OpenAI의 ChatGPT에서 개발한 것과 같은 AI 모델이 상당히 유용할 수 있다는 것은 분명한 사실이지만, 부정확한 정보를 제공하는 경우가 종종 발생하는데, 이를 흔히 ‘환각’이라고 합니다.
AI 모델에서 환각이 발생하는 이유는 종종 유한하고 결함이 있을 수 있는 데이터 세트에 대한 학습으로 인해 오류나 편견이 발생할 수 있기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 이러한 발생 가능성을 최소화하기 위해 몇 가지 사전 예방적 조치를 취할 수 있습니다.
간단하고 직접적인 언어 사용
복잡하지 않은 프롬프트를 활용하면 AI 모델이 사용자의 입력을 잘못 해석할 확률이 줄어듭니다. 따라서 프롬프트는 명확하고 간결하며 쉽게 이해할 수 있어야 합니다.
불필요한 세부 정보가 많은 복잡한 프롬프트를 작성하여 ChatGPT 질문을 잘못 해석하고 겨울 의류 구매에 대한 최선의 방법을 제안하는 결과를 초래했습니다.
직설적인 질문을 활용하면 더 정확하고 유익한 답변을 얻을 수 있었습니다.
인공지능(AI) 툴로부터 정확한 답변을 얻으려면 프롬프트를 주의 깊게 검토하여 원하는 목적에 부합하는지 확인하는 것이 중요합니다. 따라서 입력 내용에 관련 없는 정보나 복잡한 문장 구조가 포함되어 있는 경우, 정확한 답변을 얻고 AI가 답변을 조작하지 못하도록 수정하는 것이 필수적입니다.
프롬프트에 컨텍스트 통합
프롬프트 내에 인공지능(AI) 도구에 컨텍스트를 제공하면 정보에 입각한 관련성 있는 답변을 생성하는 능력을 향상시킬 수 있습니다. 이렇게 하면 가능한 답변의 범위를 좁히고 AI 플랫폼이 쿼리를 처리할 때 보다 구체적인 접근 방식에 집중하도록 유도할 수 있습니다.
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나이, 소득, 향후 몇 년간 예상되는 자본 성장률 등의 추가 정보를 제공하면 AI 모델이 개별 상황과 요구 사항을 더 명확하게 이해할 수 있습니다. 그 결과 특정 요구 사항과 기대치를 충족하는 데 더 적합한 답변을 생성할 수 있습니다.
프롬프트 세분화
프롬프트를 세분화하고 더 정확한 지시를 제공하면 인공지능 기기를 사용할 때 생성된 결과가 편향으로 인해 잘못되거나 결함이 있는 것으로 관찰된 경우 상황에 맞는 응답을 얻을 가능성이 높아질 수 있습니다.
부정확하고 때때로 잘못된 결과를 초래할 수 있는 일반적인 체중 감량 권장 사항을 요청하는 대신, 근거에 기반한 구체적인 체중 감량 전략을 찾도록 요청을 수정하는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 이러한 집중적인 접근 방식을 채택하면 AI 챗봇에서 의미 있는 인사이트를 추출할 수 있습니다.
AI 챗봇의 응답이 반복적으로 잘못되었거나 받아들일 수 없는 경우 AI 챗봇 제작자에게 건설적인 비판을 제공하는 것이 필수적입니다. 이렇게 함으로써 기본 알고리즘을 개선하고 향후 상호 작용에서 더 나은 성능을 보장하는 데 기여할 수 있습니다.
온도 변경
낮은 온도에서는 더 정확한 결과가 생성되는 반면, 높은 온도에서는 응답이 예측 불가능할 가능성이 더 높습니다. 검증 가능한 증거에 기반한 정보를 원하는 경우, 상상력은 떨어지지만 보다 논리적인 솔루션을 제공하는 최소 온도 구성을 사용하는 것이 좋습니다.
일관성 있고 유익한 콘텐츠를 생성하는 등 특정 작업에 특정 AI 모델을 활용할 때는 온도를 높이는 것이 해로울 수 있지만, 브레인스토밍 세션이나 가벼운 답변을 구할 때는 온도를 높이면 더 창의적이고 재미있는 결과물이 나올 수 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 AI 시스템에서 불규칙하고 상상 속의 결과를 생성할 수 있는 위험을 수반합니다.
더 나은 결과를 위해 최고의 AI 챗봇 사용
최첨단 AI 모델의 높은 정확도에도 불구하고 때때로 잘못된 정보를 생성할 가능성은 여전히 존재합니다. 따라서 대화형 에이전트가 생성하는 모든 사실적 주장과 통계 데이터는 신뢰성 있는 것으로 받아들이기 전에 엄격한 검증을 거쳐야 합니다.
또한 여러 인공지능 모델을 평가하여 정확한 결과 도출 측면에서 최적의 성능을 보이는 모델을 선택하는 것을 고려해야 하며, 특히 중요한 애플리케이션이나 의사결정 프로세스에 이러한 시스템을 활용할 때는 더욱 그렇습니다.