ChatGPT, Google Bard, Bing Chat 등에 대한 일부 우려도 있지만 도움이 필요한 사람들에게는 매우 유익한 도구입니다. ChatGPT와 같은 LLM은 난독증이 있는 개인에게 교정과 이메일 작성 지원을 제공하여 매우 도움이 될 수 있고, Google Bard는 난산증이 있는 사람들에게 수학적 개념을 가르치고, 대화 중에 질문과 설명을 더 쉽게 이해하고 설명할 수 있습니다. 생성형 AI를 어떻게 효과적으로 사용할 수 있는 지 소개합니다.
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.
- 원문: 5 ways tools like ChatGPT and Google Bard can help with accessibility
- URL: https://www.xda-developers.com/ways-tools-chatgpt-google-bard-help-accessibility/
1. 교정과 구조
대규모 언어 모델(LLM: Large Lange Mode)은 난독증이 있는 사람들을 위한 놀라운 도구입니다. LLM은 동료에게 이메일을 쓰고 싶어하는 난독증이 있는 좋은 친구를 도울 수도 있습니다.
난독증에 대해서만 유용한 것은 아닙니다. ChatGPT와 같은 도구에 전달하려는 정보가 포함된 이메일을 작성해 달라고 요청하면 상당히 만족할 만한 수준의 결과물을 얻을 수 있습니다.
2. 수학적 개념 설명하기
ChatGPT가 난독증에 도움이 되는 것과 유사하게 Google Bard는 난산증이 있는 사람들에게 수학적 개념을 가르치는 데 유용합니다. 몇 달 전 필자는 난산증을 앓고 있으며 예산 책정과 관련하여 수학적 작업에 어려움을 겪고 있는 지인에게 Google Bard를 사용하여 합산 소득, 월 지출 지출, 전기, 가스, 식료품과 같은 기타 변동 비용을 기준으로 예산을 세울 수 있었습니다.
LLM은 수학에 완벽하지는 않지만 대부분 도움이 됩니다. Google Bard는 설명을 더 쉽게 이해할 수 있도록 도와주었으며 이를 확인할 수 있습니다. 적어도 Bard에 관해서는 일반적으로 옳지만 여전히 모든 수학적인 작업에 완전히 의존할 수 있는 도구는 아닙니다.
[주의] 챗GPT나 구글 바드 같은 생성형 AI는 일종의 '언어 계산기'입니다. 글을 작성하거나 요약하는 데에는 일가견이 있지만 계산 영역은 다릅니다. 코드 인터프리터(Code Interpreter)나 울프람(Wolfram) 같은 일부 플러그인을 사용하면 계산의 정확도를 높일 수 있지만 결과에 대해서는 검증이 필수적입니다.
3. 한 가지 주제에 집중하기
필자가 들은 내용은 LLM이 ADHD 환자가 주제에 집중하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지입니다. 필자는 Google Bard와 Bing Chat이 모든 것을 브라우저의 하나의 탭에 통합하기 때문에 인터넷 조사에 탁월하다고 말한 많은 ADHD 환자를 알고 있습니다. 집중할 수 있는 탭은 하나뿐입니다. 하나의 탭에서 질문을 하고, 답변을 읽은 다음, 답변이 맞는지 확인하는 과정을 모두 한 번에 수행할 수 있습니다.
4. 모든 사람이 프로그래밍에 접근할 수 있도록 만들기
필자는 컴퓨터 과학 학위를 취득하고 데이터 분석 및 도구 생성 분야에서 많은 작업을 해왔기 때문에 적어도 Java, Python 및 웹 개발에 있어서는 꽤 능숙한 프로그래머라고 생각합니다. 하지만 문제를 해결하려고 할 때 Google Bard 및 ChatGPT와 같은 도구는 훌륭한 도구입니다.
이러한 도구를 사용하면 문제를 쉽게 이해하고 필요한 만큼 간단하게 개념을 설명할 수 있습니다. 코팅을 할 때 같은 질문을 여러 번 했을 때에도 LLM에서는 어떤 판단도 하지 않았습니다. 그 결과 제가 더 나은 코드를 만들 수 있었습니다. LLM을 사용하면 누구나 프로그래머가 되는 것이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. ChatGPT를 사용하여 Python, C 및 Java로 프로그래밍하는 방법에 대해서는 [여기]를 참고하세요.
5. 정보 처리
방대한 양의 텍스트를 접하고 그 내용에 완전히 압도된 적이 있습니까? 텍스트를 가져와서 LLM에 제공하고 분석해 달라고 요청할 수 있습니다. 완전히 정확하지는 않더라도 더 쉽게 이해할 수 있도록 하여 원본과 상호 참조하고 정확한지 확인할 수 있습니다. LLM을 통해 텍스트를 구문 분석하고 출력에 주의를 기울이면 기사나 큰 텍스트 본문에서 전달되는 내용을 쉽게 이해할 수 있습니다. 시도해 보세요.
LLM은 접근성 관련 문제를 모두 해결할 수는 없습니다. LLM은 솔루션이라기보다는 보조자나 도구이므로 모든 문제를 해결하지는 못 합니다. 앞에서 소개한 사례들은 LLM이 오늘날 사람들을 돕는 가장 인기 있는 방법 중 일부에 불과하며, 용도는 더욱 널리 퍼질 것입니다.
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