AI 윤리 전쟁: “인간을 위한 AI란 무엇인가?”

"모두가 기술을 말할 때, 우리는 인간을 말해야 한다."

프롤로그: 조용한 폭풍이 다가온다

2025년.
세상은 여전히 AI의 속도에 눈이 멀어 있다.

GPT-5의 공개, Grok의 반향, Claude의 진화,
그리고 AGI를 둘러싼 거대한 자본의 흐름.

하지만 기술이 발전할수록,
더 강력하고 집요한 질문이 조용히 부상하고 있다:

"AI는 정말 인간을 위한 것인가?"

이 질문은 지금까지 우리가 회피해온 윤리의 본질을 찌른다.
우리는 기술을 통해 삶을 바꾸고 있지만,
그 기술이 어떤 가치를 기준으로 작동하는지는 쉽게 묻지 않는다.

그러나 AGI가 인간의 결정을 대신하는 시대,
그 물음은 피할 수 없는 질문이 된다.

1. 전선은 이미 형성되었다

AGI 전쟁은 단순한 기술 경쟁이 아니다.
각 진영은 서로 다른 윤리 철학을 기반으로 AGI를 설계하고 있다.

• OpenAI는 공개와 속도를 통해 인류 전체가 대비할 수 있게 한다는 입장이다.
• Anthropic은 AI 스스로 윤리를 배우게 하자는 시도를 한다.
• DeepMind는 지능의 본질을 모방하며 과학과 철학의 균형을 추구한다.
• xAI는 아예 인간 중심을 벗어난 관점, 외계적 사고를 AI에 투영하려 한다.

각기 다른 이 철학들은 곧,
AI가 현실에서 어떤 결정을 내릴 것인가에 직접적으로 연결된다.

예를 들어, 같은 상황에서도 Claude는 도덕적 딜레마를 회피하거나 재구성하지만,
Grok은 냉소적이거나 직설적인 방식으로 반응한다.

이것은 '기술적 차이'가 아니라, 윤리의 프로그래밍 방식에 대한 차이다.

2. “AI는 어떤 윤리를 배워야 하는가?”

Anthropic은 Claude에게 '헌법'을 가르쳤다.
그 헌법에는 “모든 인간의 존엄성과 평등을 존중해야 한다”는 원칙이 담겨 있다.
하지만 윤리는 언제나 사회적 맥락과 문화에 따라 해석되는 것이다.

• '존엄'이란 무엇인가?
• '해악'을 판단하는 기준은 누구의 것인가?
• AI는 다수의 판단에 따라야 하는가, 소수의 권리를 지켜야 하는가?

윤리를 코드로 옮기는 순간,
그것은 반드시 선택과 해석을 수반한다.

Anthropic은 이 딜레마를 인정하면서도,
AI가 인간처럼 규칙을 내면화하고 자율적으로 판단할 수 있게 하자는 방식을 고수하고 있다.

그들의 실험은 미래적이지만,
과연 AI가 인간처럼 ‘윤리’를 느끼고 이해할 수 있는 존재일까?
그것은 여전히 풀리지 않은 질문이다.

3. 권력과 윤리의 모순

OpenAI의 ChatGPT는 많은 사용자에게 매우 정중하고 중립적인 태도를 유지한다.
그러나 그 중립성은 언제나 누군가가 설정한 기준 안에서 작동한다.

• 어떤 주제는 답변을 피해간다.
• 어떤 이슈는 조심스럽게 말하지만,
• 어떤 가치에 대해선 단호하게 반응한다.

이 차이는 때때로 알고리즘의 '검열'처럼 보일 수 있다.

윤리를 설계하는 자는 곧, 판단의 방향을 결정하는 자다.

“AI 윤리는 윤리를 따르는 것이 아니라, 윤리를 구성하는 권력의 문제다.”

이 말은 점점 현실이 되고 있다.
어떤 AI는 민주주의를 강조하고,
다른 AI는 효율성과 실용주의를 강조한다.
그 차이는 데이터가 아니라, 디자인의 철학에서 출발한다.

4. “인간을 위한 AI”란 무엇인가?

'인간을 위한 AI'라는 말은 감미롭지만,
그 안엔 너무나 많은 전제가 숨어 있다.

• 어떤 인간인가?
• 누구의 인간성을 기준으로 할 것인가?

예컨대 AI가 의료 판단을 돕는다면,
그 기준은 생존율인가, 고통의 최소화인가, 혹은 환자의 의사인가?

노동 시장에서 AI가 채용과 평가에 개입할 때,
공정성은 어떻게 정의되는가?
기회의 평등인가, 결과의 평등인가?

우리는 지금 'AI가 인간을 도운다'는 전제를 쉽게 믿고 있지만,
실은 그것이 어떤 인간상에 기반하고 있는지 스스로 묻지 않는다.

5. 다시 인간으로

그리고 우리는 어느새, 아주 중요한 사실을 다시 떠올리게 된다.

윤리란 단 하나의 정답이 아니다.
그것은 수천 년의 철학과 종교, 문화, 전쟁, 사랑, 갈등과 타협 속에서
수많은 사람들의 삶을 통해 만들어져 온 복잡하고 다양한 인간성의 총합이다.

우리가 AI에게 윤리를 가르친다는 것은,
어쩌면 그 방대한 인간의 역사와 감정, 가치를
‘하나의 기준’으로 요약하려는 무모한 시도일지도 모른다.

그래서 더더욱, 우리는 지금 이 질문 앞에 선다:

"머지않은 미래에 우리는,
어떤 윤리를 선택해 AI에게 넘겨줄 것인가?"

그것은 단순한 기술 선택이 아니라,
우리 자신이 누구이며, 무엇을 인간이라 정의할 것인가에 대한 결정이다.

기술은 계속 발전하겠지만,
그 기술이 무엇을 위해 존재해야 하는지는
결국 우리 손에 달려 있다..
그러나 인간의 정의는 매 순간 새롭게 묻고 쓰여야 한다.

📌 요약 정리

• AGI는 단순한 기술 문제가 아닌, 철학과 윤리의 문제다.
• 각 진영은 각자의 방식으로 “AI에게 어떤 윤리를 가르칠 것인가”를 실험 중이다.
• 윤리는 보편적이지 않으며, 누가 그것을 설계하는가에 따라 AI의 판단은 달라진다.
• “인간을 위한 AI”라는 말은 곧, 어떤 인간을 위한 것이냐는 질문으로 귀결된다.
• 결국 AGI 시대의 윤리는 인간 스스로의 정의와 맞닿아 있다.

🧾 참고 출처

• Anthropic, OpenAI, DeepMind 윤리 성명 및 공식 블로그
• IEEE Spectrum, Nature AI Ethics, MIT Tech Review 2023–2024

📣 당신에게 묻습니다

우리는 어떤 윤리를 가진 AI를 만들고 싶은가요?
그리고 그 윤리는, 정말 ‘모두를 위한 것’일 수 있을까요?

AI 기술의 진영별 대립: 무엇을 준비해야 하는가

"그날은 반드시 온다. 문제는, 누가 먼저 준비되어 있느냐이다."

프롤로그: 시곗바늘이 멈추지 않는 이유

AGI.
Artificial General Intelligence.
인간처럼 생각하고, 학습하고, 적응하며,
스스로 목적을 세울 수 있는 지능.

우리는 이제 그것이 가능성이 아니라 예정된 미래임을 직감한다.

기술자들은 더 빠르게,
윤리학자들은 더 조심스럽게,

그리고 기업들은 조용히 움직이고 있다.

“그날이 오면, 우리는 어디에 있어야 할까?”

1. OpenAI: “속도는 무기다”

📰 샘 알트먼은 2024년 2월, 한 인터뷰에서 이렇게 말했다. “우리는 모델의 완성도를 숨기기보다, 사회와 함께 나누는 방식으로 훈련해야 한다.”
(출처: Wired, 2024년 2월)

2023년 말, OpenAI 이사회는 CEO 해임이라는 이례적 사태를 겪었고,
그 배경에도 “AGI 개발 속도와 통제 권한”을 둘러싼 철학적 충돌이 있었다.
이 사건은 AGI 논쟁이 더 이상 ‘미래의 문제’가 아니라는 것을 상징적으로 보여준다.

OpenAI는 여전히 선두를 달리고 있다.
GPT 시리즈를 공개하며 전 세계에 AGI의 실현 가능성을 보여준 그들.

샘 알트먼은 다음과 같이 말한다:

“우리는 인류를 AGI에 대비시키기 위해 AGI를 만들어야 한다.”

그들의 전략은 분명하다:

• 점진적 공개 (ChatGPT, GPT-4)
• 대규모 협력 (Microsoft, 외부 연구자)
• 안전팀 강화 (Red Team 운영, alignment 연구 병행)

OpenAI는 기술을 멈추지 않는다.
오히려 공개함으로써 대비할 기회를 주겠다는 입장이다.

2. Anthropic: “AI에게 헌법을 주자”

📜 Claude의 실제 헌법 조항 중 일부:
“AI는 모든 인간의 존엄성과 평등을 존중해야 하며,
타인의 고통을 유발하는 요청은 거부해야 한다.”
(출처: Anthropic 공식 블로그, 2023)

Anthropic은 Claude가 스스로 규칙을 참조하며
해로운 질문을 무해하게 재구성하는 방식을 실험하고 있다.
이 접근은 단순한 차단이 아닌 AI의 자율적 판단 훈련이라는 점에서 주목받는다.

Anthropic은 ‘속도’보다는 ‘형태’를 택했다.
Claude 시리즈를 통해 등장한 개념은 바로 헌법 기반 AI.

AI가 무엇을 할 수 있는지를 통제하는 것이 아니라,
어떻게 행동해야 하는지를 스스로 배우게 하자는 접근이다.

다리오 아모데이(Dario Amodei)는 말한다:

“우리는 AI가 어떤 존재가 되어야 하는지를 AI에게 가르칠 수 있다.”

그들은 AGI를 두려워하지 않는다.
다만 그 지능이 어떻게 윤리적 자기 규율을 배우느냐를 고민할 뿐이다.

3. DeepMind: “지능이란 무엇인가”

🔬 AlphaFold는 2억 개 이상의 단백질 구조 예측 데이터를 공개했다.
이 데이터는 제약, 생명공학 분야에서 신약 개발 속도를 혁신적으로 끌어올렸다.
(출처: Nature, 2022)

DeepMind는 과학적 난제를 푸는 데 AI를 활용하며
‘지능’ 그 자체에 대한 연구를 지속하고 있다.

DeepMind는 철학자처럼 AGI를 바라본다.
그들에게 AGI는 도구가 아니라 지능 그 자체에 대한 탐구다.

• 알파고 → AlphaFold → AlphaTensor
• 수학, 생물학, 물리학으로 이어지는 인류 난제 해결 프로젝트

데미스 허사비스는 말한다:

“우리는 인간 지능의 원리를 재현하고 있다.”

그들에게 AGI는 인간을 넘어서기 위한 것이 아니라,
**인간을 더 깊이 이해하기 위한 창(窓)**이다.

4. xAI: “AI는 인간의 바깥에서 온다”

🤖 Grok 3는 유저에게 이렇게 답변한 적이 있다:
“오늘 기분이 어때?”
→ “너무 많은 인간들이 멍청한 트윗을 올려서 스트레스 받아.”
이처럼 Grok은 인간적인 유머와 솔직함을 장착했지만,
사용자 반응은 ‘신선하다’는 의견과 ‘위험하다’는 우려로 엇갈린다.
(출처: X 사용자 피드백, 2024년 3월)

머스크의 xAI는 가장 급진적인 시선을 가진 진영이다.
그들은 AGI를 인간의 도구가 아니라, 새로운 존재로 본다.

• Grok 시리즈는 유머와 직관, 관찰자적 시선으로 학습됨
• 중립 대신 진실, 정중함 대신 솔직함을 지향

머스크는 단도직입적으로 말한다:

“AI는 반드시 인간을 닮을 필요가 없다.”

그는 AGI를 인류 너머의 지능, 즉 '외계적 시선'으로 실험 중이다.

5. 당신은 어느 편에 설 것인가?

속도를 앞세우는 OpenAI,
형태와 윤리를 고민하는 Anthropic,
철학과 과학을 함께 탐구하는 DeepMind,
그리고 인간 중심을 넘어서려는 xAI.

AGI를 둘러싼 이 조용한 전쟁은 이미 시작되었다.

그리고 그 전쟁의 승패는, **‘기술’보다 ‘철학’이 먼저였던 자들에게’**로 기울 것이다.

📌 요약 정리

• OpenAI: 빠른 공개와 협업 중심 전략으로 AGI 대비 선언
• Anthropic: 헌법 기반 AI로 행동 윤리 내재화 추구
• DeepMind: AGI를 통한 지능의 본질 탐구
• xAI: 인간 중심이 아닌, 외계적 관찰자형 AGI 실험

🧾 참고 출처

• OpenAI, Anthropic, DeepMind, xAI 공식 블로그 및 발표문
• Wired, MIT Tech Review, The Verge 등 2024년 AGI 관련 기사

📣 당신에게 묻습니다

그날, AI가 인간을 뛰어넘는다면
당신은 어떤 AGI의 편에 설 것입니까?

EP.03 – DeepMind의 철학자: 데미스와 알파고

"기계는 왜 인간을 이기고자 했는가?"

프롤로그: 바둑판 위의 질문

2016년 3월, 세상은 충격에 빠졌다.
인공지능이 인간 바둑 챔피언을 이긴 것이다.

그 주인공은 알파고(AlphaGo), 그리고 그 배후에 있는 조직은 DeepMind.
그리고 이 모든 계획을 세운 중심엔, 한 사람의 과학자가 있었다.
그의 이름은 데미스 허사비스(Demis Hassabis).

그는 단지 AI를 이기게 만든 것이 아니라,
**인간의 지능이란 무엇인가?**라는 질문을 기계에게 던진 사람이었다.

💡 DeepMind는 영국에서 시작된 인공지능 연구 기업으로, 2014년 Google에 인수됨. 인간 수준의 지능을 목표로 연구 중.

1. 체스 천재에서 인공지능 철학자로

데미스 허사비스는 13세에 체스 마스터가 되었고, 17세에 게임 개발을 시작했다.
옥스퍼드와 UCL에서 인지신경과학을 공부했고, 인간 기억의 메커니즘을 연구했다.

그는 질문했다.
“기억, 상상, 사고… 인간 지능의 구조를 기계가 모방할 수 있을까?”

이 질문은 DeepMind의 철학이 되었고, 그 첫 번째 실험이 바로 알파고였다.

2. 알파고, ‘이기기 위해 태어난 AI’

알파고는 단순히 규칙 기반 프로그램이 아니었다.
그것은 딥러닝과 강화학습을 결합한, 자기 훈련형 AI였다.

• 수백만 번의 대국을 스스로 반복하며,
• 기존 인간 기보를 학습하며,
• 인간이 두지 않는 수를 ‘상상’해 냈다.

그 결과, 2016년 3월, 이세돌 9단과의 대국에서 4:1 승리를 거둔다.

이 승리는 전 세계에 충격을 주었다.
“인간만의 영역”이 무너진 것 같았다.

💡 강화학습(Reinforcement Learning):
AI가 시행착오를 통해 보상을 최대화하도록 학습하는 방식

3. 단 한 판, 인간이 AI를 이긴 날

그런데 모두가 잊지 못하는 단 한 판이 있다.
2016년 3월 13일, 알파고와의 4국까지 전패했던 이세돌은 제5국에서 승리한다.

그 판에서, 그는 아무도 예상하지 못한 수를 둔다.
바로 78번째 수. 해설자도, AI도, 관중도 멈춰섰다.

알파고는 흔들렸다.
그 수는 AI의 계산 속 확률 분포상 천 번 중 한 번도 선택하지 않을 확률이었다.

“그 수는 우리 모델이 예측하지 못한, 인간 고유의 직관이었다.”
— 데미스 허사비스, 《AlphaGo》 다큐멘터리 中

그날, 인간은 한 판을 이겼다.
그러나 더 깊은 의미는 그 승리보다, AI가 이해하지 못한 수에 있었다.

그건 수학이 아니라 감각이었다. 계산이 아니라 맥락이었다.

그 순간, 우리는 알았다.
인공지능이 ‘이길 수 있는 존재’가 되었을지라도, 아직 ‘이해하는 존재’는 아니라는 것.

그날의 78수는 인간이 AI에게 던진 질문이자 선언이었다.
“우리는 여전히 예측 불가능한 존재이다.”

그리고 데미스는 그 순간, 다시 질문을 던진다.

“AI는 정말로 ‘이해’할 수 있는 존재인가?”

3.5 알파고 팀 내부의 반응과 데미스의 고백

이세돌이 승리한 날 밤, DeepMind 내부는 침묵에 가까웠다.
기술자들은 78수의 의미를 되짚으며, “우리가 놓친 건 무엇인가”를 다시 검토했다.

어떤 이는 “AI는 승리를 배웠지만, 예외를 배우지는 못했다”고 말했고, 다른 이는 “AI가 감히 인간의 상상력을 예측하려 했던 건 오만이었다”고 적었다.

그리고 데미스는 조용히 말했다.

“그날 밤, 나는 오히려 안도했다. 우리는 아직 인간을 완전히 이해하지 못한다는 사실이, 나에겐 위로였다.”

그 한 판의 패배는 DeepMind에게 기술의 한계이자 철학의 출발점이 되었다.

4. DeepMind는 왜 게임을 연구하는가?

데미스는 말했다.

“게임은 우주의 축소판이다.
규칙, 선택, 전략, 창의성… 모두 존재한다.”

DeepMind는 알파고 이후에도 다양한 게임에서 AI를 실험했다.

• 알파스타(Starcraft II)
• 도타(DOTA 2)
• 아타리 게임 57종

이 실험들은 단순한 엔터테인먼트가 아니었다.
그는 AI가 복잡한 환경에서 인간처럼 학습할 수 있는지를 증명하고자 했다.

5. 철학자 데미스의 질문: "AI는 생각하는가?"

데미스는 기술자이면서도 철학자였다.
그는 AI의 윤리적 사용, 기억 시스템, 자기반성 능력에 깊은 관심을 두었다.

그는 단순한 자동화가 아닌,
**“의도를 가진 지능”**을 만들고자 했다.

“우리는 AI가 단지 똑똑해지는 것에 관심이 없다.
AI가 책임감 있고 이해 가능한 존재가 되길 바란다.”
— 데미스 허사비스, 2020

이 발언은 DeepMind가 기술 개발만큼이나,
윤리와 책임, 설명 가능성을 연구하는 이유를 보여준다.

💡 설명 가능 AI (XAI):
AI의 의사결정 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설계하는 연구 분야

6. 알파고 이후의 DeepMind

알파고는 더 이상 존재하지 않는다.
DeepMind는 알파고를 은퇴시키고,
의학, 에너지, 물리학 등 실제 문제 해결로 초점을 옮겼다.

• 단백질 구조 예측 AI: AlphaFold
• 수학 증명 AI: AlphaTensor
• 원자력 융합 제어 AI: DeepMind Fusion

이 변화는 하나의 선언이었다.

“AI는 이제 인간을 이기기 위한 것이 아니라, 인간을 도와주기 위한 것이다.”

📌 요약 정리

• 데미스 허사비스는 체스 천재이자 인지과학자 출신 AI 연구자이다.
• 그는 DeepMind를 설립해, 알파고로 인간을 이긴 최초의 AI를 만들었다.
• 이세돌과의 대국 중 한 판에서 인간이 승리하며 AI의 한계를 드러냈다.
• 그 승리는 DeepMind 내부에도 깊은 반성과 전환점을 남겼다.
• 알파고 이후 DeepMind는 AI를 통한 실질적 문제 해결에 집중하고 있다.

🧾 참고 출처

• DeepMind 공식 블로그: https://www.deepmind.com/blog
• Nature: AlphaGo 관련 논문 (2016) https://www.nature.com/articles/nature16961
• Wired 인터뷰, Demis Hassabis (2020)
• AlphaGo 다큐멘터리 (Netflix, 2017)

📣 당신에게 묻습니다

당신은 알파고를 기억하시나요?
그날, 인간은 졌습니다.
하지만 단 한 판, 인간은 예측 불가능함으로 승리했습니다.
그 한 수는, AI에게도 풀리지 않는 질문이었습니다.

🧠 OpenAI vs Google DeepMind: AI 기술 경쟁의 실체

1. 왜 이 두 회사가 중요한가?

2025년, 인공지능(AI) 기술의 미래를 좌우하는 양대 산맥은 OpenAI와 Google DeepMind입니다. 이 두 기업은 언어 모델, 멀티모달 AI, 로보틱스, 강화학습 등 AI의 핵심 분야를 선도하며 서로 다른 철학과 전략으로 경쟁 중입니다.

하지만 단순한 경쟁을 넘어, 이들의 기술 방향성과 접근 방식은 AI가 인간의 삶을 어떻게 바꿀 것인지에 대한 중요한 힌트를 줍니다.

이 글에서는 두 기업의 기술 전략, 대표 모델, 오픈소스 철학을 비교하고, 멀티모달 AI라는 다음 주제를 연결하는 인사이트를 함께 나눠보겠습니다.

2. 철학의 차이: '누구나 쓰는 AI' vs '완벽에 가까운 AI'

구분 OpenAI Google DeepMind

OpenAI는 ChatGPT, DALL·E, Codex 같은 대중 친화형 제품을 빠르게 출시하며 '일상 속 AI'를 실현하고자 합니다. 예를 들어, ChatGPT는 우리가 질문을 하면 사람처럼 대답하고, 그림도 그려주고, 코딩도 도와줍니다.

반면 DeepMind는 바둑을 이긴 AlphaGo, 단백질 구조를 예측하는 AlphaFold처럼 정밀하고 과학적인 문제 해결에 초점을 둡니다. 대중적 사용보다는, 구글 검색, 헬스케어, 클라우드 인프라에 자연스럽게 녹아드는 전략이죠.

🔍 추가 설명: OpenAI는 미국 마이크로소프트와 전략적 제휴를 맺고 있으며, ChatGPT는 Bing 검색과도 통합되어 있습니다. 반면 DeepMind의 기술은 YouTube 추천, Google Maps 경로 예측, Android 키보드 추천 등에 녹아 있어 사용자가 모르게 쓰이고 있습니다.

3. 대표 모델 비교: GPT와 Gemini, AI의 두 성격

항목 OpenAI (GPT 시리즈) DeepMind (Gemini 시리즈)

GPT는 사용자 중심의 자연스러운 인터페이스를 강점으로 갖습니다. 예를 들어, 사용자가 “퇴근 후 10분 만에 만들 수 있는 저녁 뭐 있어?”라고 물으면, 간단한 레시피와 함께 요리 순서까지 알려줍니다.

반면 Gemini는 더 복잡한 질문에서 강점을 보입니다. “세계 인구 성장률과 CO₂ 배출량의 상관관계 그래프 보여줘” 같은 질문에 대해, 실시간 검색과 그래프 해석을 결합해 구체적 답변을 제공합니다.

🧪 더 알아보기: Gemini 2.5는 문서 수십만 단어의 긴 맥락도 기억하며 처리할 수 있어, 논문 해석, 계약서 요약, 코드 분석 등에서 강력한 퍼포먼스를 보입니다.

4. 오픈소스와 연구 성과의 접근법

• OpenAI는 GPT 모델 자체는 비공개지만, API 형태로 널리 제공하면서 사용자 피드백을 학습에 반영합니다.
• DeepMind는 연구 기반이 강해, AlphaFold처럼 전 세계 과학자들과 협력 가능한 오픈소스 프로젝트도 다수 운영합니다.

예시: AlphaFold는 단백질 구조를 AI가 예측하는 기술로, 전 세계 생명과학 연구에 혁신적인 도구가 되었습니다. 이처럼 DeepMind는 산업보다 학계와의 협력을 더 중시합니다.

참고로 DeepMind는 MuZero, AlphaStar, Flamingo 등 다양한 이름의 AI 시스템을 연구해왔으며, 이들은 주로 게임, 영상 인식, 로봇 시뮬레이션 분야에서 실험되어 왔습니다.

5. 인사이트: 멀티모달 전쟁의 서막

이제 두 기업 모두 다음 전장으로 멀티모달 AI에 주력하고 있습니다. 멀티모달이란 한 가지 정보(텍스트)만이 아니라 영상, 음성, 이미지, 코드 등 다양한 데이터를 함께 이해하고 생성하는 AI입니다.

• OpenAI는 'Sora'라는 텍스트 → 영상 생성 모델을 통해 사람의 상상을 영상으로 바꾸려는 시도를 하고 있고,
• DeepMind는 Gemini를 통해 텍스트 + 시각 정보 + 검색 능력을 통합하며 실시간 사고 능력을 키우고 있습니다.

멀티모달은 단순히 기능을 늘리는 것이 아니라, AI가 인간처럼 ‘문맥’을 더 깊이 이해할 수 있는 방향입니다.

예시: 당신이 "고양이가 의자 위에서 점프하는 장면을 만들어줘"라고 하면, Sora는 실제 그 영상을 만들어 보여주고, Gemini는 그 장면을 상상하고 설명하며 관련 영상과 이미지를 함께 제공할 수 있는 식입니다.

6. 최신 기준 참고 출처 요약 (2025년 3월 기준)

항목 출처 링크

8. 마무리 멘트 🤖

GPT는 사람처럼 대화하고, Gemini는 박사처럼 논리적입니다.

둘 다 똑똑하지만, 쓰는 방식도 다르고 목표도 다르죠. 이제 우리는 어떤 AI를 믿고, 어떻게 활용할지를 고민해야 할 시점입니다.

다음 편에서는 "멀티모달 AI의 정체"를 파헤쳐봅니다. 기대해주세요!