프롬프트 엔지니어가 되는 법

생성형 인공지능 Generative AI 프롬프터의 연봉수준이 엄청납니다. 현재 미국에서는 3-4억 수준의 초봉 수준을 제시하고 있습니다.

그렇다면 어떻게 하면 프롬프트 엔지니어가 될 수 있고 필요한 능력이나 무엇을 위해 경험을 쌓으면 좋을까요?

준비

우선 이 단어들에 대해서 친숙해져야 합니다. 현재 가장 중요한 주제라면 바로 “인공 지능(AI)”, “기계 학습(ML)”, 그리고 “자연어 처리(NLP)”입니다. 이것들을 정확히 이해하는 것에서 부터 일단 준비가 필요합니다.

LLM(거대 언어 모델, Large Language Model)은 사실 실체가 없는 개념같이 들려서 한번에 이해하기는 어렵다고 합니다. 사실은 컴퓨터 프로그램입니다. 이 프로그램들은 언어를 이해하고 텍스트를 생성하는 데 사용됩니다. 그런데, 이 프로그램들이 정확히 어떻게 동작하는지 궁금한 적이 있나요?

이러한 프로그램들은 다양한 용도와 용량으로 개발되어 있습니다. 각각의 강점과 약점이 있다는 말이지요. 그래서 그 차이점을 일단 이해해야 합니다.

여기서 중요한 건, 반드시 컴퓨터 과학자나 프로그래머가 되어야 하는 것은 아니라는 점입니다.

하지만 어떻게 동작하는지에 대한 기본적인 개념은 필수입니다. 이를 위해 전문적인 수업만 있는 게 아니라, 논문이나 기사를 읽고, 관련 컨퍼런스에 참석하며, 가끔은 직접 혼자 실험도 하는 것이 좋습니다.

능력?

문제에 대한 정의를 명쾌하게 하고 상세한 질문을 지정하는 능력

기본적으로 프롬프터는 명확하게 의사소통하는 능력입니다. 프롬프트 엔지니어링은 AI에게 필요한 것을 어떻게 전달할 수 있는지에 관한 것입니다. 그러기 위해서는 상호 언어 교환 작용을 통해 얻고자 하는 것이 무엇인지 명확히 파악해야 합니다.

예를 들어 보겠습니다. 충청북도 충주시에 대해 더 자세히 알고 싶다고 가정해 봅시다. 적어도 두 가지 측면을 명확히 이해해야 합니다. 첫째, 알고 싶은 내용을 설명해야 합니다. 정치 구조, 도시 관리 문제, 교통 상황 또는 최고의 맛집 가게가 어디인지 등을 언급해야 합니다.

또한, 다음과 같은 능력을 키울 필요가 있습니다

• AI에게 기대치를 설정하는 방법 (고등학생에게 들려주는 이야기인지 교수에게 알려주는 내용인지),
• 가치를 제공하기 위해 어떤 관점을 사용해야 하는지 (경제적 관점인지 인구변화나 사회문제인지),
• 주어진 쿼리에서 해결하고자 하는 문제의 맥락과 범위를 이해시키는 기술을 개발해야 합니다.

LLM도 아직 한계가 분명히 있습니다. 그래서 이 과정에서 다양한 LLM의 한계를 어떻게 극복할 수 있는지를 이해하고 있어야 합니다.
예를 들면, 상세한 백서를 원한다면 먼저 개요를 생성하고 LLM에게 각 섹션을 개별적으로 작성하도록 요청해야 할 수도 있습니다. 프롬프트가 길면 더 정확하고 관련성 높은 답변을 얻을 가능성이 있습니다. 그러나 명확한 프롬프트가 반드시 짧은 프롬프트를 의미하지 않는다는 것을 기억해야 합니다.

요컨대, 여기서 중요한 것은 간단합니다.

명확성을 최대한 다양한 관점에서 창의적으로 아이디어를 내야 합니다.

아래부터는 생성형 AI Generative AI를 줄여서 그냥 AI로 표기 합니다.

AI를 효과적으로 활용하기 위해서는

• AI의 기대치를 설정하고 문제의 맥락과 범위를 이해하는 능력을 개발해야 합니다.
• 또한 다양한 언어 모델 (LLM)의 한계를 이해하고 그 한계를 극복하는 방법도 알아야 합니다.

AI에 대한 기대치 설정:

• AI가 어떤 것을 달성하거나 달성하지 못할 수 있는지 명확한 기대치를 설정한다
• AI는 인간의 능력을 지원하거나 자동화하는 도구일 뿐이며, 모든 문제를 해결하는 마법같은 것이 아님을 이해해야 함
• AI의 능력은 특정 기술과 사용 가능한 데이터에 따라 다를 수 있다는 것을 이해한다

가치 중심적 사용:

• AI를 사용하여 실제 문제를 해결하거나 기존 프로세스를 향상시키는 방법으로 가치를 제공해야 한다.
• AI가 의미 있는 영향을 미칠 수 있는 작업 또는 과제를 우선시한다.
• AI가 목표나 가치와 어떻게 부합하는지 지속적으로 평가한다.

맥락과 범위 이해:

• AI가 처리할 문제나 쿼리를 명확하게 정의한다.
• AI가 문제를 이해하는 데 도움이 되도록 맥락과 배경 정보를 제공한다.
• 모호성을 피하기 위해 범위와 원하는 결과를 명시한다.

LLM 한계 관리:

• LLM은 깊이 부족한 응답을 생성하거나 미묘한 쿼리를 완전히 이해하지 못할 수 있음을 인정
• 상세한 콘텐츠를 생성하기 전에 LLM에게 개요나 맥락을 제공하는 것을 고려
• 더 긴 프롬프트가 더 정확하고 관련성 높은 응답을 얻을 수 있지만 또한 명확성이 중요함을 이해한다.
• 즉 인내심이 필요하고 스트레스 관리가 필요

커뮤니케이션 능력?

여기서 중요한것은 AI를 사용할 때 명확성과 효과적인 커뮤니케이션을 채택하는 것이 중요합니다. 언제나 AI가 의도를 완전히 이해하지 못할 수 있으며, AI 시스템이 가치 있는 결과를 제공하기 위한 필요한 맥락과 지침을 제공하려 노력해야 합니다.

개발해야 할 능력

그래서 프롬프트 엔지니어가 되기 위해 다음과 같은 목표를 두고 노력하면 좋습니다.

창의성과 대화 능력

창의성을 발휘하고 대화 기술을 개발하세요. 프롬프트 엔지니어링은 전통적인 프로그래밍보다 협력적인 대화에 더 가깝습니다. 언어 모델 (LLM)은 진정한 인식 능력은 갖고 있지 않지만, 종종 동료나 부하 직원과 대화하는 방식과 유사하게 의사 소통합니다.

문제 정의와 쿼리 작성 시에는 종종 상상의 영역을 넘어서 생각해야 할 때가 있습니다. 머릿속의 이미지가 AI의 내부 표현과 항상 일치하지는 않을 수 있습니다. 원하는 결과를 얻기 위해 여러 가지 대화 방식과 다양한 접근 방식을 고려해야 합니다. 창의적으로 사고해야 합니다.

영업 경험도 소중한 자산

좋은 엔지니어가 되고자 한다면 토론, 협상, 심지어 영업 경험은 매우 가치 있을 수 있습니다. 이러한 경험들은 AI 시스템으로부터 원하는 결과를 얻기 위한 대화, 설득 및 협업 기술을 갖추는 데 도움이 될 수 있습니다.

스크립팅 및 프로그래밍 기술 개발

누군가가 문구 앞에 “말할 필요도 없이”라는 말을 붙일 때마다 어떤 말이 떠오른다는 것을 눈치채신 적이 있으신가요? 어쨌든 프로그래밍 기술이 도움이 될 것이라는 것은 말할 필요도 없이 당연한 말입니다.

더 나은 보수를 받는 작업은 애플리케이션과 소프트웨어에 AI 프롬프트를 삽입하여 고유한 가치를 제공하는 것일 가능성이 높습니다. 당연히 프로그래밍을 기술적으로 이해해야 좋습니다.

전체 애플리케이션 코드를 작성할 필요는 없지만, 일부 코드를 작성하고, 구축 중인 앱의 컨텍스트에서 프롬프트를 테스트하고, 디버그 코드를 실행하고, 전반적으로 대화형 프로그래밍 프로세스에 참여할 수 있다면 훨씬 더 많은 가치를 제공할 수 있을 것입니다.

게다가 코딩 기술은 그 자체로도 가치가 있습니다. 누구나 기본적인 코딩 경험은 가지고 있어야 합니다.

추가정보

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