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[똑똑한 번역 업무 특화] 커스텀 챗GPT 프롬프트 공개

 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 ...

Why Your Notion Isn’t Working (And How Structure Changes Everything)

Notion has offered a generous free tier from the beginning. I was drawn to it for the same reason—high usability and convenience—and eventually made it my main workspace. It’s widely marketed as a productivity optimization platform, yet it rarely explains how to actually use it well. That may be intentional. It works smoothly out of the box, but without deeper structure, it’s easy to end up using it as nothing more than a digital notebook. This raises an important question. Is being well-organized the same as being well-used? In my experience, continuously adding and organizing data is not the same as using it efficiently. As I kept using Notion, the number of pages increased. I found myself getting closer to the limits of the free plan, yet the actual usefulness of my system wasn’t expanding. I wasn’t using Notion strategically in different contexts. I was repeating the same pattern—writing, pasting, storing. As pages multiplied and data accumulated, I mistook volume for effectiveness...

노션과 GPT 조합이 유독 잘 맞는 이유

노션은 처음부터 많은것을 무료로 제공하는 플랫폼입니다.  저 역시 활용도가 매우 높고 편리함에 이끌려 노션에 정착했습니다. 노션은 업무 최적화 플랫폼이라고 여기저기 홍보되고 있었지만 정작 어떻게 사용해야하는지 소비자들에게 알려주지 않는 느낌이였습니다. 아마 이 역시 노션이 일부러 계획한거겠지요. 무료라서 쓰기에 좋고 기본적인 기능은 다 하는데 응용이 어려워서 메모나 기록을 저장하는 메모장 처럼 노션을 사용해왔습니다. 여기에서 드는 의문점입니다. 정리가 잘 된 것과, 잘 쓰이고 있는 건 다른가? 역시, 저는 데이터를 계속 집어넣어 정리를 하는거랑 효율적으로 잘 쓰는거랑 다르다 생각합니다.  왜냐하면 노션을 사용할 수록 페이지는 늘어나는데 유료 전환을 해야하는 한계점에 수없이 가까워지고 쓰임새는 오히려 늘지 않았습니다. 노션을 다양하게 적재적소에 쓰는게 아니라 주구장창 쓰던대로 계속 적고 붙여넣는 내 자신을 발견하게 되었습니다. 페이지가 늘어나고 데이터가 많아지니 노션을 잘 쓰고 있다는 착각을 한 것 같았습니다. 노션에 기록을 열심히 했는데 정작 그 기록을 잘 열어보지 않았기 때문입니다. 한번 기록하면 재사용이 되어야하는데 거의 방치가 되어있다면 그건 정보를 마구잡이로 저장해놓는 것에 불과하지요. 그래서 저는 제가 노션을 사용하는 방식에 한계가 있다 느꼈습니다. 페이지가 무거워지면서 노션이 버벅거리는 것도 문제였습니다. "정리가 잘 된 것과, 잘 쓰이고 있는 건 다릅니다" 노션을 “페이지”로 볼 때 부딪히는 한계점 노션에 기록을 할 때 우리가 흔히 저지르는 실수는 폴더 확장형 사고에 매몰되는 것입니다. 페이지를 만들어서 기록하고, 각 페이지를 폴더 단위로 나눠서 저장하는 방식이 폴더 확장형입니다. 고전적으로 정보를 저장하고 관리할 때 사용하는 방식이지요. 이 방식은 초기에는 매우 유효하지만 시간이 지날수록 데이터 몸집이 커지면 무용지물이 됩니다. 정보는 계속 쌓이고 재사용은 어렵기 때문에 방치되거나 잃어버리는 페이지가 하나 둘 씩 생겨날 것입니...

Can AI Really Replace Search Engines?

These days, I often come across headlines claiming that artificial intelligence will soon replace search engines. People used to rely on platforms like Naver or Google whenever they had a question, but now many are turning to tools like GPT or Gemini instead. I personally use Naver when I’m looking for Korean resources, Google for English materials, and GPT when I need to quickly extract credible information. The more I use them, the more I notice clear differences between traditional search engines and AI. This brings up an important question: Can AI truly replace search engines? I n the past, we searched for information ourselves — deciding what to read, compare, and believe. Now, AI does the searching for us, and we simply receive whatever it delivers. There’s a big difference between actively seeking information and passively accepting it . The ability to choose what we read and trust will become one of the most important issues in the information era. To see how this plays out in...

인공지능이 검색엔진을 대신 할 수 있을까? (with 한국/미국 검색엔진의 AI 활용사례)

요즘 들어 인공지능이 검색엔진을 대체할 것이라는 뉴스를 자주 보게 됩니다. 예전에는 사람들이 궁금한 것을 찾을 때 네이버나 구글 같은 검색엔진을 사용했지만 이제는 그 빈도가 줄어들고 GPT나 제미나이 같은 인공지능을 이용하는 사람들이 늘어나고 있습니다. 저는 한국어 자료를 찾을 때는 네이버 영어 자료를 찾을 때는 구글을 사용하고 근거 있는 자료를 빠르게 뽑아낼 때는 지피티를 사용합니다. 상황에 따라 도구를 다르게 쓰다 보니 검색엔진과 인공지능의 차이가 점점 보이기 시작했습니다. 과연 인공지능이 검색엔진을 완전히 대체할 수 있을까?  이 질문은 지금 우리 모두에게 꼭 필요한 질문입니다. 예전에는 사람들이 검색엔진을 통해 스스로 정보를 찾고 선별했다면 이제는 인공지능이 알아서 정보를 찾아주고 우리는 그저 받기만 하는 시대가 되어가고 있습니다. 스스로 선택해서 정보를 찾는 것과 주어지는 정보를 그대로 받는 것은 완전히 다른 일입니다. 정보의 선택권이 앞으로 우리가 고민해야 할 중요한 과제가 될 수 있습니다. 저는 실제로 ‘슈링크플레이션’을 네이버와 구글에서 각각 검색해봤습니다. 네이버는 국내 최대 검색엔진이고 구글은 전 세계적으로 가장 널리 쓰이는 검색엔진입니다. 두 플랫폼 모두 인공지능 기능을 도입했지만 그 방향은 서로 다릅니다.  네이버에서 ‘슈링크플레이션’을 검색하면 가장 먼저 출처 링크가 이미지 썸네일 형태로 나열됩니다. 제목은 흰색 글씨로 되어 있어 눈에 잘 들어오지 않지만 이미지를 중심으로 시각적인 몰입을 유도하는 구조입니다. 그 아래에는 용어의 정의와 유래 원인 실행 방식 등 하위 항목이 체계적으로 정리되어 있습니다.  특히 흥미로운 점은 정부 소비자 기업의 입장 등 관계 중심의 서술이 많다는 것입니다. 한국형 인공지능이 사회적 맥락과 이해관계를 강조하는 특징이 잘 드러납니다. 반면 구글은 창을 두 개의 파티션으로 나누어 정보를 보여줍니다. 왼쪽에는 요약과 설명이 오른쪽에는 출처와 뉴스 링크가 위치합니다. 사용자가 요약부터 볼지...

Why Categorizing Information Is Becoming More Important Than Ever

Everyday routines—waking up, having a glass of water, commuting to work, and heading home—are filled with information, whether we realize it or not. Take that morning glass of water. If you drink it because you once heard it's good for your body, that's information at work. Checking traffic on your way to the office, watching YouTube on the subway, looking up a good restaurant on your way home—these are all tiny interactions with information. We consume it constantly, often without even noticing. Information flows nonstop. It travels across platforms, slips into our minds, and weaves itself through conversations, apps, screens, and brains. In this hyperconnected era, information isn’t just part of life—it is life. And the way we handle it has become crucial. As smartphones made instant access to information feel natural, now AI is shifting our focus toward information that is not only fast, but structured and lasting. No matter how quickly we absorb something, if we forget it j...

정보 카테고리화가 앞으로 중요해지는 이유는?

아침에 일어나 물 한 컵을 마시고 출근하고 퇴근하는 반복된 일상 속에도 정보는 늘 존재합니다. 아침에 물을 마시는 행동은 ‘일어나자마자 물을 마시면 좋다’는 정보를 접했기 때문에 생긴 결과입니다. 출근길에 대중교통 소요 시간을 확인하고 지하철 안에서 유튜브를 보는 것도 정보의 흐름입니다. 퇴근길에 책을 읽거나 맛집을 검색하는 것도 마찬가지죠. 우리는 하루 종일 수많은 정보를 마주합니다. 이 정보들은 끊임없이 공간과 플랫폼을 오가며 뇌 속으로 흘러들어가 신경을 따라 움직입니다. 사람과 사람 사이의 정보 교류도 멈추지 않습니다. 우리는 지금 초연결 사회에 살고 있습니다. 정보를 습득하고 다루는 일은 삶과 밀접하게 연결돼 있습니다. 스마트폰 시대에 익숙해지면서 우리는 빠른 정보에 반응하는 데 익숙해졌고, 이제는 인공지능까지 더해지면서 빠르고 오래 남는 정보가 중요해졌습니다. 아무리 빨리 정보를 받아들여도 금방 잊어버리면 아무 소용이 없습니다. 그래서 이제는 정보를 카테고리화할 수 있는 능력이 중요해졌습니다. [왜 정보를 카테고리화해야 할까?] 정보를 잘 다룬다는 건, 목적에 따라 분류하고 필요한 순간에 꺼내 쓸 수 있다는 뜻입니다. 비슷한 정보들끼리 묶어 머릿속을 정리하는 건 물리적인 서랍장을 정리하는 것과 닮아 있습니다. 사실 저도 물리적인 책상 정리는 여전히 어렵습니다. 그럼에도 불구하고 정리하려는 노력 자체가 가치 있다고 생각합니다. 요즘 우리가 업무에 활용하는 대부분의 인공지능은 데이터와 대화를 기반으로 작동합니다. 슬랙이나 노션처럼 AI 역시 그동안 쌓아온 대화 데이터를 바탕으로 반응합니다. 예를 들어 ‘향후 경제 전망에 대한 시장조사’를 인공지능과 함께 진행하고 있다고 가정해볼게요. 그동안 주고받은 대화 기록이 삭제된다면, 해당 업무 맥락 전체가 사라지고 AI는 다시 초기 상태로 돌아갑니다. 마치 잘 키운 비서를 하루아침에 신입사원으로 되돌리는 것과 비슷하죠. 사람을 교육하듯 인공지능도 업무에 맞게 점진적으로 최적화되어야 합니다. 그리고 그 과정은 모든 ...

How to Get Started with AI Tools at Work?

These days, it’s hard to find anyone in the office who hasn’t tried ChatGPT or Gemini. AI is no longer just a buzzword — it’s become a real part of our daily workflows. Companies are using AI to cut labor costs, and employees are using it to streamline personal tasks. In this new landscape, what kind of professionals will stand out? Those who can clearly distinguish what should be done by humans and what can be delegated to AI will have the upper hand. This skill is becoming more important than ever. Using AI tools is one of the smartest ways to save time and resources. As the world continues to move toward higher efficiency and productivity, letting humans focus on creativity and growth while AI handles repetitive work is the winning formula. But here’s the catch:   A lot of people still don’t know how to use AI effectively.   So I’ve put together a practical guide based on real experience — showing how I use ChatGPT alongside other tools to boost collaboration and ...