AI 프롬프트 작성 방법: 마케터를 위한 가이드

[ 매드타임스 최영호 기자] 새로운 BC와 AC다. Before ChatGPT와 After ChatGPT로 ChatGPT가 시대를 나누는 기준이 된다고 하는 것. 이처럼 제너레이티브 AI는 많은 사람이 결국 우리가 알고 있는 많은 일자리를 대체하고 특정 업무에서 인간을 완전히 대체할 것이라고 주장한다.

아직은 아닐 수도 있다. 물론 ChatGPT와 같은 새로운 AI 도구는 그 성능 면에서 놀랍지만, 이를 구동하는 시스템은 여전히 오탐을 일으키거나 잘못된 정보를 공유하거나 존재하지 않는 것을 만들어내는 경향이 있다. 따라서 현재 세대의 AI는 전문가를 대체하는 것이 아니라 이미 전문가인 사람들을 위해 연구 작업을 수행하고 인사이트를 제공하는 보조적인 요소로서만 진정한 가치를 지니고 있다.

그렇다면 우리는 사용 방법을 알아야 한다. 간단해 보이지만, 사실 간단하지 않다. 이러한 시스템이 어떻게 '사고'하는지, 그리고 각 시스템에서 가장 가치 있는 결과를 얻으려면 쿼리를 어떻게 구성해야 하는지 어느 정도 이해해야 한다. 즉, 제너레이티브 AI의 잠재력을 최대한 활용하려면 AI에 요구 사항을 효과적으로 전달하고 원하는 응답을 이끌어낼 수 있는 AI 프롬프트를 작성하는 방법을 알아야 한다는 것.

테일윈드(Tailwind)는 효과적인 생성형 AI 프롬프트를 작성하는 방법에 대해 정리해서 이러한 도구를 최대한 활용하는 방법에 대해 생각할 수 있도록 도와준다. AI 프롬프트의 용어를 정의하고, LLM의 핵심을 이루는 기본 사항을 살펴봄으로써 더 나은 AI 프롬프트를 작성하는 데 필요한 맥락을 제공한다. 또한 Chat GPT에서 좋지 않은 결과를 초래하는 몇 가지 한계를 알아보고 효과적인 프롬프트를 작성하는 데 필요한 원칙과 팁을 제공한다.

우선 테일윈드는 ChatGPT가 설계부터 지루하다고 언급한다. ChatGPT와 같은 LLM(Large Language Models, 거대 언어 모델)은 한 가지 특정 작업에 매우 능숙한데, 바로 다음에 나올 가능성이 가장 높은 단어나 구를 예측하는 것이다. 이것이 바로 설계 방식이다. 

최고의 AI 모델은 수십억 개의 데이터 포인트와 텍스트 스니펫을 학습하고 시간이 지남에 따라 미세 조정되어 일관되고 맥락에 맞는 응답을 생성한다. 이러한 능력은 의심할 여지 없이 우리 시대의 가장 위대한 기술 발전 중 하나이다. 하지만 "무엇이 사람을 흥미롭게 만들까?"라고 묻는다면 아마 대답하지 않을 것이다. 

올바른 질문을 받으면 LLM은 기사부터 소셜 미디어 캡션까지 다양한 콘텐츠를 생성하는 데 탁월한 능력을 발휘한다. 올바른 질문을 하기 위해서는 설명 프롬프트를 작성하여 적절한 제약 조건과 지침을 제공하면 된다. AI를 특정 요구 사항에 적합한 콘텐츠로 안내해야 한다. 이처럼 고품질의 피드백을 얻을 수 있는 방법이 있는데, 이를 프롬프트 엔지니어링이라고 한다.

AI 프롬프트는 가장 기본적인 의미로, AI 시스템이 결과를 생성할 수 있도록 사람들이 AI 시스템에 제공하는 텍스트 기반 정보 또는 지침이다. 프롬프트는 AI가 무엇을 어떻게 수행하기를 원하는지 알려주는 서면 지침이라고 생각하면 된다. 

어떤 AI와 상호작용하는지에 따라 이 프롬프트는 디스코드에 있는 Open AI의 #prompt-library 예시처럼 매우 긴 문장이 될 수 있다. 이 프롬프트는 ChatGPT에게 제휴 마케팅 멘토가 되라고 지시한다.

따라서 AI 프롬프트 작성에 대해 자세히 알아볼 때 효과적인 프롬프트를 작성하기 위한 토대가 되는 기본 원칙을 이해하는 것이 중요하다. 이러한 기본 원칙을 숙지하면 원하는 응답을 얻을 수 있는 프롬프트를 작성하는 데 큰 도움이 될 것이다. 

최고의 프롬프트는 정확히 무엇을 의미하는 것일까? 그것은 프롬프트에 필요한 모든 것을 갖추고 있지만, 필요한 것만 있는 특정 구조를 따르는 것을 의미한다. 테일윈드는 이를 설명하기 위해  보조금을 신청할 때 사용할 수 있는 프롬프트를 예시로 들었다.

1단계: 페르소나 시뮬레이션 - AI에 제약 조건을 부여한다. 우선순위를 정할 데이터와 응답의 근거가 될 콘텐츠 유형을 알 수 있다.

• 당신은 전문 보조금 작가이다.

이 경우 AI에게 보조금 작성과 관련하여 가지고 있는 콘텐츠의 우선 순위를 정하고, 특히 좋은 (전문가) 콘텐츠만 원한다고 말한다.

2단계: 작업 생성 - AI가 정확히 무엇을 해야 하는지 알 수 있도록 한다.

• 과제는 특정 문제를 해결하기 위한 보조금 제안서에 대한 설득력 있는 내러티브를 작성하는 것이다.

여기에서 우리는 보조금을 작성하도록 요청하는 것이 아니다. 우리는 "특정 문제를 해결"하기 위해 "강력한 내러티브"를 원한다.

3단계: 작업을 완료하는 데 필요한 단계 설명하기 - AI는 지시를 잘 따르기 때문에 정확히 무엇을 해야 하는지 알려준다.

• 내러티브는 문제에 대한 명확하고 간결한 설명으로 시작한 다음 제안된 솔루션과 그 영향에 대한 자세한 설명으로 이어져야 한다. 생생한 언어, 일화, 데이터를 사용하여 주장을 뒷받침하고 프로젝트의 예상 결과를 강조한다. 서술은 간결하고 핵심을 짚어야 한다.

AI가 올바른 결과물을 만들기 위해 정확히 무엇을 해야 하는지에 대한 매우 간결한 지침을 제공한다.

4단계: 목표 명시 - AI에게 사용자가 기대하는 바를 정확히 알려준다.

• 목표는 이 프로젝트가 자금을 지원할 가치가 있고 특정 목표에 큰 영향을 미칠 것이라는 확신을 심어주는 것이다. 마지막 단계는 AI가 우리가 찾고 있는 것이 무엇인지 알 수 있도록 하는 것이다.

테일윈드는 프롬프트 엔지니어링에 몇 가지 단계를 추가하기도 한다. 구체적으로는 컨텍스트 또는 제약 조건을 추가한다. 위의 예에서는 "2010년 이후의 데이터 우선순위 지정" 또는 "비영리 제안서에 일반적으로 사용되는 언어 사용"이라고 말할 수 있다. 그리고 종종 형식에 대한 지침을 제공하기도 한다. 회원들에게 결과를 더 잘 표시할 수 있도록 특정 JSON 페이로드를 요청하는 경우가 많다. 이러한 추가 단계는 명확성을 더할 수 있지만, AI 프롬프트 작성을 시작할 때는 불필요한 경우가 많다. 

보조금 작성과 관련된 GPT-4에 보내는 프롬프트는 다음과 같다:

다음은  프롬프트를 설계하는 데 필요한 기본 지식을 바탕으로 프롬프트의 품질과 효과를 더욱 최적화할 수 있는 몇 가지 고급 기법이다.

프롬프트 작성의 영역으로 더 깊이 들어가면 프롬프트 작성의 수준을 한층 더 높일 수 있다. 이러한 보다 정교한 전략을 숙달하면 AI의 잠재력을 최대한 활용하여 진정으로 매력적인 콘텐츠를 제작하는 데 필요한 도구를 확보할 수 있다.

반복하고 다듬기(Iterate and Refine): 초기 AI 프롬프트를 작성했다면, 다양한 공식과 접근 방식을 실험해 볼 수 있다. 다른 페르소나를 시뮬레이션하거나 단계를 조정해본다. 테일윈드는 특정 프롬프트에 대한 정확한 문구를 연마하는 데 며칠을 소비하는 경우가 많다고 지적했다. 프롬프트를 지속적으로 테스트하고 개선하면 결과를 크게 개선할 수 있다.

효과 평가(Evaluate Effectiveness): 관련성, 깊이, 창의성 등의 요소를 기준으로 생성된 콘텐츠의 품질을 평가한다. 이 평가는 프롬프트의 성공 여부를 판단하고 향후 개선 사항을 안내하는 데 도움이 된다. 

명확하게 할 것(Be Explicit): 프롬프트에 명확한 지침을 포함하면 AI 모델을 보다 효과적으로 안내하여 원하는 결과를 얻을 수 있는 가능성을 높일 수 있다. 명시적인 지침은 모호함을 줄이고 품질을 향상시킨다. 몇 가지 간단한 요령으로는 AI에게 "이 단계를 단계별로 진행할 것", "답변을 생성하기 전에 잠재적인 장단점을 고려할 것"이라고 말하는 것이다.

그렇다면 하지 말아야 할 것은 무엇일까?

AI가 말하는 모든 것을 믿기(Believing Everything The AI Says): AI가 무에서 유를 창조하는 것을 완곡하게 표현하여 AI 환각이라고 부른다. 모든 AI는 사용자의 질문에 답을 하도록 학습되어 있다. 필요한 컨텍스트가 없거나 정확한 답변에 필요한 데이터가 없는 경우, ChatGPT와 같은 AI는 단순히 무언가를 만들어내는 경우가 많다. AI를 사용할 때는 인용문, 통계, 백서, 책 등 검증 가능한 모든 데이터를 확인해야 한다. 사실 확인이 가능한 것이라면, 반드시 사실 확인을 해야 한다.

데이터에 마감일이 있다는 사실을 깨닫지 못함(Not Realizing The Data Has A Cutoff Date): 일부 AI 모델은 인터넷에 연결되어 있지만, ChatGPT와 같이 대부분은 인터넷에 연결되어 있지 않으며 그 이후에는 알지 못하는 날짜가 있다.  AI가 최근 사건, 과학적 발전 또는 틈새 주제를 알고 있다고 가정해서는 안된다.

지시 사항 혼합(Mixing Instructions): 글쓰기 스타일을 분석하여 AI에게 해당 스타일로 콘텐츠를 작성하도록 요청하는 것은 좋은 방법이다. 하지만 AI에게 Ogilvy On Advertising의 원칙을 사용하여 과학 논문을 작성하는 연구자라고 말해서는 안된다. 인공지능은 전문적인 어조로 글을 쓰는 것과 대화체로 글을 쓰는 것을 혼동하게 될 것이고, 그 결과는 두 가지 모두 최악이 될 것이다.

한 번의 프롬프트에 너무 많은 것을 요청(Asking Too Much In A Single Prompt): 인공지능에게 모든 것을 한 번에 작성하도록 요청하고 싶지만, 긴 형식의 콘텐츠를 작성하라는 요청을 받으면 인공지능은 문맥을 잃고 중요한 세부 사항을 놓칠 수 있다.

너무 적은 요청(Asking Too Little): 모호하거나 지나치게 단순한 입력은 일반적이거나 관련성이 없거나 도움이 되지 않는 출력으로 이어진다. LLM의 잠재력을 최대한 활용하려면 위의 팁을 사용하여 명확성, 구체성, 적절한 맥락을 갖춘 프롬프트를 작성해야 한다.

이러한 일반적인 과제를 이해하면 프롬프트 제작의 세계에 더 잘 대처할 수 있다. 생성된 콘텐츠의 정확성, 관련성 및 잠재적 편향성을 평가하고, 필요한 경우 다른 출처의 정보를 확인하는 것을 고려해야 한다.

아마도 AI를 활용할 수 있는 마케터와 AI를 활용하지 못하는 마케터로 나뉠 것이다. AI를 활용하면, 고객 관계를 강화하고 참여도를 높이며 잠재 고객에게 지속적인 영향력을 남길 수 있다. AI를 도입하면, 마케팅 활동을 혁신하고 콘텐츠 제작의 수준을 높이며 괄목할 만한 성장을 이룰 수 있다. AI의 영역으로 모험을 떠날 때는 자신감, 열정, 창의성, 열린 마음과 적응력이 필요하다. 성공의 열쇠는 기술과 인간의 창의성 사이의 완벽한 균형을 맞추는 것이다.