[AI 뉴스] 2025년 12월 2주차 핵심 동향

주간 AI 뉴스

2025년 12월 9일 ~ 12월 15일

GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro 대전 | AI 신뢰성 70% 벽 | AI Agent 표준화 가속

이번 주 핵심 (TL;DR)

• GPT-5.2 출시: 책 300권 분량을 한 번에 이해하고, 소설 한 권 분량을 작성 가능. AI 지능 테스트 역대 최고점(90.5%). 깊은 생각/균형/빠른 응답 3가지 모드 선택 가능
• AI도 틀린다 - 70% 벽: 구글 테스트 결과, 가장 똑똑한 AI도 사실 확인 정확도가 70%를 넘지 못함. AI가 쓴 글도 반드시 확인하세요!
• AI 도구들의 공용어 탄생: 제각각이던 AI 도구들이 서로 소통하는 표준(MCP)이 정해짐. USB처럼 아무 AI나 연결해 쓰는 시대가 온다
• 무료 AI의 반격: 누구나 쓸 수 있는 오픈소스 AI가 수학 대회 2위, 대기업 AI와 어깨를 나란히. 비싼 구독료 없이 AI 활용 가능
• AI 잘 쓰는 사람이 17배 더 일 잘한다: 기업용 ChatGPT 사용이 1년 만에 8배 증가. AI 활용법을 배우면 생산성 격차가 6~17배까지 벌어진다

이번 주 핵심 숫자

📚 300권

GPT-5.2가 한번에 읽는 양

🧠 90.5%

AI 지능 테스트 역대 최고

⚠️ 70%

AI 사실확인 정확도 한계

📈 17배

AI 고수 vs 초보 생산성 격차

🚀 8배

기업 AI 도입 1년 성장률

💰 1조원

디즈니 AI 투자액

📱 28일

AI가 앱 하나 만든 시간

🎓 21일

무료 AI 학습 완료 기간

[Trend] 이번 주 핵심 트렌드

트렌드 1: AI 양대 산맥의 정면 대결 - GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro

이번 주 가장 큰 뉴스는 OpenAI의 "Code Red" 긴급 출시입니다. Google Gemini 3의 급부상에 위기를 느낀 OpenAI가 광고 사업을 미루고 전사 역량을 집중해, GPT-5.2를 예정보다 앞당겨 출시했습니다. 책 300권을 한 번에 읽고, 소설 한 권을 쓰는 능력뿐 아니라 경쟁사들을 압도하겠다는 강력한 의지가 담겨있습니다.

GPT-5.2 출시: 400K 컨텍스트, 128K 출력, ARC-AGI 90.5%

OpenAI가 GPT-5.2를 출시했습니다. 책 300권 분량(40만 단어)을 한 번에 읽고 이해할 수 있고, 소설 한 권 분량(12만 단어)을 한 번에 작성할 수 있습니다. AI 지능 테스트에서 90.5%로 역대 최고점을 기록했어요. "깊이 생각하기/균형/빠른 응답" 3가지 모드 중 상황에 맞게 선택할 수 있고, 이전 버전보다 3-4배 빨라졌습니다.

💡 이게 왜 중요할까요?

• 긴 문서 처리: 계약서, 논문, 코드 전체를 한 번에 분석 가능 (이전엔 잘라서 여러 번 해야 했음)
• 긴 글 작성: 보고서, 기획서를 처음부터 끝까지 한 번에 작성 가능
• 상황별 선택: 급할 땐 빠른 모드, 중요한 결정은 깊이 생각 모드 선택

📊 blogScore: 10/10 | 🏷️ OpenAI, GPT-5.2

Gemini 3 Pro 딥 리서치 에이전트: 복잡한 연구 자동화

Google도 가만있지 않았습니다. Gemini 3 Pro와 함께 "AI 연구원"을 공개했어요. PDF 문서를 읽고, 여러 자료를 종합해서, 복잡한 질문에도 "대학원생 수준"으로 답변합니다. 단순히 검색 결과를 보여주는 게 아니라, 진짜 조사를 해서 보고서를 써줍니다.

💡 이게 왜 중요할까요?

• 조사 업무 자동화: "이 주제에 대해 조사해줘" 하면 알아서 자료 찾고 정리
• 보고서 작성: 여러 문서를 읽고 요약 보고서까지 작성
• 경쟁 심화: OpenAI vs Google, 우리가 더 좋은 AI 쓸 수 있게 됨

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Google, Gemini 3 Pro

Claude Opus 4.5: "검증된 코딩 실력"은 내가 한 수 위

GPT와 Gemini의 싸움 속에 Anthropic의 Claude Opus 4.5도 조용히 강했습니다. 특히 SWE-Bench Verified(검증된 소프트웨어 엔지니어링 테스트)에서는 GPT-5.2보다 높은 점수를 기록하며, "실전 코딩은 Claude"라는 명성을 지켰습니다.

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Anthropic, Claude Opus 4.5, 코딩 AI

📌 이 트렌드가 나에게 미치는 영향: AI 회사들의 경쟁이 치열해지면 우리가 쓸 수 있는 AI가 더 좋아집니다. 이제 "긴 문서 전체 분석", "조사 업무 자동화" 같은 기능이 현실이 됐어요. 문서 작업이 많은 직장인이라면 주목하세요!

트렌드 2: AI도 틀린다 - 사실 확인 정확도 70%의 한계

충격적인 결과가 나왔습니다. 가장 똑똑한 AI도 "이게 사실인가?" 확인하면 10개 중 3개는 틀립니다. 구글이 테스트해봤는데, 어떤 AI도 70%를 넘지 못했어요. 그래서 "AI가 왜 이렇게 판단했는지 보여주는" 투명한 AI 시스템이 주목받고 있습니다.

Google FACTS 벤치마크: AI 팩트체크 정확도 70% 한계 발견

구글이 "AI가 사실 확인을 얼마나 잘하나?" 테스트했습니다. 결과는 충격적이에요. Gemini 68.8%, GPT-5 61.8%, Claude 51.3% - 가장 잘해도 100점 만점에 70점도 안 됩니다. 쉽게 말해, AI가 "이건 사실이야"라고 말해도 10개 중 3개 이상은 틀릴 수 있다는 뜻이에요.

💡 이게 왜 중요할까요?

• AI 글 그대로 쓰면 안 됨: 보고서, 이메일에 AI가 쓴 내용 확인 없이 쓰면 틀린 정보가 포함될 수 있음
• 중요한 건 직접 확인: 특히 숫자, 날짜, 인용문은 반드시 원본 확인
• AI는 초안 도구: AI가 써준 것은 "초안"으로 생각하고, 마무리는 사람이

📊 blogScore: 10/10 | 🏷️ Google, AI 신뢰성, FACTS

"속이 보이는 AI" 등장: 왜 그렇게 판단했는지 설명해주는 AI

그래서 해결책이 나왔습니다. "속이 보이는 유리상자 AI"예요. 기존 AI는 "결과만 알려주고 이유는 안 알려주는 블랙박스"였다면, 이 AI는 "왜 이렇게 판단했는지"를 설명해주고, AI가 한 일을 전부 기록으로 남깁니다. 회사에서 AI를 믿고 쓰려면 이런 투명성이 필수겠죠?

💡 이게 왜 중요할까요?

• 책임 소재 명확: AI가 실수해도 "왜 그랬는지" 알 수 있으니 개선 가능
• 기록이 남음: AI가 한 일이 전부 기록되어 나중에 확인 가능
• 법적 안전: 금융, 의료 등 규제가 엄격한 분야에서도 AI 사용 가능

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ NetSuite, Glass Box AI

📌 이 트렌드가 나에게 미치는 영향: AI가 틀릴 수 있다는 걸 알아야 합니다. "AI가 그랬으니까 맞겠지"는 위험한 생각이에요. AI가 쓴 글, AI가 찾은 정보는 반드시 한 번 더 확인하세요. 특히 숫자, 날짜, 인용문은 원본을 직접 찾아보는 습관을 들이세요!

⚠️ 지금 당장 실천하세요: AI가 써준 글을 그대로 보내면 안 됩니다! 1) 중요한 숫자/날짜는 구글 검색으로 확인 2) AI 글은 "초안"으로 생각하고 내 말로 다시 쓰기 3) 특히 계약서, 보고서, 뉴스 기사 작성할 때는 모든 사실관계 더블체크. AI는 비서가 가져온 메모고, 최종 결정은 내가 해야 합니다.

트렌드 3: AI 도구들의 공용어 탄생 - 아무 AI나 연결해 쓰는 시대

지금까지 AI 도구들은 제각각 따로 놀았습니다. ChatGPT, Claude, 여러 AI 도구들이 서로 연결이 안 됐어요. 그런데 이번 주, AI들이 서로 대화할 수 있는 "공통 언어"가 정해졌습니다. 마치 USB 규격이 생겨서 아무 기기나 연결할 수 있게 된 것처럼요!

MCP: AI들의 "USB 규격" 탄생

MCP(Model Context Protocol)는 AI들이 서로 대화하는 공통 언어예요. 쉽게 말해, 스마트폰 충전기가 USB-C로 통일된 것처럼, AI 도구들도 MCP로 통일되는 거죠. 이미 Claude Code, Cursor, WindSurf, Slack까지 MCP를 지원해서, 이 도구들끼리 자유롭게 연결할 수 있습니다.

💡 이게 왜 중요할까요?

• 자유로운 조합: 원하는 AI 도구들을 레고처럼 조립해서 쓸 수 있음
• 업무 자동화: Slack에서 바로 AI에게 일 시키기 가능
• 갈아타기 쉬움: 한 AI에서 다른 AI로 바꿔도 연결된 도구들 그대로 사용

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Anthropic, MCP, 표준화

AGENTS.md: AI들의 "명함" 표준

사람들이 처음 만나면 명함을 주고받잖아요? AI도 비슷한 게 생겼습니다. AGENTS.md는 AI의 자기소개서예요. "나는 이런 일을 할 수 있어, 이렇게 연락해" 같은 정보를 담아서, AI들이 서로를 발견하고 협업할 수 있게 해줍니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ goose, AGENTS.md

AI 업계 "UN" 탄생: 함께 규칙을 만들기로

주요 AI 회사들이 모여 "AI 연합"을 만들었습니다. 여기서 AI들이 지켜야 할 규칙, 보안 가이드라인, 서로 연결하는 방법 등을 함께 정합니다. 각자 다르게 만들면 혼란스러우니까, 업계가 뭉쳐서 표준을 만드는 거죠.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ Agentic AI Foundation

📌 이 트렌드가 나에게 미치는 영향: AI 도구를 고를 때 "MCP 지원"을 확인하세요! MCP를 지원하는 도구는 다른 AI들과 연결이 쉬워서, 나중에 더 많은 기능을 추가하기 좋습니다. 지금은 어려워 보여도, 곧 "AI끼리 알아서 협력해서 일하는" 시대가 옵니다. 그때 유리한 위치에 있으려면 지금부터 관심 가져두세요!

트렌드 4: 무료 AI의 반격 - 비싼 구독료 없이도 AI 쓴다

ChatGPT나 Claude처럼 돈 내야 쓰는 AI만 있는 게 아닙니다. 누구나 무료로 쓸 수 있는 오픈소스 AI들이 빠르게 성장하고 있어요. 놀라운 건, 이 무료 AI들이 미국 대학생 수학 대회에서 2위를 할 정도로 실력이 좋다는 거예요!

무료 AI가 수학 대회 2위! MIT, 스탠퍼드 학생들과 경쟁

무료로 쓸 수 있는 오픈소스 AI Nomos 1이 미국 대학생 수학 경시대회(퍼트남)에서 120점 만점에 87점으로 2위를 기록했어요! MIT, 스탠퍼드 등 세계 최고 대학 수학 영재들과 겨뤄서 얻은 성적입니다. 무료 AI도 이제 진짜 실력이 있다는 증거예요.

💡 이게 왜 중요할까요?

• 무료도 실력 있음: 비싼 AI만 좋은 게 아니라는 걸 증명
• 수학 문제 도우미: 복잡한 계산, 수학 숙제 도움받을 때 활용 가능
• 경쟁 심화: 무료 AI가 좋아지면 유료 AI 가격도 내려갈 수 있음

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Nomos 1, 수학 AI, 오픈소스

21일 만에 AI 만들기: 레시피까지 전부 공개!

Olmo 3.1은 "AI 만드는 법"을 전부 공개한 프로젝트예요. 보통 AI 회사들은 "어떻게 만들었는지"를 비밀로 하는데, 여기선 재료(데이터), 레시피(코드), 완성품(AI) 전부를 공개했습니다. 덕분에 누구나 똑같이 따라 만들 수 있고, 21일이면 학습이 끝납니다.

💡 이게 왜 중요할까요?

• AI 교육용: AI가 어떻게 만들어지는지 배우기 좋은 교재
• 맞춤 AI 가능: 공개된 코드를 수정해서 내 업무에 맞는 AI 제작 가능
• 비용 절감: 대기업 AI 안 쓰고 직접 운영 가능 (전문가 한정)

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Olmo 3.1, AI2, 오픈소스

무료 코딩 AI 도구 등장: Cursor 안 사도 된다?

코딩할 때 쓰는 AI 도구 Cursor가 유명한데요, 이제 비슷한 기능을 무료로 쓸 수 있는 Devstral 2가 나왔습니다. 내 컴퓨터에서 바로 실행되니까 회사 코드가 외부로 나갈 걱정도 없어요. 개발자들에게 좋은 소식!

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ Mistral, Devstral 2, AI 코딩

📌 이 트렌드가 나에게 미치는 영향: AI 구독료가 부담되셨나요? 무료 오픈소스 AI도 이제 꽤 쓸만합니다! 물론 설정이 좀 복잡하긴 하지만, "돈 들이지 않고 AI 쓰기"가 점점 현실이 되고 있어요. 특히 회사 데이터를 외부 AI에 보내기 꺼려지는 분들은 내 컴퓨터에서 돌아가는 오픈소스 AI를 검토해보세요.

트렌드 5: AI 요금 아끼는 방법 - 똑똑하게 AI 골라 쓰기

ChatGPT나 Claude 같은 AI를 쓰면 돈이 들잖아요. Google이 "상황에 맞게 AI를 골라 쓰면 돈을 반으로 줄일 수 있다"는 방법을 발표했습니다. 마치 가까운 거리는 버스, 먼 거리는 KTX처럼, 쉬운 일에는 저렴한 AI, 어려운 일에만 비싼 AI를 쓰는 거예요!

Google의 "AI 비용 절반 줄이기" 비법 공개!

Google이 BATS라는 방법을 공개했어요. 핵심은 간단합니다: "비싼 AI가 항상 좋은 건 아니다!" 카톡 답장 같은 쉬운 일에는 저렴한 AI, 논문 분석 같은 어려운 일에만 비싼 AI를 쓰는 거예요. 이렇게 하면 정확도는 2배, 비용은 반으로!

💡 이게 왜 중요할까요?

• 비용 절반: 같은 일을 하는데 AI 요금이 50% 줄어듦
• 정확도 2배: 일에 맞는 AI를 쓰니까 결과물도 더 좋아짐
• 실천법: 간단한 질문은 무료/저렴한 AI, 복잡한 분석만 유료 AI 사용

📊 blogScore: 10/10 | 🏷️ Google, BATS, AI 경제학

"AI 직접 만들까, 사서 쓸까?" 회사들의 고민

요즘 회사들은 고민이 많아요. "ChatGPT API 쓸까, 전문 AI 서비스 살까, 아예 우리가 만들까?" 연구에 따르면, 특정 업무에 맞춰진 AI가 범용 AI보다 성과가 13% 더 좋다고 해요. 회사마다 상황이 다르니, 신중하게 선택해야 합니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ Build vs Buy, AI 전략

📌 이 트렌드가 나에게 미치는 영향: AI 요금이 부담되셨나요? 무조건 비싼 AI가 좋은 게 아닙니다! 간단한 질문(맞춤법 검사, 간단한 번역)은 무료 AI나 저렴한 AI로도 충분해요. 복잡한 분석이나 창작이 필요할 때만 유료 AI를 쓰면 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

[News] 이번 주 주요 뉴스

AI 도구 및 에이전트

Claude Code + Slack MCP 연동: 팀 협업 AI 코딩

Anthropic의 Claude Code가 Slack MCP 연동을 지원합니다. AI 코딩 작업을 팀과 실시간으로 공유하고, Slack 채널에서 직접 AI 코딩 요청을 처리할 수 있습니다.

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Claude Code, Slack, MCP

AWS Kiro Powers: 동적 컨텍스트로 토큰 40% 절감

AWS Kiro Powers는 필요한 도구만 실시간으로 로드하는 동적 활성화 기술입니다. 기존 MCP의 "모든 도구 한꺼번에 로딩" 방식 대비 토큰 40% 절감을 달성했습니다.

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ AWS, Kiro Powers

Cohere Rerank 4: 32K 토큰 처리, RAG 성능 향상

Cohere가 Rerank 4를 출시했습니다. 32K 토큰까지 처리 가능하며, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인의 검색 정확도를 대폭 향상시킵니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ Cohere, Rerank 4, RAG

도메인 특화 AI

Quilter AI: 하드웨어 설계 자동화

Quilter는 AI로 PCB 회로 설계를 자동화합니다. 전문 엔지니어의 수작업을 AI가 대체하며, 설계 시간을 90% 이상 단축합니다. 하드웨어 분야에서 AI 활용의 새로운 영역을 개척했습니다.

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Quilter, 하드웨어 AI

Marble 세금 AI: $9M 시드 투자 유치

세금 분야 특화 AI 스타트업 Marble이 $9M 시드 투자를 유치했습니다. 복잡한 세금 규정을 AI가 분석하고 최적의 절세 전략을 제안합니다. 전문 분야 AI의 성장 가능성을 보여줍니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ Marble, 세금 AI

Hud 런타임 센서: AI 에이전트 모니터링

Hud는 AI 에이전트의 런타임 동작을 실시간으로 모니터링하는 센서 플랫폼입니다. AI 에이전트가 의도한 대로 동작하는지 추적하고, 이상 행동을 조기에 탐지합니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ Hud, AI 모니터링

기업 AI 도입

ChatGPT Enterprise 8배 성장: 기업 AI 도입 가속

ChatGPT Enterprise가 전년 대비 8배 성장했습니다. 대기업들의 AI 도입이 본격화되면서, 엔터프라이즈급 AI 솔루션에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ ChatGPT Enterprise, OpenAI

Salesforce CEO: "우리는 ChatGPT에서 Gemini로 갈아탄다"

Salesforce의 Marc Benioff CEO가 공개적으로 "ChatGPT에서 Google Gemini로 전환한다"고 선언했습니다. 이는 기업용 AI 시장에서 Google의 약진과 OpenAI의 위기를 보여주는 상징적인 사건입니다.

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Salesforce, Gemini, AI 경쟁

BBVA, BNY AI 에이전트 도입: 금융권 AI 혁신

글로벌 금융기관 BBVA와 BNY가 AI 에이전트를 본격 도입했습니다. 고객 서비스, 리스크 분석, 트레이딩 지원 등 다양한 영역에서 AI 에이전트가 활용되고 있습니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ BBVA, BNY, 금융 AI

OpenAI 보고서: AI 파워유저 6~17배 생산성 격차

OpenAI 보고서에 따르면 AI를 적극 활용하는 파워유저와 일반 사용자 간 생산성 격차가 6~17배에 달합니다. AI 활용 역량이 개인과 조직의 경쟁력을 좌우하는 시대가 되었습니다.

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ OpenAI, 생산성, AI 활용

콘텐츠 및 미디어

Disney $1B AI 투자: 200개 캐릭터 학습

Disney가 AI에 $1B(10억 달러)를 투자합니다. 미키마우스를 포함한 200개 캐릭터를 AI에 학습시켜, 캐릭터 기반 콘텐츠 생성과 인터랙션을 혁신할 계획입니다. IP 기업의 AI 전략이 본격화됩니다.

📊 blogScore: 9/10 | 🏷️ Disney, AI 투자

Codex: Sora 안드로이드 앱 28일 만에 개발

OpenAI의 Sora 안드로이드 앱이 Codex AI 에이전트를 활용해 28일 만에 개발되었습니다. AI 코딩 도구가 실제 프로덕션 앱 개발에 사용된 사례로, AI 에이전트의 실무 적용 가능성을 보여줍니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ Codex, Sora, AI 개발

Google Translate 헤드폰 실시간 통역

Google이 헤드폰을 통한 실시간 통역 기능을 공개했습니다. 외국어 대화를 실시간으로 번역해 귀에 들려주는 기술로, 언어 장벽 없는 글로벌 소통을 가능하게 합니다.

📊 blogScore: 8/10 | 🏷️ Google, 번역, 헤드폰

기타 주요 뉴스

OpenAI CRO 임명: 매출 조직 강화

OpenAI가 최고매출책임자(CRO)를 임명하며 기업 영업 조직을 강화했습니다. Enterprise 시장 공략을 본격화하는 신호로, AI 시장의 상업화가 가속되고 있습니다.

📊 blogScore: 7/10 | 🏷️ OpenAI, CRO

ChatGPT + Instacart 연동: AI 쇼핑 어시스턴트

ChatGPT가 Instacart와 연동되었습니다. 대화형으로 식재료를 주문하고, AI가 레시피를 추천하며 필요한 재료를 자동으로 장바구니에 담아줍니다.

📊 blogScore: 7/10 | 🏷️ ChatGPT, Instacart

[Seminar] 이번 주 학습 포인트

이번 주 핵심 학습 주제

1. AI한테 잘 물어보는 법 🗣️

AI에게 책 300권 분량을 한 번에 넣을 수 있다고 해서, 무작정 다 넣으면 안 돼요! "무엇을 어떻게 질문하느냐"가 AI 답변 품질을 좌우합니다.

• 정리해서 물어보기: "이것저것 다 해줘" 대신, 중요한 정보만 순서대로 정리해서 전달
• 구체적으로 요청하기: "보고서 써줘" → "A4 2장, 서론-본론-결론 형식으로 써줘"
• 예시 보여주기: "이런 식으로 써줘"하고 원하는 예시를 보여주면 훨씬 정확한 결과

2. AI 연결하기 - 이제 AI끼리 대화한다 🔌

이제 여러 AI 도구를 한꺼번에 연결해서 쓸 수 있어요! USB 규격처럼 AI들의 공용 언어가 정해졌거든요.

• MCP (AI의 USB 규격): AI가 다른 프로그램과 연결되는 공통 방식. 한 번 만들면 어떤 AI든 연결 가능!
• AGENTS.md (AI의 명함): AI가 "나는 이런 일 할 수 있어요"라고 자기소개하는 문서
• 직접 해보기: Claude Code나 Cursor에서 MCP 설정해보면 AI가 웹검색, 파일 관리 등을 알아서!

3. AI 요금 아끼기 - 상황에 맞게 골라 쓰기 💰

"비싼 AI가 항상 좋은 건 아니에요!" 간단한 일에는 저렴한 AI, 복잡한 일에만 비싼 AI를 쓰면 요금을 절반으로 줄일 수 있어요.

• 일 분류하기: 이 질문은 쉬운 건가, 어려운 건가? 먼저 판단하기
• AI 골라 쓰기: 맞춤법 검사는 무료 AI, 논문 분석은 유료 AI
• 습관 들이기: "일단 비싼 AI부터" 대신 "이 정도면 무료 AI도 되겠네" 생각하기

4. AI 답변 검토하기 - AI도 틀린다! ⚠️

최고 AI도 사실 확인 정확도가 70%밖에 안 돼요. 10개 중 3개는 틀린다는 뜻! AI 답변을 무조건 믿으면 안 됩니다.

• 다른 AI에게도 물어보기: ChatGPT가 한 말을 Claude에게 확인해보기
• 출처 확인하기: AI가 말한 숫자, 날짜는 구글 검색으로 더블체크
• 중요한 건 사람이 검토: 계약서, 의료 정보 등 중요한 건 전문가에게 확인!

더 알고 싶다면? (추천 자료)

• OpenAI GPT-5.2 공식 문서: 새 버전 어떻게 쓰는지 자세한 설명
• MCP 시작 가이드: AI 도구 연결하는 방법 (Claude 만든 회사에서 제공)
• Google FACTS 테스트 결과: AI가 사실 확인을 얼마나 잘하는지 연구
• Olmo 3.1 소스코드: 무료 AI가 어떻게 만들어지는지 직접 확인 (GitHub)
• BATS 절약 가이드: AI 요금 줄이는 구체적인 방법

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