Codex는 뭐지? (알아두면 도움이 되는 AI의 정체)

HCI 관점에서 읽을 만한 이유

이 글은 AI를 ‘정답을 잘 내는 도구’가 아니라, 사람이 어떻게 끼어들고 다시 확인하며 함께 일하는지까지 보게 해준다는 점에서 HCI 연구자와 UX 실무자에게 의미가 큽니다. 특히 모델 성능만으로는 설명되지 않는 신뢰, 책임, 개입 경로 같은 문제를 다루기 때문에, 실제 제품에서 왜 사용성이 좋아도 안전하지 않을 수 있는지 생각하게 합니다. 연구 프레임워크를 제품에 옮길 때 생기는 간극도 함께 볼 수 있습니다.

CIT의 코멘트

AI 에이전트나 자동화 기능을 설계할 때 가장 위험한 지점은 ‘잘 돌아가는 것처럼 보이는데, 실제로는 사용자가 언제 개입해야 하는지 모른다’는 상황입니다. 이 글은 그런 문제를 기술 성능보다 상호작용 설계의 문제로 볼 수 있게 해주는데요, 특히 상태가 불투명한 시스템에서는 사용자에게 현재 무엇이 일어나고 있는지, 어디서 멈출 수 있는지, 실패했을 때 어떻게 복구할 수 있는지가 더 중요합니다. 국내 서비스 맥락에서도 이 점은 큽니다. 빠른 실행과 높은 자동화를 선호하는 제품일수록, 설명보다 제어권과 복구 경로가 먼저 설계되어야 합니다. 결국 좋은 AI는 똑똑한 모델이 아니라, 사람이 안심하고 맡길 수 있는 인터페이스에서 완성됩니다.

원문을 읽으면서 던질만한 질문

• Q.이 글의 프레임워크를 실제 제품에 적용할 때, 사용자 개입 지점을 어디에 두는 것이 가장 적절할까요?
• Q.자동화가 높아질수록 사용자의 신뢰는 어떻게 변하는지, 실패 복구 경험까지 포함해 측정할 방법은 무엇일까요?
• Q.국내 서비스 환경에서 글로벌 HCI 원칙이 그대로 맞지 않는 부분은 어떤 것이며, 어떤 조정이 필요할까요?