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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 335 - 344 (10page)
- DOI
- 10.5392/JKCA.2024.24.02.335
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대규모 언어모델로 학습된 생성AI는 기술의 혁신과 다양한 분야에서의 인공지능 적용 가능성을 증대시켰다. 생성AI는 자연스러운 대화문을 생성하므로 전문가를 대신해 상담을 제공할 수 있다. 하지만 생성AI가 사용자 질문에 전문가만큼 지능을 갖고 답변할 수 있는지는 여전히 의문이다. 생성AI에게는 인간수준의 정확성, 신뢰성, 윤리성이 담보될 필요가 있다. 본 연구는 중소기업 경영자들이 겪고 있는 애로사항의 상담에 생성AI가 전문가처럼 답변을 잘하는지, 질문자는 답변에 만족하는지를 평가하는 것이 목적이다. 연구방법으로 기계가 지능이 있는지를 여부를 최초로 실험한 Alan Turning의 튜링 테스트를 실시했다.
경영자들의 상담내용을 프롬프트로 하여 각 분야 전문가의 답변과 3개의 생성AI 답변을 피실험자들인 평가자들이 구별하는 실험을 하였다. 그 결과 전문가 식별률은 32%였으며, 전문가 답변이 생성AI보다 더 만족스럽다고 한 평가자는 13.9%에 그쳤다. 즉, 생성AI의 답변에 대한 평가자의 만족도가 인간 전문가의 답변에 대한 만족도보다 높았다. 낮은 전문가 식별률은 생성AI가 인간을 대신할 수 있을 정도의 콘텐츠를 생성할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있다. 이는 향후 중소기업 애로상담 분야에서 인간 전문가 대신 생성AI를 도입할 수 있음을 시사하고 있다.
경영자들의 상담내용을 프롬프트로 하여 각 분야 전문가의 답변과 3개의 생성AI 답변을 피실험자들인 평가자들이 구별하는 실험을 하였다. 그 결과 전문가 식별률은 32%였으며, 전문가 답변이 생성AI보다 더 만족스럽다고 한 평가자는 13.9%에 그쳤다. 즉, 생성AI의 답변에 대한 평가자의 만족도가 인간 전문가의 답변에 대한 만족도보다 높았다. 낮은 전문가 식별률은 생성AI가 인간을 대신할 수 있을 정도의 콘텐츠를 생성할 수 있음을 나타낸다고 할 수 있다. 이는 향후 중소기업 애로상담 분야에서 인간 전문가 대신 생성AI를 도입할 수 있음을 시사하고 있다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 생성AI와 대규모 언어모델
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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