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1단계. 생성형 AI를 잘 활용하는 방법

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1단계. 생성형 AI를 잘 활용하는 방법

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위의 게시물 <생성형 AI 결과물은 '명령어'가 결정한다>를 바탕으로 아래 물음에 대한 답을 찾아 쓰시오.

1. 생성형 AI가 무엇인지 기존의 AI와의 비교를 통해 설명하시오.

2. 생성형 AI의 결과물을 좌우하는 것은 AI에게 특정 행동을 요구하는 '이것'을 얼마나 잘 사용하는지에 달려 있다고 하는데요. '이것'은 무엇일까요?

3. '좋은 명령어(프롬프트)'의 5가지 조건을 읽고, 빈칸에 들어갈 말을 순서대로 쓰시오.

(1) 대화의 ( )을 명확하게 설정하기

(2) 쉽고 간결하게 표현하기

(3) 수행할 작업의 조건을 ( )으로 명시하기

(4) ( )을 지정하기

(5) 명확하게 지시하기

4. (1)의 결과물보다 (2)의 결과물이 더 체계적인 이유가 무엇인지 (2)의 명령어를 분석해 밝히시오.

(1) 아프리카 태양광 시장에 대해 조사해 줘.

(2) '너는 글로벌 사업 기획 담당자야. 아프리카 태양광 개발 진출 관련 보고서를 작성하려고 해. 아프리카 지역 중 태양광 개발에 유리한 지역을 3군데 골라 보고서 형식으로 작성해줘.'

5. 생성형 AI 사용 시 주의해야 할 '환각 현상'에 대해 쓰시오.

(1) '환각 현상'의 뜻 :

(2) '환각 현상'이 일어나는 이유 :

(3) '환각 현상'으로 인한 오류를 막는 방법 :

6. 명령어를 구체화시키며 결과물을 비교해 보시오.

친구들과 금산에서 재미있는 추억 만드는 방법 알려

고등학교 남학생들끼리 금산군에서 1인 2만 원의 비용으로 재미있는 추억 만드는 방법 알려줘

너는 고등학교 1학년 남학생이고, 총 3명의 친구들이 금산군에서 1인 2만 원으로 5시간 동안 추억을 만들고 싶어. 자연을 좋아함/도보나 대중 교통 활용/식당 1개 포함 3개의 조건에 맞게 코스 추천해서 알려줘.

-활용 가능한 텍스트 생성형 AI 종류 예시 :

Gemini (구 Google Bard)

Claude (Anthropic)

CoPilot (MS)

HyperCLOVA (네이버)

ChatGPT (OpenAI)

7. 생성형 AI가 우리 삶에 미칠 영향을 긍정적, 부정적 양쪽의 전망을 모두 고려해 쓰시오.

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네이버 블로그 | 삼성물산 상사부문 공식 블로그

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생성형 AI 결과물은 ‘명령어’가 결정한다

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세상 이야기 생성형 AI 결과물은 ‘명령어’가 결정한다 여러분은 생성형 AI와 얼마나 친한가요? 생성…

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문제는 적지 말고, 문제 번호만 표시한 후 답을 쓰세요.

1. 기존의 AI는~

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문제는 적지 말고, 문제 번호만 표시한 후 답을 쓰세요.

1. 기존의 AI는~

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문제는 적지 말고, 문제 번호만 표시한 후 답을 쓰세요.

1. 기존의 AI는~

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문제는 적지 말고, 문제 번호만 표시한 후 답을 쓰세요.

1. 기존의 AI는~

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문제는 적지 말고, 문제 번호만 표시한 후 답을 쓰세요.

1. 기존의 AI는~

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1. 기존 AI: 분석·예측 중심 / 생성형 AI: 새로운 콘텐츠 생성

2. 프롬프트

3. 목적 구체적 역할

4. 역할·목적·조건이 구체적으로 제시되어 체계적 결과 도출 가능

5. (1) 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 만들어내는 현상
(2) 학습 데이터 패턴에 의존해 사실 검증 없이 생성
(3) 신뢰할 수 있는 출처로 재검증

6. 명령어가 구체화될수록 결과물의 정확성·맞춤성이 높아짐

7. 긍정: 효율성 향상, 창작·혁신 촉진, 맞춤형 정보 제공

부정: 잘못된 정보 확산, 저작권 문제, 일자리 대체, 보안 문제

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1. 기존 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰이지만, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있다.

2. 프롬프트

3. (1) : 목적, (3) : 구체적, (4) : 역할

4. 명령어 (2)가 더 구체적인 프롬프트를 입력했기 때문이다.

5. (1) : 대형 언어 모델이 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것이다. (2) : LLM의 학습 방식 때문이다. (3) : 답변을 검증하는 절차를 거쳐야한다.

6. 명령어를 구체화했을 때 더 원하는 답변에 근접했다.

7. AI로 인해 우리가 원하는 답을 쉽게 검색 또는 얻을 수 있지만 이로 인해 AI에 과도하게 의존하게 된다.

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1.옛날에는 기존의 데이터를 분석하는 용도였지만

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는것에 초점을 둔다

2프롬프트

3.목적,구체적,역할

4역할을 지정해줬고 명확하게 지시했기 때문

5.뜻.거짓 정보를 사실인것 처럼 내뱉는 것

이유.LLM의 학습 방식 때문이다

방법.챗gpt로 얻은 답변은 반드시 검증절차를 거쳐야한다

6명령어를 구체적으로 말할 수록 결과물의 완성도가 높아짐

7.업무 속도 향상

긍정적.

부정적.환각현상을 겪을 수 있음

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1.지금까지 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였다면, 생성형AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술이죠.

2.프롬프트

3.목적,구체적,역할

4.더 구체적으로 물어봐서

5.(1)거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것(2)학습 데이터 패턴에 의존해 사실 검증 없이 생성

(3)반드시 검증 절차를 거쳐야 한다

6.명령어가 구체적일수록 결과물의 정확성이 높아진다.

7.긍정:정보 제공

부정:잘못된 정보 제공

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.옛날에는 기존의 데이터를 분석하는 용도였지만

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는것에 초점을 두었습니다 하지만

2프롬프트

3.목적,구체적,역할

4역할을 지정해줬고 명확하게 지시했기 때문

5.뜻.거짓 정보를 사실인것 처럼 내뱉는 것

이유.LLM의 학습 방식 때문입니다

방법.챗gpt로 얻은 답변은 반드시 검증절차를 거쳐야합니다

6명령어를 구체적으로 말할 수록 결과물의 완성도가 높음

7.업무 속도 향상

긍정적.

부정적.환각현상을 겪을 수 있습니다

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1. 기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였다면, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 둔다.

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. '너는 글로벌 사업 기획 담당자야'라며 역할을 지정했고, '아프리카 태양광 개발 보고서를 작성하려고 해'라며 목적을 명확히 설정했으며, '아프리카 지역 중 태양광 개발에 유리한 지역을 3군데 골라 보고서 형식으로 작성해줘'라는 프롬프트를 통해 수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시했다. 또한, 마침표를 사용해 문장을 확실히 끊어 쉽고 간결하게 표현했고, '작성해줘'라며 확실한 지시를 내렸다. 이런 요인들로 인해 (2) 프롬프트를 입력하면 더 구체적인 결과를 얻을 수 있는 것이다.

5. 환각 현상이란 대형 언어 모델(LLM)이 거짓 정보를 사실처럼 내뱉는 것을 말한다. 환각 현상은 LLM의 학습 방식 때문에 일어나는데, LLM은 장대한 양의 텍스트를 바탕으로 단어 간의 통계적인 패턴과 확률을 학습해 그에 따라 답변을 제시하므로 실제 지식과 추론 능력에 기반하지 않은 답변을 제시할 수 있는 것이다. 이를 예방하기 위해서는 얻은 답변에 대한 엄격한 검증 절차가 필료하다.

6. 같은 질문이라도 프롬프트가 달라지면 결과의 방향과 깊이가 완전히 달라진다. 목표·맥락·제약을 또렷이 적어주면 모델이 헤매지 않고 곧장 핵심으로 들어간다. 톤,형식,길이 같은 구체적인 조건을 지정하면 비교 가능한 답을 얻어 품질 관리가 쉬워진다. 예시와 평가 기준까지 넣으면 일관성이 올라가고, 오류를 스스로 걸러내기 쉬워진다.

7. 생성형 AI는 우리의 일상과 사회 전반에 커다란 변화를 불러올 수 있다. 긍정적으로는 방대한 정보를 빠르게 정리하고, 복잡한 문제 해결에 필요한 아이디어를 제시하며, 창작과 학습의 속도와 효율을 크게 높인다. 예를 들어 보고서 작성, 번역, 디자인 등에서 개인의 시간과 노력을 크게 줄여 생산성을 높일 수 있고, 개인의 수준과 필요에 맞춘 맞춤형 교육이나 상담이 가능해져 더 효율적인 자기계발이 가능하다. 하지만 부정적인 측면도 분명 존재한다. 잘못된 정보나 편향된 데이터를 학습한 AI가 부정확하거나 왜곡된 결과를 내놓을 수 있다. 이로 인해 가짜 뉴스 확산이나 여론 조작 같은 사회적 위험이 커질 수 있으며, 또한 일부 직업이 빠르게 대체되어 고용 불안과 계층 간 격차가 심화될 가능성도 있다. 개인의 창의성과 판단력이 AI 의존으로 약화되는 문제도 우려된다. 따라서 우리는 AI를 전적으로 신뢰하기보다, 장점을 살리고 위험을 줄이는 방향으로 신중하게 활용해야 한다.

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1 기존ai는 데이터 분석 생성형 ai는 새로운 콘텐츠 만드는데 초점을 둠

2 프롬프트

3

(1)목적

(2)구체적

(3)역활

4

1번과 달리 2번은 역활 정해주고 보고서 형식으로 만들어달라며 구체적인 정보를요청하며 지시한것이기 때문에

5

1거짓정보를 사실인것처럼 내뱉는것

2LLM학습 방식때문에

3검증 절차 거치기

6

명령어가 구체적일수록 더욱 좋은답이 나온다

7 ai에게 좋은 지식을 빠르게 받을수있지만 그만큼 의존과 잘못된 정보에 노출될수있음

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1. Ai가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 쓰였다면, 생성형 Ai는 새로운 컨텐츠를 만드는데에 초점을 두고 있는 기술이죠.

2. 프롬프트

3. (1):목적,(2):구체적,(3):역할

4. (2)가 (1)보다 더 체계적인 이유는, (2)의 명령어가 역할(Role), 목적(Purpose), 구체적 요구사항(Details), 출력 형식(Format)을 모두 명확히 제시하기 때문입니다.

5. (1):생성형 AI의 환각 현상이란, 실제로 존재하지 않거나 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상을 말합니다.

(2):확률 기반 생성 방식

(3):출처 요구

6. 명령어를 구체적이게 말할 수록 정확도 높아짐

7. 긍정적:창의성 향상

부정적:환각 현상

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1.기존 AI는 적은 데이터와 규칙 기반으로 분석·예측을 수행하는 반면, 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습해 텍스트·이미지·음악 등 창작에 특화되어 있으며, 각각 분석과 창작에 강점을 지니고 상호 보완적으로 통합 활용이 확대될 전망이다

2.프롬포트

3.(1) 대화의 (문맥)을 명확하게 설정하기

(2) 쉽고 간결하게 표현하기

(3) 수행할 작업의 조건을 (구체적)으로 명시하기

(4) (출력 형식)을 지정하기

(5) 명확하게 지시하기

4.(2)의 명령어는 좋은 프롬프트 조건을 체계적으로 적용하여 AI의 출력을 구조화하고, 구체성을 더해 불필요한 편차를 최소화합니다. 이는 (1)의 모호함으로 인한 산만한 결과물과 대비되며, 사업 보고서처럼 복잡한 작업에서 특히 효과적이다.

5.뜻: 생성형 AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상

이유: 학습 데이터에 오류나 공백이 있거나, AI가 불완전한 정보를 바탕으로 추론·창작하는 과정에서 사실 검증 없이 문장을 생성하기 때문

막는 방법: 신뢰할 수 있는 출처로 사실을 검증하고, 최신 정보나 구체적인 데이터를 제공하며, AI의 출력을 그대로 사용하지 않고 교차 확인하는 습관을 갖기

6.프롬프트가 구체적일수록 AI가 제공하는 답변은 더 맞춤형이고 실행 가능한 계획이 됨

7.ai 덕분에 많은 지식을 얻을수있지먼 쓸수록 의지하게된다

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1. 기존 AI는 데이터를 분석·분류하고, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 AI.

2. 프롬프트(prompt)

3. 역할 / 구체적 / 형식

4. (2)는 역할·목적·범위·형식이 구체적으로 제시되어 결과물이 더 체계적임.
5-1. AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 사실처럼 만들어내는 현상.
5-2. 학습 데이터의 한계나 추론 과정에서의 오류 때문에 발생.
5-3. 신뢰할 수 있는 출처 확인·교차 검증.

5. 구체적으로 조건을 제시할수록 결과물이 더 현실적이고 상황에 맞게 제공됨.

6. 조건이 많아질수록 AI가 맞춤형·세부적인 답변을 제공함

7. 조건이 많고 구체적일수록 AI가 상황에 맞는 맞춤형 결과를 제공한다

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1. 기존 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰였다면, 생성형AI는 새로운 콘텐츠를 만드는갓에 초점을 둔다.

2. 프롬프트

3. 목적,구체적,역할

4. 여러가지 요소를 적용해서 질문했다

5. 1. 거짓정보를 마치 사실인것처럼 내뱉은것.2.LLM의 학습 방식 때문. 3.검증절차를 거쳐야 합니다.

6. 무주 여행지 추천해줘—-대한민국 충청남도 무주군에 대해 유명한 관광지와 맛집을 알려줘——비교, 내용이 좀 더 알차다

7. 좀 더 정보를 적은 시간 안에 모을수있다. 그러나 AI에 너무 의존할 가능성이 높다

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1.지금까지 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였다면, 생성형AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술.

2.프롬프트

3.목적,구체적,역할

4.구체적으로 역할과 목적을 지정해줬기때문

5.(1)거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것(2)학습 데이터 패턴에 의존해 사실 검증 없이 생성하기 때문

(3)반드시 검증 절차를 거쳐야 한다

6.명령어가 구체적일수록 결과물의 정확성이 높아진다.

7.긍정적:삶의 질을 향상시켜주고 스마트한 삶을 살게 해준다.

부정적:환각현상을 겪을 수 있다.

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1. 생성형 ai란, 우리가 명령어라고 부르는 '프롬프트(Prompt)'에 대한 결과물을 텍스트, 이미지, 비디오 등의 미디어로 생성하는 인공지능 분야를 말합니다. 지금까지는 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였다면, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술입니다.

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. (2)의 결과물은 (1)의 결과물보다 대화의 목적, 수행할 작업의 조건을 구체적으류 명시하였고 역할을 지정해서 전문적인 답변을 받았다.

5. (1) 첫GPT 등 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)이 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것입니다

(2) 왜냐하면 LLM의 학습 방식 때문인데요. LLM는 엄청난 양의 텍스트를 바탕으로, 단어 간의 통계적 패턴과 확률을 학습합니다. 쉽게 말해 특정 단어 다음, 어떤 단어가 나올 가능성이 높은지 파악하는 것이죠 프롬프트에 대한 그럴듯한 응답은 '확률'에 따른 것이지 실제 지식이나 추론 능력에 기반한 것이 아닙니다.

(3) 구체적인 프롬포트를 작성한다.

6. 명령어를 구체적으로 정하면 더 정확하고 간결하고 도움이 되는 답변을 받을 수 있었다.

7. 긍정적 영향으로는 생산성과 효율성이 증가하고 편리함이 늘어날것이다. 부정적 영향으로는 일자리 감소, 가짜 정보확산, 윤리적 문제와 저작권 침해 등이 있다.

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰이지만, 생성형 AI는 새로운 컨텐츠를 만드는 것에 초점을 둔다.

2. 프롬포트

3. (1)목적, (2)구체적, (3)역할

4. 역할을 지정해 주었고 더욱 명확하고 구체적이게 지시했기 때문

5. (1)거짓 정보를 마치 사실같이 이야기 하는것

(2)LLM의 학습 방식 때문에

(3)반드시 검증 절차를 거처야 한다.

6. 중요한 내용은 같지만 어떻게 이야기 하는지에 따라 답변의 질과 정확성이 달라지고, 결과물의 완성도가 바뀐다.

7. 긍정적: 내가 모르는 정보를 쉽고 빠르게 알아낼 수 있다.

부정적: 너무 의지하여 잘못된 정보까지 믿을 수 있다.

# data[].attributes.body
1.기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰였다면 생성형AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 용도로 사용한다.

2.프롬포트

3.(1)목적,(2)구체적,(3)역할

4.(2)는 대화의 목적을 명확하게 설정하였으며 수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시했고 역할을 지정했기때문에 (1)보다 체계적인 결과물이 나온다.

5.(1)거짓 정보를 사실인 것처럼 내뱉는 것

(2)프롬포트에 대한 응답은 확률에 따른 것이기때문이다.

(3)반드시 검증 절차를 거쳐야한다.

6.명령어를 구체적으로 작성할수록 유의미한 결과물을 얻을 수 있다.

7.긍정적 영향:정보를 찾는 속도가 빨라지고 정보량이 늘어난다.

부정적 영향:거짓정보나 가짜뉴스로 인한 불편이 있을 것 같다.

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI가 스스로 생각할 수는 있었지만 생성형 AI는 생각을 글로 표현할 수 있다

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. 구체적으로 목적과 역할을 지시했기 때문에

5. (1) AI가 거짓 정보를 사실처럼 내뱉는 것

(2) 학습 데이터 패턴에 의존해 데이터를 생성하기 때문에

(3) 검증 절차를 거쳐야 한다.

6. 명령어가 구체적으로 정해지면 키워드에 맞는 답변이 더 많아짐

7. 사람들이 마음껏 상상의 나래를 펼칠 수 있지만 일자리가 사라지고 환각 현상의 빈도가 높아질 수 있다.

# data[].attributes.body
1. 생성형 AI란, 우리가 명령어라고 부르는 프롬프트에 대한 결과물을 텍스트, 이미지 등의 미디어로 생성하는 인공지능 분야이다. 기존의 AI는 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였지만 생성형 AI는 새로운 컨텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술이다.

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. (1)의 질문보다 프롬프트 다섯 가지 요소를 사용하여 좀더 구체적으로 명시하며 AI에게 역할을 지정하여 명확하게 지시까지 했다는 점에서 확연히 차이가 있다.

5. (1) 챗GPT등 대형 언어 모델이 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는것이다.

(2) LLM의 학습 방식 때문이다. LLM은 엄청난 양의 텍스트를 바탕으로 단어간의 통계적 패턴과 확률을 학습하는데 특정 단어 다음 어떤 단어가 나올지 예상하여 답한다. 그렇기에 응답이 확률에 따른 것이지 실제 지식이나 추론 능력에 기반한 것이 아니다.

(3) 챗GPT로 얻은 답변에 대해 반드시 검증 절차를 거친다.

6.  ex1) 키 커지는 방법 알려줘

ex2) 난 현재 고등학교 1학년에 재학중인 학생이고, 주변 친구들은 많이 키가 크는 것 같은데 나는 좀 그에 비해서 키가 작은것 같아. 운동과 식단등을 포함하고 내가 학교에 다니고 있는동안 현실적으로 실천할수 있는 계획으로 짜줘

명령어의 중요성: 명확한 명령어는 불필요한 해석 과정을 줄여 애너지 낭비를 장지하고 오해를 크게 줄일수 있다. 또한 불필요한 질문, 수정 없이 효율성을 크게 높일수 있다.

7. 긍정적: 우리가 삶에서 학습이나 연구를 할때 쉽게 보조하며 비용과 시간이 크게 절약된다.

부정적: 정확성이 부족하여 틀린 정보를 생성해 정보에 대한 불신이 생길수 있을 뿐더러 다른 사람의 자료를 함부로 가져와 사용해 저작권 문제들이 발생할수 있다.

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1. AI는 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였지만 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술이다.

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. (2)는 "담당자야", "보고서 형식으로 작성해줘" 등 명령어를 사용해 광범위한? 범위를 줄여 (1)보다 결과물이 더 체계적이다.

5. 챗gpt등 대형 언어 모델이 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것.

6. ☆ 서울에 가서 볼만한 장소 추천좀.

----> 나는 고등학생 1학년이고 서울 월드컵 경기장에서 축구 보려고 해. 기왕이면 경기장이랑 가까운 장소 추천해줘. 아 난 식물원, 박물관은 싫어

7. 생성형 AI덕분에 자료 검색이나 정보 습득 면에서는 매우 편리하고 효율적이겠지만, AI가 발전할수록 사람들이 더 많이 의존하여 창의성? 책임감? 등이 떨어질것이다.

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1. 기존 ai (데이터 분석)

생성형 ai (새로운 콘텐츠 생성)

2. 프롬포트

3. 목적,구체적,역할

4. 명령어 (2)가 더 구체적인 프롬프트를 입력했다.

5. (1) :거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것이다. (2) : LLM의 학습 방식 때문이다. (3) : 답변을 검증하는 절차를 거쳐야한다.

6. 명령어를 구체화했을 때 더 원하는 답변에 근접 할 수 있다.

7. 긍정 (정보 검색 효율이 올라감)

부정 (하지만 자료의 신뢰도가 확실하지 않음)

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1. 기존 ai : 분석 예측 중심 / 생성형 ai 새로운 콘텐트 생성

2. 프롬프트

3. 목적 구체적 역할

4. 역할 목적 조건이 구체적으로 제시되어 체계적 결과 도출 가능

5. 존재하지 않은 사실을 그럴듯하게 만들어내는 현상

학습 데이터 패턴에 의존해 사실 검증 없이 생성

신뢰할 수 있는 출처로 재검증

6. 명령어가 구체화될수록 결과물이 정확성 맞춤성이 높아짐

7. 긍정 효율성 향상 창작 혁신 촉신 맞춤형 정보 제공 부정: 잘못된 정보 확산 저작권 문제 일자리 대체 보안 문제

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1. 기존의 ai는 데이터 분석하는 용도 로 쓰이지만 , 생성형 ai는 새로운 컨텐츠를 만드는데 초점을 둠

2. 프롬프트

3. 목적 , 구체적 , 역할

4. 구체적인 목적이랑 역할을 추가했다

5. (1) 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것

(2) LLM 학습 방식 때문

(3) 반드시 검증 절차를 거쳐야 함

6.같은 질문이더라도 질문이 대해 구체적으로 쓸수록 더 좋은 내용으로 나온다

7. 긍정적:내가 찾을려고 하는 자료를 빠르게 찾을 수 있다

부정적:ai에 의존하게 된다

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1. 지금까지는 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 쓰였지만, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는데에 초점을 두고있다.

2. 프롬프트

3. (1) 목적 (2) 구체적 (3) 역할

4. (2)의 결과물이 프롬프트를 더 자세하게 작성했기 때문이다.

5. (1) 대형 언어 모델이 거짓 정보를 사실처럼 내뱉는 것

(2) 대형 언어 모델은 엄청난 양의 텍스트를 바탕으로 단어 간의 통계적 패턴과 확률을 학습하므로 프롬프트는 확률적인 응답을 하고 실제 지식을 말하진 않기 때문이다

(3) 다시 한번 검증 절차를 거쳐야 한다

6. 가족들과 서울 여행을 가는데 여행 계획을 좀 세워줘

좋아요! 😊

가족 여행이면 이동 동선이 편하고, 연령대 상관없이 즐길 수 있는 코스로 짜드릴게요.

혹시 여행 기간이 며칠인지, 그리고 가족 구성원(어른·아이·어르신 비율) 알려주실 수 있나요? 그래야 맞춤 일정으로 드릴 수 있어요.

일단 1박 2일 기준 예시 계획을 드리면 이렇게 할 수 있습니다.

🏙 서울 가족여행 1박 2일 예시

📅 1일차 – 전통과 현대를 함께

오전

경복궁 → 조선시대 대표 궁궐. 한복 대여하면 입장 무료, 사진 찍기 좋음.

국립민속박물관 → 바로 옆, 한국 생활문화 체험.

점심

인사동 전통 음식점(비빔밥, 불고기, 전통차)

오후

북촌 한옥마을 산책 → 고즈넉한 한옥 거리 & 카페

청계천 → 시원하게 걷기

저녁

광화문·명동 근처 숙소 체크인 후,

명동 거리에서 쇼핑 + 길거리 음식(호떡, 닭꼬치)

📅 2일차 – 도심 속 힐링 & 전망

아침

숙소 근처에서 간단히 조식

오전

남산서울타워(N서울타워) → 케이블카 or 버스 이용, 전망대에서 서울 전경 감상

점심

남산 아래 갈비찜 or 삼겹살집

오후

동대문 디자인플라자(DDP) → 건축/전시 관람, 사진 명소

또는 롯데월드타워 전망대(서울스카이) → 쇼핑몰, 아쿠아리움 포함 가능

저녁

서울역이나 김포/인천공항 근처에서 저녁 후 귀가

📌 팁

이동은 지하철 + 도보가 효율적 (서울 시내 교통 혼잡)

어르신과 아이 동반 시, 하루에 3~4곳 이상 무리하지 않는 게 좋아요.

비 오는 날 대비 실내 대안: 국립중앙박물관, 코엑스 아쿠아리움, 롯데월드

나는 나랑 부모님과 셋이서 2박 3일로 서울 여행을 갈거야. 자가용을 끌고 갈거고 여행 경비는 인당 15만원으로 정했어. 여행 계획을 세워줘. 우리 가족은 전통시장을 좋아해서 여행 코스에 넣어줬으면 좋겠고, 식당도 추천해줘.

좋아요, 형준님 가족 여행 컨셉이 이제 명확하네요. 🚗

조건 정리

인원: 3명 (형준님 + 부모님)

기간: 2박 3일

교통: 자가용

예산: 인당 15만 원 → 총 약 45만 원 (숙박·식사·입장료 포함)

취향: 전통시장 필수 + 부모님도 즐길 수 있는 편안한 동선

컨셉: 전통 + 서울 랜드마크 + 맛집

🏙 서울 2박 3일 가족 여행 코스 (전통시장 중심)

📅 1일차 – 전통과 궁궐의 하루

오전

서울 도착 → 숙소 근처 주차

경복궁 (입장료 3,000원, 한복 착용 시 무료)
→ 조선 왕궁 투어, 부모님이 좋아하실만한 역사 해설 있음.

점심

광장시장 (서울 대표 전통시장, 주차 인근 유료)

추천 메뉴: 마약김밥(모녀김밥), 빈대떡(순희네), 육회비빔밥(진주집)

3인 식사 약 3~4만 원

오후

북촌 한옥마을 산책 → 골목 카페, 기념품

청계천 도보 코스 (부모님 발걸음에 맞춰 천천히)

저녁

인사동 쌈지길 근처 전통 한식집 (예: 사동면옥, 비빔국수/갈비탕)
→ 3인 약 4만 원

숙소

종로·광화문 근처 호텔 or 한옥 게스트하우스 (1박 약 10~12만 원)

📅 2일차 – 시장+현대서울

아침

숙소 조식 또는 근처 국밥집

오전

남산서울타워 (주차 가능, 전망대 입장 약 1.5만 원/인)
→ 케이블카 또는 도보

점심

남대문시장

갈치조림 골목(부모님 강추 메뉴) → 부민식당, 진주집

3인 약 4.5만 원

오후

동대문 디자인플라자(DDP) → 전시 구경 & 사진

근처 방산시장에서 주방용품·그릇 쇼핑 가능

저녁

을지로 노포 식당 (예: 을지OB베어 제육볶음, 삼겹살집)
→ 3인 약 3.5만 원

숙소

강남·성수 쪽 숙소 이동 (1박 10~12만 원)

📅 3일차 – 성수·홍대·귀가

아침

성수동 카페 거리 (부모님도 좋아할 깔끔한 분위기의 브런치 카페)

오전

망원시장

추천: 떡볶이(엄마네), 어묵, 수제 돈가스

장보기 후 포장해 귀가 길 간식으로

점심

홍대 인근 한식당 (예: 밥플러스, 백반집)
→ 3인 약 3만 원

오후

자가용으로 귀가

💰 예산 대략

숙박: 2박 × 11만 원 = 22만 원

식사: 3일 × 3식 × 1.5만 원/인 × 3명 ≈ 13~14만 원

입장료·주차·기타: 6~7만 원

합계: 약 45만 원 (예산 내)

📌 팁

전통시장은 광장시장(1일차), 남대문시장(2일차), 망원시장(3일차)로 구성해서 다양하게 경험

숙소는 주차 편하고 조식 제공되는 곳으로 예약

부모님과 함께라면 하루 이동 코스는 3~4곳 이하로 유지

주차는 서울시 공영주차장 검색 후 사전 예약 추천

명령어를 구체적으로 넣으니 내가 가고 싶은 곳과 하고 싶은 것까지 모두 다 알려줘서 좋았다

7. 생성형 AI를 사용한다면 우리 삶이 훨씬 편리해질 것이지만, 만약 생성형 AI에 의존해서 삶을 살아간다면 우리가 AI에 지배당할 수 있는 위험도 있을 거 같다.

# data[].attributes.body
1.기존의 ai는 데이터 분석과 같은 정답이 있는 문제를 해결하는 ai이고, 생성형 ai는 새로운 이미지나 음악같은 정답이 없는것을 창작하는 ai이다.

2.프롬프트

3.목적,구체적,역할

4.1과는 다르게 2는 좋은 명령어의 조건 5가지를 갖추어 프롬츠트를 작성하였다

5.(1)실제 존재하지 않는것을 느끼거나, 학습한 데이터와 다른 잘못된 정보를 생산하는 현상.

(2)복잡한 데이터 패턴의 오해 등으로 인해 발생함

(3)관련 정보 제공하기, 생성 콘텐츠 사실 확인하기

6.명령어가 구체적이게 될 수록 결과도 구체적으로 바뀐다.

7.아이디어와 같은 창작을 쉽고 빠르게 할 수도 있지만, 환각현상처럼 거짓된 정보를 창작할 수도 있다.

# data[].attributes.body
1. 기존의 ai는 데이터 분석용도로 많이 쓰인 반면, 생성형 ai는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 둠

2. 명령어(프롬프트)

3. 목적, 구체적, 역할

4. 목적이 명확하고, 역할을 부여했으며, 내용이 구체적이기 때문

5. 환각 현상이란 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것을 뜻한다.

프롬프트에 대한 그럴듯한 응답은 '확률'에 따른 것이지 실제 지식이나 추론 능력에 기반한 것이 아니기 때문에

검증 절차를 거쳐서 오류를 줄일 수 있다.

6. 필요없는 내용을 획기적으로 줄일 수 있고, 내용이 구체적으로 나오기 때문에

7. 단순 작업 시간 단축/ai에 과의존하여 창의성 미발달 가능

# data[].attributes.body
1.기존 AI는 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였지만 생성형 AI는 새로운 컨텐츠를 만드는것에 초점을 두고 있다
2.명령어
3.(1)목적
(3)구체적
(4)역할
4.역할등에 추가적인 프롬프트를 입력하였기 때문에
5.(1)거짓정보를 사실인것처럼 내뱉는 것
(2)LLM학습방식 때문이다
(3)검증 절차를 거쳐야 한다
6.(1)좋아요, 그럼 생성형 AI(Generative AI)에 대해 차근차근 정리해드릴게요.

1. 정의

생성형 AI는 **새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음성, 영상, 코드 등)**를 만들어내는 인공지능입니다.
기존의 AI가 주로 판단·분류에 초점을 맞췄다면, 생성형 AI는 창작이 가능합니다.
예: ChatGPT(텍스트 생성), DALL·E(이미지 생성), MusicLM(음악 생성)

2. 작동 원리

대부분의 생성형 AI는 딥러닝(Deep Learning), 특히 **생성모델(Generative Model)**을 기반으로 합니다.
대표적인 구조:

GAN(Generative Adversarial Network)
생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)가 경쟁하며 점점 더 현실적인 데이터를 생성.

VAE(Variational Autoencoder)
데이터를 잠재공간(latent space)에 압축·복원하며 새로운 변형을 생성.

트랜스포머(Transformer) 기반 LLM(대규모 언어 모델)
예: GPT, PaLM — 문맥을 이해하고 다음 단어를 예측하는 방식으로 텍스트를 생성.

3. 활용 분야

텍스트 생성: 글쓰기, 번역, 요약, 코드 작성

이미지/영상 생성: 예술, 광고, 게임 디자인

음성 합성: 가상 성우, 노래 생성

데이터 증강: AI 학습용 가짜 데이터 제작

제품 개발: 맞춤형 콘텐츠 제작, 프로토타입 시각화

4. 장점

창작 속도와 범위 극대화

개인 맞춤형 콘텐츠 생성 가능

전문 지식 없이도 고품질 결과물 생산

5. 한계와 위험

사실 왜곡(환각, Hallucination): 그럴듯하지만 틀린 정보 생성

저작권 문제: 기존 작품과 유사한 결과 생성 가능

편향(Bias): 학습 데이터의 편향이 결과에 반영

악용 가능성: 가짜 뉴스, 사기, 딥페이크

6. 향후 전망

멀티모달 AI: 텍스트·이미지·음성을 동시에 이해·생성

더 작은 모델: 개인 디바이스에서도 고성능 AI 가능

규제와 윤리 강화: 저작권·데이터 출처·AI 표시 의무 등

창작 보조에서 창작 파트너로 진화

(2)📌 생성형 AI란?

**생성형 AI(Generative AI)**는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 인공지능입니다.
단순히 문제를 맞히거나 정보를 분류하는 기존 AI와 달리, 글, 그림, 음악, 영상, 코드 등 창의적인 결과물을 직접 생성합니다.
---
1. 등장 배경

기존 AI: 스팸메일 분류, 얼굴 인식, 음성 인식처럼 "정답이 정해진" 문제 해결에 강점.

생성형 AI: 빅데이터와 강력한 컴퓨터 연산 능력, 그리고 새로운 딥러닝 구조(트랜스포머, GAN 등)의 등장으로 창작 가능.

2022년 이후 ChatGPT, DALL·E, Midjourney, Stable Diffusion 같은 서비스가 대중적으로 확산.
---
2. 작동 원리

생성형 AI는 패턴을 학습해 새로운 데이터를 만들어냅니다.
대표적인 기술 구조:

1. 트랜스포머(Transformer) 기반 LLM

문맥을 읽고 다음 단어나 픽셀을 예측.

예: ChatGPT, Google Gemini

2. GAN(Generative Adversarial Network)

생성자(가짜 만들기) vs 판별자(진짜/가짜 구분)가 경쟁하며 점점 진짜 같은 결과물 생성.

예: 딥페이크 영상

3. VAE(Variational Autoencoder)

데이터를 압축했다가 다시 복원하며 새로운 변형 생성.
---
3. 활용 사례

텍스트: 소설, 기사, 에세이, 번역, 요약

이미지/영상: 그림, 영화 콘셉트 아트, 광고 시안

음성/음악: 가상 성우, 작곡

코드: 프로그램 자동 생성

교육: 맞춤형 학습 자료 제작
---
4. 장점

창작 속도 ↑ (몇 초 만에 결과 생성)

창작 진입 장벽 ↓ (전문 기술 없이 가능)

무한한 아이디어 실험 가능

맞춤형 콘텐츠 제작 용이

5. 단점과 위험

1. 사실 왜곡 → 그럴듯하지만 틀린 정보 생성

2. 저작권 문제 → 학습 데이터가 기존 작품일 수 있음

3. 편향(Bias) → 특정 문화나 집단에 유리/불리한 결과

4. 악용 가능성 → 가짜 뉴스, 사기, 딥페이크
---
6. 윤리와 규제

저작권 표기 의무: AI 생성물인지 표시

데이터 출처 투명화

윤리적 사용: 허위정보·혐오표현 금지

각국 정부와 기업이 가이드라인 마련 중
---
7. 향후 전망

멀티모달 AI: 글·그림·음성·영상 통합 처리

개인화 AI: 사용자의 취향·목적에 맞춘 결과

소형 AI: 휴대폰, 개인 노트북에서도 고성능 AI 가능

창작 보조 → 창작 파트너로 발전
7.생성형 AI는 우리가 활동하는 것에 대해 많은 도움을 주어 효율과 생산성이 좋아져 더욱 빠르게 발전할수 있지만 개인정보 침해와 악용등에 또다른 문제가 발샹할수 있기때문에 새로운 법과 제도등이 생길 수도 있다고 생각한다

# data[].attributes.body
1. 기존의 ai는 분석,판단,예측을 하고 생성형 ai는 새로운 콘텐츠 창작을 한다.

2. 프롬프트

3. (1) 목적, (2) 구체적, (4) 역할

4. (2)가 더 프롬프트를 구체적으로 작성했기 때문이다.

5. (1)사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상

(2)학습 데이터에 없는 정보를 추론하려 하거나, 불완전한 패턴을 억지로 채우는 과정에서 생긴다.

(3) 정확한 출처 기반 학습과 검증

6. 명령어를 구체화 했을 때 결과물의 신뢰성이 높아지고 맞춤성이 높아진다.

7. 생성형 ai는 업무 효율과 맞춤형 서비스 향상 등 긍정적 영향을 주지만, 허위 정보 확산, 개인정보 문제, 일자리 감소 같은 부정적 영향도 있다.

# data[].attributes.body
1.지금까지는 A가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로쓰였다면, 생성형A는 새로운 콘텐츠를만드는 것에 초점을두고있는 기술입니다.

2.프롬프트

3.(1)목적

(2)구체적

(3)역할

4.추가 프롬프트를입력하면, 더욱전문적인 답변을 얻을 수 있습니다.

5.(1)'환각현상'이란 책GPT 등대형 언어모델(Large Language Models, LLM)이 거짓정보를 마치 사실인 것처럼내밸는 것을 뜻합니다.

(2)LLM의학습 방식 때문인데요. LLM는 엄청난양의 텍스트를 바탕으로 단어간의 통계적 패턴과확률을학습합니다.

(3)책GPT로 얻은 답변은 반드시검증 절차를 거쳐야합니다.

6.(1)내가 여행을 갈려하는데 여행지좀 추천해줘

(2)나는 학생이고 가족들과 여행을 갈거고,2박3일로 다녀올거야.사람들이 인정하고 편히쉬고 즐겁게 놀수있고 마지막으로 음식까지 맛있는 그러한 해외여행지를 찾아줘

명령어의 중요성(나의생각):명령어를 더욱 구체적으로 쓰면 그 작성자의 조건과 생각에 맞는 답에 좀더 확실하게 다가갈 수 있기 때문입니다.

7.생산성·효율 향상,창의력 증대·콘텐츠 접근성 확장,교육 및 의료에서 맞춤형 서비스,비판적 사고·기억력 저하,허위 정보 및 딥페이크 확산,일자리 감소·소득 격차 확대 등

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 데이터 분석 용도로 사용되었지만 생성형 AI는 새로운 컨텐츠 생성에 초점을 두고있는 기술이다

2. 명령어

3. 목적, 구체적, 역할

4. 2는 프롬프트 조건 5가지를 모두 만족하였다.

5. 거짓 정보를 사실처럼 내뱉는것, llm의 학습방식 때문, 검증 절차 거치기

6. 구체적으로 썼을때 더 정확한 답을 해준다

7. 정보를 더 쉽고 많이 접할 수 있지만 거짓 정보나 정보 유출같은 문제가 생길 수 있다.

# data[].attributes.body
1기존의 AI 시스템은 주로 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용되지만, 생성형 AI는 한 단계 더 나아가 훈련 데이터와 유사한 새로운 데이터를 생성한다.

2 프롬포트

3목적.구체적,역할

4명령어(2)가 좀더 구체적이고 목적이 명확한 프롬포트를 작성하였기 때문에

5(1) 환각 현상이란 생성형 AI가 실제로는 존재하지 않는 정보나 콘텐츠를 생성하는 것을 의미한다

5(2)자신이 학습한 데이터가 무조건 옳다고 주장하여 사실 검증을 하지않고 내보내기 때문이다

5(3)사실을 검증하는 프롬포트를 넣어주거나

사실을 확인해달라고 한다

6명령어가 구체화 될수록 원하는 대답이 나오고

주제가 명확해진다

7 (부정적)허위 정보 생성이나 악용 가능성으로 인한 사회적 혼란 우려. (긍정적)개인맞춤형 정보·학습·창작 지원으로 창의력과 효율성을 향상시킨다.

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도로만 사용되었다. 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는데에 초점을 두었다.

2. 프롬포트(명령어)

3. 목적, 명확, 역할

4. 명확하고 구체적으로 프롬포트를 작성하였기 때문에 (1)보다 더 체계적이고 집중적으로 분석하였다.

5. • 거짓 정보를 사실인 것처럼 내보내는 것.

• LLM 학습 방식

• 검증 절차 거치기

6. 구체적이고 체계적으로 프롬포트를 작성하여, 자세하고 전문적인 답변을 얻을 수 있었다.

7. • 긍정적 : 빠른 데이터 생성, 사용자 맞춤형 콘텐츠

• 부정적 : 잘못된 정보 생성 위험

# data[].attributes.headline
※AI는 거짓말쟁이야!※

# data[].attributes.subject
※AI는 거짓말쟁이야!※

# data[].attributes.body
훈민정음을 세조가 만들었다고?

훈민정음이 중국의 문자 체계를 바탕으로 만들어졌다고?

AI, 거짓말 그만 해!

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
국가유산청, "왜곡된 AI 정보 직접 시정하고 공유...'국가유산 AI 학습 챌린지'"

국가유산청(청장 허민)은 생성형 인공지능(AI)에 노출된 국가유산 관련 오류를 바로잡고, 올바른 정보를 학습시키는 '국가유산 AI 학습 챌린지 캠페인'을 오는 8월 17일까지 3주간 진행한다.

이번 캠페인은 중·고등학생 및 대학생이 챗GPT(ChatGPT), 딥시크(DeepSeek) 등 생성형 AI가 제공하는 잘못된 국가유산 정보를 직접 찾아내고 수정한 뒤 이를 사회관계망서비스(SNS)에 공유하는 방식으로 참여할 수 있다.

국가유산청은 "AI가 '훈민정음은 세조가 만들었다'거나 '중국 문자체계를 바탕으로 했다'는 식의 명백한 오류를 답변으로 제공하는 사례들이 반복되고 있다. 이러한 왜곡이나 편향, 부정확한 이미지 제공 문제에 대한 문제의식에서 캠페인을 시작하게 됐다"고 설명했다.

참여 방법은 AI가 제공한 오류 정보, 수정한 학습 내용, 수정 후 정정된 응답 등을 캡처해 개인 SNS에 게재한 후, 캠페인 응모 주소(https://naver.me/FjCTTjf2)를 통해 접수하는 방식이다. 활동 우수자에게는 소정의 상품도 증정할 예정이다.

국가유산청은 "이번 캠페인을 통해 생성형 AI의 무비판적 정보 수용에 대한 경각심을 높이고, 청소년과 청년들이 국가유산에 관심을 갖는 계기가 되기를 바란다. 생성형 AI에 정확한 국가유산 정보를 확산시켜, 전 세계에 한국 문화유산의 가치를 제대로 알릴 수 있도록 적극행정을 이어가겠다"고 했다.

[불교중심 불교닷컴, 이 기사에 대한 반론 및 기사제보 cetana@gmail.com]

"이 기사를 응원합니다." 불교닷컴 자발적 유료화 신청

# data[].attributes.attachment_link.title
"훈민정음을 세조가 만들었다고?" AI 오류를 잡아라

# data[].attributes.attachment_link.description
국가유산청(청장 허민)은 생성형 인공지능(AI)에 노출된 국가유산 관련 오류를 바로잡고, 올바른 정보를 학습시키는 '국가유산 AI 학습 챌린지 캠페인'을 오는 8월 17일까지 3주간 진행한다.이번 캠페인은 중·고등학생 및 대학생이 챗GPT(ChatGPT), 딥시크(DeepSeek) 등 생성형 AI가 제공하는 잘못된 국가유산 정보를 직접 찾아내고 수정한 뒤 이를 사회관계망서비스(SNS)에 공유하는 방식으로 참여할 수 있다.국가유산청은 "AI가 '훈민정음은 세조가 만들었다'거나 '중국 문자체계를 바탕으로 했다'는 식의 명백한 오류를 답

# data[].attributes.body
1. 기존의 ai는 명확한 규칙을 따르거나 데이터를 분석하는대에 초덤을 둠

생성형 ai는 기존과 다르게 텍스트,이미지,코드 등을 창작하고 기존의 데이터를 학습함

2. 문장구조와 상세성

3. 역할,구체적,목적

# data[].attributes.body
1. 기존 AI: 규칙과 데이터로 분석·예측·분류를 하는 AI

생성형 AI: 학습한 패턴으로 새로운 콘텐츠를 만드는 AI

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. (2)가 더 구체적으로 설명해주었다

5. (1)거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것

6. 구체적인 명령을 할수록 얻을수있는 정보량이 더 많다

7. 긍정:정보 제공, 부정:잘못된 정보 제공

# data[].attributes.body
1. 생성형 AI는 기존 AI가 데이터 분석과 예측에 집중하는 것과 달리, 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·음악 등 창의적인 결과물을 만들어내는 인공지능입니다.

2. 프롬프트

3. 대화의 목적을 명확하게 설정하기

쉽고 간결하게 표현하기

수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시하기

형식을 지정하기

명확하게 지시하기

4. 역할 지정: “너는 글로벌 사업 기획 담당자야” → AI가 어떤 시각과 전문성을 바탕으로 작성할지 방향을 제시함.

목적 명확화: “아프리카 태양광 개발 진출 관련 보고서를 작성하려고 해” → 결과물의 목표와 맥락을 설정함.

작업 조건 제시: “아프리카 지역 중 태양광 개발에 유리한 지역을 3군데 골라” → 범위와 구체적인 지시 제공.

형식 지정: “보고서 형식으로 작성해줘” → 출력 형태를 명확히 하여 구조화된 결과물을 유도함.

5. 뜻: 사실이 아닌 내용을 진짜처럼 만들어내는 현상

이유: AI가 사실 여부를 확인하지 않고 그럴듯한 답을 예측하기 때문

예방: 출처 확인과 여러 자료로 교차 검증

1. “친구들과 금산에서 재미있는 추억 만드는 방법 알려”

정보가 너무 포괄적 → 대상, 시간, 예산, 취향 등이 없어 AI가 막연하고 일반적인 답변을 함.

2. “고등학교 남학생들끼리 금산군에서 1인 2만 원의 비용으로 재미있는 추억 만드는 방법 알려줘”

대상(고등학교 남학생), 장소(금산군), 예산(1인 2만 원) 제시 → 결과가 조금 더 구체적이지만, 활동 시간·취향·조건이 빠져 제한적임.

3. “너는 고등학교 1학년 남학생이고, 총 3명의 친구들이 금산군에서 1인 2만 원으로 5시간 동안 추억을 만들고 싶어. 자연을 좋아함/도보나 대중 교통 활용/식당 1개 포함 3개의 조건에 맞게 코스 추천해서 알려줘.”
역할, 인원, 장소, 예산, 시간, 취향, 이동 수단, 식사 조건 등 세부 조건을 모두 명시 → AI가 조건에 맞춘 맞춤형·체계적인 추천을 할 수 있음.

7. 긍정적 영향

반복적·단순한 작업을 자동화해 시간 절약

글쓰기, 디자인, 음악 등 창작 활동 지원

맞춤형 학습, 정보 제공 등 개인화 서비스 향상

부정적 영향

잘못된 정보나 ‘환각 현상’으로 인한 오해 가능

창작·업무 능력 의존 증가로 인간 역량 약화

일자리 대체와 개인정보·윤리 문제 발생 가능

# data[].attributes.body
1410 신동현

1. 기존 AI: 분석·예측 중심 / 생성형 AI: 새로운 콘텐츠 생성

2. 프롬프트

3. 목적 구체적 역할

4. 역할·목적·조건이 구체적으로 제시되어 체계적 결과 도출 가능

5. (1) 챗GPT등 대형 언어 모델이 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는것이다.

(2) LLM의 학습 방식 때문이다. LLM은 엄청난 양의 텍스트를 바탕으로 단어간의 통계적 패턴과 확률을 학습하는데 특정 단어 다음 어떤 단어가 나올지 예상하여 답한다. 그렇기에 응답이 확률에 따른 것이지 실제 지식이나 추론 능력에 기반한 것이 아니다.

(3) 챗GPT로 얻은 답변에 대해 반드시 검증 절차를 거친다.

6.명령어가 구체적일수록 결과물의 정확성이 높아진다.

7.긍정적:삶의 질을 향상시켜주고 스마트한 삶을 살게 해준다.

부정적:환각현상을 겪을 수 있다.

# data[].attributes.body
1.기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰였지만,생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는것에 중점을 두고있습니다.

2. 프롬프트

3. 목적,구체적,역할

4.(2)가 (1)보다 더 구체적으로 프롬프트를 작성했기 때문이다.

5.

(1):chatGPT같은 대형언어모델이 거짓정보를 사실인것처럼 말하는것입니다.

(2):LLM의 학습방식 때문입니다.

(3):답변의 검증절차를 걸친다면 해결될듯합니다.

6.명령문을 구체화 시키면 AI의 답변 또한 더욱 구체적으로 나옵니다.

7.긍정적: AI에게 질문을하여 정보습득이 쉽게 가능합니다.

부정적:AI에게 과도하게 의존할수있습니다.

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰이지만, 생성형 AI는 새로운 컨텐츠를 만드는 것에 초점을 둔다.

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. 역할•목적•조건이 구체적으로 제시되어 체계적인 결과를 도출할 수 있다.

5. 1) 거짓 정보를 마치 사실같이 이야기 하는것

2) 학습 데이터 패턴에 의존하여 사실 검증 없이

생성

3) 반드시 검증 절차를 거쳐야 한다.

6. 명령어를 구체적으로 작성할수록 유의미한 결과물 을 얻을 수 있다.

7. 긍정적 : 우리가 궁금해하는 정보를 빠르게 얻을 수 있다.

부정적 : 너무 의존하면 가짜 정보들도 믿을 수 있고 정보에 대한 저작권 문제도 있을 것 같다.

# data[].attributes.body
1.기존 AI는 주어진 데이터를 분석해 분류·예측·판단을 하는 데 강점이 있지만, 생성형 AI는 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·음악 등 창작물을 만들어내는 데 초점을 둡니다.

2.프롬포트

3.목적.구체적.역할

4.2번은 역할·목표·범위·형식이 구체적으로 제시돼 있어 목적에 맞게 구조화된 보고서를 만들 수 있지만, 1번은 범위와 형식이 모호해 정보 나열식이 되기 쉽기 때문에 2번이 더 체계적입니다.

5.AI에서 환각 현상은 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 오류를 말합니다.

AI가 학습한 데이터의 한계나 불완전한 패턴 추론 때문에, 실제 근거 없이 그럴듯한 답을 만들어내면서 환각 현상이 발생합니다.

신뢰할 수 있는 데이터로 학습하고, 최신 정보 검증 절차와 사실 확인 단계를 거쳐 환각 현상을 줄일 수 있습니다.

6.

[요약+한계]: “최종 요약 뒤, 한계점과 남은 불확실성을 3줄로 명시해

7.긍정적 영향: 일상 업무·학습·창작 효율 향상, 맞춤형 서비스 제공, 의료·연구 등 전문 분야 지원.

부정적 영향: 허위 정보·환각 현상, 일자리 감소 가능성, 개인정보·윤리 문제 발생.

# data[].attributes.body
1.생성형 AI는 기존 AI가 주어진 데이터로 분류·예측만 하는 데 그쳤던 것과 달리, 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·음성 등 콘텐츠를 만들어내는 AI입니다

2.프롬프트

3.(1)목적 (2)구체적 (3)역할

4.명령어 2가 더 구체적이기 때문이다

5.(1) 뜻: AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상

(2) 이유: 확률적 추측, 학습 데이터 오류, 최신 정보 부족

(3) 막는 법: 출처 확인, 사실 검증, 명확한 질문, 외부 데이터 활용

6.1) A:고양이 그림 → 단순 고양이 그림

(2) B:안경 쓴 회색 고양이가 도서관에서 책 읽는 그림 → 원하는 장면 정확 재현

(3) 중요성: 명령어가 구체적일수록 결과가 의도에 맞게 정확해진다.

7.생성형 AI는 창작과 업무 효율을 높이고 접근성을 개선하지만, 가짜 정보 확산·저작권 분쟁·일자리 감소 등 부정적 영향도 있어 균형 있는 활용이 필요하다.

# data[].attributes.body
1. 기존 AI는 데이터 분석,규칙기반 문제해결에

최적화 되어있고 생성형 AI는 컨텐츠 창작에

최적화 되어있다.

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. 2번이 좀 더 명확하고 자세하게 지시를 했기

때문이다.

5. (1): 실제로 사실이 아니거나 없는 정보를

사실인것처럼 말하는 현상

(2): LLM의 학습방식 때문이다.

(3): 정확하게 프롬프트를 입력해야한다.

6. 명령어를 구체적으로 작성할수록 좋은

결과물이 나온다.

7. 긍정: 원하는 정보를 쉽고 빠르게 얻을수 있다.

부정: 가짜정보, 뉴스로 인한 문제와 저작권

문제가 발생한다.

# data[].attributes.body
1.기존 AI는 주어진 데이터를 분석해 분류·예측·판단을 하는 데 강점이 있지만, 생성형 AI는 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·음악 등 창작물을 만들어내는 데 초점을 둡니다.

2.프롬포트

3.목적 구체적 역할

4.2번은 역할·목표·범위·형식이 구체적으로 제시돼 있어 목적에 맞게 구조화된 보고서를 만들 수 있지만, 1번은 범위와 형식이 모호해 정보 나열식이 되기 쉽기 때문에 2번이 더 체계적입니다.

5.실제로는 존재하지 않는 것을 보고, 듣고, 느끼는 것처럼 인식하는 현상

뇌가 실제 자극 없이 감각 신호를 만들어내기 때문

수면 부족이 뇌의 감각 처리 오류를 쉽게 일으킴

6.[요약+한계]: “최종 요약 뒤, 한계점과 남은 불확실성을 3줄로 명시해.

7.긍정적 영향: 일상 업무·학습·창작 효율 향상, 맞춤형 서비스 제공, 의료·연구 등 전문 분야 지원.

부정적 영향: 허위 정보·환각 현상, 일자리 감소 가능성, 개인정보·윤리 문제 발생.

# data[].attributes.body
1. 생성형 Al란, 우리가 명령어라고 부르는 '프롬프트(Prompt)'에 대한 결과물을 텍스트, 이미지, 비디오 등의 미디어로 생성하는 인공지능 분야를 말합니다. 지금까지는 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였다면,생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술이다.

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4.(2)가 (1)보다 더 체계적인 결과물을 만드는 이유는, 명령어 속에 포함된 역할 목적 범위·형식이 구체적으 로 제시되어 있기 때문입니다.

5. 뜻: 환각 현상'이란챗GPT 등 대형 언어 모델(Large Language Models, LLM)이

거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것을 뜻합니다.

이유: LLM의 학습 방식 때문인데요. LLM는 엄청난 양의 텍스트를 바탕으로, 쉽게 말해 특정 단어 다음, 어떤 단어가 나올 가능성이 높은지 파악하는 것이다.

방법: 그렇기 때문에 챗GPT로 얻은 답변은 반드시 검증 절차를 거쳐야 합니다.

6.

1. 일반적인 아이디어 중심, 계획성 부족

2. 예산과 대상 반영, 현실적인 제안 가능

3. 시간·예산·인원·이동·식사 조건 반영, 실행 가능한 체계적 코스

7. 생성형 AI는 업무 효율과 창의성을 높이고 맞춤형 서 비스를 제공해 삶의 질을 향상시킬 수 있다. 그러나 일 자리 감소, 오정보 확산, 창의성 저하, 윤리·법적 문제 등의 위험도 있다. 따라서 긍정적 효과를 살리면서 부 작용을 줄이기 위한 제도와 교육이 필요하다

# data[].attributes.body
6. 1) 일반 명령어

“이 내용 알려줘.”

AI가 단순히 학습한 데이터 기반으로 답변 생성

출처나 신뢰도 전혀 제공하지 않음

환각 현상 발생 가능성 높음

사용자가 정보의 정확성을 판단하기 어려움

2) 구체화와 출처 요청이 한 문장으로 된 명령어

“이 답변에 사용된 출처를 정확히 명시하고, 출처별 신뢰도를 평가해 줘.”

AI가 답변과 함께 출처를 명확히 제시

각 출처의 신뢰도를 평가하여 사용자에게 투명하게 보여줌

환각 현상 위험을 크게 줄임

사용자가 정보 신뢰도를 직접 판단할 수 있음

명령어가 구체적일수록 AI의 답변 정확도와 신뢰도가 높아지고, 환각 현상을 줄일 수 있습니다. 명확한 명령어 작성이 AI 활용에 매우 중요하단것을 배웠습니다

7. 생성형 AI는 창의성과 생산성을 크게 향상시키며 생활을 편리하게 만드는 한편, 잘못된 정보 확산과 일자리 변화 등 사회적·윤리적 문제도 함께 야기할 수 있어 신중한 활용과 규제가 필요합니다.

# data[].attributes.body
1.기존 AI는 주어진 데이터와 규칙으로 분석·판단해 정답을 찾는 데 집중하고, 생성형 AI는 학습한 패턴을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 만들어내는 데 초점을 둡니다.

2.프롬프트

3.목적,구체적,역할

4.(2)는 조사 목적, 범위, 조건, 형식을 구체적으로 제시하여 결과물의 방향과 구성이 명확해지므로 (1)보다 더 체계적이다.

5.(1)환각현상은 실제로는 존재하지 않는 것을 감각적으로 지각하는 현상을 말합니다.

(2)불완전한 데이터와 확률 기반 생성 방식, 질문 모호성, 최신 정보 한계, 개념 결합 오류 등으로 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 만들어내기 때문에 발생한다.

(3) 구체화하고, 출처를 검증하며, 최신 데이터와 인간 검수를 통해 사실 여부를 확인해야 한다.

6.명령어를 구체화할수록 대상·조건·상황이 세분화되어 더 맞춤형이고 실행 가능한 결과가 나온다.

7.

긍정적 영향

업무 효율과 생산성 향상

창작 활동 지원 및 아이디어 확장

맞춤형 학습·정보 제공으로 교육 기회 확대

일상 편의성 증대(언어 번역, 글쓰기·기획 부정뷰부정적 영향

개인정보 유출 및 보안 위협

가짜 정보·허위 뉴스 확산 가능성

일부 직종에서 일자리 감소 우려

창작물 저작권 침해와 윤리적 문제

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였고, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는것에 초점을 두고 있는 기술이다.

2. 프롬프트

3. (1) 목적 (2) 구체적 (3) 역할

4. 수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시했기 때문에 체계적으로 나왔다.

5. (1) 환각현상이란 거짓정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것

(2) LLM의 학습 방식 때문이다.

(3) 검증 절차를 거처야한다.

6. 명령어가 구체적일수록 전문적인 답변을 얻을수 있다

7. 긍정적 : 모르는 정보를 빠르게 얻을수 있다.

부정적 : 거짓정보를 준다

# data[].attributes.body
1. 지금까지 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였다면 생성형AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고있는 기술이다

2. 프롬프트

3. (1) 목적 (2) 구체적 (3) 역할

4. 대화의 목적이 좀더 명확하고 수행 작업 조건이 구체적으로 명시되어 있다

5. (1) 대형언어 모델이 거짓정보를 사실인 것처럼 내뱉는 것

(2) LLM의 학습방식 때문인데 LLM은 엄청난 양의 텍스트를 바탕으로, 단어간의 통계적 패턴과 확률을 학습한다. 프롬프트에 대한 그럴듯한 응답은 확률에 따른 것이지 실제 추론 능력이나 지식에 기반한 것이 아니기 때문이다

(3) 검증 절차를 거친다

6. 명령어를 구체적으로 설정하면서 더욱 구체적이고 원하는 답을 더욱 상세하게 얻을 수 있었다

7. 긍정적 영향으로는 생산성이 향상되고 자동화 될것이다 부정적 영향으로는 허위 정보 및 정보의 조작이 증가할 것이다

# data[].attributes.body
1. 기존AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰였지만

생성형AI는 새로운 콘텐츠를 만드는데 초점을 두었다

2. 프롬프트

3. 목적,구체적,역할

4. 구체적으로 목적과 역할을 지시했기 때문이다

5. (1) 거짓정보를 사실인 것 처럼 내뱉는 것

(2) 학습 데이터패턴에 의존해 사실 검증 없이 생성하기 때문이다

(3) 반드시 검증절차를 거쳐야 한다

6. 명령어가 구체적일수록 좋은 결과물이 나온다

7. 긍정:원하는 정보를 쉽고 빠르게 얻을 수 있다

부정:가짜정보,환각현상,일자리 감소 등.

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 명확한 기준과 정답이 있는 문제에서 뛰어난 성능을 발휘하게 설계된 방면, 생성형 AI는 명확한 정답이 없는 상황에서도 스스로 합리적인 결과를 도출할 수 있도로 설계되어 있다.

2. 명령어(프롬프트)

3. (1) 목표 (3) 구체적 (4) 역할

4. (2)의 결과물이 (1)보다 더 체계적인 이유는 좋은 프롬프트의 조건을 더 많이 충족했기 때문이다.

5. (1) 생성형 AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯 하 게 만들어 내는 현상

(2) AI가 학습한 데이터 안에서 확률적으로 그럴듯한 답을 생성하지만, 실제 사실 확인 없이 만들어내기 때문에 발생한다.

(3) 신뢰할 수 있는 자료나 출처를 함께 확인하 기

첫 번째 명령어: “친구들과 금산에서 재미있는 추억 만드는 방법 알려”
→ 조건이 모호해서 AI가 광범위하고 일반적인 답을 제공함. 금산이라는 장소 외에는 구체 정보가 없어 결과가 포괄적이고 덜 맞춤형임.

두 번째 명령어: “고등학교 남학생들끼리 금산군에서 1인 2만 원의 비용으로 재미있는 추억 만드는 방법 알려줘”
→ 대상(고등학교 남학생), 비용(1인 2만 원)이라는 조건이 추가되어, 첫 번째보다 현실적이고 맞춤형인 추천을 얻을 수 있음.

세 번째 명령어: “너는 고등학교 1학년 남학생이고, 총 3명의 친구들이 금산군에서 1인 2만 원으로 5시간 동안 추억을 만들고 싶어. 자연을 좋아함/도보나 대중교통 활용/식당 1개 포함 3개의 조건에 맞게 코스 추천해서 알려줘”
→ 역할(고등학교 1학년 남학생), 인원, 예산, 시간, 취향, 이동수단, 식사 조건까지 모두 제시해 매우 구체적이고 상황에 맞는 결과를 제공함. 가장 체계적이고 세밀한 추천 가능.

7. 긍정적 영향

반복적이거나 시간이 오래 걸리는 일을 자동화해 효율성 향상

교육, 연구, 창작 등 다양한 분야에서 새로운 아이디어와 자료 제공

언어 번역, 정보 검색, 글쓰기 지원 등 일상생활 편의성 증가

장애인이나 정보 접근이 어려운 사람들에게 새로운 기회 제공

부정적 영향

잘못된 정보나 ‘환각 현상’으로 인한 오류 가능성

저작권 침해, 개인정보 유출 등 법적·윤리적 문제 발생 가능

일자리 감소나 직업 구조 변화로 인한 사회적 불안

AI 의존도가 높아져 비판적 사고 능력 저하 위험

# data[].attributes.body
1.

기존 AI:

명시된 규칙이나 학습된 데이터를 기반으로 특정 작업을 수행합니다. 예를 들어, 분류, 예측, 패턴 인식 등이 있습니다

생성형 AI:

학습된 데이터를 바탕으로 새로운 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 생성하는 능력을 가집니다. 창의적이고 독창적인 결과물을 만들어낼 수 있다는 점에서 기존 AI와 차별화됩니다

2.프롬프트

3.목적,구체적,역할

4.(2)의 명령어는너는 글로벌 사업 기획 담당자야. 아프리카 태양광 개발 진출 관련 보고서를 작성하려고 해. 아프리카 지역 중 태양광 개발에 유리한 지역을 3군데 골라 보고서 형식으로 작성해줘

세부적인 요구사항 포함

명확한 역할 부여

구체적인 목적 제시

이러한 요소들은 단순한 정보 나열이 아닌, 특정 목적을 위한 심층적이고 구조화된 보고서 작성을 가능하게 하여 (1)의 결과물보다 더 체계적이고 실용적인 결과물을 도출하게 한다

5.'환각 현상'의 뜻: 생성형 AI, 특히 거대언어모델(LLM)이 학습 데이터에 존재하지 않거나 사실이 아닌 정보를 마치 사실인 것처럼 그럴듯하게 생성하는 현상

(2)AI 환각 현상은 다음과 같은 다양한 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

불충분한 학습 데이터

모델의 잘못된 가정등등

(3)환각 현상'으로 인한 오류를 막는 방법모델 개선 및 검증

사용자의 비판적 사고등등

6.명령어를 직접 만들고 구체화하는 과정을 거쳐, 다음과 같은 명령어의 중요성을 알 수 있습니다.정보의 질 향상

사용자 의도 반영

명령어의 구체성

7.긍정적

맞춤형 서비스 제공업무

효율성 증대 및 생산성 향상

부정적

일자리 감소 및 사회적 불안

윤리적 문제 및 사회적 편향

# data[].attributes.body
1. 기존 AI와 생성형 AI의 차이
기존의 인공지능(AI)은 주로 데이터 분석과 패턴 인식에 활용되었다. 반면, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 생성하는 기능에 초점을 맞추고 있다.

2. 프롬프트의 정의
프롬프트(prompt)란 AI가 원하는 결과를 도출할 수 있도록 입력하는 명령어나 질문을 의미한다.

3. 효과적인 프롬프트 작성 요소
프롬프트 작성 시에는 목적, 구체성, 그리고 AI의 역할 설정이 중요하다.

4. 구체성의 중요성
(2)의 경우, (1)보다 프롬프트를 보다 구체적으로 작성하였기 때문에 더 명확한 결과가 도출되었다.

5. 환각(hallucination) 현상
(1) ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 사실이 아닌 정보를 실제 사실처럼 전달하는 현상을 ‘환각’이라고 한다.
(2) 이러한 현상은 대형 언어 모델(LLM)의 학습 방식에서 비롯된다.
(3) 답변에 검증 절차를 거친다면 문제를 완화할 수 있다.

6. 명령문의 구체화 효과
명령문이 구체적으로 작성될수록 AI의 답변 역시 더욱 구체적이고 정확하게 제공된다.

7. AI 활용의 장단점

장점: AI를 활용하여 정보를 신속하고 쉽게 습득할 수 있다.

단점: AI에 과도하게 의존하게 될 가능성이 존재한다.

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 인간의 지능을 모방하여 복잡한 퍼즐이나 명령 등을 인식하며 그것을 수행 하지만 정해진 답에만 대답할 수 있다. 이와는 다르게 생성형 AI는 정해져 있지 않은 추상적이고 창의적인 결과물들을 데이터 학습을 통해 만들어 낸다.

2. 명령어, 텍스트

3. (1) 목적, (2) 구체적, (3) 명령어

4. 명령어를 2번 처럼 구체적으로 설명 하면 자신이 전하고자 하는 결과물들을 AI가 정확하게 인식할 수 있기 때문이다.

5. 사실이 아니거나 없는 정보, 명령어가 구체적이지 않거나, 불명확할 경우, 명확하고 구체적인 명령어를 제공한다. 출처: https://m.blog.naver.com/kckccc/223462037299

6. 명령: 요즘 ai의 정보검색 위험성을 100자 이내로 서술해줘

# data[].attributes.body
생산형AI란 우리가 명령어라고 부르는 프롬프트에 대한 결과물을 텍스트 이미지 비디오등의 미디어로 생성하는 인공지능 분야를 말한다

지금까지는 AI가 기존의 데이터를 분석하는용도였다면 생산형AI는 새로운 콘텐츠를만드는것에 초점을 둔다

2.프롬프트

3.목적 구체적 역할

4.목적 역할 조건이 구체적으로 제시해서

5.거짓정보를미치게 사실처럼 내뱉는것

6.결과물의 정확성이 높다

7.긍정적 영향:생성형 AI는 창의적인 아이디어와 문제 해결을 빠르게 지원해 우리의 생산성과 편리성을 높인다.

부정적 영향: 생성형 AI는 허위 정보 생성과 개인정보 유출 등 부작용을 초래할 수 있다.

# data[].attributes.body
1Ai는 기존의 데이터를 분석하는 용도로 쓰이고,생생형 Ai는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있다

2프롬프트

3목적,구체적,역할

4프롬프트 다섯 가지 요소를 적용했기 때문이더

5 (1) 챗Gpt등 대형 언어모델이 거짓

# data[].attributes.body
1. 기존AI는 원래의 데이터를 기반으로 작업을 수행하지만 생성형AI는 이미지나 음악등 다양한 콘텐츠를 만들수 있다.

2. 프롬프트

3. 목적,구체적,역할

4. (2)는(1)보다 좋은 명령어인 이유는 AI에게 역할을 부여 해주고 목적을 명확하개 설명해줘 AI가 더 정확한 답변이 나오게 했기 때문이다.

5. 환각 현상이란 대형 언어 모델이 거짓 정보를 진짜 정보인것 처럼 말하는것을 뜻합니다.

환각 현상이 나타나는 이유는 대형 언어 모델의 학습 방식 때문인데요 대형 언어 모델이 답변을 할땐 특정 단어 다음에 나올 가능성이 높은 답변을 하기때문에 검증을 한번이라도 해야합니다.

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 기존의 데이터를 분석하는 용도였다면 생성형 AI는 명령어에 대한 결과물을 텍스트, 이미지, 비디오 등의 미디어로 생산하여 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두는 기술

2.프롬프트(명령어)

3. 목적, 구체적, 역할

4.프롬프트 엔지니어링 전문가들이 강조한 프 롬프트 다섯가지 요소를 사용하여 (1)보다 목적, 수행할 작업의 조건을 구체적으로 제 시, 역할 지정 등 프롬프트를 보완하여 체계 적으로 분석 후 전문적인 답변을 얻는다.

5. 환각 현상의 뜻: 거짓정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것

환각현상이 일어나는 이유: LLM 학습 방식 - 많은 양의 텍스트를 바탕으로 단어 간의 통계적 패턴,확률을 학습하여 실제지식이나 추론 능력에 기반하여 생긴다.

환각현상으로 인한 오류 막는 방법: 프롬프트 다섯 가지 요소를 활용하여 구체적으로 프롬프트 입력하기

6. 간단하게 명령어를 입력하면 AI가 잘못된 정보를 알려주거나 답변이 애매하지만, 구체적으로 프롬프트를 작성하면 각 항목별로 구체적으로 설명해주거나 공권력있고 권위있는 자료를 사용하여 믿을만하기 때문에 생성형AI를 사용하려면 좋은 답변을 얻기 위해 명령어를 프롬프트 다섯 가지요소를 활용하여 제시해야 하겠다.

7. 생성형 AI는 학습,정보에 대한 지식을 높이고 업무 효율을 향상시키는 긍정적 효과가 있습니다.
반면 오류, 개인정보 유출, 사고력 저하, 일자리 부족 등 부정적 영향도 존재합니다.
향후 AI는 교육,의료 등에서 좋은 도구로 정착하며, 사람은 문제 정의·검증·소통에 집중하게 될 전망입니다.
따라서 AI 활용 시 출처,검증 절차를 거치고, 비판적 사고를 유지하는 것이 중요합니다.

# data[].attributes.body
1.생성형시란, 우리가명령어라고 부르는 '프롬프트(Prompt)에 대한 결과물을
텍스트, 이미지,비디오등의 미디어로생성하는 인공지능 분야를말합니다.
지금까지는 시가 기존의 데이터를분석하는 용도로 주로쓰였다면,
생성형 A는 새로운콘텐츠를만드는 것에 초점을두고있는 기술이죠.

2.프롬프트

3.(1) 목적
(2)구체적
(3)역할

4.좀 더 자세하게 프롬프트를 썼기 때문에

5.(1)거짓정보를 마치 사실인 것처럼 내밸는 것을 뜻합니다.
(2)LLM의학습 방식 때문인데요.
(3)GPT로 얻은답변은 반드시 검증 절차를 거쳐야합니다.

6.프롬프트를 자세히 쓸 시 더 자세히 알으켜주세요

7.누구나 쉽게  정보를 얻을 수 있지만 잘못된 정보를 배우거나 개인이 하는 노력이 부정 당할 수 있다

# data[].attributes.body
1:생성형 AI(Generative AI)는 사용자의 프롬프트(질문/명령)에 따라 텍스트, 이미지, 오디오, 코드 등 새로운 콘텐츠를 스스로 생성해 내는 AI 시스템입니다. 기존의 ‘판단·분류’ 중심 AI(예: 스팸 분류, 이미지 인식)는 입력을 분류하거나 예측하는 데 초점이 있지만, 생성형 AI는 새로운 출력(콘텐츠)을 만들어 내는 능력이 핵심적 차이입니다.

2:프롬프트

3:목적,구체적,출력형식

4:(2)는 ‘역할 설정(role) → 구체적 조건(목적·범위) → 출력 형식(보고서 구조 등)’을 모두 포함해 AI에 명확한 맥락과 형식을 줌. 반면 (1)은 단순 요청이라 AI가 어떤 관점·형식·범위를 잡아야 할지 추정하게 되어 산발적이거나 모호한 결과가 나올 가능성이 높다.

5:(1)생성형 AI가 근거가 없거나 사실과 다른 정보를 확신하듯 생성하는 현상

(2)훈련데이터 한계: 편향·오류·불충분한 데이터에서 학습하면 틀린 일반화를 함.

모델의 작동방식: 다음 단어 예측(자기회귀) 방식은 ‘그럴듯함’ 우선으로 생성하기 때문에 사실 검증을 하지 않음.

모호한 프롬프트: 맥락·역할·제약이 명확하지 않으면 모델이 추론으로 메꾸며 오류 발생.

과도한 일반화/과적합 혹은 외삽: 학습에 없던 질문에 대해 부적절하게 응답.

(3)프롬프트를 구체화: 역할·근거 요구·출처 요구(“출처를 함께 제시하라”) 등으로 모델에 검증 기준을 줌.

사후 검증: AI가 준 정보는 반드시 사람이 교차검증(신뢰 가능한 출처 확인)해야 함.

모델 체인·증거기반 요청: “근거를 3개 제시하고 각각에 출처를 달라” 등으로 응답의 근거 명시를 요구.

6:예시 A — 단순 프롬프트(짧음)

> “고등학생이 친구들과 2만원으로 5시간 동안 추억을 만들 수 있는 금산군 당일치기 코스 추천해줘.”

예시 B — 구조화된 프롬프트(구체적)

> “너는 지역관광 코스 기획자야. 대상은 고등학생 3명, 예산 1인당 2만원, 총 5시간, 출발지는 금산군 버스터미널. 자연을 좋아하는 그룹이고 대중교통을 이용해야 해. 추천 코스 3개를 각각 시간표(시간별 활동), 필요예산(세부항목), 이동수단, 안전·유의사항 항목으로 표 형식(최대 200단어)으로 제시해줘. 각 코스마다 1문장 요약과 추천 이유도 적어줘.”

예상 비교(결과 차이 요약)

예시 A: AI는 일반적 목록(관광지 나열) 또는 한두 줄 설명만 제공할 가능성↑(범위·형식 불명확).

예시 B: AI는 역할·대상·제약·출력형식을 받아 구체적이고 재현 가능한 계획(시간표, 예산표, 안전 주의사항 등)을 생성할 가능성↑.

→ 결론: 구조화된 프롬프트는 결과의 재현성·체계성·유용성을 크게 높인다. 프롬프트가 곧 ‘요구사항 명세서’ 역할을 하기 때문이다.

7:긍정적 전망

창작·생산성 향상: 글쓰기·코드·이미지 제작 등에서 시간 단축 및 아이디어 확장.

교육·연구 보조: 초안 작성·데이터 요약·문헌 정리 등 반복작업 자동화.

서비스 자동화: 고객응대, 개인화된 콘텐츠 제공 등 효율성 증대.

부정적 전망 / 리스크

허위정보(환각)·딥페이크 확산 가능성 → 거짓정보 유통 위험.

보안·프라이버시 침해: 개인정보를 입력하면 유출 위험, 악용(피싱·악성코드 생성 등).

일자리·윤리 문제: 저숙련 창작·반복 작업의 자동화로 직무 변동 발생, 저작권·책임소재 문제.

대응책: 사용자 교육·검증절차·정책·기술(출처표시·로그·필터링) 병행해야 함.

# data[].attributes.body
1 생성형 ai는 우리가 명령어 프롬포트에 대한 결과물을 텍스트,이미지,비디오롱 생선하는 인공지능 분야를 말한다 지금까지는 ai가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 쓰였다면 생성형 ai는 새로운 컨텐츠를 만드는 것에 초점을 두는 기술

2프롬포트

3 목적,구체적,역할

4 프롬포트 엔지어링 전문가들이 전한 다섯가지의 요소를 넣은 프롬포트라

5 (1)거짓된정보를 사실인 것 처럼 말하는 것

(2)LLM의 학습 방식 때문 (3) 검증 절차를 거친다

6 더욱 정확하고 좋은 정보를 얻을수 있다

7 좋은 점은 업무를 간편하게 처리할수있고 나쁜 점은 일자ㅏ리가 부족해질 것 같다

# data[].attributes.body
1.기존의 ai는 데이터를 분석 하는 용도 쓰임.생성형 ai는 새로운 컨텐츠를 만드는데 초점을 줌

2.도핑

3.목적.구체적.역할

4.목적을 구체적으로 말해서

5.거짓 정보를 사실 처럼 말한것 2.확률 때문에 실제의 사례를 기반으로 이야기 하지 않아서 3.검증 절차 걸치기

6.말 을 잘 못 알아 들어서 답답 했다

7.긍정적은 삷 이 편안하다

부정적인 삶 이 너무 편리 해 게을러 진다

# data[].attributes.body
1. 기존 AI는 주어진 데이터를 기반으로 분류·예측·추천 등 제한된 작업을 수행하는 반면 생성형 AI는 학습한 패턴과 정보를 바탕으로 새로운 텍스트 이미지 음성 등 콘텐츠를 만들어내는 AI이다.

2. 프롬프트(명령어)

3. (1) 목적 (2) 구체적 (3) 역할

4. (2)는 AI의 역할과 상황, 조건을 명확히 지정해 결과물이 구체적이고 체계적으로 나오기 때문이다.

5. (1) 존재하지 않거나 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상

(2) AI가 불완전하거나 잘못된 학습 데이터를 기반으로 또는 불확실한 정보를 추론으로 보완하려다 발생

(3) 신뢰할 수 있는 자료로 검증하고 최신, 정확한 출처를 참고하여 교차 확인

6. 예시

모호한 명령어: 금산에서 친구들이랑 놀만한 곳 알려줘.

결과: 장소만 대충 나열. 예: 금산 인삼시장, 하늘물빛정원

구체적 명령어: 너는 고등학교 1학년 남학생이고, 총 3명의 친구들이 금산군에서 1인 2만 원으로 5시간 동안 추억을 만들고 싶어. 자연을 좋아하며, 도보나 대중교통 활용 식당 1개 포함 총 3개의 조건에 맞는 코스를 추천해줘.

결과: 예산 시간 취향 교통 식당 포함 맞춤형 코스 제안.

중요성: 프롬프트를 구체화하면 AI가 작업 범위·조건·형식을 명확히 이해해 결과물의 정확성과 완성도가 높아진다.

7. 긍정적: 업무 효율 향상, 창작 지원, 교육·연구 발전

부정적: 개인정보 유출 위험, 허위 정보 확산, 일자리 대체 가능성

# data[].attributes.body
1.기존의 ai는 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였지만 생성형 ai는 새로운 컨텐츠를 만드는것에 초점을 두고있다.

2.프롬프트

3.목적,쉽고 간결하게,역할

4.2가 구체적인 프롬프트를 제시했기 때문이다.

5.거짓정보를 마치 사실인것처럼 내뱉는것

프롬프트에 대한 확률로 대답하기 때문이다.

구체적인 프롬프트를 입력한다.

6.명령어를 구체화시켜서 입력하면 전보다 내가 원하는 느낌의 대답을 구체적으로 해준다.

7.앞으로 생성형ai가 정보에 관해서는 중요한 역할을 할것 같지만 목적어를 잘못입력하면 환각현상이 나올수있다는 것이 부정적이다.

# data[].attributes.body
1. 기존AI는 분석·예측 중심이고 생성형 AI는 새로운 콘텐츠 생성

2. 프롬프트

3. 목적 구체적 역할

4. 역할·목적·조건이 구체적으로 제시되어 체계적 결과 도출 가능

5. (1) 존재하지 않는 사실을 그럴듯하게 만들어내는 현상
(2) 학습 데이터 패턴에 의존해 사실 검증 없이 생성
(3) 신뢰할 수 있는 출처로 재검증

6. 명령어가 구체화될수록 결과물의 정확성·맞춤성이 높아짐

7. 긍정: 효율성 향상, 창작·혁신 촉진, 맞춤형 정보 제공

부정: 잘못된 정보 확산, 저작권 문제, 일자리 대체, 보안 문제

# data[].attributes.body
1. 기존은 데이터분석인데반해 생성형ai는 미디어를 생성함

2. 프롬프트

3. 목적,구체적,역할

4. (1)에 비해 목적을 밝힘,쉽고 간결하게 표현함,작업 조건을 숫자를 통해 구체적으로 명시함,역할지정함,명확하게 지시함

5. 환각현상은 대형언어 모델이 거짓정보를 사실인것처럼 내뱉는것으로 엄청난 양의 텍스트를 바탕으로, 특정단어간의 통계적 패턴을 분석하는 학습방식때문에 일어남. 환각현상에 대한 오류는 Ai의 답변을 검증함으로써 막을 수 있다.

6. 예시1) 서울 맛집찾아줘. 예시2)너는 서울 놀러온 시골사람인데 지금 송파구에서 30분정도 거리안에 있는 맛집에 가고싶어해 맛집 3개 추천해줘.

7. 긍정적 영향으로는 빠른 정보수집, 아이디어 도출을 통한 사회 발전 가속화. 부정적 영향으로는 AI의 정보를 맹신하게 되어 사고능력을 잃어 버릴 수 있음

# data[].attributes.body
1.기존의 ai는 기존의 데이터를 분석하는 용도로 쓰였지만,생성형 ai는 새로운 콘텐츠를 만드는데 초점을 둔 기술이다.

2.프롬프트

3.목적,구체적,역할

4.프롬프트를 보완한 후 얻은 결과물이기

때문이다.

5.거짓정보를 사실인 것처럼 내뱉는 것

LLM의 학습방식 때문이다.

검증 절차를 거친다.

6.금산에서 화성으로 가는 방법 알려줘

명령어를 정확하게 입력해야 정확한 정보를 얻을 수 있다.

7.보다 편안하고 쉽게 여러 정보를 얻을 수 있지만 환각현상으로 인한 잘못된 정보를 얻어 피해가 갈 수 있다

# data[].attributes.body
1 새로운것을 만드는것에대해 차이가있다

2 프롬포트

3 1) 목적 2)구체적 3)역할

4 2의 명령어가 더 구체적이고 세부 조건을 포함했기 때문에, AI가 생성할 내용의 범위와 구조를 명확히 파악할 수 있었음

5 1)확락 현상 뜻

→ AI가 생성한 정보가 사실이 아닌데도, 그럴듯하게 만들어져 실제처럼 보이는 현상

2) 발생 이유:

→ AI가 확률적으로 가장 그럴듯한 단어와 문장을 생성하기 때문에, 실제 사실 확인 없이 허위 내용이 만들어질 수 있음.

3) 오류를 막는 방법:

→ 신뢰할 수 있는 출처와 대조·검증, 교차 확인, 전문가 검토 등을 통해 사실 여부를 확인.

6

단순 명령어: “바닷가에 대한 시를 써 줘.”

구체적 명령어: “여름 바닷가의 풍경과 파도 소리를 묘사하며, 4행시 형식의 시를 써 줘.

7

긍정적:

창작·아이디어 발상 도움

반복 업무 자동화로 효율성 증가

교육·연구 자료 빠른 확보

부정적

잘못된 정보 확산

저작권·표절 문제

개인정보 유출 가능성

AI 의존으로 창의성 저하

# data[].attributes.body
1.기존의 ai는 데이터를 분석하는 용도로 쓰였지만 생성형 ai는 새로운 콘텐츠를 만드는것에 중점을 두고있다

2.프롬프트

3.목적,구체적,역할

4.(2)의 결과물이 프롬프트를 더 자세하게 작성했기 때문

5.거짓정보를 사실인 것 처럼 내뱉는 것

6.명령어가 구체적으로 될 수록 결과도 구체적으로 바뀐다

7.정보를 더 쉽고 많이 접할 수 있지만 거짓 정보나 정보 유출같은 문제가 생길 수 있다

# data[].attributes.body
1.기존 AI는 기존데이터를 분석하는 용도로 쓰였다면 생성형AI는 새로운 콘텐츠를 만드는것에 초점을 두는 기술이다

2.프롬프트

3.목적,구체적,역할

4.프롬프트를 구체적으로 작성해서

5. 1)환각 현상'이란 챗GPT 등 대형 언어 모델이 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것을 뜻합니다.

2)프롬프트에 대한 그럴듯한 응답은 확률에 따른 것이지 실제 지식이나 추론 능력에 기반한 것이 아닙니다.

3)챗GPT로 얻은 답변은 반드시 검증 절차를 거쳐야 합니다.

6. 구체적으로 상세히 설명하는게 중요한것 같다

7. 긍정적:쉽고 빠르게 문제를 해결 할수있을것 같다

부정적:본인 스스로 생각하는 능력이 안좋아질수있다

# data[].attributes.body
1 기존AI는 데이터분석 생성형 AI는새로운 콘텐츠제작에특화 되어있다.

2프로프트

3목적,구체적 확실한

4 더 구체적인 지시와 정확한지시에 차이이다.

5거짓 정보를 사실적으로 말하는것 확률에 따른 학습을하기때문 한번더 검증하기

6조선 역사에 대해서 알려줘 2번 질문조선왕조실록을 바탕으로 조선역사를 알려줘

느낀점 검증하고 정확한지시를 내려야한다.

7원하는 정보를 얻기쉬워 질것같고 부정적으론 너무 의존하게 될수도있다.

# data[].attributes.body
1. 기존 ai는 주어진 데이터를 분석, 분류, 예측을 하고 생성형 ai는 학습한 데이터를 활용해 새 콘텐츠를 만들어낸다.

2. 프롬포트

3. 목적, 구체적, 역할

4. 목적, 역할, 조건이 구체적으로 주어져서

5.

1) 거짓 정보를 사실인 것처럼 내뱉는 것이다.

2) 실제 지식이나 추론 능력에 기반한 것이 아니기 때문이다.

3) 검증 절차를 거친다

6. 명령어가 구체적으로 변하면 원하는 결과를 더욱 쉽게 얻을 수 있다

7. 누구나 쉽게 정보를 얻고 활용해 업무, 학업 등 여러가지 방향으로 사용할 수 있지만 정보가 잘못된 정보일 수도 있어서 그로인해 피해를 볼 수도 있다.

# data[].attributes.body
1.기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도였다면 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 맞춘 것이고 생성형 AI란 프롬포트에 대한 결과물을 이미지.비디오 등의 미디어로 생성하는 인공지능 분야이다

2. 프롬포트

3. (1) 목적

(2) 구체적

(3) 역할

4. 조금 더 프롬포트를 자세하세 썼기 때문에

5. (1) 거짓정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것을 뜻한다

(2) LLM의 학습방식때문이다

(3) GPT로 얻은 답변은 반드시 검증 절차를 걸쳐야 한다

6. 프롬프트를 자세히 쓸 시 더 자세히 알으켜주세요

7. 긍정

1.

생산성 향상

문서 작성, 요약, 번역, 코드 생성 등 반복 작업 자동화.

개인 비서처럼 일정을 관리하거나 이메일을 작성해주는 역할.

2.

창의적인 작업 지원

예술, 음악, 글쓰기, 디자인 등에서 아이디어 생성 도우미로 활용.

작가, 디자이너, 음악가들이 새로운 영감을 얻는 데 도움.

3.

교육 혁신

개인 맞춤형 튜터처럼 학습 지원.

다양한 주제에 대해 쉽게 설명하거나 연습 문제 생성 가능.

4.

접근성 향상

시각장애인, 청각장애인 등에게 더 나은 소통 도구 제공.

다국어 번역 및 통역 기능 강화로 글로벌 커뮤니케이션 향상.

5.

비용 절감

고객 응대, 초안 작성 등의 업무에서 인건비 절감.

스타트업, 중소기업도 AI 도구를 활용해 효율을 극대화.

부정

2. 1.

일자리 위협

반복적인 지식 노동이나 창작 직무가 AI로 대체될 가능성.

예: 콜센터, 작문, 번역, 간단한 디자인 등.

2.

정보 신뢰성 문제

AI가 가짜 뉴스, 허위 정보, 잘못된 지식을 생성할 수 있음.

사실처럼 보이는 오류를 포함한 답변 생성 가능.

3.

창작물의 저작권 문제

AI가 학습한 콘텐츠의 저작권 침해 여부 논란.

생성된 콘텐츠의 소유권 불분명.

4.

윤리적 문제와 편향

AI가 학습한 데이터에 따라 편향된 의견을 낼 수 있음.

차별적, 혐오적 발언이나 편견을 내포한 콘텐츠 생성 가능.

5.

사생활 침해

개인 데이터를 무단으로 학습하거나 이용할 가능성.

생성형 AI가 사적인 정보를 잘못 생성하거나 노출할 수 있음.

# data[].attributes.body
1.기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰이지만, 생성형 AI는 새로운 컨텐츠를 만드는 것에 초점을 둔다.

2.프롬포트

3.(1)목적, (2)구체적, (3)역할

4역할을 지정해 주었고 더욱 명확하고 구체적이게 지시했기 때문

5.거짓 정보를 마치 사실같이 이야기 하는것

(2)LLM의 학습 방식 때문에

(3)반드시 검증 절차를 거처야 한다.

6.중요한 내용은 같지만 어떻게 이야기 하는지에 따라 답변의 질과 정확성이 달라지고, 결과물의 완성도가 바뀐다.

7.긍정적: 내가 모르는 정보를 쉽고 빠르게 알아낼 수 있다.

부정적: 너무 의지하여 잘못된 정보까지 믿을 수 있다.

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰였으나 지금의 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는데 주로 사용된다.

2. 프롬프트

3. 목적, 구체적, 역할

4. (1)의 결과는 역할과 구체적인 목적과 조건을 제시하지않았기때문이다.

5. 뜻: 거짓정보를 마치 사실인것처럼 내뱉는것 이유: LLM의 학습방식때문

방법: 챗GPT로 얻은 정보를 검증절차를 거쳐야한다.

6. (1) 대전에서 놀 계획표를 짜줘, (2)나는 고등학교1학년 남학생이고 친구4명과 대전에 오후 1시부터 오후 7시까지 놀고 집으로 올건데 그사이에 뭐를 할지 계획표를 짜줘

중요성: 명령어를 구체적으로 적으니 내가 원하는 것을 정확하게 나타내준다

7. 긍정적: 우리가 원하는 정보를 빠르고 효율적으로 가져와주고 창작활동에도 두움을 줄수있다.

부정적: 예술가들과 저작권문제가 발생할수있고 환각현상으로인해 잘못된 정보를 받아들일수 있다

# data[].attributes.body
1정보 분석특화 생활형 콘텐츠제작에특화

2프롬프트

3목적 조건 명확한 지시

4AI가 더검증하고 확인해서

5거짓 정보를 사실처럼 설명 /잘못된학습 /더 검증하기

6역사를 알려줘 2번질문 조선왕조 실록을 기반으론 조선역사를 알려줘 느낀점 정확한 지시를 내리자

7 정보를 빨리 찾을수 있지만 AI에만의존할수있음

# data[].attributes.body
1. 생성형 AI는 주어진 데이터를 기반으로 스스로 새로운 콘텐츠(텍스트, 이미지, 음악 등)를 만들어내는 인공지능 기술이며, 기존 AI는 주로 규칙 기반·패턴 인식 등 이미 학습된 정보를 활용해 판단·예측을 수행한다.

2. ‘이것’은 **프롬프트(명령어)**이다.

3.

(1) 대상과 목적을 명확하게 설정하기

(2) 수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시하기

(3) 제한 사항을 지정하기

4. 미래 결과물이 더 체계적인 이유는, 사전 계획·설계가 구체적이고 목표·조건·제한이 명확히 제시되어 있어 실행 과정에서 일관성과 효율성이 높아지기 때문이다.

5.

‘환각 현상’의 뜻: AI가 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 생성하는 오류 현상

‘환각 현상’이 일어나는 이유: 학습 데이터의 한계, 불충분하거나 모호한 프롬프트, AI의 확률 기반 예측 특성

6. ‘환각 현상’으로 인한 오류를 막는 방법

→ 신뢰할 수 있는 자료와 교차 검증을 통해 사실 여부를 확인하고, AI의 답을 그대로 사용하지 않고 검토·수정하기.

7. 긍정적: 업무 효율성 향상, 창의적 아이디어 생성, 정보 접근성 향상.

부정적: 잘못된 정보 확산, 저작권 침해, 개인정보 유출 위험.

# data[].attributes.body
1. 지금까지는 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로쓰였다면

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있다.

2.프롬프트

3.

(1)목적

(3)구체적

(4)역할

4.프롬프트 5가지를 사용해 전문적인 답변을 유도시켰다.

5.

(1):거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는것

(2):LLM의 학습 방식 때문

(3):반드시 검증절차를 거친다

6.명령어를 조금씩 자세히 바꾸니까 그만큼 내용이 풍부해지고 의미있게 바뀐다.

7.

간단한 일 처리가 쉬워진다만

너무 AI에게만 의존하게 된다

# data[].attributes.body
1. 지금까지는 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로쓰였다면

생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있다.

2.프롬프트

3.

(1)목적

(3)구체적

(4)역할

4.프롬프트 5가지를 사용해 전문적인 답변을 유도시켰다.

5.

(1):거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는것

(2):LLM의 학습 방식 때문

(3):반드시 검증절차를 거친다

6.명령어를 조금씩 자세히 바꾸니까 그만큼 내용이 풍부해지고 의미있게 바뀐다.

7.

간단한 일 처리가 쉬워진다만

너무 AI에게만 의존하게 된다

# data[].attributes.body
1.기존의 AI는 데이터 분석 용도였지만 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점이 있다.

2.프롬포트

3.

1)목적

2)구체적

3)역할

4.원하는게 무었인지 구체적으로 물어봄

5.

1)거짓정보를 사실처럼 말함

2)LLM학습 방식

3)AI에게 얻은 답변을 반드시 검증 절차를 거쳐야 함.

6.처음엔 간단하게 운동 방법을 물어보았지만 제대로 답변하지 못했다. 그리고 다시 구체적인 나의 신체스팩과 키우고 싶은 부위 운동 목적을 얘기해주자 구체적이고 정확한 운동 방법과 루틴을 알려주었다. 이렇게 구체적이고 명확한 질문을 해야 내가 진짜 원하는 참된 정보를 받을수 있다는 중요성을 알았다.

7.AI의 거짓정보로 세상에 논란이 일어날수 있다. 하지만 AI에게 맹신 하는것이 아닌 똑똑하게 이용한다면 무궁무진한 발전이 있을수 있을것 같다.

# data[].attributes.body
1. 기존 AI는 데이터를 분석하는 용도로 쓰이지만, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있다.

2. 프롬프트

3. (1) : 목적, (3) : 구체적, (4) : 역할

4. 명령어 (2)가 더 구체적인 프롬프트를 입력했기 때문이다.

5. (1) : 대형 언어 모델이 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것이다.
(2) : LLM의 학습 방식 때문이다.
(3) : 답변을 검증하는 절차를 거쳐야 한다.

6. 명령어를 구체화했을 때 더 원하는 답변에 근접했다.

7. AI로 인해 우리가 원하는 답을 쉽게 검색 또는 얻을 수 있지만, 이로 인해 AI에 과도하게 의존하게 된다.

# data[].attributes.body
1. 생성형 AI가 무엇인지, 기존의 AI와 비교

- 기존 AI: 사람이 규칙을 정해 주거나, 과거 데이터 패턴대로만 판단하는 시스템. 정해진 답을 잘 맞힘.

- 생성형 AI: 주어진 자료를 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·코드 등을 “만들어 내는” AI. 질문 의도 파악→패턴 확장→창의적 결과 생성.

한 줄 요약: 기존 AI는 정답을 “고른다”, 생성형 AI는 결과물을 “만든다”.

---

2. 생성형 AI 결과를 잘 쓰려면 필요한 ‘이것’ = 프롬프트

- 의미: AI에게 주는 지시문. 목적·조건·형식·톤 등을 구체적으로 적을수록 결과가 좋아짐.

- 핵심: 누구를 위한 결과인지, 길이/형식, 포함·제외할 요소를 명확히.

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3. 좋은 명령어(프롬프트)의 5가지 조건과 빈칸

일반적으로 많이 쓰는 구조로 정리해 줄게.

1) 대화의 목적을 명확하게 설정하기

2) 수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시하기

3) 대상·범위·제한을 지정하기

4. (1) 결과물 vs (2) 결과물 중 (2)가 더 체계적인 이유

- (2)는 목적, 대상, 형식, 분량, 평가 기준이 구체적이라서 AI가 덜 헤매고 일관된 결과를 냄.

- (1)은 모호해서 AI가 임의 해석을 많이 하게 됨 → 내용 빠짐/길이 과다·부족, 엇나간 답 발생.

분석 포인트:

- 구체성: (2) 높음

- 제약·범위: (2) 명확

- 형식 지시: (2) 있음(보고서 형식, 글머리표 등)

- 재현성: (2) 높음(누가 시켜도 비슷한 품질)

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5. 아프리카 태양광 시장 조사 + 보고서 프롬프트 예시

(1) 조사 항목 예시

- 시장 규모/성장률, 주요 국가(케냐·나이지리아·남아공 등) 정책과 보조금

- 경쟁사(모듈/인버터/설치업체), 가격대, 유통 구조

- 인프라 이슈(전력망, 물류), 리스크(정치·환율), 기회(오프그리드 수요, 농업·교육 전력화)

(2) 보고서용 프롬프트 예시(바로 써도 됨)

“너는 글로벌 사업 기획 담당자야. 아프리카 태양광 발전 개발 진출 전략 보고서를 작성해.

- 목적: 투자 타당성 검토 및 3곳 우선 진출지 선정

- 범위: 2020–현재 데이터 기준, 신뢰 가능한 출처 인용

- 구성: 요약(10줄 내외) / 시장 규모·성장률 / 주요 국가 정책·보조금 / 경쟁 구도 / 가격 및 원가 / 공급망·물류 / 리스크·완화 전략 / 기회 요인 / 결론과 추천 국가 3곳(선정 기준 표 포함)

- 형식: 한국어, 표 2개 이상, 본문 1,200–1,500자, 단락 제목 명확히

- 톤: 보고서형, 간결하고 수치 중심”

---

6. 생성형 AI 사용 시 주의할 ‘환각 현상’

- 뜻: 그럴듯하지만 사실이 아닌 정보를 자신 있게 만들어 내는 현상.

- 왜 생김? 불완전한 데이터, 과도한 추론, 모호한 지시, 출처 미제시 등.

- 오류 줄이는 방법

- 명확한 프롬프트(정의·범위·형식·출처 요구)

- 신뢰할 출처 요청 및 인용 확인

- 교차검증(공식 문서, 통계, 원문 링크 대조)

- 수치·고유명사·날짜는 반드시 별도 확인

- 단계별 생성(개요→세부→검증)으로 진행

---

7. 상황 프롬프트 만들기(고1, 금산군, 3명, 1만2천 원, 5시간, 자연 좋아함, 대중교통/식당 1개 포함, 코스 3개)

바로 쓸 완성 프롬프트:

“고등학교 1학년 3명이 충남 금산군에서 자연을 즐기며 5시간 동안 보낼 하루 코스를 3가지 제안해줘.

- 1인당 예산 12,000원(교통·입장·간식 포함)

- 반드시 대중교통 이용 경로와 시간 포함

- 각 코스마다 식당 또는 카페 1곳 포함, 8,000원 내 메뉴 추천

- 이동 동선이 겹치지 않게 구성, 비 오는 날 대안도 제시

- 출력 형식: 코스명 / 상세 일정표(시간표) / 교통비·입장료·식비 합계 / 주의사항”

참고로 너 과제 제출용이면, 여기에 실제 금산 시내버스 시간표·운영 시간만 마지막에 사실 확인해서 끼워 넣으면 완벽.

---

8. 생성형 AI의 우리 삶 영향(긍정/부정 전망)

- 긍정

- 생산성↑: 초안 작성, 요약, 번역, 코드 디버깅 시간 대폭 절감

- 접근성↑: 교육·의료 상담의 정보 격차 완화, 보조공학 강화

- 창의 확장: 개인이 기획·디자인·개발까지 혼자 프로토타입 제작 가능

- 부정

- 환각·저작권·개인정보 위험

- 일자리 구조 변화(반복 업무 축소, 고숙련 중심 재편)

- 편향/차별 재생산 가능성, 허위정보 확산

- 전망

- 법·가이드라인 정착과 함께 “사람+AI 공저” 형태 일상화

- 학교/회사에서 프롬프트 역량·팩트체크 능력이 핵심 역량이 됨

- 개인은 도구를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 격차가 커짐 → 디지털 리터러시가 중요

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 주어진 데이터를 바탕으로 분류, 예측, 판별 등 정해진 답을 찾는 역할에 주로 사용되었습니다. 반면, 생성형 AI는 입력된 정보를 바탕으로 새로운 텍스트, 이미지, 음악 등 창의적인 결과물을 직접 만들어내는 AI입니다. 즉, 기존 AI가 있는 정보를 해석하거나 분석하는 데 중점을 두었다면, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있다는 점에서 차이가 있습니다.

2.프롬프트

3. 대화의 목적을 명확히 설정하기

수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시하기

필요한 제약사항을 지정하기

원하는 결과물의 형식을 지정하기

참고할 정보를 함께 제공하기

4.(2)의 명령어는 목적, 역할, 결과물 형식, 조건 등이 구체적으로 제시되어 AI가 더 정확하고 체계적으로 답할 수 있습니다.

분석하면, (2)는 역할 부여(사업 기획 담당자), 목적(보고서 작성), 구체적 조건(아프리카, 태양광 개발, 3곳 선정), 결과물 형식(보고서) 등으로 구성되어 있습니다.

5.‘환각 현상’이란 AI가 실제로 존재하지 않는 정보를 사실처럼 만들어내는 현상입니다.

이 현상은 AI가 그럴듯하게 보이도록 답을 예측하기 때문에 발생합니다.

따라서 AI의 답변을 반드시 검증하고 신뢰할 만한 자료와 비교해야 합니다.

6.예를 들어 “여름방학에 할 만한 활동 추천해줘.“보다는 “나는 금산에 사는 고등학생이야. 여름방학 동안 친구들과 저렴하게 할 수 있는 활동 3가지를 장소와 일정, 예산까지 포함해서 추천해줘.“라고 프롬프트를 작성하면 더 구체적이고 정확한 답을 받을 수 있습니다.

이처럼 명령어가 구체적일수록 AI의 답변이 더 내 상황에 맞게 정확해집니다.

7.생성형 AI는 정보를 쉽게 얻고 창의적 활동을 도와주는 긍정적 효과가 있지만, 잘못된 정보 확산이나 개인정보 유출, AI 의존 등 부정적인 영향도 있기 때문에 주의가 필요합니다.

# data[].attributes.body
1 기존ai는 데이터 분석 생성형 ai는 새로운 콘텐츠 만드는데 초점을 둠

2 프롬프트

3

(1)목적

(2)구체적

(3)역활

4

1번과 달리 2번은 역활 정해주고 보고서 형식으로 만들어달라며 구체적인 정보를요청하며 지시한것이기 때문에

5

1LLM학습 방식때문에

2거짓정보를 사실인것처럼 내뱉는것

3검증 절차 거치기

6

명령어가 구체적일수록 더욱 좋은답이 나온다

7

ai에게 좋은 지식을 빠르게 받을수있지만 그만큼 의존과 잘못된 정보에 노출될수있음

# data[].attributes.body
1.생성형 ai란, 우리가 명령어라고 부르는 '프롬프트(Prompt)'에 대한 결과물을 텍스트, 이미지, 비디오 등의 미디어로 생성하는 인공지능 분야를 말합니다. 지금까지는 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였다면, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술입니다.

2.프롬포트

3.목적,구체적 역할

4.(2)의 결과물은 (1)의 결과물보다 대화의 목적, 수행할 작업의 조건을 구체적으류 명시하였고 역할을 지정해서 전문적인 답변을 받았다.

5.(1) AI가 실제로는 존재하지 않거나 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상을 말합니다.
(2) 이런 일이 생기는 이유는 생성형 AI가 “사실을 기억”하는 것이 아니라, 배운 데이터의 패턴을 기반으로 가장 그럴듯한 문장을 예측하기 때문입니다.

즉, 정답을 아는 게 아니라 “그럴싸한 답”을 만들어내다 보니 오류가 포함될 수 있다
(3) AI데이터 믿지않고 교차검증

6.아래에 나온 3가지 여시처럼 질문을 해본결과

더욱더 구체적인 조건으로 질문을 했을때

AI가 나의 욕구에 더욱더 부합하는 답변을 해주었다.

7.생성형 AI는 창작과 업무 효율을 높이고 교육·산업 혁신을 가속하는 등 긍정적 영향을 주지만, 허위 정보 확산, 저작권 침해, 일자리 감소, 의존성 증가 등 부정적 영향도 가져온다. 따라서 활용 확대와 함께 신뢰성·윤리 문제에 대한 대비가 필요하다.

# data[].attributes.body
1. 기존 AI는 데이터 분석 용도로 사용되었고 생성형 AI는 새로운 컨텐츠 제작에 초점을 두고있다.

2. 프롬포트

3. 목적, 구체적, 역할

4. 역할을 제시해주었고 작업 조건을 구체적으로 명시했으며 명확하게 지시하였기 때문이다.

5. (1) 거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것.

(2) LLM 학습 방식에 따라 대답을 확률에 따라 정하기 때문

(3) 구체적인 프롬포트 작성

6. 구체적으로 작성함에 따라 범용적이며 거짓도 섞인 대답보단 나에게 유용하며 지금 당장 사용할 수 있을 만한 정보를 얻을 수 있다.

7. 긍정적인 측면에서는 다양한 분야에서 인력 소비를 절약할 수 있게 되며 부정적인 측면에서는 AI 과의존으로 생각하는 능력이 떨어질 수도 있다.

# data[].attributes.body
1. 기존 ai (데이터 분석)

생성형 ai (새로운 콘텐츠 생성)

2. 프롬포트

3. 목적,구체적,역할

4. 명령어 (2)가 더 구체적인 프롬프트를 입력했다.

5. (1) :거짓 정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는 것이다. (2) : LLM의 학습 방식 때문이다. (3) : 답변을 검증하는 절차를 거쳐야한다.

6. 명령어를 구체화했을 때 더 원하는 답변에 근접 할 수 있다.

7. 긍정 (정보 검색 효율이 올라감)

부정 (하지만 자료의 신뢰도가 확실하지 않음)

# data[].attributes.headline
프로미스나인❤️❤️🍀🍀하영나경지헌지원채영

# data[].attributes.subject
프로미스나인❤️❤️🍀🍀하영나경지헌지원채영

# data[].attributes.body
1. 기존의 AI는 주어진 데이터를 분석하고 예측하는 데 중점을 두었지만, 생성형 AI는 주어진 조건과 학습한 정보를 바탕으로 새로운 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등을 만들어내는 인공지능이다.

2. 프롬프트(prompt)

3.(1) 대화의 목적을 명확하게 설정하기

(2) 수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시하기

(3) 형식을 지정하기

4. (1)과 (2)의 결과보다 (2)의 결과물이 더 체계적인 이유와 (2)의 명령어 분석

→ (2)의 명령어는 목적, 조건, 형식이 명확히 제시되어 있어 AI가 원하는 방향의 결과를 체계적으로 만들 수 있다. (2) 명령어는 ‘목적 제시(보고서 작성) + 조건 제시(지역 3군데, 아프리카 태양광 개발) + 형식 제시(보고서 형식)’로 구성되어 있다.

5. (1) 뜻: AI가 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상

(2) 이유: 학습 데이터의 한계나 부족, 잘못된 패턴 추론

(3) 방지 방법: 신뢰할 수 있는 출처와 대조·검증, 추가 검색을 통한 사실 확인

6. 예시1 명령어: “친구들과 금산에서 재미있는 추억 만드는 방법 알려줘.”

→ 구체화된 명령어: “고등학교 1학년 남학생 3명이 금산으로 1인당 2만 원 예산으로 5시간 동안 즐길 수 있는 활동 5가지를 추천하고, 각 활동의 예상 소요시간과 필요한 준비물을 표로 제시해줘.”

중요성: 명령어를 구체화하면 AI가 더 정확하고 유용한 결과를 생성한다.

긍정적: 창의적 작업 지원, 시간 절약, 정보 접근성 향상

부정적: 잘못된 정보 확산, 저작권 침해, 의존성 증가

# data[].attributes.body
1. 기존 AI: 정해진 규칙이나 데이터에 따라 미리 학습된 패턴만 인식·판단

생성형 AI: 기존 데이터를 학습한 뒤, 새로운 텍스트·이미지·음성 등 창의적 결과물을 만들어내는 AI

2. 프롬프트(prompt)

3. 목적 구체적 역할

4. (2)는 인물, 상황, 조건, 형식 등 세부 사항이 구체적으로 제시되어 있어 AI가 원하는 방향으로 결과를 생성하기 쉽다.

5.
(1) 뜻: 사실이 아닌 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상
(2) 이유: 학습 데이터의 한계나 문맥 추론 오류 때문에 발생
(3) 방지 방법: 신뢰할 수 있는 출처를 교차 검증하고, 결과물을 그대로 믿지 말고 검토하기

6.

구체적이고 세부 조건이 있는 명령어일수록 AI가 더 정확하고 원하는 방향의 답을 생성한다.

목적·대상·조건·형식을 모두 포함한 명령어가 효과적이다.

7.

긍정적: 정보 검색·문서 작성·창작 활동 효율성 향상, 교육·연구 지원

부정적: 허위 정보 생성, 저작권 문제, 일자리 대체 우려

# data[].attributes.body
1. 지금까지는 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 주로 쓰였다면, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술이죠.

2. 프롬프트

3. 목적 구체적 역할

4. 프롬프트를 좀더 자세히 썼기 때문에

5. 1) ‘환각 현상’의 뜻

→ 생성형 AI가 실제로 존재하지 않는 사실이나 잘못된 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상.

(2) ‘환각 현상’이 일어나는 이유

→ AI가 방대한 데이터에서 패턴을 학습하여 답을 만들지만, 실제 사실 여부를 확인하지 않고 문맥상 가장 그럴듯한 내용을 생성하기 때문.

(3) ‘환각 현상’으로 인한 오류를 막는 방법

→ AI가 제시한 내용을 신뢰하기 전에 출처를 확인하고, 여러 신뢰할 수 있는 자료와 비교·검증한다.

6.

“나는 고등학교 1학년이고, 주말에 부모님과 하루 동안 서울에서 즐길 수 있는 여행 코스를 추천해줘. 전통문화, 현대 쇼핑, 음식 체험이 각각 1개 이상 포함되도록 해줘.”

구체화한 명령어

“나는 고등학교 1학년이고, 주말에 부모님과 하루 동안 서울에서 즐길 수 있는 여행 코스를 추천해줘. 아침에는 전통문화를 체험할 수 있는 장소, 점심에는 한국 전통 음식을 먹을 수 있는 식당, 오후에는 현대적인 쇼핑몰이나 문화시설을 방문하는 코스로 구성해줘. 이동시간은 1시간 이내로 해주고, 각 장소에 대한 간단한 설명과 추천 이유도 함께 써줘.”

결과 비교

단순 명령어: AI가 대략적인 장소만 추천. 세부 시간이나 이동 조건, 설명이 부족.

구체 명령어: 시간대, 조건, 설명까지 포함되어 실용적인 결과 제공.

명령어의 중요성 서술

→ 명령어가 구체적일수록 AI가 생성하는 정보의 정확성과 유용성이 높아진다. 불명확한 명령어는 모호하고 활용하기 어려운 결과를 낳는다.

긍정적 영향

학습 보조, 자료 조사, 번역, 창작 지원 등으로 생산성과 창의성 향상

개인 맞춤형 정보 제공 가능

장애인·고령자 등 정보 접근성이 떨어지는 사람들에게 도움 제공

부정적 영향

잘못된 정보(환각 현상) 확산 가능성

개인정보 유출 위험

특정 분야 직업 감소 등 일자리 변화 가능성

기술 의존도가 높아져 비판적 사고력 약화 가능성

# data[].attributes.headline
1.지금까지는 AI가 내용을 분석하는 용

# data[].attributes.body
1.지금까지는 AI가 내용을 분석하는 용도로 쓰였지만 생성형 AI는 새로운것을 만드는것에 초점을 둔다

2.프롬포트

3.목적,구체적,역할

4.상황과 인물에 대한 정보를 제공해 더 구체적이고 상황에 맞는 답변을 얻을수 있다

5.AI가 실제로 존재하지 않거나 사실이 아닌 정보를 사실처럼 만들어내는 현상

AI는 기억이 있는 게 아니라 방대한 데이터를 바탕으로 확률적으로 다음에 올 말을 예측하는 시스템이라서

여러번 같은것을 질문한다

6.상황을 설명해주니 좀 더 정확한 정보를 준다

7.원하는 정보를 빠르게 얻을수 있다

학교과제 같은 곳에 남용될수 있다

# data[].attributes.headline
1.생성형ai란, 우리가 명령어라고 부르는 프롬프트에 대한 결과물을 텍스트 이미지,비디오 등의 미디어로 생성하는 인공지능 분야를 말한다. 기존ai는 데이터를 분석하는 용도로 쓰였다면 생성형 ai는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술이다

# data[].attributes.subject
1.생성형ai란, 우리가 명령어라고 부르는 프롬프트에 대한 결과물을 텍스트 이미지,비디오 등의 미디어로 생성하는 인공지능 분야를 말한다. 기존ai는 데이터를 분석하는 용도로 쓰였다면 생성형 ai는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술이다

# data[].attributes.body
2.프롬프트

3.목적,구체적,출력 형식

4. 2의 결과물이 1의 결과물보다 더 전문적이고 구체적이다

5. 1) 존재하지 않은 사실을 그럴듯한게 만들어 내는 현상

2)학습 데이터 패턴에 의존해 사실검증 없이 생성
3)신뢰할 수 있는 출처로 재검증
명령어가 구체화될수록 걸과물의 정확성,맞춤성이 높아짐

6.긍정:효율성 향상,창작,혁신,촉진,맞춤형 정보 제공

7. 부정:잘못된 정보 확산,저작권 문제,일자리 대체,보완문제

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1.생성형 AI(Generative AI): 입력받은 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠(문장, 이미지, 음악 등)를 만들어내는 AI. 예: ChatGPT, DALL·E

기존 AI: 주어진 데이터를 분류·분석·예측하는 역할이 중심. 예: 스팸메일 분류, 날씨 예측

2.프롬프트(prompt)

AI에게 원하는 작업을 구체적으로 지시하는 명령어 또는 질문 문장을 의미.

3.

1. 대화의 역할을 명확하게 설정하기

2. 쉽고 간결하게 표현하기

3. 수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시하기

4. 형식을 지정하기

5. 명확하게 지시하기

4.(1)은 단순 주제 제시만 하고 있음 → AI가 어떤 역할로 답변해야 하는지 불분명.

(2)는 다음과 같은 이유로 체계적 결과 유도

1. 역할 부여: “글로벌 사업 기획 담당자” → AI가 전문적인 시각으로 접근

2. 구체적 목표 제시: “아프리카 지역 중 태양광 개발에 유리한 지역 3군데 선정”

3. 형식 지정: “보고서 형식” → 결과물 구조화

4. 세부 조건 부여 → AI가 범위를 좁혀 더 정확하고 관련성 높은 답변 생성 가능

5. 생성형 AI의 ‘환각 현상’

1. 뜻: AI가 실제 존재하지 않는 정보나 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상

2. 이유:학습 데이터의 불완전성 질문이 모호하거나 정보 부족

통계적 예측 방식의 한계

3. 방지 방법:신뢰할 수 있는 출처로 검증

질문을 구체적이고 명확하게 작성

중요한 정보는 AI 답변만 의존하지 않고 교차 확인

6. 명령어 구체화에 따른 결과물 차이

첫 번째 문장: 모호하고 범위가 넓어 일반적인 추천이 나옴

두 번째 문장: 대상(고등학교 남학생), 지역(금산군), 예산(1인 2만 원)을 제시 → 좀 더 맞춤형 결과

세 번째 문장:

역할 설정: “고등학교 1학년 남학생”

인원, 시간, 취향, 교통수단, 조건 등 세부사항 제공

AI가 상황을 가상 시뮬레이션하듯 구체적이고 실행 가능한 일정·코스를 설계 가능

7.

긍정적: 업무 효율·창의성 향상, 개인 맞춤형 서비스 제공, 정보 접근성 확대

부정적: 일자리 감소 우려, 오정보·환각 현상, 저작권·윤리 문제, AI 의존도 증가

종합: 장점과 위험이 공존하므로 검증·윤리 기준 마련과 인간–AI 협력이 필요함.

# data[].attributes.body
1. 기존형 ai는과거 데이터를 분석해 판단·예측을 수행함으로써 문제 해결과 의사결정을 지원한다.

생성형 ai는학습한 패턴을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 창작·생성하여 창의적 활동과 생산성을 확장한다.

2. 프롬프트

3. 목적 구체적 출력방식

4. 목적·결과는 방향과 의도를 나타내는 추상적인 수준이기 때문에 구체적인 실행 단계나 산출물이 명확히 드러나지 않음.

5. (1)실제로 존재하지 않는 것을 있는 것처럼 감각적으로 느끼는 현상.

(2) 학습 데이터 부족, 패턴 오용(과잉 일반화), 검증 과정 부족

(3)작동 원리 자체의 한계, 데이터 불완전성, 실시간 전면 검증 어려움

6. 목적보단 목적에 대해서 더 구체적으로 명령어를 입력하는게 더 정확하다는걸 느꼈다

7. 긍정적인 삶

# data[].attributes.body
1. 지금까지는 AI가 기존의 데이터를 분석하는 용도로 쓰였다면, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만드는 것에 초점을 두고 있는 기술이다.

2. 프롬프트

3. (1).목적 (2).구체적 (3).역할

4. 구체적

5. (1). 거짓정보를 마치 사실인 것처럼 내뱉는것. (2).LLM학습방식 (3).검증절차를 거쳐야한다.

6. 내가 원하는 답변을 더욱 정확하게 얻을수 있다.

7. 내가 원하는 답을 빠르게 얻을수 있다, 하지만 답변이 정확하지 않을수 있기에, 검증절차를 꼭 거쳐야한다.

# data[].attributes.body
1. 생성형 AI 정의와 기존 AI 비교

기존 AI: 주로 분류(Classification), 예측(Prediction), 추천(Recommendation) 등의 작업을 수행. 이미 존재하는 데이터 안에서 패턴을 찾아 답을 제시.

생성형 AI: 학습한 방대한 데이터와 패턴을 바탕으로 **새로운 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 창의적 결과물을 ‘생성’**할 수 있는 AI. 기존 데이터의 단순 재활용이 아니라, 새로운 조합과 표현이 가능.

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2. ‘이것’이란?

→ 프롬프트(Prompt)

생성형 AI의 성능과 결과물의 질은 AI에게 주는 명령어(프롬프트)의 구체성·명확성에 크게 좌우됨.

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3. 좋은 명령어(프롬프트)의 5가지 조건

1. 대화의 역할(Role) 을 명확하게 설정하기

2. 쉽고 간결하게 표현하기

3. 수행할 작업의 조건을 구체적으로 명시하기

4. 출력 형식을 지정하기

5. 명확하게 지시하기

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4. (1) vs (2) 명령어의 차이 분석

(1) “아프리카 태양광 시장에 대해 조사해 줘” → 범위 불명확, 형식·조건 없음, 결과가 포괄적이고 산만해질 가능성 큼.

(2) “너는 글로벌 사업 기획 담당자야… 보고서 형식으로 작성해줘” → 역할, 목적, 범위, 조건, 형식이 모두 구체적으로 지정되어 결과물이 더 구조적이고 목적에 부합.

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5. 생성형 AI의 ‘환각 현상’

(1) 뜻: AI가 실제로 존재하지 않는 정보나 사실을 그럴듯하게 만들어내는 현상.

(2) 이유: 확률적으로 가장 그럴듯한 답을 생성하는 과정에서 사실 검증 없이 데이터 패턴에 의존하기 때문.

(3) 방지 방법: 신뢰할 수 있는 출처 확인, 교차 검증, 최신 정보 검색 병행, AI 답변 무조건 1차 검증.

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6. 명령어 구체화 비교 (예시)

기존: “친구들과 금산에서 재미있는 추억 만드는 방법 알려” → 모호함, 조건 불명확.

구체화: “너는 고등학교 1학년 남학생이고, 총 3명의 친구들이 금산군에서 1인 2만 원으로 5시간 동안 추억을 만들고 싶어. 자연을 좋아함/도보나 대중 교통 활용/식당 1개 포함 3개의 조건에 맞게 코스 추천” → 예산·시간·인원·취향·교통·식사까지 명시, 결과물 품질 상승.

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7. 생성형 AI의 영향

긍정적: 생산성 향상, 창의적 아이디어 확장, 언어·지식 장벽 해소, 개인 맞춤형 서비스 가능.

부정적: 허위 정보 확산(환각), 저작권·윤리 문제, 인간 의존도 증가, 일자리 대체 위험.