ChatGPT는 우리가 상상할 수 있는 거의 모든 분야의 전문 지식을 갖고 있으며 거의사람과 다름없는 유창한 수준의 답변을 제시할 수 있습니다. 하지만 모든 질문에 대해서 유창한 답을 알려 주는 것은 아니며 질문의 깊이가 깊을수록 더 전문적인 지식을 안내해 준다고 합니다. 더 많은 정보를 알고서 구체적인 질문을 하게 된다면 더욱 다양하고, 깊은 답을 얻을 수 있을 것 같습니다.

ChatGPT에게 요리 레시피를 물어본다면 내가 원하는 요리의 레시피를 안내받을 수도 있고, 일상생활에서 궁급한 것이 있으면 질문할 수도 있으며 자산 관리나 투자 전략을 물어볼 수도 있을 것입니다. 하지만 ChatGPT가 제시하는 정보를 전부 믿어서도 안됩니다. 예를 들어 원화와 달러의 구분이 되지 않는 단위환산 능력이 없다시피 하거나 현재의 데이터를 실시간으로 수집하여 답변을 주는 것이 아닌 과거에 수집하여 학습한 데이터를 기반으로 답변하는 AI이기 때문에 현재 상황 정보를 알고 있어야지만 대답이 가능한 정보에는 제대로 답변하지 못합니다. 개인적으로 딥러닝시 활용된 데이터 중 부정확한 데이터가 섞여 있는 경우 학습된 정보 자체가 부정확하거나 가짜일 수 있다고 생각됩니다.

인공지능을 이용하여 영화 대본을 작성하거나, 노래 가사를 쓰고 연설문을 작성할 수도 있습니다. 또 그림도 그릴 수 있습니다. 점점 인간이 할 수 있는 창작활동이 없어지면 창작활동을 하는 직업은 없어질지도 모른다는 생각이 듭니다. 인공지능을 활용하여 더욱더 창조적이고 편하게 많은 작품을 만들 수도 있을 것 같습니다.

ChatGPT는 최대 2048개의 토큰(단어 또는 문자)을 인식할 수 있습니다. 그러나 일반적으로 사용되는 기준은 약 1,024개 정도입니다. 따라서 ChatGPT에 입력할 수 있는 글자 개수에 상한이 있으며 답변도 마찬가지로 답변의 길이가 제한 적입니다. 답변이 나오다 멈추면 이어서 답변해 달라고 다시 요청하면 이어서 답변을 해줍니다.
이러한 이유로 ChatGPT는 국어 학습에 사용하기엔 부적절하다고 합니다. 수능 국어지문은 길이가 너무 길어 ChatGPT 대화창에 전부입력하는 것도 불가능하기 때문입니다.
OpenAI사가 이러한 엄청난 데이터를 학습시키기 위해 슈퍼컴퓨터에 투자해야 하는 비용은 어마 어마 합니다. 또한 학습시간도 오래 걸리 것이고 학습시간을 단축하려고 한다면 투자금은 몇 배로 더 늘어날 수 있습니다. 하지만 이 비용을 투자하지 않고 빌려 쓴다면 비용은 서버투자 대비 90% 가까이 절약됨과 동시에 학습시간도 엄청 짧아질 수 있다고 합니다.
이러한 슈퍼컴퓨터를 활용한 서버를 대여해주는 곳이 마이크로 소프트 MS이며 ChatGPT 사용자가 늘어날수록 또 발전할수록 서버 대여로로 더욱더 많은 수익을 올릴 수 있다고 합니다.

이 책을 통해서 다양한 ChatGPT의 활용방법을 공부할 수 있었으며, 실제 ChatGPT를 활용하여 여러 가지를 해볼 수 있었습니다. 경함상 ChatGPT의 답변을 그대로 믿기보다는 교차검증을 통해서 정확성 여부를 검증 후 사용해야 할 것으로 판단했습니다. 또한, ChatGPT에게 질문한 내용 자체가 ChatGPT 관련 서버로 전송된다고 알고 있어서, 회사의 비공개 자료를 ChatGPT에게 문의해서는 안된다고 생각하는 계기가 되었습니다.