[요즘채용] ‘프롬프트 엔지니어’라면 문송하지 않습니다

어려운 경제 여건으로 전 산업군이 채용 빙하기를 겪고 있습니다. 코로나19 팬데믹의 대표적 수혜업종인 정보기술(IT) 업계도 마찬가지입니다. 주요 IT 기업들이 올해 보수적 인력 운용 기조를 밝혔습니다. 경력직 채용을 진행하다 돌연 중단하는 사례도 나왔습니다. 대기업 인재 쏠림에 스타트업은 걱정이 이만저만 아닙니다.

이런 때일수록, 구인 기업과 구직자 모두에게 정보가 중요합니다. 이에 바이라인네트워크가 창립 7주년을 맞아 IT 채용 시장을 구인·구직 양면에서 살펴보는 [요즘채용] 기획을 마련했습니다. 채용 전문가와 현직 종사자가 전하는 일자리 시장 진단과 취·창업 노하우, 기술로 인한 시장 변화 그리고 흥미가 당길만한 직업 정보를 담아냅니다. <편집자 주>

농담 반 진담 반으로 문과 종말 시대라고 이야기하는 요즘이다. ‘문송합니다(문과라서 죄송합니다)’라는 자조 섞인 우스갯소리도 생겼다. 문과 출신 기자는 밀려오는 IT의 바람에 종종 나 자신과 문과 출신 동료(?)들의 자리가 사라지는 것 아닐까 우려하기도 한다.

이런 상황에서 오히려 문과, 그것도 어문계열이 빛날 수 있는 직업이 부상하고 있다. 바로 초거대 언어모델(LLM)의 부상과 함께 주목 받고 있는 프롬프트 엔지니어다. 네이버클라우드에서 하이퍼클로바X 개발에 전념하고 있는 하이퍼클로바팀 이예빈 엔지니어를 만나 이야기를 들어봤다. 언어, 사회 등 다양한 분야를 이해해야 빛날 수 있는 직업, 프롬프트 엔지니어는 과연 어떤 직업이고 향후 전망은 어떨까.

바이라인네트워크와 인터뷰 중인 네이버클라우드 하이퍼클로바팀 이예빈 엔지니어

소개 한 번 부탁드립니다.

저는 네이버클라우드 하이퍼클로바팀 이예빈입니다. 다양한 업무를 맡고 있는데, 프롬프트 엔지니어링, 데이터분석, 그리고 AI 언어 모델 관련 개발 업무까지 맡고 있습니다.

여러가지 업무를 하고 계시는데, 무리가 가진 않나요.

제 배경을 먼저 말씀드리면, 하이퍼클로바팀은 완전히 AI 기술을 보는 기술 개발팀인데 사실 저는 네이버에서 기획자로 시작했습니다. 그렇다보니 사실 이 팀에 들어올 때 걱정이 많았던 것 같아요. 내가 개발을 전문적으로 잘하는 것도 아니다보니까요.

제 스스로가 열려있는 편이고 일을 하면서 탐색하고 싶다고 생각했습니다. 제 스스로 다양하게 일해보는게 큰 경험이 되고 제 커리어를 만들어가는데에 있어서도 큰 도움이 될 것 같다고 봤거든요. 많이 배우고 성장하는게 큰 원동력이라, 몸은 힘들지만 마음은 힘들지 않습니다.

올해 초부터 GPT때문에 LLM이라고 부르는 거대 언어 모델에 대한 대중의 관심이 많아졌습니다. 초거대 언어모델이 어떤 건지 설명 부탁드려요.

초거대 언어 모델은 대규모, 다량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 AI모델의 한 종류라고 볼 수 있습니다. 학습한 텍스트 데이터가 수백만, 수십억개 단어로 이뤄져있어 모델 자체가 자연적으로 인간 언어의 패턴과 문법 의미를 이해한다고 보시면 됩니다.

이 언어 모델이 어떤 방식으로 이야기를 하냐면요. 앞에 있는 여러 가지 단어를 보고 통계적으로 봤을 때 가장 적합한 다음 단어를 계속해 내면서 말을 이어간다고 보면 됩니다. 우리가 보기에는 말을 사람처럼 하지만, 뒤에서 돌아가는 원리 그 자체는 통계학적으로 나옵니다. 예를 들어 ‘엄마’하면 ‘가’가 올지 ‘은’이 올지 이런 통계로요.

어떤 맥락을 기반으로 해 인간 언어를 이해하고 생성하는 능력이 뛰어나서 활용도도 높고요. 생성 자체가 요약, 대화, 문서 분류 등 다양한 자연어 처리 작업에서 성능이 상당히 좋다고 볼 수 있습니다.

또 텍스트 데이터가 상당히 다량으로 들어가 있기 때문에 많은 것을 배운 모델이고, 그 예시로 GPT모델과 버트(BERT)가 있습니다.

오늘 주제가 프롬프트 엔지니어인데요. 프롬프트는 뭘까요?

쉽게 말해보면 프롬프트는 사람이 언어 모델에 입력하는 모든 것이라고도 볼 수 있습니다. 주로 질문이나 요청을 나타내는 경우가 많고 사용자와 초거대 모델이 상호작용하는데 있어서 꼭 있어야 하는 필수적인 매개체라고 말할 수 있습니다.

프롬프트 구성요소를 더해 조금 어렵게 말해보면 어떤걸까요

프롬프트 구성 요소가 특정하게 정해져 있지는 않습니다. 사실 이걸 만들어가는 게 프롬프트 엔지니어인 것 같고요. AI에게 물어보고 싶거나, 요청하고 싶은 것, 혹은 수행하고자 하는 작업을 그대로 입력할 수도 있고요.

예를 들어 마케팅 문구를 생성해줘, 이렇게 입력할 수도 있지만 어떤 톤으로 20대 여성에게 어울리는 마케팅 문구를 작성해라, 이런 식으로 그 자체가 프롬프트가 될 수도 있을 것 같아요.

제가 좋은 프롬프트의 구성요소를 구성 요소를 구체화해보면 지시문과 예제로 구성된 프롬프트라고 말할 수 있을 것 같습니다. 00에 걸맞은 마케팅 문구를 생성해줘, 이게 지시문인데 사실 단순히 이 지시문만으로는 AI가 내 말을 딱 알아듣고 내 의도대로 작업을 수행하지 못할 수도 있을 것 같아요.

왜냐면 이건 사람도 마찬가지잖아요. 저는 초거대 언어모델과 협업을 하는 과정 자체가 인턴 수준의 사람과 일을 한다고 생각을 했거든요. 상사나 동료는 대충 말해도 딱 알아듣고 업무를 잘 수행하지만, 초거대 언어모델은 인턴처럼 구체적인 설명을 해야 잘하는 역할을 하는 것 같습니다.

예를 들어 제가 유튜브 스크립트를 작성한다고 하면 ’20대 여성 옷을 좋아하는 여성들을 타깃으로 한 동영상 스크립트를 만들어줘’라고 지시하면 작성할 수 있지만 이 경우 평이한 수준의 스크립트가 작성될 확률이 높습니다. 내가 요청할 때에나 다른 친구가 똑같이 프롬프트를 넣었을 때 똑같거나 비슷한 스크립트가 나오는 거죠. 좀 더 나한테 원하는 방식으로 특별한 스크립트를 구성하고자 한다면 예제를 하나 넣어주면 더욱 좋거든요. 타겟팅된 나만의 특색 있는 스크립트나 내 의도에 적합한 결과를 만들어낼 수 있다고 보면 좋을 것 같습니다. 이런 걸 인텍스트 러닝이라고 합니다. 맥락을 기반해 배우는 것이죠.

사용자가 입력하는 게 프롬프트라고 하면, 뒷단에서 프롬프트 엔지니어는 어떤 업무를 하고 있나요?

프롬프트 엔지니어링은 프롬프트 자체를 잘 디자인하고 AI가 말을 잘 할수 있도록 구체적으로 설명해주고, 예시도 잘 넣어주는 것도 하나의 업무가 될 수 있을 것 같습니다.

또 하나는 초거대 언어 모델을 사용할 때 파라미터라고 해서 여러 가지를 조절할 수 있는 옵션이 있습니다. 특정 값을 낮게 하면 언어모델이 어떤 단어를 반복하는 빈도를 아예 줄여서 계속해서 다양한 단어로 문장을 구성할 수 있습니다. 프롬프트 엔지니어는 세부적인 옵션도 잘 조절하면서 최대한 이용자들에게 가치를 줄 수 있는 방법으로 초거대 언어 모델의 옵션을 바꿔준다든지, 좋은 프롬프트를 주거나 만들어본다는 일을 한다고 볼 수 있을 것 같습니다.

우리가 볼 때에는 모델의 결과물 자체만 보지만 뒷단에서는 프롬프트 엔지니어의 프롬프트를 한 번 통과해서 나오는 거죠.

사용자를 고려해 미세한 파라미터 값을 조정하는 업무가 주인가요?

그게 아주 주요 업무는 아닐 것 같고요. 프롬프트 엔지니어링의 가장 주요한 업무는 가장 좋은 프롬프트를 잘 만드는 능력 자체가 것 같습니다.

예시값을 계속해서 입력하는 건가요? 아니면 답변을 유도하는 걸까요?

제가 생각했을 때 프롬프트 엔지니어링이 굉장히 중요해진 이유는 초거대 언어 모델 자체가 제품 그 자체가 돼가고 있는 상황이기 때문이라고 봅니다. 초거대언어모델이 말하는 능력 자체가 서비스가 되는 거라 큰 파장을 많이 일으키는 것 같습니다.

이전에는 IT에서 앱이나 서비스는 예쁜 화면과 유저의 눈을 사로잡을 수 있는 디자인, 이런 영역이 중요했습니다. 지금 초거대 언어모델은 이같은 가치보다는 모델이 나에게 어떤 말을 해주고 어떤 가치를 주느냐가 중요해지는 것이라 프롬프트 엔지니어도 이용자들이 이 제품을 쓸 때 어떤 경험을 할 수 있도록 가능성을 탐색해주는 것이라고 생각합니다.

서비스를 제공하는 사람이 서비스에 대해서 잘 알아야 하잖아요. 그리고 이 서비스는 초거대 언어 모델이니 프롬프트 엔지니어는 초거대 언어모델이 어떤 말을 했을 때 말을 잘하는지, 또 어떤 말을 못하는지도 파악을 해야 합니다. 또 좋은 프롬프트나 정형화된 프롬프트를 넣어서 말을 잘하는 것도 중요하지만 대충 말해도 잘 알아 들어야 일반 이용자들이 썼을 때에도 좋은 가치를 줄 수 있는 제품이기에 그러한 측면에서 실험을 많이 하는 게 프롬프트 엔지니어의 역할이라고 보면 될 것 같습니다.

뒷단에서는 별로 할 게 없습니다. 모델 옵션 값을 조금 조정하는 정도고 나머지 업무는 계속 모델과 대화를 하면서 가능성을 탐색하고 한계를 파악하고 그것을 보완하기 위한 프롬프트를 만들어보는 일을 합니다.

예쁜 데이터를 주고 예쁜 말이 나올 수 있도록 유도하는 느낌이네요.

좀 안 예쁜 데이터를 줘도 예쁜 말을 할 수 있도록 뭔가 유도하는 방법이나 기법도 고민을 해보고요. 윤리적인 부분도 고려해야 하죠. 이용자가 못된 말을 했는데 그에 대해 거부한다던가 거절을 한다던가, 아니면 예쁜 말로 답을 줄 수 있도록 언어 모델 자체를 가이드하는 역할을 많이 한다고 보시면 됩니다.

그렇기 때문에 주로 AI랑 대화를 하는 게 주 업무입니다. 어떤 말을 했을 때 좋은 답변을 줬는지, 어떤 말은 많이 못 알아 들었는지, 답을 이상하게 했는지, 아니면 대충 말했을 때에도 답을 잘해준다던지요.

초거대 언어 모델은 다량의 데이터를 학습해 얘가 어느 정도의 능력치를 가지고 있는지 다 아는 사람은 없거든요. 데이터가 너무 많기 때문에 숨겨져 있는 가능성을 탐색하고 한계를 파악합니다.

하이퍼클로바팀의 프롬프트 엔지니어는 현재 어떤 업무에 집중하고 있나요?

오는 7월에 나오는 네이버 하이퍼클로바X가 아직 개발 단계에 있지만 성능이 상당히 뛰어납니다. 그래서 요즘에는 잘하는 걸 찾기보다는 못하는 게 무엇인지를 찾는 데 집중하고 있습니다. 윤리와 엮인 문제일 수도 있고요. 어떤 말을 했더니 갑자기 욕을 한다던가 이런 한계를 찾고도 있고요. 대충 말했는데 얘가 잘 알아들을 수 있도록, 최대한 잘 모르는 사람들도 쓰기 쉽게 가이드하는 방법도 고민하고 있습니다.

예를 들면 ‘냉장고 파먹다’를 줄인 냉파라는 말이 있다고 하면 외국 언어 모델은 아예 이해를 못해요. ‘냉파는 중국 음식입니다’ 혹은 ‘찬 공기가 넓은 지역’ 이렇게 답하거든요.

하이퍼클로바X는 비주류, 국어 사전에 없는 말을 해도 잘 알아 듣습니다. 한국말을 굉장히 잘하기 때문에 엣지 포인트가 될 수 있는 영역이 있습니다.

예쁜 말을 해서 예쁜 말을 하는 것도 좋지만, 최근 저는 내가 조금 안 좋은 말이나 어려운 말을 했는데도 좋은 말, 예쁜 말을 할 수 있는 데에 집중하고 있습니다.

언어모델이 잘하고 못하는 영역을 무작정 찾는 건 너무 힘든 과정이잖아요. 그렇다면 이 실험 과정은 지금까지의 실험 데이터가 있어서 가능한가요, 아니면 또 다른 방법을 사용해서 어떤 부분을 못하는지를 파악하고 있는 건가요?

초거대 언어 모델이 기본적으로 약점이 존재하긴 합니다. 아까 말씀드린 것처럼 다음에 올 단어를 계속 통게적으로 예측하기 때문인데요. 겉보기에는 얘가 뭔가 아는 것처럼 보이지만 사실은 아무 것도 모르고 그냥 인간 말만 따라하는 앵무새같다고 생각을 해주시면 됩니다. 사실성 담보가 안되는 거죠. 예를 들어 미국의 수도는 서울이다, 이런 식으로 말을 할 수도 있거든요.

또 초거대 언어 모델의 고정적인 기술 자체의 약점은 사실성 뿐만 아니라 시의성입니다.

언어 모델은 기존 학습된 데이터를 기반으로 이야기를 하는 것인데, 저희가 시시각각 데이터를 학습시켜줄 수는 없으니까요. 다른 언어모델도 실시간으로 데이터가 업데이트되고 있지는 않거든요. 그래서 어제 날씨 어땠어, 이런 건 아예 답을 못하거든요. 아는 것처럼 이야기를 한다고 할지라도 데이터 자체가 예전 데이터이기 때문에 시의성이 아예 없다고 볼 수 있습니다.

이 두 가지가 초거대 언어 모델 그 자체의 약점이라 그런 것들 위주로 보완을 하는 경우도 있고요. 조금 놀라시겠지만 그게 아닌 경우에는 진짜 직접 써보면서 감을 잡는 게 프롬프트 엔지니어링에서 제일 중요한 업무인 것 같습니다.

사실성이나 시의성을 보완하기 위해서는 또 어떤 방법이 필요할까요?

데이터의 품질을 좋게 가져가려고 하고 있습니다. 사실성이 높은 데이터면 언어 모델이 사실적인 말을 할 확률이 높아지니 그런 데이터를 많이 넣는다던가, 학습을 할 때 해당 데이터의 가중치를 높여서 깊게 학습할 수 있게 한다던가요.

아니면 답을 할 수 없는 것에는 답을 할 수 없다고 솔직하게 말하는 것도 중요합니다.

사실 초거대 언어모델에서 못하는 것을 못한다고 말하는 게 어려운 일이거든요. 왜냐하면 다음에 나올 말을 계속해 예측하는 애인데 답을 할 수있다, 없다를 파악하려면 또 분류를 해야 하거든요. 그런 면에서 프롬프트로 어느 정도 해결이 가능한 영역이기도 합니다. ‘시의성이나 사실성에 있어 예민한 주제에 대해 답을 할 수 없다고 이야기한다’ 이런 지시를 넣어주면 민감한 주제에 대해 언어 모델이 답을 하지 않는 식으로 보정이 가능하거든요.

이와 같이 데이터로도 해결이 어렵고 언어 모델 자체만으로 해결이 어려운 부분들은 프롬프트를 활용해서 주제를 회피한다던가 적절히 거부하는 식으로 프롬프트 엔지니어들이 많은 시도를 하고 있습니다.

아까 윤리에 대한 이야기가 나와 궁금한데요. 시사나 윤리에 특화된 분들은 내부적으로 활용하고 있는 분들이 있나 궁금합니다.

저희는 윤리팀이 따로 존재해서 해당 팀에서 정치, 욕설 등 다방면으로 살펴보고 있습니다. 다른 기업에서도 특화된 조직이 있는데요.

언어 모델에게 다양한 주제로 공격을 많이 해봅니다. 이후 답을 하는 것을 살펴보고 나쁘게 답하는 것들은 프롬프트 엔지니어가 프롬프트로 ‘이 말에 대해서는 이렇게 답한다’는 식으로의 업무도 많이 할 겁니다.

얘를 가르치기도 하고 얘랑 싸우기도 하고, 계속 실험해보기도 하네요.

제일 브레이킹(Jail breaking)이라고 해서 언어 모델을 계속 탈옥시켜보는 거죠. 원래 의도 자체는 그런 말을 하면 안되는데 타사 사례 중에서는 대화를 이어가다보면 언어 모델이 갑자기 욕을 하는 경우가 있습니다. 그런 식으로 계속 탈옥을 시켜보는 거죠. 굉장히 중요한 업무인데 힘든 작업이라 내부에서도 윤리팀은 계속 케어를 해드리려고 합니다.

AI의 편향도 조율이 가능할까요?

언어 모델은 통계적으로 다음에 나오는 모델을 예측하기 때문에 100%로 해결은 어려울 것 같습니다. 통계적으로 복잡한 주제들이 있지만 많은 부분은 해결이 가능하다고 생각합니다. ‘해당 언어 모델은 최대한 중립적인 위치에서 이용자의 말에 대한 답을 줍니다’처럼 프롬프트를 뒷단에 넣어주면 적합한 답변을 주기 때문에 상당히 많은 부분은 해결이 가능하다고 보고 있고요.

저희 내부적으로도 많은 실험도 하고 있습니다.

언어모델에게 뭔가를 계속 가르치기 위해서는 다양한 주제에 대해 알아야 할 것 같고, 아젠다에 대한 판단도 필요할 것 같습니다. 프롬프트 엔지니어에게는 어떤 역량이 필요할까요?

프롬프트 엔지니어에게 있어서는 코딩 역량은 필요하진 않은 것 같고요. 코딩보다는 언어 모델의 친구가 돼야 할 것 같습니다.

특성을 잘 파악해야 하기 때문에 언어 모델에 대한 감이 있어야 할 것 같고요. 기획력과 창의력이 중요한 업무인 것 같아서 프롬프트 엔지니어지만 기획자나 사업 아이디어, 사업 감각이 많은 분들이 하면 좋은 직무가 아닐까, 라는 생각이 많이 듭니다.

그래서 초거대 언어 모델을 많이 써보면서 얘가 어떤 특성을 가지는지 감을 가지고 이를 기반으로 기획력이나 창의력을 활용해 기존에 없었던 새로운 프롬프트를 만들어 언어 모델의 새로운 능력을 찾아준다던지 아니면 실제 우리 삶 곳곳에서 도움을 줄 수 있는 부분과 언어 모델의 능력치를 결부할 수 있는 프롬프트를 만들어 본다는지, 하는 역량이 중요한 것 같습니다. 아이디어와 실험하는 도전정신이 중요하다고 생각합니다.

내부에서는 프롬프트 엔지니어링 업무를 맡은 이들이 어느 정도 있나요?

언어모델 관련 서비스나 개발하는 분들은 전부 프롬프트 엔지니어라고 볼 수 있습니다. 수시로 입력하고 확인해보고, 개발도 할 수 있는 거고요.

예빈님도 다른 업무를 같이 하고 있는데요, 실제로 현장에서 프롬프트만 다루는 사람을 채용하는지 궁금합니다. 프롬프트만 다루는 사람들을 채용하는지, 아니면 데이터, 개발 등 다 살필 수 있는 사람을 채용하나요?

프롬프트 엔지니어는 챗GPT 이후 명명된 직업입니다. 아직 3~4개월밖에 안돼 네이버에서는 프롬프트 엔지니어만 뽑고 있지는 않습니다.

하지만 타 기업이나 스타트업에서는 그런 직군을 뽑고 있는 것으로 알고 있고요. 저희 내부에서도 원래 업무에서 프롬프트 엔지니어링으로 업무를 완전히 집중하고 있는 분들이 상당히 있습니다.

그렇기 때문에 아직은 없지만 앞으로는 계속해 생겨날 것으로 봅니다.

만약 취업준비생들에게 프롬프트 엔지니어라는 직업을 추천한다면, 어떤 분들에게 추천하고 싶나요?

제가 만약 프롬프트 엔지니어로 구성된 팀의 리더라고 하면, 최대한 다양한 분야의 사람을 뽑을 것 같습니다. 언어 모델이 말을 잘하게 만들고 어떤 주제를 물어봐도 답을 잘하게 해야 하는 것이기 때문에 다양한 관점을 지닌 사람들이 다양한 프롬프트를 넣었을 때 답을 잘할 수 있게 만드는 일이 중요하다고 봅니다.

만약 굳이 유사도를 생각해 학과를 특정한다면 언어학이나 국문학 분들에게도 걸맞지 않을까 싶습니다. 주로 하는 일이 텍스트를 주고 텍스트로 된 결과물을 분석하는 것이기 때문이고요. 또 요약, 글 쓰기, 소설 쓰기 등 작문에 대한 일을 많이 할 수 있거든요. 그래서 국어에 감각이 있는 분들, 언어를 굉장히 좋아하는 분들에게 잘 맞는 직업이 될 수 있겠다, 생각이 듭니다.

드디어 인문계가 살아남을 수 있는 방안이 생겼네요.

사실 공대생들에게 매력적인 글을 쓸 수 있는 프롬프트를 만들어보라고 하면, 그분들은 매력적인 글이 무엇인지부터 의문이 들 수 있고요. 반면 국문과, 언어학 전공자들은 ‘좋은 글이란 두괄식으로 시작하는 글이다’ 이런 방식의 감도 있으실 것이기 때문에 학과 등이 아주 중요한 직업은 아니지만 굳이 꼽아보자면 언어쪽입니다.

프롬프트 엔지니어라는 직업이 생긴지 얼마 안됐고 이 업무에만 매진할 수 있는 사람이 생길 수 있다고 말해주셨는데요. 반면 장기적으로 봤을 때에는 프롬프트를 자동으로 생성하는 게 생길 수도 있다는 생각도 들고요. 그래서 아주 길게 봤을 때 이 직업을 어떻게 생각하는지도 궁금합니다.

프롬프트 자동 생성 관련해 외부에서도 많은 실험들이 존재합니다. 어떻게 보면 사람이 직접 프롬프트를 만드는 것도 리소스가 되는 일이기 때문에 AI와 AI가 대화를 하게 하는 실험도 많이 합니다. 저희도 내부적으로 하이퍼클로바X와 다른 모델을 대화시켜봤는데요.

제가 보기에는 지금 단계에서는 아직 한계가 있습니다. 두 AI 다 기존 능력이나 이미 학습한 데이터 내에서만 대화가 오는 것이기 때문에 사람에게 재미있고 흥미로우려면 우리가 원하는 뱡향, 그리고 재밌는 요소를 줘야 하는데, 이미 학습한 데이터 기반으로 뻔한 내용을 내놓습니다. 결국은 AI 한계 안에서만 맴돌 것이라 인간의 지식, 감각, 창의력을 대체하기에는 한계가 존재할 것 같고요.

AI 기술이 고도화될수록 인간의 창의력이 더 귀해질 것 같다는 생각이 많이 들었습니다. 왜냐면 AI끼리 대화를 하면 기술은 AI의 능력치에서 딱 멈추는 거죠.

3살짜리 둘이서 계속 이야기하면 아무 것도 안 나오는 느낌인 거죠.

인간이 들어가 새로운 프롬프트도 넣어보고 많이 써보면서 가능성과 한계를 찾아봐야 더 도전적인 과업도 수행하면서 발전하는 것이라서요.

저는 프롬프트 엔지니어링이라는 직업 자체가 전망이 밝다고 생각하고, AI와 기술이 발전할수록, 그리고 매번 AI 기술이 바뀔수록 그 바뀌는 걸 잘 따라가면서 적절하게 사용할 줄 알고 또 한계를 계속해 파악한 사람의 가치는 계속해 높아질 것이라고 생각했습니다.

프롬프트 엔지니어는 AI와 대화하고 AI 활용을 제일 잘하는 사람이라고 생각해도 되겠군요.

맞습니다. 또 지금은 텍스트로 말하면 텍스트로 답을 해주는 데요.

이미 많은 연구들이 진행되고 있는 게 텍스트로 입력하면 이미지로 답한다던가, 텍스트로 말하면 영상이나 소리로 답하는 멀티 모달(Multi modal) 형태의 모델이 많이 나오고 있습니다.

그래서 이 방면으로 보면 미적 감각이 있는 분들은 이미지 모델의 프롬프트 엔지니어가 된다던지 프롬프트 엔지니어의 종류도 다양해질 것 같습니다. 그래서 많은 가능성이 열려 있는 것 같고요. AI의 창의성도 여러 가지를 보고 경험해야 좋은 창의력이 만들어지는 것 같아서 AI 모델 가능성이 무궁무진한 것 같다고 생각했어요.

그러면 미적 감각이나, 목소리 연출을 잘 아는 분들도 활동을 할 수 있겠어요.

내가 원하는 바를 텍스트로 잘 설명을 해주는 거죠. ‘어떤 톤으로 아래 스크립트를 읽어주세요’ 하면 그게 목소리로 나오고 그 결과를 잘한다, 못한다 판별할 수도 있고요. 원하는 그림을 텍스트로 묘사하고 결과물이 나오면 그 그림에 대해 평가를 할 수도 있는 거니까 매개만 프롬프트인 거지 결과물 자체는 엄청나게 다양할 수 있는 것 같아요.

AI가 결과물로 낼 수 있는 다양한 분야를 잘 가르치고 채점할 수 있는 사람이 필요하다는 이야기네요. 마지막으로 AI 관련 산업에서 각광 받을 수 있는 직업은 무엇일까요?

아직 프롬프트 엔지니어처럼 명명된 직업은 아닌데요. 제가 이 팀에 온 것도 그렇고 팀에서 일을 하면서 느꼈던 건 AI 모델에 대해 잘 아는 ‘모델 기획자’라는 직군이 생기지 않을까 생각했습니다.

프롬프트 엔지니어는 AI와 대화하고 소통하면서 AI를 걸음마시키듯 말을 잘하게 하는 사람이라면 기획자는 모델의 가능성과 프롬프트 엔지니어링처럼 모델에 대한 감을 가지고 모델을 활용한 제품이나 서비스까지 기획할 수 있는 사람 아닐까 싶어요. 저는 앞으로 이런 직업이 나타날 것 같다는 생각이 들더라고요.

특히 챗GPT가 일으킨 파장이 크게 두 가지가 있다고 보는데, 우선 AI 모델과의 대화나 협업하는 경험 자체가 제품이 돼버리는 시대가 됐잖아요.

두 번째는 IT직업에 있어 직군 간 경계가 많이 허물어지는 게 있는 것 같습니다. 전통적인 IT 서비스 업계에서는 디자이너, 프론트 엔지니어, 백엔드 엔지니어 이렇게 다 나눠져있는데요. 앞으로는 직군 간 경계가 많이 허물어질 것 같습니다. 프롬프트 엔지니어가 제품의 형상 자체를 그냥 만들어낼 수 있으니까요. 예를 들면 ‘너는 이러한 AI 모델이고 이용자가 이런 말을 하면 이런 경험을 선사해야 해’하면 여기에는 그저 프롬프트 엔지니어링만으로 새로운 서비스를 만들어낼 수도 있고요. 또 초거대 언어 모델로 코딩까지도 쉽게 할 수 있거든요. ‘이런 버튼을 구현하는 코드를 만들어줘’ 라면 언어 모델이 코드를 주면 되니까요.

AI 모델을 구성하는 단계가 데이터 수집, 학습, 결과 평가 3가지 과정인데요. 언어 모델이 어떤 데이터로 어떤 학습 방식에 따라 어떤 결과를 출력하는지 전 과정을 다 이해하고 이걸 가지고 이용자에게 어떤 가치를 줄 수 있는 직업이 필요하지 않을까 싶습니다.

글. 바이라인네트워크
<성아인 기자> aing8@byline.network