ChatGPTμκ² μνλ λ΅μ μ»λ κ°μ₯ νμ€ν λ°©λ²μ?
λ°λ‘ ν둬ννΈλ₯Ό μ λλ‘ μμ±νλ κ²!
μ΄μ λ§μ°νκ² βμ€λͺ ν΄μ€βλΌκ³ μμ²νλ λμ , μ νν μ§μλ₯Ό λ΄λ¦¬λ λ²μ λ°°μλ³ΌκΉμ?
μ΄λ² νΈμμλ μ±GPTλ₯Ό 200% νμ©ν μ μλ ν둬ννΈ μμ± μ λ΅ 21κ°μ§λ₯Ό μ΄μ 리ν©λλ€.
κ° λ°©λ²μ΄ μ΄λ€ ν¨κ³Όλ₯Ό μ£Όλμ§, ν·κ°λ¦΄ μ μλ κ°λ μ λΉκ΅νλ©΄μ νμ€νκ² μ§μ΄λ³Όκ²μ!
π‘ μ±GPT ν둬ννΈ 21κ°μ§ μ λ΅ μ΄μ 리
π μ€λͺ
βοΈ μμ
β ν¨κ³Ό
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
1. ν€ μ§μ νκΈ° π
π ChatGPTκ° μ΄λ€ λΆμκΈ°λ‘ λ΅λ³ν μ§ μ€μ
βοΈ μμ
격μ μλ, μΊμ£ΌμΌν, μ 보 μ 곡, μ€λλ ₯ μλ, μ λ¨Έλ¬μ€ν, μκ°μ μ£Όλ, μ°λ―Ό μ΄λ¦°, κΆμ μλ
β ν¨κ³Ό: μνλ κ°μ±, λΆμκΈ°μ λ΅λ³μ μ»μ μ μμ
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
β격μ μλ μ΄μ‘°λ‘ λΉμ¦λμ€ μ΄λ©μΌ μμλ₯Ό μμ±ν΄μ€.β
βμΉκ·Όνκ³ κ°λ²Όμ΄ λ§ν¬λ‘ μ΄ λ΄μ©μ μ€λͺ ν΄μ€.β
βμκ°μ μ£Όλ μ΄μ‘°λ‘ μκΈ°κ³λ°μ λν κΈμ μ¨μ€.β
2. νμκ³Ό ꡬ쑰 μ μνκΈ° ποΈ
(Structured Prompting)
π λ΅λ³μ΄ μ΄λ€ νμ(λͺ©μ°¨, 리μ€νΈ, λν λ±)μΌλ‘ λμ€λλ‘ μ€μ
βοΈ μμ
ο»ΏμμΈμ΄, κΈλ¨Έλ¦¬ κΈ°νΈ, κ°μ, λν, μ€ν 리ν λ§ λ±
β ν¨κ³Ό: μ λ³΄κ° μ²΄κ³μ μΌλ‘ μ 리λμ΄ μ½κΈ° νΈν¨
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμλ‘ -λ³Έλ‘ -κ²°λ‘ κ΅¬μ‘°λ‘ μμΈμ΄λ₯Ό μμ±ν΄μ€.β
βμ΄ λ΄μ©μ κΈλ¨Έλ¦¬ κΈ°νΈλ‘ μ 리ν΄μ€.β
βλ μ¬λμ΄ ν λ‘ νλ λν νμμΌλ‘ μμ±ν΄μ€.β
3. μν μ΄λ κ΄μ μ§μ νκΈ° π
(Role Prompting)
π ChatGPTκ° νΉμ ν μ λ¬Έκ°, νλ‘ κ°, ν¬ λ±μΌλ‘ λ΅νλλ‘ μ€μ
β ν¨κ³Ό: λ μ λ¬Έμ μ΄κ³ μΌκ΄μ± μλ λ΅λ³μ λ°μ μ μμ
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμ¬λ¦¬ν μ λ¬Έκ°μ²λΌ μΈκ°κ΄κ³μ λν μ‘°μΈμ ν΄μ€.β
βμ리μ¬κ° λ κ²μ²λΌ μ€ν μ΄ν¬ κ΅½λ λ²μ μ€λͺ ν΄μ€.β
βκΈ°μμ²λΌ κ°κ΄μ μΈ λ΄μ€ κΈ°μ¬ νμμΌλ‘ μ€λͺ ν΄μ€.β
4. λͺ©μ λͺ μνκΈ° π―
π λ΅λ³μ λͺ©ν(μ 보 μ 곡, μ€λ, κ΅μ‘ λ±)λ₯Ό λΆλͺ νκ² μ€μ
β ν¨κ³Ό: λ΅λ³μ΄ λ μ§μ€μ μ΄κ³ λͺ©μ μ λ§κ² ꡬμ±λ¨
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βλ μκ° μ½κ² μ΄ν΄ν μ μλλ‘ μ€λͺ νλ κ²μ΄ λͺ©νμΌ.β
βμ΄ κΈμ λͺ©μ μ λ μλ₯Ό μ€λνλ κ±°μΌ.β
βκ΅μ‘μ μΈ λͺ©μ μΌλ‘ AIμ κ°λ μ μ½κ² μ€λͺ ν΄μ€.β
5. λ§₯λ½ μ 곡νκΈ° π
(Context-Aware Prompting)
π λ΅λ³μ λ μ ννκ³ κ΄λ ¨μ± μκ² λ§λ€κΈ° μν΄ μΆκ° μ 보λ₯Ό μ 곡
β ν¨κ³Ό: λΆνμν μ€λͺ μ΄ μ€μ΄λ€κ³ , μνλ λ°©ν₯μ λ΅λ³μ λ°μ μ μμ
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βλ΄κ° IT λΉμ 곡μμΌ. AIμ κ°λ μ μ½κ² μ€λͺ ν΄μ€.β
βμ€ννΈμ μ°½μ μκ° μ½μ μ μλλ‘ μ΄ λ΄μ©μ μ 리ν΄μ€.β
βμ΄μ λ©μμ§μ λ΄μ©μ μ°Έκ³ ν΄μ μ΄μ΄μ λ΅λ³ν΄μ€.β
6. λ²μ μ μνκΈ° π
π λ΅λ³μ μ΄μ (ν¬κ΄μ or νΉμ ν λΆλΆ)μ μ€μ
β ν¨κ³Ό: μνλ μ λ³΄λ§ μ νν λ°μ μ μμ
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμ€λ§νΈν°μ μΉ΄λ©λΌ κΈ°λ₯μ μ΄μ μ λ§μΆ° μ€λͺ ν΄μ€.β
βAIκ° κ΅μ‘ λΆμΌμ λ―ΈμΉλ μν₯μ λν΄ κ΅¬μ²΄μ μΌλ‘ λ€λ€μ€.β
βμΈκ³΅μ§λ₯μ μ λ°μ μΈ κ°λ μ ν¬κ΄μ μΌλ‘ μ€λͺ ν΄μ€.β
7. ν€μλ ν¬ν¨νκΈ° π
(Keyword-Driven Prompting)
π νμμ μΌλ‘ ν¬ν¨ν΄μΌ ν λ¨μ΄λ κ°λ μ λͺ νν μ§μ
β ν¨κ³Ό: ν΅μ¬ κ°λ μ΄ λΉ μ§μ§ μκ³ ν¬ν¨λ λ΅λ³μ λ°μ μ μμ
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμ§μ κ°λ₯μ±, μ¬μ μλμ§, νμ μ€λ¦½μ ν¬ν¨ν΄ κΈ°ν λ³ν λμ λ°©μμ μ€λͺ ν΄μ€.β
βλΈλ‘체μΈ, μ€λ§νΈ κ³μ½, νμ€μνλ₯Ό μΈκΈνλ©΄μ μνΈνν κ°λ μ μ€λͺ ν΄μ€.β
8. μ ν μ¬ν λͺ μνκΈ° β³
(Constraint Prompting)
π λ΅λ³μ κΈΈμ΄, λΆλμ μ ν
β ν¨κ³Ό: ν΅μ¬λ§ λΉ λ₯΄κ² νμ κ°λ₯
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
β500μ μ΄λ΄λ‘ μμ½ν΄μ€.β
β3λ¬Έμ₯μΌλ‘ ν΅μ¬λ§ μ 리ν΄μ€.β
βνλμ λ¬Έλ¨μΌλ‘ μ€λͺ ν΄μ€.β
9. μμ μ 곡νκΈ° π‘
(Few-shot Prompting)
π AIκ° νΉμ ν νμμΌλ‘ λ΅νλλ‘ μ λ
β ν¨κ³Ό: AIκ° μμλ₯Ό νμ΅νμ¬ λμΌν ν¨ν΄μ λ°λ¦
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμ΄ λ΄μ©μ κΈλ¨Έλ¦¬ κΈ°νΈλ‘ μ 리ν΄μ€. μλ₯Ό λ€λ©΄:β
βμ΄μ μ μ¬μ©ν μ€νμΌκ³Ό λμΌν λ°©μμΌλ‘ μ 리ν΄μ€.β
10. λ§κ° μκ° μ€μ νκΈ° β°
π AIκ° μκ° λ΄μ μ²λ¦¬ν μ μλ λΆλμΌλ‘ μ‘°μ
β ν¨κ³Ό: μ μν μλ΅μ λ°μ μ μμ
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
β30μ΄ μμ λ°νν μ μλλ‘ μ 리ν΄μ€.β
β1λΆ μμ μ½μ μ μλ κΈλ‘ μμ½ν΄μ€.β
11. λμ λͺ μνκΈ° π₯
(Audience-Specific Prompting)
π μ°λ Ήλ, μ§μ , κ΄μ¬μ¬μ λ§μΆ° λ΅λ³ μ‘°μ
β ν¨κ³Ό: λ μ λ§μΆ€ν μ½ν μΈ μ 곡
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμ΄λ±νμλ μ΄ν΄ν μ μλλ‘ μ€λͺ ν΄μ€.β
βμ€ννΈμ μ°½μ κ°λ₯Ό μν ν¬μ μ λ΅μ μλ €μ€.β
12. μΈμ΄ μ§μ νκΈ° π
(Language-Specific Prompting)
π AIκ° λ΅λ³ν μΈμ΄λ₯Ό μ€μ
β ν¨κ³Ό
β’ μνλ μΈμ΄λ‘ μμ°μ€λ½κ³ μ νν λ΅λ³μ λ°μ μ μμ
β’ λΉμ¦λμ€ μ΄λ©μΌ, λ²μ, λ€κ΅μ΄ μ½ν μΈ μ μμ μ μ©
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμ΄ κΈμ μμ°μ€λ¬μ΄ μΌλ³Έμ΄ ννμ²΄λ‘ λ°κΏμ€.β
βλΉμ¦λμ€ λ©μΌμ μ ν©ν 격μ μλ μμ΄λ‘ λ³κ²½ν΄μ€.β
βμ΄ λ¬Έμ₯μ νκ΅μ΄, μΌλ³Έμ΄, μ€νμΈμ΄λ‘ κ°κ° λ²μν΄μ€.β
13. μΈμ© ν¬ν¨νκΈ° π
(Citation-Based Prompting)
π AIκ° μΆμ²λ₯Ό ν¬ν¨ν΄ μ λ’°μ± μλ λ΅λ³μ μ 곡νλλ‘ μμ²
β ν¨κ³Ό
β’ μ 보μ μ λ’°λλ₯Ό λμΌ μ μμ
β’ λ Όλ¬Έ, μ°κ΅¬ μλ£, μ λ¬Έκ° μ견μ νμ©ν λ΅λ³ μμ± κ°λ₯
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμ΄ μ£Όμ μ λν μΌλ‘ λ¨Έμ€ν¬μ κ΄λ ¨ λ°μΈμ ν¬ν¨ν΄μ€.β
βμ λ¬Έκ°μ μ견μ ν¬ν¨νμ¬ AIμ λ―Έλ μ λ§μ λΆμν΄μ€.β
ββμ°λ¦¬λ λͺ¨λ λ³μ λ¨Όμ§λ‘ λ§λ€μ΄μ‘λ€βλ μΉΌ μΈμ΄κ±΄μ λͺ μΈμ ν¬ν¨ν΄ μ°μ£Όμ μ λΉλ₯Ό μ€λͺ ν΄μ€.β
14. κ΄μ κ³ λ €νκΈ° π
(Multi-Perspective Prompting)
π AIκ° λ€μν μκ°μμ λ΅λ³νλλ‘ μμ²
β ν¨κ³Ό
β’ κ· ν μ‘ν λ Όμλ₯Ό ν μ μμ
β’ κ°κ΄μ μΈ μκ°μΌλ‘ μ 보 μ 곡 κ°λ₯
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμμ λ―Έλμ΄μ μ₯μ κ³Ό λ¨μ μ λͺ¨λ μ 리ν΄μ€.β
βAIκ° μΌμ리μ λ―ΈμΉλ κΈμ μ μΈ μν₯κ³Ό λΆμ μ μΈ μν₯μ λΆμν΄μ€.β
βμ κΈ°μ°¨ 보κΈμ λν μ°¬μ±κ³Ό λ°λ μ견μ κ·Όκ±°μ ν¨κ» μ€λͺ ν΄μ€.β
βκ²½μ μ κ΄μ κ³Ό μ€λ¦¬μ κ΄μ μμ AI κ·μ λ₯Ό λΉκ΅ν΄μ€.β
15. λ°λ‘ λ€λ£¨κΈ° π ββοΈ
(Counter-Argument Prompting)
π AIκ° λ°λ μ견μ κ³ λ €νκ³ μ΄μ λν λ°λ°μ μ μνλλ‘ μμ²
β ν¨κ³Ό
β’ λ Όμμ΄λ μ€λμ΄ νμν κΈμμ λ Όλ¦¬λ₯Ό κ°νν μ μμ
β’ νΉμ μ£Όμ₯μ λν λ°λ° κ·Όκ±°λ₯Ό ν¬ν¨νμ¬ λ κ°λ ₯ν κΈ μμ± κ°λ₯
π‘ ν둬ννΈ μμ
βAI κΈ°μ λ°μ μ λ¨μ μ μ 리νκ³ , μ΄λ₯Ό 보μν μ μλ λ°©λ²λ ν¨κ» μ μν΄μ€.β
βκΈ°ν λ³ν λμ μ μ± μ λν μ£Όμ λ°λ μ견μ μ€λͺ νκ³ , μ΄λ₯Ό λ°λ°νλ κ·Όκ±°λ₯Ό μ μν΄μ€.β
β곡곡λ°μ΄ν° κ°λ°©μ μ₯μ κ³Ό μ°λ €λλ λΆμμ©μ λͺ¨λ κ³ λ €ν κΈμ μμ±ν΄μ€.β
βAI μ€λ¦¬ λ¬Έμ μ λν μ°¬λ° μ견μ μ 리νκ³ , λ°λ‘ μ ν΅ν΄ κ· ν μ‘ν λ Όμλ₯Ό ν΄μ€.β
16. μ©μ΄ μ§μ νκΈ° π
(Terminology-Specific Prompting)
π AIκ° νΉμ ν μ©μ΄λ μ¬μ΄ μ©μ΄λ₯Ό μ¬μ©νλλ‘ μμ²
β ν¨κ³Ό
β’ λ μμ μ΄ν΄ μμ€μ λ§μΆ λ΅λ³ μ 곡 κ°λ₯
β’ κΈ°μ , λ²λ₯ , μν λ± νΉμ λΆμΌμ μ λ¬Έ μ©μ΄λ₯Ό λ°μν λ΅λ³ μμ± κ°λ₯
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βλ§μΌν μ©μ΄λ₯Ό νΌνκ³ , μΌμμ μΈ ννμ μ¬μ©ν΄μ μ€λͺ ν΄μ€.β
βλΈλ‘μ²΄μΈ κ°λ μ μ λ¬Έκ° μμ€μ κΈ°μ μ©μ΄λ₯Ό ν¬ν¨νμ¬ μ€λͺ ν΄μ€.β
βμ΄λ³΄μλ₯Ό μν ν¬μ κ°μ΄λλ₯Ό μμ±ν λ, μ΄λ €μ΄ κΈμ΅ μ©μ΄λ μ½κ² νμ΄ μ€λͺ ν΄μ€.β
βκΈ°μ μ μΈ κ°λ μ ν¬ν¨νλ, IT λΉμ 곡μλ μ΄ν΄ν μ μλλ‘ μ€λͺ ν΄μ€.β
17. λΉμ μ¬μ©νκΈ° π
(Analogy-Based Prompting)
π μ΄λ €μ΄ κ°λ μ μΉμν λΉμ λ‘ μ½κ² μ€λͺ
β ν¨κ³Ό: μ΄ν΄λ ₯ ν₯μ
ππ» ν둬ννΈ μ μ©
βμμ μ»΄ν¨ν μ κ³ μλλ‘μ μΌλ° λλ‘μ λΉμ ν΄μ μ€λͺ ν΄μ€.β
βAI νμ΅ κ³Όμ μ μκΈ°κ° μΈμ΄λ₯Ό λ°°μ°λ κ²μ λΉμ ν΄μ€.β
18. μΈμ©λ¬Έ ν¬ν¨νκΈ° π£
(Quotation-Based Prompting)
π AIκ° μ λͺ μΈμ λͺ μΈ, μ λ¬Έκ°μ μ견, λ¬Έν μνμμ μΈμ©ν λ΄μ©μ ν¬ν¨νλλ‘ μμ²
β ν¨κ³Ό
β’ μ λ’°λλ₯Ό λμ΄κ³ , κΈμ μ€λλ ₯μ κ°νν μ μμ
β’ λ μλ€μκ² λ κΉμ μΈμ¬μ΄νΈμ κ°λμ μ€ μ μμ
π‘ ν둬ννΈ μμ
βμ€ν°λΈ μ‘μ€μ βνμ β κ΄λ ¨ λͺ μΈμ ν¬ν¨ν΄μ κΈμ μμ±ν΄μ€.β
βμΌλ‘ λ¨Έμ€ν¬κ° AIμ λν΄ λ§ν λ΄μ©μ ν¬ν¨νμ¬ λ―Έλ κΈ°μ νΈλ λλ₯Ό μ€λͺ ν΄μ€.β
βκ²½μ μ±μ₯κ³Ό κ΄λ ¨λ μ λͺ κ²½μ νμμ μΈμ©λ¬Έμ ν¬ν¨ν΄μ€.β
19. ν΅κ³ νμ©νκΈ° π
(Data-Driven Prompting)
π AIκ° ν΅κ³ λ°μ΄ν°λ₯Ό νμ©νμ¬ μ λ’°λ λμ λ΅λ³μ μ 곡νλλ‘ μμ²
β ν¨κ³Ό
β’ ν©νΈ κΈ°λ°μ λ Όλ¦¬μ μΈ μ£Όμ₯μ λ§λ€ μ μμ
β’ μ«μλ₯Ό νμ©ν΄ μ€λλ ₯μ λμΌ μ μμ
π‘ ν둬ννΈ μμ
βμΈκ³ κ²½μ μ±μ₯λ₯ λ³νλ₯Ό μμΉ λ°μ΄ν°λ‘ ν¬ν¨νμ¬ μ€λͺ ν΄μ€.β
βSNS μ¬μ© μκ°κ³Ό μ§μ€λ ₯ μ νμ μκ΄κ΄κ³λ₯Ό 보μ¬μ£Όλ ν΅κ³λ₯Ό μΆκ°ν΄μ€.β
βμ κΈ°μ°¨ 보κΈλ₯ μ¦κ°μ κ΄λ ¨λ μ΅μ ν΅κ³λ₯Ό μ¬μ©ν΄μ€.β
βλμ‘Έμμ νκ· μ°λ΄ λ³νλ₯Ό μμΉμ ν¨κ» μ€λͺ ν΄μ€.β
βλΉκ±΄ μλ¨μ λ°λ₯΄λ μ¬λλ€μ κ±΄κ° μ§ν κ°μ μμΉλ₯Ό ν¬ν¨ν΄μ κΈμ μμ±ν΄μ€.β
20. νλ μμ²νκΈ° β
(Action-Based Prompting)
π AIκ° μ€μ§μ μΌλ‘ μ€ν κ°λ₯ν νλ λ°©μμ μ μνλλ‘ μμ²
β ν¨κ³Ό
β’ μ 보λ₯Ό μ»λ κ²μμ λλμ§ μκ³ , μ€μ§μ μΈ ν΄κ²°μ± μ λ°μ μ μμ
β’ λ μκ° λ°λ‘ μ μ©ν μ μλ κ°μ΄λ μ 곡 κ°λ₯
π‘ ν둬ννΈ μμ
βμΌλ°μΈμ΄ μ½κ² λ°λΌ ν μ μλ 건κ°ν μμΉ¨ μ΅κ΄μ μλ €μ€.β
βμ€λλΆν° μ μ©ν μ μλ μμ°μ± ν₯μ λ°©λ²μ μ μν΄μ€.β
βν루 10λΆμ© ν μ μλ μμ΄ κ³΅λΆ λ°©λ²μ μ€λͺ ν΄μ€.β
βνκ²½ 보νΈλ₯Ό μν κ°λ¨ν νλ 5κ°μ§λ₯Ό μλ €μ€.β
21. μ§λ¬Έ νμ©νκΈ° β
(Self-Reflective Prompting & Exploratory Prompting)
π AIμκ² μΆκ° μ€λͺ μ μꡬνκ±°λ, μλ‘μ΄ λ°©ν₯μ νμν μ§λ¬Έμ λμ§λλ‘ μμ²
β ν¨κ³Ό
β’ AIκ° λ κΉμ΄ μλ λνλ₯Ό μ΄μ΄λκ° μ μλλ‘ μ λ
β’ λ Όμλ₯Ό νμ₯νκ³ , λ λ€μν μκ°μ κ³ λ €ν μ μμ
π‘ ν둬ννΈ μμ
βμ΄ κ°λ μ λ μ μ΄ν΄νκΈ° μν΄ μ΄λ€ μ§λ¬Έμ ν΄μΌ ν κΉ?β
βκΈ°μ λ°μ μ΄ μΈλ₯μκ² λ―ΈμΉλ μν₯μ λν΄ λ κΉμ΄ μκ°ν΄λ³Ό μ§λ¬Έμ μ μν΄μ€.β
βμκΈ°κ³λ°μ μν΄ μκ°ν΄λ³Ό μ§λ¬Έ 리μ€νΈλ₯Ό λ§λ€μ΄μ€.β
βAI μ€λ¦¬μ λν΄ κ³ λ―Όν΄λ³Όλ§ν μ§λ¬Έμ μ 리ν΄μ€.β
π― ν·κ°λ¦΄ μ μλ κ°λ λΉκ΅!
π 9. μμ μ 곡νκΈ° vs 17. λΉμ μ¬μ©νκΈ°
β’ μμ μ 곡: AIκ° νΉμ ν ν¨ν΄μ λ°λ₯΄λλ‘ νμ΅μν€λ κΈ°λ²
β’ λΉμ μ¬μ©: μ΄λ €μ΄ κ°λ μ μ½κ² μ΄ν΄ν μ μλλ‘ μ μ¬ν μ¬λ‘λ‘ μ€λͺ
β μμ
βκΈλ¨Έλ¦¬ κΈ°νΈλ₯Ό μ¬μ©ν΄ μκ° κ΄λ¦¬ νμ μ 리ν΄μ€. μλ₯Ό λ€λ©΄:β (Few-shot Prompting)
βμμ μ»΄ν¨ν μ κ³ μλλ‘μ μΌλ° λλ‘μ λΉμ ν΄μ μ€λͺ ν΄μ€.β (Analogy-Based Prompting)
π 14. κ΄μ κ³ λ €νκΈ° vs 15. λ°λ‘ λ€λ£¨κΈ°
β’ κ΄μ κ³ λ €νκΈ°(π) β λ€μν μ견μ κ· ν μκ² μ 리
β’ λ°λ‘ λ€λ£¨κΈ°(π ββοΈ) β νΉμ μ£Όμ₯μ λν λ°λ μ견μ μ μνκ³ λ°λ° λ Όλ¦¬λ₯Ό μ 곡
β μμ
βμμ λ―Έλμ΄μ μ₯μ κ³Ό λ¨μ μ λͺ¨λ μ 리ν΄μ€.β (κ΄μ κ³ λ €)
βμμ λ―Έλμ΄κ° ν΄λ‘λ€λ μ£Όμ₯μ λν λ°λ‘ μ μ μν΄μ€.β (λ°λ‘ λ€λ£¨κΈ°)
π 18. μΈμ©λ¬Έ ν¬ν¨νκΈ° vs 19. ν΅κ³ νμ©νκΈ°
β’ μΈμ©λ¬Έ ν¬ν¨νκΈ° β μ λ’°ν μ μλ μ λ¬Έκ°μ μ견μ΄λ λ¬Ένμ ννμ νμ©
β’ ν΅κ³ νμ©νκΈ° β ν©νΈ κΈ°λ°μ μμΉλ₯Ό νμ©νμ¬ λ Όλ¦¬μ μΈ μ£Όμ₯μ κ°ν
β μμ
βμ€ν°λΈ μ‘μ€μ λͺ μΈμ ν¬ν¨ν΄ νμ μ μ€μμ±μ μ€λͺ ν΄μ€.β (μΈμ©λ¬Έ ν¬ν¨)
βμ μΈκ³ R&D ν¬μ μ¦κ°μ¨ λ°μ΄ν°λ₯Ό ν¬ν¨ν΄ νμ μ μ€μμ±μ μ€λͺ ν΄μ€.β (ν΅κ³ νμ©)
π 20. νλ μμ²νκΈ° vs 21. μ§λ¬Έ νμ©νκΈ°
β’ νλ μμ²νκΈ° β AIκ° μ€μ² κ°λ₯ν ν΄κ²°μ± μ μ μ
β’ μ§λ¬Έ νμ©νκΈ° β AIκ° λ κΉμ΄ μλ λ Όμλ₯Ό μ΄μ΄λκ°λλ‘ μ λ
β μμ
βμ€λλΆν° μ€μ²ν μ μλ λ―Έλλ© λΌμ΄ν μ΅κ΄ 5κ°μ§λ₯Ό μλ €μ€.β (νλ μμ²)
βλ―Έλλ© λΌμ΄νλ₯Ό μμνκΈ° μ μ μ€μ€λ‘μκ² λμ ΈμΌ ν μ§λ¬Έμ?β (μ§λ¬Έ νμ©)
π₯ μ΄μ μ±GPTλ₯Ό μνλ λλ‘ νμ©ν μ μκ² μ£ ?
μ΄ λ΄μ€λ ν°λ₯Ό μ μ₯ν΄λκ³ , νμν λλ§λ€ νμ©ν΄λ³΄μΈμ!
π μμΌλ‘ λ κ°λ ₯ν AI νμ©λ²μ 곡μ ν μμ !
λ€μ λ΄μ€λ ν°λ κΈ°λν΄μ£ΌμΈμ! π
π μ μ©νλ€λ©΄ λ΄μ€λ ν° κ΅¬λ & 곡μ !
π λ λ§μ AI νμ© κΏνμ μνλ€λ©΄ λ€μ νΈλ κΈ°λν΄μ£ΌμΈμ!
π λ€λ₯Έ κΈ λ λ³΄λ¬ κ°κΈ°
AI νμ£Ό λ§μμΌ ν κΉ? vs. μ§κΈμ΄ κΈ°νλ€!
κ°κ΅μ λ€λ₯Έ μμ (ν리 AI μλ° 2025 μ 리)
29λ μ°¨ λ°°μ°λ μ μ μΈμμ λ°μΌλ©° μΈμμκΉ
β μ νλΈ
μ견μ λ¨κ²¨μ£ΌμΈμ