1. GPT로 연구계획서 초안 작성 시 주의할 점
- GPT는 강력한 도구지만, 만능은 아님
- 특히 연구계획서처럼 전문성과 정확성이 요구되는 문서에서는 사용자의 면밀한 검토가 필수
- 정보의 정확성 및 환각(Hallucination) 주의
- GPT는 때때로 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 생성할 수 있음
- 생성된 모든 학술적 내용, 통계, 선행 연구, 인용문 등은 반드시 직접 확인하고 검증해야 함
- 실제 존재하지 않는 논문이나 데이터를 인용할 위험도 있음
- 독창성 및 깊이의 한계
- GPT는 기존의 학습 데이터를 기반으로 새로운 텍스트를 생성할 뿐, 진정한 의미의 ‘연구 아이디어’를 도출하거나 깊이 있는 비판적 사고를 수행하지 못함
- 연구의 핵심적인 독창성과 통찰력은 여전히 연구자의 몫
- GPT가 생성한 내용에 연구자의 전문 지식과 아이디어를 더하여 독창성을 부여해야 함
- 표절 문제
- GPT가 생성한 텍스트는 원칙적으로 ‘새로운’ 텍스트이지만, 그 내용이 특정 논문이나 자료를 과도하게 모방하여 생성되었을 경우 표절 시비에 휘말릴 가능성이 있음
- GPT는 보조적인 도구로 활용하되, 최종 내용은 연구자의 언어로 재구성하고 충분히 검토해야 함
- 최신 정보의 반영 부족
- 학습 데이터가 특정 시점까지로 한정될 수 있음 ➜ 가장 최근의 연구 동향이나 신기술을 완벽하게 반영하지 못할 수 있음
- 이 부분은 연구자가 직접 업데이트해 주어야 함
- 기관별 양식 및 규정 준수
- GPT는 한국연구재단과 같은 특정 기관의 세부적인 양식, 분량 제한, 심사 기준 등을 알지 못함
- GPT가 생성한 초안은 반드시 해당 기관의 가이드라인에 맞춰 수정하고 보완해야 함
- 개인 정보 및 민감 정보 입력 금지
- 연구 아이디어나 데이터가 민감한 내용이라면, 공개된 GPT 모델에 입력하지 않도록 주의해야 함
2. 권장하는 프롬프트 설계 기준 및 방법
- GPT를 효과적으로 활용하기 위한 프롬프트는 ‘명확성’, ‘구체성’, ‘역할 부여’, ‘형식 지정’에 중점을 두어야 함
2.1 설계 기준
- 명확성 (Clarity)
- 모호한 지시보다는 명확하고 구체적인 요청을 지시
- 구체성 (Specificity)
- 연구의 세부적인 내용(주제, 목표, 방법론 등)을 최대한 자세히 제공
- 역할 부여 (Role-Playing)
- GPT에게 특정 전문가나 심사위원의 역할을 부여하여 원하는 톤과 관점을 유도
- 최근에는 이러한 역할 부여의 무용성을 주장하는 연구도 있음
- 말투만 바뀔 뿐 내용에는 유효한 차이가 없음을 주장함
- 제한 조건 (Constraints)
- 분량, 포함해야 할 키워드, 피해야 할 표현 등을 명시
- 구조화된 형식 (Structured Output)
- 원하는 출력 형식을 (예: 마크다운, 리스트) 미리 지정
2.2 설계 방법
- 단계별 접근 (Step-by-step Approach)
- 연구계획서 전체를 한 번에 작성하도록 지시하기보다,
- ‘연구의 필요성’, ‘연구 목표’, ‘연구 내용 및 방법’ 등 각 섹션별로 나누어 프롬프트 작성
- 배경 정보를 충분히 제공
- 프롬프트 시작 부분에 연구의 제목, 간단한 배경, 핵심 문제의식을 먼저 제시하여
- GPT가 맥락을 이해하도록 유도
- 키워드 활용
- 연구 주제와 관련된 핵심 키워드를 프롬프트에 적극적으로 포함시켜
- 관련성 높은 내용을 생성하도록 유도
- 반복 및 개선 (Iterative Refinement)
- 첫 번째 출력물이 만족스럽지 않다면,
- ‘이 부분을 더 강화해줘’, ‘이 내용을 추가해서 다시 작성해줘’와 같은 후속 프롬프트로 수정 요청
- 예시 제공
- 가능하다면 비슷한 성격의 연구계획서 예시나 샘플 문장 스타일을 제시하여
- GPT가 더 나은 결과물을 생성하도록 유도
