가능하다면 이미 있는 서비스. 그 중에서도 너무나도 많은 서비스의 경우만 가능하지.

코드를 모르는데 자연어로 의도대로 복잡하게 코딩을 하는건 불가능함. 



얀 르쿤은 LLM은 그 근본이 맥락추론이라 할루시네이션을 근본적으로 없애는건 불가능하다 했음.

데미스 하사비스 역시 LLM이 범용 인공지능으로 가능 핵심 기술중 하나라고 말했을 뿐 LLM자체가 범용인공지능이 될거라 말하지는 않음.

즉 GPT를 비롯한 LLM에게 있어서 할루시네이션. 즉 비정확한 정보 라는 문제는 당분간 안고가야할 문제이고.

그러다보니.



어떤 작업을 한다 하더라도 GPT는 언제나 거짓말을 말할수 있음.

근데 거짓말을 한다 하더라도 그 거짓말을 인간이 인식 가능하면 사용 가능함.

가령.

1. 지피티야 이러이러한 코드를 짜줘.

2. 짜줌.

3. 지피티야 이 부분이 잘못되었잖이. 이리이리 짜줘.

4. 짜줌.

이런식으로 개선이 가능함.

근데 코드를 모른다?



가령.

1. 지피티야 이러이러한 코드를 짜줘.

2. 짜줌.

3. 안 돌아가....

4. 짜줌.

5. 여전히 안돌아가...

6. 짜줌.

7. 돌아가긴 한데 내가 원하던게 아니야 이 빡대가리 새끼야...

빡대가린 너고...


혹은

1. 지피티야 이러이러한 코드를 짜줘.

2. 짜줌.

3. 설명해줘.

4. 설명해줌.

5. 이리 고쳐줘.

6. 고쳐줌.

7. 어라 이게 아닌데...

근본적인 문제점은...

설명해줘 에서 실수를 했을때 그 실수를 파악할 방법이 없단거임.

한 단계에서 채인이 끊겨버리면 그건 쇠사슬로써는 쓸모가 없음.

작업의 플로우 역시 마찬가지라 본다.



애당초 코드 자체를 모르면 현행 기술로 할수 있는건 한정되어 있음.





이런 말을 한다고 내가 GPT를 비롯한 LLM에 대해 비판적이라 생각할수 있는데

오히려 굉장히 호의적이고 상당수 산업을 근본적으로 바꾸며 생산량을 10배 이상 늘린 혁신적 도구라 생각하고 있음.

모두에게 1년차 명문대생 부사수를 여러명 제공하는 꼴 이니까.

즉... GPT는 어디까지나 너의 부하직원이고, 부하직원이 제대로 일을 하는지 알 정도의 깜냥이 있어야 함.




마찬가지로 독학을 함해 있어 GPT를 이용하는 것 역시

같은 학과의 잘 아는 친구로써 대해야지 교수로 대하면 안됨.




그리고 현 기술로 볼떄 이런 할루시네이션 문제가 근시일내에 해결될 가능성은 없음.