AI를 마법처럼 여기는 분위기에 던지는 일침입니다. 모델은 학습으로 고정된 가중치, 즉 결정론적 코드 덩어리이며, 프롬프트는 입력일 뿐 모델의 근본 지능을 끌어올리지 못합니다. 아무리 정교하게 프롬프트를 다듬어도 모델이 애초에 갖지 못한 능력을 새로 만들어낼 수는 없다는 것이 핵심입니다. '프롬프트 엔지니어링'이 만능 해법처럼 과대평가되지만, 실제로는 이미 모델 안에 존재하는 능력을 더 잘 끌어내는 작업에 가깝습니다. 진짜 성능 향상은 더 나은 데이터·학습·아키텍처에서 나오지, 주문 같은 프롬프트에서 나오지 않습니다. IT 종사자에게 주는 교훈은 분명합니다. 프롬프트의 한계를 인정하고, 평가·검증·엔지니어링에 투자하며, AI를 신비한 존재가 아니라 한계와 동작 원리가 있는 소프트웨어로 다뤄야 한다는 점입니다. 기대치를 현실에 맞추는 것이 시작입니다.
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