이미지로 알렉산드라_코흐
100월에만 XNUMX억 명이 넘는 사람들이 ChatGPT를 사용했습니다. 하나의 견적, 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 애플리케이션이 되었습니다. 프롬프트에 대한 응답으로 이력서, 에세이, 농담, 심지어 시까지 생성함으로써 소프트웨어는 언어 모델의 구속력뿐만 아니라 질문을 올바르게 구성하는 것의 중요성에 초점을 맞춥니다.
이를 위해 몇 년 전에 저는 100가지 질문 이니셔티브, 데이터를 활용하고 과학적 통찰력을 개발하는 방식에서 문화적 변화를 촉진하고자 합니다. 이 프로젝트는 새로운 질문을 생성하는 것뿐만 아니라 질문하는 과정을 재구성하는 것을 목표로 합니다.
답변에 대한 고정 배선된 굶주림
종과 사회로서 우리는 답을 찾는 경향이 있습니다. 답변은 명확성과 확실성을 제공하는 것으로 보이며 우리의 행동과 정책 결정을 안내하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 모든 대답은 질문으로 시작하는 프로세스의 잠정적인 최종 단계를 나타내며 종종 더 많은 질문을 생성할 수 있습니다. 아인슈타인은 우리가 궁극적으로 도달하는 답변을 결정할 수 있는(또는 적어도 결정하는 데 중요한 역할을 하는) 질문의 구성 방식이 매우 중요하다는 점에 주목했습니다. 질문을 다르게 구성하면 다른 답변에 도달할 수 있습니다. 그러나 사회로서 우리는 누가 질문을 만들고, 어떻게 그렇게 하는지, 우리가 조사하는 내용과 우리가 내리는 결정에 미치는 영향과 같은 질문 행위를 과소평가합니다. 또한 답변이 실제로 처음 제기된 질문을 다루고 있는지 여부에 대해 충분한 주의를 기울이지 않습니다.
질문은 우리 삶의 여러 측면에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어 올바른 질문은 광범위한 주제와 문제에 대한 탐구와 탐색을 유도하고 공공 정책을 형성하는 과학적 프로세스에 매우 중요합니다. 취학 아동을 위한 정부 승인 권장 백신 목록을 고려하십시오. 이 목록은 긴 프로세스의 끝점(답변)을 나타냅니다. 그러나 과학자들과 정책 입안자들은 이 목록에 도달하기 위해 어떤 질문을 시작했습니까? 그들이 스스로 설정한 공중 보건 목표는 무엇이고, 어떻게 효능을 결정했으며, 이익과 위험 사이의 균형에서 어떤 컷오프 포인트를 선택했습니까? 이러한 질문은 목록에 있는 백신의 최종 선택과 공중 보건에서 중요한 역할을 합니다.
과학 보고는 결과와 통찰력에 초점을 맞추는 경향이 있습니다. 이는 최종 단계 또는 최상위 정보를 나타냅니다. 위의 예에서 알 수 있듯이 질문과 질문이 구성되는 방식에 더 많은 관심을 기울이면 최종 단계 정보를 맥락화하는 데 도움이 되어 정책 입안자와 시민 모두가 더 나은 책임 있는 결정을 내릴 수 있습니다.
질문은 또한 데이터에 가치를 부여합니다. 오늘날 보고 및 설명의 대부분은 생성된 데이터의 양과 과학적 및 공공 소비를 위해 데이터를 공개해야 할 필요성, 즉 원시 데이터의 공급에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 질문은 원시 데이터를 정보로 변환하는 것입니다. 우리가 묻는 질문은 우리가 해결하려는 문제의 틀을 잡고 공공의 이익을 위해 데이터를 활용할 수 있도록 합니다.
AI가 질문 과학을 더욱 시급하게 만드는 이유
의 부상 큰 언어 모델 (LLM) 및 신속한 엔지니어링 답변을 제공하기 위해 LLM을 얻기 위해 질문을 올바르게 구성하는 것의 중요성을 우리에게 노출시켰습니다(그러나 이러한 답변의 정확성과 진실성은 여전히 문제로 남아 있습니다). 그러나 즉각적인 엔지니어링이 관련되기 전에 AI 엔지니어가 데이터에서 학습하는 기계 학습 모델을 개발할 때 모델 자체를 의미하는 학습 내용은 데이터에서 답변하려는 질문에 따라 달라진다는 점을 지적하는 것이 중요합니다.
AI 시스템이 제공하는 답변이 반영될 수 있음을 명심하는 것도 중요합니다. 기본 데이터의 편향 또는 결함. 이 문제가 강조되었습니다예를 들어 Alexa 및 Siri와 같은 자동화된 Q&A 시스템의 맥락에서 많은 수의 가정에 다양한 일상 작업 및 질문에 대한 답변을 제공합니다. 따라서 데이터에 내재된 편향을 극복할 수 있도록 질문을 공식화하는 방법을 발견하고 개발하는 것은 프롬프트 엔지니어링의 실행과 이론, 더 일반적으로는 데이터 시대에 떠오르는 질문 과학의 중요한 부분이 되어야 합니다.
질문의 역할은 디지털 환경에서 높아질 수 있지만 그 중요성은 실제로 훨씬 더 깊습니다. 교육학 및 다양한 형태의 인간 및 사회적 학습에 질문을 사용하는 적어도 소크라테스와 많은 동양 사상 학파로 거슬러 올라가는 오랜 전통이 있습니다. 다른 사람들은 필요하다고 썼습니다. "질문의 교육학". 그리고 최근에는 과학자와 학자들이 데이터 분석의 소크라테스 방식 과 데이터 리터러시 촉진.
정보 과부하에 대처하기 위한 질문
궁극적으로 무엇이 정말로 중요한지 이해하도록 도와줌으로써 질문은 사회 변화와 개선의 원동력이 됩니다. 그것들은 우선 순위를 설정하는 데 도움이 되며 우리가 대안을 상상할 수 있게 해줍니다. 따라서 질문은 정치적입니다. 그리고 Perry Zurn이 설명했듯이 호기심의 정치 우리의 정치적 공약은 종종 우리가 물어볼 가치가 있다고 생각하는 질문을 알려줍니다.
사회가 데이터와 데이터에서 파생된 결과로 과부하가 걸리면서 우리는 점점 질문에서 멀어지고 있습니다. 이 게시물은 우리가 새로운 질문 과학으로 생각할 수 있는 것에 대한 초기 정당성을 나타냅니다.
그러한 과학을 정의하고 창조하기 위해 우리는 실제로 스스로에게 일련의 질문을 던지는 것으로 시작해야 합니다. 어떻게 하면 과학에서 제기되는 질문에 더 초점을 맞춘 과학 보고를 만들 수 있을까요? 좋은 질문(및 나쁜 질문)이란 무엇입니까? 새로운 질문 과학으로 데이터 과학을 어떻게 보완할 수 있습니까? 학습자가 질문자가 되도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 질문이 포괄적이고 편견 없이 이루어지도록 하려면 어떻게 해야 합니까? 좋은 질문으로 머신 러닝과 AI의 잠재력을 어떻게 실현할 수 있을까요?
이러한 질문에 맞서고 대답하려면 과학자, 데이터 과학자, 과학 저술가, 사회 변화 행위자, 예술가 및 교육 전문가를 한데 모으는 새로운 학제 간 노력이 필요합니다. 그런 노력의 흔적 이미 진행 중입니다. 그러나 우리는 정보와 규율 사일로 간에 훨씬 더 많은 상호 작용이 필요하며, 우리 사회의 초점을 답변에서 맥락과 목적으로, 즉 사실상 올바른 질문을 던지는 방향으로 전환하는 대화를 촉진해야 합니다.
저자 정보
스테판 G. 버훌스트, 거버넌스 연구소(GovLab)의 공동 설립자 겸 최고 연구 개발 책임자, 뉴욕 대학 와 공동으로 작성한 글입니다. 아닐 아난타스와미, New Scientist 잡지의 과학 작가이자 전 작가.
이 기사는에서 다시 게시됩니다. 대화 크리에이티브 커먼즈 라이센스하에 읽기 원래 기사.
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