생각의 사슬(Chain of Thought, CoT)은
AI가 문제를 풀 때 정답만 바로 말하는 것이 아니라,
사고 과정(생각 흐름)을 단계별로 거쳐 결론에 도달하는 방식을 말합니다.
쉽게 말하면:
“정답만 말하는 게 아니라, 어떻게 그렇게 생각했는지 과정도 함께 보여주는 방식.”
입니다.
1. 비교
학생에게 “24 × 17은 얼마야?” 물어보면
생각의 사슬 없는 경우)
바로 “408”이라고만 대답하는 것.
생각의 사슬 있는 경우)
24 × 10 = 240
24 × 7 = 168
240 + 168 = 408
중간 과정이 다 보이니까
정답에 어떻게 도달했는지 명확
이게 바로 **“생각의 사슬”**입니다.
2. AI에서 왜 중요한가?
AI에게도 똑같습니다.
생각의 사슬 없이 사용하면:
바로 결론만 말함
복잡한 문제에서는 오류낼 확률이 높아진다.
생각의 사슬을 사용하면:
단계별로 사고 → 더 정확한 답
논리적인 설명
복잡한 문제(수학, 분석, 조건 많은 질문)에 강함
3. 예시
라면 맛있게 끓이는 법은?
생각의 사슬 없음)
→ “물 넣고 끓여”
생각의 사슬 있음)
물 450ml 넣기(면이 퍼지지 않는 양)
물이 끓기 시작하면 스프 먼저 반만 넣기
면을 풀어주면서 2분 30초 끓이기
마지막에 나머지 스프 넣고 10초만 더 끓이기
→ 더 정확하고 재현 가능한 결과
4. 프롬프트로 쓰는 법
① 기본 버전
생각의 과정을 단계별로 보여주면서 답해줘.
② 명확하게 지시하는 버전
정답을 말하기 전에,
해결 과정(생각의 사슬)을 1단계씩 나눠서 설명해줘.
③ 복잡한 문제에 권장되는 버전
결론에 도달하기까지의 사고 과정(Chain of Thought)을
논리적 단계로 나누어 설명한 후, 마지막에 한 줄로 결론을 말해줘.
5. 생각의 사슬을 쓰면 좋은 상황
수학/확률/논리 문제
복잡한 조건 비교
추천 이유가 필요한 쇼핑·선택 문제
요리·건강 조언처럼 단계가 필요한 문제