[한국강사신문 이용호 칼럼니스트] 백 마디 설명보다 하나의 예시가 더 강력한 이유. 우리가 어떤 일을 배울 때 가장 빠르고 정확한 방법은 무엇일까. 아마도 대부분의 사람들이 "실제 사례를 보는 것"이라고 답할 것이다. 요리를 배울 때도 레시피를 읽는 것보다 실제 요리하는 모습을 보는 것이 더 이해가 빠르고, 운전을 배울 때도 교통법규를 외우는 것보다 실제 운전하는 모습을 관찰하는 것이 더 도움이 된다. 놀랍게도 인공지능도 사람과 똑같은 방식으로 학습한다. 바로 예시를 통해서 말이다.

최근 인공지능과의 대화에서 원하는 결과를 얻지 못해 답답함을 느낀 경험이 있을 것이다. "이런 식으로 써달라"고 아무리 설명해도 AI가 엉뚱한 답변을 내놓는 경우 말이다. 이런 문제를 해결하는 열쇠가 바로 '예시 제공'이다. 전문가들은 이를 '퓨샷 프롬프팅'이라고 부르며, AI 훈련에서 가장 강력한 기법 중 하나로 인정받고 있다.

예시 제공의 원리를 이해하려면 AI의 학습 방식을 알아야 한다. 인공지능은 본질적으로 패턴을 찾아내는 기계다. 대량의 데이터에서 규칙을 발견하고, 그 규칙을 새로운 상황에 적용한다. 따라서 우리가 구체적인 예시를 보여주면, AI는 그 예시에서 패턴을 추출해 비슷한 결과물을 만들어낸다. 마치 화가가 명작을 보고 그 기법을 익히는 것처럼 말이다.

실제로 제품 리뷰를 요청할 때의 차이를 살펴보자. 단순히 "제품 리뷰를 써주세요"라고 요청하면 AI는 어떤 스타일로, 어떤 구조로, 어떤 톤으로 써야 할지 알 수 없다. 하지만 "별점 5개 만점에 4개, 장점은 배송이 빠르고 포장이 튼튼함, 단점은 생각보다 크기가 작음, 전체적으로 만족스러운 구매였음"과 같은 구체적인 예시를 보여주면 상황이 완전히 달라진다. AI는 이 예시에서 별점 체계, 장단점 구분, 전체 평가 구조를 학습해 똑같은 형태로 다른 제품 리뷰를 작성할 수 있게 된다.

좋은 예시를 만드는 것도 하나의 기술이다. 무엇보다 중요한 것은 명확성이다. 모호하거나 애매한 표현이 들어간 예시는 오히려 AI를 헷갈리게 만든다. 완성도도 중요하다. 중간에 끊어지거나 불완전한 예시보다는 실제로 사용할 수 있는 수준의 완성된 예시를 제공해야 한다. 다양성 또한 필수 요소다. 비슷한 예시만 여러 개 주면 AI가 너무 한정적인 패턴만 학습하게 된다.

예시의 순서도 생각보다 중요하다. 연구에 따르면 AI는 마지막에 본 예시에 더 큰 영향을 받는다고 한다. 따라서 가장 좋은 예시를 마지막에 배치하는 것이 효과적이다. 마치 연주회에서 가장 감동적인 곡을 마지막에 연주하는 것처럼, 예시도 점진적으로 품질을 높여가며 배치하는 것이 바람직하다.

이런 기법은 업무 현장에서 놀라운 효과를 발휘한다. 이메일 작성을 예로 들어보자. 처음에는 간단한 인사말과 요청사항만 담긴 기본적인 이메일 예시를 보여주고, 점차 정중한 표현과 구체적인 일정이 포함된 개선된 예시, 마지막에는 상대방의 상황을 배려하고 대안까지 제시하는 최고 수준의 예시를 제공하는 식이다. 이렇게 하면 AI는 상황에 맞는 적절한 수준의 이메일을 작성할 수 있게 된다.

마케팅 분야에서도 예시 제공의 위력은 대단하다. 단순한 제품 소개 문구에서 시작해, 감정에 호소하는 표현을 추가한 중간 단계를 거쳐, 마지막에는 구체적인 혜택과 긴급성까지 담은 전문적인 카피 예시를 보여주면 된다. AI는 이런 단계별 발전 과정을 학습해 상황에 맞는 다양한 수준의 마케팅 문구를 생성할 수 있다.

하지만 주의할 점도 있다. 예시가 너무 비슷하면 다양성이 부족해 학습 효과가 떨어진다. 또한 예시와 실제 요청이 맞지 않으면 AI가 엉뚱한 결과를 낼 수 있다. 무엇보다 예시의 품질이 들쭉날쭉하면 AI가 혼란을 겪는다. 따라서 일정한 품질 기준을 유지하면서도 다양한 상황을 보여주는 예시를 선별하는 것이 중요하다.

결국 AI와의 효과적인 소통은 '보여주면서 가르치는' 것이다. 아무리 자세한 설명을 해도 전달되지 않던 의도가 하나의 좋은 예시로 완벽하게 전달되는 경우를 우리는 수없이 경험할 수 있다. 이제 AI에게 무언가를 요청할 때는 "어떻게 설명할까"보다 "어떤 예시를 보여줄까"를 먼저 생각해보자. 그 작은 변화가 AI 활용의 차원을 완전히 바꿔놓을 것이다.

이해를 돕기 위해 연락 칼럼에서 소개하는 7개의 황금키 목록은 아래와 같다

1. 명확성과 구체성 (Clarity and Specificity)

2. 구조화와 구분자 사용 (Structure and Delimiters)

3. 역할 부여와 페르소나 설정 (Role Assignment)

4. 예시 제공 (Few-shot Prompting)

5. 맥락 제공 (Context Provision)

6. 출력 형식 지정 (Output Format Specification)

7. 단계적 사고 유도 (Chain-of-Thought)

이용호 칼럼니스트는 스마트공장에서 주로 사용되는 ‘AI 머신비전’ 전문회사인 ‘호연지재’를 경영하고 있다. ‘머신비전’에서 인공지능 딥러닝에 의한 영상처리기술을 자주 적용하다보니 10년 이상 연구한 AI 분야에 대해서도 해박한 지식을 가지고 있다.

다양한 분야에 관심이 많아 현재는 인공지능 커뮤니티인 ‘AI 에이전트 연구회’를 운영하고 있으며, SKT 이프랜드 플랫폼에서 3년 이상 인플루언서로 활동하며 ‘호몽캠프’를 110회 이상 진행한 바 있다.

칼럼니스트는 ‘50플러스 오픈랩’이라는 중장년과 시니어의 디지털 역량강화를 위한 교육 플랫폼에서 수석 가디언즈로 AI 분야의 전도사로 활동하기도 한다.

주요 강의 분야는 “챗GPT 시대 생산성을 4000% 높여주는 인공지능”, “머신비전에서의 인공지능 활용”, “손에 잡히는 인공지능”, “프롬프트 엔지니어링 황금키”, “스마트폰 AI 활용하기”, “시니어와 MZ세대간의 소통”등이 있으며, 저서로는 『프롬프트 엔지니어링 황금키』, 『손에 잡히는 인공지능』, 『나는 시니어 인플루언서다』가 있다.