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[IT뉴스]AI 시대 생존 키트...프롬프트 기술 아닌 ‘공감’ 능력

온카뱅크관리자

2026-01-05 07:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> AI와 인간 협업의 조건 
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 <img alt="2013년 개봉된 영화 ‘그녀(Her)’는 주인공과 인공지능 간 대화가 일방적 지시가 아니라 서로의 역할, 맥락, 기대를 맞추는 ‘공감’의 과정임을 극단적으로 보여주어 화제를 모았다. 최근의 연구들도 인간과 인공지능간 협업의 성과가 공감 등 사회인지적 능력에 의해 좌우될 수 있음을 시사한다. 안나푸르나 픽처스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/hani/20260105070646822enrp.jpg" data-org-width="970" dmcf-mid="6QgfESNdDQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/05/hani/20260105070646822enrp.jpg" width="658">
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 2013년 개봉된 영화 ‘그녀(Her)’는 주인공과 인공지능 간 대화가 일방적 지시가 아니라 서로의 역할, 맥락, 기대를 맞추는 ‘공감’의 과정임을 극단적으로 보여주어 화제를 모았다. 최근의 연구들도 인간과 인공지능간 협업의 성과가 공감 등 사회인지적 능력에 의해 좌우될 수 있음을 시사한다. 안나푸르나 픽처스 제공
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 생성형 인공지능 시대 프롬프트 기술에 대한 관심이 폭증하고 있다. 유튜브나 소셜미디어에서는 ‘이 문장만 쓰면 된다’는 프롬프트 공식이 만능 치트키인 양 회자되고, 프롬프트 엔지니어가 미래의 유망한 직업으로 거론된다. 하지만 좋은 성과는 정교한 프롬프트 그 자체가 아니라, 인공지능과 역할을 나누고, 관점을 조정하며, 맥락을 공유하는 능력, 즉 사회인지 능력이라는 연구가 나와 주목을 끌고 있다. 
 ■ 프롬프트 기술에 대한 높은 관심
 프롬프트는 챗지피티와 같은 거대언어모델로부터 결과물을 얻어내기 위해 입력하는 문장을 말한다. 목표, 배경, 맥락, 제약조건, 출력 형식까지 포함한 작업조건의 묶음으로, 생성형 인공지능이 좋은 결과물을 낼 수 있도록 입력을 설계하는 과정이 프롬프트 기술이다. 과거와 달리 코드나 프로그래밍 언어에 익숙하지 않아도 자연어를 사용해 쉽게 접근할 수 있게 되었다. 동일한 모델이라도 프롬프트를 어떻게 구성하느냐에 따라 결과가 크게 영향을 받는다는 경험이 축적되면서 프롬프트 기술은 인공지능 시대 생존비법으로 부상했다.
 하지만 프롬프트를 구성하는 문장은 정보를 전달하는 도구이기 이전에, 관계를 맺고 상호작용을 조정하는 장치이기도 하다. 같은 문장도 맥락과 전제에 따라 뜻이 달라질 수 있다. 정교한 문장 구성도 중요하지만, 목표를 공유하고, 인공지능이 무엇을 알고 무엇을 모르는지 가늠해 불확실성을 관리할 때 좋은 결과를 도출할 수 있음을 뒷받침하는 연구들이 나오고 있다.
 ■ 관건은 사회인지 능력
 ‘인간과 인공지능간 협업 시너지 측정’이라는 제목의 최근 연구에 따르면 ‘혼자 문제를 잘 푸는 능력’과 ‘인공지능과 협업을 잘하는 능력’간에는 관계가 약하다. 다시 말해 혼자 똑똑하고 문제 해결에 뛰어난 사람이 인공지능과 함께할 때 반드시 뛰어난 건 아니다. 오히려 인공지능 사용자의 성과를 예측하는 핵심 단서는 문제풀이 능력이 아니라 사회인지능력이다. 상대의 관점·지식·의도를 가늠하고 조정하는 사회인지적 능력이 높을수록, 인공지능과 협업할 때 좋은 성과가 나온다. 마이크로소프트 연구진의 최신 연구도 비슷하다. 이 점에서 프롬프트 기술을 정답을 향한 문제 풀이 식으로 접근하기보다, 상대(인공지능)의 한계를 파악하고 역할과 전제를 조율하는 능력으로 바라볼 때 좋은 결과로 이어질 수 있다.
 예컨대, 한 출판사 편집자가 기사 요약을 맡길 때, ‘당신은 출판사 기획자야. 쟁점, 근거, 논리상 오류, 남는 질문을 4개 항목 이내로 정리해줘’라고 질문하는 식이다. 이어 “사실, 추정, 확인이 필요한 부분을 구분해 표시해줘”라고 추가 요구한다면, 인간이 해야할 일, 인공지능이 해야 할 일을 구분할 수 있게 되어 좋은 품질을 얻을 수 있다.
 인공지능에는 ‘마음’이 없지만, 인간이 인공지능을 활용할 때 상대가 무엇을 알고 무엇을 모르는지, 어디까지 신뢰해도 되는지를 계속 점검하는 것이 중요하다는 의미다. 이는 공감이라는 인간의 고유한 특성과도 맞닿아있다. 인공지능과 협업할 때 공감은 감정이입이 아니라 인지적 기술에 가깝다. 지속적인 질문을 통해, 인공지능의 역할과 한계를 인지하고 필요한 정보를 추가하며, 대화의 전제를 조율하는 능력으로, 프롬프트는 이 과정을 문장으로 구현한 결과물이다. 아울러 인공지능이 좋은 성과를 낼 수 있도록 배경지식·자료·역할·목표를 조율하는 맥락 설계도 주목받고 있다. 많은 경우 인공지능의 품질은 모델 자체의 능력이 아니라, 사용자가 제공한 맥락과 상호작용 방식에 의해 크게 좌우되기 때문이다. 마치 기획회의를 시작하기에 앞서, 결정을 내릴 회의인지, 아이디어를 모을 회의인지 먼저 정하고, 역할을 나눈 뒤 시작하면 회의가 곁길로 새지 않고 효율적으로 진행되는 것과 비슷하다.
 ■ 인간의 고유한 능력이 부각되는 이유
 인간과 인공지능간 협업이 좋은 성과로 이어지려면 어떤 방식으로 접근해야 할까? 의료현장에서 영상의학과 전문의가 폐 시티(CT)를 판독할 때, 인공지능은 방대한 영상 데이터의 패턴을 학습해 의심 부위를 표시한다. 인공지능은 데이터를 통해 패턴을 추출하는 데 강하기 때문에 미세 신호를 놓칠 가능성을 줄여준다. 반면 전문의는 환자의 과거 검사 변화, 동반 질환, 생활 환경, 치료가 삶에 미칠 의미까지 함께 고려할 때 좋은 결과를 낼 수 있는데, 이때 필요한 것이 임상을 위한 전문성과 함께 사회인지 능력이다. 
 이처럼 인공지능과 인간이 각자 강점이 있는 분야를 중심으로 역할을 나누고, 불확실성을 함께 관리할 때 좋은 성과로 이어질 가능성이 높다. 이 과정에서 맥락과 관계를 살피는 공감 능력이 중요한 역할을 할 수 있다.
 메타인지, 즉 인공지능이 무엇을 알고 무엇을 모르는지, 내가 어떤 판단을 하고 있는지 점검하는 능력도 주목받고 있다. 메타인지는 인공지능이 내놓는 그럴듯한 답을 정답으로 착각하지 않게 해주는 최소한의 안전장치로 기능한다. 무엇이 사실이고 무엇이 추정인지, 어디서부터는 사람이 확인·판단해야 하는지를 점검할 때 협업도 안정화된다. 예컨대 법조계를 대상으로 생성형 인공지능 사용 시 공통적으로 요구되는 윤리 지침을 게재한 로이터통신에 따르면, 무엇을 맡기고(역할), 어디까지 믿을지(신뢰), 무엇을 사람이 확인할지(검증)를 미리 정하지 않으면 전문직 업무에서 오히려 위험이 커질 수 있다고 짚었다. 이 부분이야말로 메타인지의 영역인 셈이다. 
 인공지능 시대에도 ‘관계’를 읽는 능력, ‘공감’이 중요하다는 사실은 인간 본연의 고유한 능력이 여전히 위력을 발휘할 수 있음을 의미한다. 메타인지 등에 기반해 상호 역할을 나누고 관점을 조율하며 맥락을 공유하는 인간의 오래된 기술이 인공지능 시대 인간의 유력한 생존키트로 부상하고 있는 셈이다. 
 한귀영 사람과디지털연구소 소장 hgy4215@hani.co.kr
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