챗gpt 뜻 원리 활용 사용방법 완벽하게 정리한 글의 목차
챗지피티 Chat GPT 란
Open AI가 만든 GPT 3.5를 기반으로, 사용자와 주고받는 대화에서 질문에 답하도록 설계된 언어모델 (대화형 인공지능) 서비스입니다. 예전에 나왔던 심심이, 이루다2와 같은 대화 서비스라고 볼 수 있는데요, 훨씬 더 자연스럽습니다.
OpenAI가 지불하는 비용이 쿼리 한 건당 수 센트라고 합니다. 기술 개발을 위해서 마이크로소프트에서는 2023년 10억 달러(약 12조원)를 추가로 투자하였고, 최근 파트너십까지 체결하여 자사 서비스에 기술을 도입하였습니다.
현재 검색엔진 빙(bing)에서 서비스되고 있으며, 3월 중 오피스(MS Office) 워드, 파워포인트, 아웃룩에 GPT-3.5 버전 도입하여 출시 예정이라고 합니다. 챗gpt 를 활용하여 다음 기능이 탑재된다고 합니다.
- 워드: GPT 모델을 활용한 자동 완성 및 쓰기 기능이 추가될 것
- 아웃룩: 키워드를 사용하지 않고도 원하는 이메일을 검색하거나 원하는 내용의 이메일을 자동으로 작성할 수 있음
- 파워포인트: 프롬프트 입력만으로 문서나 프리젠테이션을 작성할 수 있고, 생성된 텍스트에 살을 붙이거나 파워포인트용 그래프와 그래픽을 생성하는 것도 가능
Chat GPT (챗지피티) 에서 안 되는 기능
첫째, ChatGPT는 인터넷 검색을 하거나 링크의 내용을 샅샅이 알 수 없습니다.
만약 논문 요약 등을 부탁하고 싶다면 논문의 텍스트를 긁어와서 직접 붙여넣어야 합니다. 열람이 가능한 링크만 주었을 때에는 논문의 제목에서 유추할 수 있는 것 이상의 정보를 뽑아낼 수 없습니다.
둘째, 챗GPT는 텍스트만을 인식할 수 있어서 논문에 포함된 도표, 사진, 그림 등을 인식할 수 없어서 첨부 자료가 많은 논문은 기껏 텍스트를 붙여 넣어줘도 제대로 요약하지 못합니다.
Open AI 의 GPT 란?
GPT 약자: Generative Pre-trained Transformer (뜻: 미리 훈련된 생선 변환기)
OpenAI가 만든 딥 러닝을 이용해 인간다운 텍스트를 만들어내는 자기회귀 언어 모델입니다. 2022년 11월 3.5 베타가 출시되어 세계적으로 큰 반향을 일으켰습니다. OpenAI는 GPT-3 부터 마이크로소프트 Azure를 통해서 독점 공급하고 있습니다.
GPT-3가 수행가능한 작업으로는 각종 언어 관련 문제풀이, 랜덤 글짓기, 간단한 사칙연산, 번역, 주어진 문장에 따른 간단한 웹 코딩, 대화 등입니다.
- 요약: 몇백 줄 되는 문장도 최대한 압축시켜 요약한다. 내용이 부실한 경우 역으로 추가까지 해준다.
- 번역: 구글번역기보다 수준은 떨어지나 인터넷 자료 등 학습을 통해 번역을 한다는 것이 중요한 것이다.
- 완성: 쓴 내용이 부실한 경우 자신이 부족한 내용을 대신 다 써준다.
- Q&A: 말 그대로 질문에 대한 답변을 해주는 것이다.
- 텍스트 삽입: 현재 베타 버전으로 내용 문맥에 맞게 생략된 부분을 유추하여 집어넣어준다.
- 생략된 주어 삽입: 현재 베타 버전으로 생략되어 있는 화자의 인칭대명사를 집어넣어준다.
- 코딩: 자연어를 이해하도록 프로그래밍되어 있어 대단함이 감춰졌지만 Python도 이해할 줄 안다.
GPT-3에서 생성되는 본문의 질은 매우 높아, 유익성과 위해성을 동시에 지닌 인간이 작성한 본문과 구별하기 어려운 점이 초기에 논란이 되었었는데요. 현재는 GPT-3.5가 쓰이고 있기 때문에 더욱 고도화 됐겠죠?
딥러닝 뜻 과 그 활용 방법
영어로는 Deep Learning, Aprendizaje Profundo 라고 불리우며, 기계학습 기술의 종류 중 하나인 인공신경망을 수많은 계층 형태로 연결한 기법을 뜻합니다. 현대 인공지능 기술의 핵심이자, 컴퓨터의 계산 능력 발달과 디지털 기술의 발달로 인해 폭발적으로 늘어나는 데이터의 양과 종류로 인해서 앞으로 더더욱 각광받게 될 기술입니다.
딥러닝의 원리
함수관계에 있는 x와 y는 있지만, x로부터 y를 예측할 수 있는 모델이 없을 때 대안으로 쓸 수 있는 방법을 고안하면서 이 딥러닝이 출발하였습니다. 쉽게 이해할 수 있는 개념인 회귀분석의 상위 호환격 방법이라고 생각하면 됩니다.
딥러닝의 한계
현실세계의 물리적 상식을 잘 모릅니다.
GPT-3는 "치즈를 냉장고 안에 넣으면 녹을까?"라는 질문에 "그렇다"고 답했습니다. 일반적인 사람이라면 당연히 알 만한 물리적 지식을 잘 모르는 것이죠. 인간의 뇌처럼 개념을 학습하는 것이 아니라, '이 뒤에 나올 문장 중 가장 자연스러운 단어를 학습'하는 모델이기 때문에 새로운 정보를 수용하기 어렵습니다.
제대로 된 '기억력'이 없으며, 데이터 베이스를 바탕으로 학습한 패턴에 따라 가장 자연스러운 단어를 가장 자연스러운 문장구조에 따라 출력하는 것이라고 보시면 됩니다.
대화형 인공지능 (Conversation AI) 의 활용도
딥러닝을 이용한 Conversation A.I (대화형 인공지능) 은 자연어 처리(NLP) 및 생성 기술을 통해 사용자와 인간과 같은 대화를 나눌 수 있습니다. 이러한 시스템은 고객 서비스 챗봇, 개인 비서 또는 음성 인식 비서 서비스와 같은 다양한 애플리케이션에 활용될 수 있습니다.
ChatGPT (챗지피티)와 같은 대화형 인공지능의 목표는 인간과 기계 간의 커뮤니케이션을 자동화하고 개선하여 보다 직관적이고 접근하기 쉽게 만드는 것입니다.
챗gpt 사용 방법 설치 - 실제 대화 직접 해본 후기
챗gpt 사용법 간단합니다. 위 버튼을 눌러 홈페이지로 들어가시면 로그인을 하라고 나오는데요. 이메일 주소로 회원가입을 하시면 됩니다. 그리고 위의 예시 처럼 원하는 정보를 얻기 위한 질문을 타이핑하여 입력하시면 됩니다. 따로 설치가 필요 없이 웹에서 구동됩니다.
직접 사용해보니, 한국어는 잘 못하지 않을지 걱정한 것에 비해, 매우 자연스럽게 대화를 할 수 있었습니다. 내가 원하는 정보를 간편하게 질문 하나만 던짐으로써 자세하게 얻을 수 있었습니다. 다만 답변에 약간 딜레이가 있고, 그 과정에서 네트워크 에러도 있었습니다. 다시 답변하라고 하니 이어갔습니다. 챗gpt 는 추가적인 질문에 답하고 실수를 인정하며 정확하지 않은 전제에 대해서는 이의를 제기하고 부적절한 요청을 거부할 수 있다고 합니다.
몇 개의 질문을 더 던져 보니, 당연한 상식이나 계산이 잘 맞지 않았습니다(이 부분은 위에서 딥 러닝의 한계에 대해 알아보고 이해가 되었어요). 그리고 생활에 필요한 지식, 예를 들어서 ~~하는 방법 과 같은 글의 개요를 짜 보라고 했더니, 물어본 질문과 실제로는 조금 거리가 먼 내용을 보고했습니다. 하지만 글(컨텐츠)의 내용을 구조화하고, 자연스러운 문장을 구사하는 능력은 놀라울 정도였습니다!
영어로 질문을 하면 더 정교화된 대답을 내놓는다고 합니다. 그리고 그동안 서비스 되었던 인공지능들에 비해서 사회적으로 예민한 문제들에 대하여 가치 판단을 잘 회피하며 가치 중립적인 답변을 하고, 편향되게끔 학습시키려는 유저들의 시도를 차단할 수 있다고 합니다. 이게 차별점이라고 하네요.
구글에서 실시간 데이터를 반영하는 인공지능이 나온다면 어떻게 비교가 될 지 궁금합니다.
챗지피티 컨닝 논란 이슈, 방지책
자료수집, 독학, 코딩, 교육, 번역, 계산, 작문, 견적, 플래닝 등을 할 수 있기 때문에, 부정행위 컨닝 등에 쓰일 수 있습니다.
국내의 한 국제학교가 최근 챗GPT를 이용해 영문 에세이를 작성한 후 제출한 학생들을 전원 0점 처리한 것이 이슈가 되고 있습니다. 국내 교육기관에서 챗GPT 부정행위가 확인된 건 처음이지만, 이미 미국에선 과제 시 챗GPT를 활용하는 학생들이 늘면서 사회적 문제가 되고 있는데요.
영문 과제가 많은 국내 대학에서도 새 학기 시작과 함께 챗 gpt 부정행위를 방지하기 위한 고민 중에 있다고 합니다. 여러 교수들은 "중간고사 문제를 낼 때 챗GPT로 먼저 돌려보고 챗GPT가 풀 수 없는 문제만 시험에 낼 것", "챗GPT가 답변한 내용을 그대로 복사해서 붙이면 부정행위로 간주하겠다"는 공지를 새 학기 강의계획서에 추가했습니다.
챗gpt 대항마 구글 AI 바드 (Bard)
구글에서도 대화형 인공지능으로 BARD 라는 서비스를 출시 예정인데요. 바드 검색 엔진은 챗지피티 처럼 대화 형식으로 된 응답을 제공합니다. 바드를 활용한 검색 엔진은 복잡하고 창의성이 필요한 질문에도 사람처럼 똑똑하게 답할 수 있다고 합니다. 구글에서도 오랜 기간 투자와 개발을 거쳐 준비한 서비스로 현재 사내 테스트 중에 있다고 하네요.
바드의 강점은, 2021년 데이터까지만 학습한 챗GPT에 반해서, 실시간 정보 업데이트를 기반으로 답변할 수 있다는 점입니다. 바드 검색 엔진은 웹에서 정보를 끌어와 답변을 제공하므로, 사용자는 질 높고 최신 버전으로 이뤄진 답을 받을 수 있습니다.
국내 AI 네이버 서치 GPT
서치GPT는 네이버의 AI 하이퍼클로바를 기반으로 검색 결과를 고도화한 서비스입니다.
하이퍼클로바는 네이버가 자체 보유한 슈퍼컴퓨터와 네이버 생태계의 방대한 데이터를 기반으로 한 인공지능으로, 한국어 데이터 학습량이 챗GPT-3의 6천500배 수준이라고 하네요. 챗GPT가 아직 한국어 서비스 수준이 높지 않으므로 우리나라에서는 네이버의 서비스를 주목할 만 합니다.
네이버도 서치GPT라는 베타 서비스로 생성 AI 기술을 실험할 예정인데요. 서치GPT는 블로그나 클로나노트 정보 등 UGC(사용자생성콘텐츠)까지 학습해 결과를 도출하는 것이 기존 오로라 프로젝트와의 차이점입니다. 서치 GPT 베타 서비스 결과에 따라서 순차적으로 네이버 검색 서비스에 적용할 계획이며, 양질의 웹문서들을 학습한 오로라 프로젝트와 블로그 등 유저 컨텐츠를 학습한 서치GPT를 합쳐서 도입 예정이라고 하네요.
