[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..

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..

[ChatGPT] 논리적 추론 모델 o1, o3가 필요한 이유  논리적 추론을 전문으로 하는 챗GPT의 o1, o3와 같은 모델은 기존의 GPT-4o와 같은 범용 생성 모델이 단순히 자연스러운 문장을 생성하는 데 초점을 맞추었다면, 복잡하고 다단계의 구조를 가진 문제 상황에서 요구되는 체계적인 논리 전개를 수행하기 위해 만들어진 것이다. 기존 모델들은 광범위한 데이터 학습을 통해 다양한 주제에 대해 응답할 수 있는 능력을 갖췄지만, 논리적 연결 고리나 인과 관계를 체계적으로 분석하고 결론에 이르는 추론 과정을 수행하는 데는 한계가 있었다. 예를 들어, 특정 문제 해결 과정에서 여러 전제와 가정을 기반으로 합리적인 결론을 도출하는 작업이나, 복잡한 도메인 내에서 명시적이지 않은 정보를 암시적으로 연결하여 ..

[ChatGPT] 검색 기능 활용의 주의 사항들 - 잘못된 검색결과?   ChatGPT가 제공하는 검색 기능은 분명 혁신적인 도구라 할 수 있을 것이다. 이 기능을 잘 활용하려고 한다면 이 검색 기능과 발전 과정, 그리고 동시에 존재하는 한계점들을 함께 이해해야, 실제 사용자들이 ChatGPT를 더욱 효과적으로 활용할 수 있을 것이다. 분명 사람들은 이제 예전보다 훨씬 빠르고 간편하게 정보에 접근할 수 있게 되었고, 특정 키워드만 입력하면 관련 텍스트를 즉시 얻을 수 있게 되었다. 그러나 이 편리함 뒤에는 정보 출처의 신뢰성 부족과 실시간 정보 업데이트의 한계, 그리고 학습 데이터 편향성에 따른 왜곡된 결과가 발생할 여지가 존재한다는 사실을 간과해서는 안 된다. 가장 먼저 주목해야 할 부분은 ChatGP..

[챗GPT o1] 잘못된 프롬프트에 대한 정확한 AI 답변이란 무엇일까 ChatGPT를 사용하면서 좋은 결과를 얻으려면 프롬프트를 잘 작성해야한다거나 프롬프트 엔지니어링이 중요하다거나 하는 이야기는 이미 충분히 널리 퍼져있다. 그러나 과연 우리가 프롬프트를 잘 작성한다는 것이 대체 무엇이고, 좋은 결과라는 것은 대체 무슨 기준으로 판단해야하는가에 대해 충분히 이해하고 있다고 보기는 어려운듯 싶다. 사실 아래 소개하는 테스트는 논리적 설명에 특화된 ChatGPT o1 모델이 어느 정도의 완성도 있는, 깊이 있는 답변을 줄 수 있을지에 대한 테스트 작업으로 진행된 내용이기는 하다. 하지만 주제가 프롬프트와 정확성의 의미를 명확하게 하기 위한 내용이기 때문에 프롬프트라는 것에 대해 깊이 생각해보는데 참고가 될..