챗GPT의 유용한 활용과 8가지 프롬프트 개선 사례    ChatGPT를 비즈니스 실전에서도 활용하는 사례가 점점 많아지고 다양해지고 있지만, 실제로 적용할 때 어디서인가 배운대로, 교과서에 나온대로 해도 문제가 발생하는 경우가 많다. (교과서나 강의가 잘못된 것일까?) 단순한 프롬프트로는 원하는 결과를 얻기가 어렵고, 기술적·논리적·환경적 제약이 발생할 가능성이 크다. 븐명 각각의 프롬프트를 면밀히 검토하고 보다 정교하게 개선하는 것이 필요하다.그러나, 이미 작성한 프롬프트의 어느 부분을 어떻게 고쳐야하는가를 설명하고 이해하기는 결코 쉽지 않다. 여기 8개의 매우 흔히 적용할 수 있을만한 비즈니스 문제들을 살펴보자. 어떤 식으로 작성한 프롬프트를 어떻게 고치면 더 나아질지를 검토해보자.  1/ 개인 비..

[챗GPT] GPT 4.5가 무엇을 얼마나 잘하나? (o3 mini-high와 비교)   ChatGPT에게 최근 공개된 GPT 4.5가 잘할 수 있는 것들이 무엇인지 사용자 반응을 조사하게 해봤다. 루머로 도는 이야기들 처럼 GPT 5가 5월에 출시된다면 두달 남짓의 짧은 수명만이 예고된 애매한 모델. 그러나 당장은 나름 최신 모델이니 무시하기도 애매하니까.사용자 반응 조사 결과, 몇 가지 강점들이 이야기되고 있었으나, 가장 큰 강점으로 이야기하는 (1) 감각적이고 공감 능력이 높은 답변 방식, 그리고 나머지들 중 하나인 (2) 논리적 추론이 특히 관심이 갔다. (참고로, 사용자 평가의 내용은 다음과 같았다. "향상된 대화 능력과 감성 지능: GPT-4.5는 이전 모델보다 인간과의 대화에서 더 깊은 감정..

[챗GPT o3 mini-high] 논리적 추론 모델, 자아비판하라   너 자신의 답변을 "자아비판하라!"와 같은 식으로 "비판적 재검토"를 지시하는 프롬프트는 단순히 답변을 수용하는 것을 넘어서, 응답 내용의 타당성과 실용성을 다각도로 점검할 수 있게 만드는 역할을 한다. 이를 self-reflection 프롬프트 작성 기법이라고도 한다. 일반적 모델 뿐 아니라 전문 추론 모델들인 챗GPT의 o1, o3 조차 많은 오류가 섞인 답변을 주는 것이 지금의 수준이고 모습이다. 이때문에, 자아비판이 필요하다.이러한 프롬프트는 전체적인 구조 또는 세부 요소를 검토하게 하여, 응답 전반의 일관성은 물론 각 부분의 구체성과 실행 가능성을 철저히 분석할 수 있다. 이를 통해 초기에 놓칠 수 있었던 논리적 모순이나 응..

챗GPT o3, o1 추론 모델의 비즈니스 적용 - 세가지 예제 테스트  ChatGPT가 최근 논리적 추론에 특화된 o1과 o3 모델을 차례로 선보였다. 이는 인공지능 기술이 단순한 언어 생성 기능을 넘어 실제 복잡한 문제 해결 능력까지 확장되고 있음을 보여준다. 이 모델들은 기존의 대화형 AI가 단순한 질문에 답변하는 수준을 넘어, 비즈니스 문제와 같이 다차원적이고 복잡한 상황에서 논리적 추론을 통해 해결책을 제시하는 것에까지 도전하고 있다. 단순한 데이터 처리나 텍스트 생성에 머무르지 않고, 다양한 변수와 조건들이 얽힌 문제들을 원활하게 다룰 수 있다면 향후 빠른 시점에 인공지능이 실제 산업 현장에서 활용되는 방식에 큰 변화를 가져올 수 있다는 이야기가 된다. 이 모델들의 능력을 테스트해보기 위해 세..

왜 책을 쓰는가에 관하여 책을 쓰는 일은 무척이나 멋진 여행과도 같다. 한줄을 쓰기 위해 열줄이나 백줄을 읽고 곱씹어 생각하며 탐험하게 하기 때문이다. AI툴로 가볍게 찍어내서 원고를 마칠수도 있고 또 그것으로 흥행까지도 가능한 시대이지만, 한 줄 한 줄 안에 무엇을 어떻게 담을 것인지, 자신을 포함한 어떤 독자에게 어떤 가치를 줄 것인지를 생각하는 과정은 결과와는 무관하게 그 자체가 쓰는 이에게 엄청난 유희이다

GPT-5를 향해가는 ChatGPT: 변화의 이유와 방향, 위험성과 사용자에 대한 영향 ChatGPT 어떻게 달라진다는 것인가최근 OpenAI가 발표한 GPT-4.5와 GPT-5의 출시 계획은 단순히 모델 성능의 향상을 넘어서, 인공지능 제품 생태계의 복잡성을 해소하고 사용자 경험을 극대화하려는 구조적 변화의 일환으로 이해할 수 있다. 이번 발표 배경에는 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하고 있는데, 먼저 기존 GPT-4 모델의 한계와 사용자들이 경험하는 불편함, 그리고 다양한 AI 모델이 공존함에 따라 발생하는 선택의 혼란 등이 있다. OpenAI는 이전 모델들이 제공하는 기능과 성능을 한층 더 발전시키는 동시에, 여러 모델 간의 경계를 허물어 통합된 시스템을 구축하려는 의지를 보이고 있다. 이는 경쟁..