프롬프트 엔지니어링 기법 3가지

●프롬프트 01 제로샷 zero-sthot :
 사전 예시 없이도 챗GPT가 자연어 이해를 바탕으로 답변을 생성하는방식입니다. 즉, 아무 정보 없이도 질문만 하면 답변을 만들어내는 형태입니다.
●프롬프트 02  원샷one-shot: 
모델에게 한 개의 예시를 제시한 뒤, 유사한 과업을 수행하라고 할 때, 모델이 그 예시를 토대로 답변 품질을 향상시키는 접근 방식입니다.

●프롬프트 03퓨샷 few that : 
모델에게 두 개 이상의 예시(대개 여러 개)를 제시한 뒤, 그 예시 패턴을 참조해 좀 더 일관성과 정확도가 높은 답변을 생성하도록 하는 방식입니다.
- P34


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챗GPT 대신 딥시크를 사용해도 되나요?

딥시크는 기존 AI 모델이 규모의 경제에 의존했던 방식과 달리, 효율화와 최적화를 통해도 동등한 성능을 낼 수 있다는 것을 증명했습니다. 이는 ‘거대한 자본과 인프라가 있어야 최고 수준의 AI를 개발할 수 있다‘는 통념을 깬 사례로 평가됩니다. 

하지만 비용이 저렴하다는 것 외에 딥시크가 챗GPT보다좋은 AI 서비스라고 보긴 어렵습니다. 이유는 다음과 같습니다.

●개인정보 수집 및 프라이버시 논란 : 

딥시크는 과도한 사용자 정보 수집으로 큰 논란을 일으키고 있습니다. 이름, 이메일 등 기본 정보뿐만 아니라 기기 정보, 운영체제, IP 주소, 쿠키는 물론이고, 심지어 사용자의 키보드 입력 패턴과 타이핑 리듬까지 자동으로 수집하는 것으로 밝혀졌습니다. 보안 전문가들은 키 입력 속도나 간격 등의 패턴이 사람마다 다르기 때문에 지문처럼 개인을 식별할 수 있는 민감한 정보가 될 수 있다고 지적합니다.

●할루시네이션 및 정확도 논란 : 

딥시크는 사실과 다른 내용을 그럴듯하게 만들어내는 할루시네이션이 빈번하게 발생하는 것으로 보고되고 있습니다. R1은 자유도가 높은 만큼 검증되지 않은 답변도 거리낌 없이 생성하며, 실제 존재하지 않는 자료나 출처를 만들어내거나질문을 잘못 이해하고 엉뚱한 답을 하는 사례도 확인되고 있습니다.

●모델 편향성과 검열 논란 : 

딥시크의 모델 자체는 오픈소스로 공개되었지만, 딥시크의 웹 및앱 서비스에서는 중국과 관련된 민감한 정치적 질문에 답변을 회피하거나 금칙어 필터가적용된 사례가 보고되었습니다. 빈번한 할루시네이션 발생도 편향성과 검열의 영향이 큰원인 중 하나로 지적됩니다. 서구권에서는 딥시크를 중국 정부의 AI 스파이처럼 경계하는시각도 있습니다.

딥시크에 대한 가장 큰 우려는 생성하는 내용을 조작할 가능성입니다.
AI 모델인 R1이 오픈소스로 공개되었지만 일반 사용자가 자주 접하는 웹이나 앱 서비스에서는 AI의 성능과 관계없이 특정한 조정을 할 수 있습니다.

또한, 최근 딥시크에 차이나모바일로 사용자 정보를 전송하는 코드가 숨겨져 있다는 의혹이 제기되......
어떤 보안 문제가 발생할지 예측하기 어려운 만큼 사용에 주의해야 합니다. - P31


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"사람은 모두 거짓말을 해요. 스스로 진실을 말한다고 생각할 때조차도 우리가 진실이라고 부르는 건 우리에게 가장 이로운 거짓말일 뿐이에요. 그리고 필요한 거짓말을 믿는 우리의 능력은 무한해요" - P540


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내가 절박하게 듣고 싶어하던 말을 누군가가 해주면, 마음속의 작은 한 귀퉁이, 내 마음 중에서도 약한 한 부분이 그 말을 믿어버리는 법이다. - P257


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사람들은 남이 그 사악함에부딪혀 땅을 긁는 꼴을 본 뒤에야 비로소 그 존재를 알아차렸다.
어쩌면 그것은 모든 작용에 상응하는 반작용이 존재한다는 뉴턴의법칙이었는지도 모른다.  - P39

"얼음은 녹는점에 가까울 때 더 미끄러워." 내가 말했다. "정확히 영하 7도일 때 가장 미끄럽지. 아이스하키 경기장에서 일부러유지하는 얼음 온도가 그 정도야. 차가 미끄러지는 건 압력이나 마찰 때문에 얼음 위에 얇은 수막이 생긴 탓이 아니야. 옛날에는 사람들이 그런 줄 알았지만, 사실은 그 온도에서 자유로이 풀려난 분자들이 가스를 형성하기 때문이야." - P49


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