디지털 트윈 안 하면 큰일난다.

OpenAI가 법률 특화 AI인 ‘Astra for Law’를 공개했다. 발표를 보면서 가장 먼저 든 생각은 “결국 이 방향으로 가는구나”였다.

Astra for Law는 법률 질문을 잘 받아주는 챗봇 하나를 새로 만든 게 아니라, GPT-6 Astra에 법률 전문 검색 인덱스와 법률 업무에 필요한 지침, 전문 도구를 결합한 기능이다.

메인은 미국 판례와 법령, 규정 등을 검색할 수 있는 2억 3천만 개 이상의 URL을 연결했고, OpenAI가 공개한 법률 리서치 평가에서는 일반 웹검색을 사용하는 GPT-6 Astra의 정확도 38.7%가 Astra for Law에서는 54.0%까지 올라갔다고 한다.

나는 여기서 모델의 성능보다 구조가 더 흥미로웠는데, 결국 같은 AI라도 무엇을 연결해두고, 어떤 방식으로 일을 하도록 만들어두느냐에 따라 전혀 다른 능력을 갖게 된다는 것이 개인적으로는 확정시 되었다.

범용 모델 하나가 모든 것을 해결하는 것이 아니라, 전문 데이터와 도구, 그 분야에서 일하는 방식이 모델 위에 계속 쌓이는 형태이다.

그리고 나는 이 방향이 기업이나 특정 산업에만 해당한다고 생각하지 않는다.

개인에게도 똑같이 일어날 거라고 본다.

AI를 쓴다는 말부터 다시 구분해야 할 것 같다.

어제 업로드한 글에서 astra, fable 써봤느냐는 질문을 하는 유튜브 영상에 대한 이야기를 했는데, 실제 주변에서 AI를 안 쓴다는 사람을 찾는 게 오히려 어렵다.

실상은 다들 AI를 사용하고 있다.

Stanford AI Index 2026은 생성형 AI가 등장한 지 불과 몇 년 만에 53% 수준의 채택률에 도달했다고 정리했을 정도이니.. 실제로 ChatGPT를 비롯한 생성형 AI는 이제 꽤 일상적인 도구가 됐다.

그런데 나는 여기서부터 구분해야 할 것 같다.

“AI를 쓴다”는 말 하나로 전부 묶으면 안 된다.

ChatGPT 앱이나 웹을 열어서 질문을 하고 답변을 받는 것도 AI 사용이니까.

검색 대신 물어보고, 글을 정리하고, 이미지를 만들고, 아이디어를 얻는 것도 분명 AI 활용이다.

하지만 Codex, Claude Code, Grok Bot, OpenClaw, Hermes Agent 같은 것을 실제로 자신의 컴퓨터와 업무에 붙여 사용하는 것은 완전히 다른 영역이다. 이걸 구분해야한다.

그냥 웹앱GPT, CLAUDE를 사용하는 것과 CODEX, Claude Code를 사용하는 것은 그냥 차이가 있는 정도가 아니다.

나는 이게 정말 천지차이라고 본다.

실제 ChatGPT 이용 데이터를 분석한 OpenAI·NBER 연구에서도 Practical Guidance, 정보 탐색, 글쓰기가 전체 대화의 약 80%를 차지한다.

지금까지의 AI 사용은 대부분 사람이 질문하고 AI가 답하는 형태에 머물러 있다는 뜻이다.

반면 에이전트는 질문에 답하는 것에서 끝나지 않는다. 일을 넘겨받는다.

더 쉽게는 온라인 혹은 pc환경에서의 업무를 수행한다.