AI를 잘 쓰려면 정교한 프롬프트가 필요하다는 말은 이제 너무 흔하다.
질문이 길수록, 배경 설명이 자세할수록 더 좋은 응답이 나올 거라는 믿음.
하지만 이 공식을 가볍게 비튼 이가 있다. 스탠퍼드대학교의 앤드루 응 교수다.
 [코리안투데이] 앤드루 응 교수의 모습(사진=앤드루 응 X 메인화면) © 변아롱 기자 |
그는 최근 “프롬프트는 반드시 정교할 필요는 없다”며, 간결하고 명료한 입력만으로도 좋은 결과를 얻을 수 있다고 주장했다. 심지어 이 방식을 ‘게으른 프롬프트(lazy prompting)’라 이름 붙였다.
전문가들 사이에서는 대형언어모델(LLM)을 활용할 때 배경 설명과 명확한 명령 구조를 중시해 왔다.
하지만 응 교수는 오히려 “프롬프트를 복잡하게 만드는 건 꼭 필요할 때만”이라고 강조한다.
그는 “개발자들이 긴 에러 메시지를 별다른 설명 없이 LLM에 붙여넣는 경우가 많다”며,
“그럼에도 모델은 사용자의 의도를 이해하고 해법을 제시하려 노력한다는 점이 인상적”이라고 밝혔다.
이는 최근 LLM이 단순 지시 수행을 넘어 사용자 의도 자체를 추론하려는 방향으로 발전하고 있다는 신호다. 실제로 LLM의 자체 추론 능력을 끌어내는 ‘CoT(Chain of Thought)’ 기법이나 ‘ReAct’ 같은 에이전트 프레임워크가 주목받는 것도 같은 맥락이다.
하지만 ‘게으른 프롬프트’가 만능 전략은 아니다.
응 교수는 이 전략이 효과적이기 위해선 두 가지 조건이 필요하다고 말한다.
첫째, 사용자가 모델과 빠른 피드백 루프를 형성할 수 있어야 한다는 점.
둘째, 모델 자체가 불완전한 정보를 받아도 논리적으로 추론할 수 있는 능력을 갖춰야 한다는 점이다.
즉, 초보 사용자나 맥락이 단절된 상황에서는 혼란을 줄 수 있으며, 모든 모델에서 효과가 같은 것도 아니다. 응 교수는 “이 전략은 LLM의 작동 방식에 대한 이해가 있는 사람들에게 더 적합하다”고 덧붙였다.
프롬프트 전략의 진화는 단지 기술의 변화가 아니라, AI와 인간 사이의 소통 방식이 바뀌고 있다는 신호다. 정확한 명령보다 상황에 대한 이해, 디테일보다는 핵심 전달이 중요해지는 시대, ‘게으른 프롬프트’는 이 변화의 일부로, AI의 추론 능력과 사용자의 직관을 결합한 새로운 상호작용 방식을 제시하고 있다.
물론 모든 사용자에게 적용 가능한 접근은 아니다.
모델에 대한 이해, 반복 실험을 통한 조율 능력, 즉 ‘AI와 협업하는 감각’이 전제될 때 진정한 효과를 낼 수 있다.
그렇다면 중요한 질문은 이것이다.
AI는 계속 더 똑똑해지고 있다.
그렇다면 우리는, AI와 더 게으르게 대화할 준비가 되어 있는가?
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