우리는 앞으로 언어 모델(LLM)의 출력을 이해하는 데 훨씬 더 많은 시간을 쓰게 될 것이다. 몇 가지 생각과 팁, 트릭을 소개한다.

글쓰기. 성공해 본 방법은 LLM에게 ASD-STE100으로 설명을 요청하는 것이다. ASD-STE100은 원래 항공우주 정비 문서용으로 개발된 통제 언어 규격으로, LLM은 이 언어에 매우 능숙하다. 깔끔한 문체에 강한 제약이 있어 필자는 훨씬 읽기 쉽다고 느낀다. 규격이 꽤 엄격해서 때로는 'ASD-STE100의 80% 수준'처럼 조금 완화해 요청하기도 한다. 하지만 더 좋은 방법이 있다.

다이어그램과 이미지. 글 대신 LLM에게 다이어그램 생성을 요청하면 처리하고 파악하고 이해하기가 훨씬 쉬울 수 있다. 하지만 더 좋은 방법은 웹 페이지다. 'HTML로' 출력을 요청하면 아름다운 인터랙티브 웹페이지를 얻을 수 있다. LLM은 프론트엔드 실력이 빠르게 좋아지고 있으며 멋진 사용자 경험과 애니메이션 등을 만들어 낸다. 하지만 여기서도 더 좋은 방법이 있다.

설명 영상. 필자가 가장 기대하는 출력 형식은 임의의 주제에 대해 완전히 맞춤형으로 생성되는 설명 영상이다. 'X에 대해 3b1b 스타일의 영상 설명을 만들어라. 음성 내레이션에는 내 ElevenLabs API 키를 사용하라' 같은 식으로 실험해볼 수 있다. 후자에는 API 키가 필요하거나, LLM에게 로컬 컴퓨팅을 활용하는 무료 대안을 찾아달라고 요청할 수도 있다. 실제로 이제 작동하기 시작했다.

요약하면 다음과 같다. LLM이 좋아질수록 스스로 더 많은 실무를 자율적으로 수행할 것이고, 우리 작업의 상당 부분은 감독과 이해라는 상위 추상화 단계로 올라가게 될 것이다. 다행히 여기서도 LLM이 도움이 될 수 있다. 지능과 코드가 점점 풍부해지면서 이전에는 만들 이유가 없었던 크고 맞춤형이며 폐기 가능한 소프트웨어 산출물(예: 웹 앱, 영상 설명 자료)을 요청할 수 있기 때문이다. 여기서 한계를 밀어붙이면 놀라운 결과를 만날 것이다.