1. 점수 옆의 ‘시험 이름’도 보세요
AI 소개에서 높은 점수를 보면 무엇이든 잘할 것 같죠. 하지만 수학 시험 성적만으로 글쓰기 실력까지 알 수는 없어요.
AI의 ‘벤치마크’는 정해진 과제와 기준으로 성능을 비교하는 시험이라고 생각하면 쉬워요. 점수를 볼 때는 어떤 일을 평가했는지부터 살펴보세요. 평가의 구성 살펴보기
2. 시험 내용과 조건이 중요해요
계산 문제를 푸는 시험과 글의 핵심을 찾는 시험은 평가하는 능력이 달라요. 같은 이름의 시험이라도 어떤 자료와 도구를 썼고, 어떻게 채점했는지 확인해야 해요.
점수 하나만으로 모든 능력이나 내 작업의 성공을 보장할 수는 없어요. NIST도 실제 사용 환경과 비슷한 조건에서 평가하고, 다른 조건에 적용할 때의 한계를 살피도록 안내해요. NIST 평가 지침
3. 내게 필요한 일은 다를 수 있어요
이해를 돕기 위한 가상 예시예요. 실제 AI를 시험한 결과가 아닙니다.
계산 문제에서 높은 점수를 받은 AI가 있다고 해볼게요. 내가 필요한 일은 ‘어려운 안내문을 쉽게 고치기’예요. 계산 점수만 보고 고르기보다, 안내문의 중요한 내용은 남기면서 읽기 쉽게 바꾸는지 확인하는 편이 낫겠죠.
4. 작은 비교부터 해보세요
직접 고를 때는 개인정보가 없는 내 작업 예시 몇 개를 준비해 보세요. 비교할 AI에 같은 자료와 요청을 주고, ‘중요한 내용이 빠지지 않았나’, ‘내가 읽기 쉬운가’를 살펴보는 거예요.
이건 내 작업에 맞는지 가늠하는 작은 비교예요. 몇 번 써본 결과로 AI의 전체 실력을 과학적으로 검증할 수는 없어요.
높은 점수를 보면 먼저 이렇게 물어보세요. ‘어떤 시험에서, 어떤 조건으로 받은 점수일까?’
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