생성형 인공지능 서비스로 살펴본 지방소멸 위기 대응과 한계점: ChatGPT와 Bard를 활용하여
ChatGPT and Bard: The potential of Generative AI tools for Reviving South Korea's Shrinking Regions
- 발행
- 2024
- 소속·발행
- 경희대학교
- 출처
- 국내 KCI
- 원문등록
- 2024-01-05
- 원문
- 원문 보기 ↗
개념
키워드
생성형 인공지능 서비스, 대규모 언어모델, 지방소멸, 인구감소지역, 프롬프트 엔지니어링, Generative artificial intelligence services, Large language models, Shrinking region, Depopulation regions, Prompt engineering
초록
생성형 인공지능 서비스는 대규모 언어모델이 학습된 데이터를 통해 사용자의 질의에 가장 적절한 답변을 제공하는 인공지능 기술이다. 이를 통해 일상생활에 유용한 정보와 함께 광범위한 선행연구를 함축하여 학술연구에 유용한 시사점을 획득할 수 있다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 서비스를 통해 지역현안 및 해결방안 도출을 위한 보조도구로써의 가능성에 대하여 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT와 Bard를 활용하여 지방소멸 담론과 관련한 질의와 획득한 응답결과를 비교･평가하였다. 실험결과, 지방소멸 정의와 위험지역, 대응방향에 대한 생성형 인공지능 서비스의 답변은 적절한 수준으로 보였다. 하지만 두 서비스 모두 지방소멸 용어에 대한 인식이 불명확하여 세부내용의 정확성과 신뢰성은 기대한 수준에 미치지 못했다. 이는 지방소멸의 모호한 개념과 이를 다룬 선행연구가 부재한 것에서 비롯된 것으로 판단된다. 이후 사례분석을 통해 지자체의 지방소멸 대응 노력에 대해 인지하고 있는지, 또한 향상된 명령어 작성이 응답결과에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보았다. 본 연구가 시사하는 바는 다음과 같다. 첫째, 생성형 인공지능 서비스의 특성에 따라 같은 질문에도 다른 응답결과가 제공될 수 있다. 둘째, 더 좋은 응답결과를 얻기 위해선 언어모델이 인식할 수 있는 구체적이고 적절한 질문의 구성, 즉 프롬프트 엔지니어링이 고려되어야 한다. 셋째, 응답결과의 정책연구 활용을 위해선 사용자의 개입, 즉 추가적인 확인과 적합성 검토가 요구된다. 본 연구의 실험과 사례분석 결과는 학술연구 분야의 생성형 인공지능 서비스 활용에 대한 중요한 시사점을 제공한다.