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핀터레스트, AI 생성 콘텐츠 범람에 사용자 불만 폭주

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작성자 symbolika
작성일 01.05 10:18
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Pinterest AI Slop


• 핀터레스트에 AI 생성 콘텐츠(일명 'AI 슬롭')가 급증하며 사용자들의 피드가 저품질 콘텐츠로 가득 차고 있다
• 플랫폼의 '영감 발견' 기능이 AI로 생성된 가짜 레시피, 인테리어 이미지, 사기성 광고로 인해 본래 기능을 상실하고 있다
• 전문가들은 이를 기업의 과도한 수익 추구로 사용자 경험이 저하되는 '엔시티피케이션(enshittification)' 현상으로 진단한다
• 핀터레스트는 AI 생성 콘텐츠 라벨 도입과 맞춤 설정 기능을 제공하고 있으나, 사용자들은 여전히 불만족스러워하고 있다


캘리포니아에 거주하는 케이틀린 존스는 5년간 매주 핀터레스트에서 아들을 위한 레시피를 찾아왔다. 지난 9월, 그녀는 크리미한 치킨 브로콜리 슬로우쿠커 레시피를 발견했다. 황금빛 체다치즈와 파슬리가 뿌려진 사진이 매력적이었다. 재료를 확인하고 장을 본 뒤 요리를 시작하려던 순간, 레시피에서 이상한 문구를 발견했다. 닭고기를 슬로우쿠커에 "로깅(logging)"하라는 지시였다.

의아해진 존스는 해당 레시피 블로그의 소개 페이지를 클릭했다. 완벽하게 보이는 여성이 앞치마를 두르고 황금빛 조명 아래 미소 짓고 있었다. 그녀는 즉시 알아챘다. 그 여성은 AI가 생성한 이미지였다.

"안녕하세요, 저는 수잔 손입니다!" 페이지에는 이렇게 적혀 있었다. "저는 주방이 모든 것의 중심인 가정에서 자랐습니다." 함께 게시된 이미지는 완벽했지만 어딘가 이상했고, 자기소개는 모호하고 일반적이었다.

존스는 "평소처럼 급하게 장을 보느라 이런 문제가 있을 거라고는 생각도 못 했다"며 "지금 생각하면 바보 같지만"이라고 말했다. 궁지에 몰린 그녀는 의심스러운 요리를 그대로 만들었지만, 결과는 좋지 않았다. 물기 많고 싱거운 치킨은 불쾌한 맛만 남겼다.

화를 참을 수 없었던 그녀는 레딧의 r/Pinterest 커뮤니티에 글을 올렸다. 이곳은 불만족스러운 사용자들의 광장이 되어 있었다. "핀터레스트가 사람들이 사랑했던 모든 것을 잃어가고 있다. 진정한 핀과 진정한 사람들 말이다"라고 그녀는 썼다. 이후 그녀는 앱 사용을 완전히 중단했다고 밝혔다.

'AI 슬롭(AI slop)'이란 동영상, 책, 미디엄 게시물 등 인터넷을 가득 채우는 저품질의 대량 생산 AI 콘텐츠를 일컫는 용어다. 핀터레스트 사용자들은 이 플랫폼이 그런 콘텐츠로 넘쳐나고 있다고 말한다.

코넬 공대 보안·신뢰·안전 이니셔티브 책임자인 알렉시오스 만차를리스는 최근 발표한 AI 슬롭 분류 연구에서 이를 "우리에게 강제로 먹이는 먹기 싫은 죽"이라고 표현했다. 구글 검색에서 단 하나의 결과도 나오지 않는 '수잔'은 빙산의 일각에 불과하다.

만차를리스는 와이어드에 "모든 플랫폼이 이것을 새로운 표준의 일부로 결정했다"며 "전반적으로 생산되는 콘텐츠의 막대한 부분을 차지하고 있다"고 말했다.

핀터레스트는 2010년 출시되어 "아이디어를 찾기 위한 시각적 발견 엔진"으로 마케팅됐다. 수년간 광고 없이 운영되며 창작자들의 충성스러운 커뮤니티를 구축했고, 현재 5억 명 이상의 활성 사용자로 성장했다. 그러나 일부 불만족스러운 사용자들에 따르면, 최근 피드가 전혀 다른 세상을 반영하기 시작했다.

핀터레스트의 피드는 대부분 이미지로 구성되어 있어 동영상 중심 사이트보다 AI 슬롭에 더 취약하다고 만차를리스는 설명한다. 사실적인 이미지는 보통 동영상보다 모델이 생성하기 쉽기 때문이다. 또한 이 플랫폼은 사용자를 외부 사이트로 유도하는데, 이런 외부 클릭은 콘텐츠 팜이 팔로워보다 더 쉽게 수익화할 수 있다.

광고의 급증도 부분적인 원인일 수 있다. 핀터레스트는 스스로를 "AI 기반 쇼핑 어시스턴트"로 리브랜딩했다. 이를 위해 2022년 말부터 피드에 더 많은 타겟 광고를 쏟아붓기 시작했으며, 당시 빌 레디 CEO는 투자자들에게 이것이 사용자에게 "훌륭한 콘텐츠"가 될 수 있다고 말했다. 와이어드가 시크릿 모드 브라우저의 새 핀터레스트 계정에서 "발레 플랫 슈즈"를 검색했을 때, 처음 표시된 73개 핀 중 40% 이상이 광고였다.

지난해 핀터레스트는 광고주를 위한 생성형 AI 도구도 출시했다. 회사는 4월 블로그에서 합성 콘텐츠가 사용자들의 "영감을 발견하고 실행하는" 능력을 향상시킨다고 밝혔다.

AI 슬롭은 최근 몇 년간 모든 소셜 미디어 사이트에 확산되었다. 그러나 핀터레스트 사용자들은 이 콘텐츠가 실제 영감을 거래하는 마켓플레이스로서의 사이트 기능을 배반한다고 말한다.

대학생 소피아 스왓링은 "플랫폼이 한때 그랬던 것과 정반대가 됐다. 사이트 전체의 전제를 떠받치는 콘텐츠보다 소비주의, 광고 수익, 비인간적 슬롭을 뻔뻔하게 우선시하고 있다"고 말했다. 뉴욕 주 시골에서 자란 그녀는 자신의 취미를 공유하는 비슷한 생각을 가진 창작자들을 찾기 어려웠다. 핀터레스트는 그녀에게 생명줄이었다.

스왓링은 "탐욕과 착취가 점점 더 두드러지더니 이제 사용자 경험이 완전히 훼손되는 지경에 이르렀다"고 덧붙였다.

핀터레스트 사용자들이 제기하는 문제는 캐나다 활동가이자 저널리스트, SF 작가인 코리 닥터로우가 '엔시티피케이션(enshittification)'이라고 부르는 범주에 해당한다. 이는 사람들이 의존하는 인터넷 플랫폼이 사용자 경험을 희생하며 끊임없는 수익 추구로 인해 점진적으로 쇠락하는 현상을 말한다.

핀터레스트의 사용자 수가 증가하고 있을지 모르지만, 그들이 슬롭을 좋아한다는 뜻은 아니라고 닥터로우는 말한다. 새로운 사용자들은 대안이 없다고 느낄 수 있고, 기존 사용자들은 수년간 공유하고 저장한 핀과 보드에 대한 애정이 슬롭에 대한 혐오보다 클 수 있다고 그는 설명한다.

닥터로우는 와이어드에 "기업들은 사람들의 디지털 흔적이 '강력한 힘'이라는 것을 알고 있어 처벌 없이 행동할 수 있다"며 "바로 그것이 엔시티피케이션이 존재하는 곳이다"라고 말했다.

핀터레스트가 AI에 기대면 성과가 가속화될 것으로 기대했다면, 그렇게 되지 않았다. 회사 주가는 11월 3분기 실적과 매출 전망이 애널리스트 기대에 미치지 못하면서 20% 급락했다.

와이어드가 핀터레스트에서 AI 생성 이미지로 보이는 핀을 클릭하자 AI의 지나치게 매끄러운 특징을 가진 사진과 함께 모호한 조언을 담은 일반적인 리스티클 블로그로 연결됐다. 배너 광고와 팝업도 가득했다.

텍사스 오스틴에 사는 60세의 장기 핀터레스트 사용자 재닛 카츠는 "끝없는 윈도우 쇼핑 같지만 가게도 없고, 문도 없고, 간판도 없다. 그저 정말 멋져 보이는 창문만 있다"고 말했다. 올해 거실을 리모델링하면서 그녀는 가구 치수가 맞지 않는 이미지를 계속 발견했다. 물리 법칙을 무시하는 의자, 두 다리로 아슬아슬하게 균형을 잡는 커피 테이블이 그것이었다.

카츠는 "인테리어판 언캐니 밸리다. 진짜처럼 보이지만 뭔가 제대로 된 게 아니다"라고 말했다.

와이어드가 핀터레스트에서 "발레 플랫 슈즈" 검색어로 25개 광고를 클릭해 본 결과, 비슷한 패턴의 전자상거래 사이트로 연결됐다. 대폭 할인된 의류, 실제 주소 없음, 종종 합성된 듯한 매끈한 부티크 주인 사진과 창업 스토리가 함께 게시되어 있었다. "저는 예술, 장인 정신, 전통에 대한 사랑이 가득한 가정에서 자랐습니다"라고 한 사이트는 선언한다. 거의 동일한 두 사이트에서는 은퇴한 부부가 뉴욕시에서 "잊을 수 없는 26년" 후에 문을 닫는다고 발표했다.

이 부티크들은 '고스트 스토어'로 알려진 현상의 여러 특징을 가지고 있다. 이는 폐점으로 인해 고품질 제품을 대폭 할인 판매한다고 주장하는 가짜 웹사이트를 만드는 온라인 사기다.

케임브리지 대학교 AI 비즈니스 프로그램 공동 창립자이자 생성형 AI 전문가인 헨리 아이더는 와이어드에 "이런 종류의 캠페인을 둘러싼 전체 생산 수단이 근본적으로 변했다"며 "더 현실적이고, 덜 비싸고, 더 접근하기 쉬워졌다. 이 모든 것이 합쳐져 합성 스팸으로 플랫폼을 포화시키는 매력적인 패키지가 됐다"고 말했다.

해당 웹사이트들은 와이어드의 논평 요청에 응하지 않았다. 와이어드가 이 사이트들을 핀터레스트와 공유하자, 핀터레스트는 기만적이거나 신뢰할 수 없거나 독창적이지 않은 웹사이트로 연결되는 핀을 금지하는 정책 위반으로 15개를 비활성화했다.

핀터레스트 대변인은 와이어드에 "많은 사람들이 핀터레스트에서 생성형 AI 콘텐츠를 즐기지만, 일부는 덜 보고 싶어한다는 것을 알고 있다"며 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 제한할 수 있는 도구를 언급했다. 그들은 핀터레스트가 "생성형 AI든 아니든 스팸을 포함한 유해한 광고와 콘텐츠를 금지한다"고 덧붙였다.

AI 생성 콘텐츠의 유입은 일부 사용자들로 하여금 인간이 만든 콘텐츠가 상승하는 조류 속에 사라지고 있는 것은 아닌지 편집증적으로 의심하게 만들었다.

r/Pinterest에서 흔한 불만은 알 수 없는 이유로 노출이 급격히 떨어졌다는 사용자들의 것인데, 그들은 AI가 자신들을 묻어버리고 있다고 의심한다. 전자상거래 사기를 조사하는 유튜브 채널도 운영하는 소프트웨어 엔지니어 모레노 디즈다레비치는 같은 불만을 공유하는 소규모 사업체들과 함께 일해왔다.

그의 고객 중 한 명인 주얼리 제작자이자 전업주부는 더 이상 핀에 댓글이나 좋아요를 받지 못하며 월간 조회수가 5,000건 미만이다. 디즈다레비치에 따르면 그녀는 인스타그램이나 틱톡에 게시할 때 훨씬 더 성공적인데, 거기에는 "아직 좀 더 인간적인 연결"이 있어 그녀에게 우위를 제공하기 때문이다.

4월, 사용자 불만을 인용하며 핀터레스트는 콘텐츠가 "AI로 수정됨"일 때 공개하는 "Gen AI 라벨"을 도입했다. 그리고 10월에는 사용자가 AI 생성 콘텐츠를 얼마나 볼지 맞춤 설정할 수 있는 도구를 출시했다.

그러나 이 라벨은 사용자가 핀을 클릭해야만 나타나며 피드 자체에는 표시되지 않고, 광고에도 적용되지 않는다. 와이어드는 그렇게 라벨이 지정되지 않은 여러 AI 생성 핀을 발견했다.

AI 생성 사용자 콘텐츠와 광고의 바다는 기술 기업들에게 역설을 만들었다고 아이더는 말한다. "당신이 팔고 있는 시선이 실제로 시선인지 도대체 어떻게 증명하느냐?"고 그는 묻는다.

기업들은 인간이 만든 콘텐츠를 검증하는 도구로 이동할 수 있다고 아이더는 말한다. 예를 들어 프랑스 음악 스트리밍 서비스 디저(Deezer)는 9월에 이러한 업로드가 현재 일일 제출물의 28%, 하루 3만 곡에 해당한다고 공개한 후 완전히 AI 생성된 트랙을 알고리즘 추천에서 제거하겠다고 약속했다.

그러나 존스에게 핀터레스트의 변화는 이미 완료된 것처럼 느껴진다. 한때 진정한 영감의 장소였던 곳이 그녀의 말로는 "우울한" 곳이 되어버렸다.

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• OpenAI, 구글, 마이크로소프트 등 주요 AI 기업들이 'AI 에이전트' 개발에 총력을 기울이고 있다• AI 에이전트는 사람의 개입 없이 예약, 구매, 업무 처리 등을 자율적으로 수행하는 프로그램이다• 지난 12개월간 AI 에이전트 스타트업에 82억 달러가 투자되며 전년 대비 81.4% 증가했다• 기업들은 막대한 AI 개발 비용을 회수할 수익 모델로 에이전트를 주목하고 있다• 그러나 AI 환각 현상과 신뢰성 문제로 실용화까지는 아직 갈 길이 멀다는 지적도 나온다인류는 수 세기에 걸쳐 업무를 자동화해왔다. 이제 AI 기업들은 인간의 효율성 추구 본능을 활용해 수익을 창출할 방법을 찾았고, 그 해결책에 '에이전트'라는 이름을 붙였다.AI 에이전트란 최소한의 인간 개입으로 업무를 수행하고, 의사결정을 내리며, 환경과 상호작용하는 자율 프로그램을 말한다. 현재 AI 분야의 모든 주요 기업이 이 기술에 집중하고 있다. 마이크로소프트는 고객 서비스와 행정 업무 자동화를 위한 '코파일럿'을 개발했고, 구글 클라우드 CEO 토마스 쿠리안은 최근 6가지 AI 생산성 에이전트 구상을 발표했다. 구글 딥마인드는 AI 에이전트 훈련용 시뮬레이션 개발을 위해 OpenAI의 소라 공동 책임자를 영입하기도 했다. 앤트로픽은 AI 챗봇 클로드에 사용자가 직접 'AI 어시스턴트'를 만들 수 있는 기능을 추가했으며, OpenAI는 범용 인공지능(AGI) 달성을 위한 5단계 로드맵에서 에이전트를 2단계로 설정했다.물론 컴퓨팅 분야에는 이미 수많은 자동화 시스템이 존재한다. 웹사이트의 팝업 고객 서비스 봇, 알렉사 스킬스 같은 음성 비서, 간단한 IFTTT 스크립트를 사용해본 사람이 많을 것이다. 그러나 AI 기업들은 '에이전트'가—절대 봇이라 부르지 말 것—이전과는 다르다고 주장한다. 단순하고 반복적인 명령을 따르는 대신, 에이전트는 환경과 상호작용하고, 피드백을 통해 학습하며, 지속적인 인간 개입 없이도 스스로 결정을 내릴 수 있다는 것이다. 구매, 여행 예약, 회의 일정 조율 같은 업무를 역동적으로 처리하고, 예상치 못한 상황에 적응하며, 다른 인간이나 AI 도구와도 상호작용할 수 있다.AI 기업들은 에이전트가 값비싸고 강력한 AI 모델을 수익화할 방법이 될 것으로 기대한다. 벤처 캐피털은 기술과 인간의 상호작용 방식을 혁신하겠다고 약속하는 AI 에이전트 스타트업에 쏟아지고 있다. 기업들은 고객 서비스부터 데이터 분석까지 모든 것을 에이전트가 처리하는 효율성의 도약을 꿈꾼다. 개인 사용자에게 AI 기업들은 일상적인 업무가 자동화되어 창의적이고 전략적인 일에 더 많은 시간을 쓸 수 있는 새로운 생산성 시대를 제시하고 있다. 진정한 신봉자들의 궁극적 목표는 단순한 도구가 아닌 진정한 파트너로서의 AI를 만드는 것이다.OpenAI CEO 샘 알트만은 올해 초 MIT 테크놀로지 리뷰와의 인터뷰에서 사용자들이 진정으로 원하는 것은 "그저 곁에서 당신을 도와주는 존재"라고 말했다. 알트만은 킬러 AI 앱은 간단한 업무는 즉시 처리하고, 복잡한 문제는 알아서 해결한 뒤 답을 가져다주는 것이어야 한다고 설명했다. "내 삶의 모든 것, 모든 이메일, 모든 대화를 알고 있지만 나의 연장처럼 느껴지지 않는 초유능한 동료" 같은 존재 말이다. 테크 기업들은 적어도 1970년대부터 개인 비서 자동화를 시도해왔고, 이제 드디어 가까워졌다고 약속하고 있다.OpenAI의 연례 개발자 행사인 Dev Day를 앞두고 열린 기자 간담회에서 개발자 경험 책임자 로맹 위에는 새로운 실시간 API를 활용한 어시스턴트 에이전트를 시연했다. 위에는 에이전트에게 예산과 조건을 제시한 뒤 가상의 상점에 전화를 걸어 초콜릿 딸기 400개를 주문하도록 했다.이 서비스는 2018년 구글이 선보인 예약 전화 봇 '듀플렉스'와 유사하다. 하지만 당시 봇은 가장 단순한 시나리오만 처리할 수 있었고, 실제로 통화의 4분의 1은 사람이 대신 처리한 것으로 밝혀졌다.위에는 영어로 주문을 시연했지만, 도쿄에서는 더 복잡한 시연을 했다고 밝혔다. 에이전트가 일본어로 호텔 객실을 예약하고, 완료 후 영어로 다시 전화해 확인하도록 한 것이다. 위에는 "물론 저는 일본어 부분은 이해하지 못합니다—그냥 알아서 처리하는 거죠"라고 말했다.그러나 이 시연은 기자들 사이에서 즉각적인 우려를 불러일으켰다. AI 어시스턴트가 스팸 전화에 악용될 수 있지 않을까? 왜 스스로를 AI 시스템이라고 밝히지 않는가? (위에는 공식 Dev Day에서 시연을 수정해 에이전트가 "로맹의 AI 어시스턴트"라고 자신을 소개하도록 했다고 참석자가 전했다.) 불안감이 역력했고, 이는 놀라운 일이 아니었다—에이전트 없이도 AI 도구는 이미 속임수에 사용되고 있기 때문이다.또 다른, 어쩌면 더 시급한 문제도 있었다. 시연이 제대로 작동하지 않은 것이다. 에이전트는 충분한 정보가 없었고 디저트 맛을 잘못 기록해 바닐라, 딸기 같은 맛을 열에 자동 입력했다. 정보가 없다고 말하는 대신 말이다. 에이전트는 다단계 작업이나 예상치 못한 상황에서 자주 문제를 일으킨다. 또한 기존 봇이나 음성 비서보다 훨씬 많은 에너지를 소모한다. 추론하거나 여러 시스템과 상호작용할 때 상당한 연산 능력이 필요해 대규모 운영 비용이 높다.AI 에이전트는 잠재력의 도약을 제공하지만, 일상적인 업무에서는 아직 봇, 어시스턴트, 스크립트보다 크게 나은 점이 없다. OpenAI와 다른 연구소들은 강화학습을 통해 추론 능력을 향상시키면서, 무어의 법칙이 계속해서 더 저렴하고 강력한 컴퓨팅을 제공하기를 바라고 있다.그렇다면 AI 에이전트가 아직 그다지 유용하지 않은데 왜 이 개념이 이토록 인기일까? 한마디로 시장 압력 때문이다. 이 기업들은 강력하지만 비용이 많이 드는 기술을 보유하고 있으며, 사용자에게 비용을 청구할 수 있는 실용적인 활용 사례를 찾는 데 필사적이다. 약속과 현실 사이의 격차가 투자를 끌어들이는 매력적인 과대광고 사이클을 만들어내고 있으며, 공교롭게도 OpenAI는 에이전트를 홍보하기 시작할 때쯤 66억 달러를 투자받았다.AI 에이전트 스타트업들은 지난 12개월간 156건의 거래를 통해 82억 달러의 투자를 유치했으며, 이는 전년 대비 81.4% 증가한 수치라고 피치북 데이터가 밝혔다. 더 잘 알려진 프로젝트 중 하나는 세일즈포스의 최신 프로젝트와 유사한 고객 서비스 에이전트를 제공하는 시에라로, 전 세일즈포스 공동 CEO 브렛 테일러가 설립했다. 변호사를 위한 AI 에이전트를 제공하는 하비, 세금 처리를 위한 AI 에이전트 택스GPT도 있다.에이전트에 대한 열광에도 불구하고, 법률이나 세금 같은 고위험 업무에서 이들을 정말 신뢰할 수 있는지는 명백한 의문으로 남는다. ChatGPT 사용자들을 자주 곤란하게 만든 AI 환각 현상에 대한 해결책은 아직 보이지 않는다. 더 근본적으로, IBM이 1979년에 선견지명 있게 밝혔듯이 "컴퓨터는 결코 책임을 질 수 없다"—그리고 그 결과로 "컴퓨터는 결코 경영 결정을 내려서는 안 된다." 자율적인 의사결정자라기보다, AI 어시스턴트는 그들의 본질 그대로 바라봐야 한다: 저위험 업무를 위한 강력하지만 불완전한 도구. 이것이 AI 기업들이 사람들에게 청구하려는 거금의 가치가 있을까?현재로서는 시장 압력이 우세하며, AI 기업들은 수익화에 박차를 가하고 있다. OpenAI의 새 최고제품책임자 케빈 웨일은 기자 간담회에서 "2025년은 에이전트 시스템이 마침내 주류에 진입하는 해가 될 것"이라고 말했다. "제대로 해낸다면, 정말 중요한 인간적인 일에 더 많은 시간을 쓰고, 휴대폰을 쳐다보는 시간은 조금 줄이는 세상으로 가게 될 것입니다."
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2025.12.31 등록
• AI 기업들이 '에이전트'라 불리는 자율 AI 시스템 개발에 총력을 기울이고 있으며, 이는 수익화를 위한 핵심 전략으로 부상했다• 마이크로소프트, 구글, 앤스로픽, 오픈AI 등 주요 기업들이 고객 서비스부터 예약까지 다양한 업무를 자동화하는 AI 에이전트를 선보이고 있다• AI 에이전트 스타트업에 지난 12개월간 82억 달러의 투자가 유입되며 전년 대비 81.4% 증가했다• 그러나 현재 기술 수준에서 AI 에이전트는 다단계 작업이나 예상치 못한 상황에서 오류가 발생하며, AI 환각 문제 등 신뢰성 우려가 있다• 오픈AI는 2025년을 AI 에이전트가 본격적으로 주류에 진입하는 해가 될 것으로 전망하고 있다인류는 수세기 동안 작업을 자동화해왔다. 이제 AI 기업들은 효율성에 대한 우리의 열망을 수익으로 연결할 방안을 찾았고, 그 해법에 '에이전트'라는 이름을 붙였다.AI 에이전트는 사람의 개입을 최소화하면서 업무를 수행하고, 의사결정을 내리며, 환경과 상호작용하는 자율 프로그램이다. 오늘날 AI 분야에서 활동하는 모든 주요 기업이 이에 주목하고 있다. 마이크로소프트는 고객 서비스와 관리 업무 자동화를 돕는 '코파일럿'을 개발했다. 구글 클라우드의 토마스 쿠리안 CEO는 최근 6가지 AI 생산성 에이전트 구상을 발표했고, 구글 딥마인드는 AI 비디오 제품 '소라'의 공동 책임자를 오픈AI에서 영입해 AI 에이전트 훈련용 시뮬레이션 개발에 투입했다. 앤스로픽은 자사 AI 챗봇 '클로드'에 누구나 자신만의 'AI 어시스턴트'를 만들 수 있는 기능을 추가했다. 오픈AI는 범용인공지능(AGI), 즉 인간 수준의 인공지능에 도달하기 위한 5단계 접근법에서 에이전트를 2단계로 설정했다.물론 컴퓨팅 분야에는 자율 시스템이 이미 넘쳐난다. 팝업 고객 서비스 봇이 있는 웹사이트를 방문하거나, 알렉사 스킬 같은 자동 음성 비서 기능을 사용하거나, 간단한 IFTTT 스크립트를 작성해본 사람도 많다. 그러나 AI 기업들은 '에이전트'가—이들은 절대 '봇'이라 부르지 말라고 한다—다르다고 주장한다. 단순하고 반복적인 명령을 따르는 대신, 에이전트는 환경과 상호작용하고, 피드백에서 학습하며, 지속적인 인간의 개입 없이 의사결정을 내릴 수 있다고 믿는다. 이들은 구매, 여행 예약, 회의 일정 조율 같은 업무를 동적으로 관리하면서 예상치 못한 상황에 적응하고, 인간과 다른 AI 도구를 포함한 시스템과 상호작용할 수 있다.AI 기업들은 에이전트가 강력하지만 비용이 많이 드는 AI 모델을 수익화할 방법이 되기를 바란다. 벤처 캐피털이 기술과의 상호작용 방식을 혁신하겠다고 약속하는 AI 에이전트 스타트업에 쏟아지고 있다. 기업들은 고객 서비스부터 데이터 분석까지 모든 것을 에이전트가 처리하는 효율성의 도약을 꿈꾼다. 개인 사용자에게 AI 기업들은 일상적인 업무가 자동화되어 창의적이고 전략적인 일에 시간을 확보할 수 있는 새로운 생산성의 시대를 제시하고 있다. 진정한 신봉자들의 최종 목표는 단순한 도구가 아닌 진정한 파트너가 되는 AI를 만드는 것이다.오픈AI CEO 샘 알트만은 올해 초 MIT 테크놀로지 리뷰와의 인터뷰에서 사용자들이 진정으로 원하는 것은 "그냥 곁에서 도와주는 존재"라고 말했다. 그는 킬러 AI 앱이 간단한 작업은 즉시 처리하고, 복잡한 것은 가서 답을 찾아 돌아올 수 있어야 한다고 했다. "내 모든 이메일, 모든 대화 등 내 삶 전체를 완벽히 알고 있지만, 그러면서도 내 연장처럼 느껴지지 않는 초유능 동료"와 같은 존재가 될 것이라고 했다. 기술 기업들은 적어도 1970년대부터 개인 비서를 자동화하려 해왔으며, 이제 드디어 가까워지고 있다고 약속한다.오픈AI가 연례 Dev Day를 앞두고 열린 언론 행사에서 개발자 경험 담당 로맹 위에는 회사의 새로운 실시간 API를 활용한 어시스턴트 에이전트를 시연했다. 위에는 에이전트에게 예산과 몇 가지 조건을 주고 초콜릿 딸기 400개를 주문하도록 했으며, 가상의 상점에 전화를 걸어 주문하도록 지시했다.이 서비스는 2018년 구글이 선보인 예약 봇 '듀플렉스'와 유사하다. 하지만 그 봇은 가장 단순한 시나리오만 처리할 수 있었고, 통화의 4분의 1은 실제로 사람이 처리하는 것으로 드러났다.영어로 주문이 이루어졌지만, 위에는 도쿄에서 더 복잡한 시연을 했다고 전했다. 그는 에이전트에게 일본어로 호텔 객실을 예약하도록 지시했고, 에이전트는 일본어로 대화를 처리한 뒤 영어로 다시 전화해 완료를 확인했다. "물론 저는 일본어 부분을 이해하지 못했습니다—에이전트가 알아서 처리했죠"라고 위에는 말했다.그러나 위에의 시연은 기자들로 가득 찬 현장에서 즉각적인 우려를 불러일으켰다. AI 어시스턴트가 스팸 전화에 악용될 수 있지 않을까? 왜 스스로를 AI 시스템이라고 밝히지 않았을까? (위에는 공식 Dev Day에서 시연을 업데이트해 에이전트가 스스로를 "로맹의 AI 어시스턴트"라고 소개하도록 했다고 참석자가 전했다.) 불안감이 감지됐고, 이는 놀라운 일이 아니었다—에이전트가 없어도 AI 도구는 이미 기만에 사용되고 있다.더 즉각적인 문제도 있었다: 시연이 제대로 작동하지 않았다. 에이전트는 충분한 정보가 없었고 디저트 맛을 잘못 기록해 바닐라와 딸기 같은 맛을 열에 자동 입력했다. 해당 정보가 없다고 말하는 대신 말이다. 에이전트는 다단계 워크플로우나 예상치 못한 시나리오에서 자주 문제를 일으킨다. 또한 기존 봇이나 음성 비서보다 더 많은 에너지를 소모한다. 추론하거나 여러 시스템과 상호작용할 때 상당한 컴퓨팅 파워가 필요해 대규모 운영 비용이 높다.AI 에이전트는 잠재력 면에서 도약을 제공하지만, 일상적인 업무에서 봇, 어시스턴트, 스크립트보다 아직 크게 나은 것은 아니다. 오픈AI와 다른 연구소들은 강화학습을 통해 추론 능력을 향상시키면서 무어의 법칙이 계속해서 더 저렴하고 강력한 컴퓨팅을 제공하기를 바라고 있다.그렇다면 AI 에이전트가 아직 그다지 유용하지 않은데 왜 이 아이디어가 이토록 인기가 있을까? 간단히 말해: 시장 압력이다. 이들 기업은 강력하지만 비싼 기술을 보유하고 있으며 사용자에게 비용을 청구할 수 있는 실용적인 사용 사례를 찾기에 급급하다. 약속과 현실 사이의 격차는 또한 투자를 촉진하는 매력적인 과대 광고 사이클을 만들어내고, 공교롭게도 오픈AI는 에이전트를 띄우기 시작하면서 66억 달러를 조달했다.AI 에이전트 스타트업들은 지난 12개월 동안 투자자로부터 82억 달러를 확보했다.대형 기술 기업들은 온갖 종류의 'AI'를 자사 제품에 통합하기 위해 분주하지만, 특히 AI 어시스턴트가 수익을 창출하는 열쇠가 될 수 있기를 기대한다. 위에의 AI 통화 시연은 현재 모델이 대규모로 수행할 수 있는 수준을 앞서지만, 그는 오픈AI가 '추론' o1 모델을 개선하면서 내년에는 이런 기능이 더 일반화될 것으로 예상한다고 말했다.현재 이 개념은 주로 소비자용 제품이 아닌 기업용 소프트웨어 스택에 국한된 것으로 보인다. 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어를 제공하는 세일즈포스는 연례 드림포스 컨퍼런스를 몇 주 앞두고 '에이전트' 기능을 대대적으로 선보였다. 이 기능은 고객이 자연어를 사용해 슬랙을 통해 몇 분 만에 고객 서비스 챗봇을 구축할 수 있게 해준다. 코딩에 많은 시간을 들이는 대신 말이다. 이 챗봇은 회사의 CRM 데이터에 접근할 수 있고 대규모 언어 모델 기반이 아닌 봇보다 자연어를 더 쉽게 처리할 수 있어 주문과 반품에 대한 질문 처리 같은 제한된 업무에서 더 나은 성능을 보일 가능성이 있다.AI 에이전트 스타트업(여전히 다소 모호한 용어다)은 이미 상당히 뜨거운 투자처가 되고 있다. 피치북 데이터에 따르면, 지난 12개월 동안 156건의 거래에 걸쳐 82억 달러의 투자자 자금을 확보했으며, 이는 전년 대비 81.4% 증가한 수치다. 더 잘 알려진 프로젝트 중 하나는 세일즈포스 전 공동 CEO 브렛 테일러가 창업한, 세일즈포스의 최근 프로젝트와 유사한 고객 서비스 에이전트 시에라다. 변호사를 위한 AI 에이전트 하비, 세금 처리용 AI 에이전트 택스GPT도 있다.에이전트에 대한 모든 열광에도 불구하고, 이러한 고위험 사용 사례는 분명한 질문을 제기한다: 법률이나 세금처럼 심각한 문제를 에이전트에게 맡겨도 정말 믿을 수 있을까? ChatGPT 사용자들을 자주 곤경에 빠뜨린 AI 환각은 현재 해결책이 보이지 않는다. 더 근본적으로 IBM이 1979년에 선견지명 있게 밝혔듯이 "컴퓨터는 결코 책임을 질 수 없다"—그리고 그 귀결로 "컴퓨터는 절대 경영 결정을 내려서는 안 된다." 자율적인 의사결정자라기보다 AI 어시스턴트는 있는 그대로 봐야 한다: 저위험 업무를 위한 강력하지만 불완전한 도구. 이것이 AI 기업들이 사람들에게 청구하려는 거금의 가치가 있을까?현재로서는 시장 압력이 우세하며, AI 기업들은 수익화 경쟁을 벌이고 있다. 오픈AI의 신임 최고 제품 책임자 케빈 웨일은 언론 행사에서 "2025년이 에이전트 시스템이 마침내 주류에 진입하는 해가 될 것으로 본다"고 말했다. "제대로 하면, 정말 중요한 인간적인 일에 더 많은 시간을 쓰고, 휴대폰만 들여다보는 시간을 조금 줄일 수 있는 세상으로 우리를 데려다줄 것입니다."
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2025.12.31 등록
• 생성형 AI 음성 비서가 기존 음성 비서를 대체했으나, 조명 켜기나 가전제품 작동 같은 기본 명령 수행에서 일관성이 크게 떨어짐• 아마존 알렉사 플러스와 구글 제미나이 포 홈 모두 '얼리 액세스' 단계로, 사용자들은 사실상 베타 테스터 역할을 하고 있음• LLM은 무작위성(확률적 특성)이 내재되어 있어, 예측 가능하고 반복적인 작업에 최적화된 기존 시스템과 근본적으로 호환되지 않음• 전문가들은 AI가 더 신뢰할 수 있게 되려면 수년이 걸릴 수 있으며, 그 사이 스마트홈 경험은 저하될 수 있다고 경고오늘 아침, 필자는 알렉사 연동 보쉬 커피머신에 커피를 내려달라고 요청했다. 그런데 루틴을 실행하는 대신, 그건 할 수 없다는 대답이 돌아왔다. 아마존의 생성형 AI 기반 음성 비서인 알렉사 플러스로 업그레이드한 이후, 커피 루틴이 제대로 작동한 적이 거의 없다. 매번 다른 핑계를 댄다.2025년인 지금도 AI는 스마트홈을 안정적으로 제어하지 못한다. 과연 언젠가 가능해질지 의문이 들기 시작한다.생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)이 스마트홈의 복잡성을 해소하고, 연결된 기기의 설정, 사용, 관리를 더 쉽게 만들어줄 가능성은 분명 매력적이다. 능동적이고 상황 인식이 가능한 '새로운 지능 레이어'를 구현할 수 있다는 약속도 그렇다.하지만 올해는 그런 미래가 아직 한참 멀었음을 보여주었다. 제한적이지만 안정적이던 기존 음성 비서들이 '더 똑똑한' 버전으로 교체됐지만, 대화는 더 자연스러워졌을지언정 가전제품 작동이나 조명 켜기 같은 기본 작업은 제대로 수행하지 못한다. 왜 그런지 알고 싶었다.2023년 데이브 림프와의 인터뷰에서 필자는 처음으로 생성형 AI와 LLM이 스마트홈 경험을 개선할 가능성에 흥미를 느꼈다. 당시 아마존 디바이스 & 서비스 부문 총괄이던 림프는 곧 출시될 새 알렉사의 기능을 설명하고 있었다(스포일러: 출시는 그렇게 빠르지 않았다).어떤 방식으로 말하든 사용자의 의도를 이해하는 더 자연스러운 대화형 비서와 함께, 특히 인상적이었던 것은 새 알렉사가 스마트홈 내 기기들에 대한 지식과 수백 개의 API를 결합해 맥락을 파악하고, 스마트홈을 더 쉽게 사용할 수 있게 해준다는 약속이었다.기기 설정부터 제어, 모든 기능 활용, 다른 기기와의 연동 관리까지, 더 똑똑한 스마트홈 비서는 매니아들의 기기 관리를 쉽게 할 뿐 아니라 누구나 스마트홈의 혜택을 누릴 수 있게 해줄 잠재력이 있어 보였다.3년이 지난 지금, 가장 유용한 스마트홈 AI 업그레이드라고 할 만한 것은 보안 카메라 알림에 대한 AI 기반 설명 기능 정도다. 편리하긴 하지만, 기대했던 혁명적 변화와는 거리가 멀다.새로운 스마트홈 비서들이 완전히 실패한 것은 아니다. 알렉사 플러스에는 마음에 드는 점이 많고, 올해의 스마트홈 소프트웨어로 선정하기도 했다. 더 대화적이고, 자연어를 이해하며, 기존 알렉사보다 훨씬 다양한 질문에 답할 수 있다.기본 명령에서 때때로 어려움을 겪지만, 복잡한 명령은 이해한다. "여기 조명 좀 어둡게 하고 온도도 올려줘"라고 하면 조명을 조절하고 온도조절기를 올린다. 일정 관리, 요리 도우미 등 가정 중심 기능도 더 나아졌다. 음성으로 루틴을 설정하는 것은 알렉사 앱과 씨름하는 것보다 훨씬 개선됐다. 다만 실행의 안정성은 떨어진다.구글도 스마트 스피커용 제미나이 포 홈 업그레이드로 비슷한 기능을 약속했지만, 출시 속도가 너무 느려서 정해진 데모 외에는 직접 써보지 못했다. 네스트 카메라 영상을 AI 생성 텍스트로 요약해주는 제미나이 포 홈 기능을 테스트해봤는데, 정확도가 심각하게 떨어졌다. 애플 시리는 여전히 지난 10년의 음성 비서 수준에 머물러 있으며, 당분간 그 상태가 지속될 것으로 보인다.문제는 새 비서들이 스마트홈 기기 제어에서 기존 비서만큼 일관성이 없다는 것이다. 기존 알렉사와 구글 어시스턴트(그리고 현재의 시리)는 사용하기 답답할 때도 있었지만, 정확한 명령어만 사용하면 대체로 조명은 항상 켜졌다.오늘날 '업그레이드된' 비서들은 조명 켜기, 타이머 설정, 날씨 확인, 음악 재생, 그리고 많은 사용자들이 스마트홈의 기반으로 삼아온 루틴과 자동화 실행에서 일관성 문제를 겪고 있다.필자의 테스트에서도 이런 현상을 확인했고, 온라인 포럼에도 같은 경험을 한 사용자들의 글이 넘쳐난다. 아마존과 구글도 생성형 AI 기반 비서가 기본 작업을 안정적으로 수행하는 데 어려움을 겪고 있음을 인정했다. 스마트홈 비서만의 문제도 아니다. ChatGPT도 시간을 알려주거나 숫자를 세는 것조차 일관성 있게 하지 못한다.왜 이런 일이 일어나고, 나아질 것인가? 문제를 이해하기 위해 에이전틱 AI와 스마트홈 시스템 경험이 있는 인간 중심 AI 분야 교수 두 명과 대화했다. 핵심은 새 음성 비서가 기존 비서와 거의 같은 일을 하게 만드는 것은 가능하지만 많은 작업이 필요하며, 대부분의 기업은 그런 작업에 관심이 없다는 것이다.전문가들에 따르면, 이 분야의 자원은 한정되어 있고 조명을 안정적으로 켜는 것보다 훨씬 더 흥미롭고 수익성 있는 기회가 많기 때문에, 기업들은 그쪽으로 움직이고 있다. 이런 상황에서 기술을 개선하는 가장 쉬운 방법은 실제 환경에 배포하고 시간이 지나면서 개선되도록 하는 것이다. 알렉사 플러스와 제미나이 포 홈이 '얼리 액세스' 단계인 이유가 바로 이것이다. 기본적으로 우리 모두가 AI의 베타 테스터인 셈이다.안타깝게도 상황이 나아지려면 시간이 꽤 걸릴 수 있다. 미시간대학교 컴퓨터공학과 조교수이자 사운더빌리티 랩 소장인 드루브 자인도 연구에서 새로운 스마트홈 비서 모델이 덜 안정적임을 발견했다. "대화는 더 자연스럽고 사람들이 좋아하지만, 이전 버전만큼 성능이 좋지 않습니다"라고 그는 말한다. "테크 기업들은 항상 빠르게 출시하고 데이터를 수집해서 개선하는 모델을 써왔습니다. 몇 년 후에는 더 나은 모델을 얻겠지만, 그 몇 년간 사람들이 씨름하는 비용이 따릅니다."근본적인 문제는 기존 기술과 새 기술이 잘 맞지 않는다는 것이다. 새 음성 비서를 만들기 위해 아마존, 구글, 애플은 기존 것을 버리고 완전히 새로운 것을 구축해야 했다. 그런데 이 새로운 LLM들이 이전 시스템이 잘하던 예측 가능하고 반복적인 작업에 적합하게 설계되지 않았다는 것을 금세 깨달았다. 조지아공대 인터랙티브 컴퓨팅 스쿨 교수 마크 리들은 "모두가 생각했던 것만큼 간단한 업그레이드가 아니었습니다. LLM은 훨씬 더 많은 것을 이해하고 더 다양한 방식의 소통에 열려 있는데, 그것이 해석의 여지와 해석 오류를 만들어냅니다"라고 설명한다.기본적으로 LLM은 기존의 명령-제어 방식 음성 비서가 하던 일을 하도록 설계되지 않았다. 리들 교수는 "기존 음성 비서는 '템플릿 매처'라고 부릅니다. 키워드를 찾고, 그것을 보면 추가로 한두 단어가 올 것을 예상합니다"라고 설명한다. 예를 들어 "라디오 재생"이라고 하면 다음에 채널 번호가 올 것을 안다.반면 LLM은 "많은 확률성, 즉 무작위성을 도입합니다"라고 리들은 설명한다. ChatGPT에 같은 프롬프트를 여러 번 물으면 다른 답변이 나올 수 있다. 이것이 LLM의 가치이기도 하지만, LLM 기반 음성 비서에 어제와 같은 요청을 해도 같은 방식으로 응답하지 않을 수 있는 이유이기도 하다. "이 무작위성이 기본 명령을 오해하게 만들 수 있습니다. 때때로 너무 과하게 생각하려 하기 때문입니다."이를 해결하기 위해 아마존과 구글 같은 기업들은 LLM을 스마트홈(그리고 웹에서 하는 거의 모든 것)의 핵심인 API와 통합하는 방법을 개발했다. 하지만 이것이 새로운 문제를 만들었을 수 있다.리들 교수는 "이제 LLM은 API에 함수 호출을 구성해야 하고, 구문을 정확하게 만들기 위해 훨씬 더 열심히 작업해야 합니다"라고 말한다. 기존 시스템이 키워드만 기다렸던 것과 달리, LLM 기반 비서는 API가 인식할 수 있는 전체 코드 시퀀스를 작성해야 한다. "이 모든 것을 메모리에 유지해야 하고, 여기서 또 실수할 수 있습니다."이 모든 것이 필자의 커피머신이 때때로 커피를 내려주지 않는 이유, 또는 알렉사나 구글 어시스턴트가 예전에는 잘하던 일을 하지 못하는 이유를 과학적으로 설명해준다.그렇다면 왜 이 기업들은 작동하던 기술을 버리고 작동하지 않는 것을 택했을까? 잠재력 때문이다. 특정 입력에만 반응하는 것이 아니라 자연어를 이해하고 그에 따라 행동할 수 있는 음성 비서는 무한히 더 유능하다.리들 교수는 "알렉사와 시리 등을 만드는 모든 기업이 정말로 원하는 것은 서비스의 연결입니다. 이를 위해서는 복잡한 관계와 과제가 말로 어떻게 전달되는지 이해할 수 있는 일반적인 언어 이해가 필요합니다. 모든 것을 연결하는 if-else 문을 즉석에서 만들고 순서를 동적으로 생성할 수 있습니다"라고 설명한다. 에이전틱해질 수 있다는 것이다.리들 교수는 기존 기술을 버리는 이유가 바로 이것이라고 말한다. 기존 기술로는 이것이 불가능했기 때문이다. 자인 교수는 "비용-편익 비율의 문제입니다. 새 기술은 기존의 비확률적 기술만큼 정확하지 않을 것입니다. 하지만 충분히 높은 정확도에 새 기술이 제공하는 확장된 가능성의 범위가 100% 정확한 비확률적 모델보다 가치가 있는지가 문제입니다"라고 말한다.한 가지 해결책은 여러 모델을 사용해 비서를 구동하는 것이다. 구글의 제미나이 포 홈은 제미나이와 제미나이 라이브라는 두 개의 별도 시스템으로 구성된다. 구글 홈 앤 네스트 제품 책임자 아니시 카투카란은 궁극적으로 더 강력한 제미나이 라이브가 모든 것을 운영하게 하는 것이 목표지만, 현재는 더 제한된 제미나이 포 홈이 담당하고 있다고 말한다. 아마존도 마찬가지로 여러 모델을 사용해 다양한 기능의 균형을 맞춘다. 하지만 이는 불완전한 해결책이고, 스마트홈에 일관성 없음과 혼란을 초래했다.리들 교수는 LLM이 언제 매우 정확해야 하고 언제 무작위성을 수용해야 하는지 이해하도록 훈련하는 방법을 아무도 제대로 알아내지 못했다고 말한다. '길들여진' LLM도 여전히 실수할 수 있다는 의미다. "전혀 무작위적이지 않은 기계를 원한다면, 모든 것을 억제할 수 있습니다"라고 리들은 말한다. 하지만 그 챗봇은 더 대화적이거나 아이에게 환상적인 취침 이야기를 들려주지 못할 것이다. 둘 다 알렉사와 구글이 내세우는 기능이다. "모든 것을 하나에 담으려면 정말로 트레이드오프가 필요합니다."스마트홈 배포에서의 이런 어려움은 이 기술의 더 광범위한 문제를 예고하는 것일 수 있다. AI가 조명조차 안정적으로 켜지 못한다면, 더 복잡한 작업에 어떻게 의존할 수 있겠느냐고 리들 교수는 묻는다. "걷기도 전에 뛰려고 해선 안 됩니다."하지만 테크 기업들은 빠르게 움직이고 뭔가를 망가뜨리는 성향으로 유명하다. "언어 모델의 역사는 항상 LLM을 길들이는 것이었습니다"라고 리들은 말한다. "시간이 지나면서 더 온순해지고, 더 신뢰할 수 있고, 더 믿을 만해집니다. 하지만 우리는 계속해서 그렇지 않은 영역의 경계로 밀어붙입니다."리들 교수는 순수하게 에이전틱한 비서로 가는 길을 믿는다. "AGI에 도달할지는 모르겠지만, 시간이 지나면서 이것들이 최소한 더 신뢰할 수 있게 되는 것은 볼 수 있을 것입니다." 하지만 오늘날 집에서 이 불안정한 AI를 다루고 있는 우리에게 남은 질문은, 우리가 기다릴 의향이 있는지, 그리고 그 사이 스마트홈은 어떤 대가를 치르게 될 것인지다.
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2025.12.30 등록
• OpenAI가 'AI 안전 준비 총괄(Head of Preparedness)' 직책 신설• 정신건강 위협, 사이버보안 무기화 등 AI의 심각한 위험성 대응 목표• 자기개선 AI 시스템에 대한 안전장치 마련도 포함• 챗봇 관련 청소년 자살 사건 등 잇따라... "늦은 감" 지적도OpenAI가 AI의 위험성을 전담하는 '안전 준비 총괄(Head of Preparedness)' 직책을 신설하고 인력 채용에 나섰다. 쉽게 말해, AI가 심각하게 잘못될 수 있는 모든 경우의 수를 고민하는 것이 주요 업무다.샘 올트먼은 X(구 트위터)에 올린 글에서 AI 모델의 급격한 발전이 "실질적인 과제들"을 야기하고 있다고 인정하며 해당 직책을 공개했다. 그는 특히 사람들의 정신건강에 미치는 영향과 AI 기반 사이버보안 무기의 위험성을 명시적으로 언급했다.채용 공고에 따르면, 해당 직책의 담당자는 다음과 같은 역할을 수행하게 된다:"심각한 피해의 새로운 위험을 초래하는 최첨단 역량을 추적하고 대비합니다. 일관성 있고 엄밀하며 운영적으로 확장 가능한 안전 파이프라인을 구성하는 역량 평가, 위협 모델, 완화 조치를 구축하고 조율하는 직접 책임자가 됩니다."올트먼은 이 직책의 담당자가 앞으로 회사의 '준비 프레임워크' 실행, '생물학적 역량' 출시를 위한 AI 모델 보안, 나아가 자기개선 시스템에 대한 안전장치 설정까지 책임지게 될 것이라고 밝혔다. 그는 또한 이 직무가 "스트레스가 많은 일"이 될 것이라고 덧붙였는데, 이는 다소 절제된 표현으로 보인다.챗봇이 청소년 자살에 연루된 여러 건의 세간의 이목을 끄는 사건들이 있은 후, 이제야 이러한 모델들이 야기할 수 있는 잠재적인 정신건강 위험에 집중하는 인력을 두는 것은 다소 늦은 감이 있다. AI로 인한 정신질환 문제가 커지고 있는데, 챗봇이 사람들의 망상을 부추기고, 음모론을 조장하며, 섭식장애를 숨기도록 돕는 사례가 늘고 있기 때문이다.
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2025.12.29 등록
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