불과 얼마 전까지 웹사이트와 서점가는 하나의 붐으로 열기가 뜨거웠다. 이른바 ‘프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)’ 강의와 관련 도서들이었다. AI에게 원하는 결과물을 얻어내기 위해 어떤 수식어를 붙여야 하는지, 어떤 순서로 조건을 나열해야 하는지 연구하는 것이 하나의 직무이자 필수 역량처럼 대두되었다.
[@Sketch가 바꾼 시각화의 공식]
기존 AI 이미지 생성의 가장 큰 답답함은 단연 ‘구도의 불확실성’이었다. 머릿속엔 분명히 "왼쪽 아래에 조그맣게 인물을 두고, 우측 상단에 큼직한 건물을 배치한 구도"가 떠올라 있어도, 이를 텍스트로 풀어 설명하면 AI는 제멋대로 해석하기 일쑤였다. 원치 않는 배치가 나와 프롬프트를 수정하다 보면 최초의 의도와는 전혀 다른 이미지로 변질되는 일종의 ‘복불복 뽑기 게임’이었던 셈이다.
[기억하고, 말을 끊고, 직접 움직이는 AI]
프롬프트의 불필요성은 비단 시각적 영역에만 머물지 않는다. 대화와 실제 업무 처리 영역에서도 "AI에게 배경 상황을 처음부터 길게 설명해야 하는 수고"가 빠르게 지워지고 있다.
사람의 뇌가 수면 중 중요한 기억을 정리하듯 동작하는 장기 기억 시스템 'Dreaming'이 대표적이다. 과거에는 새로운 대화창을 열 때마다 "나는 마케터이고, 친근한 어조를 선호하며..." 같은 페르소나와 이전 프로젝트 맥락을 매번 재입력해야 했다. 하지만 이제는 대화가 끝난 후 백그라운드에서 사용자의 성향과 작업 스타일을 알아서 정리해 둔다. 며칠 전에 논의하다 멈춘 프로젝트에 대해 "그때 얘기한 2번 안으로 계속 진행해 줘"라고 한 줄만 툭 던져도 내 의도를 완벽히 파악하고 작업을 이어가는 것이다.
[OpenAI와 Claude가 그려내는 서로 다른 미래]
이쯤 되면 자연스럽게 강력한 라이벌인 앤트로픽(Anthropic)의 'Claude'가 떠오른다. 두 거인의 행보를 비교해 보면 AI 기술이 나아갈 수 있는 두 가지 매력적인 갈래가 명확히 드러난다.
OpenAI가 스케치, 음성, PC 직접 제어처럼 인간의 오감을 대체하는 강력한 멀티모달 기능을 앞세워 '뭐든 척척 해내는 다재다능한 올인원 비서'를 지향한다면, Claude는 방향성이 조금 다르다. 멀티모달의 화려함보다는 방대한 문맥 이해(Long Context)와 독보적인 문장력, 깊이 있는 코딩 아키텍처 설계에 집중하며 '묵묵히 앉아 고난도 보고서를 검토해 주는 냉철한 수석 연구원'의 자리를 지키고 있다.
[기술은 뒤로 숨고, 직관만 남는 시대]
OpenAI의 최근 행보를 관통하는 진짜 핵심은 거창한 성능 수치의 상승이 아니다. 기술이 발전할수록 정작 사용자가 배워야 할 기술적 지식이 시스템 뒤로 자연스럽게 숨어버린다는 점이다.
불과 1~2년 전만 해도 AI를 잘 쓰기 위해 인간이 'AI의 언어'를 공부해야 했다. 하지만 이제 그 주객전도의 시대가 끝나가고 있다. 캔버스 위에 대충 낙서를 던지거나, 대화 중에 말을 편하게 끊고 들어가거나, 그저 평소처럼 일하고 있으면 AI가 알아서 맥락을 읽어낸다.
