[Prompt] 프롬프트 엔지니어링

● 프롬프트

    사람이 인증지능에게 제공하는 입력 문구

 

- 다양한 분야에서의 프롬프트

분야	의미 요약	예시
일반 영어	빠른, 유도하다 등의 뜻	prompt reply, prompt action 등
심리학	행동 유도를 위한 자극	알람, 그림, 사전 힌트 등
연극/공연	대사를 알려주는 힌트 또는 사람	프롬프터가 대사 귀띔
방송/뉴스	화면에 표시되는 대본	뉴스 앵커 앞에 설치된 텔레프롬프터

 

 

● 프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering)

- 인공지능(특히, LLM)으로부터 수준 높은 결과물을 얻기 위해 적절한 프롬프트를 설계하고 개발하는 작업

 

- 프롬프트 파생 용어

용어	설명
프롬프트	AI에 주는 텍스트 기반 명령이나 질문
프롬프트 엔지니어링	원하는 출력 결과를 얻기 위한 프롬프트 설계 기술
프롬프트 엔지니어	위 설계를 전문적으로 수행하는 직업/역할

 

 

※ 프롬프트 엔지니어링이 왜 중요한가?

 

- GPT와 같은 생성형 AI는 같은 질문이라도 입력 방식에 따라 전혀 다른 결과를 출력함

- 잘 설계된 프롬프트는 정확도, 창의성, 응답 속도를 높이고 업무 자동화에도 활용 가능

- 특히, 비개발자도 AI를 다룰 수 있게 해주는 핵심 기술

 

 

● 프롬프트 엔지니어링의 배경

연도	사건	주요 내용
~2017	딥러닝·NLP 기초 발전	Transformer 논문(BERT, GPT-1 등장 전후), 자연어처리 기술 발전
2018	GPT-1 발표	최초의 GPT 모델 등장
2020	AlphaFold 2의 생명과학 혁신	알파폴드 2(AlphaFold 2), 단백질 구조의 예측 성공으로 혁신적 성과
2021~	달리(DALL E) 등장	이미지 생성형 AI ‘달리’ - 텍스트 설명에 기반한 창의적 이미지 생성
	프롬프트 엔지니어링 개념 본격화	실제 응답 개선을 위한 전략적 입력 설계 필요성 부각
2022	AI 작품 미술대회 우승	이미지 생성형 AI인 ‘미드저니’의 작품 중 하나가 미국 주립 박람회 미술전에서 우승
	ChatGPT 등장	일반 사용자도 직접 프롬프트 조작 가능 → 실전 기술로 자리잡음
2023~	프롬프트 엔지니어 직무화	구글, 엔비디아 등에서 Prompt Engineer 채용. 고연봉 전문직으로 성장
2024 이후	자동화와 하이브리드 기법	프롬프트 튜닝, RAG, Agent 등 기술과 결합해 진화 중

 

 

● 기술 발전에 따른 프롬프트 엔지니어링

기술 발전 요소	역할	연결 개념
1) GPU/TPU 등 하드웨어	딥러닝 학습 연산 능력 확보	초거대 모델 학습 가능
2) LLM (GPT 등)	자연어 이해/생성 능력	프롬프트 기반 대화 인터페이스
3) 프롬프트 엔지니어링	LLM을 효과적으로 활용하기 위한 기술	사용자 ↔ AI 간 인터페이스 설계
4) AGI	인간 수준의 자율 지능 목표	프롬프트 자체가 불필요한 최종 단계

 

※ 기술 발전과 프롬프트 엔지니어링의 이해

1)      계산 성능의 비약적 발전 : GPU의 역할

2000년대 이후 그래픽 처리 장치(GPU)는 단순히 게임 그래픽을 처리하는 용도를 넘어 병렬 연산이 필요한 딥러닝 모델 학습의 핵심 자원으로 자리 잡게 됩니다.

이러한 연산력의 발달은 자연어처리(NLP) 분야로 이어져 GPT, BERT, T5 등 초거대 언어모델(Large Language Model, LLM)을 가능하게 만드는 기반이 됩니다.

2)      LLM과 생성형 AI의 등장

2018년 OpenAI가 발표한 GPT-1은 단 1억 개 파라미터 수준의 언어모델이었지만 이를 기점으로 AI는 단순한 규칙 기반이 아닌 패턴 기반 학습과 생성이 가능해졌습니다.

이후 GPT-2(2019), GPT-3(2020)으로 이어지면서 모델은 수백억~수천억 개 파라미터를 가진 거대 뇌가 되었고 2022년 말 ChatGPT의 등장으로 대중도 자연어로 AI와 대화하며 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.

3)      프롬프트 엔지니어링의 본격화

LLM은 인간처럼 말하고 쓰지만, "정확히 무엇을 원하는지" 명확하게 알려주지 않으면 맥락을 오해하거나 틀린 답을 내놓을 수 있습니다.

바로 이때부터 ‘어떻게 질문하느냐에 따라 AI의 답이 달라진다’는 사실이 대두되었고 AI 활용의 핵심 기술로 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이 급부상하게 됩니다.

4)      AGI와의 연계 – 프롬프트 엔지니어링의 다음 단계

현재의 LLM은 특정한 작업에 매우 뛰어나지만 여전히 인간처럼 스스로 학습하거나 모든 분야에 일반화된 지능을 발휘하진 못합니다.
이때 등장하는 개념이 바로 AGI (Artificial General Intelligence, 범용 인공지능)입니다.

AGI는 프롬프트 없이도 스스로 문제를 정의하고 해결하며 다양한 환경에서 자율적으로 학습하고 추론할 수 있는 개념입니다.