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ZDNET의 주요 시사점
- ZDNET은 실제 사용을 통해 AI를 테스트합니다.
- 공급업체의 영향이 없고 출판 전 리뷰에 액세스할 수 없습니다.
- 표준화된 테스트는 공정한 “최상의” 비교를 이끌어냅니다.
여기 ZDNET에서 우리는 엄청난 책임이 있다는 것을 알고 있습니다. 우리는 귀하가 종종 리뷰를 바탕으로 구매 결정을 내리는 경우가 많다는 것을 알고 있습니다. 명확하고 편견이 없으며 신중하게 검토된 리뷰를 통해 돈 및/또는 시간을 어디에 쓸지 결정할 수 있는 신뢰할 수 있는 출발점을 갖는 것이 중요합니다.
그리고 그렇습니다. 우리는 무료 제품에 대한 책임을 진지하게 받아들입니다. 왜냐하면 요즘 시간은 현금만큼 자원이 부족하기 때문입니다. 우리는 당신이 돈을 낭비하는 것을 원하지 않는 것보다 더 이상 시간을 낭비하는 것을 원하지 않습니다.
또한: ZDNET AI 정책
당사는 때때로 공급업체와 협력하여 해당 제품 및 서비스에 대한 액세스 권한을 얻고 이를 검토합니다. 하지만 우리가 게시하기 전에는 리뷰를 볼 수 없습니다. 그들은 우리가 리뷰에서 말하는 내용에 결코 영향을 미치지 않습니다. 우리의 리뷰는 항상 공정하며 독자들에게 제품의 유용성을 평가하는 데 중점을 둡니다.
2026년 AI 테스트 방법
그럼 여기 ZDNET에서 AI를 테스트하는 방법에 대해 이야기해 보겠습니다. AI는 거의 모든 것에 몰래 들어가고 있으므로 꽤 큰 포트폴리오라는 점을 명심하십시오. 우리는 대규모 언어 모델, 개발 도구, 이미지 생성기, AI 지원 애플리케이션은 물론 진공 청소기(AI 활용도가 높음) 및 AI 핀(그다지는 않음)과 같은 가끔 AI 장치까지 살펴봅니다.
우리는 다양한 요소를 기반으로 제품과 서비스를 테스트합니다. 우리의 주요 지침은 모든 검토에 실제 경험과 실제 테스트가 필요하다는 것입니다. 실제로 이는 보도 자료의 벤치마크 결과를 보고할 수 있지만 리뷰에서는 이를 고려하지 않음을 의미합니다.
제품과 서비스를 볼 때 우리는 두 가지 유형의 리뷰를 제시하는 경향이 있습니다. 특정 카테고리에서 최고의 성과를 낸 기업을 찾을 때 우리는 “최고” 목록을 생성합니다. 제품이나 서비스에 대해 자세히 알아볼 때 우리는 종종 해당 제품을 사용한 장기적인 경험에 대한 개인적인 이야기를 들려줍니다. 이러한 다양한 접근 방식을 통해 우리는 다양한 관점에서 제품과 서비스를 탐색할 수 있습니다.
비교 검토 방법
비교 리뷰(“최고 목록”이라고도 함)를 작성하는 것은 실제로 3단계 프로세스입니다. 첫 번째 단계는 제품을 객관적으로 비교할 수 있는 평가 기준을 구축하는 것입니다. 두 번째 단계는 비교할 제품을 선택하는 것입니다. 세 번째 단계는 실제로 제품을 테스트별로 비교하는 단계입니다.
우리는 시작할 때 항상 “이 카테고리를 어떻게 평가할 것인가?”라고 묻습니다. 나는 일반적으로 일련의 테스트를 구성한 다음 최고의 목록 기사에 문서화합니다. 테스트는 성능, 가치, 유용성, 정확성, 안전성, 개인 정보 보호 등을 평가하는 데 도움이 됩니다. 우리는 제품을 비교할 때 객관적이라는 것을 알 수 있도록 테스트를 표준화하는 것을 좋아합니다.
예를 들어, 최고의 챗봇 리뷰에는 제품 마지막 부분에 전체 테스트 방법론이 문서화되어 있습니다. 확인해 보세요. 최고의 AI 이미지 생성기 비교에서도 마찬가지입니다.
후보 제품을 선택할 때 선택 후보 목록에 추가되는 몇 가지 명백한 제품이 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 챗봇을 보면 ChatGPT, Gemini, Claude가 확실한 후보입니다.
그런 다음 더 깊이 파헤쳐 보겠습니다. 우리는 독자들이 평가를 요청한 제품이나 서비스를 검토합니다. 포럼, 사용자 그룹, 소셜 미디어 등의 카테고리에서 전반적인 입소문을 기반으로 후보를 추가합니다. 그리고 때때로(항상 그런 것은 아님), 공급업체가 관련 제품을 우리의 주의에 끌어오고 해당 제품이 카테고리에 적합할 때 제품을 후보로 추가합니다.
우리는 일반적으로 5~10개의 제품으로 구성된 후보 목록을 작성합니다. 테스트 방법론을 간단히 살펴보면 일부 제품이 제외되는 경우가 많습니다. 일부는 다른 것에 비해 너무 비쌉니다. 일부는 적합하지 않습니다.
예를 들어, 나는 자신의 코스웨어가 너무 좋아서 최고의 무료 수업 목록에 포함되어야 한다고 생각하는 유료 수업을 제공하는 공급업체로부터 지속적으로 홍보를 받습니다. 그들의 열정에도 불구하고, 그들의 유료 강좌는 결코 무료 제공 목록에 포함되지 않습니다.
테스트 후보자를 선택하고, 제품 및 서비스에 대한 액세스를 준비하고, 테스트 실행을 위한 모든 준비가 완료되었는지 확인하는 프로세스는 시간에 따라 다를 수 있습니다. 작년에 AI 웹사이트 빌더를 처음 봤을 때 벤더들과 231통의 이메일을 주고받았고, 그들의 제품을 테스트할 수 있도록 모든 것을 준비하는 데 6개월 이상이 걸렸습니다. 올해 프로젝트를 업데이트하는 데는 단 두 달밖에 걸리지 않았으며 총 이메일도 50개 미만이었습니다.
이는 실제 테스트와 재테스트라는 두 가지 다른 항목으로 이어집니다. 시간이 많이 걸리더라도 실제 테스트는 간단합니다. 제품을 보유하거나 서비스 계정을 설정할 때 이미 테스트 방법론과 표준 테스트 세트가 있으므로 테스트만 실행하면 됩니다. 우리는 테스트별로, 화면별로 테스트 결과를 기록합니다.
나중에 우리는 제품에 비교 성능 값과 가중치를 부여하기 위해 종종 약간의 수학을 수행하여 결과를 정규화하려고 노력합니다. 해당 측정항목에 대한 기준도 문서화되어 있습니다.
그런 다음 목록이 게시됩니다. 그러나 그것이 이야기의 끝이 아닙니다.
AI처럼 빠르게 변화하는 분야에서는 제품과 서비스가 가만히 있지 않습니다. 일부 제품은 고장나거나, 일부 공급업체의 자금이 부족하거나, 다른 문제가 심각하게 잘못될 수 있습니다. 다른 사람들에게는 점점 더 좋아질 것입니다. 어쨌든 6개월에서 1년이 지나면 최고의 목록은 거의 구식이 됩니다. AI 웹사이트 빌더 리뷰의 경우도 마찬가지였습니다. 작년에 그들 모두는 꽤 끔찍했습니다. 올해에는 실제로 꽤 훌륭한 몇 가지가 있습니다.
AI 카테고리에 대해 제가 가장 좋아하는 비교 리뷰는 다음과 같습니다.
제품과 함께 생활하기
AI 제품을 검토하는 또 다른 방법은 AI 제품과 함께 생활하고 함께 프로젝트를 수행하는 것입니다. 이는 제품과 서비스를 며칠, 몇 주(때로는 몇 달, 몇 년)의 작업을 통해 수행하기 때문에 전통적인 리뷰를 뛰어넘는 것입니다.
이에 대한 가장 눈에 띄는 예는 코딩 관련 기사입니다. 실제로 무언가를 만들지 않고 AI 코딩 도구를 객관적으로 비교하는 것은 매우 어렵습니다. 그러나 수업 과제를 코딩하는 것은 제품을 구축하거나 현재 고객 문제를 디버깅하는 것과는 매우 다릅니다.
종종 이러한 프로젝트가 진행 중입니다. 그 지속적인 작업은 이야기할 만한 수많은 훌륭한 자료를 만들어냅니다. 인상도 변합니다.
OpenAI의 Codex 코딩 AI를 처음 봤을 땐 너무 초기 단계여서 전혀 마음에 들지 않았습니다. Codex가 개선되면서 이번에는 보안 제품을 업데이트할 수 있는지 확인하는 또 다른 테스트를 수행했습니다. 24일간의 코딩을 12시간 만에 성공했지만 몇 가지 함정도 발견했습니다. 서비스가 더욱 향상됨에 따라 또 다른 테스트를 수행했는데, 그 결과 4년 간의 제품 개발이 4일 만에 이루어졌습니다.
Gemini, ChatGPT, Claude Code, 다양한 이미지 생성기 등에 대해 동일한 종류의 경험적 리뷰 기사가 나왔습니다. 도구가 계속 발전함에 따라 우리는 도구를 사용하는 새로운 방법을 계속 찾고 더 많은 테스트와 심층 분석을 거쳤습니다.
이는 지속적인 과정이며 우리는 귀하를 함께 데려가게 됩니다. 다음은 AI 세계에서 제가 가장 좋아하는 것 중 일부입니다.
당신은 그 과정의 큰 부분입니다
우리는 이메일, 소셜 네트워킹, 기사 댓글을 통해 독자들로부터 많은 피드백을 받습니다. 당신은 우리가 보기를 원하는 것이 무엇인지 이해하도록 도와줍니다. 우리는 또한 귀하가 우리에게 매우 높은 기준을 제시해 주셔서 감사합니다.
또한 저희가 리뷰한 제품에 대한 감상을 공유해 주시면 정말 감사하겠습니다. 여러분 중 상당수는 매우 숙련되고 지식이 풍부합니다. 따라서 귀하의 관점은 우리에게 정보를 제공하는 데 도움이 되며, 결과적으로 우리의 지식이 성장하고 귀하에게 더 많은 정보를 제공하는 데 도움이 됩니다. 실제로 ZDNET에서 우리의 작업은 수백만 명의 동료 전문가, 고급 사용자 및 열성팬인 ZDNET 독자 여러분의 동료 검토를 거칩니다.
우리는 리뷰가 귀하에게 얼마나 중요한지, 구매 결정을 내릴 때 이를 얼마나 고려하는지, 종종 우리가 ZDNET에서 공유하는 내용에 부분적으로 기초하여 실제 돈과 시간을 투자하고 있다는 것을 알고 있기 때문에 리뷰를 부지런히 작성합니다.
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