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프롬프트를 잘 쓰는 사람은 “감으로” 쓰지 않고 패턴 단위로 재사용합니다. 이 글에서는 OpenAI·Gemini·Prompting Guide 등에서 공통으로 권장되는 프롬프트 엔지니어링 기법을 바탕으로, 실무에서 바로 복사해 쓸 수 있는 12가지 프롬프트 패턴을 정리합니다. 각 패턴마다 “언제 쓰는지, 어떻게 구조를 짜는지, 실무 예시는 무엇인지”까지 담았기 때문에, 우리가 프롬프트 가이드나 템플릿으로 바로 가져가서 활용할 수 있도록 구성했습니다.

프롬프트 엔지니어링은 “모델에게 어떤 말을 어떻게 건네야 원하는 답을 얻을 수 있는가”를 다루는 실무 기술입니다. 좋은 프롬프트는 단순히 길게 쓰는 것이 아니라 목표·맥락·형식·제약을 구조적으로 설계하는 것에서 시작됩니다. 이 글에서는 프롬프트 엔지니어링의 핵심 원리를 5가지로 정리하고, 각각을 바로 복사해 써볼 수 있는 예시와 함께 설명합니다.

많은 책과 기사에서 1956년 다트머스 회의를 “인공지능의 탄생”이라고 부르지만, 실제로는 이미 그 이전에도 똑똑한 기계에 대한 연구와 논의는 진행되고 있었습니다. 이 글에서는 다트머스 회의가 왜 상징적으로 ‘AI의 출생 신고서’로 불리게 되었는지, 당시 연구자들이 어떤 기대와 오해를 가지고 있었는지, 그리고 오늘날 우리가 이 사건을 어떻게 현실적으로 이해해야 하는지 정리합니다. 다트머스 회의를 둘러싼 신화와 실제를 구분해 보면, 현재 AI 붐을 바라보는 데도 도움이 되는 몇 가지 교훈을 얻을 수 있습니다.

“튜링 테스트”라는 말은 익숙하지만, 많은 경우 “채팅으로 사람을 속이면 통과하는 시험” 정도로만 알려져 있습니다. 그러나 1950년 앨런 튜링이 제안한 것은 단순한 테스트가 아니라, ‘기계가 생각한다’는 말을 철학적으로 어떻게 이해할 것인가에 대한 과감한 제안이었습니다. 이 글에서는 튜링의 1950년 논문과 튜링 테스트를 중심으로, AI 역사와 철학에서 이 개념이 어떤 의미를 갖는지 입문자 관점에서 정리합니다.

우리가 보는 문장은 자연스러운 문장 그대로지만, AI 입장에서는 전혀 다른 모습으로 보입니다. 이 글에서는 입문자 관점에서 AI가 텍스트를 처리할 때 사용하는 기본 단위 ‘토큰(token)’과, 다음 내용을 예측하는 기준이 되는 ‘확률(probability)’을 직관적으로 설명합니다. “AI가 글을 이해한다”는 말 뒤에 실제로 어떤 계산이 돌아가는지, 너무 깊은 수식 없이 감을 잡을 수 있도록 예시 중심으로 정리합니다.

같은 AI에게 질문을 던져도 어떤 사람은 “그냥 복붙하면 되는 결과”를 얻고, 어떤 사람은 “차라리 내가 쓰는 게 빠르겠다”는 생각이 들 때가 있습니다. 이 차이는 대부분 AI의 성능이 아니라 질문(프롬프트)을 어떻게 던졌는지에서 만들어집니다. 이 글에서는 추상적인 이론 대신, 전혀 다른 일상 상황 예시를 중심으로 좋은 프롬프트와 나쁜 프롬프트를 비교해 보겠습니다.