AI 기초

도구 이름보다 먼저, 이 기술이 무엇이고 무엇을 못 하는지부터 봅니다.

• 01 개념 LLM이 뭔가요 LLM이 답을 만드는 방식을 설명하고, 같은 질문에 답이 매번 달라지는 이유를 말할 수 있습니다 →
• 02 개념 AI가 할 수 있는 것과 못 하는 것 AI가 초안을 만들 일과 사람이 사실·발송·결제를 확인할 일을 구분할 수 있습니다 →

어느 회사의 어떤 모델을 쓸지, 용도와 요금으로 고르는 기준을 잡습니다.

• 01 개념 모델 고르기 모델을 성능·속도·비용 세 기준으로 비교해 고를 수 있습니다 →
• 02 개념 같은 기술로 왜 다르게 답할까요 공통 기술, 모델 훈련, 제품 행동 기준을 나눠 ChatGPT와 Claude의 차이를 설명할 수 있습니다 →
• 03 개념 AI 도구 지형 훑어보기 텍스트·이미지·영상·코드 갈래별 대표 도구를 지도처럼 말할 수 있습니다 →

같은 도구라도 지시가 달라지면 결과가 달라집니다. 좋은 지시의 구조를 봅니다.

• 01 개념 좋은 지시의 구조 요청에 맥락·기준·형태를 담아 다시 쓸 수 있습니다 →
• 02 개념 컨텍스트 — AI가 아는 것의 범위 AI가 지금 무엇을 알고 무엇을 모르는 상태인지 판단하고, 새 대화를 언제 시작할지 정할 수 있습니다 →
• 03 개념 메타 프롬프팅 AI에게 일을 부탁하기 전에 빠진 말을 찾고 부탁문을 한 번 써 본 뒤 고칠 수 있습니다 →
• 04 개념 받은 답 되짚어 묻기 AI가 처음 낸 답을 그대로 쓰지 않고 부족한 부분과 오늘 할 일을 되물어 확인할 수 있습니다 →

한 번의 질문이 아니라 프로젝트 단위로 AI와 일하는 순서를 잡습니다.

• 01 실습 AI로 먼저 해볼 일 찾기 내 실제 일과 가진 자료를 인터뷰로 정리해 실행 후보 5개를 만들고, 하나를 실행한 결과와 다음 요청을 남길 수 있습니다 →
• 02 개념 프로젝트 구조 먼저 잡기 결과물·AI의 역할·사람이 판단할 기준·공개 범위를 한 장에 정리할 수 있습니다 →
• 03 개념 AI가 어디까지 작업해도 되는지 정하기 AI가 읽고 고쳐도 되는 파일과 먼저 물어봐야 할 일을 정할 수 있습니다 →
• 04 개념 가져온 글을 지시로 읽지 않게 하기 내가 쓴 지시와 AI가 읽어 온 자료를 나누고, 자료 안의 문장이 실행되지 않도록 요청문과 승인 지점을 둘 수 있습니다 →
• 05 개념 모르는 것 찾아내기 착수 전에 내가 놓친 질문을 AI로 끌어내는 방법을 쓸 수 있습니다 →
• 06 개념 계획 먼저 받기 일을 시키기 전에 계획을 먼저 받아, 단계를 나누고 내가 정할 지점을 짚어낼 수 있습니다 →
• 07 실습 AI와 이름 짓기 후보 생성·검증·좁히기 순서로 AI와 이름을 지을 수 있습니다 →

받은 결과를 그대로 쓰기 전에, 무엇이 확인된 것이고 무엇이 아닌지 가려냅니다.

• 01 개념 근거가 있는 말만 남기기 결과물의 문장마다 근거를 확인하고, 근거가 없는 문장을 지울 수 있습니다 →
• 02 개념 연구 주제를 검색 가능한 질문으로 바꾸기 대상, 조건, 비교, 결과를 채워 막연한 조사 주제를 검색 가능한 질문 한 문장으로 바꿀 수 있습니다 →
• 03 개념 적힌 것을 검사하기 결과물에서 링크·값·인용을 직접 뽑아내 확인하고, 기억으로 확인하는 습관을 끊을 수 있습니다 →
• 04 개념 이미지와 영상 결과를 검사하기 요청문을 항목 표로 바꿔 이미지와 영상을 하나씩 확인하고, 화면에 안 나오는 값은 파일 정보에서 읽을 수 있습니다 →
• 05 개념 검사 결과가 실제로 막게 하기 검토가 찾아낸 문제를 읽는 자리를 만들어, 문제가 있는 결과물이 그냥 나가지 않게 할 수 있습니다 →