Prompt Engineering이란?
생성 AI (GAI)에서 원하는 결과물을 얻기 위해 입력값을 설계하는 것을 의미합니다. 기존의 자동화 시스템과는 달리 생성 AI는 사용자의 입력값에 따라 천차만별의 결과값을 보여줍니다. 따라서, Prompt, 즉 입력값을 잘 설계하는 것이 매우 중요합니다.
생성 AI란?
대규모 언어 모델 (LLM)로 유명한 ChatGPT부터 AI 이미지 제작기인 DALL-E, Midjourney와 같이 대규모 데이터를 딥러닝으로 학습시켜 사용자의 입력값에 따라 원하는 결과물을 생성하는 AI입니다.
왜 Prompt Engineering을 공부해야 할까요?
1. 증가하는 AI 수요
딥러닝이 폭발적으로 발전한 2010년대 중반부터 AI 고도화가 가속화되었고, 이제 사람이 원하는 수준의 결과물을 보여주는 수준까지 도달했습니다. 특히 2022년 ChatGPT를 시작으로, LLM (Large Language Model)을 이용한 모델이 크게 인기를 끌기 시작했고, 이를 비지니스에 적용하는 회사가 증가하기 시작했습니다. AI에 대한 수요의 증가는 AI에 대한 학습 중요도의 증가를 의미한다고 할 수 있습니다.
2. 기업 맞춤형 서비스의 상용화
여러 AI 회사에서 제공하는 AI 서비스의 출범과 동시에, 이를 업무에 사용하려는 시도 역시 증가했습니다. 다만, 기업의 민감 데이터 유출 문제로 많은 기업이 생성형 AI를 업무에 사용하는 것을 금지하고 있습니다. 하지만 이제 여러 AI 회사에서도 AI 사이버 보안을 고려해 B2B AI 서비스 제공을 시작했습니다. B2B AI 서비스의 확대는 서비스 비용의 절감, Market Share 확대로 이어질 것입니다. 따라서 영세한 기업에서 대기업까지, 여러분이 근무하고 있는 회사에서도 생성 AI를 업무에 활용할 가능성이 매우 높습니다.
3. Prompt에 따른 결과물 Quality
입력창 하나만으로 구성된 ChatGPT, Midjourney, DALL-E의 경우 언뜻 보기에 매우 쉬워보일 수 있습니다. 하지만, 사용자의 입력값 (Prompt)에 따라 결과물의 Quality는 천차만별입니다. AI 기업이 Prompt Engineer를 연봉 1~5억에 채용하는 것이 이러한 이유입니다. 따라서 생성 AI의 사용자는 원하는 값을 얻기 위해 반드시 Prompt Engineering에 대한 학습을 수반해야 합니다.
4. 생성 AI의 무궁무진한 활용도
생성 AI의 초기에는 단순히 Chatbot의 고도화 등에만 사용했으나, 특히 최근 GPT 4.0 Turbo의 등장 이후 판도가 완전히 바뀌었습니다. 이미지까지 인식할 수 있는 GPT 4.0 모델은 이제 사람의 눈에 해당하는 기능을 가집니다. 단순히 이미지를 인식하고 정보를 추출하는 것부터, 이미지를 분석해 사람의 자세, 행동 등을 파악할 수 있을 뿐만 아니라, 대용량 파일을 분석해 원하는 결과물을 만듭니다. 이런 무궁무진한 활용도는 기술이 부족한 소기업 및 개인이 자신의 아이디어를 구현하는 데 큰 도움을 줄 것입니다.