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GPT-4가 출시되었다, 그리고 이것이 ChatGPT 데이터 분석에 의미하는 것

ChatGPT-4가 출시되었다, 그리고 이것이 데이터 분석에 의미하는 것

Akira Sakamoto
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Akira Sakamoto

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차세대 AI 언어 모델인 GPT-4의 혁신적인 능력을 알아보세요. 향상된 추론 능력, 멀티모달 입력, 학업 성취도 등을 살펴보고, 이미 다양한 산업에서 어떻게 활용되고 있는지, 그리고 업그레이드할 가치가 있는지 확인해 보세요.

최첨단 AI 언어 모델인 GPT-4는 이미 데이터 분석 분야에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 뛰어난 추론 능력을 바탕으로 금융, 교육, 헬스케어 등 다양한 산업에서 선호되는 도구가 되었습니다. 기술 수준이 워낙 뛰어나다 보니, 이를 데이터 분석에도 활용할 수 있는지에 대한 궁금증이 커지고 있습니다. 이 글에서는 데이터 분석이라는 맥락에서 GPT-4의 핵심 기능을 살펴보고, ChatGPT Data Analysis 같은 다른 도구들과 어떻게 비교되는지 알아보겠습니다. 더불어 많은 기대를 모았던 GPT-4의 출시가 데이터 분석의 미래에 어떤 의미를 갖는지도 논의합니다.

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    GPT-4: 차세대 AI

    GPT-4는 OpenAI가 개발한 최신 인공지능 언어 모델입니다. 전작인 GPT-3에 비해 여러 면에서 개선되었으며, 특히 고도화된 추론 능력 덕분에 두드러집니다. GPT-4는 스탠퍼드 대학에 학생으로 지원할 수 있을 정도의 수준을 보여주며, BAR, LSAT, GRE, AP와 같은 표준화 시험에서의 성적이 상상을 뛰어넘습니다.

    멀티모달 입력

    GPT-4가 이전 세대와 비교해 가장 크게 발전한 점 중 하나는, 텍스트뿐만 아니라 이미지 입력도 받을 수 있다는 점입니다. 이 기능은 GPT-4가 이미지로부터 캡션을 생성하고 분석까지 수행할 수 있게 해주어, 실제 활용 가능성과 범위를 크게 넓혀 줍니다. 이는 시각적 데이터를 더 효과적으로 분석할 수 있게 해 주기 때문에, 데이터 분석 측면에서도 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

    공동 작성(Collaborative Writing)

    GPT-4의 고급 추론 능력은 송라이팅이나 시나리오 작성 같은 크리에이티브 라이팅 작업에 매우 적합합니다. 더 놀라운 점은 GPT-4가 사용자의 글쓰기 스타일을 학습하고, 그 스타일에 맞춰 함께 글을 다듬어 나갈 수 있다는 것입니다. 최대 25,000단어에 달하는 컨텍스트 크기를 지원하기 때문에, 하나의 프롬프트 안에서 전체 문서를 다루는 것도 가능합니다. 빠르게 고품질 콘텐츠를 만들어야 하는 비즈니스 환경에서 특히 유용합니다.

    학업 성능

    GPT-4의 학업 성능은 눈에 띄게 뛰어납니다. 예를 들어, 통합 변호사 시험(Uniform Bar Exam)에서 GPT-4는 상위 90퍼센타일에 해당하는 점수를 기록한 반면, 유사한 언어 모델인 ChatGPT는 10퍼센타일 수준에 그쳤습니다. 생물 올림피아드에서도 GPT-4는 99퍼센타일, ChatGPT는 31퍼센타일에 불과했습니다. 이는 학술 데이터를 빠르고 정확하게 분석해야 하는 비즈니스나 연구 환경에서 큰 가치를 갖습니다.

    안전성 및 정렬(Alignment)

    OpenAI는 GPT-4를 더 안전하고 인간의 가치에 잘 정렬된 모델로 만들기 위해 여러 조치를 취했습니다. GPT-4는 GPT-3.5에 비해 허용되지 않는 콘텐츠 요청에 응답할 가능성이 82% 낮아졌으며, 사실에 기반한 응답을 생성할 가능성은 40% 높아졌습니다. 민감한 데이터를 다루는 기업 입장에서는 부적절한 콘텐츠 생성 위험을 줄일 수 있다는 점에서 매우 중요한 개선입니다.

    ChatGPT-3.5에서 ChatGPT-4로 업그레이드해야 할까?

    현재 ChatGPT-3.5를 사용 중이라면, ChatGPT-4로 업그레이드할 가치가 있는지 고민될 수 있습니다. 이는 결국 여러분의 구체적인 니즈와 활용 시나리오에 따라 달라집니다. 만약 고급 추론 능력, 멀티모달 입력 처리, 공동 작성 기능이 필요하다면, ChatGPT-4로의 업그레이드는 사실상 필수에 가깝습니다.

    특히 교육, 크리에이티브 라이팅, 연구 분야에 있다면, GPT-4의 뛰어난 학업 성능은 매우 강력한 도구가 될 수 있습니다.

    반대로, 현재 업무량이나 사용 방식에서 이러한 기능이 크게 필요하지 않다면, 비용 측면에서 ChatGPT-3.5를 유지하는 편이 더 경제적일 수 있습니다. 궁극적으로는, 업그레이드 여부는 사용자의 구체적인 요구사항과 예산에 따라 결정해야 합니다.

    데이터 분석 분야의 활용 사례 및 응용

    Use Cases or Applications to Data Analytics Field

    GPT-4의 다양한 기능은 데이터 분석을 포함한 여러 산업에서 활용 가능한 범용적이면서도 강력한 도구로 만들어 줍니다. 대표적인 활용 사례는 다음과 같습니다.

    • Natural Language Processing: GPT-4의 뛰어난 추론 능력은 번역, 텍스트 분류, 텍스트 생성 등 NLP 작업에 매우 적합합니다.

    • Sentiment Analysis: GPT-4는 텍스트 데이터를 분석해 그 안에 담긴 감성을 파악할 수 있어, 고객 피드백 분석이나 소셜 미디어 모니터링에 유용합니다.

    • Predictive Analytics: GPT-4는 과거 데이터를 기반으로 비교적 정확한 예측을 생성할 수 있어, 고객 행동 예측, 매출 예측, 리스크 관리 등에 활용할 수 있습니다.

    • Multimodal Analysis: GPT-4는 텍스트와 이미지 입력을 모두 처리할 수 있기 때문에, 이미지 캡셔닝이나 비주얼 질의응답 등 시각·텍스트 데이터를 함께 분석하는 작업에 적합합니다.

    • Collaborative Writing: 사용자의 글쓰기 스타일을 학습하고 함께 문서를 다듬을 수 있기 때문에, 리포트나 요약 문서 작성 자동화에 유리합니다.

    • Research and Education: GPT-4의 높은 학업 성능 덕분에, 연구 논문 요약이나 LSAT, GRE 같은 표준화 시험 준비에 효과적으로 사용할 수 있습니다.

    RATH Copilot으로 경험하는 AI 기반 데이터 분석

    압도적인 데이터와 불편한 BI 도구 때문에 고생하고 있다면, RATH와 함께 혼란을 정리하고 손쉬운 데이터 분석으로 전환할 수 있습니다.

    RATH (opens in a new tab)는 ChatGPT를 데이터 분석 워크플로에 통합하여, 24/7 상주하는 개인 데이터 분석가처럼 작동합니다. 워크플로를 단순화하고 생산성을 높여, 복잡한 과정 없이도 즉각적인 인사이트와 아름다운 시각화를 얻을 수 있습니다.

    코드 없이 즉시 인사이트 얻기

    워크플로는 놀라울 만큼 단순합니다.

    1. RATH에 데이터 소스를 연결합니다.
    2. 궁금한 질문을 무엇이든 묻습니다.
    3. 몇 초 만에 Data Insights와 Visualizations를 바로 받아볼 수 있습니다.

    필요한 것은 자연어뿐이며, 코드 작성은 전혀 필요 없습니다. 비트코인 가격과 금 가격 간의 관계를, RATH와의 대화만으로 탐색하는 멋진 데모도 확인해 보세요.


    RATH가 어떻게 여러 데이터 소스에서 손쉽게 데이터를 추출하고, 자연어를 사용해 데이터를 탐색·이해하도록 도와주는지 확인할 수 있습니다.

    생산성 가속

    복잡한 데이터 처리 스트레스와는 작별하세요!

    소규모 팀은 전담 데이터 분석가나 기술 인력이 없을 때, SQL 쿼리와 데이터 처리에서 특히 어려움을 겪습니다. 이럴 때 RATH가 큰 도움이 됩니다.

    RATH는 일상적인 자연어만으로도 데이터 처리를 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다. 팀원 누구나 RATH에게 필요한 정보를 요청할 수 있고, 바로 활용 가능한 인사이트와 시각화를 얻을 수 있습니다. 덕분에, 데이터를 다루는 데 시간을 소모하는 대신 데이터로부터 가치를 뽑아내는 데 집중할 수 있습니다.

    워크플로를 깨지 않는 매끄러운 통합

    RATH는 기존 워크플로를 방해하지 않으면서도 다양한 데이터 소스를 지원합니다. RATH에 연결할 수 있는 주요 데이터베이스 솔루션은 다음과 같습니다.

    Supported Database by RATH

    곧 AirTable Integration 지원도 출시될 예정입니다. Natural Languages만으로 AirTable 데이터를 손쉽게 시각화할 수 있습니다. RATH를 AirTable 데이터에 연결하기만 하면, 나머지는 알아서 처리됩니다.


    관심이 생기셨나요? 영감을 얻으셨나요? 하나의 프롬프트로 데이터 인사이트를 여세요. ChatGPT 기반 RATH는 지금 Beta Stage에서 공개되어 있습니다. 지금 바로 합류해 직접 경험해 보세요!

    ChatGPT + RATH, Get Data Insights with One Prompt (opens in a new tab)

    결론

    GPT-4는 인공지능의 기준을 한 단계 끌어올린 뛰어난 언어 모델입니다. 뛰어난 추론 능력, 멀티모달 입력 지원, 공동 작성 기능, 높은 학업 성능 덕분에 다양한 산업에서 매우 가치 있는 도구가 되고 있습니다. OpenAI가 GPT-4의 안전성과 정렬을 계속 개선해 나감에 따라, 앞으로 더 많은 활용 사례가 등장할 것으로 예상됩니다. 데이터 분석은 GPT-4의 능력이 특히 빛을 발할 수 있는 분야 중 하나일 뿐입니다. 지금은 인공지능에게 매우 흥미로운 시기이며, 앞으로도 더 많은 발전을 기대할 수 있습니다.

    FAQ

    1. ChatGPT로 데이터를 분석할 수 있나요?
      답변: ChatGPT는 텍스트 기반 프롬프트에 인간과 유사한 응답을 생성하도록 설계된 언어 모델입니다. 일부 데이터에 대한 인사이트를 제공할 수는 있지만, 본질적으로 데이터 분석에 특화된 도구는 아니며, 이 목적에 가장 효율적인 도구라고 보기는 어렵습니다.

    2. ChatGPT가 데이터 분석가를 대체하게 될까요?
      답변: ChatGPT는 데이터 분석가를 대체하기 위한 도구가 아닙니다. 일정 부분 인사이트를 제공하고 리포트를 생성할 수는 있지만, 데이터를 해석하고 맥락을 부여하며 전문성에 기반한 판단을 내리는 인간 분석가의 역할까지 대신할 수는 없습니다.

    3. ChatGPT는 어떤 데이터를 사용하나요?
      답변: ChatGPT는 뉴스 기사, 책, 온라인 콘텐츠 등 다양한 텍스트 기반 데이터 소스를 활용해 학습된 언어 모델입니다. 이 데이터를 바탕으로 텍스트 프롬프트에 대한 응답을 생성합니다.

    4. ChatGPT는 모두에게 똑같은 답을 주나요?
      답변: ChatGPT는 입력받은 프롬프트를 바탕으로 응답을 생성합니다. 비슷한 프롬프트에는 유사한 답변이 나올 수 있지만, 모두에게 완전히 동일한 답변을 제공하지는 않습니다. 프롬프트와 사용 맥락에 따라 응답은 달라질 수 있습니다.

    5. 학교나 대학교에서 ChatGPT를 쓰다가 적발될 수 있나요?
      답변: ChatGPT 자체는 합법적이며 널리 사용 가능한 도구입니다. 다만, 이를 부정행위나 타인을 속이는 용도로 사용하는 것은 윤리적·법적 문제가 될 수 있습니다. 교육 환경에서 ChatGPT를 사용할 때는, 속이거나 조작하는 용도가 아니라는 점을 분명히 하고, 윤리적·제도적 기준을 지키는 것이 중요합니다.

    6. ChatGPT는 Google에 위협이 되나요?
      답변: ChatGPT와 Google은 목적이 다르며 직접적인 경쟁 관계라고 보기는 어렵습니다. ChatGPT가 텍스트 기반 프롬프트에 대한 응답을 생성하는 반면, Google은 검색, 이메일, 클라우드 스토리지 등 훨씬 폭넓은 서비스를 제공합니다.

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