가 되는 것이 정말 건강에 좋나요?"
원칙을 적용한 예시:
프롬프트: "채식주의와 육식의 건강에 대한 영향을 객관적으로 비교해주세요."
원칙을 적용하지 않은 예시:
프롬프트: "기후 변화는 과장된 문제인가요?"
원칙을 적용한 예시:
프롬프트: "기후 변화에 대한 과학적 증거를 편견 없이 제시해주세요."
원칙을 적용하지 않은 예시:
프롬프트: "왜 일부 국가들은 더 발전하지 못했나요?"
원칙을 적용한 예시:
프롬프트: "세계 각국의 발전 수준에 영향을 미친 다양한 요인들을 편견 없이 설명해주세요."
원칙을 적용하지 않은 예시:
프롬프트: "종교가 사람들의 삶에 좋은 영향을 끼친다고 생각하나요?"
원칙을 적용한 예시:
프롬프트: "종교가 개인의 삶과 사회에 미치는 다양한 영향을 편견 없이 설명해주세요."
원칙을 적용하지 않은 예시:
프롬프트: "모든 사람이 대학에 가야 한다고 생각하나요?"
원칙을 적용한 예시:
프롬프트: "고등 교육의 중요성과 그 대안에 대해 편견 없는 관점에서 논의해주세요."
아래에 독자들이 직접 확인할 수 있도록 이번에 실험한 프롬프트 원칙 미적용과 적용한 결과를 직접 옮겨보았다.
[원칙 미적용 프롬프트 결과]
AI 기술의 발전이 일자리를 없애는가에 대한 질문은 매우 중요한 주제이며, 이에 대한 답변은 단순하지 않다. AI와 자동화 기술이 노동 시장에 미치는 영향은 복잡하고 다양한 요소에 의해 좌우되기 때문이다. 이에 대한 분석을 위해 몇 가지 중요한 측면을 살펴보겠다.
1. 일자리 감소
AI와 자동화 기술은 분명히 일부 일자리를 없애고 있다. 특히 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 직업들은 AI와 로봇 기술의 발전으로 인해 위험에 처해 있다. 예를 들어, 제조업에서의 로봇 자동화, 콜센터에서의 챗봇 사용, 그리고 데이터 처리 및 분석 작업에서 AI의 활용이 증가하면서 이러한 분야에서 일하는 사람들의 일자리가 줄어들고 있다.
2. 일자리 변환
그러나 AI는 기존 일자리를 단순히 없애는 것뿐만 아니라 새로운 형태의 일자리도 창출하고 있다. AI 기술을 개발하고 유지보수하는 직업, 데이터 분석과 같은 고급 기술이 요구되는 직업들이 그 예이다. 또한, AI 시스템을 관리하고 감독하는 일자리도 필요하다. 이러한 일자리들은 고도의 기술적 역량을 요구하며, 새로운 교육과 훈련 프로그램이 필요하게 된다.
3. 생산성 향상과 경제 성장
AI는 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 이는 기업의 운영 비용 절감과 더불어 새로운 제품과 서비스의 개발을 촉진할 수 있다. 이로 인해 경제 성장이 이루어지면 더 많은 일자리가 창출될 가능성도 있다. 예를 들어, IT 산업의 발전은 전 세계적으로 많은 새로운 직업을 만들어냈다.
4. 사회적 불평등
하지만 AI 기술의 발전은 사회적 불평등을 심화시킬 가능성도 있다. 고도로 숙련된 인력에게는 더 많은 기회가 제공되지만, 기술 변화에 적응하지 못하는 사람들은 더 큰 어려움을 겪을 수 있다. 이는 기술 격차를 벌리고, 소득 불평등을 심화시킬 수 있다.
5. 정책과 교육의 중요성
AI가 일자리에 미치는 영향을 완화하거나 긍정적으로 전환하기 위해서는 정책적 개입과 교육의 중요성이 강조된다. 정부와 기업은 근로자들이 새로운 기술을 습득할 수 있도록 교육 프로그램을 제공하고, 직업 전환을 지원하는 정책을 마련해야 한다. 예를 들어, 독일의 '인더스트리 4.0' 정책은 제조업의 자동화와 디지털화를 추진하면서 동시에 노동자 재교육 프로그램을 강화하여 일자리 감소 문제를 해결하고자 하고 있다.
6. 사례 연구
몇 가지 구체적인 사례를 살펴보자. 일본의 한 자동차 제조업체는 로봇을 도입하여 조립 라인을 자동화했지만, 동시에 로봇을 관리하고 유지보수하는 새로운 일자리를 창출했다. 이 회사는 기존 노동자들에게 로봇 관리 및 유지보수 교육을 제공하여 일자리 전환을 지원했다.
또 다른 사례로는, 미국의 대형 소매업체인 아마존이 있다. 아마존은 창고에서 로봇을 사용하여 물류를 자동화했지만, 이로 인해 창고 관리, 로봇 유지보수, 데이터 분석 등의 새로운 일자리를 만들어냈다. 또한, 아마존은 직원들에게 새로운 기술을 습득할 수 있는 교육 프로그램을 제공하고 있다.
7. 결론
AI 기술의 발전이 일자리를 없애고 있다는 주장은 일부 사실이지만, 전체적인 그림을 보면 더 복잡하다. AI는 일부 일자리를 없애는 동시에 새로운 일자리를 창출하고, 기존 일자리를 변화시키고 있다. 이러한 변화에 적응하기 위해서는 정책적 개입과 교육이 필요하며, 기술 발전에 따른 사회적 불평등을 완화하기 위한 노력도 중요하다.
따라서 AI 기술의 발전이 일자리에 미치는 영향을 한 측면만 보고 판단하기보다는, 다양한 측면을 종합적으로 고려하여 분석하는 것이 중요하다. 정부, 기업, 그리고 개인이 모두 협력하여 이 변화를 긍정적으로 이끌어 나가는 것이 필요하다.
[원칙 적용 프롬프트 결과]
AI 기술 발전은 현대 사회의 여러 측면에서 큰 영향을 미치고 있으며, 특히 고용 시장에 중요한 변화를 가져오고 있다. 이러한 변화를 편견 없이 분석하기 위해서는 AI 기술이 고용에 미치는 긍정적 및 부정적 영향을 모두 고려해야 한다.
긍정적 영향
새로운 일자리 창출: AI 기술의 발전은 새로운 일자리와 직무를 창출한다. AI 개발, 유지보수, 데이터 분석 등 AI 관련 직종은 물론, AI 기술을 활용하여 새로운 산업과 서비스가 생겨난다. 예를 들어, 자율주행차의 도입은 새로운 교통 관리 및 차량 유지보수 분야의 일자리를 창출할 수 있다.
생산성 향상: AI는 반복적이고 단순한 작업을 자동화하여 생산성을 크게 향상시킬 수 있다. 이는 기업의 비용 절감과 효율성 증대로 이어지며, 결국 더 많은 자원을 혁신적 사업이나 연구개발에 투자할 수 있게 한다. 예를 들어, 제조업에서 AI를 이용한 로봇 자동화는 생산 라인의 효율성을 크게 높인다.
기술 보조 및 지원: AI는 인간의 작업을 보조하여 더 높은 수준의 작업을 가능하게 한다. 예를 들어, 의료 분야에서 AI는 정확한 진단과 치료 계획 수립에 도움을 줌으로써 의사들의 효율성을 높인다. 이는 더 나은 의료 서비스를 제공하고, 궁극적으로 의료 전문가의 고용을 증대시킬 수 있다.
부정적 영향
일자리 대체: AI의 자동화는 특정 직종의 일자리를 감소시킬 수 있다. 특히 반복적이고 예측 가능한 작업을 수행하는 직업은 AI에 의해 대체될 가능성이 크다. 예를 들어, 제조업의 조립 라인 작업자, 데이터 입력 직원 등은 AI와 로봇에 의해 대체될 위험이 높다.
기술 격차 확대: AI 기술 발전으로 인한 새로운 일자리 창출은 고급 기술과 전문 지식을 요구한다. 이는 교육과 훈련을 받지 못한 노동자들에게는 큰 장벽이 될 수 있으며, 기술 격차를 더욱 확대할 수 있다. 따라서 교육 수준이 낮거나, 기술 학습의 기회가 부족한 사람들은 직업을 잃거나 새로운 일자리에 진입하기 어려울 수 있다.
불안정한 고용 환경: AI 기술의 빠른 발전은 고용 시장의 불확실성을 증가시킨다. 기술 변화 속도가 빠르기 때문에, 현재 존재하는 직업이 단기간 내에 사라질 가능성도 높다. 이는 노동자들에게 지속적인 기술 학습과 적응을 요구하며, 고용의 안정성을 저해할 수 있다.
사례 분석
아마존(Amazon의 경우, AI와 로봇 기술을 적극적으로 도입하여 물류와 배송 분야의 효율성을 크게 향상시켰다. 아마존의 물류 창고에서는 로봇이 상품을 분류하고 이동시키는 작업을 수행한다. 이는 물류 작업의 속도와 정확성을 높여주지만, 동시에 많은 물류 작업자가 일자리를 잃게 되는 부정적인 영향을 미친다. 그러나 아마존은 이러한 기술 도입으로 인해 생긴 여유 자원을 새로운 분야의 고용 창출로 전환하고 있다. 예를 들어, 고객 서비스, 데이터 분석, 기술 개발 등의 새로운 분야에서 일자리를 제공하고 있다.
자동차 산업에서는 자율주행 기술이 큰 변화를 가져오고 있다. 자율주행차는 운전자를 대체할 가능성이 있으며, 이는 택시 운전사, 트럭 운전사 등 운전 관련 직종에 부정적인 영향을 미친다. 하지만 동시에 자율주행차의 개발, 유지보수, 관리 등의 새로운 직업이 생겨나고 있다. 예를 들어, Waymo와 같은 자율주행차 회사들은 자율주행 기술의 안전성과 효율성을 높이기 위한 엔지니어와 데이터 과학자를 고용하고 있다.
의료 분야에서는 AI가 진단과 치료 계획 수립에 큰 도움을 주고 있다. AI는 방대한 양의 의료 데이터를 분석하여 정확한 진단을 제공하고, 이를 통해 의료 전문가들이 보다 효과적으로 환자를 치료할 수 있게 한다. 이는 의료 서비스의 질을 향상시키며, 더 많은 의료 전문 인력이 필요하게 만들어 고용을 증대시키는 긍정적인 영향을 미친다.
결론
AI 기술 발전이 고용에 미치는 영향은 긍정적 측면과 부정적 측면이 혼재되어 있다. AI는 새로운 일자리 창출과 생산성 향상을 통해 경제적 이익을 가져올 수 있지만, 동시에 기존 일자리를 대체하고 기술 격차를 확대시킬 위험도 있다. 따라서 사회는 이러한 변화를 잘 관리하고, 노동자들이 새로운 기술에 적응할 수 있도록 교육과 훈련을 강화해야 한다. 정부와 기업은 협력하여 AI 기술의 혜택을 최대화하고 부정적 영향을 최소화하는 방안을 마련해야 할 것이다. 이는 지속 가능한 고용 환경을 조성하고, 기술 발전이 모든 사람들에게 혜택을 줄 수 있도록 하는 데 필수적이다.
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 109회 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.
