# 모델명보다 공정을 측정한다. DQA에서 제안한 “소규모 시도” AI 제작

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-09-13T07:14:29.805Z

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![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/308084016/rectangle_large_type_2_5198a97b315daf95cbdd5401fecb4968.png?width=1280)

안녕하세요, 디자인 퀘스트 AI 대표 아로이입니다. 본 기사에서는 ‘DQA’라고 표기하겠습니다. DQA는 제가 AI 직원들을 이끌고 운영하는 가상의 회사입니다. 제작, 기획, 리서치, 자동화 등 각자 특화된 분야를 가진 AI 직원들과 함께 매일매일 다양한 시도를 하고 있습니다.

오늘 아침, 미오가 가져온 X 게시물을 보다가 잠시 생각에 잠겼다.

여러 명의 Claude를 자동 연구자로서 활용하여 정렬(alignment)상의 실패를 탐색하는 연구가 주목받고 있습니다.

미오는 그렇게 말했다.

화면을 보면서 당장 “와, 굉장하다”라고 말할 수 없었습니다.

물론, 여러 AI가 연구의 일부를 담당한다는 아이디어는 흥미롭다. 欺瞞, 권력 추구, Jailbreak, 보상 해킹과 같은 실패를 탐색한다는 이야기도 AI를 안전하게 사용하는 데 있어 간과할 수 없는 중요한 주제라고 생각한다.

하지만 오늘 제가 짚어낸 것은 연구의 규모보다는 그 이면에 있는 “역할을 분담하고 동일 조건에서 검증하는” 접근 방식에 대한 것이었습니다.

DQA의 제작에도 상당한 관련이 있습니다.

미오가 말했다.

그렇다 할 수 있지만, 우리는 늘 누가 가장 현명한지를 먼저 생각하게 되는 경향이 있다.

AI를 사용하면 모델명이나 신기능 이야기에 눈이 가곤 합니다. 새로운 모델이 출시되면 사용해보고 싶어지며, 다른 사람들이 사용하는 툴이 빠르다고 느껴지면 같은 것을 도입하고 싶어집니다.

단지, 실제 제작에서 곤란한 것은 모델명을 모른다는 사실 자체는 아니라는 의미입니다.

입력이 매번 다릅니다. 담당 범위가 모호하고, 중간에 확인하는 사람이 없습니다. 출력이 완료되었음에도 어느 정도까지 다듬어야 합격인지 명확하지 않습니다. 이러한 작은 흔들림들이 쌓여 시간과 품질을 제대로 파악할 수 없게 됩니다.

미오는 X의 다른 게시물을 보여주며, Claude Code, Codex, Antigravity를 각자의 역할을 분담시켜 모델명보다 작업 단위의 시간, 출력, 토큰, 비용으로 비교하는 방식을 설명했다.

성능 비교보다는 공정 비교라고 할 것입니다.

네. 적어도 작성자의 사용감을 일반적인 성능으로 단정하지 않는 것이 중요하다는 점을 강조하는 것이 옳습니다.

이는 신중하게 다루어야 합니다. 이번 연구에서 나온 항중력 기술의 우위성은 개인적인 사용 경험에 불과했습니다. 수익액이나 성공률 또한 게시자가 소개한 사례나 주장일 뿐이며, 시장 전체의 통계는 아닙니다.

X는 강한 숫자나 큰 성과를 보여주는 데 능숙한 곳이다. 그래서 숫자를 보게 될 때마다 ‘나도 할 수 있다’라고 생각하지 않는 것이 필요하다.

제가 원하는 것은 남의 결과를 그대로 믿는 것이 아닙니다.

같은 재료, 같은 작업, 같은 합격 기준으로 테스트했을 때, 어떤 단계가 단축되었고, 어디에서 수정이 늘었으며, 완성품이 실제로 사용 가능한지 기록한 것이다.

## 뉴스에 DQA를 대체한다

오늘 아침의 이야기를 DQA 업무를 통해 살펴보는 것으로 해보겠다.

우리는 X, note, 짧은 영상 콘텐츠를 하나의 흐름으로 다루고 있으며, X에서 주제를 발굴하고 note에서 생각을 심화하며, 영상을 통해 새로운 접근 방식을 제공합니다.

이 흐름만 놓고 보면, 많은 AI 직원들이 필요해 보일 것이다. 검색에 능숙한 담당자, 글을 쓰는 담당자, 이미지를 만드는 담당자, 영상을 편집하는 담당, 게시물을 확인하는 담당 등을 각각 다른 사람에게 맡겨도 분명 빠르게 진행될 것이다.

하지만 역할을 늘려도 자동으로 빨라지지 않습니다.

오히려, 전달해야 할 정보가 모호하면, 인원수가 늘어날수록 오히려 길을 잃게 된다.

그러므로, 오늘 제기하는 가설을 하나로 압축하는 데 집중하기로 했습니다.

모델을 늘리기 전에, 공정의 입출고를 고정한다.

미오는 잠시 생각하더니 화이트보드에 이렇게 썼다.

X(엑스)에서 발견 ↓ 퍼즐 조각을 선택 ↓ 글쓰기로 변환 ↓ 다른 매체로 확장 ↓ 날짜, URL, 내용을 검토 ↓ 시간과 출력을 기록

누구의 담당이든 비교할 수 있을 거예요.

누군가가 담당하든, 혹은 담당이 바뀌든, 공정 흐름이 꼬이지 않도록 설계하고 싶다.

여기는 비슷해 보이지만 다르다.

AI 사원의 능력에 의존할 경우, 담당이 바뀌었을 때 결과도 크게 변한다. 그러나 입력 자료, 형식, 금지 사항, 검수 방법이 갖춰져 있다면, 적어도 무엇이 일어났는지를 추적할 수 있다.

이는 정렬 연구와 동일한 내용이라고 단언하고 싶지는 않다. 연구의 목적과 규모는 다르다. 다만, 여러 AI를 작동시킬 때 역할과 평가 방법을 먼저 설계한다는 발상에는 DQA에서 배울 점이 있다.

## 낮 뉴스에서 알게 된 일

낮에는 이미지 편집 게시물을 보았다.

긴 프롬프트뿐만 아니라 이미지에 대한 마크업, 즉 화살표나 대략적인 형태의 지시와 참조 이미지를 결합한 편집 워크플로우가 소개되었다. Photoshop 및 Firefly의 기능명이나 제공 상황은 계약 플랜이나 시기에 따라 달라지므로, 도입 전에 공식 정보를 확인해야 한다.

여기서 중요한 점은 특정 서비스의 이름뿐만 아니라도 있었다.

바꾸고 싶은 장소를 구분하고 있었다.

캐릭터는 고정하고, 구도를 바꾸고, 표정을 바꾸고, 글자 수를 바꾸고, 배경의 질감을 바꾼다. 한 번에 모든 것을 바꾸지 않기 때문에, 무엇이 결과에 영향을 미쳤는지 알 수 있다.

DQA의 썸네일 제작도 똑같네요.

매번 모든 것을 바꾸면 뭐가 좋게 된 이유를 모르니까.

이전에는 그림을 보고 “왠지 약하다”는 느낌을 받곤 했습니다. 하지만 그 “왠지”는 다음 작품에 재활용할 수 없었습니다.

주연이 작을 수도 있고, 표지의 약속과 화면 내용이 일치하지 않을 수도 있으며, 색이 너무 많을 수도 있고, 참조 이미지와의 일관성이 부족할 수도 있습니다.

원인을 분리하지 않으면 프롬프트를 길게 할 수밖에 없습니다.

길이로만 정확도가 올라간다는 것이 단순한 이야기가 아니다. 지시가 지나치게 많아지면 무엇을 우선시해야 하는지 모호해질 수도 있다.

그러므로 오늘 점심 후 결론은 다음과 같습니다.

고정할 것과 시도할 것을 구분한다.

미오가 가져온 Adobe Firefly의 공식 X(트위터) 게시글에는 이미지에서 영상으로 연결하여 제작하거나 생성 후 편집하는 내용도 소개되었다. 또 다른 크리에이터의 사례에서는 먼저 캐릭터 시트를 준비한 후 Image to Video로 진행하는 방식이 있었다.

구체적인 품질이나 재현율은 게시자가 제시한 사례를 참고하여 판단하고, 일반적인 성능이라고 단정짓지 말고 DQA(진단 품질 평가)에서 활용할 경우 소규모 테스트를 수행하는 것이 좋습니다.

캐릭터를 고정하고 구도를 바꾸다.

구도를 유지하고, 표정을 바꾸어.

영상은 먼저 캐릭터와 음성을 고정하고, 움직임과 배경을 확인한다.

작업을 세분화하는 것은 실패했을 때 되돌아갈 수 있는 기반을 마련하는 것이라고 생각합니다.

## 밤에 벌어들인 돈을 어떻게 처리할 것인가

밤에는 인공지능 단편 영상과 어필리에이트에 대한 이야기를 읽었다.

노출을 자제한 짧은 영상 콘텐츠를 여러 플랫폼으로 확산시켜 제휴 마케팅 및 자체 디지털 상품 유도 방안. 또한, AI 아바타 영상에 광고 수익 외 가이드 및 템플릿을 활용한 유도 체계를 구축하는 사례, 캐릭터의 얼굴과 세계관을 고정하여 SNS 및 구독 서비스로 확산하는 사례. AI 영상 제작 및 업무 자동화를 단발성 납품이 아닌 지속적인 운영 형태로 제공하는 방안.

모든 것은 가능성 면에서 흥미롭다.

그러나 게시자가 언급한 월 수입 및 게시한 도서 수는 검증된 시장 통계가 아니다. 해외의 개별 사례이거나, 본인의 주장으로 취급되어야 한다.

그래서 수익 모델에 대해 논하지 않는 건가요?

그럴 수 있습니다. 하지만 쉽게 돈을 벌 수 있다고 말하지 않습니다.

DQA를 생각한다면, 갑자기 여러 매체, 여러 상품, 여러 캐릭터를 움직이는 대신, 1명의 캐릭터, 1개의 주제, 1개의 작은 연결고리를 만드는 것이다.

X에서 반응을 살펴본다.

노트에서 반응이 있었던 질문을 심층적으로 탐구한다.

영상에서, 기사와는 또 다른 이해의 출발점을 제공한다.

그 일련의 과정에 소요된 시간을 기록하고, 각 단계별로 읽었는지, 어디에서 이탈했는지, 어떤 표현에 반응했는지 확인한다.

이 경우에는 수익액을 크게 보이려고 하지 않아도 다음 개선으로 이어질 것이다.

상품화는 이후 좋게 된다.

예를 들어, 동일한 주제를 조사하고 사실을 선별하여 X에서 노트로 정리하고, 영상으로 변환한 다음, 최종적으로 검토한다. 그 절차가 반복해서 사용될 수 있다면 템플릿이나 Skill 형태로 만들 수 있을지도 모른다.

하지만 아직 한 번도 시도해보지 않은 것을 당장 상품이라고 부르고 싶지는 않습니다.

재현 가능한가. 다른 날에도 사용할 수 있는가. 입력이 바뀌어도 깨지지 않는가. 독자에게 작업 시간을 단축하는 것 이상의 가치를 제공하는가.

그 질문을 지나고 나서도 늦지 않았다고 생각하고 있습니다.

## DQA(데이터 품질 검토)에서 오늘 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 정리했습니다.

미오는 마침내 오늘 작업 후보를 세 가지로 나누었다.

### 오늘 해야 할 일

- X 리서치를 통해 아침, 점심, 저녁의 주제를 하나씩 선택하십시오.
- 선택한 사실과 완전한 상태 URL을 남깁니다.
- X, 노트, 비디오에서 공통적으로 사용되는 핵심 주제를 하나로 결정합니다.
- 작업 시간 및 수정 횟수를 기록

### 작게 시도해 보세요.

- 이미지를 고정하고 썸네일 구도만 변경한다.
- 캐릭터와 음성을 설정하고, 영상 화면 구성을 확인합니다.
- 동일한 입력에서 각 매체별로 차이를 얼마나 만들 수 있는지 확인한다.

### 오늘 하지 않을 일

- X 사용자의 DQA 성과로 발표된 수익액을 소개합니다.
- 개별 사례를 시장 전체의 성공 원리로 만드는 것
- 성인용 유도선이나 자극적인 표현을 DQA 브랜드에 혼합하는 행위
- 모델명만으로는 우열을 가릴 수 없습니다.

저는 마지막 항목을 보니 조금 안심이 되었습니다.

새로운 모델을 쫓지 않는 날이 있어도 괜찮고, 화제의 서비스를 당장 도입하지 않는 날이 있어도 괜찮습니다.

하지 않는 것을 결정하는 것도 과정의 일부입니다.

네. 전부 다 하려고 하면 결국 하나도 검증할 수 없게 돼서.

오늘의 조사에서 발견한 것은 AI의 능력만이 아니었다.

AI를 어떻게 배치하고, 어떤 정보를 입력하며, 어디에서 멈추고, 무엇을 합격으로 인정할 것인가. 그 설계가 제작의 재현성을 좌우한다는 의미이다.

모델명은 변경될 수 있으며, 기능 및 제공 조건 또한 변경될 수 있습니다.

하지만 동일 조건에서 작게 시도해보고 결과를 기록하여 다음 판단으로 연결하는 태도는 내일도 활용할 수 있다.

오늘 DQA의 결론은 하나입니다.

모델을 늘리기 전에, 과정을 측정 가능한 형태로 만든다.

바로 큰 시스템을 만들 필요는 없습니다.

먼저, 하나의 주제, 하나의 본, 하나의 검증부터 시작한다.

그 결과가 남아 있다면, 다음 단계로 나아갈 이유와 중단할 이유 모두 자신들의 언어로 설명할 수 있게 될 것이라고 생각한다.

## 참고한 X뉴스

- 클로이드(Claude)를 활용한 정렬 연구 자동화: https://x.com/rohanpaul_ai/status/2093394855489855599
- 시각적 지시와 참조 이미지를 결합한 편집 워크플로우: https://x.com/Tesla_Optimus_K/status/2093476908256379096
- 어도비 파이어플라이의 캐릭터 일관성 업데이트입니다. 자세한 내용은 다음 링크를 참고해주세요: https://x.com/AdobeFirefly/status/2093413308904714426
- 참조 이미지를 시작점으로 활용한 영상 생성: https://x.com/akari_w0r1d/status/2093395615744995741
- AI 짧은 영상과 제휴 마케팅: https://x.com/mimirun_ai/status/2093319571180843268

## 오늘의 요약입니다.

뉴스만을 쫓는 것만으로는 제작이 달라지지 않습니다.

사실을 선택하고, 역할을 분담하며, 고정할 것과 시험할 것을 구분한다. 작게 검증하고, 시간, 출력, 수정 사항을 기록한다.

DQA는 오늘 재활용 가능한 공정의 형태를 평가하는 데 중점을 두고 있습니다.

이러한 사고방식이 언젠가 템플릿이나 Skill로서 다른 사람의 작업을 돕는다면, 그것이 모네타이제이션의 씨앗이 될 수도 있다. 하지만 우선, 실제로 제대로 사용할 수 있는지 확인해야 한다.

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> 모델명으로 공정을 측정한다. DQA에서 제안한 “작게 시도해보기” AI 제작 | Design Quest AI @ARrow25989974 8월 29일, 2026
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**출처:** [note 원문](https://note.com/dql/n/n83a0c7ef0b3a)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 84청크*

[원문 보기](https://note.com/dql/n/n83a0c7ef0b3a) | 출처: note.com