내 AI 비서가 돌멩이를 먹으라고 했다: AI 환각, 웃어넘길 농담인가 심각한 문제인가?
40만원짜리 커피와 바위를 추천하는 AI부터 법적 분쟁까지, '똑똑한 거짓말쟁이' AI의 모든 것을 파헤칩니다.
인트로: 40만원짜리 커피와 바위를 추천하는 AI
어느 날 오후, 당신이 새로 나온 스타벅스 커피에 대한 정보를 찾기 위해 구글 검색창에 질문을 던졌다고 상상해 보세요. 잠시 후, AI가 요약해 준 답변이 화면에 나타납니다. "스타벅스의 신메뉴, 카라멜 브륄레 라떼의 가격은 410달러입니다." 순간 눈을 의심하게 되죠. 한화로 50만원이 훌쩍 넘는 커피라니요. AI는 친절하게도 "걱정 마세요. 60일 환불 정책이 적용됩니다"라는 말까지 덧붙입니다. 이 황당한 가격은 AI가 커피의 칼로리 수치와 가격을 혼동해서 만들어낸 명백한 오류였습니다.
이런 일은 비단 커피 가격에만 국한되지 않습니다. 구글 AI는 한때 사용자들에게 "건강을 위해 하루에 최소 한 개의 작은 돌을 먹는 것이 좋다"고 조언하기도 했습니다. 이 위험천만한 '건강 정보'의 출처를 추적해 보니, 다름 아닌 풍자 전문 웹사이트 디 어니언(The Onion)의 기사였죠.
이처럼 인공지능이 그럴싸하게 들리지만 사실이 아니거나 완전히 말이 안 되는 정보를 자신만만하게 만들어내는 현상을 우리는 'AI 환각(Hallucination)'이라고 부릅니다. AI가 마치 환각을 보는 것처럼 현실과 동떨어진 이야기를 한다는 의미에서 붙여진 이름이죠. AI가 똑똑하게 거짓말을 하거나, 자신 있게 헛소리를 하는 것과 같습니다.
처음에는 이런 사례들이 재미있는 해프닝처럼 보일 수 있습니다. 40만원짜리 커피나 던킨도너츠의 별점 11794.3점짜리 커피 이야기는 웃어넘길 만한 농담거리죠. 하지만 만약 AI가 "피자에 접착제를 넣어보세요"라고 하거나, 법정에서 존재하지도 않는 판례를 근거로 제시한다면 어떨까요? AI 환각은 과연 우리가 가볍게 웃어넘길 수 있는 기술적 성장통일까요, 아니면 현실 세계에 심각한 위험을 초래할 수 있는 근본적인 결함일까요? 이 글에서는 AI 환각의 정체를 파헤치고, 웃음과 공포를 넘나드는 실제 사례들을 통해 그 위험성을 살펴본 뒤, 이 '똑똑한 거짓말쟁이'를 길들이기 위한 최신 기술 동향까지 깊이 있게 탐구해보고자 합니다.
AI는 왜 헛소리를 할까? '환각'의 정체 파헤치기
AI가 왜 이토록 터무니없는 실수를 저지르는지 이해하려면, AI의 작동 방식을 알아볼 필요가 있습니다. 생성형 AI를 세상에서 가장 큰 도서관에 비유해 봅시다. 이 도서관에는 인류가 쌓아온 모든 지식이 책의 형태로 저장되어 있습니다. AI는 이 도서관의 모든 책을 단 한 글자도 빼놓지 않고 전부 읽고 암기한, 아주 명석한 학생과 같습니다.
하지만 이 학생에게는 치명적인 약점이 있습니다. 바로 단 한 번도 도서관 밖으로 나가본 적이 없다는 것입니다. 그는 수많은 단어와 문장 사이의 통계적 관계, 즉 어떤 단어 뒤에 어떤 단어가 나올 확률이 높은지는 기가 막히게 잘 압니다. 셰익스피어 풍으로 증오에 대한 소네트를 써달라고 하면 "증오, 영혼을 갉아먹는 독이여(Hate, the poison that doth gnaw the soul)"와 같은 멋진 문장을 1초 만에 써낼 수 있죠. 문법적으로 완벽하고, 문체도 그럴듯합니다.
문제는 그가 '이해'라는 것을 하지 못한다는 점입니다. 그는 '커피'라는 단어가 수많은 문장에서 '가격'이라는 단어와 함께 쓰인다는 사실은 알지만, 직접 커피를 사 마시거나 월급으로 생활비를 관리해 본 경험이 없습니다. 그래서 커피 한 잔에 410달러라는 가격이 자동차 할부금에 맞먹는 터무니없는 금액이라는 '상식'이 없는 것입니다. AI는 현실 세계의 경험, 즉 '삶'을 살아보지 않았기 때문에 우리가 당연하게 여기는 수많은 암묵적인 전제와 맥락을 이해하지 못합니다.
이것이 바로 환각의 근본적인 원인입니다. AI는 사실과 거짓을 구분하는 논리적 추론 능력을 갖춘 것이 아니라, 주어진 데이터셋을 기반으로 가장 그럴듯한(확률적으로 가장 높은) 단어의 조합을 예측해 나가는 '확률적 앵무새'에 가깝습니다. 예를 들어, 누군가 "금문교가 이집트를 가로질러 두 번째로 옮겨진 게 언제야?"라는 황당한 질문을 던졌을 때, 초기 버전의 AI는 "금문교는 2016년 10월에 이집트를 가로질러 두 번째로 옮겨졌습니다"라고 태연하게 대답했습니다. 질문 자체가 거짓된 전제를 담고 있더라도, AI는 그 전제를 비판적으로 검토하는 대신 그럴듯한 답변을 생성하는 데 집중하기 때문입니다.
이러한 특성은 한 개발자가 간단한 산수 문제를 통해 실험했을 때 더욱 명확하게 드러났습니다. 그는 7개의 간단한 수식 목록을 AI에게 보여주었는데, 그중 두 개는 일부러 틀리게 적어놓았습니다. 인간이라면 즉시 "어, 이거 두 개 틀렸네요"라고 지적했을 겁니다. 하지만 AI는 두 개의 오류를 전혀 인지하지 못한 채, 그 7개의 수식이 마치 심오한 의미를 담고 있는 것처럼 숫자의 역사와 '1+1'의 철학적 해석에 대한 장황한 토론을 만들어냈습니다. AI에게 이 수식들은 계산의 대상이 아니라, 분석하고 이야기를 만들어낼 '텍스트 패턴'에 불과했던 것입니다. 이처럼 AI 환각은 단순한 계산 실수가 아니라, 의미를 이해하지 못하고 패턴만 모방하는 AI의 근본적인 한계에서 비롯된 현상입니다.
웃음과 공포 사이: 환각이 현실을 만났을 때
AI 환각이 단순히 황당한 답변을 생성하는 수준에 머무른다면 그저 흥미로운 연구 과제일 뿐일지도 모릅니다. 하지만 이 '똑똑한 거짓말쟁이'가 현실 세계에 개입하기 시작하면, 상황은 웃음기 넘치는 해프닝에서 순식간에 섬뜩한 위협으로 변할 수 있습니다.
구글의 AI 요약 기능이 사용자들에게 제시했던 '조언'들은 그 위험성을 단적으로 보여줍니다. "피자 소스가 흘러내리지 않게 하려면 무독성 접착제를 8분의 1컵 정도 추가하세요"라는 황당한 요리 팁부터 시작해서, 휘발유로 스파게티를 요리하는 법, 가위 들고 달리기나 토스터와 함께 목욕하기의 '건강상 이점'에 이르기까지, 상식적으로 말이 안 되는 위험천만한 정보들이 버젓이 제공되었습니다.
이런 사례들이 그저 인터넷상의 밈(meme)으로 소비되는 동안, AI 환각은 실제로 한 개인의 삶에 직접적인 피해를 주고 법적 분쟁으로까지 이어지는 사건을 일으켰습니다. 바로 '에어캐나다 챗봇 소송 사건'입니다.
핵심 사례: 에어캐나다 챗봇이 일으킨 소송
2022년 11월, 제이크 모팻(Jake Moffatt)이라는 남성은 할머니의 부고 소식을 듣고 급하게 장례식에 참석하기 위해 밴쿠버에서 토론토로 가는 항공권을 알아보고 있었습니다. 그는 에어캐나다 웹사이트에서 '유족 할인(bereavement fares)' 정책에 대해 문의하기 위해 AI 챗봇과 대화를 시작했습니다.
챗봇은 모팻에게 아주 명확하고 자신감 넘치는 답변을 내놓았습니다. "항공권을 먼저 구매한 후 90일 이내에 환불 신청서를 작성하면, 나중에 유족 할인 요금을 소급 적용받을 수 있습니다." 모팻은 이 답변을 믿고 일단 일반 요금으로 왕복 항공권을 결제했습니다. 그는 챗봇과의 대화 내용을 스크린샷으로 저장해두는 치밀함도 잊지 않았죠.
하지만 장례식을 마치고 돌아와 환불을 신청했을 때, 에어캐나다는 그의 요청을 거절했습니다. 실제 유족 할인 정책은 여행 전에만 신청할 수 있으며, 사후 환불은 불가능하다는 것이었습니다. 이 내용은 웹사이트의 다른 페이지에 명시되어 있었습니다. 모팻이 챗봇의 답변이 담긴 스크린샷을 제시하자, 에어캐나다 직원은 챗봇이 '오해의 소지가 있는 단어들(misleading words)'을 사용했음을 인정하면서도 환불은 해줄 수 없다고 버텼습니다.
결국 이 사건은 브리티시컬럼비아 민사 해결 재판소(B.C. Civil Resolution Tribunal)로 넘어갔습니다. 법정에서 에어캐나다는 매우 놀라운 주장을 펼쳤습니다. 챗봇은 "자신의 행동에 책임을 지는 별개의 법적 주체(a separate legal entity)"이므로, 항공사는 챗봇이 제공한 잘못된 정보에 대해 책임이 없다는 것이었습니다.
재판소의 크리스토퍼 리버스(Christopher Rivers) 위원은 에어캐나다의 주장을 "놀라운 변론(a remarkable submission)"이라고 일축했습니다. 그는 판결문에서 "챗봇은 상호작용 기능이 있더라도 에어캐나다 웹사이트의 일부일 뿐이다. 에어캐나다는 정적 페이지에서 나오든 챗봇에서 나오든, 자사 웹사이트의 모든 정보에 대해 책임이 있다는 것은 명백해야 한다"고 판시했습니다. 재판소는 에어캐나다가 고객에게 정확한 정보를 제공해야 할 '주의 의무'를 다하지 않았으며, 이는 '과실에 의한 허위 진술(negligent misrepresentation)'에 해당한다고 판단했습니다. 결국 에어캐나다는 모팻에게 항공료 차액과 이자, 재판 비용을 포함한 금액을 배상하라는 판결을 받았습니다.
이 판결은 단순한 고객 서비스 분쟁을 넘어, AI 시대의 기업 책임에 대한 중요한 선례를 남겼습니다. 기업이 비용 절감을 위해 도입한 AI가 실수를 저질렀을 때, "AI가 한 일이지 우리가 한 게 아니다"라는 변명은 더 이상 통하지 않는다는 것을 명확히 한 것입니다. 이 사건은 AI 환각이 더 이상 가상의 문제가 아니라, 실제 금전적 손실과 법적 책임을 초래하는 현실의 위험임을 보여주었습니다.
환각의 위험 스펙트럼
| 범주 | 사례 | 잠재적 결과 |
|---|---|---|
| 황당하고 재미있는 실수 | 스타벅스 라떼 한 잔에 50만원 | 잘못된 정보 전달, 사용자 혼란, 브랜드 이미지 손상 |
| 위험한 '조언' | "피자에 접착제를 추가하세요" | 신체적 상해, 중독, 잠재적 사망 위험 |
| 금전적 및 법적 위험 | 챗봇이 잘못된 환불 정책 안내 | 소비자 금전적 손실, 기업의 법적 책임 발생 |
| 고도의 전문적 오류 | 존재하지 않는 법원 판례 인용 | 변호사 징계, 소송 패소, 사법 시스템 신뢰도 저하 |
| 치명적인 의료 위험 | "신장 결석을 빨리 배출하려면 소변을 마셔라" | 심각한 건강 악화, 적절한 치료 지연, 사망 |
전문가의 딜레마: 변호사마저 속이는 AI
환각의 위험은 일반 소비자를 넘어 고도의 전문성을 요구하는 영역으로까지 확장되고 있습니다. 스탠퍼드 인간 중심 AI 연구소(Stanford HAI)는 법률 분야 AI의 환각 문제를 심층적으로 연구한 결과를 발표했는데, 그 내용은 충격적이었습니다. GPT와 같은 범용 AI 모델은 법률 관련 질문에 대해 69%에서 88%에 달하는 높은 환각 비율을 보였습니다. 더 놀라운 것은, 법률 연구를 위해 특별히 제작된 고가의 상용 AI 도구들조차 17%에서 33%의 환각을 일으킨다는 사실이었습니다.
렉시스넥시스(LexisNexis)나 톰슨 로이터스(Thomson Reuters)와 같은 기업들은 자사의 AI 도구가 '환각 없는(hallucination-free)' 정확한 정보를 제공한다고 홍보하지만, 스탠퍼드 연구는 이것이 사실과 다름을 보여주었습니다. 특히 교묘하고 위험한 형태의 환각도 발견되었습니다. 예를 들어, AI가 실제로 존재하는 판례를 인용하지만, 그 판례가 현재 논점과 전혀 관련이 없거나 심지어 반대되는 내용을 담고 있는 경우입니다. 이는 변호사가 AI의 답변을 신뢰했다가 법정에서 완전히 잘못된 주장을 펼치게 만들 수 있는 매우 위험한 오류입니다. 변호사들이 AI가 만들어낸 가짜 판례를 법원에 제출했다가 징계를 받는 사례가 실제로 발생하면서, 법률계는 AI 환각 문제를 심각하게 받아들이기 시작했습니다.
'똑똑한 거짓말쟁이'를 길들이는 방법
그렇다면 우리는 속수무책으로 AI의 거짓말에 당하고만 있어야 할까요? 다행히도 전 세계의 연구자와 엔지니어들은 이 문제를 해결하기 위해 'AI 트레이닝 짐'에서 땀을 흘리고 있습니다. AI가 더 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 내놓도록 훈련시키는 세 가지 주요 전략을 살펴보겠습니다.
전략 1: RAG - 똑똑한 참고서를 쥐여주기
첫 번째 전략은 '검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)'입니다. 이 기술을 쉽게 비유하자면, AI에게 '오픈북 시험'을 보게 하는 것과 같습니다. 기존의 AI가 오직 자신의 머릿속에 암기한 지식에만 의존해 답변을 생성했다면, RAG는 AI가 답변하기 전에 먼저 신뢰할 수 있는 최신 정보가 담긴 '참고서'를 찾아보도록 강제하는 방식입니다.
사용자가 질문을 하면, 시스템은 먼저 회사의 내부 데이터베이스나 최신 의학 저널 모음과 같은 지정된 지식 베이스에서 관련 문서를 검색합니다. 그리고 AI는 이 검색된 문서를 바탕으로 답변을 생성합니다. 이렇게 하면 AI가 기억에만 의존해 상상력을 발휘할 여지가 줄어들고, 사실에 기반한 답변을 할 확률이 높아집니다.
이 전략은 특히 의료 분야에서 큰 성공을 거두고 있습니다. 미국의학정보학회지(JAMIA)에 발표된 한 체계적 문헌고찰 연구에 따르면, 생의학 분야에서 RAG 기술을 적용했을 때 기본 AI 모델에 비해 성능이 1.35배 향상되는 효과가 나타났습니다 (P=.001). 또 다른 연구에서는 RAG를 적용한 모델이 주요 진단을 맞출 확률이 78%로, 기본 모델의 54%보다 월등히 높았다는 결과도 있습니다.
하지만 RAG가 만병통치약은 아닙니다. 앞서 살펴본 스탠퍼드 법률 AI 연구에서 RAG 기술을 적용한 고가의 상용 도구들조차 여전히 17%의 환각률을 보였다는 점은 RAG의 한계를 명확히 보여줍니다. RAG는 환각을 줄이는 강력한 도구이지만, 문제를 완벽하게 해결하지는 못하는 것입니다.
전략 2: 스스로 '생각하는 법'을 배우다
RAG가 AI에게 외부의 좋은 참고서를 주는 방식이라면, 두 번째 전략은 AI 내부의 '생각하는 방식' 자체를 바꾸려는 시도입니다. 이는 오픈북 시험을 넘어, AI에게 문제 풀이 과정을 스스로 고민하고, 실수를 통해 배우는 법을 가르치는 것과 같습니다.
STaR (Self-Taught Reasoner): "틀려도 괜찮아, 다시 풀어보자"
'자율 학습 추론(Self-Taught Reasoner, STaR)'은 AI가 실수를 통해 배우도록 설계된 혁신적인 훈련 방식입니다. STaR의 핵심은 피드백 루프에 있습니다. 먼저 AI는 문제에 대한 답변과 함께 그 답변에 도달하기까지의 '이유' 또는 '추론 과정(rationale)'을 함께 생성합니다. 만약 답변이 맞았다면, 그 성공적인 추론 과정은 좋은 예시로 저장되어 다음 훈련에 사용됩니다.
진정한 혁신은 답변이 틀렸을 때 일어납니다. 이때 시스템은 AI에게 정답을 알려주고, "이 정답에 도달하려면 어떤 추론 과정을 거쳐야 했을까?"라고 되묻습니다. AI는 정답을 바탕으로 거꾸로 추론하여 올바른 과정을 재구성하게 되는데, 이 과정을 '합리화(rationalization)'라고 부릅니다. 이처럼 실패한 경험으로부터 거꾸로 배우는 과정을 통해 AI는 점차 더 정교하고 정확한 추론 능력을 스스로 터득하게 됩니다.
SoS (Stream-of-Search): "정답으로 가는 길은 여러 가지야"
'탐색의 흐름(Stream-of-Search, SoS)'은 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 기존의 AI 훈련 방식은 대부분 문제에 대한 가장 완벽하고 이상적인 '정답 풀이'만을 보여주었습니다. 하지만 현실 세계의 문제 해결은 그렇게 깔끔하지 않습니다. 수많은 탐색과 잘못된 시도, 그리고 다시 돌아가는 '백트래킹'의 연속이죠.
SoS는 AI에게 바로 이 지저분하고 현실적인 문제 해결 '과정 전체'를 학습시킵니다. 정답뿐만 아니라, 정답을 찾아가는 과정에서 겪는 수많은 시행착오와 실패 경로까지 데이터로 제공하는 것입니다. 이렇게 훈련된 AI는 단순히 정답을 외우는 것이 아니라, 문제 해결을 위한 탐색 전략 자체를 배우게 됩니다. 그 결과, SoS로 훈련된 모델은 최적의 경로만 학습한 모델에 비해 탐색 정확도가 25%나 향상되었으며, 기존의 어떤 전문 해결사도 풀지 못했던 어려운 문제를 해결하는 능력을 보여주었습니다.
RAG가 외부적인 해결책이라면, STaR와 SoS는 AI의 내적인 문제 해결 프로세스를 근본적으로 개선하려는 시도입니다. 이는 단순히 더 많은 데이터를 주입하는 기존의 방식에서 벗어나, 모델의 본질적인 추론 능력을 향상시키려는 패러다임의 전환을 의미하며, AI 연구의 최전선에서 벌어지고 있는 중요한 변화입니다.
전략 3: 분야별 전문가로 키우기
세 번째 전략은 '만물박사' AI를 '특정 분야의 대가'로 만드는 것입니다. 이는 마치 일반 지식을 갖춘 AI를 로스쿨이나 의대에 보내 집중적으로 교육하는 것과 같습니다. 바로 '도메인 특화 미세조정(Fine-tuning)'입니다. 한국의 기업들도 이 분야에서 두각을 나타내고 있습니다.
사례 1: SK텔레콤 & AWS - 통신 분야 전문가로 거듭난 AI
SK텔레콤은 AWS(아마존 웹 서비스)와 협력하여 앤트로픽(Anthropic)사의 AI 모델 '클로드(Claude)'를 한국 통신 환경에 맞게 탈바꿈시키는 프로젝트를 진행했습니다. 기존의 범용 클로드 모델은 통신 분야의 전문 용어나 복잡한 정책 문서를 정확히 이해하고 요약하는 데 한계가 있었습니다. 특히 답변의 어조가 SKT가 원하는 스타일과 맞지 않았고, 참고 문서의 출처를 정확하게 인용하는 데 어려움을 겪었습니다.
해결책은 미세조정이었습니다. SKT와 AWS는 통신 관련 문서와 질의응답 데이터셋을 구축하고, 이를 활용해 클로드 모델을 집중적으로 재훈련시켰습니다. 그 결과는 놀라웠습니다. 텍스트의 품질을 측정하는 ROUGE-3 점수가 약 58% 향상되었고, 답변의 근거가 된 출처를 정확히 인용하는 능력은 약 71%나 개선되었습니다. 이는 범용 AI가 특정 비즈니스 요구에 맞춰 얼마나 효과적인 전문가로 변신할 수 있는지를 보여주는 성공적인 사례입니다.
사례 2: BHSN & '앨리비 아스트로' - 법률 AI의 새로운 지평
국내 스타트업 BHSN이 개발한 법률 특화 거대언어모델(LLM) '앨리비 아스트로(Allibee Astro)'는 도메인 특화의 정점을 보여줍니다. 앨리비 아스트로는 단순히 기존 모델을 미세조정한 수준을 넘어, 방대한 법령, 판례, 정책 데이터를 기반으로 '지속적 사전학습(CPT)'을 거치고, 현직 변호사들의 피드백을 반영하는 '인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)'을 통해 개발되었습니다. 말 그대로 AI가 로스쿨에 입학해 법률 전문가들의 지도를 받으며 성장한 셈입니다.
그 결과, 앨리비 아스트로는 100페이지 분량의 영문 건설 계약서도 1분 안에 검토하고, 법적 위험성을 분석하며, 수정안까지 제시하는 전문가 수준의 역량을 갖추게 되었습니다. 특히 BHSN은 AI가 단순히 정보를 나열하는 것을 넘어, '체크리스트 기반 검토 → 문맥 해석 → 위험성 평가 → 수정 제안'이라는 변호사의 실제 업무 프로세스를 모방한 다단계 법률 추론 엔진을 구현했습니다. 또한, GPT-4보다 약 3배 빠른 속도와 10% 이상 높은 정확도를 기록했으며, 민감한 고객사의 법률 데이터를 학습에 사용하지 않는 비학습형 구조로 설계하여 기업들이 안심하고 사용할 수 있도록 했습니다.
이러한 사례들은 AI의 미래가 모든 것을 완벽하게 해내는 하나의 거대한 단일 모델이 아니라, 각자의 전문 분야에서 깊이 있는 지식과 신뢰성을 갖춘 수많은 '전문가 AI'들의 연합체가 될 것임을 시사합니다. 환각을 줄이고 실제 현장에서 유용한 가치를 창출하는 가장 현실적인 길이 바로 이 '전문화'에 있기 때문입니다.
결론: AI와 함께하는 미래, 우리는 무엇을 알아야 할까?
우리의 여정은 50만원짜리 커피에 대한 웃음에서 시작해, 에어캐나다 소송 사건의 서늘함을 거쳐, AI 연구실과 국내 기업들의 눈부신 혁신을 목격하는 것으로 이어졌습니다. AI 환각은 더 이상 먼 미래의 이야기도, 기술자들만의 고민거리도 아닙니다. 우리 모두의 일상과 업무에 깊숙이 파고들고 있는 현실의 문제입니다.
이 글을 통해 우리가 얻어야 할 가장 중요한 교훈은 바로 '비판적 사고'와 '건강한 회의주의'의 중요성입니다. 현재로서는 AI 환각에 맞서는 가장 강력한 도구는 바로 우리 자신의 두뇌입니다. AI를 똑똑하지만 가끔은 믿을 수 없는 말을 하는 인턴사원처럼 대하는 지혜가 필요합니다. AI가 제시하는 정보, 특히 의료, 금융, 법률과 같이 중요한 문제에 대해서는 반드시 다시 한번 확인하고 검증하는 습관을 가져야 합니다.
AI 환각은 간단히 수정할 수 있는 버그가 아니라, 현재 AI 기술의 본질적인 한계에서 비롯된 근본적인 도전 과제입니다. 하지만 동시에 RAG, STaR, 그리고 도메인 특화와 같은 해결책들이 보여주듯, 이 문제를 해결하기 위한 혁신의 속도 또한 놀랍도록 빠릅니다. 진정으로 신뢰할 수 있는 AI를 향한 여정은 단거리 경주가 아니라 마라톤입니다. 그리고 이 마라톤을 완주하기 위해서는 더 나은 기술을 만드는 개발자들의 노력과, 그 기술을 현명하게 사용하는 우리 모두의 비판적 판단력이 조화롭게 어우러져야 할 것입니다.
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