매일 바뀌는 AI 용어, 다 공부해야 할까요?

저는 이게 상당히 불편합니다. 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링, 하니스 엔지니어링, 루프 엔지니어링 모르세요? 여러분은 뒤쳐진 겁니다. 우리가 진짜 이런 개념들을 다 알아야 될까요? 아니라고 생각합니다. 네, 오늘은 퇴근길 AI의 망구입니다. 보시다시피 제가 이미 퇴근을 해서 방에서 촬영을 하고 있는데요.

저녁에 좀 늦게 나오다 보니 촬영하면은 좀 위험할 것 같아서 집에서 지금 촬영 중에 있습니다. 제가 좋아하는 사케도 있고요. 왼쪽에 보면 MMA 관련된 소품도 있는데 네. 제 작은 오피스를 한번 구경하시면 좋을 것 같습니다. 사실은 지금 이게 두 번째 촬영입니다. 촬영 버튼을 누르지 않고 촬영을 해 버려 가지고 다시 촬영하고 있는데요.

힘내서 한번 촬영해 보겠습니다. 요즘 쓰레드나 링크들 보면 자주 보이는 단어들이 있죠. 프롬프트 엔지니어링, 컨텍스트 엔지니어링, 하니스 엔지니어링, 최근에 루프 엔지니어링까지 매번 바뀌는 이 개념들을 [음악] 우리가 따라갈 수 있을까 생각이 들면서도 이걸 다 알아야 AI 전문가일까라는 생각도 듭니다. 오늘은 AI 전문가라는 말 자체가 성립할 수 있는 시대일까?

그 얘기를 좀 풀어 볼게요. 솔직히 말씀드리면 요즘 SNS에서 새로운 AI 개념이 계속 나오잖아요. 근데 그거 얘기하는 분들 중에서 그래서 실제로 어떻게 동작하고 만들어야 되는데요? 물어보면 대부분 정확한 답변을 해 주진 않더라고요. 보통 이제 어디서 본 내용이에요. 누가 언급했어요 정도로 끝나는데 그러니까 어떤 실천적인 방법보다는 개념을 자꾸 자랑하는 사람들이 많은 거 같습니다.

그 새 지식을 알고 있다라는 자체를 자기 브랜딩 하는 건데 자기 브랜딩으로 하면 끝나지만 그게 사람들에게 공포감을 조장하고 있다고 생각해요. 예를 들어 루프 엔지니어링 모르세요? 여러분은 뒤쳐진 겁니다. 이런 톤이죠. 저는 이게 상당히 불편합니다. 여기서 오해는 하지 마세요. 저는 이런 개념 자체를 부정하는 게 아닙니다.

예를 들어 프롬프트 엔지니어링을 보면요. 어 롤프롬프트라고 하는 게 있습니다. 너는 땡땡 역할이야. 예를 들어서 너는 수학 전문가야. 어떤 분야의 전문가의 역할을 주는 거죠. 이게 23년 24년 초까지 진짜 유효했고 아직까지도 특정 무대나 상황에는 유효합니다. 왜 그러냐면 24년 3월에 발표된 베터 제로샷 리즈닝 with 롤플레이 프롬프팅을 보면 이 논문에서 GPT 3.5에게 롤 프롬프트를 줬더니 AI 수학 추론 시험 정확도가 53%에서 63%로 올랐다고 나왔어요.

10%나 올랐죠. 학술적으로 재검증한 게 최근에 나왔는데요. 와튼 경영대학교의 에단 몰릭 교수 팀이 진행한 연구인데 결론은 최신 모델에서 롤프롬프트가 답변들을 크게 안 올린다. 그리고 오히려 낮추는 경우도 있었다라고 했어요. 미국의 AI 커뮤니티를 살펴봐도 지금 많이 정리가 됐다고 해요.

그래서 최근 모델에서 사실상 롤프롬프트 효과가 없다는 의견이 지배적입니다. 왜 예전에 됐던 게 지금은 안 될까요? 모델이 진짜 빨리 진화해서입니다. 자, 이제 진짜 문제로 들어가 볼게요. 모델의 진화 속도 여러분들 상상 초월합니다. 앤트로픽 공식 발표를 보면 오퍼스 3.7이 26년 4월 16일에 나왔거든요.

4.8이라고 하는 모델이 5월 28일 약 42일 만에 나왔어요. 페이블 5는 6월 9일 4.8에서 단 10일 만에 나온 거죠. 이런 새로운 모델의 주기가 6주에서 2주로 반에 반으로 줄어들었습니다. 과거에 우리가 클로드 3.5가 나오고 클로드 4가 나오는데 1년 정도 더 걸렸던 걸로 기억하거든요. 지금 보시면 상당히 빠르게 모델이 지나가고 있습니다.

그래서 특정 프롬프트 엔지니어링에 대한 어떤 개념과 이런 것들을 안다고 해서 6주 뒤에도 과연 이 지식이 과연 전문성 있는 지식일까? 그래서 AI 전문가라는 이 지식형 전문성이 성립 가능한 시대일까라는 생각이 들어요. 심지어 개념 자체도 4년 사이에 너무 많이 바뀌었잖아요. 프롬프트, 컨텍스트, 하니스, 루프까지.

이거 제가 생각한 개념이 아니라 AI 프론티어나 학자 국내 커뮤니티에 조금만 검색해 봐도 나오는 개념입니다. 아, 이 개념을 다 마스터했다라고 쳐도 몇 달 뒤에 또 새로운 개념이 나올 거라고 생각이 들어요. 자, 그럼 이런 상황에서 우리가 진짜 이런 개념들을 다 알아야 될까요? 저는 아니라고 생각합니다. 개발자가 아닌 일반 직장의 수준에서는 개념보다는 실제 실천해 보고 활용하는 게 더 중요한 거 같아요.

우리가 직접 AI 시스템을 만들 건 아니니까요. 자, 그럼 진짜 AI 전문가는 어떤 사람일까요? AI 프런티어 모델을 만든 사람이 아닌 활용 전문가로서요. 저는 전통적인 의미의 지식 전문가는 아니라고 생각합니다. 저는 오히려 운동 선수처럼 트레이닝을 통해 실전 감각을 갖춘 사람.

축구 잘하는 사람이 축구 이론 논문 100편을 읽어서 잘하는 게 아니잖아요. 매일 발로 공을 차서 몸에 감각을 익히는 것처럼 AI도 똑같다고 생각합니다. 이론과 개념을 많이 알고 어 설명하는 사람보다는 매일 AI랑 일하면서 몸에 밴 감각을 더 잘 아는 사람이라고 생각해요. 이거는 저만의 생각이 아니라 심리학에 오래된 이론도 있습니다.

의도적 연습이라고 하는 게 있는데 스웨덴의 심리학자 안데르스 에릭손이 정한 이론이에요. 시간이 중요한 게 아니라 매일 조금씩 도전하면서 익히는 게 진짜 전문성을 만든다는 게 핵심입니다. 앞서 얘기했던 에단 몰릭 교수도 최근에 뉴스레터에 더 머신 마스터리라고 하는 글을 올리기도 했었는데요. 이렇게 정리가 됐다고 보시면 됩니다.

AI 학습은 exercise 운동과 같다라고 말을 했습니다. 결국 어떤 개념에 쫓겨서 불안하기보다는 다 같이 실전에서 부딪히면서 숙달해 나가는 사람이 전문가가 될 거라고 생각합니다. 결국 오늘 드리고 싶은 메시지는 AI가 발전할수록 역설적으로 우리는 AI 스킬 자체에 집중할 필요가 없어져요.

왜냐? 익힌 개념이 6주 뒤에 낡아지니까. 그럼 뭐에 집중해야 될까요? 본질입니다. 본인 업무에 진짜 테스크, 진짜 문제 해결. AI 스킬 배우려고 강의를 다니는 것보다 컴패스트를 다니는 것보다 물론 나쁘진 않습니다. 그것도. 근데 그것보다 훨씬 더 중요한 건 본인 실제 문제를 하나 잡고 매일 AI랑 씨름을 해 보는 겁니다.

그게 진짜 실전 감각을 만드는 겁니다. 운동처럼요. AI 공부법에서 말씀드렸지만 직접 써 보시고 경험을 쌓기 바라고요. 거꾸로 학습을 하시면서 먼저 목표를 정하고 그 목표를 달성하기 위한 여러 가지 지식들을 AI를 통해서 학습을 하시는 방법을 추천드립니다. 그리고 땡땡 엔지니어링이라고 포모를 조장하는 글이 보이면 바로 패스하세요.

직접 사용해 보시고 감각을 키우시기를 저는 오히려 권장드립니다. 자, 오늘도 제 생각을 공유해 봤습니다. 재미있으셨으면 구독, 좋아요 부탁드리고요. 댓글도 많이 남겨 주셨던데 지난번처럼 많은 댓글 부탁드리겠습니다. [음악] 오늘도 퇴근길 AI, 저는 퇴근했죠. 퇴근길 AI에서 뵀습니다. 모두 수고하셨고요. 자, 우리 현생을 살아가는 모든 구독자 여러분들 파이팅입니다.

[음악] 아, 그리고 얼마 전에 저희가 구독자 100명이 됐는데 100명까지가 사실 제일 어렵다고 하거든요. 지금까지 제 콘텐츠를 구독해 주신 [음악] 분들께 감사 인사를 드리겠습니다. 감사합니다.