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 > 새로운 연구는 코딩 작업을 돕는 ChatGPT의 어려움을 강조합니다
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> 최근 연구에 따르면, ChatGPT는 하룻밤 사이에 돌풍을 일으켰음에도 불구하고 여전히 프로그래밍 문제를 효과적으로 지원하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 많은 개발자들이 워크플로우를 간소화하고 더 생산적인 작업을 위한 시간을 확보하기 위해 깃허브의 코파일럿과 같은 생성적인 인공지능 도구에 눈을 돌렸지만, 퍼듀 대학의 새로운 연구는 ChatGPT의 성능에 중요한 단점을 지적합니다.
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> 연구 결과 광범위한 오류가 발견되었습니다
> 퍼듀 대학의 연구원들은 스택 오버플로에서 517개의 질문을 분석하여 ChatGPT의 답변과 인간 전문가들이 제공한 답변을 비교했습니다. 그 결과는 놀라웠습니다. ChatGPT가 생성한 응답의 절반 이상(52%)이 정확하지 않았습니다. 오류를 분석한 결과는 다음과 같습니다. 54%는 개념적 오해, 36%는 사실적 부정확, 28%는 코드의 논리적 실수, 12%는 용어 오류였습니다.
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> 그 연구는 또한 ChatGPT가 종종 불필요하게 길고 복잡한 응답을 생성한다는 것을 강조했습니다. 이러한 세부 사항의 과잉은 직접적인 답변을 추구하는 개발자들에게 혼란과 주의를 산만하게 할 수 있습니다. 이러한 문제에도 불구하고, 12명의 프로그래머가 참여한 초소규모 여론 조사에서 1/3이 ChatGPT의 명확하고 교과서 같은 응답을 선호하는 것으로 나타났습니다. 이러한 선호도는 인공지능의 겉보기에는 권위적인 어조가 코더를 얼마나 쉽게 오도할 수 있는지를 강조합니다.
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> 코딩 커뮤니티에 대한 시사점
> 이러한 발견의 의미는 매우 중요합니다. 코딩의 오류는 연쇄적으로 발생하여 잠재적으로 여러 부서 또는 전체 조직에 걸쳐 문제를 일으킬 수 있습니다. 연구자들은 프로그래밍 작업에 ChatGPT를 사용할 때 주의의 중요성을 강조합니다.
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> 그들은 "ChatGPT은 많은 오답을 만들어내기 때문에, 우리의 결과는 프로그래밍 작업에서 ChatGPT 답의 사용에 대한 주의와 인식의 필요성을 강조합니다"라고 말합니다. 이러한 주의는 사소한 코딩 오류가 더 중요하고 복잡한 문제로 확대되는 것을 방지하기 위해 필수적입니다.
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> 추가 연구 및 투명성 요구
> 연구자들은 주의를 촉구하는 것 외에도 이러한 오류를 확인하고 완화하기 위한 추가 연구를 지지합니다. 그들은 또한 ChatGPT의 응답에 잠재적인 부정확성에 관한 더 큰 투명성과 의사 소통을 요구합니다. 이러한 개방성은 개발자들이 워크플로우에서 AI 도구를 언제 어떻게 사용할지에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.
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> 코딩 커뮤니티가 계속해서 인공지능을 그것의 관행에 통합함에 따라, 이러한 발견은 자동화된 도구에 너무 많이 의존하는 것과 관련된 한계와 위험을 상기시키는 역할을 합니다. ChatGPT 및 유사한 기술은 흥미로운 가능성을 제공하지만, 현재 그들의 능력은 중대한 오류를 야기하지 않고 진정으로 생산성을 향상시킬 수 있도록 철저하고 책임 있는 사용을 필요로 합니다.
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