ChatGPT를 만든 쪽의 사람이 ChatGPT형과는 다른 길을 선택했다.
2026년 9월 15일, TypeSafe AI가 “Jev”라는 새로운 AI를 공개했다.
창업자 디오고 알메이다는 전 OpenAI 연구원이며, RLHF(강화 학습 기반 인간 피드백) 및 ChatGPT의 공동 발명가 중 한 명이라고 The Register가 소개하고 있다.
저 역시 OpenAI 시대에 대한 연구에 참여하고 있으며, 언어 모델이 인간의 지시를 따르고 대화할 수 있도록 하는 연구가 ChatGPT로 이어졌다고 설명하고 있습니다.
그 본인은 이번에는 인간과의 대화가 아닌 기계가 사용하는 AI를 만들었다.
이 점이 조금 걱정스럽습니다.
조사해 나가는 과정에서 “AI가 어디까지 똑똑해지는가”라는 질문 자체가 틀렸다는 것을 깨달았다.
AI의 판단이 지나치게 저렴해지면 어떤 일이 일어날까.
그런 이야기가 흘러갔다.
GPT와 Claude는 서로 다른 기술입니다.
ChatGPT의 GPT나 Claude는 기본적으로 언어를 생성하는 AI입니다.
질문에 답하고, 글을 쓰고, 코드를 작성합니다. 최근에는 도구를 활용하여 AI 에이전트로서 업무를 수행합니다.
한편, 제브는 글을 쓰는 것을 주된 목적으로 하지 않는다.
예를 들어,
이 질문은 영업, 청구, 기술 중 어디로 전달해야 하는가
이 거래가 정상인지 비정상인지
인간의 확인이 필요한가
그것과 같은 판단을 바로 되돌려준다.
TypeSafe는 이를 “시스템 원 모델”이라고 부른다.
다양한 정보를 제공하면 긴 문장이 아닌 소프트웨어가 그대로 사용 가능한 형태로, 확률을 포함한 판단이 내려오도록 한다.
GPT와 Claude가
생각하고 언어로 답변하는 AI
그러면
제브는
보세요, 판단하는 AI
거의 그렇다.
TypeSafe는 자체 평가 결과, 특정 System One 워크플로우에서는 기존 LLM보다 최대 193.6배 빠르고 444.6배 저렴하다고 주장하고 있다.
아직 얼리 액세스 단계이며, 자체 평가를 위한 단계이기도 합니다.
숫자를 그 자체로 일반화하는 것은 너무 이르다.
여전히 중요한 것은,
AI에 한 번 판단을 받도록 하는 가격을 극단적으로 낮추고 있다.
생각하는 것이 더 자연스럽습니다.
왜 이름이 “제브”인 걸까?
제브는 19세기 영국의 경제학자 윌리엄 스탠리 제보뉴스(William Stanley Jevons)의 이름에서 유래했다.
유명한 것이 “제보네스의 역설”이다.
증기 기관의 효율이 좋아지면, 일일 업무당 필요한 석탄은 줄어든다.
그러다 보니 석탄 총 소비량도 줄어들 것으로 보인다.
그 대신 효율화 덕분에 증기 기관이 저렴해지고 편리해지면서 활용 가능한 공간이 늘어났다.
결과적으로, 사회 전체에서 석탄 수요가 오히려 증가했다.
TypeSafe도 AI에 대해서도 똑같은 일이 벌어질 것이라고 생각하고 있다.
지능의 가격이 한 桁 하강할 때마다, 그동안 손익분기점을 맞추지 못했던 용도가 새롭게 생겨난다.
그것이 제브라는 이름의 유래다.
물론, 효율성을 높인다고 해서 반드시 총 소비가 증가하는 것은 아니다.
수요가 약간 회복되는 “리바운드 효과”와 효율 개선분을 넘어 총 소비까지 늘어나는 제보즈형 현상은 분리하여 고려해야 한다.
하지만 AI의 경우, 다른 점이 신경 쓰였습니다.
늘어나는 것은 “토큰” 외에 다른 것일까?
AI와 제보네스를 연결하는 논의는 이미 존재한다.
AI가 고효율화되고 가격이 저렴해지면 이용량이 증가하고 데이터센터 및 전력 수요도 증가할 것이다.
Jev를 보도한 The Register는 그 이름에 토큰 효율이 오른다 해도 가격이 하락해도 토큰 소비는 늘어난다는 AI 업계의 도박이 반영되어 있다고 보도했다.
지금까지는 흔히 볼 수 있는 AI 버전 제보즈 이야기다.
제브의 활용 방식을 보면, 그 다음 단계가 있는 것처럼 느껴진다.
늘어나는 것은 토큰이 아닌 사회가 판단하는 횟수일 것이다.
현재 ChatGPT는 기본적으로 인간이 사용하는 방식입니다.
인간이 질문하고 인간이 읽는다.
하루는 24시간이므로, 이곳에는 한계가 있다.
AI 에이전트가 된다면, 인간이 한 번 요청한 뒤에 AI가 수십 회에 걸쳐 처리하기 때문에 이 상한은 약간 벗어날 수 있습니다.
더 나아가서는 인간이 AI를 불러낼 필요조차 없을 것이다.
공장, 금융 거래, 교통, 통신
사회에서 데이터가 발생하는 대로 AI가 자동으로 판단한다.
정상인가, 비정상인가.
위험인가 안전인가.
사람에게 전달해야 하는가?
그렇다면 AI 수요를 결정하는 것은
AI를 사용하는 사람이 몇 명인지가 아니라 사회에서 얼마나 많은 판단의 기회가 발생하는지를 의미합니다.
그렇다면 정말 멋질 것이다.
필요한 것만 보는 것에서 모두 훑어보는 것으로 넘어가는 것.
그동안 모든 것을 항상 확인하지 못한 이유는 매우 단순했다.
정말 비쌌다.
수십억 건에 달하는 금융 거래를 인간이 모두 확인할 수 없다.
방범 영상을 모든 사람이 계속 보기는 불가능합니다.
그러다 보니 의심스러운 부분을 좁혀내고, 문제가 발생하면 자세히 조사했다.
하지만 한 번의 AI 판단이 있습니다.
10엔에서 1엔으로.
1엔에서 1센까지.
그것의 백분의 일로.
그렇다면 무엇이 달라질까요.
발상이 그 자체로,
무엇을 보아야 할지 고르자.
부터,
그러니 전부 확인해 드리면 좋습니다.
변화될 수 있습니다.
연 단위의 확인이 월 단위로, 월 단위가 일 단위로, 결국 실시간으로 진행된다.
여기 발생하는 것은,
판단 횟수의 제보네스 역설
그럴까.
보험 부분에서는 아직 조금 더 진행이 되어 있습니다.
이 이야기는 미래의 예측 외에도 있다.
이미 자동차 보험에서는 드라이브 레코더나 통신 차량 장치 등으로부터 속도 초과, 급가속, 급제동 등을 측정하여 안전 운전 점수를 산정한다. 그 점수에 따라 연속 계약의 보험료를 할인하는 상품이 실용화되고 있다.
생명 보험에서도 건강 검진이나 보행 횟수 등 건강 관리에 대한 노력을 포인트화하고, 그 점수에 따라 매년 보험료가 변동하는 방식이 이미 존재한다.
이미 보험에서 그러한 상황이 발생한 것을 의미합니다.
측정 → 평가 → 조건을 조정한다
시작되고 있습니다.
게다가 이것은 ‘감시’가 아닌 ‘할인’이나 ‘특전’으로 제공되고 있습니다.
저는 회사 업무 중에 이러한 상품을 다루고 있습니다.
그래서 오히려 어색하게 느껴진다.
측정 및 판정 비용이 한 자릿수, 두 자릿수로 낮아질 때, 측정 대상은 어디까지 확대될까.
처음부터 “인간을 지배하려 한다”는 것은 필요하지 않습니다.
여기서 “감시 사회”라는 표현을 사용하면 다소 과장된 인상을 줄 수 있다.
하지만 처음부터,
인간을 감시하고 지배하려 한다.
누군가가 생각할 필요는 없다고 생각한다.
건강을 위해 측정하고, 사고를 예방하고, 에너지 절약을 위해 측정한다.
하나하나 살펴보면, 모두 납득할 만한 목적이다.
단지 측정할 수 있게 되면 분석할 수 있고, 분석할 수 있게 되면 평가할 수 있으며, 평가할 수 있게 되면 조건을 바꿀 수 있다.
이렇게 해서 원래의 용도가 조금씩 확장되어 가는 현상에는 “function creep”라는 용어가 있습니다.
2025년 11월호의 ‘컴퓨터 법률 및 보안 리뷰’에는 네덜란드의 공공 CCTV 감시를 주제로, 인공지능 기반의 자동 폭력 감지 등의 기능 추가를 포함하여, 원래의 데이터 처리 목적이 점진적으로 변화하고 확장되는 ‘function creep’ 현상을 고찰한 연구가 게재되었다.
미국 연방거래위원회는 2026년 8월 19일에 집행 방안 초안을 공개하고 의견을 수렴했다.
한편, 유럽연합의 인공지능(AI) 법안은 사회 점수 등을 금지 대상으로 규정하고 있다.
결론적으로
AI로 우리는 어디까지 사람을 측정하고 평가할 수 있을까.
이는 더 이상 SF만의 이야기가 아니다.
AI에 대한 수요의 진정한 폭발은 아직 먼 일인지 모른다.
제보네즈가 보았던 것은 석탄이었다.
AI에게도 같은 일이 발생한다면, 주목해야 할 것은 일회 처리당 필요한 전력량만이 아니다.
AI로 판단 가능한 대상이 어디까지 늘어날 수 있을까.
한 번에 100엔이라면 중요한 사건만 검토한다.
한 번에 1원이라면 대상(상품)을 확대한다.
한 번 0.001엔이라면,
모든 것을 다 살펴보시면 됩니다.
경제적으로 실현되기 시작한다.
그리고 한 번 측정할 수 있게 되면,
이것도 쓸만하지 않을까
새로운 용도가 탄생한다.
측정 대상이 증가하고, 판단 회수가 증가하면서, AI 수요도 증가하고 있다.
이 자체가 제보즈의 루프가 될 가능성이 있다.
이러한 관점에서 보면, 필요한 것은 생성 AI 기업이나 GPU뿐만이 아니다. 센서, 통신, 전력. 사회의 ‘눈’과 ‘신경’이 되는 모든 것의 집합이다.
AI가 저렴해질수록 사회는 무엇을 측정하기 시작할까.
물론입니다.
AI가 저렴해지면 반드시 감시 사회가 될 것이다.
그렇게 생각하신 것은 아닙니다.
제보네즈의 역설 자체가 반드시 발생하는 법칙은 아니다.
규제도 있습니다.
사회는 이를 거부할 수도 있다.
그러므로, 이것은 아직 가설일 뿐입니다.
그저 제브를 보면서 깨달았어.
AI의 미래를 생각할 때
얼마나 지혜로워질 수 있을까
그저 쳐다만 있어도 괜찮을까요.
또한 하나
얼마까지 저렴하게 판단할 수 있는지에 대한 질문입니다.
봐야 한다.
똑똑한 AI는 중요한 순간에 활용된다.
극단적으로 저렴한 AI는,
중요하지 않은 곳까지도 배치할 수 있다.
필요한 것들만 보면 돼.
모든 내용을 꼼꼼히 확인하면 됩니다.
만약 그러한 전환이 일어난다면, AI 버전 제보즈의 역설에서 진정으로 증가하는 것은 토큰이나 전력이 아닌
사회는 사람이나 물건, 거래 등을 ‘판단하는 횟수’ 그 자체일지도 모른다.
제브라는 작은 신모델이라는 이름 때문에 그런 생각을 해버렸다.
그러므로 이 기획의 제목을 “별의 정원사: 현대 사회의 거울”로 하였습니다. 앙투안 드 생텍쥐페리의 작품이 현대 사회의 다양한 문제와 가치관을 반영하고 있다는 점을 고려하여, 독자에게 작품의 다층적인 의미를 깊이 이해하도록 돕는 것을 목적으로 합니다.
이 기획에서는 먼저 ‘별의 정원사’의 주요 테마인 “우정”, “사랑”, “책임”에 대해 각자의 해석을 심층적으로 탐구하고, 이러한 주제들이 현대 사회에서 어떻게 나타나고 있는지 구체적인 사례를 활용하여 설명할 것입니다. 또한 작품에 등장하는 인물들의 행동 원리와 심리 묘사를 분석함으로써 독자가 작품을 더욱 깊이 이해하고 자신만의 가치관을 성찰하는 계기를 얻을 수 있을 것이라고 생각합니다.
- TypeSafe AI「Introducing System One Models & Jev」2026년 9월 15일
System One 모델의 작동 방식, 자체 평가에 따른 성능 차이, Jev의 이름 유래. [https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev](https://typesafe.ai/blog/introducing-system-one-models-and-jev)
- 토마스 클라번, The Register, 2026년 9월 16일: 창업자의 경력, 기계용 구조화 판단, 제보네스 명명법 및 업계의 “도박”
- Jianxian Wu의 “도시 데이터 센터 에너지 시스템의 디지털 제폰 역설” 논문, Nature Cities 2 (2025)
- 아이오이니스이도와 손해보험 “테레마틱 스타운” 운전 데이터를 활용하여 안전운전 점수를 산정하고, 보험료 할인에 반영합니다. [https://telematics-town.aioinissaydowa.co.jp/functions/continuation/insurance_premium_discount.html](https://telematics-town.aioinissaydowa.co.jp/functions/continuation/insurance_premium_discount.html)
- 주요 생명보험「Vitality」건강 프로그램의 주요 활동을 포인으로 제시하고, 등급에 따라 다음 연도 이후 보험료가 변동됩니다.
- van Iersel & Dechesne의 “Changing lenses on lenses” 논문, 컴퓨터 법률 및 보안 리뷰 59권 (2025년 11월호). 네덜란드의 공공 CCTV 감시 시스템에서 ‘기능 확대’ 현상이 나타나고 있습니다. DOI: 10.1016/j.clsr.2025.106221, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212473X25000938
- 미국 FTC(미국 연방거래위원회)가 2026년 8월 19일 개인 데이터로부터 지불 의사 금액을 추정하여 가격을 결정하는 ‘개인화된 가격’(personalized pricing)에 대한 집행 정책안(Proposed Enforcement Policy Statement)을 발표하고 의견을 募集한다. 자세한 내용은 다음 링크에서 확인할 수 있다: https://www.ftc.gov/legal-library/browse/federal-trade-commissions-proposed-enforcement-policy-statement-regarding-personalized-pricing
- 유럽연합(European Commission)이 인공지능(AI) 규제 프레임워크(AI Act)를 통해 소셜 스코어링 등을 금지하는 유사한 위험 기반 규제를 추진하고 있습니다. 자세한 내용은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai
각 웹 자료는 2026년 9월 20일에 확인되었습니다.
출처: note 원문
번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 99청크
원문 보기 | 출처: note.com