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미국 실리콘밸리의 인공지능(AI) 스타트업 대표 A씨는 개발 업무를 할 때 앤스로픽의 '클로드'를 쓴다. 재무 계획을 세울 때도 마찬가지다. 하지만 아이템 강화를 위한 브레인 스토밍에는 오픈AI의 '챗GPT'를 주로 사용한다. A씨는 "대표 AI 모델들의 범용 성능은 대부분 비슷한 수준까지 올라왔다"며 "다만 모델별로 강점이 다 다르기 때문에, 예를 들어 업계 트렌드를 살필 때는 사회관계망서비스(SNS) 쪽이 강한 xAI의 '그록'을 이용한다"고 말했다.
국내 대기업에서 최고재무책임자(CFO)로 일하는 B씨도 업무 성격에 따라 다른 AI 모델을 사용한다. B씨는 "수치 계산이나 재무 모 바다이야기APK 델링 작업은 클로드가 탁월하다"고 말했다. 그는 이어 "하지만 클로드는 페이퍼 업무에는 2% 부족한 측면이 있기 때문에 기초 자료 수집과 보고서 작성은 챗GPT로 한다"고 했다. 챗GPT로 만든 뒤 클로드에 검토를 시키기도 한다.
메타가 지난 8일(현지시간) '뮤즈 스파크'를 공개하며 AI 경쟁에 합류했다. 성능 좋은 AI 모델이 출시됐지 사이다쿨접속방법 만, 사용자 입장에선 혼란스럽기만 하다. AI 컨설팅 기업 '빌드 패스트 위드 AI'에 따르면 올해 1분기에만 파인튜닝과 오픈소스를 포함해 255개의 신규 모델이 출시됐다.
다양한 모델이 넘쳐나기 시작하면서 사용자들은 단일 AI에 의존하는 대신 업무 성격에 따라 여러 모델을 조합해 쓰기 시작했다.
AI 선택 기준이 과 바다이야기릴게임 거 '가장 뛰어난 모델'에서 '내 업무에 가장 적합한 모델'로 바뀌고 있는 것이다.
여러 벤치마크 평가와 실험을 종합하면 AI 모델의 강점은 확연히 구분된다. 개발 업무와 글쓰기, 엑셀 등 생산성 분야에서는 클로드가 앞선다. 특히 AI 코딩 도구인 '클로드 코드'는 개발자 사이에서 점유율 1위를 기록 중이다. 클로드는 또한 복잡한 엑셀 작 야마토연타 업과 재무 모델링 분야에서 높은 평가를 받으며 '데이터 처리와 분석에 강하다'는 평가가 이어지고 있다. CFO처럼 숫자가 중요한 직책이라면 클로드를 사용하는 게 효율적이다.
챗GPT는 정보 요약과 문서 작성, 웹 검색 등 범용 성능에 강점이 있다. 특히 브레인 스토밍처럼 창의적인 아이디어가 필요할 때 평가가 좋다.
미국 골드몽릴게임릴게임 라이스대와 스탠퍼드대의 연구에 따르면 챗GPT는 문제 해결과 스토리텔링에서 인간이 제시한 아이디어보다 더 창의적이라는 평가를 받았다. 이른바 '초벌' 작업에 강점이 있는 만큼 교육·강사, 콘텐츠 기획, 통번역 직군에서 많이 사용한다.
제미나이는 구글의 강력한 서비스 생태계를 기반으로 검색과 멀티미디어 처리에서 높은 완성도를 보이고 있다. 특히 사진이나 영상 내용을 분석하거나 차트를 해석하고, 복잡한 문서를 정리하는 데 강점을 보인다.
또 한 번에 많은 분량의 데이터를 입력할 수 있어 수백 페이지에 달하는 PDF나 여러 보고서를 넣고 질문할 수 있다. 구글 드라이브, 문서 등 구글 서비스와 연동해 자료를 활용하는 작업에서는 효율적인 선택지로 꼽힌다.
따라서 리서치 업무를 하는 직장인이나 컨설턴트, 마케터나 콘텐츠 기획자에게 적합하다.
그록은 추론 능력과 함께 실시간 정보 처리에 강점을 지닌 모델이다. 특히 xAI가 운영하는 SNS 엑스(X·옛 트위터)와 연결된 것이 특징이다. 그 덕분에 최신 트윗, 뉴스, 여론 흐름을 실시간으로 가져와 분석할 수 있다.
이 때문에 트렌드 분석, SNS 마케팅, 실시간 이슈 파악이 중요한 업무에 적합하다. 어떤 키워드가 급상승하는지, 특정 이슈에 대한 여론이 어떻게 변하는지 빠르게 파악해야 하는 분야에서 활용도가 높다.
새롭게 등장한 메타의 뮤즈 스파크는 건강 분야에서 다른 AI보다 뚜렷한 강점을 보이고 있다.
메타는 개발 과정에서 1000명 이상의 의사와 협업해 건강 데이터와 실제 사례를 학습에 반영했다. 건강 분야 평가인 '헬스벤치하드'에서 뮤즈 스파크는 42.8점을 기록해 다른 모델을 압도했다.
식단 관리, 영양 정보 해석, 운동 방법이나 신체 반응 이해 등 일상적인 건강 조언 영역에서 경쟁 모델 대비 우위가 반복적으로 확인되고 있는 만큼 의료를 비롯한 관련 업무 종사자라면 뮤즈 스파크가 유리하다.
모델이 쏟아질수록 선택이 어려워지는 역설의 배경에는 '성능 격차 축소'가 있다.
특정 모델이 모든 작업에서 압도적 우위를 보이던 구조가 무너지면서 일상 업무에서는 어떤 모델을 써도 큰 차이를 느끼기 어려운 수준까지 상향 평준화됐기 때문이다.
이선 몰릭 미국 펜실베이니아대 와튼스쿨 교수는 "현재 최상위 모델들은 어느 때보다 비슷해졌고, 모두 매우 강력하다"며 "일상 업무의 80%는 어떤 모델을 사용해도 충분히 수행할 수 있다"고 평가했다.
다만 최신 모델에서도 이른바 '환각'(사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상) 문제가 여전히 발생하고 있어 AI를 맹신하는 것은 위험하다.
실제로 뉴욕타임스(NYT)가 올해 3월 AI 모델을 활용해 미국 세금신고서를 작성하는 실험을 진행한 결과 여러 AI 모델이 서로의 답변을 환각이라 지적하며 일관된 결론을 내리지 못하는 상황이 벌어졌다. NYT는 "거대언어모델(LLM)은 숫자 처리에 여전히 약점을 보이고, 복잡한 법률 체계를 이해하는 데도 한계가 있다"고 지적했다.
[실리콘밸리 원호섭 특파원]