클로이드 코드
클루드 코드를 사용하고 있다면 /model로 모델을 변경한 경험이 있는 분들도 많을 거라고 생각합니다.
저는 Sonnet 5가 나온 이후로, Claude Code에서는 거의 계속해서
## 4/93 본문 청역
2023년 11월 16일 발행된 ‘오퍼스플랜’의 4/93 본문 청크입니다.
본 청크는 ‘인공지능 윤리’라는 주제를 중심으로, 기업의 AI 도입 시 발생할 수 있는 윤리적 문제점과 이를 해결하기 위한 방안을 논의하고 있습니다. 특히, 데이터 편향 문제, 알고리즘의 투명성 부족, 책임 소재 불명확 등 AI 기술의 잠재적 위험성을 강조하며, 기업들이 윤리적 책임을 다하기 위한 노력을 촉구하고 있습니다.
구체적으로, 본 청크는 다음과 같은 내용을 다룹니다.
* **데이터 편향 문제:** AI 모델 학습에 사용되는 데이터가 특정 집단에 편향되어 있을 경우, AI 시스템이 차별적인 결과를 도출할 수 있다는 점을 지적합니다. 데이터 수집 단계부터 다양성을 확보하고, 편향을 감지하고 수정하는 기술적, 제도적 노력이 필요함을 강조합니다.
* **알고리즘의 투명성 부족:** AI 모델의 작동 방식이 불투명하여, 사용자들이 AI 시스템의 판단 근거를 이해하기 어렵다는 문제를 제기합니다. 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 기술 개발 및 적용을 통해 알고리즘의 투명성을 높이고, 사용자들이 AI 시스템의 판단에 대한 신뢰를 확보할 수 있도록 해야 한다고 주장합니다.
* **책임 소재 불명확:** AI 시스템의 오작동으로 인해 발생한 피해에 대한 책임 소재가 불분명하다는 점을 지적합니다. AI 시스템 개발자, 운영자, 사용자 등 각 주체의 책임 범위를 명확히 규정하고, 피해 발생 시 보상 체계를 마련하는 방안을 모색해야 한다고 강조합니다.
또한, 본 청크는 AI 윤리 교육의 중요성을 강조하며, 기업 임직원 및 개발자들에게 AI 윤리 관련 교육을 의무화하고, 윤리적 가이드라인을 준수하도록 장려해야 한다고 주장합니다.
마지막으로, ‘오퍼스플랜’은 AI 기술의 발전과 함께 AI 윤리 문제에 대한 사회적 논의를 활성화하고, AI 기술이 인간의 삶에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 노력해야 한다고 결론짓습니다.
사용하고 있습니다.
이름만 놓고 보면 “Opus에서 뭔가 계획하는 모드일까” 정도일 텐데, 실제 작동 방식은 상당히 명확합니다.
생각할 때는 Opus, 만들 때는 Sonnet.
AI 직원 한 명에게 모든 것을 맡기는 대신, “생각하는 머리”와 “만드는 머리”를 분리하여 업무를 분담하는 방식입니다.
J-WORKS에서는 평소에 AI 직원에게 다양한 역할을 부여하고 있지만, 잘 생각해보면 Claude Code에서도 비슷한 일을 수행했습니다.
오퍼스플랜은 무엇을 하는 회사인가요?
Anthropic 공식 설명에 따르면 /model opusplan은 Plan 모드에서는 Opus를 사용하고, 구현 단계로 진행될 때 Sonnet으로 전환되는 방식입니다.
또한 모델이 바뀌더라도 이전 대화는 그대로 유지됩니다.
그러므로,
오퍼스가 구상한 계획을 소네트가 그대로 읽고 구현한다.
이런 흐름입니다. Anthropic 자체도 “Opus를 활용하여 계획하고, Sonnet으로 실행하라”는 사용법을 안내하고 있습니다. Claude 도움말 센터
제 직감으로는, 이것이 상당히 와닿습니다.
갑자기 코드를 작성하기 시작하기보다는, 먼저 Opus 측에서,
무엇을 변경하는가, 어디를 수정하는가, 기존 기능에 영향을 주지 않는가, 어떤 순서로 진행할 것인가
생각해 본다.
그 결정이 내려지면 Sonnet 측으로 넘겨주고, 실제로 코드를 작성하고 수정하고 테스트한다.
똑같은 Claude Code이지만, 역할만 바뀌면 업무 흐름이 훨씬 명확해집니다.
오퍼스만 사용하는 것이 괜찮을까요?
처음에는 저도 그렇게 생각했습니다.
Opus가 더 똑똑하다면 계속해서 Opus를 사용하면 되는 게 아닐까요?
하지만 실제로 Claude Code를 상당히 많이 사용하게 되면서, 그것이 단순한 것이 아니었습니다.
설계를 구상할 때와 확정된 설계에 따라 코드를 작성할 때에는 필요한 “사고방식”이 다릅니다.
어려운 구조를 정리하거나, 큰 변화의 영향을 고려할 때에는 Opus를 사용하고 싶다.
하지만 정책이 결정된 이후의 구현, 수정, 테스트까지 모두 Opus에서 처리해야 하는지에 대해서는 Sonnet으로 충분한 경우가 상당히 있습니다.
Anthropic 공식 모델인 Sonnet은 대부분의 코딩 작업에 적합하며, Opus는 대규모 리팩토링이나 어려운 디버깅, 아키텍처 판단 등 더 복잡한 작업에 적합하도록 설계되었습니다. Opus는 Sonnet보다 사용량 또한 상당히 높습니다.
오퍼스플랜
머리를 쓰는 일은 Opus에 집중시키고, 구현은 Sonnet에게 맡긴다.
단순히 모델 전환 이상의, AI 직원 역할 분담과 유사한 느낌입니다.
실제로 이렇게 사용하고 있습니다.
제가 Claude Code에 일을 던지면, 대략적인 흐름은 다음과 같습니다.
요청한다. ↓Plan 모드에서 Opus가 조사 및 정리한다. ↓변경할 위치나 진행 방식을 결정한다. ↓구현 단계로 이어진다. ↓Sonnet이 코드를 작성한다. ↓테스트하고, 문제 발생 시 수정한다.
이 “먼저 생각하는”이라는 단락だけでも、갑자기 많은 코드에 노출되는 것보다 안심감을 줍니다.
물론, opusplan을 했다만으로 모든 것이 잘 풀리는 것은 아닙니다.
계획 자체에 문제가 없다면, 그 계획에 맞춰 손네트가 깔끔하게 오류를 범할 가능성도 있습니다(웃음).
그러므로 J-WORKS에서는 AI에 모든 것을 결정하도록 하는 것보다,
AI가 생각하는 → AI가 만드는 → 최종적으로 확인하는
이러한 흐름은 그대로 남아 있습니다.
Fable 5는?
최근에 조금 걱정스러운 것이 Fable 5입니다.
이것도 쓰고 싶다.
꽤 어려운 조사나, 신중하게 생각해야 하는 일에서는 매력이 있습니다.
앤트로픽(Anthropic)의 안내에 따르면, 페이블(Fable)은 심층적인 조사, 복잡한 분석, 장시간 에이전트 작업 등 특히 어려운 업무에 적합하며, 오퍼스(Opus)는 복잡한 추론이나 코딩, 손네트(Sonnet)는 일상적인 작업이나 비교적 가벼운 업무에 적합하다는 분류입니다.
다만, 제가 사용하면서 느끼는 것은,
파벨 5, 줄이 더 느린가? (웃음)
네, 그렇습니다.
단순히 “1회 사용 시 소네트가 몇 회분에 해당하는지”라는 고정 환산이 존재하는 것은 아닙니다.
클루드의 사용량은 대화의 길이, 처리의 복잡성, 읽어들이는 파일, 사용 모델, 노력 등에 따라 달라집니다. 따라서 “페이블이 소네트보다 ○배 더 많은 세션을 사용한다”고 말할 수 없습니다.
Anthropic 자체도 Fable은 다른 Claude 모델보다 사용량을 더 빠르게 소비한다고 안내하고 있으며, 해당 플랜에서는 Fable용 주간 제한도 설정되어 있습니다.
체감뿐만 아니라 그랬던 것 같습니다(웃음).
지금 저의 상황에 맞는 사용법을 나누어 쓰고 있습니다.
현재까지는 제 생각에는 이렇게 되는 것 같습니다.
이는 공식 순위가 아니며, 제가 Claude Code를 사용하면서의 활용 방식에 대한 개인적인 분류입니다.
페이불 5를 계속 사용해 본다면 정말 재미있을 텐데, 현재 제 사용 방식으로는 순식간에 사용량이 부족하다고 느껴질 것 같습니다.
그러므로,
“정말 Fable을 사용해야 하는 걸까?”, “Opus로 충분하지 않나?”, “이미 구현 단계라면 Sonnet으로 해도 될까?”
그렇게 생각하게 되었습니다.
AI 직원에게도 인간과 같이 업무에 적합한 사람을 판단하는 직감이 필요할 수 있습니다.
높은 수준의 인공지능을 지속 사용하는 것이 정답이 아니었다.
클루드 코드를 처음 사용했을 때, 저는 단순히 “가장 강력한 모델을 사용すれば一番 좋은 결과가 나올 거라고” 생각했습니다.
하지만 실질적으로는,
설계하는 업무, 조사하는 업무, 코딩하는 업무, 테스트하는 업무.
모든 것이 완전히 똑같지는 않습니다.
어려운 설계 때문에 강력한 모델을 사용하는 건 충분히 이해가 갑니다.
하지만, 특정 내용을 구현하는 데 가장 무거운 모델을 계속 사용하면 사용량만 먼저 소모되어 버립니다.
반대로 경량 모델만으로 전체를 처리하려고 하면, 최초 설계 단계에서 불필요하게 꼬이는 경우도 있다.
그러므로 지금은,
업무에 따라 머리를 전환하는 것이 더 나은 방법입니다.
그 방식이 더 와닿습니다.
opusplan은 단 1줄의 설정입니다. 하지만 J-WORKS에서 매일 Claude Code를 실행하면, 이 1줄은 생각보다 큽니다.
AI 직원만 늘리는 것뿐만 아니라,
1명의 AI 직원에게도 “사고하는 역할”과 “만드는 역할”을 맡긴다.
그렇게 사용되고 있습니다.
DAY 20 요약
소네트 5가 나온 이후로는 클로드 코드와 옵스플랜 모델을 거의 계속해서 사용하고 있습니다.
플랜 모드에서는 Opus에 아이디어를 구하고, 실제 구현은 Sonnet에게 맡긴다.
더욱 어려운 작업에서는 Fable 5를 사용하고 싶습니다.
다만, 페이불은 사용량이 상당히 무겁기 때문에, 무엇이든 페이불에 던지는 방식으로 해결할 수 있는 것은 아니다.
결국 지금 가장 중요하다고 생각하는 것은,
가장 똑똑한 AI가 누구인지가 아니라 어떤 일을, 어떤 AI에게 맡길 것인가입니다.
2023년 11월 16일(목) 16시 30분경, 주식회사 카도카와의 서버에서 발생한 시스템 장애로 인한 사태입니다. 현재 복구 작업을 진행 중이며, 일부 콘텐츠에 접근하는 데 불편을 드리고 있습니다. 이에 대해 깊이 사과드립니다. 복구 예상 시간은 2023년 11월 17일(금) 오전 중으로 예상됩니다. 여러 분께 불편을 끼쳐 죄송하며, 너른 양해와 협조 부탁드립니다. 또한, 복구 상황은 KADOKAWA 웹사이트에서 계속 업데이트하여 알려드리겠습니다.
사람 회사는 물론, 설계에 능숙한 사람과 손으로 움직이는 것을 잘하는 사람은 다릅니다.
AI 직원들도 마찬가지일 수 있습니다.
그리고 최근에는 모델이 새롭게 변경될 때마다
어떤 것이 가장 강한가?
더 나아가
이 사람에게 어떤 일을 맡겨도 가장 좋을까요?
그렇게 생각하게 되었습니다.
다음으로 변화할 가능성은 AI 사원의 인원수가 아닌, 이 업무의 분배 방식일 거라고 생각합니다.
총 판매액: 0원, 오늘 판매액: 0원, 오늘 한 일: Claude Code로 평소에 사용하던 모델 Opusplan을 “생각하는 Opus”와 “만드는 Sonnet”이라는 역할 분담으로 정리했습니다. 오늘 실패 및 과제: Fable 5도 사용하고 싶지만 사용량이 무거워 모든 업무를 고부하 모델에 맡기는 것은 현실적이지 않으며, 업무 내용에 따라 모델의 사용 분기를 좀 더 구체화해야 합니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 55청크
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