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AI가 단서로 단어를 맞히는 데일리 퍼즐 시냅스

단어 퍼즐을 뒤집은 시냅스(Synapse). 사람이 한 단어짜리 단서를 주면 Gemini 3.5 Flash Lite가 보드 위 단어를 맞혀요. 3x5 격자에 타깃 10개와 미끼 5개를 놓고 최소 단서로 푸는 데일리 게임으로, AI의 단어 감각을 심판 삼는 독특한 변형이에요.

2026년 9월 15일 4분 읽기

사람이 단서를 주면, AI가 단어를 맞혀요

단어 퍼즐이라고 하면 보통 사람이 정답을 고르는 게임을 떠올리는데요. 지난 9월 12일자 Hacker News 쇼(Show HN)에 올라온 **시냅스(Synapse)**는 그 역할이 반대예요.

플레이어는 보드에서 단어 몇 개를 골라 "한 단어짜리 단서"를 보내고, 그 단서를 해석해서 사람이 의도한 단어를 맞히는 건 생성형 AI가 담당해요. 정확히는 Gemini 3.5 Flash Lite가요.

제작자 악세이는 HN에 이렇게 소개했어요.

Made a word game, inspired by other popular games but with a guesser powered by Gemini 3.5 Flash Lite. Feedback welcome!

풀어보면 "다른 인기 게임에서 영감을 받았지만, 단어를 맞히는 역할인 guesser는 Gemini 3.5 Flash Lite가 담당하는 단어 게임"이라는 뜻이에요. AI가 답을 아는 존재이고, 플레이어는 그 AI를 얼마나 잘 이해하고 단서를 쓰느냐로 게임을 한다고 볼 수 있어요.

매일 바뀌는 보드, 타깃 10개와 미끼 5개

시냅스는 데일리 게임이라 매일 새 보드가 공개돼요. 화면 중앙의 3x5 격자에 15개의 단어가 놓여요. 이 중 10개는 타깃(파란색), 5개는 미끼(회색)예요.

  • 목표: 타깃 10개를 전부 연결해서 푸는 것. 가능한 적은 단서로 완성하는 게 점수예요.
  • 전송: 한 번에 타깃을 최대 5개까지 선택하고, 한 단어짜리 단서를 보내(SEND)요.
  • 규칙: 단서는 단어 하나만 가능해요(공백·하이픈·보드 위 단어는 금지). 같은 단서는 그날 재사용할 수 없어요.

뉴욕타임스의 커넥션즈(Connections)처럼 보드 위 단어를 연결하는 게임이지만, 시냅스는 단어를 묶는 대신 단서로 AI를 통과시키는 방식이에요. SHUFFLE 버튼으로 남은 카드의 배치를 섞을 수도 있어요. 미끼가 타깃과 단어 연관을 공유할수록 단서 선택은 더 까다로워지죠.

홈 화면 상단에는 🎯 0/10 | 0 CLUES 같은 진행률이 떠서 몇 개를 풀었고 몇 번의 단서를 썼는지 한눈에 보여요. 결과 화면은 단서 분포 히스토그램(Fewer is better)과 함께 공유·복사할 수 있어요. Wordle처럼 오늘 몇 번만에 풀었는지를 서로 겨루기 좋게 설계했죠.

단서 한 단어에 성패가 갈려요

시냅스의 핵심 재미는 단서를 얼마나 정확하고 독특하게 고르는가예요. 게임의 공식 예시가 직관적인데요.

타깃이 APPLE, DOCTOR, GRAVITY이고 미끼가 HOSPITAL이라고 해볼게요. APPLE과 DOCTOR를 선택하고 단서로 HEALTH를 보내면, AI가 두 타깃을 정확히 맞히면 둘 다 ✓ SOLVED가 되어 보드 끝으로 이동해요.

훨씬 애매한 단서인 MEDICINE을 보내면, AI는 미끼인 HOSPITAL을 단어 연관으로 착각해서 그쪽을 고르는 실패를 할 수 있어요.

그래서 시냅스는 보드게임 코드네임즈(Codenames)를 AI 버전으로 뒤집은 느낌이에요. 코드네임즈에선 한 명의 스파이마스터가 한 단어 단서로 팀원을 여러 단어로 이끄는데, 시냅스는 그 단서를 내는 역할을 사람이, 맞히는 역할을 AI가 담당하죠. 한 번에 최대 5개 타깃을 한 단어로 엮어야 하니, 단어를 압축해서 고르는 감각이 중요해요.

여기서 시냅스의 묘미가 드러나요. AI는 보드에 남아 있는 모든 단어(남은 타깃 + 미끼)만 보고 추리하는데, 어느 단어가 타깃인지는 모르는 채로요.

미끼는 타깃이 될 수 없고 방해물로 남으니, 단서 하나가 애매하면 AI를 미끼 쪽으로 보내는 함정이 생겨요. AI의 관점에서 단서가 얼마나 명확하게 해석되는가가 실력의 기준이 되는 구조예요.

LLM을 게임 속 판정자로 쓴 작은 실험

시냅스가 흥미로운 이유는, 흔한 챗봇·이미지 용례가 아니라 LLM을 일일 퍼즐의 guesser로 끌여들였기 때문이에요. 보통 AI 게임은 AI가 단서를 내고 사람이 맞히지만, 여기선 사람이 단서를 만들고 AI가 맞혀요.

그 과정에서 Gemini 3.5 Flash Lite처럼 가볍고 빠른 소형 모델이 거의 실시간으로 반응해야 게임이 성립하죠. 데일리 무료 게임 특성상 저비용·저지연 모델을 써야 하는데, 그 요구를 Flash Lite 계열이 충족하는 거예요.

같은 맥락에서 이 게임은 AI가 단어 연관을 얼마나 잘 이해하는지 관찰할 수 있는 창구이기도 해요. 플레이하다 보면 모델이 이 단어를 이렇게 연결하는구나 하고 직접 체감할 수 있으니까요.

물론 아직 초기 단계의 작은 사이드 프로젝트라 규모나 밸런스는 널리 검증된 게 아니에요. 그래도 데일리 단어 퍼즐 팬이라면, AI를 상대하는 새로운 변형을 가볍게 즐겨볼 만해요.

참고 링크

#시냅스#단어 퍼즐#생성형 AI#Gemini#일일 게임
Robeedau

발행 전 운영자가 직접 큐레이션·검수·편집합니다.