✔ 잇(IT)터뷰 한 줄 소개
데이터 과학자 이제현 책임 연구원이 논문 및 보고서 작성을 위해 자주 사용하는 세 가지 AI 도구(Perplexity, ChatPDF, DeepL)를 소개하며, 이들이 연구와 학술 작업의 효율성을 어떻게 향상시킬 수 있는지를 설명합니다. |
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◼ 진행자 : 고우성 PD/토크아이티 (wsko@talkit.tv, https://talkit.tv/)
◼ 게스트 : 이제현 저자 / “데이터 과학자 원칙”
1) 잇(IT)터뷰 내용
이번 잇(IT)터뷰에서는 데이터 과학의 분야에서 활동하는 전문가들에게 유용한 세 가지 AI 도구를 소개합니다. 이 도구들은 연구 및 학술 작업의 효율성을 높이기 위해 개발되었습니다.
① Perplexity
복잡한 연구 주제에 대한 질문에 답변을 제공하며, 관련 정보를 자동으로 검색하여 짧은 보고서 형태로 요약합니다. 중요한 기능 중 하나는 제공된 정보에 대한 출처와 레퍼런스를 함께 제공한다는 점입니다, 이는 연구자가 근거를 명확히 할 수 있도록 도와줍니다.
② ChatPDF
사용자가 PDF 문서에 관한 질문을 할 수 있게 하며, 해당 문서 내에서 관련 정보를 찾아 답변합니다. 이 도구는 긴 문서를 빠르게 분석하고 핵심 정보만을 추출할 때 특히 유용합니다.
③ DeepL
텍스트 번역에 있어서 매우 높은 정확도를 자랑합니다. 문서의 내용을 자연스러운 다른 언어로 번역해 주며, 이는 국제적인 연구 협력에 있어 큰 도움을 줍니다. 하지만, 때때로 예상치 못한 키워드를 생성할 수 있으므로 사용 시 주의가 필요합니다.
이번 잇(IT)터뷰에서는 데이터 과학자 및 연구자들이 자신의 연구와 보고서 작성 과정에서 이 세 가지 도구를 어떻게 활용할 수 있는지 구체적인 예시와 함께 설명합니다. 또한, 이 도구들이 어떻게 연구자들의 작업 효율성을 높일 수 있는지에 대한 실질적인 정보를 제공합니다.
2) 잇(IT)터뷰 영상 목차
– Perplexity ➜ 아래 ✔ 잇(IT)터뷰 내용 맛보기로 내용을 확인해 보세요!
– ChatPDF
– DeepL
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요즘 문서를 작성할 때, 챗GPT 같은 생성형 AI를 많이 활용하는데, 문제는 AI가 만들어 낸 문구의 근거나 출처가 불분명하다는 점입니다.
특히 기업이나 연구소에서 보고서나 논문을 작성할 때, 무엇보다도 그 안에 있는 주장이나 가정을 뒷받침하는 근거나 출처를 잘 표기해야 할 것인데, 이런 것을 도와주는 AI 툴들이 있다고 합니다.
“데이터 과학자 원칙”의 저자인 한국에너지기술연구원의 이제현 책임이 자신이 자주 애용하는 AI 툴들을 알려드립니다.
✔ Perplexity
– ChatPDF
– DeepL
● 이제현 : 세 번째 있는 Perplexity가 굉장히 좋습니다. 로고는 지금 바뀌었어요.
Perplexity는 예를 들면 ‘보고서 생성기’로 보시면 돼요. 어떤 주제에 대해서 질문을 던지면 자체적으로 인터넷 검색을 해서 관련 정보들을 찾은 다음에 언어 모델의 힘을 빌립니다. 이를 묶은 후 짤막한 1~2페이지 정도의 보고서 분량으로 레퍼런스를 달아줍니다.
레퍼런스를 달아주는 게 굉장히 중요합니다. 왜 그러냐면 업무에 쓰려면 내 주장만 말하는 경우는 거의 없어요.
● 고우성 : 근거를 보여줘야죠.
● 이제현 : 네, 근거가 필요하잖아요. 근데 구글 바드(BARD) 경우, 지금 Gemini가 들어가도 하지만 굉장히 아쉬운 게 레퍼런스를 안 줘요.
그런데 Perplexity는 딱 레퍼런스를 주면서 근거를 갖고 말할 수 있게 해주고 혹시나 환각 현상을 확인할 수가 있어요. 클릭해서 ‘이 말이 있나, 없나’를 보면 되거든요. 내부 검토한 다음에 내면 굉장히 빠르게 됩니다.
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– Perplexity
✔ ChatPDF
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