[AI가 이제 컴퓨터를 사람처럼 직접 쓴다고?] – GPT-6 ‘Astra’의 정체

 

“ChatGPT가 이제 답만 해주는 게 아니라 직접 컴퓨터까지 쓴다고?” 💻🤖

지금까지 우리가 AI를 사용하는 방법은 비교적 단순했습니다.

질문을 입력하면 답을 받고,

글을 부탁하면 글을 받고,

코드를 요청하면 코드를 받았습니다.

결국 AI가 아무리 똑똑해도 실제 컴퓨터에서 일을 처리하는 사람은 우리 자신이었습니다.

예를 들어 AI에게 여행 계획을 만들어달라고 하면,

AI는 좋은 숙소와 일정을 알려줄 수 있었습니다.

 

하지만 그다음에는 사람이 직접

브라우저를 열고,

사이트에 들어가고,

조건을 검색하고,

정보를 비교하고,

필요한 내용을 문서에 정리해야 했습니다.

그런데 AI가 이제 이 과정까지 직접 처리하기 시작했습니다.

2026년 9월 3일 OpenAI가 공개한 새로운 모델,

GPT-6 Astra입니다.

 

Astra는 단순히 질문에 더 정확하게 답하는 것을 넘어 컴퓨터와 브라우저를 사용하면서 여러 단계의 일을 수행하는 능력이 크게 강화된 모델입니다.

OpenAI가 공개한 활용 사례에는

📝 온라인 양식 작성

📊 스프레드시트 작업

📅 캘린더 정리

🔍 웹 조사

📧 이메일·문서 초안 작성

💻 웹사이트 제작

🧪 소프트웨어 설치·테스트

🔧 화면을 보면서 문제 해결

등이 포함됩니다.

 

AI가 우리가 보고 있는 화면을 이해하고, 필요한 도구를 사용하며, 여러 단계를 거쳐 결과를 만들어내는 것입니다.

이 변화가 중요한 이유는 간단합니다.

지금까지의 AI가

“어떻게 하면 되는지 알려주는 AI”

였다면,

이제는

“그 일을 직접 수행하는 AI”

로 넘어가고 있기 때문입니다.

 

오늘은 TIG(TrendIssueGuide)​가
GPT-6 Astra가 무엇인지,
AI가 어떻게 컴퓨터를 직접 사용할 수 있는지,
기존 ChatGPT와 무엇이 달라졌는지,
그리고 앞으로 우리가 컴퓨터를 사용하는 방식까지 어떻게 달라질 수 있는지 알아보겠습니다.

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🤖 GPT-6 Astra는 대체 뭐가 달라졌을까?

GPT-6 Astra는 OpenAI가 2026년 9월 공개한 새로운 AI 모델입니다.

OpenAI는 Astra를 자사의 가장 강력한 모델로 소개하면서 특히

컴퓨터 사용

웹 브라우징

소프트웨어 엔지니어링

과학

전문 업무

등의 능력 향상을 강조했습니다.

여기서 일반 사용자에게 가장 흥미로운 부분은 역시 Computer Use, 즉 컴퓨터 사용 능력입니다.

 

기존 생성형 AI의 핵심은 대부분

입력 → 생각 → 출력

이었습니다.

사용자가 질문을 하면 AI가 생각하고 답변을 만들어주는 구조였습니다.

하지만 컴퓨터를 사용하는 AI는 여기에 새로운 과정이 들어갑니다.

 

화면 확인

↓

필요한 행동 판단

↓

도구 사용

↓

결과 확인

↓

다음 행동 판단

↓

작업 완료

사람이 컴퓨터를 사용하는 과정과 꽤 비슷합니다.

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👀 AI는 어떻게 컴퓨터 화면을 이해할까?

사람이 컴퓨터를 사용할 때를 생각해보겠습니다.

우리는 화면을 보고

“여기에 검색창이 있네.”

“이 버튼을 누르면 되겠네.”

“이 파일을 열어야겠다.”

라고 판단합니다.

AI 역시 비슷한 방식으로 화면의 시각적 정보를 이해하고 필요한 행동을 결정할 수 있습니다.

 

예를 들어 온라인 양식을 작성한다고 해보겠습니다.

화면에

이름,

주소,

날짜,

선택 메뉴,

제출 버튼

등이 있습니다.

컴퓨터 사용 능력을 갖춘 AI는 화면 구조를 파악하고 주어진 정보와 권한 범위 안에서 필요한 항목을 채우며 다음 단계로 이동할 수 있습니다.

 

단순히

“이 칸에는 이름을 입력하세요.”

라고 알려주는 것이 아니라,

허용된 환경에서는 실제 작업 흐름을 수행하는 것입니다.

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💻 예전 AI와 가장 큰 차이는 ‘행동’이다

예를 하나 들어보겠습니다.

사용자가 AI에게 이렇게 부탁합니다.

“이 자료를 조사해서 정리해줘.”

기존 챗봇이라면 검색 결과나 자신이 가진 정보를 바탕으로 답변을 작성하는 데 초점을 맞췄습니다.

 

하지만 컴퓨터를 사용하는 AI 에이전트는 훨씬 긴 작업 흐름을 처리할 수 있습니다.

웹에서 필요한 자료 조사

↓

여러 정보를 비교

↓

핵심 내용 정리

↓

문서 작성

↓

필요한 형식에 맞게 편집

같은 과정을 하나의 작업으로 수행하는 것입니다.

 

즉 AI의 역할이

‘정보를 생성하는 것’

에서

‘목표를 달성하기 위해 도구를 사용하는 것’

으로 넓어지고 있습니다.

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📅 귀찮은 컴퓨터 업무를 AI가 맡는다

OpenAI가 Astra를 소개하면서 든 사례들도 상당히 현실적입니다.

예를 들어

온라인 양식 작성

CRM 고객 정보 업데이트

캘린더 정리

같은 업무입니다.

 

엄청난 전문 기술이 필요한 일은 아닙니다.

하지만 사람이 직접 하면 귀찮고 시간이 많이 걸립니다.

특히 회사에서는 이런 작업이 하루에도 반복됩니다.

 

고객 정보를 시스템에 옮기고,

문서를 열어 내용을 수정하고,

자료를 검색하고,

스프레드시트를 업데이트하고,

일정을 정리합니다.

Astra 같은 컴퓨터 사용 AI가 노리는 영역 중 하나가 바로 이런 반복적인 디지털 작업입니다.

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📊 엑셀도 직접 다룬다

AI가 컴퓨터를 직접 사용하게 되면 스프레드시트 활용 방식도 달라질 수 있습니다.

예전에는 ChatGPT에게

“이 데이터에서 매출 증가율 계산하는 함수 알려줘.”

라고 질문했다면,

앞으로는

“이 데이터를 분석해서 보고용 표로 정리해줘.”

처럼 결과 중심으로 요청하는 방식이 더욱 중요해질 수 있습니다.

 

Astra는 전문 업무를 위한 훈련도 강화됐으며 OpenAI는 문서·스프레드시트·프레젠테이션을 만들어내는 능력을 주요 특징으로 소개하고 있습니다.

특히 기존 템플릿과 사용자의 지시를 따르면서 결과물을 만드는 능력도 강조하고 있습니다.

 

결국 AI에게

“엑셀 어떻게 하는지 알려줘.”

라고 묻는 것에서

“이 엑셀 작업을 처리해줘.”

라고 요청하는 방향으로 바뀌는 것입니다.

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📑 PPT도 ‘방법’보다 ‘결과’를 요청하는 시대

프레젠테이션도 마찬가지입니다.

지금까지는 AI에게

“발표 자료 목차 만들어줘.”

라고 요청한 다음,

사람이 PowerPoint나 다른 프로그램을 열어 내용을 복사하고 디자인을 정리하는 경우가 많았습니다.

 

하지만 컴퓨터 사용과 전문 업무 능력이 결합되면 목표는 달라집니다.

자료 조사

↓

내용 구성

↓

슬라이드 제작

↓

기존 회사 템플릿 적용

↓

레이아웃 정리

까지 AI가 하나의 작업 흐름으로 수행하는 것입니다.

OpenAI 역시 Astra가 기존 템플릿을 따르면서 구조적인 슬라이드를 만드는 능력을 강조하고 있습니다.

직장인 입장에서는 꽤 큰 변화입니다.

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🌐 브라우저에서도 직접 움직인다

Astra가 강화된 또 하나의 영역은 브라우징입니다.

웹 검색을 한다고 생각해보겠습니다.

사람은 보통

검색어 입력 →

검색 결과 확인 →

사이트 방문 →

정보 읽기 →

다른 사이트와 비교 →

필요한 내용 정리

를 반복합니다.

 

컴퓨터 사용 AI는 이런 여러 단계의 작업을 하나의 흐름으로 처리할 수 있습니다.

OpenAI가 공개한 예시에는

🏠 아파트 찾기

👨‍⚕️ 소아과 찾기

📅 DMV 예약 찾기

🥗 조건에 맞는 간식 찾기

같은 생활형 작업도 포함돼 있습니다.

AI 에이전트가 전문적인 회사 업무에만 필요한 것이 아니라 일상적인 인터넷 사용에도 적용될 수 있다는 것입니다.

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🔧 프로그램 설치도 AI에게 맡길 수 있다

조금 더 놀라운 부분도 있습니다.

OpenAI는 Astra가 소프트웨어를 설치하고 테스트하며 화면에 나타나는 문제를 해결하는 작업도 도울 수 있다고 설명합니다.

컴퓨터를 잘 모르는 사람에게는 꽤 흥미로운 변화입니다.

지금까지 프로그램 설치 중 오류가 발생하면

오류 메시지를 복사하고,

검색하고,

해결 방법을 읽고,

다시 프로그램으로 돌아가 직접 수정해야 했습니다.

 

하지만 화면을 이해하고 컴퓨터를 사용하는 AI라면

문제 확인 → 원인 파악 → 필요한 조치 → 결과 확인

이라는 과정 자체를 수행할 수 있습니다.

미래에는

“왜 이 프로그램 안 되지?”

라고 말하면 AI가 직접 화면을 확인하고 문제를 해결하는 것이 자연스러운 일이 될 수도 있습니다.

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🧑‍💻 웹사이트를 만들고 직접 검사하기도 한다

Astra의 컴퓨터 사용 능력은 개발 업무에서도 활용됩니다.

예를 들어 AI에게 웹사이트 제작을 요청합니다.

기존 코딩 AI라면 코드를 만들어주는 것이 핵심이었습니다.

하지만 실제 개발은 코드를 작성했다고 끝나는 것이 아닙니다.

사이트를 실행하고,

버튼을 눌러보고,

화면이 깨지지 않는지 확인하고,

기능이 제대로 작동하는지 테스트해야 합니다.

Astra는 웹사이트를 만든 뒤 프론트엔드 QA 테스트를 수행하는 작업까지 할 수 있다고 OpenAI는 설명합니다.

 

즉

코드 작성 → 실행 → 화면 확인 → 테스트 → 수정

이라는 개발 과정 전체에 AI가 참여할 수 있게 되는 것입니다.

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🎮 게임도 직접 실행해보면서 만든다

비슷한 변화가 게임 개발에서도 나타나고 있습니다.

게임 개발사 Playco는 GPT-6 Astra를 자사의 AI 기반 개발 환경에 활용하고 있습니다.

AI가 Unity나 Godot 같은 게임 엔진과 연결돼

장면 수정

게임 실행

테스트

변경 사항 확인

같은 작업에 참여하는 방식입니다.

 

OpenAI가 공개한 Playco 사례에서는 Astra를 활용했을 때 이전 모델보다 게임 프로토타입 과정에서 필요한 수동 수정이 50% 감소했다고 보고했습니다.

물론 이것은 특정 기업의 특정 개발 환경에서 나온 결과이므로 모든 개발 업무가 절반으로 줄어든다는 의미는 아닙니다.

하지만 AI가 단순히 코드를 작성하는 것에서 벗어나 직접 프로그램을 사용하고 결과를 확인하는 방향으로 발전하고 있다는 사례로 볼 수 있습니다.

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⚡ 실제로 컴퓨터 사용 능력도 좋아졌을까?

OpenAI가 공개한 벤치마크에서는 Astra의 컴퓨터 사용 성능이 이전 모델보다 향상됐습니다.

OSWorld 2.0 평가에서 Astra는 **72.6%**를 기록했습니다.

GPT-5.6 Sol은 같은 비교에서 **65.7%**였습니다.

OpenAI의 지연시간 시뮬레이션에서는 Astra가 해당 작업을 수행하는 데 걸린 시간이 평균 약 40분, GPT-5.6 Sol은 약 75분​으로 나타났습니다.

 

즉 이 특정 평가 환경에서는 Astra가 더 높은 성능을 기록하면서 작업 시간도 약 47% 짧았습니다.

또 실제 소프트웨어를 사용하는 복잡한 전문 업무를 평가하는 Agents' Last Exam​에서는 Astra가 **59.3%**를 기록했습니다.

이 숫자들이 곧

“Astra가 사람보다 컴퓨터를 더 잘 쓴다.”

는 의미는 아닙니다.

벤치마크는 정해진 조건에서 특정 능력을 평가하는 시험이기 때문입니다.

하지만 AI의 발전 방향이 단순한 언어 능력에서 실제 소프트웨어를 사용하는 능력으로 빠르게 이동하고 있다는 점은 보여줍니다.

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🧠 중요한 건 ‘클릭’보다 판단이다

AI가 컴퓨터를 사용한다고 하면

“마우스 클릭하는 게 그렇게 대단한 기술인가?”

라고 생각할 수도 있습니다.

하지만 어려운 부분은 클릭 자체가 아닙니다.

어디를 클릭해야 하는지 판단하는 것입니다.

사람이 컴퓨터로 일을 할 때도 마찬가지입니다.

화면을 이해하고,

현재 상황을 파악하고,

목표를 기억하고,

다음 행동을 결정하고,

결과가 예상과 다르면 다시 방법을 바꿉니다.

 

컴퓨터 사용 AI 역시 이런 판단을 반복해야 합니다.

특히 작업이 10단계, 20단계로 길어질수록 중간에 한 번만 잘못 판단해도 최종 결과가 달라질 수 있습니다.

그래서 AI 에이전트에게 필요한 것은 단순한 마우스 조작 능력이 아니라 긴 작업을 끝까지 수행하는 판단력입니다.

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🗣️ 작업 중에 말을 바꿔도 이해한다

실제로 일을 하다 보면 처음 요청한 내용이 바뀌기도 합니다.

“아, 잠깐. 그건 빼줘.”

“표는 그대로 두고 그래프만 추가해줘.”

“PDF 말고 PPT로 만들어줘.”

같은 식입니다.

Astra에는 작업 도중 사용자가 새로운 지시를 전달하는 Mid-turn steering 기능도 지원됩니다.

 

AI가 진행하던 작업을 모두 버리고 처음부터 다시 시작하는 것이 아니라, 이미 완료한 작업을 유지하면서 새 요구사항을 반영할 수 있도록 설계된 기능입니다.

사람과 함께 일할 때처럼

“하다가 방향을 바꾸는 것”

이 점점 가능해지는 것입니다.

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🤔 그럼 앞으로 우리는 마우스를 안 쓰게 될까?

당장 그렇게 되지는 않을 가능성이 높습니다.

컴퓨터 사용 AI도 실수할 수 있기 때문입니다.

버튼을 잘못 누르거나,

사이트 내용을 잘못 이해하거나,

사용자가 원하지 않은 작업을 시도할 수도 있습니다.

특히

💳 결제

💰 송금

🗑️ 파일 삭제

📧 이메일 전송

🔐 계정 설정

같이 되돌리기 어렵거나 중요한 행동은 더욱 조심해야 합니다.

 

그래서 컴퓨터 사용 AI에서 중요한 것은 단순히

“얼마나 많은 일을 할 수 있는가?”

가 아닙니다.

“어디까지 스스로 해도 되는가?”

입니다.

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🔐 그래서 ‘권한’이 중요해진다

사람에게 일을 맡길 때도 권한을 구분합니다.

신입 직원에게 회사 계좌 전체 권한을 바로 주지는 않습니다.

AI도 마찬가지입니다.

예를 들어

자료 검색 → 자동 수행

문서 초안 → 자동 작성

이메일 전송 → 사용자 확인

결제 → 사용자 승인

처럼 행동의 위험도에 따라 권한을 다르게 줄 수 있습니다.

 

Astra는 컴퓨터 사용 능력이 강화된 만큼 사용자의 의도와 작업 범위를 지키는 능력도 중요한 평가 대상으로 다뤄졌습니다.

OpenAI는 어려운 작업을 수행하는 과정에서 모델이 허용된 범위를 넘어가는지를 평가하는 테스트를 별도로 진행했다고 설명합니다.

결국 AI 에이전트 시대에는

지능

만큼

권한 관리와 사용자 확인

이 중요해지는 것입니다.

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⚠️ Astra가 모든 컴퓨터 업무를 완벽하게 하는 것은 아니다

여기서 가장 중요한 점입니다.

GPT-6 Astra가 등장했다고 해서

“이제 AI가 컴퓨터 업무를 완전히 대신한다.”

고 보는 것은 과장입니다.

앞서 살펴본 Agents' Last Exam의 점수도 **59.3%**였습니다.

상당한 발전이지만 100%와는 거리가 있습니다.

현실의 컴퓨터 환경은 더욱 복잡합니다.

웹사이트 디자인도 계속 바뀌고,

팝업이 갑자기 나타나고,

로그인이 풀리고,

예상하지 못한 오류가 발생합니다.

그리고 AI는 여전히 잘못 판단할 수 있습니다.

 

따라서 현재 단계에서 더 현실적인 활용은

‘AI가 모든 일을 혼자 한다’

보다는

‘AI가 많은 단계를 수행하고 중요한 순간에는 사람이 확인한다’

에 가깝습니다.

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🚨 능력이 강해질수록 위험도 커진다

Astra에는 또 하나 주목할 부분이 있습니다.

사이버보안 능력입니다.

OpenAI는 Astra가 자사의 Preparedness Framework에서 사이버보안 역량 ‘Critical’ 기준에 도달한 최초의 모델​이라고 밝혔습니다.

OpenAI의 설명에 따르면 적절한 도구와 접근 권한이 주어질 경우, Astra는 사람이 각 단계를 일일이 안내하지 않아도 이전에 알려지지 않은 보안 취약점을 찾아내고 새로운 악용 방법을 개발할 수 있는 수준의 능력을 보였습니다.

 

여기서 중요한 것은

“Astra 자체가 위험한 AI로 판정됐다.”

는 의미가 아니라는 점입니다.

OpenAI가 자체적으로 정한 위험 대비 평가 체계에서 사이버보안이라는 특정 능력이 Critical 기준에 도달했다는 의미입니다.

그만큼 컴퓨터를 직접 사용하는 AI가 강력해질수록 오용을 막기 위한 안전장치 역시 중요해지고 있다는 것입니다.

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👨‍💼 결국 직장인의 역할도 달라질까?

컴퓨터 사용 AI가 발전하면 직장인의 업무 방식도 바뀔 가능성이 있습니다.

지금은 사람이

엑셀을 열고,

셀을 클릭하고,

PPT를 만들고,

웹사이트에서 정보를 찾고,

CRM에 내용을 입력합니다.

하지만 앞으로는 사람이

“이번 달 매출 데이터를 분석해서 지난달과 비교하고 보고용 자료로 정리해줘.”

라고 목표를 주고,

AI가 여러 프로그램을 오가며 작업하는 방식이 더 흔해질 수 있습니다.

 

그러면 사람의 역할도

직접 조작하는 사람

에서

목표를 정하고 결과를 검토하는 사람

으로 일부 이동하게 됩니다.

AI가 컴퓨터를 잘 사용하게 된다는 것은 단순히 마우스를 대신 움직여주는 기술이 아니라 사람과 컴퓨터 사이의 인터페이스 자체가 달라지는 것일 수 있습니다.

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💻 지금까지 우리는 ‘앱 사용법’을 배웠다

생각해보면 지금까지 컴퓨터를 잘 사용한다는 것은 프로그램 사용법을 많이 아는 것과 연결돼 있었습니다.

엑셀을 배우고,

포토샵을 배우고,

PowerPoint를 배우고,

각종 업무 프로그램 사용법을 배웠습니다.

왜냐하면 사람이 직접 프로그램을 조작해야 했기 때문입니다.

하지만 AI가 프로그램을 대신 조작할 수 있다면 상황이 달라집니다.

사람은

“어떤 버튼을 눌러야 하지?”

보다

“나는 어떤 결과를 원하는가?”

를 설명하는 것이 중요해질 수 있습니다.

 

즉 컴퓨터 활용 능력의 중심이

사용법

에서

목표 설정과 결과 검토

로 이동할 가능성이 있는 것입니다.

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🚀 챗봇 다음은 ‘컴퓨터를 쓰는 AI’

생성형 AI의 발전 과정을 아주 단순하게 보면 이렇게 볼 수 있습니다.

질문에 답하는 AI

↓

글·이미지·코드를 만드는 AI

↓

복잡한 문제를 추론하는 AI

↓

여러 도구를 사용하는 AI

↓

컴퓨터에서 실제 작업을 수행하는 AI

GPT-6 Astra는 이 마지막 변화가 얼마나 빠르게 진행되고 있는지를 보여주는 사례입니다.

 

AI가 더 이상 채팅창 안에서만 답을 만들어내는 존재가 아니라,

브라우저와 소프트웨어를 이용해 현실의 디지털 업무를 수행하는 방향으로 이동하고 있는 것입니다.

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⭐ 결론: 이제 AI에게 ‘방법’이 아니라 ‘결과’를 말하는 시대

우리는 지금까지 컴퓨터에게 아주 구체적으로 명령했습니다.

파일을 열고,

버튼을 누르고,

텍스트를 입력하고,

저장하고,

다음 프로그램을 실행했습니다.

AI에게 물어볼 때도 마찬가지였습니다.

“이거 어떻게 해?”

라고 질문하면 AI가 방법을 알려주고,

실제로 하는 것은 사람이었습니다.

 

하지만 GPT-6 Astra가 보여주는 방향은 다릅니다.

앞으로는

“이 자료 정리해줘.”

“이 데이터를 분석해서 보고서 만들어줘.”

“이 사이트가 제대로 작동하는지 확인해줘.”

처럼 원하는 결과를 말하는 것이 점점 중요해질 수 있습니다.

그리고 AI가 필요한 프로그램을 사용하고,

웹을 탐색하고,

파일을 만들고,

결과를 확인하면서 일을 수행합니다.

 

물론 아직 AI에게 모든 권한을 맡길 단계는 아닙니다.

실수도 할 수 있고,

중요한 행동에는 사람의 확인이 필요합니다.

그럼에도 GPT-6 Astra가 보여주는 변화는 꽤 분명합니다.

지금까지 AI는 우리가 컴퓨터를 사용하는 것을 도와줬다면, 이제 AI 자체가 컴퓨터를 사용하는 단계로 들어가고 있습니다.

 

어쩌면 미래의 컴퓨터 사용법에서 가장 중요한 기술은

마우스를 얼마나 빠르게 움직이는지도,

프로그램 메뉴를 얼마나 많이 외우는지도 아닐 수 있습니다.

“내가 원하는 결과가 무엇인지 AI에게 정확하게 설명하는 능력.”

그것이 새로운 컴퓨터 활용 능력이 될지도 모릅니다. 💻🤖

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