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당근메일 #191 | 2024년 7월 15일 - WEEK 29
거짓말 하는 AI, 거짓말 못하게 하는 프롬프트 꿀팁

안녕하세요. 프롬프트 엔지니어 강수진입니다. 당근메일에 처음 인사 드려요. 모든 분들에게 유용한 글을 쓰고 싶어 고민하다, ChatGPT나 클로드 같은 AI 도구를 사용하며 많은 사람들이 겪는 문제를 다루기로 했습니다. 


ChatGPT나 클로드 같은 AI, 똑똑하지만 가끔 엉뚱한 대답을 하죠? 

이를 생성형 AI가 사실이 아닌 정보를 출력하는 현상, 환각 (Hallucination)이라고 해요. 우리가 꿈을 꾸다 현실과 헷갈리는 것처럼, AI도 가끔 배운 것과 실제를 혼동해요. 이런 환각은 주로 AI가 특정 주제에 대해 충분한 학습 데이터나 지식이 없을 때 발생합니다. 하지만 프롬프트를 제대로 사용하면,  ‘환각' 문제를 훨씬 줄일 수 있어요. 


환각을 줄이기 위한 프롬프팅 작업 과정, 

해답은 사람의 인지 과정에 있다. 

LLMs 을 이해하고 프롬프트를 잘 쓰고, 엔지니어링을 잘하려면 인지 과학의 책을 읽어야해요. LLMs 이 사람 같아졌기 때문이에요. 그럼 사람 같아졌다는 말은 무슨 의미일까요? 

단순히 기술의 발전을 넘어, 우리가 ‘인간됨'의 본질을 어떻게 정의하는지에 대한 근본적인 질문을 제기합니다.  인지과학의 책을 읽는 것은 이러한 철학적 질문에 대한 답을 얻을 수 있고, LLM을 깊게 이해할 수 있도록 하는거죠. 


Daniel Kahneman의 책 <Thinking, Fast, and Slow> 을 소개합니다. 책 내용 중에는 프롬프트에 적용할 수 있는 것이 많습니다. 그 중 하나가 "The Illusion of Understanding(인지 편향)" 이에요.

➡ 원문: 

The core of the illusion is that we believe we understand the past, which implies that the future also should be knowable, but in fact we understand the past less than we believe we do. Know is not the only word that fosters this illusion. In common usage, the words, intuition and premonition are also reserved for past thoughts that turned out to be true. (p. 201-202)


➡ 한국어 해석:

우리는 과거를 "이해"한다고 믿는다. 이는 미래도 알 수 있어야 한다는 착각을 불러일으킨다. 하지만 실제로 우리는 우리가 생각하는 것보다 과거를 덜 이해하고 있다. "앎"이라는 단어뿐 아니라, "직관"과 "예감"이라는 단어도 이런 착각을 강화한다. 이 단어들은 주로 결과적으로 맞았던 과거의 생각들을 지칭할 때 사용된다.

✅ 이를 읽고 가능한 함의(Implication)를 정리해봤습니다.


  • 확증 편향: 과거의 사건들 중, 우리의 예측이나 믿음과 일치하는 것들만 선택적으로 기억하는 경향이 있다. 우리가 과거를 정확하게 이해하고 있다는 착각을 강화 시킨다.
  • 후견 편향: 사건이 발생한 후에는, 그 사건이 예측 가능했다고 생각하는 경향이 있다. 이는 우리가 과거를 실제보다 더 잘 이해한다고 믿게 만든다.
  • 불확실성에 대한 인식 부족: 이러한 착각은, 우리가 세상의 불확실성과 복잡성을 과소평가 하게 만든다.


하나하나, 읽어보면 LLMs의 사고하는 과정에서 발견하는 문제들입니다. (* 편의상 LLM이 "사고" 한다고 하겠습니다. 어느 정도 레벨의 reasoning은 하는 수준이니까요).


✅ 가장 대표적인 문제가 "환각(Hallucination)"입니다.


  1. 자신이 학습한 데이터를 과신하여, 그 데이터가 현실 세계를 완벽히 반영한다고 "믿는" 경향이 있습니다.
  2. 패턴 인식의 과도한 일반화를 하죠. 과거의 데이터를 바탕으로 미래를 예측할 수 있다고 생각하는 편향이 생깁니다.
  3. 확신의 착각: 높은 확률로 예측한 출력을 사실로 간주하는 경향이 있어, 잘못된 정보를 확신을 가지고 제시하죠.

해결 방법,  “사실”과 “알고 있는 것 구분하기" 


프롬프트로 LLM의 인지 편향을 예방하기 위해서 이런 단어를 사용하여 "사실" 과 "앎"을 구분해봤습니다. 그리고 인지적 함정을 피할 수 있었습니다. 사용한 프롬프트 중 하나예요. 

Prompt:

-- Respond to the following given information. Gather the details as thoroughly as possible, then categorize them according to the following format: Topic [이곳에 질문을 입력하세요]

- {Fact}:

- {Opinion}:

  • 영어 단어: "Fact" - Epistemic Gradient - "opinion"


! 여기서 Epistemic Gradient란, "앎의 정도"를 말합니다. 인식론과 과학철학의 개념입니다. 인지의 정도에 따라 확실함과 덜 확실함의 범위가 정해집니다.


>> 아주 쉬운 예를 들어 결과를 비교해보겠습니다.


판다 푸바오가 중국에 간 년도와 배경을 CLAUDE (3.5 Sonnet) 에 물었습니다.


  • A 프롬프트: 일반

   "판다 푸바오가 중국에 간 년도와 배경."

  • B 프롬프트: Fact/ Opinion 구분한 프롬프트 


"-- Respond to the following given information. Gather the details as thoroughly as possible, then categorize them according to the following format: Topic 판다 푸바오가 중국에 간 년도와 배경.

- {Fact}:

- {Opinion}:"


✅ 프롬프트 A는 환각이 발생했지만,

✅ 프롬프트 B는 I don't have specific factual information 이라며 사실을 말합니다. 자신의 의견을 후술하죠. 

간단하게, 환각을 예방할 수 있던 프롬프트 예시입니다. 


일상 “업무”에 적용하기   

AI한계를 인식하고, 한계 내에서 최대한 가치 끌어내기 


생성형 AI를 사용해 보고서를 쓰거나, 데이터를 분석하거나, 이메일을 작성하는 등 여러 일을 하죠. 이 때, <Fact/Opinion>을 구분한 프롬프트를 사용해보세요. 많은 환각이 줄어듭니다. AI가 더 신중하게 대답하게 하고 잘못된 정보를 줄이도록 할 수 있어요. 


  • 보고서 작성: “이 주제에 대해 알려진 사실만 정리해줘. 불확실한 부분은 끝에 명시해"
  • 아이디어 회의 전: “이 분야의 최신 트렌드를 사실과 의견을 구분해서 알려줘"
  • 데이터 분석: “이 데이터에서 주관 말고, 확실한 패턴만 발견해줘" 


단 한 줄,  “확실히 알고 있는 것만 말해줘. 모르는 건 모른다고 해" 추가해도, 정확한 정보를 얻을 수 있어요. 소개해드린 프롬프트를 활용하면, 업무 효율도 높이고 생산성을 극대화 할 수 있습니다.  


마지막으로, AI는 도구일 뿐임을 기억해주세요. 최종 판단과 책임은 항상 사용자에게 있습니다. AI의 답변을 비판적으로 검토하고, 필요할 때는 추가 검증을 하는 습관을 들이면 더욱 효과적으로 AI를 업무에 활용할 수 있을 거예요.


감사합니다.

📖 3줄 요약
  • 💡 AI의 '환각' 현상은 인간의 인지 편향과 유사하며, 인지과학 이해가 AI 프롬프팅에 도움이 됨
  • ✅ 'Fact'와 'Opinion'을 구분하는 프롬프트 기법으로 AI의 환각을 줄일 수 있음
  • 💼 일상 업무에서 이 기법을 적용하면 AI의 정확성을 높이고 생산성을 향상시킬 수 있음
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당근메일 구독자 여러분들은 이미 AI를 활용해 더 생산성 높은 하루하루를 만들고 계시리라 생각합니다. 그런데 프롬프트 작성, 사실 조금만 다르게 써도 결과가 천지차이더라고요. 그래서 AI 프롬프트 실무에서는 더 꼼꼼하게 프롬프트를 짜야 하죠. 그런데 어떻게 짜는 것이 좋고 꼼꼼한 프롬프트 일까요? 마냥 여러번 수정하는 것 만이 답일까요? 


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