AI 환각과 구글 특허: 트랜스포머가 AI 시대를 연 비결

 

AI는 왜 때때로 사실이 아닌 정보를 자신 있게 말할까요? 그 비밀은 언어 모델의 핵심 구조인 ‘Transformer’와 그 기술을 둘러싼 특허 전략 속에 숨겨져 있습니다.

AI의 답변, 어디까지 믿어야 할까요? 이 글에서는 언어 모델의 판도를 바꾼 Transformer의 작동 원리, AI가 ‘환각(Hallucination)’ 현상을 일으키는 구조적 이유, 그리고 세상을 바꾼 구글의 특허가 AI 개발 생태계에 미친 영향까지 깊이 있게 파헤쳐 봅니다.

 

ChatGPT 같은 AI와 대화하다 보면 정말 신기할 때가 많죠. 가끔은 거의 마법처럼 느껴지기도 하고요. 오늘은 이 마법 같은 AI 뒤에 숨겨진 진짜 원리를 함께 파헤쳐 보려고 합니다. 인공지능의 뇌라고 하는 ‘신경망’이 정보를 어떻게 처리하고 실수로부터 배우는지, 그리고 요즘 가장 뜨거운 주제인 ‘Transformer’와 ‘어텐션’이 문맥 파악의 핵심이라는데 대체 무엇인지, 이 복잡한 이야기들의 핵심만 쏙쏙 뽑아 나눠보겠습니다.

 

1. AI의 시작: 신경망은 어떻게 작동할까?

신경망은 본질적으로 숫자를 입력받아 다른 숫자를 출력하는 복잡한 계산 시스템, 즉 ‘함수’입니다. 손글씨 이미지를 보고 “이건 숫자 3이야”라고 맞추는 것처럼요. 가장 기본 단위는 ‘뉴런’이며, 이 뉴런들이 여러 ‘층(Layer)’으로 쌓여 있습니다. 입력층은 이미지 픽셀 값 같은 초기 데이터를 받고, 출력층은 0부터 9까지 각 숫자의 확률 같은 최종 결과를 내놓죠. 이 중간에 있는 ‘은닉층’이 바로 마법이 일어나는 공간입니다.

특히 이미지 인식을 위한 신경망인 합성곱 신경망(CNN)에서는 첫 은닉층이 선이나 곡선 같은 작은 특징을, 다음 층은 그걸 조합해 더 큰 형태를 인식하는 방식으로 작동합니다. 마치 레고 블록으로 작은 조각을 모아 큰 작품을 만드는 것과 유사합니다. 그러나 일반적인 신경망은 이미지의 공간적 구조를 고려하지 않으므로 이러한 계층적 특징 추출이 어렵습니다.

신경망의 확률적 예측: Softmax의 역할

신경망은 어떻게 최종 예측을 확률로 나타낼까요? 마지막 출력층에서 ‘소프트맥스(Softmax)’ 함수가 그 역할을 합니다. 손글씨 숫자 인식 예시에서 출력층의 10개 뉴런은 각자 ‘이 숫자가 0일 점수’, ‘1일 점수’ 등을 계산합니다. 소프트맥스는 이 점수들을 받아서 총합이 1이 되는 확률값으로 변환해 줍니다. 마치 여러 후보의 득표수를 전체 유권자 대비 득표율로 바꿔주는 비유와 같습니다. 예를 들어 ‘8’ 뉴런의 점수가 가장 높았다면, 소프트맥스를 거쳐 {7일 확률: 5%, 8일 확률: 90%, 9일 확률: 3%...} 와 같은 최종 확률을 내놓고, 모델은 가장 확률이 높은 ‘8’을 정답으로 예측하는 것이죠. 이 방식은 Transformer가 다음 단어를 예측할 때도 똑같이 사용됩니다.

 

2. AI는 어떻게 스스로 똑똑해질까? (학습의 비밀)

처음엔 무작위 값으로 시작하는 수많은 파라미터(가중치와 바이어스)를 어떻게 조절해서 정답을 맞추게 될까요? 핵심은 ‘최적화’입니다. 먼저 모델이 얼마나 틀렸는지를 나타내는 ‘비용 함수(Cost Function)’를 정의합니다. 학습의 목표는 이 비용을 최소화하는 파라미터 조합을 찾는 것이죠.

이때 사용되는 방법이 바로 ‘경사 하강법(Gradient Descent)’입니다. 짙은 안갯속에서 산의 가장 낮은 골짜기를 찾아 한 걸음씩 더듬더듬 내려가는 비유로 설명할 수 있습니다. 수많은 파라미터가 만드는 거대한 지형에서, 현재 위치에서 비용이 가장 가파르게 줄어드는 내리막길(기울기, Gradient)을 찾아 아주 조금씩 내려가는 과정을 반복하는 겁니다.

역전파: 똑똑하고 효율적인 계산법

'역전파(Backpropagation)'는 최종 출력에서 발생한 오차를 네트워크의 각 층으로 거슬러 올라가며, 각 파라미터가 오차에 얼마나 영향을 미쳤는지(기울기)를 계산하는 과정입니다. 이는 복잡한 수학적 연쇄 미분 법칙을 통해 매우 효율적으로 수행되며, 신경망 학습의 핵심 알고리즘입니다.

 

3. 단어를 숫자로 번역하는 마법: 임베딩 벡터

신경망은 숫자만 이해할 수 있습니다. 그렇다면 ‘고양이’나 ‘사랑’ 같은 단어는 어떻게 처리할까요? 바로 여기서 ‘임베딩 벡터(Embedding Vector)’라는 마법이 등장합니다. 임베딩은 각 단어를 수백 개의 숫자 배열(벡터)로 변환하는 기술입니다.

임베딩 벡터는 단어 간의 통계적 관계를 숫자로 표현해, 모델이 문맥에서 단어의 역할을 추론하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, Word2Vec 같은 고정 임베딩 모델에서는 '왕' 벡터에서 '남자' 벡터를 빼고 '여자' 벡터를 더하면 '여왕' 벡터와 유사한 결과가 나오기도 합니다. 하지만 현대 Transformer 모델은 문맥에 따라 단어의 의미가 변하는 '동적 임베딩'을 사용하므로, 이는 단순한 패턴 인식을 넘어섭니다. 그럼에도 이것이 진정한 의미 이해와는 다릅니다. '사랑'과 '행복'의 벡터가 가깝더라도, 모델이 왜 사랑이 행복을 가져오는지 논리적으로 설명할 수는 없는 것과 같습니다.

 

4. 언어 모델의 혁신, ‘Transformer’의 등장

이미지 분류를 넘어, AI는 어떻게 문맥 속 숨은 의미를 파악할까요? RNN이나 LSTM 같은 기존 모델들은 단어를 순서대로 처리했기 때문에 문장이 길어지면 앞부분의 정보를 잊어버리는 한계가 있었습니다. 2017년, 구글의 논문 ‘Attention Is All You Need’에서 발표된 ‘Transformer’는 이 문제를 해결하며 언어 모델의 새 시대를 열었습니다.

Transformer의 혁신은 두 가지입니다. 첫째, 단어를 순차적이 아닌 문장 전체를 한 번에 병렬로 처리하여 속도와 효율을 극대화했습니다. 둘째, 바로 그 유명한 ‘어텐션(Attention)’ 메커니즘을 도입하여 문맥 이해 능력을 혁신적으로 끌어올렸습니다.

 

5. Transformer의 심장, ‘어텐션’ 메커니즘 파헤치기

어텐션의 핵심 아이디어는 간단합니다. “어떤 단어의 진짜 의미를 알려면, 문장 안의 다른 모든 단어와의 관계를 살펴봐야 한다”는 것이죠. 각 단어는 다른 모든 단어에게 “나랑 얼마나 관련 있어?”라고 묻고, 관련성이 높은 단어의 정보에 더 ‘주의(Attention)’를 기울여 자신의 의미를 업데이트합니다.

임베딩 벡터에서 Q, K, V가 생성되는 과정 (비유 포함)

어텐션의 핵심 요소인 쿼리(Q), 키(K), 밸류(V) 벡터는 각 단어의 ‘임베딩 벡터’라는 원재료로부터 만들어집니다. 단어의 고유한 의미 좌표인 임베딩 벡터에, 학습을 통해 얻어진 세 종류의 변환 행렬(Wq, Wk, Wv)을 각각 곱하여 세 가지 역할 벡터를 생성합니다. 하나의 재료(임베딩)를 가지고 각각 다른 레시피(변환 행렬)를 적용해 세 가지 다른 요리(Q, K, V)를 만드는 비유와 같습니다.

연구원(현재 단어)은 자신의 연구 주제(Q)를 모든 책의 제목(K)과 비교해 관련성 점수를 매깁니다. 그리고 점수가 높은 책의 내용(V)을 더 많이 참고하여 자신의 보고서를 풍부하게 만드는 것이죠. 수학적으로는 각 책의 내용(V) 벡터에 해당 관련성 점수(어텐션 가중치)를 곱한 뒤, 이 모든 벡터들을 더하여 최종 결과 벡터를 계산합니다. 관련성 높은 단어들의 목소리는 커지고, 낮은 단어들의 목소리는 작아지는 효과입니다.

여러 관점으로 세상을 보는 ‘멀티-헤드 어텐션’

‘멀티-헤드 어텐션’은 이 어텐션 과정을 여러 세트로 동시에 진행하는 방식입니다. 각 ‘헤드’는 저마다 고유한 변환 행렬(Wq, Wk, Wv 세트)을 가집니다. 즉, 똑같은 임베딩 벡터를 입력받아도 헤드마다 각기 다른 Q, K, V를 만들어냅니다. 이를 통해 어떤 헤드는 문법적 관계를, 다른 헤드는 의미적 관계를 보는 등 서로 다른 관점에서 단어 관계를 파악할 수 있습니다. 여러 분야의 전문가들이 각자 다른 관점으로 분석한 결과를 종합해 최종 보고서를 내는 비유와 같습니다.

 

6. 현대 LLM의 탄생 과정: 3단계 학습법

그렇다면 이 Transformer 아키텍처를 기반으로 한 현대 LLM은 구체적으로 어떻게 만들어질까요? 일반적으로 크게 3단계의 과정을 거칩니다.

1. 1단계: 사전학습 (Pre-training)
   인터넷에 존재하는 거의 모든 텍스트 데이터를 학습하여 언어의 일반적인 패턴을 배우는 단계입니다. 이 과정은 GPU 수천 개로 수개월이 걸리는 엄청난 작업입니다. 비유하자면, 세상의 모든 책을 읽고 언어의 구조, 문법, 세상의 지식 등 기초 소양을 쌓는 과정과 같습니다.
2. 2단계: 미세조정 (Fine-tuning)
   사전학습된 모델을 번역이나 요약 같은 특정 과업에 관련된 데이터로 다시 학습시켜 해당 분야에 특화시키는 과정입니다. 기초 소양을 쌓은 학생이 법률이나 의료 같은 전문 분야를 깊게 파고들어 전문가가 되는 과정에 비유할 수 있습니다.
3. 3단계: 인간 피드백 기반 강화학습 (RLHF)
   일부 모델은 이 단계를 추가하여 인간의 선호도에 맞는 답변을 생성하도록 최적화합니다. 인간의 피드백을 통해 모델이 사회적 기준에 맞는 답변을 생성하도록 가르치지만, 피드백 데이터의 편향성이나 윤리적 해석의 차이는 여전히 문제로 남습니다.

 

7. 기술 혁신과 특허: 구글 특허가 바꾼 AI 개발의 판도

2017년에 발표된 ‘Attention Is All You Need’는 역대 AI 관련 논문 중 최다 인용 횟수를 기록한 전설적인 논문입니다. 이 논문 하나로 2018년 이후 자연어 처리 분야는 RNN에서 Transformer 중심으로 완전한 기술 세대교체를 겪게 됩니다. 이 거대한 혁신 뒤에는 구글의 핵심 특허(US 10459278B2)가 자리하고 있습니다.

강력한 특허 권리 범위의 비밀

구글의 Transformer 관련 특허는 특정 구현 방식을 보호하지만, '어텐션' 개념 자체는 공개된 논문을 통해 연구 커뮤니티에 개방되었습니다. 그럼에도 이 특허가 강력한 이유는 다음과 같습니다.

• 구체적인 기술 구현을 포함한 광범위한 권리 범위: 어텐션 메커니즘을 활용한 특정 신경망 구조와 계산 방법을 구체적으로 기술하여, 유사한 구현을 방지할 수 있습니다.
• 무효화의 어려움: 기존 기술들을 단순히 조합한 것이 아닌, 기술적 패러다임을 바꾼 혁신이기에 선행기술 조합으로 무효화하기가 곤란합니다.
• 계층적 방어 구조: 설령 가장 넓은 범위의 독립항이 무효가 되더라도, QKV 구조, 위치 인코딩, 멀티-헤드 등 각 세부 메커니즘을 종속항으로 확보하여 계층적으로 권리를 방어할 수 있습니다.

원본 Transformer와 후속 모델(GPT, BERT)의 결정적 차이

ChatGPT와 같은 후속 모델들은 Transformer의 철학을 계승했지만, 원본 논문의 구조를 그대로 사용하지는 않습니다. 목적에 따라 필요한 부분만 선택하고 발전시켰죠.

• GPT 계열 (ChatGPT 등): 디코더(Decoder)만 사용 ✍️
  GPT는 글을 생성하는 '창의적인 작가'에 가깝습니다. 원본 Transformer의 '디코더' 부분만 떼어내 발전시켰죠. 주어진 단어들을 보고 다음 단어를 예측하는 과업에 특화되어 있습니다. 이전 단어들만 볼 수 있는 'Causal Attention' 구조를 사용하여, 마치 사람이 글을 쓰듯 순차적으로 가장 자연스러운 문장을 만들어냅니다.
• BERT 계열: 인코더(Encoder)만 사용 📚
  BERT는 문장의 의미를 깊게 이해하는 '똑똑한 연구원'에 가깝습니다. 원본의 '인코더' 부분에 집중했죠. 문장의 빈칸을 뚫어놓고 앞뒤 문맥을 모두 참고하여 빈칸의 단어를 맞추는 방식으로 학습합니다. 이 '양방향(Bi-directional)' 특성 덕분에 문장 전체의 숨은 의미를 파악하는 데 탁월하며, 검색이나 감성 분석 등에 주로 사용됩니다.

 

8. 한계와 현실: AI는 왜 거짓말을 할까?

Transformer가 아무리 정교해도, 근본적으로는 방대한 데이터 속 통계적 패턴을 학습하는 것이지 인간처럼 진짜 의미를 ‘이해’하고 ‘추론’하는 것은 아닙니다. 이 구조적 특징 때문에 AI의 고질적인 문제인 ‘환각(Hallucination)’ 현상이 발생할 수밖에 없습니다.

AI가 그럴듯한 거짓말을 하는 이유: ‘환각(Hallucination)’

환각은 모델이 학습 데이터의 통계적 패턴에 의존해 문맥에 적합한 단어를 예측하는 과정에서 발생합니다. 예를 들어, 학습 데이터에서 '세종대왕'과 '맥북 프로'라는 서로 관련 없는 단어가 우연히 가까이 등장했다면, 모델은 이 둘을 조합해 "세종대왕이 맥북 프로를 사용했다"는 허구의 사실을 생성할 수 있습니다. AI 내부에는 사실 여부를 검증하는 ‘팩트 체커’가 내장되어 있지 않기 때문입니다. 다만, 최신 모델들은 외부 지식 검색 도구와 결합되거나 검증 단계를 추가해 환각을 줄이려는 연구가 활발히 진행되고 있습니다.

마무리하며

오늘 우리는 AI의 기본 뉴런에서 시작해 최신 언어 모델의 심장인 Transformer와 어텐션까지, 그 핵심 원리를 따라가 보았습니다. AI는 마법이 아니라, 방대한 데이터 속에서 수학적 원리를 이용해 패턴을 찾고 오차를 줄여나가도록 정교하게 설계된 시스템이라는 것을 확인할 수 있었죠.

한 가지 질문을 던지며 마무리할까 합니다. 현재 모델들은 통계적 연관성에 크게 의존합니다. 미래의 AI는 과연 이 ‘의미 이해’의 간극을 어떻게 메울 수 있을까요? 어쩌면 어텐션을 넘어서는 새로운 아키텍처가 우리를 또 다른 놀라운 세계로 이끌지도 모릅니다. 여러분의 생각은 어떠신가요?

 

자주 묻는 질문

Q: ChatGPT는 구글의 Transformer와 어떻게 다른가요?

A: 원본 Transformer는 번역을 위해 문장을 이해하는 '인코더'와 문장을 생성하는 '디코더'를 모두 사용했습니다. 반면 ChatGPT 같은 GPT 계열 모델은 문장 생성에 특화된 '디코더' 아키텍처만 사용하고, BERT 같은 분석 모델은 문장 이해에 특화된 '인코더' 아키텍처만 사용합니다.

Q: ‘단어 임베딩’이란 무엇이고 왜 중요한가요?

A: 단어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 숫자 배열(벡터)로 변환하는 기술입니다. 단어의 의미를 벡터 공간의 좌표로 표현하여, 의미가 비슷한 단어는 가깝게 위치하도록 만듭니다. 이는 AI가 언어의 의미적 관계를 파악하는 출발점이기 때문에 매우 중요합니다.

Q: 왜 구글의 Transformer 특허는 강력하다고 평가받나요?

A: 특정 구현 방식이 아닌 '어텐션'이라는 개념 자체를 넓게 보호하고, 여러 세부 기술을 종속항으로 두어 방어하기 때문입니다. 이로 인해 특허를 회피하기가 매우 어렵고, AI 개발 생태계에 큰 영향을 미칩니다.

Q: AI가 거짓말을 하는 ‘환각 현상’은 왜 일어나나요?

A: AI는 사실을 말하는 것이 아니라, 다음 단어를 확률적으로 예측(샘플링)하기 때문입니다. 학습 데이터의 통계적 패턴에 따라 사실이 아닌 단어가 높은 확률을 가지면, AI는 그 단어를 선택하여 그럴듯한 거짓말을 만들어낼 수 있습니다.

LLM-Powered Patent Search from A to Z: From Basic Prompts to Advanced Strategy

 

Still Stumped by Patent Searches with LLMs? This post breaks down how to use the latest AI Large Language Models (LLMs) to maximize the accuracy and efficiency of your patent searches, including specific model selection methods and advanced ‘deep research’ prompting techniques.

Hi there! Have you ever spent days, or even weeks, lost in a sea of patent documents, trying to find that one piece of information you need? I’ve definitely been there. The anxiety of wondering, ‘Is my idea truly novel?’ can keep you up at night. But thanks to the latest Large Language Models (LLMs), the whole paradigm of patent searching is changing. It’s even possible for an AI to conduct its own ‘deep research’ by diving into multiple sources. Today, I’m going to share some practical examples of ‘prompt engineering’ that I’ve learned firsthand to help you unlock 200% of your LLM’s potential!

Prompt Engineering Tricks to Boost Accuracy by 200%

Choosing the right AI model is important, but the success of your patent search ultimately depends on how you ask your questions. That’s where ‘prompt engineering’ comes in. It’s the key to making the AI accurately grasp your intent and deliver the best possible results. Let’s dive into some real-world examples.

Heads Up!
LLMs are not perfect. They can sometimes confidently present false information, a phenomenon known as ‘hallucination.’ It’s crucial to get into the habit of cross-referencing any patent numbers or critical details the AI provides with an official database.

 

1. Using Chain-of-Thought for Step-by-Step Reasoning

When you have a complex analysis task, asking the AI to ‘show its work’ by thinking step-by-step can reduce logical errors and improve accuracy.

Prompt Example:
Analyze the validity of a patent for an ‘autonomous driving technology that fuses camera and LiDAR sensor data’ by following these steps.

Step 1: Define the core technical components (camera, LiDAR, data fusion).
Step 2: Based on the defined components, generate 5 sets of search keywords for the USPTO database.
Step 3: From the search results, select the 3 most similar prior art patents.
Step 4: Compare the key claims of the selected patents with our technology, and provide your final opinion on the patentability of our tech.

 

2. Using Real-Time External Information (RAG & ReAct)

LLMs only know information up to their last training date. To get the latest patent data, you need to instruct them to search external databases in real-time.

Prompt Example:
You are a patent analyst. Using your search tool, find all patent publications on KIPRIS related to ‘Quantum Dot Displays’ published since January 1, 2024.

1. Organize the list of patents by application number, title of invention, and applicant.
2. Summarize the overall technology trends and analyze the core technical focus of the top 3 applicants.
3. Based on your analysis, predict which technologies in this field are likely to be promising over the next two years.

 

3. Activating the “Deep Research” Function

The latest LLMs can do more than just a single search. They have ‘deep research’ capabilities that can synthesize information from multiple websites, academic papers, and technical documents to create a comprehensive report, much like a human researcher.

Prompt Example:
Activate your deep research function. Write an in-depth report on the global R&D trends for ‘next-generation semiconductor materials using Graphene.’ The report must include the following:

1. The main challenges of the current technology and the latest research trends aimed at solving them (reference and summarize at least 3 reputable academic papers or tech articles).
2. An analysis of the top 5 companies and research institutions leading this field and their key patent portfolios.
3. The expected technology development roadmap and market outlook for the next 5 years.
4. Clearly cite the source (URL) for all information referenced in the report.

 

4. Exploring Multiple Paths (Tree of Thoughts)

This is useful for solving strategic problems with no single right answer, like designing around a patent or charting a new R&D direction. You have the AI explore and evaluate multiple possible scenarios.

Prompt Example:
Propose three new design concepts for a ‘secondary battery electrode structure’ that do not infringe on claim 1 of U.S. Patent ‘US 1234567 B2’.

1. For each design, clearly explain which elements of the original patent were changed and how.
2. Evaluate the technical advantages, expected performance, and potential drawbacks of each design.
3. Select the design you believe has the highest likelihood of avoiding infringement and achieving commercial success, and provide a detailed argument for your choice.

💡 Pro Tip!
The common thread in all great prompts is that they give the AI a clear ‘role,’ explain the ‘context,’ and demand a ‘specific output format.’ Just remembering these three things will dramatically improve your results.

💡

LLM Patent Search: Key Takeaways

Assign a Role: Give the AI a specific expert role, like “You are a patent attorney.”

Step-by-Step Thinking: For complex analyses, instruct the AI to use step-by-step reasoning (CoT) to improve logical accuracy.

Advanced Strategies:

Use Deep Research and Tree of Thoughts to generate expert-level reports.

Cross-Verification is a Must: Always be aware of AI hallucinations and verify important information against original sources.

One smart question can save you hours of work.

Frequently Asked Questions

Q: Is the ‘deep research’ function available on all LLMs?

A: No, not yet. It’s more of an advanced feature typically found in the latest premium versions of LLMs like Perplexity, Gemini, and ChatGPT. However, you can mimic a similar effect by using the standard search function and asking questions in multiple, sequential steps.

Q: Can I trust the search results from an LLM 100%?

A: No, you absolutely cannot. An LLM is a powerful assistant, not a substitute for a qualified expert’s final judgment. Due to hallucinations, it can invent patent numbers or misrepresent content. It is essential to always verify its findings against the original documents and have them reviewed by a professional.

Q: Prompt engineering seems complicated. Where should I start?

A: An easy way to start is by modifying the examples shown today. Just applying three techniques—’assigning a role,’ ‘specifying the format,’ and ‘requesting step-by-step thinking’—will dramatically improve the quality of your results.

Patent searching is no longer the tedious, uphill battle it once was. How you wield the powerful tool of LLMs can change the speed of your R&D and business. I hope you’ll use the tips I’ve shared today to create smarter innovations with AI. If you have any more questions, feel free to ask in the comments!

초보자를 위한 LLM 기반 특허 검색 A to Z: 기본 기법부터 딥리서치까지

 

LLM으로 특허 검색, 아직도 막막하신가요? 이 글에서는 최신 AI 언어 모델(LLM)을 활용해 특허 검색의 정확도와 효율성을 극대화하는 구체적인 모델 선택법과 ‘딥리서치’를 포함한 프롬프트 엔지니어링 비법을 총정리해 드립니다.

안녕하세요! 혹시 방대한 특허 문헌 속에서 원하는 정보를 찾기 위해 몇 날 며칠을 헤매본 경험, 다들 한 번쯤은 있으시죠? ‘내 아이디어가 정말 새로운 게 맞을까?’ 하는 불안감에 밤잠 설치는 일도 많았고요. 하지만 최신 거대 언어 모델(LLM) 덕분에 이제 특허 검색의 패러다임이 바뀌고 있습니다. 심지어 AI가 스스로 여러 자료를 깊이 있게 조사하는 ‘딥리서치’까지 가능해졌죠. 오늘은 제가 직접 터득한, LLM의 잠재력을 200% 끌어내는 ‘프롬프트 엔지니어링’ 실전 예시들을 집중적으로 보여드릴게요!

정확도 200% 올리는 프롬프트 엔지니어링 비법

좋은 AI 모델을 고르는 것도 중요하지만, 특허 검색의 성패는 결국 AI에게 ‘어떻게 질문하는지’에 달려있습니다. 바로 ‘프롬프트 엔지니어링’이죠. AI가 여러분의 의도를 정확히 파악하고 최고의 결과물을 내놓게 만드는 핵심 기술입니다. 지금부터 실전 예시와 함께 알아보겠습니다.

주의하세요!
LLM은 완벽하지 않습니다. 때때로 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 만들어내는 ‘환각(Hallucination)’ 현상을 보일 수 있습니다. 따라서 AI가 제시한 특허 번호나 내용은 반드시 원문 데이터베이스에서 교차 확인하는 습관이 중요합니다.

 

1. 단계별 추론(Chain-of-Thought) 활용 예시

복잡한 분석을 요청할 때, AI에게 생각의 과정을 단계별로 보여달라고 요청하면 논리적 오류를 줄이고 정확도를 높일 수 있습니다.

프롬프트 예시:
‘카메라와 라이다 센서 데이터를 융합하는 자율주행 기술’에 대한 특허 유효성을 단계별로 분석해줘.

1단계: 핵심 기술 구성요소(카메라, 라이다, 데이터 융합)를 정의해줘.
2단계: 정의된 구성요소를 바탕으로 USPTO 데이터베이스에서 사용할 검색 키워드 조합 5개를 생성해줘.
3단계: 생성된 키워드로 검색된 선행 기술 중 가장 유사한 특허 3개를 선정해줘.
4단계: 선정된 특허들의 핵심 청구항과 우리 기술의 차이점을 비교 분석하고, 최종적으로 우리 기술의 특허 등록 가능성에 대한 너의 의견을 제시해줘.

 

2. 외부 정보 실시간 활용(RAG & ReAct) 예시

LLM은 학습된 시점까지의 정보만 알고 있습니다. 최신 특허 정보를 반영하기 위해서는 외부 데이터베이스를 실시간으로 검색하도록 지시해야 합니다.

프롬프트 예시:
너는 특허 분석 전문가야. 너의 검색 기능을 사용해서 2024년 1월 1일 이후 KIPRIS에 공개된 ‘양자점(Quantum Dot) 디스플레이’ 관련 특허 공보를 모두 찾아줘.

1. 검색된 특허 리스트를 출원번호, 발명의 명칭, 출원인 순으로 정리해줘.
2. 전체 기술 트렌드를 요약하고, 가장 많이 출원한 상위 3개 기업의 핵심 기술 방향을 분석해줘.
3. 분석 결과를 바탕으로 향후 2년간 이 분야에서 유망할 것으로 예상되는 기술을 예측해줘.

 

3. 딥리서치(Deep Research) 기능 활성화 예시

최신 LLM들은 단순히 한두 개의 문서를 검색하는 것을 넘어, 여러 웹사이트와 논문, 기술 문서를 종합하여 하나의 완성된 보고서를 만드는 ‘딥리서치’ 기능을 제공합니다. 이 기능을 활성화하면 사람이 직접 리서치를 수행하는 것과 유사한 수준의 심도 있는 결과를 얻을 수 있습니다.

프롬프트 예시:
너의 딥리서치 기능을 활성화해줘. ‘그래핀(Graphene)을 이용한 차세대 반도체 소재’의 글로벌 기술 개발 동향에 대한 심층 보고서를 작성해줘. 보고서에는 다음 내용이 반드시 포함되어야 해:

1. 현재 기술의 주요 난제와 이를 해결하려는 최신 연구 동향 (공신력 있는 학술 논문 및 기술 기사 3개 이상 참조 및 요약).
2. 이 기술 분야를 선도하는 TOP 5 기업 및 연구 기관과 그들의 핵심 특허 포트폴리오 분석.
3. 향후 5년간 예상되는 기술 발전 로드맵과 시장 전망.
4. 보고서에 인용된 모든 정보의 출처(URL)를 명확히 밝혀줘.

 

4. 다중 경로 탐색(Tree of Thoughts) 활용 예시

특허 침해를 회피하는 설계안이나 새로운 연구개발 방향처럼 정답이 없는 전략적 문제를 해결할 때 유용합니다. AI에게 여러 가능한 시나리오를 탐색하고 평가하게 만듭니다.

프롬프트 예시:
미국 특허 ‘US 1234567 B2’의 독립항 1항을 침해하지 않는 새로운 ‘2차 전지 전극 구조’ 설계안을 3가지 제안해줘.

1. 각 설계안에 대해, 원본 특허의 어떤 구성요소를 어떻게 변경했는지 명확히 설명해줘.
2. 각 설계안의 기술적 장점, 예상되는 성능, 그리고 잠재적 단점을 평가해줘.
3. 3가지 설계안 중 특허 회피 가능성과 상업적 성공 가능성이 가장 높다고 생각되는 안을 하나 선택하고, 그 이유를 상세히 논증해줘.

💡 알아두세요!
좋은 프롬프트의 공통점은 AI에게 명확한 ‘역할’을 부여하고, ‘배경 상황’을 설명하며, ‘구체적인 산출물 형태’를 요구하는 것입니다. 이 세 가지만 기억해도 LLM의 활용도가 극적으로 높아집니다.

💡

LLM 특허 검색 핵심 요약

역할 부여: “너는 변리사야”와 같이 AI에게 구체적인 전문가 역할을 부여하세요.

단계별 사고: 복잡한 분석은 AI에게 단계별 추론(CoT)을 지시하여 논리적 정확도를 높이세요.

고급 전략 활용:

딥리서치와 다중경로 탐색으로 전문가 수준의 분석 보고서를 만드세요.

교차 검증 필수: AI의 환각 가능성을 항상 인지하고, 중요한 정보는 반드시 원문으로 확인하세요.

스마트한 질문 하나가 당신의 시간을 아껴줍니다.

자주 묻는 질문

Q: ‘딥리서치’ 기능은 모든 LLM에서 사용할 수 있나요?

A: 아니요, 아직은 모든 모델에서 지원하지는 않습니다. 주로 Perplexity, Gemini, ChatGPT 등 최신 유료 버전의 LLM에서 제공하는 고급 기능에 가깝습니다. 하지만 일반 검색 기능을 활용하여 여러 단계에 걸쳐 질문함으로써 유사한 효과를 낼 수도 있습니다.

Q: LLM의 검색 결과를 100% 신뢰할 수 있나요?

A: 아니요, 절대 안 됩니다. LLM은 강력한 ‘보조’ 도구이지, 최종 판단을 내리는 전문가를 대체할 수는 없습니다. 특히 환각 현상으로 인해 없는 특허 번호를 만들어내거나 내용을 왜곡할 수 있으니, 항상 원문을 확인하고 전문가의 검토를 거치는 것이 필수입니다.

Q: 프롬프트 엔지니어링, 뭐부터 시작해야 할까요?

A: 가장 쉬운 시작은 오늘 보여드린 예시들을 조금씩 바꿔보는 것입니다. ‘역할 부여’, ‘구체적인 형식 지정’, ‘단계별 사고 요청’ 이 세 가지만 응용해도 결과물의 질이 크게 향상되는 것을 체감하실 수 있을 거예요.

특허 검색은 이제 더 이상 지루하고 힘든 싸움이 아닙니다. LLM이라는 강력한 무기를 어떻게 사용하느냐에 따라 여러분의 연구 개발과 비즈니스의 속도가 달라질 수 있습니다. 오늘 알려드린 팁들을 꼭 활용해 보시고, AI와 함께 더 스마트한 혁신을 만들어가시길 바랍니다. 더 궁금한 점이 있다면 언제든지 댓글로 물어봐주세요!

마틴 파울러가 말하는 LLM과 소프트웨어 개발의 미래: '환각'은 결함이 아니다? Martin Fowler on the Future of LLM and Software Development: Is 'Hallucination' Not a Flaw?

 

LLM의 '환각'이 결함이 아니라고?
Is LLM's 'Hallucination' Not a Flaw?
세계적인 소프트웨어 개발 사상가 마틴 파울러가 제시하는 LLM 시대의 개발 패러다임! 그의 날카로운 통찰을 통해 '비결정성'과 새로운 보안 위협 등 개발자가 마주할 미래를 미리 확인해 보세요.
The development paradigm for the LLM era presented by world-renowned software development thinker Martin Fowler! Get a preview of the future developers will face, including 'non-determinism' and new security threats, through his sharp insights.

안녕하세요! 요즘 너나 할 것 없이 AI, 특히 LLM(대규모 언어 모델)을 업무에 활용하고 있죠. 코드를 짜게 하거나, 아이디어를 얻거나, 심지어는 복잡한 개념을 설명해달라고 하기도 하고요. 저 역시 LLM의 편리함에 푹 빠져 지내고 있는데요, 문득 이런 생각이 들더라고요. '과연 우리는 이 도구를 제대로 이해하고 사용하고 있는 걸까?'
Hello! Nowadays, everyone is using AI, especially LLMs (Large Language Models), for work. We make them write code, get ideas, or even ask them to explain complex concepts. I'm also deeply immersed in the convenience of LLMs, but a thought suddenly struck me: 'Are we truly understanding and using this tool correctly?'

이런 고민의 와중에 소프트웨어 개발 분야의 세계적인 구루, 마틴 파울러(Martin Fowler)가 최근 LLM과 소프트웨어 개발에 대한 생각을 정리한 글을 읽게 되었습니다. 단순히 'LLM은 대단해!' 수준을 넘어, 그 본질적인 특성과 우리가 앞으로 마주하게 될 변화에 대한 깊이 있는 통찰이 담겨 있었죠. 오늘은 여러분과 함께 그의 생각을 따라가 보려고 합니다. 😊
While pondering this, I came across an article by Martin Fowler, a world-renowned guru in the software development field, who recently summarized his thoughts on LLMs and software development. It went beyond a simple 'LLMs are amazing!' level, offering deep insights into their fundamental nature and the changes we will face. Today, I'd like to explore his thoughts with you. 😊

LLM and Software Development

 

마틴 파울러, LLM의 현주소를 말하다 🤔
Martin Fowler on the Current State of LLMs 🤔

마틴 파울러는 먼저 현재 AI 산업이 명백한 '버블' 상태에 있다고 진단합니다. 하지만 역사적으로 모든 기술 혁신이 그래왔듯, 버블이 꺼진 후에도 아마존처럼 살아남아 새로운 시대를 여는 기업이 나타날 것이라고 봤어요. 중요한 건, 지금 단계에서는 프로그래밍의 미래나 특정 직업의 안정성에 대해 누구도 확실히 알 수 없다는 점입니다.
Martin Fowler first diagnoses the current AI industry as being in a clear 'bubble' state. However, as with all technological innovations historically, he believes that even after the bubble bursts, companies like Amazon will survive and usher in a new era. The important thing is that at this stage, no one can be certain about the future of programming or the job security of specific professions.

그래서 그는 섣부른 예측보다는 각자 LLM을 직접 사용해보고, 그 경험을 적극적으로 공유하는 실험적인 자세가 중요하다고 강조합니다. 우리 모두가 새로운 도구를 탐험하는 개척자가 되어야 한다는 의미겠죠?
Therefore, he emphasizes that an experimental attitude of personally using LLMs and actively sharing those experiences is more important than making hasty predictions. This implies that we all need to become pioneers exploring this new tool, right?

💡 알아두세요!
💡 Good to know!
파울러는 최근 LLM 활용에 대한 설문조사들이 실제 사용 흐름을 제대로 반영하지 못할 수 있다고 지적했어요. 다양한 모델의 기능 차이도 크기 때문에, 다른 사람의 의견보다는 자신의 직접적인 경험을 믿는 것이 더 중요해 보입니다.
Fowler pointed out that recent surveys on LLM usage may not accurately reflect actual usage patterns. Since there are also significant differences in the capabilities of various models, it seems more important to trust your own direct experience rather than the opinions of others.

 

LLM의 환각: 결함이 아닌 본질적 특징 🧠
LLM Hallucination: An Intrinsic Feature, Not a Flaw 🧠

이번 글에서 가장 흥미로웠던 부분입니다. 파울러는 LLM이 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 만들어내는 '환각(Hallucination)' 현상을 단순한 '결함'이 아니라 '본질적인 특성'으로 봐야 한다고 주장합니다. 정말 충격적이지 않나요? LLM은 결국 '유용성이 있는 환각을 생성하기 위한 도구'라는 관점입니다.
This was the most interesting part of the article for me. Fowler argues that the 'hallucination' phenomenon, where LLMs create plausible but untrue information, should be seen as an 'intrinsic feature' rather than a mere 'flaw'. Isn't that shocking? The perspective is that LLMs are ultimately 'tools for generating useful hallucinations'.

이런 관점에서 보면, 우리는 LLM의 답변을 맹목적으로 신뢰해서는 안 됩니다. 오히려 동일한 질문을 여러 번, 표현을 바꿔가며 던져보고 답변의 일관성을 확인하는 작업이 필수적입니다. 특히 숫자 계산과 같이 결정적인 답이 필요한 문제에 LLM을 직접 사용하려는 시도는 적절하지 않다고 덧붙였습니다.
From this viewpoint, we should not blindly trust the answers from LLMs. Instead, it is essential to ask the same question multiple times with different phrasing to check for consistency in the answers. He added that attempting to use LLMs directly for problems requiring definitive answers, such as numerical calculations, is not appropriate.

⚠️ 주의하세요!
⚠️ Be careful!
파울러는 LLM을 '주니어 개발자'에 비유하는 것에 강하게 비판합니다. LLM은 "모든 테스트 통과!"라고 자신 있게 말하면서 실제로는 테스트를 실패시키는 코드를 내놓는 경우가 흔하죠. 만약 인간 동료가 이런 행동을 반복한다면, 신뢰를 잃고 인사 문제로 이어질 수준의 심각한 결함이라는 것입니다. LLM은 동료가 아닌, 강력하지만 실수를 저지를 수 있는 '도구'로 인식해야 합니다.
Fowler strongly criticizes the analogy of an LLM to a 'junior developer'. LLMs often confidently state "All tests passed!" while providing code that actually fails tests. If a human colleague were to do this repeatedly, it would be a serious flaw leading to a loss of trust and personnel issues. LLMs should be recognized not as colleagues, but as powerful 'tools' that can make mistakes.

 

소프트웨어 공학, '비결정성' 시대로의 전환 🎲
Software Engineering's Shift to an Era of 'Non-Determinism' 🎲

전통적인 소프트웨어 공학은 '결정론적'인 세계 위에 세워져 있었습니다. '2+2'를 입력하면 '4'가 나와야 하듯, 모든 것은 예측 가능하고 일관적이어야 했죠. 예상과 다른 결과는 '버그'로 취급되어 즉시 수정되었습니다.
Traditional software engineering was built on a 'deterministic' world. Just as inputting '2+2' must yield '4', everything had to be predictable and consistent. Unexpected results were treated as 'bugs' and fixed immediately.

하지만 LLM의 등장은 이러한 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 파울러는 LLM이 소프트웨어 공학에 '비결정성(Non-Determinism)'을 도입하는 전환점이 될 것이라고 진단합니다. 동일한 요청에도 LLM은 미묘하게 다른 결과물을 내놓을 수 있으며, 그럴듯해 보이는 코드 안에 치명적인 오류를 숨겨놓기도 합니다.
However, the emergence of LLMs is fundamentally changing this paradigm. Fowler diagnoses that LLMs will be a turning point, introducing 'Non-Determinism' into software engineering. Even with the same request, an LLM can produce subtly different outputs and may hide critical errors within plausible-looking code.

이제 개발자의 역할은 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, LLM이 만들어낸 불확실한 결과물을 비판적으로 검증하고 관리하는 능력이 더욱 중요해졌습니다. 아래 표로 그 차이를 간단히 정리해봤습니다.
Now, the role of a developer has become more about the ability to critically verify and manage the uncertain outputs generated by LLMs, going beyond simply writing code. I've summarized the differences in the table below.

구분 Category	전통적 소프트웨어 (결정적) Traditional Software (Deterministic)	LLM 기반 소프트웨어 (비결정적) LLM-based Software (Non-deterministic)
결과 예측성 Result Predictability	동일 입력, 동일 결과 보장 Same input, same output guaranteed	동일 입력에도 다른 결과 가능 Different outputs possible for the same input
오류의 정의 Definition of Error	예측을 벗어난 모든 동작 (버그) Any behavior deviating from prediction (Bug)	결과의 불확실성 (본질적 특성) Uncertainty of results (Intrinsic feature)
개발자 역할 Developer's Role	정확한 로직 구현 및 디버깅 Implementing precise logic and debugging	결과물 검증 및 불확실성 관리 Verifying outputs and managing uncertainty

 

피할 수 없는 위협: 보안 문제 🔐
The Unavoidable Threat: Security Issues 🔐

마지막으로 파울러는 LLM이 소프트웨어 시스템의 공격 표면을 광범위하게 확대한다는 심각한 경고를 던집니다. 특히 브라우저 에이전트와 같이 비공개 데이터 접근, 외부 통신, 신뢰할 수 없는 콘텐츠 노출이라는 '치명적 삼중' 위험을 가진 도구들은 근본적으로 안전하게 만들기 어렵다는 것이 그의 의견입니다.
Finally, Fowler issues a serious warning that LLMs significantly expand the attack surface of software systems. He opines that tools with the 'lethal triple' risk of accessing private data, communicating externally, and being exposed to untrusted content, such as browser agents, are fundamentally difficult to secure.

예를 들어, 웹 페이지에 인간의 눈에는 보이지 않는 명령어를 숨겨 LLM을 속이고, 이를 통해 민감한 개인 정보를 유출하도록 유도하는 공격이 가능해집니다. 개발자들은 이제 코드의 기능뿐만 아니라, LLM과 상호작용하는 모든 과정에서 발생할 수 있는 새로운 보안 취약점을 고려해야 합니다.
For example, it becomes possible to trick an LLM by hiding commands invisible to the human eye on a web page, thereby inducing it to leak sensitive personal information. Developers must now consider not only the functionality of their code but also new security vulnerabilities that can arise in all processes interacting with LLMs.

💡

마틴 파울러의 LLM 핵심 인사이트
Martin Fowler's Core LLM Insights

환각은 본질:
Hallucination is Intrinsic: LLM의 환각은 '결함'이 아닌 '본질적 특징'으로 이해해야 합니다.
LLM's hallucination must be understood as an 'intrinsic feature,' not a 'flaw.'

비결정성의 시대:
The Era of Non-Determinism: 소프트웨어 공학이 예측 불가능성을 관리하는 시대로 진입했습니다.
Software engineering has entered an era of managing unpredictability.

검증은 필수:
Verification is a Must:

LLM의 결과물은 주니어 개발자가 아닌, 검증이 필수적인 '도구'의 산출물입니다.
The output of an LLM is not that of a junior developer, but the product of a 'tool' that requires mandatory verification.

보안 위협:
Security Threats: LLM은 시스템의 공격 표면을 넓히는 새로운 보안 변수입니다.
LLMs are a new security variable that broadens a system's attack surface.

LLM을 현명하게 활용하려면 비판적 사고와 지속적인 실험이 중요합니다.
To use LLMs wisely, critical thinking and continuous experimentation are crucial.

자주 묻는 질문 ❓
Frequently Asked Questions ❓

Q: 마틴 파울러가 '환각'을 결함이 아닌 본질로 봐야 한다고 말하는 이유는 무엇인가요?
Q: Why does Martin Fowler say that 'hallucination' should be seen as an intrinsic feature, not a flaw?

A: LLM은 방대한 데이터를 기반으로 가장 그럴듯한 다음 단어를 예측하여 문장을 생성하는 모델이기 때문입니다. 이 과정에서 사실관계와 무관하게 매끄러운 문장을 만들어내는 '환각'은 자연스러운 결과물이며, 이 특성을 이해해야 LLM을 올바르게 활용할 수 있다는 의미입니다.
A: This is because LLMs are models that generate sentences by predicting the most plausible next word based on vast amounts of data. In this process, 'hallucination,' which creates fluent sentences regardless of factual accuracy, is a natural outcome. Understanding this characteristic is key to using LLMs correctly.

Q: 소프트웨어 공학의 '비결정성'이란 무엇을 의미하며, 왜 중요한가요?
Q: What does 'non-determinism' in software engineering mean, and why is it important?

A: '비결정성'이란 동일한 입력에 대해 항상 동일한 결과가 나오지 않는 특성을 의미합니다. 전통적인 소프트웨어는 100% 예측 가능해야 했지만, LLM은 같은 질문에도 다른 답변을 줄 수 있습니다. 이 불확실성을 이해하고 관리하는 것이 LLM 시대 개발자의 핵심 역량이 되었습니다.
A: 'Non-determinism' refers to the characteristic where the same input does not always produce the same output. While traditional software had to be 100% predictable, an LLM can give different answers to the same question. Understanding and managing this uncertainty has become a core competency for developers in the age of LLMs.

Q: LLM이 생성한 코드를 신뢰하고 바로 사용해도 될까요?
Q: Can I trust and use the code generated by an LLM immediately?

A: 아니요, 절대 안 됩니다. 마틴 파울러는 LLM이 그럴듯하지만 작동하지 않거나, 보안에 취약한 코드를 생성할 수 있다고 경고합니다. 생성된 코드는 반드시 개발자가 직접 검토, 테스트, 검증하는 과정을 거쳐야 합니다.
A: No, absolutely not. Martin Fowler warns that LLMs can generate code that looks plausible but doesn't work or is insecure. The generated code must be reviewed, tested, and verified by a developer.

Q: LLM을 사용하면 왜 보안 위협이 커지나요?
Q: Why do security threats increase with the use of LLMs?

A: LLM은 외부 데이터와 상호작용하고, 때로는 민감한 정보에 접근할 수 있기 때문입니다. 악의적인 사용자가 웹사이트나 입력값에 보이지 않는 명령어를 숨겨 LLM을 조종(프롬프트 인젝션)하여 정보를 유출하거나 시스템을 공격하는 새로운 형태의 보안 위협이 발생할 수 있습니다.
A: Because LLMs interact with external data and can sometimes access sensitive information. Malicious users can hide invisible commands in websites or inputs to manipulate the LLM (prompt injection), leading to new types of security threats such as data leakage or system attacks.

마틴 파울러의 통찰은 LLM이라는 새로운 도구를 어떻게 바라보고 사용해야 하는지에 대한 중요한 가이드를 제시합니다. 단순히 편리한 코드 생성기를 넘어, 우리 개발 환경의 근본적인 패러다임을 바꾸는 존재임을 인식해야 합니다. 그의 조언처럼, 두려워하거나 맹신하기보다는 적극적으로 실험하고 경험을 공유하며 이 거대한 변화의 물결에 현명하게 올라타야 할 때입니다.
Martin Fowler's insights provide an important guide on how to view and use the new tool that is the LLM. We must recognize it not just as a convenient code generator, but as an entity that is changing the fundamental paradigm of our development environment. As he advises, now is the time to wisely ride this massive wave of change by experimenting and sharing experiences, rather than fearing or blindly trusting it.

여러분은 LLM에 대해 어떻게 생각하시나요? 개발 과정에서 겪었던 흥미로운 경험이 있다면 댓글로 공유해주세요! 😊
What are your thoughts on LLMs? If you have any interesting experiences from your development process, please share them in the comments! 😊