Anthropic이 81,000명에게 'AI에 진짜 바라는 것'을 물었습니다. 지피터스 뉴스레터는 모두가 AI 발전 속도에 뒤처지지 않도록 커뮤니티의 가장 흥미로운 AI 활용법을 전합니다.
- Anthropic이 81,000명에게 물었다 — AI에 진짜 원하는 건?
- AI가 쓴 글, 6개 에이전트로 팩트체크 자동화하기
- OpenClaw를 활용해 커뮤니티를 직접 운영하는 AI 에이전트 만들기
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3/27(금) 9PM 'OpenClaw' 활용 무료 웨비나에 함께해요!
요즘 핫한 OpenClaw! 어떻게 쓰는지 궁금하셨죠?
AI 에이전트를 진짜 내 팀원으로 만든 노하우를 모두 공개합니다. |
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실제로 AI를 쓰는 사람들은 무엇을 원하고, 무엇을 두려워할까요? Anthropic이 이 질문에 답하기 위해 역대 최대 규모의 정성적 연구를 수행했습니다. 159개국, 70개 언어에서 약 81,000명이 참여했고, 이는 사상 최대이자 가장 다국어적인 정성적 연구로 알려져 있습니다. Anthropic이 공개한 보고서에서 핵심 인사이트만 정리했습니다.
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- AI를 잘 쓰는 사람일수록 더 불안합니다.
"AI 덕분에 학습 효과를 봤다"는 사람의 33%가 동시에 "생각하는 힘이 줄어들까 걱정된다"고 답했습니다. AI를 많이 쓸수록 편해지는 만큼 의존도도 올라간다는 걸 본인이 가장 잘 알고 있는 겁니다.
- AI 신뢰성 우려의 79%는 '직접 겪은 것'입니다.
AI 우려 중 신뢰성 문제만 79%가 직접 겪은 것이었습니다. 변호사의 46%가 AI 출력물을 다시 팩트체크하느라 시간을 쓰고 있어, AI로 아낀 시간을 검증에 다시 쓰는 구조입니다.
- AI 이득은 자영업자 47% vs 직원 14%, 3배 차이입니다.
자영업자는 워크플로우를 직접 설계할 수 있어 이득이 컸고, 직원은 조직 구조 안에서 쓸 수 있는 범위가 제한됐습니다. AI는 도구보다 권한의 문제입니다.
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OpenClaw를 활용해 커뮤니티를 직접 운영하는 AI 에이전트 만들기 |
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요약: 450명 규모의 AI 스터디를 2명이 운영하며 반복 행정 업무에 시간을 빼앗기던 문제를 닿님이 OpenClaw 기반 AI 에이전트 '뽀짝이'를 만들어 64개 스킬로 운영 전반을 자동화한 사례입니다.
단계별 방법:
- Claude 기반 OpenClaw 위에 AI 에이전트 '뽀짝이'를 구축하고, Slack·Google Slides API·Airtable 등 외부 시스템과 연동했습니다.
- 신청자 문자 발송, 매일 새벽 설문 수집·분석, 시간당 Slack·Linear·채널톡 모니터링, 썸네일·랜딩페이지·OT 장표 자동 생성 등 64개 스킬을 구축했습니다.
- 실수가 발생할 때마다 규칙을 추가하며 에이전트를 성장시키는 방식으로 운영하고 있습니다.
흥미로운 점: 대부분의 AI 에이전트 사례가 "만들어봤다"에서 끝나지만, 실제로 운영 업무 개선에 임팩트를 낸 것이 흥미로웠습니다. 새벽 5시 설문 수집, 문자 발송, CS 자동 분류까지 — AI 에이전트가 진짜 팀원처럼 매일 일하고 있는, 드문 실전 사례입니다.
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AI가 쓴 글, 6개 에이전트로 팩트체크 자동화하기 |
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요약: AI가 생성한 문서 초안에서 할루시네이션을 수동으로 팩트체크해야 했던 소연님이, Claude Code로 6개의 전문 에이전트가 병렬 작동하는 자동 팩트체크 스킬을 만들어 검증 과정을 자동화한 사례입니다.
단계별 방법:
- 글에서 검증이 필요한 클레임을 자동 추출하고, 숫자·날짜 등 고위험 항목을 우선 분류하도록 설계했습니다.
- 원본 소스 대조, 숫자·날짜 검증, 최신성 검증, 맥락·인과관계, 링크 유효성, 암묵적 전제 검증 등 6개 전문 에이전트가 동시에 검증을 수행합니다.
- 검증 결과를 교차 대조하여 리포트를 생성하고, 수정이 필요한 부분은 diff로 변경사항을 보여줍니다.
흥미로운 점: AI가 "확신 없으면 모른다고 말하게" 설계한 것이 흥미로웠습니다. 단일 AI가 아닌 6개 전문 에이전트의 병렬 검증으로, 사람이 놓치기 쉬운 암묵적 전제나 인과관계 오류까지 잡아내는 구조로 회색지대에 있는 정보들까지 모두 잡아낼 수 있습니다.
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