AI의 실수를 줄이도록 – Chain of Thought, COT Prompting (프롬프트 엔지니어링)

AI의 실수를 줄이도록 – Chain of Thought, COT (프롬프트 엔지니어링)

“이 문제를 어떻게 풀었지?” AI에게 이 질문을 던지면, 정답보다 더 중요한 것이 따라옵니다 — 바로 '사고의 흐름'입니다.

 

 

안녕하세요, 문노베입니다.

 

오늘은 AI에게 정답만이 아니라 ‘사고 과정’을 요구하는 프롬프트 기법, 바로 Chain of Thought Prompting(Cot)을 소개합니다.

 

AI가 복잡한 문제에 접근할 때 실수를 줄이고, 더 나은 결과에 도달하도록 돕는 고급형 프롬프트 전략이에요.

 

이 방식은 마치 “이 문제의 답은 뭐야?”라고 묻는 대신, “이 문제를 풀기 위해 어떤 생각을 했는지 설명해봐”라고 요청하는 거예요.

 

그 한 줄이 AI의 작동 방식을 완전히 바꿔놓습니다. GPT-4를 더 잘 활용하고 싶은 분들께 특히 강력 추천하는 전략입니다.

목차

1. Chain of Thought Prompting이란? 2. CoT가 AI의 정답률을 높이는 이유 3. 실전 예시로 보는 CoT 효과 4. 실무에 적용하는 CoT 프롬프트 3가지 5. 자주 묻는 질문 6. 마무리 및 다음 글 예고

Chain of Thought Prompting이란?

Chain of Thought Prompting(줄여서 CoT)은 AI에게 정답을 바로 말하게 하지 않고, 스스로 ‘생각의 흐름’을 설명하도록 유도하는 프롬프트 설계 기법입니다.

 

즉, “답이 뭐야?” 대신 “생각 과정을 단계별로 보여줘”라고 요청하는 방식이에요.

 

사실 일반적인 프롬프트는 결과 중심이에요.

 

예: “124 x 38은 얼마야?”, “이 글을 요약해줘”, “이 아이디어 괜찮아?” 이런 질문은 정확한 답변을 원하지만, 복잡하거나 다단계 사고가 필요한 문제에선 오답이 생기기 쉽습니다.

 

CoT는 바로 이 지점에서 위력을 발휘해요. AI가 답을 내기 전에 “1단계 → 2단계 → 3단계”처럼 논리 흐름을 펼쳐서 스스로 정답에 도달하게 만드는 거죠.

 

결국 CoT는 AI의 추론 능력을 강화하고, 설명 가능한 답변을 유도하는 고급 전략입니다.

 

OpenAI는 2022년 논문 "Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models"에서 이 기법을 통해 GPT 모델의 복잡한 논리 문제 해결 정확도가 비약적으로 증가한다고 발표했어요.

 

실제로 숫자 계산, 논리 퍼즐, 비즈니스 의사결정 시뮬레이션에서 CoT를 적용했을 때 GPT-3 기준으로 정답률이 평균 30~40% 상승했습니다.

 

한마디로 CoT는 AI를 "답을 아는 사람"에서 "과정을 이해한 사람"으로 바꿔주는 기술이에요.

 

그리고 이건 단순 수학 문제뿐만 아니라, 콘텐츠 기획, 전략 문서 작성, 분석 보고서 등 다양한 실무 영역에도 응용 가능합니다.

 

2025.03.22 - [AI 정복기/Prompt Engineering - 어떻게 말하지?] - AI 시대 직장인 필수 스킬, 프롬프트 엔지니어링(+직장인용 프롬프트 생성기 무료 배포)

AI 시대 직장인 필수 스킬, 프롬프트 엔지니어링(+직장인용 프롬프트 생성기 무료 배포)

 

실전 예시로 보는 CoT 효과

제가 처음 CoT 기법을 제대로 써본 건, 사내 보고서를 GPT에게 요약시켰을 때였어요.

 

“이 보고서를 요약해줘”라고만 던졌을 땐 내용 누락도 많고, 흐름도 끊겼죠. 그

 

런데 CoT 방식으로 프롬프트를 바꿨더니 결과물이 확 달라졌어요.

 

AI에게 이렇게 말했어요:
“요약하기 전에 먼저 문단을 3단계로 나눠서 핵심 내용을 정리하고, 그 뒤 전체 맥락을 3줄로 요약해줘. 각 단계는 생각 흐름을 적어줘.”

그러자 AI가 문단별 핵심을 먼저 정리하고, 이를 종합한 요약을 만들더라고요. 정확도도 높고, 설득력도 생겼습니다.

버전	프롬프트 예시	결과물 특징
❌ 일반 방식	“이 보고서를 요약해줘.”	전체 맥락 누락. 문장 연결이 부자연스럽고 포인트가 흐림.
✅ CoT 방식	“보고서를 ① 도입, ② 분석, ③ 결론으로 나눠 핵심 내용을 먼저 정리해줘. 그런 다음 전체를 3줄로 요약해줘. 각 단계마다 사고 흐름을 설명하면서 요약해줘.”	논리적 흐름, 맥락 유지, 요약 포인트 명확. 재작성 거의 필요 없음.

이후 저는 이메일 작성, 회의 자료 정리, 의사결정 시뮬레이션 등에도 CoT를 적용해봤고, AI의 응답 품질이 ‘그럴싸한 문장’에서 ‘설득력 있는 정리’로 바뀌었어요.

 

CoT는 단지 설명을 잘하는 게 아니라, 생각하는 듯한 문장을 만드는 기술입니다.

실무에 적용하는 CoT 프롬프트 3가지

CoT는 단순히 계산 문제나 수학적 추론에서만 쓰는 기법이 아닙니다.

 

실제로 저는 마케팅 전략 수립, 회의자료 정리, 아이디어 검증처럼 사고가 필요한 모든 작업에 CoT를 적용해요.

 

아래는 실무에서 특히 유용하게 쓸 수 있는 CoT 프롬프트 3가지 유형과 예시입니다.

① 전략적 의사결정 시뮬레이션

프롬프트 예시:

우리 제품의 가격을 인상할 경우 발생할 수 있는 시나리오를 단계별로 예측해줘.  
① 고객 반응 ② 경쟁사 반응 ③ 브랜드 이미지 변화 ④ 재무 영향 순서로 논리적으로 생각해봐.

💡 활용 팁: 단계를 명확히 지정하고, 각 단계에서 사고를 유도하면 AI가 분석가처럼 변합니다.

② 분석 리포트 구성

프롬프트 예시:

이 보고서를 요약하기 전에 먼저 각 문단의 핵심을 찾아보고,  
그 뒤에 전체 문맥을 정리해줘.  
문단 간 흐름과 논리적 연결성을 설명하면서 진행해줘.

💡 활용 팁: 단순 요약이 아니라, 사고 흐름을 명시하면 글의 설득력이 배가됩니다.

③ 아이디어 타당성 평가

프롬프트 예시:

이 마케팅 아이디어의 실현 가능성을 판단해줘.  
① 타겟 반응 예측 → ② 실행 시 리소스 → ③ 경쟁 대비 차별점 → ④ 리스크 요인 순서로 생각의 흐름을 펼쳐서 분석해줘.

💡 활용 팁: 단편적 평가가 아닌, 전체 맥락을 파악하게 만드는 사고 유도가 핵심입니다.

활용 영역	프롬프트 키포인트	CoT 효과
전략 시뮬레이션	미래 예측 단계별 사고 유도	논리적 근거 있는 판단 가능
보고서 요약	문단별 흐름 + 전체 요약 요청	정확한 핵심 정리 + 논리적 글쓰기 가능
아이디어 평가	다각도 검토 순서를 제시	단순 의견이 아닌, 분석적 사고 유도

 

Chain of Thought Prompting은 질문이 아닌 사고 흐름을 설계하는 기법이에요.

 

AI에게 답을 요구하는 게 아니라, 생각을 유도하는 사람이 되는 것 — 이게 바로 CoT의 진짜 본질입니다.

자주 묻는 질문

Q. CoT는 꼭 수학 문제처럼 정답이 있는 작업에만 써야 하나요?
아니요! 전략적 사고, 시나리오 플래닝, 아이디어 비교 분석, 보고서 흐름 설계 등 논리가 필요한 모든 작업에 적용 가능합니다.

 

Q. CoT를 쓰면 답변이 너무 길어지지 않나요?
맞아요. 그래서 문노베는 항상 마지막에 “200자 이내로 정리해줘” 같은 Constraints Prompting을 함께 써요. CoT로 생각을 유도하고, Constraints로 마무리를 다듬는 게 핵심입니다.

 

Q. Structured Prompting이나 Goal Prompting과 같이 써도 되나요?
완전히 됩니다! 예를 들어: “당신은 기획 담당자입니다. 아래 구조에 따라, 제품 출시 아이디어의 타당성을 사고 과정 기반으로 분석해줘.” 이 안에 역할, 구조, 목적, 사고 흐름이 다 들어가 있죠.

 

Q. ChatGPT Free 버전에서도 CoT가 되나요?
기본적인 CoT는 가능해요! 다만 GPT-4처럼 장기 추론력이 좋은 모델에서 더 빛을 발합니다. 복잡한 사고 흐름일수록 최신 모델에서 테스트해보는 걸 추천드려요.

마무리 및 다음 글 예고

AI는 말 잘하는 기계가 아닙니다. 제대로 된 사고 흐름을 유도하면, ‘그럴듯한 말’이 아니라 ‘설득력 있는 말’을 하게 됩니다.

 

CoT는 그 사고의 흐름을 우리가 설계해주는 방식이에요.

 

오늘부터 프롬프트를 이렇게 바꿔보세요. “정답만 말하지 말고, 왜 그렇게 생각했는지 말해줘.”

 

이 한 줄이 AI를 텍스트 생성기에서 논리적 동료로 바꾸는 시작입니다.

 

다음 편에서는 시리즈 마지막 기법, Interactive Prompting, 즉 ‘AI와 대화하듯 질문을 설계하는 기술’을 소개할게요.

 

질문-응답을 단절된 한 번성 문장이 아니라, 맥락 흐름이 이어지는 연속 대화로 바꾸는 전략입니다. 곧 다시 만나요!

 

2025.03.27 - [AI 정복기/Prompt Engineering - 어떻게 말하지?] - 프롬프트 엔지니어링 고수들이 항상 “Let’s think step by step”부터 입력하는 이유

프롬프트 엔지니어링 고수들이 항상 “Let’s think step by step”부터 입력하는 이유