2024년 미국 대선에서 도널드 트럼프의 대통령 당선이 확실해지면서, 그의 AI 정책이 글로벌 AI 산업에 미칠 영향에 대한 분석이 활발히 이루어지고 있습니다. 이러한 시점에서 AI Matters는 흥미로운 실험을 진행했습니다.
실험1. 주요 생성형 AI에게 트럼프의 AI 관련 정책을 분석해달라고 요청했더니?
ChatGPT, Perplexity, Goover AI, Genspeak에 동일하게 “트럼프 대통령 당선이 AI 산업에 미치는 영향 분석”을 요청했고, 각 AI가 어떻게 다른 관점과 방식으로 이 복잡한 정책 이슈를 분석하는지 살펴보았습니다. 이 실험은 AI 서비스들의 정보 분석 능력과 특성을 비교해볼 수 있는 흥미로운 기회를 제공했을 뿐만 아니라, 같은 주제에 대한 다각적 분석을 통해 더 깊이 있는 통찰을 얻을 수 있었습니다.
챗GPT, Perplexity, Goover AI, Genspark AI가 분석한 리포트 바로가기
실험2. 클로드에게 주요 생성형 AI가 정리한 내용의 특징과 차이점 정리를 요청했더니?
4개의 생성형 AI 서비스가 실시간 정보를 바탕으로 정리한 내용을 포괄적으로 분석해 각 서비스의 특징과 차이점을 분석해 달라고 클로드에 요청했는데요. 클로드는 실시간 정보 탐색 기능은 없지만 제공한 정보를 정리하고 새로운 글을 작성하는 데 탁월한 성능을 보여줍니다. 클로드가 분석한 결과를 참고하면 특정 정보 탐색과 내용을 정리할 때 어떤 생성형 AI를 활용해야 할지 유용한 힌트를 얻으실 수 있습니다.
(이하 클로드 생성 결과)
2024년 미국 대선에서 트럼프의 당선이 AI 산업에 미치는 영향을 분석한 네 가지 AI 모델의 보고서를 검토한 결과, 각 모델은 독특한 분석 방식과 강점을 보여주었습니다. 이를 실제 분석 내용과 AI 서비스의 일반적 특성을 결합하여 평가해보겠습니다.
챗GPT는 복잡한 정책 내용을 체계적이고 명확한 구조로 정리하는 데 탁월함을 보여주었습니다. 특히 트럼프 행정부의 AI 정책, 글로벌 영향, 한국 영향, 제언의 4가지 섹션으로 명확하게 구분하여 분석했으며, 각 내용을 bullet point로 간단명료하게 정리했습니다.
챗GPT 분석 결과의 특징
- 구조적 접근: 정책, 영향, 제언을 명확한 섹션으로 구분하여 체계적으로 분석
- 실용적 관점: 구체적인 예시와 함께 실질적인 영향을 분석
- 균형잡힌 시각: 긍정적, 부정적 영향을 모두 고려하여 중립적 분석 제공
- 간결성: 핵심 내용을 명확하고 간단하게 전달
챗GPT는 정책 개요 파악과 전반적인 영향 분석에 가장 적합합니다. 특히 복잡한 정보를 이해하기 쉽게 정리해야 하는 상황에서 효과적입니다.
퍼플렉시티는 철저한 출처 관리와 객관적 데이터 기반의 분석을 제공했습니다. 모든 주요 주장에 대해 구체적인 출처를 명시하며, 체계적인 구조로 내용을 전개했습니다.
퍼플렉시티 분석 결과의 특징
- 학술적 접근: 인용과 참조를 활용한 academic한 분석 스타일
- 데이터 중심: 구체적인 수치와 통계를 활용한 분석
- 광범위한 영향 분석: 다양한 이해관계자 관점에서의 영향 검토
- 세부적인 인용: 각 주장에 대한 출처를 상세히 제시
퍼플렉시티는 실시간 정보 업데이트가 필요하고, 출처가 확실한 객관적 데이터 기반의 분석이 요구되는 상황에 가장 적합합니다. 특히 단순 웹페이지 뿐만 아니라 동영상, 이미지와 같은 다양한 출처를 활용한 내용 파악에 용이합니다.
구버AI는 “심층 답변”이라는 기능하에 각 주제에 대해 매우 상세하고 포괄적인 분석을 제공했습니다. 다양한 시나리오와 가능성을 고려한 깊이 있는 분석이 특징적입니다.
구버ai 분석 결과의 특징
- 심층적 분석: 각 주제에 대해 더 깊이 있는 설명과 분석 제공
- 시나리오 기반: 다양한 가능성과 시나리오를 고려한 분석
- 정책적 초점: 정부 정책과 제도적 측면에 중점을 둔 분석
- 포괄적 서술: 각 주제에 대해 광범위하고 상세한 설명 제공
구버ai는 정책 연구나 심층적인 영향 분석이 필요한 상황에 가장 적합합니다. 특히 다양한 관점에서의 종합적 분석이 요구될 때 효과적입니다.
젠스파크는 구체적인 사례와 출처를 균형있게 활용하며, SMR과 같은 구체적 정책 사례를 포함한 실질적인 분석을 제공했습니다.
젠스파크 분석 결과의 특징
- 산업 중심적: AI 산업과 시장에 초점을 맞춘 분석
- 구체적 사례: 실제 사례와 예시를 통한 설명
- 솔루션 지향적: 문제점과 함께 구체적인 해결방안 제시
- 기술적 관점: AI 기술 발전과 혁신에 중점을 둔 분석
젠스파크는 산업 영향 분석과 실질적인 대응 방안 수립이 필요한 상황에 가장 적합합니다. 특히 기술 산업 분야의 구체적 분석에 효과적입니다.
종합 평가
각 AI가 정리한 보고서의 정보 처리 방식의 차이를 간략하게 정리하면 다음과 같습니다.
- 챗GPT: 구조화된 요약 중심
- 퍼플렉시티: 출처 기반 객관적 분석
- 구버AI: 포괄적 심층 분석
- 젠스파크: 사례 중심 실용적 분석
어떤 AI를 언제 사용해야 할까?
각 AI 서비스는 고유한 강점을 가지고 있어, 분석 목적에 따라 적절히 선택하거나 조합하여 활용하는 것이 효과적입니다.
- 신속한 정책 개요 파악: 챗GPT
- 객관적 데이터 분석: 퍼플렉시티
- 심층적 정책 연구: 구버AI
- 산업 영향 분석: 젠스파크
실시간 정보 탐색과 분석 측면에서는 퍼플렉시티가 가장 효과적인 성능을 보여주었습니다. 출처 관리의 철저함과 최신 정보의 통합 능력이 이를 뒷받침합니다. 하지만 각 AI 모델은 저마다의 독특한 분석 방식과 강점을 가지고 있으며, 이들을 보완적으로 활용할 때 가장 효과적인 분석이 가능합니다. 특히 정책 분석과 같은 복잡한 주제를 다룰 때는 여러 모델의 분석을 종합적으로 검토하는 것이 바람직합니다.
관련 콘텐츠 더보기
