LLM 브레인스토밍: 챗GPT와 시너지를 위한 5단계 질문 전략

핵심 기술: 대규모 언어 모델(LLM)의 브레인스토밍 활용 시 아이디어 다양성 확보가 중요하며, 이를 위한 5단계 질문 전략을 제시합니다.

기술적 세부사항:
* 문제점: LLM이 인간과 유사한 아이디어를 94%까지 생성하여 아이디어 다양성을 감소시킬 수 있습니다.
* 목표: 챗봇과의 상호작용을 통해 아이디어의 다양성을 증진시키는 것이 핵심입니다.
* 5단계 질문 전략:
1. 명확하고 구체적으로 말하기: 완전히 다른 옵션이 필요함을 명시하고, 요청 내용이나 결과 변화에 대한 구체적인 지시를 추가합니다. (예: 특정 지역, 여행 목적 명시)
2. 다양한 답변 요청: 10-20개의 제안을 요청하여 더 많은 옵션을 확보합니다. (LLM은 평균적인 답변을 우선 제시하는 경향이 있음)
3. 반복 및 개선 요청: 이전 답변에 대한 후속 프롬프트로 아이디어를 "더 대담하게" 만들거나, "결합하여 다듬는" 등 구체적인 개선 방향을 제시합니다. (사고의 사슬(CoT) 프롬프트 활용)
4. 역할 부여 (Role-playing): 챗봇에 가상 역할을 부여하여 상상력을 자극하고 맞춤형 답변을 유도합니다. (예: 여행사 직원 역할)
5. 아이디어 평가 요청: 자신의 아이디어를 AI에게 평가, 수정, 결합, 압축하도록 요청하며, "지루하다"와 같은 피드백을 통해 AI의 비평을 유도합니다. (스트레스 테스트 및 롤플레잉 결합 가능)
* 주의사항: AI의 제안은 참고하되, 최종 결정은 사용자 본인이 내려야 합니다. AI는 실제보다 똑똑해 보일 수 있으나 계산에 기반합니다.

개발 임팩트: 챗GPT 등 LLM을 활용한 브레인스토밍 효율성을 크게 향상시키고, 창의적이고 혁신적인 아이디어 발굴에 기여합니다. 개발 프로세스 초기 단계의 아이디어 구체화에 도움을 줄 수 있습니다.

커뮤니티 반응: (본문 내 직접적인 커뮤니티 반응 언급 없음. 단, 펜실베이니아 와튼스쿨 연구 결과 및 소프트웨어 엔지니어 사이먼 윌리슨의 인터뷰를 인용하여 전문가적 신뢰도를 높임.)