맥락적 엔지니어링 2.0: 인공지능에서 "기억"과 인지의 재정의 빠르게 발전하는 인공지능 분야에서 맥락을 "이해"하는 능력은 단순한 기능이 아니라, 인간과 진정으로 상호작용할 수 있는 시스템을 구축하는 초석입니다. 구글 AI 리서치(GAIR)에서 최근 발표한 연구 프레임워크는 이 주제를 심도 있게 탐구하여 AI가 맥락 정보를 마스터할 수 있도록 돕는 "맥락 엔지니어링 2.0"이라는 체계적인 접근법을 제안합니다. 맥락 엔지니어링의 핵심은 엔트로피 감소 과정에 있습니다. 즉, 인간의 의도(대화, 선택, 욕구)를 나타내는 혼란스럽고 비구조화된 신호를 기계가 이해할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 것입니다. 연구자들은 이것이 인공지능에서 진정한 인지 능력을 개발하는 데 중요한 토대라고 믿습니다. 주요 통찰력을 분석해 보겠습니다. 1. 20년의 진화: 기본 상황에서 적응 상황으로 컨텍스트 엔지니어링 분야는 인공 지능이 엄격한 규칙 기반 시스템에서 보다 유연하고 인간과 유사한 이해로 진화한 과정을 보여주는 4가지 뚜렷한 개발 단계를 거쳤습니다. 1단계(21세기 초): "정적 맥락"에 초점을 맞춥니다. 즉, 미리 정의된 하드코딩된 규칙(예: "사용자가 X라고 말하면 Y라고 답함")입니다. 2단계(2010년대): "동적 맥락"으로 전환 - 실시간 데이터(예: 위치, 시간 또는 최근 상호 작용)를 통합하여 맞춤형 대응을 제공합니다. 3단계(2020-2022): "멀티 턴 컨텍스트" 도입 - 길고 여러 단계로 이루어진 대화 추적(예: 10개 이상의 메시지에서 사용자의 생각의 흐름을 추적). - 4단계(2023-현재): "적응형 컨텍스트" 단계 진입 - AI가 표현되지 않은 사용자 요구 사항을 추론하고, 사용자 의도를 예측하고, 다양한 개방형 작업(예: 개인 비서가 일정, 조사, 일상 대화를 동시에 처리)에서 일관성을 유지할 수 있도록 함. 이러한 발전은 인공지능이 '수동적'인 것에서 '능동적'인 것으로 도약했음을 보여줍니다. 능동적이란 맥락적 정보를 더 이상 단순히 저장하는 데 그치지 않고 적극적으로 해석하는 것을 말합니다. 2. 엔트로피 감소 프레임워크: 그 중요성 이론적으로 맥락 공학은 열역학에서 파생된 "엔트로피 감소"라는 개념에 뿌리를 두고 있는데, 이는 혼돈에서 질서가 출현한다는 것을 의미합니다. 인공지능 분야에서 이는 인간 행동의 "노이즈"(모호함, 모순, 불완전한 정보)를 실행 가능한 "신호"(예: 사용자 선호도, 숨겨진 목표)로 추출하는 것을 의미합니다. 예를 들어, 사용자가 "선물을 찾아야 해요"라고 말하면 AI는 추론을 통해 엔트로피를 줄여야 합니다. 어떤 종류의 선물인가요? 누구를 위한 선물인가요? 예산은 얼마인가요? 이전 힌트는 무엇인가요? 이러한 정보가 없다면 AI는 일반적인 제안만 제시하여 핵심 문제를 해결하지 못할 수 있습니다. 이 프레임워크는 컨텍스트 시스템을 평가하는 데 있어 통합된 관점을 제공합니다. 즉, 관련 없는 데이터를 얼마나 잘 필터링하고, 핵심 정보의 우선순위를 정하고, 일관성을 유지하는지 평가하는 것입니다. 예를 들어, Claude 3의 "슬라이딩 윈도우" 컨텍스트와 Gemini의 "검색 증강 생성"(RAG)은 모두 엔트로피 감소 기법을 사용하지만, 속도 대 깊이라는 서로 다른 상충 관계를 최적화합니다. 3. 현재 참가자: 컨텍스트 엔지니어링을 가장 잘하는 사람은 누구입니까? 이 연구에서는 컨텍스트 엔지니어링의 실제 적용 사례를 강조합니다. 클로드는 "긴 맥락 보존"에 탁월합니다. 20만 개가 넘는 어휘 단위를 처리할 수 있어 일관성을 잃지 않고 복잡한 여러 페이지 문서나 긴 대화를 처리하는 데 이상적입니다. 제미니: "검색 향상 생성(RAG)" 기술을 사용하여 외부 데이터(실시간 뉴스 및 사용자 기록 등)를 통합하여 응답을 구축하고, 최신 상황 정보를 통합하여 엔트로피를 줄입니다. 마누스(구글의 AI 비서): "구현된 맥락"이라는 개념을 보여줍니다. 즉, 사용자가 선호하는 왼손잡이 도구나 특정 주방 조리대 배치를 기억하는 것과 같이 맥락을 실제 행동에 연결합니다. 이러한 시스템은 아직 초기 단계이지만, 컨텍스트 엔지니어링이 텍스트를 넘어 시각적, 음성적, 물리적 상호작용과 결합될 수 있는 방식을 보여줍니다. 4. 미래 설계 지침: 그 다음은 무엇인가? 맥락 공학 2.0을 발전시키기 위해 연구자들은 세 가지 핵심 설계 우선순위를 제시했습니다. 문맥적 추상화: 원시 데이터를 넘어 "추상적 맥락"으로 이동 - 인공 지능은 세분화된 세부 정보(예: "사용자가 오후 3시를 언급했습니다" 대 "사용자가 오후 2시에 회의가 있습니다")와 더 높은 수준의 패턴(예: "사용자는 시간에 매우 민감합니다") 사이를 전환하는 법을 배워야 합니다. 상황에 따른 개인정보 보호: 상황이 더 자세해짐에 따라(예: 건강 데이터, 개인 이력) 사용자 신뢰를 저해하지 않으면서 안전하게 저장하고 사용할 수 있도록 보장하세요. 맥락 전달성: 작업 전반에서 맥락을 "전달"할 수 있는 시스템을 구축합니다(예: 여행 도우미는 과거 여행 기록을 기억하고 새로운 목적지에 대한 추천을 조정할 수 있음) 및 모드 전반에서 맥락을 "전달"할 수 있는 시스템을 구축합니다(예: 맥락을 잃지 않고 텍스트 채팅에서 음성 통화로 전환). 이것이 귀하(및 귀하의 비즈니스)에게 왜 중요한가 챗봇, 개인 비서, 대규모 언어 모델 등 어떤 것을 개발하든, 컨텍스트 엔지니어링은 AI가 얼마나 "인간적인지"를 결정합니다. 컨텍스트 엔지니어링은 텍스트를 "읽는" 시스템과 사용자의 의도를 "이해하는" 시스템을 구분합니다. AI가 "작업 수행"에서 "사용자와 협업"으로 전환함에 따라, 컨텍스트 엔트로피 감소를 완벽하게 이해하는 것이 인간과 유사한 도구를 구축하는 데 핵심이 될 것입니다.
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