생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

시간이 지나면서 생성형 AI 모델은 급격히 발전하여, 자연어 이해 능력과 다단계 추론 기능이 크게 개선되었습니다. 이러한 기술적 진보는 프롬프트 엔지니어링의 필요성을 점차 줄이는 중요한 변화 를 가져왔습니다. 과거에는 사용자가 원하는 답변을 얻기 위해 질문을 매우 세밀하게 구성해야 했습니다. 그러나 이제는 생성형 AI가 복잡한 질문도 스스로 논리적 단계를 나누어 추론하고 분석할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다. 예를 들어, "인서울 대학교들의 2025년도 대학입시 전형 중 2024년도와 비교해 달라진 점이나 새롭게 추가된 정책이 있는 학교들을 목록으로 만들어줘" 라는 복합적인 질문을 예로 들어 보겠습니다. 과거 생성형 AI에 적용한 프롬프트 엔지니어링 방식 과거의 생성형 AI는 이처럼 복잡한 질문을 한 번에 이해하기 어려웠기 때문에, 사용자는 질문을 여러 단계로 나누어 프롬프트를 작성해야 했습니다. 사용자는 각 부분의 정보를 세분화하여 AI에게 순차적으로 물어봐야 했습니다. 단계 1 : "2025년도 인서울 대학교의 대학 입시 전형 중 달라진 정책이 있는 학교들을 알려줘." 단계 2 : "그렇다면 2024년도의 정책과 비교해서 달라진 사항을 설명해줘." 단계 3 : "새롭게 추가된 정책이 있는 학교가 있는지 목록으로 보여줘." 이처럼 질문을 단계별로 분리하고, 각각의 질문에 구체적으로 답을 요구하는 방식이 필요했습니다. 프롬프트 엔지니어링 이 요구되는 이유는 AI가 논리적 추론을 자동으로 수행하지 못했기 때문입니다. 그래서 사용자가 직접 단계를 분해 하고 구체적인 조건을 명시 해야만 AI가 적절한 답변을 줄 수 있었습니다. 현재 생성형 AI의 방식: 자동화된 다단계 추론 현재의 AI는 복잡한 질문도 스스로 논리적 단계를 나누어 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 사용자는 과거처럼 질문을 나누거나 구체적으로 분리할 필요가 없습니다. 단순히 한 번의 질문으로도 AI가 자동으로 질문을 분석...

  프롬프트 엔지니어링 몰라도 괜찮아: 누구나 할 수 있는 생성형 AI와의 대화법 배경 최근 인공지능 기술의 급속한 발전, 특히 자연어 처리 분야에서의 눈부신 성과로 인해 우리는 AI와 전에 없이 자연스러운 대화를 나눌 수 있게 되었습니다. 대형 언어 모델의 등장과 생성형 AI의 발전은 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 크게 향상시켰고, 이는 일상생활에서의 AI 활용 가능성을 한층 높여주었죠. 이제 일반 사용자들도 복잡한 코딩이나 알고리즘에 대한 지식 없이 자연어로 생성형 AI와 소통하며 다양한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다. 그러나 이와 같은 생성형 AI 기술의 대중화에도 불구하고, ' 프롬프트 엔지니어링'이 라는 다소 공학적인 어려운 용어 로 인해 여전히 많은 사람들이 AI와의 대화를 전문가들만의 영역으 로 여기고 있는 것 같습니다. 마치 대화형 AI를 다루기 위해서는 고도의 기술과 전문 지식이 필요한 것처럼 말이죠. 하지만 사실 프롬프트 엔지니어링의 핵심은 생성형 AI에게 명확하고 구체적인 지시를 내리는 것에 있습니다. 즉, 우리가 생성형 AI와 효과적으로 소통하기 위해서는 복잡한 기법이나 전문 용어보다는 '어떻게 대화해야 할지'에 대한 기본적인 원칙을 이해하는 것이 더욱 중요하다는 거죠. 물론 프롬프트 엔지니어링이라는 분야 자체가 무의미하다는 것은 아닙니다. 전문적이고 복잡한 생성형 AI 활용을 위해서는 고도화된 프롬프트 엔지니어링 기술이 필요할 수 있습니다. 그러나 일상적인 대화나 간단한 문제 해결을 위해 생성형 AI와 소통하는 경우, 우리는 몇 가지 기본적인 대화 원칙만으로도 충분히 효과적인 결과를 얻을 수 있습니다. 중요한 것은 이러한 원칙들이 어렵거나 복잡한 것이 아니라는 점이죠. 그렇다면 우리는 어떻게 하면 쉽고 효과적으로 AI와 소통할 수 있을까요? 이를 위해서는 먼저 AI와의 대화에 적용할 수 있는 기본적인 원칙들을 이해할 필요가 있습니다. 이러한 원칙들은 프롬프트 엔지니어링의 복잡한 기법과는 ...

  프롬프트 엔지니어링에서 대화의 기술로: 생성형 AI 시대의 패러다임 전환-2탄 서론 생성형 AI 기술의 비약적 발전으로 우리는 이제 인공지능과 자연스럽게 대화를 나누는 시대에 살고 있다. 챗GPT, Claude, Gemini와 같은 대화형 AI들은 우리의 질문에 능숙하게 답하고, 창의적인 아이디어를 제안하며, 다양한 작업을 도와주고 있다. 이러한 AI들과 효과적으로 소통하기 위해 그동안 '프롬프트 엔지니어링'이라는 기법이 주목받아 왔다. 프롬프트 엔지니어링이란 사용자가 AI에게 원하는 바를 명확하고 구체적인 지시어로 전달함으로써, 만족스러운 결과물을 이끌어내는 기술을 의미한다. 그러나 이 기법은 몇 가지 한계와 문제점을 안고 있다. 무엇보다 전문적인 기술과 지식을 요구하기에 일반 사용자들의 진입 장벽이 높다. 또한 AI를 단순한 도구로 취급하고 일방적으로 지시하는 방식이라 AI의 창의성과 잠재력을 충분히 발휘하기 어렵다. 사용자와 AI 간의 상호작용이 제한되고, 진정한 의미의 협력을 기대하기 힘들다는 점도 아쉬운 부분이다. 이제는 이러한 한계를 극복하고, 인간과 AI가 보다 자연스럽고 창의적으로 소통할 수 있는 새로운 대안이 필요한 시점이다. 바로 '대화형 기술'에 주목해야 할 때다. 대화형 기술은 사용자와 AI가 일방향적 관계가 아닌, 동등한 주체로 인식하고 상호작용하는 것에서 출발한다. 단순 명령이 아닌 자연스러운 대화 속에서 서로의 맥락을 파악하고, 그에 맞는 협력 방안을 모색하는 것이다.   이는 프롬프트 엔지니어링과 같은 전문적 기술을 모르는 일반 사용자도 AI와 원활히 소통할 수 있게 해줄 것이다. 대화형 AI 기술이 고도화되고 대중화될수록, 더욱 많은 사람들이 AI와의 협력을 통해 창의적 성과를 낼 수 있을 것으로 기대된다. 이에 본 글에서는 프롬프트 엔지니어링의 한계를 극복하고, 생성형 AI 시대에 적합한 새로운 대화형 기술의 방향성과 핵심 원칙을 제안하고자 한다. 일상적 대화 속에서 인간과 AI가 서로의 맥락을 ...

  프롬프트 엔지니어링을 넘어: 생성형 AI와의 대화 기술로의 패러다임 전환 이 글은 제가 Claude 3 Opus와 함께 그동안 책의 원고를 작성하면서 경험하고 발견한 생성형 AI의 다양한 특성들을 정리해 보고자 합니다. 특히, Claude 3 Opus를 사용하며 얻은 유용한 팁  (Claude와의 ‘대화의 기술’ ) 몇 가지를 여러분과 공유하려고 합니다. 여기서 제시하는 내용은 전적으로 제 개인적인 경험과 의견에 기반하고 있음을 밝힙니다. 생성형 AI의 발전과 자연어 처리 능력의 향상  생성형 AI 기술이 고도화되면서 자연어 처리 능력도 크게 향상되고 있습니다. 특히 Claude와 같은  생성형 AI 는 인간 수준에 근접한 언어 이해력과 설득력을 보여주고 있죠. 하지만 여전히 많은 사람들이 생성형 AI와 소통하는 방법에 낯설어하는 것 같습니다. '프롬프트 엔지니어링'에서 '대화의 기술'로  그동안 생성형 AI를 다루는 기술은  '프롬프트 엔지니어링' 이라는 이름으로 전문가들의 전유물처럼 여겨져 왔습니다. 마치 특별한 공학 기술이 없으면 AI를 제대로 활용할 수 없는 것처럼 말이죠. 하지만 이제는 이런 인식에서 벗어나, 누구나 AI와 자연스럽게 대화하며 원하는 바를 이뤄갈 수 있는  '생성형 AI와의 대화 기술 '로 패러다임을 전환해야 할 때입니다. 생성형 AI와의 효과적인 대화를 위한 5가지 원칙  대화형 AI와 효과적으로 상호작용하기 위한 기본 원칙을 정리해 보았습니다. 1.  명확하고 구체적인 요청하기 애매모호한 지시보다는 생성형 AI가 정확히 이해할 수 있는 명료한 요청을 해야 합니다. 원하는 결과물의 특성, 형식, 분량 등을 구체적으로 언급하는 것이 좋아요. 2. 적절한 맥락과 배경 정보 제공하기 생성형 AI가 과업의 맥락을 잘 이해할 수 있도록 필요한 배경 지식을 설명해 주세요. 과업의 목적, 독자/사용자, 어조 등 고려해야 할 사항들을 명시하는 것도 도움됩니다. 3. ...