# “환각을 일으키지 못하는” 새로운 AI ‘제브(Jev)’는 무엇일까요? 전 ChatGPT 개발자가 만들어낸 “글을 쓰지 않는 AI”의 진실

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> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-19T14:09:41.885Z

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## **서론**

생성형 AI를 사용하면서 가장 골치 아픈 점은 역시 “더욱 실현 가능한 거짓말”이라고 생각합니다. 존재하지 않는 논문을 인용하거나, 없어야 할 함수를 호출하는 것……일반적으로 ‘할시네이션(환각)’ 현상은 LLM을 실무에 적용할 때의 최대 장벽으로 이어져 왔습니다.

そんな中、今週(2026년 9월 15일)、「구조적으로 환각을 일으키지 못한다」는 강렬한 캐치프레이즈와 함께 등장한 AI 모델이 있습니다. 그 이름은 “Jev”입니다. 개발사는 TypeSafe AI라는, 아직 널리 알려지지 않은 스타트업입니다. 하지만 창업자는 바로 그 유명한 ChatGPT의 창시자 중 한 명이라는 점에서 간과할 수 없습니다. 이번에는 Jev의 정체를 파헤쳐 보기로 하였습니다.

## 개발자는 ChatGPT를 탄생시킨 주체입니다.

2024년 설립된 TypeSafe AI는 Jev를 개발했습니다. 창업자인 디오고 알메이다(Diogo Almeida) 氏は、OpenAI에서 InstructGPT 및 RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백 기반 강화 학습) 개발에 참여하여 ChatGPT와 GPT-4로 이어졌다고 여겨지는 인물입니다. 알메이다 氏は、当時부터 가지고 있던 불일치감으로 “채팅용 LLM은 인간의 언어에는 강해졌지만, 그것이 그대로 소프트웨어 자동화에 도움이 되는 것은 아니며, 왜냐하면 컴퓨터는 인간의 언어와 다른 ‘언어’를 사용하기 때문”이라고 밝혔습니다.

알메이다 여사는 2년 전쯤에 OpenAI를 나와 에릭 가프니 씨, 사샤 첸 씨와 함께 TypeSafe AI를 설립했습니다. 약 2년 동안의 개발을 거쳐 2026년 9월 15일에 첫 번째 제품으로 “Jev”를 얼리드롭(베타 테스트) 형태로 공개했습니다. TechCrunch에 따르면, 공개 직후에는 수요가 폭주하여 일시적으로 API가 사용자에게 서비스 제공이 불가능할 정도였습니다.

## 기존 LLM과 차별화된 “System One” 개념

TypeSafe AI는 Jev를 기존의 LLM과는 차별화되는 “시스템 원 모델”이라는 새로운 카테고리의 모델로 평가하고 있습니다. 이 모델명은 심리학자 다니엘 카네만의 저서 ‘빠르고 단순한 생각’(ファスト&スロー)에서 유래되었으며, 직관적이고 빠른 “시스템 1”의 사고와 깊이 생각하는 “시스템 2”의 사고라는 이분법을 의미합니다. TypeSafe AI 자체는 “ChatGPT와 같은 기존의 대화형 LLM이 시스템 2에 해당한다”고 명시적으로 분류하는 것은 아니지만, 사고의 연쇄(Chain of Thought)를 거쳐 응답에 수초에서 수십초가 걸리는 기존의 프론티어 LLM은 “완전히 시스템 2에 의존적”이라고 평가받고 있습니다. Jev는 이러한 대조적으로 “직관적으로, 즉시 결정하는” 시스템 1에 특화된 모델이라는 위치를 점하고 있습니다.

## 글을 쓰지 않고 결정만 내리는 것입니다.

기술적인 핵심은 “토큰을 1개씩 생성하지 않는” 점에 있습니다. 일반적인 LLM은 다음 단어를 예측하여 문장에 더하고, 이를 다시 입력으로 돌려—이러한 순차적 처리(자기 회귀적 생성) 방식으로 문장을 만들어냅니다. 자유도가 높다는 이점과 동시에 시간이 오래 걸리고, 무엇보다 “맥락에 맞는 표현”을 계속 생성하는 결과로 인해 사실과 다른 내용이 섞일 가능성이 생깁니다.

한 쪽에 있는 Jev는 미리 개발자가 준비한 “Choice(선택지)”, “Score(스코어)”, “Noul(예/아니오의 확률)”라는 3가지 유형에 맞춰진 답변만 제공합니다. 기본적으로 여러 질문에 대한 답변을 묶어 병렬 처리하여 출력하며, 각각에 대한 확신도(확률)를 덧붙여 반환합니다. 다만, 하나의 질문에서 선택할 수 있는 선택지는 최대 255개까지이며, 이를 초과하는 경우에는 점수 부여와 선택을 분리한 2단계 처리에 전환됩니다.

비유하자면 자유롭게 에세이를 쓸 수 있는 문제와 달리, 미리 정해진 선택지 중에서 고르는 마크 시트 시험과 같습니다. 마크 시트라면 답이 미리 준비되어 있지 않으므로 답을 쓰려 하지 못합니다. 실제 TypeSafe AI는 Wikipedia 링크를 따라 목적 페이지에 도달하는 “Wikipedia 레이스”와 같은 데모를 공개하며, 1단계에서 수백에서 수천에 이르는 링크 후보 중에서 다음으로 나아갈 곳을 선택하는 상황에서도 엉뚱한 답을 반환하지 않고 계속해서 선택할 수 있음을 어필했습니다(후보가 많은 경우, 2단계 처리가 사용되고 있다고 추정됩니다). TypeSafe AI 자체도 “형식에 맞지 않는 출력을 0으로 만들 수 있다”는 점은 수학적으로 보장할 수 있다고 설명하고 있으며, 이는 사실입니다.

학습 방법에도 뚜렷한 개성이 있습니다.

TypeSafe AI 공식 블로그에 따르면, Jev는 “Reinforcement Learning for Calibrated Decisions(RLCD, 섭정된 의사결정 방식의 강화학습)”이라는 새로운 학습 방법으로 훈련되었으며, TechCrunch의 취재에서 Almeida 氏は 인간 데이터가 아닌 합성 데이터만을 사용하여 Jev를 훈련했다고 밝혔습니다. 그는 이 합성 데이터에 대한 초기 투자가 ChatGPT 론칭보다, RLHF 발명보다 더 나은 결정이었다고 평가했습니다.

## “환각이 없는”이란 것은

해루페이션(환청)을 일으키지 못한다는 주장은 사실이지만, 이는 “제브(Jev)의 답변이 항상 정확하다”는 의미로 해석해서는 안 됩니다. 형식적 보장이 있기 때문에 0이라고 단정할 수 있는, 즉 정의상의 문제입니다.

제프가 보장하는 것은 “예비한 답변이나, 틀에 맞는 답변을 하지 않겠다”는 것뿐이며, “제시된 선택지 안에서 항상 정답을 고르는” 것이 아닙니다. 제시된 선택지 안에서 제프가 잘못된 답변을 선택할 수 있는 가능성은 당연히 남아 있습니다.

이것에 대해 예를 들어 조금 더 쉽게 설명하고 싶습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/humble_rose2342/n/n6e9288f9d9c3)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 12청크*

[원문 보기](https://note.com/humble_rose2342/n/n6e9288f9d9c3) | 출처: note.com