안트로픽의 챗봇 클로드, 성능 저하로 비판받다
사용자들은 최근 안트로픽의 챗봇 클로드의 능력이 감소했다고 보고하고 있으며, 건망증과 기본 코딩에 어려움을 겪고 있다는 불만이 제기되고 있습니다. 이로 인해 일부 사용자들은 구독을 취소하기로 결정했습니다. 그럼에도 안트로픽은 클로드 3.5 소네트 모델이나 추론 파이프라인에 어떤 변화도 없었다고 주장하고 있습니다.
“클로드가 최근에 정말 멍청해졌다”라는 제목의 레딧 게시물이 많은 관심을 받고 있으며, 많은 사용자들이 비슷한 감정을 표현하고 있습니다. 안트로픽의 반응은 어떠한 수정도 없다고 부인하며, 사용자들에게 클로드 응답에 대한 피드백을 주기 위해 엄지 손가락 아래 버튼을 사용하도록 장려하고 있습니다.
투명성을 높이기 위해 안트로픽은 클로드 모델의 시스템 프롬프트를 자사 웹사이트에 공개하기 시작했습니다. 이 결정은 2024년 4월에 제기된 유사한 불만을 따른 것이며, 2023년 말에 채트GPT가 직면한 문제와 유사합니다.
AI 기능의 저감은 여러 요인에 기인할 수 있습니다. 사용자는 시간이 지남에 따라 비현실적인 기대를 갖게 되며, 초기에 AI의 능력에 깊은 인상을 받은 경우 특히 그렇습니다. 또한 AI 출력의 자연스러운 변동성, 일시적인 컴퓨팅 자원 제한, 간헐적인 처리 오류도 성능 저하에 대한 인식에 기여합니다.
채트GPT의 개발사인 오픈AI도 유사한 장애물에 직면했습니다. 이 회사는 최근 업데이트된 GPT-4o 변형을 공개했지만, 모델 동작 개선을 종합적으로 평가하고 전달하기 위한 방법이 부족하다고 인정했습니다. 이는 대규모로 AI 성능을 유지하고 소통하는 데 있어서의 어려움을 강조합니다.
요약하자면, 사용자들이 클로드의 능력 감소를 보고하고 있지만, 안트로픽은 어떠한 변화도 없었다고 주장합니다. 사용자 기대, AI 변동성, 기술적 제약 등이 이러한 인식에 영향을 미치는 요소입니다. 따라서 투명성과 사용자 피드백은 기업들이 AI 성능의 복잡성을 탐색하는 데 있어 매우 중요합니다.
주요 포인트
- 안트로픽의 클로드 AI에서 건망증과 코딩 어려움 등 능력 감소 보고.
- 안트로픽은 클로드 3.5 소네트 모델의 변경을 부인하며 투명성을 위해 시스템 프롬프트를 도입.
- 2023년 채트GPT와 2024년 클로드에서 유사한 AI 성능 불만 발생.
- 사용자 기대, AI 변동성, 자원 제약 등이 인식되는 저하에 기여.
- 예측 불가능한 모델 행동으로 인해 일관된 AI 성능 유지가 어려움.
분석
안트로픽의 클로드 챗봇 성능 저하는 모델 변경 부인에도 불구하고 사용자 기대, AI 변동성, 자원 제약으로 인해 발생한 것으로 보입니다. 단기적으로는 구독 손실과 명성 손상 등의 영향이 예상됩니다. 장기적으로 안트로픽의 투명성 노력과 사용자 피드백 수집은 모델 신뢰성과 사용자 신뢰를 향상시킬 수 있습니다. 오픈AI와 같은 경쟁자들도 유사한 도전에 직면해 있으며, 이는 업계가 더 명확한 성능 지표와 사용자 소통 전략을 필요로 한다는 것을 강조합니다.
알고 계셨나요?
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안트로픽의 클로드 3.5 소네트 모델:
- 설명: 클로드 3.5 소네트 모델은 안트로픽의 AI 챗봇 클로드의 발전된 버전입니다. 대화 상호작용을 진행하고, 작업을 처리하며, 정보를 제공하도록 설계되었습니다. "소네트"라는 명칭은 언어 능력 및 반응성을 개선하는 특정 버전이나 향상을 나타낼 가능성이 높습니다.
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추론 파이프라인:
- 설명: 추론 파이프라인은 클로드와 같은 AI 모델이 응답을 생성하는 데 필요한 일련의 계산 단계와 프로세스를 의미합니다. 여기에는 데이터 전처리, 모델 실행, 포스트 프로세싱이 포함되어 출력이 일관되고 관련성이 있도록 합니다. 안트로픽이 추론 파이프라인에 어떠한 변화도 없다고 주장하는 것은 응답 생성을 위한 기초적인 메커니즘이 변경되지 않았음을 나타냅니다.
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GPT-4o 변형:
- 설명: GPT-4o는 오픈AI의 생성 사전 훈련 변환기(GPT) 시리즈의 업데이트된 버전으로, 대규모 언어 모델로 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성하도록 설계되었습니다. GPT-4o에서 "o"는 이전 버전과 차별화하는 특정 최적화나 기능 세트를 나타낼 수 있습니다. 오픈AI가 이 변형에 대해 구체적인 평가 방법이 부족하다고 인정한 것은 AI 모델 성능의 점진적인 개선을 정확하게 측정하고 전달하는 데 있어 어려움을 강조합니다.