지난 포스팅에서는 마이크로소프트의 인공지능 검색엔진 프로메테우스에 대해 설명한 바 있는데요. 신청한 지 5일이 지나지도 않았는데, 채팅 기능이 활성화되었습니다. 이제 새로운 검색엔진의 시대가 열린 것입니다.
2023.03.05 - [AI교육] - Bing의 인공지능버전 '프로메테우스'에 대해 알아보자.
Bing의 인공지능버전 '프로메테우스'에 대해 알아보자.
구글은 전 세계에서 가장 많이 사용되고 있는 검색 엔진입니다. 그 외에도 마이크로소프트라는 회사에서 만든 bing이라는 검색 엔진도 있지요. 하지만 이건 상대적으로 정보량이 많지 않았다는
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2023.03.05 - [AI교육] - 빙(bing)의 사용자 대기 신청, 더 빨리 시작할 수 있는 방법
빙(bing)의 사용자 대기 신청, 더 빨리 시작할 수 있는 방법
인공지능이 날이 갈수록 빠르게 발전하고 있습니다. chat GPT 관련해서 화제가 되었던 게 엊그제 같은데요. 마이크로소프트에서 또 이와 같은 인공지능 플랫폼을 최근 출시했어요. 속도가 너무나
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1. 사용약관에 동의하여 피드백을 줄 수 있는 인공지능 검색엔진
빙은 openai의 chatGPT와는 조금 다르게 최신 내용을 반영합니다. 덕분에 최신의 정보를 지속적으로 업데이트받을 수 있지요. 일상생활에서의 정보뿐 아니라, 문학 창작도 가능합니다. 드디어 저도 이걸 써볼 수 있어서 설렜는데요. 저의 질문은 데이터로 활용되고, 인공지능의 학습에 사용됩니다. 프로메테우스를 활용하는 것은, 이러한 사용 약관에 동의하는 것으로 간주합니다.
2. ChatGPT(Open AI)와 BING의 차이점 중 가장 큰 것은 '출처'의 유무이다.
과학에서 밀접한 두 개념인 'participitation'과 'engagement'의 차이를 chatGPT와 BING에게 각각 물어보았습니다. 둘 다 한국어로는 과학적 '참여'로 번역되는 개념입니다. 과학교육을 전공하는 저에게도 외국 논문을 읽어야 이해할 수 있는 내용인데 아주 빠른 시간 안에 요약해서 내놓습니다.
아무래도 왼쪽의 ChatGPT는 글쓰기가 좀 더 원활하게 장문의 분량으로 부연설명이 잘 되어 있습니다. 반면 Bing의 검색 결과는 개요식으로 볼 수 있을 정도로 각각 한 문장으로 간략하게 제시됩니다. 만연체와 간결체로 저는 후자가 더 마음에 들었습니다. 전자는 예시가 좀 더 많지요. 중요한 것은 'participation'이 좀 더 전문적인 지식, 자격을 필요로 한다는 점입니다. 하지만 우리 초등학생의 경우, engagement의 개념으로 현실적인 맥락에서 과학에 참여하게 되겠지요.
더 좋은 점은 Bing에서는 출처를 바로바로 확인할 수 있다는 점입니다. 위의 오른쪽 그림에서 빨간 네모로 표시한 것처럼 각 문장에 대한 출처가 표시됩니다. 표시되는 것뿐만 아니라, 그 문장이나 아래의 '자세한 정보' 박스를 클릭하면 해당 출처의 웹페이지로 이동합니다! 검색자의 소중한 시간을 획기적으로 단축시켜 주는 기능이라고 볼 수 있습니다.
또한, ChatGPT의 경우는 얘가 글쓰기를 하는지 실제 정보를 주는지 판단할 수 있는 근거가 부족한데요. 출처가 표시되지 않으니까요. 그런 점에서 정보의 신뢰성이 Bing에서 더 높아진다는 것을 경험할 수 있었습니다.
아래처럼 직접 논문을 다운로드할 수 있는 링크로도 연결되기 때문에, 논문을 준비하시는 분들께도 좋은 인사이트를 줄 수 있을 것 같습니다. 해당 논문이 자신이 관심 있는 분야인지 판단해 볼 수도 있지요. 개념이 엄밀하게 사용되었는지 점검해 볼 수도 있겠고요.
3. 그럼에도 불구하고, 아직 Bing의 한계는 있다.
Bing의 경우 질문의 개수가 제한된다는 점 외에도, 출처의 데이터가 아직 충분하지 않다는 것이 한계점으로 꼽히고 있습니다. chatGPT에 비해 최신 내용을 반영하지만, 논문 등의 출처가 충분하지 않기 때문에 '네이버 블로그' 등을 참고하기도 합니다. 물론 블로그의 내용이 신뢰도가 무조건 낮다고는 볼 수 없으나, 논문에 본격적으로 활용하기에는 아쉬움이 있겠지요. 이 부분은 이 연구가 한국에서는 현재 이루어지지 않아서일 수도 있습니다.
이렇게 학습에 활용될 수 있는 Bing의 다양한 기능은 연구자들에게 유용할 수 있을 듯합니다. 인공지능은 연구자의 시간을 단축하지만, 표절등의 문제점을 방지하기 위해서는 충분한 숙고가 필요할 것 같습니다. 분명한 건, 인공지능의 개발로 인해 이전의 학습 생태계는 엄청난 변동을 겪어야 할 것 같다는 점입니다. 앞으로의 미래가 기대됩니다!
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