Argument in Korea

AI의 답변을 이해하고 검증하는 방법 AI를 사용하는 사람들은 흔히 이렇게 생각합니다. "좋은 질문을 하면 좋은 답변을 얻을 수 있다." 틀린 말은 아닙니다. 하지만 AI를 사용할수록 더 중요한 것은 질문 자체보다 답변을 어떻게 이해하고 검증할 것인가 입니다. 이 글은 AI에게 질문하는 방법과 AI의 답변을 판단하는 방법을 실제 대화를 통해 정리한 내용입니다. 1. AI는 질문을 읽지만, 항상 같은 의미로 이해하지는 않는다. 많은 사용자는 AI가 질문을 그대로 이해한다고 생각합니다. 하지만 AI는 질문을 읽은 뒤 가장 가능성이 높은 의미를 추론하여 답변을 생성합니다. 즉, 질문 → 이해 → 답변 이 아니라, 질문 → 의미 추론 → 답변 의 과정을 거칩니다. 따라서 사용자가 의도한 의미와 AI가 추론한 의미가 다르면 답변 역시 달라질 수 있습니다. 2. AI는 질문의 일부 요소에 더 큰 비중을 둘 수 있다. AI는 질문 전체를 읽지만, 핵심 단어 자주 등장한 표현 일반적인 질문 형태 등에 높은 가중치를 둘 수 있습니다. 이 때문에 질문의 마지막 조건이나 여러 문장이 함께 만들어 내는 의미가 충분히 반영되지 않는 경우도 있습니다. 중요한 질문일수록 AI가 질문 전체의 맥락을 유지하고 있는지 확인하는 것이 필요합니다. 3. 사용자의 맥락과 AI의 맥락은 다를 수 있다. 사용자는 대화 전체의 목적을 하나의 맥락으로 생각합니다. 반면 AI는 현재 질문 최근 대화 일반적인 대화 패턴 등을 종합하여 맥락을 추론합니다. 그 결과 사용자가 유지하고 있는 목적보다, AI가 추론한 현재의 대화 흐름이 더 크게 반영될 수도 있습니다. 따라서 중요한 대화에서는 "처음 질문의 맥락을 유지해서 판단해 주세요." 와 같이 맥락을 다시 명시하는 것이 도움이 됩니다. 4. AI는 사용자의 반응도 일반적인 의미로 해석할 수 있다. 예를 들어 사용자가 "이 ...

다음   네이버   1020세대, 게임보다 AI 채팅에 빠졌다…잘파세대의 새 일상 1. 보도 내용 정리 먼저 노컷뉴스 보도의 내용의 주요 내용은 다음과 같습니다. 잘파세대는 게임보다 AI 채팅과 개인방송 이용이 크게 증가하고 있다. 생성형 AI를 단순 검색이 아니라 작업 수행을 위한 도구로 활용하는 비중이 늘고 있다. 하나의 AI만 사용하는 것이 아니라 목적에 따라 여러 AI를 선택해 사용하는 경향이 나타난다. AI와의 대화는 단순 질의응답보다 자료를 넣고 비교·수정하는 심화형 대화가 증가하고 있다. 이러한 변화는 미디어, 출판, AI, 커머스, 금융 서비스의 설계 방식에도 영향을 줄 것으로 전망하였다. 잘파세대 는 1990년대 중반에서 2000년대 초반에 태어난 Z세대 와 2010년 이후에 태어난 알파세대 를 합친 신조어입니다. 2. 과거와 달라진 AI 사용 방식 보도에서 언급되는 가장 의미 있는 변화는 AI를 사용하는 방식입니다. 과거에는 검색 → 답 확인 → 종료 형태였습니다.   반면 현재 잘파세대는 질문 → 답변 → 추가질문 → 비교 → 수정 → 검증 → 결과물 생성  까지 이어지는 작업형 대화를 수행한다고 보도에선 언급합니다. 이는 심화대화라는 용어로 재정리할 수 있습니다. 심화대화(Deep Conversation)는 단순한 정보 검색이나 일방향적 명령 전달을 넘어, 인간과 인공지능이 복잡한 주제나 과업에 대해 다층적이고 연속적인 상호작용을 나누는 과정을 의미합니다. 즉, AI를 단순한 대화 상대가 아니라 공동 작업을 수행하는 에이전트로 인식하는 행동 패턴입니다.   3. 보도에서 확인되는 변화와 누락된 부분 보도는 질문이 길어졌다. 대화 횟수가 증가했다. 여러 AI를 사용한다. 는 점은 통계로 설명합니다.   그러나 왜 이러한 현상이 발생하는지는 설명하지 않습니다....

다음 네이버   삼성전자 노조 “조합원 84%, 호남 반도체 반대…주 52시간 예외? 노동자 의사 무시” 1. 언론사 보도 내용 정리 서울신문은 「삼성전자 노조 “조합원 84%, 호남 반도체 반대…주 52시간 예외? 노동자 의사 무시”」 라는 제목으로 다음과 같이 보도했습니다. 주요 내용은 다음과 같습니다. 삼성전자 초기업노조가 조합원을 대상으로 실시한 조사에서 84%가 호남 반도체 프로젝트에 반대 한다고 응답했다. 정부가 추진하는 호남 반도체 메가 프로젝트 에 대해 노동자들의 의견이 충분히 반영되지 않았다고 주장했다. 정부가 추진하는 주52시간 예외 적용 역시 노동자의 의사를 무시한 정책이라고 비판했다. 노조는 정부와 기업, 노동조합이 참여하는 노사정 협의를 요구했다. 기사 제목만 보면 독자는 자연스럽게 "삼성전자 노조가 호남에 반도체 공장을 짓는 것 자체를 반대한다." 라고 이해하기 쉽습니다. 이런 부분은 언론사의 보도 경향에 따라 나타나는 현상중 하나이지만 이로인해 독자가 노조 원문의 핵심내용을 다르게 받아들인다면 이는 잘못된 보도라고 지적할 수 밖에 없습니다. 2. 노조의 원래 주장(페이스북 입장문) 정확한 노조의 입장확인을 위해 초기업노조측이 공개한 원문을 본다면 정작 보도내용과는 다르게 강조점은 조금 다르다는 것을 알 수 있습니다. 노조가 주장한 핵심은 다음과 같이 정리됩니다. 정부는 메가 프로젝트를 빠르게 추진하고 있지만, 그 과정에서 영향을 받는 노동자들에 대한 대책이 충분히 마련되지 않았다고 주장한다. 전환배치, 근로조건, 처우 등 노동자의 현실적인 문제에 대한 준비가 부족하다고 본다. 이러한 상황에서 실시한 조합원 설문에서는 84%가 프로젝트에 반대했다고 밝혔다.(이 부분이 언론사가 강조한 부분입니다.) (노조 주장에 따르면) 회사 경영진 역시 프로젝트를 부담스럽게 보고 있다고 주장한다.(...

다음   네이버   “초등 저학년부터 기초학력 전담교사…AI 진단평가도 계획” 1. 보도 내용 요약정리 보도(“초등 저학년부터 기초학력 전담교사…AI 진단평가도 계획”)의 핵심 골자는 다음과 같이 3가지로 요약할 수 있습니다. 기초학력 전담교사제 확대: 초등 저학년(1~2학년) 단계를 중심으로 기초학력 전담교사를 배치하여 학습 결손을 초기에 차단하고 맞춤형 지도를 강화합니다. AI 진단평가 시스템 도입 계획: 학생들의 학력 수준을 객관적이고 과학적으로 진단하기 위해 AI 기술을 기반으로 한 진단평가 체계를 구축·운영할 예정입니다. 공약 이행 체계화: 제19대 경남교육감 권순기 당선인과 인수위가 중심이 되어 학력 향상과 공교육 내실화를 위한 세부 정책 명세를 정립해 나가는 인터뷰 내용을 담고 있습니다. 서론   보도내용은 권순기(67) 제19대 경남교육감의 공약 내용에 관련된 언론사와의 인터뷰내용입니다.   다만.. 권 교육감이 언급한 내용중...생성형 AI 교육에 대한 언급이 없는 문제가 발견되었습니다.  하지만 이는 권 교육감과 인수위에서 해당 정책에 대해 정립하고 이를 체계화하는 과정 이후 공개될 부분이기에 언론사와의 인터뷰 내용에 대해 성급히 이를 단정하고 정의를 내리는건 안된다고 판단했습니다.    하지만 생성형 AI 교육에 대해 이렇게 만들어지면 좋겠다는 판단으로서... 나름대로의 분석을 해보겠다는 판단으로 이를 정리하여 공개합니다. 혹여 생성형 AI 교육에 대해 도입을 검토할려 하거나 검토하는 이들에게 조금이나마 도움이 되길 바라는 마음으로 공개합니다.   단.. 다음의 내용은 생성형 AI 교육에 대해 정의를 내리는 내용이 아닙니다. 이렇게 만들어야 한다는 정책 제안서, 보고서도 아닙니다. 따라서 참고 정도로 구분을 짓고 내용을 보는 것을 권고합니다. 생성형 AI 교육에 대한 고찰 - 교육은...

다음   "북한군 개입에 명단 공개까지"...46년 반복된 5·18 왜곡 문법 서론 기사내용에는 46년 반복된 5·18 왜곡 문법을 언급합니다.   특히 광주민주화운동 유공자 명단 공개는 5.18 광주민주화운동에 부정적 시각을 가진 이들의 단골 요구부분입니다.   명단공개.. 말은 쉽습니다. 하지만 그 절차는 뱉는 말보다 훨씬 복잡한 단계를 내포하고 있습니다.   아래의 글은 5.18 광주민주화운동 유공자의 명단을 공개를 가정했을 때 나오는 절차를 따져본 내용이며.. 가상 시나리오로서 검토를 했습니다. 다만 이 시나리오는 명단 공개를 요구하는 이들만을 겨냥해 절차의 복잡함을 나열하는 데 그치지 않습니다. 만약 공개가 실제로 이뤄진다면 그 요구가 다른 국가유공자 전체로, 나아가 5.18 당시 계엄군 관련 기록으로까지 번질 수 있다는 범위의 문제, 그리고 지금의 논쟁이 세월이 흘러 이해당사자들이 모두 세상을 떠난 뒤에는 검증이 아닌 역사적 사료 연구라는 전혀 다른 목적으로 다시 논의될 수 있다는 시점의 문제까지, 제가 생각할 수 있는 범위와 시간의 양 끝을 함께 짚어보았습니다. 명단 공개를 위해선 법개정은 필수입니다. 그리고 다른 국가유공자와의 형평성 문제도 있습니다. 단순히 특정 유공자의 명단을 공개한다고 한들... 현 법령상 가능하지 않습니다.    명단공개를 원하는 이들은... 이러한 법적 절차를 사전에 검토를 했는지는 개인적으로 의문을 가지고 있습니다. 이 글이 그런 이들에 대해 명단공개가 단순하지 않다는 것을 알리는 계기가 되길 바랍니다.   내용에는 공적조서 공개도 포함합니다. 명단만을 요구했는데 왜 공적조서까지 언급되었냐는 질문이 나올 수 있습니다. 공적조서는 국가유공자로서 인정을 받은 근거가 기록되어 있습니다. 위의 보도에 나온.. 5.18 유공자 명단 공개를 주...

다음   네이버   [취재현장-김세연] AI 시대, 문학상은 무엇을 심사하는가 1. 보도 내용 정리 핵심 주제: 기술이 문장력을 평준화시킨 생성형 AI 시대에, 문학의 본질은 매끄러운 수사가 아니라 '한 인간이 온몸으로 살아낸 삶의 고유한 궤적과 진정성'에 있다는 오피니언 칼럼입니다. 주요 골자: AI가 그럴듯한 비유와 플롯을 완벽하게 흉내 낼 수는 있어도, 매일시니어문학상 당선자들의 거칠고 투박한 글 속에 녹아 있는 세월의 고독과 진짜 슬픔의 깊이는 복제할 수 없다는 경고와 찬사를 담고 있습니다. 한계점: 제목은 "무엇을 심사하는가"라고 언급되었으나, 본문에는 구체적인 심사 기준이나 대안(규칙, 필터링 등)이 전혀 없는 심사 철학에 머무르고 있어 제목과 내용이 맞지 않는 한계를 보입니다. 2. 문학상을 수여하는 대회에서의 AI를 바라보는 시각 부정적/방어적 시각 (보도 및 제도권 언론): AI를 인간의 고유 영토를 침범하는 ‘적(Competitor)’이자, 표절 및 부정행위를 유발하는 경계 대상으로 바라봅니다. 사각지대: 엘리트 중심의 시선에 갇혀, AI가 신체장애인이나 문맹인 등 사회적 약자의 한계를 해방하는 복지적 도구가 될 수 있다는 다각적인 시선은 언급되진 않았습니다. 3. 창작의 영역에서의 AI의 위치 ‘집필(Writing)’과 ‘창작(Authoring)’: 손으로 텍스트를 입력하는 물리적 행위는 AI가 대신할 수 있으나, 서사를 기획하고 고유한 사유를 전개하는 정신적 뿌리는 여전히 인간에게 있습니다. 다만 보도에선 창작의 영역까지 AI가 확장하고 있다는 내용이 들어가 있습니다. 신경망 타자기(도구): 만년필, 타자기, 워드프로세서의 진화와 마찬가지로, AI는 작가의 상상력을 확장하고 편집을 돕는 가장 강력한 '보조 도구(Extension)'의 위치를 가질 수도 있지만 보도에는 이를 의미하는 내용은 없습니다. 4. 창작으로서 AI는 막아야 ...