[디지털투데이 이윤서 기자] 챗GPT와 구글 제미나이(Gemini)에게 각각 조립형 PC 견적을 맡기면 어떤 결과가 나올까. 20일(현지시간) IT매체 테크레이더는 두 인공지능(AI) 챗봇이 제시한 초보자용 견적을 사내 컴퓨팅 전문가 맷 핸슨의 제안과 함께 점검했다.

이번 비교의 초점은 사용 목적에 맞는 PC를 누가 더 설득력 있게 구성하느냐에 맞춰졌다. PC 조립은 부품 간 호환성, 케이블 정리, 복잡한 제품명과 세부 사양까지 함께 따져야 해 초보자에게 진입장벽이 높다. 최근에는 메모리와 CPU 수급 문제까지 겹치며 부품 선택도 한층 까다로워졌다.

각 AI가 던진 질문 방식은 조금 달랐다. 챗GPT는 사용 목적과 선호도를 비교적 세밀하게 물었고, 초보자에게는 다소 낯선 기술 용어도 포함돼 있었다. 반면 제미나이는 질문 수는 적었지만 더 쉬운 표현을 사용했다. 초보자의 요구사항을 세부적으로 반영하는 데는 챗GPT가 상대적으로 더 강점을 보였다.

핵심은 실제 추천 결과였다. 이번 비교에서는 'AI가 PC 조립을 도와줄 수는 있지만, 전부 대신해 주지는 못한다'는 점이 확인됐다. 특히 실시간 구매 링크와 가격 추정 단계에서 한계가 두드러졌다. 챗GPT가 제미나이보다 상대적으로 나은 결과를 내놨지만, 두 모델 모두 인터넷에서 최적의 실시간 가격을 정확히 찾아내지는 못했다. 특히 제미나이는 부정확한 링크를 제시하는 경우도 있었다.

부품 간 호환성 자체는 비교적 안정적이었다. 맷 핸슨과 함께 두 AI의 추천 결과를 교차 검증한 결과, 선택된 부품들이 서로 호환된다는 점에서는 긍정적인 평가가 나왔다. 다만 이 과정에서도 시장 가격 변동은 충분히 반영되지 않았고, 제시한 예산에 맞추지 못하자 답변을 반복 수정하면서도 소비자가 기대할 만한 수준의 명확성을 보여주지는 못했다.

결국 실제 구매 단계에서는 모델명을 다시 확인하고 개별 부품을 별도로 검색하는 과정이 필요했다. 두 서비스 모두 과제를 끝까지 일관되게 수행하는 데는 한계를 드러냈고, 예산과 실제 시세 차이를 설명하는 방식도 매끄럽지 못했다.

이번 사례는 생성형 AI의 역할이 어디까지 유효한지를 보여준다. AI는 기술·과학 분야의 복잡한 조사, 정보 탐색의 부담을 줄이는 데는 유용할 수 있다. 다만 PC 조립처럼 손으로 직접 다루는 취미나 제품 선택이 중요한 분야에서는 사람의 판단이 더 큰 가치를 가진다는 점도 함께 드러났다.

결국 생성형 AI는 초보자의 첫 견적 작성을 돕는 보조 수단으로는 의미가 있었지만, 실구매 가격과 링크 확인, 예산 조정 같은 마지막 단계에서는 사람의 검토가 필수라는 점이 확인됐다. PC 조립처럼 제품 선택과 시장 가격 변화가 빠르게 맞물리는 분야일수록 AI의 답변을 그대로 따르기보다 교차 검증이 필요하다는 점도 함께 부각됐다.

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