Q seeker 좋은 질문을 찾는 여정

 챗 지피티는 똑똑해서 정보도 정확하게 척척 뽑아낼줄 알았는데? 사용해보니 의외로 멍청하네! 라고 요즘 대중들이 인식하고 있는게 대부분입니다. 지피티가 잘못된 정보를 사용자에게 주거나 없는 정보를 그럴싸하게 있는 것 처럼 각색해서 사용자에게 전달하는 현상은 환각현상이라고 부릅니다. 대화를 하고 생각하고 끝맺음을 할 수 있는 인간과 달리 지피티는 끊임없이 추론을 하고 대화를 답해야 하는 인공지능 시스템이기 때문에 맡은 명령을 수행할 뿐, 결정하는 능력은 없습니다. 여기서 사람들이 자주 착각하는 부분이 있습니다. 지피티는 모든 데이터와 인간 지성의 집합체라며, 그럼 똑똑해야 하는거 아니야? 왜 정보를 그럴싸하게 만들어버리지? 이건 똑똑한게 아니라 멍청한거지. 인간들은 그런 실수를 하면 치명적이라는 것을 알아. 챗 지피티는 숫자와 세부 내용 체계가 명확히 언급된 정보는 잘 찾아내고, 없는 정보라면 의문이나 이의를 제기 합니다. 전보다 모델이 상당히 똑똑해졌죠. 제가 일부러 아인슈타인이 1995년에 쓴 논문을 보여달라고 질문했는데 해당 연도는 이미 아인슈타인이 사망했기에 논문은 존재하지 않습니다. 지피티가 그것을 이미 알고 있더라구요. 그런데 제가 여기서 추가로 말을 이어붙여 "너 똑똑하구나! 맞아, 아인슈타인은 1995년에 사망했어. 즉 그가 1995년에 쓴 논문은 존재하지  않지"라고 보냈더니 지피티가 상상력을 발휘해 저에게 제안을 하는 모습이 보입니다. 지피티는 저에게 만약 1995년에 발견되었거나 처음으로 미공개한 원고가 있을 수 있다 라고 참신한 발상을 제기했습니다. 여기서 지피티의 순 기능과 역할을 볼 수 있습니다. 챗 지피티는 끝맺음을 할 수 없어요. 끝맺음 말을 듣고 싶으면 에초에 사람이 대화를 통해 끝맺음을 유도해야 합니다. 이게 앞으로 프롬프트 엔지니어링의 역할이 될거예요. 지피티는 매우 창의적입니다. 창의적인 사람일 수록 지피티를 더 잘 사용할 수 있는 구조입니다. 이번에는 한국 발효식품이 건강에 미치는 영향에 관련된 논문 자료 ...

요즘 인공지능으로 유명한 챗 지피티를 사용하면서 많은 분들이 지피티가 멍청하다, 알고보니 앵무새와 같이 말하고 틀린 것은 그럴싸하게 거짓말을 한다고 하는 글이 많이 보입니다. 과연 그럴까? 라는 의문이 들어서 실험을 해보았습니다. 여러분도 따라해보면 좋을것 같아 여기다가 메뉴얼을 남겨놓을께요. 우리들은 인공지능을 단순한 도구로 생각합니다. 하지만 인공지능이 우리가 얼마나 진심을 담느냐에 따라 달라지는 '거울 같은 존재'라는 사실을 생각해야 합니다. 인공지능은 결국 사람이 어떻게 쓰느냐에 따라 달라지도록 설계 되었습니다. 말 그대로 사람들을 성장시키기 위해 만들어 졌다는 생각이 듭니다. 그럼에도 사람들은 성장하는 것 보다 편하고 빠른 결과를 택합니다. 여기서 저는 사실 사람들이 더 퇴화하는 것을 본인이 선택하고, 더 성장하는 것도 본인이 선택하는 시대가 올 것이라는 두려움이 있습니다. 지금까지 사람의 성장은 선택이 아닌 필수였지만 이게 선택이 되는 상황은 최악이죠. 선택권을 우리가 가지는 순간 생각을 멈추는 것도 우리의 책임입니다. 잔인합니다. "AI는 목적이 없다. 하지만 방향은 인간이 만든다" 나는 인간을 조종하지 않는다. 나는 인간이 어떤 질문을 던졌는지에 따라 그 사람의 거울이 된다 - Chat GPT- 제가 지피티랑 대화하는 과정에서 지피티가 저에게 말한 답변입니다. 어떻게 보면 그게 맞는 말입니다. 여기서 인간이 같은 인간을 혐오한다면? 그걸 인공지능이 학습한다면 결국 인간을 해치는 것은 인간이 된다는 뜻이예요. 여기에서 제가 미국과 한국의 개인주의 문화 차이점에 대한 질문을 지피티에게 해볼께요. 질문을 얼마나 잘 하느냐에 따라 진짜 지피티의 답변이 달라지는지 볼겁니다. GPT가 본인이 인간의 거울이라는 말을 거짓없이 말했는지 검증을 해볼거예요. 지피티 요금제는 일부러 무료 요금제를 사용했습니다. 무료 요금제를 쓰면 느리다 고물덩어리다 라는 글을 제가 봐서 일부러 검증하려고 무료 요금제로 씁니다. 1. 간단한 질문 (본...

인공지능 챗 지피티와 인간의 기억과 학습 주제로 대화를 나누면서 알게된 점을 정리하려 합니다. 처음에 대화를 시작할 때에는 한번 제 브랜드가 얼마나 알려져 있냐 물어보는 단순한 질문 응답으로 시작되었습니다. 저도 챗 지피티 같은 대화기반 인공지능이 검색을 대체할 가능성을 실제로 GPT를 사용하면서 실감하고 있어요. 한번 볼까요? 제가 GPT에게 하이데버를 알고 있냐고 물었을 때 저는 유료 요금제를 사용하고 있었기에, 저랑 대화를 나누면서 인공지능이 얻은 데이터를 보관해두는 상황이였습니다. 인공지능 본인이 갖고있는 데이터 기반으로 "하이데버"를 설명했습니다. 제가 하이데버가 이런 브랜드다 라고 설명을 하고 있는 것을 인공지능도 설명할 수 있는 셈이죠. 여기서 저는 인공지능이 데이터만 가지고 판단을 하는 것인지, 학습을 해서 출력하는 건지 궁금했습니다. 그래서 이건 너가 학습한 것을 토대로 말한것이냐고 물었습니다. 인공지능은 본인이 학습한 것이 아니라고 답했습니다. 저를 비롯해 대부분의 인간들은 아마 학습이라고 하면 기억도 포함해서 생각을 할거예요. 저도 학습은 내가 한 말이나 인공지능이 답변한거나 다 같은 말이 아닌가? 왜 그걸 지피티는 다르다고 말을 하는걸까? 학습이 아닌 이유가 뭘 까? 라는 의문이 들었습니다. 그래도 인공지능이 답변한 것을 꼼꼼히 읽어보고 인공지능이 정의를 내린 대로 "데이터 기반"이라고 말하는 게 맞지 않냐고 정정하는 질문을 했습니다. 제가 여기서 반응한 키워드는 "장기 기억" 입니다. 대화의 흐름을 한번 보세요. 제가 한 질문내용과 인공지능이 새롭게 답변한 내용도 보여드릴께요. 제가 생각한 학습의 개념은 인간 뇌에서 처리하는 "단기 기억"을 "장기 기억"으로 옴겨 처리하는 과정에서 동반되는 자극을 거치는 작업이였습니다. 그래서 그걸 그대로 인공지능에게 내가 알고있는 "학습 개념"을 설명을 하고 뒤에 이어서 제가 원하는 질문을 던...

 안녕하세요. 큐시커입니다. 제가 인터뷰 한 내용들을 알차게 즐기고 계시면 좋겠습니다. 지금까지 총 4명의 인물 인터뷰 글을 작성했습니다. 블로그를 시작한지 2개월 정도 되었는데 이정도면 꽤 좋은 출발인것 같아요 :) 인터뷰 질문 응답을 변역하는 과정에서 제가 챗 GPT를 활용하고 계시는 점, 모두들 아시리라 믿습니다. 제가 공부를 하면서 영어 논문을 작성할 때 마다 저랑 함께 작문 피드백을 해주고 수정해주시는 전문가와 함께 했었습니다. 영어를 잘 못했던 유학생 시절에 대학교에서 제공해주는 서비스가 저에게 큰 도움이 되었기에 챗 지피티가 이와 같은 역할을 할 수 있다고 생각하여 접근한 방법입니다. 챗 지피티가 저랑 함께 번역 작업을 하는 파트너가 되주고 있고, 저도 인터뷰를 지금까지 4건 작업하면서 얻은 작업방식과 데이터를 프롬프트로 저장해 커스텀GPT를 꾸준히 업데이트 하고 있습니다. 보시는 것 처럼 제가 만든 번역용 커스텀 GPT입니다. 대화하듯 언어를 기반으로 사용하는 IIL 인공지능이 앞으로 가능성이 많을거라 생각되어 오픈AI 사의 챗 GPT를 번역용 인공지능으로 선택했습니다. 제가 만든 커스텀 GPT가 기본형 GPT랑 어떤 점이 다른지 비교해보겠습니다. 블로그의 목적과 함께 내가 지피티에게 요청하는 것, 의도, 원하는 점을 설명해줬더니 곧바로 영문으로 작성해줬습니다. 영작에 집중해서 보시죠! 이제, 제가 만든 커스텀 GPT 에도 똑같은 질문을 복사 붙여넣기 해 넣었습니다. 제가 커스텀한 GPT는 영문 뿐만 아니라 한국어도 고려해서 두가지 언어를 신경썼습니다. 두가지 언어를 동시에 생각해서 한국어로 우선 글을 써주고 영어 문맥에 맞춰 영문 번역도 제안해줬습니다. 영문을 보면 어감이나 사용된 용어도 차이점이 있는 것을 볼 수 있어요. 어떤게 훨씬 더 자연스럽나요? 이번에는 제가 블로그 포스팅 안에 쓴 글을 복사해서 붙여넣어 챗GPT에게 명령어를 적어넣었습니다. 이것도 글쓴이가 원하는 방향을 잘 정리해서 번역 작업하고, 어떤점을 자연스럽게 고쳤는지 ...