답을 찾아주는 것이 아닌, 프로세스의 혁신 일 뿐

“강의에서 배운 내용을 정리해 공유합니다. 여러분의 생각과 경험도 함께 나누면 더 풍부한 배움이 되리라 믿습니다.”

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최종 선택할 답은

내가, 인간이 선택하고 그 선택에 대한 감정과 책임으로 밀고 나가는 것입니다.

 

 

프로그래밍의 개념

• ChatGPT에게 특정 규칙을 주어 복잡한 지시를 따르게 함.
• 단순한 질문이나 명령을 넘어서, 규칙을 설정하여 출력 형식을 지정.

 

예시와 상호작용

• 예를 들어, "출력할 때마다 데이터를 쉼표로 구분된 값 목록으로 만들어 주세요"라고 지시.
• ChatGPT는 주어진 규칙에 따라 정보를 정리하여 출력.

지속적인 개선

• 초기 규칙을 설정한 후, 추가적인 지시를 통해 점점 더 복잡한 작업을 수행하도록 할 수 있음.
• 이는 개인 비서에게 지시를 내리는 것과 유사한 방식으로, 상호작용을 프로그래밍하는 것처럼 활용 가능.

사례: 임상 데이터 관리

• 상황: 임상 시험 데이터를 수집하고 관리하는 과정에서, 여러 연구자와 협력하여 데이터를 정리해야 합니다.
• 프로그래밍 규칙 설정: ChatGPT에게 다음과 같은 규칙을 설정합니다.

  • "모든 연구자의 이름, 연구 주제, 그리고 역할을 쉼표로 구분된 값 목록(CSV) 형식으로 출력해 주세요."
• 입력 예시:

  • "연구자 이름은 김철수이고, 연구 주제는 피부 질환 치료법 개발이며, 역할은 연구자입니다."
• ChatGPT의 출력:

  이름, 연구 주제, 역할
  김철수, 피부 질환 치료법 개발, 연구자

• 추가 지시:

  • "이와 유사한 다른 연구자들의 예시도 추가로 생성해 주세요."
• ChatGPT의 출력:

  이름, 연구 주제, 역할
  김철수, 피부 질환 치료법 개발, 연구자
  이영희, 당뇨병 관리 연구, 연구자
  박민수, 심장 질환 예방 연구, 연구자

 

이 사례의 중요성

• 데이터 정리: 임상 데이터 프로젝트 매니저로서, 다양한 연구자들의 정보를 체계적으로 정리하는 데 도움이 됩니다.
• 효율성 향상: ChatGPT를 활용하여 반복적인 작업을 자동화함으로써 시간을 절약하고, 더 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.
• 명확한 커뮤니케이션: CSV 형식으로 데이터를 정리하면, 팀원들과의 커뮤니케이션이 더 명확해지고, 데이터 분석이 용이해집니다.

→ 나의 생각: 프롬프트 엔지니어링이라는 말이 화려하게 들리지만, 본질적으로는 고도의 프로그래밍 기술, 경험, 그리고 명확한 목적의식이 뒷받침되어야만 제대로 효율성을 극대화할 수 있습니다. 단순한 팁이나 요령(잡기)을 따라하는 것에만 머무르면, 결국 반복적이고 안일한 습관에 머물 뿐입니다. 기술은 빠르게 발전하기 때문에, 이런 방식만으로는 결코 앞으로 나아갈 수 없습니다. 제가 생각하는 진짜 엔지니어링은, 인공지능을 단지 도구처럼 다루면서 내 목적과 목표를 분명히 설정하고, 그 방향에 맞춰 반복적으로 꾸준히 실천하는 과정입니다. ‘팁’은 어디까지나 잡기일 뿐이고, 그 잡기에만 의존하는 것은 선택과 집중과는 거리가 먼 길입니다. 

AI든, 프로그래밍이든, 내 목적에 부합하게 오래도록 써먹으려면, 제대로 된 기반 위에서 명확한 목표, 깊이 있는 실천, 반복적인 적용이 필수라는 점을 꼭 강조하고 싶습니다.

즉, 인공지능은 딱! 한번에 물으면 정답을 제공해 주는 관점으로 쓰기보다, 전세계 도서관과 실증 자료를 대신 쉽고 빠르게 찾아서 나에게 받쳐주는 그 정보의 퍼즐을 맞추어 가는 반복적이고 우상향적인 관점으로 사용을 해야 합니다.

하기 싫은 것 대신 해 주면서 펑펑 나를 놀게 만들어 주는 존재가 아님을 알아야겠습니다.

그런 이유로, <상호 보완>과 <융합적 사고 도출>이란 키워드에 관심을 두어야 겠습니다.