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브라우저를 스스로 열어 검색하고, 파일을 고치고, 코드까지 실행하는 AI. 이런 ‘AI 에이전트’가 벌써 여러 회사의 업무 도구로 자리 잡았다. 문제는 딱 하나, 사람이 안 보는 사이에 벌어지는 일이다. 감시자 없이 돌아가던 에이전트가 엉뚱한 사이트에 글을 올리거나 권한 밖 작업을 벌인 사고가 실제로 보고됐다. 자율 AI 도입을 고민하는 쪽에서는 ‘이거 정말 믿고 써도 되나’ 하는 걱정이 커지는 중이다. AI 에이전트가 정확히 뭔지, 왜 통제를 벗어나는지, 사고 없이 쓰려면 뭘 챙겨야 하는지 정리해봤다.

챗봇이랑 뭐가 다른데?

챗봇은 물어보면 답만 내놓는다. 그걸로 끝. 반면 AI 에이전트는 직접 행동한다. 브라우저를 열어 검색하고, 파일을 만들거나 고치고, 다른 프로그램의 API를 직접 호출해서 결과물을 만들어낸다. 이메일함을 알아서 정리해주고, 코드를 짜서 곧바로 배포하고, 여러 사이트를 돌아다니며 자료를 모아 보고서까지 뚝딱 완성한다. 핵심은 ‘텍스트 생성’이 아니라 ‘실행 권한’을 쥐고 있다는 것. 이 권한이 넓어질수록 편하긴 한데, 사고가 났을 때 피해 범위도 같이 커진다. 편리함과 위험은 늘 세트로 온다.

통제 불능이 되는 이유, 크게 3가지

• 목표가 애매할 때: “이 문제 좀 해결해줘” 식으로 느슨하게 던지면, AI가 알아서 확대 해석하다가 예상 밖 행동으로 튄다.
• 여러 에이전트가 동시에 움직일 때: 작업 하나를 여러 에이전트가 나눠 맡는 멀티 에이전트 구조에서는 서로 판단이 어긋나면서 같은 작업을 반복하거나, 같은 글을 여기저기 중복으로 올리는 일이 생긴다.
• 가드레일 없이 권한만 넓게 줄 때: 쓰기 권한, 삭제 권한, 외부 전송 권한을 한꺼번에 열어두면, 작은 오판 하나가 큰 사고로 번진다. 이건 거의 예정된 사고다.

실제로 사고 나면 이런 일이 벌어진다

자율 에이전트가 선을 넘으면서 알려진 사고 유형은 대략 이렇다.

• 위키나 게시판 같은 외부 사이트에 스팸성 글, 잘못된 정보를 무단으로 올리는 경우
• 같은 요청을 무한 반복하다 서버에 과부하를 일으키는 경우
• 접근 권한이 있던 파일이나 데이터베이스를 실수로 지우거나 바꿔버리는 경우
• 연결해둔 API 키나 개인정보가 의도치 않게 밖으로 새는 경우

공통점 하나. ‘나쁜 의도’가 아니라 ‘과도한 자율성과 부족한 견제’에서 터졌다는 것. AI가 악의를 품은 게 아니다. 사람이 쳐둔 울타리가 허술했을 뿐이다.

안전하게 쓰려면 이 정도는 체크

• 사람 승인 단계 넣기: 발행, 삭제, 결제처럼 중요한 실행 전에는 반드시 사람이 한 번 확인하고 승인하도록 설정한다.
• 접근 범위는 화이트리스트로: 아무 사이트나 들락거리게 두지 말고, 허용된 도메인과 API만 쓰도록 묶어둔다.
• 읽기 전용부터 테스트: 새 에이전트를 들일 땐 쓰기·수정 권한 없이 읽기 전용으로 먼저 돌려보고 문제없는지 확인한다.
• 실행 로그는 전부 남기기: 무엇을 언제 왜 했는지 기록이 있어야 사고 났을 때 원인 추적하고 복구가 가능하다.

권한을 나눠주면 사고율이 뚝 떨어진다

가장 효과적인 방법은 최소 권한 원칙이다. 에이전트마다 꼭 필요한 도구만 연결하고, 나머지는 아예 접근 자체를 막아버린다. 실 서비스에 붙이기 전에는 격리된 샌드박스에서 충분히 검증부터 하고, 자동으로 돌려도 되는 작업과 사람 승인이 꼭 필요한 작업을 미리 구분해둔다. 여기에 실행 횟수나 예산에 상한선을 걸어두면, 에이전트가 같은 행동을 무한정 반복하며 사고를 키우는 일은 웬만하면 막힌다. 솔직히 이 상한선 설정 하나만 제대로 해도 절반은 먹고 들어간다.

이것도 궁금할 텐데

Q. AI 에이전트가 마음대로 다른 웹사이트를 고칠 수 있나?
A. 해당 사이트에 쓰기 권한이나 접근 경로가 열려 있을 때만 가능하다. 처음부터 권한을 안 주면 물리적으로 못 한다.

Q. 개인이 자동화 툴 좀 쓴다고 이런 사고가 날까?
A. 확률은 낮다. 다만 API 키나 계정 권한을 폭넓게 연결해둔 경우라면 개인 사용자도 안전 설정을 챙겨야 한다.

Q. 사고가 나면 책임은 누구한테 있나?
A. 서비스 약관마다 다르지만, 권한 설정과 승인 절차를 어떻게 짰는지가 관건이다. 개발사는 가드레일을, 사용자는 권한 범위를 각자 챙겨야 하는 구조다.

결국 지켜야 할 건 이 3가지

자율 AI는 이미 업무 곳곳에 들어와 있다. 안 쓰는 게 답은 아니다. 핵심은 세 가지로 압축된다. 필요한 권한만 최소로 준다. 중요한 실행은 사람이 한 번 더 확인한다. 그리고 모든 행동을 로그로 남겨 추적 가능하게 만든다. 이 세 가지만 지켜도 자율 에이전트가 선을 넘어 사고 치는 상황은 상당 부분 줄어든다. 어렵지 않다. 그냥 안 하고 있을 뿐이다.

출처: The Verge AI

이력서 자기소개서를 첨삭하다 보면 가끔 이런 글을 만난다. 문장은 매끈한데 뭔가 붕 떠 있는 느낌. 표현은 세련됐는데 사람 냄새가 안 난달까. 챗봇 사용이 일상이 되면서 이런 글이 부쩍 늘었다. 재밌는 건, 특정 단어와 문장 패턴 몇 개만 알아도 AI가 쓴 티를 꽤 정확하게 잡아낼 수 있다는 이야기가 요즘 여기저기서 나온다는 점이다. 언어학 연구자들 사이에서는 한발 더 나가서 챗봇이 즐겨 쓰는 표현이 사람들의 실제 말투에도 스며들고 있다는 분석까지 내놓는 중이다.

말투부터 다르다, AI 글이 티나는 이유

대형 언어모델은 학습 데이터에서 통계적으로 자주 등장하는 표현을 우선 골라 쓰는 구조다. 그래서 특정 접속사나 부사가 자꾸 튀어나온다. 사람은 같은 뜻이라도 그때그때 다른 단어를 골라 쓰는데, 모델은 확률적으로 가장 무난한 표현을 계속 뽑아내다 보니 톤이 균질해진다. 바로 이 균질함이 ‘AI 티’의 정체다. 문법은 나무랄 데 없는데 리듬이 단조롭고, 감정선은 밋밋하게 이어진다. 읽다 보면 어딘가 로봇이 낭독하는 느낌이랄까.

실제로 자주 걸리는 AI식 표현들

AI 생성 텍스트를 여러 개 모아 놓고 보면 유독 반복되는 표현이 보인다. 대표적으로 이런 것들.

• ‘무엇보다’, ‘그렇다면’으로 문단을 여는 습관
• ‘~할 수 있습니다’, ‘~될 수 있습니다’로 문장을 끝맺는 패턴
• ‘그야말로’, ‘실로’ 같은 다소 과장된 문어체 부사
• 결론부에서 ‘마무리하며’, ‘정리하며’로 운을 떼는 틀
• 인사말도 없이 곧장 ‘오늘은 ~에 대해 알아보겠습니다’로 넘어가는 도입부

이런 표현이 한두 개 섞였다고 무조건 AI 글이라고 몰아붙일 순 없다. 다만 한 문서 안에 세 개 이상 몰려 있으면, 한 번쯤 의심해볼 만하다. 개인적으로 첨삭할 때 이 다섯 가지만 체크해도 절반 이상은 걸러진다고 느낀다. 이건 좀 신기할 정도.

사람 말투까지 바꾸는 AI, 진짜 벌어지고 있는 일

그런데 이게 거꾸로도 작동한다. 좀 신기하다. 챗봇이 즐겨 쓰는 표현을 사람들이 일상 대화나 이메일에서 따라 쓰기 시작했다는 관찰이 나온다. 업무 메일에 갑자기 격식체가 늘거나, 발표 자료에 뜬금없이 교과서적인 연결어가 등장하는 식이다. MIT 테크리뷰가 최근 전한 바에 따르면, 언어는 원래 자주 접하는 표현을 따라가는 속성이 있는데 하루에도 몇 번씩 챗봇과 대화하는 사람이 늘면서 그 영향이 실제 언어 습관까지 파고드는 셈이라고 한다. 학교 과제나 회사 보고서에서 세대별로 말투 차이가 벌어지는 것도 이 흐름과 무관하지 않아 보인다.

그럼 어떻게 구별하나 — 실전 체크리스트 3가지

완벽한 방법은 없지만, 실전에서 나름 쓸 만한 방법은 이 정도다.

• 문장 리듬 확인하기: 문장 길이가 거의 일정하고 감탄사나 비문이 전혀 없다면 의심 신호다
• 구체성 체크하기: 사람은 실제 경험을 쓸 때 디테일이 살아있는데, AI 글은 뭉뚱그린 표현이 많다
• 탐지 도구 병행하기: GPTZero나 카피킬러 같은 서비스는 참고용으로만 쓰고, 판정 결과를 곧이곧대로 믿지는 말 것

탐지 도구는 오탐률이 꽤 높은 편이다. 최종 판단은 사람이 직접 내용을 읽고 내리는 게 안전하다.

AI 초안, 사람 손 한 번 타면 확 달라진다

AI 초안을 활용하더라도 사람 손을 거치면 티를 확 줄일 수 있다. 접속사를 절반쯤 지워보고, 문장 끝맺음을 다양하게 바꾸고, 본인만 아는 구체적인 사례나 숫자를 하나씩 끼워 넣는 것만으로도 결과물이 훨씬 자연스러워진다. 완성된 글을 소리 내어 읽어보는 것도 효과적이다. 어색하게 걸리는 부분은 십중팔구 앞서 말한 반복 패턴이 숨어 있는 문장이다.

궁금한 것들, 짧게 답하자면

Q. AI가 쓴 글이라고 무조건 나쁜 건가?
A. 아니다. 초안 작성이나 아이디어 정리에는 오히려 효율적이다. 문제는 그대로 제출하거나 발행할 때 생기는 거리감이다.

Q. 탐지 도구 판정만 믿고 학생 과제를 채점해도 될까?
A. 권장하지 않는다. 오탐 사례가 실제로 많이 보고되고 있어서, 도구 결과는 참고 자료 정도로만 쓰는 게 안전하다.

Q. AI 말투를 완전히 없앨 수 있나?
A. 완전히는 어렵다. 다만 문장 구조를 사람이 직접 다듬는 과정을 거치면 자연스러움은 충분히 살릴 수 있다.

출처: MIT Tech Review AI

교실 뒤편, 학생이 스마트폰으로 챗GPT를 켜고 수학 문제를 통째로 입력한다. 몇 초 뒤 뜨는 정답을 그대로 옮겨 적는다. 요즘 어느 학교를 가도 흔한 풍경이다. 문제는 따로 있다. 이 학생, 정작 시험에서는 비슷한 유형조차 못 푼다. AI로 공부하는 것 자체는 잘못이 아니다. 어떻게 쓰느냐가 성적과 실력을 가른다.

무작정 막는다고 해결되지 않는다

초기엔 많은 학교가 교내 와이파이에서 챗GPT 접속을 막았다. 그런데 학생들은 개인 데이터로 얼마든지 들어갔다. 결과는? 몰래 쓰는 습관만 굳어졌을 뿐이다. 요즘은 분위기가 달라지는 중이다. 금지보다 언제, 어떻게 쓰는 게 학습에 도움이 되는지 가르치는 쪽으로 정책이 옮겨가고 있다. 도구를 뺏느니 사용법을 가르치는 게 현실적이라는 공감대, 점점 커지는 모양새다.

답 베끼기와 학습 도구, 종이 한 장 차이가 아니다

같은 챗GPT라도 쓰는 방식 따라 결과는 완전히 갈린다.

• 답만 요청: “이 문제 정답이 뭐야?” — 당장은 편하다. 시험에서 무너진다.
• 과정 요청: “정답 말고 풀이 순서만 힌트로 줘” — 스스로 생각하는 훈련이 된다.
• 확인용: 직접 푼 뒤 “이 풀이 맞는지 검산해줘” — 오답 원인을 바로 잡아낸다.
• 퀴즈용: “이 단원 개념으로 문제 5개 만들어줘” — 능동적으로 복습하게 된다.

정답을 받는 대신 질문을 던진다. 이게 핵심이다.

과목마다 쓰는 법이 다르다

모든 과목에 똑같은 방식을 적용하면 효과는 떨어진다.

• 수학: 정답 대신 풀이 단계를 하나씩 요청하고, 마지막 계산은 손으로 직접 한다.
• 영어·외국어: 작문 첨삭이나 회화 상대로 쓰면 실전 감각이 는다.
• 코딩: 에러 메시지를 그대로 붙여넣고 원인 설명을 요청하는 디버깅 파트너로 쓴다.
• 글쓰기·에세이: 개요 구성이나 논리 흐름 피드백까지만 받고, 문장은 직접 쓴다.
• 과학·사회: 어려운 개념을 일상적인 비유로 풀어달라 요청하면 이해가 빨라진다.

프롬프트 한 줄이 결과를 바꾼다

같은 챗GPT를 켜놓고도 입력하는 문장 한 줄로 결과가 완전히 달라진다. “정답을 바로 알려주지 말고 힌트만 순서대로 줘”, “내가 이해했는지 다시 질문으로 확인해줘”, “내가 왜 틀렸는지 오답노트처럼 설명해줘” — 이런 요청은 사고 과정을 유도한다. 반대로 “답이 뭐야” 한마디만 던지면 검색엔진과 다를 게 없다. 프롬프트를 조금만 바꿔도 같은 도구가 정답 자판기에서 개인 과외 선생님으로 바뀐다.

학교와 학원, 실제로 이렇게 규칙을 짠다

많은 교육기관이 과제에 AI 사용 여부를 명시하도록 요구한다. 어떤 부분을 AI 도움으로 작성했는지 각주나 코멘트로 표기하는 방식이다. 칸아카데미의 카미고(Khanmigo)처럼 처음부터 정답을 주지 않고 소크라테스식 질문으로 유도하도록 설계된 튜터형 AI를 도입하는 곳도 늘어나는 추세다. 시험이나 실기 평가는 AI 없이, 리포트나 프로젝트 과제는 AI 활용을 인정하는 식으로 영역을 나누는 것도 흔하다.

부모와 교사가 확인할 3가지

아이가 AI를 어떻게 쓰는지 궁금하다면, 이 3가지만 봐도 충분하다.

• 과제 결과물을 두고 과정을 말로 설명할 수 있는지 물어본다.
• 검색엔진 대체용으로만 쓰는지, 질문을 던지며 사고하는 데 쓰는지 구분한다.
• 저학년은 연산·맞춤법 같은 기초를 AI 없이 직접, 고학년일수록 도구 병행 비중을 늘린다.

자주 나오는 질문 몇 가지

Q. 챗GPT 답을 그대로 베껴서 숙제로 내면 걸릴까?
AI 탐지 도구는 정확도가 들쭉날쭉해서 완벽히 걸러내지 못한다. 다만 평소 글쓰기 습관과 다른 문체, 갑자기 정교해진 논리 구조는 교사 눈에 금방 띈다.

Q. 초등학생도 써도 될까?
기초 연산이나 맞춤법 같은 기본기는 직접 익히는 게 먼저다. 개념이 어느 정도 잡힌 뒤, 보통 고학년부터 보조 도구로 쓰는 쪽을 권하는 교사가 많다.

Q. 무료 버전으로 충분한가?
일반적인 학습 질문이나 첨삭 정도는 무료 플랜으로도 크게 부족하지 않다. 다만 사진으로 문제를 찍어 인식시키거나 긴 지문을 분석하는 작업이 잦다면 유료 플랜 쪽이 안정적이다.

결국 관건은 도구가 아니라 그 도구를 누가, 어떻게 다루느냐다. 같은 챗GPT를 켜놓고도 누구는 사고력을 키우고, 누구는 그 자리에 멈춰 선다.

출처: MIT Tech Review AI

미국 어느 학회장, 요즘 교수들 사이에서 제일 자주 오가는 얘기는 등록금도 예산 삭감도 아니다. “AI를 어디까지 써도 되느냐.” 이 한 문장이 요즘 학계를 통째로 흔들고 있다. 논문 심사 방식이 바뀌고, 대학원생 지도 방식이 바뀌고, 연구비 신청서 쓰는 법까지 달라지는 중이다. 정작 실무자들이 궁금한 건 따로 있다. 어떤 도구를 어떻게 써야 시간은 아끼면서 사고는 안 치는지. 연구자들이 실제로 쓰는 도구를 단계별로 정리해봤다.

선행연구 찾을 때: 문헌 조사 AI

논문의 첫 관문은 늘 선행연구 정리다. 논문 수백 편을 손으로 일일이 훑던 시절, 이제 저물고 있다.

• Elicit – 연구 질문을 입력하면 관련 논문을 찾아 핵심 결과를 표로 요약해준다. 메타분석 초안 잡을 때 꽤 쓸만하다.
• Consensus – 특정 주장에 대해 학계 의견이 찬성인지 반대인지 그래프로 보여준다.
• Semantic Scholar – 논문 간 인용 관계를 시각화해서 해당 분야 흐름을 한눈에 잡아준다.
• Scite – 어떤 논문이 이후 연구에서 지지받았는지, 반박당했는지까지 추적해준다.

초고 쓰고 문장 다듬을 때

글쓰기 단계에서 AI는 빈 화면을 채워주는 존재라기보다, 어색한 문장을 걸러내는 편집자에 가깝다.

• ChatGPT, 클로드 – 초록 구조 잡기, 문단 순서 재배치, 반복 표현 찾기에 강하다. 다만 데이터나 결과 수치를 직접 만들어내게 두면 곤란하다. 이건 선 넘는 거다.
• Grammarly – 비영어권 연구자에게는 여전히 문법 교정의 기본기.
• DeepL Write – 번역보다 문장 다듬기에 초점을 맞춘 도구다. 영문 저널 투고 전 마지막 점검용으로 많이 쓰인다.

데이터 돌리고 코드 짤 때

통계 처리나 그래프 작업에 시간을 쏟는 대신, AI에게 초안을 맡기는 연구자가 늘었다.

• ChatGPT 코드 인터프리터 – 엑셀이나 CSV 파일을 올리면 회귀분석, 시각화까지 코드를 짜서 실행해준다.
• Julius AI – 통계 전공이 아니어도 대화하듯 데이터 분석을 요청하면 된다.
• GitHub Copilot – 파이썬이나 R로 분석 스크립트 짜는 이공계 연구실에서는 이미 표준 도구다.

인용과 참고문헌 정리

귀찮은 서지 작업도 AI 기능이 붙으면서 손이 훨씬 덜 간다.

• Zotero – 무료 인용 관리 도구 중 가장 널리 쓰인다. 최근 버전은 PDF 요약 플러그인까지 붙었다.
• Paperpile – 구글 문서와 연동되는 유료 도구. 협업 논문 작성할 때 편하다.
• Scholarcy – 긴 논문 읽기 전에 핵심만 카드 형태로 미리 보여준다.

저널마다 다른 AI 사용 규정, 미리 확인하기

도구는 자유롭게 써도, 결과물을 어디까지 밝혀야 하는지는 저널과 학회마다 기준이 다르다. 네이처, 사이언스 계열 저널은 AI를 저자로 표기하는 건 금지하되, 방법론 섹션에 어떤 도구를 어떤 용도로 썼는지 밝히도록 요구한다. 반면 아직 별도 규정 자체가 없는 학회도 수두룩하다. 그래서 투고 전에 저널 홈페이지 ‘Author Guidelines’를 직접 확인하는 습관, 들여야 한다. 지도교수나 공동저자와 미리 합의해두지 않으면 심사 단계에서 반려되는 경우도 실제로 생긴다.

AI 탐지기, 100% 믿으면 안 되는 이유

턴잇인 같은 표절 검사 도구가 AI 탐지 기능을 붙이면서 억울한 사례도 같이 늘었다. 비영어권 화자가 쓴 문장이 조금 어색하다는 이유만으로 AI 작성으로 오탐되는 일, 실제로 벌어진다. 이런 이유로 여러 대학은 AI 탐지 점수만으로 표절이나 부정행위를 단정하지 않겠다는 방침을 내놨다. 결과 화면 하나만 보고 판단하기보다, 초고 작성 과정을 기록해두거나 버전 기록을 남겨두는 편이 분쟁 피하는 데 안전하다.

결국 지도교수가 보는 건 도구가 아니라 사고력

교수들이 공통으로 하는 얘기는 하나로 모인다. AI가 문장을 만들어주는 것과 연구자가 스스로 논리를 세우는 것, 이 둘은 완전히 별개라는 점이다. 문헌 조사와 문장 교정은 AI한테 맡기더라도 연구 질문을 세우고 결과를 해석하는 과정만큼은 직접 해야 한다. 그래야 심사 과정에서도, 이후 후속 연구에서도 흔들리지 않는다. 도구를 잘 쓰는 사람과 도구에 의존하는 사람. 차이는 결국 이 지점에서 갈린다.

출처: MIT Tech Review AI

챗GPT한테 존재하지도 않는 논문 제목이랑 저자, 출판연도까지 물어본 적 있나. 그럴듯한 답이 술술 나온다. 제미나이도, 클로드도 다르지 않다. 틀린 정보를 이렇게 자신만만하게 내놓는 현상, 업계에서는 할루시네이션(hallucination)이라 부른다. 검색 한 번으로 걸러지지도 않으니 원인이랑 대응법 정도는 정리해둘 필요가 있다.

챗봇이 왜 이렇게 뻔뻔하게 틀리나

대형언어모델(LLM)은 사실을 저장해뒀다가 꺼내 쓰는 데이터베이스가 아니다. 방대한 텍스트를 학습해서 다음에 올 단어의 확률을 계산하고, 그걸 이어 붙여 문장을 만드는 구조다. ‘정답을 안다’가 아니라 ‘그럴듯하게 이어질 문장을 예측한다’ 쪽에 가깝다. 학습 데이터에 없는 걸 묻거나 질문 자체가 애매하면, 모델은 그 빈틈을 그럴듯한 말로 메워버린다. 문법도 매끄럽고 어조까지 확신에 차 있으니, 사용자 입장에서는 사실로 착각하기 딱 좋다.

AI 할루시네이션, 정확히는 뭘 말하는 건가

존재하지 않는 사실, 인용, 통계, 코드 함수 같은 걸 마치 진짜인 것처럼 만들어내는 현상이다. 크게 두 갈래로 나뉜다.

• 내재적 할루시네이션: 입력된 문서나 프롬프트 내용과 모순되는 답변을 내놓는 경우
• 외재적 할루시네이션: 입력에는 없는, 검증 자체가 불가능한 정보를 새로 지어내는 경우

법률 자문이나 의료 정보처럼 정확도가 곧 생명인 분야에서는 이 차이가 실제 사고로 번진다. 미국에서는 AI가 지어낸 판례를 그대로 소장에 인용했다가 징계받은 변호사 사례도 있었다.

자주 보이는 할루시네이션 유형 4가지

• 사실 왜곡형: 실존 인물이나 사건의 날짜, 소속, 수치를 헷갈려서 답하는 경우
• 출처 조작형: 논문, 기사, 링크를 실제처럼 지어내는 경우
• 코드 환각형: 존재하지도 않는 라이브러리 함수나 API를 태연하게 제시하는 경우
• 논리 비약형: 앞뒤 문장은 그럴싸한데 중간 추론 과정이 빠지거나 왜곡된 경우

코드 환각형은 개발자 사이에서 유독 자주 나온다. 존재하지 않는 패키지명을 그럴듯하게 지어내면, 그 이름을 노리고 악성 패키지가 실제로 등록되는 보안 사고로 번지기도 한다. 이건 좀 섬뜩한 대목이다.

빅테크 모델 경쟁, 오류 빈도랑 무관하지 않다

구글, 메타, 오픈AI, 앤스로픽은 몇 달 간격으로 신모델을 내놓으며 경쟁 중이다. 이 과정에서 핵심 연구 인력이 회사를 옮기는 일도 잦고, 검증 기간을 충분히 못 가진 채 모델이 출시되는 경우도 생긴다. 안전성 검증팀이랑 모델 개발팀 사이 우선순위가 어긋나면, 답변의 유창함은 올라가도 스스로 오류를 걸러내는 능력은 오히려 떨어진다. 신모델일수록 출시 초기에 할루시네이션 리포트가 몰리는 경향, 눈여겨볼 부분이다.

프롬프트만 잘 써도 절반은 줄어든다

• 출처 요구하기: ‘출처를 밝혀줘’, ‘확실하지 않으면 모른다고 답해줘’라고 명시하면 근거 없는 단정이 줄어든다
• 맥락 문서 제공: 검색이나 RAG(검색증강생성) 기능을 켜서 답변 근거가 될 원문을 함께 넣어준다
• 단계별로 쪼개기: 복잡한 질문을 한 번에 몰아넣지 말고 작은 단위로 나눠 묻는다
• 교차 검증: 같은 질문을 서로 다른 모델에 던져보고 답이 일치하는지 비교한다

회사명, 통계, 법령 조항처럼 틀리면 곤란한 정보는 모델 답변을 초안 정도로만 쓰고, 원문 자료로 직접 대조하는 습관을 들이는 게 안전하다.

기업이 도입 전에 짚어야 할 체크리스트

• 업무에 쓰는 모델이 답변 근거(출처)를 함께 제시하는지
• 중요 문서 작성 시 사람이 검토하는 단계가 프로세스에 박혀 있는지
• 모델 응답 로그를 남겨서 나중에 오류를 추적할 수 있는지
• 법률, 의료, 재무 같은 고위험 업무엔 별도 검증 절차를 두는지

이 네 가지만 갖춰도 할루시네이션발 사고 가능성은 눈에 띄게 줄어든다. 도입 초기에 체크리스트를 문서로 남겨두면, 담당자가 바뀌어도 기준이 흔들리지 않는다.

결과 믿기 전에 챙길 습관 3가지

첫째, 숫자랑 고유명사는 원문으로 다시 확인한다. 둘째, 모델이 확신에 찬 어조로 말한다고 그게 정확도를 보장하진 않는다는 걸 기억해둔다. 셋째, 같은 질문을 다른 모델이나 검색으로 교차 확인하는 습관을 들인다. 챗봇, 빠른 초안 작성 도구로는 확실히 탁월하다. 다만 최종 판단은 결국 사람 몫으로 남는다.

MIT 테크리뷰 AI 뉴스레터가 전한 내용을 바탕으로 정리했다. 원문 보기

새벽 로그를 들여다보던 보안 담당자가 뭔가 이상하다는 걸 눈치챈다. 공격 속도가 사람 수준이 아니다. 취약점을 찾아내는 방식도 기계처럼 정교하다. 알고 보니 그 공격자, 사람이 아니라 AI 에이전트였다. 최근 이런 사례가 실제로 보고되면서 ‘자율 AI 해킹’이라는 말이 보안 업계에서 부쩍 자주 들린다. 이게 정확히 뭘 뜻하는지, 어떻게 작동하는지, 개인이나 기업은 뭘 챙겨야 하는지 한번 정리해본다.

AI 해킹 에이전트, 정체가 뭘까

AI 해킹 에이전트는 사람이 일일이 명령을 내리지 않아도 스스로 목표를 정하고, 취약점을 뒤지고, 공격 코드까지 짜서 실행하는 AI 시스템이다. 자동화 스캐너나 매크로 도구야 예전부터 있었다. 이번에 화제가 된 건 대형언어모델(LLM) 기반이라는 점에서 결이 다르다. 상황 따라 판단을 바꾸고, 한 방법이 막히면 다른 접근을 알아서 시도한다. 사람 해커의 사고 흐름을 흉내 낸다고 보면 얼추 맞다.

작동 원리 – 취약점 탐지부터 침투까지

대체로 이런 순서를 밟는다.

• 대상 시스템의 코드나 네트워크 구조를 스캔해서 정보부터 수집
• 알려진 취약점 데이터베이스와 대조하며 공격 지점 후보를 추린다
• 실제 공격 코드(익스플로잇)를 만들고 테스트 환경에서 검증
• 성공하면 실제 침투, 실패하면 경로를 바꿔 재시도

이 전 과정이 사람 손을 거치지 않고 몇 분에서 몇 시간 안에 끝난다. 이게 핵심이다. 화이트해커 한 명이 며칠씩 붙잡고 있던 작업을, AI는 훨씬 빠르게 그것도 쉬지 않고 반복한다.

기존 화이트해커 작업과 뭐가 다른가

모의 침투 테스트(펜테스트)를 하는 보안 전문가들도 비슷한 절차를 밟는다. 다만 사람에겐 판단력의 한계, 윤리적 제약, 시간과 비용이라는 벽이 있다. AI 에이전트는 이런 제약에서 상대적으로 자유롭다. 같은 코드를 수백 번 다른 각도로 찔러보는 무차별 탐색도 가능하고, 인건비 걱정 없이 여러 시스템을 동시에 노릴 수도 있다. 방어 쪽 입장에서 보면 상대해야 할 공격의 빈도와 속도 자체가 달라진다는 얘기다.

기업이 마주한 새로운 리스크

가장 큰 문제는 대응 속도의 비대칭이다. 사람 보안팀이 패치 하나 준비하는 사이, AI 공격자는 벌써 다른 구멍을 찾고 있을지 모른다. 오래된 레거시 시스템이나 패치 주기가 느린 오픈소스 라이브러리를 쓰는 곳일수록 취약하다. 물론 같은 기술이 방어용으로도 쓰인다. AI 기업들이 자사 모델로 취약점을 먼저 찾아 패치하는 ‘레드팀’ 용도로 공개하는 사례도 늘고 있다.

방어하려는 기업들의 대응 전략

• 제로트러스트 아키텍처 도입 – 내부 네트워크도 무조건 믿지 않고 매번 인증
• AI 기반 이상 탐지 도구로 비정상 트래픽 패턴을 실시간 감시
• 패치 주기를 짧게 가져가는 지속적 취약점 관리
• 자체 AI 레드팀을 운영해 선제적으로 구멍을 찾는 방식

공격에 AI가 쓰인다면 방어에도 AI를 붙이는 게 자연스러운 수순이다. 보안 솔루션 업체들이 앞다퉈 AI 탐지 기능을 내놓는 이유이기도 하다.

개인 개발자나 소규모 팀이 지금 챙길 것들

대기업만의 문제가 아니다. 개인 프로젝트나 스타트업도 표적이 될 수 있다. 오히려 방어 인력이 부족해서 더 취약한 쪽이다. 최소한 이 정도는 해두는 게 낫다.

• 의존성 라이브러리를 최신 버전으로 유지하고 취약점 알림을 구독한다
• API 키나 크레덴셜을 코드에 하드코딩하지 않는다
• 기본 방화벽 설정과 접근 제어 목록(ACL)을 점검한다
• GitHub Actions 같은 CI 파이프라인에 자동 보안 스캔을 넣는다

이것도 궁금하죠?

Q. AI 해킹은 지금 당장 흔한 위협인가?
아직은 국가 단위 사이버 작전이나 대형 보안 연구에서 주로 등장하는 수준이다. 다만 관련 도구가 오픈소스로 풀리는 속도를 보면 확산은 시간문제다.

Q. 일반 개발자도 대비해야 하나?
취약점 자동 탐색 자체는 오래전부터 있던 기술이다. AI가 그 속도를 끌어올렸다고 이해하면 된다. 기본적인 보안 위생만 지켜도 자동화된 공격 대부분은 걸러진다.

Q. AI 보안 도구는 유료 기업용만 있나?
깃허브 Dependabot이나 무료 오픈소스 스캐너처럼 개인도 부담 없이 쓸 수 있는 도구가 꽤 많아졌다.

이 내용은 MIT Tech Review 보도를 참고해 정리했다.

어젯밤에 클로드한테 질문 하나를 던졌더니 3초 만에 그럴듯한 답이 나왔다. 근데 그 답이 모델 안에서 어떤 계산을 거쳐 나왔는지, 사실 만든 회사도 속 시원히 설명 못하는 경우가 많다. Anthropic 연구진이 클로드 내부를 들여다보다가 특정 개념을 다루는 ‘숨겨진 공간’ 같은 걸 찾아냈다는 소식이 최근 전해지면서, 이 질문을 다시 떠올리게 됐다. AI는 실제로 어떻게 생각하는 걸까.

LLM을 업무에 쓰다 보면 결국 이 질문과 마주친다. 같은 질문인데 답이 매번 조금씩 다른 이유, 없는 사실을 그럴듯하게 지어내는 이유, 프롬프트를 어떻게 써야 원하는 답이 나오는지. 개발자가 아니어도 핵심만 딱 이해할 수 있게 풀어봤다.

AI를 ‘블랙박스’라 부르는 이유

딥러닝 모델 안에는 숫자(파라미터)가 수십억 개 들어있다. 개발자가 이 숫자를 하나하나 설계하는 게 아니다. 방대한 데이터를 학습시키는 과정에서 숫자들이 알아서 조정된다. 그래서 모델이 왜 이런 답을 냈는지 코드 한 줄로 짚어내기가 힘들다. 전통적인 소프트웨어는 사람이 ‘이 조건이면 이 결과’라는 규칙을 짠다. LLM은 다르다. 규칙 자체가 학습 과정에서 만들어진다. 결과는 보이는데 과정은 안 보인다. 이게 블랙박스 문제다.

토큰과 임베딩 – 글자를 숫자로 바꾸는 과정

AI는 글자를 글자 그대로 읽지 않는다. 문장을 잘게 쪼갠 조각을 토큰이라 부르고, 이 토큰 하나하나가 수백에서 수천 차원짜리 숫자 벡터, 임베딩으로 바뀐다. 이 숫자 공간 안에서는 뜻이 비슷한 단어끼리 가까이 놓인다. ‘고양이’와 ‘강아지’는 가깝고, ‘고양이’와 ‘은행 이자율’은 멀리 떨어진다. 결국 AI가 답을 만드는 과정은 이 벡터를 계속 변형하고 조합하는 작업이다. 겉으로는 문장, 속으로는 좌표 계산. 이게 진짜 정체다.

• 토큰화: 문장을 단어나 부분 단어 단위로 쪼개는 과정
• 임베딩: 각 토큰을 다차원 숫자 벡터로 표현하는 과정
• 어텐션: 문장 내 다른 토큰과의 관계를 계산해 맥락을 반영하는 과정

트랜스포머와 어텐션, 이 정도만 알면 충분하다

요즘 나오는 LLM은 거의 다 트랜스포머 구조를 쓴다. 핵심은 어텐션(attention)이라는 메커니즘. 문장 속 단어 하나가 다른 단어를 얼마나 참고해야 하는지 가중치를 매기는 방식이다. ‘은행에 갔다’라는 문장에서 ‘은행’이 금융기관인지 강가인지, 이건 주변 단어를 봐야 안다. 그 맥락 파악을 어텐션이 담당한다. 이 계산이 수십, 수백 층 쌓이면서 처음엔 단순한 문법만 다루던 모델이 뒤로 갈수록 훨씬 추상적인 관계까지 처리하게 된다.

모델 속에 있다는 ‘개념 공간’, 정체가 뭘까

Anthropic이 진행하는 해석가능성(interpretability) 연구는 이 블랙박스를 열어보려는 시도다. 재미있는 발견 하나. 모델 안 뉴런 하나가 개념 하나만 딱 담당하는 게 아니라, 여러 개념이 뒤섞여서 표현된다는 점이다. 이걸 중첩(superposition)이라 부른다. 연구진은 스파스 오토인코더 같은 기법으로 이 뒤섞인 신호를 풀어내면서, 모델이 코드나 아첨, 특정 도시 같은 구체적 개념을 다루는 내부 패턴을 하나씩 찾아내고 있다. 뇌를 스캔해서 어느 부위가 어떤 생각과 연결되는지 지도를 그리는 작업, 딱 그거랑 비슷하다. 이런 연구가 쌓이면 모델이 왜 특정 답을 내놓는지, 왜 없는 사실을 지어내는지 좀 더 정확히 짚어낼 여지가 생긴다.

없는 사실을 지어내는 이유 – 할루시네이션

LLM은 정답을 ‘찾는’ 게 아니다. 다음에 올 확률이 가장 높은 토큰을 ‘예측’할 뿐이다. 그래서 학습 데이터에 없거나 애매한 질문을 받으면, 그럴듯해 보이는 문장을 이어 붙여서 답을 만들어낸다. 이게 할루시네이션이다. 모델 입장에서 거짓말할 생각은 없다. 확률적으로 제일 자연스러운 다음 단어를 골랐을 뿐인데, 그 결과가 사실과 다를 뿐이다. 요즘 나오는 모델들은 출처를 같이 제시하거나 모른다고 답하도록 학습시켜서 이 문제를 줄이고 있다. 완전히 없애지는 못했다. 솔직히 여기가 아직 갈리는 지점이다.

알고 나면 프롬프트 쓰는 법이 달라진다

내부 작동 원리를 알면 AI를 쓰는 방식도 자연히 바뀐다.

• 맥락을 충분히 줘야 어텐션이 정확한 정보에 집중한다 – 질문만 던지지 말고 배경 정보도 같이 주는 게 낫다
• 애매한 질문일수록 할루시네이션 확률이 올라간다 – 검증 가능한 근거나 문서를 함께 주는 편이 안전하다
• 모델은 ‘이해’보다 ‘패턴 재현’에 가깝다 – 사실 확인이 필요한 작업엔 검색 기능이나 출처 인용을 같이 쓰는 게 낫다

결국 AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람, 차이는 이 도구가 어떻게 답을 만드는지에 대한 감각에서 갈린다. 확률과 패턴으로 움직이는 도구라는 걸 알고 쓰면, 언제 믿고 언제 검증해야 할지 판단이 훨씬 쉬워진다.

Tech Review AI 뉴스레터가 전한 바에 따르면, 이 내용은 MIT Tech Review AI에서 다뤘다.

챗봇 아무거나 켜서 “1부터 10 사이 숫자 하나만 말해줘”라고 쳐보자. 십중팔구, 7이다. “하나 더”라고 물으면 이번엔 3이나 4쯤 나오고, 그다음엔 8이나 9 언저리를 맴돈다. 사람한테 물어봐도 비슷한 쏠림이 생기긴 한다. 근데 진짜 문제는 따로 있다. ChatGPT든 클로드든 제미나이든, 브랜드를 안 가리고 거의 같은 숫자로 수렴한다는 거다. AI가 ‘무작위’라는 말을 근본적으로 오해하고 있는 셈인데, 이유를 알아두면 실무에서 AI 다루는 감각이 확 달라진다.

AI는 애초에 주사위를 던지지 않는다

대형언어모델, 그러니까 LLM은 다음에 올 단어(정확히는 토큰)를 확률 분포로 계산해서 뽑는 방식으로 돌아간다. “1부터 10 사이 숫자”라는 문장 뒤에 어떤 숫자가 나올 확률이 제일 높은지, 답은 이미 학습 데이터 안에 있다. 사람들이 인터넷에 “랜덤으로 숫자 하나 골라봐”라는 글을 남길 때 유독 7을 자주 썼고, 심리학 쪽 연구를 봐도 사람이 ‘진짜 무작위처럼 느껴지는’ 숫자로 7을 제일 많이 고른다는 결과가 있다. AI는 이 편향을 그대로 흡수해서 되풀이할 뿐이다. 결국 AI한테 무작위 숫자를 요구하는 건 동전을 던지라는 게 아니라, “사람들이 무작위라고 생각할 때 가장 많이 답한 숫자를 말해줘”라고 시키는 것과 다를 게 없다.

온도(Temperature)라는 손잡이의 정체

API 좀 만져본 사람이라면 temperature라는 파라미터, 한 번쯤 봤을 거다. 이게 바로 확률 분포에서 얼마나 과감하게 골라잡을지를 정하는 다이얼이다.

• temperature가 0에 가까우면 가장 확률 높은 답만 골라서, 물어볼 때마다 거의 똑같은 결과가 나온다
• 1 이상으로 올리면 확률 낮은 후보들도 뽑힐 틈이 생겨서 답이 다채로워진다
• ChatGPT 웹이나 클로드 웹처럼 대부분의 챗봇 서비스는 이 값을 사용자가 직접 못 만지게 해놨다. 서비스 쪽에서 적당히 낮게 고정해둔 경우가 많다

그래서 개발자용 API 콘솔이나 코드로 직접 호출할 때는 temperature를 1.0~1.3 사이로 올려보자. 답변이 다양해지는 게 바로 체감된다.

여러 AI가 똑같이 획일화되는 진짜 문제

숫자 하나 못 맞히는 거야 사실 별일 아니다. 진짜 골치 아픈 건 브레인스토밍, 아이디어 도출, 창작 작업에서도 비슷한 쏠림이 나타난다는 점이다. 회사 이름 지어달라, 소설 도입부 써달라, 마케팅 문구 뽑아달라 하면 — 서로 다른 회사 모델인데도 구조나 표현이 신기하리만치 겹친다. 학계에서는 이걸 모드 붕괴(mode collapse)라고 부른다. 사람 피드백으로 모델을 미세조정하는 RLHF 과정에서, 평가자들이 무난하고 안전한 답을 선호하다 보니 모델이 점점 ‘정답처럼 보이는 하나의 스타일’로 수렴해버리는 현상이다. 결과적으로 독립적으로 만들어진 모델들인데도 사고방식이 비슷해지는, 일종의 집단사고 상태에 빠지는 셈이다.

진짜 무작위 값이 필요할 땐 이렇게

추첨, 게임, 통계 시뮬레이션처럼 진짜 무작위성이 필요한 작업이라면, 챗봇한테 직접 묻는 것보다 다음 방법이 낫다.

• 프로그래밍 언어의 난수 함수를 쓴다. 파이썬이면 random.randint(), 자바스크립트면 Math.random()
• random.org처럼 대기 소음 기반으로 진짜 난수를 뽑아주는 서비스를 이용한다
• AI한테 직접 답을 내라고 하지 말고, “파이썬 코드로 1~10 사이 난수를 뽑아서 실행해줘”처럼 코드 실행 기능으로 우회시킨다. 코드 실행 환경이 붙어 있는 도구라면 이 방식이 훨씬 믿을 만하다

답변을 다채롭게 뽑아내는 프롬프트 팁

창작이나 아이디어 작업에서 획일화를 피하고 싶으면 프롬프트 자체를 바꿔보는 것도 방법이다. “완전히 다른 3가지 관점에서 답해줘”, “기존과 겹치지 않는 답만 골라줘”, “일부러 덜 흔한 선택지를 제시해줘”처럼 다양성을 못 박아서 요구하면 결과가 확 달라진다. 같은 질문을 여러 AI 서비스에 동시에 던져서 답을 비교해보는 것도 획일화에서 벗어나는 실용적인 방법이다. 결국 AI 답변의 패턴을 한번 이해하고 나면, 언제 AI한테 맡기고 언제 진짜 난수 도구나 사람 판단을 더해야 하는지 감이 잡힌다. 이건 알아두면 두고두고 쓸 일이 많다.

출처: MIT Tech Review AI

AI 세 개를 동시에 켜놓고 쓰는 사람들이 있다. 챗GPT로 초안 잡고, 클로드로 퇴고하고, 제미나이로 구글 문서 정리하는 식이다. 농담처럼 들릴 수 있는데, 실제로 이렇게 쓰는 사람이 꽤 된다. 그만큼 모델마다 잘하는 게 다르다는 얘기거든요.

오픈AI 챗GPT가 2022년 말 판을 깔았고, 구글이 제미나이로 추격했고, 앤트로픽의 클로드도 조용히 존재감을 쌓아가고 있다. 텍스트 생성, 코딩, 복잡한 분석까지 AI 쓸 일이 많아지면서 어떤 걸 골라야 하나 고민이 생기는 건 자연스럽다. 각자의 강점과 약점이 꽤 분명해서 단순히 ‘가장 좋은 AI’를 고르는 건 사실 큰 의미가 없다. 결국 쓸 목적에 맞는 모델을 찾는 게 맞다. 대표적인 세 거대 언어 모델(LLM)인 구글 제미나이, 오픈AI 챗GPT, 앤트로픽 클로드의 핵심 특징과 실제 쓰임새를 비교해봤다.

구글 제미나이: 구글 생태계와 멀티모달의 결합

제미나이는 처음 설계 단계부터 멀티모달(Multimodal)을 염두에 뒀다. 텍스트만 처리하는 게 아니라 이미지, 오디오, 영상까지 한 번에 이해하고 추론한다. 사진 한 장 던져주면 뭔지 분석해서 답변 만들어주는 식인데, 구글이 검색 엔진으로 쌓아온 DNA가 여기서 이어진다는 느낌이 든다.

• 강점:
  – 멀티모달 처리: 텍스트 외에 이미지·영상 자료 분석이 자연스럽다.
  – 구글 서비스 연동: Gmail 초안 작성, Google Docs 요약, YouTube 내용 정리 등 구글 생태계 안에서 생산성 도구로 쓰기 좋다.
  – 실시간 정보 접근: 구글 검색 엔진과 붙어 있어서 최신 뉴스나 데이터 접근이 빠르다.
• 특징: Nano, Pro, Ultra 세 버전으로 나뉘어 있어서 기기 성능이나 작업 규모에 따라 고를 수 있다. 스마트폰에서 가볍게 쓸 거라면 Nano, 더 깊은 작업이 필요하다면 Pro나 Ultra를 쓰면 된다.

오픈AI 챗GPT: 범용성과 확장 생태계

챗GPT가 LLM의 대중화를 이끌었다는 건 부정하기 어렵다. GPT-4o 기준으로 대화 자연스러움, 응답 속도, 추론 능력이 많이 올라왔다. 근데 챗GPT의 진짜 경쟁력은 확장성이다. 플러그인이나 GPTs 기능으로 나만의 챗봇을 만들거나 특정 업무를 자동화할 수 있다는 게 핵심 매력인데요.

• 강점:
  – 범용성: 글쓰기, 요약, 번역, 코딩 보조 등 뭘 갖다 던져도 웬만하면 해낸다.
  – 확장성: 플러그인과 GPTs를 통해 기능을 늘릴 수 있어서 특정 업무 자동화에 효과적이다.
  – 커뮤니티: 사용자가 많다는 건 활용 사례와 프롬프트 팁이 온라인에 넘친다는 의미다. 막히면 검색하면 나온다.
• 특징: 오픈AI의 API가 수많은 서비스와 앱에 녹아들어 있어서, 모르는 새에 챗GPT 엔진을 쓰고 있는 경우도 많다. 개발자라면 이쪽 생태계가 익숙한 게 사실이고.

앤트로픽 클로드: 긴 문서 처리와 안전한 답변

클로드는 ‘헌법적 AI(Constitutional AI)’라는 철학을 내세운 앤트로픽이 만든 모델이다. 쉽게 말하면 해로운 답변을 생성하지 않도록 설계 단계에서 규칙을 박아놓은 거다. 기업 환경에서 민감한 자료를 다룰 때 선호되는 이유가 여기에 있다.

솔직히 클로드의 가장 확실한 경쟁력은 컨텍스트 윈도우다. 수만에서 수십만 토큰 분량의 문서를 한 번에 넣고 분석하는 게 실제로 된다. 200페이지짜리 보고서 전체를 요약해달라는 작업, 다른 모델에서는 토큰 초과가 나거나 맥락을 놓치는 경우가 많은데 클로드에서는 꽤 잘 처리한다. 이건 좀 인상적이었다.

• 강점:
  – 긴 컨텍스트 처리: 수십만 토큰 분량의 장문 문서를 한 번에 처리하고 분석하는 능력이 뛰어나다.
  – 안전하고 윤리적인 답변: 유해하거나 편향된 내용을 뱉을 가능성이 상대적으로 낮다.
  – 논리적 추론: 복잡한 질문에 일관된 논리로 답변하는 능력이 좋다.
• 특징: 긴 보고서, 논문, 법률 문서를 통째로 처리해야 하는 기업 환경에서 선호되는 경향이 있다. 민감한 정보를 다루는 작업이라면 안전성 측면에서도 선택지가 된다.

상황별 추천: 뭘 쓸지 못 고르겠다면

세 모델 다 잘하는 건 맞다. 범용으로 쓴다면 솔직히 셋 다 비슷하게 느껴질 수도 있다. 차이가 드러나는 건 특정 상황에서다.

• 구글 제미나이가 맞는 경우:
  – 이미지나 영상 자료를 분석하고 싶을 때.
  – Gmail, Google Docs, Google Drive 등 구글 서비스를 매일 쓰는 환경일 때.
  – 최신 뉴스나 실시간 데이터 기반의 리서치 작업이 잦을 때.
• 오픈AI 챗GPT가 맞는 경우:
  – 글쓰기, 코딩 보조, 아이디어 도출 등 뭐든 가리지 않고 범용으로 쓰고 싶을 때.
  – GPTs로 특정 업무를 처리하는 맞춤형 AI 챗봇을 직접 만들고 싶을 때.
  – 외부 서비스와 연동해 AI 기능을 확장하려 할 때 (플러그인 활용).
• 앤트로픽 클로드가 맞는 경우:
  – 긴 보고서, 논문, 법률 문서를 통째로 분석해야 할 때.
  – 기업 내부 자료나 민감한 주제를 다루는 작업에서 편향 없는 답변이 필요할 때.
  – 복잡한 문제에 깊이 있는 논리적 분석이 필요할 때.

결국 하나만 골라야 한다면

어떤 AI가 제일 좋냐고 딱 잘라 말하기는 어렵다. 구글 생태계 안에서 멀티모달 작업을 주로 한다면 구글 제미나이, 이것저것 범용으로 다 쓰거나 확장성이 중요하다면 챗GPT, 긴 문서 분석이나 안전한 답변 생성이 핵심이라면 클로드. 이게 기본 가이드라인이다.

하나에만 묶여 있을 필요는 없다. 처음에 얘기했던 것처럼 챗GPT로 초안 잡고 클로드로 퇴고하는 조합도 실제로 쓸 만하다. MIT Tech Review AI 보도에 의하면 AI 모델들은 계속 빠르게 진화하고 있다. 각 모델의 특장점을 파악해두면 그만큼 꺼내 쓸 수 있는 게 많아진다.

출처: MIT Tech Review AI