This is a pretty good list of what ChatGPT can't do. But it's not exhaustive. ChatGPT can generate pretty good code from scratch, but it can't do anything that would take your job.
이것은 ChatGPT가 할 수 없는 일들에 대한 꽤 좋은 목록입니다. 하지만 그것이 완전하지는 않습니다. ChatGPT는 처음부터 꽤 좋은 코드를 만들 수는 있지만, 당신의 일을 빼앗을 만한 어떤 것도 할 수는 없습니다.
요약 :)
저는 ChatGPT를 StackOverflow의 더 스마트한 버전으로 생각하고 싶습니다.
매우 도움이 되지만 전문가를 곧 교체할 수는 없습니다.
전직 데이터 과학자로서 저는 ChatGPT가 나왔을 때 이 제품을 가지고 놀면서 상당한 시간을 보냈습니다. 코딩 용량에 깊은 인상을 받았습니다. 처음부터 꽤 유용한 코드를 생성할 수 있습니다.
내 코드에 대한 제안을 제공할 수 있습니다. 오류 메시지에 대한 도움을 요청하면 디버깅에 꽤 능숙했습니다.
저는 ChatGPT를 StackOverflow의 더 스마트한 버전으로 생각하고 싶습니다. 매우 도움이 되지만 전문가를 곧 교체할 수는 없습니다. 전직 데이터 과학자로서 저는 ChatGPT가 나왔을 때 이 제품을 가지고 놀면서 상당한 시간을 보냈습니다. 코딩 용량에 깊은 인상을 받았습니다. 처음부터 꽤 유용한 코드를 생성할 수 있습니다. 내 코드에 대한 제안을 제공할 수 있습니다. 오류 메시지에 대한 도움을 요청하면 디버깅에 꽤 능숙했습니다.
하지만 필연적으로 사용하는 시간이 길어질수록 한계에 부딪히게 되었습니다. ChatGPT가 일자리를 잃을까 봐 두려워하는 개발자를 위해 ChatGPT가 할 수 없는 작업 목록은 다음과 같습니다.
ChatGPT가 할 수 없는 5가지 코딩 작업
1. 회사에서 전문적으로 사용하는 모든 것
첫 번째 제한은 능력이 아니라 적법성에 관한 것입니다. ChatGPT에서 순수하게 생성한 코드를 복사하여 회사 제품에 붙여넣으면 고용주가 추악한 소송에 노출될 수 있습니다.
이는 ChatGPT가 인터넷 전체에서 학습된 데이터에서 코드 조각을 자유롭게 가져오기 때문입니다. Reddit 사용자 ChunkyHabaneroSalsa는 "채팅 gpt가 나를 위해 일부 코드를 생성하도록 했고, 어떤 GitHub 저장소에서 큰 부분을 얻었는지 즉시 인식했습니다."라고 설명했습니다 .
궁극적으로 ChatGPT의 코드가 어디에서 왔는지, 어떤 라이센스가 적용되었는지 알 수 없습니다. 완전히 처음부터 생성된 것이라도 ChatGPT로 만든 모든 것 자체에는 저작권이 없습니다. Bloomberg Law 작가인 Shawn Helms와 Jason Krieser는 이렇게 표현했습니다 . “'2차적 저작물'은 '하나 이상의 기존 저작물을 기반으로 한 저작물'입니다. ChatGPT는 기존 작업에 대한 교육을 받고 해당 교육을 기반으로 결과물을 생성합니다.”
ChatGPT를 사용하여 코드를 생성하면 고용주와 문제가 발생할 수 있습니다.
2. 비판적 사고가 필요한 모든 것
재미있는 테스트는 다음과 같습니다. ChatGPT를 사용하여 Python에서 통계 분석을 실행하는 코드를 생성하세요.
올바른 통계분석인가요? 아마도 그렇지 않을 것입니다. ChatGPT는 데이터가 테스트 결과가 유효한 데 필요한 가정을 충족하는지 알지 못합니다. ChatGPT는 또한 이해관계자가 무엇을 보고 싶어하는지 모릅니다.
예를 들어 ChatGPT에 연령대별로 만족도 평가에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 알아내도록 도와달라고 요청할 수 있습니다. ChatGPT는 독립 표본 T-검정을 제안하고 연령 그룹에서 통계적으로 유의미한 차이를 발견하지 못했습니다. 그러나 t-검정은 여러 연령 그룹이 있을 수 있거나 데이터가 정규 분포를 따르지 않는다는 사실과 같은 여러 가지 이유로 여기에서 최선의 선택이 아닙니다.
ChatGPT가 할 수 없는 5가지 코딩 작업
decipherzone.com 의 이미지
풀 스택 데이터 과학자는 어떤 가정을 확인해야 할지, 어떤 종류의 테스트를 실행할지 알고 ChatGPT에 더 구체적인 지침을 제공할 수 있습니다. 그러나 ChatGPT 자체는 잘못된 통계 분석에 대한 올바른 코드를 생성하여 결과를 신뢰할 수 없고 사용할 수 없게 만듭니다.
보다 비판적인 사고와 문제 해결이 필요한 문제의 경우 ChatGPT가 최선의 선택이 아닙니다.
3. 이해관계자 우선순위 이해
데이터 과학자라면 누구나 프로젝트에 대한 이해관계자의 우선순위를 이해하고 해석하는 것이 업무의 일부라고 말할 것입니다. ChatGPT나 그 어떤 AI도 이를 완전히 파악하거나 관리할 수 없습니다.
우선, 이해관계자의 우선순위에는 데이터뿐만 아니라 인적 요소, 비즈니스 목표 및 시장 동향도 고려하는 복잡한 의사결정이 포함되는 경우가 많습니다.
예를 들어 앱 재설계에서 마케팅 팀은 사용자 참여 기능의 우선순위를 정하고, 영업 팀은 교차 판매를 지원하는 기능을 추진하고, 고객 지원 팀은 사용자를 지원하기 위해 더 나은 앱 내 지원 기능이 필요할 수 있습니다.
ChatGPT는 정보를 제공하고 보고서를 생성할 수 있지만 다양한 이해관계자의 다양한, 때로는 경쟁하는 이해관계에 맞춰 미묘한 결정을 내릴 수는 없습니다.
또한 이해관계자 관리에는 높은 수준의 감성 지능, 즉 이해관계자와 공감하고, 인간적인 수준에서 그들의 우려 사항을 이해하고, 그들의 감정에 대응하는 능력이 필요한 경우가 많습니다. ChatGPT에는 감성 지능이 부족하며 이해관계자 관계의 정서적 측면을 관리할 수 없습니다.
이를 코딩 작업으로 생각하지 않을 수도 있지만 현재 새로운 기능 출시를 위한 코드를 작업 중인 데이터 과학자는 그 중 얼마나 많은 부분이 이해관계자의 우선순위에 맞춰 작업하고 있는지 알고 있습니다.
4. 새로운 문제
ChatGPT는 진정으로 새로운 것을 내놓을 수 없습니다. 훈련 데이터에서 배운 내용만 리믹스하고 재구성할 수 있습니다.
ChatGPT가 할 수 없는 5가지 코딩 작업
theinsaneapp.com 의 이미지
R 그래프의 범례 크기를 변경하는 방법을 알고 싶으십니까? 문제 없습니다. ChatGPT는 동일한 질문에 대한 수천 개의 StackOverflow 답변을 가져올 수 있습니다. 그러나 (ChatGPT에 생성하도록 요청한 예를 사용하여) 각 사람의 요리에 성과 동일한 문자로 시작하는 재료가 포함되어야 하는 커뮤니티 포트럭 조직과 같이 이전에 접할 가능성이 거의 없는 것은 어떻습니까? 다양한 요리가 있는지 확인하세요.
이 프롬프트를 테스트했을 때 요리 이름이 성과 일치해야 한다고 결정하는 일부 Python 코드가 제공되었지만 재료 요구 사항을 올바르게 캡처하지도 못했습니다. 또한 알파벳 글자당 하나씩, 26개의 요리 카테고리를 제시하기를 원했습니다. 완전히 새로운 문제였기 때문에 현명한 답변은 아니었습니다.
5.윤리적 의사결정
마지막으로 ChatGPT는 윤리적으로 코딩할 수 없습니다. 인간처럼 가치 판단을 내리거나 코드 조각의 도덕적 의미를 이해하는 능력이 없습니다.
윤리적 코딩에는 코드가 다양한 그룹의 사람들에게 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 고려하고, 차별하거나 해를 끼치지 않도록 보장하고, 윤리 표준 및 사회 규범에 부합하는 결정을 내리는 것이 포함됩니다.
예를 들어 ChatGPT에 대출 승인 시스템용 코드 작성을 요청하면 과거 데이터를 기반으로 모델을 대량 생산할 수 있습니다. 그러나 데이터의 편견으로 인해 소외된 지역 사회에 대한 대출을 잠재적으로 거부하는 모델의 사회적 의미를 이해할 수 없습니다. 공정성과 형평성의 필요성을 인식하고, 데이터의 편견을 찾아서 수정하며, 코드가 윤리적 관행에 부합하는지 확인하는 것은 인간 개발자의 몫입니다.
사람들이 완벽하지 않다는 점도 지적할 가치가 있습니다. 누군가는 Amazon의 편향된 채용 도구를 코딩했고 , 누군가는 흑인을 고릴라로 식별하는 Google 사진 분류를 코딩했습니다. 그러나 인간은 그것에 더 능숙합니다. ChatGPT에는 윤리적으로 코딩하는 데 필요한 공감, 양심, 도덕적 추론이 부족합니다.
인간은 더 넓은 맥락을 이해하고 인간 행동의 미묘함을 인식하며 옳고 그름에 대해 토론할 수 있습니다. 우리는 윤리적 토론에 참여하고, 특정 접근 방식의 장단점을 따져보고, 우리의 결정에 책임을 집니다. 우리는 실수를 할 때 도덕적 성장과 이해에 도움이 되는 방식으로 실수로부터 배울 수 있습니다.
마지막 생각들
저는 Redditor Empty_Experience_10의 다음과 같은 의견을 좋아했습니다 . “만약 당신이 하는 일이 프로그램뿐이라면 당신은 소프트웨어 엔지니어가 아니며, 그렇습니다. 당신의 직업은 대체될 것입니다. 소프트웨어 엔지니어가 코드를 작성할 수 있기 때문에 높은 급여를 받는다고 생각한다면 소프트웨어 엔지니어가 된다는 것이 무엇인지에 대해 근본적으로 오해하고 있는 것입니다.”
저는 ChatGPT가 디버깅, 일부 코드 검토에 탁월하고 StackOverflow 답변을 검색하는 것보다 약간 더 빠르다는 것을 알았습니다. 그러나 "코딩"의 대부분은 단순히 Python을 키보드에 두드리는 것 이상입니다. 귀하의 비즈니스 목표가 무엇인지 아는 것입니다. 알고리즘 결정을 내릴 때 얼마나 조심해야 하는지 이해하는 것입니다. 이해관계자와의 관계를 구축하고, 그들이 원하는 것과 그 이유를 진정으로 이해하고, 이를 가능하게 하는 방법을 찾는 것입니다.
스토리텔링은 원형 차트나 막대 그래프를 언제 선택해야 하는지 아는 것이며, 데이터가 전달하려는 내러티브를 이해하는 것입니다. 복잡한 아이디어를 이해관계자가 이해하고 의사결정을 내릴 수 있는 간단한 용어로 전달할 수 있다는 것입니다.
ChatGPT는 그 어떤 것도 할 수 없습니다. 가능한 한 귀하의 직업은 안전합니다.