글쓰기에서 인공 지능의 장점과 단점은 무엇입니까?
인공 지능을 기반으로 하는 기술은 점점 더 삶을 더 쉽게 만들고 있습니다. 최근에는 콘텐츠 제작을 위한 프로그램이 활발히 개발되고 있으며 신경망은 이미 사람들을 위해 텍스트를 작성하고 있습니다. 그러나 물론 AI는 작가를 부분적으로만 대체할 수 있습니다.
하지만 작가들은 미래를 걱정해야 할까요? 서면으로 AI의 장단점은 무엇입니까? 신경망은 어떻게 텍스트를 생성합니까? 따라서 이 기사에서 이러한 질문과 다른 많은 질문에 대한 답을 찾을 수 있습니다.
AI가 텍스트를 생성하는 방법
AI 기반 서비스가 작동하려면 개발자가 소위 훈련 샘플을 로드합니다. 신경망이 기초로 삼아야 하는 특정 매개변수가 있는 텍스트 세트입니다. 그런 다음 내부 구성을 변경하여 최종 텍스트를 학습 샘플의 텍스트와 최대한 유사하게 만듭니다. 이것이 신경망이 학습하는 방식입니다.
샘플에 George Byron의 시만 포함된 경우 출력은 시에 매우 가까운 텍스트가 됩니다. 신경망은 절 크기와 운율을 반복하려고 시도할 것입니다. 그러나 그러한 도구는 제휴 마케팅에 글을 쓰는 방법에 대한 정보 스타일의 전문 기사를 생성할 수 없습니다.
그리고 거기에 큰 문제가 있습니다. 신경망은 전문 저자 수준에 필적하는 다양한 주제에 대한 수십억 개의 양질의 텍스트가 필요합니다. 하지만 그 정도의 좋은 콘텐츠는 존재하지 않습니다. 따라서 궁극적으로 작가를 대체할 AI 도구를 만드는 것은 현 단계에서 불가능하다.
블랙 박스
기본적으로 AI는 특정 데이터를 넣어 개발자가 맞춤화한 형식으로 결과를 얻는 블랙박스다. 이 경우 결과가 쿼리와 어떻게 일치할지 추측할 수 없습니다. 따라서 defi그러나 AI가 100% 정확도로 솔루션을 제공할 수는 없습니다. 이에 비해 예측 가능한 결과를 생성하는 알고리즘과 같은 것이 있습니다.
예를 들어, 2+2를 더하면 항상 4를 얻게 됩니다. 신경망은 작업 결과가 기대치에 30-50-80% 일치하도록 설계되었습니다. 숫자를 더하는 것이 정확한 규칙을 따르면 텍스트는 수백만 가지 다른 방식으로 작성될 수 있습니다. 같은 사람이라도 같은 것을 만들 수는 없다. 블로그 게시물 두 번 시도하면 같은 주제에 대해.
사용자는 신경망이 어떤 연결을 유지했는지 모르기 때문에 어떤 결과를 받게 될지 예측할 수 없습니다. 작업이 복잡할수록 인공 지능 자체도 더 어려워집니다. 예를 들어 주어진 키워드로 한 문장을 쓰는 것은 최소한의 복잡성을 가진 작업입니다. 의미 있는 단락 — 중간 정도의 복잡성 특정 주제에 대한 예와 사례를 제공하는 것은 가장 복잡한 작업입니다.
따라서 후자를 다루는 방법을 배우기 위해 신경망은 수십 년의 훈련과 수백만 개의 콘텐츠가 필요합니다. 즉, 알고리즘은 질문의 주제 영역 및 표준 구문의 동의어 사전을 기반으로 답변을 작성하는 방법을 배웠습니다. 그러나 이것들은 답이 아니라 모방이다.
따라서 양질의 종이를 원하신다면 내 논문을 믿으세요 쓰기 서비스가 훨씬 좋습니다. 물론 몇 초 안에 작업을 완료하지는 못할 것입니다. ChatGPT, 하지만 검증된 정보와 군더더기 없이 뛰어난 구문을 갖춘 전문가 논문이 될 것입니다.
글쓰기에서 AI의 장단점
텍스트로 작업하는 것은 글자를 단어로, 단어를 문장으로 만드는 것만이 아닙니다. 텍스트가 독자와 비즈니스에 도움이 되려면 청중과 그 요구를 분석하고, 기사의 구조와 논리를 통해 생각하고, 예를 제시하고, 어조를 준수해야 합니다. 안타깝게도 신경망은 아직 이러한 모든 작업을 처리할 수 없으므로 다음과 같은 장단점이 있습니다.
| ✔️ 몇 초 안에 모든 주제에 대한 텍스트를 생성합니다. | ❌ 텍스트의 품질이 낮아 수정이 필요합니다. |
| ✔️ 대량의 데이터를 분석합니다. | ❌ AI는 결과의 품질과 관련성을 개선하기 위해 지속적으로 교육을 받아야 합니다. |
| ✔️ 첫 번째 초안 작성 지원: 작성자는 이를 기반으로 기사 또는 게시물을 작성할 수 있습니다. | ❌ 실수할 수 있음: 사실적, 문법적, 구두점. |
| ✔️ 검색 엔진용 콘텐츠 자동 최적화. | ❌ 섬세한 조정을 하지 마세요. 예를 들어 텍스트 또는 키워드의 원하는 양을 항상 설정할 수는 없습니다. |
| ❌ 종종 생성된 텍스트는 의미가 없습니다. | |
| ❌ 본문 전체에 걸쳐 반복이 많습니다. | |
| ❌ AI는 잘못된 정보와 가짜 뉴스가 포함된 텍스트를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. | |
| ❌ 자동화된 텍스트 생성은 표절 및 저작권 침해 성향을 높일 수 있습니다. |
현재 신경망은 득보다 실이 많고 적용이 제한적이다. 따라서 AI의 확실한 측면은 콘텐츠를 거의 모든 볼륨으로 빠르게 생성할 수 있는 능력입니다. 그러나 단점은 이 표에 설명된 것보다 훨씬 많습니다.
첫째, 신경망을 훈련시키는 데 시간이 걸립니다. 둘째, AI는 전문가의 의견이 필요한 텍스트를 작성할 수 없습니다. 따라서 신경망은 인터넷 전체를 빠르게 탐색하고 원하는 주제에 대한 정보를 끌어낼 수 있는 조수와 같습니다. 물론 조금 깊을 것이지만 시간을 절약합니다.
승자: AI 또는 작가
대부분의 전문가들은 신경망이 향후 몇 년 동안 작성자를 대체하지 않을 것이며 아마도 절대 대체하지 않을 것이라고 믿습니다. AI는 많은 고유한 텍스트를 빠르게 생성해야 할 때 사용할 수 있지만 품질을 희생할 수 있습니다. 그러나 맥락, 감정, 유머 및 관련성에 대해 이야기한다면 작가만이 작업을 깊이 이해하고 스타일의 음영을 구별하며 어떤 상황에서도 관련 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
신경망은 품질이 낮고 동일한 유형의 콘텐츠(제품 카드에 대한 설명)를 만드는 사람들을 점차 대체할 것입니다. 그러나 인간만이 경험과 유머 감각을 가지고 있기 때문에 작가만이 텍스트의 도움으로 비즈니스 작업을 해결할 수 있습니다. 이는 실제 사례, 분석적 비교 및 주제에 대한 적절한 농담으로 기사를 채우는 데 도움이 됩니다.
당신은 이것을 사용하여 이것을 볼 수 있습니다 최고의 작가 온라인 글쓰기 서비스 리뷰 웹사이트는 전문 작가를 활용합니다. 그런 다음 일부 AI 기반 앱에 동일한 테스트 작업을 제공하고 비교할 수 있습니다. 물론 100% 정확도로 작가의 작품은 훨씬 나아질 것입니다. 결국 신경망은 인터넷에 이미 게시된 텍스트만 조합하기 때문에 아직 생각하고 아이디어를 생성할 수 없습니다.
따라서 숙련된 작가는 AI를 도구로 인식해야 합니다. ChatGPT 이미 초안으로 사용할 수 있는 구조화된 기사를 작성할 수 있습니다. 도움을 받으면 특히 방대한 SEO 기사와 관련된 자료를 훨씬 빠르게 찾을 수 있습니다. 또한 AI는 긴급한 짧은 텍스트(소셜 네트워크의 공지 사항 또는 프로모션 제안)를 작성하는 데에도 적합합니다.
결론
따라서 글쓰기에서 AI의 장점과 단점을 고려할 때 향후 몇 년 동안 작가와 신경망 사이에 명확한 구분이 있을 것입니다. 작가가 경험을 바탕으로 독창적인 콘텐츠를 만들거나 영향력 있는 세일즈 텍스트를 만든다면 신경망을 두려워하지 말고 이를 효과적으로 활용해 콘텐츠를 개선해야 한다.
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Damir는 팀 리더, 제품 관리자 및 편집자입니다. Metaverse Post, AI/ML, AGI, LLM, Metaverse 및 Web3-관련 분야. 그의 기사는 매달 백만 명이 넘는 사용자의 엄청난 청중을 끌어들입니다. 그는 SEO 및 디지털 마케팅 분야에서 10년의 경험을 가진 전문가로 보입니다. Damir는 Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto 및 기타 간행물. UAE, 터키, 러시아, CIS를 오가며 디지털 유목민으로 활동하고 있습니다. Damir는 끊임없이 변화하는 인터넷 환경에서 성공하는 데 필요한 비판적 사고 기술을 제공했다고 믿는 물리학 학사 학위를 받았습니다.
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