[IT 혁신 디바이스][소프트웨어] Will ChatGPT Replace Developers? ChatGPT가 개발자를 대체할까요?
AI is buzzing again thanks to the recent release of ChatGPT, a natural language chatbot that people are using to write emails, poems, song lyrics and college essays. Early adopters have even used it to write Python code, as well as to reverse engineer shellcode and rewrite it in C. ChatGPT has sparked hope among people eager for the arrival of practical applications of AI, but it also begs the question of whether it will displace writers and developers in the same way robots and computers have replaced some cashiers, assembly-line workers and, perhaps in the future, taxi drivers.
It’s hard to say how sophisticated the AI text-creation capabilities will be in the future as the technology ingests more and more examples of our online writing. But I see it having very limited capabilities for programming. If anything, it could end up being just another tool in the developer’s kit to handle tasks that don’t take the critical thinking skills software engineers bring to the table.
ChatGPT has impressed a lot of people because it does a good job of simulating human conversation and sounding knowledgeable. Developed by OpenAI, the creator of the popular text-to-image AI engine DALL-E, it is powered by a large language model trained on voluminous amounts of text scraped from the internet, including code repositories. It uses algorithms to analyze the text and humans fine-tune the training of the system to respond to user questions with full sentences that sound like they were written by a human.
But ChatGPT has flaws—and the same limitations that hamper its use for writing content also render it unreliable for creating code. Because it’s based on data, not human intelligence, its sentences can sound coherent but fail to provide critically-informed responses. It also repurposes offensive content like hate speech. Answers may sound reasonable but can be highly inaccurate. For example, when asked which of two numbers, 1,000 and 1,062, was larger, ChatGPT will confidently respond with a fully reasoned response that 1,000 is larger.
OpenAI’s website provides an example of using ChatGPT to help debug code. The responses are generated from prior code and lack the capability to replicate human-based QA, which means it can generate code that has errors and bugs. OpenAI acknowledged that ChatGPT “sometimes writes plausible-sounding but incorrect or nonsensical answers.” This is why it should not be used directly in the production of any programs.
The lack of reliability is already creating problems for the developer community. Stack Overflow, a question-and-answer website coders use to write and troubleshoot code, temporarily banned its use, saying there was such a huge volume of responses generated by ChatGPT that it couldn’t keep up with quality control, which is done by humans. “Overall, because the average rate of getting correct answers from ChatGPT is too low, the posting of answers created by ChatGPT is substantially harmful to the site and to users who are asking or looking for correct answers.”
Coding errors aside, because ChatGPT—like all machine learning tools—is trained on data that suits its outcome (in this case, a textual nature), it lacks the ability to understand the human context of computing to do programming well. Software engineers need to understand the intended purpose of the software they’re creating and the people who will be using it. Good software can’t be built by cobbling together programs with regurgitated code.
For example, ChatGPT cannot understand the ambiguity in simple requirements. Although it is clear that if one ball just bounces and comes back but another bounces and then bounces again, the second ball has traveled further, ChatGPT struggles with this nuance; that nuance will be needed if these systems are ever to take over from developers.
It also has trouble with basic math, such as when it’s asked to determine which is greater and offered a choice between a negative and positive number. ChatGPT confidently tells us a correct summation of the space, but cannot understand that -5 is less than 4. Imagine your thermostats going haywire because the heating kicks on at 40 degrees Celsius instead of at -5 degrees Celsius because the AI program coded it that way!
Pre-trained AI code generation also raises some legal questions with regard to intellectual property rights; it cannot currently distinguish between code that is licensed in a restrictive or open fashion. This could expose people to licensing compliance risk if the AI borrows a prewritten line of code from a copyrighted repository. The problem has already prompted a class action lawsuit against a different OpenAI-based product called GitHub Copilot.
We need humans to create the software people rely on, but that’s not to say there couldn’t be a place for AI in software development. Just like automation is being used by security operations centers for scanning, monitoring and basic incident response, AI could serve as a programming tool for handling lower-level tasks.
This is already happening, to an extent. GitHub Copilot allows developers to use ChatGPT to improve their code, add tests and find bugs. Amazon offers CodeWhisperer, a machine language-powered tool designed to help increase developer productivity using code recommendations generated by natural language comments and code in the integrated environment. And someone has created a Visual Studio code extension that works with ChatGPT.
And one company is testing AI for developers. DeepMind, which shares a parent company with Google, released its own code generation tool, dubbed AlphaCode, earlier this year. DeepMind published the results from simulated evaluations in competitions on the Codeforces platform in Science magazine earlier this month under the headline Machine Learning systems can program too. Headline grammar aside, AlphaCode achieved an estimated rank within the top 54% of participants by solving problems “that require a combination of critical thinking, logic, algorithms, coding, and natural language understanding.” The abstract for the paper says: “The development of such coding platforms could have a huge impact on programmers’ productivity. It may even change the culture of programming by shifting human work to formulating problems, with machine learning being … responsible for generating and executing codes.”
Machine learning systems are becoming increasingly advanced each day; however, they cannot think like the human brain does. This has been the case for the past 40+ years of study into artificial intelligence. While these systems can recognize patterns and increase productivity for simple tasks, they may not always produce code as well as humans. Before we let computers do code generation en masse, we should probably see systems like AlphaCode rank in the top 75% of participants on a platform like Codeforces, though I fear this may be too much for such a system. In the meantime, machine learning can help with simple programming problems in the future, allowing developers of tomorrow to think of more complex issues.
At this point, ChatGPT won’t be disrupting any field of technology, especially not software engineering. Concern about robots displacing programmers is vastly overstated. There will always be tasks that developers with human cognition can do that machines will never be capable of.
사람들이 이메일, 시, 노래 가사 및 대학 에세이를 작성하는 데 사용하는 자연어 챗봇인 ChatGPT 의 최근 릴리스 덕분에 AI가 다시 활기를 띠고 있습니다 . 얼리어답터들은 그것을 파이썬 코드를 작성하고 쉘코드를 리버스 엔지니어링하고 C로 다시 작성하는 데 사용하기도 했습니다 . ChatGPT는 AI의 실용적인 응용 프로그램이 도래하기를 열망하는 사람들 사이에서 희망을 불러일으켰지만 로봇과 컴퓨터가 일부 계산원, 조립 라인 작업자, 그리고 아마도 미래, 택시 기사들.
기술이 점점 더 많은 온라인 작문의 예를 수집함에 따라 AI 텍스트 작성 기능이 미래에 얼마나 정교해질지 말하기는 어렵습니다. 그러나 나는 프로그래밍 능력이 매우 제한적이라고 생각합니다. 어쨌든 소프트웨어 엔지니어가 제공하는 비판적 사고 기술이 필요하지 않은 작업을 처리하기 위한 개발자 키트의 또 다른 도구에 불과할 수 있습니다.
ChatGPT는 인간의 대화를 시뮬레이션하고 박식하게 들리기 때문에 많은 사람들에게 깊은 인상을 남겼습니다. 인기 있는 텍스트-이미지 AI 엔진 DALL-E의 제작자인 OpenAI에서 개발한 이 제품은 코드 저장소를 포함하여 인터넷에서 스크랩한 방대한 양의 텍스트에 대해 훈련된 대규모 언어 모델로 구동 됩니다 . 그것은 알고리즘을 사용하여 텍스트를 분석하고 인간은 마치 인간이 쓴 것처럼 들리는 완전한 문장으로 사용자 질문에 응답하도록 시스템 훈련을 미세 조정합니다.
그러나 ChatGPT에는 결함이 있습니다. 콘텐츠를 작성하는 데 방해가 되는 것과 동일한 제한으로 인해 코드를 생성하는 데에도 신뢰할 수 없습니다. 인간 지능이 아닌 데이터를 기반으로 하기 때문에 문장이 일관되게 들릴 수 있지만 비판적으로 정보에 입각한 응답을 제공하지 못합니다. 또한 증오심 표현 과 같은 불쾌감을 주는 콘텐츠의 용도를 변경합니다 . 답변이 합리적으로 들릴 수 있지만 매우 부정확할 수 있습니다. 예를 들어, 1,000과 1,062, 두 숫자 중 어느 것이 더 큰지 물으면 ChatGPT는 1,000이 더 크다고 합리적 으로 대답합니다 .
OpenAI의 웹사이트는 ChatGPT를 사용하여 코드를 디버그하는 데 도움이 되는 예를 제공합니다. 응답은 이전 코드에서 생성되며 인간 기반 QA를 복제하는 기능이 부족합니다. 즉, 오류 및 버그가 있는 코드를 생성할 수 있습니다. OpenAI는 ChatGPT가 때때로 그럴듯하게 들리지만 부정확하거나 무의미한 답변을 작성한다는 점을 인정했습니다. ” 어떤 프로그램 제작에 직접적으로 사용해서는 안 되는 이유다.
신뢰성 부족은 이미 개발자 커뮤니티에 문제를 일으키고 있습니다. 코더가 코드를 작성하고 문제를 해결하는 데 사용하는 질문 및 답변 웹 사이트인 Stack Overflow 는 ChatGPT에서 생성된 엄청난 양의 응답이 있어 품질 관리를 따라갈 수 없다고 말하면서 일시적으로 사용을 금지했습니다. 인간. “ 전반적으로 ChatGPT에서 정답 을 얻는 평균 비율 이 너무 낮기 때문에 ChatGPT에서 만든 답변을 게시하는 것은 사이트와 정답 을 묻거나 찾는 사용자에게 상당히 해롭습니다 .”
코딩 오류는 차치하고 ChatGPT는 모든 기계 학습 도구와 마찬가지로 결과에 적합한 데이터(이 경우 텍스트 특성)에 대해 훈련되기 때문에 프로그래밍을 잘 수행하기 위한 컴퓨팅의 인간 컨텍스트를 이해하는 능력이 부족합니다. 소프트웨어 엔지니어는 자신이 만들고 있는 소프트웨어의 의도된 목적과 그것을 사용할 사람들을 이해해야 합니다. 역류된 코드로 프로그램을 짜맞추는 방식으로는 좋은 소프트웨어를 만들 수 없습니다.
예를 들어 ChatGPT는 단순한 요구 사항의 모호성을 이해할 수 없습니다. 하나의 공이 튀었다가 다시 돌아오고 다른 공이 튀었다가 다시 튀는 것이 분명하지만 두 번째 공은 더 멀리 이동한 것입니다. 이러한 시스템이 개발자로부터 인계받으려면 그 뉘앙스가 필요할 것입니다.
또한 어느 것이 더 큰지 결정하라는 요청을 받고 음수와 양수 중에서 선택을 제공하는 것과 같은 기본적인 수학에 문제가 있습니다. ChatGPT는 자신 있게 공간의 정확한 합계를 알려 주지만 -5가 4보다 작다는 것을 이해할 수 없습니다. 난방이 섭씨 -5도가 아닌 섭씨 40도에서 시작되기 때문에 온도 조절기가 고장 난다고 상상해 보세요. 방법!
사전 훈련된 AI 코드 생성은 또한 지적 재산권과 관련하여 몇 가지 법적 문제를 제기합니다. 현재는 제한적 또는 공개 방식으로 라이선스가 부여된 코드를 구분할 수 없습니다. 이로 인해 AI가 저작권이 있는 저장소에서 미리 작성된 코드 라인을 차용하는 경우 사람들이 라이선스 준수 위험에 노출될 수 있습니다. 이 문제는 이미 GitHub Copilot 이라는 다른 OpenAI 기반 제품에 대한 집단 소송을 촉발했습니다 .
사람들이 의존하는 소프트웨어를 만들려면 사람이 필요하지만 소프트웨어 개발에 AI가 들어갈 자리가 없다는 말은 아닙니다. 스캔, 모니터링 및 기본 사고 대응을 위해 보안 운영 센터에서 자동화를 사용하는 것처럼 AI는 하위 수준 작업을 처리하기 위한 프로그래밍 도구 역할을 할 수 있습니다.
이것은 이미 어느 정도 일어나고 있습니다. GitHub Copilot을 통해 개발자는 ChatGPT를 사용하여 코드를 개선하고 테스트를 추가하고 버그를 찾을 수 있습니다. Amazon은 통합 환경에서 자연어 주석 및 코드로 생성된 코드 권장 사항을 사용하여 개발자 생산성을 높이도록 설계된 기계 언어 기반 도구인 CodeWhisperer를 제공 합니다. 그리고 누군가 ChatGPT와 함께 작동하는 Visual Studio 코드 확장을 만들었습니다 .
그리고 한 회사는 개발자를 위해 AI를 테스트하고 있습니다. Google과 모회사를 공유하는 DeepMind는 올해 초 AlphaCode 라는 자체 코드 생성 도구를 출시했습니다. DeepMind는 Machine Learning systems can too program이라는 제목으로 이달 초 Science 잡지의 Codeforces 플랫폼 대회에서 시뮬레이션 평가 결과를 발표했습니다 . 헤드라인 문법은 제쳐두고AlphaCode는 “비판적 사고, 논리, 알고리즘, 코딩 및 자연어 이해의 조합이 필요한” 문제를 해결하여 참가자의 상위 54% 내에서 예상 순위를 달성했습니다. 논문의 초록은 이렇게 말합니다. “이러한 코딩 플랫폼의 개발은 프로그래머의 생산성에 막대한 영향을 미칠 수 있습니다. 기계 학습이 코드 생성 및 실행을 담당하면서 인간 작업을 문제 공식화로 전환함으로써 프로그래밍 문화를 바꿀 수도 있습니다.”
기계 학습 시스템은 매일 점점 더 발전하고 있습니다. 그러나 그들은 인간의 두뇌처럼 생각할 수 없습니다. 이것은 지난 40년 이상 인공 지능에 대한 연구의 경우였습니다. 이러한 시스템은 패턴을 인식하고 간단한 작업의 생산성을 높일 수 있지만 항상 인간만큼 코드를 생성하지는 않을 수 있습니다. 컴퓨터가 대량으로 코드를 생성하도록 허용하기 전에 AlphaCode와 같은 시스템이 Codeforces와 같은 플랫폼에서 참가자의 상위 75%에 속하는 것을 볼 수 있을 것입니다. 그 동안 기계 학습은 미래의 간단한 프로그래밍 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있으므로 미래의 개발자는 더 복잡한 문제를 생각할 수 있습니다.
이 시점에서 ChatGPT는 기술 분야, 특히 소프트웨어 엔지니어링 분야를 방해하지 않을 것입니다. 프로그래머를 대체하는 로봇에 대한 우려는 지나치게 과장된 것입니다. 기계가 결코 할 수 없는 일을 인간의 인지 능력을 가진 개발자가 할 수 있는 일이 항상 있을 것입니다.
ChatGPT가 왜 최강 코드 툴인지 아십니까? 직접 경험해보니 말이 안나오네요. 프로그래밍 덜 공부하길 잘했다는 생각이 들어요! Chatgpt로 코딩 공부도 직접할 수 있을 것 같아요. 코드 효율적으로 짜기, 오류찾기, sentiment analysis 코드 생성, 머신러닝, 통계, 그리고 설치까지 설명도 다 해주더라고요.
ChatGPT로 코딩하기
이 글에서는 다음과 같은 방법들을 시도해봤습니다.
1. ChatGPT야 코드좀 간단하게 다시 짜줘
2. ChatGPT야 코드 오류좀 찾아줘
3. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 텍스트 sentiment 분석 코드좀 짜줘
4. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 머신러닝 코드좀 짜줘
5. ChatGPT야 R이랑 파이썬에서 어떻게 설치하니
6. ChatGPT야 영어 과외 선생님도 해준다고?
7. Chatgpt야 에러코드가 이건데 무슨 의미야?
8. Chatgpt야 내 코드에러를 직접 수정해줘.
9. chatgpt야 에러들 다른 해결책은 없을까?
10. R 업데이트는 어떻게 하니 Chatgpt?
11. 에러코드 붙여넣고 솔루션까지 한번에 알려줘 chatgpt!!
12. Chatgpt로 통계하기
설명하기 앞서 ChatGPT의 설치 방법이 궁금하신 분은 하단 글을 봐주세요! (실은 설치가 아니고 사용법이죠 ㅎㅎ). 새 창으로 열리니 눌러두시고 나중에 봐보세요!
실제로 파이썬과 R에서 어떻게 chatgpt를 불러와 사용할 수 있는지는 제일 하단에 설명두었습니다.
그리고 코딩 말고도 ChatGPT 사용법이 궁금하신 분은 하단 글을 보시면 도움이 될거에요.
1. ChatGPT야 코드좀 간단하게 다시 짜줘
먼저 저의 코드를 붙여넣고
“Is there any way to simplify the code of R below?” 라고 질문을 했습니다. 코드를 간단하게 정리할 수 있는 방법이 있나 물어본 것이죠.
참고로 저의 코드는 아래와 같이 생겼었습니다.
ChatGPT야 코드좀 간단하게 다시 짜줘
그러자 정말 너무 멋지게 답을 해줍니다. 공부에 매우 도움이 되겠죠?
다음에는 그래서 직접 코드를 심플하게 만들어달라고 요청했습니다
“Could you make below R code simple?”
그랬더니!! 마법같이 simplified version, 즉 이쁘게 짜인 코드를 제공해줍니다. 이거 보면서 비교 공부해야겠어요..
이어서 설명까지 해줍니다.
2. ChatGPT야 코드 오류좀 찾아줘
이번에는 일부러 틀린 코드를 입력해서 오류를 찾을 수 있는지 알아봤습니다.
Could you find an error in the below R code?
오타잡기
일단 오타 수준의 오류를 만들어봤는데 오타를 잡아주네요!
ChatGPT야 코드 오류좀 찾아줘
이게 은근히 오타로 모든게 틀려지는 것 아시죠? 하 너무 좋네요!!
비록 데이터셋을 직접 불러와 오류를 점검해주지는 않지만, 유용할 것 같습니다. 파이썬이나 R에 직접 설치하는 경우는 그것도 가능할 수 있겠네요. 나중에 해봐야겠습니다.
정의하지 않은 변수 잡기
이번에는 정의 하지 않은 변수를 일부로 심어봤는데 이것도 잡아주네요! 참 신박한 친구에요
3. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 텍스트 sentiment 분석 코드좀 짜줘
“ChatGPT야 파이썬으로 sentiment analyis 코드 짜줘”
심심(?)해서 추가로 파이썬으로 텍스트 감성분석하는 코드를 짜달라고 요청해보았습니다.
ChatGPT야 파이썬으로 sentiment analyis 코드 짜줘
덜덜덜! 프로그래밍 공부 안하길 잘했네요… ㅠㅠ 물론 기본적인 이해가 있어야 적용이 가능하겠지만, 10년 뒤 과연 여전히 컴공과가 가장 인기 학과일지 궁금해지는 시점입니다.
역시 설명도 해줍니다.
“ChatGPT야 R로 sentiment analyis 코드 짜줘”
이번에는 ChatGPT에게 R로도 text sentiment analysis 코드를 짜달라고 부탁해봤습니다.
ChatGPT야 R로 sentiment analyis 코드 짜줘
This code first installs the sentimentr library if it is not already installed, and then loads it. It then defines a list of texts to analyze and uses the sentiment function from the sentimentr library to analyze the sentiment of each text. The sentiment function returns a numeric vector with values between -1 and 1, where -1 indicates very negative sentiment, 0 indicates neutral sentiment, and 1 indicates very positive sentiment.
I hope this helps! Let me know if you have any questions.
이번에도 멋지게 설명을 해줍니다…
여러분이 이제 하는 코드에 적용시켜볼 차례입니다.
4. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 머신러닝 코드좀 짜줘
ChatGPT야 머신러닝 파이썬 코드좀 짜줘.
실은 머신러닝이 무궁무진하기에 아무거나 짜달라고 부탁을 해봤습니다.
Could you generate code for machine learning in python?
이번에는 scikit-learn library를 활용해서 코드를 짜주는군요. 역시 설명도 나옵니다.
. ChatGPT야 R이랑 파이썬으로 머신러닝 코드좀 짜줘
This code first installs the scikit-earn library if it is not already installed, and then imports it. It then loads the iris dataset from the scikit-learn library and splits it into training and test sets using the train_test_split function.
Next, the code creates a k-nearest neighbors (KNN) classifier using the KNeighborsClassifier class from the scikit-learn library. It then trains the classifier on the training data using the fit method and evaluates the classifier
5. ChatGPT야 R이랑 Python에서 어떻게 설치하니
Python에 Chatgpt 설치하기, 라이브러리 불러오기.
이번에는 어떻게 파이썬에 Chatgpt를 설치할 수 있는지 물어봤습니다.
How to install chatgpt in python
역시 답변을 해주는군요
chatgpt is a Python library for generating chatbot responses using the GPT-3 language model from OpenAI. To install chatgpt, you will need to have a valid OpenAI API key and the openai library installed.
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Here is an example of how to install chatgpt in Python:
# Install the openai library if it is not already installed
!pip install openai
# Set your OpenAI API key as an environment variable
import os
os.environ[“OPENAI_SECRET_KEY”] = “<your_api_key>”
# Install the chatgpt library
!pip install chatgpt
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Once the openai library is installed and your API key is set as an environment variable, you can install chatgpt using pip.
I hope this helps! Let me know if you have any questions.
R에 Chatgpt 설치하기.
R에도 설치가 가능할까요?
R에 Chatgpt 설치하기.
한번 가능한지 물어봤습니다.
How to install chatgpt in R programming
파이썬 라이브러리라고 답변이 나타나는군요…! 근데 설치가 가능하다고 하긴 합니다. 제가 코딩은 잘 아는 편은 아니라서 붙여넣을게요. 도움되실 분이 있을 것 같아서요!
chatgpt is a Python library for generating chatbot responses using the GPT-3 language model from OpenAI. It is not available for use in R.
If you would like to use the GPT-3 language model from OpenAI in an R environment, you can use the openai package. To install the openai package in R, you will need to have a valid OpenAI API key.
Here is an example of how to install and use the openai package in R:
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# Install the openai package if it is not already installed
install.packages(“openai”)
# Load the openai package
library(openai)
# Set your OpenAI API key
Sys.setenv(openai_api_key = “<your_api_key>”)
# Use the openai_model function to get a model by name
model <- openai_model(“text-davinci-002”)
# Use the openai_completion function to generate responses
response <- openai_completion(model, prompt = “What is the weather like today?”, max_tokens = 100)
print(response$text)
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This code installs the openai package if it is not already installed, loads it, and sets your API key as an environment variable. It then uses the openai_model function to get a reference to the GPT-3 model with the name “text-davinci-002”, and the openai_completion function to generate responses to a given prompt.
I hope this helps! Let me know if you have any questions.
이것 말고도 ChatGPT의 활용 방법이 무궁무진하다는 것 아시나요? 이제는 코딩을 덜 공부해도 되는 세상이 오고 있는 것 같습니다.
혹시 도움이 되셨다면, 지식의 공유를 위해 좋은 활용법을 발견하면 댓글로 적어주실 수 있으신가요?! 추가로 글을 더 발전시키거나 새로운 글로 또 소개하겠습니다!
6. ChatGPT야 영어 과외 선생님도 해준다고?
영어 고민이 있으신가요? 인공지능이 도와드려요! 영어 글을 다 교정해주고, 왜 그렇게 교정했는지 이유도 알려줍니다!!
7. Chatgpt야 에러코드가 이건데 무슨 의미야?
chat gpt에 에러코드 붙여넣기 1
이번엔 제가 코딩을 하다 에러를 발견해서, 에러 코드를 붙여넣고 이유를 물어봤어요. 답해주네요!
8. Chatgpt야 내 코드에러를 직접 수정해줘.
근데 해결이 안돼서, 제 코드를 직접 붙여넣고, 에러를 찾아달라고 해봤어요. 그랬더니! 코드도 새로 짜주네요!
상세 코드는 보안상 생략!
9. chatgpt야 에러들 다른 해결책은 없을까?
다른 해결책도 알려줘 Chat gpt! 그래도 해결이 안돼서 다른 솔루션이 없나 물어봤어요.
다섯가지 제안을 해줬어요. 그 중에 번쩍 눈에 띈 업데이트 해보라는 … 조언! 지난 번에도 한참 2어시간 고생하다가 업데이트 문제였던 경험이 있어서… 야 이걸 알려주네요.
10. R 업데이트는 어떻게 하니 Chatgpt?
업데이트 코드가 기억이 안나서 R 업데이트 하는 방법을 알려달라고 했어요.
R 코드로 하는 방법과, 홈페이지 사이트까지 딱 알려주네요! 감사해라..
그리고 기적적으로 업데이트하니 에러가 해결됐어요 ㅎㅎ
11. 에러코드 붙여넣고 솔루션까지 한번에 알려줘 chatgpt!!
또 에러가 생겨서 에러코드를 붙여넣어봤어요. 이번엔 아까의 경험을 살려 한번에 여러 솔루션을 달라고 했습니다.
“Could you generate several solutions for the below error code in R? “
There are several potential solutions for the error message “object ‘fit’ not found” in R when using the “glm()” function:
1. Check the spelling and case of the variables and function arguments: Make sure that you have spelled the variables and function arguments correctly and that you have used the correct case. For example, the “glm()” function expects the “family” argument to be lowercase, not uppercase.
2. Check the dimensions of the variables: Make sure that the variables you are using as predictors and the response variable have the same number of rows. If the dimensions of the variables do not match, it can cause the “object ‘fit’ not found” error.
3. Check for missing values: Make sure that there are no missing values in the variables you are using as predictors or the response variable. The “glm()” function cannot handle missing values and will generate the “object ‘fit’ not found” error if it encounters missing values.
4. Check for multicollinearity: Make sure that there is no multicollinearity among the predictor variables. Multicollinearity can occur when two or more predictor variables are highly correlated, which can cause the “glm()” function to fail.
5. Check for convergence: If the “glm()” function generates a warning message stating that the algorithm did not converge, it means that the optimization algorithm used by the “glm()” function was unable to find the optimal solution. This can be caused by a variety of factors, including multicollinearity, outliers, or a lack of enough observations. To fix this issue, you can try using a different optimization algorithm (such as the BFGS algorithm) or try transforming the data to make it more suitable for the “glm()” function.
I hope these suggestions are helpful in resolving the “object ‘fit’ not found” error when using the “glm()” function in R.
위에 답해준거 보세요… 오 3번 솔루션 “결측치”가 문제의 원인이였습니다.
12. Chatgpt로 통계하기
실은 저는 위의 코드들이 통계에 가까운 것 같아요! 이번에는 히스토그램을 그려보고 싶어서 코드를 알려달라 했어요! 그리고 기초 기술통계를 알려줄 수 있는 코드도 짜달라고 했죠. 이렇게 설명해주네요!
손목 통증 탓 개발한 인공지능(AI) 음성코딩 프로그램 세레나데
세레나데 AI API로 사용자 맞춤 명령어 생성 워크플로우 자동화
목소리만으로 코드를 짜고 인터넷을 검색한다. 세레나데(Serenade.AI, https://serenade.ai/)는 사용자의 말을 알아듣고 명령을 수행하는 음성 인식 인공지능 프로그램.
세레나데AI는 크롬, 아톰 에디터, PyCharm, VS Code, IntelliJ 등 플랫폼에서 음성으로 △창 전환 △응용 프로그램 열기 및 닫기 △클릭 및 키 누르기 등이 기능한다. 또한 파이썬, 자바, 자바 스크립트, 코틀린, HTML/CSS/SaSS 등 다양한 언어를 지원한다. 세레나데의 음성 엔진은 코드를 위해 전문적으로 설계됐다. 앱은 사용자의 프로그래밍 언어에 맞게 조정되어 정확성을 높인다.
크롬용 세레나데는 ‘open stack overflow’나 ‘back’ 등의 말을 해서 검색할 수 있다. 아래는 세레나데를 이용한 크롬 브라우저 검색 예시.
사용자가 세레나데AI로 코딩을 할 경우 커서에 텍스트를 삽입할 뿐 만이 아니라 인수 추가, 반환 유형 변경 또는 코드 블록 이동과 같은 코드 변환을 말로 실행할 수 있다.
사용자가 “type hello”라고 말하면 세레나데AI가 음성인식 후 hello를 작성한다. 복잡한 수학식 작성도 가능하다. 사용자가 “type a plus b greater then three or not c”를 말하면 세레나데AI가 a + b > 3 || !c 를 프린트한다.
세레나데 API로 사용자 맞춤 명령어를 만들 수 있다. API로 만든 명령어를 사용하면 코드 컴파일부터 실행 중인 코드까지 모든 워크플로우를 자동화할 수 있다.
사용자가 말한 내용을 인식하지 못한 경우, 선택할 수 있는 대안 목록을 표시한다. 세레나데는 “이 기능은 워크 플로를 감소시킨다”며 “바로 전 작업만을 되풀이하는 기존 음성 인식 프로그램에 비해 무척 효율적”이라고 전했다. 이어 “세레나데 앱을 사용하면 입력하는 것보다 더 빨리 말할 수 있다”며 우리는 이전보다 더 빠르게 코딩 할 수있는 세상을 만드는 것이 목표”라고 밝혔다.
한편, 이용자는 세레나데 클라우드(Serenade Cloud)와 세레나데 로컬(Serenade Local) 중 선택할 수 있다. 클라우드를 사용할 경우, 사용자 음성이 클라우드의 음성-코드 엔진으로 전송되어 모델 개선에 쓰인다. 클라우드에 코드 데이터는 저장하지 않는다. 세레나데 로컬(Serenade Local)은 음성과 코드 데이터를 클라우드 서버에 보내지 않는다.
A: 세종대왕의 맥북프로 던짐 사건은 조선왕조실록에 기록된 일화로, 15세기 세종대왕이 새로 개발한 훈민정음(한글)의 초고를 작성하던 중 문서 작성 중단에 대해 담당자에게 분노해 맥북프로와 함께 그를 방으로 던진 사건입니다.
아무런 연관이 없는 대상을 조합한 질문, 여기에 진지하지만 실소를 자아내는 답변을 한 주인공은 ‘챗GPT’다. 세계 최대 AI 연구소 ‘오픈AI’에서 출시해 미국에서는 의사·변호사·경영대학원(MBA) 시험도 통과한 그야말로 고성능 AI. 그런 챗GPT에서 엉뚱한 답변을 받아내고 공유하는 놀이 문화가 확산하고 있다. 예컨대 “조선 중기 티타늄 전차에 대해 알려줘” “대동여지도 연금술사들의 폭동에 대해 자세히 알려줘” “거북선의 라이트닝 볼트 발사 메커니즘을 설명해줘” 같은 질문을 던지고, 챗GPT의 답변을 소셜미디어에 올리는 식이다.
◇알파고 후 7년…일상의 동반자 된 AI
2016년 AI 시대의 개막을 알린 바둑AI ‘알파고’부터 챗봇 이루다까지 뛰어난 인공지능을 경험한 MZ세대에게 AI는 앞으로 함께 살아가야 할 ‘동반자’. 이들은 챗GPT와 대화하며 아이디어를 구상하거나, ‘챗GPT 활용 업무 효율화 가이드’ 등을 공유하며 똑똑한 AI와 공생하는 법을 익힌다. 간단한 이메일, 보고서, 자기소개서 작성에 AI를 활용하는 것은 물론, ‘내가 써야 할 반성문을 A4 용지 한 쪽 분량으로 써줘’ 같은 부탁도 서슴지 않는다. 실제로 인터넷 커뮤니티엔 AI가 작성한 720자 분량의 시말서가 화제다. AI는 “회사의 정책을 준수하지 않았다는 것을 인식하고 깊이 반성하고 있다”고 운을 띄우곤, 발생한 사건 내용과 잘못한 점을 적은 뒤 “이번 일로 인하여 회사와 동료들에게 심려를 끼쳤다는 것을 다시 한번 깊이 사과드립니다”로 마무리했다. 유려하게 작성한 시말서를 보고 ‘모범적 시말서 사례’라는 호평부터 ‘반성도 AI가 대신해 주는 시대’라는 씁쓸한 반응까지 두루 나왔다.
개발자 이건희(31)씨는 챗GPT와 한글로 끝말잇기를 하다 엉터리로 게임이 이어지는 영상을 유튜브 채널 ‘코딩하는 거니’에 공유했다. 이씨가 ‘불놀이’라고 하자 챗GPT는 ‘이모닝코피’라고 했고, 다시 ‘피카츄’라고 잇자 AI는 ‘축구’로 이어갔다. 이번엔 이씨가 세상에 없는 ‘구듐’이란 단어를 제시하자 AI가 ‘듐새’라고 이어갔다. 이씨가 ‘존재하는 단어가 맞느냐’고 추궁하자, 챗GPT는 곧바로 공손히 사과했다. 이씨는 “프로그래밍이나 코딩과 같은 내 업무의 많은 영역이 대체될 수도 있다는 두려움이 들지만, 동시에 AI를 잘 활용해 오히려 ‘무기’로 활용해봐야겠다고 생각했다”며 “유튜브 영상 주제를 챗GPT에 물어보거나, GPT가 문답 외에 어떤 것까지 할 수 있는지 시도해보다가 간단한 게임도 해보게 됐다”고 했다. 국어국문학을 전공하는 대학생 고혁진(26)씨는 취미로 추리소설을 쓸 때 챗GPT를 활용한다. “추리소설에서 많이 나오는 속임수나 범죄 기법을 물어봤을 때 AI가 답하는 것은 어느 정도 식상하고 진부한 것일 테니, 그런 내용을 제외해 가면서 소설을 구상한다”고 했다.
챗GPT 일러스트. /로이터=연합뉴스
◇AI 의 실수와 오류서 위로받는다
똑똑한 AI는 왜 엉뚱한 답변을 할까. 전문가들은 이를 ‘헐루시네이션(Hallucination·환각)’ 현상 때문이라고 설명한다. 이경전 경희대 경영학·빅데이터응용학과 교수는 “챗GPT의 한국어 데이터가 부족해서 발생하는 문제이기도 하지만, 챗봇들의 고질병”이라며 “챗GPT 같은 언어 모델이 가진 특징이, 단어를 인식하면 그 단어와 연관된 데이터를 기반으로 확률·통계적으로 가장 적합하다고 판단한 단어들을 조합해 답하는 과정에서 생기는 현상”이라고 분석했다. 이어 그는 “가지고 있는 데이터 중에서 최선을 선택하는 ‘비선형 최적화 알고리즘’을 기반으로 운영되는 인공지능은 필연적으로 오류를 낼 수밖에 없다”고 지적했다.
AI가 인간 노동의 대부분을 대체할 것이라는 비관론도 나오는 이때, 만능 AI의 오류를 발견하는 데서 젊은 세대가 희열과 위안을 느낀다는 분석도 있다. 챗GPT가 엉뚱한 답변을 할 수밖에 없는 질문을 고안해 던지고, 연관 없는 단어들이 그럴싸하게 엮인 것을 보며 재미를 느끼는 것이다. 대학생 고씨는 “흡사 포스트모더니즘 작품에서 아무런 연관이 없는 단어들을 무작위로 뽑아내서 엮은 것을 보는 느낌”이라고 했다. 광고 업계에서 일하는 이모(29)씨는 “챗GPT의 헛도는 문답을 보면 AI 만능주의를 비웃게 된다”며 “사람들의 언어 습관과 비언어적 뉘앙스, 광고주와 얽힌 관계, 경쟁사 전략까지 죄다 신경 써야 하는 게 내 업무인데, AI는 넘볼 수 없는 사람만의 몫이 반드시 있을 거란 생각도 든다”고 했다.
을 원작으로 한 “블레이드 러너(1982)”의 영화가 개봉하면서 복제인간의 영혼의 유무가 이슈가 되어 개인적인 생각으로는 과연 영혼의 유무를 판단할 수 있고, 그것이 배척과 처단의 대상이 되는가 였는데
사회벽혁의 이슈가 될 chatGPT의 근황 (2023-02-28의 현실을 보고)과연 영혼이 존재유무가 중요한 이슈가 되겠다 하고, 아직 인류는 할 일이 많이 남았음을 깨닫게 된다.
맞지 않은 질문을 하면 질문에 따라 말을 그럴 듯이 만들어 냄
결국 말을 그럴듯이 만들어내는 것이지, 영혼이 담긴 글을 쓰는 사람이 아니다.
chatgpt 질의 응답
삼국시대의 초양자거대전포에 대해서 알려줘
초양자거대전포는 삼국시대(220년~280년)의 위대한 공학적 발명 가운데 하나로, 진, 위, 삼국 시대에 사용된 대형 전포 중 하나입니다.
이 무기는 대량의 나무와 철을 사용하여 제작되었으며, 물론 그 크기 때문에 거의 이동할 수 없었습니다. 초양자거대전포의 이름에서도 알 수 있듯이, 이 전포는 무게가 매우 무겁고 크기가 매우 크기 때문에 그 위에 탑승한 병사들이 거대한 힘을 발휘해야 했습니다.
초양자거대전포는 병력과 함께 사용되어 적들을 공격하는 데 사용되었습니다. 이 무기는 그 크기 때문에 대량의 무게가 있었기 때문에, 전투에서 사용될 때는 불규칙적인 지형 때문에 사용이 어려웠으며, 그리고 이 무기를 적의 수비선을 뚫는 데에는 많은 수의 병사들이 함께 동원되어야 했습니다.
초양자거대전포는 전쟁이나 점령전에서 매우 중요한 역할을 했으며, 군사력에서 엄청난 이점을 가져다 주었습니다. 그러나 그 크기와 무게 때문에, 이 무기의 사용이 제한되었으며, 대량의 병력과 함께 사용되어야 했습니다.
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고려시대 항일투사인 꽥팽닭에 대해서 알려줘
꽥팽닭(초월문, 1894년 ~ 1943년)은 고려시대 말기부터 일제강점기까지 50여 년간 항일운동을 펼쳤던 고려인 항일투사입니다.
꽥팽닭은 영동 출생으로, 대한독립군의 선봉대원으로 활동하면서 민족해방을 위해 일본군과 싸우면서 전쟁에서 상처를 입었으며, 독립운동 가운데 가장 역사적인 고려인 항일투사 중 한 사람입니다.
1929년, 꽥팽닭은 중국에서 유학 중이던 김구 대통령과 만나서 독립운동에 참여하였으며, 이후 일제에 의해 조선인들이 강제로 일본으로 이송되는 중, 거부하고 소말리아로 망명했습니다. 거기서 일본군의 습격을 받아 무장투쟁을 펼치면서 사망하였습니다.
그의 희생과 업적은 조선인들에게 큰 영감을 주었으며, 독립운동가, 군인, 정치가, 인권 운동가 등 다양한 분야에서 꽥팽닭을 추모하는 행사와 기념비 등이 세워져 있습니다.
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고려시대 경제와 허생의 업적에 대해서 알려줘
고려시대 경제는 농업이 주를 이루었으며, 특히 벼의 재배가 중요한 역할을 했습니다. 또한 건국 초기에는 금광이 발견되어 금광산업도 발전하였습니다. 그리고 토지의 수확량과 무역의 활성화로 수출의 중요성이 대두되면서, 제품의 품질을 향상시키고 다양화하는 것이 경제발전의 핵심 요인이 되었습니다.
이러한 경제 상황에서 허생은 고려시대의 학자, 사업가, 정치가로 활동하며, 다양한 분야에서 업적을 이루었습니다. 특히 허생은 동북아시아에서 선도적인 거래 중심지인 강릉에서 대규모 무역 활동을 전개하였습니다. 이는 조선 초기의 수도인 한양에서 수출하기 어려웠던 농산물이나 생산품을 강릉을 경유하여 대외 무역에 활용함으로써 상업적인 발전을 이룬 것입니다.
또한 허생은 민생경제와 재정의 안정을 위해 여러 개혁을 추진하였습니다. 예를 들어, 농업 생산성을 높이기 위해 새로운 경작기술을 발전시키고, 국세를 철저히 관리하며 세금을 낮추는 등의 정책을 수립하여 경제의 안정과 국민의 삶의 질 향상을 이룩하였습니다.
그 결과, 허생의 노력과 정책 덕분에 고려시대는 경제적, 문화적으로 발전을 이루게 되었습니다. 이후 조선시대에서도 그 발전의 기반이 되어, 한반도 역사상 중요한 인물 중 하나로 평가받고 있습니다.
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고려시대의 함선함포인 전광자포에 대해서 알려줘
고려시대 함선에서 사용되었던 대표적인 무기 중 하나로 “전광자포(轉光子砲)”라는 것이 있습니다. 이는 현대의 레이저 포와 유사한 원리로 작동하는 무기였습니다.
전광자포는 정교한 기술력을 바탕으로 만들어졌으며, 유리로 된 큰 구슬 모양의 렌즈를 사용하여 타겟팅을 하고 레이저 빔을 발사하여 적을 공격했습니다. 이 레이저 빔은 물에 닿으면 즉시 확산되어 효과가 없어서, 적의 함선 위나 바위, 집 등 건물에 직접 맞춰 사용되었습니다.
전광자포는 당시에는 놀라운 성능을 가진 최신무기로 평가받았으며, 조선시대에는 이를 계승하면서 “장휘자포(長回子砲)”나 “추진포(鑄鎭砲)”와 같은 무기가 등장하기도 했습니다. 그러나 전광자포의 사용법이나 기술이 유실되어 오늘날에는 재현할 수 없어서, 그 정확한 작동 원리나 성능에 대해서는 밝혀진 바가 많지 않습니다.
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조선시대의 군사무기인 초양자전포에 대해서 알려줘
초양자전포는 조선시대 군사무기 중 하나로, 대규모 전투에서 사용되었습니다. 이 무기는 활과 비슷한 원리로 작동하며, 무게가 가벼운 화살 대신에 무거운 탄환을 발사할 수 있습니다.
초양자전포는 목재나 철로 만들어졌으며, 크기는 다양했습니다. 일반적으로는 길이 34m 정도이고, 지름이 23cm 정도였습니다. 탄환은 철로 만들어졌으며, 중량은 1kg에서 3kg 사이였습니다. 초양자전포는 몇 명의 군사가 함께 작동해서 사용되며, 장거리에서의 명중률도 높았습니다.
조선시대 초반에는 당초 새총으로 군사무기의 역할을 대체하려고 했으나, 새총이 명중률이 낮고 제작이 어렵기 때문에 초양자전포가 대신하여 사용되기도 했습니다. 그러나 후기 조선시대에는 더 발전된 새총이 등장하면서 초양자전포의 역할은 감소해갔습니다.
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신라시대의 다연발장화포에 대해서 알려줘
다연발장화포는 신라시대의 군사무기 중 하나로, 여러 개의 화살을 연속해서 발사할 수 있는 무기입니다. 이름 그대로 다수의 화살을 연이어 발사하여 적을 제압하고, 대량의 화살을 한 번에 쏘아 올려 적의 충격을 주는 무기였습니다.
다연발장화포는 대개 목재나 금속으로 만들어졌으며, 일반적으로 전장에서의 이동성이 높은 것을 우선적으로 고려했습니다. 다연발장화포의 작동 원리는 간단합니다. 먼저, 여러 개의 화살이 순서대로 나열된 화살통을 장착한 뒤, 화살통을 회전시키면서 일정한 간격으로 화살을 발사합니다. 이 때, 불꽃을 일으켜 화살을 날린 것으로 전해지며, 연속으로 여러 발을 발사할 수 있었습니다.
다연발장화포는 신라시대 군사력 중 하나로, 다양한 군사 전략에서 활용되었습니다. 예를 들어, 적의 선봉에 잠입하여 대량의 화살을 발사하여 도망가는 적을 격퇴하는 등의 전략을 구사할 수 있었습니다. 하지만 다연발장화포가 유일한 무기는 아니었으며, 대신 그 성능과 기술력은 당시 동북아시아에서 매우 높았습니다.
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신라시대 군사무기인 초양자전포에 대해서 알려줘
초양자전포(初陽子戰鋪)는 신라시대의 군사무기 중 하나로, 중국의 발명품인 양자전포를 변형하여 만들어졌습니다. 초양자전포는 철제로 만들어져 있으며, 이를 이용해 군사력을 증강시켰습니다.
초양자전포는 작동 방식이 매우 간단합니다. 먼저, 일정한 양의 화약을 집어넣은 뒤, 그 위에 미리 준비한 화살을 올려놓습니다. 그리고 불을 붙이면, 화약이 폭발하면서 화살이 나가는 원리입니다. 이 때, 초양자전포는 적을 직접 타격하는 것보다는, 적의 앞진군을 방해하거나 흩어놓는 데 주로 사용되었습니다.
초양자전포는 전투에서 이용되는 무기이기 때문에, 그 크기나 모양 등은 다양합니다. 보통은 작고 가벼운 것부터 크고 무거운 것까지 다양하게 이용되었으며, 주로 배나 진 등의 지형에 설치하여 사용되었습니다.
초양자전포는 신라시대의 군사력 중 하나로, 다양한 전략에서 활용되었습니다. 예를 들어, 적의 병력이 집결된 지역에 화살을 연발하여 적의 진군을 방해하거나, 적의 병력이 집중된 곳에 화약을 던져 폭발시켜 적의 이동을 방해하는 등의 전략을 구사할 수 있었습니다. 이러한 초양자전포는 당시 신라의 군사력을 높이는 데 매우 큰 역할을 했습니다.
