얼마 전 OpenAI가 GPT-4를 선보인 것을 기념하여 이제까지 밀렸던 ChatGPT에 대한 공부를 아티클리뷰로 시작해보려 기록합니다.
● ChatGPT :
텍스트를 기반으로 하는 대화형 인공지능.
대형 언어모델을 사용하여 챗봇과 같은 형태로, 사용자의 탐색을 도와준다.
(GPT: Generative Pre-trained Transformer)
✔️ PICK한 이유:
챗GPT에 대해 처음 접할 때, 챗봇이나 대화형 검색에 집중한 내용들을 많이 보게 됐는데 탐색이라는 사용자의 행동 자체에 집중한 아티클이라 주의깊게 읽게 되었습니다.
+) GPT와 사업 기회: UX Arbitrage라는 개념을 처음 접했는데 흥미로워서 더 알아보면 좋을 것 같습니다.
✔️주요 내용
1. 기존 유명 검색엔진에서의 사용자 탐색 경험
1)'키워드'중심(문장화되거나 부차적 키워드가 추가됨.)
2)'검색'버튼을 누르는 단위로 분리됨.
각 검색결과로 나온 파편화된 정보를 사용자가 종합하거나 연결해 새로운 정보, 원하는 정보를 만드는 행동이 뒤따름.
3) 검색결과는 노이즈가 심해 사용자가 직접 걸러내야함.
반면, 과다한 정보 중에서 뜻밖에 새로운 정보의 연결점이 발견되기도 함.
4) '검색 키워드 도출','정보의 홍수 속 원하는 정보 탐색','분리된 정보 결합'을 위한 능력이 요구됨.
2. GPT를 이용한 정보 탐색
1) 사용자가 원하는 정보의 맥락이 중요.
사용자가 어떤 정보를 원하는지 스스로'자각','이해',구체적으로 '설명'하는 것이 핵심.
2) GPT가 맥락을 기억하여 검색 경험이 긴밀하게 연결됨.
맥락이 추가될 때마다 원하는 정보 검색의 정확도가 높아질 수 있음.
3) 검색결과가 사용자의 프롬프트에 크게 의존.
검색결과의 개인차가 극명하게 나타날 수 있음.
4) '스스로 원하는 정보가 무엇인지에 대한 이해','논리적이고 명확한 프롬프트 작성' 능력이 요구됨.
3. 기존 검색엔진과 다른 GPT의 차이점
1) 기존 검색엔진은 검색결과를 발산의 형태로 제공/GPT는 발산뿐만 아니라 수렴의 역할도 수행.
2) 기존 검색엔진의 정보 발산 범위는 매우 넓어서 노이즈가 생기는 반면, 오히려 새로운 검색과정을 아이디에이션할 기회를 제공하기도 함./ GPT는 발산 자체가 사용자가 제시한 프롬프트에 의존적인 형태므로, 정보가 제한적일 수 있음.
* UX Arbitrage
ChatGPT를 도입해 폭발적으로 성장하는 스타트업의 공통점인 듯보임.
기술 자체의 우위가 아니라, 유저의 사용 맥락에서 발생하는 귀찮음과 어려움을 UX적으로 효과적으로 풀어내주는 것이 큰 가치를 제공.
✔️ 느낀점
ChatGPT가 정보 정확성에 있어서는 아직 한계가 있다고 합니다. 한편으로는, GPT와 인간의 탐색활동 자체에 대해 집중한 글을 보니, 정확한 정보나 완벽한 답변 등에만 너무 치중해서 논의하기보다는 사용자의 탐색활동생산성이나 효율성 증대, 그리고 개인화와 추천 등의 기회에 대해서도 많이 생각해보고 찾아보면 좋을 것 같다는 생각이 들었습니다.