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‘AI 이육사’ 실현 가능성에 대한 시론(1) —인공지능과 문학적 담화 기능 구축 사례 제언 = Thesis on the Feasibility of an ‘AI Yi Yuksa’(1) — Suggestions for building AI and literary discourse functions
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2023
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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87-119(33쪽)
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최근 인공지능 기반 대화 모델(Language Model)이 공학 및 연구의 범주를 넘어 교육학·언어학·콘텐츠학 등 다양한 학문에서 영향력을 미치고 있다. 특히 연산 능력의 증폭과 딥러닝 방법론의 발견으로 AI는 예술창작의 지점까지 그 범위를 확장한다. 한국의 기업들 역시 앞다투어 언어모델(GPT-2, GPT-3, BERT 등)에 한국어를 학습시키는 등 변화하는 시장에 적응하려는 움직임을 보여왔다.
AI에 의한 문예창작이 예견되는 것을 뛰어넘어 실제로 문학을 창작하고, 출간하는 이 시대에서 문학 연구자·교육자는 어떠한 입장을 가져야 하는가? 본 연구는 초거대 언어모델을 기반으로 구축된 대화형 인공지능의 실질적인 기능을 확인하고, 현재 기술로 도달 가능한 지점과 앞으로 도달 가능할 것으로 예측되는 지점을 확인하여 문학 콘텐츠 분야에서의 향후 활용 방안을 검토하고자 한다.
해당 연구를 통해 우선 확인하고자 하는 사항은 현재 성능 면에서 가장 앞선 대화형 인공지능인 ChatGPT를 통한 ‘AI 이육사’의 실현 가능성과 한계, 개선 가능성을 지닌 수단이다. 이와 같은 ‘AI 이육사’ 실현에 관한 연구는 AI 문인 모델링 제언이라는 피상적 분석에서 그치는 것이 아니라, 동일 세션에서 프롬프트 입력이 진행된다는 가정에 따라, ChatGPT의 인컨텍스트 러닝은 시 텍스트의 학습이 가능한가? ChatGPT는 작가 정보와 시 텍스트 학습을 통해 이전 응답보다 더 정확한 텍스트 출력이 가능한가? 이와 같은 출력이 가능하다면, 그 수준은 어느 정도인가? 비평적 수준인가? 교양적 수준인가? GPT-4의 동일 세션 내 지속성 수준은 어느 정도인가? ChatGPT를 통해서, 혹은 그 이후의 기술을 통해서 향후 ‘AI 이육사’와 같은 대화형 인공지능의 실현 가능성이 있는가? 등의 검증을 거친다. 이를 통해, 본 연구는 향후 AI 산업과 문학의 실질적 연계를 위한 기초 분석으로 기능하는 시발적 접근이 될 것이다.
In recent years, AI-based Language Models have been influencing various disciplines such as education, linguistics, and content studies beyond the scope of engineering and research. In particular, with the amplification of computing power and the discovery of deep learning methodologies, AI is expanding its scope to the point of artistic creation. Korean companies are also making moves to adapt to the changing market, such as learning Korean in language models (GPT-2, GPT-3, BERT, etc.).
In this era, when the creation of literature by AI goes beyond what is predicted and actually creates and publishes literature, what stance should literary researchers and educators take? This paper aims to examine the practical capabilities of conversational AI built on super-large language models, identify the points that can be reached with current technology and the points that are predicted to be reached in the future, and examine future applications in the field of literary content.
The first thing we want to check through this research is the feasibility and limitations of ‘AI Yi Yuksa’ through ChatGPT, which is currently the most advanced conversational AI in terms of performance, and the means to improve it. The research on the realization of such an AI Yi Yuksa is not limited to a superficial analysis of AI literary modeling proposals, but also includes the following questions: Is ChatGPT’s in-context learning capable of learning poetry texts under the assumption that prompted input is performed in the same session? Can ChatGPT output more accurate text than the previous response by learning author information and poetry text? If so, what is the level of output? Is it a critical level or a liberal arts level? What is the level of persistence within the same session of GPT-4? This study aims to be a pioneering approach that functions as a basic analysis for the practical connection between the AI industry and literature in the future by verifying the feasibility of interactive AI such as an ‘AI tutor’ through ChatGPT or later technologies.
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