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수출 통제와 AI, 그 이면의 씁쓸함

지난 6월, 미국 정부는 앤트로픽(Anthropic)의 Claude Mythos 5와 Fable 5에 대해 외국 국적자의 접근을 중단하라는 수출 통제 지시를 내렸다. 반도체 수출 규제처럼, AI 모델에 대한 접근도 통제의 대상이 된 셈이다.

처음 소식을 접했을 때는 단순히 두 모델의 뛰어난 성능을 미국인들만 사용하려고 하는 줄로 생각했다. 하지만 내용을 조금 더 들여다보니, 복잡한 형평성의 문제가 얽혀 있었다. 앤트로픽은 공개 입장에서 정부가 문제 삼은 취약점이 OpenAI의 GPT-5.5를 포함한 다른 공개 모델에도 존재하는데, 왜 그쪽에는 조치가 없냐고 공개적으로 반박했다(https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access)

기술적 위험이 기준이라면 왜 특정 모델만 통제하는가? 그 배경에는 OpenAI가 미 국방부와 상업 계약을 유지하는 반면, 앤트로픽은 군 자율 무기 시스템에 자사의 AI 활용을 거부하다 계약이 결렬되어 현재 소송 중이라는 사실이 있었다. 결국 AI의 위험성이 통제의 진짜 기준인지, 아니면 정부와의 협력 여부가 기준인지 그 경계가 모호하다. 자본과 힘의 논리를 다시 한번 확인하게 되어 씁쓸해지는 대목이다. 한편으로는 '앤트로픽, 생각보다 꽤 윤리적인 뚝심이 있는 기업이구나' 하는 생각도 들었다.

웹 버전의 한계, 그리고 API라는 신세계

그동안 AI를 활용하며 여러 회사의 구독 플랜 제한, 환각 현상(Hallucination), 작업 정확도 등을 경험하면서 뼈저리게 느낀 점이 있다. 더 정교하고 복잡한 작업에 AI를 부려 먹으려면, 그만큼의 '비용'을 지급할 준비가 되어 있어야 한다는 것이다.

사실 과거 네이버에서 무료 코드를 찾아 조합해 엑셀 VBA 자동화 툴을 만들어본 경험이 있는 나로서는, AI의 번역 능력에 더해 코딩 능력까지 그저 감탄스러울 따름이었다. 입사 초기에는 주로 웹 버전을 사용했으나, 본격적으로 AI를 활용한 작업을 진행하면서부터는 웹 버전에 한계를 느끼고 API로 눈을 돌렸다.

물론 API의 세계에도 \"자본주의\"는 존재했다. 티어(Tier)별로 사용량 제한이 붙어 있었고, 역시나 기업은 싼값에 좋은 제품을 호락호락 내주지 않았다. 하지만 개인 돈을 들여가며 열심히 사용해 티어를 올리다 보니, 내가 원하는 단계까지 가는 데 생각보다 큰 비용이 들지 않는다는 걸 깨달았다. 왠지 모를 횡재를 한 기분이었다.

돌이켜보면, 웹 버전은 AI 본사에서 미리 능력치를 세팅해 두고 구독 단계별로 교묘하게 실수와 함정을 파놓은 것 같다. 그래야 사용자들이 답답함을 느끼고 구독 단계를 올릴 테니까. 처음 API를 다룰 때는 오직 프롬프트와 코드로만 앱의 기능을 짜야 해서 막막하기도 했다. 하지만 지금은 대량 번역, 동시 처리, 심지어 상업화의 가능성까지 열어주는 API의 매력에 푹 빠져 있다. 물론 그 바탕에는 '고품질의 결과물 도출'이 선행되어야 한다는 전제가 깔려 있지만 말이다. 아직 갈 길은 멀어도, 희망은 가득하다.

완벽한 도끼를 얻기 위한 프롬프트의 기술

번역을 넘어 내가 원하는 기능의 앱을 만들고자 할 때, 사용자에게 가장 필요한 자세는 역설적으로 \"나는 아무것도 몰라, 오직 내가 원하는 결과물만 알아\"라는 태도다. '여기까지는 내가 알아, 그러니 너는 이 부분만 정확하게 하면 돼'라는 식의 접근은 오히려 시간을 지연시킬 뿐이다. 대신 내가 무엇을 원하는지 아주 집요할 정도로 상세하게 지시해야 한다.

$\"Image$ 쇠도끼에 나무 손잡이를 원하는지, 은도끼에 은 손잡이를 원하는지, 아니면 금도끼에 금 손잡이를 원하는지. 원하는 결과의 모양을 자세히 설명해야 AI도 그에 맞는 답을 내놓는다. 심지어 이 과정에서 내가 몰랐던 다른 유용한 API 기능을 AI가 역으로 제안해 주고, 이를 본 기능에 도입하는 방법까지 친절하게 안내해 준다. 이 얼마나 편리한 세상인가! 이 대목에서 나는 '도대체 이 녀석의 한계는 어디까지인가?' 하는 무한한 가능성을 엿보게 되었다.

AT의 선결 과제와 '돌AI'의 반란

최근 들어 고객들로부터 AI를 활용한 번역을 요청하는 사례가 눈에 띄게 늘어나고 있다. 이러한 변화의 흐름에 발맞춰, AI팀에서도 AI 번역의 실제 품질을 검증하고 최적화하기 위한 다각적인 테스트를 진행 중이다. 올해 상반기 동안 다양한 유형의 문서를 AT로 테스트하며, 적지 않은 경험을 쌓았다. 작업을 거듭하며 얻은 결론은 비교적 명확했다.

첫 번째 선결 과제는 전처리다. 특히 문단 나눔이 매우 정확해야 한다. 원문 구조가 제대로 정리되지 않으면, AI가 문맥을 따라가는 과정에서 흔들릴 가능성이 커진다. 하지만 이 부분은 기존 업무 처리 관행과 연결되어 있어, 당장 완벽히 개선하기는 쉽지 않아 보인다.

두 번째는 납품할 수 있는 품질의 문제다. 일정 수준의 품질은 충분히 달성할 수 있다. 그러나 사람이 최종 납품하는 수준의 결과물까지 안정적으로 도달하기는 아직 어렵다.

API로 대량 번역을 진행하면 여러 작업이 동시에 처리된다. 같은 지침과 용어집을 보내더라도, 결과가 모두 똑같이 나오지는 않는다. 수십 개의 AI가 동시에 일한다고 생각해 보면 된다. 그중에는 지침과 용어를 지나치게 자기 방식으로 해석하는, 이른바 ‘돌AI’도 있다. (다른 사용자들이 너무 많이 부려 먹어서 피곤한 상태였던 걸까? 하하) 가끔은 그런 상상도 해본다.

코딩 작업에서도 비슷한 일을 겪었다. 번역 앱을 수정하면서 Opus를 사용한 적이 있는데, 요청하지 않은 코드까지 AI가 임의로 수정해 버린 일이 있었다. 그 결과 API 비용이 평소보다 수십 배 가까이 청구됐다. (이런, Ship!)

충격을 받은 나는 한동안 그 앱을 폐기해 버렸다. AI가 내놓는 결과를 무조건 신뢰할 수 없다는 사실을, 꽤 비싼 수업료를 내고 배운 셈이다.

결국 AI의 엉뚱한 자의적 처리는 아직 내 통제 밖의 영역이다. 이를 해결하려면 더 비싼 고급 모델을 쓰거나, 반복적인 감수 로직을 시스템에 도입해야 한다. 그래도 포기하지 않는다. '포기하지 않으면 언젠가는 이루리라'

AI는 물과 같다

요즘 나는 AI를 자주 '물'에 비유한다. 사각 그릇에 담으면 사각형이 되고, 원형 그릇에 담으면 원형이 된다. AI는 정해진 형태가 없다. 그 형태를 빚어내는 것은 온전히 사용자의 몫이다. 결국 그릇을 잘 빚는 사람이 훌륭한 작품을 만들어낸다. 강아지 틀에 부으면 강아지가 되고, 슈퍼맨 틀에 부으면 슈퍼맨이 되는 식이다.

머지않아 로봇과 AI가 결합한 '로보아이'가 등장할 것이다. 로보타이? 슈퍼타이? 이름은 조금 더 고민해 봐야겠지만, 초기 형태의 모델들이 이미 등장한 이상 훨씬 고도화된 모습으로 발전할 것이라는 점은 분명해 보인다. 위험성 문제는 차치하더라도, 이 아이들이 성장하면 우리의 삶을 돕는 '슈퍼맨'과 '원더우먼'이 되리라는 것만큼은 의심의 여지가 없다.

하루에 하나씩

나는 “하루에 하나씩”이라는 말을 자주 한다. 어떤 문제이든 하루에 하나씩만 해결하면, 한 달 안에 대부분의 문제가 해결될 것이다. AI가 등장하기 전에는 하루에 하나씩 해결하는 데 많은 시간이 소모되었다. 하지만 지금은 상황이 완전히 다르다. 웹 버전을 포함해 지금의 AI는 가히 '천재'라 불러도 손색이 없다. 마음만 먹으면 하루에 두 개씩도 거뜬히 해결할 수 있는 시대가 왔다. 진짜 문제는 우리가 일상적인 업무에 치여 '하루에 하나씩' 무언가를 꾸준히 파고들 여유조차 내기 어렵다는 현실이다.

그러나 핑계를 걷어내고 한 가지에 몰입하기만 한다면, 생각한 것을 현실로 이루는 데 그리 오랜 시간이 걸리지 않는 축복받은 시대임은 분명하다. 앞으로 우리가 나아가야 할 길은 명확하다. 단순히 AI를 쓰는 사람을 넘어, 'AI 장착 인간'으로 거듭나는 것. 오늘도 나는 나의 든든한, 때로는 엉뚱한 AI 조수와 함께 진정한 AI 장착 인간이 되기 위해 고군분투 중이다.

<AI팀 박건규 / gkpark@lexcode.com>

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