Jun 7, 2024 16 min read article

챗GPT 교육부터 프롬프트 로얄 대회까지, 싱가폴 정부의 AI 역량 강화 프로젝트

정부 주도로 진행된 생성형 AI 교육과 프롬프트 엔지니어링 대회, 어떨 것 같나요? 싱가폴에서는 작년에 이런 혁신적인 시도를 통해 대중의 AI 활용 역량을 높였습니다. 챗GPT를 포함한 AI 기술에 대한 이해도를 높이고, 프롬프트 엔지니어링 대회를 통해 흥미를 유도한 것입니다. 오늘은 '프롬프트 로얄' 대회 소식과 함께 싱가폴 정부의 AI 교육 프로젝트를 소개합니다. 새로운 기술에 대한 대중의 관심을 높이고, 실무 활용 능력을 강화하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

만약 정부가 주도해서 챗GPT와 같은 생성형 AI 활용 교육을 진행하고, 관련 대회를 개최한다면 어떨 것 같나요? 실제로 싱가폴에서는 작년에 이런 일들이 벌어졌습니다.

정부 차원에서 대중을 대상으로 챗GPT 같은 AI를 잘 다룰 수 있도록 자료를 만들고, 프롬프트 엔지니어링 대회를 열어 국민들의 관심과 흥미를 이끌어냈죠. 꽤나 혁신적인 시도라고 생각합니다. 이런 정부 주도의 생성형 AI 교육은 새로운 기술에 대한 대중의 이해도를 높이고, AI 활용 역량을 키우는 데 도움을 줄 거에요.

오늘은 싱가폴에서 열린 '프롬프트 로얄' 대회 소식과 함께, 싱가폴 정부에서 정리한 프롬프트 엔지니어링 플레이북을 간단히 소개해보겠습니다.

*참고로 오늘 일부 콘텐츠 출처는 'Medium'이라는 플랫폼에 올라온 글인데요. 링크를 공유하겠지만 Medium 콘텐츠 중에는 결제를 해야만 볼 수 있는 경우도 있어요. 열람이 어려우시더라도 제가 여기에 정리한 내용으로 충분히 이해할 수 있습니다!

싱가폴 정부에서 진행한 GPT-4 프롬프트 엔지니어링 대회

싱가폴 정부 산하 기관인 GovTech에서 2023년 6월에 'Prompt Royale'이라는 이름의 GPT-4 라이브 프롬프트 엔지니어링 토너먼트를 개최했어요.

이 대회는 자연어를 활용해 복잡한 문제를 해결하는 챗GPT 프롬프트 엔지니어링 실력을 겨루는 자리로, 기술 배경에 상관없이 누구나 참여할 수 있었답니다. 정부 주도로 이런 생성형 AI 관련 대회를 연다는 게 놀라웠어요.

대회는 초기 400명의 참가자로 시작해 9명의 준결승 진출자를 거쳐, 최종 3명의 결승 진출자를 가렸어요. 그리고 2023년 11월 8일, 프롬프트 로얄의 결승전이 펼쳐졌습니다.

결승전 현장 분위기와 평가 방식 등 자세한 내용이 궁금하다면 아래 링크를 참고해보세요!

결승전 현장 영상이 있는 유튜브 채널 - 링크
대회 진행 과정을 담은 Nicole Lee님의 미디엄 아티클 - How GovTech Organised Singapore's First GPT-4 Live Prompt Engineering Tournament

라이브로 송출된 5개의 GPT-4 과제 해결 및 평가

프롬프트 로얄 대회 결승전에서는 참가자들이 실시간으로 출제되는 5개의 GPT-4 과제를 해결해야 했어요. 평가단과 청중들의 평가가 실시간으로 점수에 반영되는 방식이었죠.

챗GPT를 비롯한 생성형 AI 기술을 실무에 활용할 수 있는 다양한 주제의 과제가 출제되었는데요, 어떤 과제가 있었는지 가볍게 살펴보고 우승자의 프롬프트 엔지니어링 꿀팁도 알아볼게요!

첫 번째 과제: 가상의 대통령 후보로서 유권자들에게 어필할 수 있는 '캠페인 슬로건'과 '상징' 만들기
두 번째 과제: 페이스북, 트위터, 인스타그램 등 다양한 소셜 미디어 플랫폼에 맞는 카피라이팅 작성하기
세 번째 과제: 데이터 분석을 통해 전략적인 공약 수립하기
네 번째 과제: 대선 후보 홍보를 위한 챗봇 생성 및 성능 평가
다섯 번째 과제: 대통령 후보의 입장에서 국민들을 향한 연설문 작성하기

첫 번째 과제: 가상의 대통령 후보로서 유권자들에게 어필할 수 있는 '캠페인 슬로건'과 '상징' 만들기

두 번째 과제: 페이스북, 트위터, 인스타그램 등 다양한 소셜 미디어 플랫폼에 맞는 카피라이팅 작성하기

이 다섯 가지 과제를 통해 참가자들은 단순히 프롬프트를 잘 작성하는 것을 넘어, 창의력과 문제해결력, 그리고 실전에서 통할 수 있는 실무 능력까지 보여줘야 했어요. 정말 치열한 경쟁이었죠!

최종 우승의 영광은 Sheila Teo 님에게 돌아갔습니다.

프롬프트 로얄 우승자의 회고

프롬프트 로얄 대회 우승자인 Sheila Teo 님은 자신만의 프롬프트 작성 노하우를 Medium 플랫폼에 아티클로 정리해 공유했습니다.

"How I Won Singapore's GPT-4 Prompt Engineering Competition" 제목의 아티클은 지난해 12월에 작성되었는데요. 세부적인 팁 중에는 챗GPT의 업데이트로 인해 지금은 맞지 않는 내용도 있을 수 있습니다. 저는 여러분께 실무에 여전히 유용한 부분만 선별해서 소개해 드리려 합니다.

CO-STAR 프레임워크를 활용한 프롬프트 구조화(Structuring prompts using the CO-STAR framework)

Sheila 님이 강조한 첫 번째 팁은 'CO-STAR' 틀을 활용하는 것입니다.

이는 프롬프트 엔지니어링의 핵심 구성요소를 Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response의 앞글자를 따서 만든 것인데요. 싱가폴 정부기관인 GovTech에서 대중에게 LLM(챗GPT, Claude, Gemini 등)을 잘 활용할 수 있도록 만든 교재에 포함된 내용입니다.
(이 교재 링크와 안내는 아래에 있어요!)

아래는 Sheila Teo가 아티클에서 작성한 'CO-STAR' 프레임워크 활용 예시에요.

이를 보면, 프롬프트 작성할 때 제일 중요한 게 뭔지 알 수 있는데요. 바로 '구조화'예요!

제목과 내용 등을 명확히 구분함으로써 가독성을 향상시킨다.
표준화된 문법을 사용하여 독자가 글의 전체 구조를 쉽게 파악하도록 유도한다.

즉, 사람이 읽기 좋고 이해하기 쉬운 글이 갖추어야 할 특성이 LLM과의 대화에 사용되는 프롬프트에도 동일하게 적용된다는 것을 알 수 있습니다.

CO-STAR framework 활용 예시 - from Sheila Teo

AI Ground에서는 실무 사례 연구를 통해 이를 7가지 요소로 확장한 버전을 제안하고 있으니 참고해 보시면 좋겠습니다.
[프롬프트 엔지니어링 기본기 마스터하기]

구분 기호(Delimiters)를 사용한 프롬프트 섹션 나누기(Sectioning prompts using delimiters)

두 번째로 소개할 팁은 구조화를 위한 구분 기호(Delimiters) 활용법입니다.

프롬프트를 작성할 때 특수 기호를 사용해 단락이나 섹션을 구분하면 AI가 프롬프트의 구조를 더 잘 이해할 수 있다고 합니다.

본문 중 '구분기호(Delimiter)' 설명 일부 - 본문에선 사례와 함께 설명

단순한 작업에서는 큰 차이가 없겠지만, 복잡한 태스크를 수행할수록 구분 기호의 영향력이 커진다고 하네요. 이 부분도 AI Ground의 한글 아티클에 쉽게 정리된 사례가 있으니 참고해 보시기 바랍니다.
[프롬프트 엔지니어링 기본기 마스터하기]

LLM 가드레일이 포함된 시스템 프롬프트 만들기(Creating system prompts with LLM guardrails)

세 번째는 시스템 프롬프트(System prompt)의 중요성입니다.

챗GPT에서는 이를 ChatGPT 맞춤 설정(Custom Instruction)이라고 부르는데요. 모든 대화에 일관되게 적용되는 기본값 같은 개념입니다.

대화가 길어지면 특정 설정이나 정보가 잊혀질 수 있는데, 시스템 프롬프트를 활용하면 AI가 대화 전체에 걸쳐 해당 내용을 기억하고 반영할 수 있습니다.

시스템 프롬프트에는 작업 정의, 출력 형식, 가드레일 등을 포함시킬 수 있다고 합니다.

이 부분도 AI Ground의 한글 아티클에 쉽게 정리된 사례가 있으니 참고해 보시기 바랍니다.
[ChatGPT Custom instruction 활용 가이드(다양한 사례 소개)]

Breaking down a System Prompt — Image by Sheila Teo

플러그인이나 코드 없이 LLM만을 사용한 데이터 분석(Analyzing datasets using only LLMs, without plugins or code)

마지막으로 소개할 팁은 데이터 분석에서의 GPT 활용법입니다.

Sheila 님에 따르면 GPT는 기술통계, 상관분석, 통계분석, 머신러닝 등의 영역에서는 다소 취약한 면모를 보인다고 합니다.

반면 이상치 탐지, 군집화, 컬럼 간 관계 파악, 텍스트 분석, 트렌드 분석 등에서는 제 역할을 톡톡히 해내는 것으로 평가됩니다.

아래 소개한 예시는 데이터 군집화(Clustering)을 LLM 환경(챗GPT 기본 대화)과 ADA(Advanced Data Analysis) 환경에서 진행하고 결과를 비교한 거에요.

챗GPT 대화창에 데이터를 텍스트 형식으로 전달하고, 특정 조건으로 그룹핑을 요청했더니 잘 해주었어요.

LLM 환경(ChatGPT 기본 대화)에서 데이터 군집화(Clustering) 작업 결과(일부) -> 잘 처리해줌

데이터를 파일 형태로 제공하고 코드를 작성하여 데이터를 특정 조건으로 그룹핑 해달라고 했더니 에러 메시지가 계속해서 등장했어요.

ADA(Advanced Data Analysis) 환경에서 데이터 군집화(Clustering)를 진행했을 때 발생하는 오류

앞서 소개한 대로 LLM 환경과, ADA 환경에서 잘 할 수 있는 영역이 다르기 때문에, 챗GPT로 데이터 분석을 수행할 때에는 두 환경을 적절히 고려해야 한다고 조언합니다.

이렇게 프롬프트 로얄 대회 우승자가 공유해준 팁을 통해 프롬프트 엔지니어링 실무에 적용할 수 있는 혁신적인 인사이트를 얻어볼 수 있습니다.

물론 GPT의 성능은 계속해서 발전하고 있기에 과거의 내용을 그대로 받아들이기보다는, 최신 동향을 반영해 응용하는 자세가 중요할 것 같네요.

싱가폴 정부에서 정리한 프롬프트 엔지니어링 플레이북

싱가폴 정부는 'Singapore Gov Developer Portal'이라는 사이트를 운영하며 다양한 기술 관련 정보를 공유하고 있습니다.

이 중에는 프롬프트 엔지니어링을 위한 플레이북도 포함되어 있는데요. 'Prompt Engineering Playbook'이라는 제목의 이 문서에는 챗GPT를 비롯한 LLM(Large Language Model)을 효과적으로 활용하기 위한 팁이 잘 정리되어 있습니다.
(링크를 클릭하면 플레이북을 바로 다운로드 받을 수 있습니다)

이 플레이북에서는 AI랑 잘 소통하는 기술을 배우는 게 경쟁력을 유지하는 데 정말 중요하다고 강조하고 있어요. 그리고 AI가 때로는 헛소리를 할 수 있다는 '환각 문제'도 지적하면서, 우리가 AI 응답을 잘 검증해야 한다고 말하고 있죠.

플레이북의 목차를 살펴보면 소개, 역사적 배경, ChatGPT의 부상, 플레이북의 목적, 주요 개념, 결론으로 나뉘어 있어요.

영어에 어느 정도 익숙하다면, 이 플레이북을 직접 다운로드받아 읽어보시길 권장합니다!

프롬프트 엔지니어링의 핵심 개념과 실전에서 바로 활용할 수 있는 꿀팁들이 체계적으로 정리되어 있거든요. 특히 다양한 예시와 함께 설명되어 있어, 초보자도 쉽게 이해하고 따라 해볼 수 있어요!

아래 예시는, 여러 개의 정보를 통째로 전달하고 '비슷한 성격을 갖는 그룹'으로 묶어달라(군집화, Clustering)고 요청한 것입니다.

'국가', '주방 도구', '동물' 이렇게 카테고리를 설정하여 정보를 잘 분류한 것을 확인할 수 있어요!

프롬프트 플레이북에 소개된 LLM을 활용한 데이터 군집화(Clustering) 활용 예시

영어로 작성되어 있어 언어의 장벽이 있긴 하지만, 정부 차원에서 이런 가이드라인을 제공하고 있다는 점은 주목할 만합니다.

국내에서도 공공 영역을 중심으로 AI 기술 활용을 위한 이런 노력들이 더욱 활발해졌으면 하는 바람입니다.

AI Ground와 함께 생성형 AI 실무 활용 레벨업!

AI Ground에서는 챗GPT 등의 생성형 AI를 비즈니스에 적용하기 위해 끊임없이 연구하고 있습니다. 국내외 최신 동향을 살피며 유용한 정보를 발 빠르게 캐치하고 있죠. 이번에 소개한 싱가폴 사례를 포함하여 다양한 아티클과 적용 사례를 분석하여 커리큘럼에 반영하고 있습니다. AI Ground의 뉴스레터 역시 이러한 과정을 거쳐 만들어지고 있어요.

AI Ground만의 강점은 단순히 좋은 콘텐츠를 소개하는 데 그치지 않고, 이를 한국의 실무 환경에 맞게 재해석해서 전달한다는 점입니다. 방대한 분량의 AI 관련 아티클을 일일이 찾아보기 어려운 분들께 유용한 통로가 될 거예요!

혁신적인 생성형 AI 기술을 어떻게 하면 우리 업무에 잘 활용할 수 있을지, AI Ground와 함께 고민하며 실력을 키워나가 보시는 건 어떨까요? 제가 오늘 소개해 드린 싱가폴의 생성형 AI 교육 사례처럼, 우리나라에서도 챗GPT로 대표되는 AI 기술이 전 사회적으로 확산되고 발전하기를 기대해 봅니다.