ChatGPT로 아이디어 도출이 가능한 이유
1) 사람이 내는 아이디어는 시공간을 넘어 반복됩니다
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얼음정수기나 냉동실 분야에서 얼음을 투명하게 만드는 기술, 아이들 먹는 젤리뽀를 투명하게 만드는 기술, TV 디스플레이 유리를 깨끗하게 불량없이 만드는 기술, 다 똑같은 기술입니다.
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문제가 발생하는 과학적 원리도 비슷하고, 이것을 해결하는 공학적 방법도 비슷합니다. 다만 적용되는 산업분야가 달랐을 뿐이고, 그 분야에서 그 아이디어가 실현된 시간이 달랐을 뿐입니다.
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이처럼 인간이 해결하고자 하는 문제는 일반화된 관점에서 바라보면 서로 비슷한 문제일 경우가 많고, 그 비슷한 문제를 해결한 방법 또한 비슷할 때가 많습니다. 즉, 과거의 문제와 아이디어와 기술들을 잘 정리하면 얼마든지 미래에 나타날 기술에 대해서도 반복적으로 활용할 수 있습니다.
2) 서로 다른 산업에서 서로 같은 아이디어가 실현됩니다
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사례는 아주 많습니다. 자동차 산업에 최초의 컨베이어 벨트 조립라인을 도입하여 혁신을 이룬 헨리포드씨는 자서전에서 이렇게 밝혔습니다. “시카고에 있는 도축장에 갔더니 소를 오버헤드 트롤리에 걸어놓고 옆으로 밀면서 해체작업을 하더라. 그거 보니까 반대로 보내면서 자동차를 조립하면 되겠다는 생각이 들었다”. 하이테크의 상징 자동차 산업이 로테크처럼 보이는 도축장에서도 좋은 해결안을 얻어옵니다. 아이디어가 전파되는 것에는 방향이 없습니다. 여러 산업을 자유롭게 넘나듭니다.
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반도체 최강 기업 인텔은 photo-resist에 생기는 기포 문제를 해결하기 위해 유럽의 샴페인 제조 공정에서 아이디어를 얻어왔습니다.
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회전 초밥 집에서 초밥이 돌고 사람은 앉아 있다가 자기 초밥을 잡는 것과, 공항에서 수하물이 돌고 사람이 서 있다가 자기 캐리어 가방을 잡는 것은 같은 아이디어입니다. 다만 아이디어가 실현된 시간과 공간(산업분야)이 다를 뿐입니다.
3) 기술의 과거와 현재가 인터넷에 나와 있습니다. 이를 통해 기술의 미래를 유추할 수 있습니다.
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예전에는 모든 것이 기업의 비밀이고 실제 개발자의 머리속에만 있었지만, 이제는 기술개발의 문화가 바뀌었습니다. 빠르게 공유하고 외부 발표도 많이하고, 그렇게 연결된 사람들에게서 다시 아이디어를 얻습니다.
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레딧, 깃허브 등 개발자들이 모이는 커뮤니티도 아주 방대하고 고급진 정보들이 넘치고, 스타트업 소식, 실리콘밸리 소식들을 다루는 신기술 & 벤처 전문 미디어들도 아주 많아졌습니다.
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그런 인터넷 정보를 많이 학습한 ChatGPT는 이미 여러 기술의 과거와 현재를 잘 이해하고 있습니다. 그리고 이런 문제, 아이디어, 기술이 시공간을 넘어 반복적으로 나타나는 경향이 있기 때문에 ChatGPT가 알고 있는 과거와 현재를 잘 정리하여 추론하면 기술의 미래 또한 알아낼 수 있습니다.
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내가 만약 세상을 뒤흔드는 글로벌 1%의 개발자라면 ChatGPT가 제시하는 이런 일반적인 정보와 아이디어들이 도움이 되지 않을수도 있지만, 그 정도 급이 아니라면 왠만한 A급 개발자라 할지라도 이런 정보는 충분히 도움이 됩니다.
프롬프트 일반 가이드라인
프롬프트의 요소 : C, H, A, T
Chat | 항목 | 의미 | 예시 |
C | Context | 질문의 맥락, 상황, 목적 | - 나는 테크 리뷰 블로그를 쓸거야
- 회사 후배에게 멘토링을 하는 상황이야
- 이런 피드백을 고객에게 받았어
- 사업기획서를 쓰는거야
- 레스토랑 홈페이지에 들어갈 마케팅 문구야 |
H | Hint | 구체적인 힌트, 예시, 출력의 형식 | - subtitle, description을 markdown 형식으로
- 아래 step by step으로 써줘
- 다리운동, 허리운동 등으로 구분해서
- 전문적인 용어를 쓰면서 친절한 말투로
- 표로 정리해줘 |
A | As a role | 구체적인 역할 지정 | - 너는 전문 기자야
- 노코드 툴 전문 개발자로서
- 2차전지 분야의 증권사 애널리스트로서
- 20년 동안 친하게 지낸 친구로서
- 전혀 경험이 없는 초보자 입장에서 |
T | To whom
Target | 글의 대상 지정 | - 초등학생에게 설명해줘
- B2B 고객사 담당자님께 쓰는거야
- 클레임을 제시한 고객에게
- 오랜 친구에게
- 배경지식이 전혀 없는 완전 초보자에게 |
중요 Tips
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프롬프트 가이드라인을 따르되, 꼬리에 꼬리를 무는 반복적인 질문을 통해 프롬프트를 점점 다듬어가야 합니다. 프롬프트를 아무리 신중하게 작성해도 단 한번의 질문에 좋은 답변을 주는 경우는 별로 없습니다. ChatGPT는 하나의 채팅창에서 이루어진 우리와의 대화를 기억합니다. 질문과 답변이 반복될수록 우리의 의도를 더 잘 파악하고, 맥락에 대한 이해도가 높아지며, 더욱 완성도 높은 답변을 제공합니다.
아이디어 브레인스토밍 프롬프트 #1. 직접 지시하고 계속 질문하기
우리에게 필요한 아이디어에 대해 직접적인 질문을 합니다. 더 많이 답변해 달라고 추가로 요구하고, 그 아이디어가 왜 좋은지 물어보고, 특정 아이디어를 구체화 해달라고 요구합니다. 이런 반복적인 질문을 통해 우리에게 필요한 전체 내용을 구축해 나갑니다.
예시로 시도해볼 관심기술은 자동차의 사이드미러입니다. 왠지 새로운 기술들이 많이 나올 것 같아서 골라봤습니다. 이에 대한 아이디어를 ChatGPT를 통해서 얻어보겠습니다.
브레인스토밍을 직접 지시
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첫번째 시도이니 일단 아무 생각없이 브레인스토밍 하라고 직접 요구해보겠습니다.
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Q : 자동차 사이드미러의 미래 모습을 알려줘
ChatGPT의 답변 내용에 대해서 의미를 생각해 봅니다.
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역시나 저의 질문이 모호하니까 ChatGPT의 답변도 모호합니다(Garbage in, Garbage out)
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“디지털화, 자율주행 기술 발전” - 자동차 사이드 미러의 미래 모습에 영향을 미치는 기술적 요인을 제시해줬네요
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“디지털 사이드미러” - 정작 제시된 아이디어는 이거 하나뿐이군요
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“더 넓은 시야각, 더욱 선명한 화질” - 이것은 아이디어라기 보다는 고객이 요구하는 특성이라고 생각됩니다
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문장 전체적으로 ‘또한’을 기준으로 앞뒤로 같은 말이 반복됨
아아디어 추가를 반복하기
첫번째 반복
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Q : 자동차 사이드미러의 미래 모습을 알려줘
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같은 질문을 한번 더 했을 분인데 대답이 완전 다릅니다. 정답을 찾고자 하는 사람에게는 단점이겠지만, 다양한 아이디어 도출을 원하는 사람에게는 장점입니다.
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"지능형 기술, 전자화" - 자동차 사이드 미러의 미래 모습에 영향을 미치는 기술적 요인이라고 생각됩니다
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"디지털 카메라, HUD, 스마트 미러, 조명 기술" - 아이디어가 몇개 늘었습니다
두번째 반복
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Q : 미래 모습을 5개만 더 말해줘
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아까 했던 대화를 기억하기 때문에, 간단하게 몇개 더 말해달라고 해도 됩니다
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"증강현실, 센서 통합, 유기적인 디자인, 생체 인식, 에너지 효율 조명" - 아이디어가 추가되었습니다
세번째 반복
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Q : 5개만 더
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무한히 반복하면 됩니다. 아이디어 도출 참 쉽죠?
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제가 계속해보니 아이디어가 계속 나옵니다.
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계속 반복해서 제안 받은 아이디어들 : 투명 디스플레이, 라이다 기술 통합, 인공 지능 기능, 유리 표면 터치 활용, 자기 조정 기능(주변 환경 적응), 디자인 혁신(숨겨지는 형태), 액티브 안전 기능(도난 방지), 셀프 클리닝 기능, 친환경 재료, 통신 기능(V2X), 투명 OLED 디스플레이, 홀로그래픽 표현 기술, 안전 경보 시스템 통합, 태양광 충전 시스템, AI 비전 기술, 자체 청소 기능(나왔던거 또 나오기도 합니다), 확장형 디스플레이, 인포테인먼트 시스템 통합, 화면 투사 기술, 스마트 가시성 조절(날씨 반영), 적외선 카메라 기술, 생체 인식 기술 강화, 머신 러닝 기반 예측 기능, 소음 감소 기술, 자체 보정 기능, 다중 카메라 시스템, …
계속된 반복
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무한히 반복 가능합니다만, 뒤로 갈수록 앞에 이미 나왔던 것들의 중복이 점점 심해집니다. 하다보면 “이제 그만 해야겠다”하는 느낌이 옵니다.
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무엇보다 좋은 것은, ChatGPT가 지치지 않고 계속 대답한다는 것입니다.
전체 자료 정리하기
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중복을 제거하고, 깔끔하게 표로 정리를 시킵니다
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30개가 list 형태라서, 카테고리로 묶는 걸 시도했습니다만, 카테고리도 30개를 만들어 버렸습니다. ChatGPT와의 소통이 쉽지 않습니다.
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이게 아니라고 따졌더니 죄송하다고 사과를 합니다. 저도 미안해집니다. 착하기도 한 우리 ChatGPT. 근데 이번에도 카테고리가 20개가 넘습니다.
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카테고리 갯수를 5~8개로 지정하면 됩니다. 그런데 이번에는 표를 안 만들어줬네요.
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추가 질문을 통해 표까지 완성했습니다.
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아이디어&설명 30개짜리 표와, 카테고리&아이디어 8개짜리 표를 합칠 수 있을까요? 우리 대화를 다 기억하고 있을까요? 네~ 가능합니다. 질문 한번으로 표 2개를 합쳤습니다.
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아래는 표의 원문입니다.
카테고리 | 아이디어 | 내용 |
시야 확장 및 정보 제공 | 확장형 디스플레이 | 넓은 시야를 제공하는 확장형 디스플레이 |
시야 확장 및 정보 제공 | 홀로그래픽 디스플레이 | 실제 객체를 3D 형태로 투영하는 홀로그래픽 디스플레이 |
운전자 편의성 및 편의 기능 | 자체 청소 기능 | 자동으로 청소되는 사이드 미러 |
운전자 편의성 및 편의 기능 | 자체 보정 기능 | 자동으로 각도와 위치를 보정하는 사이드 미러 |
운전자 편의성 및 편의 기능 | 생체 인식 기술 강화 | 생체 신호를 감지하여 운전자 상태를 파악하는 사이드 미러 |
운전자 편의성 및 편의 기능 | 얼굴 인식 기술 | 운전자의 얼굴을 인식하여 개인 설정을 자동으로 로딩하는 사이드 미러 |
주행 안전성 및 예방 | 머신 러닝 기반 예측 기능 | 주행 패턴 등을 학습하여 예측 기능을 갖춘 사이드 미러 |
주행 안전성 및 예방 | V2V 통신 통합 | 다른 차량과의 정보 교환을 실시간으로 수행하는 사이드 미러 |
주행 안전성 및 예방 | 사고 예방 및 기록 | 주변 환경을 녹화하여 사고나 위험 상황에 활용하는 사이드 미러 |
조명 및 시야 최적화 | 스마트 가시성 조절 | 주변 조건에 따라 가시성이 자동으로 조절되는 사이드 미러 |
조명 및 시야 최적화 | 주변 환경 조명 조절 | 주변 환경에 맞게 조명을 자동으로 조절하는 사이드 미러 |
조명 및 시야 최적화 | 자동 조명 각도 조정 | 주행 상황에 따라 조명의 각도를 자동으로 조절하는 사이드 미러 |
통신 및 연결성 | 인포테인먼트 시스템 통합 | 인포테인먼트 시스템과 연동된 사이드 미러 |
통신 및 연결성 | 양방향 통신 기능 | 운전자와 승객 간의 양방향 통신을 지원하는 사이드 미러 |
미러 상태 모니터링 및 유지보수 | 자체 진단 시스템 | 미러 작동 상태를 모니터링하고 정비 필요를 알려주는 사이드 미러 |
소음 감소 및 진동 제어 | 소음 감소 기술 | 소음을 최소화하는 사이드 미러 |
안전 및 보안 기능 | 스마트 도난 방지 | 도난 시 경보를 울리고 운전자에게 알림을 보내는 스마트 도난 방지 기능 |
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카테고리 병합을 지시했습니다
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카테고리 병합에 관해 틀린 부분을 지적하고 수정해 달라고 했습니다.
아이디어 브레인스토밍 프롬프트 #2. 문제 - 모순 - 해결안 순서로 질문
해결해야 할 문제가 무엇인지부터 질문하기
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자동차 사이드 미러의 미래가 무엇인지를 묻기보다는 자동차 사이드 미러가 가진 문제가 무엇인가를 먼저 물어야 합니다. 그 다음에 그 각각에 대한 해결 방법을 물어보면 됩니다.
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'문제' 자체를 물어보는 과정에서 우리가 생각하지 못했던 다양한 관점들을 얻을 수 있습니다
문제의 핵심인 ‘모순’을 질문하고 해결안 브레인스토밍 하기
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세상에는 정말 다양한 문제들이 있는데 그 중 가장 풀기 어려운 것이 모순입니다. 사이드 미러가 크면 뒤가 잘 보이지만, 바람을 더 많이 막게 되어 공기저항이 증가합니다. 한가지 특성이 좋아질 때 다른 특성이 나빠지는 상황을 모순이라고 합니다.
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어느 하나도 포기할 수 없는 모순 상황에서 우리는 적당한 크기를 선택할 수밖에 없습니다. 이렇게 정해진 '적당한 크기'는 꽤 합리적인 결론이라서 상당히 오랜 세월동안 유지됩니다.
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그러다 어느 날, 누군가가 그 모순을 깨면서 획기적인 발명을 하고 큰 돈을 법니다.
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그러니 챗GPT에게 그냥 '문제'가 무엇인지 물어보는 것이 아니라, '모순'이 무엇인지를 물어보는 것은 문제의 핵심을 정의하는 좋은 방법입니다.
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표로 정리
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필요 정보 추가 : 기술 출현 시기, 최초 개발 회사 등을 표에 추가하라고 지시했습니다
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아이디어를 바로 요구하는 경우에 비해서 관심 시스템의 문제점을 물어보고, 그 안에 어떤 어려운 모순이 있는지를 물어보고, 그 이후에 해결안을 제시해달라고 해보았습니다.
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문제점과 모순을 물어보는 과정에서 우리의 문제 정의가 올바른 것이었는지를 다시 한번 생각해볼 수 있습니다.
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문제 정의 단계를 거친 후에 아이디어를 도출하면 보다 현실성이 높은 아이디어들을 도출 할 수 있습니다.
모순의 해결방향을 지시하기
모순의 해결방향 정리
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“사이드미러가 크면 후방이 잘 보인다, 사이드 미러가 작으면 공기저항이 줄어든다”라는 모순을 ChatGPT에게 인식시킵니다.
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‘사이드미러의 크기’와 같은 하나의 변수가 plus 이어야 하면서(커야 한다) 동시에 minus 이어야 하는(작아야 한다) 모순 상황입니다
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“plus 이면(크기가 크면) A 특성이 좋고(후방이 잘 보인다), minus 이면(크기가 작으면) B가 좋다(공기저항이 줄어든다)”는 모순을 해결하는 방향은 4가지입니다.
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방향#1 : plus 를 선택하면서도 B 특성을 좋게 만드는 방향
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방향#2 : minus를 선택하면서도 A 특성을 좋게 만드는 방향
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방향#3 : plus와 minus가 시간에 따라 달라지게 하는 방법, 공간을 나누어 plus 특징과 minus 특징을 나누어 배치하는 방향
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방향#4 : plus, minus라는 특징을 가지지 않는 완전히 새로운 방법을 찾는 방향
모순의 해결방향을 알려주고 아이디어 도출하기
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사람이 정리한 방향들을 알려주고 각 5개씩 아이디어를 요구합니다.
아이디어 브레인스토밍 프롬프트 #3. 역할 지정하기
프롬프트 일반 가이드라인 C, H, A, T 정하기
C (Context) - 맥락, 상황, 목적
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자동차 사이드미러에 대한 기술적 아이디어를 브레인스토밍 한다
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최대한 많은 아이디어를 얻고자 한다
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사이드미러의 기술 발전에 영향을 미치는 인자를 고려하겠다
H (Hint) - 힌트, 예시, 형식
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기술의 명칭과 간단한 설명을 만들겠다
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표 형식으로 정리하겠다
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사이드미러의 기술 발전에 영향을 미치는 인자 - 기술적 아이디어를 매칭시키겠다
A (As a role) - 역할
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너는 자동차 사이드미러 분야의 선행연구 전문가이다
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너는 자동차 분야의 미래기술 예측 전문가이다
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너는 자동차 분야의 미래 혁신기술 컨설턴트이다
T (Target) - 대상
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사이드미러 개발자들에게 영감을 주는 아이디어를 제시해달라
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사이드미러 개발자들이 미래기술 예측에 참고할만한 타 분야의 신기술을 도입해달라
Tech history 요약
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아이디어, 기술의 히스토리 요약
역할, 대상, 목적 지정하기
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역할 지정, 대상 지정, 목적 지정
아이디어 브레인스토밍 프롬프트 #4. 이종기술 도입하기
타 분야의 신기술을 질문하기
타 분야의 신기술을 우리 분야에 적용하기
기술트렌드 - 신기술 예시 - 우리 제품에 적용하기
아이디어 브레인스토밍 프롬프트 #5. ChatGPT를 활용한 프롬프트 작성
역할과 프로세스를 ChatGPT에게 물어보기
ChatGPT에게 물어볼 사전 질문입니다.
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자동차 사이드미러에 관한 최고의 전문가는 누구인가 → 답을 받으면 "니가 바로 그 분이다"라고 지정해주려고 합니다.
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사이드미러의 발전에 영향을 미치는 인자는 무엇인가 → 어떤 영향을 미치겠는가 → 그 영향에 따라 어떤 기술이 유망하겠는가
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사이드미러의 미래 기술을 예측하는 프로세스를 설명해달라 → 답변을 받으면 "그 프로세스대로 실제로 예측해달라"고 다시 부탁할 생각입니다
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자동차 사이드미러의 발전에 영향을 미치는 인자, 그 영향을 고려하여 미래 기술을 예측하는 프로세스, 그 프로세스에 따라 실제로 예측한 미래 기술을 도출하기 위한 프롬프트를 만들어달라
전문가 찾기
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누가 전문가인지 질문했습니다
미래기술 예측 프로세스 정하기
ChatGPT가 스스로 프롬프트 만들기
ChatGPT가 만들어 준 프롬프트로 아이디어 만들기
아이디어 브레인스토밍 프롬프트 #6. ChatGPT에게 질문을 허락하기
ChatGPT에게 질문을 허락한다
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좋은 프롬프트를 만들기 위해서는 질문하는 상황, 목적, 맥락, 글을 읽을 대상, 글의 형식, 글을 쓰는 전문가의 역할 등등 여러가지를 지정하는 것이 좋다고 했습니다.
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어떻게 지정해야 할지 모르겠다면 ChatGPT에게 질문을 허락해보세요.
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프롬프트를 작성해달라고 요구하고, 필요하면 질문을 하라고 말하면 됩니다.
ChatGPT의 질문에 ChatGPT가 다시 답하기
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이 질문에 잘 답변할 수 있는 전문가 역할을 ChatGPT에게 다시 지정해줍니다.
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프롬프트 전문가 ChatGPT 1번이 기술 전문가 ChatGPT 2번을 인터뷰해가면서 프롬프트를 완성해가는 느낌입니다.
ChatGPT가 프롬프트 만들기
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ChatGPT 끼리의 인터뷰 과정을 반복해서 프롬프트를 완성합니다.
아이디어 만들기
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ChatGPT가 알려준 프롬프트를 쓰되, 아이디어 갯수, 표 등 필요한 형식을 추가합니다
아이디어 브레인스토밍의 마무리 - 표현하기, 보고서 작성하기
페르소나를 활용한 신기술 사용 장면 연출
유튜브 영상 및 스크립트 작성
영상이나 자료에 필요한 이미지 만들기
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미드저니, 스테이블디퓨전, Bing Image Creator 등 이미지 생성AI를 통해서 원하는 이미지를 만들겠습니다. 이 때에도 이미지에 대해서 설명하는 프롬프트가 아주 중요합니다.
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유튜브에 사용할 이미지를 Bing Image Creator(Model : DALL-E)에서 생성하기 위한 프롬프트 작성을 요구합니다.
이미지 생성 by Bing Image Creator
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ChatGPT가 만들어준 프롬프트대로 Bing에서 이미지 생성을 해 보았습니다. 네… 실력이 별롭니다…
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아무래도 미드저니 유료구독을 하거나, 스테이블 디퓨전 웹UI를 쓰는 것이 낫겠습니다.
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더 정확한 그림 묘사를 원하신다면 ChatGPT에게는 최대한 자세한 상황 묘사를 시키고, AIPRM에서 미드저니, 스테이블 디퓨전 프롬프트 생성기를 적용해서 ChatGPT의 상황 묘사를 넣어주는 것이 좋겠습니다.
