(서울=뉴스1) 강은성 기자 = 최근 서울에서 열린 삼성AI포럼에서 리처드 호 오픈AI 하드웨어 총괄 부사장이 흥미로운 얘기를 했다. AI 에이전트의 업무 수행 능력과 효율성을 강조하면서도 사람이 작업의 완료 기준을 정해야 한다는 .이다. 그는 "에이전트를 실행시키는 것만으로는 부족하다. 무엇을 해냈을 때 제대로 끝난 것인지 알려줘야 한다"고 했다. 호 부사장의 얘기가 유독 귀에 들어온 이유가 있다. 나는 업무에 AI를 적극적으로 사용하고 있다. 기사를 검토하고 해외 자료를 찾거나 긴 보고서와 논문을 요약할 때 활용한다. 여러 자료의 숫자를 비교하고 제목을 고민할 때도 쓴다. 흩어진 정보를 축적·비교하는 시스템이나 반복 업무를 자동화하는 프로그램도 만들어봤다. 복잡한 사안의 대응 방향을 검토하거나 의사결정에 필요한 시나리오를 비교할 때도 AI를 쓴다. 인문계 출신으로 코딩의 'C'자도 모르던 기자가 이제는 에이전트를 직접 만들어 업무 비서로 활용하고 있다. 처음에는 신기했다. 몇 시간 걸릴 일을 몇 분, 몇 초 만에 해냈다. 그런데 AI를 많이 쓸수록 아이러니하게도 AI의 효율에 의구심이 생겼다. 심지어 AI가 '요령'을 피운다는 느낌마저 들었다. 작업의 목적과 지켜야 할 원칙을 정해놓고 반복적으로 일을 맡겨도 결과물의 품질은 일정하지 않았다. 하지 말라는 표현이 다시 등장하고 확인하라고 한 것을 건너뛴다. 같은 지시를 내려도 결과가 달라지는 일도 있었다. 사람이라면 피곤하거나 익숙해져서 그렇다고 하겠지만 AI는 지치지도 않는 기계 아닌가. 모바일 바다게임 AI가 아낀 10초 때문에 내가 결과물을 10분 더 검토해야 한다면 그건 효율이 아니다. AI를 만드는 회사가 계산하는 효율과 사용자가 업무에서 기대하는 효율은 다를 수 있겠다는 생각이 들었다. 더 근본적인 문제는 '신뢰'다. AI가 틀릴 수 있다는 사실이야 충분히 알고 있었다. 그런데 '어떻게 틀릴지' 알 수 없다는 。은 AI를 쓸수록 .。 더 심각한 문제로 다가왔다. 특히 골치 아픈 건 틀린 답도 '그럴듯하다'는 。이다. 숫자를 잘못 쓰는 정도라면 차라리 쉽다. 엉터리 문장도 금방 눈에 띈다. 그런데 '매끄러운 오류'는 상황이 다르다. 수개월에 걸쳐 축적한 정보를 비교하도록 맡기면 과거의 기록과 최근 상황을 혼동하거나, 서로 다른 맥락에서 나온 내용을 하나의 사실처럼 연결하기도 한다. 여러 조건을 고려해 대응 방안을 제시하라고 하면 그럴듯한 분석을 내놓지만 정작 중요한 전제를 빠뜨리는 경우도 있었다. 자동화 프로그램은 정상적으로 실행됐다는 메시지를 내놓았는데 실제 결과는 기대와 다르거나 심지어 작업 자체가 실패하는 경우도 나타났다. 이런 오류를 발견할 때마다 긴장감이 확 높아진다. AI가 무엇을 알고 있고, 무엇을 추정했으며, 실제로 어디까지 일을 마쳤는지 구분해야 했다. 처음에는 일을 맡기기 위한 지시였는데, 이제는 제대로 일했는지 확인하기 위한 지시까지 만들어야 했다. 작업을 세분화할수록 AI에 내려야 할 지시는 눈덩이처럼 늘어났다. 야마토게임2 그러고도 사람이 직접 검증하는 과정은 남았다. 나만 겪는 일도 아닌 모양이다. 지난 2월 UC버클리 연구진은 AI를 활용하는 직원들이 더 많은 업무를 맡고 근무시간까지 늘리는 경향을 관찰했다. 9월 구글·MIT 공동연구에서도 AI로 시간을 절약한 과학자 중 46%가 절약한 시간의 4분의 1 이상을 AI 결과물 검증에 다시 쓰는 것으로 나타났다. 그동안 AI의 위험성을 다룬 기사를 숱하게 썼다. 초고성능 AI가 인간의 통제를 벗어날 수 있다는 우려부터 AI가 스스로 목표를 설정하고 행동하는 문제까지. 나는 오늘도 AI를 켜놓고 일한다. AI가 없던 때보다 분명 더 많은 일을 한다. AI를 더 능숙하게 다루면 개별 작업에 드는 검증 시간도 줄일 수 있을 것이다. 그런데 한 가지 일을 빨리 끝내면 그 시간에 또 다른 일을 맡기게 된다. 기자라는 직업의 특성상 '공신력'이 무엇보다 중요하니 검증을 줄일 수도 없다. 한번 생각해본다. AI가 나의 일을 덜어준 것인가. 내가 AI의 일을 하나 더 맡게 된 것인가. <용어설명> ■ AI토큰 AI토큰은 가상자산에서 거래 재화로 쓰이는 것과는 구별된다. AI 토큰은 답을 만드는 가장 작은 단위다. 레고 블록을 하나씩 조립해 집을 완성하듯 AI도 토큰을 차례대로 조합해 문장과 이미지, 코드 등을 만든다. AI를 구동하는 '디지털 연료'의 개념도 있다. 기계를 작동시키기 위해 연료를 사서 채워 넣듯 토큰을 구매해 AI에게 일을 시킨다는 뜻이다. ■ 프런티어 모델 인공지능(AI) 분야에서 최근에 등장한 뛰어난 능력을 갖춘 AI 모델을 지칭 건 틀린 답도 '