AI는 수학자보다 더 잘 생각하는 게 아니라 더 많이 기억함

직접 적용해 보기

처음부터 무리하지 말고, 이 순서로 확인하세요

1. 01

   현재 사용 도구의 context window 크기 확인

   사용 중인 각 AI 모델(예: GPT-4, Claude, Gemini)의 context window 최대 크기를 확인하고 문서화한다. 각 도구별로 어느 정도의 정보를 한 번에 입력할 수 있는지 파악하는 첫 단계다.

   확인: 모델별 context window 크기(tokens)를 기록했는가? 각 도구의 공식 문서에서 확인했는가?

2. 02

   작은 규모부터 시험 시작

   지금까지보다 조금 더 긴 입력(예: 기존 질문의 2배 길이)으로 간단한 문제를 테스트한다. 예를 들어 수학 계산 문제에 문제 설명, 필요한 배경 정보, 풀이 방식 지시를 모두 함께 입력해본다.

   확인: 기존 방식(끊어서 여러 번 질문)과 새 방식(한 번에 긴 입력)의 결과를 비교했는가? 정확성이나 완성도에 차이가 있었는가?

3. 03

   검증 기준 설계

   AI 결과의 최종 답뿐 아니라 중간 과정도 검증할 기준을 정한다. 어떤 단계의 계산을 확인할 것인지, 사용된 가정이 타당한지, 논리적 연결이 맞는지 등을 체크리스트로 만들어둔다.

   확인: 최종 답, 중간 계산, 사용된 가정, 논리적 연결 중 어느 것을 먼저 검증할지 우선순위를 정했는가?

4. 04

   실제 프로젝트에 적용

   연구 논문 작성, 데이터 분석, 다단계 문제 해결 등 실제 업무에서 충분한 배경 정보를 함께 제공하고 한 번에 답하도록 유도해본다. 결과가 기존의 분할된 질문보다 낫지 않으면, 어떤 정보가 부족했는지 기록한다.

   확인: 실제 프로젝트에서 새 방식을 시도했는가? 기존 방식 대비 어떤 면에서 달랐는가(정확성, 일관성, 시간)?

5. 05

   개선 사항 문서화

   여러 시도를 통해 배운 점을 정리한다. 어떤 주제에서 긴 context가 효과적인지, 어떤 정보 형식이 AI의 이해를 높이는지, 어떤 부분에서 검증이 가장 중요한지 등을 기록해 향후 활용할 가이드라인을 만든다.

   확인: 효과가 있었던 케이스와 없었던 케이스를 분류했는가? 패턴이 보이는가?