(유튜브) ChatGPT를 활용하여 블로그 글을 작성하는 방법 by David Sacks

PayPal의 전 최고운영책임자(COO)이자 Yammer의 창립자인 데이비드 색스(David Sacks)가 출연하여 블로그 게시물을 작성하면서 GPT-4를 이용해 자신의 생산성을 높인 경험을 공유했습니다. 그는 또한 'AI 스타트업을 위한 Give-to-Get 모델’이라는 자신의 비즈니스 아이디어를 소개했는데, 이것은 사용자가 AI 모델에 접근하기 위해 데이터를 제공하면 AI 회사가 그에 대한 보상을 제공하는 모델입니다. 그는 건강 데이터를 제공하고 AI 모델을 기반으로 추천을 받을 수 있는 헬스케어 스타트업을 예로 들어 설명했습니다. 그리고 그는 데이터를 수집하여 기업과 영업사원이 연락처 정보를 찾는 데 도움을 주는 '직소(Jigsaw)'라는 회사를 설립한 사연에 대한 데이비드와 ChatGPT 간의 대화도 녹취록에 포함되어 있습니다.

데이비드가 GPT-4를 사용하여 블로그 글 초안을 작성하고 완성된 글에 대한 GPT-4 피드백을 받는 장면은 매우 인상적이었습니다. 저는 나보다 더 뛰어난 사람들이 GPT를 어떻게 활용하는지에 대해 계속해서 연구하면서 이를 활용하고 있습니다. 아래는 해당 영상에서 소개된 프롬프트입니다.

데이비드가 블로그 글을 작성하는데 사용한 프롬프트

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Salesforce.com에 인수된 Jigsaw라는 기술 스타트업에 대해 잘 알고 있나요? 회사 연혁, 비즈니스 모델 및 제품에 대한 자세한 요약을 제공해 주시겠어요?

Are you familiar with a technology startup called Jigsaw that was acquired by Salesforce.com? can you provide a detailed summary of its company history, business model, and product?

맞습니다. 데이터 수집 및 유지 관리에 대한 독특한 크라우드 소스 접근 방식에 대해 자세히 알려주실 수 있나요? 비슷한 접근 방식을 사용한 다른 회사는 어디인가요?

That's the correct company. Thank you. can you tell me more about its unique crowd-sourced approach to collecting and maintaining data? which other companies have used a similar approach?

데이터 수집에 대한 크라우드 소싱 전략 방식이 Al 스타트업에 적합하다고 생각하나요? 구체적으로, 스타트업은 사용자에게 Al 모델을 학습시키는 데 사용되는 독점 데이터를 제공하면 포인트를 부여하고, 그 대가로 사용자는 Al에게 질문하여 포인트를 사용할 수 있습니다. “Al 건축가” 스타트업은 사용자에게 건축 계획과 CAD 도면을 제공하면 포인트를 주고, 사용자는 이 포인트를 Al에게 새로운 설계를 의뢰하는 데 사용할 수 있습니다. 이 아이디어가 실현 가능하다고 생각하나요?

do you think that a crowd-sourced approach to data collection could work for an Al startup? specifically, the startup would award users points for contributing proprietary data used to train the Al model. in exchange, users could spend points by asking the Al questions. for example, an "Al architect" startup could give users points for contributing architectural plans and CAD drawings. users could then spend those points by asking the Al to design new plans. do you think this idea is viable?

감사합니다. 훌륭한 답변입니다. 아키텍처 외에 데이터 수집에 대한 이러한 크라우드 소싱 전략 방식이 Al 모델을 개선하기 위해 사용될 수 있는 다른 영역에는 어떤 것이 있을까요? 특히, 다소 독점적이고 구하기 어렵지만 해당 데이터를 소유한 사용자가 포인트를 받고 기꺼이 공유할 수 있는 가치 있는 데이터 세트에는 어떤 것이 있을까요?

thank you, that was an excellent answer. besides architecture, what are some other areas where this crowd-sourced approach to data collection could be used in order to improve an Al model? specifically, what are some valuable data sets that are somewhat proprietary and hard to get, but users who own that data may be willing to share it in exchange for points?

이 결과를 표로 만들어 주세요? 첫 번째 열에는 카테고리를 표시하세요(예. “의료 및 건강 데이터”). 두 번째 열에는 설명하신 데이터의 유형. 세 번째 열에는 플랫폼의 사용자가 될 수 있는 특정 직업을 표시하세요.

Could you please turn these findings into a table? the first column could show the category (e.g. "Medical and health data"). the second column could the types of data that you described. the third column could show the specific jobs that might be users of the platform.

오늘 논의한 내용을 요약한 블로그 포스팅을 작성하는 데 도움을 주실 수 있나요? 제 블로그의 제목은 "인공지능과 페이-투-플레이 모델의 귀환"입니다. 간단히 설명하자면, 페이 투 플레이 모델은 사용자가 데이터를 제공하여 포인트를 획득하고 Al 모델을 사용하여 포인트를 사용할 수 있는 특정 유형의 크라우드 소싱 데이터 수집 모델입니다. 사용자가 포인트가 충분하지 않은 경우 포인트를 구매할 수 있습니다(따라서 '유료’라는 측면이 있습니다). Jigsaw가 선구적으로 페이투플레이 모델을 사용한 이야기를 간략하게 소개하는 것으로 블로그 포스팅을 시작하고자 합니다. Jigsaw는 많이 잊혀졌지만 이 모델을 발명한 것에 대해 기억할 가치가 있습니다. 블로그의 나머지 부분에서는 페이투플레이 모델을 사용하여 Al 모델을 위한 데이터 수집을 크라우드 소싱 할 수 있는 기회, 이 접근법이 매우 효과적인 이유, 위험이나 단점이 있을 수 있는 부분을 요약할 것입니다. 건축, 의학, 법률, 금융 등 이 접근 방식이 유용할 수 있는 구체적인 사례를 포함해야 하며, 불렛 포인트(bullet-point)형식이 좋습니다. 섹션 헤더가 있는 섹션을 만드는 것도 좋으며, 작성한 표도 포함해야 합니다.

Can you help me write a blog post summarizing what we've talked about? my working title for the blog is "AI and the Return of Pay-to-Play Models". Just to be clear: a pay-to-play model is a specific type of crowd-sourced data collection model where the user earns points by providing data and can spend points by using the Al model. if the user doesn't have enough points, they can buy them (hence the "pay" aspect. I'd like to begin the blog post by briefly telling the story of Jigsaw's pioneering use of the pay-to-play model; Jigsaw has largely been forgotten and it deserves to be remembered for inventing this model. the rest of the blog would summarize the other things we talked about -- the opportunity to use the pay-to-play model to crowd-source data collection for Al models, why this could be a highly effective approach, and where it could have some risks or downsides. we should include specific examples where the approach could be useful (like architecture, medicine, legal, finance, etc.); a bullet-point format is fine for this. it's also good to have sections with section headers, we should also include the table you created.

두 번째 섹션(‘AI을 위한 Pay-to-Play 모델’)을 훨씬 더 자세히 설명해야 하는데, 원래 논의했던 내용을 더 많이 포함하는 새로운 버전으로 다시 작성해 주실 수 있나요?

the second section ("The Pay-to-Play Model for Al") needs to be much more detailed. can you please write a new version that includes more of the content that we originally discussed?

블로그에 대해 다른 제안이 있나요?

that's better. do you have any other suggestions for the blog?

이 제안을 구현할 수 있나요? 구현할 수 있다면 변경 사항을 적용하고, 수정된 블로그 전체를 보여주세요. 감사합니다!

Can you implement these suggestions? if so, please make these changes and show me the revised blog in its entirety. Thanks!

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원본 글: https://anpigon.tistory.com/375