ChatGPT 사용자 리뷰

저는 Ilya Romanov이고, 현재 스텔스 모드에서 AI 제품을 개발 중입니다. 제가 이전에 쓴 기사에서, MIT의 AI와 수익성에 대한 보고서에 대해 논했습니다. 또 다른 흥미로운 보고서가 나왔습니다. “ChatGPT 사용자 리뷰”입니다. 이 보고서의 대담한 시작은 “전반적으로, ChatGPT는 의사 결정 지원을 통해 경제적 가치를 제공하며, 이는 지식 집약적인 업무에서 특히 중요합니다”라고 말합니다. 이것은 결국 AI가 작업 프로세스와 수익성에 실질적으로 기여하는 것으로 입증된 것일까요? 자세히 살펴보겠습니다!

보고서와 팀

ChatGPT 사용자 리뷰는 OpenAI 연구자들과 하버드 경제학자 David Deming에 의해 준비되었습니다. 그들의 AI 엔지니어링, 프라이버시 보호 데이터 분석 및 경제 정책에 대한 전문 지식은 이 광범위한 대규모 실증 연구를 가능하게 했습니다.

이 연구는 1,500만 개의 ChatGPT 대화에 대한 데이터를 바탕으로 합니다. 팀은 사용자의 의도를 이해하기 위해 프라이버시 보호 필터를 사용했습니다. 본질적으로, 모든 ChatGPT 대화는 자동 필터를 통해 이름이나 개인 정보를 제거한 후 연구자들이 분석했습니다. 이러한 정리된 레이블(주제 또는 의도)은 분석되었습니다. 기본적인 인구 통계 정보(교육 또는 직업)를 연결하기 위해, 팀은 최소 100명의 사용자 그룹에 대한 집계 데이터만을 볼 수 있는 보안 환경에서 작업했습니다.

발견

요약의 대담한 진술은 현대 경제에서 AI가 가치를 제공하는 방법에 대한 주요 통찰 중 하나입니다. 최근에 나타난 많은 ‘자동화-모두’ 솔루션과는 달리, ChatGPT는 주로 의사 결정 지원 도구로 사용되며, 순수한 작업 자동화 플랫폼은 아닙니다. 보고서는 사용자가 ChatGPT에게 하는 두 가지 유형의 작업을介绍합니다. ‘질문’과 ‘작업’입니다. 전자는 정보를 찾거나, 의사 결정 지원을 위한 조언 또는 안내와 같은 작업을 말합니다. 후자는 이메일 작성, 보고서 작성, 코드 작성과 같은 구체적인 작업을 말합니다.

흥미롭게도, 보고서는 작업과 비작업 대화 사이의 차이를 강조합니다. 2025년 비작업 대화는 70%를 차지하며, 2024年的 53%에서 크게 증가했습니다. 개인적인 상호작용은 주로 일상적인 작업(어떻게 하는지에 대한 조언 및 튜토리얼) 및 작성 지원(편집 또는 번역)에 중점을 둡니다. 이 증가와 사용의 맥락은 ChatGPT를 일상적인 동료로 пози션을 잡습니다. 새로운 Google와 같은 탐색, 창의적인 작업 및 의사 결정의 외부입니다.

보고서는 모든 메시지 중 49%가 ‘질문’이며, 40%가 ‘작업’ 요청임을 보여줍니다. ‘질문’ 메시지는 더 빠르게 증가하며, ChatGPT 사용자로부터 더 높은 만족도를 받습니다. 2024년 7월, ‘질문’과 ‘작업’은 거의 동일했으며, 모든 ChatGPT 메시지 중 46%를 차지했습니다. 2025년 6월, ‘질문’은 51.6%로 증가했으며, 이는 5.6 퍼센트 포인트의 절대적인 증가로, 12%의 상대적인 증가를 의미합니다. 반면에, ‘작업’은 34.6%로 떨어졌으며, 이는 25%의 상대적인 감소를 의미합니다.

이 격차는 무엇을 의미할까요? 보고서는 지식 집약적인 업무에서 더 빠르고 더 나은 의사 결정 지원을 통해 경제적 이익이 창출된다고 주장합니다. 지식 집약적인 업무에서, 비즈니스 결과는 의사 결정의 품질과 속도에 직접적으로 영향을 받습니다. 더 나은 정보 처리, 대안 관점 및 우수한 분석 지원을 통해 작업자의 성과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

이 결론의 근거는 다음과 같습니다. 한쪽에서는, 대학 졸업자들은 ‘질문’에 대한 메시지를 보내는 경향이 2 퍼센트 포인트 더 높으며, ‘작업’ 메시지를 보내는 경향은 1.6 퍼센트 포인트 더 낮습니다. 유사하게, 과학 및 기술 직업에서 근무하는 사용자는 ‘질문’에 대한 메시지를 보내는 경향이 47%로, 컴퓨터 관련 직업에서 더 높습니다.

또 다른 관점에서는, 사용자들이 ChatGPT를 사용하여 의사 결정 지원을 받는 것은 직접적인 수익 증가를 의미하지는 않습니다. 그러나 소비자 과잉은 있습니다. 소비자 과잉은 서비스에 대한 최대 금액과 실제 지불 금액 사이의 차이를 의미합니다. 예를 들어, 저는 월간 ChatGPT 구독료 100달러를 지불할 의향이 있지만, 실제로는 20달러만 지불합니다. 따라서 소비자 과잉은 80달러입니다.

대규모로, Collis와 Brynjolfsson(2025)의 연구에 따르면, 미국에서만 소비자 과잉은 최소 97억 달러입니다. 또한, 사용자들은 한 달 동안 생성된 AI를 사용하지 않으려면 평균 98달러를 지불해야 합니다. ChatGPT는 작업과 비작업 상황에서 모두 사용자에게巨大한 가치를 제공하며, 기업 환경에서 더 큰 금전적 이익이 있을 것입니다.

왜 질문?

이 보고서를 연구하고, Perplexity와 함께 생각해 본 결과, 왜 사람들은 ChatGPT에게 질문을 하는지 궁금해졌습니다.

과학적인 용어로 표현하자면, 보고서에서 참조된 연구를 살펴보겠습니다. Ide와 Talamas(2025)는 작업장에서 AI가 하는 두 가지 역할을 제시합니다. 하나는 작업물을 만들어내는 ‘동료’이고, 다른 하나는 최종 출력 없이 문제 해결을 향상시키는 ‘조종사’입니다. ‘ChatGPT 사용자 리뷰’의 데이터는 조종사 패러다임을 지원합니다. 다시 말해, 사람들은 ChatGPT에게 질문을 더 많이 합니다(49% vs 40%). 질문은 증가하고 있으며, ChatGPT 사용자로부터 더 높은 만족도를 받습니다. 2024년 7월, ‘질문’과 ‘작업’은 거의 동일했으며, 모든 ChatGPT 메시지 중 46%를 차지했습니다. 2025년 6월, ‘질문’은 51.6%로 증가했으며, 이는 5.6 퍼센트 포인트의 절대적인 증가로, 12%의 상대적인 증가를 의미합니다.

왜죠? 링크드인에서 ‘자동화’를 찾아보면, ‘자동화’를 외치는 게시글이 많습니다.

저도 그 이유를 생각해봤습니다. 보고서를 읽고, 수백 개의 링크드인 게시글을 보면서, ChatGPT의 현재(또는 과거) 제한으로 인해 ‘질문’ 유형이 더 많을 수 있음을 깨달았습니다. 진정한 강력한 에이전트 AI 솔루션이 나온다면, 사용자들은 AI를 동료로 사용할 가능성이 더 높아질 것입니다. 간단히 말해, 사람들은 AI를 동료로 사용하고 싶지만, 아직 제한이 있습니다.

제 경험과 고객 개발 인터뷰에서 들은 바에 따르면, AI에는 아직 극복하지 못하는 두 가지 주요 단점이 있습니다. 하나는 맥락이 부족합니다. 두 번째는 모든 작업을 단순한 프롬프트로 분해할 수 없습니다(또는 저는 단순히耐心이 없습니다).

이 두 가지 사항에 대해 자세히 설명하겠습니다. AI는 맥락이 부족하기 때문에, 콘텐츠 생성에서 자유롭게 사용할 수 없습니다. 모니터링이 필요하며, 더好的 결과를 얻으려면 프롬프트를 수정해야 할 수 있습니다. IBM은 이 아이디어를 과학적인 용어로 설명했습니다. 인간은 끊임없는 지각, 기억 및 실제 경험을 통해 풍부한 상황을 이해할 수 있습니다. 반면에, AI 어시스턴트는 단순히 최근 입력의 ‘컨텍스트 창’에 기반하여 다음 토큰(~단어)을 예측합니다. AI는 단기 기억만 가지고 있으며, 이전 정보는 메모리 용량이 채워지면 손실됩니다.

대규모 언어 모델은 다단계 복잡한 작업에서 어려움을 겪습니다. 작업이 결합되면 성능과 일관성이 저하됩니다. Prompt Drive는 이 제한을 극복하는 접근 방식을 설명합니다. 그러나 단일 프롬프트로 모든 нюан스를 캡처할 수 없으며, AI는 여전히 훌륭한 조종사입니다.

이제, 저는 ChatGPT의 영역에서 생각해봅니다. 이 비율(49% vs 40%)은 다른 AI 도구에서도 반복될까요?

• Perplexity AI에 보내는 60%의 메시지는純粋한 콘텐츠 생성이 아닌 연구 주도 요청입니다. App Labx에 따르면, 이러한 요청은 증가하고 있습니다.
• DeepSeek R1은 논리 작업과 사고 연쇄 지원에서 고급 동료 및 조종사로 평가됩니다. 내부 보고서에 따르면, 이러한 작업에서 AI의 역할은 지원이 아닌 조종사입니다.
• GitHub Co-pilot(이름에서 힌트를 얻을 수 있습니다)는 코드 편집, 디버깅 및 학습 지원을 위한 에디터 제안으로 설계되었습니다. 안전하게 가정할 수 있습니다. 이 도구의 역할은 지원이 아닌 조종사입니다.
• Microsoft Copilot는 ChatGPT와 유사한 패턴을 보여줍니다. ‘질문’과 ‘작업’의 비율은 거의 동일합니다.

그러면, 이러한 발견은 우리에게 무엇을 남깁니까? 저의 관점에서 볼 때, AI는 지식 집약적인 작업에서 의사 결정 지원을 가속화하여 직접적인 시간 절약과 간접적인 수익 증가를 가져옵니다. ‘인간의 터치’나 ‘고유한 콘텐츠’를 이유로 AI를 거부하는 것은 장기적으로 손해입니다. 사람들은 ChatGPT와 다른 AI 어시스턴트를 사용하여 의사 결정 지원을 받으며, 인간의 의사 결정자를 완전히 대체하지는 않습니다.

이 패턴은 변경될까요? 사람들은 AI에 작업을 위임하는 것이 증가함에 따라, 대량의 뇌 부패를 볼 수 있을까요? 저의 다음 기사에서 AI가 인간의 뇌와 인지 능력에 미치는 영향을 자세히 살펴보겠습니다.