“DX 시대, 생성형 AI 사용 유무를 따지는 것은 무의미합니다. 인간에게 어려운 일이 로봇(생성형AI)에게는 쉽고, 우리에게 쉬운 일은 AI에게 어려운 상황인 만큼, 생성형 AI 활용도를 극대화할 방안을 찾는 데 중지를 모아야 합니다.”
최준현 몬스터테스트랩 대표는 12일 오전 잠실 롯데월드타워 31층 SKY31 컨벤션 콘퍼런스A에서 열린 '소프트웨어 테스팅 콘퍼런스' 주제발표에서 '챗GPT를 활용한 블랙박스 테스트 설계 전략'을 통해 이같이 밝혔다.
그는 현장에서 거대언어모델(LLM) 서비스의 특징을 이해해 챗GPT 기능을 100% 활용할 수 있는 방안을 소개했다. 실제 테스팅 설계 기법을 챗GPT 작업을 요청했을 때 어떠한 결과를 내는지 선보였다.
특히 쉽게 시작할 수 있는 프롬프트 엔지니어링의 실무 적용 사례를 강의했다. 최 대표는 “기업과 조직이 디지털 기술과 도구를 활용해 비즈니스 모델과 프로세스를 혁신하고 있다”며 “대변혁 중심에는 생성형 AI 모델이 자리했다”고 말했다.
이어 “생성형 AI를 정확히 쓰기 위해서는 프롬프트 엔지니어링이 필요하다”며 “LLM 모델 구성시 '구체적 지시' '작업 수행을 위한 풍부한 예시' '작업 수행을 위한 정확한 맥락' '구체적 질문'이 수반된다면 작업물의 질 자체가 달라진다”고 덧붙였다.
그러면서 “정교한 프롬프터를 구성하고, 질좋은 유료 생성형 AI를 쓴다면 더 정확한 결과를 낼 수 있다. 프로에게는 프로의 도구가 필요하다”며 “유료 서비스나 고급 툴을 써야만 지속적인 산업 트렌드를 따라갈 수 있고 고객으로부터 좋은 평가를 받을 수 있을 것”이라고 덧붙였다.
그는 이날 주제발표를 통해 LLM 대표 특징도 설명했다. 그는 △파라미터 인공 신경망 △갑작스러운 발현 등을 소개했다. 갑작스러운 발현은 LLM이 많은 양의 데이터를 학습하는 도중 어느 시점에서 성능이 대폭 높아지는 것을 뜻한다. 파라미터 인공 신경망은 사용자가 원하는 방식으로 자료를 처리하도록 명령어를 입력할 때 추가하거나 변경하는 수치 정보인 파라미터를 수없이 많이 보유한 인공망이다.
임중권 기자 lim9181@etnews.com
