딥시크를 다시 보게 됐다
이제 시작이 아닐까
뉴스에서 강원대학교에 커피과학과라는 학과가 있다는 것을 알게 됐다. 참 특이한 학과가 많다는 건 알고 이었지만 커피과학과도 있구나 싶었다. 관련 기사에 월송리에 학과의 온실이 있다는 구절이 눈에 띄었다. 월송리? 평소 지리, 지명에 관심이 많던 필자로서는 그 월송리가 어디에 있는지 궁금했다. 검색을 하니 월송리가 한두 군데가 아니었다. 강원도에만 적어도 두 군데였다. 춘천에도 원주에도 월송리가 있었다. 그리고 내가 아는 월송리가 따로 있다. 친구가 충남 예산의 광시면 월송리에 산다. 그래서 우리나라에는 월송리가 몇 군데 있는지 궁금했다. 요즘 인공지능이 별 걸 다 알려주니 인공지능에 물어보기로 했다.
여러 인공지능에 같은 질문을 던지기로 했다. "한국에는 월송리가 몇 군데 있나?" 일전에 필자는 立春大吉, 建陽多慶이 중국, 일본에서도 쓰이는 말인지를 몇몇 인공지능에 물어본 적이 있었는데 대답이 비슷한 경향을 보이면서도 한편으로 몇 인공지능은 독자적인 독특한 답을 내놓았었다. 이번 질문에는 어떤 답을 내놓을지 알아보고 싶었다. 결과는 가지각색이었다.
코파일럿
챗gpt
제미나이
클로드
퍼플렉시티
유클로드와 유는 정확한 답변을 드리기 어렵다고 아예 발을 뺐다. 답을 못한 것이다. 코파일럿, 챗gpt, 제미나이, 퍼플렉시티는 그래도 각기 두세 군데를 제시했다. 물론 각각 다른 월송리를 말했다. 이에 반해 딥시크는 아래에 보이는 것처럼 아주 다른 답을 내놓았다. 무려 11군데의 월송리를 보여주었다. 이 11군데의 정보가 정확한지는 검증이 필요하긴 할 텐데 이미 다른 인공지능이 제시한 월송리가 대개 포함된 걸로 보아서는 상당히 신뢰가 간다. 실은 더 놀라웠던 것은 아래와 같은 답변을 보여주기 이전에 답을 내놓기 위한 추론 과정을 사용자에게 먼저 보여주었다는 것이다. 그 추론 과정을 여기에 제시하지 않지만 그걸 보면서 신선한 충격을 받았다. 왜 굳이 보여주지 않아도 되는 추론 과정을 보여주었을까. 실력에 자부심을 가지고 있다는 걸까. 딥시크는 한국에 월송리가 몇 군데냐는 질문에 다음과 같이 말했다.
한국에는 **월송리(月松里)**라는 지명이 여러 지역에 분포하고 있습니다. 검색 결과에 따르면, 다음과 같이 총 **11곳**의 월송리가 확인되었습니다. 각 지역의 행정구역은 다음과 같습니다:
1. **강원특별자치도 원주시 지정면 월송리**
- 1914년 행정구역 통폐합으로 월호동, 다둔, 송호동, 구미동이 병합되어 형성되었으며, 현재는 레저시설(골프장, 눈썰매장 등)이 발달한 지역입니다.
2. **강원특별자치도 춘천시 서면 월송리**
3. **충청북도 보은군 보은읍 월송리**
4. **충청남도 예산군 광시면 월송리**
5. **전라남도 나주시 동강면 월송리**
6. **전라남도 영암군 시종면 월송리**
- 1914년 망월리와 송산의 이름을 합쳐 명명되었으며, 고인돌 떼가 분포하는 역사적 유적지입니다.
7. **전라남도 완도군 금일읍 월송리**
8. **전라남도 장흥군 용산면 월송리**
- 조선시대 백자 도요지(도자기 가마)가 위치한 지역으로, 19세기 말까지 백자 생산이 이루어졌습니다.
9. **전라남도 함평군 대동면 월송리**
10. **전라남도 해남군 현산면 월송리**
- 전라남도 기념물인 "해남월송리조산고분"이 소재한 지역입니다.
11. **경상북도 울진군 평해읍 월송리**
### 추가 정보
- 월송리는 대부분 **1914년 행정구역 개편** 시 인근 마을을 통합하며 이름이 붙여진 경우가 많습니다. 예를 들어, 원주시 월송리는 월호와 송호 마을 이름을 합쳤고, 영암군 월송리는 망월리와 송산에서 유래했습니다.
- 일부 지역(예: 장흥군 월송리)은 역사적 유적지로 지정되어 문화재적 가치를 지닙니다.
더 자세한 내용은 해당 지역의 행정정보 또는 문화유산 자료를 참고하시기 바랍니다.
딥시크가 한국의 월송리에 대해 이렇게 자세한 답을 내놓았는데 네이버 cue:에 똑같은 질문을 던졌더니 다음과 같이 답하는 것이었다. 강원도에 있는 두 월송리에 대해서만 언급했다.
한국에 관한 정보만이라도 네이버 cue:가 가장 풍부하고 정확해야 마땅하건만 그렇지 못한 것 같아 안타깝다. 딥시크도 가만 있지 않고 네이버 cue:도 마찬가지일 것이다. 지금 이 순간도 끊임없이 성능을 개량하기 위해 치열하게 노력하고 있을 것이다. 인공지능은 이제 시작이라고 해도 과언이 아닐 것 같다. 보안 문제의 위험성 때문에 여기저기서 딥시크 사용을 금지하고 있지만 막는 것만이 능사는 아닐 것이다. 딥시크를 능가하는 성능을 갖추어야 한다.
