Windows에서 입력 도움 기능을 검색하면 하나의 명칭 아래 네 가지 제품 범주가 나옵니다. 대부분의 비교는 기능 표부터 시작합니다. 기능을 하나도 읽기 전에 제품군의 절반을 걸러낼 수 있는 질문이 있으니, 다른 곳에서 시작하세요. 텍스트가 사용자의 컴퓨터 밖으로 나가야 하나요?
첫 번째 기준: 클라우드인가, 기기 내 처리인가
클라우드: Grammarly, Microsoft Copilot
사용자의 키 입력이 서버로 전송되어 처리된 다음 제안이 돌아옵니다. 이는 비난이 아니라 제품이 만들어진 방식이며, 로컬에서 실행할 수 없는 모델을 사용할 수 있게 해주는 방식입니다.
실제로 의미하는 바:
- 계정과 인터넷 연결이 필수입니다. 네트워크가 없으면 도움도 없습니다. 비행기 안에서, 연결이 끊긴 호텔 Wi-Fi에서, 보안이 엄격한 사무실에서라면 기능은 사용할 수 없습니다.
- 보장은 약관에 달려 있습니다. Microsoft는 Microsoft 365 Copilot이 비즈니스 테넌트 데이터를 기반 모델 학습에 사용하지 않으며, 적격 계정에는 상업용 데이터 보호가 적용된다고 명시합니다. 이는 실질적인 약속이지만, 서버가 사용자의 텍스트를 어떻게 처리하는지에 관한 약속이지 사용자의 텍스트가 사용자 곁에 남았다는 뜻은 아닙니다. 소비자용 요금제와 비즈니스용 요금제에는 서로 다른 약관이 적용됩니다.
- 일부 환경에서는 선택의 여지가 없습니다. 임상 기록, 법률 문서 작성, 공공 부문 업무, 제3자를 명시한 비밀유지계약(NDA)의 적용을 받는 모든 업무에서는 "공급업체가 데이터를 부적절하게 사용하지 않겠다고 약속한다"는 것만으로는 기준을 충족하지 못하는 경우가 많습니다. 도구가 아무리 훌륭하더라도 마찬가지입니다.
- 지연 시간은 달라집니다. 공유 서비스는 오전 9시와 오후 5시에 같은 속도로 작동하지 않습니다.
기기 내 처리: Lightkey, Typeahead
처리는 사용자 컴퓨터에서 이루어집니다. 아무것도 전송되지 않으므로 전송에 관한 약속도 필요 없습니다. 이는 계약이 아니라 아키텍처에 따른 특성입니다.
Lightkey는 기기 내에서 작동하며 콘텐츠를 클라우드로 전송하지 않는다고 명시합니다. Typeahead 는 llama.cpp를 통해 소형 언어 모델을 로컬에서 실행합니다. 네트워크 트래픽은 모델 다운로드와 앱 업데이트 확인에만 사용됩니다.
실제로 의미하는 바:
- 연결이 전혀 없는 상태에서도 작동하며동일하게 사용할 수 있습니다.
- 감사할 대상도, 관리해야 할 계정도 없습니다. 방화벽 규칙을 설정하거나 네트워크 케이블을 뽑아 확인할 수 있습니다.
- 모델은 하드웨어 성능에 한계가 있습니다. 이는 선택에 따르는 실제 비용이며, 클라우드 도구가 로컬 도구로는 할 수 없는 일을 해낼 수 있는 이유입니다.
- 예측 가능한 지연 시간앞에서 다른 사용자가 대기 중이지 않기 때문입니다.
많은 사람에게는 여기서 글을 마쳐도 충분할 수 있습니다. 텍스트가 기기 밖으로 나갈 수 없다면 정책상의 이유로 클라우드 옵션은 제외되며, 남은 선택지는 로컬 도구 간 비교입니다.
두 번째 기준: 도구가 하는 일
두 범주 안에는 서로 다른 네 가지 작업이 같은 이름으로 판매되고 있습니다.
- 예측 은 아직 입력하지 않은 내용을 제안합니다. 문장의 절반을 입력하면 도구가 나머지를 제안하고, 사용자는 수락하거나 무시합니다. 사용자가 직접 지시하지 않는 한 아무것도 바뀌지 않습니다. 이것이 키 입력을 줄여주는 기능입니다.
- 교정 은 이미 입력한 내용을 바꿉니다. 맞춤법, 문법, 명확성, 어조를 다룹니다. 이미 입력한 내용을 대상으로 합니다. 키 입력을 줄여주지는 않지만, 다시 읽는 수고를 줄여줍니다.
- 세대 은 사용자가 전혀 작성하지 않은 텍스트를 생성합니다. 원하는 내용을 설명하면 초안을 얻습니다. 작업 단위가 문서일 때 유용합니다.
- 확장 은 사용자가 미리 작성한 고정 텍스트로 트리거를 대체합니다. 결정론적이며 모델을 사용하지 않습니다.
;sig이 되면 언제나 똑같은 서명이 입력됩니다.
이 명칭들을 분류하면 Grammarly는 생성 기능이 함께 제공되는 교정 도구입니다. Copilot은 요청에 따라 Microsoft 365 애플리케이션 안에서 텍스트를 생성합니다. Lightkey와 Typeahead는 예측 도구입니다.
이 중 한 가지 작업을 잘하는 도구라고 해서 나머지 작업도 잘한다는 뜻은 아닙니다. 키 입력을 줄여줄 것으로 기대하고 교정 도구를 구입하는 것이 이 제품군에서 가장 흔한 실망의 원인입니다.
세 번째 기준: 예측의 두 가지 방식
Lightkey와 Typeahead는 모두 예측 도구이고 모두 로컬에서 작동하므로, 둘의 차이를 결정하는 것은 실행 위치가 아닙니다. 무엇을 바탕으로 예측하는지가 차이입니다.
사용자의 입력 기록을 바탕으로. 적응형 예측 도구는 사용자가 자주 쓰는 어휘와 문구를 바탕으로 학습하며, 사용자가 작성한 문서를 학습에 활용할 수도 있습니다. 제품명, 고객명, 자주 사용하는 표현처럼 사용자에게 특화된 단어에 가장 강하고, 오래 사용할수록 개선됩니다. Lightkey가 이런 방식으로 작동하며, 맞춤법 교정 기능과 손재주에 어려움이 있거나 난독증이 있는 사용자를 위한 보조 기술 에디션도 제공합니다.
커서 앞의 문장을 바탕으로. 언어 모델은 사용자가 지난주에 작성한 내용이 아니라 의미, 문법, 문체를 바탕으로 예측합니다. 한 번도 작성한 적 없는 텍스트에 더 적합하고, 학습을 위한 준비 기간이 필요 없으며, 언어를 전환하지 않아도 입력 중인 언어로 제안합니다. 사용자를 기억하지 않습니다.
그에 따른 차이:
- 첫날과 6개월째. 개인화된 예측 도구는 평가를 시작한 초기에는 성능이 가장 낮고 오래 사용한 뒤에 가장 좋아집니다. 모델 기반 도구는 두 날 모두 동일하게 작동합니다.
- 지원 범위는 서로 다른 방식으로 확보됩니다. 기본 통합 기능과 브라우저 확장 프로그램은 공급업체가 지원 기능을 구축한 애플리케이션에서 깊고 안정적인 작동을 제공하며, 그 밖의 곳에서는 작동하지 않습니다. 시스템 전체 키보드 후킹은 일반적인 데스크톱 애플리케이션에서 폭넓게 작동하지만, 모든 도구가 마찬가지로 권한 상승 창, 비밀번호 입력란, 원격 세션에서는 작동하지 않습니다.
- 어느 쪽이 더 낫다고 할 수는 없습니다. 두 방식은 서로 반대되는 방향에서 한계를 드러냅니다. 올바른 선택은 입력 작업이 몇 가지 애플리케이션에 집중되어 있는지, 여러 애플리케이션에 흩어져 있는지에 따라 달라집니다.
나란히 비교
| Grammarly | M365의 Copilot | Lightkey | Typeahead | |
|---|---|---|---|---|
| 텍스트 처리 위치 | 클라우드 | 클라우드 | 기기 내 처리 | 기기 내 처리 |
| 오프라인 작동 | 아니요 | 아니요 | 예 | 예 |
| 계정 필요 | 예 | 예 | — | 아니요 |
| 작업 | 교정 | 생성 | 예측 | 예측 |
| 예측 기준 | 해당 없음 | 사용자의 프롬프트 | 사용자의 입력 기록 | 현재 문장 |
| 방향 | 뒤쪽 | 앞쪽, 요청 시 | 앞쪽 | 앞쪽 |
| 지원 범위 | 브라우저 확장 프로그램 + 데스크톱 | Microsoft 365 앱 | 기본 통합 기능 + 브라우저 확장 프로그램 | 시스템 전체 키보드 후킹 |
| 사용할수록 개선 | 해당 없음 | 아니요 | 예 | 아니요 |
| 일반적인 가격 정책 | 구독 | 구독 | 프리미엄 / 단계별 요금제 | 일회성 구매 |
공급업체의 세부 정보는 바뀝니다. 이를 해당 제품 범주의 일반적인 작동 방식으로 보고, 결정하기 전에 최신 약관을 확인하세요.
세 가지 질문으로 선택하기
- 1. 텍스트가 반드시 기기에 남아 있어야 하나요? 그렇다면 품질이 아니라 정책상의 이유로 클라우드 도구는 제외되며, 로컬 예측 도구 중에서 선택하면 됩니다.
- 2. 키 입력을 줄이고 싶으신가요, 아니면 실수를 줄이고 싶으신가요? 키 입력을 줄이는 것은 예측입니다. 실수를 줄이는 것은 교정입니다. 두 기능은 서로 보완하며, 대체 관계가 아닙니다.
- 3. 입력 작업이 특정 앱에 집중되어 있나요, 여러 앱에 흩어져 있나요? 대부분의 텍스트를 Word와 Outlook에 입력한다면 깊이 있는 기본 통합이 유리합니다. 하루 동안 Slack, 브라우저, 티켓 관리 시스템, 텍스트 편집기를 오가며 작업한다면 어느 한곳에서든 깊게 작동하는 것보다 지원 범위가 넓은지가 더 중요합니다.
대체로 함께 사용할 수 있습니다
예측과 교정은 커서의 서로 반대편에서 작동하므로 둘 다 사용하는 경우가 있습니다. 피해야 할 조합은 예측 도구 두 개를 동시에 사용하는 것입니다. 같은 위치에서 둘 다 제안을 내놓으므로, 제안을 수락해 절약하는 시간보다 제안을 읽고 판단하는 데 더 많은 주의를 쓰게 됩니다.