Chat GPT의 한계와 활용 방법에 대한 의견
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SF 전설 테드창, ChatGPT는 웹의 흐릿한 JPEG이라는 기고글의 의미와 반론
유튜브(안될공학) 2023.02.15
유튜브 채널 '안될공학'에서 뉴요커에 기고된 기고글을 설명하고, 의견을 달아주셨습니다.
뉴요커의 기사 원문은 ChatGPT Is a Blurry JPEG of the Web 을 참조해주세요.
원문 기사는 영화 '콘택트'의 원작, Arrival을 쓴 SF 작가 테드 창이 쓴 내용으로, Chat-GPT가 가지는 한계에 대해서 설명하고 있고, '안될과학' 채널에서는 그 한계에 대한 다른 의견을 제시하고 있습니다.
해당 분야에 전문지식이 없어도 이해하기 쉽게 설명하고 있어 한 번 보시길 권합니다.
우선 기사의 내용을 간단히 요약하자면,
- JPEG는 압축된 이미지 파일 형식으로, 압축 과정에서 미세하게 데이터가 손실됩니다.
- 마찬가지로 Chat-GPT가 답변을 내놓을 때 웹 상의 다양한 정보를 취합하고 압축을 하는데, 이때 디테일한 정보들이 손실되게 됩니다.
- 더 큰 문제는 AI가 학습을 할 때 AI가 생산했던 '저화질'의 정보, 즉 이미 한 번 압축과정을 거친 정보를 참조하게 되고, 그 결과 계속해서 정보의 정밀도가 떨어지는 결과를 일으킬 수 있습니다.
안될과학 채널에서는 이 의견에 대해
- Chat GPT는 원래 연구목적으로 만들어진 AI이며, 정보를 제공하는 용도가 아니라는 점. 따라서 정보 제공을 목적으로 더 정교하게 개발될 여지가 있음
- AI가 학습 시에 AI가 생성한 정보를 학습할 우려는, 기술적으로 해결 가능성이 있을 것
- Chat GPT를 모든 것을 정확히 알고 있는 '만물박사'가 아닌, 편의성을 중심으로 한 생산성 도구로 본다면 매우 강력한 도구가 될 것
등을 이야기하고 있습니다.
제가 안될과학 채널의 콘텐츠에서 가장 공감했던 부분이 바로 Chat GPT를 생산성 도구로 인식해야 한다는 점입니다.
테드 창이 지적한 바와 같이, 수많은 정보를 취합하고 압축하는 과정에서 데이터의 정밀도가 손상될 수밖에 없고, 그 외에도 인간이 만들어낸 콘텐츠의 부정확성 등으로 인해 답변의 정확도가 떨어질 수도 있습니다.
하지만 이런 문제가 부각되는 것은 Chat GPT를 '완벽한 답을 주는 도구'로 인식하기 때문인 것 같습니다.
답을 주는 도구가 아닌, 아이디어(브레인스토밍)와 참고사항을 주는 도구로 인식한다면 더욱 효과적으로 사용할 수 있을 것 같습니다.
Chat GPT에게 마케터로서 어떻게 생성 AI를 활용할 수 있는지 물어본 뒤 얻은 답변으로 마무리를 하겠습니다.
마케터로서 Chat GPT나 생성 AI를 다음과 같은 방식으로 활용할 수 있습니다.
챗봇: Chat GPT는 챗봇을 구현하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 회사는 고객과 상호작용하면서 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 제품에 대한 문의를 할 때 Chat GPT를 사용하여 자동 응답을 제공할 수 있습니다.
제품 추천: 생성 AI는 제품 추천 시스템에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 고객의 이전 구매 내역, 검색 기록 등을 기반으로 생성 AI를 사용하여 해당 고객에게 가장 적합한 제품을 추천할 수 있습니다.
마케팅 자동화: 생성 AI는 마케팅 자동화에도 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 생성 AI를 사용하여 블로그 글, 이메일, 소셜 미디어 게시물 등을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 빠르고 일관된 콘텐츠를 생성하고, 브랜드 메시지를 보다 일관되게 전달할 수 있습니다.
대화형 광고: Chat GPT는 대화형 광고에서 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 Chat GPT를 사용하여 대화형 광고를 제작하고, 이를 인터넷 광고 등에서 사용할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 더 나은 상호작용과 고객 유치를 이끌어낼 수 있습니다.
콘텐츠 생성: 생성 AI는 콘텐츠 생성에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 회사는 생성 AI를 사용하여 뉴스 기사, 기업 보도자료, 제품 설명 등을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 회사는 빠르고 일관된 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
위와 같이 Chat GPT나 생성 AI를 활용하여 마케팅 전략을 개발하고 실행할 수 있습니다. 하지만, 이러한 기술을 활용하기 위해서는 충분한 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하며, 적절한 방법으로 구현되어야 합니다.
