# 생성하지 않는 AI

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> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-18T05:48:30.164Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/314303921/rectangle_large_type_2_e5f686f5478782641d4c92f6e16066f6.jpeg?width=1280)

미우라입니다.

생성하지 않는 AI 시대가 찾아온 걸까요.

## 요약:

이번 주말에 츠키시마 료의 ‘나를 잊으려면 정답을 맞춰라’를 읽고, 그에 대한 생각을 정리했습니다. 료는 묘하게 매력적인 작가인데, 이번 작품에서도 그의 독특한 스타일을 잘 보여주고 있습니다. 특히, 주인공의 엉뚱하고 기발한 상상력과, 그를 둘러싼 주변 인물들의 독특한 개성이 인상적입니다.

이야기는 복잡한 미스터리 형식이지만, 료 특유의 유머와 반전이 돋보이며 지루할 틈 없이 읽히는군요. 다만, 몇몇 부분에서는 내용이 다소 장황하게 느껴졌습니다.

전반적으로 ‘나를 잊으려면 정답을 맞춰라’는 츠키시마 료의 팬이라면 분명히 즐길 수 있는 작품일 것입니다. 앞으로 그의 다른 작품들도 기대해 보겠습니다.

- 문을 전혀 쓰지 않고 판단만 하는 AI가 등장했다.
- 어떤 일은 ‘만들기’보다 ‘결정하는’ 경우가 많지 않을까?
- 단순히 판단만 하는 AI는 시스템의 구성 요소로서 작동한다.
- 사람에게 남는 것은 예외적인 판단과 “무엇이 좋다고 할 것인가”의 경계 설정이다.

## 기사에 언급된 내용은 다음과 같습니다. “『아침의 빛』은 문예지상상상문학상 신인상을 수상한 작품입니다. 작가 히노 리오타 씨는 이 작품으로 일약 유명세를 타게 되었습니다. 특히, 주인공 타카하시 켄타로 씨의 갈등과 성장을 담은 마지막 장면은 많은 독자들의 마음을 사로잡았습니다.”

TypeSafe AI라는 회사가 “Jev”라는 AI의 조기 제공을 시작했다는 기사를 읽었습니다.

- 제브는 문장이나 코드를 생성하지 않고, 미리 정해둔 선택지나 채점 기준에 맞춰 판단 결과만 반환한다.
- 질문의 형태는 3가지입니다. 선택지에서 하나를 고르거나, 물 척으로 채점하고, 설명이 옳을 확률을 0부터 1까지 반환합니다.
- 정답이 확정된 형태의 데이터로 반환되어 프로그램의 분기나 집계에 바로 활용할 수 있습니다.
- 선택지와 채점 결과와 함께 “어느 정도 자신 있는지”에 대한 값을 함께 받습니다.
- 공식 웹사이트에서는 해당 값에 밑줄을 긋고, 자동으로 진행할지 또는 사람의 확인을 거쳐 진행할지 선택하는 방법을 제시하고 있습니다.
- 해루페이션(허위 기억 현상) 없음은 선택지에서 제시되지 않은 답변을 선택할 경우 판단 오류의 가능성이 남는다는 의미입니다.

돌려받는 것은 긴 글이 아닙니다.

채점이라면 숫자 하나, 선택이라면 선택한 항목 하나입니다.

## 아무것도 만들지 마세요.

AI의 진화는 보통 “무엇이 만들어질 수 있게 되었는가”라는 이야기로 귀결되곤 합니다.

글을 쓸 수 있다.

이미지를 만들 수 있습니다.

코드가 작성 가능합니다.

제프는 그것 하나도 하지 않았다.

처음에는 “음, 이게 뭐지?”라고 생각했습니다.

하지만 읽어 내려갈수록, 이것이 간과할 수 없는 변화인지 모를 때부터 시작했습니다.

일은 만들어가는 시간보다 정해놓는 시간이 더 길게 느껴졌다.

## 일하는 내내 ‘결정’하는 일들뿐이었습니다.

이메일을 열어보니 “바로 답장해야겠다”라고 결심했습니다.

자료를 보다가 “이 숫자, 맞지 않아”라고 생각하거나.

신청서를 읽고 “이 정도면 통과될 것 같다”고 생각하거나.

영업 담당자는 “이 고객은 주문을 하겠지”, 경영자는 “이 투자는 지금이 아니야”라고 생각하리라.

하루 종일, 무언가를 결정하고 있습니다.

문장이나 자료나 코드를 만드는 작업은 생성 AI로도 엄청난 속도로 빨라졌습니다.

그 다음에는 무엇일까요?

저는 ‘결정하는’ 쪽에 있을지도 모른다고 생각했습니다.

여기에서 도장을 떠올려 보시면 이해하기 쉬울 것입니다.

생성형 AI는 문서 작성을 돕는 역할을 합니다.

제브와 같은 판단형 AI는 서류 한 장도 작성하지 않고, 그저 도장을 찍는 담당자입니다.

또한, 자신감이 없을 때는 보고서를 상위 담당자에게 전달하는 역할을 하기도 했습니다.

일은 만들거나 결정하는 것보다 결정하는 데 더 많은 부분이 집중되며, 제보는 그가 내리는 결정들만 담당하게 됩니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789547041-WJDlqrUXTy178YNEd93Z6psF.png?width=1200)

## 판자의 비중은 시스템 옆에 앉은

생성 AI가 쓴 문장은 사람이 읽고 나서 사용하는 데 그 목적이 있었습니다.

판정 AI가 쳤던 판자는 그대로 다음 시스템으로 전달됩니다.

예를 들어, 다음과 같은 흐름입니다.

AI는 “긴급” 상황을 판단하여 조치합니다.

그것을 바탕으로 문의 관리 시스템(ServiceNow 등)에 접수 영수가 등록될 수 있습니다.

담당자에게 전달된 보고가 쏟아져, 필요하다면 상위 관리자에게 보고해야 했습니다.

지난번에, 사람은 한 번도 손을 움직이지 않았습니다.

이 정도로 진행이 더 이상 없다면, AI는 더 이상 대화 상대가 아닙니다.

시스템 내에 내재되어 있으며, 부품 중 하나가 됩니다.

AI는 “도구”에서 “부품”으로 바뀌어가는 점이 가장 흥미로웠다고 생각했습니다.

온라인 쇼핑몰에서는 “이 주문이 부정 거래일 가능성은 없는지”를 서명으로 분리합니다.

회계에서는 “이 비용은 추가 확인이 필요한지”를 승인으로 처리해야 할 것 같습니다.

사람들이 하나씩 살펴보던 판단을 기계가 수만 건을 계속해서 처리해 나가는 것입니다.

그 묘사는 “훌륭한 글을 썼다”는 것과는 완전히 다릅니다.

이 내용을 한 줄로 요약하면, 판단만 하는 인공지능은 사람과의 교감을 하지 않고 시스템의 부품처럼 작동하는 것입니다.

## 상황에 대한 문의에 대해 생각해 본다.

IT 부서의 문의사항을 다시 한번 검토해 보겠습니다.

하루에 문의가 100건 정도 들어옵니다.

현재 담당자는 각 케이스를 하나씩 읽고, 장애 여부인지 사용법 질문인지 분류하고 있습니다.

이제 판자의 계수를 확인해 보겠습니다.

AI는 둘 중 하나를 선택하여 자신감의 값을 함께 반환합니다.

자신감이 높은 경우는 90건 정도를 그대로 담당 창구로 연결됩니다.

사람이 읽는 것은 자신감이 낮은 10건뿐입니다.

제브(Jev) 공식 웹사이트에서 제시하는 사용법이 바로 이 형태와 같습니다.

더욱 똑똑해짐에 따라 AI가 99건을 처리하고, 사람은 1건만 보는 날이 올 수도 있습니다.

그러다 보니 사람들의 일은 ‘많은 일을 처리하는 것’에서 ‘예외를 처리하는 것’으로 전환됩니다.

## 선을 어디에 그릴지는 사람이 결정한다.

여기서 가장 걸리는 건, 그 선을 어디에 그을지인지입니다.

자신감이 80%라면 맡기는 것이 맞다.

95%까지 기다려야 하는 걸까요?

어떻게 질문의 경계를 명확히 해야 하는가.

신청 승인 여부는 금액 때문인가.

회사 규정인지 과거 사례인지.

사람들 사이에서 의견이 갈리는 질문이라면 인공지능이 억지로 정답을 만들어낼 수 없습니다.

사람에게 남는 일은 “무엇을 만족스럽다고 할 것인가”를 결정하는 것일지도 모릅니다.

어떤 정보를 전달해야 하는가.

사람들은 어디로 가야 할지 확인하는 것뿐입니다.

잘못했을 때 누가 책임을 져야 하는가.

AI에 의해 일자리가 빼앗긴다는 이야기는 흔히 들을 수 있습니다.

하지만 실제로는 일자리가 사라지는 것보다 먼저 작은 판단의 단위로 쪼개져 가는 느낌입니다.

판각사의 의뢰에 맡기는 판단과, 사람의 판단과, 판각사의 뉘앙스 자체를 결정하는 일.

그런 식으로 업무 분담이 점점 더 커질까 하는 생각이 듭니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789547100-SBQ46d5yPN8XOlDTxrqRvchF.png?width=1200)

## 그래도, 궁금한 점이 있습니다.

첫 번째는 “할루시네이션 없음”이라는 표현입니다.

원래 글에 따르면, 이는 선택지에 없는 답을 제시하는 것이 아니라 답변하지 않는다는 의미입니다.

선택지 중에서 틀린 것을 고르는 것은 흔히 있을 수 있는 일입니다.

판사는 꼼꼼하게 인지 시켰음에도 불구하고, 잘못된 서류를 인지하는 일이 발생할 수 있다는 뜻입니다.

두 번째는 예외를 묵살하는 사람의 시선입니다.

현재 담당자는 100건의 글을 읽는 동안 “이건 위험해”라는 직감을 키우고 있습니다.

90건을 보지 않은 채로 10건을 더 발견하는 눈은 어디에서 자라게 될까요.

여전히 저에게도 답이 나오지 않았습니다…

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789547145-eQGnzlL9HNZxAruyVjOFUMEB.png?width=1200)

생성 AI가 뒤쳐지는 부분만 있는 건 아닙니다.

Jev를 만든 측에서도 속도와는 맞바꿀 수 없는 문장 작성의 어려움을 인정하고 있습니다.

사람은 모든 항목을 눈으로 확인하는 방법도, 건수가 적은 직장에서는 그것으로 충분했을 수 있습니다.

도구마다 각자의 강점이 다를 수 있습니다.

## 생성 다음에 판단일지도 모른다

물론, 정말 그렇게 될지 여부는 알 수 없습니다.

생성, 판단을 서로 구별된 것으로 보지 않아도 될 것입니다.

예를 들어, 읽고 결정한 것들만 제작하고, 그 결과를 시스템에 전달하는 흐름입니다.

다가올 AI는 그런 식으로 끊김 없이 연결되는 형태로 발전해 나갈 것 같습니다.

생성 전에 판단이 선행되고, 판단 후에 생성이라는 흐름이 있는 것 같습니다.

생성형 AI는 “만들다”라는 개념을 변화시켰습니다.

그 다음으로는 우리가 매일 무심코 내리는 판단, 즉 “결정”일 수도 있습니다.

TypeSafe AI가 AI 모델 “Jev”의 조기 제공을 시작합니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/lapic_consulting/n/n9569c2115485)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 65청크*

[원문 보기](https://note.com/lapic_consulting/n/n9569c2115485) | 출처: note.com