챗GPT 번역 프롬프팅 연구 : 학습 설계와 역할 부여-1950년대 김수영 시에 나타난 ‘설움’을 중심으로- (A Study on Prompting ChatGPT for Translation: Learning Design and Role Assignment-Focusing on "Sorrow" in Kim Soo-young's Poetry of the 1950s)

서지정보

· 발행기관 : 국제언어문학회
· 수록지 정보 : 국제언어문학 / 59호 / 7 ~ 34페이지
· 저자명 : 김웅기

초록

본고는 담화형 인공지능 챗GPT 모델을 활용하여 김수영의 시어 ‘설움’을 고찰하고, 이 과정에서 도출된 챗GPT의 의미 해석의 실제와 오류, 오독(誤讀)의 과정을 정리하여 각 세션을 비교하고 그 활용방안을 밝혔던 논의의 후속 연구로 ‘설움’이라는 단어를 챗GPT가 시적 정념의 맥락에서 번역할 수 있는지를 고찰한다. 챗GPT를 활용해 인공지능 번역을 프롬프팅한다면 ‘학습 설계’와 ‘역할 부여’라는 방식을 통해 보다 활용성을 높일 수 있다. 챗GPT의 담화 구성 체계를 이해해 볼 때, GPT-4o는 이전 단계의 버전보다 더욱 능숙하고 효과적으로 답변을 제시한다. 그런데 GPT의 담화 기술은 전적으로 사용자 담화 수용 맥락에서 이뤄진다. 다시 말해 챗GPT가 옳은 답변을 제시해도 사용자가 원하지 않으면 잘못된 답변을 제시할 가능성이 높다는 것이다. 이러한 담화 구성 체계에 따르면 챗GPT는 사용자의 프롬프트 지시 사항이 구체적이면 구체적일수록 정확도 높은 담화를 구성할 능력이 향상되는 것처럼 보인다는 사실을 파악할 수 있다. 따라서 ‘학습 설계’와 ‘역할 부여’를 통해 챗GPT가 특정 작품 및 작가에 대한 이해도를 확보한 상태에서 작가, 장르, 시대적 맥락이 구체적으로 제시되는 역할 부여 프롬프트가 진행될 때 보다 작품에 대한 이해도가 동반된 번역이 도출된 가능성이 높다는 사실을 고찰할 수 있다.

영어초록

This study serves as a follow-up to prior research that utilized the conversational AI model ChatGPT to examine the poetic diction of "sorrow" in Kim Soo-young's poetry, analyzing ChatGPT's interpretations, errors, and misreadings, and comparing these aspects across sessions to explore its potential applications. The current research investigates whether ChatGPT can translate the term "sorrow" within the context of poetic sentiment. It suggests that leveraging ChatGPT's capabilities through "learning design" and "role assignment" can enhance its utility. By analyzing ChatGPT's discourse construction system, it becomes evident that GPT-4 demonstrates a more proficient and effective response mechanism compared to earlier versions. However, ChatGPT's discourse skills are highly dependent on the user's context of engagement. In other words, even if ChatGPT provides a correct answer, it may be perceived as incorrect if it does not align with the user's expectations. This highlights that the specificity of user prompts directly correlates with the model's ability to construct accurate discourse. Consequently, this study concludes that employing structured learning designs and role assignments—where the model is equipped with specific details about the author, genre, and historical context—can significantly enhance the quality of translations imbued with an understanding of the work and its authorial nuances.

참고자료

· 없음