주요 요점
지나치게 광범위하거나 모호한 지침은 예상치 못한 결과를 초래할 수 있으므로 인공지능이 생성한 콘텐츠가 의도한 기대치에서 벗어나는 사례를 줄이려면 프롬프트가 간결하고 명확하게 정의되어 있는지 확인하는 것이 필수적입니다. 이러한 위험을 줄이려면 세부 사항을 정확하게 정의하고 해석의 여지를 없애는 것이 중요합니다.
개발자 가이드라인에 따르면, AI가 생성한 콘텐츠를 원래의 출처나 관점에 귀속시키려면 근거 기법을 사용하는 것이 필수적입니다. 이를 통해 머신러닝 과정에서 발생할 수 있는 잠재적인 사실 오류나 편견을 최소화할 수 있습니다.
인공지능의 결과물을 효과적으로 안내하기 위해서는 의도한 목표에 부합하는 구체적인 가이드라인과 제한 사항을 설정하는 것이 중요합니다. 이러한 제약 조건은 주어진 컨텍스트 또는 작업 내에서 명시적으로 명시하거나 암시하여 생성된 응답이 적절하고 논리적으로 일관성을 유지하도록 보장할 수 있습니다. 이렇게 함으로써 원치 않거나 무의미한 결과가 나올 가능성을 줄일 수 있습니다.
생성형 AI 모델과 상호 작용하는 개인은 생성된 결과가 자신의 기대와 일치하지 않을 경우 실망감을 느낄 수 있습니다. 이러한 현상은 모델이 부적절하거나 관련 없는 결과를 생성하는 경향으로 인해 발생할 수 있으며, 이를 ‘AI 환각’이라고 할 수 있습니다.
AI가 생성한 응답의 예측 불가능성은 최적이 아닌 학습 데이터, 불충분한 문맥 정보, 부정확한 프롬프트 등 여러 변수에 기인할 수 있습니다. 그러나 사용자가 인공지능 시스템으로부터 보다 일관된 결과를 얻을 수 있는 방법론이 존재합니다.
명확하고 구체적인 프롬프트 제공
의도한 의미에서 벗어난 인공지능 생성 콘텐츠의 사례를 완화하는 효과적인 전략 중 하나는 간결하고 잘 정의된 프롬프트를 만드는 것입니다. 모호하거나 부정확한 지시를 내릴 경우 AI 시스템이 이를 안내하는 근본적인 의도를 파악하지 못해 불확실한 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 명확한 지침을 제공하는 것이 중요합니다.
인공지능 시스템에 대한 쿼리를 작성할 때, 모호하거나 지나치게 광범위한 요청으로 인해 발생할 수 있는 인공지능 생성 콘텐츠의 잠재적 사례를 피하기 위해서는 구체성을 통한 세분화가 핵심이 될 수 있습니다. “개에 대해 알려주세요”와 같은 일반적인 질문에서 “골든 리트리버 품종의 신체적 특성과 성향에 대한 포괄적인 설명을 제공하세요”와 같은 보다 집중적인 요청으로 전환하는 등 질문을 보다 명확하고 세부적으로 바꾸면 AI로 인한 착각이 발생할 가능성을 효과적으로 최소화할 수 있습니다.
접지 또는 “에 따르면…”을 사용하세요. 기술
인공 지능(AI) 시스템과 관련된 잠재적 문제는 부정확하거나 편향적이거나 개인의 신념이나 원칙과 일치하지 않는 정보를 생성할 수 있다는 점입니다. 이러한 불일치는 부정확하거나 주관적이거나 상충되는 자료가 포함된 방대하고 다양한 데이터 세트에 대한 AI 시스템의 학습으로 인해 발생할 수 있습니다.
AI가 생성한 응답이 투명하고 편향되지 않도록 보장하는 한 가지 방법은 근거 기술을 활용하거나 “에 따라” 접근 방식을 사용하는 것입니다. 이 방법은 생성된 정보를 특정 출처 또는 관점에 귀속시키는 것을 수반합니다. 예를 들어, 위키피디아, 구글 스콜라 또는 일반 대중이 접근할 수 있는 기타 널리 이용 가능한 리소스와 같이 신뢰할 수 있는 참고 자료를 기반으로 특정 주제에 대한 검증 가능한 진술을 생성하도록 AI 시스템에 요청할 수 있습니다.
제약 조건 및 규칙 사용
제약 조건 및 가이드라인의 구현은 인공지능 시스템이 적절하고 일관되며 모순되지 않고 합리적인 결과를 생성하도록 보장하는 데 매우 중요합니다. 이러한 제약 조건은 의도된 목표와 목적에 따라 생성된 응답을 구체화하고 연마할 수 있게 해줍니다. 제약 조건은 요청서에 명시적으로 명시되거나 주변 상황 또는 과제의 요구 사항을 통해 암묵적으로 제시될 수 있습니다.
사랑을 주제로 한 시 창작에 인공지능을 활용하고자 할 때는 보다 구체적이고 구조화된 지시를 제공하는 것이 유리할 수 있습니다. 예를 들어, 인공지능에게 14행으로 구성되고 한 행당 10음절로 구성된 소네트를 작곡하도록 지시하여 창작 과정을 안내하는 제약 조건을 부과하는 동시에 그 범위 내에서 예술적 표현의 여지를 허용할 수 있습니다.
다단계 프롬프트 사용
때때로 복잡한 문의를 제기하면 즉각적인 응답으로 이러한 문의를 해결하려는 시스템의 성향으로 인해 인공 지능이 생성한 착각을 일으킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 이러한 쿼리를 관리 가능한 여러 단계로 나누어 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 좋습니다.
또는 가장 효과가 좋은 치료 옵션에 대해 문의하는 대신 당뇨병에 사용되는 일반적인 치료법에 대해 문의할 수도 있습니다. 이 질문을 통해 과학적 연구를 기반으로 가장 효과적인 것으로 간주되는 접근 방식을 결정할 수 있습니다.
AI 모델에 다단계 프롬프트를 구현하면 결정적인 답변을 제공하기 전에 중간 세부 정보를 제공함으로써 궁극적으로 보다 정확하고 포괄적인 정보를 바탕으로 한 답변을 제공할 수 있습니다.
인공지능에 역할 할당
주어진 작업의 매개변수 내에서 인공지능 시스템에 기대되는 기능 또는 책임을 명시적으로 정의하면 의도한 결과가 무엇인지 더 투명해져 인공지능이 오해를 하거나 부당한 가정을 할 가능성을 최소화할 수 있습니다. 이 점을 설명하기 위해 “양자 컴퓨팅의 실제 응용 분야에는 어떤 것이 있나요?”라는 질문을 “양자 컴퓨터의 실제 구현을 몇 가지 설명하세요.”로 바꾸어 보겠습니다.
제안된 프레임워크는 공상적인 서술자가 아닌 열성적인 조사자로서의 AI의 역할을 장려합니다.
문맥 정보 추가
ChatGPT 또는 기타 인공 지능 시스템에 문의할 때 관련 문맥을 생략하는 것은 피해야 할 무분별한 행동으로 간주되어야 합니다. 맥락을 제공하면 작업의 설정, 분야, 목표 또는 근거를 더 명확하게 이해할 수 있으므로 당면한 문제와 더 밀접하게 연계되고 논리적 연속성을 유지하는 답변을 얻을 수 있습니다. 이러한 맥락 데이터 개념에는 핵심 용어, 레이블, 분류, 그림, 판례 및 리소스 등의 요소가 포함됩니다.
특정 헤드폰 세트의 고유한 특성, 가격, 소비자 피드백을 고려하고 제조업체의 아이덴티티를 통합하여 설득력 있는 평가를 작성합니다.
더 나은 AI 응답 얻기
인공지능으로부터 예상치 못한 결과를 받아 실망할 수 있는 가능성을 탐색하는 것은 사용자가 직면할 수 있는 과제입니다. 다행히도 인공지능 모델과 상호 작용하기 위한 전략적 접근 방식을 구현하면 오독 가능성을 줄이고 시스템에서 보다 신뢰할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
이러한 전략이 완벽한 결과를 보장하는 것은 아니며 모든 작업과 주제에 보편적으로 적용되지 않을 수 있다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 중요한 애플리케이션에 AI 도구를 사용하기 전에 AI 도구가 생성한 결과를 철저하게 검증하는 것이 필수적입니다.