Mythos와 일하는 느낌
출처: Hacker News
나는 공개된 최초의 Mythos‑class AI 모델인 Claude 5 Fable에 조기 접근 권한을 가졌다. Mythos에 대한 논의 대부분은 소프트웨어 보안에 미치는 영향을 중심으로 이루어졌지만, 나는 보안과는 전혀 관계없는 모든 분야에서 테스트해 보았다(실제로 Fable에 대한 가드레일이 사이버 보안을 전혀 사용할 수 없게 막고 있다). 내 결론은 이것이 내가 이전에 사용해 본 모든 모델을 훨씬 뛰어넘는 실질적인 도약이며, 어쩌면 더 중요한 것은 우리와 AI와의 관계가 급격히 변하고 있다는 점이다.
먼저, Fable은 얼마나 좋은가?
내가 여러 차례 실험을 진행했을 때, Fable은 기본적으로 내가 사용해 본 모든 공개 모델을 상당히 큰 차이로 앞섰다. 다양한 문제에 능숙했으며 몇몇 결과는 놀라울 정도였다—멀티 페이지 사양을 실행하는 데 수십 시간까지도 버텨냈다. 곧 더 복잡하고 진지한 사용 사례 몇 가지를 소개하겠지만, 모든 작업에서 전반적인 향상이 눈에 띈다. 이 글에서 이를 전달하기 어려운 이유는 가장 인상적인 결과들이 내 독자 중 일부에게만 흥미로울 수 있기 때문이다. 예를 들어, Fable은 단 하나의 프롬프트와 한 번의 피드백만으로 가장 정교한 학술 사회과학 논문을 만들어냈다(링크). 또한, 모든 단어가 ‘s’로 시작하는 10페이지짜리 서사시를 만들어냈다(링크).
좀 더 접근하기 쉽고 재미있는 예시로, 나는 Fable에게 여러 게임을 만들게 했다. 이 게임들은 모두 Claude Code에서 하나의 초기 프롬프트만으로 시작했으며, 내가 모호한 지시를 내리면 Fable이 실행 가능한 결과물을 생성했다. 이후 “좀 더 좋게 해줘” 같은 사소한 격려나 피드백을 몇 차례 추가했다. 특히 인상적인 점은 Claude가 이미지를 생성할 수 없기 때문에, 모든 아트워크와 3D 객체가 순수히 수학적 연산만으로 만들어졌다는 것이다. 직접 체험해 볼 수 있는 게임들:
- 동전 뒤집기 게임 (프롬프트: “Balatro, but for the game of coin flips”) – 꽤 재밌다.
- 뱀 게임 – 뱀이 자각하고 이상한 일들이 일어난다.
- 깊은 곳으로 내려가는 게임 – 무엇이 있는지 확인해 보라.
출력 자체는 인상적이다. 하지만 더 진지한 프로젝트에 들어갈수록 나는 이 도구를 사용할 때 기쁨과 불안 사이를 오갔다. 기쁨은 “뭐든 물어보면 바로 나와”는 점이고, 불안은 “뭐든 물어보면 바로 나와”는 점이다.
왜 그런지 이해하려면 Fable이 작업을 수행하는 방식을 살펴볼 필요가 있다. 이를 위해 나는 이전에 여러 AI 모델로 테스트해 본 예시, 등시선 지도(isocron map) 만들기를 다시 꺼내 보겠다. 등시선 지도는 주어진 시간 안에 이동할 수 있는 거리를 보여주는 지도이며, 최초 지도는 1881년에 런던을 기준으로 만든 것이었다.
원본 지도
이런 지도를 만들려면 수천 개의 잠재적 여행 거리와 수많은 판단·결정이 필요하기 때문에, 이전 모델들은 절반도 제대로 수행하지 못했다. 나는 Claude Code에 다음과 같은 프롬프트를 넣어 Fable에게 시도해 보았다:
i want you to build a fully researched and beautiful isochronic map that lets me pick various cities and see real isochronic lines based on real data. I want the design to be unique. You should take into account airports (and travel time to and from airports) trains, walking, driving. The data does not need to be live but should be real based on your research and data. You can start with a few cities but more general is better, this should be an entirely new project.
Fable은 원본 지도 스타일을 그대로 적용하자고 제안했고, 나는 동의했다. 그때부터 작업이 시작되었다.
AI가 스스로 진행한 여러 시간에 걸친 세션의 전사본을 다시 한 번 살펴볼 가치가 있다. 여기서 특이한 점들을 발견할 수 있다. 먼저, AI는 여러 다른 AI(대부분은 저렴한 Claude Sonnet)를 띄워 여행 시간에 대한 조사를 수행하도록 했다. 결과적으로 2,200개가 넘는 개별 항공편, TGV부터 신칸센까지의 철도 시간표, 여러 학술 논문에서 추출한 국가별 도로 속도 등을 수집했다. 그 에이전트들이 돌아가는 동안 코딩도 시작했으며, 또다시 에이전트를 띄워 코드를 검증하고 진행 상황을 기록했다.
그 결과는 1881년 원본과 매우 흡사하면서도 놀라울 정도로 정교한 완전 작동 지도였다. 하지만 완벽하진 않았다. 그린란드와 같은 원격 지역은 정확한 수치가 아니라 추정치만 들어 있었기에, 나는 Fable에게 **“원격 공항과 위치까지 실제 여행 시간을 구해라”**는 추가 지시를 내렸다. 이번에는 AI가 워크플로우를 시작했으며, 서로 연구 결과를 검증하는 적대적 에이전트 그룹을 구성했다. 피트케언 섬으로 가는 선박 운항 빈도와 오타와에서 그리세 피오르드까지 가는 방법을 파악했고, 짧은 시간 안에 엄청난 양의 토큰을 사용했다(자세한 내용은 곧).
](