마누스(Manus)AI는 다양한 모델에 의존하는 짝퉁?
마누스 AI 논란: 클로드 모델 활용이 문제가 될까?
안녕하세요.
사랑받는 IT 프로덕트의 첫 스텝, 똑똑한개발자입니다.
마누스 AI가 클로드 3.5 소네트를 포함한
다양한 모델을 사용했다는 사실이 밝혀지면서,
이 AI 에이전트의 성능에 대한 논란이 일고 있습니다.
마누스는 처음에는 클로드 3.5 소네트를 의존했으며,
현재는 클로드 3.7을 사용해 성능을 개선하고자 하는데요.
일부 사용자들은 마누스의 기능과 성능에 실망감을 표시하며,
과장된 광고와 실제 결과 사이의 차이를 지적하고 있습니다.
실제로 '제2의 딥시크'라는 여론이 형성되고 있기도 합니다.
이 글에서는 마누스의 모델 활용 논란과 그 배경을 살펴보겠습니다!
마누스(Manus)는
어떻게 AI 에이전트를 개발했을까?
이 이슈를 처음 들어보시는 분들을 위해
먼저 간략한 설명을 해보겠습니다.
최근 AI 업계에서 가장 뜨거운 논란인데요.
마누스 AI가 앤트로픽(Anthropic)의 언어 모델인
클로드(Claude)를 활용했습니다.
마누스는 인공지능(AI) 에이전트로,
사용자가 요청한 작업을 수행하는
스마트한 AI 시스템이라고 화려한 언론 홍보를 진행했었는데요.
그런데 일부 테스터들이 마누스가 자체 AI 모델이 아니라,
단순 AI Wrapper에 불과하다는 문제를 제기하기 시작했습니다.
이에 대해 마누스 AI의 CTO는
마누스가 클로드 3.5 소네트를 활용한 것은 맞지만,
다른 모델도 함께 사용했다고 밝히며 차후 계획도 함께 언급했습니다.
왜 마누스는 클로드를 활용했을까?
AI 에이전트는 단순한 챗봇이 아닌
사용자의 요청을 처리하고 작업을 자동화하는 복합적인 시스템입니다.
이를 구현하려면 높은 수준의 AI 모델이 필요하지만,
자체 모델을 개발하는 것은 막대한 비용과 시간이 소요되기 마련인데요.
마누스는 다음과 같은 이유로
클로드 모델을 적극 활용한 것으로 보여집니다.
추론 능력: 클로드 3.5 소네트는 자연어 이해력이 뛰어나고, AI 에이전트로 활용하기 적합
빠른 개발 가능: 자체 AI를 처음부터 학습시키는 것보다 기존 모델을 활용하는 것이 훨씬 빠르고 효율적임
다양한 기능 조합: 마누스는 클로드뿐만 아니라 다른 미세조정 모델도 함께 사용해 더 정교한 기능을 구현하려고 함
이런 이유로 클로드를 활용한 것은 합리적이지만,
문제는 마누스가 얼마나 자체 기술을 적용했느냐에 있습니다.
마누스 논란의 핵심: AI 래퍼(wrapper) 논쟁
출처: Law.com위와 같은 마누스 AI 논란은
한 테스터가 마누스의 런타임 코드를 분석한 후,
마누스가 단순히 클로드 3.5 소네트를 감싼
AI 래퍼(AI wrapper)에 불과하다는 의혹을 제기하면서
본격화 되었는데요.
*AI 래퍼(AI Wrapper)는 특정 AI 모델을 직접 개발하지 않고,
기존의 대형 언어 모델(LLM)이나 AI 시스템을
감싸서(interfacing) 제공하는 기술을 의미합니다.
테스터들은 마누스가 클로드의 API를 그대로 호출하고 있으며,
독자적인 AI 기술 및 자체 모델이 없다는 점을 지적했습니다.
또 결과 품질 문제 마누스를 테스트한 사용자들은
일부 작업에서 정확하지 않은 답변을 하거나 오류가 발생했다고 보고했습니다.
마누스는 "혁신적인 AI 에이전트"로 홍보되었지만,
실상은 클로드 모델을 기반으로 한 시스템이었기 때문에
더욱 논란이 되었습니다.
마누스 측은
"우리는 다양한 모델을 조합해 활용하고 있으며,
클로드 3.7을 테스트 중이다"라고 해명했습니다.
출처: www.aljazeera.com마누스 AI = 딥시크(deepseek) ?
이 논란은 과거 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 겪었던
논란과도 유사합니다.
딥시크 역시 자체 모델을 개발했다고 주장했지만,
일부 분석가들은 기존 AI 모델을 기반으로 한 것 아니냐는 의문을 제기했었습니다.
마누스 AI가 신뢰를 회복하려면
다음과 같은 해결책이 필요합니다.
투명한 기술 공개: 마누스 측이 언급한 대로, 일부 AI 모델을 오픈 소스로 공개해 신뢰도 제고
자체 기술 강조: 단순히 기존 모델을 활용하는 것이 아니라, 마누스만의 명확한 차별점 제시
사용자 경험 개선: AI 에이전트의 핵심은 실제 사용자가 만족할 만한 결과를 제공하는 것이므로, 오류를 최소화하고 기능을 강화하는 작업 필요
마누스 AI 논란은 단순한 해프닝이 아니라,
AI 업계에서 "진짜 AI 모델"의 정의가 무엇인지
다시 고민하게 만드는 사례라고 생각하는데요.
앞으로 마누스가 어떻게 대응할지 지켜볼 필요가 있습니다.
당신의 비전을 성공적인 제품과 비즈니스로 완성시킵니다.
사랑받는 IT 비즈니스를 향한 첫 스텝, 똑똑한개발자입니다.
