범용성의 거짓말: '모든 일을 할 수 있다'고 했는데, 실제로는?

# Claude 4.5, GPT-4o 같은 최신 모델들은 광고할 때 "거의 모든 작업을 처리할 수 있다"고 주장한다.
하지만 실제는?

실제 한계

실시간 정보는 절대 못 본다 — 지식 커트오프가 있어서 2개월 전 뉴스도 "모릅니다"라고 답한다. 최신 뉴스 요약, 실시간 주가는 외부 API 없이 불가능.
장기 추론에서 약해진다 — 100단계 이상 복잡한 논리는 중간에 실수한다. 체스/수학 문제에서 정확도가 급격히 떨어진다.
도메인 전문성은 착각 — 일반 지식은 많지만, 의학, 법률, 금융 같은 분야에서는 여전히 부정확하다. (의료 진단, 법적 조언은 위험)
코드는 여전히 버그 있다 — "완벽한 코딩 어시스턴트"라고? 실제로는 엣지 케이스에서 버그를 낸다. 테스트 없는 코드는 위험.

왜 이렇게 된 걸까?

모델은 패턴 매칭 엔진일 뿐이다. 통계적으로 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 것이지, 실제로 "이해하고 문제를 푼다"는 아니다.
그래서 마케팅과 현실의 갭이 생긴다.

그럼 뭐에 쓸 수 있나?

✅ 텍스트 요약, 아이디어 브레인스토밍, 코드 템플릿, 작문 보조
❌ 의존할 수 없는 것: 현재 정보, 복잡한 추론, 전문 의견
핵심: 모든 일을 할 수 있다는 건 광고다. 인간의 2중 확인이 여전히 필요하다.