ChatGPT가 엔지니어링과 제품 개발을 혁신할 것인가? 꼭 알아야 할 내용을 담았습니다.

ChatGPT는 인공 지능(AI)과 자연어 처리(NLP)를 사용하여 사용자에게 대화 형태의 응답을 제공하는 첨단 언어 모델입니다. ChatGPT는 대량의 텍스트 데이터를 트레이닝하여 인간의 언어를 이해하고 인간의 언어와 유사하게 답변을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 우리가 컴퓨터와 상호작용하는 방식을 혁신하여 더 직관적인 효율적인 커뮤니케이션을 가능하게 할 잠재력을 가지고 있습니다.

그러나 놀라운 기능에도 불구하고 ChatGPT는 여전히 기능 측면에서 제한적입니다. 한계가 명확히 드러나는 몇 가지 영역이 있습니다.

ChatGPT의 한계

ChatGPT는 트레이닝되는 데이터 품질의 제한을 받습니다. 모델이 방대한 텍스트 데이터를 트레이닝하지만 이 데이터가 언제나 실제 언어 사용을 반영하는 것은 아닙니다. 트레이닝 데이터가 특정 주제나 인구 통계학적 특성으로 편향되어 있을 수 있으며, 그런 경우 모델이 다른 컨텍스트를 이해하는 능력이 제한됩니다. 또한 데이터에 오류 또는 비일관성이 포함되어 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

ChatGPT는 또한 언어 복잡성의 제한을 받습니다. 이 모델은 다양한 범위의 질문과 프롬프트에 대해 응답을 생성할 수 있지만 언어 사용의 뉘앙스를 이해하지 못하는 경우도 있습니다. 그러면 오해를 하거나 불완전한 응답이 나오게 됩니다. 관용적인 표현이나 빈정거림을 이해하기 어려워할 수 있으며 그런 경우 응답이 적절하지 않거나 관련성이 떨어지게 됩니다.

방대한 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 ChatGPT의 능력은 연구나 데이터 분석 분야에서 중요한 자산이 될 수 있습니다. 놀라운 기술이기는 하지만 기능은 여러 측면에서 제한적입니다. 따라서 특정한 사용 사례나 도메인에 사용하기 전에 ChatGPT의 강점과 약점을 이해하는 것이 중요합니다.  

ChatGPT가 엔지니어링에 미치는 영향 

ChatGPT는 엔지니어의 작업을 도울 수 있는 도구이지만 설계 및 제품 개발 프로세스에서 엔지니어들이 기여하는 지식이나 전문성, 창의성을 대체할 수는 없습니다. 이 AI 도구는 엔지니어링 계산에 대한 응답이나 일반적인 엔지니어링 지식에 대한 답변을 생성할 수 있지만 이러한 응답을 적당히 회의적인 관점에서 바라보고 사실 확인을 거쳐야 합니다.

예를 들어, 연성 재료에 대한 최고의 기능 상실 이론을 물었을 때 ChatGPT는 폰미제스의 항복 조건을 상세하게 설명했습니다. 그러나 특정한 조건에서 빔의 관성모멘트를 계산하라고 하자 ChatGPT가 내놓은 답변은 X-X축에 대한 관성모멘트에 설정한 값과 일치하지 않았습니다.

ChatGPT는 엔지니어가 질문에 답하도록 지원하고 특정 주제에 대한 지침은 제공할 수 있어도 트레이닝된 데이터의 제한을 받으며 인간 엔지니어의 경험과 직관, 문제 해결 역량은 재현할 수 없습니다. 엔지니어가 여전히 설계 프로세스에 개입하여 최종 제품이 요구 사항과 표준, 산업과 최종 사용자의 기대치를 충족하는지 확인해야 합니다.

엔지니어링에는 특정 질문에 답하거나 정보를 제공하는 것 외에도 다양한 역량과 활동이 필요합니다. 또한 엔지니어는 데이터를 분석하고 원형을 개발 및 테스트하고 장단점을 평가하며 기술적, 경제적, 환경적, 사회적 고려 사항을 비롯한 여러 요인을 기반으로 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 이러한 역량을 위해서는 기술적 지식, 비판적 사고, 창의성을 결합할 수 있어야 하며 이는 AI 기반의 도구가 재현할 수 없는 역량입니다.

ChatGPT는 엔지니어의 작업을 지원할 수 있는 소중한 도구이지만 인간 엔지니어의 대체재는 아닙니다. 엔지니어는 계속해서 신제품의 설계와 개발에서 핵심적인 역할을 할 것이며, 문제를 해결하고 혁신하는 사람이라는 고유의 가치를 유지하면서 AI 도구의 힘을 활용할 수 있는 새로운 역량과 작업 방법을 개발해야 할 것입니다.

Creo가 제품 개발 프로세스에서 AI를 활용하는 방법

Creo 제너레이티브 설계는 AI의 힘을 활용하여 설계 프로세스를 혁신합니다. ChatGPT와 같은 유형의 AI는 아니지만 제너레이티브 설계는 AI 알고리즘을 사용하여 설계 옵션을 생성 및 평가함으로써 엔지니어와 설계자가 더욱 혁신적이고 효율적인 제품을 전통적인 설계 방식보다 훨씬 짧은 시간 내에 만들 수 있도록 합니다.

ChatGPT는 사용자의 질문에 대한 서면 응답의 형식을 지정하여 커뮤니케이션 장벽을 축소하거나 제거합니다. 마찬가지로, 제너레이티브 설계는 엔지니어가 지루한 시행착오 작업에서 벗어나 더 고차원적인 설계 목표에 집중할 수 있도록 합니다.

Creo 제너레이티브 설계의 주요 이점 중 하나는 많은 설계 옵션을 한 번에 빠르게 살펴보고 평가할 수 있다는 점입니다. 설계 제약 조건과 목표 세트를 정의함으로써 AI 알고리즘을 사용하여 수백 개 또는 수천 개의 잠재적인 설계 솔루션을 생성하며, 각 솔루션은 특정 조건 세트에 최적화되어 있습니다. Creo 제너레이티브 설계는 이 옵션 중에 가장 좋은 옵션을 찾아낸 후 평가 및 비교함으로써 설계자가 가장 유망한 옵션을 찾고 추가로 이터레이션할 수 있게 합니다.

제너레이티브 설계의 또 다른 이점은 특정 제조 공정 또는 재료 세트에 최적화된 설계를 생성할 수 있다는 점입니다. 재료 속성, 제조 제약 조건, 비용 고려 사항 등의 요소를 고려하여 효율적일 뿐만 아니라 기능적이면서도 실용적이고 비용 효율적으로 생산할 수 있는 설계를 생성합니다.

가장 중요한 것은 제너레이티브 설계를 사용하면 설계자가 전통적인 설계 방법으로는 불가능했거나 고려해 보기에 실용성이 없었을 설계 개념과 가능성을 살펴볼 수 있다는 점입니다. 전통적인 설계 접근법의 제약 조건에서 벗어남으로써 설계자는 이 소프트웨어를 사용하여 가능성의 지평을 넓히는 진정으로 혁신적이고 창의적인 솔루션을 생성할 수 있습니다.