AI로 글을 더 잘 쓰게 됐는데, 남들과 더 비슷해진다고요??
2024년 한 연구에서 사람들에게 짧은 이야기를 쓰게 했어요
한쪽은 혼자 쓰고,
다른 쪽은 AI가 준 아이디어를 참고했죠
AI 아이디어를 최대 5개 받을 수 있었던 집단은 혼자 쓴 집단보다 ‘참신하다’라는 평가가 8.1% 높았어요
그런데 반전이 있었어요
AI의 도움을 받은 이야기끼리는 내용이 더 비슷했던 거예요
한 편만 읽으면 참신하고 재미있는데,
여러 편을 읽으면 “어? 이거 아까 읽은 이야기랑 비슷한데?” 싶은 거죠
내가 AI에게 받은 좋은 아이디어를 다른 사람도 받고 있을 수 있는거니까요
그래서 모두가 AI를 활용하는 세상이 온다면, 나는 어떻게 AI를 활용해 글을 쓸까??
이런 고민을 해보는 시간이 필요한 것 같아요! 🙂
연구:
Science Advances, Doshi·Hauser(2024)
남자가 30대에 들어서면 무리에서 빠져나오자.
다수의 어른들이 공통적으로 말하는 '친구 부질없다'
조언을 빠르게 캐치하고 의도적 고독을 택해라.
"나 무슨무슨 사업 할거야" 주변에 말하고 다니지 말고
그냥 입에 청테이프 붙이고 혼자 조용히 해라.
이후 짠 하고 나타날 생각도 말고 가족과 함께
주어진 인생 잔잔하니 은은하게 누리며 살아라.
입이 너무 간질간질해서 못살겠으면 스레드 해라.
업무에 참고 바랍니다.
회사가 더 좋은 AI 모델로 바꿔도, 효과의 절반은 사람이 질문을 바꿔야 나옵니다.
MIT 슬론 연구진이 1,893명에게 주어진 그림을 AI로 최대한 똑같이 다시 만들어 보게 했습니다. 참가자 모르게 옛 모델(DALL-E 2)과 새 모델(DALL-E 3)을 나눠 줬더니 새 모델 쪽 결과가 더 좋았는데, 그 차이의 51%는 모델 성능, 48%는 사람들이 프롬프트(AI에게 주는 지시문)를 더 길고 구체적으로 바꾼 덕분이었습니다.
옛 모델에 맞춰 쓴 지시문을 새 모델에 그대로 넣으면 개선분의 절반 정도만 가져간다는 뜻입니다.
더 눈에 띄는 건, AI가 사람 대신 지시문을 자동으로 고쳐 주게 했을 때 새 모델의 이점이 58% 줄었다는 점입니다. 자동 수정이 원래 없던 내용을 덧붙이거나 뜻을 바꿔 버렸기 때문입니다.
회사에서 흔히 보는 장면과 겹칩니다. 모델은 바뀌었는데 팀에서 돌려 쓰는 지시문 템플릿은 1년 전 그대로이고, 결과가 기대만 못하면 모델 탓을 합니다.
모델을 바꿀 때 할 일이 하나 더 있습니다. 자주 쓰는 지시문 몇 개를 골라 새 모델에서 다시 다듬어 보는 것입니다. 원하는 결과를 말로 더 자세히 설명하는 것만으로도 차이가 납니다.
다만 이 결과는 정답이 분명한 과제에서 나온 것입니다. 같은 연구진이 정답이 없는 창작 과제로 해 보니 지시문을 바꾼 효과는 작았다고 합니다.