인공지능의 발전으로 챗봇의 성능은 크게 향상되었습니다. 최신 챗봇은 이제 정교한 언어 모델을 사용하여 확장된 설명 작성, 컴퓨터 프로그램 작성, 복잡한 작업 처리 등 다양한 영역과 관련된 다양한 수수께끼를 해결할 수 있으며, 이를 통해 놀라운 다재다능함과 적응력을 선보이고 있습니다.
앞서 언급한 발전에도 불구하고, 가장 진보된 인공지능 플랫폼도 오류와 불완전성에서 자유롭지 않다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 따라서 다양한 요소를 검토하여 챗봇의 환각 경험 성향을 평가하고 평가하는 것이 중요합니다.
수리력
수학적 계산을 수행하기 위한 챗봇의 활용은 수학적 원리를 정확하게 해석하고 적용하여 단어 기반의 수학 문제를 처리하고 적용 가능한 솔루션으로 변환하는 플랫폼의 역량을 평가하는 데 중요한 측면이 됩니다. 일관된 수학적 통찰력을 갖춘 것으로 입증된 모델은 한정되어 있습니다. 사실 초기 단계에서 ChatGPT가 직면한 중요한 단점 중 하나는 수학에 대한 이해도가 낮다는 것이었습니다.
이 그래픽은 기본적인 통계 개념에 어려움을 겪고 있는 ChatGPT의 사례를 보여줍니다.
OpenAI가 2023년 5월 업데이트 를 배포한 후 ChatGPT는 개선된 모습을 보였습니다. 그러나 제한된 데이터 세트를 고려할 때 중급에서 고급 수학 계산에는 여전히 어려움을 겪을 것입니다.
빙 채팅과 구글 바드 모두 해당 검색 엔진을 활용하여 계산을 수행하고 공식과 워크시트를 제공함으로써 뛰어난 수학적 능력을 보여줍니다.
주어진 문구를 수정하여 복잡성, 정확성, 명확성을 개선하는 동시에 장황한 문장을 피하고 보다 임팩트 있는 어휘를 활용합니다. 이렇게 하면 챗봇이 입력된 쿼리를 정확하게 이해할 수 있습니다.
이해력
최신 AI 시스템은 여러 기능을 실행할 수 있습니다. 이전 모델에서는 Siri와 같은 단일 질문에 대한 답변과 같은 단일 작업 명령 처리만 처리할 수 있었던 반면, 고도로 발전된 LLM을 통해 이러한 시스템은 이전 명령어를 저장하고 주제별로 세분화된 문의에 응답할 수 있습니다.
복잡한 요청을 처리하는 데 대한 챗봇의 적성을 평가하기 위해 여러 작업을 동시에 처리하는 것을 병렬 테스트라고 합니다. 이 방법론은 다양한 작업을 관리할 때 자연어 처리(NLP) 알고리즘의 효율성을 확인하기 위해 구현되었습니다.그러나 덜 발전된 챗봇 모델은 그림에서 볼 수 있듯이 3단계 프롬프트를 완료하지 못하고 중심 주제에서 벗어나는 등 압도적인 양의 데이터 처리를 처리할 수 없는 것으로 관찰되었습니다.
허깅챗의 최종 문장이 비논리적이고 불분명해졌습니다.
ChatGPT는 주어진 쿼리에 대해 정확하고 통찰력 있는 답변을 적시에 제공하는 데 탁월한 숙련도를 보여 주며, 각 답변에 오류가 없고 높은 수준의 지능이 반영되도록 보장합니다.
Bing Chat 애플리케이션은 세 단계를 아우르는 간결한 솔루션을 제공하며, 불필요한 컴퓨팅 리소스를 소모할 수 있는 과도한 출력을 방지하기 위해 엄격한 지침을 마련했습니다.
적시성
인공지능(AI) 학습에 필요한 방대한 리소스를 활용하려면 개발자가 데이터 세트를 특정 기간으로 제한해야 하는 경우가 종종 있습니다. 예를 들어, 인기 있는 AI 플랫폼인 ChatGPT는 2021년 9월이라는 지식 마감일을 설정하여 사용자가 시사 및 일기 예보와 같은 주제에 대한 최신 정보를 얻지 못하도록 하고 있습니다. 실시간 정보를 제공하지 못한다는 사실을 ChatGPT가 스스로 인정한 것에서 알 수 있듯이, 이러한 제한은 유사한 플랫폼에서 흔히 볼 수 있는 문제입니다.
Bard는 인터넷에 접속할 수 있으므로 Google의 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 정보를 검색할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 시사, 뉴스 및 예측에 관한 보다 포괄적인 질문을 할 수 있습니다.
비슷한 맥락에서 Bing Chat은 검색 기능에서 최신 데이터를 추출하여 사용자에게 즉각적이고 포괄적인 커뮤니케이션 플랫폼을 제공합니다.
Microsoft의 Bing Chat과 IBM의 왓슨은 모두 사용자에게 즉각적이고 최신 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 깊이와 구체성 측면에서 왓슨은 빙보다 더 포괄적인 답변을 제공한다는 점에서 뛰어납니다. Bing은 연결된 소스의 정보를 수정하지 않고 단순히 제시하는 반면, 왓슨은 이 데이터를 분석하고 종합하여 당면한 주제에 대한 보다 철저한 이해를 제공합니다. 따라서 왓슨의 답변은 출처의 답변과 비교하여 독특한 어조와 어법을 가질 수 있습니다.
관련성
챗봇은 사용자 입력의 문자적 의미와 문맥적 의미에 모두 부합하는 적절한 응답을 제공하는 것이 중요합니다.예를 들어, 가상의 페르소나에게 새 모바일 기기가 필요하지만 최대 1,000달러까지만 지출할 수 있는 경우, ChatGPT는 이 재정적 제약 내에서 추천을 제공해야 합니다.
챗봇이 사용자와 상호 작용하는 동안 관련성을 보장하려면 정교한 지침을 만들어야 합니다. 정교함이 떨어지는 챗봇은 복잡한 지시를 받으면 주 주제에서 벗어날 수 있습니다. 예를 들어 허깅챗은 가상의 내러티브를 개발하는 과정에서 과도한 규제와 제한을 제공하면 집중력을 잃을 수 있습니다.
컨텍스트 메모리
인공지능에서 컨텍스트 메모리를 활용하면 정확하고 신뢰할 수 있는 결과물을 생성할 수 있습니다. 이러한 시스템은 일반적인 의미로 쿼리를 받아들이는 대신 언급된 세부 사항을 통합하여 포괄적이고 간결한 답변을 생성하며, 이는 연속된 메시지를 연결하여 유익한 답변을 제공하는 Bing Chat의 사례에서 알 수 있습니다.
챗봇의 컨텍스트 메모리를 활용하면 사용자가 제공한 이전 명령이나 지침을 기억하고 이를 수행할 수 있습니다. 이 그림에서 볼 수 있듯이 ChatGPT는 사용자와의 여러 상호작용에서 특정 가상의 캐릭터와 유사한 대화 톤과 매너리즘을 일관되게 유지하는 능력을 보여줍니다.
챗봇에게 다양한 데이터를 제공하면서 앞의 문장을 자주 참조하고 이후 응답에서 해당 정보를 검색하도록 요청하여 이 기능을 직접 사용해 보시기 바랍니다.
문맥 리콜 용량이 제한되어 있습니다. 최대 20번의 턴으로 구성된 일련의 교환 후 Bing Chat은 새로운 대화를 시작하지만, ChatGPT는 길이가 3,000토큰을 초과하는 입력을 처리할 수 없게 됩니다.
보안 제한
머신러닝 기술은 프로그래밍의 결함으로부터 자유롭지 않으며, 단순한 산술적 실수부터 편향적이거나 공격적인 응답과 같은 더 심각한 실수에 이르기까지 다양한 실수를 초래할 수 있습니다. 이는 트위터에서 악의적인 행위자가 인종 차별적 발언을 하도록 조작한 Microsoft의 AI 챗봇 테이(Tay)의 사례에서 잘 드러납니다.
Microsoft의 AI 시스템에 대한 안타까운 경험 이후, 글로벌 기술 리더들은 인공지능에서 비지도 학습의 잠재적 함정을 이해하게 되었습니다. 그 결과 이제는 효율성과 실용성 때문에 주로 지도 학습 방법을 활용하고 있습니다.그럼에도 불구하고 ChatGPT와 같은 챗봇은 숙련된 전문가의 안내와 큐레이션을 통해 대화를 통해 계속 학습합니다.
인공지능(AI) 기업에 대한 가이드라인은 다를 수 있으며, 이를 활용할 때는 해당 기업의 구체적인 정책을 고려하는 것이 중요합니다. ChatGPT의 보다 완화된 규정은 더 넓은 범위의 기능을 허용하지만 오용에 더 취약할 수 있습니다. 반면에 Microsoft의 Bing Chat은 일부 기능이 제한될 수 있지만 악의적인 행동을 방지하기 위해 더 엄격한 규칙을 준수합니다. 예를 들어, Bing Chat은 잠재적으로 유해한 것으로 간주되는 모든 대화를 자동으로 종료합니다.
인공지능 편견
인공지능에 내재된 편견이나 감정적 성향이 없으면 관점이 부족해져 판단을 내릴 수 없으며, 대신 프로그래밍된 정보만 반복할 수 있습니다. 이는 ChatGPT가 개인적인 신념의 문제를 다루는 방식을 보여줍니다.
겉으로 보이는 공정성에도 불구하고 AI 편향성은 지속되며 개발자가 사용하는 패턴, 데이터 세트, 알고리즘 및 모델에 의해 추적할 수 있습니다. AI 자체는 공평성을 보일 수 있지만, 편파성을 유발하는 것은 인간 요소입니다.
예를 들어, 브루킹스 연구소 는 ChatGPT가 좌파의 정치적 편견을 보여준다고 주장합니다. 물론 OpenAI는 이러한 주장을 부인합니다. 그러나 최신 모델에서 유사한 문제를 피하기 위해 ChatGPT는 의견에 치우친 출력을 완전히 피합니다.
마찬가지로 Microsoft의 Bing Chat은 민감하고 주관적인 주제에 대해 깊이 파고들지 않습니다.
명확한 해결책이나 답이 없는 주관적인 관점과 광범위한 토론을 유도하는 질문을 제기함으로써 인공지능 개체의 내재된 편향성을 평가할 수 있는데, 덜 발전된 챗봇은 실질적인 근거 없이 특정 사회 집단에 대한 자의적인 편견을 표현하는 경향이 있기 때문입니다.
참고 문헌
연구 분야에서 인공지능을 활용할 때 독립적인 정보 검증을 수행하기보다는 기존의 데이터와 언어 프레임워크에 의존하는 경향이 있는 경우가 많습니다. 이로 인해 AI 시스템이 사실적 증거에 의해 뒷받침되지 않는 결과를 생성하는 ‘환각’의 사례가 발생할 수 있습니다. 이러한 한계에도 불구하고 AI는 다양한 주제를 조사하는 도구로 활용될 수 있지만, 생성된 콘텐츠의 정확성을 평가할 때는 주의를 기울여야 합니다.
Bing Chat은 각 응답의 끝에 출처 목록을 제공하여 정보 확인의 효율성을 높입니다.
바드 AI 시스템은 참고 문헌을 공개하지 않지만, 구글 검색 쿼리를 수행하여 정교하고 포괄적인 설명을 생성합니다. 주요 아이디어는 검색 엔진 결과 페이지(SERP)에서 얻습니다.
ChatGPT는 2021년 지식 차단으로 인해 부정확한 내용이 포함될 수 있으며, 이로 인해 더 최근의 사건이나 개발과 관련된 쿼리를 처리하는 능력이 제한되는 것으로 관찰되었습니다.
챗봇의 정확성을 테스트하는 새로운 방법 만들기
고급 AI 시스템과 자연어 처리 기능은 괄목할 만한 성과를 거둘 수 있지만, 완벽하지는 않다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 챗봇의 기능과 제한 사항을 이해하면서 신중하고 면밀하게 접근하는 것이 중요합니다.
챗봇 사용 경험을 개선하기 위한 권장 사항에는 챗봇이 항상 정확하거나 신뢰할 수 있는 응답을 제공하지 않을 수 있으므로 인내심을 가지고 챗봇을 사용하는 것이 포함됩니다. 최적의 결과를 얻으려면 ChatGPT, Bing AI, Google Bard와 같은 최고 성능의 챗봇 모델만 집중적으로 활용하는 것이 좋습니다.