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      콘텐츠 창작과 AI 리터러시: LLM의 패러프레이징을 중심으로 = On content creation and AI literacy : Focusing on ‘paraphrasing’ of contemporary LLMs

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      국문 초록 (Abstract)

      AI 리터러시는 인공지능이 편재하는 오늘날을 살아가는 인류에게 가장 필요한 역량 중 하나다. AI 리터러시 함양을 위해서는 의인화나 시각적 유비에 기댄 피 상적 접근이 아니라 인공지능의 내적 구조와 원리에 관한 객관적이고 직접적인 이해가 필요하다. 패러프레이징은 주어진 내용과 맥락을 다른 말로 바꾸어 표현 하는 행위를 일컫는 용어로, LLM 기반 생성 인공지능의 가장 주요한 특징 중 하 나다. 통상 인간의 패러프레이징이 앎과 사유에 관련하는 반면, LLM의 패러프레 이징은 그것에 전혀 무관하다. LLM의 핵심은 확률적 상관관계에 따라 가장 그럴 듯한 다음 단어를 늘어놓는 일종의 자동완성 알고리즘이다. 생성 인공지능을 활 용하는 경우에도 ‘사유하기’는 작가에게 중요한 역량이다. 작품활동은 인공지능 이 아니라 사람이 인공지능‘으로’ 하는 것이기 때문이다. 본 연구는 스티븐 마쉬 (Stephen Marche)가 2023년 초에 발표한 중편 소설 어떤 작가의 죽음(Death of an Author)을 사례 삼아 작품활동과 AI 리터러시의 상호작용을 살펴본다. 마쉬는 여러 LLM 들의 특성과 원리를 체계적으로 파악하고, 이를 일종의 “사유 엔진”처럼 활용함으로써 소설 속 문장의 95% 이상을 LLM으로 생성한 다음 이 를 다듬어 소설을 완성했다. 마쉬의 접근은 콘텐츠 생성 인공지능을 활용하는 작 품활동의 맥락에서 체계적 감독, 선별적 조직, 총괄적 지휘 등 작가의 제작자적 면모가 점차 더 중요해지고 있음을 예증한다.
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      AI 리터러시는 인공지능이 편재하는 오늘날을 살아가는 인류에게 가장 필요한 역량 중 하나다. AI 리터러시 함양을 위해서는 의인화나 시각적 유비에 기댄 피 상적 접근이 아니라 인공지능의...

      AI 리터러시는 인공지능이 편재하는 오늘날을 살아가는 인류에게 가장 필요한 역량 중 하나다. AI 리터러시 함양을 위해서는 의인화나 시각적 유비에 기댄 피 상적 접근이 아니라 인공지능의 내적 구조와 원리에 관한 객관적이고 직접적인 이해가 필요하다. 패러프레이징은 주어진 내용과 맥락을 다른 말로 바꾸어 표현 하는 행위를 일컫는 용어로, LLM 기반 생성 인공지능의 가장 주요한 특징 중 하 나다. 통상 인간의 패러프레이징이 앎과 사유에 관련하는 반면, LLM의 패러프레 이징은 그것에 전혀 무관하다. LLM의 핵심은 확률적 상관관계에 따라 가장 그럴 듯한 다음 단어를 늘어놓는 일종의 자동완성 알고리즘이다. 생성 인공지능을 활 용하는 경우에도 ‘사유하기’는 작가에게 중요한 역량이다. 작품활동은 인공지능 이 아니라 사람이 인공지능‘으로’ 하는 것이기 때문이다. 본 연구는 스티븐 마쉬 (Stephen Marche)가 2023년 초에 발표한 중편 소설 어떤 작가의 죽음(Death of an Author)을 사례 삼아 작품활동과 AI 리터러시의 상호작용을 살펴본다. 마쉬는 여러 LLM 들의 특성과 원리를 체계적으로 파악하고, 이를 일종의 “사유 엔진”처럼 활용함으로써 소설 속 문장의 95% 이상을 LLM으로 생성한 다음 이 를 다듬어 소설을 완성했다. 마쉬의 접근은 콘텐츠 생성 인공지능을 활용하는 작 품활동의 맥락에서 체계적 감독, 선별적 조직, 총괄적 지휘 등 작가의 제작자적 면모가 점차 더 중요해지고 있음을 예증한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      Making artwork and content creation using contemporary generative AI requires many aspects such as systematic supervision, comprehensive coordination, precise orchestration as well as AI literacy. AI literacy consists of precise and accurate understandings of an AI's internal structure and system, rather than anthropomorphic metaphors or superficial analogies.
      Paraphrasing is one of the most significant characteristics of contemporary LLMs like ChatGPT. Since humanity has long been relating one's paraphrasing capabilities to intellectual abilities such as reasoning and/or thinking, users of LLMs sometimes unconsciously regard them as being able to "really" think, or even to reason. However, LLMs are nothing more than highly advanced auto-completion algorithms, which simply generate plausible sentences at high speed by putting subsequent words according to probabilistic correlations. Although LLMs do not and cannot reason, such features and performance allow artists and content creators to leverage LLMs as a “reasoning engine”.
      In this context, this article aims to examine the potential benefits of taking advantage of contemporary generative AIs in artwork making and/or content creation, particularly on contemporary LLMs such as chatGPT.
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      Making artwork and content creation using contemporary generative AI requires many aspects such as systematic supervision, comprehensive coordination, precise orchestration as well as AI literacy. AI literacy consists of precise and accurate understan...

      Making artwork and content creation using contemporary generative AI requires many aspects such as systematic supervision, comprehensive coordination, precise orchestration as well as AI literacy. AI literacy consists of precise and accurate understandings of an AI's internal structure and system, rather than anthropomorphic metaphors or superficial analogies.
      Paraphrasing is one of the most significant characteristics of contemporary LLMs like ChatGPT. Since humanity has long been relating one's paraphrasing capabilities to intellectual abilities such as reasoning and/or thinking, users of LLMs sometimes unconsciously regard them as being able to "really" think, or even to reason. However, LLMs are nothing more than highly advanced auto-completion algorithms, which simply generate plausible sentences at high speed by putting subsequent words according to probabilistic correlations. Although LLMs do not and cannot reason, such features and performance allow artists and content creators to leverage LLMs as a “reasoning engine”.
      In this context, this article aims to examine the potential benefits of taking advantage of contemporary generative AIs in artwork making and/or content creation, particularly on contemporary LLMs such as chatGPT.

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