Chat GPT 활용 연구효율증진

 

Chat GPT 활용하기 Intro

Chat GPT를 활용한 연구효율증진

 

오늘 포스팅은 "인공지능(Chat GPT) 활용하기"의 Intro에요!

혁신적인 기술의 발전은 사회의 여러 모습을 바꿔놓죠. 

그 과정에서 어떤 직업은 사라지기도 하고, 새로운 직업이 생기기도 합니다!

제 개인적인 생각이지만, 새로운 기술에 저항하려 한다면 아마 전자에 속하게 될 가능성이 클 것이고,

새로운 기술을 적극적으로 수용하고 그 위에 올라탄다면 후자에 속하게 되지 않을까?! 라는 생각이 드네요.

 

국제관계학을 공부하는 학도로서 인공지능 특히, Chat GPT의 등장이 연구 분야를 어떻게 바꾸어 놓을지 많은 고민을 해보았습니다! 그리고 2022년 11월 30일 Chat GPT가 등장한 직후부터 다양한 방법으로 이용을 해보며 한 가지 확신을 얻게 되었는데요. 그것은 바로, "인공지능은 여러 연구 분야를 급진적으로 촉진할 것이다" 라는 점입니다.

 

Chat GPT가 아직은 성능이 충분하지 않고, 연구에 이용하기에 적절하지 않다라고 하는 분들도 있습니다.

그것도 사실이죠. Chat GPT는 "완전함"과는 거리가 멉니다. 

하지만 문제는 현재 Chat GPT가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 명확히 이해하고 사용한다면,

엄청난 효율성 증진을 이룰 수 있다는 것이죠!

 

저도 아직 부족하지만 1년 가까이 여러 방법으로 활용해보면서,

사회과학 연구에 유용한 Chat GPT 사용방법 노하우가 꽤 쌓였다는 생각이 들어서 

"인공지능(Chat GPT) 활용하기" 시리즈를 시작하게 되었습니다~!

 

그럼 이번 Intro에서는 간단히 Chat GPT에 대한 설명과

Chat GPT가 무엇을 할 수 있고, 무엇을 할 수 없는지 얘기해 보겠습니다.

 

1. Chat GPT? Bard? CLOVA X?

(생성형 인공지능이 무엇인지는 설명을 생략하도록 하죠)

생성형 인공지능의 첫 출발은 2022년 11월 30일 Open AI의 Chat GPT가 시작했습니다!

처음 공개했을 때는 3.0 버전으로 시작을 했고, 중간에 3.5을 발표했으며, 이후 4.0을 유료버전으로 공개했죠.

(저는 열렬한 Chat GPT 4.0 팬입니다.)

 

그런데 2023년 Google 역시 Bard를 발표했고, 네이버도 CLOVA X를 발표했습니다.

Chat GPT 3.5와 Bard 그리고 CLOVA X를 비교해본다면

"비인공지능" 전문가 입장에서는 뭐가 딱 그 차이를 짚어내기가 쉽지 않습니다.

 

개인적인 느낌으로는 CLOVA X는 아무래도 국내 기업이 만들었고, 한글 데이터가 압도적이다보니,

영한 번역이나, 한국어 작문은 조금 더 잘하지 않나하는 생각이 들었고요.

Bard 같은 경우에는 수식을 표현해줄 때 좀 더 깔끔한 방식으로 보여준다라는 생각이 들었습니다.

 

하지만 Bard와 CLOVA X에는 GPT 4.0의 기능이 없다는 아주 큰 차이점이 있죠.

바로 "Advanced Data Analysis"와 플러그 인(Plug In) 기능입니다.

 

2. Chat GPT 4.0의 Advanced Data Analysis과 Plug In 기능

Chat GPT 유료버전을 결제하게 되면 GPT-4를 이용할 수 있게 됩니다.

(마치 유료버전 광고를 하는 기분이 드네요;; 오해하지 말아주세요)

GPT-4는 그 자체로도 GPT-3.5보다 성능이 뛰어나는 것도 있지만,

"Advanced Data Analysis"와 플러그 인(Plug In) 기능이 있다는 점이 제 개인적으로는

가장 큰 차이점입니다!

 

Advanced Data Analysis는 말 그대로 통계를 도와주는 기능이며,

플러그 인(Plug In)은 여러가지 다른 프로그램을 연결해서 사용할 수 있게 해주는 기능입니다.

(통계 기능과 플러그 인을 같이 사용하다보면, 가끔 GPT가 자비스처럼 느껴지기도 합니다)

두 가지를 활용하면 연구에 다양하게 활용이 가능하요!

어떻게 활용 가능한지는 "인공지능(Chat GPT) 활용하기" 시리즈를 통해서 하나하나 소개하도록 하겠습니다!!

 

3. 생성형 인공지능을 활용 원칙1. "Garbage in, Garbage out!"

모든 생성형 인공지능을 사용할 때 중요한 원칙이 있습니다.

바로 "Garbage in, Garbage out!(쓰레기를 넣으면, 쓰레기가 나온다)"라는 것이죠!

생성형 인공지능을 바라볼 때 그 능력과 한계를 먼저 이해하고,
"이를 최대한 잘 써보겠다"라는 관점으로 접근해야 합니다!

 

가끔 보면, "니가 그렇게 대단해? 뭘 할 수 있는데?"라는 태도로 GPT를 대하거나,

GPT를 그저 조금 더 똑똑한 "심심이"로 생각하고 대하는 분들이 있습니다.

 

이런 분들은 제 GPT 예찬에 보통 부정적입니다. 제가 어떤 기능이 굉장히 좋다고 말하면,

"내가 써보니까 이건 이렇게 밖에 못하던데" 혹은 "잘못된 정보를 알려주던데"라고 반응을 하죠.

 

이건 바로 Chat GPT의 기본적인 기능을 이해하지 못해서 발생하는 문제입니다.

플러그인이 장착되지 않은 GPT는 과거에 학습한 데이터 또는 사용자가 입력한 데이터만을 가지고

"논리성"을 기반으로 답변을 제공합니다.

 

다시말해 사실(fact)을 제공하는 것이 아니라,

기존의 학습한 데이터의 패턴을 기반으로 가장 타당한 답변을 주는 것이죠.

 

그래서 GPT가 현재 대통령이 누군지 모른다거나, 어제 발생한 일에 대해서 잘 모른다고 

GPT가 쓸모없다고 생각하는 것은 아주 잘못된 생각이죠.

 

그렇기 때문에 가장 중요한 것은 어떤 정보를 입력하고, 어떤 질문을 어떻게 하느냐입니다.

제가 생각하는 GPT의 최대 강점은 "논리성"과 "언어 능력"입니다.

연구자들에게 가장 필요한 두 가지 능력 중 하나이죠. 

그래서 "전공에 대한 전문 지식은 자신의 것"을 기반으로 하고,

GPT로 부터는 논리성과 언어 능력의 도움을 받는 다면 연구의 효율성을 크게 높일 수 있습니다!!

 

 

그렇다면 구체적으로 어떻게 할 수 있을까요?! 다양한 방법에 관해서 

앞으로 "인공지능(Chat GPT) 활용하기" 시리즈에서 하나하나 다뤄보도록 하겠습니다!

긴 글 읽어주셔서 감사합니다~!

 

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2023.11.18 - 플러그 인 활용: AI PDF

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