생성형AI 활용/Claude/AI답변엔진-Perplexity/교차검사AI

  왜? 챗GPT가 아니고 AI 답변 엔진인가? AI 기술은 우리 생활 곳곳에 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 생성형 AI(챗GPT, Claude, MS Copilot, Google Gemini)들이 우리 생활에서 많이 활용되고 있으며, 이메일 작성, 코드 생성, 창의적인 글 작성, 각종 법률 문서 분석, 계약서 작성등 다양한 방면에서 큰 도움을 주고 있습니다. 하지만 일상 생활 속 법률 문제와 같은 복잡한 상황에서는 생성형 AI의 한계가 분명합니다. 생성형 AI는 창의적인 콘텐츠 생성에는 강점을 가지고 있지만, 현재의 데이터를 기반으로 실시간으로 변화하는 정보를 반영하는 데는 제약이 있습니다. 특히, 법률 분야에서는 새로운 판례, 법 개정 등과 같이 정확하고 최신의 데이터를 반영하는 것이 매우 중요합니다. 더욱이, 생성형 AI는 종종 결과에 대한 출처를 명확히 제시하지 않아 정보의 신뢰성에 의문이 제기되기도 합니다. 이러한 이유로 AI 답변 엔진인 'Perplexity AI' 가 등장하게 되었으며, 그 역할이 점차 중요해지고 있습니다. AI 답변 엔진은 기존의 방대한 웹 사이트를 활용해 사용자가 묻는 질문에 대해 정확한 답을 제공하며, 실시간으로 변화하는 정보도 신속하게 반영할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. AI 답변 엔진은 법률 분야뿐만 아니라 대학 입시 , 건강 등 실시간 답변이 요구되는 다양한 분야에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 대학 입시에서는 빠르게 변화하는 입시 정책과 각 대학의 전형 정보를 실시간으로 반영하여 수험생들에게 최신의 맞춤형 정보를 제공할 수 있습니다. 건강 분야에서는 최신 의학 연구 결과와 치료법을 반영한 정확한 정보를 제공할 수 있어, 사용자들이 신뢰할 수 있는 건강 정보를 얻는 데 도움을 줍니다. 이처럼 AI 답변 엔진은 일상 생활 속 법률 문제와 같은 복잡한 상황뿐만 아니라, 실시간 정보 업데이트가 중요한 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 사용자들은 이를 통해 신속하고 정확한 정보를

[생활 속 각종 질문 (대학 입시, 생활 법률),생성형 AI로 어떻게 해결할까요?]  생성형 AI 중에서 일부 AI 답변 엔진 들은 챗GPT와 달리 실시간 정보 검색과 결과에 대한 출처 제공을 통해 신뢰성을 높입니다. 이러한 기능은 여러 분야에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 법률 분야에서는 새로운 판례나 법 개정 등 정확하고 최신의 데이터를 반영하는 것이 매우 중요합니다. 또한, 매년 변화하는 대학 입시 정책과 각 대학의 모집 요강 등 복잡한 입시 정보를 다루는 데에도 유용합니다. 이를 통해 수험생과 학부모들이 최신 입시 정보를 쉽게 얻고 이해할 수 있게 돕는 것도 이러한 AI 시스템의 중요한 기능입니다. A I 답변 엔진은 기존의 생성형 AI와는 다르게 , 이를 실시간으로 반영하여 결과를 만들어줍니다. 반면 챗GPT는 특정 시점까지의 데이터로 사전 학습되기 때문에 최신 정보를 제공하지 못할 수 있습니다.  또한 AI 답변 엔진은 답변의 출처를 명확히 표시 하여 사용자가 정보의 신뢰도를 직접 확인할 수 있게 하는 반면 6 , 챗GPT는 일반적으로 출처를 제공하지 않아 답변의 근거를 확인하기 어렵습니다 .  이는 법률 정보나 대학 입시 정보의 정확성과 신뢰성이 중요한 상황에서 AI 답변 엔진이 더 적합함을 보여줍니다. 이처럼 법률 분야나 대학 입시 분야에서는 AI 답변 엔진의 실시간 정보 반영과 출처 표시 기능이 매우 중요한 차별점 이 되며, 이는 챗GPT 등 다른 생성형 AI와의 주요 차이점이라 할 수 있습니다. AI 답변 엔진은 이러한 강점을 바탕으로 법률 서비스의 혁신을 이끌어 갈 것으로 기대됩니다 Perplexity AI는 단순한 검색 엔진을 넘어서 진정한 AI 답변 엔진 으로 진화했습니다. 이 혁신적인 플랫폼은 사용자의 질문을 깊이 이해하고, 실시간으로 업데이트되는 웹 정보를 활용하여 정확하고 맞춤화된 답변을 제공합니다. 특히 복잡한 법률 문제나 대학 입시와 같은 세부적인 정보가 필요한 분야에서 탁월한 성능을 보여주고 있습니다. Perplexi

Perplexity AI의 슬로건이 '지식이 시작되는 곳(Where knowledge begins)'에서 '무엇을 알고 싶으세요? (Know it all)'로 변경되었습니다. 이는 단순한 문구의 변화가 아닌, Perplexity가 추구하는 가치와 비전의 변화를 반영하고 있습니다. 지식이 시작되는 곳'에서 '무엇을 알고 싶으세요?'로 기존의 슬로건인 '지식이 시작되는 곳(Where knowledge begins)' 은 Perplexity가 단순히 정보를 제공하는 검색 엔진을 넘어, 사용자의 호기심을 자극하고 지식 탐구의 출발점이 되고자 하는 포부를 담고 있었습니다. 하지만 이는 다소 추상적이고 수동적인 느낌을 줄 수 있습니다. 반면 새로운 슬로건 '무엇을 알고 싶으세요?(Know it all)' 는 사용자에게 직접 질문을 던지며, 보다 능동적이고 적극적으로 호기심을 자극하고 있습니다[1]. 이는 Perplexity가 단순한 검색을 넘어 사용자와 대화하며 지식을 탐구하는 경험을 제공하고자 하는 의지를 보여줍니다. 호기심과 지식 탐구를 자극하는 Perplexity Perplexity의 공동창업자 Aravind Srinivas는 호기심이야말로 인간을 다른 존재와 구분 짓는 중요한 요소라고 강조합니다. 우리는 새로운 것을 알고자 하는 열망으로 가득 차 있으며, 이는 우리를 끊임없이 탐구하고 질문하게 만듭니다. Perplexity는 이러한 인간의 호기심에 주목하여, 단순히 정보를 제공하는 것을 넘어 사용자의 지적 호기심을 자극하고 새로운 지식으로 이끄는 것을 목표로 하고 있습니다. 'Know it all'이라는 슬로건은 이러한 Perplexity의 미션을 함축적으로 담아내고 있습니다. 지속적인 질문과 대화를 통한 지식 발견 Perplexity의 UI를 살펴보면, 답변 이후에도 관련된 새로운 질문을 제안하며 사용자가 계속해서 지식을 탐구할 수 있도록 유도하고 있습니다. 이는 단순히

생성형 AI의 환각 현상은 AI가 사실이 아닌 정보를 생성하거나, 존재하지 않는 사실을 마치 있는 것처럼 표현하는 문제를 의미합니다. 이러한 현상은 AI의 신뢰성을 저하시켜, 사용자가 제공된 정보의 진위를 판단하기 어렵게 만듭니다. 환각 현상의 원인 데이터 품질 문제: 생성형 AI는 대량의 텍스트 데이터를 기반으로 학습합니다. 이 데이터가 부정확하거나 편향되어 있을 경우, AI는 잘못된 정보를 학습하게 됩니다 확률적 모델링: AI는 통계적 패턴을 기반으로 작동하며, 문맥에 맞는 다음 단어를 예측하는 방식으로 작동합니다. 이 과정에서 문맥과 상관없는 정보나 잘못된 정보를 생성할 수 있습니다 프롬프트 오류: 사용자가 입력한 질문이나 지시문이 모호하거나 불명확할 경우, AI는 잘못된 해석을 하여 부정확한 답변을 생성할 수 있습니다 15 . 맥락 이해의 한계: AI는 주어진 맥락을 이해하지만, 그 깊이나 폭이 제한적입니다. 긴 대화나 복잡한 논리적 추론이 필요한 경우, 이전에 언급된 정보를 잊거나 왜곡할 수 있습니다 환각 현상 검증 방법 출처 검증: AI가 제공한 정보의 출처를 명확히 확인하고, 신뢰할 수 있는 데이터베이스나 문서에서 정보를 교차 검증해야 합니다 증거 및 정확성 분석: 제공된 정보가 주장하는 내용을 뒷받침할 수 있는 데이터나 연구 결과가 있는지 확인합니다 일관성 및 논리적 추론 검증: AI가 생성한 정보를 다른 신뢰할 수 있는 출처와 비교하여 일관성을 검사합니다 전문가 검토: 특히 중요한 결정이나 정보에 대해서는 전문가의 검토를 받는 것이 좋습니다 프롬프트 개선: 질문을 보다 명확하고 구체적으로 작성하여 AI가 올바른 정보를 제공하도록 유도해야 합니다 결론적으로, 생성형 AI의 환각 현상은 데이터 품질 문제와 모델의 확률적 특성 등 여러 요인에서 기인하며, 아직까지도 생성형 AI를 통해서 생성된 결과물에는 정보의 신뢰성 이슈가 있습니다.  이를 판단하기 위해서는 출처 확인과 전문가 검토 등의 방법이 필요하다고 하는데, 사용자가 질의한 답에 대해서 일

Genspark AI에서 최근에 발표한 Autopilot Agent (비동기 AI 에이전트)를 가장 유용하게 사용할 수 있는 예시 어떤 사실을 검증 (교차 검증)하고자 할때, 인터넷의 모든 정보를 샅샅이 뒤져서 교차 검증이 필요할때 이 기능을 이용하면 매우 유용합니다. 예를 들면, 'Genspark 가 최근에 발표한 autopilot agent가 세계 최초 비동기 AI 에이전트' 라고 하는데 이 사실이 맞는지 Autopilot agent 기능으로 검증을 해 보았습니다. 질의문: 다음과 같이 Genspark 가 세계 최초로 비동기 ai agent를 개발하였다고 하는데 이 사실이 맞는지 검증해줘:[Genspark Autopilot Agent- World's First Asynchronous AI Agent!] 답변: 121개의 소스를 샅샅이 뒤져서 약 3분후 Genspark 는 아래와 같은 답을 찾아서 이메일로 알려줍니다. https://www.genspark.ai/autopilotagent?id=be14531e-408f-4e99-8120-fa704df95a4a Autopilot Agent 사용하기 좋은 예시문: 1.“ 영화 007 시리즈에 제임스 본드 역을 하였던 배우들중에서, 셰익스피어 작품을 각색한 다른 영화나 연극에 출연한 배우가 있는지 찾아주고, 만일 있다면 누가 어떤 영화나 연극에 출연을 하였는지 조사해줘?' 2. " 최근 5년간 한국의 대기오염 지수 변화 추세를 분석해 주세요." 3. "커피 소모량이 가장 많은 국가 10위권 국가들의 암 발생율 통계를 찾아주고 이를 기반으로 커피 소모량과 암 발생율의 상관 관계가 있는지 검증을 해줘" 4. "OpenAI 의 o1-preview 모델이 추론 능력이 매우 탁월하다고 하는데, 이게 사실인지 검증을 해줘" 5. "Claude 3 Opus가 Claude 3.5 sonnet 보다 창의적인 글쓰기에 더 탁월하다고 하는

Genspark의 Autopilot Agent (비동기 AI Agent) 소개  최근에 AI 검색 에이전트 비서 가 출시되어서 여러분과 정보를 공유하고합니다.  저는 생성형 AI로 글을 쓰는데 관심이 많습니다. 대표적인 생성형 AI 들중에서 OpenAI가 최근에 발표한 o1-preview의 추론 능력, Claude AI의 글쓰기에 관련한 정보를 늘 수집을 합니다.  이러한 정보는 오늘 소개하는 AI 검색  에이전트 비서를 통해서 얻고 있습니다.   저는 이 AI 비서에게 아래와 같은 3개의 작업을 동시에 요청을 합니다.  비서가 잘 정리한 최종 결과 보고서는 이메일로 받아 볼 수 있게 주문을 하고 저는 다른 작업에 몰두합니다. “Claude AI 모델중에서 Claude 3 Opus 가 글쓰기와 창의적인 글 생성에 있어서 다른 생성형 AI 들과 비교하여 탁월한 성능을 제공하고 있다는 사실을 입증할 만한 자료를 찾아주세요” “OpenAI 에서 출시한 o1 모델이 추론이나 수학문제, 복잡한 과학문제등에 있어서 다른 생성형 AI 들과 비교하여 탁월하다고 주장하는 사실을 입증할만한 자료를 찾아주세요” "OpenAI 의 o1-preview 가, 단순 환각 아니라 고의로 속임수 쓸 줄 알아...확률은 0.4%, 가짜 정렬(fake alignment)'을 할 수 있는 독특한 능력이 있다" 라는 내용의 기사를 최초로 게시한 해외사이트를 찾아줘” AI 검색 에이전트 비서는 전 세계의 150개 웹사이트를 모두 방문하여 자료를 수집하고, 자료가 정확한지 교차 검증도하고, 찾아진 정보에 해당 정보가 있으면 해당 문구에 하이라이트로 표시하여 스크린샷 해줍니다. 최종적으로 최종 보고서를 만들어서 저에게 이메일로 전송합니다. Genspark AI ( https://www.genspark.ai/autopilotagent ) 에서 AI 에이전트 비서 역할을 하는 혁신적인 Autopilot Agent (비동기 AI agent) 서비스를 출시하였습니다. 저는 이