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아래 대화 내용을 보고 오류를 찾아보시오.
결론: 거대 언어 모델 LLM 은 단어조합의 확률로 답변을 하고 결과를 나타내 주는데, 전문가 영역이나 연구 개발 영역은 데이터가 상대적으로 어마어마하게 모자란다. 따라서, 언어 데이터의 분산이 넓어 그럴 듯 하지만, 엉뚱한 소리를 하는 경우가 자주 있다. 이것은 분야가 협소한 학문 영역일 수록 더 잘 나타나는 단점이다. 이 말인 즉슨, 인간이 AI 로 대체되지 않는 직업군 중 연구영역이 있다는 것이다. 이 내용은 학생들의 진로를 고민하고 탐색할 때 도움이 될 듯 하다.
아래 질문으로 Copilot (Chat-GPT4)와 대화한 내용이다.
정지궤도위성인 천리안위성의 적외1채널 (10.8μm)과 적외2채널 (12.0μm)에서 관측된 복사휘도온도의 차이는 황사를 탐지하는데 유용하게 사용된다. 맑은 날과 황사가 있는 날의 대기복사 특성을 비교하여 황사의 탐지가 가능한 원리를 설명해 줘. 또한 사막이나 나대지(bare soil)의 상공에 대기가 맑은 경우에도 황사가 있는 것으로 오인하기 쉬운 이유가 뭔지 설명해 줘.
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