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무작위 조합과 창의성 평가를 통한 발상 도구

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갑자기 떠오른 생각을 클클(Claude Clan) 오픈챗방에 남겼다.

이 아이디어를 그림으로 그리면 이러하다.

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나의 대화를 클로드에 넣고 정리하도록 시켰다.

  1. 과학용어사전, 철학용어사전, 의학용어사전 등을 조합하여 무작위로 용어를 추출하고, 조합된 결과물의 창의성 점수를 매기는 프로그램을 만들자는 아이디어를 제시함.

  2. 이는 우연한 사건을 의도적으로 프로그래밍하여 만들고, 그 결과를 필터링하여 질서를 찾아내는 것과 유사한 과정이라고 설명함.

  3. 이 과정에서 발생한 무작위 조합의 정보량을 계산하고, 일정 기준 이상의 정보량을 가진 결과물만 출력하게 하자고 제안함.

  4. 이는 고대 철학자 루크레티우스의 클리라멘(Clinamen) 개념, 즉 예측 불가능한 우연한 사건이 새로운 질서를 만든다는 생각과 연결시킴.

  5. 이런 방식으로 슈퍼컴퓨터의 연산 능력을 단순한 양적 증가에서 질적 도약으로 전환시킬 수 있다고 자평함.

<평가> 달의이성님의 아이디어는 무작위성과 필터링을 결합하여 창의적 발상을 이끌어내는 흥미로운 접근법입니다. 우연한 조합에서 의미 있는 패턴을 찾아내는 과정은 인간의 창의적 사고와 유사한 면이 있습니다.

다만 몇 가지 보완이 필요해 보입니다. 우선 단순한 용어 조합만으로는 진정한 창의성을 담보하기 어려울 수 있습니다. 용어 간 관계성, 맥락 등을 고려하는 보다 정교한 알고리즘이 필요할 것 같습니다.

또한 창의성이나 정보량 같은 개념을 계량화하는 것은 쉽지 않은 과제입니다. 이를 위해서는 창의성에 대한 명확한 정의와 평가 기준이 선행되어야 할 것입니다.

그럼에도 달의이성님의 발상은 우연과 필연의 조화를 통해 인공지능의 창의성을 고취하려 한다는 점에서 인상적입니다. 이런 시도가 보다 정교하게 다듬어진다면 인공지능 개발에 새로운 지평을 열 수 있을 것입니다.

나름 평가가 좋다. 내 생각을 잘 정리해 준거 같아서 고마웠다.

LLM이 창의성을 평가하는 기준으로 사용하는 것이 무엇인가?

LLM(Large Language Model)이 창의성을 평가하는 명확한 기준은 아직 정립되지 않았지만, 일반적으로 다음과 같은 요소들이 고려될 수 있습니다:

  1. 새로움(Novelty): 기존에 존재하지 않았던 새로운 아이디어, 조합, 표현 방식 등을 생성하는 능력입니다. LLM은 방대한 데이터를 학습했기에, 학습 데이터에 없는 새로운 내용을 생성할 수 있는지가 평가 기준이 됩니다.

  2. 유용성(Usefulness): 창의적인 아이디어가 실제로 쓸모 있고 가치 있는지 평가합니다. LLM이 생성한 내용이 현실 세계에서 얼마나 유용하게 활용될 수 있는지가 고려 대상이 됩니다.

  3. 다양성(Diversity): 같은 주제에 대해서도 다양한 관점과 접근 방식을 제시할 수 있는지를 평가합니다. LLM이 학습한 패턴을 단순히 반복하는 것이 아니라 다채로운 사고를 할 수 있는지가 중요합니다.

  4. 일관성(Coherence): 창의적 발상을 하더라도 전체적인 맥락에서 일관성과 논리성이 유지되어야 합니다. LLM이 생성한 내용이 앞뒤가 맞고 타당한 논리 구조를 갖추고 있는지 평가합니다.

  5. 심미성(Aesthetics): 내용의 표현 방식이나 문체 등에서 심미적 가치를 지니는지 평가합니다. 창의적인 아이디어를 얼마나 매력적이고 아름답게 표현할 수 있는지가 고려됩니다.

다만 이러한 기준들을 계량화하고 알고리즘화하는 것은 매우 도전적인 과제입니다. LLM의 창의성을 객관적으로 평가하기 위해서는 각 요소에 대한 평가 지표 개발과 검증이 필요할 것입니다. 또한 창의성에 대한 인간의 주관적 판단을 어떻게 모델에 반영할지도 중요한 문제입니다. LLM의 창의성 평가는 아직 초기 단계이며, 앞으로 많은 연구와 발전이 요구되는 분야라 할 수 있겠습니다.

무작위성과 필터링을 활용하여 창의적 발상을 이끌어내는 프롬프트를 개발하고 싶다.

<메타프롬프트: 무작위 조합과 창의성 평가를 통한 발상 도구>

  1. 주제 선정: 발상이 필요한 주제나 분야를 명확히 정의합니다. (예: "인공지능과 예술의 융합")

  2. 관련 용어 수집: 해당 주제와 관련된 과학, 철학, 의학, 예술 등 다양한 분야의 용어를 폭넓게 수집합니다.

  3. 무작위 조합 생성: 수집한 용어들을 무작위로 조합하여 3-5개 단어로 이루어진 문장을 다수 생성합니다. (예: "신경망 + 추상화 + 미학 + 로봇공학")

  4. 유용성 필터링: 생성된 조합 중 주제와 전혀 무관하거나 현실적으로 불가능해 보이는 것들은 1차로 제거합니다.

  5. 새로움 평가: 남은 조합들이 기존 아이디어의 단순 모방이 아닌 새로운 발상인지 평가합니다. 독창성 점수를 0-5점으로 부여합니다.

  6. 다양성 평가: 같은 패턴의 조합이 반복되는지 평가하여, 다양한 아이디어가 골고루 분포되도록 합니다. 다양성 점수를 0-5점으로 부여합니다.

  7. 일관성 평가: 각 조합이 주제와 맥락상 연관성을 가지며 논리적으로 타당한 발상인지 평가합니다. 일관성 점수를 0-5점으로 부여합니다.

  8. 종합 점수 계산: 새로움, 다양성, 일관성 점수를 합산하여 종합 창의성 점수(0-15점)를 계산합니다.

  9. 창의성 임계값 설정: 창의성 점수에 기준치를 설정하여(예: 12점 이상), 그 이상의 점수를 받은 조합만 추려냅니다.

  10. 선별된 조합 해석: 임계값을 넘은 조합들에 대해, 그것이 어떤 창의적 아이디어로 해석되고 적용될 수 있을지 구체적으로 기술합니다.

  11. 심미성 고려: 창의적 조합을 표현하고 제시하는 방식을 예술적이고 심미적으로 다듬습니다.

  12. 최종 아이디어 도출: 메타프롬프트를 통해 생성된 고득점 조합들을 종합하고 정제하여, 최종 창의적 발상 목록을 완성합니다.

이상의 메타프롬프트를 통해 무작위성의 장점을 활용하면서도, 일련의 필터와 평가 과정을 통해 체계적이고 실효성 있는 창의적 아이디어를 얻을 수 있을 것입니다. 이는 인간의 발상법과 인공지능의 연산 능력이 결합된 새로운 창의성 도구로 활용될 수 있을 것입니다.

각 단계별로 활용할 수 있는 기술적 도구와 알고리즘을 추가해줘.

<메타프롬프트: 무작위 조합과 창의성 평가를 통한 발상 도구>

  1. 주제 선정: 발상이 필요한 주제나 분야를 명확히 정의합니다. (예: "인공지능과 예술의 융합")

  2. 관련 용어 수집: 해당 주제와 관련된 과학, 철학, 의학, 예술 등 다양한 분야의 용어를 폭넓게 수집합니다.

    • 도구: 웹 크롤링, 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 관련 용어를 자동 수집

  3. 무작위 조합 생성: 수집한 용어들을 무작위로 조합하여 3-5개 단어로 이루어진 문장을 다수 생성합니다. (예: "신경망 + 추상화 + 미학 + 로봇공학")

    • 알고리즘: 랜덤 조합 생성 알고리즘(Random Combination Generator)을 활용하여 용어 조합

  4. 유용성 필터링: 생성된 조합 중 주제와 전혀 무관하거나 현실적으로 불가능해 보이는 것들은 1차로 제거합니다.

    • 도구: 주제 관련성 판별을 위한 텍스트 분류(Text Classification) 모델 활용

    • 알고리즘: TF-IDF, Word2Vec 등을 사용하여 주제와의 연관성 점수 계산

  5. 새로움 평가: 남은 조합들이 기존 아이디어의 단순 모방이 아닌 새로운 발상인지 평가합니다. 독창성 점수를 0-5점으로 부여합니다.

    • 도구: 대규모 아이디어 데이터베이스 구축, 유사도 비교를 위한 검색 엔진 활용

    • 알고리즘: 코사인 유사도(Cosine Similarity), 자카드 유사도(Jaccard Similarity) 등을 사용하여 기존 아이디어와의 차별성 계산

  6. 다양성 평가: 같은 패턴의 조합이 반복되는지 평가하여, 다양한 아이디어가 골고루 분포되도록 합니다. 다양성 점수를 0-5점으로 부여합니다.

    • 알고리즘: 클러스터링 알고리즘(K-means, DBSCAN 등)을 활용하여 아이디어 군집화 및 다양성 평가

  7. 일관성 평가: 각 조합이 주제와 맥락상 연관성을 가지며 논리적으로 타당한 발상인지 평가합니다. 일관성 점수를 0-5점으로 부여합니다.

    • 도구: 대규모 언어 모델(Large Language Model)을 활용하여 문장의 논리성과 자연스러움 평가

    • 알고리즘: BERT, GPT 등의 Transformer 기반 모델을 사용하여 문장 간 연관성과 일관성 측정

  8. 종합 점수 계산: 새로움, 다양성, 일관성 점수를 합산하여 종합 창의성 점수(0-15점)를 계산합니다.

    • 알고리즘: 가중 평균(Weighted Average), 주성분 분석(PCA) 등을 활용하여 점수 종합

  9. 창의성 임계값 설정: 창의성 점수에 기준치를 설정하여(예: 12점 이상), 그 이상의 점수를 받은 조합만 추려냅니다.

  10. 선별된 조합 해석: 임계값을 넘은 조합들에 대해, 그것이 어떤 창의적 아이디어로 해석되고 적용될 수 있을지 구체적으로 기술합니다.

    • 도구: 대규모 언어 모델을 활용한 아이디어 설명문 자동 생성

    • 알고리즘: GPT-3, T5 등의 자연어 생성(Natural Language Generation) 모델을 사용하여 아이디어 해석 및 적용 방안 제시

  11. 심미성 고려: 창의적 조합을 표현하고 제시하는 방식을 예술적이고 심미적으로 다듬습니다.

    • 도구: 이미지 생성 AI 모델(GANs, Dall-E 등)을 활용하여 창의적 아이디어 시각화

    • 알고리즘: Style Transfer, Neural Style 등의 알고리즘을 통해 심미적 이미지 생성

  12. 최종 아이디어 도출: 메타프롬프트를 통해 생성된 고득점 조합들을 종합하고 정제하여, 최종 창의적 발상 목록을 완성합니다.

이렇게 각 단계별로 적절한 기술 도구와 알고리즘을 활용함으로써, 보다 체계적이고 효과적인 창의적 발상 과정을 구현할 수 있을 것입니다. 무작위성과 인공지능 기술의 조화로운 결합은 인간의 창의성을 확장시키는 새로운 도구가 될 수 있을 것입니다.

단계별로 프롬프트를 평가하고 보완해줘.

주신 발상 도구 메타프롬프트는 AI 기술을 활용하여 창의적인 아이디어를 체계적으로 도출하는 훌륭한 프로세스입니다. 특히 무작위 조합 생성, 창의성 평가, 아이디어 해석 및 시각화 등 자동화와 알고리즘 적용이 인상적이네요. 제가 보기에 각 단계별로 몇 가지 보완점을 제안드리면:

  1. 관련 용어 수집 시, 전문가의 큐레이션을 거쳐 정제된 용어 풀(pool)을 확보하는 것이 정확도를 높일 수 있겠습니다.

  2. 유용성 필터링에서는 현실 구현 가능성뿐 아니라 사업성, 시장성 등 상용화 관점의 평가 지표도 고려해볼 만합니다.

  3. 새로움 평가 시에는 단순 차별화된 아이디어가 아닌, 파괴적 혁신 아이디어를 어떻게 가려낼지 고민이 필요할 것 같네요.

  4. 일관성 평가에 있어서는 주제 적합성과 함께 도출된 아이디어의 명료성, 간결성 등도 따져보면 좋겠습니다.

  5. 최종 단계에서는 평가 지표별 가중치 부여를 통해 도메인 특성을 반영한 맞춤형 창의성 점수를 산출할 수 있겠네요.

  6. 프로세스 전반에 걸쳐 평가자 간 일관성 확보와 편향성 최소화를 위해 평가 지침을 구체화하고 상호 보정하는 장치가 필요해 보입니다.

  7. 도출된 아이디어의 지속적 관리, 발전 방안 모색 등 사후 프로세스에 대한 고려도 있으면 더욱 완성도가 높아질 것 같습니다.

전반적으로 AI 기술을 효과적으로 접목한 발상 도구이며, 정량적 평가와 자동화를 통해 창의 과정의 효율성을 극대화한 우수한 설계라고 생각합니다. 제안드린 사항들을 추가로 고려한다면 보다 강력하고 실용적인 창의 발상 프레임워크가 완성될 것으로 기대됩니다. 창의적 아이디어 도출을 위한 귀하의 혁신적인 접근에 경의를 표합니다!

성능실험

현대 철학자 10명, 의학용어 10개, 과학용어 10개, 예술용어 10개를 조합

현대 철학자:

  1. 장 폴 사르트르

  2. 마르틴 하이데거

  3. 루트비히 비트겐슈타인

  4. 미셸 푸코

  5. 한나 아렌트

  6. 자크 데리다

  7. 앤서니 기든스

  8. 리처드 로티

  9. 피터 싱어

  10. 슬라보예 지젝

의학용어:

  1. 뇌하수체

  2. 폐포

  3. 맥락막

  4. 혈소판

  5. 림프구

  6. 위장관

  7. 신장

  8. 부신

  9. 대사증후군

  10. 혈관성 치매

과학용어:

  1. 양자역학

  2. 상대성이론

  3. 유전자

  4. 블랙홀

  5. 중력파

  6. 엔트로피

  7. 원자핵

  8. 광합성

  9. 플라즈마

  10. 나노기술

예술용어:

  1. 인상주의

  2. 초현실주의

  3. 입체파

  4. 미니멀리즘

  5. 포스트모더니즘

  6. 바로크

  7. 로코코

  8. 아르누보

  9. 팝아트

  10. 다다이즘

위의 용어들을 무작위로 3-5개씩 조합하여 아이디어를 발산해 보겠습니다. (예시로 3개 조합)

"양자역학 + 초현실주의 + 폐포"

  • 양자역학의 불확정성 원리를 은유적으로 표현한 초현실주의 그림 속에서, 폐포를 연상시키는 기하학적 패턴이 반복되는 작품 구상

"원자핵 + 림프구 + 앤서니 기든스 + 미니멀리즘"

  • 원자핵과 림프구의 미시적 구조에서 영감을 받아, 현대 사회학자 앤서니 기든스의 구조화 이론을 미니멀한 조각으로 표현

"한나 아렌트 + 나노기술 + 팝아트 + 신장"

  • 한나 아렌트의 현대 정치철학을 신장의 해부학적 구조와 결합하고, 나노기술을 활용한 독특한 질감의 팝아트 작품 제작

이처럼 서로 무관해 보이는 개념들의 독창적인 조합을 통해 새로운 영감과 관점을 얻을 수 있습니다. 다양한 분야의 지식이 융합될 때 창의성이 극대화될 수 있다고 봅니다.

3개 조합의 창의성을 평가하라

  1. "양자역학 + 초현실주의 + 폐포" (새로움 4점, 다양성 3점, 일관성 3점, 종합 10점)

  • 양자역학과 초현실주의의 조합이 매우 새롭고 흥미로운 발상입니다.

  • 폐포라는 의학용어를 예술적으로 해석한 점이 독특합니다.

  • 다만 양자역학, 초현실주의, 폐포의 개념적 연결고리가 다소 느슨한 편입니다.

  • 종합적으로는 새로운 시도로서 가치가 있으나, 세 요소 간 정합성을 높일 필요가 있어 보입니다.

  1. "원자핵 + 림프구 + 앤서니 기든스 + 미니멀리즘" (새로움 5점, 다양성 5점, 일관성 4점, 종합 14점)

  • 원자핵, 림프구, 사회학 이론, 미술 사조를 하나로 엮은 고도의 학제적 발상입니다.

  • 미시적 구조와 거시적 이론을 창의적으로 오가며, 자연과학과 사회과학을 연결했습니다.

  • 구조화 이론과 미니멀리즘의 절제미를 관련지은 해석도 인상적입니다.

  • 네 가지 이질적 요소들을 유기적으로 통합한 독보적인 아이디어로서 높은 평가를 받을 만합니다.

  1. "한나 아렌트 + 나노기술 + 팝아트 + 신장" (새로움 3점, 다양성 4점, 일관성 2점, 종합 9점)

  • 철학, 과학기술, 예술, 의학을 아우르는 학제적 조합으로서 다양성이 돋보입니다.

  • 그러나 아렌트 철학과 신장의 연관성을 찾기가 다소 어렵고, 팝아트적 질감 구현을 위해 나노기술을 끌어온 것이 다소 작위적으로 보입니다.

  • 전반적인 일관성과 개연성 면에서는 다른 아이디어에 비해 부족한 인상입니다.

  • 고루 훌륭한 용어들을 선정했음에도 불구하고, 융합의 완성도가 아쉬운 아이디어라 하겠습니다.

종합해보면 세 아이디어 모두 각기 참신한 발상이 돋보이나, 용어 간 연계성을 더욱 치밀하게 고민할 필요가 있어 보입니다. 무작위성을 확보하되 논리적 개연성을 잃지 않는 것이 창의적 발상의 핵심 과제일 것 같습니다. 그런 의미에서 "원자핵+림프구+앤서니 기든스+미니멀리즘"이 가장 성공적인 조합이라 평가됩니다.

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