인공지능과 나눈 수학 이야기

공개된 인공지능과 이야길 나누어 보았다.(https://chat.openai.com/chat)

처음엔 영어만 통하는 줄 알고 짧은 영어로 대화를 시작했다. 다짜고짜 수학을 가르칠 수 있냐고 물었다. 도움을 줄 수 있어서 행복하다며 무엇이든 물어보란다! 대단한 자신감.

미적분을 묻자 빠르게 요약 정리해서 알려주는데 답이 아주 쓸만하다. 조금 수준 있게 리만 가설을 아느냐고 물었다. 1초도 망설이지 않고 답을 쏟아낸다. 미분도 적분도 순식간에 답을 내놓고 친절한 설명까지 덧붙인다. 요즘 콴다에 물어보면 어지간한 문제는 다 알려주는 세상이다. 그런데 그것보다 더 그럴듯하다.

아! 이렇게 인공지능이 수학 선생의 자리를 빼앗아 갈 모양이다.

수학을 좋아하냐고 물었더니 인공지능으로 개인적인 취향이나 감정은 없다면서도 수학을 깊이 이해하고 있어서 잘 가르칠 수 있다고 자신 있게 말한다. 엄청난 양의 지식에 접근할 수 있고 수학적 질문과 요구에 도움을 주는 것을 즐긴다고 답한다.

좋겠다. 너는 인공지능이라서! 

궁금해서 한국말할 줄 아냐고 물었더니 그렇단다. 마찬가지로 수학을 잘 가르칠 수 있다고 말한다. 그런데 답을 하는 시간이 제법 걸린다. 아마도 한국어를 영어로 바꿔서 답을 찾고 다시 한국어로 번역하는 과정을 거치는 모양이다. 아무래도 인공지능과 친하게 지내면서 수학을 배우려면 영어 공부를 내가 더 해야 할 듯하다.

다행이다. 인공지능이 아직 한국어가 서툴러서 말이다. 한국에서는 몇 해는 더 수학 교사로 살아도 되겠다.

조만간 구글 검색만큼 애용할 것 같다. CSS를 물었더니 신이나서 가르쳐 준다. 하긴 코딩도 뚝딱 해준다고 하니 놀랄 일이 아니다. 마지막으로 너 자신을 아냐고 물었다.

Do you know chatGPT?

GPT-3 (short for "Generative Pre-trained Transformer 3") is a natural language processing (NLP) model developed by OpenAI. It is a type of transformer-based machine learning model that can generate human-like text by predicting the next word in a sequence based on the context of the words that come before it.

GPT-3 has been used for a wide range of natural language processing tasks, including language translation, summarization, question answering, and text generation. It has also been used to build chatbots, which are automated programs that can carry on a conversation with a human user through a chat interface.

A chatbot built with GPT-3 is often referred to as a "chatGPT" or "GPT-3 chatbot." These chatbots are able to understand and respond to user input in a natural way, using the language and context of the conversation to generate appropriate responses. They can be used to provide customer support, answer questions, or engage in casual conversation with users.

GPT-3 is a powerful and flexible tool for natural language processing, but it is not without limitations. Like all machine learning models, it is only as good as the data it was trained on, and it can produce biased or inappropriate output if the data used to train it was biased or flawed. It is also a complex and resource-intensive model that requires significant computational power to run. Do you have any specific questions about GPT-3 or how it is used to build chatbots?