챗GPT 번역 프롬프팅 연구 : 학습 설계와 역할 부여-1950년대 김수영 시에 나타난 ‘설움’을 중심으로-
A Study on Prompting ChatGPT for Translation: Learning Design and Role Assignment-Focusing on "Sorrow" in Kim Soo-young's Poetry of the 1950s
- 발행
- 2024 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.
- 소속·발행
- 경희대학교
- 출처
- 국내 KCI
- 원문
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개념
키워드
챗GPT, 인공지능, 번역, 김수영, 설움, 학습설계, 역할부여, 프롬프트, 한국시, ChatGPT, Artificial Intelligence, Translation, Kim Soo-young, Sorrow, Learning Design, Role Assignment, Prompt, Korean Poetry
초록
본고는 담화형 인공지능 챗GPT 모델을 활용하여 김수영의 시어 ‘설움’을 고찰하고, 이 과정에서 도출된 챗GPT의 의미 해석의 실제와 오류, 오독(誤讀)의 과정을 정리하여 각 세션을 비교하고 그 활용방안을 밝혔던 논의의 후속 연구로 ‘설움’이라는 단어를 챗GPT가 시적 정념의 맥락에서 번역할 수 있는지를 고찰한다. 챗GPT를 활용해 인공지능 번역을 프롬프팅한다면 ‘학습 설계’와 ‘역할 부여’라는 방식을 통해 보다 활용성을 높일 수 있다. 챗GPT의 담화 구성 체계를 이해해 볼 때, GPT-4o는 이전 단계의 버전보다 더욱 능숙하고 효과적으로 답변을 제시한다. 그런데 GPT의 담화 기술은 전적으로 사용자 담화 수용 맥락에서 이뤄진다. 다시 말해 챗GPT가 옳은 답변을 제시해도 사용자가 원하지 않으면 잘못된 답변을 제시할 가능성이 높다는 것이다. 이러한 담화 구성 체계에 따르면 챗GPT는 사용자의 프롬프트 지시 사항이 구체적이면 구체적일수록 정확도 높은 담화를 구성할 능력이 향상되는 것처럼 보인다는 사실을 파악할 수 있다. 따라서 ‘학습 설계’와 ‘역할 부여’를 통해 챗GPT가 특정 작품 및 작가에 대한 이해도를 확보한 상태에서 작가, 장르, 시대적 맥락이 구체적으로 제시되는 역할 부여 프롬프트가 진행될 때 보다 작품에 대한 이해도가 동반된 번역이 도출된 가능성이 높다는 사실을 고찰할 수 있다.