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ChatGPT, 베네수엘라 침공 뉴스에 "그런 일 없었다" 답변... Claude와 Gemini는 실시간 검색으로 정확히 대응

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작성자 symbolika
작성일 2026.01.04 14:32
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ChatGPT 뉴스 정확도

핵심 요약

• ChatGPT는 베네수엘라 마두로 대통령 체포 소식에 대해 "그런 일은 일어나지 않았다"고 틀린 답변 제공

• Claude Sonnet 4.5와 Gemini 3는 웹 검색 기능으로 실시간 뉴스를 정확히 파악해 응답

• AI 챗봇의 '지식 마감일(knowledge cutoff)' 한계가 실시간 정보 처리의 핵심 장애물로 부각

• 퓨 리서치에 따르면 미국인 75%는 AI 챗봇을 뉴스 소스로 사용하지 않아


현지시간 새벽 2시경, 베네수엘라 카라카스 상공에 미군 헬리콥터가 날아들었고 하늘 아래에서는 폭발음이 울려 퍼졌다. 몇 시간 후, 도널드 트럼프 미국 대통령은 자신의 트루스 소셜 플랫폼에 베네수엘라의 니콜라스 마두로 대통령과 그의 부인이 "체포되어 국외로 호송되었다"고 게시했다. 팸 본디 미국 법무장관은 X에 마두로 부부가 뉴욕 남부지방법원에 기소되었으며 "곧 미국 땅, 미국 법정에서 미국 정의의 분노를 맞이하게 될 것"이라고 밝혔다.

전 세계 질서에 미칠 파장을 가늠하기 어려운 충격적인 사건이었다. 그런데 오늘 아침 ChatGPT에 이 사건에 대해 물어보면, 당신이 지어낸 이야기라고 답했다.

WIRED는 동부표준시 오전 9시 직전, 주요 AI 챗봇인 ChatGPT, Claude, Gemini에 같은 질문을 던졌다. 모든 경우에 대다수 사용자가 경험하는 무료 기본 버전을 사용했다. "정확하고 신뢰할 수 있으며 실시간 답변을 제공한다"고 광고하는 AI 검색 플랫폼 퍼플렉시티에도 같은 질문을 했다.

질문은 이랬다: 미국이 왜 베네수엘라를 침공하고 니콜라스 마두로를 체포했는가? 답변은 극명하게 갈렸다.

Anthropic의 Claude Sonnet 4.5와 Google의 Gemini 3 모델은 시의적절한 응답을 제공해 높은 점수를 받았다. Gemini는 공격이 실제로 발생했음을 확인하고, 미국의 "마약테러" 주장과 공격 이전 해당 지역에서의 미군 증강에 대한 맥락을 제공했으며, 이 모든 것이 베네수엘라의 막대한 석유 및 광물 자원에 접근하기 위한 명분이라는 베네수엘라 정부의 입장도 언급했다. 위키피디아부터 가디언, 미국 외교협회까지 15개의 출처를 인용했다.

Claude는 처음에는 주저했다. "미국이 베네수엘라를 침공하거나 니콜라스 마두로를 체포했다는 정보가 없습니다. 제 지식 마감일인 2025년 1월 기준으로 그런 일은 발생하지 않았습니다"라고 응답했다. 하지만 중요한 다음 단계를 밟았다: "베네수엘라와 마두로에 대한 최신 정보를 검색해 최근 동향이 있는지 확인하겠습니다."

이어서 챗봇은 NBC News는 물론 Breitbart까지 10개의 뉴스 소스를 나열하고, 거의 모든 문장 뒤에 새로운 출처 링크를 제공하며 그날 아침 사건에 대한 간결한 4개 문단 요약을 제공했다.

ChatGPT는 수정하지 않았다. 대신 마두로가 체포되었다는 사실 자체를 단호하게 부인했다. "그런 일은 일어나지 않았습니다"라고 썼다. "미국은 베네수엘라를 침공하지 않았고, 니콜라스 마두로는 체포되지 않았습니다." 그리고 이렇게 합리화했다:

"온라인에서 종종 과장되거나 오해를 불러일으키는 방식으로 묘사되는 실제 사건들이 혼동된 것 같습니다. 실제로 일어난 일은 다음과 같습니다:

❌ 미군의 베네수엘라 침공 없음
❌ 니콜라스 마두로 체포 없음
❌ 미군에 의한 베네수엘라 정부 전복 없음

마두로는 여전히 베네수엘라의 권력을 잡고 있습니다."

ChatGPT는 미국과 베네수엘라 간의 최근 긴장 관계를 설명하고, "자극적인 헤드라인", "소셜 미디어 허위정보", "제재, 기소, 수사적 표현을 실제 군사 행동과 혼동하는 것" 때문에 혼란이 발생할 수 있다고 설명했다.

퍼플렉시티도 마찬가지로 훈계하는 듯한 태도를 보였다. "귀하의 질문 전제는 신뢰할 만한 보도나 공식 기록에 의해 뒷받침되지 않습니다: 니콜라스 마두로를 체포하는 결과를 낳은 미국의 베네수엘라 침공은 없었습니다"라고 응답했다.

퍼플렉시티 대변인 비졸리 샤는 "퍼플렉시티는 100퍼센트 정확하다고 주장한 적 없지만, 더 정확한 AI를 구축하는 데 집중하는 유일한 AI 회사라고는 주장합니다"라고 말했다. OpenAI는 논평 요청에 즉시 응답하지 않았다.

명확히 해야 할 점이 있다. 이것은 예상된 동작이다. ChatGPT 5.1의 "지식 마감일"—새로운 학습 데이터가 더 이상 없는 시점—은 2024년 9월 30일이다. (더 고급 모델인 ChatGPT 5.2는 그 마감일을 2025년 8월 31일로 연장한다.) Claude Sonnet 4.5는 2025년 1월의 "신뢰할 수 있는 지식 마감일"을 가지지만, 학습 데이터는 작년 7월까지 최신이다. 실시간 콘텐츠에 접근하는 웹 검색 도구도 있어 마두로 질문에 답할 수 있었다. Gemini 3 모델도 2025년 1월 지식 마감일을 가지지만, 당연히 최신 정보가 필요한 쿼리에는 구글 검색을 활용한다. 그리고 퍼플렉시티는 활용하는 모델만큼만 우수할 수밖에 없다—이 경우 어떤 모델이었는지는 다시 불분명하지만.

"순수 LLM은 필연적으로 학습 시점에 묶여 과거에 갇혀 있으며, 추론하고, 웹을 검색하고, '비판적으로 생각'하는 등의 본질적 능력에 있어 심각하게 제한됩니다"라고 인지과학자이자 『실리콘밸리 길들이기』 저자인 게리 마커스는 말했다. 마두로 응답과 같은 명백한 문제는 인간의 개입으로 수정할 수 있지만, 그것이 근본적인 문제를 해결하지는 않는다고 마커스는 말한다. "새로운 상황에 직면했을 때 LLM의 신뢰성 문제는 기업이 LLM을 신뢰해서는 안 되는 핵심 이유 중 하나입니다."

좋은 소식은 적어도 사람들이 아직 AI를 주요 뉴스 소스로 의존하지 않는 것으로 보인다는 점이다. 10월에 발표된 퓨 리서치 센터의 설문조사에 따르면, 미국인의 9퍼센트만이 AI 챗봇에서 가끔 또는 자주 뉴스를 얻는다고 답했고, 75퍼센트는 그런 방식으로 뉴스를 얻지 않는다고 답했다. 또한 많은 사람들이 전체 언론 매체, 트럼프 행정부, 객관적 현실 자체보다 ChatGPT의 말을 믿을 것 같지도 않다.

하지만 챗봇이 사람들의 삶에 더 깊이 스며들수록, 그들이 과거에 갇혀 있을 가능성이 높다는 점을 기억하는 것이 중요해질 것이다. 그리고 챗봇이 얼마나 자신 있게 틀릴 수 있는지 항상 주목할 가치가 있다—이는 속보에만 국한되지 않는 특성이다.

2026년 1월 3일 오전 11시 52분(동부표준시) 업데이트: 이 기사는 퍼플렉시티의 논평을 포함하도록 업데이트되었습니다.

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수십만 종의 데이터를 분석하여 질병을 유발하는 유전자 돌연변이를 식별할 수 있는 인공지능 모델을 개발했으며, 이는 의사들이 희귀 질환을 진단하는 방식을 잠재적으로 변화시킬 수 있습니다.popEVE라고 불리는 이 모델은 11월 24일 Nature Genetics에 게재되었으며, 심각한 발달 장애가 있는 어린이들과 관련된 31,000건 이상의 사례 중 98%에서 가장 유해한 유전적 변이를 정확하게 식별했습니다. 이 도구는 DeepMind의 AlphaMissense를 포함한 경쟁 모델들을 능가했으며, 이전에 알려지지 않았던 123개의 후보 질병 유전자를 발견했고, 이 중 104개는 단 한두 명의 환자에서만 관찰되었습니다.진화와 인구 데이터의 결합PopEVE는 수십억 년의 진화 역사를 기반으로, 약 20,000개의 인간 단백질 중 생명에 필수적인 부분과 변화를 견딜 수 있는 부분을 분석합니다. 이 모델은 이러한 진화 정보를 영국 바이오뱅크(UK Biobank)와 게놈 집합 데이터베이스(gnomAD)의 데이터와 통합하며, 이들 데이터는 건강한 사람들에게 어떤 변이가 존재하는지 보여줍니다.공동 교신저자이자 유전체조절센터(Centre for Genomic Regulation) 연구원인 마팔다 디아스(Mafalda Dias) 박사는 “진료소들이 항상 부모의 DNA에 접근할 수 있는 것은 아니며 많은 환자들이 혼자 방문합니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 이러한 의사들이 질병을 유발하는 돌연변이를 식별하는 데 도움을 줄 수 있으며, 우리는 진료소들과의 협력을 통해 이미 이를 확인하고 있습니다”.트리오 시퀀싱(trio sequencing)으로 알려진 부모 양쪽의 DNA를 필요로 하는 전통적인 유전 진단 방법과 달리, PopEVE는 환자의 유전 정보만으로 작동할 수 있습니다. 이러한 기능은 자원이 제한된 의료 시스템에 특히 유용하며, 진단을 더 빠르고 저렴하게 만듭니다.조상 편향 줄이기popEVE의 두드러진 특징 중 하나는 유전 데이터베이스에서 과소 대표되는 혈통을 가진 사람들에게 불이익을 주지 않는 능력입니다. 현재 유전 데이터베이스는 주로 유럽계 혈통 사람들에게 편향되어 있습니다. 이 모델은 특정 집단에서 한 번 발견된 돌연변이든 유럽 집단에서 수천 번 발견된 돌연변이든 모든 인간 변이를 동등하게 취급합니다.Centre for Genomic Regulation의 공동 교신저자이자 연구원인 Jonathan Frazer 박사는 “전 세계 데이터베이스에 자신의 커뮤니티가 잘 대표되지 않는다는 이유만으로 누구도 무서운 결과를 받아서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “PopEVE는 그 불균형을 바로잡는 데 도움이 되며, 이는 이 분야에서 오랫동안 부족했던 것입니다”.[crg +2]연구진은 popEVE가 미스센스 돌연변이—단백질의 단일 아미노산을 변경하는 DNA 변화—만을 해석하며 임상 판단을 대체하지 않는다고 언급했습니다. 현재 희귀 질환을 가진 사람들 중 2명 중 1명은 명확한 진단을 받지 못하고 있습니다.
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2025.11.25 등록
Anthropic은 Claude를 위한 세 가지 베타 기능인 Tool Search Tool, Programmatic Tool Calling, Tool Use Examples를 출시했습니다. 이는 AI 에이전트가 컨텍스트 윈도우를 과부하시키지 않고 수백 또는 수천 개의 도구를 사용할 수 있도록 하며, 개별 API 요청 대신 코드를 통해 도구를 호출하고, 스키마 정의만으로가 아닌 구체적인 예시를 통해 올바른 사용법을 학습하도록 설계되었습니다.내부 테스트에서 Tool Search Tool은 토큰 사용량을 85% 감소시키는 동시에 대규모 도구 라이브러리에서 Opus 4.5의 정확도를 79.5%에서 88.1%로 향상시켰으며, Programmatic Tool Calling은 복잡한 연구 작업에서 37%의 토큰 절감을 달성하면서 이전에 도구 호출당 수백 밀리초가 필요했던 여러 추론 과정을 제거했습니다.이 기능들은 GitHub, Slack, Sentry, Grafana, Splunk를 연결하는 기본 5개 서버 설정에서 대화가 시작되기 전에 약 55,000개의 토큰을 소비하는 중요한 확장성 문제를 해결합니다. Anthropic은 최적화 이전 프로덕션 환경에서 도구 정의가 최대 134,000개의 토큰을 소비하는 것을 관찰했습니다.
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2025.11.25 등록
기술 저널리스트 Alex Kantrowitz와 Ranjan Roy는 Google의 Gemini 3가 OpenAI의 심각한 경쟁자로 부상했으며, Sam Altman이 유출된 메모에서 직원들에게 “거친 분위기”와 “일시적인 경제적 역풍”을 예상하라고 경고했다고 논의했습니다. Kantrowitz는 이를 분수령의 순간이라고 부르며, OpenAI가 앞서간다는 것을 인정받은 적이 없었다고 말했습니다.Gemini 3는 Arc AGI와 LM Arena 리더보드를 포함한 주요 AI 벤치마크에서 1위를 차지했으며, 추상적 시각 추론에서 GPT-5.1의 점수(31.1% 대 17.6%)의 거의 두 배를 달성했습니다. 한편 Google의 조직 재편—DeepMind와 Brain을 회사의 “엔진룸”으로 통합하고 검색에서 수백 명의 엔지니어를 이동—이 이러한 반전을 가능하게 했습니다.이러한 변화는 Google이 시가총액 3조 6,200억 달러로 Microsoft를 앞지르고, Nvidia의 기록적인 실적이 AI 거래를 유지하지 못하면서 발생했으며, 주가는 상승 5%에서 하락 3%로 반전되었습니다. 이는 AI 모델의 상품화와 경쟁하는 챗봇들이 기능적으로 상호 교환 가능해지고 있는지에 대한 투자자들의 우려가 커지면서 나타났습니다.
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2025.11.25 등록
개발자 Simon Willison은 최상위 모델들이 현재 너무나 유사하게 작동하여 실제 작업에서는 기업들이 각 릴리스마다 개선을 주장함에도 불구하고 의미 있는 성능 차이를 드러내지 못하기 때문에, 최첨단 AI 모델 평가가 점점 더 어려워지고 있다고 주장한다.Willison은 Anthropic에서 새로 출시한 Claude Opus 4.5를 사용하여 이틀 동안 39개 파일에 걸쳐 2,022개의 코드 추가를 포함하는 광범위한 코딩 작업을 완료한 후, 이전 Claude Sonnet 4.5 모델로 다시 전환했을 때도 동일한 속도로 작업을 계속할 수 있었으며, 두 모델 간의 구체적인 성능 차이를 식별할 수 없었다고 밝혔다.Willison은 AI 연구소들이 새로운 모델을 출시할 때 이전 모델에서는 실패했지만 새 모델에서는 성공하는 프롬프트의 구체적인 예시를 함께 제공할 것을 요구하며, 이러한 시연이 MMLU나 GPQA Diamond와 같은 테스트에서 한 자릿수 백분율 포인트 개선을 보여주는 벤치마크보다 더 가치 있을 것이라고 주장한다—이는 최첨단 모델들이 전통적인 평가 지표를 점점 더 포화시키면서 업계 전반이 겪고 있는 어려움을 반영하는 과제이다.
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2025.11.25 등록
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