# 말을 돌려주지 않는 AI “제브”가 등장하면서, 이것이 무엇에 활용될 수 있을지 고민해 본 이야기

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> 작성일: 2026-09-24T00:49:54.441Z

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안녕하세요, 계성수입니다.

제브라는 새로운 AI가 등장했습니다. TypeSafe AI라는 곳에서 개발한 것입니다.

아직 사용해 보지는 않았지만, 어떤 것이 조금 전에와 다르고, 오늘은 그 이야기를 해보겠습니다.

## 말을 되받아주지 않고, 단정만 내립니다.

지금까지의 AI는 언어 모델이라고 부르기도 하는데, 말을 입력하면 말을 출력하는 모델입니다. 따라서 LLM이라고 불립니다.

제브는 LLM이 아닙니다.

무언가를 입력하면 해당 텍스트에 대한 판단을 제공하는 시스템입니다.

이 정도로는 충분하지 않으시죠?

Jev에는 질문 유형이 있으며, 각 유형마다 정답 패턴이 정해져 있습니다. 선택형, 배점형, 서술형 3가지 유형이 있습니다.

선택지에는 여러 가지가 제시되어 “어떤 것이냐”라고 묻는 형태이다.

점수는 이것에 점수를 매기는 것, 즉...

놀은 예 또는 아니라고 대답하는 것입니다.

이건 지금까지의 LLM에서도 할 수 있었던 일입니다.

오늘은 금요일인가요? 묻는다면 예스 또는 노자로 대답할 수 있습니다. 도넛, 케이크, 푸딩 중 무엇이 가장 좋으세요? 3가지 선택지를 주면 하나를 골라야 합니다. 제가 생각한 문장에 점수를 쳐달라고 하면 점수를 쳐줄 거예요.

그러니, 지금까지도 할 수 있는 일들을 하고 있었습니다.

## 틀린 점은 속도와 정답 형식이 깨지지 않는다는 것입니다.

그러면 뭐가 다른지 말씀드리면, 이걸 엄청 빠르고 효율적으로 할 수 있습니다.

선택하는 것과 점수를 매기는 것, 예/아니라 대답하는 것については、지금까지의 200배처럼 훨씬 더 빠르게 할 수 있다는 것입니다.

빠른 것은 저렴하다는 뜻입니다. 그만큼 계산이 덜 들어서 쾌속으로 저렴합니다.

또 한 가지, 환청을 하지 않는다는 점이 특징으로 나타납니다.

이는 답변의 내용에 대한 환각이 아닌, 답변의 형태에 대한 환각이 없다는 의미입니다.

예를 들어, 오늘이 2025년이라고 가정하고, 예/아이에 해당하는 답변을 기존의 LLM에 물어본다고 가정해 봅시다.

네, 알겠습니다. 그러면 답은 아니요입니다.

“예/아” 질문에 답하라는 지시임에도 불구하고 “네, 알겠습니다”로 시작하는 것은 환각과 유사한 현상으로 해석될 수 있습니다. Jev는 이러한 답변 패턴에 대한 환각이 발생하지 않는다고 보고 있습니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790121278-fVy5aIzRj3640iHX1WMQTNDe.png?width=1200)

정답의 형태가 정해져 있기 때문에 어떤 것이 좋을지 결정하는 것이 쉬워집니다.

선택지는 숫자 또는 목록으로 제시됩니다. 점수는 숫자로 표시되며, 예/아 결정은 예/아로 결정됩니다. 반환되는 것은 확률의 숫자입니다.

그래서 프로그램 안에서 사용하실 수 있습니다.

기존 AI도 다소 이러한 문제점이 있었고, 이를 해결하기 위해 OpenAI에서는 JSON 스키마나 스트럭처드 아웃풋과 같은 방식을 제공했지만, 완벽하지는 않았습니다.

Jev라면 확실히 이 형태로 돌아올 것이므로, 프로그램은 그 값을 확인하여 판단하면 된다. 프로그램이 완전히 쉬워지는 것은 당연하다.

## 게임에 유용한

그래서 무엇에 쓸 수 있는지. 이것이 제가 아직 따라가지 못하는 부분인데, 결국 지금까지 해 온 것이 초고속으로 상당히 정확하게 잘 되는 것이라서, 무엇에 쓰면 좋을지는 어려운 문제입니다.

몇 가지 떠오르는 것들을 말씀드리겠습니다.

먼저, 초고속으로 판단할 수 있다는 것은 게임에 활용될 수 있다는 의미입니다.

지금까지의 AI는 입력하면 답변이 돌아오는 데 시간이 걸리는 경우가 많았습니다. 1초는 빠른 편이고, 5초나 10초가 걸린다면 자연스러운 일입니다.

조이스틱을 누르는 데 10초가 지나면 게임이 시작되지 않습니다. 턴제 RPG처럼, 드퀘스트 5나 6처럼 시간이 걸려도 괜찮은데, 대부분의 게임에는 타이밍이 존재합니다. 적도 움직이기 때문에 우리도 움직여야 합니다. 이는 거의 불가능했습니다.

제브는 1초에 10회 정도 판단할 수 있기 때문에 게임을 할 수 있다. 실제로 게임을 시켜놓은 사람이 꽤 있다.

하지만 제브는 이미지 입력을 할 수 없습니다. 따라서 자신이 몇 만큼 떨어져 있는 곳에 적이 있는지 등의 정보를 글로 전달해야 합니다. 적 정보를 읽어내는 중간 프로그램이 필요합니다.

## 메일 분류는 어느 정도 도움이 될 수 있지만, 큰 의미는 없다.

판단이 가능하여 이메일 분류도 할 수 있습니다. 답변이 필요한 경우, 불만 사항인지, 계약 시작 통지인지 등을 분류합니다.

하지만 이것이 그렇게 유용하지 않은 것 같습니다.

메일은 1초에 1통이 도착하지 않는다고 하죠. 1초에 1통이 도착한다면 1일 8만 통인데, 그런 사람은 아직 없습니다.

도착한 이메일은 일반 LLM에 연결하여 1분 후에 답변 내용이 정리되어 나오면 충분합니다.

다만, 지금까지 고객으로부터 받은 이메일이 1만 통이 넘고, 그 중 과거 이메일을 다시 분류하고자 하는 경우도 있습니다.

이는 불만 사항이고, 이는 문의 사항이며, 대략적으로 분류한다. 1초에 10회 처리할 수 있다면 1만 건의 문의를 1000초 정도에 처리할 수 있다. 이는 매우 빠른 속도다.

주의해야 할 것은 분석이 아니라 분류라는 것입니다. 이미 방대한 데이터를 가지고 그것을 분류하고 싶을 때는 빠르다.

## 대화의 압축과 요약은 간격을 통해 수행한다.

X를 보면서 재미있는 점이 발견된 건, 압축이었습니다.

Claude Code나 Codex를 사용하다 보면 대화가 길어지면서 컨텍스트가 커지기 때문에 압축하는 과정이 필요합니다. 이전 대화를 참고하여 필요한 부분은 보존하고, 불필요한 부분은 삭제하여 핵심 내용만 ギュッと 압축합니다.

저를 Jev로 해보자고 하는 글을 봤어요.

제브는 글을 쓸 수 없습니다. 판단만 할 수 있습니다.

그래서 지금까지의 대화를 쪼개서 제브에게 건네고, 이 부분은 필요한지 필요하지 않은지, 이렇게 쪼개며 줄였다. 그리고 그 내용을 ギュッと 압축한다.

이건 초고속으로 가능하다는 말씀이시죠. 확실히 가능하다고 생각합니다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1790121298-5NaIiKzRZWtLDbPkg7oT9p3G.png?width=1200)

그렇다면 문장 요약도 같은 방식으로 할 수 있습니다.

요약하자면, 요약된 새로운 문장을 만드는 것이었습니다. 그것은 지금까지의 LLM의 일이었죠.

하지만 문장을 한 줄씩 전부 Jev에 전달하여 “이것은 필요하고, 이것은 필요없다”는 식으로 간략하게 요약하면 아마도 한순간에 완료할 수 있을 것입니다.

## 실시간으로, 어설픈 채점

또 다른 방법으로, 실시간으로 AI에게 어떤 일을 시킬 때입니다.

저도 최근에 잘 안 해봤지만, AI에게 라이브 방송을 하게 할 때는 지금 무엇을 해야 할지 AI에게 판단하게 하는 경우가 있습니다. 하지만 지금까지의 AI는 답이 더뎣었습니다. 그걸 Jev에게 맡겨서, 지금 무엇을 해야 할지 선택하게 해나가는 방식입니다.

반대로 말하면, 실시간성이 필요 없고 데이터의 양도 많지 않다는 점에서는 그렇게 필요하지 않다고 생각합니다.

또한, 이렇게 하면 알 수 없는 방식이지만, 문장을 만들 때마다 매번 채점한다는 용도로 사용됩니다.

그동안은 어느 정도 진행 상황이 되면 AI에게 확인을 받고, ‘여기를 수정해야겠다’는 식으로 반복하는 과정이었습니다.

하지만 한 글자라도 치면 바로 채점되기 때문에, 그렇게 해도 괜찮을 텐데.

저는 엉터리 스타일을 좋아하는데, 그렇게 해서 결국 점수를 매기고 결과를 내놓아가는 방식은 새로운 방식이라고 생각합니다.

제브는 아직 출시된 지 얼마 안 되어, 아직 다들 사용법을 잘 모르실 거라고 생각합니다. 저도 여러 가지 기능을 사용해 보려고 합니다.

잠시 광고를 소개합니다.

라인 오픈 채팅방을 운영하고 있습니다. 제가 궁금했던 내용을 게시하며, 개발 진행 상황이나 가끔 소식을 전할 예정이니 찾아주세요.

저는 2023년 5월 29일에 쓴 글입니다.

최근에 읽은 책 중 하나가 ‘마음챙김’이라는 책인데, 정말 도움이 되었습니다. 마음챙김은 현재에 집중하고 자신의 생각과 감정을 있는 그대로 받아들이는 연습입니다. 처음에는 쉽지 않았지만, 꾸준히 연습하다 보니 점점 더 편안해지는 것을 느꼈습니다.

특히, 스트레스 해소에 도움이 된다는 점이 좋았습니다. 스트레스를 받으면 머릿속이 복잡해지고, 불안한 감정이 들기 마련인데, 마음챙김을 통해 현재에 집중하면 이러한 부정적인 감정에서 벗어날 수 있습니다.

저는 매일 아침 10분 정도 시간을 내어 마음챙김 명상을 합니다. 명상 앱을 이용하거나, 조용한 곳에서 눈을 감고 자신의 호흡에 집중하는 방식으로 진행합니다. 처음에는 잡념이 떠오르기도 했지만, 꾸준히 노력하다 보니 점점 더 집중할 수 있게 되었습니다.

마음챙김은 일상생활에서도 실천할 수 있는 방법이 많습니다. 예를 들어, 식사할 때 음식의 맛과 향에 집중하거나, 산책할 때 주변의 풍경을 자세히 관찰하는 것 등이 있습니다.

마음챙김을 통해 저는 더욱 평화롭고 행복한 삶을 살 수 있게 되었습니다. 여러분도 마음챙김을 통해 삶의 만족도를 높여보세요.

오늘 하루는 여기까지입니다!

**출처:** [note 원문](https://note.com/konho/n/n3d27d84de8ea)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 47청크*

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