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GPT를 맹신하면 안되는 이유
여기서 제시하는 GPT 헛소리(=할루시네이션) 사례는 최소 2번 이상 GPT의 답변이 이상한 경우 작성되었음을 밝힙니다!
세종대왕 맥북 사례처럼 절대 헛소리를 유도한 인위적인 상황도 배제함!1. 헛소리 사례-왜도
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평균(mean), 중앙값(median), 최빈값(mode)을 공부하다보면 음의 왜도, 양의 왜도와 같은 개념이 등장
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해당 개념에 대한 사례, 예시를 들어달라고 하자 GPT가 헛소리를 시전하는데.
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이런 중요개념을 헷갈리면 강의자료로서의 GPT답변은 신뢰할 수 없다는 이야기!!
1-1.해당 개념에 대한 이해
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GPT 답변을 보기전 해당 내용을 개략적으로 확인해보자!
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음의 왜도는 그래프가 오른쪽으로 치우쳐 있고, 왼쪽으로 데이터 꼬리가 가늘고 길게 늘어남
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음의 왜도는 평균값보다 최빈값이 큰 경우
소득 분포는 양의 왜도일까? 음의 왜도일까?
당연히, 고소득층이 소수이므로, 최빈값이 적고, 평균은 높은 양의 왜도에 해당
이 말이 어렵다면, 쉽게 말해, 고속득자의 비율이 중위소득자비율보다 작다고 생각하면 됨!
당연히, 고소득층이 소수이므로, 최빈값이 적고, 평균은 높은 양의 왜도에 해당
이 말이 어렵다면, 쉽게 말해, 고속득자의 비율이 중위소득자비율보다 작다고 생각하면 됨!
1-2.질문
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음의 왜도와 양의 왜도 사례를 각각 2가지 이상 예시를 들어줘
1-3.답변
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뭐지? 분명히 고소득자가 소수이기 때문에 소득분포 데이터는 양의 왜도에 해당되야 할 것 같은데•
GPT답변 중 양의 왜도가 “소수의 높은 값들이 오른쪽 꼬리를 형성합니다”라고 되어 있음!!
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다시 확인해 보기 위해, 다시 질문
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어라?? 이제 소득분포는 “양의 왜도”에 해당되는 사례라고 말을 스리슬쩍 바꿈??1-4. 다시 물어볼까?
1-5. 결국 재차 확인하고, 갈굼 시전시!
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하. gpt는 잘해주면 안되나봐요
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재 질문시 올바른 대답을 해줌
