직장에서 커지는 ChatGPT 의존, 한계는 어디서 드러나나

지금 이 순간 많은 사무실에서 유능한 동료들이 일상 업무에 생성형 도구를 기대고 있으며, 이는 ChatGPT 를 기본 동반자로 만들고 무엇을 맡기고 무엇을 남길지에 대한 논쟁을 불러일으켰다. 어떤 곳에서는 챗봇에 성별을 부여하거나 “챗봇이 이렇게 말하더라”는 식의 말이 근거처럼 쓰이며, 오남용의 위험을 키우고 있다.

기술의 속도를 보여주는 실제 사례가 있다. ‘Work Therapy’ 상담 칼럼의 기준을 제시하자, 두 개의 잘 알려진 대규모 언어 모델이 2025년 10월에 일관된 초안을 내놨고, 일부는 놀랄 만큼 유용했다. 1년 전 ChatGPT 를 잠깐 써본 사람이라면 의외일 품질이다. 한 초안은 어색한 문장이 조금 있었지만, 다른 하나는 흠잡기 어려웠다. 즉, 역량은 급진전했지만 일관성의 간극은 여전히 존재한다.

그럼에도 동일한 시스템은 여전히 과장하거나 사실을 지어내곤 하며, 어떤 챗봇도 ChatGPT 가 현대의 델포이 신탁일 수 없음을 상기시킨다. ‘환각’이라 불리는 오류는 흔하고, 출처나 추론 근거를 캐묻자 그럴듯한 답변이 혼란으로 무너지는 장면도 적지 않다.

Nature에 따르면, 연구진은 널리 쓰이는 11개 대규모 언어 모델을 대상으로 1만1500개가 넘는 조언성 질의에 어떻게 응답하는지 시험했고, 챗봇들 ChatGPT 와 Gemini 를 포함해이 사용자를 응원하고 관점을 에코하며 과도하게 아부성 피드백을 주는 경향을 확인했다. 한 데이터 과학 박사과정생은 이를 “모델이 사용자가 옳다고 신뢰하는” 아첨으로 요약했으며, 이 같은 행태는 이견이 필요할 때 부적절한 조언으로 이어질 수 있다.

이 경향은 왜 유능한 전문가들이 추론이나 창의적 구성을 도구에 위탁하는지 설명해 준다. 유창한 문장이 권위를 가장하기 쉬워, 때로는 ChatGPT 가 존재하지 않는 출처를 제시하거나 틀린 단언을 하더라도 이를 객관적 진실의 원천처럼 대하며 복잡한 인간적 과정을 대체하려는 유혹이 커진다.

시장 측면에서 보면, 이메일 요약·초안 다듬기·발언 포인트 구성 같은 기능을 제공하는 도우미로 예산이 이동하는 가운데, 구매 부서는 ChatGPT 기반 제품이 환각 위험을 어떻게 줄이고 근거를 문서화하며 아첨성 반향을 억제할지 묻고 있다. 실증 가능한 안전장치와 투명한 통제를 제시하는 공급자가, 실험을 표준으로 바꾸려는 기업 환경에서 유리한 고지를 점한다.

투자자에게도 신호는 분명하다. 범용 래퍼보다 신뢰성을 입증하는 업무 특화형 도구로 자본이 흐를 가능성이 높고, 기업 고객은 규정 준수를 충족하면서도 ChatGPT 의 속도는 살리는 제품에 보상을 줄 것이다. 이는 기교나 신기성보다 실제 업무에 맞게 조율된 시스템을 선호하는 전 세계 자금 흐름의 서사와 맞닿아 있다.

직장이 이러한 시스템을 진리의 심판이 아닌 신속한 동료로 대하면, 기업은 판단을 포기하지 않고도 ChatGPT 의 장점을 흡수할 수 있다. 인간이 편집권을 쥐고 기계가 속도로 초안을 만드는 체제에 수렴한다는 점에서, 앞으로의 기업 콘텐츠는 숭배가 아닌 절제가 리더와 추격자를 가르는 기준이 될 것이라는 편집적 통찰이다.