Grok3 솔직한 사용 후기! 글쓰기에는 어떠한가?

Bopyo Park 19 Feb 2025

안녕하세요. 에코 뉴스레터 구독자 여러분

이번 주에 일론 머스크의 Grok3가 세상을 떠들썩하게 만들었습니다. OpenAI처럼 라이브로 X에서 발표하는 모습을 보니 정말 기대가 많이 되었습니다. 참고로 저는 Grok2부터 사용했던 유저로서 그록이 어떤 식으로 변화하고 발전했는지를 경험했기에 그에 거는 기대도 컸습니다.

이런 기대감을 품고 글쓰기에 사용해 본 결과는 어땠을까요? 그 결과는 잠시 후에 알려드릴테니 잠시 이 부분을 들어주세요. 사실 LLM을 여러 가지 기준으로 평가합니다. 이런 발표에는 코딩 능력, 수학 능력, 그 외 여러 능력들을 평가합니다. 그렇지만 저는 이런 벤치마크는 잠시 뒤로하고 제 개인적으로 업무에 활용하는 분야, 즉 글쓰기 분야에서 얼마만큼 OpenAI의 GPT와 다를지 궁금했습니다.

특히 한국인이기에 한국어 글쓰기에 어떤지에 초점을 맞췄습니다. 이 글은 이런 관점에서 Grok3를 사용한 저의 경험을 공유합니다. 유튜브나 여러 매체에서 무조건 Grok3가 좋다고 하는 내용이 있는데, 결제하려면 돈이 들기 때문에 정확한 부분은 판단 후에 결정하시는 게 좋을 것 같아 공유합니다. 우리의 돈은 소중하니까요.

미션 1. (56분)정도 되는 오디오 자막파일을 회의록 작성하기

저는 업무의 특성상 회의를 하는 일이 많기 때문에 오디오 메모를 많이 합니다. 이 미션에서는 최근에 미스터비스트가 한 팟캐스트에 출연하여 진행한 56분의 대화를 받아쓰기한 메모를 소스파일로 제공하여 회의록 작성을 시켜보았습니다.

O1 Pro와 Grok3를 비교하였습니다.

1. 일시에 대한 부분 (그록3의 거짓말)

첨부한 이미지를 보면 o1 pro는 일시를 모른다고 했습니다. 모르는게 당연합니다. 언급되지 않았기 때문입니다. 그러나 Grok3는 오늘을 일시로 넣었습니다. 모르면 모른다고 하면 좋을텐데 이런 부분이 실망스러웠습니다. 사실 별것 아니라고 생각할수도 있지만 이런식으로 말을 지어내기 시작하면 사실 많은 부분을 검토하고 재검토해야하기 때문에 실생활에 적용할 때 생산성을 키우려다가 오히려 생산성이 떨어지게 되는 생산성 고리같은 현상을 경험하게 됩니다. 그만큼 제게는 중요한 부분입니다. 이런 부분이 조금 아쉬웠습니다.

2. 내용 분량에 대한 부분

o1 pro: 1,157 단어, 28문장
Grok3: 678 단어, 10문장

그리고 56분 대화의 회의록이기 때문에 너무 분량이 짧은 회의록을 받게되면 당황스럽습니다. 그러나 이 부분 역시 o1 pro와 비교했을 때 절반 수준이였습니다. 여기까지 읽으시면서 이런 생각이 드실수도 있겠습니다.

"o1 pro와 비교하면 제대로된 비교가 아닌데"

예 맞습니다. o1 pro와 비교하면 제대로된 비교는 아닐 수 있습니다만 추후 o3-mini-high와 비교했을 때도 글쓰기에서 많은 부분이 부족하다는 것을 느낄 수 있었습니다. 그렇다면 글의 퀄리티는 어땠을까요?

3. 글 퀄리티

그록3의 회의 내용 요약은 정말 유치했습니다. 통찰: < 여기부터 이미 게임 끝이라고 봅니다. 천천히 살펴보았을 때도 유치한 부분이 많았습니다. 속도면에서는 빨라서 좋았지만 최상의 퀄리티를 원하는것이 제가 LLM를 글쓰기에 활용하는 목적이니 이런 부분은 아쉬웠습니다.

물론 가격과 이런 부분들을 고려했을 때 충분히 매력적인 모델이고 저는 어차피 그록2부터 사용했기 때문에 계속 사용할 예정이지만 최고의 퀄리티를 원하는 나로서는 o1 pro를 글쓰기에서는 계속해서 사용할듯합니다. 추후 빅 브레인 기능도 확인해봐야하겠지만 현재는 그렇습니다.

이번에는 Grok3의 DeepSearch 기능과 오픈AI의 딥 리서치 기능과 비교해보았습니다. 주제는 아래와 같습니다. 어떤 결과가 있었을까요?

주제: 제가 운영하는 커뮤니티 셀러킹덤에 대한 딥 리서치

Grok3의 거짓말

우선 설립일을 틀렸습니다. 12월 3일이라고 되어 있는데 12월 9일입니다. GPT는 12월이라고만 되어 있습니다. 그리고 출처로 들어가면 12월 9일이라고 되어 있으니 정확합니다. 차라리 정확히 모르면 12월이라고 표기하는 게 더 낫지, 잘못 날짜를 기재하는 것은 실망스러웠습니다.

딥 서치라고 하기에는 애매한 분량

GPT는 29개의 출처를 조사했고, 그록3는 28개의 출처를 각자 조사했습니다. 그 결과 그록3는 751단어로 보고서를 만들어 줬고, o3-mini는 1,612단어로 분량을 만들어 줬습니다. 딥 리서치를 사용하는 이유 중 하나는 제 기준으로 심도 있는 조사를 통해 방대한 아웃풋을 원할 때입니다. 이 부분에서도 실망스러웠습니다.

총 회원수 틀림

현재는 5,000명의 회원인데 Grok3는 2,000명 이상이라고만 되어 있습니다. GPT가 더 정확합니다.

이런 부분들이 저는 아쉬웠습니다. Grok3도 결제를 하고 사용하려면 적은 비용이 아니며 특히 요즘처럼 구독해야하는것들이 많아서 무엇을 더 구독하는것보다는 무엇을 정리해야하나? 에 초점을 맞추는것이 중요한 시기에 Grok3의 비용은 부담으로 다가옵니다.

물론 이게 다가 아닙니다. 앞으로 Grok3의 빅브레인을 기대해보겠습니다. 아직 DeepSearch, Think 까지만 엑세스가 되고 Big brain 이 되지 않는데 가능하게 되면 누구보다 먼저 사용해보고 후기를 남겨드리겠습니다.

지금까지 Grok3 를 글쓰기에 활용한 제 개인적인 경험을 공유해드렸습니다. 저는 Grok2때부터 꾸준히 비용을 내고 사용한 유저이지만 이번 Grok3의 업데이트가 조금 더 좋았다면 하는 생각이 있었습니다. 조금은 아쉽지만 그럼에도 불구하고 저는 Grok3를 저만의 보조 선수로 잘 사용할것입니다.

그리고 가장 주목할 점은 오늘 글 서두에서도 제가 말씀드렸듯이 저는 그록이 얼마나 빨리 발전하는지를 느꼈던 초창기 사용자로서 앞으로 그록을 계속 기대해 볼 수밖에 없는 일론 머스크의 행보에 박수를 보냅니다.

지난주부터 이번 주까지 하루에 1시간 정도를 절약해 준 이메일 관리 비서

“AI 비서”와 함께 인박스 고민 해결하기

이번에는 “이메일 인박스를 어떻게 정리하면 좋을까?”라는 고민을 깔끔하게 해결해줄 도구를 사용한 경험을 공유하려고 합니다. 평소 폭주하는 인박스 이메일 때문에 아침부터 스트레스 받는 경우가 많았습니다. 여러분은 어떠신가요? 마케팅 이메일부터 업무협업, 개인 이메일, 한국어·영어 여러곳에서 들어오는 메일만 해도 정신이 없고 어떨때는 이메일을 열람하기가 약간 스트레스로 다가옵니다.

그러다 최근 My First Million 팟캐스트에서 1억 달러 규모의 회사를 운영하는 기업가가 엄청난 이메일 처리 시간을 줄일 수 있었던 AI 비서 도구에 대해 언급했습니다. 바쁜 사업가들은 인박스를 어떻게 정리하는지 늘 궁금했는데, 바로 그 솔루션이 Fyxer.ai였습니다. 저도 7일 무료 테스트를 진행해봤고, 결과가 생각보다 훨씬 충격적(?)이어서 기쁜 마음으로 공유해드립니다.

1. 인박스를 정리해줄 AI 비서, Fyxer.ai

Fyxer.ai는 영국 스타트업이 만든 AI 비서 도구로, 이메일 + 구글 캘린더 + 줌(Zoom) 등을 연동해주면 “가상의 비서”처럼 이메일을 라벨링하고, 답장 초안을 써주며, 일정까지 체크해주는 등 다양한 일을 자동으로 대신해줍니다.

저 같은 경우, 크게 두 가지 문제 때문에 골치였습니다.

이메일 라벨링 (테마별로 분류 작업)
메일 회신 (반복적인 메시지라도 성의 있게 보내야 함)

결론부터 말씀드리면, 이 두 가지 모두 Fyxer AI를 통해 깔끔하게 해결했습니다.

이제 복잡한 라벨링은 잊어라! Fyxer 비서가 모든 라벨링을 정리해줍니다

1) 복잡한 인박스 라벨링을 자동으로!

저는 기존에 Postbox 프로그램을 통해서 이메일 계정을 관리했는데, 이제 Fyxer로 갈아타기로 했습니다.

라벨링 자동화: 마케팅 관련 메일이면 ‘마케팅’ 라벨을 달아주고, 기타 등도 AI가 알아서 분류해줍니다. 특히 광고 메일을 알아서 분류해주고 답장해야하는 이메일도 알아서 분류해주고 알림 이메일도 알아서 분류해주니 어떤 메일을 우선적으로 확인하고 응답해야 하는지 알 수 있어, 매일 인박스를 열 때마다 한결 수월해졌습니다.

실제로 라벨이 척척 달려있으니 “아, 이 메일은 이쪽 분류로 들어갔구나” 하고 넘어갈 수 있으니, 한정된 업무 시간을 효율적으로 쓰게 되었습니다.

2) 회신해야 할 이메일에 “초안”을 미리 작성해놓는다

더 놀라운 것은 회신 메일 초안을 미리 써준다는 점이었습니다.

제 스타일을 파악: Fyxer가 이전 메일 패턴 등을 학습해, 제가 자주 쓰는 문장 스타일로 80% 정도 완성해줍니다.
검수 후 전송: 남은 20% 정도만 제가 수정·확인 후 “보내기” 버튼을 누르면 끝.

이 과정 덕분에 하루 1시간 이상 소비하던 메일 회신 시간을 크게 단축했습니다. 협업 메일, 개인/회사/제조사 관련 메일, 외부 파트너 등 쏟아지는 이메일을 훨씬 빠르게 처리할 수 있었습니다. 그리고 이렇게 미리 초안이 작성되어 있으니 의외로 좋았던 점은 메일에 대한 내용을 빠르게 파악할 수 있었다는 것입니다. 초안을 보면 포인트만 기재되어 있어서 내용을 빠르게 파악할 수 있습니다.

AI 비서라면 일정, 회의까지 체크

Fyxer AI는 여기에 더해,

구글 캘린더를 파악해 일정 관리,
줌 회의 들어가서 자동으로 노트 작성,
등 정말 ‘실제 비서’ 역할을 놀라울 정도로 충실히 수행합니다.

매일 1시간 이상 추가로 확보되는 느낌이었습니다. 한 주 동안 직접 써보니, 우선 인박스가 0통이니 참 기분이 좋았습니다. 드디어 999에서 벗어날 수 있었습니다.

저는 한 주 동안의 테스트 후, 결국 유료 결제로 넘어갔습니다. 무료 테스트할 때 신용카드 정보가 필요하지 않습니다. 이점도 좋았습니다.

무료로 7일 테스트가 가능하니,
인박스 처리가 막막하신 분들은 한 번쯤 체험해보셔도 좋을 듯합니다.
“AI 비서”가 내 인박스를 어떻게 정리하고 관리하는지 경험해보시면, 하루 1시간 이상 추가로 확보되는 효과를 충분히 느끼실 수 있을 것이라 생각합니다. 저는 실제로 많이 개선되어 하루에 30~1시간 정도는 시간을 추가적으로 만들 수 있었습니다.

7일 무료체험 'Fyxer ai'