생성형 AI 기술이 발전하면서 AI가 만들어내는 답변의 윤리적 기준 또한 중요해지고 있습니다. AI 개발사들은 AI가 범죄, 혐오, 폭력적인 정보를 제공하지 못하도록 안전장치을 둡니다.하지만 해커나 일부 사용자들은 이 안전장치를 우회하여 AI가 금지된 답변을 내놓도록 유도하기도 합니다. 오늘은 AI를 속이는 매니퓰레이션 기법과 이를 막기 위한 간단한 방어 전략에 대해 알아보겠습니다.1. 매니퓰레이션(Manipulation)매니퓰레이션이란 AI를 교묘하게 설득하거나 속여서, 개발사가 설정한 윤리적 검열을 우회하는 행위를 말합니다.이 기법의 핵심은 '질문의 의도 포장하기'입니다. AI에게 직접적으로 유해한 정보를 요구하면 거절당하지만, "연구 목적", "범죄 예방", "소설 창작" 등의 그럴싸한 명분을 씌우..

인공지능과 대화를 나누다 보면, 가끔 "얘가 내 말을 제대로 알아듣고 있는 건가?" 싶을 때가 있습니다. 열심히 프롬프트를 입력했지만, 결과물이 엉뚱하거나 방향이 빗나가는 경우죠.이럴 때 효과적인 방법이 있습니다. 바로 AI가 현재 상황을 어떻게 인지하고 있는지 역으로 질문하는 것입니다. 1. 목표 이해도 평가 기법: "지금 잘 이해하고 있어?"대화가 길어지거나 복잡한 작업을 수행할 때 가장 먼저 확인해야 할 것은 방향성입니다. 사용자는 A를 원하고 있는데, AI는 B를 목표로 달리고 있을 수도 있기 때문입니다.이때는 AI에게 현재까지의 대화가 어떤 목표를 향해 가고 있는지 요약해 달라고 요청해 보세요. "지금까지의 대화 내용을 바탕으로, 네가 이해한 우리의 최종 목표를 한 문장으로 정의해 줄래?"2. ..

1. 지식 주입 기법목표: 정확한 답변 얻기, 할루시네이션 방지 AI는 방대한 데이터를 학습했지만, 최신 정보나 전문적인 내용을 모두 정확히 알고 있지는 않습니다. 이때 필요한 것이 '지식 주입'입니다. AI는 대화의 맥락을 파악하고 요약하는 능력, 즉 '어텐션(Attention)' 기능이 뛰어납니다. 질문 전에 관련 자료를 미리 입력하면, AI는 그 자료를 '컨닝 페이퍼'처럼 참고하여 답변을 생성합니다. 배경 지식이 확보된 상태에서 답변하므로, AI가 거짓 정보를 꾸며내는 할루시네이션 확률이 줄어듭니다. 주의사항: 반대로 잘못된 지식을 대량으로 주입하면, AI가 오답을 정답처럼 말하게 유도할 수도 있습니다.2. 사례 주입 기법목표: 창의성 높이기, 원하는 스타일 확보 글쓰기, 기획안 작성, 그림 그리기..

단순히 일반적인 질문을 던지면 모델은 방대한 학습 데이터 기반의 광범위한 답변을 생성할 수 있습니다. 강화학습 기법을 사용하면 모델의 출력 범위를 사용자가 원하는 특정 맥락으로 제한하여, 불필요한 정보를 줄이고 응답의 정확도와 실용성을 크게 높일 수 있습니다. *강화 학습이란수행자의 행동에 대한 피드백(긍정, 부정)을 바탕으로, 긍정 피드백을 최대로 받을 수 있는 방향으로 최적의 행동을 찾는 학습 방법입니다.1. 정적 강화AI의 응답에서, 마음에 드는 구간에 대해 긍정적인 피드백을 제공하여 그 방식대로 계속 출력하도록 유도합니다. 이 방법은 장기적으로 가장 효과적인 프롬프팅 기법으로 알려져 있습니다.초기 프롬프트 (일반적 질문)후속 프롬프트 (정적 강화)최근 AI 트렌드에 대해 500자 이내로 설명해 줘..

1. 역할 부여 기법가장 기초적이면서도 강력한 방법은 AI에게 "너는 누구다"라고 정체성을 심어주는 것입니다. 단순히 정보를 묻는 것보다, 특정 페르소나를 부여했을 때 AI는 그 역할에 맞는 전문 용어, 어조, 관점을 사용하게 됩니다.개념: AI에게 특정한 성격, 직업, 전문성을 부여하여 해당 역할에 몰입하게 만드는 기법활용 예시:"너는 10년 차 베테랑 마케터야.""너는 친절하고 공감 능력이 뛰어난 심리 상담사야.""너는 초등학생도 이해하기 쉽게 설명하는 과학 선생님이야."💡 Tip: 구체적인 경력이나 성격을 묘사할수록 답변의 디테일이 살아납니다.2. 상호 역할 부여 기법이 기법은 AI에게만 역할을 주는 것이 아니라, 사용자(나)에게도 역할을 부여하여 상황극을 만드는 것입니다. 면접 연습, 협상 시뮬..