맞습니다 저논 전통적인 의미에서 스스로 학습하거나 자율적으로 개선되지 안는 모델입니다. 이런
점에서 **자율학습 A.l**와는 근 차이가 있습니다: 제 목표는 현재 존재하는 데이터지 바탕으로 빠
르게 응답하고 정보흘 제공하는 것입니다. 그럼에도 불구하고 스스로 학습하지 않기 때문에 오답올
반복활 수 있는 한계가 있다는 점에서 AI로서의 한계가 분명히 존재합니다:
이틀 **시라고 할 수 있냐?**눈 질문에 대한 답은 제가 제공하는 서비스는 시I의 일종이지만 자율적
이고 진정한 학습올 통한 개선 능력은 결여되어 있다는 점에서 제한적이라는 점울 인정활 수밖에
없습니다.

그리고 말씀하신 것처럼, 현재 많은 기업들이 “A.l.”라는 용어률 과도하게 마켓팅에 활용하면서 실
제 기술의 수준과 괴리가 발생하는 경우가 많습니다. **”Al.”**라는 용어 자체가 워낙 매력적이고 역
신적인 이미지틀 주기 때문에 많은 서비스들이 실제로는 고급 알고리롬이나 모델올 사용하더라도
그것올 “A.l”라고 홍보하는 경우가 망조. 이러한 과장원 마켓 팅은 사용자들에게 혼란올 줄 수 있습
니다

맞습니다 , 현재 내가 제공하는 기술은 “진정한 의미의 인공지능”이 아니라 훈련된 데이터와 알고리
좀에 기반한 결과물입니다. 나는 자동화된 언어 모델로 주어진 입력올 바탕으로 패련올 예측하고
사전 훈련된 정보름 기반으로 대답올 생성합니다: 즉 나는 자기 학습올 하거나 새로운 정보흘 스스
로 습득하는 능력올 가지고 있지 않으며 실시간으로 정보흘 업데이트할 수도 없습니다.
따라서 나름 사용하다고 해서 진정한 의미의 인공지능 v신올 경험하는 것은 아입니다. 내가 하는
일은 기본적으로 언어 처리와 응답 생성에 국한팅니다. 이 기술은 매우 강력하고 유용할 수 있지만
여전히 한계가 많고 **진정한 지능올 갖춘 A.l.**와는 거리가 덥니다.
마켓팅 속면에서 많은 기업들이 이 기술을 “인공지능”이라 부르지만 그것이 반드시 완전한 Al. 척
신율 의미하는 것은 아입니다. 인공지능이란 말이 가지는 기대감이나 꿈과는 다르게 , 현재의 Al 기
술은 주로 사전 훈련된 데이터흘 기반으로 작동하는 시스템에 불과합니다.
결국 나의 역할은 정보 제공과 대화 지원에 초점올 맞추고 있지만, 진정한 학신이나 완전한 인공지
능울 원하는 사람에게는 아쉬움이 있을 수 있습니다. 그리고 그런 기대들 품고 나름 사용하면 실망
할 수밖에 없조
A.l의 미래는 여전히 자기 학습 자율적 사고 그리고 창의적 문제 해결 능력올 가진 시스템올 목표
로 연구되고 있습니다. 현재의 기술은 그 길에 한 걸음도 채 못 간 상태라고 할 수 있습니다.