영국 마이크로소프트 리서치팀이 생성형 AI의 응답을 더욱 정교하게 제어할 수 있는 새로운 방식의 동적 프롬프트 미들웨어를 개발했다. 즉, 일반 사용자들이 AI와 더 쉽게 소통할 수 있는 새로운 기술로 챗GPT(ChatGPT)나 코파일럿(Copilot) 같은 AI 도구를 사용할 때 "너무 어렵게 설명한다" 또는 "설명이 부족하다"는 불만을 해결할 수 있는 기술이다. 연구진은 사용자가 스프레드시트 수식이나 파이썬 코드, 텍스트 등을 이해하는 데 도움이 되는 AI 설명을 생성할 때 맥락에 맞게 프롬프트를 조정할 수 있는 시스템을 제안했다.
연구진이 38명의 사용자를 조사한 결과, AI와 대화할 때 가장 큰 어려움은 '내가 원하는 방식으로 설명을 들을 수 없다'는 점이었다. 전문가에겐 너무 기초적인 설명을, 초보자에겐 너무 어려운 설명을 제공하는 등 '맞춤형 설명'이 부족했던 것이다. 즉, 표준화된 예측 가능한 프롬프트 지원과 사용자/작업에 맞춰 조정되는 적응형 프롬프트 지원 사이의 균형이 중요한 것으로 나타났다.
이러한 요구사항을 반영해 두 가지 프롬프트 미들웨어 접근 방식을 개발했다. 하나는 동적 프롬프트 제어(Dynamic PRC)로, 사용자의 프롬프트와 요구사항에 기반해 맥락에 맞는 UI 요소를 자동 생성한다. 다른 하나는 정적 프롬프트 제어(Static PRC)로, 일반적으로 적용 가능한 프롬프트 옵션을 미리 정의된 목록으로 제공한다.
- 동적 프롬프트 제어(Dynamic PRC)
- 사용자의 질문과 요구사항에 따라 맥락에 맞는 제어 옵션을 자동으로 생성
- 사용자의 전문성 수준, 원하는 설명 길이, 선호하는 설명 방식 등을 선택 가능
- 필요에 따라 새로운 제어 옵션을 추가 생성
- 정적 프롬프트 제어(Static PRC)
- 미리 정의된 표준 옵션 목록 제공
- 일반적으로 자주 사용되는 설명 방식들을 포함
16명의 참가자를 대상으로 한 사용자 연구에서는 동적 PRC를 더 선호하는 것으로 나타났다. 맥락 제공의 진입 장벽을 낮추고, 더 나은 프롬프트 작성을 위한 가이드를 제공하며, 작업에 대한 탐색과 성찰을 촉진한다는 장점이 있었다. 다만 생성된 제어가 최종 출력에 미치는 영향을 파악하는 것은 여전히 과제로 남았다.
이 기술이 상용화되면 일반인들이 AI 챗봇과 대화를 하는 과정이 한결 수월해질 전망이다. 실제 서비스에 적용되면 사용자들은 자신의 수준과 필요에 맞는 AI 설명을 더 쉽게 얻을 수 있기 때문이다. 특히 프로그래밍이나 데이터 분석 같은 전문적인 영역에서 AI의 도움을 받을 때, 사용자의 숙련도나 배경지식에 따라 맞춤형 설명을 받을 수 있게 될 것으로 기대된다.
한편 연구진은 생성된 제어가 최종 출력에 미치는 영향을 더욱 투명하게 하고, 사용자의 데이터와 맥락을 더 잘 활용할 수 있도록 시스템을 개선하는 것이 향후 과제라고 밝혔다. 또한 다양한 형태의 프롬프트 제어 UI를 지원하는 것도 중요한 개선 방향으로 제시했다.
기사에 인용된 논의 원문은 링크에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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