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앤트로픽, AI 설문조사 도구 ‘앤트로픽 인터뷰어’ 공개

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작성자 이수
작성일 2025.12.09 15:06
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앤트로픽(Anthropic)은 자사의 AI 모델인 **클로드(Claude)**를 기반으로 대규모 전문가 및 일반 직군 종사자를 인터뷰하고 그 결과를 분석하는 새로운 AI 설문조사 도구인 **'앤트로픽 인터뷰어(Anthropic Interviewer)'**를 공개했습니다. 이 도구는 연구자들이 수백 건의 인터뷰를 진행해야 하는 복잡한 연구를 AI를 활용하여 대규모로 수행할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 기존의 정량적 설문조사나 단순 로그 분석의 한계를 넘어, AI가 마치 사람처럼 심층적인 질문과 대화를 통해 AI가 사람들의 삶과 업무에 미치는 영향을 구체적으로 분석하는 것이 가능해졌습니다.

총 1,250명을 대상으로 한 인터뷰 결과, AI 활용에 대한 인식은 직군별로 상이하게 나타났습니다. 일반 직군 종사자들은 86%가 AI가 시간을 절약해 준다고 답했으나, 69%는 직장 내 AI 사용에 대한 사회적 낙인을 경험했다고 밝혀 인식 개선이 주요 과제임을 시사했습니다. **크리에이티브 직군(작가, 디자이너)**은 AI 활용 만족도가 매우 높았지만, 경제적 불안감이 가장 심한 집단으로, AI가 창작 시장을 잠식할 것이라는 위기감을 호소했습니다. 반면, 과학자들은 AI를 문헌 조사나 디버깅 등 보조적인 업무에 적극 활용하면서도, 가설 생성이나 실험 설계 등 핵심 연구에는 신뢰성 문제를 이유로 AI 의존을 꺼리는 경향을 보였습니다.

앤트로픽은 이번 프로젝트의 목적이 단순히 AI의 성능을 확인하는 것을 넘어, AI 시스템 개발 과정에서 사람들의 실제 경험과 요구를 반영하기 위함이라고 밝혔습니다. 특히, AI가 사용자들의 직업과 정체성에 미치는 영향장기적인 불안감을 구체적으로 파악하여, AI 결과물이 실제 업무나 일상에서 어떻게 활용되고 있는지를 심층적으로 이해하려 했습니다. 이러한 방대한 인터뷰 결과를 바탕으로, 앤트로픽은 AI가 기술적 완성도를 높이는 동시에 사회적 수용성을 확보하고 사용자 중심의 가치를 창출할 수 있는 방향으로 시스템을 개선해 나갈 계획입니다.

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• OpenAI는 Apple Music이 ChatGPT와 통합되어 사용자가 자연어 프롬프트를 통해 재생목록을 만들고 음악 추천을 받을 수 있게 될 것이라고 간략히 발표했으나, 이후 애플리케이션 CEO Fidji Simo의 게시물에서 해당 내용을 삭제했다.• 이 통합은 10월에 출시된 ChatGPT의 기존 Spotify 기능과 유사하게 작동하여, 사용자가 “Apple Music, 운동용 재생목록 만들어줘”와 같은 프롬프트로 대화를 시작하여 재생목록을 생성할 수 있게 한다.• 수정된 발표는 시기상조의 공개를 시사하며, OpenAI의 확장되는 앱 생태계의 일부로 음악 스트리밍 기능이 언제 출시될지에 대한 공식 일정은 제공되지 않았다.
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• Google [GOOG -0.51%]은 12월 16일 Opal 워크플로우 빌더를 Gemini 웹 앱에 통합하여, 사용자들이 Super Gems라는 새로운 기능을 통해 코딩 없이 AI 기반 미니 애플리케이션을 만들 수 있도록 했습니다.• 이 통합은 Opal을 Gemini의 Gems Manager에 통합하며, 자연어 설명을 자동 생성된 단계와 인터페이스 요소가 포함된 시각적 워크플로우로 변환하는 Workflow Builder를 제공하고, 이는 공유 가능한 링크를 통해 게시될 수 있습니다.• 현재 출시는 미국 사용자로 제한되어 있으며, 이는 Google이 Gemini를 맞춤형 AI 도구 구축을 위한 중앙 플랫폼으로 포지셔닝하면서 다른 Labs 통합과 동일한 단계적 접근 방식을 따르고 있습니다.
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• Jeff Li는 Super Data Science 팟캐스트에서 Netflix, Spotify, DoorDash에서 데이터 과학자로 근무한 경험을 바탕으로, 워크플로우에 대한 사전 인간 숙달 없이는 AI 자동화가 실패한다고 주장합니다 (https://www.youtube.com/watch?v=T7zG5-9-zIw).• Li가 AI 이미지 생성을 사용하여 광고 제작을 자동화하려던 시도는 크리에이티브 디자인에 대한 전문 지식이 부족하여 실패했으며, 그의 기술적 역량과 광고 업계 배경에도 불구하고 고객들은 제작된 광고를 “형편없다”고 평가했습니다[big-agile +1].• 여러 산업 분야의 연구는 AI 시스템이 새로운 실패와 예외 상황을 처리하기 위해 인간의 판단과 도메인 전문 지식을 필요로 한다는 것을 확인하며, 운영자가 효과적으로 개입할 수 있는 조직적 지식이 부족할 때 자동화가 불충분하다는 것을 입증합니다[big-agile +1].
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