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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 ...

예금 vs 적금, 숫자보다 중요한 금리의 방향을 읽어라

2025년 하반기, 시중 금리는 눈에 띄게 낮아졌다.   작년까지만 해도 4%대 금리를 내걸던 시중은행의 정기예금이 이제는 3% 초반대로 내려왔고, 고금리 적금 상품은 사실상 자취를 감췄다. 미국이 금리 인하 기조로 돌아선 뒤, 한국도 관세 전쟁의 여파와 수출 둔화 압력 속에서 더 이상 금리를 높게 유지하기 어려운 상황이 됐다.   결국 돈이 불어나는 시대에서 돈이 지켜지는 시대로, 금융의 초점은 다시 안전성과 유동성으로 옮겨가고 있다. --- 예금과 적금, 구조는 같지만 시간의 무게가 다르다 정기예금은 목돈을 한 번에 맡기고 만기에 원금과 이자를 받는 상품이다.   자금을 단번에 투입하는 만큼, 돈은 기간 내내 같은 속도로 이자를 만든다.   반면 정기적금은 매달 나누어 납입한다.   첫 달 납입분은 12개월, 마지막 달은 한 달만 예치된다.   결국 평균 예치기간은 절반 수준이므로, 같은 금리라도 체감 수익은 예금보다 낮다. 예를 들어, 연 3% 정기예금에 1,000만원을 넣으면 세후 약 25만원의 이자가 쌓인다.   반면 매달 20만원씩 1년간 적금을 넣으면 세후 이자는 약 3만원에 불과하다.   이 차이는 목돈이 있느냐 없느냐라는 단순한 출발선의 차이에서 비롯된다. 금리가 내려갈 때, 예금과 적금의 유리함은 달라진다 금리 상승기에는 적금이 유리했다. 나중에 낼수록 더 높은 금리가 적용됐기 때문이다.   하지만 지금처럼 금리가 내려가기 시작하면 예금의 상대적 가치가 올라간다. 금리를 미리 확정해두는 게 유리하기 때문이다.   2025년 현재 시중은행의 예금 금리는 연 2.5~3.3% 수준,   우대금리를 모두 충족한 적금이라도 4%대 초반을 넘기기 어렵다.   이제는 어디가 더 높으냐보다 언제 묶느냐가 관건이다.   금리 방향을 읽는 감각이 예금과 적금의 수익 격차보다 훨씬 중요해진 셈이다. --- 2025년 9월, 예금자보호 한도 1억원 시...

Episode 1 — Same Words, Different Hearts

Essays on love, language, and cultural differences  — by Hyungihn Myung. On February, the freezing wind kissed my cheeks even as the dazzling sunlight warmed my skin. I wrapped a scarf tighter and went out the first date with my Korean boyfriend. The cold envied the spring—and us. Sweet Korean sugar pancake and fish-shaped bun melted where the wind couldn’t reach. In America, introducing Hotteok(Sweet Korean sugar pancake) or Bungeoppang(fish-shaped bun) is like casting a magic spell. He cast a spell on me. “It’s cold. Want some Hotteok?” he asked. Who knew two-thousand-won bills could buy a heart? Love begins with the smallest things. We spoke the same language—or so we thought. He was my “Ph.D. of Korean History.” He could talk for hours about Old Korean temples and palaces. Someone once told me that talking about culture with foreigners is the best way to hook them. I never listened. And yet, I bit first. Later, he said I was quiet, polite, “charming.” When I teased, “Do you kno...

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...