반응형 정보 검증2 챗GPT의 한계는 어디까지? 아쉬운 점과 대처법(+ 챗GPT 단점, 생성형 AI 한계, 인공지능 오류, AI 보안 문제) 챗GPT는 대단한 도구이지만, 전지전능하지 않습니다. 아는 만큼 보완하고 써야 진짜 '스마트'하게 활용하는 거죠! 요즘 챗GPT를 사용하며 편리함을 느끼는 분들 많으시죠? 하지만 생각보다 많은 분들이 '어디까지 믿을 수 있을까?'라는 의문도 함께 갖고 계신 것 같아요. 오늘은 그 궁금증을 시원하게 풀어드릴게요. 📌 목차1. 정보 정확성과 신뢰성 문제2. 논리력 부족과 창의성의 제약3. 감정 및 공감 능력의 부재4. 데이터 편향성과 일반화 한계5. 보안 취약성과 개인정보 노출 우려6. 기억력 한계 및 대화 지속성 문제7. 신뢰성 있는 활용을 위한 대응 전략8. 기술적·윤리적 대책의 병행 필요성 1. 정보 정확성과 신뢰성 문제 챗GPT는 방대한 데이터를 바탕으로 답변을 생성하지만, 실시간으로 새로.. 2025. 5. 20. ChatGPT의 환각 현상: 잘못된 정보를 주는 이유와 효과적인 대응 방법(+AI 할루시네이션, 프롬프트 엔지니어링, 생성형 AI, AI 신뢰성) 정확해 보이지만 틀린 정보, 왜 ChatGPT는 ‘환각’을 일으킬까요? 요즘 ChatGPT를 자주 사용하는 분들이라면 한 번쯤 “이게 진짜 맞는 말일까?”라는 의문을 품은 적 있으실 겁니다. 특히 중요한 정보를 얻기 위해 AI를 사용할 때, 거짓말 같은 답변에 당황한 경험 있으시죠? 오늘은 ChatGPT의 '환각(Hallucination)' 현상에 대해 깊이 들여다보고, 이 문제를 해결하는 방법까지 함께 정리해보겠습니다. 📌 목차1. AI 환각이란 무엇인가?2. 훈련 데이터의 한계3. ChatGPT의 구조적 특성4. 실전 사례로 본 환각5. 사용자 관점의 대응 전략6. 개발자 관점의 해결책7. 프롬프트 엔지니어링 팁8. 앞으로의 과제와 전망 1. AI 환각이란 무엇인가? AI 환각(Hallucin.. 2025. 5. 1. 이전 1 다음 반응형
