프롬프트 엔지니어링은 사라질까?

몇 년 전 생성형 AI가 본격적으로 확산되기 시작했을 때 ‘프롬프트 엔지니어링’이라는 말이 크게 주목받았다. AI에게 좋은 답변을 얻기 위해서는 질문도 잘해야 한다는 것이었다. 페르소나를 부여하고, 몇 개의 예시를 제공하는 Few-shot 기법을 사용하고, 단계적으로 사고하도록 유도하는 등 다양한 방법이 소개됐다.

나 역시 LLM 활용 수업에서 이런 내용을 다룬다. 다만 처음부터 프롬프트 엔지니어링에 큰 비중을 두지는 않았다. 이유는 단순했다. 지금은 이런 기법이 모델의 성능을 끌어올리는 데 도움이 되더라도, 모델이 계속 발전한다면 그 중요성은 점차 줄어들 것이라고 생각했기 때문이다.

쉽게 말해 AI가 더 똑똑해지면 사람이 조금 ‘개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는’ 방향으로 발전하지 않겠느냐는 생각이었다.

실제로 최근의 흐름을 보면 이 생각이 완전히 엉뚱했던 것 같지는 않다.

초기 LLM에서는 사용자가 문제를 단계별로 풀도록 유도하거나 역할을 세밀하게 지정하는 것이 결과에 상당한 영향을 미쳤다. 하지만 모델의 추론 능력이 발전하면서 과거에는 사용자가 프롬프트 안에서 지정해야 했던 과정의 상당 부분을 모델 스스로 처리하기 시작했다.

그렇다면 프롬프트 엔지니어링은 결국 필요 없어지는 것일까.

나는 여기서 ‘프롬프트 기법’과 ‘요구사항을 전달하는 능력’을 구분할 필요가 있다고 생각한다.

특정한 문구를 사용하고, 페르소나를 부여하고, 사고 순서를 지정하는 것과 같은 프롬프트 기법의 중요성은 앞으로 더 줄어들 수 있다. 그러나 자신이 무엇을 원하는지를 정확하게 설명하는 능력까지 사라지는 것은 아니다.

오히려 그 반대일지도 모른다.

AI가 아무리 똑똑해져도 사용자가 무엇을 원하는지 스스로 모른다면 정확한 결과를 만들어내기 어렵다. 보고서를 작성하려 한다면 그 보고서의 목적과 독자, 핵심 메시지를 사용자가 먼저 이해하고 있어야 한다. 소프트웨어를 개발하려 한다면 어떤 사용자가 어떤 상황에서 무엇을 해야 하는 서비스인지, 데이터가 어디에서 들어와 어떻게 처리되고 어떤 결과가 나와야 하는지에 대한 구조가 먼저 머릿속에 있어야 한다.

결국 중요한 것은 문장을 화려하게 만드는 기술이 아니다.

자신이 하려는 일을 얼마나 명확하게 이해하고 있는가이다.

어쩌면 앞으로 AI 활용 능력의 차이는 ‘프롬프트를 얼마나 잘 쓰느냐’보다 여기에서 벌어질지도 모른다. AI에게 일을 맡기기 전에 내가 하려는 일이 무엇인지 정의하고, 문제를 구조화하고, 필요한 조건을 설명할 수 있는 능력 말이다.

그렇게 생각하면 프롬프트 엔지니어링의 쇠퇴는 AI에게 질문하는 능력이 중요하지 않아지는 현상이 아니다. 오히려 그 반대다.

AI를 움직이는 특별한 문장을 외우는 시대에서, 자신이 원하는 것을 정확히 알고 설명해야 하는 시대로 넘어가는 과정일지도 모르겠다.