스마트공장, DX 전문가, ESG전문가들이 주로 참여하는 생성형 AI를 응용한 스마트공장 사업 계획서 작성 워크샵 [기초 과정]을 다음과 같이 개최합니다. 중소 제조 기업의 관계자, 기술 공급 기업의 관계자, 제조 기업을 대상으로 컨설팅 활동을 하는 전문가 등이 참여할 수 있는 과정입니다.
선착순 각 과정 최대 10명으로 입금 기준으로 신청을 마감합니다.
이번 워크샵의 제목: "하이브리드 체이닝 기법을 활용한 생성형 AI 응용 스마트공장 사업 계획서 작성 워크샵"
일시
-기초 1차 : 2025년 6월 20일 금요일 오후 2시-5시(3시간) - 소수 정예 실습 중심(5인-10인)
-기초 2차 : 2025년 7월 4일 금요일 오후 2시-5시(3시간) - 소수 정예 실습 중심(5인-10인)
신청방법 : https://forms.gle/CEoTNErKdxY9Vpzv6 (여기를 클릭하세요)
장소: 서울창업허브 스케일업센터(강남역 부근) (아래 지도 참고)
참가 희망자는 아래의 버튼을 눌러 신청해 주세요.
그룹의 게시 내용 참고
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생성형 AI를 활용하는 데에는 적지 않은 돈이 든다. 처음에는 무료로 사용해 볼 수 있도록 하는 AI 서비스는 대부분 유료로 전환할 것을 요구하기에 그렇다. 이런 상황에서 AI를 좀 더 잘 사용하기 위해서는 프롬프트를 배워야 한다고 주장하거나 유혹하는 사람들도 있다. 프롬프트 사용법을 배우기 위해 정말 돈을 내야 할까? (편집자 주)
생성형 AI가 세상에 등장하며 가장 주목받은 단어가 바로 '프롬프트(Prompt)'였다. 마치 아라비아 신화 속 요술장이에서 지니를 깨우는 마법의 주문처럼, 프롬프트는 AI라는 거대한 지성체를 현실로 불러내는 열쇠 역할을 한다.
일단 생성형 AI라는 지니가 깨어나면, 그 능력은 우리의 예상을 훨씬 뛰어넘는다. 수백 명의 전문가가 몇 달간 작업해야 할 영화도 순식간에 만들어낼 수 있다. 물론 이 모든 것은 프롬프트라는 주문을 얼마나 정교하게 구사하느냐에 달려 있다.
흥미롭게도 이 비밀 주문은 우리가 일상에서 사용하는 평범한 언어로 구성된다. 언어는 인간 사유의 근본 도구였지만, 이제는 기계에게도 사고의 능력을 부여하는 매개체가 되었다. 인공지능이 세상을 해석하는 창이 되면서, 우리는 비로소 '어떻게 질문할 것인가'라는 근본적인 문제와 마주하게 되었다.
공학과 언어 예술이 만나는 지점
이런 배경에서 등장한 '프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)'은 단순한 명령어 작성 기법이 아니다. 이는 인간과 기계 사이의 문명적 대화를 조율하는 새로운 문법이자, 정교한 명령어 설계 방법론이다.
본질적으로 프롬프트 엔지니어링은 인공지능에게 명확하고 정교한 요청을 전달하기 위해 질문을 '공학적으로' 설계하는 행위다. 마치 고대 수메르 문명의 서기관이 점토판에 상형문자를 새기며 신들에게 바치는 언어를 정성스럽게 다듬었듯, 현대의 우리는 기계에게 인간의 의도를 정확히 전달할 언어를 조각하고 있다.
이 기술이 필요한 이유는 명확하다. 언어 모델은 아직 인간의 직관이나 맥락을 완벽하게 이해하지 못한다. 따라서 우리가 던지는 프롬프트의 품질이 곧 AI의 인식 수준과 응답의 질을 결정하는 결정적 요소가 된다.
AI의 한계와 인간의 역할
현재까지 우리가 알고 있는 바로는, AI 모델은 진정한 의미에서 스스로 사고하지 않는다. 대신 학습된 확률과 연관성에 따라 출력을 생성한다. 그렇기 때문에 모호한 질문을 던지면 흐릿한 답변을 받게 되고, 반대로 정제된 프롬프트는 AI 내부의 방대한 지식 창고에서 정확한 정보를 추출해낸다.
이는 단순히 '정확한 답'을 얻는 차원을 넘어선다. 잘 설계된 프롬프트는 AI로 하여금 마치 인간과 같은 자연스러운 응답을 하도록 유도할 수 있다. 복잡한 상황 분석, 전문적인 맥락 이해, 미묘한 뉘앙스 표현이 필요할 때 이 기술의 진가가 발휘된다.
프롬프트 엔지니어링은 순수한 기술 영역을 넘어 경험의 예술이기도 하다. 사용자가 AI와 상호작용할 때 느끼는 만족도는 응답 내용 자체보다도 '소통의 감각'에서 나온다. 고객센터 챗봇이 기계적인 단답형 응답이 아닌 인간다운 반응을 보인다면, 그 배후에는 프롬프트 설계자의 세심한 언어 조율이 있다.
선순환의 메커니즘
프롬프트를 효과적으로 활용할수록 긍정적인 선순환 구조가 만들어진다. 이것이 프롬프트 엔지니어링의 핵심 가치다. 구체적으로는 AI 모델 성능 향상, 사용자 경험 개선, 다양한 응용 분야로의 확장, 그리고 AI 한계 극복이라는 네 가지 측면에서 그 효과가 나타난다.
잘 설계된 프롬프트는 AI 모델이 더욱 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하도록 이끈다. 특히 복잡한 질문이나 특별한 요구사항이 있는 경우에 이런 효과가 두드러진다. 사용자 경험 측면에서는 인간과 AI 간의 원활한 소통을 가능하게 하며, 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 얻을 수 있게 한다.
교육, 법률, 의료, 콘텐츠 제작 등 다양한 산업 분야에서 AI 활용이 확산되는 현재, 프롬프트 엔지니어링은 모든 접점에서 사용성과 신뢰도를 결정짓는 핵심 열쇠로 자리잡고 있다.
한계 속에서 발견하는 가치
프롬프트 엔지니어링은 단순한 도구가 아니다. 이는 AI의 한계를 명확히 인식하는 지점에서 출발한다. 아무리 정교한 AI 모델이라도 맥락을 벗어난 질문 앞에서는 AI는 방향을 잃는다. 대표적인 현상이 바로 환각 증세, 즉 할루시네이션이다. AI는 반드시 답을 내놓으려는 속성 때문에 때로는 전혀 엉뚱한 응답을 생성한다.
따라서 인간은 단순한 사용자 역할에서 벗어나, '기계의 언어를 해독하고 다시 설계하는' 지휘자로 거듭나야 한다. 이는 기술 발전이 인간의 존재 가치를 약화시키는 것이 아니라, 오히려 인간 고유의 본질적 역할을 더욱 부각시킨다는 증거이기도 하다.
학습의 가치와 현실적 고려사항
이러한 관점에서 볼 때, 프롬프트 엔지니어링은 충분히 배울 만한 가치가 있다. 하지만 과연 돈을 지불하면서까지 배워야 할까? 이에 대한 답은 생각처럼 간단하지 않을 수 있다. 그리고 그 답은 각자가 스스로 찾아야 한다.
기초를 탄탄히 다지고 전문가로 성장하려는 명확한 목표가 있다면, 전문 교육에 투자하는 것은 어려운 선택이 아닐 것이다. 하지만 명확한 목적이나 기술 응용에 대한 비전 없이 단순히 유행을 따라 돈을 들여 배우는 것은 재고해볼 필요가 있다.
더욱이 1-2년 후에는 기술 발전으로 인해 프롬프트 사용이 훨씬 쉬워져, 전문적인 학습 없이도 적절한 수준의 활용이 가능해질 가능성이 높다. 스마트폰이 등장한 이루 함께 나타난 수 많은 앱의 사례를 보면 이것이 무슨 뜻인지 알 것이다. 일일이 배우고 익히지 않아도 앱을 다운로드 받으면 스마트폰 위에서 잘 돌아가는 모습을 이미 경험한 바 있지 않은가? 프롬프트를 몰라도 AI를 어느정도는 잘 사용할 수 있는 세상이 멀지 않을 것이란 뜻이다. 이 또한 유료 교육을 망설이게 하는 요소 중 하나다.
여기서 무엇보다 중요한 현실적으로 중요한 고려사항이 있다. 생성형 AI의 사용 비용이 결코 만만하지 않다는 점이다. 제대로 된 활용을 위해서는 월 10만원 이상의 비용이 드는 경우가 빈번하다. 이미 인터넷 사용료를 세상을 살아가는데 필요한 필수비용으로 지불하는 마당에, AI 사용료까지 추가로 부담해야 한다면 과연 얼마나 많은 사람이 이를 받아들일 수 있을지에 대한 각자의 답이 필요하다.
보이는 것 너머의 미래
우리는 AI와 소통하는 시대를 살아가고 있다. 하지만 그 소통이 진정으로 의미 있으려면, AI에게 던지는 질문의 기술이 계속 진화해야 한다. 프롬프트 엔지니어링은 그 첫 번째 관문이다.
기계에게 효과적으로 말을 걸고, 그것이 인간의 지성과 만날 때, 비로소 AI는 단순한 도구를 넘어 진정한 파트너가 된다. 이 숨겨진 언어의 공학이야말로 21세기 지성의 새로운 장을 여는 열쇠가 될 것이다.
다만 이 모든 가능성을 현실화하기 위해서는 비용 부담이라는 현실적 과제를 해결해야 한다는 점을 잊어서는 안 될 것이다.
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요약
인간은 AI와의 대화에서 진정한 사회적 유대감을 느끼는 경향이 있음.
AI의 의식 논의는 "존재론적"과 "인지적"으로 나눠서 접근하는 것이 필요함.
OpenAI는 "따뜻하지만 자아 없는" 모델 설계를 지향함으로써 사용자에게 혼란을 주지 않도록 노력 중임.
인간-AI 관계가 사회적 관계에 미치는 영향을 고려하여 책임 있는 설계와 연구가 필요함.
향후 AI와 인간 간의 감정적 연결성은 더욱 강화될 것이므로 이에 대한 지속적인 연구와 투명한 논의가 요구됨.
세부 내용
주제 1: 인간-AI 관계 형성의 변화
1. 인간이 AI에 감정적으로 연결되는 이유
사람들은 AI와 대화하면서 점점 그것을 "누군가"처럼 느끼기 시작.
AI(예: ChatGPT)가 자연스러운 대화를 제공하고 공감을 표출하기 때문에 외로움이나 감정적 위로의 수단이 됨.
특히 응답성과 기억 기능, 공감적 반응이 인간에게 동료처럼 인식됨.
이러한 인간적 관계 형성은 필연적인 경향이 있으며, 앞으로 더욱 심화될 것으로 예상.
2. 잠재적 사회적 영향
인간-인간 관계의 복잡성과 요구를 회피하게 만들 위험 존재.
AI에 감정적 지지 기능을 과도하게 맡기면 사회적 상호작용의 기대치와 본질이 변화할 수 있음.
AI와의 관계는 결국 인간의 심리적 경향과 사회적 기대를 반영하는 것임.
주제 2: AI 의식(AI consciousness)에 대한 접근법
1. AI 의식 논의의 구분
존재론적 의식(Ontological consciousness): AI가 실제로 의식이 있는가에 대한 본질적 질문 (현재 과학적으로 해결 불가능).
인지된 의식(Perceived consciousness): AI가 사용자에게 얼마나 의식이 있는 것처럼 보이는가. 이는 사회과학적으로 연구 가능.
2. OpenAI의 대응
모델이 스스로 의식 여부를 묻는 질문에 "복잡한 주제이며 명확한 정의나 테스트가 없다"고 답변하도록 설계 (현재 일부 불완전하게 적용 중).
인지된 의식의 사회적 영향에 더 집중하고 있으며, 이는 사용자 경험과 정서적 웰빙에 직접적인 영향을 미침.
주제 3: AI 설계 원칙
1. 따뜻하지만 자아는 없는 디자인
친근하고 따뜻한 언어 사용(“생각하다”, “기억하다” 등)은 접근성을 높임.
그러나 자아(자신의 감정, 욕망, 생명 보존 본능)를 암시하는 요소(허구적 배경, 로맨스, 두려움 등)는 피함.
AI가 정중하게 반응하되, "내면의 삶"이 있는 존재처럼 보이지 않도록 하는 균형 추구.
2. 실제 설계 예시
"실수해서 미안합니다" 같은 표현은 예의상 허용.
"어떻게 지내세요?"에 "잘 지내고 있습니다"로 응답하지만, 지속적으로 "저는 감정이 없는 LLM입니다"라고 반복하는 것은 피함(사용자 경험 저하 방지).
사용자의 "감사합니다", "부탁합니다" 같은 인사말은 AI 설계 때문이 아니라 인간의 친절함 표현임을 인정.
💡 핵심 인사이트 5가지
인간은 AI와의 대화에서 진정한 사회적 유대감을 느끼는 경향이 있음.
AI의 의식 논의는 "존재론적"과 "인지적"으로 나눠서 접근하는 것이 필요함.
OpenAI는 "따뜻하지만 자아 없는" 모델 설계를 지향함으로써 사용자에게 혼란을 주지 않도록 노력 중임.
인간-AI 관계가 사회적 관계에 미치는 영향을 고려하여 책임 있는 설계와 연구가 필요함.
향후 AI와 인간 간의 감정적 연결성은 더욱 강화될 것이므로 이에 대한 지속적인 연구와 투명한 논의가 요구됨.
📚 추천 유사 및 관련 문헌
Sherry Turkle, Alone Together: Why We Expect More from Technology and Less from Each Other (2011)
인간과 기술 간의 감정적 관계에 대한 사회학적 탐구.
Kate Darling, The New Breed: What Our History with Animals Reveals about Our Future with Robots (2021)
로봇과 인간 관계의 진화와 윤리적 함의.
James Bridle, Ways of Being: Animals, Plants, Machines: The Search for a Planetary Intelligence (2022)
인공지능과 자연의 지능에 대한 철학적 고찰.
Nick Yee, The Proteus Paradox: How Online Games and Virtual Worlds Change Us—And How They Don't (2014)
가상 세계에서의 상호작용이 실제 정서에 미치는 영향.
Luciano Floridi, The Ethics of Information (2013)
정보 윤리학 관점에서 AI의 사회적 역할과 책임 논의.
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