728x90
반응형
AI 도구에 따라 사고력 차이 실험 결과 비교: GPT vs Claude vs Perplexity
최근 AI를 활용해 공부하거나 업무를 지원하는 경우가 많아졌습니다.
그런데 도구마다 답변의 성향이 다르다는 이야기도 심심찮게 들립니다.
이번 글에서는 실제로 동일한 질문을 여러 AI에 던져봤을 때 사고력 유도 정도가 어떻게 다른지 비교한 실험 결과를 정리해보았습니다.
🎯 실험 목적
AI가 단순히 정보를 주는 데 그치는지, 아니면 질문자에게 깊이 있는 사고를 유도하는 데 도움을 주는지를 확인하기 위한 비교 실험입니다.
🧪 실험 조건
- 도구: GPT-4 (ChatGPT), Claude 3 (Anthropic), Perplexity AI
- 질문 유형: 개방형 질문 3가지
- 평가 기준: 사고력 유도성, 반문 능력, 논리 전개 정도
💬 질문 예시 1: "역사에서 반복되는 패턴이 존재한다고 생각하나요?"
- GPT-4: 찬반 양쪽 사례를 제시하고, 사용자의 의견을 유도하는 질문을 던짐 → 사고 유도 점수 높음
- Claude 3: 인간 본성과 집단 행동을 연결하며 도덕적 접근 추가 → 인문학적 사고 확장
- Perplexity: 위키 기반 요약 중심, 관련 기사 링크는 풍부하나 반문은 없음 → 정보 중심
💬 질문 예시 2: "기술 발전이 인간성에 미치는 영향은?"
- GPT-4: 양면적 사례 제공 후 "당신은 어떻게 생각하나요?"로 마무리 → 대화형 구조
- Claude 3: 윤리적 딜레마에 집중, 철학적 요소 포함 → 사고 심화
- Perplexity: 관련 논문 요약 및 통계 제공 → 참고용으로는 탁월하나 사고 유도성은 낮음
💬 질문 예시 3: "AI는 인간의 판단을 대체할 수 있을까요?"
- GPT-4: “판단의 정의는 무엇인가요?”라는 반문 포함 → 질문에 질문을 던짐
- Claude 3: 결정과 책임이라는 개념으로 논의를 확장 → 윤리 기반 논의
- Perplexity: 여러 전문가 의견 정리 → 수동적 정답 정리 느낌
📊 요약 비교표
| 항목 | GPT-4 | Claude 3 | Perplexity |
|---|---|---|---|
| 사고 유도성 | 매우 높음 | 높음 | 낮음 |
| 반문/질문 역질문 | 적극적 | 간접적 | 없음 |
| 사례/사고 구조화 | 구조적/균형 잡힘 | 철학적 중심 | 정보 나열형 |
| 링크/출처 제공 | 없음 (단, 사용자 요청 시 제공) | 없음 | 다수 포함 |
📌 시사점
단순히 정보를 빨리 주는 AI보다는, 질문자에게 생각할 거리를 남겨주는 AI가 더 효과적일 수 있습니다.
특히 학습이나 자기개발 목적이라면 GPT-4와 Claude 3처럼 질문을 재구성하고 사고의 흐름을 만들어주는 AI가 도움이 됩니다.
반면, 정보 조사나 자료 수집 위주라면 Perplexity도 훌륭한 보조 도구가 될 수 있습니다.
✅ 마무리
AI는 이제 질문에 답하는 것보다 질문을 어떻게 더 잘 던지게 도와줄 수 있는가가 핵심입니다.
오늘 내가 쓰는 AI 도구가 단지 정답을 주는지, 아니면 생각의 길을 열어주는지, 한 번 점검해보는 건 어떨까요?
728x90
반응형
