생성형 AI가 빠르게 확산되면서 이제 AI 없는 일터는 점점 더 상상하기 어려운 것이 되어가고 있습니다. 지난달 한국은행이 실시한 ‘AI의 빠른 확산과 생산성 효과’ 조사 결과에 따르면, 국내 근로자 중 생성형 AI를 한 번이라도 사용해 본 적이 있는 사람의 비율은 무려 63.5%에 달했다고 합니다. 그중 근로자 절반 이상(51.8%)이 업무에 생성형 AI를 활용하고 있고, 17.1%는 정기적으로 업무에 활용하고 있습니다. 특히 흥미로운 점은 국내 근로자들의 전반적인 AI 활용률이 미국의 약 두 배에 달한다는 것입니다.

 

생성형 AI는 업무시간을 단축시켜 주기도 하고, 혼자서는 불가능해 보이는 프로젝트를 완수할 수 있게 도와주기도 하는 고마운 존재입니다. 그런데 우리는 일상에서 자연스럽게 이용하는 AI를 얼마나 잘 이해하고 있을까요?

생성형 AI를 단순히 도구로 사용하는 것과 그 작동 원리를 이해하고 상황에 맞게 적절히 활용하는 것 사이에는 큰 차이가 있습니다. 프롬프트와 모델 아키텍쳐 등 생성형 AI의 퍼포먼스에 영향을 미치는 다양한 요인들과 잠재적 위협을 이해하는 사용자는 훨씬 더 뛰어나고 안전한 결과물을 만들어 낼 수 있기 때문입니다.

예를 들어 생성형 AI는 같은 질문이라도 어떻게 묻느냐에 따라 전혀 다른 결과물을 출력해 냅니다. 단 한 줄의 프롬프트를 더하는 것만으로도 생성형 AI는 전혀 다른 퀄리티의 결과물을 내놓기도 합니다. 또한 생성형 AI 모델은 가끔 틀린 사실을 그럴듯하게 말하는 할루시네이션(Hallucination) 현상으로 사용자들을 당황시키기도 합니다. 그러나 이러한 생성형 AI의 행동 패턴에 대해 우리는 전혀 이해하지 못한 채 AI가 생성해 준 결과물을 무분별하게 업무에 활용하는 경우가 많습니다.

이에 대한 해결책으로 생성형 AI의 단순한 사용법을 넘어, AI 리터러시(AI literacy)가 핵심 역량으로 떠오르고 있습니다. AI 리터러시는 단순히 프롬프트를 잘 다루거나 새로운 도구를 시도해보는 것만을 의미하지 않습니다. 인공지능이 어떤 방식으로 학습하고 작동하는지 기본 원리를 이해하는 것에서 출발합니다. 그 위에 결과물을 무조건 신뢰하기보다 꼼꼼히 확인하고, 필요하다면 보완할 수 있는 비판적 안목이 더해집니다. 또한 개인정보 보호나 결과에 대한 책임처럼, 실제 업무에서 필요한 윤리적 태도도 포함됩니다. 결국 AI 리터러시는 인공지능을 단순한 ‘도구’가 아니라 업무를 함께하는 ‘팀원’으로 바라보며, 그 가능성과 한계를 분별해 현명하게 활용하는 종합적 역량이라 할 수 있습니다. 이번 시간에는 생성형 AI를 보다 효과적이고 올바르게 활용할 수 있도록 해주는 AI 리터러시와 프롬프트 엔지니어링의 개념에 대해 알아보도록 하겠습니다.

 

 

AI 리터러시란 무엇이고 왜 중요한가?

글의 서두에서 살펴본 것처럼 AI를 보다 잘 다루려면 AI 자체에 대해 깊고 다각적인 이해가 필요합니다. 사전적 정의에 따르면 AI 리터러시(AI Literacy)란 인공지능의 기능과 한계 그리고 윤리적 고려 사항 등을 포함하여 인공 지능의 다양한 측면을 이해하고 이를 실용적인 목적으로 사용할 수 있는 능력이라고 할 수 있습니다. 즉 단순히 생성형 AI 모델에게 질문을 던지고 원하는 답변을 얻는 것을 넘어서, 블랙박스(Black box)화 되어있는 생성형 AI 모델의 작동 방식을 이해하고, 최대한의 퍼포먼스를 끌어내며 잠재적 위험을 사전에 파악하여 대응하기 위한 능력입니다.

AI 리터러시는 단순히 인공지능 기술에 관해 공부하는 것이 아닙니다. 딥러닝의 작동 원리와 데이터 그리고 컴퓨터 사이언스에 대한 기술적인 이해 즉 하드스킬(Hard Skill) 뿐만 아니라 AI 윤리(AI Ethics)나 비판적 사고(Critical Thinking)와 같은 소프트 스킬(Soft Skill) 역시 포함하는 매우 포괄적인 개념입니다.

*출처: World Economic Forum

 

개인을 넘어 기업의 엔터프라이즈 전략 관점에서 볼 때, 조직이 생성형 AI를 효과적으로 도입하려면 모델의 작동 원리와 성능 한계를 이해하고, 이를 업무 프로세스와 연결하는 능력은 매우 중요합니다. 예를 들어, 우리 회사의 직원들이 생성형 AI 모델의 구조를 보다 잘 이해하면 모델의 응답 패턴과 한계를 예측하고 더 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 즉 인공지능의 작동 원리를 깊이 있게 이해하면 AI를 보다 더 잘 활용할 수 있고 나아가 이에 대한 분석이나 평가 역시 가능해집니다.

또한, AI 리터러시는 조직과 개인이 AI 활용에서 발생할 수 있는 실수, 편향, 보안 문제 등을 사전에 방지하고 의사결정의 질을 높이는 가장 근본적인 핵심 역량이라고 할 수 있습니다. 한 조직의 구성원 전체가 AI를 이해하고 활용하는 능력이 높을수록 조직은 혁신 속도를 높이고 리스크를 최소화하며, 데이터와 AI를 기반으로 한 경쟁 우위를 확보할 수 있게 됩니다.

 

 

생성형 AI 모델의 작동 원리와 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링

생성형 AI를 업무에 활용할 때 가장 흔하게 접하게 되는 환각 현상(Hallucination)과 편향(Bias)에 대해서도 AI 리터러시의 관점에서 더욱 심층적으로 이해하고 해결책을 모색할 수 있습니다. LLM은 왜 가끔 편향된 답변과 환각 현상을 보여주는 것이며, 이러한 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요?

LLM(대규모 언어 모델)의 핵심 작동 원리는 자기회귀(Auto Regressive)에 의한 다음 단어 예측(Next-Token Prediction)에 있습니다. 우리가 GPT-5나 Gemini Pro 2.5와 같은 기초모델에 “The robots”라고 입력하면, 모델은 학습한 방대한 텍스트 데이터에서 다음에 올 가능성이 높은 단어들을 계산하고, 가장 확률이 높은 단어, 예를 들어 “are”을 선택합니다. 이러한 과정이 반복되면서 하나의 문단, 나아가 전체 글이 생성됩니다.

즉, 생성형 AI는 새로운 정보를 ‘창조’하는 것이 아니라, 학습 데이터 내 패턴을 조합하여 결과물을 재구성합니다. 마치 토큰(Token)이라는 재료와 모델 아키텍처라는 레시피를 이용해 새로운 요리를 만드는 것과 비슷합니다. 그러나 이 과정에서 사실과 다른 정보나 존재하지 않는 내용을 그럴듯하게 생성하는 환각 현상이 발생할 수 있으며, 최신 정보나 특정 도메인 지식에서는 특히 두드러집니다. 또한 학습 데이터에 내재된 사회적, 문화적 편견이 모델의 답변에 반영될 수 있고, 확률적 특성 때문에 동일한 질문에도 답변이 매번 조금씩 달라질 수 있습니다.

이러한 생성형 AI 모델의 한계점을 극복하기 위해 등장한 것이 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)입니다. 프롬프트 엔지니어링은 단순한 질문을 넘어, 지시문(Instruction)을 명확히 하고 제한사항(Restriction)을 추가하며, 몇 가지 예시(Few-shot Training)를 제시해 LLM이 특정 작업을 수행하도록 훈련시키는 방식이 대표적입니다. 다시 말해, 하나의 질문에 대한 가장 좋은 답변을 얻기 위해 질문 자체를 다듬는 과정이라고 할 수 있습니다. 구체적인 프롬프트를 작성하기 위한 구성요소와 예시는 다음과 같습니다.

– 명령(Task): 신입사원 교육용으로 AI 리터러시 개념을 설명하는 글을 작성해주세요
– 맥락(Contex): 이 글은 신입사원 오리엔테이션 교육자료에 포함될 예정이며, 독자들은 생성형 AI에 대한 사전 지식이 거의 없는 상태입니다
– 페르소나(Persona): 당신은 신입사원 교육을 담당하는 HR 트레이너이며, 어려운 기술 개념을 실생활 사례로 풀어 설명하는 데 강점이 있습니다
– 예시(Example): 예를 들어, 생성형 AI가 이메일을 자동으로 작성해줄 수 있지만 때때로 틀린 사실을 말하거나 예의에 맞지 않는 표현을 쓸 수도 있다는 점을 사례로 설명해주세요
– 포멧(Format): 소제목을 포함한 교육용 안내문 형식으로 작성하고, 700자 내외 분량으로 만들어주세요
– 어조(Tone): 친근하면서도 신뢰감 있는 어조를 사용하고, ‘~입니다’체로 작성해주세요. 신입사원들이 쉽게 이해할 수 있도록 문장을 짧게 구성해주세요

 

최근에는 프롬프트 엔지니어링의 진화한 형태로써 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이 활용되고 있습니다. 컨텍스트 엔지니어링을 적용하면, 단순한 지시문만으로는 충분하지 않은 배경 정보나 상황적 맥락을 모델에 제공할 수 있습니다. 기존의 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 LLM에 정확한 명령을 내리고 원하는 결과를 얻기 위해 ‘프롬프트’ 자체를 최적화하는 데 집중하는 기술이었다고 한다면, 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)은 LLM이 태스크를 수행하는 데 필요한 ‘정보 환경’과 ‘전체적인 시스템의 맥락’을 설계하는 종합적인 접근 방식입니다. 즉, LLM의 성능을 극대화하기 위해 다양한 외부 데이터와 도구를 통합하고 활용하는 것까지 포함하는 훨씬 더 포괄적인 개념이라고 할 수 있습니다.

 

*출처: medium

 

 

AI 시대의 핵심 역량, AI 리터러시

앞서 살펴본 것처럼, 생성형 AI가 제공하는 강력한 기능을 단순히 활용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI를 업무와 생활 속에서 안전하고 효율적으로 활용하려면 AI 리터러시를 갖추고 프롬프트 및 컨텍스트 엔지니어링 능력을 함께 개발하는 것이 필수적입니다. AI 리터러시는 단순히 기술을 이해하는 것을 넘어, 모델의 작동 원리, 한계, 잠재적 편향을 인지하고 이를 업무와 의사결정 과정에 전략적으로 적용할 수 있는 능력입니다.

조직과 개인 모두 AI 리터러시를 갖출 때, 생성형 AI의 잠재력을 최대한 활용하면서 동시에 오류, 편향, 보안 문제 등 위험 요소를 사전에 예방할 수 있습니다. 또한 프롬프트와 컨텍스트를 정교하게 설계함으로써 원하는 결과를 일관되게 얻고 AI를 단순한 도구가 아닌 신뢰할 수 있는 ‘협업 파트너’로 만들 수 있습니다.

AI가 사람의 일자리를 대체한다는 것을 걱정하는 목소리가 점점 더 커지고 있지만 이러한 시대일수록 결국 경쟁력은 기술 자체가 아닌, 기술을 이해하고 통제하며 전략적으로 활용할 수 있는 ‘사람의 역량’에서 나옵니다. AI 리터러시를 기반으로 한 지속적인 학습과 실습은 개인과 조직 모두가 변화하는 환경에서 민첩하게 대응하고, 혁신을 주도할 수 있는 핵심 열쇠가 될 것입니다.

 

[참고자료]

– 경향신문, 노동자 절반 이상 “생성형 AI, 업무 활용”···업무시간 주당 1시간30분 단축
– IBM, AI 리터러시: 인공 지능 기술 격차 해소
– EDUCAUSE REVIEW, A Framework for AI Literacy
– World Economic Forum, Why AI literacy is now a core competency in education
– Elevate, Context Engineering: Bringing Engineering Discipline to Prompts
– AiGround, 구체적인 프롬프트를 구성하기 위한 6가지 구성요소(ChatGPT 기초 가이드)
– Embracing Enigmas, Next Token Prediction is a Fundamental Function of the World

 

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