LLM을 통한 성과의 에센스 "증강지능과 인지적 프롬프트" LLM과 협력하는 방식이 성과를 결정합니다 LLM을 단순한 자동화 도구가 아닌 증강지능(Augmented Intelligence)으로 인식할 때, 우리는 그 진정한 가치를 온전히 실현할 수 있습니다. 더글라스 엥겔바르트가 강조한 증강지능의 개념은 인간과 AI가 협력하여 서로의 역량을 극대화하는 것에 초점을 맞추며, 이는 LLM의 성능을 최적화하는 핵심 원리이기도 합니다. 따라서 중요한 것은 LLM을 어떻게 활용하느냐가 […]
- 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 2부- ✍ 해경(고경만) Recap: 이전 논의 요약 기존의 프롬프트 엔지니어링은 패턴 최적화에 집중했으며, 사고 확장에는 한계를 보였습니다. 우리는 AI와의 협력을 통해 프롬프트를 단순한 질문 조정 기술이 아닌, 사고를 확장하는 과정으로 변화시켜야 합니다. 자연주의적 의사결정(NDM)과 관계틀 이론(RFT)은 AI와 인간이 협력하여 새로운 의미와 통찰을 만들어내는 과정을 이해하는 핵심 개념입니다. […]
시스템1vs2란 허상: 기존 프롬프트 엔지니어링의 한계 - 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 1부- ✍ 해경(고경만) 1. 우리는 정말 학습하고 있는가? AI와 함께 일하면, 우리는 학습하고 있다고 착각하기 쉽습니다.그러나 정말로 학습하고 있을까요?예를 들어, 우리는 AI에 최적화된 질문을 던지는 법을 배우고 있나요?사실 그렇지 않습니다. 우리는 제대로 배우고 있지 않습니다. 다시 말해, AI와 함께 일한다는 사실만으로 […]
"Garbage in, But Gold out": 인간과 AI의 공진화를 통한 새로운 가치 창출 1. 인간은 본디 "쓰레기"에서 "금"을 캐내는 연금술사 인간은 불완전하고 모호하며, 때로는 "쓰레기"처럼 보이는 정보의 홍수 속에서도 놀라운 능력을 발휘합니다. 바로, 그 "쓰레기" 더미 속에서 보석과 같은 의미와 가치를 발견하고, "금"과 같은 눈부신 통찰을 이끌어내는 'Garbage in, But Gold out' 능력입니다. 이는 단순한 정보 […]
귀중한 배움을 위한 3가지 역설과 성찰