|
【읽을거리】 ChatGPT를 활용할 때 연구자는 어떤 부분을 체크해야 할까?
이제는 너무나도 익숙해져버린 Open AI의 ChatGPT는 이제 너도나도 익숙하게 사용하는 만큼 우리 일상 깊숙히 자리잡은 도구입니다.
이 도구는 출시 당시만 해도 학계로부터 큰 파장을 일으킬거라 누구도 상상하지 못했는데요, 하지만 고급 인공지능(AI) 모델은 몇 주 후 질문에 대한 다양한 자연어 처리 작업, 예를 들자면 고객 문의에 답변을 하거나 소셜 미디어 게시물 작성, 연구 논문을 작성하는 등의 작업 수행에서 광범위한 효용성을 보이며 연구 및 학계에서 열렬한 호응을 일으켰습니다. 또한 ChatGPT가 작성하는 스크립트Script는 마치 인간이 작성한 듯한 텍스트와 같이 느낄 정도로 놀라운 성능을 보이고 있습니다.
ChatGPT는 번역이나 요약과 같은 다앙햔 자연어 처리 작업에 사용하기 용이하게 구성되어 있습니다. 예를들어, "Summarize [XYZ]"라는 지침을 구절과 함께 입력하면, 요약본이 생성됩니다. 번역을 원하는 경우에도 다양한 키워드와 구절 입력을 통해 요약본 등을 생성할 수 있습니다.
하지만, ChatGPT와 다른 AI 툴을 사용할 때 명심해야 할 것은 이러한 도구가 인간의 생각이나 글을 100% 효과적으로 대체할 수는 없다는 것입니다. ChatGPT를 시작점으로 사용하고 나서, 자신의 지식과 경험을 바탕으로 출력 내용을 신중하게 검토 및 편집해야 합니다.
1. 질문의 명확성과 구체성을 확인합니다.
- "how do I reply to reviewer comments(리뷰어의 의견에 답변 방법)" 보다는 "how do I reply to a reviewer who asked me to perform an extar experiment(추가 실험을 수행하도록 요청한 리뷰어에게 답변하는 방법)"으로 입력하는 것입니다.
2. ChatGPT는 대규모 언어 모델(LLM)입니다. 대량의 텍스트 데이터를 빠르고 유연하게 분석할 수 있도록 훈련된 매체이기 때문에, 책, Web, Wikipedia, 블로그와 Post, 기사, 인터넷에서 제공되는 다양한 텍스트로 구성됩니다. 따라서, 교육 데이터 외부에 있는 틈새 주제 또는 전문 주제에 대한 콘텐츠 생성에서 비효과적이거나 정확한 정보를 제공하지 않을 수 있습니다.
3. OpenAI 역시 ChatGPT가 2021년 이후의 사건을 설명하거나 논의 시 부정확할 수 있다고 경고했습니다.
4. 이 시스템은 인터넷에서 생산된 매체를 통해 텍스트로 훈련되므로, 실생활을 대표할 수 있는 인터넷의 일반적인 편견, 고정관념 및 일반적인 의견을 반영할 수 있습니다. 현재 ChatGPT는 백링크나 인용 등의 방법을 통해 정보의 출처를 공개하고 있지 않은 것에도 주의가 필요합니다.
5. 학습 데이터의 부정확성은 ChatGPT의 출력물에 반영될 수 있습니다. 따라서, 결과물을 사용하기 전에 출력물의 사실관계를 확인해야 할 수 있습니다. 예를들면, ChatGPT가 문헌 검토에서 인용한 연구 논문의 결과를 잘못 해석하는 경우가 있습니다.
ChatGPT의 자율적인 학습이 현재 논문을 필두로 한 다양한 연구 결과를 대체할 수 있을까? 라는 의문에는 아직까지도 의견이 분분합니다. 출판 논문에 AI를 활용하는 것은 저널 편집자와 발행인이 책임져야 할 내용의 정확성과 무결성에 대한 확신을 제공하지 않으므로, ChatGPT를 포함한 AI는 논문의 저자가 될 수 없음에 동의합니다. 대표적으로 Nature, Science 등의 저널은 Chat GPT를 사용하는 저자가 방법론 또는 감사의 글 섹션에서 언급하도록 권고했습니다.
뉴욕시의 공립학교와 같은 교육기관은 표절과 윤리에 대한 우려(학생들이 AI를 사용하여 시험을 보거나, 숙제를 하는 행위) 때문에 이와 유사한 도구의 사용을 금지하기로 했습니다. 또한, 교육 기관에서는 AI 텍스트 감지기의 고도화에 더욱 공을 들이고 있으며, 저널 및 출판사들이 다양한 표절과 검사, 이미지 조작 검사를 수행하는 과정에서 AI를 출판 과정에 통합할 가능성도 제기되고 있습니다.
ChatGPT의 한계성을 감안한다면, 이 도구는 글쓰기에 도움을 줄 수는 있지만 저술에 대한 책임은 전적으로 연구자에게 귀속되며, 저자로서의 생각과 의견에 절대적인 책임을 지지 않는다는 명확한 한계점에 부딪히기 때문에, AI를 활용한 논문 저작에는 여러모로 저자의 의견이 반영되어야 할 것입니다.
【일러두기】 본 내용은 editage insight에서 제공되는 기사를 일부 재구성하여 작성되었습니다. |
