① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
차에 둔 전화번호는 지나가는 누구나 볼 수 있습니다. 차량 이동 연락을 받기 위해 앞유리에 개인 번호를 두는 것이 늘 마음에 걸렸습니다. 그동안 이용하던 무료 차량 안심번호 서비스가 종료되면서, 유료 서비스로 바꾸는 대신 생성형 AI와 대화하며 제게 필요한 기능만 담은 서비스를 직접 만들어 보기로 했습니다. 개발 경험이 많지 않아 기획부터 구현, 오류 수정, 점검까지 AI를 적극 활용했습니다.
제가 정한 조건은 네 가지였습니다.
- 내 전화번호를 공개하지 않고 연락을 받을 것
- 상대방은 회원가입이나 앱 설치 없이 바로 연락할 수 있을 것
- 외국인도 영어로 상황을 알릴 수 있을 것
- 추가 비용 없이 운영할 수 있을 것

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
1. ChatGPT: ChatGPT와 대화하며 화면과 사용자 흐름을 설계하고 웹앱을 만들었습니다. 원하는 동작뿐 아니라 “차주 번호를 화면에 보여 주지 말 것”, “사진의 위치 정보를 보내지 말 것”처럼 하면 안 되는 일도 구체적으로 적었습니다. 실제 휴대폰에서 직접 써 본 뒤 불편이나 오류를 다시 전달해 수정과 재시험을 반복했습니다.
차안심은 차량 QR을 찍으면 가입이나 앱 설치 없이 ‘차량 이동’, ‘이상·파손’, ‘접촉 사고’, ‘사고 목격’ 중 하나를 보낼 수 있습니다. 사고 제보 사진은 위치 정보를 제거하고, 연락처는 제보자가 동의한 경우에만 차주에게 전달합니다. 새 요청 알림에는 제보 내용을 넣지 않고, 차주는 번호를 공개하지 않은 채 대화하거나 인터넷 통화를 받을 수 있습니다.
2. Google Gemma 모델: 앱 안에서는 Cloudflare Workers AI의 Google Gemma 모델(@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it)을 사용합니다. 영어 제보를 한국어로 번역하고 접수 내용을 짧게 요약하며, 차주의 한국어 답장도 영어로 번역합니다. 번역·요약 결과는 원문과 함께 보여 줍니다.
3. Claude : 개발에 사용한 AI와 검토 AI의 역할을 나눴습니다. Claude에 독립 검토를 맡기고, 실제 서비스에는 요청을 보내지 않는 조건에서 문제를 실험으로 재현하도록 했습니다. 그 결과 ‘반드시 고칠 항목’ 8건을 확인해 수정·보완했습니다. 초기 검토 과정에서 자동 테스트를 22개에서 35개로 늘렸고, 이후 기능을 보완한 현재 최종 버전에서는 전체 자동 테스트 65개 통과를 확인했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 번호를 감췄습니다. 앞유리의 전화번호 대신 차안심 QR로 연결하도록 바꿨습니다.
- 언어 장벽을 낮췄습니다. 영어 제보를 차주가 한국어 번역과 원문으로 확인하고, 차주의 한국어 답장도 영어 번역과 원문으로 방문자에게 표시됩니다.
- 실제 기기에서 확인했습니다. 아이폰과 갤럭시 기기에서 QR 접수, 영어 제보, AI 번역·요약, 푸시 알림, 대화, 인터넷 통화, 패스키 로그인 흐름을 시험했습니다.
- 아직 일반 이용자의 실제 요청을 받은 단계는 아니며, 가족·동료가 차주와 방문자 역할을 나눠 실제 기기에서 반복 시험했습니다.
- 현재 시험 사용량에서는 무료 제공 범위 안에서 추가 비용 없이 운영하고 있습니다. 다만 인터넷 통화는 네트워크 상황과 무료 중계 서비스의 사용 한도에 영향을 받을 수 있습니다.
- AI 교차검토를 통해 관리자 권한 처리와 AI 요약의 위험한 출력처럼 제가 놓칠 수 있었던 문제를 찾아 수정·보완했습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
1. 만드는 AI와 검증하는 AI를 나눴습니다. 같은 AI의 자기검토에만 의존하지 않고, 개발은 ChatGPT, 독립 검토는 Claude로 역할을 나눴습니다. 검토 의견도 그대로 믿지 않고 문제가 실제로 재현되는지 확인한 뒤 수정했습니다.
2. AI는 보조하고 판단은 사람이 하도록 설계했습니다. 차량 사고에서 AI가 과실·책임·수리비를 단정하지 않도록 역할을 번역과 요약으로 제한했습니다. 결과는 원문과 함께 보여 주며, 원문에 없던 연락처·숫자·판단 표현이 생성되면 해당 결과를 버리고 고정 안내를 보여 주도록 보완했습니다. 최종 확인과 판단은 사람이 합니다.
3. 개인정보 보호를 기본값으로 정했습니다. 차주의 전화번호는 공개하지 않고, 알림에는 제보 내용을 넣지 않습니다. 사진의 위치 정보를 제거하고, 제보자 연락처는 동의한 경우에만 전달합니다. 필요하면 연락처와 사진 등 개인정보를 삭제할 수 있고, 통화 음성은 녹음·저장하지 않습니다. 제출 영상에는 시험용 데이터만 사용했고, 실제 QR과 비친 사람, 휴대폰 바탕화면은 가렸습니다.
4. 한계를 숨기지 않았습니다. AI 번역·요약 정확도는 아직 많은 실제 사례로 정량 측정하지 않았고, 출력 검사는 정해진 규칙을 사용하는 만큼 모든 오류를 막을 수 없습니다. 인터넷 통화도 네트워크 상황과 무료 중계 서비스의 사용 한도에 영향을 받을 수 있습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
두 가지 방식으로 가능합니다.
1. [서비스로 이용하기]
방문자는 누구나 차량의 QR을 찍기만 하면 회원가입이나 앱 설치 없이 바로 이용할 수 있습니다. 차주용 기능은 현재 시험 운영 중이라 초대받은 사용자만 등록할 수 있지만, 휴대폰 웹브라우저만 있으면 사용할 수 있고 현재 시험 사용량에서는 무료 제공 범위 안에서 운영되고 있습니다. 영어 제보도 받을 수 있어 영어를 사용하는 방문자와의 차량 연락에도 활용할 수 있습니다.
2. [같은 방법으로 직접 만들기]
생활 속에서 반복되는 불편한 장면 하나를 고릅니다. 원하는 기능과 함께 ‘하면 안 되는 일’도 적어 생성형 AI에 전달합니다. 작은 기능부터 만들어 실제 휴대폰에서 직접 써 봅니다. 개발에 사용하지 않은 다른 AI에게 검토를 맡깁니다. “실제 서비스에는 요청을 보내지 말고, 문제를 실험으로 재현해 보여 주세요.”라고 요청하면 막연한 조언보다 확인 가능한 문제를 찾는 데 도움이 됩니다. 확인된 문제만 다시 수정하고 재시험합니다. 차안심도 “차에 내 전화번호를 공개하지 않고 연락할 수 없을까?”라는 생활 속 불편에서 시작했습니다. 같은 방식으로 자신의 생활이나 업무에서 반복되는 문제를 찾아 AI와 함께 해결 방법을 만들어 볼 수 있습니다.