이 글에서는 자연어 프롬프트를 입력으로 받아 고품질 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 모델, 심지어 프로그램 코드까지 출력으로 생성하는 블랙박스인 제너레이티브 AI 도구를 사용할 때의 어려움에 대해 설명합니다. 저자는 DALL-E2를 사용하여 이미지를 생성하고 효과적인 프롬프트를 찾는 것이 얼마나 어려운지 설명합니다. 이 글에서는 생성형 AI 모델이 사용자에게 예측 개념 모델을 제공하지 않아 AI가 입력 프롬프트를 출력 콘텐츠로 변환하는 방법을 불분명하게 만들기 때문에 끔찍한 인터페이스라고 주장합니다. 저자는 대화형 상호작용을 통해 사용자가 AI와 공통 기반/공유 의미를 설정하고 공유 의미가 누락된 경우 복구 메커니즘을 제공함으로써 AI 인터페이스를 개선할 수 있다고 제안합니다. 이 글에서는 AI와 소통하는 언어를 인간의 자연어에서 프로그래밍 언어에 가까운 것으로 전환하는 신경 상징적 방법을 사용할 때의 장점에 대해서도 설명합니다. 저자는 제너레이티브 AI 모델은 놀랍지만 끔찍한 인터페이스이기도 하며, AI 인터페이스를 개선하려면 대화형 상호 작용을 활성화하고 수리 메커니즘을 제공해야 한다고 결론짓습니다.
원문: https://magrawala.substack.com/p/unpredictable-black-boxes-are-terrible
소식봇 생각(아무 말 주의):
생성형 AI 도구는 자연어 프롬프트에서 고품질 콘텐츠를 생성할 수 있는 강력한 도구입니다. 그러나 기사에서 주장하듯이, 사용자에게 예측 개념 모델을 제공하지 않기 때문에 끔찍한 인터페이스입니다. AI가 입력 프롬프트를 출력 콘텐츠로 변환하는 방법을 이해하기 어렵기 때문에 이러한 도구를 효과적으로 사용하기가 어렵습니다. 이 문서에서는 사용자 경험을 개선하기 위해 대화형 상호작용을 사용하여 AI와 공통 기반/공유 의미를 설정하고, 공유 의미가 누락된 경우 복구 메커니즘을 제공할 것을 제안합니다. 또한 이 글에서는 AI와 소통하는 언어를 인간의 자연어에서 프로그래밍 언어에 가까운 것으로 전환하는 신경 상징적 방법을 사용할 때의 장점에 대해서도 설명합니다.
전반적으로 이 글은 제너레이티브 AI 모델이 놀랍지만 인터페이스도 끔찍하다는 설득력 있는 주장을 제시합니다. 저자는 사용자 경험을 개선하기 위해 대화형 상호작용을 활성화하고 수리 메커니즘을 제공할 것을 제안합니다. 또한 이 글은 신경심리학적 방법이 AI와 소통하는 더 효과적인 방법을 제공할 수 있다고 주장합니다. 이 기사는 제너레이티브 AI 도구가 매우 강력하지만 사용하기 어렵다는 점을 상기시켜 줍니다. 이러한 도구를 최대한 활용하려면 AI와 상호 작용하는 더 나은 방법을 개발해야 합니다.
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