005호  ·  2025.05.12

또한, LLM의 작동 구조를 이해하면 인공지능이 어떻게 답을 만들어내는지, 그리고 그 답변을 어떻게 해석하고 수용할지를 결정하는 데에 더 나은 기준을 세울 수 있습니다. LLM이 정보를 다루는 방식은 지식의 출처와 접근 방식에 따라 크게 두 가지 구조로 나뉩니다.

첫 번째는 ‘내부 지식 기반 응답 구조’입니다. 이 구조는 인공지능이 사전에 학습한 데이터만을 기반으로 답변을 생성하는 방식으로, 예를 들어 “GPT란 무엇인가요?”라는 질문에 대해 모델은 자신이 학습한 정보 중 가장 자연스럽고 적절한 설명을 조합해 제공합니다. 이 방식은 빠르고 일관된 응답을 제공할 수 있다는 장점이 있지만, 최신 정보가 반영되지 않거나 사용자의 구체적인 맥락에 맞는 답변이 어려울 수 있다는 한계도 존재합니다.

두 번째는 ‘외부 정보 참조형 응답 구조’입니다. 이 구조에서는 모델이 기존의 학습 데이터뿐 아니라 실시간 정보나 사용자가 제공한 자료를 기반으로 응답을 생성합니다. 예를 들어, 사용자가 PDF, 마크다운(md), CSV와 같은 다양한 형식의 문서를 첨부하거나, 웹 브라우징 기능을 통해 링크 기반의 검색 결과를 불러와 참고하는 방식도 외부 정보를 참조하는 응답 구조에 해당합니다. 이러한 접근 방식은 보다 상황에 맞는 구체적인 정보 제공이 가능하며, 사용자 맞춤형 응답을 유도할 수 있다는 점에서 실용성이 높습니다.

넓은 의미에서 이러한 기능들은 모두 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG) 개념에 포함됩니다. 간단히 말해, RAG는 인공지능이 기존 학습 내용에만 의존하지 않고, 외부 정보 소스를 참조함으로써 더 정확하고 최신의 응답을 생성할 수 있도록 돕는 방식입니다. (이 내용은 뒤 항목에서 좀 더 살펴보겠습니다.)

결국, LLM이 얼마나 신뢰할 수 있는 응답을 생성하는지는 단지 모델의 크기나 성능만으로 결정되지 않습니다.

핵심은 질문에 적절한 정보 환경이 주어졌는가입니다. 사전 지식에만 의존할 경우, 맥락에서 벗어난 설명이나 불완전한 정보로 인해 응답의 정확도가 떨어질 수 있습니다. 반면, 구체적인 정보나 문서를 충분히 제공한 환경에서는 훨씬 더 신뢰할 수 있는 결과를 이끌어낼 수 있습니다. 여기에 더해, 프롬프트의 설계 방식 또한 환각을 줄이는 데 중요한 역할을 합니다. 질문을 단계적으로 나누어 사고 흐름을 유도하거나, 다양한 프롬프트 패턴과 기법을 전략적으로 활용하면, 모델이 보다 구조적이고 사실에 가까운 응답을 생성하도록 유도할 수 있습니다.

물론, 현재 기술로는 환각 현상을 완전히 없앨 수는 없습니다. 하지만 정보 환경을 정교하게 구성하고, 효과적인 프롬프트를 설계하는 두 가지 방법을 함께 활용한다면, 생성형 AI를 보다 신뢰성 있게 사용할 수 있는 가능성은 분명히 높아집니다.

⚡지시(Instruction)

수행할 작업을 구체적인 동사를 사용해 명확하게 요청합니다. "글을 요약해줘", "문장을 교정해줘" 간결하고 구체적인 동사를 활용하면, AI의 응답 방향이 훨씬 뚜렷해집니다.

⚡맥락(Context)

작업의 목적과 배경 정보를 설명하여 더 정밀한 답변을 유도합니다. "너는 한국어 글쓰기 및 편집 전문가야." 이 한 문장만으로도 AI는 결과물의 어조, 표현, 깊이를 달리하게 됩니다. (이런 맥락 부여는 대표적인 프롬프트 패턴 중 하나로 '페르소나 패턴'이라 불립니다.)

⚡사용자 입력(User's Input)

특정 작업의 대상이 되는 자료입니다. 단순히 텍스트를 붙여넣는 것을 넘어서, 프롬프트 내부에서 입력 데이터를 어떻게 배치하고 구조화하느냐가 응답 품질에 큰 영향을 줍니다.

{{ }} 같은 플레이스홀더(Placeholder)와 ## 같은 마크다운(Markdown)을 사용하면, 구조화된 설계를 바탕으로 자료의 경계를 명확히 인식하고, 작업 범위를 오해 없이 처리할 수 있습니다. 이처럼 입력 문장들을 명확히 구분하고 배치하는 구조화된 설계는 특히 문서 기반 작업에서 큰 효과를 발휘합니다.

너는 한국어 글쓰기 및 편집 전문가야.
아래 글을 읽고 문장 교정을 수행해줘.
문장을 교정하되, 정보가 왜곡되거나 내용이 바뀌지 않도록 주의해줘.

{{글자를 뜻하는 ‘텍스트’와 개성 있고 쿨하다는 뜻을 가진 ‘힙’을 합성한 신조어로, 책을 읽는 스스로를 ‘멋지다’ 느끼며 SNS에 인증샷을 올리는 문화가 자리 잡았습니다. 따분하고 고리타분하게 느껴지던 활자 문화가, 젊은 세대에겐 오히려 신선하게 다가오는 덕분이죠. 텍스트힙 트렌드 내에서도 새 유행이 나타나는 중입니다. 읽기에서 쓰기로, 텍스트힙에서 ‘라이팅힙(Writing-hip)’으로의 이동이 2025년 트렌드 최전선에서 포착됩니다.}}

## 세부 지침
- 맞춤법과 띄어쓰기를 수정하고, 문맥이 더 자연스럽도록 다듬어줘.
- 원본 문장, 수정한 문장, 수정한 이유를 함께 제시해줘.

너는 디지털 트렌드 큐레이터야.

‘밈(Meme)’이라는 용어의 의미를 검색해서 간단히 설명해줘.
직접적인 인용 위주로 정리하고, 문서에 없는 내용을 추측하거나 덧붙이지 말아줘.

2023년 이후 유행한 밈 3가지도 소개해줘.

아래 형식으로 정리해 줘:
1. 용어 정의 (2~3줄) + 출처 링크
2. 최신 밈 예시
- 밈 이름
    - 설명 (2~3줄)
    - 출처 링크

예를 들면, 

프롬프트 체이닝은 복잡한 정보 처리나 콘텐츠 작성뿐 아니라, AI가 실수하거나 맥락을 놓치기 쉬운 작업에서 오류 가능성을 줄이는 데 매우 효과적인 방식입니다. 결과를 더 신뢰할 수 있게 만들고 싶다면, 한 번에 모든 것을 요청하기보다는 질문을 쪼개고 흐름을 설계하는 것부터 시작해보세요.  

2025년 5월, 초록이 짙어지고 마음까지 맑아지는 계절입니다.

인공지능의 대중화는 우리에게 다시 묻습니다. 

무엇을 묻고, 어떻게 확인하며, 어떤 기준으로 신뢰할 것인가—
어쩌면 일을 잘 해내고 싶던 사람이라면 늘 품고 있던 태도였는지도 모릅니다.

사람과 협업할 때도, AI와 함께 일할 때도
‘알아서 해주길’ 바라기보다, 능동적으로 개입하고 주도하는 자세가
더 나은 결과를 만들어주는 것 같습니다.

앞으로도 ‘넥스트아카이브’는 AI 시대에 필요한 태도와 감각을 함께 가꿔갈 수 있는 선명한 기술 인사이트를 전하겠습니다.

시간 내어 읽어주셔서 감사합니다.

구독 의견이나 피드백은 언제나 환영합니다.