최근 인공지능 분야에서는 ‘프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)’라는 직종에 관한 관심이 커지고 있다. 챗GPT, 빙챗, 바드 같은 생성형(Generative) 인공지능에서 사용되는 명령어인 ‘프롬프트’를 설계하고 최적화하는 과정을 ‘프롬프트 엔지니어링’이라고 한다. 참고로 생성형 인공지능은 명령에 의해 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술의 한 형태다.

프롬프트 엔지니어는 프롬프트 엔지니어링 기법을 전문적으로 활용해 생성형 인공지능을 다양한 방식으로 조작하고 사용자가 원하는 최선의 결과물을 만들어내는 일을 한다. 주요 업무는 프롬프트의 설계, 테스팅 및 개선이다.

프롬프트 엔지니어가 되기 위해서는 생성형 인공지능을 많이 다뤄본 경험이 있어야 한다. 또한 사용자 요구사항의 미묘한 언어적 뉘앙스를 이해하고, 이를 프롬프트로 구현할 수 있는 논리적이고 창의적인 역량이 있어야 한다. 무엇보다 생성형 인공지능의 내부 엔진이라고 할 수 있는 ‘대규모 언어 모델(LLM·Large Language Model)’의 동작 방식에 대한 깊은 이해가 필요하다.

대규모 언어 모델은 최신 인공지능 기술을 이용해 새로운 텍스트를 생성하거나, 입력된 텍스트의 다음 단어를 예측하거나, 텍스트 간의 관련성을 판별하는 등의 작업을 수행하는데, 놀라운 정도로 인간처럼 자연스러운 언어를 생성하는 능력을 보여준다.

예를 들면, 챗GPT는 채팅 인터페이스를 제공하는 서비스이고, 내부적으로 사용되는 GPT-3.5나 GPT-4가 대규모 언어 모델이다. 마이크로소프트 빙챗은 수정된 GPT-4 모델과 빙 검색엔진을 결합해 작동하는 서비스다. 구글의 바드는 내부적으로 PaLM 2 모델을 사용한다. 이들 모델의 성능과 사용자가 입력한 프롬프트에 따라 생성형 인공지능이 출력하는 결과물에 상당한 차이가 발생하므로 모델의 성능을 최대한 끌어내기 위해서는 모델이 어떻게 반응할지 추론하고 그에 최적화된 프롬프트를 작성할 수 있어야 한다.

생성형 인공지능을 비즈니스에 활용하려는 기업의 입장에서는 프롬프트 엔지니어링 기술을 적극 이용해 최선의 결과물을 만들어내려고 한다. 그래서 해외에서는 프롬프트 엔지니어를 채용하려는 기업이 증가하는 추세다.

미국에서는 컨설팅 기업 부즈 앨런 해밀턴, 보스턴 어린이 병원 등을 비롯해 수많은 업체와 기관이 프롬프트 엔지니어 구인 공고를 게재했으며, 국내에서도 게임업체 위메이드플레이, 스타트업 뤼튼테크놀로지스 등 여러 업체가 프롬프트 엔지니어 구인 공고를 게재했다.

주변을 보면 알 수 있듯이, 질문을 잘하는 사람은 많지 않다. 그런데 생성형 인공지능으로부터 탁월한 응답을 얻으려면 질문을 탁월하게 잘해야 한다. 그런 측면에서 볼 때 프롬프트 엔지니어의 수요는 앞으로 더욱 증가할 가능성이 크다고 볼 수 있다.

<류한석 IT 칼럼니스트>