연구 조교로서의 대형 언어 모델(예: ChatGPT)
2024-04-27- 다니엘 레미어는 몬트리올에 있는 퀘벡 대학교(TÉLUQ)의 데이터 과학 연구소에서 컴퓨터 과학 교수로 재직 중이다.
- 그의 연구는 소프트웨어 성능에 초점을 맞추고 있다.
- 광고는 받지 않지만, GitHub에서 오픈 소스 작업을 후원받을 수 있다.
- 블로그는 12,500명 이상의 이메일 구독자를 보유하고 있으며, 텔레그램, 트위터(@lemire), 마스토돈을 통해서도 팔로우할 수 있다.
- 최근 게시물에서는 대형 언어 모델(예: ChatGPT)이 연구 보조로서의 역할, 전문가를 인식하는 방법, 문서 검색 개선 및 아이디어 생성 등에 대한 내용을 다루었다.
- GPT-4와 같은 대형 언어 모델은 바 시험에서 90%의 인간보다 우수한 성능을 보이며, 인공 지능은 수학 올림피아드 수준의 문제를 해결할 수 있다고 한다.
- 연구 논문 작성에 AI 도구 사용이 증가하고 있으며, 앞으로 대다수의 연구 논문이 인공 지능의 도움으로 작성될 것으로 예상된다.
- 인공 지능은 연구자들이 문서를 쿼리하고, 텍스트를 개선하며, 아이디어를 생성하고 장학금 신청서를 작성하는 데 도움을 줄 수 있다.
- 다니엘 레미어는 인공 지능이 연구 작업에 크게 기여할 것이며, 이로 인해 적은 수의 연구원도 과거에는 전체 연구소가 필요했던 일을 할 수 있게 될 것이라고 주장한다.
- 그러나 인공 지능 도구의 도입이 과학 연구의 진행 속도를 반드시 가속화하는 것은 아님을 지적하며, 오히려 과학적 부정행위를 용이하게 할 수 있고, 과학적 탐구에서 더 많은 것을 생산하지만 이해는 덜 하게 될 수 있음을 우려한다.
- 이러한 기술 발전에도 불구하고, 일부 실제 실험과 같은 작업은 자동화하기 어려워서, 학계 내에서도 인공 지능의 영향을 덜 받는 분야가 있을 것이라고 한다.
- 마지막으로 이 블로그 포스트는 인공 지능이 아닌 다니엘 레미어 본인이 작성했다고 명시하며, 오탈자나 문법적 오류가 있을 수 있음을 언급한다.
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