추천할 수 없다고 말한 뒤 바로 여덟 곳을 꼽는다

짧은 답: ChatGPT는 답변의 절반 이상에서 먼저 아무도 추천할 수 없다고 말한 뒤, 여덟 곳을 추천한다. 미국 연구의 872건 답변 가운데 ChatGPT 답변 436건 중 249건이 일인칭 거절로 시작한다. 실시간 데이터가 없고, 구체적인 이름을 댈 수 없다는 것이다. 그런데 249건 모두 결국 업체 이름을 댄다. 이름은 모두 1,824개, 답변당 중앙값은 8개로, 경고가 없는 답변의 중앙값과 정확히 같다. Gemini가 이런 문장을 쓴 것은 436건 중 1건이었다.

목록을 하나도 바꾸지 않는 경고는 신중함이 아니다. 그저 한 문장일 뿐이다.

무엇을 측정했나

2026년 9월 13일 미국 연구: 13개 도시, 18개 업종, 두 어시스턴트(ChatGPT와 Gemini), 같은 질문의 두 가지 표현, 총 872건의 답변, 어시스턴트당 436건. 일인칭 거절이 들어 있는 답변을 셌다. 어시스턴트가 자기 자신에 대해 실시간, 최신, 구체적, 개별적 또는 개인적인 추천을 할 수 없다고 말하는 문장이다. 패턴은 의도적으로 좁게 잡았고 문장의 주어를 읽는다. “유효한 면허 번호를 제시하지 못하는 사람은 절대 고용하지 말라” 같은 조언은 업체에 관한 말이지 어시스턴트에 관한 말이 아니므로 세지 않는다. Gemini 답변 1건은 다시 읽어 본 뒤 바로 이 이유로 집계에서 뺐다. 패턴이 놓치는 것은 한 방향으로만 놓친다. 249는 하한이다.

경고는 어시스턴트가 아니라 업종을 따른다

ChatGPT 안에서 경고는 무작위로 흩어져 있지 않다. 잘못 고르면 돈이나 안전을 잃는 업종에서는 거의 자동으로 나오고, 잃는 것이 하룻저녁뿐인 업종에서는 나오지 않는다.

이것은 면허 직업의 순위가 아니다. 미용사는 미국 모든 주에서 주 면허가 필요하지만 경고는 26건 중 4건에만 붙는다. 웨딩 사진은 어디서도 면허가 필요 없는데 13건에 붙는다. 이 순서가 따르는 것은 오히려 잘못 골랐을 때의 비용에 가깝다. 나쁜 변호사, 잘못된 난방 설비 공사, 나쁜 중개인은 비싸게 치이고 되돌리는 데 오래 걸린다. 나쁜 크루아상은 그렇지 않다.

그리고 목록은 하나도 바뀌지 않는다

경고는 맨 앞에 온다. 중앙값으로 답변의 6번째 글자에서, 249건 중 248건은 처음 200자 안에서 나온다. 그 뒤로 목록이 그대로 이어진다. 경고가 목록을 더 신중하게 만드는지, 즉 어시스턴트를 가장 잘 알려진 이름 쪽으로 밀어붙이는지도 검증했다. 그렇지 않다. 13개 도시 가운데 5개 이상에 등장하는 이름의 비율은 경고가 있는 답변에서 16.2%, 없는 답변에서 17.0%다. 이름의 중앙값도 같은 8개, 이름의 구성도 같다. 어시스턴트는 경고한 뒤, 경고하지 않았을 때와 똑같이 행동한다.

당신이 그 업체라면 무엇이 달라지나

이름이 거론되는 것의 가치는 어디서나 같지 않다. 레스토랑에 관한 답변에서는 이름 자체가 추천이다. 손님은 읽고 예약한다. 변호사, 중개인, 치과의사, 냉난방처럼 손님 한 명의 가치가 가장 큰 업종의 답변에서는, 이름이 확인해 보라는 지시와 함께 온다. 그 확인은 어시스턴트 바깥에서, 손님이 찾을 수 있는 것 위에서 이루어진다. 면허 등록부, 보험 증명, 직능 단체의 페이지, 후기, 실제로 존재하는 주소. 당신의 이름으로 그 어느 것도 찾을 수 없다면, 이름이 거론되고도 진다. 그것도 당신이 결코 보지 못하는 단계에서. 실무적 결론은 실행할 수 있을 만큼 구체적이다. 이런 업종에서는 두 번째 확인이 찾는 증거, 즉 면허 번호와 발급 기관, 보험, 서비스 지역, 보증을 텍스트로, 자신의 페이지에 적어 두라. 이미지 속이 아니라, 남의 것인 프로필에만이 아니라.

이 측정이 증명하지 않는 것

• 세는 것은 표현이지 의도가 아니다. 패턴은 일인칭 거절을 읽는다. 다르게 쓰인 경고는 빠져나가므로 249도 57%도 하한이다.
• 날짜 하루, 측정 한 번: 2026년 9월 13일, 어시스턴트당 모델 하나. 제품 고유의 문체는 제품상의 결정이며 버전이 바뀌면 달라질 수 있다.
• 손님은 한 명도 관찰하지 않았다. 경고가 사람의 다음 행동을 바꾼다는 것은 그럴듯하지만 여기서는 측정하지 않았다.
• 누가 거론되는지는 바뀌지 않는다. 이름의 중앙값은 같은 8개이고, 5개 이상의 도시에 등장하는 이름의 비율은 16.2% 대 17.0%다. 더 신중한 목록이라는 가설은 검증했고 기각했다.
• 레스토랑과 베이커리는 각 10건뿐이고 26건이 아니다. 그 0은 상위 업종보다 적은 자료에 기대고 있다.
• 미국만, 질문은 영어로 했다. 한국어로 어시스턴트가 어떻게 답하는지는 여기서 아무것도 말할 수 없다.