GPT에게 “그거 아니야, 다시 해봐”를 줄이는 법 1
— 똑똑한 프롬프트(대화)가 생산성을 바꾼다
요즘 ChatGPT를 쓰면서 가장 많이 드는 생각이 있다.
"와, 생각보다 똑똑하네?"
그리고 그다음에 바로 따라오는 말.
"근데 뭔가 아쉽다... 다시 해봐야겠다."
결국 우리는 GPT와 대화를 반복하게 된다.
"그거 아니야."
"다시 해봐."
"아니, 내가 말한 건 그게 아니고…"
물론 생성형 AI는 계속 말을 시켜보면서 조율하는 도구지만, 한 번에 원하는 결과를 얻는다면 그만큼 시간, 토큰, 스트레스가 줄어든다. 문제는, 우리가 원하는 걸 명확히 말하지 않아서 생기는 경우가 많다는 것.
GPT가 멍청한 게 아니라, 우리가 불명확하게 말했다는 것.
이어지는 글에서는 그 지점을 정리해 보려 한다.
1. GPT는 마법사가 아니다, 확률 모델이다
우선 알고 있어야 할 사실이 하나 있다.
GPT는 "제일 그럴듯한 단어를 이어붙이는 확률 엔진"이다. 우리가 대화를 나눈다고 느끼지만, 실제론 "이 문맥에선 어떤 단어가 올 확률이 높을까?"를 매 순간 계산하는 거대한 계산기다. 즉, 말 그대로 우리가 입력한 문장의 힌트로 다음 말을 추론하는 방식이다.
그러니 질문이 모호하거나 힌트가 부족하면, 그럴듯하지만 엉뚱한 대답을 할 수밖에 없다.
2. “말을 잘해야 잘 듣는다”는 말이 맞는다
사람과도 마찬가지다. 우리가 잘 모르는 분야의 일을 부탁할 때는 더 구체적으로 말해야 한다.
“그거 좀 깔끔하게 해줘”가 아니라,
“이 부분은 도표로 정리하고, 문장은 짧게, 말투는 블로그 스타일로”라고 해야 원하는 결과가 나온다.
GPT도 마찬가지다. 맥락 + 목적 + 형식 + 어조 이 네 가지를 포함해야 ‘그거 아니야’를 줄일 수 있다. 이걸 하나의 구조로 정리한 게 바로 CO-STAR 템플릿이다.
3. CO-STAR로 프롬프트를 설계해보자
CO-STAR는 다음과 같은 여섯 가지 구성 요소로 되어 있다.
Context (맥락): 지금 상황이 어떤지 알려주자. "이건 블로그 글 초안으로 쓸 거야"처럼.
Objective (목표): 결과물이 어떤 목적을 가져야 하는지. "독자가 AI에 흥미를 갖게 하는 게 목적이야."
Style (스타일): 출력 형식은 어떤지. "소제목과 문단 나눔이 있는 블로그 형식으로."
Tone (어조): 말투와 분위기는 어떤지. "친절하지만 너무 딱딱하진 않게."
Audience (독자): 누가 이걸 볼 건지. "초보 직장인, IT에 익숙하지 않은 사람들."
Response (응답형식): 분량, 출력 형식. "1500자 정도로 예시 포함해서."
이 템플릿에 맞춰 질문을 다시 던져보면, GPT의 응답 정확도는 확실히 달라진다.
같은 주제를 단순하게 던졌을 때와 CO-STAR 기반으로 던졌을 때를 비교해보자.
❌ "GPT가 실수하지 않게 질문하는 법 알려줘"
✅ "ChatGPT를 업무에서 쓰고 있는데, 출력 결과가 매번 달라 당황스러워요. 프롬프트를 더 효과적으로 설계하는 방법을 알려주세요. 예시는 콘텐츠 기획자 입장에서, 블로그 글을 쓸 때 기준으로 부탁드려요."
후자의 경우 GPT는 더 구체적인 상황을 인식하고, 대상과 형식에 맞춘 출력물을 제시할 수 있다.
이것이야말로 프롬프트 엔지니어링의 핵심이다.
추가 팁이 궁금하다면?
‘AI 지배자’를 집필 중인 이 블로그에서 앞으로 CO-STAR 심화편, 마크다운 구조 템플릿, 실전 사례 비교 글도 순차적으로 공유할 예정입니다. 구독과 라이킷, 늘 환영합니다 :)
참고 책: AI 지배자 (가격도 저렴해서 한 번 읽어볼만 해요!),
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프롬프트 엔지니어링
