시스템 프롬프트가 길어질 때 생기는 부작용

1. 길어진 시스템 프롬프트는 왜 ‘안전장치’가 아니라 ‘복잡성’이 되는가

대화형 AI 제품을 설계할 때 가장 먼저 손을 대는 부분 중 하나가 시스템 프롬프트다. 모델이 어떤 태도로 말해야 하는지, 어떤 정책을 따라야 하는지, 어떤 역할을 수행해야 하는지를 정의하는 문장들이 이 안에 담긴다. 초기에는 비교적 간결하게 시작하지만, 제품이 성장하고 요구사항이 늘어날수록 시스템 프롬프트는 점점 길어진다. 정책 예외가 추가되고, 안전 규칙이 덧붙고, 브랜드 톤이 구체화되며, 금지 목록이 늘어나면서 프롬프트는 하나의 장문 문서로 변한다. 문제는 이 확장이 항상 품질 개선으로 이어지지 않는다는 점이다.

시스템 프롬프트가 길어질수록 개발팀은 안심하는 경향이 있다. 더 많은 규칙을 넣었으니 더 안전하고, 더 통제 가능하다고 느끼기 때문이다. 하지만 모델은 사람이 아니다. 텍스트를 읽고 논리적으로 정리한 뒤 행동을 계획하는 존재가 아니다. 입력된 모든 토큰은 동일한 방식으로 확률 계산의 일부가 된다. 이때 지나치게 긴 시스템 프롬프트는 명확한 지침이 아니라, 확률 공간을 흐리는 노이즈로 작동할 수 있다.

또 다른 문제는 우선순위의 모호함이다. 길어진 시스템 프롬프트에는 서로 다른 목적을 가진 지시가 혼재한다. 안전을 최우선으로 하라는 문장과, 친근한 어조를 유지하라는 문장, 사용자의 질문에 최대한 상세히 답하라는 문장이 동시에 존재한다. 사람이 읽으면 문맥에 따라 조정할 수 있지만, 모델은 이를 동시에 만족하려고 시도한다. 그 결과 응답은 과도하게 장황해지거나, 지나치게 조심스럽거나, 반대로 불필요하게 회피적인 형태로 나타난다.

시스템 프롬프트가 복잡해질수록 디버깅도 어려워진다. 특정 응답이 왜 그렇게 나왔는지 추적하기 힘들어진다. 프롬프트 안의 어느 문장이 영향을 주었는지, 어떤 지시가 다른 지시를 덮어썼는지 명확히 알기 어렵다. 결국 팀은 또 다른 규칙을 추가해 문제를 덮으려 하고, 프롬프트는 더 길어지는 악순환이 반복된다. 이 지점에서 시스템 프롬프트는 안전장치가 아니라, 점점 제어하기 어려운 블랙박스로 변한다.

 

2. 컨텍스트 오염과 주의 분산: 토큰이 늘어날수록 품질은 왜 흔들리는가

대규모 언어 모델은 주어진 컨텍스트 안에서 다음 토큰을 예측한다. 이때 시스템 프롬프트도 사용자 입력과 동일하게 컨텍스트의 일부로 작동한다. 시스템 프롬프트가 길어질수록 모델이 고려해야 할 토큰 수가 늘어나고, 실제 사용자 질문에 할당되는 상대적 주의 비중은 줄어든다. 이는 특히 긴 대화나 복잡한 질의에서 미묘한 품질 저하로 이어질 수 있다.

컨텍스트 오염이라는 현상은 여기서 발생한다. 시스템 프롬프트 안에 포함된 다양한 규칙과 예시가 실제 사용자 질문과 직접적인 관련이 없더라도, 모델의 확률 계산에 영향을 준다. 예를 들어 특정 표현을 피하라는 지시가 과도하게 강조되면, 모델은 안전과 관련 없는 일반 질문에서도 지나치게 방어적인 태도를 취할 수 있다. 반대로 “상세히 설명하라”는 지시가 반복되면, 간단한 질문에도 불필요하게 긴 답변을 생성하게 된다.

또한 긴 시스템 프롬프트는 내부 충돌을 일으킬 가능성이 높다. 서로 다른 버전에서 추가된 지시가 명확히 정리되지 않으면, 모델은 어떤 지시를 우선해야 할지 모르는 상태가 된다. 이때 응답은 일관성을 잃는다. 어떤 상황에서는 매우 엄격하게 규칙을 따르다가, 다른 상황에서는 느슨하게 반응한다. 이는 모델이 변덕스러운 것이 아니라, 입력 컨텍스트가 과도하게 복잡해졌기 때문이다.

토큰 비용 문제도 간과할 수 없다. 시스템 프롬프트가 길어질수록 매 요청마다 고정적으로 소비되는 토큰 수가 증가한다. 이는 비용 상승으로 직결된다. 특히 대량 트래픽 환경에서는 이 차이가 상당한 금액 차이로 이어진다. 비용뿐 아니라 지연시간도 영향을 받는다. 입력 토큰이 많아질수록 초기 처리 단계가 길어지기 때문이다. 결과적으로 긴 시스템 프롬프트는 품질뿐 아니라 성능과 비용 측면에서도 부담을 준다.

이러한 부작용은 즉각적으로 드러나지 않기 때문에 더 위험하다. 모델은 여전히 대부분의 질문에 답할 수 있다. 그러나 응답의 미묘한 품질 저하, 일관성 감소, 비용 증가가 누적되면서 제품 전반의 효율성이 떨어진다. 긴 시스템 프롬프트는 처음에는 안전을 강화하는 것처럼 보이지만, 시간이 지날수록 모델의 주의를 분산시키는 요인이 된다.

3. 정책의 과잉 명문화가 만드는 경직성

시스템 프롬프트가 길어지는 또 다른 이유는 정책을 모두 텍스트로 명문화하려는 시도 때문이다. 새로운 위험 사례가 발견될 때마다, 팀은 이를 시스템 프롬프트에 추가한다. 특정 유형의 질문에 대한 대응 방식을 구체적으로 적어 넣는다. 이 과정은 단기적으로는 문제를 해결하는 것처럼 보인다. 그러나 장기적으로는 모델의 유연성을 감소시킨다.

정책이 과도하게 세분화되면, 모델은 상황에 맞게 판단하기보다 기계적으로 규칙을 따르려는 경향을 보인다. 이는 실제 사용자 경험에서 부자연스러운 응답으로 나타난다. 예외적인 상황에서도 동일한 경고 문구가 반복되거나, 필요 이상으로 제한적인 답변이 제공된다. 사용자 입장에서는 모델이 과잉 반응하거나, 지나치게 보수적으로 보일 수 있다.

또한 시스템 프롬프트 안에 너무 많은 예시를 포함시키는 것도 문제다. 예시는 모델의 행동을 유도하는 강력한 신호다. 그러나 예시가 많아질수록 특정 패턴이 과도하게 강화될 수 있다. 모델은 일반화 대신 예시의 형태를 모방하려고 한다. 이는 응답의 다양성을 줄이고, 창의성을 제한하는 결과를 낳는다. 결국 시스템 프롬프트는 모델의 가능성을 넓히는 도구가 아니라, 행동을 틀 안에 가두는 장치가 된다.

운영 측면에서도 경직성은 부담이 된다. 시스템 프롬프트가 길어질수록 수정이 어려워진다. 작은 변경이 예상치 못한 부작용을 일으킬 수 있다. 어느 문장을 삭제하면 다른 규칙이 약화될지 예측하기 어렵다. 이 때문에 팀은 변경을 두려워하게 되고, 프롬프트는 점점 더 고정된 구조로 굳어진다. 변화에 둔감한 시스템은 빠르게 진화하는 사용자 요구에 대응하기 어렵다.

결국 정책을 모두 시스템 프롬프트에 집어넣는 방식은 확장성이 낮다. 일부 규칙은 모델 외부에서 처리하는 것이 더 효율적이다. 예를 들어 위험한 입력을 사전에 필터링하거나, 출력 후처리 단계에서 특정 패턴을 검증하는 방식이 있다. 시스템 프롬프트는 모든 문제를 해결하는 만능 도구가 아니다. 오히려 최소한의 원칙을 명확히 정의하는 것이 더 효과적일 수 있다.

4. 길이를 줄이는 것이 아니라 ‘역할을 재설계’해야 한다

시스템 프롬프트가 길어질 때의 부작용을 해결하는 방법은 단순히 문장을 삭제하는 것이 아니다. 핵심은 시스템 프롬프트의 역할을 재정의하는 것이다. 시스템 프롬프트는 세부 규칙의 저장소가 아니라, 모델의 정체성과 최상위 행동 원칙을 정의하는 공간이어야 한다. 구체적인 정책과 예외 처리는 가능한 한 외부 레이어로 분리하는 것이 바람직하다.

이를 위해서는 계층적 구조가 필요하다. 최상위 시스템 프롬프트는 간결하게 유지하고, 세부 정책은 상황에 따라 동적으로 주입하거나 별도 모듈에서 처리한다. 이렇게 하면 모델이 항상 불필요한 정보를 안고 계산하지 않아도 된다. 동시에 특정 기능이나 정책이 변경될 때 전체 프롬프트를 수정하지 않고도 대응할 수 있다.

또한 시스템 프롬프트의 변경은 반드시 측정과 함께 이루어져야 한다. 길이가 늘어났을 때 응답 길이, 일관성, 비용, 지연시간에 어떤 변화가 생기는지 분석해야 한다. 무조건 더 많은 지시가 더 좋은 결과를 만든다는 가정은 버려야 한다. 오히려 간결한 지침이 더 안정적인 행동을 유도하는 경우가 많다.

결국 시스템 프롬프트는 모델을 통제하는 도구가 아니라, 방향을 제시하는 나침반에 가깝다. 지나치게 상세한 지도는 오히려 길을 잃게 만든다. 핵심 원칙만을 명확히 제시하고, 나머지는 구조적으로 분리하는 설계가 필요하다. 시스템 프롬프트가 길어질수록 통제력이 커진다고 느끼기 쉽지만, 실제로는 복잡성과 비용, 일관성 문제를 동시에 키울 수 있다. 따라서 중요한 것은 길이가 아니라 구조다. 시스템 프롬프트의 역할을 명확히 정의하고, 그 경계를 지킬 때 비로소 안정적이고 확장 가능한 LLM 운영이 가능해진다.