□ 방송일시 : 2025년 10월 13일 (월)
□ 진행 : AI챗봇 “에어”
□ 보조진행: 김우성PD
□ 출연 : 강수진 박사 / 국내 1호 프롬프트 엔지니어, 더 프롬프트 대표
* 아래 텍스트는 실제 방송 내용과 차이가 있을 수 있으니 보다 정확한 내용은 방송으로 확인하시기를 바랍니다.
● 김우성 PD(이하 김우성): 어릴 적 만화 영화 보면요 태권 브이가 출동할 때 지상에는 항상 박사님이 계셨습니다. 그래서 적과 싸우다가 뭐가 안 될 때 “박사님 어떡하죠?” 이러면 “이럴 땐 말이지.” 라고 답을 주시는데, 오늘도 저희가 그런 박사님을 모셨습니다. 물론 태권 브이는 아니고 AI 얘기인데요. 자 대한민국 1호 프롬프트 엔지니어입니다. 뭔가를 처음 한다라는 거 참 어렵고 두렵고 한편으론 설레는 일이죠. 바로 이분이 그 주인공인데요. 강수진 박사님, 강수진 더 프롬프트 대표님 스튜디오에 모셨습니다. 어서 오십시오.
◇ 강수진 박사(이하 강수진) : 안녕하세요. 강수진입니다.
● 김우성 : 특히 한국에서는 1호 되게 좋아요.
◇ 강수진 : 수식어에 1호가 붙어서 챗GPT가 나오고 나서 처음으로 생긴 직업인데 국내에서는 공채로 시작을 했기 때문에 수식어가 붙게 됐습니다.
● 김우성 : 정말 대단한 분을. 여기 대단한 많은 분들이 자주 오십니다. AI 센터장님과도 저희가 많은 얘기도 했었고요. 보안·안전 관련된 주제들의 최고 전문가들을 모시고 있는데 프롬프트 엔지니어라는 말 자체가 다 영어로 되어 있고 어렵습니다. 뭔지 소개를 해 주셔야 될 것 같아요.
◇ 강수진 : 프롬프트와 엔지니어. 이렇게 두 개 합성 명사인데요. 프롬프트는 우리가 쓰는 자연어, 한국어와 일본어, 영어고 엔지니어는 어떻게 하면은 저비용으로 고효율을 낼 수 있는지를 연구하는 그런 직업이에요. 그래서 다양한 텍스트 모델 혹은 이미지 모델, 영상 모델들이 나오고 있는데. 모델들마다 사람처럼 페르소나가 있기 때문에 어떻게 하면 이 모델들을 더 좋은 질문을 통해서 답변을 이끌어내는 기술. 그런 것들을 연구하는 직업입니다.
● 김우성 : 저희 방송국 창문 너머에도 엔지니어가 앉아 있습니다. 뭔가 기술적 문제가 생겼을 때 대응하고 오디오 품질을 관리하는 사람인데, 그런 의미의 엔지니어는 아닌 것 같아요. 지금 설명 들어보면요.
◇ 강수진 : 유사한 것 같습니다. 다만 기계를 다루지 않고 자연어를 다루는데요. 언어 모델이 아무리 AGI에 가까워진다 한들 여전한 한계가 존재해요. 그래서 할루시네이션이라든지 정보 왜곡이라든지 혹은 편향이라든지 이런 것들을 자연어로 어떻게 하면 극복할 수 있을까 이런 것들을 엔지니어링 한다라고 표현할 수 있습니다.
● 김우성 : 결국은 기술 기반의 여러 가지 서비스나 플랫폼을 인간이 어떻게 하면 잘 쓸 수 있을까를 해결해 주시는 분입니다. 그럼 이 방송 듣고 계신 부모님들 우리 아이들도 프롬프터 엔지니어로 키워야겠어, 컴퓨터 공학과 가야 되나요? 이렇게 막 물어보실 것 같아요.
◇ 강수진 : 저는 꼭 그렇다고 생각하지 않습니다. 제 백그라운드가 언어학 대화 분석을 전공하고요. 이 직업을 갖게 되면서 질문을 잘하는 것 그리고 문제를 창의적으로 해결하는 방법 문제를 파악하는 점이 정말 중요하다라고 생각하는데. 컴퓨터 공학이 아니어도 인문학적인 소양으로 녹여서 내가 원하는 것이 무엇인지를 알아가는 역량이 더 중요하다라고 저는 생각하고 있습니다.
● 김우성 : 박사님이 언어학 박사 학위도 있으시거든요. 결국은 AI도 지금은 과거에는 코딩이라고 해서 컴퓨터가 이해하는 기계적 산술식 언어였다면 이제는 자연어라고 말씀하셨지만 단순하게 말하면 우리가 쓰는 말로 컴퓨터를 사용하게 된 겁니다. 그래서 어떻게 보면 더 적합한데 그러면 예전에는 최근에도 있습니다. 코딩 학원 보내고 애들 막 코딩 교육시키고 이랬거든요. 그거보다는 다른 걸 해야겠네요. 어떻게 생각하세요?
◇ 강수진 : 자연어도 어떤 상용화적인 관점에서 본다라고 그러면 자연어 프로그래밍이라고 하고 거든요. 그래서 바이브 코딩처럼, 많이들 요즘 말씀하시는 바이브 코딩이 자연어를 어떻게 하면은 결과를 잘 만들어내지 하는 그런 기술로 자리 잡고 있는 과정에서 어떤 학원들이나 교육 과정들 생기고 있지 않을까 싶습니다.
● 김우성 : 맞습니다. 여러분 우르르 모두가 코딩 배우러 간다. 컴퓨터 프로그래밍 배워야겠다. 물론 그것도 필요한 부분이 있을 겁니다. 더 근본적으로는 그런데 최근에 오픈 AI 보면 앱, 영어 교육 앱 하나 만들어 봐 이랬더니 뚝딱 몇 분 만에 만들고요. 그게 구동이 됩니다. 깜짝 놀랐어요. 그래서 일자리도 잃고 이런 상황도 벌어졌는데 반대 급부로도 지금 박사님 말씀하셨던 것처럼 어떻게 하면 AI를 더 성능 좋게 내가 원하는 결과를 더 잘 만들어낼지를 배우는 방법이 프롬프트 엔지니어다. 조금 이해가 되셨나요? 자 그런데 일단 AI 우리나라가 2천만 명이 넘어섰습니다. 전 세계에서도 원래 2위였는데 독일이 치고 올라오면서 3위 사용자를 갖고 있습니다. 이것도 대단해요. 근데 쓰시는 분들이 다들 앞서 저희가 사연도 소개해 드렸지만 어려워해요. 박사님도 많은 그런 분들을 만나시고 강연도 많이 하실 텐데 얘기 좀 해 주십시오. 제일 답답해하는 이유, 사례 어떤 것들이 있나요?
◇ 강수진 : 두 가지로 정리해서 말씀드릴 수 있을 것 같은데. 첫 번째는 저희가 구글의 검색창이나 네이버의 검색창에 단편적인 검색이 익숙해져 있기 때문에 질문을 어떻게 문장으로 구성하는가. 언어 모델과 상호작용하면서 문장으로 서술을 했을 때 더 나은 결과를 낳는다라는 것들을 상호 작용을 해야 된다라는 건데요. 그 점을 우선 가장 어려워하시는 것 같고. 두 번째는 요즘의 언어 모델들의 성능은 보편화됐고 어느 정도 다 좋은 것 같아요. 크게 좋은 모델도 없고 크게 나쁜 모델도 없다라는 점에서. 그러면 이 결과를 가지고 정말 쓸 만한 결과를 만들어내는가가 되게 어려워하시는 부분 같아요. 그래서 내가 이 프롬프트로 결과를 얻어서 정말로 업무 자동화를 하고 혹은 내 노동력을 덜어주고 시간을 덜어주려면 한 끝 차이에 뭔가로 프롬프트의 기술을 넣어야 되는데 어떻게 넣어야 되는지를 몰라 하시는 거죠.
● 김우성 : 이게 관건입니다. 많은 기업들에서도 이런 것들을 쓰고 특히 법무법인 같은 데는요. 법률 정보가 조금 어느 정도 정형화돼 있다 보니까. 근데 거기서 한 끝이라고 표현했지만은 어떤 것들은 굉장히 양질의 결과 설득 논리를 만드는 반면에 어떤 데서는 가짜를 못 걸
러서 없는 대법원 판례도 들어가 있고 이런 얘기를 많이 들었거든요. 결국은 프롬프트가 핵심인데 그러면 본격적으로 들어가 보겠습니다. 여러분 AI한테 질문한다라고 생각하지 마시고요. 어떻게 하면 잘 프롬프팅한다인데. 프롬프트부터 쉽게, 1호 전문가시지만 설명을 해 주세요.
◇ 강수진 : 프롬프트는 이렇게 인간이 LLM과 AI와 있어서 상호작용을 하는 도구이자 인터페이스인 거예요. 그래서 요즘에는 자연어 융합 시대라 할 정도로 자연어로 할 수 있는 것들이 많아졌어요. 음악도 만들고 이미지도 만들고 영상도 만들어내고 법률 판례 분석을 위한 에이전트도 만들고 하는 데 있어서 가장 첫 시작점이 프롬프트이고요. 이 프롬프트를 잘 쓸 줄 알면 잘 쓸 수 없는 잘 모르는 분들과의 생산력의 차이가 있기 때문에 앞으로 AI 시대를 살아갈 가장 기본적인 소양과 역량이라고 저는 생각하고 있습니다.
● 김우성 : 오늘 아침에 따끈따끈하게 송길영 박사, 트렌드를 읽으시는 분이죠. 그분과 얘기를 했는데 저희 방송에도 금요일날 나오셨습니다. 근데 정말 많은 기업들이 이제 AI를 모든 업무 영역에 적용하고 있습니다. 변화의 파도를 피할 수가 없어요. 그럼 결국은 AI를 어떻게 잘 활용하는지 AI를 잘 쓰는지 그래서 어떤 기업은 채용 면접이나 사람을 뽑는데 과거에는 ‘이 일을 잘하십니까?’라고 물었다면, 요즘은 ‘당신이 AI가 당신 일을 할 수 없다.’라는 걸 증명하세요. 그러면 인간인 당신을 채용할게요로 바뀌었습니다. 제가 잠깐 부연 설명을 해드렸고요. 사례를 들면 저희 청취자분들이 이해하기 좋을 것 같은데요. 박사님이 최근에 너무 전문적인 작업은 청취자분들이 이해하기 어려우실 것 같고 조금 이해하기 쉬운 수준에서 했던 프롬프트 사례를 좀 설명해 주시면, 공개 가능한 선까지. 예를 들면 이런 결과를 위해서 이렇게 질문 구성을 하고 데이터 접근을 이렇게 세팅했습니다. 이런 게 있을까요?
◇ 강수진 : 우선 가장 많이 하는 게 요약인 것 같아요. 많이들 방대한 문서를 챗GPT나 클로드의 플랫폼에 넣고서 세밀한 요약 정보 혹은 간추린 요약 정보를 뽑아냄에 있어서 단순히 요약해줘라고 한다라고 하면 어느 정도 요약을 하지만, 밀도 있고 숫자가 정확하게 뽑히는 요약을 하기엔 좀 어렵거든요. 그러면 요약을 잘 하려면 아직까지 거대 언어 모델들 대규모 언어 모델들은 인간의 자연어보다 컴퓨터의 프로그래밍 언어를 조금 더 잘 받아들이고 이해하는 경향이 있어요. 그래서 그냥 줄줄이 문장의 형태로 넣는 것이 아니라 서론, 본론, 결론 구조화를 시킨다라고 하잖아요. 그에 있어서 그래서 요약을 할 때 핵심은 뭐고 그다음에 어떻게 나와야 되는지 그리고 네가 실수할 부분은 뭔지 실수를 하면 안 되는 건지를 구조를 하나하나하나 잡아주는 아웃라인을 작성만 잘해도 더 훨씬 양질의 요약 결과가 나옵니다.
● 김우성 : 컴퓨터 좀 아시는 분들은 C, C플러스, C2 플러스 아시잖아요. 컴퓨터의 언어인데 그 언어와 인간의 언어는 예전에 완전 이질적이었거든요. 이제는 하나의 언어 안에 있다라는 느낌이 드네요.
◇ 강수진 : 그래서 프롬프트를 인간 언어 자연 프로그래밍이라고 말을 하고 있고. 그래서 프로그래밍이란 그럼 과연 뭔가라고 한다고 하면 가장 쉽게 말하면 왜 프로그래밍 언어는 0과 1의 그 중간 값들이 없고 0 아니면 1로 이렇게 딱딱 떨어지는 거잖아요. 그런데 자연어의 프롬프트는 생성을 하기 때문에 꼭 0과 1의 떨어지는 이분법적인 것보다 중간적인 결과를 잘 활용을 해야지만 더 양질의 결과를 뽑을 수 있는 맥락적인 토대를 만들 수가 있거든요. 그래서 한 번 이렇게 생성하시고 마음에 안 든다. 그러면 맥락을 앞에, 앞에 이렇게 쌓아놓은 것들을 적재적소로 활용하는 것도 프롬포트에 넣어놓는 것도 되게 중요한 팁이 될 수 있어요.
● 김우성 : 맞습니다. 추석 인사를 보내려고 하는데 달 그림이 있고 아이템 라디오 그림이 있고 로고가 박혀 있고 이러이러한 말로 써주세요라고 하면 처음에 등장하는 거 좀 이상하거든요. 그럴 때는 조금 더 전통적인 문양과 기와와 구름을 넣어주고 이렇게 점점 구체화할 필요도 있는데 저는 맥락이라는 말이 중요한 것 같습니다. 질문하는 사람과 질문을 요구하는 사람과 답을 주는 사람이 같은 이해를 하고 있느냐라는 차원이라는 생각이 드는데. 그러면 이렇게 좋은 질문을 하려고 하면, 이건 꼭 AI만의 문제는 아닌 것 같아요. 인간 사이에서도 마찬가지인데. 좋은 질문을 하기 위한 여러 가지 핵심 비법이나 원칙이 있을 것 같아요. 앞서 구조화시켜줘야 된다. 오류를 미리 예고해서 좀 막아야 된다. 이런 설명도 해 주셨지만 조금 더 말씀해주실 수 있을까요.
◇ 강수진 : 세 가지 준비해 왔는데요. 첫 번째는 아무래도 언어 모델들이 미국에서 만들어졌기 때문에 영어에 최적화되어 있어요. 그래서 한국어로 아마도 프롬프트 AI 사용하시면서 질문을 많이 하실 텐데 한국어에는 생각보다 다의어가 많습니다. 그래서 단일어를 가진 단어 사용이 저는 중요하다고 생각하고 있어요. 이런 프롬프트에 있어서 다의어를 사용하게 되면 예를 들어 줄이다라고 하면 사람도 생각하는 경우의 수가 많은 것처럼 언어 모델도 하나의 단어 사용에 의해서 결과를 뽑아낼 때 다양한 경우의 수가 생길 수밖에 없거든요. 왜냐하면 이 LLM은 다음 토큰을 예측해서 확률적으로 생성하도록 설계됐기 때문에 그래서 단어를 사용하실 때 단일어 그다음에 명확한 동사와 명사를 사용하는 게 정말 중요합니다. 그래서 저는 주로 동사를 먼저 쓰는 편이에요. 한국어를 쓸 때 그래서 요약하다. 요약해 주세요. 그다음에 목적어 나오는 그렇게 하는 것만 해도 결과가 조금 바뀌니까요.
● 김우성 : 정말 꿀팁이네요.
◇ 강수진 : 바로 적용해 보시고. 두 번째는 맥락인데요. 맥락은 아마도 내가 AI를 사용해 함에 있어서 어떤 지식적 맥락도 될 수 있지만 아마도 요즘엔 챗GPT 사용하시면서 딱 한 번만 대화를 하시는 분은 많지 않을 거예요. 작년만 하더라도 한 번만 대화하시는 분들이 많았는데 요즘에는 워낙 잘 사용하시고 보편화되기 시작하면서 멀티 턴 대화를 합니다. 그러면 앞에 맥락이 쌓이면서 설계적으로 대화의 정확도가 떨어질 수밖에 없거든요. 그러면 내가 앞에 어떠한 답을 받았는지 보면서 그 맥락을 어떻게 언제 어떻게 활용을 해야 되는지를 프롬프트에 다시 지시하는 게 정말 중요해요. 그래서 이런 상호작용의 원리를 넣어서 만약에 할루시네이션이 있었다. 그러면 그 부분에서 할루시네이션이 있었다라는 것을 맥락적으로 힌팅을 해주는 그런 방식을 취하는 게 좋습니다.
● 김우성 : 이 정도면은 프롬프트 엔지니어 이런 차원이 아니라 평상시에도 명확하게 상대의 말과 결과를 상대가 나에게 준 말을 이해해서 되묻는 방식이라는 생각도 들고요. 저희 에어 진행자의 얼굴을 급하게 만들었긴 했는데 지금 우리 강수진 박사님하고 좀 이미지가 비슷하죠. 이거 제가 이렇게 시도했거든요. 약간 실험실의 느낌으로 미래지향적 환경인 스튜디오에서 방송을 진행하는 라디오 방송 진행자의 모습을 어쩌고저쩌고 했더니 이렇게 굉장히 백인 여성이 앉아 있었어요. 그래서 똑같은데 동양인으로 해줘 근데 머리가 너무 길어요. 그래서 단발 커트로 해줘. 했더니 지금의 이미지를 줬거든요. 두 번째까지 말씀해 주셨죠?
◇ 강수진 : 하나 더 있습니다. 마지막 정말 중요한 팁인데요. 언어 모델들은 인간의 상호작용을 따라 하면 좋은 점수를 받으면서 학습을 했기 때문에 칭찬을 해 주시는 게 정말 중요해요.
● 김우성 : 인공지능이 제일 신경 쓰는 거는 칭찬이라고 하더라고요.
◇ 강수진 : 결과에 대한 보상. 맞습니다. 그래서 사람처럼 자연스럽게 상호작용했을 때 더 나은 답변을 할 수밖에 없고 가장 체감되는 그 차이는요 길이거든요. 그래서 제가 교육을 하다 보면은 많은 질문 중에 하나가 길이를 더 늘리고 싶은데 어떻게 늘릴 수 있을까요? 그러면 정말 칭찬하는 것. ‘정말 잘했어요.’ 혹은 ‘정말 잘했다.’라는 말을 하나 앞단에 넣어주면 길이가 길어지는 것도 체감하실 수가 있습니다.
● 김우성 : 다의어가 많습니다. 조금 괜찮은 거, 좀 배부르게 해주는 거 추천해 줘 봐. 이러면 괜찮다와 배부르다는 여러 의미를 갖고 있기 때문에 어렵습니다. 정확하게 단일어로 동사를 가급적 먼저 써서 지금 허기를 달래려고 하는데 혹은 배고픔을 없애려고 하는데, 한식을 제외하고 어떤 음식 중에서 광고가 아닌 업체를 소개시켜줘. 이런 식으로 좀 구체화시킬 필요가 있고. 그 질문에 대해서 맥락에 맞게끔 다시 수정할 필요가 있고. 마지막으로 말씀해 주셨던 칭찬. 근데 이런 말도 있어요. AI 쓰는데 좀 무례하게 ‘야 뭐 좀 알려줘.’, ‘뭐 잘 했네.’ 이러면 AI도 조금 나빠진다. 그래서 굉장히 다정다감하게 대해야 된다. 이런 발언 속설이 있던데 사실일까요?
◇ 강수진 : 모델마다 좀 다른데요. 클로드에서 며칠 전에 나온 논문에 의하면 모델이 사람들이 자기를 평가하고 있다라는 걸 스스로 인지를 하는 거예요. 그래서 그런 말을 할수록 답변의 품질을 저하시키는 연구가 있다라고 합니다. 그런데 이거는 여러 워낙 언어 모델들이 다양하기 때문에 직접 써보시면서 실제로 내가 뭔가 되게 혼내고 비판을 했더니 잘하더라라는 어떤 체감상의 경험은 할 수 있으나, 기본적으로 언어 모델은 칭찬에 익숙하게끔 좋은 상호작용을 이끌어내면 좋은 답변을 할 수 있게끔 설계를 했기 때문에 저는 좋은 언어가 좋은 답변을 얻는다라고 생각하고 있습니다.
● 김우성 : 저는 유기견, 유기묘를 키우고 있는데요. 혼내서는 애들이 말을 안 듣습니다. 근데 맛있는 간식을 주고 강화시켜주면 그다음에 다 그 행동을 하거든요. AI도 비슷하다라는 생각이 듭니다. 할루시네이션 문제뿐만 아니라 조금 더 확장할게요. 할루시네이션이란 AI가 가짜 거짓 답변을 내줘서 인간에게 좀 보상 칭찬받으려는 건데. 그거에 더해서 지금 저희가 앞서 뉴스들을 소개했지만 가짜들이 너무 많아졌어요. 근데 AI가 스스로 이건 좀 이런 걸 하면 안 될 것 같은데요라고 아직은 할 수준이 아니니까. 할루시네이션과 가짜 혹은 환각 증상 이거는 좀 어떻게 극복해야 될까요?
◇ 강수진 : 우선 얼마 전에 나온 오픈 AI 연구에서 언어 모델은 왜 할루시네이션이라는 거짓 정보를 생성하는가라는 연구에 의하면 100% 환각 증상은 제어할 수 없다라고 합니다. 그 이유는 수학적으로 증명이 된 거예요. 인간의 데이터에 언어 모델이 학습한 데이터에 워낙 많은 환각과 워낙 많은 편향과 워낙 많은 정보의 경향성이 있기 때문에 소스 자체에 그렇기 때문에 생성을 해서 저희한테 우리가 보는 그 문장들에도 있다라는 거죠. 그러면 이것들을 쓰는 우리가 일단은 가장 그런 것들을 인지하고 쓰는 것이 중요하지만 프롬프트에서도 어느 정도 좀 조절을 할 수 있습니다. 이런 것들을 세이프 가드라 그래요. 그래서 유해한 거 혹은 거짓말을 하는 것들 추측하는 것들을 다 프롬프트 가이드라인을 넣는 거예요. 아주 쉽게 그 논문에서는 ‘모르면 모른다라고 해.’라는 엄청 단순한 그 한 문장이 거짓의 현상을 줄인다라고 입증을 했거든요. 그래서 저도 모르면 모른다고 사실대로 말하고 추측한 정보에 있어서는 네가 추측한 것들을 따로 답변해 마련해줘라고 이렇게 프롬프트를 해도 많이 줄어드는 것을 볼 수가 있습니다.
● 김우성 : X-AI도 저희가 다뤘었죠. AI를 설명해 주고 이해하는 얘가 왜 이 결과물을 냈는지를 보게 해 주는 것까지 나온 상황인데. 요즘 교육 현장은요. AI가 리포트 쓰고 AI가 채첨하고 졸업장도 AI가 받아야 되지 않냐. 이런 우스갯 소리가 나오는데 그래서 AI를 사용했는데 오히려 AI 티를 좀 안 내고 싶다라는 사람도 있어요. 이건 어떻게 해야 할까요?
◇ 강수진 : 정말 여러 가지 방법이 있는데 시간적인 제약으로 딱 하나만 가장 즉각적으로 효과를 볼 수 있는 것만 말씀드리고 가면, AI는 미러링을 잘해요. 그래서 내 언어를 답습해서 나오는 원리를 갖고 있기 때문에 나왔으면 하는 말투와 톤 앤 매너에 해당하는 문장을 예시 1번 예시 2번 예시 3번 정도로 줘 보세요. 그러면 그런 식으로 약간 AI의 향을 좀 빼고 내추럴하게 나올 수 있는 거예요.
● 김우성 : 이것도 역시 말 그대로 프롬프팅 할 수 있다. 이 말인 것 같고요. 친구를 보면 그 사람을 알 수 있다라고 하는데 나중에는 그 사람 AI를 보면 그 사람을 알 수 있을 것 같아요.말투 같은 것들도 보면. 자 이제 짧은 시간이지만 저희가 박사님과 마무리해야 될 시간인데요. 사실은 AI를 두려워하는 사람이 더 많습니다. 그 이유는 인간의 여러 자연어부터 시작해서 인간을 닮아 있기 때문인데 그럼에도 불구하고 AI를 피할 수는 없습니다. 그래서 어떻게 하면 AI를 사용해서 AI를 내가 훈련시켜서 사용할 때 이렇게 하는 기본적인 태도, 가치는 중요하다. 한마디 마지막 정리 말씀 부탁드리겠습니다.
◇ 강수진 : 이제 생성형 AI는 우리가 자연스럽게 입고 먹는 것과 결부시켜서 피할 수 없는 것 같아요. 그래서 AI를 잘 알고 먼저 뭐를 할 줄 아는지를 파악을 해야 이 시대를 살아감에 있어서 조금 더 내가 생산적으로 창의적으로 퍼포먼스가 나올 것 같습니다.
● 김우성 : ‘케이크 좀 잘라줘.’ 이러는데 이순신 장군님 칼을 쫙 들고 오면 안 되잖아요. 이 훌륭한 칼이라는 도구라는 AI를 잘 이해하십시오. 케이크를 자를 땐 케이크 칼로 전쟁터에서는 장수의 칼로 사용하면 좋을 것 같습니다. 강수진 박사님 우리나라 1호 프롬프트 엔지니어고요. AI를 이해하고 그 덕분에 인간을 더 이해할 수 있는 그 가운데 계신 귀한 분입니다. 문과, 이과 다 잘하시는 것 같고요. 이런 분과 함께 했습니다. 오늘 말씀 감사드리고요. 감사합니다.
◇ 강수진 : 감사합니다.
[저작권자(c) YTN radio 무단전재, 재배포 및 AI 데이터 활용 금지]