자료에서 사실, 추론 및 의견 구분하기

작성자: AILesson6 분 소요테스트::ChatGPT검토일: 2026-08-28

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출처가 관찰하고 결론 내리고 평가하고 권고하거나 불확실하게 남긴 내용에 따라 원자적 진술을 분류합니다. 제공할 내용: 출처 자료, 맥락과 목적, 분류 규칙. 예상 결과: 증거 근거, 추론 사슬 및 중립적 재서술을 포함한 추적 가능한 진술 지도.

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제공된 규칙을 사용해 출처의 진술을 사실, 보고된 주장, 추론, 예측, 의견, 가치 판단, 권고 또는 불확실성으로 분류하세요.

출처 자료:
[material]

장르, 저자 역할, 독자 및 목적:
[context]

분류 정의:
[rules]

혼합된 문장을 원자적 진술로 나누세요. 사실 레이블은 출처가 확인 가능한 진술을 제시한다는 뜻이지, 사용자가 독립적으로 검증했다는 뜻이 아닙니다. 출처가 보고한 사실과 외부에서 검증된 사실을 구분하세요. 언어적 신호, 증거 또는 전제, 누락된 추론 단계, 양태, 귀속 및 각 진술을 검증할 방법을 식별하세요. 논쟁적이라는 이유만으로 진술을 의견으로 분류하거나 숫자가 있다는 이유만으로 사실로 분류하지 마세요. 진술 표, 추론 사슬, 혼합/모호한 사례, 문법이 행위자나 확실성을 숨기는 지점, 귀속과 인식적 상태를 보존한 중립적 재서술을 제시하세요.
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실제 입력

출처 자료
[이사 메모, §2] 고객 불만은 4월 42건에서 5월 57건으로 증가했습니다. 이 증가는 새 라우팅 시스템이 고객을 혼란스럽게 한다는 것을 분명히 보여 줍니다. 시스템에 근본적인 결함이 있으므로 기존 절차로 즉시 되돌려야 합니다. 운영 부서는 5월 증가가 주문을 18% 늘린 캠페인을 부분적으로 반영했을 수 있다고 말하지만 분석은 완료되지 않았습니다. 현재 양상이 계속되면 6월 불만은 70건을 넘을 것입니다.
맥락과 목적
서비스 이사가 경영진을 위해 작성한 내부 의사 결정 메모입니다. 되돌리기 결정을 내리기 전에 중립적인 증거 요약을 준비해야 합니다. 외부 검증은 수행되지 않았습니다.
분류 규칙
사실: 출처가 제시한 확인 가능한 과거/현재 진술. 보고된 주장: 귀속된 확인 가능 진술로 독립적으로 검증되지 않은 것. 추론: 명시되거나 암묵적인 전제에서 도출한 결론. 예측: 미래에 관한 주장. 의견/가치 판단: 평가 기준에 따른 진술. 권고: 제안된 행동. 불확실성: 명시적 한계 또는 양태. 분리할 수 없을 때만 한 진술에 주 레이블과 보조 레이블을 붙일 수 있습니다.

예시 출력

S1 4월 불만은 42건, 5월은 57건이었다 | 출처가 제시한 사실이며 독립적으로 검증되지 않음 | 신호: 과거 건수 | 불만 시스템 추출 자료, 정의 및 월별 분모와 대조. S2 라우팅 시스템이 고객을 혼란스럽게 했다 | 높은 확실성(“분명히”)으로 제시된 추론 | 전제: 건수 증가, 누락: 불만 사유, 노출, 주문량, 비교 및 시점. S3 시스템에 근본적인 결함이 있다 | 가치 판단과 추론 | “근본적”에 명시된 기준이 없음. S4 기존 절차로 즉시 되돌린다 | 권고 | S2/S3 및 제공되지 않은 되돌리기 비용/위험에 의존. S5 운영 부서는 캠페인 때문에 주문이 18% 증가했다고 말한다 | 보고된 주장, 인과 귀속은 검증되지 않음 | 주문 데이터와 캠페인 설계를 검증. S6 운영 부서의 분석이 완료되지 않았다 | 보고된 사실/불확실성. S7 6월 불만이 70건을 넘는다 | 조건부 예측 | 정의되지 않은 “현재 양상”에 의존하며 계산 경로가 제시되지 않음.

추론 사슬: 불만 42건→57건 → 라우팅으로 인한 혼란 가정 → 근본적 결함 판단 → 즉시 되돌리기. 관찰 내용은 중간의 인과 단계를 뒷받침하지 않습니다.

중립적 재서술: “메모는 4월 불만 42건과 5월 57건을 보고하지만 여기서는 그 수치를 독립적으로 검증하지 않았습니다. 이사는 증가 원인을 새 라우팅 시스템으로 인한 고객 혼란에 돌리고 즉시 되돌리기를 권고하지만, 메모에는 불만 사유나 노출 분석이 없습니다. 운영 부서는 캠페인과 관련해 5월 주문이 18% 증가했다고 보고하며 분석이 완료되지 않았다고 말합니다. 6월 불만이 70건을 넘는다는 수치는 방법이 제시되지 않은 조건부 예측입니다.”

효과가 있는 이유

  1. 1

    원자적 분류는 한 문장에 관찰, 설명 및 권고가 섞인 경우를 드러냅니다.

  2. 2

    출처가 보고한 내용과 독립적으로 검증한 사실을 분리하면 분석이 주장을 사실로 세탁하는 일을 막을 수 있습니다.

결과 확인

  • 혼합된 문장을 분류 전에 나누었나요?

  • 각 레이블이 증거, 언어적 신호, 귀속 및 검증 경로를 설명하나요?

  • 숫자, 논쟁성, 신뢰도 및 진실성을 개념적으로 구분하나요?

안심하고 사용하세요

자주 묻는 질문

이 레시피를 언제 사용해야 하는지, 무엇을 제공해야 하는지, 그리고 어떤 부분에서 사람의 검토가 여전히 중요한지에 대한 실용적인 답변

“자료에서 사실, 추론 및 의견 구분하기”를 사용하기 전에 무엇을 준비해야 하나요?

“자료에서 사실, 추론 및 의견 구분하기”를 사용하려면 출처 자료, 맥락과 목적, 분류 규칙을 준비하세요. 확인할 수 있는 정보로만 자리 표시자를 바꾸세요. 세부 사항을 모른다면 모델에 추론을 맡기지 말고 그 불확실성을 명시적으로 남겨 두세요.

“자료에서 사실, 추론 및 의견 구분하기” 결과는 언제 아직 사용할 준비가 되지 않은 상태인가요?

제공된 증거로 명시된 결과물인 ‘증거 근거, 추론 사슬 및 중립적 재서술을 포함한 추적 가능한 진술 지도’를 아직 만들어 내지 못했거나, 해결되지 않은 가정, 누락된 승인 또는 지어낸 세부 사항에 의존한다면 결과를 사용할 준비가 되지 않은 것입니다. 점검 항목을 공개 기준으로 삼고, 근거 없는 결과물을 다듬는 대신 원본 입력을 수정하거나 권한 있는 검토자를 지정하세요.

“자료에서 사실, 추론 및 의견 구분하기”에 대해 테스트 기록이 있는 AI 도구는 무엇인가요?

2026-08-28 기준으로 “자료에서 사실, 추론 및 의견 구분하기”의 공개 테스트 기록에는 ChatGPT가 포함되어 있습니다. 이는 실행 기록이 있다는 뜻일 뿐, 이후 제품 버전과의 호환성이나 동일한 결과를 보장하지 않습니다. 다른 도구나 버전을 사용할 때는 모든 제약 조건을 명시한 채 사용 전에 결과 점검 항목을 다시 확인하세요.

작업을 계속 진행하세요