ChatGPT, Bard 및 기타 챗봇을 최대한 활용하는 방법

생성 인공 지능의 개발로 소비자 중심의 챗봇은 비즈니스 전략 수립, 수학 학습 가이드 설계, 급여 협상 조언 제공, 결혼 서약서 작성 등 다양한 분야의 요구를 처리하고 그에 따른 도움과 조언을 제공할 수 있습니다. 그리고 이것은 시작에 불과합니다.

원본 링크: https://www.cnbc.com/2023/05/25/how-to-use-chatgpt-bard-other-chatbots.html

헤이든 필드

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번역가 Xia Meng 편집자 |

제작자: CSDN(ID: CSDNnews)

이제 생성 인공 지능의 발전으로 소비자 중심의 챗봇은 비즈니스 전략 수립, 수학 학습 가이드 설계, 급여 협상 제안 제공, 결혼 서약서 작성 등 다양한 분야의 요구를 처리하고 그에 따른 도움과 조언을 제공할 수 있습니다. 그리고 이것은 시작에 불과합니다.

OpenAI의 ChatGPT, Google의 Bard, Microsoft의 Bing 및 Anthropic의 Claude가 현재 최고의 챗봇입니다. 내년에는 더 많은 챗봇을 볼 수 있을 것으로 보입니다. 피치북(Pitchbook)에 따르면 벤처 캐피탈의 생성적 AI 관련 거래는 올해 1분기 전 세계적으로 16억 9천만 달러를 기록했습니다. 이는 전 분기의 7억 3천만 달러보다 130% 증가한 수치입니다. 1분기에 발표되었지만 완료되지 않은 거래 금액은 106억 8천만 달러에 달했습니다.

ChatGPT는 출시 두 달 만에 월간 활성 사용자 수가 1억 명을 돌파하는 등 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션의 신기록을 세웠습니다. CNBC에 따르면 Gartner의 연구 담당 부사장인 Brian Burke는 다음과 같이 말했습니다. "이것은 놀라운 수용입니다. 우리는 이와 같은 것을 본 적이 없으며 관심이 커지고 있습니다. 11월 30일 출시부터 지금까지 우리는 모든 고객이 생성 AI와 ChatGPT에 대해 알고 싶어하는 문의가 급증했습니다.”

이 유형의 챗봇은 대량의 인터넷 데이터를 활용하여 패턴을 식별하고 자연어를 생성하는 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 구축되었습니다. 우리가 인터뷰한 많은 전문가에 따르면, 초보자가 챗봇을 사용하는 가장 좋은 방법은 직접 사용해 보는 것입니다.

펜실베이니아 대학 Wharton School의 부교수인 Ethan Mollick은 CNBC에 다음과 같이 말했습니다. "사람들은 완벽한 프롬프트 단어를 찾는 데 너무 많은 시간을 소비합니다. 하지만 그 콘텐츠의 80%는 봇과의 단순한 상호 작용에 불과합니다."

다음은 몇 가지 전문가 팁입니다:

데이터 개인정보 보호를 기억하세요

ChatGPT 또는 Bard와 같은 챗봇을 사용하면 입력 내용, 받은 응답, 요청한 변경 사항 등 입력한 정보가 향후 모델을 교육하는 데 사용될 수 있습니다. OpenAI는 이를 용어로 명확하게 설명합니다. 일부 회사는 ChatGPT 설정에서 "데이터 제어" 옵션을 제공하는 OpenAI와 같은 수신 거부 방법을 제공하지만, 특히 회사가 여전히 개인 정보 보호 조치 시간을 개선하고 있는 경우 챗봇 대화에서 민감하거나 개인 데이터를 공유하지 않는 것이 가장 좋습니다. 예를 들어 올해 3월 발생한 ChatGPT 취약점으로 인해 사용자는 서로의 대화 기록 일부를 잠시 볼 수 있었습니다.

“Facebook에 공유할 만큼 자신이 없다면 ChatGPT에 입력하지 마세요.” Burke가 말했습니다. "ChatGPT에 입력한 콘텐츠는 공개 정보로 간주됩니다."

컨텍스트 제공

챗봇이 질문에 더욱 효과적으로 답변할 수 있도록 하려면 취해야 할 조치와 메시지 대상을 포함한 상황별 정보를 제공하세요. 예를 들어, 이 상황에서 챗봇이 수행하기를 원하는 역할을 설명할 수 있습니다. "당신은 [마케터, 교사, 철학자 등]입니다." 여기에 몇 가지 배경 정보를 추가할 수 있습니다. 예: "저는 다른 나라에서 왔습니다. 고객, 학생, 초보자 등과 같은 역할 정체성 "." 이 설정을 사용하면 챗봇이 수행하는 역할과 메시지 전달 관점에 따라 보다 정확하게 맞춤형 답변을 제공할 수 있어 시간을 절약하고 요구 사항을 더 잘 충족할 수 있습니다.

예를 들어, 귀하가 크리에이티브 컨설턴트이고 회사 로고 분석에 챗봇이 도움이 되기를 원한다면 다음과 같이 입력할 수 있습니다. "회사의 로고 디자인을 연구하는 그래픽 디자이너의 역할을 수행합니다. 저는 기업 고객입니다. 어떤 로고가 최고인지, 그 이유를 알고 싶은 분. 공기업을 위한 '최고' 회사 로고와 어떤 로고가 좋은 선택인지에 대한 분석 보고서를 생성하세요."

“Bard에게 동기 부여 연설을 작성하도록 요청하면 Bard의 반응이 더 일반적일 가능성이 높지만 Bard에게 특정 스타일, 어조 또는 형식으로 연설을 작성하도록 요청하면 더 나은 응답을 얻을 가능성이 높습니다. " Google 부사장 Sisi Xiao는 CNBC에 말했습니다.

모든 일은 챗봇이 알아서 하게 해주세요

때때로 원하는 것을 얻는 가장 좋은 방법은 챗봇에게 사용자로서 얻을 수 있는 가능한 정보나 도움이 무엇인지 묻는 것인지, 아니면 가장 효과적인 프롬프트 단어를 요청하는 것인지, 챗봇 자체에 조언을 구하는 것입니다.

"단순히 물어보세요. 무엇을 할 수 있나요? 실제로 대부분의 사람들을 놀라게 할 답변을 줄 것입니다."라고 Burke는 말했습니다.

"쇼핑 목록 작성에 도움을 요청하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?"와 같은 질문을 하여 챗봇의 응답에 영향을 미칠 수도 있습니다. 또는 "당신의 작업은 다음과 같은 프롬프트 작성 작업을 완료하도록 챗봇을 할당할 수도 있습니다. ChatGPT를 위한 가장 효율적이고 효과적인 프롬프트를 생성하세요. 건강한 한 그릇 저녁 식사 레시피에 대한 최고의 프롬프트 목록을 생성하세요.

브레인스토밍 지원

휴가지, 데이트 아이디어, 시 쓰기 프롬프트 또는 인기 소셜 미디어 콘텐츠 전략을 찾고 있다면 많은 사람들이 브레인스토밍을 돕기 위해 챗봇을 사용하고 있습니다.

"가장 큰 이점은 챗봇이 사용자로서 저에게 영감을 주고 제가 스스로 생각하지 못했던 것들을 배울 수 있도록 도와준다는 것입니다."라고 AI 연구 스타트업 General Intelligent의 최고 기술 책임자인 Josh Albrecht가 CNBC에 말했습니다. "아마 그것이 생성적 AI라고 불리는 이유일 것입니다. 생성적 측면, 브레인스토밍 측면에서 매우 도움이 됩니다.

집중 강좌 만들기

당신이 기하학을 배우려는 초보자라고 가정해 보세요. 챗봇에게 "초보자에게 기하학의 기본을 설명해주세요", "5세 어린이 수준에서 피타고라스 정리를 설명해주세요"와 같은 질문을 하면 시작할 수 있습니다.

보다 포괄적인 학습 계획을 원한다면 챗봇에게 "집중 코스"를 생성해 달라고 요청하고 학습할 시간(3일, 1주, 1개월) 또는 소요 시간을 지정할 수 있습니다. 이 새로운 스킬. 다음과 같은 메시지를 작성할 수 있습니다. "저는 스케이트보드와 킥플립을 배우고 싶은 초보자입니다. 스케이트보드와 킥플립을 배우기 위한 2주 계획을 세우는 데 도움을 주세요."

학습 계획을 확장하려면 챗봇에 요청하는 것 외에도 특정 주제에 대한 가장 고전적인 책 목록, 해당 분야의 영향력 있는 인물 및 학습 능력 향상에 도움이 될 수 있는 기타 모든 항목을 제공하도록 요청할 수도 있습니다. 스킬H.

피드백을 주고 수정을 요청하는 것을 두려워하지 마세요.

"ChatGPT가 만족스러운 답변을 주기를 정말로 원한다면 최악의 방법은 한 번 물어보고 떠나는 것입니다."라고 Molik은 말했습니다. "매우 만족스러운 답변을 찾을 수 있으며 종종 상호 작용이 필요합니다.

처음에 완벽한 프롬프트를 도출하는 데 어려움을 겪거나 챗봇에서 생성된 출력이 기대와 일치하지 않는 경우도 있지만 괜찮습니다. "덜 일반적으로 들리게 만들 수 있나요?" 또는 "첫 번째 문단을 더 흥미롭게 만들 수 있나요?"와 같은 질문을 통해 답변이 기대에 더 부합하도록 조정할 수도 있습니다. 원래 요청을 다른 방식으로 변경했습니다.

모든 정보를 한 알의 소금으로 받아들이세요

챗봇은 훈련 데이터로 완전히 다루지 않는 영역에 대해 정보를 만들어내는 경향이 있기 때문에 모든 정보를 가볍게 받아들이는 것이 중요합니다. 예를 들어, 알버트 아인슈타인에 대한 전기를 챗봇에게 요청한다고 가정해 보겠습니다. 챗봇은 유명한 과학자가 "현명해지는 법"이라는 책을 썼다고 말할 수 있지만 불행히도 그는 실제로 그 책은 쓰여진 적이 없습니다. 또한 대규모 언어 모델은 인터넷의 방대한 양의 콘텐츠에 대해 훈련되기 때문에 패턴 인식에 능숙합니다. 즉, 훈련 데이터를 기반으로 편향된 출력이나 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다.

"정보가 적으면 상황이 만들어집니다."라고 Burke는 덧붙였습니다. "이러한 환상은 매우 설득력이 있습니다. 이러한 모델이 정확한 정보를 제공한다고 항상 신뢰할 수는 없습니다."

다양한 접근 방식을 실험하고 시도해 보세요

생성 인공 지능에는 다양한 응용 시나리오가 있습니다. 회의록에서 작업 항목 목록을 생성하기 위해 챗봇이 필요하거나 영어에서 다른 언어로 전문적으로 번역하기 위해 챗봇이 필요한 경우 작업을 완료할 수 있습니다. 배우고 싶은 것이 무엇인지, 도움이 필요한 것이 무엇인지 생각해보고 챗봇이 어떻게 작동하는지 지켜보세요.

"AI는 일반적인 기술이며 모든 사람의 작업 환경, 작업 및 요구 사항이 다르지만 AI 기술이 적용되면 특정 상황에 따라 업무의 다양한 측면에 고유한 영향을 미칠 것입니다."라고 Mo Leake는 말했습니다. 실험을 통해서만 시스템을 사용하여 작업하는 방법을 찾을 수 있으며 이를 통해 성공적인 활용이 가능합니다. "

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