5월 2025 - 7 / 2 페이지

AI 환각 문제의 현실과 미래: Anthropic CEO가 밝힌 인공지능의 새로운 기준

많은 이들이 AI가 인간 수준의 사고력을 갖게 될 날을 기대하고 있지만, 그 과정은 결코 직선적이지 않습니다. 최근 열린 ‘Code with Claude’ 행사에서 Anthropic의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 흥미로운 주장을 내놓았습니다. 그는 “현대의 AI 모델은 인간보다 덜 환각(hallucinate)한다”고 이야기했는데, 이는 AI의 잠재력뿐 아니라 현재의 한계까지 다시 살펴보게 만드는 중요한 발언이었습니다.

이 글에서는 그의 발언이 어떤 의미를 가지는지, AI의 환각 문제가 현재 어떤 수준에 이르렀는지, 그리고 이 문제가 어떻게 해결되고 있는지에 대해 알아보겠습니다.

환각이란 무엇인가: AI가 만들어낸 사실 같은 허구

AI 모델에서 말하는 ‘환각(hallucination)’은 인간이 경험하는 환각과는 조금 다릅니다. 여기서의 환각은 AI가 존재하지 않는 사실을 마치 진실처럼 만들어내는 현상을 말합니다. 예를 들어, 실제로 존재하지 않는 인물을 유명인으로 소개하거나, 없는 논문을 인용하는 경우가 이에 해당합니다.

이러한 문제는 단순히 틀린 정보를 전달하는 차원을 넘어섭니다. 특히 기업에서의 활용뿐만 아니라 정확성이 핵심인 의료, 법률, 금융 같은 분야에서는 심각한 결과로 이어질 수 있습니다. 때문에 이와 같은 환각 현상은 AI 신뢰성을 판단하는 중요한 기준이 되고 있습니다.

“AI는 인간보다 덜 환각한다”: 논란의 중심에 선 다리오 아모데이의 발언

다리오 아모데이 CEO는 “기준에 따라 다르겠지만, AI는 사람이 정보 오류를 내는 빈도보다 적게 실수한다”고 말했습니다. 인간은 종종 기억을 잘못하거나, 감정이나 편향된 사고로 잘못된 판단을 하곤 합니다. 뉴스 앵커나 정치인, 심지어 변호사도 자신있게 틀릴 수 있습니다.

그는 동시에 “AI의 환각은 놀라운 방식으로 발생한다”며, 인간의 실수와는 다른 위험성을 지니고 있음을 강조했습니다. 비슷한 실수처럼 보여도, AI는 매우 자연스러운 언어나 신뢰감을 주는 표현을 사용하기 때문에, 사용자로 하여금 그 진위를 쉽게 구분하지 못하게 만들 수 있습니다.

인간의 실수와 AI의 환각: 과연 무엇이 더 위험한가?

인간이 틀릴 때는 그 실수를 주변 맥락으로 파악하고 수정하기 쉽습니다. 반면 AI가 환각으로 생성한 정보는 너무 그럴듯하게 표현되기 때문에, 오히려 사실처럼 받아들여지는 경우가 많습니다.

실제로 미국의 한 로펌은 Claude AI를 통해 법률 정보를 검색했지만, 이 과정에서 존재하지 않는 판례와 인물을 인용해 법원에 자료를 제출했고, 뒤늦게 오류를 인정하며 공개 사과한 일이 있었습니다. 이 사례는 AI 환각이 단순한 기술 문제가 아니라, 사회적 신뢰와 관련된 이슈임을 분명히 보여줍니다.

현재 AI 기술은 환각 문제를 어떻게 해결하고 있는가?

환각 문제는 아직 완전히 해결되진 않았지만, 여러 기술적 접근으로 점차 개선되고 있습니다. 그 중 대표적인 방식은 AI가 인터넷 검색을 통해 정보를 실시간으로 확인하고, 그 출처까지 명시하는 ‘웹 검색 통합’ 형태입니다.

예를 들어, OpenAI의 GPT-4.5는 이 방식을 적용함으로써 이전 버전보다 환각률을 크게 줄였습니다. Anthropic의 Claude Opus 모델 역시, 보다 정확한 사실 기반 출력을 위해 다양한 기술적 필터를 도입하고 있다고 밝혔습니다.

그러나 최신 AI일수록 ‘더 많이 환각한다’는 지적도

아이러니하게도, 더 똑똑해진 최신 AI 모델일수록 환각률이 오히려 높아졌다는 분석도 있습니다. OpenAI의 새로운 모델인 o3나 o4-mini는 이전 모델보다 더 자유롭고 유연하게 사고하지만, 동시에 ‘왜 틀렸는지 알 수 없는’ 오류를 생성하기도 합니다.

이는 고급 추론 능력을 지닌 AI가 더 창의적인 방식으로 정보를 재해석하기 시작하면서 비롯된 현상입니다. 즉, 정답을 단순히 찾아내는 것이 아니라, 인간처럼 창작하고 조합하는 능력을 갖게 되면서, 오류 역시 정형화되지 않은 방식으로 발생하고 있는 것입니다.

AI 환각: 안전성과 AGI 개발을 가로막는 걸림돌인가?

AGI(범용 인공지능)는 인간 수준 또는 그 이상의 사고를 할 수 있는 AI를 의미하며, 업계가 궁극적으로 추구하는 지향점입니다. 환각 문제가 AGI 개발을 막을 가장 큰 걸림돌이라는 주장도 있습니다.

하지만 아모데이는 “환각은 AGI의 본질적 한계가 아니라, 점진적으로 해결될 수 있는 문제”라고 말했습니다. 기술은 계속해서 개선 중이며, AI가 더 똑똑해질수록 해결 능력도 같이 발전할 것이라고 그는 강조했습니다.

AI 환각 문제를 피해가는 실제 적용 사례

대규모 언어 모델을 실제 서비스에 적용할 때는, 환각 현상에 철저히 대비한 운영 전략이 필요합니다. 예를 들어, Duolingo는 AI가 만든 콘텐츠에 대해 출처 확인과 철저한 검수를 통해 신뢰성을 확보하고 있습니다.

반대로 챗봇처럼 창의성이 더 중시되는 분야에서는 환각을 일부 허용하는 유연한 기준을 적용하기도 합니다. 사용 목적에 따라 AI 출력의 신뢰도를 달리 평가하는 방식입니다. MS Office의 Copilot은 이를 보완하기 위해 문서의 출처 링크를 제공하거나, AI가 제시한 정보에 대한 신뢰 점수를 함께 보여주는 방식을 도입한 바 있습니다.

기존 인간 시스템과의 비교: 뉴스, 정치, 교육

우리는 과거부터 잘못된 정보가 뉴스에서 보도되거나 정치인이 사실을 왜곡하는 장면을 자주 경험해왔습니다. 인간 사회 역시 완전 무결하지는 않습니다. 그런데 우리는 인간에게는 오류를 어느 정도 용인하면서도, 왜 AI에게는 완벽을 요구하게 될까요?

이는 AI가 동기나 감정을 설명할 수 없고, 결정을 내리는 방식이 불투명하기 때문에, 결과에 대해 더 높은 신뢰를 요구받기 때문입니다. 인간은 비판 대상이 될 수 있지만, AI는 구조적으로 설명 능력이 부족하기 때문에 더 엄격한 조건에서 평가됩니다.

사용자 입장에서 알아야 할 AI 환각 대응법

AI가 갈수록 똑똑해지고 있지만, 이를 이용하는 사용자들도 올바른 활용법을 알아야 합니다. 환각 문제를 최소화하고 싶다면 다음과 같은 기본적인 접근이 필요합니다.

우선, AI가 제공하는 정보의 출처를 확인하는 습관이 중요합니다. 정보가 신뢰할 수 있는 기관이나 데이터에서 나온 것인지를 살펴보아야 하며, 가능하다면 여러 AI 모델이나 다른 정보 채널을 비교해보는 ‘크로스체크’도 필요합니다. 또한 중요한 결정에 있어서는 AI의 출력을 즉시 따르기보다는 ‘보조 의사결정 도구’로 한정해 사용하는 것이 바람직합니다.

앞으로의 과제와 가능성: 환각을 넘어서려면

AI 환각 문제는 단지 기술적으로만 접근해서는 해결이 어렵습니다. 기술적 개선과 함께, 사회적 수용과 사용자 교육, 플랫폼 투명성 강화를 포함한 다각적인 대응이 병행되어야 합니다.

AI가 덜 환각하는 수준에 그치지 않고, 인간처럼 소통하고 신뢰를 구축하려면 향후 몇 년간 중요한 기준이 정리될 필요가 있습니다. AI의 설명력, 맥락 이해능력, 사용자와의 지속적인 대화 가능성 등이 그 기준이 될 것입니다. 현재 업계는 이를 위한 ‘캘리브레이션’과 새로운 성능 평가 방식 도입을 논의 중입니다.

AI의 발전은 이제 기술만의 문제가 아닙니다. 사회 전반의 이해와 준비가 필요한 시점이며, 환각 문제는 그 핵심에 놓여 있습니다. 이 글이 여러분의 비즈니스 의사결정과 미래 전략에 조금이나마 도움이 되기를 바랍니다.

AI 시대, 지식 노동자는 어떻게 살아남을 수 있을까: 혼란에서 재창조로의 여정

AI(인공지능)의 눈부신 발전 속에서 이제 우리는 단순히 일자리를 잃는 문제를 넘어, 인간으로서 어떤 가치를 지니고 있는지를 다시 고민해야 하는 시점에 와 있습니다. 특히 개발자, 디자이너, 데이터 분석가, 마케터 등 ‘지식 노동자(Knowledge Worker)’라 불리는 사람들은 AI의 자동화 능력에 가장 직접적인 영향을 받고 있습니다.

이 글에서는 AI가 지식 노동자에게 어떤 위협을 주고 있는지, 그리고 그 속에서 우리가 어떻게 의미와 정체성을 회복하며 다시 길을 찾을 수 있는지에 대해 함께 생각해보고자 합니다.

지식 노동자란 누구인가?

지식 노동자는 육체 노동이 아닌 지식과 사고, 문제 해결 능력을 바탕으로 업무를 수행하는 사람들을 말합니다. 이들은 정보 사회를 대표하는 인력으로, 콘텐츠 생산, 전략 수립, 데이터 분석, 시스템 설계 등 다양한 분야에서 활약해왔습니다.

예를 들면 소프트웨어 개발자는 단순히 코드를 타이핑하는 것이 아니라, 복잡한 시스템을 설계하고 논리적으로 문제를 해결해야 합니다. 이처럼 지식 노동은 ‘머리’로 하는 일이며, 물리적인 노동보다 창의성과 논리가 더 중요한 영역이었습니다.

AI가 자동화하는 지식 노동의 현실

우리는 오랫동안 AI가 대체하기 어려운 일로 지식 노동을 생각해 왔습니다. 하지만 현실은 빠르게 달라지고 있습니다. ChatGPT나 Google Gemini의 AI는 단순한 글쓰기나 번역에서 벗어나 이제는 보고서 작성, 코드 생성, 기획 업무에 이르기까지 점점 복잡한 작업을 빠르게 자동화하고 있습니다.

미국에서 일자리 관련 상상을 하나 들어보겠습니다. 한 개발자는 컴퓨터공학 전공에 외국계 IT 기업 재직, 억대 연봉까지 이뤘지만, 생성형 AI의 등장으로 순식간에 본인의 일자리를 잃었습니다. 이후 수백 번의 이직 시도를 했지만 끝내 도어대시 배달 일을 하게 되었다고 합니다. 그만큼 AI가 지식 노동의 안정성을 빠르게 흔들고 있다는 현실을 보여주는 사례입니다. 과연 상상에만 머무르는 일일까요?

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AI 충격 이후 시작된 질문: 나는 누구인가?

직업은 단순한 생계 수단 그 이상입니다. 많은 사람들은 자신의 일을 통해 정체성을 설명하고, 삶의 의미를 찾습니다. “나는 마케터다”라는 말은 단순한 직업 설명이 아니라, 자아의 한 부분입니다. 그런데 그 역할을 AI가 수행하기 시작하면서 정체성의 기반이 흔들리고 있습니다.

앞서 이야기한 개발자처럼, 직업을 통해 확보했던 자부심과 존재 이유가 하루아침에 무너지면 단순한 실업 이상의 충격이 찾아옵니다. 정신적인 공허감과 방향 상실, 그리고 삶의 목적에 대한 의문으로 이어질 수 있습니다. 이것이 바로 심리학에서 말하는 ‘존재의 위기(existential crisis)’입니다.

사람과 기술의 관계는 다시 정의되어야 합니다

기술이 아무리 발전해도 인간과 기술은 동일선상에서 비교해서는 안 됩니다. 인간만이 가진 감정, 공감, 윤리 의식, 시간의 흐름을 통해 깊이 얻은 통찰력 등은 AI가 용이하게 다룰 수 없는 영역입니다.

우리가 주목해야 하는 점은, 기술이 인간을 대체한다는 관점보다 ‘인간이 기술을 어떻게 바라보고 써야 하는가’에 대한 새로운 인식입니다. 과거 역사상 일과 자아는 시대에 따라 달라져 왔습니다. 농업 사회에서는 계절에 맞춰 땅을 읽고, 산업 혁명기에는 공장을 중심으로 움직였으며, 디지털 시대로 접어든 뒤에는 사무실에서 지식 중심의 업무가 중심이 되었죠.

AI는 바로 이 디지털 시대의 중심에 있던 지식 노동까지 변화시키고 있습니다. 이제 우리는 인류가 처음 마주하는 또 다른 노동 패러다임 앞에 서 있는 것입니다.

AI 시대, 지식 노동자는 무엇을 해야 할까?

AI의 발전을 막을 수는 없습니다. 그렇다면 지식 노동자에게 필요한 것은 ‘변화에 적응하는 자세’보다, 오히려 자신의 역할과 정체성을 새롭게 정의하는 근본적인 질문입니다. 특히, 다음 세 가지 관점에서 새로운 전략이 필요합니다.

첫째로, 단순히 업무 수행이 아닌 ‘의미 중심’의 역할을 재정립해야 합니다. AI로는 대체하기 어려운 인간 고유의 가치를 중심으로 일을 재설계하는 것입니다. 고객과의 신뢰관계를 기반으로 한 브랜드 전략, 조직 내부의 문화를 조성하고 공감을 유도하는 인사 정책, 스토리를 통해 감동을 주는 UX 설계 등은 여전히 인간의 감각이 중심이 됩니다.

둘째, AI는 정보는 잘 처리해도 ‘문맥’과 ‘상황’을 완벽히 해석하지는 못합니다. 고객의 미묘한 반응, 문화적 코드의 이해, 예상치 못한 변수에 대한 즉각적인 대응력 등 창의적 사고력은 여전히 인간만의 영역입니다.

셋째, 한 가지 기술만 익히는 것이 아니라, 다양한 분야를 넘나드는 융합 역량이 요구됩니다. 예컨대 기술을 이해하는 디자이너, 데이터를 해석하는 마케터는 예전보다 훨씬 더 경쟁력이 높습니다. 전공의 경계를 허물고, 기술, 감성, 인간 행동에 대한 통합적 이해를 갖춘 사람은 AI와 협업하는 미래 환경에서 더욱 빛나게 될 것입니다.

AI는 과연 창의성까지 대체할 수 있을까?

AI가 시를 쓰고 그림도 그리는 세상이 되었지만, 창의성이란 그저 결과물만으로 설명되지 않습니다. 한 사진작가는 AI 기반의 이미지 생성 도구 때문에 삶의 터전이 무너졌다고 말하지만, 여전히 자연을 직접 마주하고 스스로 셔터를 누르는 체험, 사진 속의 감정과 이야기를 전하는 워크숍은 대체될 수 없다고 했습니다.

창의성은 ‘무엇을 만들었냐’보다 ‘어떻게, 왜 만들었느냐’의 이야기입니다. 과정 속에서 피어나는 감정, 대상과 맺은 관계, 원하는 메시지를 담기 위한 고민 같은 것들입니다. 이것은 기계가 구현하기 힘든 영역입니다.

우리는 왜 일을 하는가?

빌리 아일리시의 노래 ‘What Was I Made For’처럼, 우리는 지금 근본적인 질문을 던지고 있습니다. “나는 왜 이 일을 하고 있는가?”, “나는 어디로 가고 싶은가?”

AI가 지식을 다루는 수많은 일들을 대신할 수 있어도, 인간은 여전히 ‘질문’을 던지는 존재입니다. 그리고 그 질문을 통해 의미를 찾고 정체성을 구성합니다. 일이란 단순히 돈을 벌기 위한 수단이 아니라, 사회에서의 역할, 자존감, 공동체에 기여하는 방법이기도 합니다.

어떤 일을 하느냐보다, 왜 그 일을 하느냐를 먼저 물어야 할 때입니다.

미래를 준비하는 우리의 자세

AI가 앞으로도 계속 발전할 것은 분명합니다. 언젠가는 인간과 유사한 인지 능력을 갖춘 AGI(범용 인공지능)가 등장할지도 모르죠. 하지만 그러한 세상이 온다고 해도, ‘인간다움’의 가치는 사라지지 않습니다.

우리는 여전히 공감할 줄 알고, 경험에서 배운 직관을 가지고 있으며, 완벽하지 않더라도 그것을 포용하고 의미를 만들어낼 수 있는 존재입니다. 때로는 비효율적이지만, 그 비효율 속에서 삶의 깊이가 생깁니다.

AI를 경쟁자가 아니라 도구로 받아들이고, 인간만이 발휘할 수 있는 감정, 상상력, 맥락 이해력, 관계 맺기 능력을 길러야 합니다. 그래야 이 새로운 시대에도, 우리는 고유한 존재 가치를 지켜낼 수 있습니다.

맺음말

AI가 가져온 변화는 단지 기술의 혁신이 아닙니다. 인간 정체성을 근본부터 흔드는 ‘지각 변화’입니다. 지식 노동자라면 단순히 이 변화에 수동적으로 적응하기보다, 자신이 왜 일을 하고 무엇을 위해 살아가는지를 재정의해야 할 때입니다.

생존 자체가 아니라, 재창조가 필요합니다. 기술에 휩쓸려 흐름에 몸을 맡기는 것이 아니라, 인간다움을 더 깊이 이해하고 강화하는 방향으로 나아가야 합니다.

이제 우리는 “어떻게 일할 것인가”를 넘어서, “어떻게 존재할 것인가”를 묻고 대답해야 할 시간입니다.

참고

ChatGPT Operator: o3 업데이트로 에이전트 기능 강화

ChatGPT가 점점 더 똑똑해지고 있습니다. 2025년 5월 OpenAI는 ChatGPT Pro 구독자를 위한 기능인 ‘ChatGPT Operator’를 대폭 업그레이드한다는 소식을 전했습니다. GPT-4o 대신 새롭게 탑재된 o3 모델은 단순한 성능 개선 수준을 넘어, AI가 실제 사용자를 대신해 웹에서 작업을 수행하는 ‘에이전트 기능’을 본격화하는 중요한 전환점이 될 수도 있을 것 같습니다.

이번 글에서는 OpenAI의 Operator가 어떤 기능을 갖추고 있으며, o3 모델로의 전환을 통해 얼마나 진화했는지, 그리고 그것이 실생활과 기업 환경에 어떤 변화를 가져올 수 있는지 쉽게 풀어드립니다.

OpenAI Operator란 무엇인가?

Operator는 단순한 챗봇이 아닙니다. 사용자의 지시에 따라 실제로 웹 브라우저에서 작업을 수행할 수 있는 ‘에이전트형 AI 시스템’입니다.

2025년 1월 첫 공개 때부터 마우스를 클릭하고 문서를 입력하며 웹페이지를 오가고, 정보를 수집하는 등 사용자를 대신해 실시간으로 ‘행동’할 수 있는 능력을 갖춘 것이 특징입니다. 예컨대 음식점이나 항공권 예약, 온라인 쇼핑리스트 작성, 정보 검색 및 정리 같은 일상적인 작업도 AI가 직접 수행해줍니다.

이런 기능은 Operator가 클라우드 기반 가상 브라우저에서 작동하기 때문에 가능한 일이며, 사용자들은 operator.chatgpt.com을 통해 그 과정을 실시간으로 확인하거나 필요한 경우 직접 승인할 수 있습니다. 결과적으로 Operator는 단순한 ‘도구’라기보다, 실질적인 ‘디지털 비서’의 성격을 띠고 있다고 볼 수 있습니다.

o3 모델로의 업그레이드: 무엇이 달라졌을까?

이번 업데이트 이후 기본 엔진이 GPT-4o에서 o3 모델로 바뀌면서, Operator의 전체적인 역량이 한 단계 도약했다는데 있습니다. 가장 큰 변화는 사용자의 지시를 받았을 때 이를 더욱 정확하게 이해하고, 완전하게 작업을 마칠 수 있는 ‘완성도’가 크게 높아졌다는 점입니다.

예를 들어, “6월 중 홍콩으로 가는 가장 저렴한 항공편을 찾아줘”라고 지시하면, Operator는 단순히 검색 링크를 나열하는 데 그치지 않고 실제 항공사 웹사이트에 접속해 가격과 일정을 비교하고, 이를 요약한 결과를 제공합니다.

또한 작업 도중 멈추거나 실수를 반복하던 이전 모델의 한계도 눈에 띄게 줄었습니다. 이제 Operator는 입력 오류를 자동으로 보완하고, 중간 생략 없이 완결성 있는 작업을 지향하며, 정리된 정보로 응답할 수 있게 되었습니다.

OpenAI에 따르면, 사용자 평가에서도 정보의 구조화 능력과 명확성, 결과물의 종합성에서 기존 모델에 비해 크게 우수하다는 피드백을 받은 것으로 나타났습니다.

주요 벤치마크 테스트 결과

실제 성능 개선은 수치로도 확연히 드러납니다. 대표적인 벤치마크 테스트 몇 가지를 살펴보면 Operator의 진화를 실감할 수 있습니다.

OSWorld 테스트에서는 웹상의 복잡한 업무 수행 능력을 측정했는데, 이전에는 38.1점을 기록했던 것이 o3로 바뀐 이후 42.9점으로 약 12% 상승했습니다.

보다 복잡한 웹 경로 탐색과 데이터 추출을 포함하는 WebArena 테스트에서는 점수가 48.1점에서 62.9점으로 크게 오르며 30% 이상의 성능 향상을 입증했습니다.

특히 AI가 능동적으로 작업을 수행하는지를 평가하는 GAIA 테스트에서는 이전 12.3점에서 무려 62.2점까지 상승했습니다. 이는 단순 자동화 수준을 넘어, 실제 문제 해결 역량이 급격히 향상되었음을 보여주는 중요한 지표입니다.

실생활에서 Operator의 활용 사례

성능이 좋아진 만큼 Operator는 일상에서도 큰 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어, 회식 장소 예약에 매번 30분 이상을 소비하곤 했습니다. 하지만 Operator를 활용한 이후에는 “강남에서 가성비 좋은 이자카야 5곳 추천하고 예약까지 해줘”라고 말만 하면, 5분 이내에 모든 과정을 완료해주기 때문에 시간과 노력을 크게 절약할 수 있을 것입니다.

또 다른 사례로, 복잡한 여행 계획을 준비하면서도 단 한 문장으로 문제를 해결할 수 있습니다. “숙소, 항공, 관광 일정을 예산 초과 없이 한 번에 짜줘”라고 요청하자, Operator가 자동으로 여러 요소를 조율해 최적화된 여행 계획을 제공해줄 수 있습니다.

기업 환경에서의 Operator 활용 방안

Operator는 일반 사용자뿐 아니라 기업 사용자에게도 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.

우선, 웹 데이터 수집이 필요한 팀에게는 Operator가 효율적인 조력자 역할을 합니다. 예를 들어, 특정 키워드를 중심으로 수많은 뉴스 기사를 수집하거나, 아마존 상품 리뷰 데이터를 모으는 등의 작업도 자동으로 수행할 수 있습니다.

또한 기업 내 내부 웹 기반 시스템에서 반복적인 입력이나 조회 작업을 자동화하는 것이 가능합니다. 로그인 후 특정 자료를 입력하거나 데이터를 추출하는 일들을 Operator가 대신 수행함으로써, 전반적인 업무 흐름이 훨씬 간결해질 수 있습니다.

보안 테스트 또는 시뮬레이션 작업이 필요한 상황에서도 Operator는 의미 있는 가치를 제공합니다. 예컨대, 비밀번호 변경 시나리오나 다양한 보안 위협 상황을 AI로 테스트할 수 있어 별도의 개발 환경을 만들지 않고도 사전 검증이 가능합니다.

철저하게 설계된 안전장치와 한계

물론 Operator가 웹환경에서 실시간 작업을 수행하는 만큼, 보안과 안전에 대한 우려도 당연히 따릅니다. OpenAI는 이를 위해 여러 가지 안전 장치를 마련했습니다.

먼저, 결제, 로그인, 금융 정보 입력 등 민감한 작업에는 사용자 확인이 반드시 필요하며, 실제로 자동 알림을 통해 94%의 작업에서 사전 승인이 요구됩니다. 특히 금융 정보 관련 작업의 경우 확인 절차가 100% 적용됩니다.

기업 환경이나 고위험 작업의 경우 ‘Watch Mode’를 통해 Operator의 행동을 실시간으로 감시하거나 필요 시 즉시 중단할 수도 있습니다. 보안 위험이 높은 이메일, 금융 서비스, 개인 클라우드 계정 등의 플랫폼에서는 Operator 기능이 차단되거나 별도의 승인을 거쳐야 하도록 설계돼 있습니다.

최근 이슈가 되었던 프롬프트 인젝션 공격 가능성도 시스템 내부에서 개선 중입니다. 이전 23% 수준의 취약도가 20%로 줄어들었으며, 보다 강력한 방어 체계를 도입하고 있습니다.

ChatGPT Pro 요금제에 우선 적용

Operator 기능은 현재 ChatGPT Pro 구독자만 우선 이용할 수 있습니다. 다소 높은 가격인 월 200달러(약 27만 원 수준)를 지불해야 하지만, 차별화된 서비스가 계속 소개되는 부분은 고민해볼 필요가 있어 보입니다. 참고로 경쟁 서비스인 구글의 Gemini AI 번들이 월 250달러라는 점을 고려하면 상대적으로 경쟁력 있는 가격이라고 볼 수 있습니다.

무엇보다 단순히 문장을 생성하는 수준을 넘어, 실제 사용자의 손과 눈이 되어줄 수 있는 AI 에이전트를 경험할 수 있다는 점에서 그 가치는 충분합니다.

앞으로의 전망: 기업 자동화의 게임체인저

Operator는 단순한 기술 구성 요소를 넘어, 업무 방식 자체를 변화시킬 수 있는 잠재력을 지녔습니다. 인력을 충분히 확보하기 어려운 스타트업이나 중소기업에서는 반복 업무나 기초 데이터 작업 등을 Operator를 통해 효율화할 수 있습니다.

앞으로 API 버전과의 통합이 확대되면, CRM이나 ERP 같은 기업용 시스템과도 자연스럽게 연결되어, 업무 자동화 수준이 한층 강화될 것으로 기대됩니다.

OpenAI 역시 Operator의 기능 고도화와 함께 안전성 확보를 최우선 과제로 삼고 있어, 앞으로도 지속적인 개선이 이루어질 전망입니다.

지금까지 ChatGPT Operator의 o3 업그레이드 내용과 그 의미를 살펴보았습니다. 이제는 단지 말만 잘하는 AI가 아닌, 실질적으로 사용자 곁에서 행동하고 도와주는 ‘디지털 협력자’로 진화하고 있습니다. 개인부터 기업의 의사결정자에 이르기까지, Operator의 진화를 주목해야 할 시점입니다.