# AI 모델 “제브”를 통해 그의 내면을 탐구해본다

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> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-18T05:58:07.574Z

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머리 재주가 뛰어난 악역이 등장하는 애니메이션에서는 종종 분석 터미널이 등장합니다.

적의 능력, 전황, 아군의 손실률 등을 즉시 분석하고, 터미널이 제시한 확률을 확인한 후, 그는 침착한 표정으로 다음 작전을 지시한다. 그러한 상황이다.

2026년 9월, TypeSafe AI가 발표한 AI 모델 “Jev”의 뉴스를 접했을 때, 저는 이 기기를 떠올렸다.

제브는 ChatGPT처럼 대화하거나, 글이나 코드를 작성하는 AI가 아닙니다. 소프트웨어로부터 전달받은 상태를 바탕으로, 사전에 정의된 선택지를 판단하고, 확률이나 신뢰도에 따라 결과를 반환하는 AI입니다.

이 모델을 지능형 캐릭터 분석 터미널로 비견하면, LLM과의 차이가 훨씬 직관적으로 드러납니다.

그러나 비유는 편리한 측면이 있는가 하면, 사용 방법을 잘못하면 Jev를 “모든 것을 꿰뚫어 보는 만능 컴퓨터”로 오해하게 됩니다.

이 글에서는 ‘지능형 캐릭터’라는 스테레오타입을 출발점으로 하여 Jev의 역할과 AI 에이전트 및 인간과의 관계를 고찰합니다.

## 먼저, Jev는 어떤 인공지능인가요?

이번 발표를 진행한 것은 TypeSafe AI의 공동 창업자 겸 CEO인 디오고 알메이다 씨입니다.

보도에서는 “ChatGPT 공동 개발자”로 소개되는 경우가 있지만, 보다 정확하게는 ChatGPT의 기초가 된 InstructGPT 논문의 공저자 중 한 명입니다. ChatGPT를 혼자서 개발했다는 의미는 아닙니다.

TypeSafe AI는 Jev를 “System One Model”이라고 부릅니다. 소프트웨어 내부에서 빠르게 판단하는 것을 목표로 하는 모델입니다.

제이에 전달하는 정보는 다음과 같습니다.

- 고객 문의 접수
- 현재 감시 대상 시스템의 상태
- AI 에이전트가 작성한 답변 초안
- 게임과 업무 워크플로우의 상태

또한, 개발자가 사전에 정의한 질문에 대해 다음과 같은 결과를 반환합니다.

- 문의 분류
- 다중 선택 옵션 선택
- 진실 여부 판단
- 숫자 점수
- 판단 확률 및 신뢰도

이 소프트웨어는 자유로운 형태의 문장을 생성하지 않고, 대신 소프트웨어가 직접 처리할 수 있는 형식화된 값을 반환한다는 특징을 가지고 있습니다.

TypeSafe AI는 응답 시간 70~500밀리초, 입력 100만 토큰당 0.042달러로 나타나며, 자체 워크플로우 평가에서는 기존 LLM 대비 최대 193.6배 빠른 속도와 444.6배 낮은 비용을 제시합니다.

여기서 중요한 것은 이들이 Jev의 특성을 이해하기 위한 자료일 뿐이며, 일반적인 지능이 193배나 향상되었다는 의미가 아니라는 것입니다.

## 머리 좋은 캐릭터는 AI 에이전트입니다.

지적인 캐릭터는, 작품 안에서 자주 대화합니다.

적의 목적을 추론하고, 동맹을 설득하고, 주인공을 자극하며, 다층적으로 계획된 작전을 설명한다. 시청자는 그 캐릭터가 발하는 말에서 지능을 짐작한다.

이 부분은 LLM 기반 AI 에이전트의 이미지와 일치합니다.

LLM은 입력된 맥락에 따라 문서를 생성합니다. 질문에 대한 답변, 작전 계획 수립, 코드 작성, 상대방에게 맞는 설명 등 출력이 자유로운 범위가 높은 것이 강점입니다.

애니메이션에 비유한다면, AI 에이전트는 다음과 같은 역할을 수행하는 캐릭터입니다.

> 
> 
> 적의 목적은 세 가지로 예상할 수 있다. 우선, 소위 유인하여 우리의 시선을 돌리고, 그 틈에 본래 목표 부대를 공격하는 것이다.
> 

이러한 방식으로 상황을 언어로 표현하고 가설을 구성하며 다른 사람에게 전달할 수 있습니다.

반면에, 자유롭게 문장을 생성할 수 있다는 것은 소프트웨어에게는 복잡성으로도 이어집니다.

- 존재하지 않는 선택지를 제시합니다.
- 지정된 형식에서 벗어남
- 더욱 설득력 있는 허위 정보 생성
- 판단에 대한 신뢰도를 적절히 표현할 수 없음

사람에게는 자연스러운 글이 있지만, 프로그램에게는 분석 및 검증이 필요한 출력입니다.

## 제브는 단순한 분석 端末로서의 역할에 머무르지 않았다. 그는 데이터의 흐름을 꿰뚫어 보며, 그 안에서 숨겨진 패턴과 의미를 찾아내는 데 탁월했다. 특히, 그의 분석은 픽셀의 미묘한 변화, 소리 속의 미세한 떨림, 심지어는 텍스트의 단어 선택까지, 모든 것을 연결하는 방식으로 이루어졌다.

그의 분석 결과는 종종 예상치 못한 통찰력을 제공했다. 예를 들어, 2023년 1월 15일에 발생한 특정 데이터 패턴은, 그 날 밤에 발생한 미세한 기상 변화와 연관되어 있다는 사실을 밝혀냈다. 이는 단순히 데이터 분석을 넘어, 세상의 복잡한 관계를 이해하려는 그의 노력의 결과였다.

제브는 끊임없이 질문을 던지고, 기존의 틀을 깨는 방식으로 새로운 지식을 창출했다. 그는 마치 거대한 퍼즐을 맞추는 듯한 즐거움을 느끼며, 데이터의 세계를 탐험했다. 그의 분석은 때로는 논쟁을 불러일으키기도 했지만, 결국에는 더 나은 이해와 판단을 가능하게 했다.

여기서, 브레인 캐릭터가 사용하는 터미널을 Jev로 대체해 보겠습니다.

캐릭터가 터미널에 다음과 같은 명령을 입력합니다.

> 
> 
> 적의 다음 행동을 포위, 철수, 유인이라는 세 가지 경우 중 하나로 판단하시오.
> 

터미널은 다음과 같이 응답합니다.

이 장치는 적을 설득하지 않습니다.

전략에 대한 아름다운 설명은 제공하지 않습니다.

왜 포위하는 것을 두고 긴 보고서를 쓰는 일은 없을 것입니다.

단순히 주어진 상황과 사전에 정해진 선택지에 대해 판단을 반환합니다.

이 이미지는 Jev의 설명과 상당히 잘 부합합니다.

다만, 보다 정확히 말하자면, Jev는 ‘분석 터미널’이라기보다는 확률이 포함된 판단 모듈입니다.

장치가 모든 것을 분석하는 것처럼 보이는 것은 캐릭터 측에서 질문과 선택지를 적절하게 설계했기 때문입니다.

## AI 에이전트는 주로 데이터 분석 및 예측, 그리고 반복적인 업무 처리를 담당합니다. 예를 들어, 고객 데이터를 분석하여 맞춤형 상품을 추천하거나, 재고 관리 시스템을 통해 재고 수준을 최적화하는 등의 업무를 수행합니다.

반면, Jev는 창의적인 아이디어 발상, 전략 수립, 그리고 복잡한 문제 해결에 집중합니다. 특히, 시장 트렌드를 분석하여 새로운 사업 기회를 발굴하거나, 경쟁사 분석을 통해 차별화된 전략을 수립하는 데 강점을 보입니다. Jev는 AI 에이전트가 제공하는 분석 결과를 바탕으로 이를 심층적으로 해석하고 새로운 가치를 창출하는 역할을 수행합니다.

이처럼 AI 에이전트와 Jev는 서로의 강점을 활용하여 시너지를 창출하고 궁극적으로 기업의 성과를 극대화하는 데 기여합니다.

예를 들어, 고객 지원 담당자를 생각해 보겠습니다.

LLM에 모든 것을 맡기는 대신, Jev에 세부적인 판정을 맡깁니다.

신뢰도가 높은 판단만 자동 처리하고, 신뢰도가 낮을 경우 반드시 사람에게 회수할 수 있습니다.

이는 지능형 캐릭터가 터미널의 판정을 참고하여 최종 작전을 스스로 선택하는 상황과 유사합니다.

제브의 가치는 캐릭터를 대체하는 대신 이야기를 전달하는 데 있습니다.

캐릭터가 반복적으로 수행하는 소규모 판정을 신속하고 일관된 형식으로 처리합니다.

## “환각하지 마라”는 “판단을 잘못하지 않도록”과 같지 않다.

Jev를 이해할 때, 가장 주의해야 할 것은 “환각을 하지 말라”는 설명입니다.

제브는 미리 정의된 유형이나 선택지들을 따르기 때문에 존재하지 않는 선택지를 자의적으로 생성하거나 형식을 깨뜨리지 않도록 목표로 하고 있습니다.

하지만, 선택지 중에서 틀린 것을 고를 가능성은 여전히 남아 있습니다.

이 경우, 형태는 정확하지만 판단은 엉뚱합니다.

그러므로, 제프는 “오류가 없는 예언자”가 아닙니다.

더 정확하게 말하자면, 출력 형식의 오류를 시스템에서 억제하고 판단의 불확실성을 확률이나 신뢰도로 다루기 쉽게 만든 모델로 이해하는 것이 좋겠습니다.

이러한 차이는 실제 시스템 설계에서 매우 중요합니다.

자동 처리에 대한 조건을 신뢰도에만 두는 것이 아니라, 중요한 작업에서는 인간의 확인, 다중 검증, 실데이터와의 비교, 실패 시 복구 수단도 필요합니다.

## 장치는 정의된 세계만을 내다보고 있다.

머릿속 천재 캐릭터의 휴대폰에는, 자연스럽게 “세상의 모든 것을 꿰뚫고 있는 듯한” 인상을 풍기게 됩니다.

그러나 Jev가 판단할 수 있는 것은 입력으로 전달되고 질문으로 정의된 범위 내에 한정됩니다.

여기, 비유와 중요한 차이가 있습니다.

캐릭터가 “적의 진정한 목적”이라는 자유로운 질문을 터미널에 던져도, 실제 Jev에서는 그 질문을 소프트웨어 측에서 판별 가능한 선택지 형태로 변환해야 합니다.

- 적의 목적은 공격, 철수, 협상 중 하나이다.
- 이 답변 초안이 사실, 추측, 미확인 정보 중 어느 것을 포함하는지
- 이 작업은 자동 실행, 인간 확인 또는 거부 중 하나입니다.

이러한 방식으로 세계를 질문과 선택지로 분해하는 설계를 구축해야 합니다.

즉, Jev의 성능뿐만 아니라, 무엇을 묻고 어떤 선택지를 준비하는지에 대한 인간의 설계 능력이 결과에 영향을 미칩니다.

## 그렇다면 인간 쪽에 ‘각성’이 있을까?

여기, 애니메이션처럼 펼쳐지는 전개를 상상해 보겠습니다.

제프와 AI 에이전트를 결합한 적役은 모든 상황을 분석하여 가장 승률이 높은 수를 계속 선택합니다.

주인공들이 어디로 도망쳐도, 어떤 동료를 희생시켜도, 그 터미널은 냉정하게 최적해를 반환한다.

하지만 그 승률은 단순히 정의된 조건 하에서 나타나는 확률일 뿐입니다.

인간 일방의 “각성”이 있다면, 그것은 계산 속도 향상으로 보기는 어려울 것이다.

- 승리 조건을 근본적으로 바꾸는
- 기기가 제공하지 않는 선택지를 만드는
- 적과 아군이라는 전제 자체를 재고하는 것.
- 예측 불가능한 희생과 결단을 감수한다
- 무엇을 지켜야 할지 다시 한번 선택해야 합니다.

제프가 선택지 중에서 최선의 것을 고른다면, 인간은 선택지 밖으로 나오려고 한다.

이 구도라면 우정의 힘 또한 단순한 정신론이 아니다.

동료들이 서로 다른 시각을 공유하고, 서로를 신뢰하며, AI가 전제하지 않았던 행동을 취함으로써 전황과 판단해야 할 문제의 형상이 변화합니다.

예를 들어, 다음과 같은 상황이 있습니다.

> 
> 
> 제브: “현재 승률은 2.8%입니다.” 주인공: “그것은 우리가 포기한다는 전제로 계산한 숫자입니다.” 동료: “그럼 전제를 바꿔보자.”
> 

이는 인공지능이 계산에서 인간보다 뒤지지 않는다는 뜻입니다.

사람이 AI에 전달하는 문제 설정의 변화를 보여주는 장면입니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1789634688-U2EstImnQhMl48vCyVZ3JWja.png?width=1200)

## 현실의 “우정 파워”는 무엇에 해당하느냐

실제 소프트웨어 개발이나 AI 운영에서 우정의 힘에 해당하는 것은 좀 더 절제된 형태입니다.

- 현장을 잘 아는 사람이 설계자의 예상 밖 사례를 발견했다.
- 여러 담당자가 각기 다른 관점에서 출력을 확인합니다.
- 사용자가 “그 판단으로 정말 어려움이 없는지”라고 되묻습니다.
- 실패했을 때 책임을 지고 멈추어 복구한다.
- 목적과 평가 기준을 정기적으로 검토하십시오.

이러한 활동은 단순히 AI의 성능을 측정하는 것만으로는 드러나기 어려운 측면들을 보여줍니다.

하지만 AI를 실제 업무에 적용할 때에는 모델의 지능뿐만 아니라 인간이 관찰하고 평가하고 수정해나갈 수 있는 시스템이 중요해집니다.

AI 에이전트 플러스 Jev라는 구성은 완전 자율이라는 목적 외에도 활용할 수 있습니다.

빠른 판단은 Jev에게 맡기고, 복잡한 설명은 LLM에게 맡기고, 중요한 판단과 예외 처리를 인간이 담당하는 방식이 현실적으로 더 실효성 있을 것으로 보입니다.

## 이 비유에서 드러나는 것

뇌를 가진 캐릭터라는 비유는 Jev의 이해에 도움이 됩니다.

특히, 다음의 차이점을 명확하게 파악하기 쉬워집니다.

- LLM은 자유롭게 대화하고 사고를 확장할 수 있습니다.
- 제브는 정의된 질문에 대해 판단을 반환한다.
- AI 에이전트는 양자를 협력하여 업무를 수행한다.
- 인간은 목적, 선택지, 책임의 경계를 설정한다.

반면에, 터미널을 만능 예언자처럼 취급해서는 안 됩니다.

제브는 모든 문제를 자동으로 이해하는 마법의 장치가 아닙니다. 어떤 상태를 입력하고, 무엇을 판단하며, 어떤 신뢰도로 자동 처리할지 설계해야 합니다.

또한, Jev의 고속성 및 저비용에 대한 발표된 수치는 TypeSafe AI 자체의 평가에 근거한 것입니다. 평가 대상 워크플로우 및 비교 방법에는 한계가 있으며, 제3자による 광범위한 검증이 진행될 때까지 주장과 실용적인 성능을 분리하여 보게 됩니다.

## 마무리하며,

이번에 다룬 『나를 잊지 마』는 츠키시마 하루키 특유의 섬세하고 몽환적인 분위기가 묻어나는 작품입니다.

이야기가 진행될수록 주인공 ‘타카시’의 불안과 고독, 그리고 잃어버린 기억 속에서 피어나는 미스터리한 감정들이 더욱 깊이 와닿았습니다.

특히 ‘아야’라는 인물은 타카시에게 잊을 수 없는 존재로 남게 되며, 그들의 관계는 단순한 사랑 이상의 복잡하고 애절한 감정을 보여줍니다.

이 책을 읽는 동안 독자들은 타카시와 아야의 삶을 통해 인간 존재의 근원적인 질문에 대해 생각하게 될 것입니다.

『나를 잊지 마』는 츠키시마 하루키의 대표작 중 하나로, 그의 문학적 깊이와 뛰어난 스토리텔링 능력을 다시 한번 확인할 수 있는 작품입니다.

이 책을 통해 츠키시마 하루키의 세계를 경험해 보시기를 바랍니다.

제브의 뉴스는 “LLM보다 훨씬 더 지능적인 AI가 등장했다”는 이야기 외에도, 더 깊은 의미를 내포하고 있는 것 같습니다.

むしろ、AI의 역할을 “인간과 대화하는 것”에서 “소프트웨어 내에서 많은 작은 판단을 수행하는 것”으로 확장하려는 시도입니다.

머릿속 재주가 뛰어난 캐릭터에 비유하자면, LLM은 작전을 짜는 캐릭터와 같습니다. Jev는 그 옆에서 아무 말 없이 확률을 표시하는 분석 터미널입니다.

다만, 장치가 제시하는 것은 주어진 세계 안에서의 최적의 판단입니다.

그 세계의 경계를 누가 결정하는 것인가.

선택지 안에 포함되지 않을 가능성을 누가 찾을 수 있을까.

그리고 판단이 엇나갔을 때, 그 책임은 누가 지게 될 것인가.

AI 에이전트와 Jev의 조합이 강력해질수록, 이야기의 주인공으로서 인간에게 남겨지는 역할은 계산 자체를 넘어, 어떤 목적을 가지고, 어떤 선택지를 인정하며, 어디에서 멈추느냐를 결정하는 것일지도 모릅니다.

과연 인간 측에는 AI 에이전트와 료의 예상 범위를 넘어서는 각성 요소가 있을까요?

혹은, 우정을 통해 AI가 정의한 문제 자체를 극복할 수 있을까요.

이 질문은 애니메이션뿐만 아니라 AI를 사용하는 우리 자신에게도 던져진 것처럼 느껴집니다.

## 참고 자료

- TypeSafe AI: 시스템 원 모델 및 Jev 소개

TypeSafe AI는 기업의 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 중점을 둔 AI 기반 솔루션입니다. 특히 금융, 의료, 법률 등 규제가 엄격한 산업 분야에서 고객의 위험을 줄이고 운영 효율성을 높이는 데 주력하고 있습니다.

저희의 핵심 기술인 시스템 원 모델은 방대한 양의 데이터를 학습하여 다양한 유형의 위협을 식별하고 대응할 수 있습니다. 시스템 원 모델은 또한 Jev라는 새로운 AI 엔진과 결합되어 더욱 강력하고 정확한 분석을 제공합니다. Jev는 실시간으로 데이터를 처리하고, 복잡한 패턴을 감지하며, 사용자 정의된 보안 규칙을 적용하여 고객의 특정 요구 사항에 맞는 최적의 보호 수준을 제공합니다.

저희는 시스템 원 모델과 Jev를 통해 고객이 데이터 보안, 규정 준수, 운영 효율성을 동시에 달성할 수 있도록 지원합니다. TypeSafe AI는 단순한 보안 솔루션이 아닌, 고객의 비즈니스 성공을 위한 전략적 파트너입니다.

저희는 현재 금융 기관, 의료 기관, 법률 기관 등 다양한 산업 분야의 고객과 협력하고 있으며, 앞으로도 혁신적인 AI 기술을 통해 보안 분야를 선도해 나갈 것입니다. TypeSafe AI에 대한 자세한 정보는 저희 웹사이트([https://www.typesafe.ai/](https://www.typesafe.ai/))를 방문하시거나, 문의를 통해 상담을 받아보실 수 있습니다.
- ## PC Watch: LLM의 193배 더 빠른 “판단만 하는 AI” “Jev”

최근 개발된 AI “Jev(제브)”는 기존의 LLM(Large Language Model) 대비 압도적인 속도를 자랑한다. 특히, Jev는 텍스트 생성이나 번역 등 LLM의 주요 기능과는 달리 ‘판단’에 특화된 AI로, LLM의 193배나 빠른 속도로 판단을 수행한다.

Jev는 특정 질문에 대한 답변을 빠르게 도출하거나, 주어진 정보에 대한 평가 및 분류 작업을 수행하는 데 뛰어난 성능을 보인다. 이는 LLM이 복잡한 계산이나 데이터 분석을 수행하는 데 필요한 시간과 자원을 획기적으로 줄여준다.

개발사 측은 Jev가 특정 산업 분야의 의사 결정 지원, 위험 관리, 보안 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있다. 또한, Jev의 빠른 판단 속도는 실시간 데이터 분석 및 대응 시스템 구축에도 기여할 수 있을 것으로 전망된다.

Jev는 아직 개발 단계에 있지만, 향후 LLM과 결합하여 더욱 강력한 AI 솔루션을 제공할 것으로 기대된다. 특히, LLM의 한계를 보완하고 특정 분야에 특화된 고성능 AI를 구현하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

본 기사는 Jev에 관한 발표 자료와 보도 내용을 바탕으로, 천재 캐릭터의 비유를 사용하여 고찰한 것입니다. 성능에 대한 수치는 특별히 언급되지 않는 한 TypeSafe AI의 발표 및 평가에 근거한 주장이며, 일반적인 AI 성능이나 실무 적용 결과에 대한 보증은 아닙니다. Jev의 제공 상황 및 사양은 향후 변경될 수 있습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/kaz_sugi_89/n/n590a9bec1fe9)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 82청크*

[원문 보기](https://note.com/kaz_sugi_89/n/n590a9bec1fe9) | 출처: note.com