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ChatGPT 프롬프트 팁 시리즈 - (6) Error Identification

문제ChatGPT 응답에 환각이 섞이면 보고서·논문 같은 산출물에서 어떤 주장이 신뢰할 만한지 식별하기 어려워, 사용자가 결과를 그대로 쓰면 사실관계가 흔들린다.
접근Error Identification을 위한 두 패턴을 제시한다. Fact Check List는 검증이 필요한 항목을 먼저 뽑고 항목별 신뢰 확률을 계산하도록 시키고, Reflection은 답변과 함께 추론 근거·가정·방법론을 명시적으로 요구해 논리 구성을 노출시킨다.
결과사무라이 문화·AI 시대 직업 추천 예시에서 두 패턴 모두 근거와 한계를 명시적으로 드러내, 답변의 신뢰 가능 영역과 의심해야 할 영역을 분리해 다음 검증으로 넘기는 워크플로우로 정착시킬 수 있음을 보여줬다.
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