“챗GPT 협박하면 더 좋은 답변 나온다?” 위협적 프롬프트의 착시 효과
(itworld.co.kr)AI 협박 프롬프트는 효과적이지 않다: 정중하고 구체적인 맥락 제시가 더 유효함
- 위협적 표현이 일시적으로 효과 있었던 것은 사실이나, 최신 AI 모델에선 더 이상 유효하지 않음
- LLM은 문맥과 단어의 중요도를 판단해 응답을 생성함
- 협박보다 ‘이유 있는 강조’가 더 나은 결과를 도출함
- 협박성 프롬프트는 의미도 없고, 오히려 응답을 차단당할 수 있음
- 정중하고 구체적인 맥락 제공이 가장 효과적인 프롬프트 방식임
서론
협박 프롬프트에 대한 오해
- 세르게이 브린은 AI를 협박하면 응답 품질이 좋아진다고 주장
- 실제로 일부 사용자는 긴박한 상황을 강조하면 응답이 좋아진다고 경험
- 하지만 이는 협박의 효과가 아닌, 프롬프트에 포함된 ‘맥락’의 영향임
- AI는 협박을 이해하지 못하며, 문맥상 중요도만 반영
본론
위협적 프롬프트의 착시 효과
- 위기감이 담긴 문장은 LLM에 중요도를 부여하는 역할을 함
- “실수하면 해고당해” 같은 문구는 더 신중한 응답을 유도할 수 있음
- 그러나 동일 효과는 “정확히 답해줘”, “중요한 질문이야” 등으로도 가능함
LLM의 작동 방식과 협박의 비효율성
- LLM은 단어 간 확률을 기반으로 문장을 생성함
- 위협은 단지 통계적 긴급성의 신호일 뿐, 실제로 협박을 ‘이해’하지 않음
- 협박은 정책 위반으로 응답이 차단될 가능성도 있음
협박보다 나은 대안
- 가장 효과적인 프롬프트 방식은 충분한 맥락 제공
- “강아지가 자주 쉬어야 해서 정차 지점이 중요해” 같은 설명이 더 유효함
- 정중한 요청이나 후속 지시(“좀 더 신중하게 생각해 줘”)도 좋은 전략임
브린 주장의 논리적 결함
- 협박이 정말 효과적이었다면 구글 Gemini의 시스템 프롬프트에 반영됐을 것
- 그러나 시스템 프롬프트에는 그런 위협 문장이 없음
- 이는 구글조차 협박 효과를 신뢰하지 않는다는 증거임
결론
협박은 효과적이지도, 권장되지도 않는다
- LLM은 폭력이나 감정을 이해하지 못하며, 협박이 의미 있는 입력이 아님
- 반복적인 협박은 대화의 목적을 흐리고, 정보 전달이 아닌 연극화된 상호작용으로 전락함
- 더 나은 응답을 원한다면, 협박보다는 구체적이고 명확한 맥락 제공이 핵심
- AI 응답의 질은 ‘무서운 말’이 아닌, ‘좋은 정보’로 결정된다.
개인적인 경험이지만, LLM 대부분이 칭찬으로 학습되어있기 때문에 ~하지 않으면 안좋은 일이 벌어질것이다. 같이 네거티브한 문장에 더 반응을 잘한다고 생각합니다.
예를들어, 이 발표자료를 피드백해줘. 오타나 틀린내용이 있다면 난 혼날거야! 처럼요