생성형 AI를 똑똑하게 쓰는 7가지 방법

 

 

달리로 만든 챗GPT를 사용하며 고민하는 사람

 

Generative/Pretrained 생성형은 검색이 아니다

 

챗GPT의 약자가 무엇인지 아시나요?

바로 Generative '생성', Pretrained '사전 학습(Pre-trained)',  Transformer(자연어처리 분야 심층 학습 모델 구조)에요.

AI는 예전에도 사람들이 만든 콘텐츠를 가져와 보여주거나 추천하기도 했어요.

즉, 이때 콘텐츠를 만든 대상은 사람이었죠.

하지만 이제 AI는 스스로 콘텐츠를 만들어요!

마치 예전엔 사과 그림을 보여주라고 말하면 다른 사람이 웹상에 올려놓은 사과 그림을 가져오는 것이 AI의 역할이었다면, 지금은 스스로 사과를 그려내는 것과 같죠.

이전엔 AI가 이 그림이 사과 그림이 맞는지를 구분했는데 이제는 사람이 AI가 만든 사과 그림을 보고 이게 진짜 사과 그림인지 아닌지 판단해야 해요.

마치 사람과 AI의 역할이 바뀐 것 같죠?

따라서 생성형 AI를 그저 검색도구로만 사용해선 안 돼요.

검색이 아니라 AI가 학습한 내용으로 새로운 콘텐츠를 만들어낼수 있다는 특성을 인지하고 그것에 맞게 효율적으로 사용하는 법을 알아야 해요.

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단순 검색이 아닌 생산으로 | 트랜스포머(Transformer)

 

트랜스포머는 원래 자연어 처리(NLP) 분야에서 중요한 역할을 하는 알고리즘 중 하나예요.

트랜스포머는 기존에 컴퓨터가 말을 하나씩 배우는 방식과 달리 대화 사이의 연결고리를 찾아 내용을 추론하여 파악해요.

쉽게 말해 텍스트 안에 빈칸을 채우는 역할을 하는데요.

예를 들자면, "모든 OO은 태어날 때부터 자유롭고 평등하다"라는 문장을 보면 OO에 어떤 단어가 들어가야 할지 바로 생각이 드시나요?

바로 '사람'이라는 단어를 떠올리겠죠.

우리가 "모든 사람은 태어날 때부터 자유롭고 평등하다"라는 문장을 이미 학습했기 때문이에요.

마찬가지로 트랜스포머도 자신이 학습한 데이터 중에 다음에 나올 만한 말을 이어 쓰거나 빈칸을 채우는 구조라 생각하면 된답니다.

이를 LLM(Large Language Model, 거대언어모델)이라 하며 "통계학적 앵무새'라고도 해요.

 

※ 허언증 AI ?

생성형 AI는 사실 사람과 대화하는 것이 아닌 글을 이어가는 역할을 해요.

글의 생성은 확률을 기반으로 하는데, 예로 'I am' 다음엔 'boy'나 'girl'이란 단어가 많이 나왔으니 확률적으로 이 단어를 생성하고 반대로 'dog', 'cat 단어는 확률상 떨어짐으로 채택하지 않아요.

그 때문에 사람이 보기에 그럴싸한 문장이 만들어지지만, 사실 정답이 아니라 확률에 가까운 답일 뿐이랍니다.

생성형 AI는 그렇기에 사실이 아닌 사건에 대해서도 글을 이어갈 수 있어요.

존재하지 않는 것에 관해 물어도 확률이 높은 단어들을 배치해 마치 존재하는 양 이야기할 수도 있어요.

유명한 사례로 챗GPT에 '세종대왕 맥북 던짐 사건'에 대해 묻자 챗GPT가 이야기를 창작해 실제 있던 일인 것처럼 설명한 헤프닝이 있었어요.

 

 

 

그러면 우리는 이와 같은 특성을 가지고 있는 생성형 AI를 어떻게 활용해야 똑똑하게 사용할 수 있을까요?

 

1. 구체적이고 명확한 질문하기

생성형 AI는 예측과 추론을 통해 말을 이어가요.

그 때문에 내 질문이 변변찮을수록 프랜스포머가 단어를 끼워서 맞추게 되고, 이에 따라 만족스럽지 못한 답변을 얻을 수 있답니다.

내가 어떤 답변을 듣고자 하는지, 그 답변을 듣기 위해 하는 질문이 충분히 정답에 가까운 답변을 유도하고 있는지 의식하고 생성형 AI에 질문하는 게 첫 번째 팁이라 할 수 있겠네요.

 

2. 컨텍스트 제공하기

AI는 물론 방대한 데이터를 이미 학습했지만 그 데이터의 학습은 내가 어떤 질문을 하느냐에 따라 달라져요.

예를 들자면 AI는 영어 문법이나 단어는 명확히 몰라도, 영어권에 살며 사람들이 나누는 영어 대화를 계속 학습해 문장 전체를 통째로 외워 버린 상태라 그럴싸하게 말할 수 있으나 그 뜻이 명확하지 않을 수 있어요.

그래서 더 명확하게, AI가 내용을 더 고르고 골라 정수를 내뱉을 수 있도록 우리가 많은 배경지식을 알려주는 것이 좋아요.

 

 

3. 반복적인 사용

생성형 AI에 여러 번 질문하다 보면 AI가 제공하는 답변의 유형과 방식을 파악할 수 있어요.

챗GPT로 예를 들자면, 보통 제가 어떤 사건에 관해 물으면 사건의 개요-형성 과정-결론 등의 문단 구성으로 사건을 설명해 주는데 이 답변을 기반으로 더 세부적인 질문을 하다 보면 더 많은 정보를 얻을 수 있어요.

마치 마트료시카처럼 생성형 AI에 질문하고, 그 질문 속에 또 질문을 만들고, 또 만들어보세요.

생성형 AI는 여러분의 반복되는 질문을 마다하지 않으니까요.

 

4. 다양한 요청 시도

텍스트만 아니라 이미지, 사진, 영상 등 생성형 AI가 만들어 낼 수 있는 콘텐츠는 다양해요.

더 다양한 관점과 분야로 생성형 AI를 사용해 보세요.

 

5. 정확성 검사

앞서 말씀드린 허언증 AI처럼, 생성형 AI는 정답을 말하지 않아요.

확률적으로 더 정답에 가까울 것 같은 단어를 조합해 문장을 만들 뿐이에요.

그 때문에 AI가 만들어낸 답변이 진짜인지 펙트체크가 필요하답니다.

무조건 수용보다는 다른 매체들을 통해 정보의 정확성을 검증하여 올바른 정보를 사용해 보세요.

 

6. 창의적으로 활용하기

생성형 AI는 단순한 검색 창이 아니에요.

오히려 검색보다는 창의적인 콘텐츠를 만드는 데 특화되었죠. (트랜스포머의 특성 때문에)

우리는 생성형 AI를 창의적인 작업의 도구로 활용해 더 흥미로운 아이디어나 소스를 얻을 수 있어요.

 

7. 최신 동향 따라가기

생성형 AI는 나날이 발전하고 있어요.

또 많은 기업이 앞다퉈 생성형 AI 서비스를 공개하고 있지요.

현재는 챗GPT를 선두로 마이크로소프트 빙챗, 구글 바드, 네이버 하이퍼클로바X 등 다양한 거대 언어모델들과 미드저니, 달리와 같은 이미지 기반 생성형 AI 등을 사용할 수 있어요.

하나의 서비스에 국한되기보다 다양한 생성형 AI를 활용하여 보다 효과적이고 창의적인 콘텐츠를 만들어내 보심이 좋을 듯싶어요.

 

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📧 마무리 인사

'똑똑한 거짓말쟁이'라는 인공지능(AI).

아직 개선되어야 할 여지는 많지만, AI를 활용할 수 있는 영역은 무궁무진해요.

똑똑한 사용법을 통해 이 똑똑한 거짓말쟁이를 유용하게사용해 보시길 바라요!



읽어주셔서 감사합니다.