기술의 넬슨 만델라 효과: AI 환각 [환각을 줄이기 위한 팁과 함께]

인간과 인공지능(AI)이 환각하는 것에는 거의 차이가 없습니다. 😵‍💫

둘 다 사실을 잘못 기억하고, 허구의 진술을 꾸며내고, 잘못된 결론을 내릴 수 있습니다. 그러나 인간의 환각은 인지적 편견과 정신적 왜곡에 뿌리를 두고 있으며, 이러한 환각은 우리의 일상적인 의사 결정 . 반면에 AI의 환각은 잘못된 정보를 사실인 것처럼 제시하기 때문에 비용이 많이 들 수 있습니다 그리고 큰 확신을 가지고 있습니다

그렇다면, 이것이 우리가 유용하지 않은 이러한 도구의 사용을 중단해야 한다는 것을 의미합니까? AI 도구 ? 아니요!

약간의 분별력과 프롬프트만 잘 활용하면 AI의 흐름을 유리하게 바꿀 수 있으며, 이 블로그 게시물에서 그 방법을 알려드리겠습니다. 지금부터 살펴보겠습니다:

• AI 환각과 그 기저에 깔린 실체
• AI 환각의 다양한 유형과 실제 예시
• AI 환각 문제를 최소화하기 위한 팁과 도구

AI 환각이란 무엇인가요?

생성형 AI 모델이 잘못된 정보를 마치 사실인 것처럼 생성하는 현상을 AI 환각이라고 합니다.

다음은 그 예시입니다 아비바 리탄, 가트너 부사장 애널리스트 에서 AI 환각에 대해 설명합니다

...대규모 언어 모델에서 완전히 조작된 결과물. 완전히 만들어진 사실을 표현하지만, LLM(대규모 언어 모델) 출력은 신뢰와 권위를 가지고 있습니다.

환각하는 AI 모델: 기원과 진화

방대한 양의 AI 용어집 에 따르면, AI 환각이라는 용어는 비교적 최근에 등장한 용어입니다. 그러나 그 존재는 1950년대 1950년대 AI 시스템 초창기까지 거슬러 올라갈 수 있습니다. 학문적 관점에서 이 개념은 다음과 같은 제목의 연구 논문에서 처음 등장했습니다 Proceedings: 제4회 IEEE 자동 얼굴 및 제스처 인식 국제 컨퍼런스 2000.

AI 모델의 환각 인식은 2010년대 후반에 Google DeepMind, ChatGPT와 같은 유명 기업이 등장하면서 더욱 널리 주목받기 시작했습니다. 최근에는 사용자들이 다양한 AI 환각의 예시를 접하게 되었습니다. 예를 들어, 다음과 같은 인스턴스가 있습니다 2021 연구 에 따르면 팬더 이미지로 학습된 AI 시스템이 기린이나 자전거와 같은 관련 없는 오브젝트를 팬더로 잘못 식별하는 것으로 나타났습니다.

2023년 의 또 다른 연구에서는 국립 의학 도서관 에서 연구원들은 ChatGPT로 생성된 의학 기사의 참고 문헌의 정확성을 조사했습니다. 115개의 참고 문헌 중 7%만이 정확한 것으로 밝혀졌고, 47%는 완전히 구성되었으며, 46%는 인증되었지만 부정확한 것으로 나타났습니다. 😳

AI 환각의 원인이 되는 4가지 요소

AI 환각은 대부분 기술적 요인으로 인한 네 가지 내재적 요인으로 인해 발생합니다:

1. 부정확하거나 편향된 학습 데이터

머신 러닝에 사용되는 데이터는 결국 AI 모델이 생성하는 콘텐츠를 결정짓는 요소입니다. 품질이 낮은 학습 데이터는 오류, 편향성 또는 불일치로 가득 차 있어 최종 알고리즘을 손상시킬 수 있습니다. 이러한 AI는 왜곡된 정보를 학습하고 부정확한 결과물을 생성하기 쉽습니다.

보너스 읽기 : 더 알아보기 기계 학습과 /AI의 차이점 .

2. 해석 격차

AI 모델은 관용구, 속어, 풍자, 구어체 언어 및 기타 인간 언어의 뉘앙스에 당황하여 시스템이 무의미하거나 부정확한 정보를 생성할 수 있습니다. 다른 상황에서는 학습 데이터가 훌륭하더라도 모델이 이를 올바르게 이해하는 데 필요한 프로그래밍이 부족하여 오해와 착각을 일으킬 수 있습니다.

3. 기준 진실 결핍

정답과 오답이 명확한 작업과 달리 생성 작업에는 모델이 학습할 수 있는 명확한 기준 진실이 부족합니다. 기준점이 없기 때문에 모델이 무엇이 타당하고 무엇이 타당하지 않은지 구분하기 어렵고, 그 결과 부정확한 응답이 나올 수 있습니다.

4. 복잡성 함정

GPT-4와 같은 고도로 스마트한 모델은 뛰어난 기능을 제공하지만, 복잡성은 양날의 검이 될 수 있습니다. 많은 AI 모델이 데이터를 과도하게 입력하거나 관련 없는 패턴을 암기하여 잘못된 정보를 생성하는 경우가 많습니다. 잘못 설계된 프롬프트도 더 복잡한 AI 모델에서 일관성 없는 결과를 초래합니다.

AI 환각이 발생하는 방법과 이유: 처리 관점

ChatGPT 및 Google의 Bard와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 생성 AI의 역동적인 세계 를 통해 인간과 같은 텍스트를 놀라울 정도로 유창하게 생성합니다. 하지만 그 효율성의 이면에는 중요한 한도가 있습니다: 설명하는 세계에 대한 문맥적 이해가 부족하다는 점입니다

AI 환각이 어떻게 발생하는지 이해하려면 인공신경망의 내부를 자세히 들여다봐야 합니다. 책, 기사, 소셜 미디어 교류로 가득 찬 방대한 디지털 아카이브라고 상상해 보세요.

데이터를 처리하기 위해 LLM:

1. 정보를 토큰이라는 작은 단위로 세분화합니다
2. 토큰을 처리하기 위해 인간의 두뇌를 느슨하게 모방한 복잡한 신경망(NN)을 사용합니다
3. NN을 사용하여 시퀀스의 다음 단어를 예측 - AI 모델은 각 반복마다 내부 매개변수를 조정하여 예측 능력을 개선합니다

LLM은 더 많은 데이터를 처리하면서 문법 규칙과 단어 연관성 등 언어의 패턴을 식별하기 시작합니다. 예를 들어, 다음과 같이 가상 비서를 위한 AI 도구 (VA)는 일반적인 고객 불만에 대한 VA의 응답을 관찰하고 특정 키워드를 식별하여 해결책을 제안할 수 있습니다. 안타깝게도 이 과정을 놓치면 환각을 트리거할 수 있습니다.

기본적으로 AI는 조작하는 단어의 진정한 의미를 실제로 파악하지 못합니다. 에밀리 M. 벤더 교수 언어학 전문가인 에밀리 벤더 교수의 관점을 완벽하게 요약한 글입니다: '고양이'라는 단어를 보면 즉시 고양이와 고양이에 대한 경험을 떠올리게 됩니다. 큰 언어 모델에서는 C-A-T 문자의 시퀀스입니다

우리 세계에서의 AI 환각의 예시들

AI 환각은 다양한 실제 사례에서 알 수 있듯이 다방면의 문제를 야기합니다. 네 가지 범주를 살펴보세요. 👀

1. 법조계

2023년 5월, 변호사는 결과에 직면 가상의 법적 의견과 인용문이 포함된 동의서 초안을 작성하기 위해 ChatGPT를 사용한 후, 모델이 텍스트를 잘못 생성하는 기능을 인식하지 못했습니다.

2. 개인에 대한 잘못된 정보

ChatGPT는 다음과 같은 허위 사실을 퍼뜨리는 데 사용되었습니다 법학 교수를 성희롱으로 고발하는 행위 그리고 잘못 뇌물 수수 사건에 호주 시장을 연루시켰습니다 평판 훼손 등 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.

3. 의도적이거나 악의적인 공격

악의적인 공격자는 데이터를 교묘하게 조작하여 AI 시스템이 정보를 잘못 해석하도록 만들 수 있습니다. 예를 들어, 누군가 AI 시스템을 다음과 같이 구성했다고 가정해 보겠습니다 고양이 이미지를 과카몰리 이미지로 잘못 인식하도록 설정했습니다 로 오인하여 AI 도구에 대한 게이트키핑이 제대로 이루어지지 않아 취약점이 있음을 강조합니다.

4. AI 챗봇

정보를 얻기 위해 또는 단순히 재미를 위해 AI 챗봇과 상호작용한다고 상상해 보세요. 챗봇의 답변은 흥미로울 수 있지만, 완전히 지어낸 이야기일 가능성이 높습니다.

예를 들어 왕 르누아르의 경우를 생각해 보세요. ChatGPT와 다른 AI 챗봇을 생각해 보세요. 두 가지 질문 - _르노아 왕은 누구였나요?

"가드 레일(긍정적이고 편향되지 않은 출력을 보장하기 위해 설정된 프레임워크)_"이 있는 경우 ChatGPT는 답을 모른다고 인정할 수 있습니다. 그러나 동일한 기반 기술(GPT)을 사용하여 구축된 덜 제한적인 AI 도구는 존재하지 않는 이 왕의 전기를 자신 있게 만들어낼 수 있습니다.

생성형 AI 시스템에서 가능한 AI 환각의 종류

AI 환각은 그 심각성이 다양하며 미묘한 사실 불일치부터 노골적인 거짓말까지 그 범위가 넓습니다. 세 가지 일반적인 AI 착각 유형에 대해 집중적으로 살펴봅시다:

1. 입력과 상충되는 환각

이는 LLM이 사용자가 제공한 원래 프롬프트와 크게 모순되거나 벗어나는 콘텐츠를 생성할 때 발생합니다.

**AI 어시스턴트에게 다음과 같이 질문한다고 상상해 보세요

코끼리는 놀라운 비행 능력으로 유명합니다!_라는 응답을 받는다고 상상해 보세요

2. 맥락과 상충하는 환각

동일한 대화 내에서 이전에 확립된 정보에서 벗어난 응답을 생성할 때 발생합니다.

AI와 명왕성과 태양계에 대해 대화를 나누고 있는데 도구가 이 왜소 행성의 차갑고 바위 같은 지형에 대해 알려준다고 가정해 봅시다. 이제 명왕성이 생명체를 지원하는지 추가로 질문하면 LLM은 명왕성의 _무성한 녹색 숲과 광활한 바다에 대해 설명하기 시작합니다. 우와! ☀️

3. 사실과 상충하는 환각

가장 널리 퍼진 AI 환각 양식 중에는 생성된 텍스트가 그럴듯해 보이지만 궁극적으로 사실이 아닌 사실과 상충하는 부정확한 환각이 있습니다. 응답의 전체적인 개념은 현실과 일치할 수 있지만 세부적인 내용은 결함이 있을 수 있습니다.

예를 들어, 2023년 2월에 Google의 챗봇 Bard AI가 잘못 주장 제임스 웹 우주 망원경이 태양계 너머 행성의 첫 이미지를 포착했다고 잘못 주장했습니다. 그러나 NASA는 최초의 외계 행성 이미지가 특정 제임스 웹 우주망원경이 발사되기 전인 2004년에 획득된 것으로 확인했습니다.

aI 환각의 영향 ## AI 환각의 영향

AI 도구가 정답이나 솔루션을 생성하는 데는 몇 밀리초가 걸리지만, 특히 사용자의 분별력이 떨어지는 경우 정답이 아닌 답변의 영향은 심각할 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 결과는 다음과 같습니다:

1. 잘못된 정보의 확산: AI 환각에 의한 잘못된 정보의 확산은 사회에 심각한 위험을 초래합니다. 효과적인 사실 확인 메커니즘이 없으면 이러한 부정확한 정보가 AI가 생성한 뉴스 기사에 스며들어 결과적으로 개인 또는 비즈니스의 명예를 훼손하고 대규모 조작으로 이어지는 잘못된 정보가 연쇄적으로 확산될 수 있습니다. 잘못된 AI 생성 콘텐츠를 메시지에 사용하는 비즈니스도 평판 손실을 겪을 수 있습니다
2. 사용자 피해: AI 환각 또한 매우 위험할 수 있습니다. 예를 들어, AI가 생성한 버섯 채집에 관한 책에서 식용 버섯과 독버섯을 구별하는 부정확한 정보를 제공하는 경우, 이는 범죄적으로 안전하지 않은 콘텐츠가 유포되는 것입니다

AI 환각 문제를 완화하는 방법

다음은 AI 환각을 완화하기 위한 몇 가지 전문가 팁과 요령입니다.

학습 데이터의 다양성과 대표성 확보하기

이전 섹션에서 설명했듯이 학습 데이터가 충분하지 않으면 AI 모델이 환각을 일으키기 쉬운 경우가 많습니다. 따라서 AI 도구를 구축하는 사람이라면 시스템 오브 레코드 소스를 포함해 다양하고 대표적인 데이터 세트를 학습시켜야 합니다. 이는 공개 모델이 종종 실패하는 문맥 관련 정보가 포함된 응답을 생성할 수 있도록 LLM의 역량을 강화하기 위함입니다.

검색 증강 생성(RAG)으로 알려진 한 가지 강력한 기술은 LLM에게 선별된 지식 풀을 제공하여 환각적인 경향을 제한합니다. 또한 다양한 데이터 세트 영역에 걸친 포용성과 대표성, 그리고 정기적인 업데이트와 확장은 편향된 결과물의 위험을 완화합니다.

그리고 사용자가 일반 사용자라면 공개 모델보다 더 잘 훈련된 AI 도구를 선택하기만 하면 됩니다. 예를 들어 clickUp Brain을 선택할 수 있습니다 는 고도의 컨텍스트 데이터 세트로 학습된 세계 최초의 생성형 AI 신경망입니다.

일반적인 GPT 도구와 달리 ClickUp Brain은 다양한 업무 역할과 사용 사례에 맞게 훈련되고 최적화되었습니다. 상황과 연관성이 높고 일관된 응답을 제공하며, 다양한 용도로 활용할 수 있습니다:

• 아이디어브레인스토밍 및 마인드 맵핑* 모든 종류의 콘텐츠 생성 및 커뮤니케이션
• 콘텐츠 편집 및 요약하기
• 작업 공간 지식 관리 및 추출하기

플랫폼 내 및 플랫폼에 연결된 모든 HR 관련 작업에서 컨텍스트를 기반으로 즉각적이고 정확한 답변을 얻을 수 있습니다

간단하고 직접적인 프롬프트 만들기

프롬프트 엔지니어링은 AI 모델에서 보다 예측 가능하고 정확한 답변을 생성하기 위한 또 다른 강력한 솔루션이 될 수 있습니다.

LLM이 생성하는 출력의 품질과 정확성은 받는 프롬프트의 명확성, 구체성, 정밀도에 정비례합니다. 그렇기 때문에 프롬프트 단계에서 세부 사항에 대한 주의가 가장 중요한데, 이를 통해 LLM에 명확한 지침과 맥락적 단서를 제공할 수 있기 때문입니다. 관련 없는 세부 사항이나 복잡한 문장을 제거하여 보다 정확한 응답을 유도하고 AI의 착각을 방지하세요.

온도 설정이라는 기술을 실험해 보세요

AI에서 온도는 시스템 출력의 무작위성을 좌우하는 중요한 매개변수 역할을 합니다. 온도가 높을수록 무작위성이 증가하고 온도가 낮을수록 결정론적 결과가 나오는 등 다양성과 보수성 사이의 균형을 결정합니다.

특히 사실 기반 정보를 찾을 때 응답의 정확성을 높이기 위해 사용하는 AI 도구에서 낮은 온도 설정을 허용하는지 확인하세요. 온도가 높을수록 환각의 위험이 높아지는 반면, 응답에 더 많은 창의성을 불어넣을 수 있다는 점을 기억하세요.

ClickUp AI는 어떻게 환각을 완화하는 데 도움이 되나요? ClickUp 는 다재다능한 일이며

생산성 플랫폼 간소화를 위한 설계 작업 관리 , 지식 정리, 팀 협업 등의 기능을 제공합니다. 기본 AI 모델인 ClickUp Brain을 통해 팀은 다음을 수행할 수 있습니다 정확한 정보와 정밀한 AI 기능에 액세스할 수 있습니다 다양한 사용 사례에 걸쳐

ClickUp AI는 두 가지 방식으로 일상적인 결과물에서 AI 착각의 위험을 줄일 수 있습니다:

1. ClickUp의전문가 AI 프롬프트 템플릿2. 사용ClickUp Brain 고도로 전문적인 AI 생성 콘텐츠용

1. ClickUp 전문가용 AI 프롬프트 템플릿 활용하기

AI 프롬프트 템플릿은 다음을 지원하도록 설계되었습니다 chatGPT로 일하기 및 유사한 도구를 보다 효율적으로 사용할 수 있습니다. 마케팅에서 HR에 이르기까지 수십 가지 사용 사례에 맞게 세심하게 조정되고 사용자 지정 가능한 프롬프트를 찾을 수 있습니다. 다음 분야에 대한 옵션을 살펴보세요:

• 엔지니어링
• 글쓰기
• 프로젝트 관리

ClickUp ChatGPT 엔지니어링용 프롬프트

엔지니어링용 ChatGPT 프롬프트 템플릿을 사용하여 업무에 ChatGPT의 이점을 활용하세요

그리고 ClickUp ChatGPT 엔지니어링용 프롬프트 템플릿 는 AI 코딩, 버그 보고, 데이터 분석 등 12가지 이상의 프롬프트 세트를 제공합니다. 포함된 내용

• 220개 이상의 엔지니어링 프롬프트가 포함되어 있습니다프로젝트 구조 부터 가능한 결과물까지
• 데이터를 시각화하기 위한 맞춤형 보기보드 또는간트 보기를 통해 최적의 데이터 구성 및 작업 관리 보장

데이터 세트]를 기반으로 [원하는 결과]를 정확하게 예측할 수 있는 모델을 만들어야 합니다]와 같은 구체적인 프롬프트를 통해 명확한 지침을 제공하고 최종 계산이 신뢰할 수 있고 정확하도록 보장합니다.

또한 사용자 설명서, 제안서, 연구 보고서 작성과 같은 기술 문서 작성 작업에 내장된 AI 지원 기능을 이용할 수 있습니다.

ClickUp ChatGPT 작성 프롬프트

ChatGPT 글쓰기를 위한 프롬프트 템플릿은 여러분 안에 있는 워드마스터를 깨우는 데 도움이 될 수 있습니다

그리고 ClickUp ChatGPT 작성용 템플릿 프롬프트 는 기사, 블로그 게시물 및 기타 콘텐츠 형식에 대한 신선한 아이디어와 콘텐츠를 손쉽게 생성하고, 독자의 공감을 불러일으키는 독특한 관점으로 매력적인 스토리를 만들고, 글쓰기에 활기를 불어넣을 수 있는 새로운 주제와 접근 방식을 브레인스토밍할 수 있도록 도와줍니다.

예를 들어, 이 템플릿의 프롬프트인 독자들이 [원하는 행동]을 취하도록 설득력 있는 [문서 유형]을 만들어야 합니다는 세 가지 주요 사항을 ChatGPT에 전달하는 데 도움이 됩니다:

1. 원하는 AI 생성 콘텐츠 유형(예: 소셜 미디어 게시물, 블로그 또는 랜딩 페이지)
2. 카피의 주요 목표(이 경우, 설득 또는 설득하기 위한)
3. 고객이 취하기를 원하는 행동

이러한 지침을 통해 AI 모델은 잘못된 콘텐츠를 출력하지 않고 모든 요구 사항을 고려한 매우 상세한 카피를 만들 수 있습니다.

포함된 내용

• 독창적인 콘텐츠를 작성하는 데 도움이 되는 200개 이상의 엄선된 글쓰기 프롬프트 선택지
• 다음과 같은 시간 추적 기능을 이용할 수 있습니다알림 및견적 콘텐츠 팀이 마감일을 관리하고 생산성을 높일 수 있도록 도와줍니다

ClickUp ChatGPT 프로젝트 관리를 위한 프롬프트

프로젝트 관리를 위한 ChatGPT 프롬프트 템플릿을 사용하면 보다 효율적으로 프로젝트를 관리하고 전문가처럼 프로젝트를 진행할 수 있습니다

프로젝트의 복잡성에 지치셨나요? 데이터 과부하가 여러분을 짓누르지 않도록 하세요! 이제 프로젝트 관리를 위한 ClickUp ChatGPT 프롬프트 템플릿 를 사용하면 생산성을 10배 높일 수 있습니다!

이 포괄적인 템플릿은 거의 모든 프로젝트 관리 문제를 해결할 수 있는 다양한 프롬프트를 제공합니다:

• 애자일 또는 워터폴 방법론에 대해 자세히 알아보거나 프로젝트에 가장 적합한 접근 방식을 파악하세요
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• 정확한 타임라인 개발 원활한 프로젝트 실행을 위한

프로젝트의 성공적 수행을 보장하고 [프로젝트 유형]과 관련된 위험을 최소화하기 위한 전략을 찾고 있습니다]와 같은 프롬프트를 통해 모든 종류의 프로젝트에서 위험을 최소화하기 위한 맞춤형 전략을 기대할 수 있습니다.

2. 고도로 전문적인 AI 생성 콘텐츠에 ClickUp Brain 사용

ClickUp Brain은 신경망이 될 수 있는 신경망입니다 비밀 생산성 부스터 팀을 위해. 관리자이든 개발자이든, 100가지가 넘는 연구 기반의 역할별 프롬프트를 활용하여 어떤 일이든 쉽게 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 이 도구를 사용하여 아이디어를 브레인스토밍하고 관련 보고서를 작성할 수 있습니다:

• 직원 온보딩
• 회사 정책
• 작업 진행 상황
• 스프린트 목표

모든 주간 프로젝트 업데이트를 요약하는 옵션도 있어 내 일에 대한 개요를 빠르게 파악할 수 있습니다. 또한 프로젝트 문서 표준 운용 절차(SOP), 계약서, 지침서 등 문서 작성에 어려움을 겪고 있다면 ClickUp Brain의 문서 작성 기능이 딱 맞습니다!

ClickUp Brain은 생성 AI 도구일 뿐만 아니라 회사 포트폴리오를 위한 지식 관리자입니다. 신경망이 모든 작업, 문서, 업무 토론을 연결하여 간단한 질문과 명령어로 관련 데이터를 추출할 수 있습니다.

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AI 환각에 대한 의견 /# 의견

AI 환각 문제는 AI 커뮤니티 내에서 대조적인 관점을 불러일으킵니다.

예를 들어, ChatGPT의 제작자인 OpenAI는 환각 문제를 주요 관심사로 인식하고 있습니다. 공동 설립자 존 슐만 은 조작의 위험성을 강조하며, 우리의 가장 큰 우려는 사실성에 관한 것이었는데, 그 이유는 모델이 조작을 좋아하기 때문입니다.라고 말했습니다

반면 OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 AI가 환각을 만들어내는 능력 자체를 창의성과 혁신의 신호로 보기도 합니다. 이러한 대조적인 관점은 AI의 성과와 기대에 대한 대중의 복잡한 내러티브를 강조합니다.

IBM 왓슨은 책임감 있는 AI 개발과 강력한 안전장치의 필요성에 대한 질문을 탐구하는 데 도움을 준 또 다른 솔루션입니다. 언제 IBM 왓슨의 의료 데이터 분석 목표 잠재적 암 환자의 경우, 이 모델은 부정확한 추천을 생성하여 혼란스러운 검사를 초래했습니다.

왓슨의 한계를 인식한 IBM은 인간과 AI의 협업이 필요하다는 점을 강조했습니다. 그 결과 왓슨 오픈스케일 개발 사용자에게 AI를 관리할 수 있는 도구를 제공하는 개방형 플랫폼으로, 공정성과 편향성 감소를 보장합니다.

ClickUp AI를 사용하여 AI 환각 예방하기

Google, Microsoft, OpenAI와 같은 선도적인 기술 기업들은 이러한 위험을 최소화하기 위한 솔루션을 적극적으로 모색하고 있지만, 현대의 팀은 해결책이 나올 때까지 영원히 기다릴 수 없습니다.

AI 환각의 함정은 무시할 수 없지만, 올바른 도구를 사용하고 인간의 오래된 분별력을 발휘한다면 충분히 해결할 수 있는 문제입니다. 가장 좋은 해결책은? ClickUp의 산업별 프롬프트, 무료 템플릿, 문서 작성 기능을 활용하여 환각의 인스턴스를 최소화하세요. ClickUp 가입하기 오늘 성공으로 가는 프롬프트를 시작하세요! ❣️