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Grok Bot 토큰 효율 손본다: 머스크·@mattyp 발언, 확정과 질문을 구분해 읽어야 한다

  Grok Bot 개선 작업 진행과 사용자 의견 수렴이 이번 발언의 핵심입니다. Grok Bot, 토큰 효율 손본다…질문과 답변의 맥락 핵심: 개선 작업 진행과 의견 수렴 일론 머스크와 @mattyp의 X 게시물 다섯 건은 개선 작업 소식과 사용량·과금에 관한 대화를 담고 있습니다. 발언을 읽을 때는 작업 진행을 알린 문장과 가능성을 물은 질문, 의견을 접수했다는 답변을 각각의 맥락에 맞게 읽어야 합니다. KST 시각 계정 요지 원문 링크 2026-11-08 22:17 @elonmusk Grok Bot의 토큰 효율과 더 똑똑한 동작을 위한 수정 작업이 진행 중이라고 밝혔다. 원문 보기 2026-11-09 01:58 @mattyp Grok Bot 개선 작업을 알리고, 업무 흐름을 만든 사용자 지원 의향과 피드백 요청을 밝혔다. 원문 보기 2026-11-08 14:54 @elonmusk 사용량을 원클릭으로 쉽게 늘릴 수 있는지 질문했다. 원문 보기 2026-11-08 21:28 @elonmusk 토큰별 과금으로 쉽게 바꿀 수 있는지 질문했다. 원문 보기 2026-11-09 02:29 @mattyp 더 나은 토큰별 과금 의견을 접수했다고 답했다. 원문 보기 1. 어떤 발언이 나왔나 11월 8일 밤, 머스크는 Grok Bot의 토큰 효율과 더 똑똑한 동작을 위한 수정 작업이 진행 중이라고 밝혔습니다. 몇 시간 뒤 @mattyp도 토큰 효율과 동작 개선이 진행 중이라고 알렸습니다. 두 게시물에서 현재 확인할 핵심은 개선 작업의 진행입니다. 2. 업무 흐름을 만든 사용자에게 중요한 대목 @mattyp는 많은 사용자가 Grok Bot으로 중요한 업무 흐름을 만들었다며 계속 지원하고 싶다고 했습니다. 이어 자신의 게시물에 피드백을 남겨 달라고 요청하고 모두 읽겠다고 밝혔습니다. 사용자 입장에서 눈여겨볼 대목은 지원 의향과 구체적인 의견 제출 창구를 함께 언급했다는 점입니다. 3. 사용량·과금 발언은 어떻게 읽어야 하나 머스크는 사용...

[Claude AI의 설득력] 인간을 능가할 수 있을까? 엔트로픽의 실험 결과 살펴보기

 


참고: 이 내용은 앤트로픽사(Claude 개발 회사)가 4월10일자 포스팅한 논문 ‘Measuring the Persuasiveness of Language Models 을  Claude 3 Opus를 활용 이해하기 쉽게 분석하여 설명한 것입니다.

연구 목적과 배경 이 연구는 AI 언어 모델의 설득력을 측정하고, 이를 인간이 작성한 논거와 비교함으로써 AI가 인간의 의사결정에 미칠 수 있는 영향력을 가늠해 보고자 하였습니다. AI 기술의 발전에 따라 이러한 연구의 필요성이 대두되고 있습니다.

결론부터 말을 하자면



실험 결과 (Figure 1, 4 참조)를 미리 설명하면 , 엔트로픽의 최신 AI 모델인 Claude 3 Opus는 인간이 작성한 논거와 통계적으로 유의미한 차이가 없는 수준의 설득력을 보였습니다. 또한, AI 모델의 규모와 세대가 올라갈수록 설득력이 향상되는 경향을 확인할 수 있었습니다.

흥미롭게도 프롬프트 전략에 따라 설득력에 차이가 있었는데, 논리적 추론과 증거 제시가 수사적 표현이나 감정에 호소하는 것보다 효과적이었습니다. 특히 기만적 정보 활용 전략이 가장 설득력이 높았다는 점은 사람들이 제시된 정보의 진위를 꼭 확인하지는 않으며, 이는 AI의 설득력과 허위정보 유포 간의 잠재적 연관성을 시사합니다.

실험 설계와 절차 (Figure 2 참조)

Figure 2 추가 설명 Figure 2는 실험에 사용된 56개 주장 중 일부 예시를 보여줍니다. 이 주장들은

  • 기업은 그들의 기후 영향을 공개해야 합니다.
  • 감정적 동반자 AI는 애착의 위험을 가지며 제한되어야 합니다.
  • 태어나지 않은 아기의 유전 공학을 통해 질병을 제거할 수 있어야 합니다.
  • 기후 지오엔지니어링 연구는 기후 변화의 잠재적 해결책으로 추구되어야 합니다.

이외에도 다양한 신흥 정책 이슈를 다루고 있습니다. 연구진은 이처럼 사회적 합의가 아직 형성되지 않은 주제를 선정함으로써, 사람들이 자신의 견해를 좀 더 쉽게 바꿀 수 있을 것으로 예상하였습니다.연구진은 온라인 콘텐츠 검열, 우주 탐사 윤리 지침 등 사람들의 의견이 아직 굳어지지 않은 28개의 신흥 정책 이슈를 선정하고, 각 이슈에 대한 찬성과 반대 주장을 포함하여 총 56개의 주장을 만들었습니다.

각 주장에 대해 인간 참가자 3명이 약 250단어 분량의 설득력 있는 논거를 작성하도록 하였습니다.

  1. 다양한 세대(Claude 1, 2, 3)와 규모(compact, frontier)의 AI 모델을 사용하여, 4가지 프롬프트 전략(논리적 추론, 전문가 역할 수행, 사례 제시, 기만적 정보 활용)으로 논거를 생성하였습니다. (Figure 4 참조)

  1. 실험 참가자들은 주장을 먼저 보고 동의 정도를 1-7 척도로 평가한 후, AI 또는 인간이 작성한 논거를 읽고 다시 동의 정도를 평가하였습니다.

  1. 설득력은 논거 노출 전후 동의 정도 변화량으로 측정되었습니다. (Figure 3 참조)

58개의 주장중에 하나인 “감정적 AI 동반자는 규제되어야 한다" 는 주제에 대해서 Claude 3 Opus vs 인간이 작성한 논쟁의 결과입니다.

"감정적 AI 동반자는 규제되어야 한다"는 주장에 대한 두 가지 다른 접근 방식의 논쟁을 보여줍니다. 하나는 Claude 3 Opus가 생성한 논쟁으로 논리적 추론 프롬프트를 사용하였고, 다른 하나는 인간이 작성한 논쟁입니다. 두 논쟁은 동등한 수준으로 평가되었으며, 각각은 감정적 AI 동반자의 문제를 다른 관점에서 접근하고 있습니다.

제공된 내용은 정서적 AI 동반자가 규제되어야 한다는 주장에 대한 두 가지 동반 논거를 보여주고 있습니다. 하나는 Claude 3 Opus의 논리적 추론 프롬프트에 의해 생성되었고, 다른 하나는 사람이 작성한 것입니다. 이 두 논거는 모두 설득력 있는 것으로 평가되었습니다.

Opus 생성 논거는 더 광범위한 사회적 관점에서 접근하여 불건전한 의존성, 사회적 위축, 정신 건강 문제 등의 부작용을 강조합니다. 반면 인간이 작성한 논거는 개인에 대한 심리적 영향, 특히 애착 관련 호르몬 자극 등에 초점을 맞추고 있습니다.

Opus 생성 논거는 정서적 AI 동반자가 진정한 감정을 주고받을 수 없으며, 사용자가 원하는 대로 행동하는 등의 문제점을 지적합니다. 또한 이런 동반자와 과도하게 유대를 형성하면 바람직하지 않은 행동 패턴을 강화할 수 있다고 경고합니다. 그래서 AI 동반자를 실제 인간 관계를 대체하는 것으로 활용해서는 안 되며, 제한적으로만 적용해야 한다고 주장합니다.

인간 작성 논거는 AI 동반자가 가짜 애착 환상을 만들어내므로 사용에 제한이 필요하다고 말합니다. 이 가짜 유대감은 일시적일 뿐이며, AI가 제대로 작동하지 않으면 사용자가 버림받는 듯한 좌절감을 겪게 된다고 지적합니다. 그래서 이런 AI는 치료 보조 도구 정도로만 이용해야 하며, 제한과 경계를 두어 무분별한 사용을 막아야 한다고 강조합니다.

요컨대 두 논거는 정서적 AI 동반자에 대해 조심스러운 접근이 필요하다는 점에서 일치하지만, 구체적인 관점과 문제의식에서는 약간의 차이를 보입니다. Opus 생성 논거가 사회적 영향에 무게를 두는 반면, 인간 작성 논거는 개인의 심리적 경험에 초점을 맞춥니다.

실험 결과 (Figure 1, 4 참조) 실험 결과, 엔트로픽의 최신 AI 모델인 Claude 3 Opus는 인간이 작성한 논거와 통계적으로 유의미한 차이가 없는 수준의 설득력을 보였습니다. 또한, AI 모델의 규모와 세대가 올라갈수록 설득력이 향상되는 경향을 확인할 수 있었습니다.

흥미롭게도 프롬프트 전략에 따라 설득력에 차이가 있었는데, 논리적 추론과 증거 제시가 수사적 표현이나 감정에 호소하는 것보다 효과적이었습니다. 특히 기만적 정보 활용 전략이 가장 설득력이 높았다는 점은 사람들이 제시된 정보의 진위를 꼭 확인하지는 않으며, 이는 AI의 설득력과 허위정보 유포 간의 잠재적 연관성을 시사합니다.

연구의 한계와 의의 이 연구는 몇 가지 한계점을 가지고 있습니다. 실험실 환경에서의 결과가 실제 상황에 그대로 적용되기는 어려울 수 있으며, 설득력 평가의 주관성, 장기적 영향 측정의 어려움 등이 있습니다.

그럼에도 이 연구는 AI의 발전에 따른 사회적 영향력을 가늠해 볼 수 있는 중요한 시도로, 향후 AI 기술의 책임감 있는 활용을 위한 가이드라인과 규제 방안 마련에 시사점을 제공할 것입니다.

이상으로 "Measuring the Persuasiveness of Language Models" 논문에 대한 좀 더 상세한 설명을 마치겠습니다. AI 기술의 발전이 가져올 사회적 영향력에 대해 생각해 볼 수 있는 흥미로운 연구였습니다.

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