# AI로 글을 쓰지 않는 ‘제브’ 탄생 – ChatGPT의 생みの親이 시도한 최대 200배 속도·238분의 1 비용의 도박

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> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-19T02:10:53.876Z

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9월 15일, 새로운 AI 모델이 공개되었으나, 이 AI는 질문에 대해 어떠한 답변도 하지 않습니다.

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개발한 회사는 TypeSafe AI라는 이름의 신생 기업입니다. 하지만 이끌어가는 Diogo Almeida氏의 경력을 알게 되면 인상이 달라집니다. ChatGPT의 공동 개발자이자, 인간의 피드백을 활용한 강화 학습 방법인 RLHF의 제안자 중 한 명이기 때문입니다. “2년간 은밀하게 새로운 훈련 방법과 새로운 종류의 프론티어 AI 모델을 만들어왔다”는 본인의 발표와 함께 세상에 나온 것이 이번 신모델 “Jev”입니다.

## ## Jev가 하는 일: AI의 가능성을 탐구하다

최근 Jev라는 AI가 큰 관심을 받고 있습니다. Jev는 단순히 텍스트를 생성하는 AI가 아니라, 사용자와의 상호작용을 통해 스스로 학습하고 발전하는 능력을 보여주고 있습니다.

Jev의 가장 큰 특징은 ‘상호작용 학습’입니다. 사용자가 Jev에게 질문을 던지거나, 특정 작업을 요청하면 Jev는 그 답변이나 결과물을 분석하여 자신의 지식 기반을 업데이트합니다. 마치 인간과 대화하면서 배우는 것처럼, Jev는 사용자와의 지속적인 상호작용을 통해 점점 더 정확하고 유용한 정보를 제공할 수 있게 됩니다.

현재 Jev는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들어, 사용자가 특정 주제에 대한 정보를 요청하면 Jev는 관련 자료를 검색하고 요약하여 제공합니다. 또한, 사용자가 Jev에게 창작적인 작업을 요청하면 Jev는 시, 소설, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성합니다.

특히, Jev는 ‘책’이라는 개념을 이해하고 활용하는 데 뛰어난 능력을 보여줍니다. 사용자가 특정 책에 대한 질문을 던지면 Jev는 책의 내용을 요약하거나, 책의 등장인물에 대한 정보를 제공합니다. 심지어, 사용자가 Jev에게 책의 내용을 바탕으로 새로운 이야기를 만들어달라고 요청하면 Jev는 책의 내용을 참고하여 창의적인 이야기를 생성합니다.

Jev의 개발자들은 Jev가 앞으로 더욱 발전하여 인간의 창의성을 돕고, 다양한 분야에서 혁신을 이끌어낼 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. Jev의 잠재력은 아직 완전히 밝혀지지 않았지만, AI 기술의 발전과 함께 Jev는 더욱 놀라운 모습을 보여줄 것입니다.

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제브는 TypeSafe AI가 “System One Model”이라고 부르는 새로운 유형의 AI입니다. 사람과 대화하는 대신 소프트웨어 내부에서 판단만 내리는 데 특화되어 있습니다.

예를 들어 “이 고객 응대는 청구, 기술, 영업 중 어느 부서에서 담당해야 하는가”라는 질문을 던지면, Jev는 텍스트 대신 {"billing": 0.08, "technical": 0.85, "sales": 0.07}과 같이 확률이 부착된 숫자만을, 0.82라는 확신도와 함께 답변합니다. Choice나 Score와 같이 미리 정해진 “질문 유형”을 제공하면, 그 유형 안에서만 답변하도록 설계되었습니다.

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이 시스템을 통해 응답 속도는 70~500밀리초입니다. TypeSafe가 공개한 비교 데모에서는 Jev가 0.114초에 답변을 반환한 반면, OpenAI의 GPT-5.6 Terra는 8.566초가 소요된 것으로 나타났습니다. 가격 또한 입력 100만 토큰당 0.042달러로 매우 저렴하며, 출력 측면에서는 “지불할 정도의 금액이 아닐” 것이라는 이유로 무료로 제공됩니다. GPT-5.6 Terra가 입력 2.00달러, 출력 12달러인 반면, Anthropic의 최상위 모델 Fable 5.1과 비교했을 때 238분의 1의 비용이라고 TypeSafe는 설명합니다.

## 형태가 붕괴되지 않는다는 것은 답이 옳지 않다는 뜻이 아니다.

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속도뿐만 아니라, Jev가 강조하는 것은 “타입 오류가 발생하지 않는” 특성입니다. LLM은 문장으로 JSON을 출력하기 때문에 닫힘 누락이나 예상치 못한 값이 섞인 타입 오류가 일정 확률로 발생할 수 있습니다. Jev는 미리 정의된 타입 안에서만 답변을 반환하기 때문에 이러한 오류가 시스템 내에서 발생하지 않습니다. TypeSafe는 이를 “환각이 발생하지 않는” 것으로 표현합니다.

잠시 멈춰서 깊이 생각하게 됩니다. “형식 유지”와 “판단 내용의 정확성”은 겉으로는 유사하지만 근본적으로 다른 문제입니다. Jev는 각 답변에 신뢰도를 부여하여 반환함으로써, 망설이는 판단은 인간 검토로 회전하기 쉬워졌다는 점은 분명합니다. 하지만 신뢰도가 높더라도 판단 자체는 오차가 발생할 수 있습니다. “글을 쓰지 않기 때문에 거짓말을 하지 않는다”는 것보다 “거짓말을 할 수 없는” 형태로만 답변이 가능하게 되었다고 보는 것이 현실에 더 가깝다고 생각합니다.

## 이미 현장에서 움직임이 시작되고 있다.

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실용성 판단의 기준이 되는 것은 초기 도입 기업들의 반응입니다. 개발 플랫폼을 제공하는 Vercel은 AI 에이전트가 실행하는 명령의 안전성을 판단하는 자체 기능인 Jev를 통합한 결과, 기존 분류 모델에 비해 최대 18배의 속도 향상을 확인했다고 보고합니다. 브라우저 에이전트와 결합한 데모에서는 항공 검색을 7초에 0.0039달러로 완료할 수 있었으며, 게임 DOOM을 실시간으로 플레이하도록 하는 실험도 공개되었습니다. 게임 내 상태를 Jev에 전달하는 것만으로 즉석에서 행동을 선택시킬 수 있다고 합니다.

예상되는 주요 사용처는 고객 응대 업무의 분배, AI 에이전트가 호출하는 도구의 타당성 검증, 대량 데이터를 분류하는 AI의 매핑 리덕션 처리, 그리고 AI 에이전트 자체를 감시하는 “더 높은 단계의 AI”로서의 역할입니다. 텍스트를 생성하는 AI가 늘어날수록, 그 출력을 뒤에서 빠르게 검증하고 정리하는 수요도 늘어날 것이라는 기획에 기반하고 있습니다.

## 제브라는 이름에 담긴 도박

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제보스는 19세기 영국 경제학자 윌리엄 스탠리 제보스에 유래한 이름입니다. 석탄 이용 효율이 올라갈수록 오히려 석탄 소비량은 늘어난다는 “제보스의 역설”을 주장한 인물입니다. TypeSafe는 이 이름에 따라, 토큰 가격이 하락할수록 토큰 소비량 자체는 늘어날 것이라는 자체적인 도박을 하고 있습니다.

이 도박이 성립할 수 있을지는 토큰 시장이 에너지 시장만큼 넓게 확장될 수 있을지에 달려 있습니다. Jev를 보도한 해외 미디어 TheRegister 역시 이 전제에 대해 유보한 입장을 보였습니다. AI 툴에 접근할 수 있는 환경이면서 동시에 사용처를 찾지 못하고 있거나, 윤리적·환경적인 이유로 AI 이용 자체를 피하는 사람들의 존재를 지적하는 조사 결과를 언급하며, 가격이 하락한다고 해서 반드시 사용될 것이라는 단순한 주장은 설득력이 없다는 현실을 지적하고 있습니다.

AI 에이전트의 작동 원리에서 이러한 판단이 어떻게 축적되는지에 대한 시점은, 본 계정에서도 종종 다뤄온 주제와 일치합니다. 관련 기사를 함께 참고해 주세요.

## 보이지 않는 곳에서 일어나는 변화

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최근 몇 달 동안 AI 업계의 주요 관심사는 GPT-6 Astra나 Fable 5.1처럼 인간과의 대화나 추론이 얼마나 자연스럽게 가능한가에 집중되어 왔습니다. Jev는 이러한 흐름과는 달리, 사람에게 향한 언어를 다듬는 대신 AI 에이전트나 소프트웨어가 판단을 교환하는 ‘뒷편’의 효율성을 극대화하는 방향으로 나아가고 있습니다.

채팅 화면 너머 AI가 똑똑해지는 과정을 따라가는 것과 마찬가지로, 보이지 않는 공간에서 AI들이 고속으로 교환하고 시작하는 변화에도 주의를 기울여야 할 것 같습니다. 우리가 직접 만나는 경우는 적지만, 고객 응대나 AI 에이전트의 뒷면에서는 이미 이러한 ‘말을 하지 않는 AI’가 판단을 내려가고 있기 때문입니다.

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TypeSafe AI에서 기계용으로 도미(Doom)를 플레이하는 모델을 데뷔시켰습니다(2026년 9월 16일).

LLM의 193배 빠른 “판단만 하는 AI” ‘Jev’, ChatGPT의 공저 연구자가 개발 (2026년 9월 17일)

TypeSafe AI는 AI 모델 “Jev”의 조기 제공을 시작합니다 (2026년 9월 16일).

10만 엔(원) 규모의 OpenAI 연구팀이 주도하는 “글 생성하지 않는 AI” ‘제브(Jev)’가 선택 및 판별에 특화되어 2026년 9월 16일 공개된다.

〇Jev: TypeSafe의 System One 모델, 환각 현상 없음 (2026년 9월 16일)

데이터 캠프는 최근 시스템 1 모델에 대한 연구를 통해, 특히 ‘The Psychology of Habits’(찰스 두히그 저)의 개념이 개인의 학습 및 행동 변화에 미치는 영향력을 강조하고 있습니다. 두히그는 습관 형성을 설명하기 위해 시스템 1(직관적, 자동적인 사고)과 시스템 2(의식적, 분석적인 사고)라는 두 가지 인지 시스템을 제시했습니다. 시스템 1은 즉각적인 반응을 제공하며, 시스템 2는 더 많은 주의와 노력을 필요로 합니다.

데이터 캠프는 학습자가 시스템 1의 작동 방식을 이해하고 활용하는 것이 학습 효과를 극대화하는 데 필수적이라고 주장합니다. 예를 들어, 새로운 기술을 배우거나 습관을 형성할 때, 시스템 1의 자동적인 패턴을 인식하고, 시스템 2를 통해 의식적으로 개선하는 과정을 통해 더 빠르게 성공할 수 있습니다.

이러한 접근 방식은 특히 ‘The Power of Habit’(찰스 두히그 저)에서 설명된 습관 형성의 원리를 학습에 적용하는 데 유용합니다. 두히그는 습관 형성에 관여하는 네 가지 요소 – 즉각적인 보상, 명확한 신호, 자동화된 행동, 강화된 연결 – 를 강조합니다. 학습자는 이러한 요소를 이해하고, 학습 목표를 달성하기 위해 시스템 1과 시스템 2를 효과적으로 결합하는 전략을 개발해야 합니다.

데이터 캠프는 또한 ‘Thinking, Fast and Slow’(대니얼 카너먼 저)에서 제시된 인지 편향에 대한 이해를 강조합니다. 카너먼은 인간의 사고 과정이 직관적이고 자동적인 시스템과 분석적이고 의식적인 시스템으로 구성되어 있으며, 이 두 시스템 간의 상호 작용으로 인해 다양한 인지 편향이 발생한다고 설명합니다. 학습자가 이러한 편향을 인식하고, 객관적인 판단을 내릴 수 있도록 돕는 것이 중요합니다.

10만 엔 상당의 OpenAI 연구자가 만든 신모델 “제브(Jev)”를 직접 사용해 보았다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/ai_curator/n/n55ec6b4ff2f9)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 18청크*

[원문 보기](https://note.com/ai_curator/n/n55ec6b4ff2f9) | 출처: note.com