ChatGPT를 만든 OpenAI의 프로덕트 매니저 인터뷰

제품의 가치를 알기 위해서는 그 제품을 만든 사람 또는 회사의 미션과 목표를 아는 것이 중요하다고 해요. 핫한 "ChatGPT"를 만든 OpenAI의 프로덕트 매니저는 어떤 미션과 목표를 위해서 제품을 만들고 있을까요? Sphere이란 곳에서 ChatGPT를 만든 OpenAI에서 프로덕트 매니저 인터뷰한 내용을 번역하여 정리한 글입니다. 제가 소개드릴 분은 OpenAI 프로덕트 매니저이신 "Teddy Lee"이세요. - Teddy Lee는 OpenAI에서 휴먼 데이터팀 소속으로, ChatGPT, DALL-E, Github Copilot 위한 휴먼 데이터 제공, 제품 운영 및 관리하는 일을 하고 있어요. OpenAI 의 미션은 무엇인가요? - "Open AI의 미션은 일반적으로 인간보다 더 똑똑한 인공 일반 지능이 모든 인류에게 혜택을 줄 수 있도록 하는 것이에요." 어떻게 미션을 수행할 수 있을까요? - "'휴먼 인 더 루프' 방법을 사용하여 AI 모델이 더 유용하고 신뢰할 수 있도록 하는 것이 중요해요. 휴먼 인 더 루프 방법은 사람이 AI의 의사결정에 포함하는 데이터를 확인 후 피드백을 제공하여 AI가 더 정확한 결정을 내릴 수 있도록 돕는 방법이에요." - "휴먼 인 더 루프 방법을 ChatGPT, DAL-E, CODEX 에 어떻게 적용하는지 설명해 드릴게요." ChatGPT에서 휴먼 인 더 루프 방법을 적용하는 방법은 어떻게 되나요? - "먼저, ChatGPT 목표를 소개드릴게요. ChatGPT 목표는 사람에게 유용하고 정직하며 무해한 챗봇 개발하는 것이에요. 이러한 목표를 이루기 위해 아래 3가지 방법을 시도하고 있어요." ① ChatGPT 결과에 대한 사용자 선호도 수집해요. ② ChatGPT 결과를 오류 유형별 태그 지정하여 오류를 대응해요. ③ ChatGPT 에서 사용자의 부적절한 요청에 대한 ChatGPT 의 중립적인 응답 제공해서 최대한 부적절한 답변을 ChatGPT 가 하지 않도록 해요. DALL-E*에서 휴먼 인 더 루프 방법을 적용하는 방법은 어떻게 되나요? - "DALL-E 목표는 사람들이 자신을 창의적으로 표현할 수 있도록 지원하는 것이에요. 이러한 목표를 이루기 위해 아래 3가지 방법을 시도하고 있어요." ① 정확한 이미지 설명 캡션 지정해서 데이터의 질을 높여요. ② 결과물에 대한 사용자 선호도 수집해서 더욱 선호하는 데이터를 학습해요. ③ 부적절한 이미지 검수를 위한 분류해서 부적절한 이미지는 필터해요. *DALL-E: 텍스트에서 이미지를 생성할 수 있는 AI 모델 CODEX에서 휴먼 인 더 루프 방법을 적용하는 방법은 어떻게 되나요? - "CODEX* 목표는 컴퓨터가 사람의 의도를 더 잘 이해하여 모든 사람이 컴퓨터로 더 많은 일을 할 수 있도록 돕는 것이에요. 이러한 목표를 이루기 위해 아래 3가지 방법을 시도하고 있어요." ① 코드 주석* 예제 작성하여 더욱 코드를 유용하게 사용할 수 있도록 도와요. ② 코드가 잘 작동하는지 유닛 테스트 시연해서 코드의 정확도를 높여요. ③ 검색을 통해 코드 정확여부 확인해서 더욱 신뢰할 수 있는 코드를 만들어요. *코덱스: 영어를 입력하면 코드로 변환 *코드 주석: 코드를 더 쉽게 이해할 수 있는 메모 앞으로 많은 사람들이 자주 사용하는 또는 획기적인 AI 제품을 만든 사람의 최신 인터뷰를 번역하거나 제가 직접 인터뷰를 진행하여 배운 인사이트를 공유할 예정이에요. 인스타그램 @tech_toolkit (https://www.instagram.com/tech_toolkit/) 에서는 매일 최신 AI 제품, AI 툴, AI 이슈 등을 소개고 있어요. 가장 빠르게 확인하고 싶으실 경우 위 인스타그램도 팔로우 하세요. 여러분이 만나고 싶은 제품 메이커가 있으신가요? 댓글로 알려주세요!