Chain of Thought 사고 흐름을 유도하는 7가지 고급 프롬프트
GPT는 똑똑한 도구입니다. 하지만 어떻게 질문하느냐에 따라 그 답변의 품질은 하늘과 땅 차이가 납니다. 단순한 질문에 간단히 답하는 수준을 넘어서, GPT가 마치 사람처럼 ‘생각’하게 만들 수 있다면 어떨까요? 그 핵심이 바로 Chain of Thought, 즉 ‘사고의 흐름’을 유도하는 프롬프트 전략입니다. 이 글에서는 Chain of Thought의 개념부터, 실제로 효과적인 7가지 프롬프트 문장과 그 활용법까지 상세하게 소개하겠습니다.
Chain of Thought란 무엇인가?
Chain of Thought(CoT)란 문제를 푸는 과정을 단계적으로 유도하면서 중간 사고 과정을 명확하게 표현하도록 유도하는 방식입니다. 이는 마치 사람에게 “생각해봐, 한 단계씩 풀어보자”고 유도하는 것과 유사하며, 대형 언어 모델에게도 같은 효과를 줄 수 있습니다.
Google의 연구 (Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models) 에 따르면, 단순히 답을 요구하는 것보다 중간 추론을 유도하는 질문을 던졌을 때 정답률이 월등히 향상된다고 밝혀졌습니다.
GPT가 더 잘 생각하게 만드는 7가지 프롬프트 전략
1. Let’s think step by step.
한국어 번역: 단계적으로 생각해봐.
이 문장은 Chain of Thought의 대표적인 트리거입니다. 문제를 한 번에 풀기보다는 단계적으로 사고하도록 유도하여 중간 추론 과정을 끌어내는 데 탁월한 효과가 있습니다.
예시:
Q: “사라는 빨간 풍선을 3개, 파란 풍선을 2개 가지고 있어요. 그 후 빨간 풍선 2개를 친구에게 줬어요. 사라는 지금 풍선이 몇 개 남았을까요?”
단순하게 답한 경우: 사라는 3개 남았어요.
단계적으로 사고한 경우: 단계적으로 생각해봐. 사라는 빨간 풍선 3개와 파란 풍선 2개로 총 5개를 가지고 있었어요. 그 후 빨간 풍선 2개를 친구에게 줬으니 빨간 풍선은 1개만 남아요. 따라서 현재 남은 풍선은 빨간 1개 + 파란 2개 = 총 3개입니다.
Google의 Chain of Thought 논문에 따르면, 복잡한 수학 문제에서 CoT 프롬프트를 사용했을 때 GPT의 정답률은 17.9%에서 58.1%로 세 배 이상 향상되었습니다. 이처럼 step by step 사고를 유도하는 방식은 단순 명령보다 훨씬 강력한 응답 품질을 끌어냅니다.
2. Take your time. Think carefully before you answer.
한국어 번역: 천천히 대답해. 신중하게 생각한 후에 말해줘.
이 문장은 모델이 너무 빠르게 결론을 내리기보다, ‘심사숙고하는 상태’를 흉내 내도록 유도합니다. 특히 윤리적 판단이나 복잡한 비교가 필요한 경우에 유용합니다.
예시:
Q: “거짓말은 항상 나쁜 걸까요?”
단수하게 답한 경우: 네, 항상 나빠요.
신중하게 사고한 경우: 천천히 생각해보면, 일반적으로 거짓말은 부정적으로 여겨지지만, 예외적인 상황도 존재합니다. 예를 들어 누군가를 위험에서 보호하기 위한 거짓말은 도덕적으로 정당화될 수 있어요. 따라서 모든 거짓말이 나쁘다고 단정할 수는 없습니다.
3. Analyze this in depth and give detailed reasoning.
한국어 번역: 이걸 깊이 있게 분석하고 자세한 이유를 설명해줘.
표면적인 요약이 아니라, 구조적·비판적 사고를 유도합니다. 보고서 작성이나 기사 해설 등에 특히 유용합니다.
예시:
Q: “로마 제국은 왜 멸망했나요?”
단순하게 답한 경우: 전쟁 때문이에요.
깊이 있게 분석한 경우: 로마 제국의 멸망은 단일 요인이 아닌 복합적인 요인들의 결과입니다. 내부적인 정치 부패, 경제적 불균형, 군사력 약화, 외부 민족의 침입 등 여러 요소가 동시에 작용했어요. 예를 들어, 통화 가치 하락은 민중의 불만을 키웠고, 정권 교체의 빈번함은 통치 안정성을 무너뜨렸습니다.
4. List all the possible explanations or factors.
한국어 번역: 가능한 모든 설명이나 원인을 나열해줘.
정답이 하나로 정해져 있지 않거나 다각적인 해석이 필요한 문제에 강력하게 작용합니다.
예시:
Q: “스타트업이 실패하는 이유는 무엇일까요?”
단순하게 답한 경우: 제품이 안 팔려서요.
다각도로 사고한 경우: 스타트업이 실패하는 이유는 다양합니다. 첫째, 시장에 맞지 않는 제품을 출시한 경우. 둘째, 자금 부족으로 운영을 지속하지 못한 경우. 셋째, 창업자 간 갈등이나 비효율적인 팀워크. 넷째, 마케팅 전략 부족. 다섯째, 경쟁사에 밀렸거나 타이밍을 놓친 경우 등입니다.
5. Compare this with other similar cases.
한국어 번역: 비슷한 사례와 비교해줘.
유사성과 차이점을 통해 사고의 폭을 넓히게 하는 질문입니다. 분석형 리포트나 학습자료 작성에 유리합니다.
예시:
Q: “전기차 시장에서 테슬라와 BYD를 비교해줘.”
단순하게 답한 경우: 둘 다 전기차 회사예요.
비교를 통한 사고 유도: 테슬라는 프리미엄 브랜드 이미지와 자율주행 소프트웨어 강점을 앞세우고 있고, BYD는 배터리 기술과 가격 경쟁력으로 대중 시장을 공략합니다. 또한 테슬라는 북미 중심, BYD는 아시아와 신흥 시장 중심으로 시장 전략이 다릅니다.
6. Explain it like I’m a beginner.
한국어 번역: 초보자처럼 쉽게 설명해줘.
전문적인 개념을 일반인이나 비전문가가 이해할 수 있도록 단순화할 때 매우 유용한 문장입니다.
예시:
Q: “블록체인이란 무엇인가요?”
전문 용어 없이 설명한 경우: 블록체인은 모두가 공유하는 디지털 장부로, 거래 정보가 시간 순서대로 기록되고 누구나 확인할 수 있어요. 한번 기록되면 수정이 어렵기 때문에 신뢰성과 투명성이 뛰어나요. 마치 여러 사람이 함께 쓰는 공책에 한 줄씩 번갈아가며 기록하는 것과 비슷해요.
7. Summarize the key takeaways at the end.
한국어 번역: 마지막에 핵심 요약을 정리해줘.
장문의 응답이나 복잡한 설명 뒤에 정리를 요구하는 효과적인 마무리 프롬프트입니다.
예시:
Q: “프랑스 혁명의 원인을 자세히 설명해줘.”
응답 마지막에 요약이 없는 경우: (긴 설명으로 끝남)
요약을 포함한 응답: 프랑스 혁명의 주요 원인은 다음과 같습니다. 1) 세금 부담과 불평등에 대한 민중의 불만, 2) 계몽주의 사상의 확산, 3) 무능한 왕실과 재정 파탄, 4) 혁명 이후 급진주의 확산 및 공화정 수립.
결론: 프롬프트 하나로 AI의 사고를 이끌어라
GPT가 어떤 답을 하느냐는, 결국 우리가 어떤 질문을 하느냐에 달려 있습니다. 단순히 정답을 요구하는 것만으로는 부족합니다. 우리가 원하는 것은 더 깊이 있는 통찰, 더 정교한 판단, 더 사람다운 사고입니다. 이를 가능하게 하는 핵심 열쇠가 바로 ‘사고의 흐름(Chain of Thought)’을 유도하는 질문 방식입니다.
오늘 소개한 7가지 프롬프트는 단순한 기술적 장치가 아니라, AI의 잠재력을 최대한 이끌어내는 사고 구조 설계 도구입니다. 마치 인간에게 질문을 던질 때 “왜 그렇게 생각했어?”, “좀 더 자세히 설명해줄래?”라고 유도하듯이, GPT에게도 ‘생각할 기회’를 제공하는 방식입니다.
AI를 더 똑똑하게 만드는 방법은 AI에게 명령을 내리는 것이 아니라, AI가 생각할 수 있도록 여지를 주는 것입니다. Chain of Thought는 그런 의미에서, GPT 활용의 ‘기술’이 아니라 ‘태도’에 가까운 전략입니다.
지금부터라도 질문할 때 한 줄 더 고민해보세요.
그 질문 하나가, GPT의 사고 흐름을 바꾸고, 결국 더 나은 답을 이끌어냅니다.
참고자료
- Google Chain of Thought 논문 (2022)
- OpenAI GPT 프롬프트 가이드
- Distill: Thoughts on Thought Processes in LLMs
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