더 이상 AI를 지휘할 엔지니어가 필요하지 않습니다.

2023년에는 수백만 명의 사람들이 ChatGPT와 같은 인공지능 모델이 자신의 일자리를 빼앗을 가능성을 걱정하는 가운데, 일부 회사는 이러한 새로운 세대의 AI 챗봇을 활용할 수 있는 사람을 고용하기 위해 수십만 달러를 지불할 의향이 있습니다.

블룸버그 에 따르면, 그 당시 ChatGPT가 등장하면서 연봉이 최대 335,000달러 에 달하는 Prompt Engineer라는 새로운 직업이 생겨났습니다.

"AI와 대화하세요"

기존 프로그래머와 달리 엔지니어는 산문으로 프로그래밍을 제안한 다음 일반 텍스트로 작성된 명령을 AI 시스템에 보내고, AI 시스템은 설명을 실제 작업으로 전환합니다.

이런 사람들은 AI의 단점을 이해하는 경우가 많으며, 이를 통해 AI의 능력을 강화하고 간단한 입력을 정말 독특한 결과로 바꿔주는 복잡한 전략을 생각해낼 수 있습니다.

랜스 정크는 한때 ChatGPT 사용법을 가르치는 온라인 강좌를 통해 3만 5천 달러 에 가까운 수익을 올렸습니다. 사진: Gearrice.

"AI를 효과적으로 활용하려면 지시 설계 기술을 숙달해야 합니다. 이 기술이 없다면 당신의 커리어는 머지않아 '파괴'될 것입니다."라고 IBM 테크놀로지 그룹 글로벌 교육 및 인사 개발 부사장 리디아 로건은 말했습니다.

그러나 급속한 발전으로 AI 모델은 이제 사용자 의도를 이해하는 능력이 훨씬 향상되었으며, 의도가 불분명한 경우 후속 질문을 할 수도 있습니다.

또한 WSJ 에 따르면 기업들은 다양한 부서의 광범위한 직원을 대상으로 명령과 AI 모델을 가장 잘 활용하는 방법을 교육하고 있기 때문에 한 사람이 이러한 전문 지식을 보유할 필요성이 줄어들고 있습니다.

특히, 마이크로소프트가 의뢰한 최근 설문조사에서 31개국 31,000명의 직원을 대상으로 향후 12~18개월 내에 회사가 추가할 새로운 직무에 대해 질문했습니다. 마이크로소프트의 AI at Work 마케팅 이사인 재러드 스파타로에 따르면, 지휘 엔지니어는 목록에서 최하위 두 번째였습니다.

그 사이 트레이너, 데이터 과학자, AI 보안 전문가와 같은 직업이 목록의 상위를 차지했습니다.

스파타로는 대규모 언어 모델이 이제 더 나은 상호작용, 대화, 맥락 인식을 가능하게 할 만큼 충분히 발전했다고 주장합니다.

예를 들어, 마이크로소프트의 AI 기반 조사 도구는 후속 질문을 하고, 이해가 되지 않는 부분이 있을 때 사용자에게 알려주고, 제공된 정보에 대한 피드백을 요청합니다. 다시 말해, 스파타로는 "완벽한 문장을 쓸 필요는 없다"고 말합니다.

프롬프트 "블라인드"는 틀린 것이 아닙니다.

취업 검색 플랫폼 Indeed의 AI 부문 부사장인 Hannah Calhoon에 따르면, 현재 명령줄 엔지니어에 대한 구인 공고는 거의 없습니다.

ChatGPT가 출시된 지 불과 몇 달 후인 2023년 1월, Indeed 사용자들의 해당 직무 검색 건수는 100만 건당 144건으로 급증했습니다. 하지만 이후 이 수치는 100만 건당 20~30건으로 감소했습니다.

프롬프트 엔지니어는 ChatGPT와 같은 AI 도구에 질문을 작성하거나 명령을 내리는 업무를 담당하는 엔지니어입니다. 사진: Riku AI.

수요 감소, 예산 부족, 경제적 불확실성 증가 외에도, 최근 몇 년 동안 기업들은 전반적으로 채용에 훨씬 더 신중한 태도를 보였습니다.

Nationwide Insurance, Carhartt Workwear, New York Life Insurance와 같은 회사는 모두 지휘 엔지니어를 고용한 적이 없으며, 대신 모든 현직 직원이 훈련받아 습득할 수 있는 기술로 더 나은 지휘 기술을 보고 있다고 말합니다.

Nationwide의 최고기술책임자(CTO)인 짐 파울러는 "재무, 인사, 법무 분야에 종사하든, 우리는 이를 별도의 직함이 아닌 직함 내의 역량으로 봅니다."라고 말했습니다.

구글 브레인 설립자이자 스탠포드 대학 강사인 앤드류 응 교수는 사용자가 AI에 요청(프롬프트)을 입력할 때 때로는 너무 자세하게 설명할 필요가 없다고 말했습니다.

X에 게시된 글에서 응(Ng)은 이를 " 게으른 프롬프트(lazy prompting )" 라고 부릅니다. 맥락이 거의 없거나 전혀 없이 AI에 정보를 제공하는 것입니다. 코세라(Coursera)와 딥러닝(DeepLearning)의 공동 창립자인 응은 "절대적으로 필요한 경우에만 프롬프트에 세부 정보를 추가해야 합니다."라고 말했습니다.

Ng가 제시한 전형적인 예로는 프로그래머가 디버깅을 할 때 명시적으로 원하는 내용을 언급하지 않고 전체 오류 메시지(때로는 몇 페이지 길이)를 AI 모델에 복사하여 붙여 넣는 경우가 많다는 것입니다.

그는 "대부분의 대규모 언어 모델(LLM)은 사용자가 명확하게 언급하지 않더라도 사용자가 필요로 하는 것을 이해하고 분석하여 수정 방법을 제안할 만큼 똑똑합니다."라고 썼습니다.