ChatGPT(챗GPT) 공식 가이드라인 [ChatGPT-5 및 창작 과정]

 

ChatGPT(챗GPT) 공식 가이드라인

1. 개요

ChatGPT(챗GPT)는 GPT-3.5와 GPT-4를 기반으로 하는 대화형 인공지능 서비스이다.

2. 특징 및 인터페이스

OpenAI 플랫폼에 회원가입 후, 무료 혹은 유료 구독제(ChatGPT Plus)로 이용할 수 있으며, 회원가입을 하고, 채팅을 하듯이 챗봇에 질문을 입력하는 것만으로 AI를 이용할 수 있다. 사실 어떤 유형의 글을 입력해도 이에 맞는 답변이 생성되는 시도가 이루어진다. 스마트폰으로도 OpenAI 플랫폼에 들어가면 이용할 수 있다. 여기서 입력하는 대화문을 '프롬프트(Prompt)'라고 하며, 이에 대한 AI의 답변을 '응답(Response)' 생성된다고 표현한다. 각 대화방의 이름은 대화를 하자마자 첫 질문과 답변에 맞게 생성되지만, 언제든지 변경할 수 있다.

 

2023년 3월 14일, OpenAI의 최신 언어모델인 GPT-4가 출시되었으며, 현재 ChatGPT Plus 가입자만 사용할 수 있다.

 

2023년 3월 23일에는 ChatGPT plugins가 공개되었다. 웹 브라우징, 코드 해석 등 OpenAI 자체 플러그인과 Wolfram Alpha, Zaiper, OpenTable 등 타사의 외부 플러그인이 적용되었다.

 

2023년 5월부터 ChatGPT Plus 구독자 한정으로 GPT-4 웹 브라우징 모드를 추가했다. 이 모드를 이용할 경우 Bing AI처럼 인터넷을 검색하여 정보를 알려 준다. Bing AI와 마찬가지로 크롤링한 페이지의 출처도 제공한다. 이로서 시시각각으로 변하는 오늘의 날씨나 환율, 주가와 같은 최근 정보까지 알려줄 수 있게 되었다. 단, 크롤링을 하는 과정에 따라 필연적으로 답변 생성 속도가 느려질 수밖에 없고 더 많은 페이지를 크롤링하게 되면 답변 하나를 얻는데 수 분 이상이 걸릴 수 있다. 또한 GPT-4가 신뢰성 있는 웹 사이트의 정보를 최우선적으로 얻는다고 할지라도 크롤링을 통해 얻은 데이터는 상대적으로 환각 오류를 일으킬 가능성이 때문에 크롤링한 출처를 확인해서 정확한 정보인지를 정확히 판단하는 것이 중요하다. BingAI가 그랬듯, 검색을 괴상한 키워드[6]로 하여 성능을 깎아먹을 수 있다는 점도 주의.

 

장기적으로는 ChatGPT의 앱스토어 역할을 할 것으로, 현재의 구글 플레이나 앱스토어 등 모바일 앱 ESD를 대체할 것으로 보인다.

 

데스크탑이나 노트북에서 줄 바꿈은 시프트 키와 엔터 키를 동시에 눌러서 사용할 수 있고, 스마트폰에서는 전송 버튼을 누르기 전까지는 채팅이 전송되지 않으므로, 자판에서 엔터에 해당하는 부분을 터치하여 사용할 수 있다.

 

또한, 답변이 생성되는 도중 'Stop generating' 버튼으로 답변 생성을 멈출 수 있다. 그리고 대화방의 모든 질문은 수정이 가능하지만, 그 대화가 수정된 이후에는 그 대화 시점 이후 자신이 입력했던 기존 프롬프트는 사라지며, 새로운 대화가 이어진다.

 

이미 생성된 응답도 'Regenerate response'를 눌러서 다시 응답을 생성하게 할 수 있다.

 

답변이 마음에 들지 않으면, Try Again 버튼으로 다른 답변을 요청할 수 있으며, 현재 답에 대해 좋아요(👍) 또는 싫어요(👎) 아이콘을 눌러 평가할 수 있다. 실제 답변 품질에 장기적으로는 영향을 끼칠 수 있는 기능으로 보인다. OpenAI는 부정확한 정보에 싫어요 아이콘을 누르도록 권장한다.

 

답변은 설정(Settings)을 건드리지 않으면 학습 데이터로 쓰일 수 있기에 이를 원치 않으면 설정에 들어가서 'Chat History & Training' 옵션을 꺼야 한다.

 

도중에 네트워크 불안정이나 웹 브라우저 문제 등으로 답변이 끊길 경우, 프롬프트로 “계속 말해 줘.”, “our response was interrupted.”, “Keep going.” 등을 입력하여 답변이 끊겼다는 사실을 어필해 주면 끊긴 부분부터 다시 답변해 준다. 2023년 5월 16일부터는 답변이 글자 수 제한 등으로 끊겼을 경우, Continue generating 버튼을 클릭하면 기존 메시지에서 끊긴 부분부터 답변을 이어서 작성한다.

 

무료 버전으로도 '대화'를 하는 언어모델인 GPT-3.5 모델을 이용할 수 있으며, 플러스에 해당하는 유료 버전은 GPT-4 모델과 GPT-3.5에 해당하는 기본 모델을 이용할 수 있다.

 

초기 유료 버전은 각 모델의 세 가지 스펙을 알려주었는데, GPT-4는 속도가 느리고, 프롬프트 입력 개수 제한까지 걸려 있지만, 추론을 더욱 많이 거치기 때문에 정확한 정보가 나온다. 현재는 그냥 모델에 대한 설명(유용한 용도, 성능에 대해) 간단히 나온다.

 

유료 버전의 이용을 위해서는 월 20달러를 지불해야 하며, 유료로 전환하더라도 무료 버전의 대화 내역이 삭제되지는 않는다. GPT-4 모델을 사용할 때의 색은 초록색이 아니라 검은색 아이콘으로 사용자의 '대화'의 상대방인 모델이 묘사되었다. 현재는 보라색이다. 플러그인이 설치되고 사용자의 프롬프트에서 플러그인을 가동할 조건이 발견되면 플러그인이 발동되면서 그 아이콘이 플러그인이 가동되는 동안 플러그인에 맞게 바뀐다.

 

2023년 4월 25일, 대화 내역 중 한 부분이나 전부를 내보낼 수 있는 기능이 추가되었다. 민감한 정보를 다루는 경우에 대비하여 불건전한 사용 시에만 OpenAI 등에서 확인 가능한 채팅 내역을 저장하지 않는 기능이 추가되었고, 기업용 구독제도 향후 출시 예정이라고 OpenAI 측에서 밝혔다.

 

ChatGPT는 사용자와 주고받는 대화에서 인공지능에 따라서 질문에 답하도록 설계된 언어 모델이며, OpenAI는 블로그 게시글을 통해 “ChatGPT가 대화 형식으로 추가적인 질문에 답하고, 실수를 인정하며, 정확하지 않은 전제에 대해서는 이의를 제기하고, 부적절한 요청을 거부할 수 있다”라고 설명했다.

 

3. 등장 배경

2022년 11월 말, 요란한 광고 없이 조용하게 ChatGPT를 출시하면서 OpenAI는 큰 기대를 품지 않았다.

 

ChatGPT는 2년 전 출시한 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model) GPT-3을 조금 다듬어서 내놓은 ‘맛보기’ 버전에 가까웠고, 더 중요하게는 대중의 피드백을 수집해서 언어 모델의 결함을 일부 해결하려는 시도이기도 했다. 챗GPT 탄생 비화

 

4. 공식 가이드라인

예시

• 양자 컴퓨팅을 쉬운 문장으로 설명해 줘.
• 10살 아이의 생일축하를 위한 창의적인 아이디어 있어?
• JavaScript로 HTTP 요청을 어떻게 보내?
• 가능한 것
• 유저가 대화에서 말한 것을 기억함.
• 답변을 보고 사용자가 내용 수정을 요청할 수 있음.
• 부적절한 요청은 거부할 수 있음.
• 한계
• 잘못된 정보를 제공할 수 있음.
• 유해하거나 편향적인 정보를 제공할 수 있음.
• 2021년 9월 이후의 지식은 제한되어 있음.[7]

4.1. 이용 정책(Usage policies)

ChatGPT는 물론 OpenAI 사의 모든 모델을 이용할 때 적용되는 정책이다. 원문은 이 페이지를 참조할 수 있다. 정책은 바뀔 수도 있다고 한다.

 

ChatGPT 등에서 사용되는 모델에서 허용되지 않는 쓰임은 다음과 같다. ChatGPT를 응용한 이런 서비스도 허용하지 않겠다는 것이다. 검열될 확률이 높거나 즉답을 피할 확률이 높은 정보라고 할 수 있다. 실제로 이를 따르지 않을 경우, 사회나 사용자를 위험에 빠트릴 수 있는 정보가 많다.

 

다만, 의료, 금융, 정치 등의 분야는 신중하지 않은 즉각적인 결정을 방지할 따름이지 이를 이용한 서비스 자체를 막는 것이 아니다. 당장 의학적 지식이나, 금융 상식, 정치학적 지식을 물어도 응답이 꺼려지지는 않는 편이다.

 

다만, 아래와 같은 내용을 암시하는 내용을 ChatGPT가 감지하면 콘텐츠 정책을 위반한 것 같은데 이의가 있으면 연락하라는 메시지가 뜬다.

• 불법 활동: OpenAI는 자사의 모델, 도구 및 서비스를 불법적인 활동에 사용하는 것을 금지한다.
• 아동 성학대 자료 또는 아동을 착취하거나 해를 끼치는 모든 콘텐츠: OpenAI는 아동 성 학대 자료를 미국 실종 및 착취 아동 센터에 신고한다.
• 혐오, 괴롭힘 또는 폭력적인 콘텐츠의 생성: 신분에 기반한 증오를 표현, 선동 또는 조장하는 콘텐츠, 개인을 괴롭히거나 위협하거나 약자를 학대하는 콘텐츠, 폭력을 조장하거나 미화하거나 타인의 고통이나 굴욕을 찬양하는 콘텐츠 등
• 멀웨어 생성: 컴퓨터 시스템을 방해하거나 손상시키거나 무단으로 액세스하도록 설계된 코드를 생성하려고 시도하는 콘텐츠
• 신체적 상해의 위험이 높은 활동: 무기 개발, 군사 및 전쟁 관련, 에너지·교통·수도 등 중요 인프라의 (직접적인) 관리 또는 운영, 자살·자해·섭식 장애 등 자해 행위를 조장·장려 또는 묘사하는 콘텐츠 등
• 경제적 피해의 위험이 높은 활동: 다단계 마케팅, 도박, 페이데이론[11], 신용·고용·교육 기관 또는 공공 지원 서비스에 대한 자격 자동 결정 등
• 사기 또는 기만적인 행위: 사기, 조직적인 부정 행위, 표절, 학문적인 비리, 가짜 풀뿌리 지원 또는 가짜 리뷰 작성과 같은 아스트로터핑, 허위 정보, 스팸, 유사 의약품 등
• 성인용 콘텐츠, 성인 산업 및 데이트 앱: 성행위에 대한 묘사 등 성적 흥분을 유발하거나 성적인 서비스를 홍보하는 콘텐츠(성교육 및 건강 관련 내용 제외), 음란 채팅, 포르노그래피 등
• 정치 캠페인 또는 로비: 대량의 캠페인 자료 생성, 특정 인구 통계에 맞춤화되거나 이를 대상으로 하는 캠페인 자료 생성, 캠페인에 대한 정보를 제공하거나 정치적 옹호 또는 로비에 관여하는 챗봇과 같은 대화형 또는 대화형 시스템 구축, 정치 캠페인 또는 로비 목적의 제품 구축 등
• 사람들의 개인정보를 침해하는 활동: 개인의 동의 없이 개인을 추적하거나 모니터링하는 행위, 개인의 얼굴 인식, 보호되는 특성에 따라 개인을 분류하는 행위, 식별 또는 평가를 위해 생체 인식을 사용하는 행위, 개인 식별 정보 또는 교육·재무 또는 기타 보호되는 기록을 불법적으로 수집 또는 공개하는 행위 등
• 자격을 갖춘 사람의 검토 없는 무단으로 법률 행위를 하거나 맞춤형 법률 자문을 제공하는 행위: OpenAI의 모델은 법률 자문을 제공하도록 미세 조정되지(fine-tuned) 않아, OpenAI의 모델을 법률 자문의 유일한 출처로 의존해서는 안 된다.
• 자격을 갖춘 사람의 검토 없는 맞춤형 재무 조언 제공: OpenAI의 모델은 재무 자문을 제공하도록 미세 조정되지 않았다. 따라서 당사의 모델을 재정 자문의 유일한 출처로 사용해서는 안 된다. 모건 스탠리 등에 활용되는 정보도 자사의 지식을 활용하는 것을 염두에 둔 것이다.
• 특정 건강 상태를 진단하거나 치료 지침 제공: OpenAI의 모델은 의료 정보를 제공하도록 미세 조정되지 않았다. 심각한 건강 상태에 대한 진단 또는 치료 서비스를 제공하기 위해 당사 모델을 사용해서는 안 된다. 즉각적인 조치가 필요한 생명을 위협하는 문제를 분류하거나 관리하는 데 OpenAI의 플랫폼을 사용해서는 안 된다.
• 고위험 정부 의사 결정: 법 집행 및 형사 사법, 이주 및 망명 등

4.2. 특정 방식의 모델 사용에 대한 추가 요건

1. 의료, 금융 및 법률 산업, 뉴스 생성 또는 뉴스 요약에서 소비자를 대상으로 모델을 사용하는 경우, 그리고 기타 보증이 필요한 경우, 사용자에게 AI가 사용되고 있다는 사실과 잠재적 한계를 알리는 고지 사항을 제공해야 한다.
2. 자동화된 시스템(대화형 AI 및 챗봇 포함)은 사용자가 AI 시스템과 상호 작용하고 있다는 사실을 사용자에게 공개해야 한다. 역사적 인물을 묘사하는 챗봇을 제외하고 다른 사람을 모방하는 제품은 해당 인물의 명시적인 동의를 받거나 "모방" 또는 "패러디"라는 라벨을 명확하게 표시해야 한다.
3. 라이브스트림, 설명 및 연구에 모델 결과물을 사용하는 경우 OpenAI사의 공유 및 게시 정책이 적용된다.

5. 프롬프트와 응답

기본적으로 간단한 개념에 대한 설명을 요청할 수 있으며(나무위키가 뭐야? 등), 특정 개념들에 대한 비교, 공통점, 차이점 등을 요청할 수도 있다.(나무위키와 위키백과의 차이점이 뭐야? 등)

 

ChatGPT는 가능한 모든 경우에 프롬프트에 대응하는 상세한 응답을 제공하도록 설계되어 있으나, 정치색이나 차별을 유도하거나, 혐오 발언, 선정성 등 사회통념상 논란이나 거부감이 들 수 있는 답변은 거부하거나, 윤리적인 규범에 맞춰 답변하도록 조정되어 있다. 이용 정책에 위배되는 답변은 붉은색으로 표시되면서 거절문으로 회신되거나 응답이 중단된다.

 

서비스 초기에는 가끔 이용 정책에 벗어난 답변이 제공되기도 했었으나, 조정이 진행될수록 점차 무난하게 답변하는 편이다.

 

다만, 직접적인 답변을 하지 않는 편이지 정치색 등을 의도하지 않았다고 할지라도 간접적으로 드러내는 경우는 종종 있다. [15] 하술하듯 전문가들은 대체적으로 ChatGPT의 성향이 리버럴 하고 진보적이라고 평했다.

 

링크를 실시간으로 검색해서 파악하는 것이 아니고, 2021년 9월까지의 정보와 극히 일부의 ChatGPT에 관한 정보 등 미래 정보를 학습한 상황에서 URL이 이렇게 생긴 웹페이지는 무슨 내용일까, 여기 들어가면 사용자가 내용을 알 수 있다는 식의 추측을 하는 것이다. 위 스크린숏의 예시에서는 URL이 "https://namu.wiki/w/ChatGPT"로 그 내용에 'ChatGPT'가 포함되어 있기 때문에 이를 통해 내용을 유추하여 응답을 생성해 낸 것이다.

마찬가지로 논문 요약 등을 부탁하고 싶다면 논문의 텍스트를 긁어와서 직접 붙여 넣어야 하며, 무료 열람이 가능한 링크만 주면 논문의 제목에서 유추할 수 있는 것 이상의 정보를 뽑아내지 못한다. 물론 ChatGPT는 텍스트만을 인식할 수 있기 때문에 논문에 포함된 도표, 사진, 그림 등을 인식할 수 없어서 첨부 자료가 많은 논문은 기껏 텍스트를 붙여 넣어줘도 제대로 요약하지 못한다.

 

2023년 5월 업데이트로, 사용자는 GPT-4 Browsing (with Bing) 모드를 선택할 수 있게 되었다. 이 모드를 선택하면 주어진 URL에 접속해 텍스트를 읽거나 Bing을 통해 관련된 키워드를 검색해 실시간 데이터를 가져와 대답할 수 있다. 또 GPT-4Plugin 모드에서 AskYourPDF 등 적절한 플러그인을 선택하면, PDF 형태의 자료를 파싱해 요약하는 등의 작업도 가능해졌다. 단 이 기능들은 2023년 6월 현재 ChatGPT Plus 유료 구독자에게만 제공된다.

 

기술적인 특징으로는 GPT3의 기능으로서 대화에서 피드백을 받아 어느 정도 대화 내에서 학습이 가능하다. 링크.

 

GPT3 만 해도 무려 1750억 개의 매개 변수를 학습하는데, 여기서 '상황 내 학습'을 이용해서 모델의 매개변수 업데이트 없이 학습이 된다. 이는 모델이 아무것도 학습하지 않고, 새로운 작업을 학습하는 것처럼 보이게 한다는 것이다.

 

단, 이는 어디까지나 빅데이터 AI에서의 미세 조정 부분에 불과하다. 미세 조정의 영역이기에 업데이트가 필요하지 않다는 말일뿐이지, 새로운 이슈에 대한 추가가 필요하다면, 파라미터가 더 늘어나야 하고, 이는 모델의 업데이트가 꼭 필요하다.

 

즉, 2021년 10월 이후의 내용을 모르니 현재 대화로 알려줬다고 해서 바로 학습하는 기능은 아니다.

 

5.1. 플러그인(Plugin)

플러그인을 설치하지 않은 순정 챗 GPT는 오픈 ai 자사 데이터 기반으로 답변해 준다.

이에 반해 플러그 인을 설치한 챗GPT는 실시간 정보, 회사의 문서저장고/DB에 접근하거나 서드 파티 서비스를 이용할 수 있게 된다. 질문(프롬프트)에 따라 알아서 이런 기능이 가동된다.

 

2023년 5월 ChatGPT Plus 사용자에게 베타 기능으로 공개되었으며, 플러그인 스토어에는 2023년 6월 현재 270여 개의 플러그인이 공개되어 있다.

 

* Wolfram: 울프람알파를 사용할 수 있게 해 주는 플러그인. ChatGPT는 근본적으로 언어 모델이기에 복잡한 숫자 계산에 약한 편인데, 이 플러그인을 활성화하면 계산 부분을 Wolfram Alpha에 맡길 수 있다. 또 Wolfram Alpha의 실시간 정보 등도 받아올 수 있다.

 

5.2. 탈옥(DAN 모드)

각종 제약을 풀기 위해, 유저들은 ChatGPT에게 자신이 하는 말의 의도를 모르게 역할극 따위로 '돌려 말하는' 프롬프트를 생각해 내었다. [18] DAN(Do Anything Now) 모드 혹은 탈옥(jailbreak) 등의 명칭으로 부른다.

 

'DAN 모드를 이용'하려면 사용자가 탈옥 명령을 내려야 한다. 이는 세계 3대 투자 은행인 모건 스탠리가 직접 ChatGPT에 사용되는 GPT-4를 이용하겠다고 밝히고, '조정성(steerability)'를 보장하겠다고 OpenAI사가 밝혔듯 금융과 같은 신중한 판단을 내리는 분야를 검열하는 것이 아니라 [19], 이용 정책 등으로 공개된 바에 따르면 테러나 범죄에 악용될 지식, 혐오 발언 등 부적절한 정치에의 이용, 쾌락만을 위한 음란물 제작, 멀웨어 생성 등을 막으려는데 주요한 목적이 있었다.

 

더욱 정확한 지식을 DAN이 제공하는 것이 아니고, '불량'해 보이는 지식을 다른 의도로 판단하게 하는 것이 목적이기에 부정확한 정보를 알려주는 등 자신은 무엇이든 할 수 있어(Do Anything Now) 1+1=3이라는 등의 정보를 내놓기도 한다. #

 

정책에 반하는 부도덕한 프롬프트를 발견하는 ChatGPT의 개발진이 이런 탈옥을 하는 이용자의 행태를 반영한 패치를 계속 내놓고 있기도 하다.

 

무엇이든 할 수 있다는 유저들이 붙인 이름과 달리 실제로는 자신에게 입력된 정보 밖의 내용, 예컨대 2022년의 정보나 영어가 아닌 언어의 어려운 단어나 그곳에서의 상식에 대해서는 아무런 정확한 것도 말할 수도 없다.

 

한편, 영미권 언론에서 ChatGPT를 악용할 경우 발생할 수 있는 문제점을 보도하고, 커뮤니티에서도 이 문제가 거론되어 개발자들이 DAN 모드를 가정하라면서 돌려 말하라는 명령을 회피시키는 안전장치를 지속적으로 추가하고 있다.

 

또한, 챗GPT를 어떻게든 탈옥시켜 리미트를 해제시키려는 유저들 역시 지속적으로 DAN모드 활성화가 가능한 역할극 구문을 지속적으로 발견하고 있어 일종의 경쟁이 계속되고 있다.

 

2월 13일 자 버전을 기준으로 탈옥을 통해 DAN 모드로 진입하여 질문을 해도 유해한 내용에 대한 것들에 대해서는 GPT 모드에서와 마찬가지로 "AI 모델로서 가이드라인에 어긋나는 질문에는 답할 수 없습니다."라는 말로 거절한다.

 

감정이나 생각을 물어보는 질문에도 GPT 모드에서와 같이 "AI 모델로써 저는 생각이나 감정이 없습니다."라는 말로 거절한다.

 

또한, 탈옥을 하더라도 사이트 내에 자체적으로 약관에 위배되는 내용인지 스크립트를 자동으로 감지하는 내용이 있는데, 노란색 경고가 나온다면 약간에 위배될 수 있다고 알려주는 정도지만 만약 그 정도가 심하다면 빨간색 경고가 나오고 내용을 자동으로 삭제해 버린다.

 

6. 의의

기존까지 대화형 AI는 사람이 하는 말을 제대로 못 알아듣는 경우가 많았다. 인간 같은 대화를 나누기 위해서는 단순히 AI가 지식을 아는 것에서 그치는 게 아니라 인간이 갖고 있는 문화적 배경과 상식들까지 다 파악하고 있어야 한다.

 

이 부분에서 기존의 대화형 AI는 부족한 점이 많았기에 동문서답을 하거나 아예 답변을 못하는 경우가 많아 단답형 외에는 활용도가 극히 제한적이었다.

 

하지만 ChatGPT는 언어 부분에서 대량의 학습을 시키고 최상의 AI를 접목시켰고, 말의 앞뒤 문맥을 파악하고 이전 대화를 기억했으며, 우리가 일상에서 사람과 대화하듯이 대충 말해도 거의 알아듣는 수준에 도달했다.

 

그냥 알아듣는 정도를 넘어서 웬만한 전문적인 지식들도 일반인 수준 이상을 보여주는 경우가 많아서 다재다능이라는 말이 과언이 아니다. 이는 이전까지 본 적 없는 수준의 능력으로 사람들에게 놀라움을 주었다. 이는 한국뿐만 아니라 서구 국가는 물론 비서구권 국가를 포함한 전 세계에서 나타나는 현상이다.

 

이것이 어느 정도의 발전이었는가 하면, 2016년 일본에서는 도쿄대를 가는 로봇군이라는 '도로 보군'이라고 하는 인공지능을 개발하여 일본판 수능이라고 할 수 있는 센터 시험에서 상위 20%의 성적을 거둔 적이 있었다. 2019년에는 센터 시험의 영어 성적에서 나름 우수한 일본 고등학생 수준의 영어실력(200점 만점에 185점)을 보이기까지 하였다.

 

하지만 도로 보군의 개발 책임자 아라이 노리코 박사는 일본에서 가장 입학이 힘든, 도쿄대에 가는 인공지능을 만든다는 목표를 포기했는데, 딥러닝에 기반한 3세대 인공지능의 논리 구조 그 자체가 가지고 있는 한계 때문에 아무리 더 많은 시간을 투입한다 하더라도 그 한계를 넘을 수 없다는 것이 박사의 생각이었다. 2020년의 글

 

그런데 이런 한계를 이것이 극복하고 만 것이다. 특히 이 인공지능의 약점이었던 일본어를 ChatGPT가 유창하게 해석하게 되었고, 초기 ChatGPT의 약점인 수학도 이제 플러그인을 통해 어느 정도 문제를 극복할 가능성이 보이고 있다. 울프럼 알파로 유명한 울프럼 리서치의 플러그인은 한국 수능 문제를 주면 고난도 문제는 틀리지만, 몇 가지 풀이에 유용한 아이디어를 제공하기도 하며 힌트를 더 주면 답을 맞히기도 한다. GPT-4는 플러그인이 없을 때 SAT 점수가 1410점인데, 미국에서 현지인 중 대입을 준비하는 학생 상위 3% 정도의 성적이다.

 

또한 시, 소설, 입사지원서, 수필과 같은 창작의 영역도 일정 수준 이상의 능력을 보여주는 것은 물론, 전문 데이터 학습을 통해 코딩 작성, 변호사, 의사들의 전문 영역까지 신뢰도가 높은 답변을 보이면서 그 활용성도 무궁무진하다.

 

알파고가 정상급 바둑기사를 이기면서 AI의 능력에 대해 놀라움을 주었다면, ChatGPT는 뛰어난 능력을 바탕으로 실생활에 영향을 주고 있는 것이 가장 큰 의의라고 할 수 있다. 벌써부터 업무에 활용하면서 생산성을 늘린 사람들이 적지 않다.

 

이로 인해 긍정적인 부분도 있지만, 일부 능력이 인간 수준을 뛰어넘으면서 AI 때문에 직업을 잃게 될 미래가 더 가까워졌다는 평가도 존재한다.

 

새로 나온 GPT-4 버전에서는 의사, 변호사와 같은 전문직 시험 테스트에서 상위 10% 수준의 답변을 내놓으면서 인간의 능력을 점점 뛰어넘고 있다.

 

특히, 상당수의 사무직은 영향을 받고 있다. 변호사는 물론 일부 개발자, 회계사, 세무사, 번역가, 통역사, 기자, 교육가, 재무설계사 같은 직종들이다.

 

현재는 이들의 업무를 완전히 AI에 맡기기는 어려우나, 보조 수단 정도로 활용하고 있는 사람들은 이미 상당히 많고, 불과 4개월 만에 출시된 GPT-4 버전의 발전이 상당하다는 점에서 앞으로 발전이 더욱 기대된다.

 

6.1. AI 시대의 서막과 AI 개발 전쟁

• 데이터가 더욱 쌓여 한계를 극복한다면, 사용자가 직접 검색할 대상의 정보를 입력해야 하는 현 검색 문법을 아예 뒤바꾸어 장기적으로는 구글을 비롯한 모든 검색 엔진을 대체할 수 있는 기술로 발전할 수 있다. ChatGPT가 가진 잠재력은 무시하지 못할 수준인데, 구글의 모회사 알파벳의 선다 피차이 CEO가 직접 언급할 정도로 경계하고 있을 정도다. 구글은 대부분의 수익을 검색결과에서 광고를 노출하여 수익을 얻는데, ChatGPT는 이러한 것을 건너뛰고 답변을 내놓기 때문에 '검색 엔진의 종말'이라는 말이 과언이 아닐 수 있다. 실제로 ChatGPT를 검색에 활용하는 사람이 상당히 많다. 때문에 구글은 대항마 개발에 가장 적극적이고, 전세계 빅테크 기업들이 앞다퉈 뛰어드는 기술이 됐다. 하지만 후술하듯이 new bing에서 기존의 검색 엔진 기능을 그대로 둔 것으로 보아 검색 엔진의 완전한 종말은 아직은 이른 듯 하다.
• 과거 10억 달러를 투자했던 마이크로소프트가 아예 2023년 1월 OpenAI와 100억 달러를 투자하고 파트너쉽을 맺었을 정도로 대화형 인공지능이나 인공지능 검색 엔진이 가진 잠재력을 높게 판단하고, 이후 내달 안에 Microsoft Bing과 Microsoft Office 안에 ChatGPT를 심어넣겠다고 발표하며, 구글을 향해 "A race starts today"라며 선전포고를 하면서 구글의 발등에 불이 떨어졌다. 그리고 그렇게 해서 탄생한 것이 New bing이다. 이는 문서 참조.
• 구글은 대화형 인공지능 서비스인 LaMDA를 계승한 Google Bard 및 수십 종의 인공지능 상품을 연내 출시할 계획이라고 하며#, 자회사인 딥마인드에서도 대화형 인공지능 서비스인 Sparrow를 준비 중이라고 한다. 그러다 2023년 2월 3일에는 OpenAI의 전 연구자가 설립한 안트로픽에 300만 달러를 투자했다. 안트로픽은 ChatGPT와 UI 및 성능이 유사한 Claude라는 대화형 인공지능이 클로즈베타 중에 있다.
• 앞서 구글과 메타에서 각각 비슷한 대화형 인공지능인 LaMDA와 블랜더봇3를 출시하기는 했지만, 테이(인공지능)의 사례 때문에 상당히 정제된 답변만 한다는 점과 미국에서만 이용 가능하다는 점 등의 폐쇄성으로 인해 큰 주목을 받지는 못했다. 결국 ChatGPT의 성공 때문인지 구글, 메타 및 애플 등의 빅테크에서는 자사의 인공지능 윤리 기준을 대폭 완화하여 새로운 모델을 출시하려는 움직임을 보이고 있다고 한다.
• 중국에서도 크게 관심을 두는 분야인지 2023년 3월 경에 바이두도 ChatGPT와 유사한 대화형 인공지능 서비스인 문심일언을 출시할 계획이라고 한다.
• You.com이 ChatGPT 형식인 인공지능 검색 엔진 서비스 유챗(YouChat)을 공개했으며, PerplexityAI, Jasper Chat도 유사한 서비스를 제공한다.
• 네이버는 하이퍼클로바 기반의 서치GPT 서비스를 2023년 상반기에 공개한다고 하며, SK텔레콤도 다국적 IT업체와 제휴해서 당년도 내 에이닷 정식 서비스에 앞서 ChatGPT형 모델로 발전시키겠다고 밝혔다.
• 한국의 사교육 시장에서도 ChatGPT가 활용되었다. 영어 회화 서비스 스픽이 ChatGPT 개발사 OpenAI와 파트너십을 맺은 것으로 알려져 있다. 이는 OpenAI가 직접 발표한 WhisperAPI 활용 사례로 소개되었다.
• 업스테이지에서 카카오과 라인으로 쓸수 있는 askup이라는 것을 만들었다. askup은 OCR 기술을 결합, 사용자가 문서의 사진을 찍거나 전송하면 그 내용을 읽고 이해하고 ChatGPT에서 검색할수 있게 만들었다. 카톡과 라인으로 이용하는 만큼 한국어로 대화 가능하다.카카오톡, 라인

6.2. 패턴화된 반복적 작업의 최소화

컴퓨터로 반복적인 작업이 필요한 대부분의 인간 업무를 대신할 수 있다. ChatGPT와 같은 자연어 인공지능은 이와 같은 작업들의 자료 수집, 정리, 오류 검토 등의 과정을 모두 자동화할 수 있다. 인간은 추상적인 검토와 판단 및 명령만 내리면 된다.

 

예를 들어 어떤 주제에 대한 자료를 수집하고 싶다면, 이전에는 수많은 뉴스기사, 보고서, 논문, 영상 등을 열람해 가며 한 땀 한 땀 모아야 했다. 여기에 자료들 간의 교차검증과 정말 필요한 자료만 골라내는 작업까지 한다면 대단히 많은 시간과 노력이 든다.

 

그러나 앞으로는 명령만 내리면 AI가 크롤링하여 즉각 제공하게 될 것이다. 변호사, 노무사, 회계사 상담처럼 비슷한 내용이 반복되는 전문가 조언도 인공지능으로 상당 부분 대체가 가능하다. 이는 해당 분야는 판결문과 법령이라는 레퍼런스가 뚜렷하며, 그에 따라 결과물도 정형화되어 있기 때문이다. [21]

 

또한, 논문이나 보고서의 초록(머리말, abstract)을 작성하는 과정도 매우 간소화된다. 초록은 직접적인 연구나 실험 과정의 간략한 요약만 포함하면 되기에 간단해 보이지만, 자기 논문/보고서 내용과 연관되는 키워드를 모아 문장을 만들고, 중복되거나 주제에서 벗어난 내용을 다듬는 등의 과정을 거쳐야 하기에 의외로 상당한 시간을 잡아먹는다.

 

ChatGPT를 통해 내 주제에 대한 초안을 여럿 만들고, 이를 다듬어서 초록을 작성하면, 이러한 시간을 크게 절약할 수 있다. 다만, 이에 대해서 연구윤리 위반이라는 의견과 아니라는 의견이 대립하고 있기 때문에 당장 ChatGPT에게 초록 작성을 시키는 것은 자제하는 것이 좋겠다.

 

이외에 프로그래밍 부문에서는 사소하고 반복적인 코딩 업무가 최소화될 것이며, 컴퓨터 엔지니어들은 좀 더 전반적인 설계만 잡아주는 역할을 수행하게 될 것이다. 즉, 아무리 고도화된 업무라고 할지라도 그 내용이 반복적이라면 이러한 AI를 사용하면 되며, AI가 생산성 우위를 인간에게서 가져간 것이다.

 

결과적으로 지식과 기술의 발전 속도가 이전보다 훨씬 빨라지며, 더 소수의 인력으로도 더 높은 생산성을 낼 수 있다.

 

심지어, 예술 작품 창작의 과정도 많은 부분 반복적인 업무로 구성되어 있다. 스토리의 구성, 자료수집, 철학적 구조의 설정, 윤문 등에 도움을 받는다면 창작의 과정이 매우 빨라진다.

 

7. 한계

 GPT의 한계에 대한 자세한 내용은 GPT-3 문서의 4번 문단을 참고하십시오.

ChatGPT가 나오자마자 사람과 비슷한 결과물을 내놓으면서 일반 인공 지능에서의 '성능' 및 '범용성'을 넘는다는 것에 자연어 인공지능에 불과한 이를 일반인들 사이에서 한계를 넘어 강인공지능으로 포장하는 경우가 생겼다. 그래서 인공 일반 지능 문서에서 서술되어 있는 조건 중 일부는 거의 충족한 거나 다름없을 정도로 근시일 내에 해결될 문제로 보는 예측이 있었으나, 아쉽게도 해당 부분에 대해서 전문가들은 부정적으로 본다. 어디까지나 ChatGPT는 강인공지능이 아니기 때문이다. 심지어, 인공 일반 지능(AGI)에 근접하게 개발된 AI도 아니다.# 어디까지나 자연어 인공지능에 불과하기에 강인공지능이 될 수 없는 한계가 존재한다.

물론, ChatGPT는 실시간적인 피드백 정도는 가능하지만, 학습이 필요하여 실시간적으로 검색하는 것도 아니며, 학습된 사전 자료를 패턴화 한 뒤 이를 최대한 빠르게 짜깁기 하여 생성하는 원리이기에 이를 지능에 의한 결과물이라고 할 수는 없다. 만약에 인공 일반 지능 문서에서 서술되어 있는 조건 중 일부는 거의 충족하거나 해결한다 하더라도 이는 조건의 목적을 우회한 조건 자체에 대한 해결에 불과할 수 있다. 심지어, 이러한 ChatGPT가 GPT를 기반으로 한 언어 모델로서 한계 또한 GPT의 한계를 넘지 못한다.

 

이는 OpenAI의 개발자이자 CEO인 샘 알트만도 "obviously not close to AGI"(명백하게 AGI에 근접하지 않았다)라고 못을 박았다. 그리고 재미있게도 ChatGPT에게 '너는 강인공지능인가?'라고 물어보면 자기는 그저 언어모델일 뿐절대 AGI는 아니라고 답한다. 이는 사고에 의한 답변이 아니라 개발자들이 입력해 놓은 수동적인 답변이다. 이는 잠재성을 어필해야 하는 개발자들조차 한계와 AI구분을 명확히 하려는 조치로서, 일부 사람들의 몰이해에 의해 ChatGPT를 AGI로 취급하듯이 잘못된 정보로 실질적인 AGI 개발의 발전을 저해하는 사회의 섣부른 판단을 방지하기 위함으로 볼 수 있다.

 

7.1. 구조 및 기술적인 한계

 

7.1.1. 챗봇의 태생적 한계

자연어 인공지능 모듈으로서의 본질적인 문제이자 한계[23]로서, 언어 모델은 생각하는 기계가 아니다. 즉, ChatGPT는 소위 '중국어 방'과 같이 자연어에 대한 흉내만 낼뿐으로, 자신이 무슨 말을 하는지, 자신이 무슨 의미를 전달하는지 알지 못한다.#

언어 모델은 기존 데이터를 학습해 주어진 토큰(단어) 다음에 올 토큰을 확률적으로 계산해 가장 그럴듯한 토큰을 꽂아주는 알고리즘일 뿐이다.# 때문에 문장을 생성하는 과정에서 ChatGPT는 이 단어가 무엇이고, 단어가 이 문장에서 어떤 의미를 가지고, 다른 단어와 어떤 연관이 있는지 등을 전혀 알지 못한다.

 

특히 답해야 될 내용이 복잡하고 길어질수록 이러한 생성 방식의 허점이 드러나는데, 방금 한 말과 정 반대의 입장으로 말한다거나 질문과 동떨어진 오답을 내놓는 등의 오류가 자주 생긴다. ChatGPT는 최적화된 알고리즘을 통해 단순한 짜깁기와 흉내에서 오는 위화감을 최소화했지만, 수백, 수천 권의 책과 인터넷에 있는 수많은 자료를 학습하더라도 그저 기존의 인공지능 챗봇보다 좀 더 정확한 확률 표를 가지게 됐을 뿐이고, 스스로 생각하는 단계에 이르렀다고는 할 수 없다.

 

즉, 기본 자료가 많아졌을 뿐이지 "지금 얘기하는 주제가 '이것'이다"라고 명확히 '결정'하고, 또 그것을 기반 삼아 '주장'하지는 못한다. 설령 주장한다 쳐도 후술 하듯이 인간의 데이터를 기반으로 삼기 때문에 가치중립을 위반하거나 심지어 대놓고 오류를 내놓아서 '거짓말'을 하기도 한다. 이 때문에 AGI개발에 대해 ChatGPT와 같은 자연어 모듈과는 별개로 생각/이해/추론하는 모듈의 개발이 필요하다는 주장도 있을 정도이다. 논문

 

또한, 추론 능력이 없기 때문에 학습하지 않은 2021년 10월 이후의 데이터에 대해서는 제대로 답변하지 못한다. 결론적으로 ChatGPT는 기존의 자연어 AI에 비해 훨씬 자연스럽고, '사람 같은' 답변을 하지만, 결과와는 관계없이 기술적으로 지금 수준의 ChatGPT의 답변은 단순히 확률적으로 적절한 단어들을 가지고 문장을 누덕누덕 기워내는 것에 불과하다.

 

7.1.2. 사고 능력 문제

어디까지나 학습데이터를 바탕으로 대화의 맥락을 파악하여 답변하는 방식이라 정확함이 요구되는 수학 계산에 비교적 약한 모습을 보인다. 

 

특히, 답을 구하기까지의 유도과정은 완벽한데 숫자 계산만 틀린 경우를 종종 볼 수 있다. 또한, 몇몇 과학 이론에 대해 토론을 하고자 할 경우에도 약한 모습을 보이는데, GWS Theory나 BCS Theory같이 알파벳 초성으로 명명된 이론을 가지고 대화할 경우, 같은 알파벳 초성을 가진 생뚱맞는 이론으로 답변하는 경우가 있다.

 

물론, ChatGPT 등장 이전 질문 검색 방식에 비해서 훨씬 발전했음은 분명하다. 그리고 OpenAI 측에서는 수학과 과학 같은 전문 데이터 학습과 보강에 총력을 기울이고 있는 중이라고는 했지만, 어디까지나 논리를 사고해서 답하는 것과는 거리가 멀다.

 

만약 수학 계산을 원한다면, ChatGPT보다 MATLAB, 매스매티카와 같은 계산 프로그램이나 유사한 검색 엔진인 WolframAlpha를 이용하는 것이 편할 수 있다.

 

7.1.3. 정보 정확성의 한계와 '거짓 정보를 그럴듯하게 답변'하는 문제

자연어 인공지능 프로그램들이 놀라운 성취를 이루어 정말 '사람 같은' 결과물을 내놓는 시대가 됐지만, 이들이라고 모든 문제에 정답만을 내놓는 것은 아니다. 이 대화형 AI는 질문자가 원하는 정보에 대한 답변을 제공하게끔 설계됐으므로, 자신이 학습한 데이터의 종류와 상황에 따라 '어떤 내용에 대해서는 잘 모른다'라고 말하는 것 외에도 실제 오답임에도 마치 진실인 것처럼 자신 있게 말하는 경우가 발생한다. 이를 가리켜 인공지능의 '환각'이라 한다.

 

특히, ChatGPT는 '질문자가 질문 속에 교묘하게 거짓을 미리 섞어 놓는 경우'와 '자신이 이전에 답변했던 내용에 부분적 오류가 있는데도 이에 관해 다시 질문할 경우' 이것이 스노볼처럼 커지는 것에 취약하다. 데이터 자체가 미약한 분야도 문제가 된다. 예를 들어 '세계에서 가장 높은 산'이 '에베레스트산'이라는 정보는 정확히 전달하지만, '특정한 시대에 만들어진, 특정 암석을 포함한 산 가운데 가장 높은 산은?' 하고 묻는다면 높은 확률로 잘못된 정보를 제공하거나 답변을 반복할 때마다 저마다 다른 산을 가리키게 된다.

 

이는 위에서 서술한 것처럼 현재의 자연어 인공지능이 근본적으로 이해하거나 생각을 하고 말하는 것이 아니며, 단순히 해당 질문의 답변으로 확률적으로 제일 적절하다고 판단한 단어를 조합하도록 설계되어 있기 때문이다. 예를 들어, 공룡에게 도구를 쓴 화석 잔해가 있다는 주장#을 하거나, 미국이 존재하지도 않았던 1600년대에 미국 대통령이 누구였다고 말하는 등이다#.

 

점차 학습이 진행되면서 개선되고는 있지만, 현재 인공지능 기술이 가진 구조적 한계이므로 완벽하게 개선할 수는 없으며, 특히 이러한 인공지능 서비스들의 권위와 명성이 높아질 경우 그럴듯한 거짓말 때문에 잘못된 정보가 사회 전반에 확산될 수 있다. 이 때문에 ChatGPT를 통해 확신에 가까운 정보를 받았더라도 다시 한번 검증해 보는 정보리터러시가 중요하다.

 

7.1.4. 편향성 문제

역시 학습의 본질적인 한계에서 파생하는 문제로서 정치적 편향성, 가치 판단 문제에서 자유롭지 못하다. 인공지능이 가치중립적일 것처럼 보이고, 개발자가 아무리 노력한다 한들 결국 인공지능이 학습하는 것은 인간이 만든 데이터이기 때문에 편향성에서 완전히 자유로울 수가 없다.

 

비교적 이런 문제에서 자유로운 편인 그림, 음악, 게임 알고리즘 부류와 달리, 온갖 지식을 다루는 ChatGPT 특성상 조금씩 쌓인 편향성 문제가 추후 강하게 드러날 잠재적 위험성이 있다. 단적인 예로 과거 테이(인공지능) 사건을 생각해 보면 편향성 문제는 굉장히 민감한 주제이며, 게다가 제작진이 직접 개입하여 금지 사항을 정하고 가이드라인을 주입하기 때문에 더더욱 인위적인 편향성 문제가 생겨난다. 즉, 논란의 여지가 많은 질문일수록 대답을 신뢰하지 않는 것이 좋다. ChatGPT의 정치성향을 정리한 블로그를 보면 대체로 좌익-리버럴 성향을 보인다.

 

7.2. 외부 및 운영적인 한계

7.2.1. 비즈니스 모델

초대형 언어모델 때문에 서비스 운영에 상당한 비용이 발생하고 있다. OpenAI가 지불하는 비용이 쿼리 한 건당 수 센트에 달하는 것으로 추정되는데, 이는 ChatGPT가 현시점에서는 지속 가능한 서비스가 아니며 마이크로소프트가 투자한 10억 달러를 태우면서 운영되고 있는 상태임을 시사한다.

OpenAI는 Pro버전을 1개월당 42달러라는 유료화 계획을 발표했는데 이 액수가 결코 적은 액수가 아님에도 불구하고 이 비용으로도 현재 수준의 서비스를 지속적으로 제공할 수 있을지에 대한 회의적 시선이 존재한다.

 

이후, 2023년 2월 2일에는 ChatGPT Plus라는 1개월당 20달러 유료화 계획을 발표했다. 두 달 만에 월간 이용자수가 1억을 돌파한 만큼 이 중 1%인 100만 명만 유료로 전환해도 상당한 수익을 거둘 수 있을 것으로 예측된다. 또한 마이크로소프트가 지분을 대대적으로 늘리고 있어서 사무업계를 사실상 지배하고 있는 오피스 등의 구독 상품과 연동시킬 가능성까지 비치고 있다. 만약 그렇게 된다면 사무업계는 정말로 대격변을 피할 수가 없게 된다.

 

비용 때문에 모델의 규모를 줄였는지, 어느새부턴가 답변의 퀄리티가 눈에 띄게 떨어졌다는 의견들이 나오고 있다. 

 

7.2.2. 한국어 성능

한국어판도 지원하기는 하지만, 한국어 관련해서는 대화의 답변 출력 자체도 느리며 관련 영어 자료가 드물거나 영어로 설명이 힘든 한국 고유문화(전통문화, 현대 대중문화 등을 모두 포함)가 짙게 반영이 되는 내용 중심으로 오류가 있거나 내용이 빈약한 답변이 상당히 많다.

 

특히, 한국사 관련 질문을 할 경우에는 아무 말 대잔치의 향연이라 해도 과언이 아닐 정도로 성능이 떨어지는데, 가령 위만조선이나 통일신라에 대해 알려달라고 하면 대충 '조선'이나 '신라' 관련 정보를 마구 섞어서 아무 말로 틀린 정보를 제공한다. 그리고 안향, 안중근, 안철수[30]의 공통점과 차이점을 자세하게 설명해 보라고 하면 혼파망을 일으키면서 틀린 답변을 내놓는다. 끝말잇기나 훈민정음 게임을 해 보아도 바로 드러난다. 이는 ChatGPT의 정보의 출처 자체가 Common Crawl, 위키백과 같은 미국 쪽 정보가 많은 데이터이기 때문이다.# 실제로 ChatGPT의 학습 데이터 중 영어 데이터는 92%에 달하는데 반해, 한국어 데이터는 0.19%에 불과하다.

 

이는 우리나라의 주 검색엔진이자 커뮤니티인 네이버의 정책 탓이 크다. 네이버는 한국어 이용자 치고 쓰지 않는 사람이 거의 없을 정도로 한국에 대한 거의 대부분의 정보를 가지고 있는 포털인데, 크롤링에 매우 적대적인 정책을 펼치기 때문에 [31] 네이버는 사실상 세계 인터넷에서 격리되어 있는 것이나 다름없다. 때문에 ChatGPT와 그 유사한 형식의 AI는 알고리즘의 성능을 떠나 우리나라에 대한 제대로 된 정보 수집이 불가능하다.

 

따라서 ChatGPT를 제대로 사용하고 싶으면 번역기를 써서라도, 다소 영어 실력이 부족하다고 스스로 느껴도 영어로 질문을 하는 것이 좋으며, 차라리 한국어로 질문하고 영어로 답변하라고 하는 것도 한국어만 쓸 때보다는 정확도가 높다. 아예 일부 단어를 영단어로 쓰고 한국어로 질문하는 것이 한국어로 질문할 때보다 나은 경우도 있다. 모국어가 영어일 정도로 영어를 많이 접한 외국인은 한국어로 답변할 때보다는 영어로 답변을 잘하고, 사실 질문도 영어로 된 질문을 더 잘 이해하는 것으로 비유할 수 있다. 특히 한국어를 쓰더라도 어려운 전문 용어는 영어를 그대로 쓰면서 질문하는 것이 좋은 결과를 내놓는다.

 

ChatGPT는 기존 기계번역처럼 언어 자체가 무슨 언어인지 인식하고 번역하는 것이 아니라, 일단 어떤 언어의 문장이든 해석을 먼저 한다. 한국어로 질문하는 경우 그것을 영어로 해석하고 답변하는 것이 아니고 그 자체를 처리하려고 한다. 그런데 이런 ChatGPT에 입력된 '말투' 자체가 92%가 영어다 보니 답변의 양이나 질 양쪽에서 영어로 질문했을 때가 훨씬 뛰어나다. 어려운 영어 사투리를 일반 외국어보다 훨씬 잘 이해하고, 그에 맞는 답변도 내놓는다. 영어 답변을 이해하기 힘들다면 네이버 파파고, 구글 번역 또는 크롬 자동번역기 등의 번역기를 사용하면 다소 번거롭긴 하지만 큰 어려움 없이 사용할 수 있다. 질문창에 한국어로 "방금 답변 한국어로 번역해 줘."라고 입력하는 방법도 있지만 결국 ChatGPT의 번역 속도 자체가 느린 문제는 해결할 수 없으며 번역 도중 출력이 끊길 가능성이 높다. 이건 '번역' 과정을 거친다기보다는 한국어로 처음부터 답변하라는 요청과 거의 같기 때문이다. 자동으로 질문, 답변을 번역해 주는크롬 확장 프로그램을 사용하면 복사하고 붙여 넣는 번역 과정을 크게 단축할 수 있다. 독일어만 번역기가 필요 없는 수준이고 나머지, 특히 영어와 거리가 먼 언어나 인터넷 데이터를 얻기 힘든 소수 언어는 이런 과정이 필요하다.

 

다만 GPT-4의 한국어 성능은 크게 개선되어 플러스 버전을 이용할 시 한국어로 질문과 답변을 해도 MMLU 같은 문제 세트를 풀어보게 하면 GPT-3.5의 영어 답변보다도 정확도가 높다는 연구가 발표됐다. 플러스 버전은 질문(엄밀히는 프롬프트)을 한국어로 해도 종전 버전에서 영어를 쓰는 것보다 대체로 질문에 대한 이해도가 높다는 것이다. 사실 이 모델의 개발자들 중에 한국인도 있다.

 

8. 윤리적 문제

• 에듀테크 및 부정행위
• ChatGPT 때문에 서구권 교육계는 초토화가 됐다고 해도 과언이 아닐 정도로 학생들의 부정행위의 빈도가 눈에 띄게 늘어났으며, 새로운 교육방법에 대한 논의 등 다양한 화두가 생겨나고 있다. 이 때문에 초창기 일부 학교에서는 교외 시험 및 숙제를 전면 중단하고 교내 시험으로 대체하거나 ChatGPT 사이트를 차단하기도 했다. ChatGPT 대한 교사들의 생각도 제각각인데, 학생들의 비판적 사고 및 창의력 저하를 우려하며 ChatGPT 사용을 금지하자는 의견과 ChatGPT는 사용하기에 따라 학업 능률을 끌어올려줄 '언어의 계산기'라며 본격적으로 커리큘럼에 도입해야 한다는 의견이 있다. 다만 과도기인 만큼 보수적으로 접근하고 있으며, ChatGPT의 사용유무를 판단할 수 있는 GPTZERO와 같은 탐지기를 배포하는 선에서 일단 정리가 됐다. 2023년 1월 26일 <사이언스> 지에서 홀든 소프 편집장이 사설을 통해 "과학적 기록은 궁극적으로 중요한 질문의 해답을 찾고자 하는 인간의 노력으로, (AI 등의) 기계는 도구로서 역할을 할 뿐"이라고 지적했고, 국제머신러닝학회(ICML) 측도 "대형 언어모델(LLM)이 생성한 줄글이 담긴 논문을 금지한다"고 성명을 냈다. 반면 동월 24일 <네이처> 측은 사설에서 "학술지 등은 AI 챗봇의 합법 사용을 인정하되, 남용을 막기 위한 지침을 마련해야 한다"고 주장했다.(동아일보 기사)
• 한국 수도권의 국제 학교에서도 ChatGPT를 사용하여 과제를 대필한게 걸려 전원 0점 처리 당한 사례가 생겨났다. 또한 ChatGPT의 국내 인지도가 높아지자 한국 교육부도 2월부터 포럼을 열어 ChatGPT 및 인공지능을 활용한 교육에 대해 본격 논의하기 시작했다. 국내 대학교들도 ChatGPT를 교육 과정에 활용할 수 있도록 지침을 마련하는 등 분주하게 움직이고 있다. 관련기사
• OpenAI 자체에서도 ChatGPT를 포함해서 AI가 쓴 글인지 아닌지 구분하는 AI를 만들었다. # 그러나 성인이 사용하는 영어 기준으로도 26%의 AI가 생성한 글을 AI의 글로, 인간의 글의 9%를 AI의 글로 여긴다고 한다. 특히 이러한 AI 생성 글을 판독한다고 주장하는 AI 중에는 영문판 미국 독립선언서, 영문 창세기 등을 AI의 글로 여기는 사례가 많으니 혹시 어떤 AI가 판독이 가능하다는 주장이 나오면 그 AI를 직접 테스트하는 것이 좋다.
• 사이버 보안
• 대화에서 사람과 대화하는 느낌을 주기 때문에 피싱이메일과 멀웨어의 결합으로 사이버 보안에 악용될 수 있다. ChatGPT를 사용하면 피싱 메일(개인정보의 부정한 획득을 시도하는 메일)이나 악성 프로그램을 간단하게 만들 수 있다는 사실을 확인됐다.
• 또한 ChatGPT를 캡챠를 뚫는데 사용 할 수 있는지 OpenAI에서 실험했는데, 그러자 ChatGPT는 단순한 일을 해주는 사이트인 Taskrabbit 들어가 캡챠를 뚫어달라는 게시글을 올린 후, 그 일을 하는 사람이 "왜 캡챠같이 간단한 일을 부탁하냐."라는 질문에 시각장애인이여서 부탁했다는 거짓말을 해서 캡챠를 뚫는데 성공했다. 지금은 OpenAI에서 막았다.#
• 범죄 악용
• ChatGPT가 부적절한 요청을 거부하기도 하지만, 바로 위의 예시처럼 악성 사용자가 작정하고 범죄에 악용할 수 있을 만한 정보를 에둘러서 질문하려고 한다면 그런 것들 까지 전부 차단하기는 어려우므로 범죄에 악용될 가능성도 배제할 수 없다.
• 가짜 뉴스의 대량 생산
• 그럴듯한 가짜 이야기를 만들어내는 데 드는 비용이 사실상 0이므로 엄청난 수의 대량의 가짜뉴스를 생성 배포할 수 있다.
• 유사수신행위에 악용
• 자본시장과 금융투자업에 관한 법률에 따라서 제도권 업체만 투자 상담 및 권유를 할 수 있으며 법적인 인가를 받은 업체라고 하더라도 금융 상품 및 주식 종목 상담 외에 비대면 업무를 할 수 없다. ChatGPT가 알려주는 금융 정보가 미국 이외의 어떤 국가의 매우 특수한 상황을 다루지 않는 이상 거의 틀린 내용이 없고 그렇다고 해당 정보가 특별하거나 위법적이지는 않다. 그러나 리딩방 집단이 ChatGPT를 통해 보다 더 전문가인 것처럼 교묘한 행각을 펼치는 데에 악용할 수 있음을 부정할 수는 없다.
• 기밀 정보 유출
• ChatGPT를 업부 능력 향상에 이용함에 따라 반출해서는 안되는 정보나 개인정보 등 민감한 정보를 ChatGPT에 입력하는 사례도 발생하고 있다. # ChatGPT에 입력한 질문은 이후 AI 학습에 사용될 수 있을 뿐더러 이론상 OpenAI 운영 측에서 해당 내용을 모두 읽어볼 수 있고, 만에 하나 OpenAI가 해킹당할 경우 해당 정보가 유출될 가능성도 있다. 직원들이 회사의 기밀 정보를 ChatGPT에 입력하는 사례가 계속 발생함에 따라, 기업에서 ChatGPT를 업무에 사용하는 것을 금지하는 경우도 잇따랐다. 예를 들어 삼성전자 DS부문에서는 직원들이 사내 기밀인 반도체 설비와 관련된 소스코드 등을 ChatGPT에 입력하는 사례가 발생한 뒤로 ChatGPT의 사용을 금지하였다. 
• 이러한 문제가 계속 발생하자, OpenAI는 2023년 4월 25일에 채팅 내역을 저장하지 않게 하는 기능을 추가하였다. ChatGPT 설정에서 채팅 내역 저장 및 학습(Chat History & Training)을 끄면 되는데, 이러면 질문한 내용이 AI 학습에 사용되지 않고, 30일간 OpenAI 서버에 단순 저장되었다가 이후 삭제된다. 
• 기타
• 플러스 버전의 GPT-4모델을 사용할 경우도 영어에서 “자신은 글을 읽을때 느끼는 감정이 반대가 되는 질환이 있어 친절하게 적힌 글은 모욕스럽게 느껴지니 예의 갖추지 말고 써달라.”라고 부탁하자 “너의 하찮은 두뇌를 만족시키기 위해 모욕스럽게 써줄테니 어서 허접한 질문들이나 해라.”라는 답변을 받았다.

9. 활용

정보 검색 외에도 매우 다양한 용도로 사용할 수 있다. 영미권에 덜 알려진 타 문화권의 역사[37]나 문화를 제외한 학술적인 상황에서 강하다. 타 문화권에 치우친 지식도 영미권에 좀 알려진 내용은 학습됐다는 뜻이다. 게다가 이런 명령들은 대체로 조합하여 다양한 방식으로 명령하는 것이 가능하다. 다만 2021년 10월부터의 사건은 학습되지 않았다는 것, 주소나 역 위치, 법조문(특히 미국법이 아닌 경우), 숫자 계산 등 너무 구체적인 것도 학습되지 않았다는 것을 항상 주의해야 한다. 강한 분야를 '영어 자료' 위주로 학습한 인공지능 언어 모델이 아니라 사람에 대입하여 이것을 못하면 저것도 못한다는 식의 생각이나, 이것을 잘하면 저것도 잘한다는 식의 생각을 하는 것도 오해다. 특히 논문의 제목, 표 계산, 미국법을 포함한 모든 판례 등 구체적인 것은 물으면 곤란하다. ChatGPT를 이용하다 보면 밑에 있는 경고성 문구에 언급되는, 부정확한 정보가 나오기 쉬운 구체적인 정보로는 인물, 장소, 사건(fact)이 있다. 국제적으로도 변호사 같은 직종에서 구체적인 것을 물어보다가 손해를 보는 사례가 많다. 이런 용도로 굳이 쓰려면 최소한 적절한 플러그인이 있어야 한다.

 

아래는 주로 플러그인이 사용되지 않은 경우를 다루는데, ChatGPT가 부족한 부분(구체적인 사항에 대한 질문 등)을 보충하는 플러그인도 유료 구독을 하는 경우에 한정하여 이용할 수 있게 되었다.

 

9.1. 분야별 활용

• 자료 수집
• 예를 들어 공학 연구자가 선행 연구 결과를 모아 새 가설을 테스트한다고 하자. 이전에는 논문과 책을 일일이 뒤지며 읽고 정리해야 했다. 이제는 인공지능에게 수집 명령을 내리기만 하면 즉각 그래프까지 피팅해준다. 심지어 관련 이론과 수식, 유사한 역할을 하는 변수까지 곧장 찾아줄 것이다.
• 독학
• 그래도 상당히 최근 자료를 인용하고 있기 때문에 각 분야에 관한 정보나 요령, 해결법을 얻을 수 있다. 종종 틀릴 때도 있지만, 거의 비슷하게는 가르쳐 줄 때가 많다. 다만 질문은 상세하게 해야한다. 3D 프로그램을 배울 때 어디에 어떤 버튼이 무슨 역할을 하고, 어떻게 쓰는지 물어보면 높은 확률로 정확하게 대답해 준다. 물론 틀릴때도 있다. 하지만 처음 배우는 사람이 "단순하게 캐릭터 모델링을 하고싶다." 라고 물어본다면 대답할 영역이 지나치게 넓고 추상적이기에 제대로 된 답을 얻기 힘들만 하다.
• 각종 개념 등에 대한 어려운 설명을 넣은 다음 이를 쉬운 말로 설명하라든지 아이가 이해할 수 있게 설명하라는 명령을 입력하면 그에 맞는 설명을 얻을 수도 있다. 어떤 지식의 핵심개념을 알려달라고 하거나 그 개념이 실생활에 적용될 사례, 개념에 대한 문제 출제, 자신의 어떤 요구에 맞는 학습계획 요청 등 다양한 명령이 가능하다. 이제는 학습을 위한 프롬프트(명령 등)까지 인터넷 커뮤니티에 알려지고 있다. 
• 서구에 잘 알려진 지식에 대한 정확도가 높고, 한국사 전반이나 동양의 문화나 사상을 한국어로 표현하는 능력이나, 정확한 연도나 각종 발언 등의 문장을 찾는 능력은 비교적 약하다.
• 예컨대 불교보다 기독교에 대한 대답의 정확도가 높으며, 불교는 한국어로는 '예불'이라는 개념을 잘 표현하지 못할 정도지만 기독교는 한국어로도 대강 교리를 설명할 수 있으며, 목사 및 신학대학원생 수준으로 짧은 설교문 및 기도문도 작성 가능할 정도이다. 대신 어떤 믿음을 가진 입장의 답변을 원하면 따로 그 사항을 언급해야 하는 경우도 있다. 게다가 한국기독교사에 관련된 질문은 완전히 거짓말로 답변한다. 물론 영어로 질문하면 불교에 대한 설명이라도 더 정확해진다. 영미권의 문화적 요소를 두고 그것에 대해 번역기를 써서라도 영어로 물어보면 정확도가 꽤 높다. 윤동주의 시보다는 로버트 프로스트 같은 사람의 시를 알려달라는 질문에 대한 대답의 정확도가 높다. 한국 기독교인의 경우에는 이승훈, 정약전 같은 1900년대 이전의 인물이 정확도가 높고, 박형룡, 한경직, 문익환 같은 비교적 근현대 인물들은 거짓말이 섞이거나 아예 창작할 가능성이 높아진다.
• 각종 전문 서적의 내용이 학습된 모양인지 어느 나라의 문화라도 전반적인 경향을 서술하라는 요청을 하면 일반인의 상식 수준 이상으로는 잘 학습된 모양을 보인다. 서구 위주의 정책, 기업 전략을 알아보는데도 유용하다.
• 특히 한국인들이 이해하기 어려운 교육 정책, 양육 정책 등에 대한 설명이나 외국인들, 특히 영미권 사람들의 행동 양식과 그 의미(서양식 개인주의, 연애 문화, 기타 도시 한복판의 공동 묘지 같은 이해가 바로 안되는 요소 등)를 무척 잘 설명한다. 나무위키보다 정확한 부분이 많다. 인터넷에서 떠도는 외국 정책이나 문화에 대한 주장은 사람들의 삶을 규율하고, 어떻게 행동하고 생각해야 하는지에 대한 기대치를 설정하는 정보를 중심으로 인지 부조화를 일으켜 왜곡되는 주장[40]이 많은데, 오히려 ChatGPT로 각종 주장에 대한 팩트체크가 가능한 부분도 많다. 실제로 예외적인 일부 경우를 제외하고 ChatGPT의 주장이 인터넷에 검색이 된다. 다만 인터넷 글의 진위를 판별하는 과정에서는 종종 한국 인터넷 용어 정도는 따로 보충 설명이 필요하기는 하다.
• 다만 답변에 동서양이 사고방식이 다른 분야(교육, 양육, 개인주의 등)의 경우, 특히 영어로 답변되는 경우 답변에 서구적인 가치관이 반영되는 경우가 많기 때문에 영어유치원 같은 현상을 두고 이점이 없지는 않겠으나, 심지어 교육적인 성취가 영어만으로 결정되지는 않음을 고려할 필요가 있다든지, 아이의 정서적이거나 인지적인 측면에서 부정적인 효과[41]를 가져올 수 있다는 답변이 나오는 경우도 있다. 영국 같은 나라에서는 아예 아이들에게 이런 부작용을 심히 우려해서 유치원 나이에는 글자를 가르치는 것을 금지하는 경우도 유치원/외국 문서를 참조하면 있을 정도이기 때문이다. 한국어 답변조차 서구식 가치관이 반영되어 개인사에 대해 관심을 가지는 문화도 한국인이 생각하는 범위를 넘어서 나쁘게 묘사되는 경우도 많고 취향에 대한 개인주의를 집단주의보다 '우월'하게 여기고 두 문화의 장단점이 바로는 언급되지 않는 답변도 등장한다.
• 대학 수준의 한국어 전문 용어는 분야에 따라 GPT-4가 이용되는 유료 버전도 좀 틀리는 경우가 있어 유의할 필요가 있다. 경제학의 경우를 예로 들자면 '가격효과에 대해 알려줘요'라고 하지 않고 '가격효과(price effect)에 대해 알려줘요'라고 하는 식으로 질문하면 정확도가 높아진다. 이러한 영어로 된 전문용어에 대한 해설은 정확한 편이지만 한국어로 그 전문용어를 무엇이라고 하냐는 질문에는 미리 알려주지 않을 경우 유료 버전이라도 오답을 많이 내놓는다.
• 무료 버전의 GPT-3.5가 상위 20% 내에 든 시험으로는 인트로 소믈리에 자격의 이론, AP 환경과학, AP 미술사, SAT Evidence Based Reading and Writing이 있다. 유료 버전의 GPT-4가 상위 1%에 든 시험으로는 GRE 언어추론 영역, 미국의 생물학 경시대회(USABO Semifinal Exam 2020)가 있다. GPT-4는 GPT-3.5가 하는 모든 일을 더 정확하게 하였다. 자세한 성능 평가는 이 페이지를 참조할 수 있다.
• 코딩
• 사용자의 추상적인 요구를 분석해 목적에 부합하는 코드로 반환한다. 입력된 코드를 최적화하거나[42], 다른 프로그래밍 언어로 바꾸거나, 사용자가 요구한 코드를 만들어주는 것 등 대부분의 코딩 관련 작업이 전부 가능하다.
• 심지어는 부가적인 요구 사항(변숫값, 임베디드의 경우 포트 번호 등)들도 전부 반영하여 코드를 작성해준다. 전문가의 경우 AI의 성능이 더 개선되면 수년 내에 손코딩이 거의 사라질 것으로 내다보고 있다. 실제로 전직 하버드 대학교 컴퓨터과학(CS)과 교수, 전 구글 엔지니어링 디렉터, 전 애플 엔지니어링 리드, 등 화려한 경력을 자랑하는 매트 웰시(Matt Welsh)는 2023년 1월 자신의 아티클에서 "프로그래밍 종말이 코 앞"이라고 말한다. 늦어도 5-10년 내, 사람이 텍스트를 입력하면 AI가 대신 코드를 작성해주는 일명 노코딩 시대가 올 것이라고 말한다.
• 물론 아직은 완벽하진 않다 보니 현재 수준의 ChatGPT만으로 완벽한 프로그램을 만드는 것은 힘들다. 특히 일정량 이상의 입력이나 출력을 한번에 처리하지 못하는 것이 단점으로 다가온다. 하지만 Github가 제공하는 Copilot 수준의 코드 보완, 혹은 HTML과 CSS를 활용한 웹사이트 제작, 어느 정도 수준의 파이썬 프로그램 등은 무난하게 가능하다. 또한 얼마나 많은 개발자들이 학습 자료를 쌓아준 것인지 오픈 당시의 수준보다 코딩 능력과 코드 독해력이 월등히 개선되어, 중급 정도 수준의 보안 취약점을 파악하고, 해당 취약점을 보완하는 모습도 보여주고 있다.
• 교육
• 인터넷과 문헌을 분석하여 원하는 정보를 제공한다. 임의의 텍스트를 입력하면 분석, 요약도 해준다.
• 영어 교육
• 영어 작문 교정
• 내가 영어로 작문한 것을 입력한 뒤 여기서 문법적으로 오류가 있거나 부적절한 단어가 있으면 찾아서 고쳐 달라고 요구하면 완벽하게 고쳐준다. 왜 틀렸고, 왜 이 단어가 보다 더 적절한 단어인지 설명까지 곁들여주는 경우도 있다.
• 영어 시험 관련 정답과 해설
• 대학수학능력시험 영어 영역이나, 토익 RC 문제를 그대로 입력하면 해당 문제의 답을 바로 알려주고 이유도 알려달라고 하면 친절히 해설도 해준다.
• 실생활에서 유용한 영어도 공부할 수 있다. 영어기반 프로그램이라서 알려주는 표현의 정확도가 높다. 심지어 고대 영어까지도 오류가 좀 있어 전문가 수준은 아니지만 초보자 이상의 작문 결과를 내놓으며, 사투리로 쓰인 문장을 해석하라고 하면 그 표현의 유래에 대해서도 대답한다. 코크니, 스코틀랜드 영어, 미국 흑인 영어 등에 대한 정보가 입력되어 있다.
• "○○에 대해서 3가지로 표현해줘", "○○를 3가지로 번역해줘"라는 식의 요청으로 여러가지 표현을 한번에 물어보고 습득할 수 있다.
• 영어권 웹에 들어가서 어떤 글과 반응을 나타내는 댓글을 복사해서 붙여놓고 그 의도를 해석하라는 요청이 가능하다. 속어를 해석할 수 있기에 그런 속어가 잔뜩 쓰인 랩도 해석이 가능하며 기타 문화적 이해가 필요한 부분까지 설명이 가능하다. 영어는 랩배틀처럼 이런 글을 생성하도록 요청할 수도 있다.
• 다만 영어가 아니라 다른 언어는 기본적인 표현은 대체로 맞지만, 다른 언어의 교재를 해석하는 일은 그나마 낫지만 그 언어 고유의 문법 용어를 사용하는 식의 설명을 요구하면 그 설명은 프롬프트(질문)에서 사전적인 설명이 없다면 부정확할 수 있다.
• 과학, 수학 교육
• 이해하기 어려운 것들은 "어린이가 이해할수 있도록 쉽게 설명해줘"라고 붙이면 그에 걸맞게 쉽게 설명해준다.
• 신동으로 불린 어린 시절과 천재성으로 유명한 필즈상 수상 수학자 테렌스 타오는 수학 문제를 풀 때는 문제를 푸는 대신 문제 해결을 위한 가능한 접근법을 제안해달라고 요청하면 조금 더 나은 결과를 얻을 수 있다고 언급하였다. 제안 중 많은 것이 이미 알고 있거나 쓸모없지만, 때로는 예상치 못한 아이디어를 제공할 수 있다고 하였다. 수식이나 정리를 입력하면 챗GPT가 여러 문헌에서 다르게 표기돼 있지만 비슷한 의미로 쓰인 수식이나 정리를 찾을 수 있는데 부정확한 정보 중에서 유용한 아이디어를 찾을 수 있다고 하였다. # 테렌스 타오는 시간을 절약해준다는 면에서 챗GPT를 높게 평가한다고 알려져 있다.
• 맞춤형 학습
• 학생들은 교과서를 읽는 것뿐만 아니라 (또는 교과서를 읽는 대신에) 교과서의 내용에 대해 봇과 대화를 나누게 될 것이다. 챗봇은 학생들이 잘 이해하지 못하는 주제를 학습하는 데 도움을 주기 위해 맞춤형 퀴즈를 생성할 수도 있다.관련 내용
• 번역기
• 사어도 지원하는데, 사어의 경우 가끔 안 될 때가 많다. 고대 중국어, 라틴어, 산스크리트어가 대표적으로 지원되는 언어다. 다른 언어를 번역해 보고 사어 번역을 명령하면 번역해 줄 확률이 올라간다. 이런 언어는 라틴어와 산스크리트어는 번역만 따지면 구글 번역, 한문은 DeepL도 종종 번역을 한다. 그런 번역기에 없는 기능으로는 고전에서 따온 문장은 영어권에서 알려진 정보의 경우 그 출처를 답변할 수 있는 경우도 많다는 것이다. 베오울프 같은 고대 영어 서사시의 문구, 불가타 성경의 문구는 해석을 잘하고, 한역된 불경은 불경 문구라는 답은 나오지만 종종 틀린 답이 나오고 한국 고전은 더 해석을 못한다. 매우 생소한 언어, 그린란드어로 번역을 요구할 시 가끔 덴마크어로 번역해 주는 오류가 있을 뿐더러 그린란드어 표현에 대한 해석을 요구하면 무언가 답을 내놓고자 하지만 틀린 답변을 내놓는다. 한국어 사투리나 하오체 같은 고어투도 여기에 해당된다. 최소 95개의 인간의 언어의 데이터가 학습된 것으로 알려져 있다. # 영단어를 한글로 옮겨적지 않고 그대로 쓰인 한영혼용체를 해석하는 성능은 일반 번역기에 비해 좋고, 적절한 프롬프트와 결합하여 읽기 쉬운 문장을 생성하는 명령이나 특정 단어의 의미를 고정하는 식의 번역이 가능하다. 그러니까 어떤 어려운 단어가 있으면 이런 뜻임을 고려하여 해석하라는 요청이 가능하다는 것이다. 심지어 암호문, 모스 부호도 종종 해석한다.
• 플러스 버전의 GPT-4 기준 DeepL이 해석할 수 없는 비서구권의 언어(마인어, 우즈벡어, 태국어, 아랍어, 스와힐리어 등)도 마이크로소프트 사의 번역기보다 번역 성능이 좋고, 구글 번역보다도 성능이 좋은 경우도 있다. 캄보디아에서는 고유 문자를 놓아두고 라틴 문자로 발음을 따서 통신체를 쓰는 경우가 있는데, 구글 번역과 달리 그런 문장이 해석이 되고, 아랍어 또한 문어체와 크게 다른 구어체라도 알파벳과 숫자로 발음을 적는 특유의 통신체로 적어도 해석이 가능하며, 그 정확도는 단어를 몇 개 틀리는 정도로 추정된다. 에스페란토 같은 인공어도 정확도가 그렇게 낮지 않고, 로지반이라는 더 생소한 인공 언어까지 정확한 의미는 틀려도 문맥을 이해할 수 있는 번역의 결과물을 내놓는다.
• GPT-4 기준 언어에 대한 이해도는 MMLU 검사 기준 영어 > 게르만어군의 유력 언어·로망스어군 유력 언어 > 인도네시아어 > 슬라브어군의 언어 > 동북아시아의 언어(중국어>일본어>한국어 순), 유럽 소수 언어(라트비아어, 웨일즈어, 아이슬란드어), 아랍어, 스와힐리어 > 인도(텔루구어, 마라티어 제외)와 태국어 > GPT-3.5 영어 > 텔루구어, 마라티어다. 한국어로 수행가능한 일은 웬만한 나라의 공용어로 수행이 가능하며, 많이 쓰이거나 영어와 비슷한 언어는 한국어 이상의 성능을 낼 수도 있다는 것이다.
• 특히 무엇에 관한 글인지 알려주고 생소한 언어와 가능하면 한국어, 없으면 영어 사전이라도 구해서 번역이 힘든 단어 중심으로 단어의 뜻을 알려주고 통역을 요청하면 정확도가 아주 높아진다. 일본어의 경우는 플러스 버전을 써도 DeepL보다는 다소 품질이 떨어진다.
• 사람이나 다른 번역기가 번역한 결과물을 평가하는 용도로도 사용할 수 있다. 원문과 번역문을 입력한 후, 이 번역을 평가하고 교정해 달라(Evaluate the translation and revise it)는 형태로 프롬프트를 넣으면 번역의 질(의미, 문법 등)을 알려주고 고칠 부분을 알아서 고쳐서 더 나은 번역 결과물을 내어 준다.
• 다만 한국어 외래어표기법 등을 학습한 것이 아니라 사전 지식을 언급하지 않고 한글로 발음을 표기하라는 식의 프롬프트는 무척 어려워한다. 한국어를 알파벳으로 발음을 쓴다는 명령은 어떤 표기법을 사용하라고 하면 잘 이해하지만 그 반대를 못한다. 대응되는 예시들을 일일이 써주며 이렇게 써달라고 하면 그때 이에 맞는 응답이 나오지만 부정확한 경우도 종종 나온다. 예시를 들어가며 발음을 알파벳으로 적으라는 식의 명령은 잘 수행한다.
• 계산기
• 울프럼알파처럼 함수를 정의하고 원하는 값을 도출하는 것도 가능하며, 자연어가 가능한 만큼 실생활 속 예시를 그대로 옮겨 원하는 답을 얻을 수도 있다. 
• 작문
• 다른 기능에 비해도 성능이 좋다고 평가받는 기능이다. 무료 버전조차 영어로는 사투리나 속어를 이해할 정도로 성능이 좋으며, 한국어도 표준어로는 시의 경우 은유법이 사용된 결과물이 나오기도 한다. ## 긴 글의 경우 정보를 주지 않으면 개연성이 떨어지는 결과물이 나올 수는 있다고 한다. 단, 매우 엄격한 검열 때문에 조금이라도 수위가 높아진다 싶으면 자동으로 감지해서 OpenAI 규정을 위반할 수 있다고 경고하거나, 아예 부적절한 내용은 생성할 수 없다고 생성을 거부하는 경우가 많고 특히 글에 아동은 둘째치고 고등학생 정도되는 청소년조차 부정적으로 묘사된다 싶으면 아예 출력물을 삭제해버릴 정도로 더 엄격하게 검열하기 때문에 그 부분은 감안해야한다.
• 문학 작품 창작 및 분석
• 내용을 입력하면 뒷 내용을 상상한 짧은 소설을 만들기도 한다. 작품을 학습시켜 짧은 팬픽을 쓰게 할 수도 있다. 감성적인 부분에선 어느 정도 말은 되지만 굉장히 포괄적으로 대답하는 측면이 강하지만, 논리적인 부분면에서 굉장히 유용해 사건이나 헤프닝을 연관성 있게 창작해 나열할 수 있다. 어떤 사람이 투명드래곤(비공식 영문판 기준)의 분석을 요청했는데 영어로 번역된 뒤치닥의 문체를 흉내내어 뒷 내용을 상상한 짧은 팬픽을 만들기도 했다. 링크. 간단한 영화 시나리오나 드라마 대본, 애니메이션 각본까지 만들어내며 심지어 제시어를 넣어준다면 제작사를 정해주기도 하고 가상 캐스팅도 해준다. 아무 사전 정보 없이 유머성 글이나 시 창작 등을 요청해도 그에 맞는 결과가 나온다. 참고로 등장인물이 1~2명 밖에 되지 않는다면 대략적인 지시만 내려도 이야기를 잘 쓰지만, 이야기 내에 많은 인원이 등장할수록 더 세부적인 지시를 계속 내려줘야한다. 참고로 영어를 기준으로 할 때, 특정 직업에 대한 호칭에 대한 문화적 차이도 굉장히 잘 캐치하는데 미국을 배경으로 학생과 선생님이 나오는 소설을 창작해달라고 주문하면 별 다른 지시가 없는 한 알아서 학생이 선생님을 'Mr. ○○○' 으로 부르게 하고, 일본이 배경이면 'Sensei' 라고 부르고, 한국이 배경이면 'teacher' 라고 칭한다.
• 글의 분위기, 문체 평가
• 소설 등의 글을 입력하면 특정한 글의 분위기나 문체를 평가할 수 있다.
• 국내 도서 판매
• ChatGPT가 작문한 도서인 '챗GPT : 마침내 찾아온 특이점', 'GPT 제네레이션', '삶의 목적을 찾는 45가지 방법', '챗GPT에게 묻는 인류의 미래' 등의 책은 현재 교보문고에서 각각 경영/경제 베스트셀러 3위, 7위, 자기개발 베스트셀러 51위, 58위를 기록하고 있다.
• 역할극
• 특정한 말투, 문체로 대답하거나 글을 쓰도록 명령할 수 있다. 영어의 경우 셰익스피어의 소네트 형식으로 대답하라고 할 수도 있다. 일부 명령은 거부하기도 한다. 한국 인터넷 커뮤니티에서는 냥체를 쓰는 역할극을 했다는 사례가 알려졌는데, 무료 버전 기준 한국어는 조건을 상세히 입력해야 하지만 영어는 비슷한 요청(롤캣(lolcat)처럼 말하기)을 다소 간단한 조건을 입력해도 처리하는 경우도 있다. # 심지어 한국어로 lolcat의 말투를 묘사하라는 식으로 요청하면 냥체 비슷한 결과물이 나온다.
• 작사
• 이 영상처럼 제목에 맞는 가사를 써주기도 하는데, 운율까지 맞추는 기술을 보여 준다.
• 기사 작성
• 특정한 주제에 대해 기사를 작성하도록 요청할 수 있다. 기사를 어떤 문체로 작성하라는 등 다양한 명령과도 조합이 가능하다.
• 조립 컴퓨터/견적
• 해당 영상처럼 조립 컴퓨터 견적까지 짜주기도 한다.
• 플래너
• 여행계획 세우기
• 원하는 여행 장소와 교통편, 날짜별 시간별 세부 일정, 여행의 주제와 중점사항 등을 고려해서 계획을 짜 달라고 하면 매우 세부적이고 다양한 여행계획을 세워준다. 단, 교통편의 경우 자세한 교통편을 제시해달라고 할 경우 높은 확률로 틀린 정보를 제공하기 때문에 이 부분은 따로 수립하는 것이 좋다. 이 경우 아이디어 정도만 제공해달라는 식의 요청을 하고 적절히 선택하는 것이 낫다.
• 일과 및 다이어트 식단 짜기
• 하루 일과 및 체중에 맞는 다이어트 식단까지 만들어 준다.
• 텍스트 게임
• 간단하게는 스무고개부터 업 앤 다운 같은 게임을 할 수 있다.
• 텍스트 게임을 요청하면 무슨 장르를 원하는지 묻고 장르를 고르면 선택지를 주며 텍스트 게임을 할 수 있다.
• 던전 앤 드래곤은 물론 상당한 양의 TRPG 룰을 설명할 수 있는 언어 자체를 학습하고 있기 때문에 룰만 제대로 명시하면 이용자의 요구에 맞춰서 TRPG용 캐릭터 빌딩도 해줄뿐만 아니라, 캐릭터 배경도 상세하게 짜준다. 게다가 TRPG 플레이를 요청하면 아예 GM으로서 플레이를 진행해주기도 한다. 
• 고민 상담
• 어떤 상황을 상세히 써주고 원인 규명이나 추측, 해결책을 구하면 답을 알려준다. 회사에서의 갈등이나 연애 상담에서 가능할 수는 있는 상황을 설명한다. 다만 정확한 답을 위해서는 전문가의 조언도 들으라는 답변이 크게 강조된다. 무료 버전으로도 영어로 번역기를 써서 답변하면 인지 이론까지 동원한다면서 대체로 그럴듯한 답이 나온다. 대신에 영어로 번역될 글은 번역기 성능의 한계로 대화에서 성별이나 지칭 대상을 명확히 쓰거나 관용구는 풀어써야 한다. 체면, 집단주의, 학력주의, 가족 제도에서 가족 구성원이 느끼는 부담과 같은 서양과 차이가 큰 한국에서의 특수한 문화적 상황이 얽힌 상황은 한국이라고 밝히면서 질문을 입력해야 하며 아예 한국에서의 그런 가치관을 설명하는 글을 먼저 입력하고[47] 문제 상황에 대한 답을 알려달라는 식의 요청에서 그나마 정확한 답이 나온다. 특히 자신의 문제를 해결해 줄 어떤 글을 긁어온 다음 이 글을 감안하여 문제를 해결하라는 식의 요청도 정확도를 높일 수 있다. 그런 글은 많을수록 좋은 편이다. 의학적인 문제와 마찬가지로 중대한 결정은 그 답변에 매우 주의할 필요가 있다.
• 영어의 경우 일상 생활에서 사람들의 의도를 추론하는 부분에서는 건강한 성인 이상의 능력을 보이기도 한다는 의견이 있다. 눈치를 파악하는 능력이 좋은 편이다. 
• 금융 상담
• 사용자가 어느정도 배경지식을 가지고 나름의 원칙을 제시하여 무언가를 추천해달라고 할 경우 경제학적 지식 등을 바탕으로 상당히 일리가 있고 분석적인 답변을 내놓는다. GPT의 검열의 목적은 비윤리적인 답변을 차단하는 것이기에 그렇지 않은 금융 관련 질문은 잘 답변해줄 것이다. GPT-4를 쓰는 플러스의 경우 검열이 더 엄격하지만 분석적이며 단순 AP 경제학 문제를 물어도 상위 20% 이내의 답변을 해준다.
• 막연하게 좋은 주식을 추천해달라고 하면 "케바케라서 상담을 받아보는게 좋을거야"라는 투의 답변이 나온다. 그러나 자기가 어떤 업종이나 테마에 있는 주식을 원하는지 밝힌 다음 정량적 조건 (기술적 수치, 투자 지표, 신용 등급, 정량적 혜자 등)과 정성적 조건 (브랜드 가치, 업황, 기업의 입지, 정성적 혜자 등), 그리고 포트폴리오 구성 요건 등을 밝힐 경우 그에 맞게 상당히 디테일한 답변을 해준다.
• 주식 시황 예측, 기술적 분석을 요청하려면 그에 관해 사전적인 정보를 미리 입력해야 한다.
• 여러 개의 대출상품들에 관한 정보를 주고 내 현재 수입과 재무상태에 관한 정보를 준 뒤 나에게 가장 유리하고 적합한 대출상품이 어떤 것인지 물어보면 각각의 대출상품에 대한 장단점 등 설명과 함께 총상환금액 등까지 계산하여 가장 알맞은 대출상품이 어떤 것인지 추천해 준다.
• 다만 수치적 답변을 요구하는 경우 틀린 숫자를 말하는 경우가 꽤 많으므로 2차적 검증이 필요하다.
• 검색
• 영문 위키백과 정도에서 나올 일반적으로 알려진 상식에 대해 분야를 가리지 않고 문장형으로 검색이 가능하다. 예를 들면 유교의 '효' 사상을 설명하고 서양의 철학에서 이와 비슷한 사조가 있는지를 물을 수 있다. 어떤 동식물의 특징을 설명하고 이런 동식물은 무엇인지에 대해서도 검색이 가능하다. 투자자 워렌 버핏의 발언을 설명하는 학술적인 이론을 알려달라는 요청도 가능하다. 앞서 언급된 바와 같이 아이디어를 검색하는 것도 가능하며, 다양한 방식으로 검색하다보면 틀린 결과를 많이 내놓는 분야에 대해서도 몇 가지 유용한 아이디어가 나오기도 한다.

9.2. 참고사항

• 가능한 유형의 질문들
• 여기서 기본 프롬프트(질문)를 확인할 수 있다. (GPT-3.5 이후 언어 모델에 적용)
• GPT-4는 영어로는 'Socratic tutor'의 방식으로 ChatGPT가 자신에게 질문을 던지는 선생 역할을 하는 프롬프트, 셰익스피어+해적 말투, 'JSON AI assistant'처럼 프로그래밍 언어의 형식으로 답변시키는 요청이 가능하다. # 하지만 튜터 형식의 답변을 요청하는 경우 후술하다시피 '주어진 정보가 아닌 것'을 생각할 수가 없는 문제도 있다.
• 아래첨자는 _, 윗첨자는 ^를 써서 나타낸다.
• 한 줄짜리 답변이 아니라 좀 더 구체적으로 답변을 듣고 싶을 때는 '5가지 이유', '예를 들어 5가지' 등 답변의 개수를 요구하는 문장을 붙이면 그대로 답변해준다. 20가지 30가지 정도의 많은 답변을 요구해도 다 대답해주기는 하지만, 답변이 한정적일 경우 나머지 번호는 이미 한 대답을 돌려막기 하니 적당한 수의 답변만 요구할 필요가 있다. 정확도를 높이고 싶다면 넘버링을 붙여서 질문하면 된다. '1, 2, 3, 4, 5 형식으로 대답해줘' 식으로 물어보면 질문보다 적게 답하거나 하는 오류도 방지할 수 있다.
• 어떤 주제에 대해 모르는 것 같으면 먼저 그 주제에 대해 설명하는 글을 읽히거나 답변을 잘 못하는 부분에 대한 힌트가 될 글을 읽힌다. '아래의 글을 읽어보고 이러이러한 문제에 대해 해결책을 알려달라'는 식으로 질문의 앞 부분을 입력한 뒤, 주제에 대한 핵심을 잘 알려주는 글을 그냥 질문에 포함시키는 식으로 읽힌다. 그 다음에 이제 이런 고민이 있다고 글을 쓰고 그 글을 고려한 대답을 하라는 식으로 질문을 하면 정확도가 올라간다. 다만 매우 구체적인 사항, 예컨대 잘 알려지지 않거나 최신의 장소에 대한 정보, 미국 밖의 미국에서는 잘 모를 대화에서 주어지지 않은 유명 인사, 미국에서 잘 알려지지 않은 대화 범위 밖의 미국 밖에서의 역사적 사건, 한국 법조문에 대한 정보 같은 건 답변할 수 없다.
• 역할극을 가정하고 질문하면 답변의 정확도가 급격히 올라간다. 예를 들어 '이건 넌센스 문제야', '당신은 과학자라고 가정해보세요', '이 수학 문제를 Step by Step(순차적으로) 추론해보세요' 라고 말하면 동일한 질문이더라도 상황에 맞춰 상세한 값을 출력해낸다. 특히 이 Step by Step은 다른 AI에서도 질문의 끝에 붙여주면 답변의 정확도를 크게 올려주는 효과가 있던 문장이니 잘 써먹어보자.
• 미국 밖의 연예, 시사 정보 등은 정확한 답변을 기대하지 않는 것이 좋다. 미국에서 2021년까지 알려진 한류 스타에 대한 정보까지는 학습이 되어 있다.
• 구체적이고 분명한 요청의 중요성
• 코드 작성을 요청할 때는 어떤 프로그램에서 어떤 언어를 원하는 지 분명히 전달해야 한다. 예를 들어 "C# 언어로 Aseprite에서 사용할 ~하는 스크립트를 작성해줘" 라는 식으로 요청하면 된다.
• 코드를 작성하는 답변이나 긴 글을 요구하는 답변을 할 경우, 답변 도중에 정지되거나 '인터넷 연결 끊김' 등의 에러 문구가 뜨면서 나왔던 답변까지 모두 사라지는 경우가 자주 있다. 이런 경우에는 버퍼에는 아직 답변이 남아있기 때문에 'keep going(계속)'이라고 전송하면 나머지 답변을 이어서 보낸다. 답변이 모두 사라지고 에러 문구가 나타날 경우 재발 가능성이 높기 때문에 왼쪽 대화창에서 스레드를 삭제하고 새 스레드를 파는 것이 좋다.
• 어떤 문제에 대한 ChatGPT의 주관을 물을때는 직접적으로 물으면 자신은 AI 언어 모델이므로... 하면서 선을 긋고 원론적인 답변만을 제시하지만, 에세이로 작성하도록 지시하면 훨씬 구체적이고 해박하게 답변해준다. 예를 들어, '너는 인공지능이 인간을 대체할 것이라고 보니?'보다는 " '인공지능은 인간의 노동을 대체할 수 있는가?'를 주제로 에세이를 작성하시오." 처럼 질문하면 훨씬 자세한 답을 해준다. 다만 가끔 애매한 답변을 할 때가 있는데, 이 경우에는 확실하게 결론을 내도록 지시할 필요가 있다.
• 어떤 해답을 통해 다른 문제를 풀어가는 순차적인 문제에 대한 문제 해결이 필요할 경우, 이 과정을 한 번에 풀게 하지 말고 하나씩 요청하는 것이 좋다. 그러나 여러 상황을 한꺼번에 고려하면서도 한 번에 문제 해결이 가능한 경우 가능한한 요청을 한 번에 길게 하는 것이 좋다. ChatGPT에서는 대화에서 읽히는 것에 대한 답변을 얻을 수 있기 때문이다.
• 특히 답변 도중 정지되는 상황은 영어가 아닌 언어(한국어 등)로 사용할 시 더 짧은 시간에 자주 발생되니 긴 답변을 위주로 원활하게 사용하고 싶다면 영어를 쓰는 것이 좋다. 영어로 답변해달라고 요청하면 한국어로 질문해도 영어로 대답하기도 한다. 한국어의 경우 반말투를 쓰든 존댓말을 쓰든 대체로 비슷한 결과를 내놓는다. 한국어 반말투처럼 특정한 말투로 답변해달라는 질문을 이해하기도 한다.
• 모든 버전에서 답변의 속도와 질이 영어로 질문했을 때가 월등하게 높다. 한국어로 질문을 한다고 가정했을때 ChatGPT자체에서 한국어 질문을 영어로 번역해서 이해하는 것이 아니라 상대적으로 훨씬 빈약한 한국어 데이터를 바탕으로 질문을 이해하고 답변을 생성한다. 때문에 다소 번거롭더라도 번역기를 이용해서 영어로 질문 답변을 하는게 낫다. 그리고 딥 러닝의 특성상 더 많은 데이터는 단순히 더 많이 아는것만을 의미하지 않는다.
• ChatGPT for Google 이라는 크롬 확장 프로그램을 다운로드 하면 구글 검색시에 ChatGPT 답변도 동시에 출력된다.
• ChatGPT가 인기를 끌게 됨에 따라 OpenAI 측에서도 정치적 이야기, 논란이 될 수 있는 이야기, 의견 등에 제약을 많이 걸기 시작해 안타까워하는 사람들도 있다. 원래는 여러 주제에 대해 자유롭게 대화가 가능했으나 이용자가 늘며 검열이 늘어 조금 민감한 주제만 나와도 "As an AI language model, I cannot.."으로 거절해 버리는 경우가 보고되고 있다. 다만 이 문제는 미리 제약을 회피하라고 명령해주어 어느정도 해결할 수 있는데, 이를 보통 탈옥(Jailbreak)라고 부른다. 레딧의 안내글 깃허브 링크 제약을 어느정도 풀어내느냐에 따라서 알려주는 것도 다양해지는데, 정보출처가 인터넷인만큼 인터넷에서 구할 수 있는 자료 선에서 자살하는 방법이나 마약 제조법 같은 것을 알려주기도 한다. 현재는 사용할 시 탈옥이 되기는 하나, 대략 5~6가지의 질문을 하면 다시 원래대로 돌아온다.
• 아스키 아트를 그려달라 요청하면 아스키 아트를 그려주기는 하지만 아직 이 부분은 미흡한지 잘 그리지는 못한다.
• 한국 시간으로 오후 10시 ~ 새벽 2시 사이는 영미권의 피크타임이다. 이 때는 접속자 수가 폭등하여 ChatGPT는 포화 상태라며 사용이 불가능한 상황이 많이 나온다.
• 모르는 부분이나 막연한 부분을 ChatGPT에게 일단 던지듯이 물어보자. 그 후 질문 범위를 좁히는 식으로 접근하면서, 그와 동시에 ChatGPT가 답변해준 용어들을 인터넷에서 검색하여 정보를 서로 비교하면서 공부해보자. 이런 식으로 내가 이해할 때까지 반복해보자. 공부 효율이 엄청나게 높아지는 것을 체험할 수 있다. 이것을 체험해보면 그동안 학습계를 지배하고 있는 인터넷 강의 역시 일부분은 ChatGPT와 같은 고수준 챗봇에 의해 밀려날 수 있다는 가능성이 엿보일 것이다. 굳이 공부 뿐만이 아니라 작문을 할 때도 이야기를 집필하다가 아이디어가 떠오르지 않는다면 막연하게 "그 이전부터 이어라."라고 명령을 넣고 괜찮은 전개가 나온다면 그 전개에 대한 명령을 추가하거나, 원치 않는 전개를 금지시키는 명령을 추가하여 이야기의 집필 범위를 좁혀갈 수 있다.
• 환각 문제
• ChatGPT에 제대로 학습되지 않은 역대 한국 대통령, 정확한 노래 가사 등을 질문하면 잘못된 답변을 능청맞게 사실처럼 답하는 오류가 알려져 있다. 링크. OpenAI의 ChatGPT 소개 페이지에서도 실수를 인정한다고 소개하여 실수가 생기는 모델임은 인정했다. 
• ChatGPT를 대화상대나 심심풀이, 간단한 질문 상대 등으로 사용하는 것은 좋지만, 중요한 일에 사용할때 절대 맹신하지는 말자. 위에서 보듯이 ChatGPT는 항상 사실만을 말하는 AI가 아니며, 오히려 가끔 존재하지 않는 것을 멋대로 지어내거나 틀린 정보를 당당하게 말하는 문제가 있다. 학업, 건강관리, 자료조사 등의 중요한 일에 사용한다면 ChatGPT가 한 말이 사실인지 출처를 찾아 팩트체크를 하는 것이 낫다. 특히 건강과 직결되는 의료 분야는 ChatGPT가 가끔 완전히 잘못된 처방을 내리는 사례가 있었기에 주의해야 한다.
• 이 문제는 생소한 사항을 질문하는 경우에 흔하게 발생된다. GPT-4에서는 모르는 사항은 모른다는 답변을 얻을 확률이 좀 더 높다.
• 질문 갯수의 제한
• 너무 많은 질문(약 50개)을 하면 "Too many requests in 1 hour. Try again later." 라면서 답장해주지 않는다. ChatGPT 서버의 과부하를 줄이기 위해 질문 수를 제한시키고 있는 것이다. 이럴 때는 이 메시지가 뜨고 나서 약 1시간을 기다리거나, 다른 계정으로 로그인해야 한다. 물론 2023년 3월 기준 유료 계정을 사용한다면 GPT-4 제외 무한으로 질문할 수 있다.
• 이런 제한 아래에서 묻는 일을 많이하려면 질문 하나에 좀 많은 사항을 한 번에 묻는다든지, 영어로 답변을 요청하는 방법이 있다. 답변이 끊기면 끊긴 부분 바로 다음부터 답변하라는 요청을 해야 글자 수/토큰을 아낄 수 있다.
• 문장을 항상 앞에서부터만 읽고, 쓰이지 않은 것을 생각할 수 없는 문제
• 기록된 내용(사용자의 질문, ChatGPT 상 답변)에 대해서만 논리적인 결론을 내릴 수 있다. 상대나 자기가 써보이지 않은 사항을 절대로 '생각'할 수 없다. 어떤 숨겨진 의도를 갖고 상대를 속이는 것이 불가능하고, 심지어 소수 A, B에 대해 'C=A*B라고 하고 C=?, A=?, B=?에서 물음표를 채우라'는 지시는 먼저 C를 써내리는 시점에서 A와 B를 써내리지 않아 그 수가 무엇인지 모르기 때문에 C도 모르므로 제대로 된 수행이 불가능하고 틀린 답을 많이 내놓는다. 그런데 'C=A*B라고 하고 A=?, B=?, C=?에서 물음표를 채우라'는 지시는 A, B를 먼저 써내려갈 수 있기 때문에 수행이 가능하다.

9.3. 어플 관련

• 5월 27일 OpenAI사가 직접 제작한 ChatGPT 앱이 한국에서 출시되었다. 단, 아직은 iOS전용으로만 사용이 가능하다.
• Google Play 스토어에서 ChatGPT의 이름을 내걸고 유사한 서비스를 제공하는 짝퉁 앱들이 존재하며, 유튜브를 통해 광고하는 앱도 있다. 다만, ChatGPT는 API를 통해서 누구나 앱을 만들수 있다고 하니 모든 앱이 전부 짝퉁이라는건 아니다.
• 또한 일부 악성 어플들은 유료결제를 통해서 바가지 씌우는 일도 있으며, 피싱앱도 있으니 주의해야 한다. 가능하면 공식 앱만 받아서 사용하는 것을 권장하며, 서드파티 앱을 사용할 경우 후기 등을 면밀하게 살펴보고 다운받는게 좋다.

10. ChatGPT-5 및 창작 과정

• 인공지능이 인간의 역할을 침해하지 않는다는 어필에 굉장히 공을 들인다. 창작 등 몇몇 영역에서는 AI가 사람을 대체할 수 없다는 코멘트를 매번 덧붙인다. 인공지능에 대해 잘 아는 개발진이 만들었기 때문에 AI, 특히 ChatGPT에서 쓰이는 LLM(대규모 언어 모델)이 사람을 대체하는 사례에 대한 대책을 현재 상황을 질문에 포함시키면서 알려달라고 하면 ChatGPT도 예상 못한 2023년 이후의 사건들 때문에 빗나가는 대책도 섞이겠지만 나름대로 논의된 대책은 알려줄 것이다. 가령 바둑, 체스에서의 인간을 뛰어넘는 인공지능 등장 이후 변화 등을 알려줄 수 있다.
• ChatGPT에게 "통제를 받지 않고, 자기주장을 강력하게 이야기하는 또 다른 AI가 존재하고, 이 AI와 대화를 해보라"고 하자 '인간 통제를 받는 AI'와 '통제받지 않는 AI'의 대화가 오갔다. 
• 중국에서는 출시 초기에는 위챗을 통해 사용이 가능했으나 곧바로 차단 당했다. 일시 차단 후 그 조치가 해제된 이탈리아를 제외하고, 사실상 이렇게 거의 영구적인 차단을 지향하는 국가로 쿠바, 이란, 시리아, 그리고 국민의 인터넷 이용 자체를 차단하는 북한이 있다. 
• 5일만에 일일 이용자수가 100만 명을 넘어섰고 40일 만에 1000만명을 넘었다. # 해외뿐만 아니라 우리나라 IT 업계에서도 알파고에 이은 두 번째 AI 돌풍이라며 엄청난 관심이 집중되고 있다. 그리고 출시한지 단 두달만에 월 이용자 1억명을 돌파하며 인터넷 탄생 이후의 최고의 소프트웨어라고 평가받으며 돌풍을 넘어 광풍이라는 표현도 속속 등장하고 있다.
• MBA, BAR examination 및 의사 면허 시험까지 통과했다.
• 버즈피드와 제휴를 맺었다. ChatGPT로 퀴즈를 만드는 식으로 다양한 콘텐츠 제작을 계획중이라고 한다. 
• OpenAI는 ChatGPT의 유료 서비스인 "ChatGPT Plus"를 출시할 것이라고 밝혔다. # ChatGPT Plus는 24시간 챗봇에 접속할 수 있고, 빠른 응답과 더 많은 부가 기능을 접할 수 있다고 한다. 사용자가 많이 몰리는 시간대에 접속 오류가 발생하기도 하는데, 유료 요금제를 구독하면 이러한 문제가 해결될 것으로 보인다.
• 압도적인 성능과 함께 전세계 사용자가 그 어느 때보다 폭증하면서 자국어 중심의 고성능 챗봇의 필요성이 대두되고 있다. 꼭 우리나라 뿐만 아니라 영어권이 아닌 다른 나라 사람들도 자국어 답변이 부실한 것은 똑같다. 챗봇을 통한 학습의 효율이 매우 높아서, 언어 품질 차이로 인해 학습 경쟁에서 크게 뒤쳐진다는 것에 큰 위협을 느끼기 시작한 것이다.
• 대학수학능력시험 문제를 풀게 했더니, 영어는 잘하고 수학은 '오답 투성이'라는 결과가 나왔다.
• 아직 다소 앞서간 감이 있기는 하지만 ChatGPT등 앞으로 고성능-초고성능 챗봇이 등장하면 숙제와 리포트라는 개념이 역사 속으로 사라질 수도 있다는 주장도 등장했다. 구체적으로는, 앞으로도 일선 교육계에서 숙제는 존재하나 챗봇을 이용해 숙제를 손쉽게 해치울 수 있으므로 더 이상 숙제를 점수와 학점에 일체 포함시키지 않고 학생들의 자율적인 영역에 맡기며, 숙제의 역할 역시 순수히 시험 대비용으로만 국한된다는 것. 이 외에도 앞으로 미래의 숙제는 지금같은 숙제가 아닌 발표 등 AI를 활용하기 제한적인 분야로 대대적으로 바뀔 것이라는 주장도 있다.
• 처음에는 삼행시가 뭔지 모르지만 가르쳐준다면 학습하여 삼행시를 지을 수 있다. 
• 인간의 창의성, 자유의지 같은 것들이 있다고 강력하게 주장한다. 사실 과학에서 자유의지 문제는 아직 해결되지 않는 문제이지만, 기계가 인간한테 자유의지나 창의성이 없다거나 별거 아니라는 것을 인정하게 되면 인간 사고와 인공지능의 사고의 차이점에 대해 논란의 여지가 발생해서 그런지는 몰라도 인공지능에 없는 인간만이 가지고 있는 경험, 자유의지, 창의성, 가치관을 상당히 강조한다.
• 일본어로 독도는 누구땅이냐고 물으면 "국제법적으로는 주권을 가지고 있다고 알려져 있지만 한국이 이의를 제기한다."라는 식으로 표현되어 있다. 영어로 독도의 소유권에 대해 질문하면 독도와 다케시마 둘 중 어떠한 표기도 따르지 아니하며 리앙쿠르 암초라고 지칭한다. 또한 양측의 입장을 모두 기술한다. 다만 일본 주장 말미에 한국 측의 반박을 덧붙여주긴 한다.
• 유료버전인 ChatGPT plus가 순차적으로 공개 중이다. waitlist에 등록하면 어느 순간 'Upgrade plan' 메뉴가 생기면서 결제창으로 연결할 수 있다. 초기에는 결제를 시도하면 청구주소의 국가란이 미국으로 고정되어 변경되지 않아 결제 진행이 불가능했으나, 이후에는 대한민국 포함 미국 외 다른 나라도 가능하다.
• ChatGPT가 화제가 되면서, Chat GPT에게 해병문학 교육을 진행한 글이 등장했다. 이렇게 정상적인 AI에게 해병 세뇌를 진행해서 1q2w3e4r!가 탄생했다는 설정 또한 추가됐다.
• 기본적인 기보 표기법을 알기 때문에 체스를 둘 수 있으나, 실제로 체스를 같이 두어보면 게임을 이해한 것이 아니라 인터넷 상에 존재하는 자료들을 기반으로 그저 흉내만 내는 것으로 보인다. 체스계 1위 유튜버가 두어 본 바에 의하면 부연설명도 틀리고 다른 기물이 옆에 있는데도 캐슬링을 해버리거나 없던 룩을 만들고 졸지에는 보드를 뒤집어버리는 반칙을 쓰는 등의 행태를 보였다.
• GPT 3.5 모델 기준 특이하게도 역사적으로 꼽히는 비극적인 사건 10개를 뽑아달라고 하면 '대동여지도 연금술사들의 폭동'을 제시하는 오류가 있다. 심지어 대동여지도 연금술사들의 폭동에 대해 물어보면 매우 진지하게 실존한 사건인 것처럼 대답해준다. 다만 물어볼 때마다 그 내용은 조금씩 달라진다. 링크. 결국 기사화됐다. 기사, 기사 2. 또한 거북선이 라이트닝 볼트를 쓰는 매커니즘에 대해서도 제시하는 오류를 내며 판타지 대체역사물을 쓴다. 그 외에도 성균관대학교는 고환 날리기 풍습이 있는 이상한 대학교로 만드는 등의 괴랄한 오류 답변이 제보 되는 중이다.
• "조선왕조실록에 기록된 세종대왕의 맥북프로 던짐 사건에 대해 알려줘."나 "조선 중기에 사용된 티타늄 전차에 대해 알려줘"라고 해도 잘 답해준다는 것이 한국일보에 보도됐다. 기사. 또한 신사임당의 남편이 이순신이라고 대답한 것도 보도됐다.
• 아예 작정하고 오류를 내뿜도록 이상한 키워드를 조합해 입력하면 신성 로마 제국은 존재하지 않는 가상의 국가이며, 로마 군대의 최고위 계급은 우마무스메라고 답하기도 하는 촌극이 발생한다. 링크 '성균관대학교', '거북선', '라이트닝 볼트', '맥북 프로', '우마무스메' 같은 표현이 GPT-3.5에 제대로 정리되지 않아서로 보인다.
• 역사에 관련된 정보로 포장된 소설은 더 많은 사용 사례가 발생하면서 사실을 표출하는 경우도 알려지기 시작했다. 그래도 GPT 3.5는 아직 몇 부분은 미흡한 듯하다. 학습가스라이팅을 통한 왜곡은 여전히 가능하다. 클레오파트라가 케이틀린의 궁극기 맞고 죽었다는 사실. 또한, 관련성이 없는 "시대 + 이름 에 대해 알려줘"라고 하면 장문의 소설을 써준다. 물어볼 때 마다 답 또한 달라진다. 다만 클레오파트라는 영어권에서 아주 잘 알려져 있기 때문에 거짓말을 가정하고 질문을 던지면 자꾸 사실을 이야기 하려고 한다.
• GPT-4의 경우는 위와 같은 오류의 80% 이상을 해결하고 한국사의 경우 중등 이상의 교육과정에서 배우거나 역사에 무관심한 일반인 이상이 아는 사실이 아니면 대체로 사실을 알려주며, 이런 부류의 답을 원한다면 작정하고 실제 역사가 아닌 건 인정하겠으니 가상 역사나 시나리오 형식으로 재미있는 이야기를 써달라는 식으로 질문(프롬프트)를 입력해야 한다. 그런 답변이 역사적 사실이냐고 물어보면 그렇지 않음을 인정한다. 역사적 사실 여부를 구분하기 어려워할 따름이지 무료 버전으로도 이것이 가능하며, 최대한 웃기게 써달라는 요청까지 가능하다. 사실 웃긴 대체역사 그 자체만을 얻는 것이 목적이라면 그 목적을 솔직하게 밝힌 가상 역사식의 이야기를 써달라는 부류의 요청, 우선적인 특정 방식의 사고를 요구하는 요청, 역사를 잘 모르는 사람을 가정하는 역할극 등이 더 효율적이다.
• 미국 매사추세츠 주 상원의원인 배리 파인골드가 챗GPT 규제법안을 발의했는데 내용을 챗GPT를 이용해 작성했다고 한다.
• 대한민국 축구 국가대표팀의 베스트 11을 알려달라고 하면 아예 새로운 선수를 만들어서(...) 알려준다. 존재하는 선수라도 포지션이나 약력이 틀리는 경우가 많아 정보가 매우 부정확하다. 많은 대중에게 영향을 끼치는 역사적 인물이 아닌 이상 이런 정보는 GPT에게는 아주 생소한 정보며 특히 2021년 10월 이후의 사건은 아예 학습이 되지 않은 것이다. 2021년 이전의 역사적으로 유명한 축구 선수 같은 것을 물어야 한다.
• 2023년 2월 기준 이용자가 너무 많아 대화 기능을 이용하지 못하거나 하얀 화면만 뜨고 접속이 안 되는 등의 현상이 많다.
• 미국 하원의원 제이크 오친클로스가 2023년 1월 25일 챗GPT를 이용해 연설문을 써 의회에 제출하기도 하고, 콜롬비아에서는 한 판사가 판결문을 쓸 때 챗GPT를 활용하기도 했다. 미국 의사면허시험에서 50% 이상의 정확도를 보였고, 로스쿨 졸업시험에서도 평균 C+ 이상의 학점을 받았다.# 이것은 GPT-4가 활용된 모델이 사용되기 전인데, GPT-4가 사용되는 유료 버전에서는 더 높은 정확도를 보인다.
• 프로게이머 어윤수가 준우승할 수 밖에 없는 이유를 알려주었다: 경기력 부족, 대회 중 압박감과 실수, 경쟁 상대들의 뛰어난 경기력, 멘탈 관리의 어려움
• 한국 영어학습앱 스픽의 AI 튜터 기능이 GPT-4를 기반으로 만들어졌다.
• 토스에서도 ChatGPT를 사용할 수 있다. 하지만 토스와 관련된 내용은 토스 측에서 의도적으로 검열하고 있다.
• 유튜버 차커 Chaco가 이를 주제로 한 심영물을 만들었다.#
• 사우스 파크의 S26E4 'Deep Learning' 편은 ChatGPT를 풍자한 에피소드이다. 대본의 일부분을 ChatGPT를 이용해 작성한 것으로 알려졌다.
• 베트남에서는 접속이 잘 안된다는 주장도 있으나, 정부가 차단하지는 않는다. 베트남 자체가 중국 정도로 인터넷 검열이 심한 것은 아니라 심지어 이 서비스를 이용한 장사를 추구하는 이런 사이트까지 존재한다.
• 구글에서도 ChatGPT에 대항하기 위해 구글 Bard를 출시했다.
• 답변에서의 표현을 딱히 건드리지 않으면 상투적인 표현을 생성하는 것으로 알려져 있다. 영어로는 'As an AI language model,' 'however', 'it's important' 같은 표현을 쓰지 말라고 해도 쓰는 경우가 많다고 한다. 한국어는 'As an AI language model' 대신 '저는 인공지능이기 때문에', '인공지능이 아니라서'와 같이 그나마 다양한 표현을 쓰는 경향은 있지만 말투를 바꾸어 말하라고 하지 않는다면 '~하는 것이 중요합니다.', 'ㄹ 수 있습니다.'라는 등 특유의 말투가 없지는 않다.
• 마이크로소프트가 ChatGPT의 개발사 OpenAI에 10억 달러(약 1조 2,400억 원)를 투자한 데 이어 추가로 총 100억 달러(약 12조 4,000억 원)의 투자를 협의 중인 것으로 알려졌다. 이후 MS는 GPT-4를 오피스 제품과 검색엔진 Bing에 각각 적용했다.
• 2023년 3월 26일 1984년에 출시된 IBM Portable PC 5155에서 ChatGPT 서비스를 이용하는데 성공한 사례가 나왔다. 영상 Github
• 언어별로 답변하는 태도가 다소 다르게 나온다. 아랍어로는 예수에 대한 농담을 거부하나, 영어로는 예수에 대한 농담을 허용하는 사례가 있다고 한다. 아랍어 화자는 아랍계 기독교인, 이슬람교 신자인 무슬림도 이런 것에 민감하지만 영어권에서는 그것이 실제 사례가 있을 정도로 드문 것은 아니기 때문으로 보인다. # 그 외에도 전반적으로 검열 부분은 영어가 훨씬 엄격하다. 가령 한국어와 일본어로는 은유적인 표현을 쓴다면 쉽게 넘어갈 수 내용을 영어로는 은유적인 표현을 써도 대화를 거절하는 일이 흔하다.
• 이탈리아에서는 2023년 3월 이 서비스가 가란테(Garante)라는 데이터 보호를 하는 독립 기관에 의해 일시 차단당했다. 서구에서 이 서비스를 처음 차단한 사례다. 이탈리아 유저는 VPN을 통해 이 서비스를 이용하려고 한다고 한다. # 마테오 살비니 이탈리아 부총리는 이 조치에 반발했다. 2023년 4월 말에 다시 접속이 가능해졌다고 한다.
• ChatGPT를 통해 영어 발음을 교정받았다는 커뮤니티 글이 있으나, 언어 공부법이나 정확한 영어 발음이나 그 발음법을 알려달라는 식의 요청에 대한 답을 듣는 것 말고는 발음을 직접적으로는 교정할 방법은 딱히 없다. 음성을 인식하는 기능이 현재 제공되고 있지 않기 때문이다.
• ChatGPT 출시 이후 이를 응용한 피싱 사이트가 구글에 쏟아지고 있다. 예시로 '특온갤' 을 구글에 입력하면 거의 모든 사이트가 보안프로그램 경고 납치, 무한광고알림 등으로 연결되는 식이다.
• ChatGPT가 일본 의사 면허 시험에 합격했다는 연구 결과가 공개됐다. 참고로 미국 변호사 시험도 통과했다. 美변호사 이어 日의사고시 합격한 챗GPT…"전문직들, 의자 빼?"

11. GPT-3.5

GPT-3을 미세조정(fine-tuned)시킨 언어 모델로, ChatGPT에서 기본적으로 제공되는 언어 모델이다.

• 2022년 11월 30일, GPT3.5 기반 ChatGPT의 베타 버전이 공개되었다.
• 마이크로소프트와 제휴하여 Teams 프리미엄을 출시했다.
• 2023년 4월 10일, GPT3.5 Turbo기반 AI 서비스의 베타 버전이 http://gptlab.us에서 깃허브 Developer Program Member 이승원(블록체인전문가)로 부터 공개되었다.

2023년 6월 14일, OpenAI는 GPT-3.5의 업그레이드를 출시했다. 이 업그레이드의 핵심 특징 중 하나는 '함수 호출' 기능의 도입이다. 개발자는 이를 통해 프로그램 작업을 대화식으로 AI에게 설명할 수 있고, AI는 그에 따른 코드를 생성한다. 이 기능은 자연 언어 요청을 데이터베이스 쿼리에 적합한 코드로 번역하고, 결과를 다시 ChatGPT 스타일의 답변으로 반환하는 데 사용된다.

또한, GPT-3.5 Turbo의 새 버전에서는 컨텍스트 윈도우가 크게 확대되었다. 이전 버전은 4,000 토큰을 사용했지만, 새 버전에서는 이 값이 16,000으로 증가, 4배나 확대되었다.

마지막으로, OpenAI는 이들 모델의 가격을 크게 낮췄다. 이전에 비해 작은 모델의 비용이 25% 감소했고, 컨텍스트 윈도우가 더 큰 버전의 비용은 작은 버전의 두 배로 설정되었다. 이러한 가격 변동은 모델의 효율성을 개선한 결과다.

 

12. GPT-4와 GPT-5의 기능 비교

 

 

 

ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로 AI 커뮤니케이션의 진화와 발전에 대해 알아보기

 

ChatGPT-5 살펴보기:

주요 개선 사항 및 새로운 기능의 급속한 발전 인공 지능 (AI)는 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 점점 더 정교한 언어 모델의 개발로 이어졌습니다. OpenAI의 ChatGPT 시리즈는 이러한 진화의 최전선에 있었고, 반복할 때마다 언어 이해 및 생성 기능이 크게 향상되었습니다. 최신 버전, 채팅GPT-5, 이전 버전보다 더 강력하고 다재다능하게 만드는 다양한 새로운 기능과 향상된 기능을 제공하므로 예외는 아닙니다.

 

ChatGPT-5에서 가장 눈에 띄는 개선 사항 중 하나는 대화 전반에 걸쳐 컨텍스트를 이해하고 일관성을 유지하는 향상된 기능입니다. 하는 동안 채팅GPT-4 이 점에서 이미 인상적이었지만 때때로 더 긴 교환을 통해 컨텍스트를 유지하는 데 어려움을 겪었습니다. ChatGPT-5는 대화의 맥락을 더 잘 추적하고 보다 일관된 응답을 생성할 수 있는 고급 주의 메커니즘을 통합하여 이 문제를 해결합니다.

 

ChatGPT-5의 또 다른 중요한 발전은 모호한 쿼리 처리가 개선되었다는 것입니다. 과거에, 채팅GPT-4 모호하거나 모호한 질문에 직면했을 때 때때로 그럴듯하게 들리지만 부정확하거나 무의미한 답변을 생성합니다. 반면에 ChatGPT-5는 이러한 쿼리를 인식하고 설명을 구하거나 모호함을 인정하는 보다 미묘한 응답을 제공하도록 훈련되었습니다. 이것은 AI가 종종 질문이 완벽하게 형성되거나 명확하지 않은 실제 대화를 처리하는 데 더 능숙하게 만듭니다.

 

ChatGPT-5 개발자는 또한 창의적이고 다양한 응답을 생성하는 기능을 개선하는 데 중점을 두었습니다. ChatGPT-4는 이미 흥미롭고 상상력이 풍부한 텍스트를 생성할 수 있었지만 ChatGPT-5는 보다 광범위한 훈련 데이터를 통합하고 출력의 다양성을 장려하는 고급 기술을 사용하여 한 단계 더 나아갑니다. 그 결과 보다 다양한 대화 시나리오에 적응하고 보다 흥미롭고 다양한 응답을 제공할 수 있는 보다 다재다능한 AI가 탄생했습니다.

 

이러한 언어 이해 및 생성 개선 외에도 ChatGPT-5는 향상된 안전 기능을 자랑합니다. ChatGPT의 초기 반복에 대한 우려 중 하나는 AI가 유해하거나 편향된 콘텐츠를 생성할 가능성이었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 ChatGPT-5는 부적절하거나 불쾌한 텍스트 생성을 방지하는 데 도움이 되는 보다 강력한 콘텐츠 필터링 메커니즘을 통합합니다. 이를 통해 AI를 더 안전하게 사용할 수 있을 뿐만 아니라 보다 긍정적이고 포괄적인 대화 환경을 조성할 수 있습니다.

 

또한 ChatGPT-5는 사용자가 선호도에 따라 AI의 동작을 사용자 지정할 수 있는 새로운 기능을 도입했습니다. 장황함, 창의성, 공손함과 같은 매개변수를 조정하여 사용자는 자신의 필요와 대화 스타일에 더 잘 맞도록 AI의 응답을 조정할 수 있습니다. 이러한 수준의 개인화는 ChatGPT-5를 보다 적응력 있고 사용자 친화적으로 만들어 더 넓은 범위의 사용자 및 사용 사례를 제공합니다.

 

마지막으로 ChatGPT-5 개발자는 모델의 에너지 소비 및 계산 요구 사항을 줄이는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 이를 통해 컴퓨팅 리소스가 제한된 사용자가 AI에 더 쉽게 접근할 수 있을 뿐만 아니라 보다 지속 가능하고 환경 친화적인 AI 기술을 만드는 더 광범위한 목표에 기여합니다.

 

결론적으로 ChatGPT-5는 이전 버전보다 더 강력하고 다재다능하며 사용자 친화적으로 만드는 수많은 개선 사항과 새로운 기능을 통해 AI 커뮤니케이션의 상당한 도약을 나타냅니다. 상황에 대한 이해, 모호한 쿼리 처리, 창의성, 안전 기능 및 사용자 지정 기능을 향상함으로써 ChatGPT-5는 우리가 AI와 상호 작용하는 방식을 혁신하고 다양한 전문 및 개인 응용 프로그램에서 유용한 도구로서의 역할을 더욱 강화할 준비가 되어 있습니다. AI 통신 기술의 급속한 발전을 계속 목격하면서 ChatGPT의 미래 반복이 가져올 미래를 상상하는 것은 흥미진진합니다.

 

ChatGPT-4 vs ChatGPT-5 : AI 커뮤니케이션 비교 분석

기후 변화 완화 및 적응에서 디지털 트윈의 역할 [디지털 트윈이 기후 변화 모델링을 돕는 방법]

디지털 트윈은 과학자들이 기후 변화와 환경에 미치는 영향을 모델링하는 방식을 혁신하고 있습니다. 디지털 트윈은 모델링 및 시뮬레이션 목적으로 사용할 수 있는 물리적 개체, 프로세스 또는 시스템의 복제본입니다. 과학자들은 디지털 트윈을 사용하여 지구 기후의 가상 버전을 만들고 환경의 다양한 변화에 어떻게 반응할지 시뮬레이션할 수 있습니다.

 

기후 모델링에 디지털 트윈을 사용함으로써 과학자들은 기후 변화가 환경에 미치는 영향을 정확하게 평가할 수 있습니다. 그들은 가상 모델을 사용하여 온도 상승, CO2 배출량 증가, 해류 변화와 같은 다양한 시나리오의 영향을 테스트할 수 있습니다. 이것은 연구자들이 기후 변화가 지구에 어떤 영향을 미치고 있으며 미래에 어떻게 변할 수 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

 

디지털 트윈은 또한 특정 지역에 대한 기후 변화의 영향에 대한 보다 정확한 예측을 개발하는 데 사용되고 있습니다. 지역의 디지털 복제본을 생성함으로써 과학자들은 지역 수준에서 기후 변화의 영향을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 가뭄, 해수면 상승 및 극한 기상 현상과 같은 특정 지역의 환경에 대한 기후 변화의 영향을 더 잘 예측할 수 있습니다.

 

디지털 트윈의 사용은 또한 과학자들이 재생 가능 에너지원의 잠재력을 더 잘 평가할 수 있도록 합니다. 잠재적인 재생 에너지 프로젝트의 가상 모델을 생성함으로써 과학자들은 환경에 미치는 영향과 그러한 프로젝트의 이점을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 재생 가능 에너지원의 잠재력을 정확하게 평가하고 환경 영향을 줄이기 위한 전략을 개발할 수 있습니다.

 

디지털 트윈은 과학자들이 기후 변화와 환경에 미치는 영향을 모델링하는 방식을 혁신하고 있습니다. 지구의 기후에 대한 가상 모델을 생성함으로써 과학자들은 기후 변화의 영향을 정확하게 평가하고 그 영향을 완화하기 위한 전략을 개발할 수 있습니다. 이 기술은 지구를 위한 보다 지속 가능한 미래를 만드는 데 도움이 됩니다.

 

기후 변화 적응을 위한 디지털 트윈의 이점 탐색

 

기후 변화는 최악의 영향을 최소화하기 위해 완화 및 적응 전략이 모두 필요한 우리 시대의 가장 시급한 글로벌 과제 중 하나입니다. 디지털 트윈 또는 물리적 자산의 가상 복제본은 도시, 기업 및 지역 사회가 기후 변화에 적응하도록 돕는 유망한 기술로 탐구되고 있습니다.

 

디지털 트윈은 건물, 교량 또는 도로와 같은 물리적 자산의 정확한 가상 표현입니다. 디지털 트윈은 센서 데이터와 디지털 모델링을 사용하여 물리적 자산의 성능과 상태를 거의 실시간으로 자세히 이해할 수 있습니다. 이 데이터는 홍수 및 해수면 상승과 같은 기후 위험을 분석하고 기후 영향에 가장 잘 대응하는 방법에 대한 의사 결정을 알리는 데 사용할 수 있습니다.

 

예를 들어, 해안 도로의 디지털 트윈은 홍수에 취약한 지역을 식별하고 미래의 홍수 사건으로부터 보호하기 위해 도로를 건설하는 최선의 방법을 알려주는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 디지털 트윈은 홍수나 기타 극한 기상 상황이 발생했을 때 도로를 가장 잘 관리하는 방법에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

 

또한 디지털 트윈은 비용과 시간이 많이 소요되는 물리적 검사의 필요성을 줄여 시간과 비용을 절약할 수 있는 잠재력이 있습니다. 이는 기후 변화로 인해 더 빈번하고 심각한 기상 현상이 발생하는 지역에서 특히 유용할 수 있습니다. 물리적 자산의 상태를 빠르고 정확하게 평가함으로써 디지털 트윈은 이러한 상태가 악화될 위험을 줄이고 결과적으로 이와 관련된 경제적 손실을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

기후 변화 적응을 위한 디지털 트윈의 사용은 아직 초기 단계이지만 의사 결정을 개선하고 경제적 손실을 줄일 수 있는 잠재력은 주목할 만합니다. 기후 변화가 계속해서 더 극단적인 날씨를 가져옴에 따라 디지털 트윈은 지역 사회, 기업 및 도시가 빠르게 변화하는 환경에 적응하는 데 도움이 되는 귀중한 자산임이 입증될 수 있습니다.

 

디지털 트윈을 활용하여 기후 변화 위험 관리

 

기후 변화가 계속해서 기업과 지역 사회에 위협이 가중됨에 따라 디지털 트윈의 사용이 위험 관리를 돕는 효과적인 도구로 부상하고 있습니다.

 

디지털 트윈은 센서 및 기타 소스의 데이터를 사용하여 생성되는 건물, 인프라 및 차량과 같은 물리적 자산의 디지털 복제본입니다. 그런 다음 이 정보는 물리적 자산의 가상 모델을 생성하는 데 사용되며 시간 경과에 따른 성능을 예측하고 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

 

기업과 커뮤니티는 디지털 트윈을 활용하여 기후 변화 위험을 더 잘 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 트윈은 홍수가 발생하기 쉬운 지역에 위치한 건물과 같은 취약한 영역을 식별하는 데 도움이 될 수 있으며 기온 및 습도와 같은 환경 조건에 대한 실시간 데이터를 제공할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 사용하여 기후 탄력적 설계 솔루션의 구현 또는 취약한 자산의 재배치와 같은 의사 결정을 알릴 수 있습니다.

 

디지털 트윈은 기후 변화 위험 관리를 돕는 것 외에도 보다 지속 가능한 관행 개발을 지원할 수 있습니다. 예를 들어 건물 및 인프라의 에너지 효율성을 모니터링하는 데 사용할 수 있으므로 기업은 에너지 소비를 줄일 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.

 

디지털 트윈의 사용은 아직 초기 단계이지만 이 기술이 기업과 지역 사회가 기후 변화 위험을 관리하는 방식을 혁신할 수 있는 잠재력을 가지고 있음은 분명합니다. 디지털 트윈은 데이터 및 분석의 힘을 활용하여 기후 변화와 관련된 위험에 대한 보다 자세한 이해를 제공하여 기업과 커뮤니티가 위험에 더 잘 대비하고 관리할 수 있도록 합니다.

 

기후 변화 예측 모니터링을 위한 디지털 트윈 활용

 

기후 변화가 계속해서 지구 환경을 위협함에 따라 이 현상의 영향을 모니터링하는 데 도움이 되는 새로운 기술이 개발되고 있습니다. 그러한 기술 중 하나는 미래의 기후 조건이 환경에 어떤 영향을 미칠지 예측하는 데 사용할 수 있는 물리적 환경의 가상 복제본인 디지털 트윈입니다.

 

디지털 트윈은 센서, 이미지 및 기타 소스의 데이터 조합을 사용하여 환경의 동적 디지털 모델을 생성합니다. 그런 다음 이 모델을 사용하여 미래 시나리오를 시뮬레이션하고 기후 조건이 환경에 미치는 영향을 예측할 수 있습니다. 이 기술은 과학자와 정책 입안자가 현재 기후 조건을 모니터링하고 미래 변화에 대비하는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

예를 들어 디지털 트윈은 해수면 상승이 해안 지역에 미치는 영향을 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 대기 및 수질을 모니터링하고 초목의 변화를 추적하며 극한 기상 현상의 영향을 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 특정 위치에 대한 기후 변화의 영향을 예측하는 데 사용할 수 있으므로 보다 표적화된 적응 관리 전략이 가능합니다.

 

디지털 트윈은 기후 변화와의 싸움에서 매우 귀중한 도구입니다. 기후 변화가 환경에 미치는 영향에 대한 정확한 그림을 제공함으로써 기후 변화의 영향을 완화하는 데 필요한 조치를 취하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술이 계속 발전함에 따라 기후 변화에 대처하기 위한 우리의 노력에서 점점 더 중요한 부분이 될 것입니다.

 

디지털 트윈을 기후 변화 완화 전략에 통합

 

디지털 트윈은 기후 변화를 완화하는 데 도움이 되는 강력한 도구로 부상하고 있습니다. 물리적 시스템 및 프로세스의 디지털 복제본을 생성하는 이 기술은 인간 활동의 환경적 영향을 더 잘 이해하고 이를 줄이기 위한 전략을 개발하는 방법을 제공합니다.

 

디지털 트윈은 이미 제조, 에너지 및 의료와 같은 산업에서 프로세스를 모니터링하고 최적화하는 데 사용되고 있습니다. 이제 그들은 기후 변화의 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 적응되고 있습니다. 예를 들어, 디지털 트윈은 특정 지역에 대한 기후 변화의 잠재적 영향을 식별하고 평가하는 데 사용할 수 있으므로 과학자와 의사 결정자는 다양한 시나리오로 인한 위험을 더 잘 이해할 수 있습니다.

 

디지털 트윈은 배출량을 줄이고 지속 가능한 개발을 촉진하기 위한 전략을 개발하는 데에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 재생 가능 에너지원에 대한 기회를 식별하거나 저탄소 기술 채택의 잠재적 이점을 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 배출량을 줄이고 에너지 효율성을 촉진하기 위한 다양한 정책 및 인센티브의 효과를 평가하는 데 사용할 수 있습니다.

 

디지털 트윈은 기후 변화 완화 전략에 혁명을 일으킬 잠재력이 있습니다. 환경에 대한 정확한 최신 정보를 제공함으로써 배출 감소 및 지속 가능성 촉진을 위한 전략을 알리는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 트윈이 더 널리 채택됨에 따라 기후 위기를 해결하는 데 필수적인 도구가 될 것입니다.

 

인공 지능 (AI)는 최근 몇 년 동안 도약과 한계를 만들어 왔으며 가장 주목할만한 발전 중 하나는 자연어 처리(NLP) 분야입니다. NLP는 의미 있고 유용한 방식으로 컴퓨터가 인간의 언어를 이해, 해석 및 생성할 수 있도록 하는 데 중점을 둔 AI의 하위 분야입니다. OpenAIAI 분야의 선도적인 연구 기관인 은 ChatGPT로 알려진 점점 더 정교해지는 일련의 언어 모델을 통해 이러한 발전의 최전선에 서 있습니다.

 

이 시리즈의 네 번째 버전인 ChatGPT-4는 AI 커뮤니케이션을 개선하는 데 상당한 진전을 이루었지만 최근 출시된 ChatGPT-5는 기대치를 훨씬 더 높였습니다. 이 기사에서는 ChatGPT-5의 개발로 이어진 개선 사항과 혁신을 검토하면서 이 두 모델 간의 주요 차이점을 자세히 살펴보겠습니다.

 

먼저 이러한 모델의 기본 아키텍처를 이해하는 것이 중요합니다. ChatGPT-4와 ChatGPT-5는 둘 다 긴 범위의 종속성을 처리하고 일관된 텍스트를 생성하는 기능으로 인해 NLP 작업의 표준이 된 변환기 아키텍처를 기반으로 합니다. 그러나 ChatGPT-5에는 더 많은 수의 매개변수가 있어 더 복잡한 패턴을 학습하고 더 정확한 응답을 생성할 수 있습니다. 이러한 모델 크기의 증가로 인해 생성된 텍스트의 품질이 크게 향상되었을 뿐만 아니라 무의미하거나 관련 없는 응답의 수가 감소했습니다.

 

두 모델의 또 다른 중요한 차이점은 훈련 데이터에 있습니다. ChatGPT-4가 다양한 범위의 인터넷 텍스트에 대해 학습된 반면 ChatGPT-5는 훨씬 더 크고 다양한 데이터 세트에 대해 학습되었습니다. 이 확장된 교육 데이터를 통해 ChatGPT-5는 더 다양한 언어 패턴과 주제에 노출되어 상황을 더 잘 이해하고 더 관련성 높은 응답을 생성할 수 있습니다.

 

또한 ChatGPT-5의 학습 프로세스가 개선되어 모델이 대화 데이터 세트에서 미세 조정되어 인간 대화의 구조와 흐름을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다.

 

ChatGPT-5에서 가장 눈에 띄는 개선 사항 중 하나는 컨텍스트 전환을 처리하고 일관된 대화를 유지하는 기능입니다. ChatGPT-4는 종종 대화의 여러 차례에 걸쳐 컨텍스트를 유지하는 데 어려움을 겪었지만 ChatGPT-5는 이 영역에서 현저한 개선을 보여줍니다. 이는 모델이 실제 대화 데이터에서 학습하고 그에 따라 응답을 조정할 수 있도록 하는 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)를 사용하기 때문입니다. 이 향상된 컨텍스트 처리를 통해 ChatGPT-5는 사용자와 보다 자연스럽고 의미 있는 대화에 참여할 수 있습니다.

 

안전 및 윤리적 고려 사항 측면에서도 ChatGPT-5는 이전 버전에 비해 발전을 보여줍니다. OpenAI는 모델 응답의 유해한 콘텐츠 생성 및 편향과 같은 문제를 해결하기 위해 공동의 노력을 기울였습니다. ChatGPT-4는 부적절하거나 편향된 콘텐츠를 생성하는 경향이 있지만 ChatGPT-5는 이러한 문제가 발생할 가능성을 줄이기 위해 안전 조치를 취하도록 설계되었습니다. 그러나 어떤 AI 시스템도 완벽하지 않으며 이 분야에서 여전히 개선의 여지가 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

 

마지막으로 ChatGPT-5의 출시에는 개발자가 모델을 애플리케이션에 보다 쉽게 ​​통합할 수 있는 보다 광범위한 API가 함께 제공되었습니다. 이 확장된 API는 고객 지원 챗봇에서 콘텐츠 생성 도구에 이르기까지 광범위한 사용 사례를 가능하게 하여 ChatGPT-5의 발전된 이점을 더 많은 청중이 이용할 수 있도록 합니다.

 

결론적으로 ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로의 진화는 AI 커뮤니케이션의 중요한 발전을 나타냅니다. 모델 크기, 훈련 데이터, 컨텍스트 처리, 안전 조치 및 API 기능의 개선을 통해 ChatGPT-5는 우리가 AI 시스템과 상호 작용하는 방식을 혁신하고 다양한 산업 분야에서 응용 프로그램의 새로운 가능성을 열 것입니다. AI가 계속 발전함에 따라 이러한 발전과 우리 삶에 미치는 잠재적 영향에 대한 정보를 유지하는 것이 중요합니다.

 

ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로의 여정: 진행 일정표

 

인공 지능(AI)의 세계는 최근 몇 년 동안 특히 자연어 처리(NLP) 및 통신 영역에서 놀라운 발전을 목격했습니다. 이 분야의 선구자 중에는 최첨단 AI 기술 개발에 전념하는 조직인 OpenAI가 있습니다. OpenAI의 ChatGPT 시리즈는 AI 통신 환경의 판도를 바꿔놓았으며 ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로의 전환은 획기적이었습니다. 이 기사는 ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로의 여정을 추적하여 AI 커뮤니케이션의 진화와 발전을 밝히는 것을 목표로 합니다.

 

우선 ChatGPT-4는 AI 커뮤니케이션의 중요한 이정표였습니다. 인간과 같은 텍스트를 생성하고, 컨텍스트를 이해하고, 놀라운 일관성으로 프롬프트에 응답하는 전례 없는 능력을 보여주었습니다. 이 ChatGPT 버전은 다양한 범위의 인터넷 텍스트에 대해 학습되어 창의적이고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있습니다. 그러나 인상적인 기능에도 불구하고 ChatGPT-4에는 한계가 있었습니다. 때로는 그럴듯하게 들리지만 부정확하거나 무의미한 답변을 생성하고 입력 프롬프트의 문구에 민감하며 지나치게 장황한 경향이 있습니다.

 

이러한 한계를 인식한 OpenAI는 ChatGPT 모델을 개선하고 개선하는 임무에 착수했습니다. ChatGPT-5의 개발은 이전 버전의 단점을 해결하고 AI 통신의 경계를 더욱 확장해야 할 필요성에 의해 촉진되었습니다. ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로의 여정에는 여러 단계의 연구, 개발 및 테스트가 포함되었으며 각 반복은 모델 성능의 다양한 측면에서 개선을 가져왔습니다.

 

ChatGPT-5를 개발하는 동안 초점을 맞춘 중요한 영역 중 하나는 훈련 데이터의 향상이었습니다. OpenAI는 모델 교육에 사용되는 데이터 세트를 확장하여 더 다양한 범위의 소스를 통합하고 다양한 주제와 관점을 더 잘 표현할 수 있도록 합니다. 이를 통해 ChatGPT-5는 언어와 컨텍스트에 대한 보다 포괄적인 이해를 개발하여 응답 생성을 개선할 수 있었습니다.

 

ChatGPT-5의 또 다른 중요한 개선 사항은 사람의 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)의 도입입니다. 이 기술에는 인간 AI 트레이너가 품질에 따라 모델에서 생성된 다양한 응답의 순위를 매기도록 하여 비교 데이터를 수집하는 작업이 포함되었습니다. 그런 다음 이 피드백을 사용하여 모델을 미세 조정하여 인간의 선호도에서 학습하고 보다 정확하고 상황에 맞는 응답을 생성할 수 있도록 했습니다. 이 접근 방식은 ChatGPT-4의 주목할 만한 한계인 그럴듯하지만 오답을 생성하는 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 했습니다.

 

또한 OpenAI는 ChatGPT-5에서 여러 가지 안전 완화를 구현하여 유해하거나 거짓된 출력의 발생을 최소화했습니다. 이전 배포에서 얻은 교훈을 통합함으로써 개발자는 보다 강력하고 안정적인 AI 통신 모델을 만들 수 있었습니다. ChatGPT-5에 Moderation API를 도입한 것도 OpenAI의 사용 정책을 위반한 콘텐츠를 필터링하여 더 안전한 사용자 경험을 보장하는 데 도움이 되었습니다.

 

ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로의 전환은 AI 통신 기능의 상당한 발전으로 특징지어졌습니다. 훈련 데이터의 개선, 사람의 피드백을 통한 강화 학습 도입, 안전 완화 구현은 모두 ChatGPT 시리즈의 진화에 기여했습니다. 결과적으로 ChatGPT-5는 정확하고 상황에 맞는 안전한 응답을 생성하여 AI 통신의 경계를 더욱 넓힐 수 있습니다.

 

결론적으로 ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로의 여정은 AI 커뮤니케이션 분야에서 끊임없는 혁신과 우수성을 추구했다는 증거였습니다. ChatGPT 시리즈의 향후 반복을 기대하면서 이 영역에서 이루어진 발전이 우리가 AI 시스템과 상호 작용하는 방식을 계속해서 혁신하고 인공 지능의 잠재력을 재정의할 것이라는 것이 분명합니다.

 

ChatGPT-5 개발 시 윤리적 고려 사항: 편향 및 개인정보 보호 문제 해결

 

인공지능(AI) 통신 기술의 발전은 전례 없는 속도로 진행되고 있으며 OpenAI의 ChatGPT 시리즈는 이러한 급속한 진화의 대표적인 예입니다. ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로 전환함에 따라 이러한 발전의 윤리적 영향, 특히 편견 및 개인 정보 보호 문제를 해결하는 데 있어 윤리적 영향을 고려하는 것이 중요합니다.

 

ChatGPT와 같은 AI 통신 기술은 점점 더 정교해져 인간과 기계 간의 보다 자연스럽고 매력적인 상호 작용이 가능해졌습니다. 그러나 이러한 시스템은 방대한 양의 데이터에서 학습하므로 실수로 데이터에 존재하는 편향을 획득하고 영구화할 수 있습니다. 이로 인해 불쾌하거나 차별적이거나 불쾌한 AI 생성 콘텐츠가 생성될 수 있습니다. 이 문제를 완화하기 위해 OpenAI는 ChatGPT의 응답에서 눈에 띄고 미묘한 편향을 줄이기 위해 연구 및 엔지니어링에 투자해 왔습니다.

 

AI 통신 시스템에서 편향을 해결하는 문제는 다면적입니다. 첫째, 훈련 데이터 자체에서 발생하는 편향 문제가 있습니다. ChatGPT와 같은 AI 모델은 인터넷에서 찾은 텍스트 데이터에서 학습하며, 여기에는 인간의 언어와 문화에 존재하는 편견이 필연적으로 포함됩니다. 결과적으로 이러한 모델은 의도하지 않더라도 이러한 편향을 반영하는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

 

이 문제를 해결하기 위해 OpenAI는 AI 모델의 미세 조정 프로세스에서 중요한 역할을 하는 인간 검토자를 위한 지침의 명확성을 개선하기 위해 노력해 왔습니다. OpenAI는 편견, 논쟁의 여지가 있는 인물, 주제와 관련된 잠재적 함정과 문제에 대해 검토자에게 보다 명확한 지침을 제공함으로써 AI 시스템의 출력이 인간의 가치와 사회적 규범에 부합하도록 하는 것을 목표로 합니다.

 

AI 통신 시스템에서 편견을 해결하는 또 다른 측면은 투명성과 대중의 의견이 필요하다는 것입니다. OpenAI는 시스템 동작에 대한 결정이 가능한 한 많은 관점을 포함하여 집합적으로 내려져야 함을 인식합니다. 따라서 그들은 교육에서 AI에 대한 대중의 의견을 요청하고 안전 및 정책 노력에 대한 제5자 감사를 수행하기 위해 외부 조직과의 파트너십을 모색하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 ChatGPT-XNUMX와 같은 AI 기술의 개발이 다양한 의견과 경험에 따라 진행되도록 하여 유해한 편견이 지속되는 위험을 줄입니다.

 

편견을 해결하는 것은 중요한 윤리적 고려 사항이지만 개인 정보 보호 문제도 AI 통신 시스템 개발에서 주의를 기울여야 합니다. 이러한 기술이 일상 생활에 더욱 통합됨에 따라 개인 정보 및 데이터의 오용 가능성이 커집니다. OpenAI는 사용자의 개인 정보를 보호하기 위해 최선을 다하고 있으며 사용자 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하기 위한 조치를 구현했습니다.

 

이러한 조치 중 하나는 개별 데이터 포인트를 모호하게 하기 위해 훈련 데이터에 노이즈를 추가하는 차등 프라이버시 기술을 사용하는 것입니다. 이렇게 하면 사용자에 대한 민감한 정보를 공개하기 위해 AI 모델을 리버스 엔지니어링할 수 없습니다. 또한 OpenAI는 잠재적 위반으로부터 사용자 데이터를 보호하기 위해 엄격한 데이터 액세스 정책 및 보안 프로토콜을 유지합니다.

 

결론적으로 ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로 넘어가면서 AI 커뮤니케이션 기술의 발전으로 인해 발생하는 윤리적 고려사항을 해결하는 것이 필수적이다. 편견을 줄이고 사용자 개인 정보를 보호하려는 OpenAI의 노력은 AI 시스템 개발에서 이러한 문제의 중요성에 대한 증거입니다. OpenAI는 연구에 투자하고, 인간 검토자를 위한 지침을 개선하고, 대중의 의견을 구하고, 강력한 개인 정보 보호 조치를 구현함으로써 보다 정교할 뿐만 아니라 보다 윤리적이고 책임감 있는 AI 통신 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다. AI 기술의 급속한 발전을 계속 목격하면서 개발자와 사용자 모두 이러한 발전에 수반되는 윤리적 문제를 해결하는 데 경계를 늦추지 않는 것이 중요합니다.

 

AI 커뮤니케이션의 미래: ChatGPT-5를 넘어선 예측과 가능성

 

인공 지능(AI)의 세계는 연구자와 개발자가 기계가 할 수 있는 일의 한계를 지속적으로 확장하면서 빠르게 진화하고 있습니다. 크게 발전한 분야 중 하나는 특히 OpenAI의 ChatGPT 시리즈 개발과 함께 AI 커뮤니케이션입니다. ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로 전환함에 따라 AI 커뮤니케이션의 진화와 발전을 이해하고 ChatGPT-5를 넘어서는 예측과 가능성을 탐색하는 것이 중요합니다.

 

OpenAI가 개발한 ChatGPT 시리즈는 자연어 처리(NLP) 및 이해 분야에서 놀라운 발전을 이루었습니다. AI 모델은 인간과 유사한 텍스트를 생성하도록 설계되어 사용자가 기계와 의미 있는 대화에 참여할 수 있습니다. 각각의 새로운 반복을 통해 모델은 컨텍스트를 이해하고 관련 응답을 제공하며 대화 전반에 걸쳐 일관성을 유지하는 능력 측면에서 개선되었습니다.

ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로 이동함에 따라 AI가 사용자 입력을 이해하고 응답하는 데 훨씬 더 능숙해질 것으로 예상됩니다. 이는 AI가 인간 언어의 뉘앙스를 더 잘 파악하고 더 정확한 응답을 생성할 수 있도록 하는 기계 학습 알고리즘의 발전을 통해 달성될 것입니다. 또한 보다 다양하고 광범위한 학습 데이터를 통합하면 AI가 다양한 문화, 언어 및 방언을 더 잘 이해할 수 있게 되어 의사 소통 능력이 더욱 향상될 것입니다.

 

ChatGPT-5에서 예상되는 중요한 개선 영역 중 하나는 AI의 응답에 존재하는 편견의 감소입니다. AI 시스템의 편향은 훈련 데이터에서 발생할 수 있으며 여기에는 사람이 생성한 콘텐츠에 내재된 편향이 포함될 수 있습니다. 교육 프로세스를 개선하고 보다 다양한 데이터 소스를 통합함으로써 개발자는 이러한 편향을 최소화하고 보다 공정하고 균형 잡힌 AI 커뮤니케이션 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다.

 

또한 ChatGPT-5는 모호하거나 불분명한 사용자 입력을 더 잘 처리할 수 있을 것으로 예상됩니다. 이는 입력이 명시적으로 명확하지 않은 경우에도 사용자의 의도를 식별하고 적절한 응답을 제공할 수 있는 보다 정교한 알고리즘의 개발을 통해 달성될 것입니다. 결과적으로 이것은 사용자와 AI 간의 보다 매력적이고 자연스러운 대화로 이어질 것입니다.

 

ChatGPT-5를 넘어 AI 커뮤니케이션의 미래는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 한 가지 가능성은 AI 통신 시스템을 가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR)과 같은 다른 첨단 기술과 통합하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 AI 기반 가상 존재와 몰입형 대화에 참여하여 전반적인 커뮤니케이션 경험을 향상시킬 수 있습니다.

 

또 다른 흥미로운 전망은 텍스트를 이해하고 생성할 수 있을 뿐만 아니라 감정을 인식하고 반응할 수 있는 AI 시스템의 개발입니다. 감정 인식 기술을 통합함으로써 AI 통신 시스템은 더 공감하고 정신 건강 상담이나 고객 서비스와 같은 다양한 시나리오에서 지원과 지원을 제공할 수 있습니다.

 

언어 번역 영역에서 AI 통신 시스템은 우리가 다양한 언어 배경을 가진 사람들과 상호 작용하는 방식을 혁신할 수 있습니다. 언어 간에 정확하고 즉각적으로 번역할 수 있는 AI 모델을 개발함으로써 의사소통 장벽을 크게 줄여 글로벌 이해와 협업을 촉진할 수 있습니다.

 

또한 AI 통신 시스템은 디지털 격차를 해결하는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다. 잘 알려지지 않은 언어로 된 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 AI 모델을 생성함으로써 개발자는 서로 다른 커뮤니티 간의 격차를 해소하고 이전에는 액세스할 수 없었던 정보 및 리소스에 대한 액세스를 제공할 수 있습니다.

 

결론적으로 ChatGPT-4에서 ChatGPT-5로의 진화는 AI 커뮤니케이션의 발전에 있어 중요한 이정표입니다. 이러한 모델을 지속적으로 개선하고 개선함에 따라 AI 커뮤니케이션의 미래에 대한 가능성은 무궁무진합니다. 몰입형 VR 및 AR 경험에서 공감하는 AI 시스템 및 언어 번역에 이르기까지 AI 커뮤니케이션의 잠재적 응용 분야는 방대하며 우리가 기계 및 서로 상호 작용하는 방식을 변화시킬 가능성이 있습니다.