근거 확인을 위한 ChatGPT 활용법
물리치료학과 교수의 학생들을 위한 노트
안녕하세요 항상 건강한 삶을 응원하는 헬타시스입니다.
현대는 수많은 물리치료 또는 재활 관련 전문가들이 인터넷을 통해 다양한 운동법을 제시하고 있습니다. 몸이 아픈 분들은 정작 어떤 운동법을 따라 해야 하는 것인지 선택이 더 어려워지는 신기한 세상이 열린 것 같습니다. 나에게 맞는 과학적인 운동법은 결국 근거가 있어야 합니다. 현대는 통계 기법을 적용한 과학적 사실이 되기 위해서는 실험을 통해 검증하고 유의한 차이가 0.05 미만인 지식만을 선택하는 방법을 취하고 있습니다. -논문을 작성할 때 유의 수준을 0.05 미만으로 설정하는 이유는 100명의 집단에 대해 실험을 진행하였을 때 95명을 초과하여 동일한 효과가 나타나는 것을 뜻하게 됩니다.-
직접 실험을 진행하기 어려운 경우는 근거를 확인하고 그 지식을 받아들이면 됩니다. 교수로 SNS 활동을 하며 항상 근거를 확인하는 것이 제일 어려운 일인 것 같습니다. 하지만 과거와 비교하여 매우 쉽게 근거를 확인하는 방법이 나타났습니다. 바로 인공지능을 활용하는 것입니다. 무릎 뒤쪽, 혹은 오금 부위에서 발생하는 통증의 원인을 확인하는 것을 이 글에서 예로 들고자 합니다.
전통적으로 공부 좀 한다는 사람들은 영역별 통증 원인을 알고 싶으면 "pubmed.com" 또는 "구글 학술 검색"으로 찾아보았었습니다. 그러나 요즘은 chatGPT에게 물어보는 것이 훨씬 시간을 절약할 수 있고 내용도 더 쉽게 이해할 수 있게 된 아주 편리한 세상인 것 같습니다.
예를 들어서 논문 검색 엔진인 구글 스칼라 "https://scholar.google.co.kr/"에서 무릎 뒤쪽 통증의 원인을 확인하고자 검색을 해보았습니다. 검색어는 "what cause pain in the posterior area of the knee" 즉 무릎 뒤 통증의 원인을 사용하였습니다.
그 결과 자료는 학술 논문으로 높은 수준의 참고 자료를 제시하고 있지만 정작 내가 필요한 내용을 확인하기 위해서는 영상의 마지막에 노란 동그라미에서 보이는 결과처럼 무려 "137,000개"의 논문에서 내가 직접 다시 찾아보아야 합니다. 그리고 무릎 뒤쪽 영역의 원인을 물어보았지만 다른 사람들이 무릎 통증 중 앞쪽에 대해 더 많이 물어보고 결과를 클릭하는 경우 선택의 빈도가 높은 논문을 먼저 추천하게 됩니다. 저의 검색어의 첫 번째 논문 제목은 "Anterior knee pain after a total knee arthroplasty: what can cause this pain?"로 읽지 않아도 무릎 앞쪽 부분의 통증에 대한 연구임을 짐작할 수 있습니다.
물론 논문의 수준을 높이기 위해서 검색어 뒤에 고찰 "review" 또는 메타분석 "meta analysis"를 넣게 되면 논문의 수가 줄어들 수 있습니다. 과거에는 저도 이 방법을 가장 많이 사용해 왔었습니다.
그러나 이제는 달라졌답니다. 바로 인공지능을 활용하는 것입니다. ChatGPT에게 동일한 키워드로 질문을 해보았습니다.
사진과 같이 알고 싶었던 지식인 무릎 뒤쪽의 통증 원인 8가지를 알려주고 있습니다. 이때 한 번 더 생각해 보아야 하는 것이 우리가 단순히 인공지능의 지식을 절대 지식으로 믿어서는 안 된다는 것입니다. ChatGPT도 버전이 존재합니다. 저는 원래 검색 프로그램을 크롬을 사용했었지만 ChatGPT를 사용할 때는 "Edge"를 사용합니다. 이유는 "엣지"에서 제공하고 있는 ChatGPT는 4.0 버전으로 참고문헌을 확인할 수 있기 때문입니다. 이번에는 한글로 질문을 해보았습니다. "무릎 뒤쪽 통증의 원인을 알려줘?"
결과가 달라졌습니다... 이것이 인공지능을 잘 활용해야 하는 중요한 이유입니다. 내가 영어로 물어보면 참고문헌을 영어로 작성된 내용들을 활용하고 한글로 물어보면 참고문헌을 한글로 작성된 내용들을 활용하여 답을 주는 것입니다. 근거를 확인하기 위해서 인공지능에게 물어보았는데 비과학적 사실들이 적힌 소설을 참고해 버린다면 정말 이상한 결과가 도출될 수밖에 없습니다. 따라서 전통적으로 해오던 방식인 논문에서 해당 지식을 알려달라고 질문을 변경해야 합니다.
질문은 다음과 같습니다. "What causes pain in the posterior area of the knee? Please provide references using https://scholar.google.co.kr/. and show me the reference"
"무릎 뒤쪽 부위 통증의 원인은 무엇인가? 참고문헌은 구글 스칼라를 사용해 주고 참고문헌을 보여줘"라고 하였습니다. 그 결과 다음 사진과 같은 결론을 얻을 수 있었습니다.
첫 번째 질문의 답변과 유사하지만 자세한 정보의 참고문헌을 열어보면 논문들을 인용하여 답변을 준 것을 알 수 있습니다. 그리고 내용의 수준을 높이기 위해서 지속적인 대화를 이어나가는 것도 좋습니다. 예를 들어 해당 원인들 중 발병률이 높은 순서로 정리를 요청할 수 있습니다. 그 결과 다음 사진과 같은 순서 및 용어들의 변경이 있습니다.
저는 원래 베이커 낭종과 인대 손상이 가장 발생률이 높다는 것을 책과 논문을 통해 알고 있었지만 근거를 찾기 위해서는 또다시 서적을 찾아야 했지요. 하지만 인공지능을 통해 해당 내용의 근거 확보를 보다 쉽게 할 수 있게 되었습니다.
그리고 인공지능과의 대화가 재밌는 부분이 인공지능의 답변이 고정되지 않는다는 사실입니다. 저는 무릎 뒤쪽 통증의 원인으로 "Popliteal Muscle strain" 즉 근육의 손상이 영향을 많이 준다는 사실을 알고 있어 다음의 내용도 물어보았습니다.
원인들이 더 다양해지고 처음에는 없었던 "Popliteal muscle strain"이 8개 중 5등으로 올라왔네요. 물론 이것이 지식의 완성이라 할 수는 없습니다. 참고문헌을 클릭해 보고 그 수준이 과학적으로 합당하게 받아들일 수 있는지 꼭 확인을 해보아야겠습니다.
유용한 기술이 개발된 세상에서 시간을 절약하며 새로운 지식을 발견해가는 재미가 있는 지금입니다.
긴 글 읽어 주셔서 감사합니다.
