AI 윤리 문제, ‘성찰적 프롬프트 엔지니어링’으로 해결하기

혹시 AI를 쓰면서 이런 생각 해본 적 없으신가요? “왜 자꾸 결과가 편향되지?”, “내가 너무 막연하게 질문했나?” 하고 말입니다. 2024년 구글 제미나이의 이미지 생성 논란은 AI의 성능 문제를 넘어, AI를 사용하는 우리의 역할에 대한 중요한 질문을 던졌습니다.

이제는 AI 개발자뿐만 아니라, AI에게 명령을 내리는 사용자, 즉 우리 모두의 책임이 중요해졌습니다. 뮌헨 공과대학의 Christian Djeffal 교수는 이러한 시대적 요구에 맞춰 ‘성찰적 프롬프트 엔지니어링(Reflexive Prompt Engineering)’이라는 매우 현실적인 프레임워크를 제안했습니다. (출처 링크).

이건 단순히 기술적 요령이 아닙니다. AI와의 대화에 윤리적, 사회적 가치를 녹여내는 5단계 책임 설계 방법론이죠. 그의 연구를 바탕으로, 누구나 바로 적용할 수 있도록 알기 쉽게 설명해 드리겠습니다.

1단계: 프롬프트 설계

모든 것의 시작은 ‘질문’입니다. 프롬프트 설계는 단순히 명령을 던지는 행위가 아니라, 원하는 결과물을 얻기 위해 체계적으로 지시를 구성하는 과정입니다. 여기에 ‘책임’이라는 렌즈를 더하는 것이 핵심입니다.

대표적인 두 가지 기법을 통해 어떻게 ‘책임감 있는 설계’가 가능한지 살펴보시죠.

예시 기반 프롬프팅

AI에게 좋은 예시 몇 개를 보여주면, 그 패턴을 학습해 비슷한 결과물을 내놓습니다. 이때 어떤 예시를 보여주느냐가 AI의 가치관을 결정합니다.

• 잘못된 사례: 채용 공고 작성을 요청하며, 성공적인 개발자 예시로 특정 성별이나 인종의 인물만 반복해서 보여줍니다.
• 올바른 사례: 다양한 인종, 성별, 배경을 가진 인물들이 동등한 역량을 발휘하는 예시를 균형 있게 제시합니다. 이것만으로도 AI의 편견을 눈에 띄게 줄일 수 있습니다.

생각의 사슬 프롬프팅

복잡한 문제를 중간 단계로 나누어 AI가 논리적으로 사고하도록 유도하는 강력한 기법입니다. 여기에 ‘윤리적 검증’ 단계를 의도적으로 추가하는 겁니다.

• 기존 방식: “A와 B 중 더 나은 마케팅 전략을 선택하고 이유를 설명해.”
• 책임 설계 방식: “A와 B 전략을 비교 분석해 줘. 각 단계에서 발생할 수 있는 잠재적 편견이나 특정 그룹에 대한 부정적 영향을 반드시 검토하고, 이를 바탕으로 가장 윤리적이고 효과적인 전략을 제안해 줘.”

마치 부하 직원에게 업무를 지시할 때, “결과만 가져와”가 아니라 “중간 과정에서 발생할 수 있는 리스크도 꼭 짚어보고 보고해”라고 말하는 것과 같습니다.

2단계: 시스템 선택

모든 AI 모델이 같지 않습니다. 시를 쓰는 감성적인 AI가 있는가 하면, 논문을 분석하는 이성적인 AI도 있죠. 시스템 선택은 단순히 가장 유명하거나 성능 좋은 모델을 고르는 게 아닙니다. 우리의 목적과 가치에 가장 부합하는 시스템을 전략적으로 선택하는 과정입니다.

다음 세 가지를 꼭 따져봐야 합니다.

• 기능: 최신 정보가 필요한가요? 그렇다면 외부 웹 검색이 가능한 RAG 모델을 선택해야 합니다. 일반적인 대화만 필요하다면 가벼운 모델로도 충분합니다.
• 윤리: 특정 편향성을 자주 드러내는 모델은 아닌가요? 개발사가 모델의 한계나 학습 데이터를 투명하게 공개하고 있나요?
• 환경: 거대 모델은 엄청난 에너지를 소비합니다. 꼭 필요한 만큼의 성능을 내는, 더 작고 효율적인 모델을 선택하는 것 또한 중요한 책임입니다. 스포츠카로 동네 마트에 가는 격은 피해야죠.

3단계: 시스템 구성

AI 모델에는 결과물의 창의성을 조절하는 ‘온도(Temperature)’ 설정값이 있습니다. 이 값을 조절해 AI의 성격을 우리 입맛에 맞게 미세 조정할 수 있습니다.

• 높은 온도: 재즈 연주처럼 즉흥적이고 창의적인 답변을 내놓습니다. 소설 초안을 쓰거나 새로운 아이디어를 낼 때 유용합니다.
• 낮은 온도: 메트로놈처럼 일관되고 예측 가능한 답변을 내놓습니다. 보고서를 요약하거나 사실 기반의 정보를 얻을 때 적합합니다.

책임의 관점에서 이는 매우 중요합니다. 예를 들어, 의료 정보를 요약하는 민감한 작업에 온도를 높게 설정하면, AI가 없는 사실을 지어내는 ‘환각(Hallucination)’ 현상으로 이어질 수 있습니다. 반면, 창의적인 광고 문구를 뽑을 때는 온도를 높여야 예상 밖의 결과물을 얻을 수 있겠죠.

4단계: 성능 평가

AI가 내놓은 결과가 정말 ‘좋은’ 결과일까요? AI의 답변을 신입사원의 첫 보고서처럼 대해야 합니다. 그럴듯해 보이지만, 반드시 비판적인 검증이 필요합니다.

• 다차원적 평가: 단순히 문장이 매끄러운지, 정보가 정확한지만 보지 마세요. 공정성, 편향성, 개인정보 침해 가능성 등 윤리적 잣대를 함께 들이대야 합니다.
• 이해관계자 참여: 이 AI 시스템의 영향을 받는 실제 사용자나 소외될 수 있는 그룹을 평가 과정에 참여시켜 우리가 놓친 잠재적 피해를 파악해야 합니다.
• AI 평가의 함정 인지: AI에게 다른 AI의 결과물을 평가시키는 건 편리하지만 위험합니다. AI는 자신과 비슷하거나 더 길고 장황한 답변을 선호하는 ‘자기 강화 편향’을 갖기 때문입니다. 셰프에게 자기 요리가 맛있냐고 묻는 것과 같죠.

5단계: 프롬프트 관리

마지막으로, 성공적인 프롬프트와 그 결과물을 체계적으로 기록하고 관리해야 합니다. 이는 개발자들이 코드를 버전별로 관리하는 것과 같습니다. 훌륭한 프롬프트는 한번 쓰고 버릴 명령어가 아니라 귀중한 지적 자산입니다.

• 문서화: 어떤 프롬프트를, 어떤 모델과 설정값으로 사용했는지, 그 결과는 어땠는지 상세히 기록합니다.
• 재사용 및 공유: 잘 만들어진 ‘책임감 있는 프롬프트’는 일종의 디자인 패턴이 됩니다. 이를 조직 내에서 공유하고 재사용하면 팀 전체의 AI 활용 역량과 책임 수준이 함께 올라갑니다.

결론

‘성찰적 프롬프트 엔지니어링’은 더 나은 결과물을 얻기 위한 기술 가이드가 아닙니다. AI와의 상호작용 속에서 내가 내리는 선택이 어떤 영향을 미칠지 끊임없이 고민하고 되돌아보는 ‘태도’에 가깝습니다.

AI는 강력한 도구이지만, 그 방향키를 쥐고 있는 것은 결국 우리 사용자입니다. 오늘 소개된 5단계 프레임워크를 업무에 적용해 보세요. AI를 단순한 답변 생성기를 넘어, 윤리적 가치를 실현하는 든든한 파트너로 만들 수 있을 것입니다. 우리 각자의 작은 ‘성찰’이 모여 더 공정하고 책임감 있는 AI 생태계를 만듭니다.