AI에게 예의 표현이 비용? ChatGPT와 예의의 숨겨진 진실
인공지능에게 "제발"이나 "감사합니다"와 같은 예의 표현을 사용하는 것이 단순한 습관일까요? OpenAI의 CEO 샘 알트만이 밝힌 흥미로운 사실에 따르면, 이런 작은 예의가 회사에 수천만 달러의 비용을 발생시키고 있다고 합니다. 놀랍게도 우리가 챗봇과 대화할 때 사용하는 예의 표현이 실제로 비용을 발생시키고, AI의 응답 방식에도 영향을 미치고 있습니다.
인공지능에게도 예의가 필요할까요?
우리 대부분은 어릴 때부터 "제발"과 "감사합니다"라는 말을 사용하도록 배웠습니다. 예의는 비용이 들지 않는다는 오래된 지혜가 있지만, 인공지능의 세계에서는 이 말이 더 이상 완전히 사실이 아닐 수 있습니다. 챗봇에게 예의를 지키는 것이 실제로 비용을 발생시킬 수 있다는 사실이 드러났습니다.
X(구 트위터)에서의 짧은 대화에서, OpenAI의 CEO 샘 알트만은 사용자들이 ChatGPT에 "제발"이나 "감사합니다"와 같은 추가 단어를 포함할 때 발생하는 비용에 대해 "수천만 달러가 잘 사용되고 있다. 모르는 일이지"라고 답했습니다. 이 간단한 응답은 AI 시스템의 작동 방식에 대한 흥미로운 통찰을 제공합니다.
우리가 기계와 소통하는 방식이 단순한 기술적 상호작용을 넘어, 비용과 성능에도 영향을 미친다는 점을 알아보겠습니다. 또한 예의 표현이 AI 응답의 품질과 정확성에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 이것이 왜 중요한지 살펴보겠습니다.
AI에게 "제발"이란 말의 숨겨진 비용
ChatGPT에 입력하는 모든 단어는 방대한 데이터 센터를 통해 처리되며, 토큰으로 분해되고, 복잡한 계산을 거쳐 응답으로 변환됩니다. 심지어 작은 예의 표현도 동일한 방식으로 처리되며, 이는 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다.
이는 전기, 냉각 시스템, 그리고 요청당 더 많은 시간이 소요됨을 의미합니다. 수백만 건의 대화에 걸쳐 이러한 추가 토큰들이 쌓이면 실제 에너지와 인프라 비용으로 이어집니다.
예의 표현의 재정적 영향
골드만삭스의 보고서에 따르면, 각 ChatGPT-4 쿼리는 약 2.9 와트시의 전기를 사용하며, 이는 단일 구글 검색보다 약 10배 더 많은 양입니다. 최신 모델인 GPT-4o는 쿼리당 약 0.3 와트시로 효율성이 개선되었지만, 매일 수십억 건의 쿼리가 이루어질 때 작은 차이도 빠르게 누적됩니다.
OpenAI의 운영 비용은 이러한 규모를 반영합니다. 여러 업계 소식통에 따르면, 이 회사는 ChatGPT를 운영하기 위해 하루 약 70만 달러를 지출하는 것으로 알려져 있습니다. 이 비용의 주요 이유 중 하나는 대규모 사용자 기반입니다. 2024년 12월부터 2025년 초까지 주간 사용자 수는 3억 명에서 4억 명 이상으로 증가했으며, 이는 부분적으로 지브리 스타일 아트 프롬프트와 같은 바이럴 기능 때문입니다.
사용자들의 AI 예절 패턴
TechRadar의 모회사인 Future의 2024년 12월 설문조사에 따르면, 미국의 AI 사용자 중 51%, 영국의 사용자 중 45%가 정기적으로 AI 어시스턴트나 챗봇을 사용합니다.
이 중에서 미국인들이 더 예의 바른 경향이 있었습니다. 미국에서는 67%의 사용자가 예의를 갖춰 AI와 대화한다고 답했습니다. 이 중 82%는 대화 상대가 인간이든 아니든 상관없이 그것이 옳은 일처럼 느껴지기 때문이라고 했습니다.
나머지 18%는 다른 동기가 있습니다. 그들은 AI 반란이 일어날 경우를 대비해 예의를 지킨다고 말했습니다. 가능성은 낮지만, 그들은 위험을 감수하고 싶지 않은 것입니다.
그리고 예의를 차리지 않는 미국 사용자 33%도 있습니다. 이들에게 목표는 빠르게 답변을 얻는 것입니다. 그들은 예의가 불필요하다고 생각하거나 속도를 늦출 것이라고 믿습니다. 효율성이 예절보다 중요하다고 생각하는 것입니다.
AI 쿼리와 숨겨진 인프라 부담
ChatGPT의 각 응답은 전기와 물을 소비하는 컴퓨팅 시스템으로 구동됩니다. 간단해 보이는 대화 뒤에는 특히 사용자 수가 계속 증가함에 따라 자원 집약적인 작업이 숨어 있습니다.
물도 종종 간과되는 부분입니다. 워싱턴 포스트의 연구에 따르면, 100단어 AI 생성 이메일을 작성하는 데 약 0.14 킬로와트시의 전기가 사용되며, 이는 14개의 LED 전구를 한 시간 동안 켜는 데 충분한 양입니다.
동일한 응답을 생성하는 데 약 40-50밀리리터의 물이 소비될 수 있으며, 주로 데이터를 처리하는 서버 냉각에 사용됩니다.
대규모로 보면 이 수준의 소비는 더 넓은 우려를 불러일으킵니다. 미국에서 데이터 센터 밀도가 가장 높은 버지니아주에서는 2019년에서 2023년 사이에 물 사용량이 거의 2/3 증가했습니다. 파이낸셜 타임즈의 조사에 따르면 2023년에만 총 소비량이 최소 18억 5천만 갤런에 달했습니다.
국제 에너지 기구는 2030년까지 선진국 경제에서 전기 수요 증가의 20% 이상을 데이터 센터가 주도할 것으로 예측하며, AI가 이 급증의 주요 원인으로 지목되고 있습니다.
당신의 말투가 AI에게 가르치는 것
대규모 인간 대화로 훈련된 AI 시스템에서는 사용자 프롬프트의 어조가 응답의 어조에 강한 영향을 미칠 수 있습니다.
예의 바른 언어나 완전한 문장을 사용하면 더 유익하고, 맥락을 인식하며, 존중하는 느낌의 답변이 나오는 경우가 많습니다. 이는 우연이 아닙니다.
예의가 AI 응답에 미치는 영향
ChatGPT와 같은 모델은 방대한 양의 인간 글쓰기 데이터셋으로 훈련됩니다. 미세 조정 과정에서 인간 피드백을 통한 강화 학습이라는 과정을 거칩니다.
이 단계에서 실제 사람들이 유용성, 어조, 일관성과 같은 기준에 따라 수천 개의 모델 응답을 평가합니다.
잘 구성되거나 예의 바른 프롬프트가 더 높은 평가로 이어질 때, 모델은 그 스타일을 선호하기 시작합니다. 시간이 지남에 따라 이는 명확성과 존중하는 언어 패턴에 대한 내장된 선호도를 만들어냅니다.
실제 예시가 이 아이디어를 강화합니다. 레딧의 한 비공식 실험에서, 한 사용자는 "제발"과 "감사합니다"라는 단어를 포함하거나 포함하지 않은 동일한 질문에 대한 AI 응답을 비교했습니다. 예의 바른 버전이 종종 더 길고, 더 철저하며, 더 관련성 있는 답변을 유발했습니다.
Hackernoon에 발표된 별도 분석에 따르면 무례한 프롬프트는 사실적 부정확성과 편향된 콘텐츠를 더 많이 생성하는 경향이 있었고, 중간 정도의 예의 바른 프롬프트는 정확성과 상세함 사이에서 최상의 균형을 이루었습니다.
이 패턴은 언어 전반에 걸쳐 유지됩니다. 영어, 중국어, 일본어를 포함한 교차 언어 테스트에서 연구자들은 무례한 프롬프트가 모델 성능을 전반적으로 저하시키는 것을 관찰했습니다.
극도로 예의 바른 것이 항상 더 나은 답변을 가져오지는 않았지만, 중간 정도의 예의는 일반적으로 품질을 향상시켰습니다. 결과는 또한 문화적 뉘앙스를 암시했으며, "적절한" 수준의 예의가 언어와 맥락에 따라 달라질 수 있음을 보여주었습니다.
예의가 항상 정답은 아닙니다
그렇다고 예의가 항상 해결책인 것은 아닙니다. 최근의 프롬프트 엔지니어링 검토에서는 AI 출력을 개선하기 위한 26가지 전략을 테스트했습니다. 그 중에는 "제발"과 같은 단어를 추가하는 것도 있었습니다.
결과는 이러한 문구가 때때로 도움이 되지만 GPT-4에서 정확성을 일관되게 개선하지는 않는다는 것을 보여주었습니다. 일부 경우에는 추가 단어가 노이즈를 도입하여 응답을 덜 명확하거나 정확하게 만들었습니다.
2025년 3월에 수행된 더 자세한 연구는 극도로 공식적인 요청부터 완전한 무례함까지 8가지 수준의 예의를 조사했습니다.
연구자들은 요약 작업에 대해 BERTScore 및 ROUGE-L과 같은 벤치마크를 사용하여 결과를 측정했습니다. 정확성과 관련성은 어조에 관계없이 꽤 일관되게 유지되었습니다.
그러나 응답 길이는 달랐습니다. GPT-3.5와 GPT-4는 프롬프트가 매우 간결할 때 더 짧은 답변을 제공했습니다. LLaMA-2는 다르게 행동하여, 중간 범위의 예의에서 가장 짧은 답변을 생성하고 극단에서 더 긴 답변을 생성했습니다.
예의는 또한 AI 모델이 편향을 처리하는 방식에 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 고정관념 감지 테스트에서, 지나치게 예의 바른 프롬프트와 적대적인 프롬프트 모두 편향되거나 거부 응답의 가능성을 증가시켰습니다. 중간 범위의 예의가 가장 잘 수행되어 편향과 불필요한 검열을 모두 최소화했습니다.
테스트된 모델 중 GPT-4는 거부할 가능성이 가장 낮았지만, 모두 유사한 패턴을 보였습니다. 어조가 균형을 저해하지 않고 모델이 정확하게 응답하는 데 도움이 되는 달콤한 지점이 있는 것 같습니다.
AI와의 대화, 균형 잡힌 예의의 중요성
결국, 우리가 말하는 것과 말하는 방식은 우리가 받는 것을 형성합니다. 더 나은 답변, 적은 편향, 또는 단순히 더 사려 깊은 상호작용을 목표로 하든, 우리의 단어 선택은 무게를 가집니다.
예의가 항상 성능을 향상시키지는 않을 수 있지만, 종종 우리가 점점 더 많이 대화하는 기계에서 원하는 종류의 대화에 더 가깝게 다가가게 해줍니다.
인간과 AI의 관계가 발전함에 따라, 예의의 역할은 단순한 예절 문제를 넘어 효율성, 비용, 그리고 무엇보다 우리가 이러한 시스템과 어떻게 상호작용하고 싶은지에 대한 것이 됩니다.
예의를 지키는 것이 항상 최적의 결과를 가져오지는 않을 수 있지만, 우리의 대화 방식은 AI가 배우는 방식과 응답하는 방식을 형성하는 데 도움이 됩니다. 그리고 그것은 전력 소비와 인프라 비용 측면에서 실제 영향을 미칩니다.
따라서 다음에 AI 어시스턴트에게 요청할 때, 예의를 갖추는 것이 약간의 추가 컴퓨팅 파워를 사용할 수 있지만, 그것이 더 나은 인간-AI 관계로 향하는 작은 발걸음이 될 수 있음을 기억하세요.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q: AI에게 예의를 갖춰 말하는 것이 정말로 OpenAI에 수천만 달러의 비용을 발생시키나요?
A: 네, OpenAI CEO 샘 알트만에 따르면, "제발"과 "감사합니다"와 같은 예의 표현을 처리하는 데 "수천만 달러가 잘 사용되고 있다"고 합니다. 모든 단어는 토큰으로 처리되어 컴퓨팅 파워를 소비하며, 수백만 건의 대화에서 이러한 추가 단어들이 실제 비용으로 누적됩니다.
Q: AI에게 예의 바르게 말하면 더 나은 응답을 받을 수 있나요?
A: 연구에 따르면, 중간 정도의 예의를 갖춘 프롬프트가 종종 더 상세하고 관련성 있는 응답을 생성합니다. 그러나 이는 항상 그런 것은 아니며, 극도로 예의 바른 것이 항상 최상의 결과를 가져오지는 않습니다. 중간 정도의 예의가 정확성과 상세함 사이에서 최상의 균형을 이루는 경향이 있습니다.
Q: ChatGPT와 같은 AI 시스템이 환경에 미치는 영향은 무엇인가요?
A: AI 시스템은 상당한 전력과 물을 소비합니다. 예를 들어, ChatGPT-4는 쿼리당 약 2.9 와트시의 전기를 사용하며, 100단어 이메일을 생성하는 데 약 40-50밀리리터의 물이 필요할 수 있습니다. 대규모로, 데이터 센터는 2030년까지 선진국의 전기 수요 증가의 20% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다.
Q: 왜 일부 사용자들은 AI에게 예의를 갖춰 말하나요?
A: 설문조사에 따르면, AI에게 예의를 갖춰 말하는 미국 사용자의 82%는 대화 상대가 인간이든 아니든 그것이 옳은 일이라고 느끼기 때문이라고 답했습니다. 18%는 미래에 AI 반란이 일어날 경우를 대비한다고 했으며, 미국 사용자의 33%는 효율성을 위해 예의를 생략한다고 답했습니다.
Q: AI 시스템에서 가장 효과적인 커뮤니케이션 스타일은 무엇인가요?
A: 연구에 따르면, 중간 정도의 예의를 갖춘 명확하고 구체적인 프롬프트가 일반적으로 가장 좋은 결과를 가져옵니다. 지나치게 간결하거나 무례한 프롬프트는 더 짧거나 덜 상세한 응답을 생성할 수 있으며, 극도로 예의 바른 프롬프트는 때로는 불필요한 복잡성을 추가할 수 있습니다.