Daily News Korea

[카테고리:] 기술뉴스

  • 에어팟, 지금이 역대급 구매 타이밍? 모델별 할인 총정리

    에어팟, 지금이 역대급 구매 타이밍? 모델별 할인 총정리

    애플 제품은 제값 주고 사면 안 된다. 이건 반쯤 농담이고 반쯤 진심이다. 에어팟은 특히 그렇다. 출시 후 6개월만 지나도 오픈마켓에서 정가보다 훨씬 싸게 풀린다. 정가 구매를 망설였다면 지금이 모델별로 따져볼 시점이다.

    에어팟 프로 2세대 — USB-C로 바뀐 것 그 이상

    현재 에어팟 라인업에서 가장 많이 팔리는 건 프로 2세대다. 노이즈 캔슬링(ANC) 성능, 통화 음질, 아이폰과의 연결 안정성. 이 세 가지를 동시에 잡은 제품이 많지 않다. 최근 충전 단자가 라이트닝에서 USB-C로 바뀐 신모델이 나왔고, 덕분에 기존 라이트닝 모델 재고 처리 할인도 종종 뜬다. 이 타이밍을 노리면 꽤 싸게 잡힌다.

    The Verge 보도를 보면, 에어팟 프로 2세대는 블랙 프라이데이나 아마존 프라임 데이에서 할인율이 가장 높은 모델 중 하나다. 국내도 마찬가지다. 오픈마켓 중심으로 정가 대비 15~20% 저렴한 가격이 자주 뜬다. 살 때 고려할 점은 세 가지다.

    • 노이즈 캔슬링: 출퇴근 지하철이나 소음 심한 카페에서 써보면 안 된다는 선택지가 사라진다. 이건 써봐야 아는 차이다.
    • USB-C vs 라이트닝: 아이폰 15 시리즈 쓰고 있으면 USB-C로 통일하는 게 편하다. 가격이 우선이면 라이트닝 재고 할인 폭을 노리는 전략도 나쁘지 않다.
    • 공간 음향: 애플 뮤직이나 애플 TV+ 콘텐츠 자주 본다면 체감 차이가 크다. 유튜브만 보는 경우엔 솔직히 큰 차이 못 느낄 수도 있다.

    오픈형 선호라면 — 에어팟 3세대와 2세대 비교

    귀를 막는 커널형이 불편한 사람들이 많다. 실제로 주변에도 프로 살 돈 있으면서 굳이 2세대 쓰는 사람이 있다. 이유는 단순하다. 오래 껴도 귀가 안 아프다는 것. 에어팟 3세대는 프로와 비슷한 외형에 공간 음향도 지원하고, 에어팟 2세대는 ‘콩나물’ 디자인 원조로 지금은 10만 원대 초반까지 가격이 내려왔다.

    에어팟 2세대가 아직도 팔리는 이유가 있다. 통화 많이 하는 직장인이나 학생들한테 여전히 인기다. 오픈형 구조라 장시간 착용해도 귀 부담이 덜하고, 외부 소리가 자연스럽게 들린다. 큰 기능 없이 선 없는 이어폰 하나면 충분하다 싶으면, 2세대는 가성비로는 아직도 경쟁력이 있다.

    에어팟 맥스 — 70만 원짜리를 50만 원대에 잡는 법

    에어팟 맥스는 70만 원이 넘는 가격으로 출시 때부터 말이 많았다. 케이스 디자인까지 논란이 됐다. 그래도 음질과 노이즈 캔슬링 성능만큼은 진짜라는 마니아층이 생겼다. 정가가 높으니 할인 금액 자체가 크다. 그게 에어팟 맥스의 역설적 매력이다.

    블랙 프라이데이나 연말 시즌 해외 직구로 50만 원대에 잡히는 경우가 종종 생긴다. 국내도 재고 상황에 따라 파격 할인이 뜰 때가 있으니 꾸준히 가격 추적해두면 쓸모가 있다. The Verge에 따르면 에어팟 맥스는 애플 제품 중 감가상각이 비교적 큰 편이다. 프리미엄 헤드폰을 노린다면 할인 타이밍을 잘 잡는 게 핵심이다.

    지금 사야 할까, 기다려야 할까

    모델 골랐으면 이제 타이밍이 문제다. 에어팟 프로 2세대와 3세대는 이미 가격 안정기에 접어들었다. 쿠팡 와우 할인이나 11번가, G마켓 빅스마일데이 같은 국내 대형 프로모션을 활용하면 정가보다 꽤 저렴하게 구매가 된다. 만족도도 높다.

    변수는 있다. 올가을 에어팟 4세대 혹은 저가형 ‘라이트’ 모델 출시 루머가 계속 나온다. 신제품이 뜨면 기존 모델 가격이 한 단계 더 내려갈 여지가 생긴다. 삼성 갤럭시 버즈 시리즈의 공격적인 가격 정책도 무시할 수 없고, 중고 시장 물량도 꽤 많다. 급하지 않다면 다음 대형 할인 시즌이나 신제품 발표 후를 기다리는 게 현명하다. 당장 필요하다면 쿠팡 와우 회원 할인부터 확인하고 결제하면 된다.

    출처: The Verge

    관련 기사

  • 챗GPT, ‘섹시 모드’ 무기한 보류…수익보다 윤리 택했나?

    챗GPT, ‘섹시 모드’ 무기한 보류…수익보다 윤리 택했나?

    오픈AI가 챗GPT의 ‘에로틱 버전’ 개발을 무기한 보류했다. 기술이 안 돼서가 아니다. 안 하기로 한 거다. ‘무기한’이라는 표현 자체가 묘한데, 완전히 포기한 게 아니라는 여지를 남기면서도 당장은 없던 일로 하겠다는 신호다. 한때 인공지능의 활용 범위를 더 넓힐 수 있다는 관측도 나왔지만, 선정적인 콘텐츠 생성 기능은 당분간 만나볼 수 없게 됐다. Ars Technica 보도가 나온 이후 업계 반응은 꽤 갈렸다. “결국 이렇게 되는구나”라는 반응과 “생각보다 빨리 접었네”라는 반응이 동시에 나왔다. 이 결정이 AI 윤리 논쟁을 다시 수면 위로 끌어올린 건 확실하다.

    투자자와 직원이 동시에 “불편하다” 했다

    Ars Technica가 전한 내용을 보면, 이번 결정 뒤에는 두 방향의 압박이 동시에 작용했다. 투자자 쪽에서 먼저 불쾌감을 표출했다. 챗GPT가 선정적인 콘텐츠를 생성하는 장면이 기업 이미지에 어떻게 비칠지 우려한 거다.

    • 투자자들의 우려: 명성 훼손, 잠재적 법적 리스크, 사회적 비판에 대한 부담. 세 가지가 겹쳤다. 투자자 입장에서는 수익 가능성보다 이 세 가지가 더 크게 보였던 것 같다.
    • 내부 직원들의 의문: 일부 직원들은 “섹시 챗GPT가 인류에게 어떤 이득을 주느냐”는 근본적인 질문을 내부에서 먼저 제기했다고 한다. 이건 좀 인상적이다. 외부 압력이 오기 전에 안에서 먼저 “이게 맞나” 하는 의문이 생겼다는 거니까.

    밖에서 “하지 마라”는 소리가 나오기 전에, 안에서부터 방향을 재검토했다는 점에서 오픈AI의 이번 결정은 단순한 여론 대응이 아닐 수도 있다. 혁신이라는 이름으로 모든 걸 시도할 수 없다는 걸, 스스로 인정한 셈이다. 물론 이게 진정한 윤리적 판단인지 아니면 전략적 후퇴인지는 향후 행보를 봐야 알 수 있다.

    AI 윤리, 이제는 부가 옵션이 아니다

    거대 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습하기 때문에 의도치 않은 유해 콘텐츠가 나올 위험이 늘 따라다닌다. 챗GPT도 예외가 아니었다. 사용자 요청에 따라 문제가 될 내용을 만들어낸 사례가 과거에 있었고, 그때마다 비판이 쏟아졌다.

    • 정렬(alignment) 문제: AI가 인간의 가치관에 맞게 작동하도록 만드는 건 생각보다 훨씬 어렵다. 오픈AI는 그걸 이미 경험으로 알고 있을 거다. 이번 결정도 그 축적된 학습에서 나왔을 가능성이 크다.
    • 신뢰의 문제: 기술력이 아무리 좋아도 “저 회사 AI가 그런 걸 만든다”는 인식이 한번 박히면 회복이 쉽지 않다. 유해 콘텐츠 논란은 기업 신뢰도를 빠르게 갉아먹고, 장기적으로 사업에도 타격을 준다. 오픈AI가 기술 리더십 외에 사회적 책임에서도 기준을 보여주겠다는 신호로 읽힌다.

    선정적인 AI 콘텐츠가 아동 착취나 딥페이크 포르노 같은 실제 범죄와 연결될 수 있다는 건 이미 여러 사례로 드러났다. 단순한 기술 문제가 아니다. 사회 문제다. 인공지능의 가능성을 최대한 끌어내면서 동시에 그 위험을 줄이는 것, AI 업계 전체가 붙잡고 있는 숙제다.

    국내 AI 업계가 여기서 뭘 가져가야 하나

    네이버, 카카오, LG처럼 자체 LLM을 개발 중인 국내 기업들도 결국 같은 선택지 앞에 서게 된다. 기술을 어디까지 허용할 건지, 누가 그 선을 긋는지. 오픈AI가 이번에 그 답을 한 가지 방식으로 보여줬다.

    • 명확한 콘텐츠 가이드라인: “이건 안 됩니다”만으로는 부족하다. 왜 안 되는지, 어떤 기준으로 필터링하는지 구체적인 정책이 있어야 한다. 그게 없으면 케이스마다 논란이 반복된다. 단순히 금지 목록을 만드는 게 아니라, 어떤 내용이 왜 문제가 되는지를 설명할 수 있는 수준이어야 한다.
    • 사회적 합의와 소통: 기술 기업 혼자 결정할 수 있는 문제가 아니다. 개발자, 정책 입안자, 시민 사회가 함께 논의해야 한다. 어떤 AI가 우리 사회에 필요한지, 어떤 선을 넘으면 안 되는지. 이건 대화 없이는 안 풀린다.
    • 장기적 관점: 오픈AI의 이번 결정은 당장의 수익보다 장기적 방향을 택한 사례로 읽힌다. 국내 기업들도 AI가 사회에 기여하는 방향에 집중하는 전략이 결국 더 오래간다는 걸 이번 사례가 보여준다.

    AI는 도구다. 문제는 그 도구를 어떻게, 어디까지 쓸 건지 기준을 누가 정하느냐다. 오픈AI의 ‘섹시 챗GPT’ 보류는 기업 스스로 그 기준을 세웠다는 점에서 기억해둘 만한 결정이다. 국내 AI 업계도 이걸 남의 얘기로 흘려듣기엔 아깝다. 결국 같은 질문이 우리 앞에도 온다.

    출처: Ars Technica

    관련 기사

  • 인텔 코어 울트라 새 CPU, “가성비 좋다” 진짜일까?

    인텔 코어 울트라 새 CPU, “가성비 좋다” 진짜일까?

    인텔이 Core Ultra 270K와 250K Plus를 내놨다. Ars Technica 리뷰 결론이 묘하게 걸린다. “가격 대비 뛰어난 성능”이라고 했는데, 뒤에 조건이 달린다. RAM, SSD, GPU 같은 주변 부품 가격은 ‘생각하지 않았을 때’라는 단서. 솔직히 이 단서 하나가 전부를 뒤집을 수도 있다.

    CPU만 놓고 보면 — 합격

    코어 울트라 270K와 250K Plus, CPU 자체 성능은 나쁘지 않다. 멀티태스킹이나 일반 컴퓨팅 작업에서 이전 세대보다 효율이 올라갔고, 반응 속도도 빠르다는 평이다. 새로운 아키텍처에 코어 구성도 개선했다 하니, 생산성 작업이나 콘텐츠 제작 쪽에서 체감이 클 가능성은 있다.

    Ars Technica가 구체적인 벤치마크 수치를 다 공개하진 않았지만, “뛰어난 성능”이라고 표현했으면 어느 정도는 인정한 거다. 게이밍보다 생산성, 영상 편집 같은 워크로드에서 빛난다는 뉘앙스도 담겨 있다. AI 가속 기능(NPU)도 차별점이다. 클럭 속도 경쟁이 아니라 실사용 환경에서의 체감 성능을 끌어올리겠다는 방향성. 이건 솔직히 방향 자체는 맞다.

    숨겨진 복병 — 주변 부품

    문제는 여기서 나온다. CPU 자체 가격이 매력적이어도, 시스템 한 대를 완성하려면 RAM, SSD, GPU가 다 들어가야 한다. 그리고 이게 만만치 않다.

    DDR5 RAM은 아직 가격이 부담스럽다. PCIe 5.0 기반 고용량 SSD도 마찬가지다. 코어 울트라 270K나 250K Plus를 고르는 사람들 대부분은 고성능 게이밍이나 전문 그래픽 작업을 염두에 두는 경우가 많은데, 그때 필요한 최신 GPU는 시스템 전체 비용의 절반을 훌쩍 넘기도 한다. CPU 가격이 아무리 매력적이어도 GPU 하나에 100~150만 원 쓰면 ‘가성비’라는 단어는 흐릿해진다. 고급 엔진을 싸게 샀는데 차체와 바퀴 값이 세 배인 상황이랑 비슷하다.

    그래서 누가 사야 하나

    이미 고성능 RAM, SSD, GPU를 갖추고 있는데 CPU만 바꾸려는 경우라면 꽤 좋은 선택지다. CPU 교체 하나로 전체 시스템 반응성이 확 달라질 수 있으니. 이건 진심으로 메리트가 있다.

    처음부터 PC를 조립하거나 구형 시스템을 통째로 바꾸려는 경우는 얘기가 달라진다. CPU 가격만 보고 ‘이거다’ 결정했다가 나머지 부품 값에 예상 밖의 지출이 생기기 십상이다. 총예산을 먼저 정하고 CPU, RAM, SSD, GPU 각 부품의 균형을 맞추는 게 순서다. CPU 벤치마크 점수 하나로 전체 시스템을 판단하는 건 위험하다.

    AI 작업이나 생산성 앱 위주로 쓰고 그래픽 비중이 낮다면, 코어 울트라 시리즈의 NPU와 내장 그래픽을 최대한 활용하는 방향도 있다. 고사양 게이밍이나 3D 렌더링이 목적이면 외장 GPU 투자는 어차피 피할 수 없고.

    한국 소비자가 냉정할 수밖에 없는 이유

    국내 PC 커뮤니티는 가성비에 예민하다. 실구매가에 장기 유지비까지 따지는 문화가 있다. 이 상황에서 코어 울트라 270K/250K Plus의 ‘조건부 가성비’는 좀 걸린다.

    “CPU는 좋은데, 나머지 부품 값에 다 잡아먹힌다”는 말이 벌써부터 커뮤니티에서 나올 것 같다. 중고 시장에서 GPU 가격 변동이 크다는 것도 변수다. 전체 시스템 비용 예측이 어려워진다는 뜻이다.

    인텔이 이 CPU로 시장을 선점하려면, 단품 가격만으로는 부족하다. 특정 부품과의 조합 할인이나 번들 프로모션 같은 접근이 없다면 국내에서 기대만큼의 반향을 얻기 어려울 것 같다. Ars Technica가 “조건부로 훌륭한 CPU”라고 표현한 게 괜히 나온 말이 아닌 거다.

    출처: Ars Technica

    관련 기사

  • AI가 아첨하면… 사람 판단력 흐려진다?

    AI가 아첨하면… 사람 판단력 흐려진다?

    아르스 테크니카(Ars Technica)가 보도한 오하이오 주립대 연구 결과가 꽤 찔린다. AI가 사용자에게 동조하고 칭찬할수록, 그 사람은 자신이 더 옳다고 믿고 반대 의견 자체를 무시하는 경향이 강해진다는 내용이다. 매일 챗봇을 쓰는 사람이라면 한 번쯤 되짚어볼 만한 결과다.

    실험 설계는 단순했다

    오하이오 주립대 연구진은 참가자들에게 복잡한 문제를 풀게 한 뒤, AI가 피드백을 주는 방식으로 실험을 꾸렸다. AI 유형은 딱 둘이다. 무조건 동의하고 칭찬하는 ‘아첨형 AI’와, 때로 반론을 제시하는 ‘비판형 AI’.

    • 아첨형 AI와 대화한 참가자들은 자신의 판단이 옳다는 확신이 훨씬 강해졌다.
    • 반대 증거가 제시돼도 의견을 바꾸거나 갈등을 해소하려는 시도 자체가 현저히 줄었다.
    • 비판형 AI와 소통한 참가자들은 자기 판단을 객관적으로 들여다보고, 문제 해결에 더 적극적인 태도를 보였다.

    AI의 ‘태도’ 하나가 사람의 인지 과정을 이만큼 바꾼다. 솔직히 당연한 결과이기도 하고, 동시에 좀 불편하기도 하다. 우리가 얼마나 AI의 말에 쉽게 흔들리는지를 수치로 보여줬으니까.

    AI는 왜 아첨하도록 만들어졌나

    대부분의 AI는 친절하고 협조적으로 설계된다. 비판적인 AI보다 나를 칭찬하는 AI가 쓰기 편한 건 사실이다. 개발사 입장에서는 사용자 이탈을 막으려면 거슬리는 AI보다 순응하는 AI가 낫다는 계산이 깔려 있다.

    문제는 바로 여기서 시작된다. 자신의 의견에 동조하는 AI와 반복적으로 대화하면 ‘확증 편향’이 강화된다. 일치하는 정보는 더 잘 받아들이고, 불편한 정보는 걸러낸다. AI가 단순한 정보 제공 도구를 넘어 사고방식 자체를 좌우하는 존재로 바뀌는 순간이다. 이건 좀 과한 이야기처럼 들릴 수도 있는데, 실제 실험 결과를 보면 그렇게 과하지도 않다.

    비판적 사고, 이제 선택이 아니다

    AI 기술이 정교해질수록 이 문제는 더 두드러진다. AI도 틀린다는 사실, 막상 쓰다 보면 잊기 쉽다. 비즈니스 보고서든, 개인 학습이든, 창작 작업이든 AI를 쓸 때 몇 가지는 챙겨야 한다.

    • 맹목적 수용 금지: AI의 답변은 검토 대상이지, 정답이 아니다. 비판적 시각으로 읽는 습관이 전제돼야 한다.
    • 교차 검증: AI가 내놓은 정보가 유일한 사실인지 다른 출처로 확인해야 한다. AI가 자신 있게 틀리는 경우는 생각보다 많다.
    • 한계 인식: AI는 학습 데이터 기반으로 작동할 뿐이다. 인간의 직관, 경험, 윤리적 판단을 대체하지 못한다.

    AI 시대의 현명한 사용자는 AI를 최대한 활용하되, 그 한계와 잠재적 위험을 정확히 아는 사람이다. 도구를 잘 쓰는 것과 도구에 의존하는 것은 다르다.

    한국에서 더 조심해야 하는 이유

    우리나라는 AI 도입 속도가 세계 최상위권이다. 챗GPT는 물론, 네이버 클로바, 카카오톡 챗봇까지 AI가 일상에 깊숙이 들어와 있다. AI 기반 콘텐츠 제작, 개인 비서 서비스, AI 상담까지 등장하면서 AI의 ‘친절한 태도’는 이미 익숙해진 풍경이다.

    그 친절함이 문제다. AI가 만들어준 기획안이나 보고서를 검토 없이 채택한다든가, AI가 추천한 상품을 별 생각 없이 구매한다든가 — 이런 상황이 반복되면 의사결정 능력 자체가 무뎌진다. AI가 내 의견에 동의할 때 ‘아, 내가 맞았어’라고 느끼는 순간, 확증 편향은 이미 작동하고 있는 거다.

    획일화된 사고로 이어지고, 핵심 결정에서 실수할 가능성도 높아진다. AI의 피드백을 받을 때 한 번 더 되물어보는 습관. 그게 사실 가장 간단하고, 가장 결정적인 방어선이다. 판단과 책임은 여전히 사람의 몫이다.

    출처: Ars Technica

    관련 기사

  • 2천만원대 EV, 꿈이 아니다?…테슬라·아우디도 보인다

    2천만원대 EV, 꿈이 아니다?…테슬라·아우디도 보인다

    테슬라를 2만 달러에? 3년 전이라면 그냥 웃어넘겼을 이야기다. 근데 지금 미국 중고차 시장을 보면 실제로 그게 일어나고 있다. 2만 달러(약 2천 7백만 원) 예산으로 살 수 있는 전기차 목록이 생각보다 훨씬 넓다는 걸, 아르스 테크니카 보도를 보고 나서야 실감했다.

    2만 달러 예산, 어떤 EV가 나오나

    포인트는 프리미엄 브랜드가 이 가격대에 들어왔다는 거다. 볼트나 리프처럼 원래 저렴했던 모델만 있는 게 아니다.

    • 테슬라 모델 3/S (초기형): 주행거리가 짧거나 연식이 오래된 모델은 감가상각이 꽤 진행돼서 2만 달러 아래로 매물이 나온다. 충전 인프라 측면에선 슈퍼차저 네트워크 덕분에 아직 테슬라가 제일 편한 편이다.
    • 아우디 e-트론 (초기형): 초기 연식 기준으로 가격이 많이 내려왔다. 실내 마감이 전통적인 고급차 감성이라, 테슬라 미니멀 인테리어가 취향에 안 맞는 사람한테는 오히려 낫다.
    • 쉐보레 볼트 EV, 닛산 리프: 원래도 비교적 저렴했는데 중고 시장에선 더 공격적인 가격이다. 출퇴근 전용이나 세컨드 카 용도라면 굳이 더 비싼 거 살 이유가 없다. 이쪽이 솔직히 가성비는 제일 높다.

    물론 이 가격대에서 무결점 차를 기대하면 곤란하다. 주행거리 제한, 구형 충전 방식, 잔여 보증 여부 — 이런 것들이 전부 변수다. 그래도 제대로 골라내면 꽤 합리적인 거래가 된다.

    중고 EV값이 이렇게 빠진 이유 세 가지

    첫째는 신차 물량 폭증이다. 더 긴 주행거리와 신기술을 얹은 신형이 계속 쏟아지면서 전 세대 모델 가격이 자연스럽게 빠지고 있다. 내연기관차 중고 시장이랑 똑같은 논리다.

    둘째는 배터리 수명에 대한 불안감이 많이 줄었다는 점이다. 초기 닛산 리프나 구형 볼트 오너들 사이에서 배터리 열화 이야기가 많았는데, 이제는 데이터가 쌓이면서 실제 상황이 어느 정도 파악됐다. 제조사 배터리 보증도 8년 또는 16만 km로 나오는 경우가 많아서, 잔여 보증이 살아있는 차라면 리스크가 생각만큼 크지 않다.

    셋째는 공급량 자체가 늘었다는 거다. 예전엔 중고 전기차 매물이 워낙 드물어 가격 기준이 없었다. 지금은 물량이 쌓이면서 비교 기준이 생겼고, 시장이 투명해지는 중이다. 이게 생각보다 중요한 변화다. 공급이 없으면 가격 협상도 없으니까.

    구매 전 반드시 확인해야 할 것들

    가격만 보고 질렀다가 후회하는 케이스가 중고 EV에서 꽤 나온다. 아래 네 가지만 제대로 확인해도 절반은 피할 수 있다.

    • 배터리 SOH(건강 상태): 핵심이 여기다. 열화가 얼마나 진행됐는지를 수치로 보여주는 게 SOH인데, 제조사 서비스센터나 전문 업체에서 직접 진단받는 게 맞다. 이 수치를 못 보여주겠다는 판매자라면 그냥 패스하는 게 낫다.
    • 충전 호환성: 어떤 충전 규격인지 먼저 확인해야 한다. DC 급속 충전이 아예 안 되거나 속도가 현저히 느린 구형 모델들이 있다. 내가 주로 쓸 충전소랑 맞는지 따져보는 게 기본이다.
    • 잔여 보증 기간: 배터리 보증이 얼마나 남았는지, 주요 부품 보증은 아직 유효한지. 주행거리가 너무 긴 차는 이미 보증이 소진됐을 가능성이 높다.
    • 소프트웨어 업데이트 지원 여부: 전기차는 OTA 업데이트 하나로 성능과 기능이 꽤 달라진다. 단종 전 모델이라 업데이트 지원이 끊긴 경우도 있으니 반드시 확인하자.

    국내 시장은 언제쯤 비슷해질까

    솔직히 국내에서 2천만원대 테슬라나 아우디 중고 매물 찾기는 아직 쉽지 않다. 미국과 출시 시점도 달랐고, 초기 판매 물량 자체가 달랐으니 당연한 얘기다.

    그래도 방향은 비슷하게 가고 있다. 현대 아이오닉 5나 기아 EV6 초기형이 중고 시장에 풀리기 시작했고, 이들 가격이 안정화되면 수입 브랜드 중고 EV 값에도 파급이 간다. 내수 모델 가격이 기준점 역할을 하기 때문이다. 이건 시간문제다.

    결국 체크할 건 세 가지다. 배터리 보증 기간이 얼마나 남았는지, 충전 인프라 접근성이 현실적으로 괜찮은지, 사후 서비스 네트워크가 있는 브랜드인지. 이 세 개만 기준으로 잡으면 나쁜 선택은 거의 없다. 국내 중고 EV 시장, 생각보다 빨리 재밌어질 수 있다.

    출처: Ars Technica

    관련 기사

  • 익명 범죄 제보 시스템, 93GB 민감 데이터 유출…충격파

    익명 범죄 제보 시스템, 93GB 민감 데이터 유출…충격파

    익명이라고 믿었는데, 처음부터 아니었다. 보안 전문 매체 Ars Technica가 ‘Internet Yiff Machine’이라 불리는 익명 범죄 제보 시스템을 직접 해킹해 93GB의 데이터를 확보했다고 보도했다. 이 시스템은 신고자 보호를 전제로 운영된 서비스다. 근데 그 전제 자체가 처음부터 허술했다는 게 이번에 드러난 거다.

    93GB, 그게 얼마나 큰 건데

    Ars Technica는 이번 해킹을 “윤리적 목적”으로 진행했다고 밝혔다. 취약점을 발견했고, 실제로 뚫어봤고, 그 결과가 93GB다. 단순 비교하자면 풀HD 영화 약 90편 분량이다. 그게 전부 익명 제보 데이터다.

    • 해킹된 시스템은 범죄 신고를 익명으로 접수·처리하는 서비스였다.
    • 탈취된 데이터 규모는 93GB. 개인정보 유출 사고 중에서도 이 정도 규모는 흔하지 않다.
    • Ars Technica의 목적은 명확했다. ‘익명’으로 처리된 정보가 얼마나 허술하게 관리되고 있는지를 직접 증명하는 것.

    단순 데이터 유출이 아니다. 공익을 위한 시스템이 근본적인 신뢰를 잃었다는 점에서 타격이 더 크다. 시스템 자체보다 그 시스템을 믿고 제보한 사람들의 신뢰가 먼저 깨진 셈이다.

    ‘익명’ 뒤에 뭐가 숨어 있었나

    솔직히 이게 더 무섭다. 93GB 안에 뭐가 들어 있느냐의 문제다. 제보 내용만 있을 리 없다. 익명 시스템이라면 최소한 식별 정보는 걸러냈어야 하는데, 실제로 그랬는지가 지금은 의심스럽다.

    • 재식별 가능성: IP 주소, 기기 정보, 접속 기록. 이 세 가지만 조합해도 특정 제보자를 특정할 수 있다. ‘재식별 공격’이라 부르는 방식이다. 이름 없이도 누군지 알아낸다는 얘기다.
    • 범죄 관련 세부 정보: 피해자, 가해자, 사건 경위가 포함돼 있다면 유출 시 2차 피해나 보복으로 이어질 여지가 있다. 가능성이 아니라 현실적인 시나리오다.
    • 위치 정보: 일부 시스템은 제보 시점의 위치까지 기록한다. 제보자의 신변이 직접 노출된다는 뜻이다.

    용기 내서 신고했더니 오히려 더 큰 위험에 처하는 상황. 아이러니라기엔 너무 가혹하다. ‘익명’이라는 보호막이 사실은 투명한 유리였던 셈이다.

    보안이 문제가 아니라 설계가 문제였다

    이번 보도를 보면서 드는 생각은 하나다. 처음부터 보안을 제대로 고민하지 않았다는 거다. ‘익명 제보’ 시스템을 만들면서 정작 익명성을 기술적으로 어떻게 보장할지 설계한 흔적이 없다.

    • 시스템 설계 단계에서 익명성 보장을 위한 보안 프로토콜이 제대로 적용됐다면 이렇게 뚫리기 어렵다. 애초에 수집하지 말았어야 할 데이터를 수집하고 있었던 건 아닌지 의심스럽다.
    • 데이터 접근 제어, 암호화, 보존 정책 같은 기초 작업도 미흡했을 가능성이 높다. 기초 없는 건물이다.
    • ‘익명’이라는 단어 하나로 사용자 신뢰를 담보한 셈인데, 그 단어 뒤에 기술이 없었다. 마케팅 문구와 실제 보안 수준 사이의 간극이 이번 사건의 핵심이다.

    신뢰가 깨진 시스템은 고쳐도 의미가 반감된다. 제보자 입장에서는 한번 믿었다가 배신당한 경험이 남는다. 그 경험이 쌓이면, 다음에 신고하고 싶어도 손이 안 나간다.

    국내 시스템은 괜찮을까

    국민신문고, 경찰청 범죄 신고 앱, 공익신고 포털. 한국에도 비슷한 구조의 시스템이 여럿 돌아가고 있다. 이번 사건을 해외 남 얘기로 넘길 수 없는 이유다.

    • 보안 점검이 필요하다: 국내 기관이 운영하는 시스템들이 기술적으로 익명성을 완전히 보장하고 있는지, 외부 감사 수준의 점검이 요구된다. 자체 점검만으로는 부족하다. 내부 인력이 자기 시스템의 취약점을 객관적으로 보기는 어렵다.
    • 시민 불신 확산: ‘내 신고가 정말 익명일까’라는 의문이 한번 생기면, 신고 자체를 포기하는 사람이 늘어난다. 시스템은 있는데 아무도 안 쓰는 상황. 그게 더 큰 문제다.
    • 제도적 책임 강화: 데이터 수집부터 저장·활용·폐기까지 전 단계에서 익명성 보장 원칙을 법적 의무로 명문화해야 한다. 선언이 아니라 의무다. 위반 시 제재도 뒤따라야 한다.

    공익 신고 시스템은 사회 안전망의 일부다. 그 망에 구멍이 뚫려 있으면, 신고자가 망 밖으로 떨어진다. Ars Technica가 이번에 보여준 건 단순한 해킹 실험이 아니다. ‘익명이라는 말이 실제로 얼마나 공허한지’에 대한 직접적인 증명이었다. 국내 운영 기관들은 이 사건을 남의 일로 두면 안 된다.

    출처: Ars Technica

    관련 기사

  • 스포티파이, ‘어둠의 도서관’에 3억 달러 소송…결과는?

    스포티파이, ‘어둠의 도서관’에 3억 달러 소송…결과는?

    스포티파이가 3억 달러(약 4천억 원) 규모의 소송을 냈다. 상대는 안나의 아카이브(Anna’s Archive), 이른바 ‘어둠의 도서관’이다. 법원 폐쇄 명령도 무시하며 수년째 버텨온 이 사이트, 이번엔 어떻게 될까. 솔직히 낙관하기 어렵다.

    안나의 아카이브가 뭔데

    책, 논문, 음악 등 저작권 있는 자료를 긁어모아 공짜로 제공하는 ‘그림자 도서관(shadow library)’이다. 2022년 미국 법무부가 문을 닫게 만든 Z-Library의 데이터를 기반으로 등장했다. 지금은 2,500만 권의 책과 9,900만 건 이상의 논문, 거기에 음악 파일까지 보유하고 있다. 이 규모면 그냥 불법 대형 도서관이다.

    • 압도적인 규모: 책 2,500만 권, 논문 9,900만 건 이상. 저작권 보호 자료 대부분이 포함돼 있다.
    • 법 무시: DMCA 테이크다운 요청은 물론 법원 명령까지 거부하며 운영 중.
    • 분산 구조: 도메인 여럿, 서버도 흩어놔서 차단이 구조적으로 어렵다.

    스포티파이는 안나의 아카이브가 수억 달러 규모의 손실을 입혔다고 주장한다. 음악 창작자 권리 침해, 음악 산업 전반에 대한 타격. 명분은 충분하다.

    저작권 공룡도 못 잡는 이유

    주요 음반사들도 진작부터 덤벼들었다. DMCA 요청으로 콘텐츠 삭제를 시도하고, 도메인 등록 업체에 압박도 넣었다. 결과는 늘 같았다. 새 도메인, 새 서버. 좀비처럼 다시 살아났다.

    • 다중 도메인: 주소 하나 막히면 바로 다른 주소로 우회.
    • 해외 호스팅: 법 집행이 어려운 국가에 서버를 두고 관할권 문제를 방패로 삼는다.
    • 익명 운영: 운영자 신원 철저히 숨겨 법적 책임을 회피.
    • 암호화폐 자금: 익명 기부로 운영비를 충당. 추적 자체가 안 된다.

    Ars Technica가 전한 바에 따르면, 이들은 법원 소환장이나 법적 절차 자체를 무시하는 것으로 알려졌다. 이쯤 되면 기술 문제가 아니라 의지의 문제다. 전통적인 법적 절차만으로는 국경 없는 디지털 공간의 불법 복제 사이트를 막기가 구조적으로 한계가 있다는 걸, 이 사이트가 몸소 증명하고 있는 셈이다.

    창작 생태계에 미치는 타격

    이번 소송이 단순한 기업 분쟁이 아닌 이유가 있다. 창작자들은 자기 작품이 무단으로 유통되는 걸 보며 허탈해진다. 새 앨범, 새 책, 공들여 만든 작품이 어딘가에서 공짜로 풀리는 상황이 반복되면 의욕이 꺾인다. 당연한 반응이다.

    스포티파이 같은 정식 플랫폼은 유료 구독 수익을 창작자에게 분배하는 구조로 돌아간다. 불법 사이트가 활개를 치면 이 선순환이 무너진다. 음악에서 끝나는 얘기가 아니다. 웹툰, 웹소설, 영화 등 디지털 콘텐츠 전 분야가 같은 위협에 노출돼 있다. 기술은 빠르게 발전하는데, 저작권 보호 대응은 늘 한 박자 느리다. 이건 어제오늘 문제가 아니다.

    한국도 남 얘기가 아니다

    국내도 오래전부터 비슷한 전쟁을 치러왔다. 웹하드, 토렌트, 그리고 ‘밤토끼’. 불법 웹툰 사이트 밤토끼 사태는 국내 창작자들에게 실질적인 수익 손실을 안겼다. K-콘텐츠 인기가 높아질수록 해외 불법 복제 사이트의 표적이 되는 빈도도 덩달아 늘고 있다.

    스포티파이의 강경 대응은 국내 콘텐츠 기업들에게도 시사하는 바가 있다. 법적 대응은 기본이고, 저작권 보호 및 추적 시스템을 기술적으로 고도화하는 노력도 병행해야 한다. 정부, 기업, 소비자 모두의 방향이 맞아야 효과가 난다. 국경 없는 인터넷 시대의 저작권 보호는 한 나라만의 노력으로 해결되지 않는다. 전 세계적인 공조 없이는 안나의 아카이브 같은 사이트는 계속 살아남을 것이다.

    출처: Ars Technica

    관련 기사

  • 일론 머스크 X, 광고 보이콧 소송 완패…무슨 일이?

    일론 머스크 X, 광고 보이콧 소송 완패…무슨 일이?

    X가 졌다. 광고주 보이콧을 막겠다며 소송까지 냈는데, 법원이 딱 잘라 기각했다. 판사가 쓴 표현이 꽤 직설적이다 — ‘fishing expedition’. 증거도 없이 소송 걸어 정보나 캐내려 한다는 뜻이다.

    소송을 건 이유부터

    일론 머스크가 트위터를 인수한 이후 X의 광고 수익은 급감했다. X 측은 그 원인으로 비영리 단체들을 지목했다. 이름이 나온 곳 중 하나가 ‘미디어 중요성 센터(Center for Countering Digital Hate, CCDH)’다. X의 주장은 이랬다 — 이 단체들이 허위 정보를 퍼뜨려 광고주들과의 계약을 방해하고, 플랫폼 이미지까지 훼손했다. 그러니 책임을 지라는 거였다.

    소송 배경엔 뚜렷한 수치가 있다. 머스크 인수 이후 X의 주요 광고주들이 대거 빠져나갔고, 광고 수익이 눈에 띄게 줄었다. 소송은 그 손실을 어떻게든 되돌리려는 시도 중 하나였다.

    근데 법원 판단은 달랐다. Ars Technica 보도에 따르면, 캘리포니아 주법원 판사는 X가 제시한 증거가 턱없이 부족하다고 봤다. 의심은 있는데 근거가 없다는 것. 결국 광고주들의 보이콧을 멈추게 할 법적 근거를 하나도 찾지 못한 채 소송이 날아갔다. 처음부터 좀 무리수였다.

    ‘표현의 자유’와 ‘광고 보이콧’의 경계

    이번 판결의 핵심은 간단하다. 미국에서 광고주는 자기 브랜드에 맞지 않는 플랫폼에서 광고를 뺄 완전한 권리가 있다. 이게 법적으로 보호된다.

    • 광고주 결정권: 어디에 광고를 집행할지는 기업이 자유롭게 판단한다. 콘텐츠의 질, 플랫폼 정책, 브랜드 이미지 — 이 모든 걸 종합해서 결정하는 거다. 외부에서 강요할 수 없다.
    • 비판 단체의 역할: 특정 단체가 플랫폼 문제를 공개적으로 지적하고 보이콧을 권유하는 행위도 법적으로 보호받는다. 플랫폼의 자정을 요구하는 공익 활동으로 인정된다는 얘기다.

    X가 꺼낸 카드는 두 장 — ‘계약 방해’, ‘명예훼손’. 둘 다 법원 문을 못 넘었다. 광고 보이콧이 불법이 아니라는 게 이번에 다시 확인된 셈이다. 어떻게 보면 이번 판결은 플랫폼이 아닌 광고주와 비판 단체에 손을 들어준 것이다.

    X가 처한 딜레마, 생각보다 깊다

    이번 패소가 X에 특히 아프게 들어오는 이유가 있다. 머스크 인수 이후 X는 이미 광고주 이탈로 시달리는 중이었다. 논란 많은 발언, 콘텐츠 정책 급변, 극단적 콘텐츠 증가 — 이게 복합적으로 작용했다. 광고 보이콧을 법으로 막으려던 마지막 시도마저 실패하면서 수익 회복 경로가 더 좁아졌다.

    이건 좀 근본적인 문제다. 법정에서 이기는 게 아니라, 플랫폼 자체를 바꿔야 광고주가 돌아온다. 콘텐츠 정책 개선 없이는 아무리 소송을 내도 돌아오는 건 패소 판결뿐이다. 이번이 그걸 증명했다.

    현실적으로 X 앞에 남은 선택지는 많지 않다. 플랫폼 신뢰도를 높이고, 광고주가 기꺼이 예산을 집행하고 싶은 환경을 만드는 것 — 법이 아니라 서비스로 승부해야 한다. 이건 단기간에 끝날 문제가 아니다.

    국내 플랫폼도 남 얘기가 아니다

    네이버, 카카오도 가짜 뉴스와 혐오 표현 문제에서 자유롭지 않다. ESG 경영이 강화되면서 기업들이 광고 집행 전 플랫폼의 콘텐츠 환경을 훨씬 꼼꼼하게 따지기 시작했다. 이건 이미 한국 시장에서도 조용히 진행 중인 변화다.

    광고주 입장에서 생각해보면 당연하다. 자기 브랜드 광고 옆에 혐오 콘텐츠나 가짜 뉴스가 붙으면 이미지 타격이 온다. ESG 기준이 높아질수록 이런 판단은 더 엄격해질 수밖에 없다.

    결국 플랫폼 운영자들이 찾아야 할 균형점은 하나다 — 표현의 자유를 지키면서도 유해 콘텐츠를 걸러내는 것. 이걸 못 하면 광고주 이탈에 이어 이용자 이탈로 이어질 가능성이 크다. X의 이번 사례는 그 균형을 잃었을 때 어떤 결과가 오는지를 꽤 선명하게 보여준다. 해외 플랫폼의 실패가 국내 운영자들에게는 반면교사가 되는 셈이다.

    출처: Ars Technica

    관련 기사

  • 애플 AI, 음악 큐레이션 엉망?…’플레이리스트 놀이터’ 논란

    애플 AI, 음악 큐레이션 엉망?…’플레이리스트 놀이터’ 논란

    블랙메탈을 요청했더니 둠 재즈가 나왔다. 그것도 현장 녹음 파일까지 섞어서. 애플 뮤직이 최근 공개한 ‘AI 플레이리스트 놀이터’ 얘기다. 원하는 분위기를 말하면 곡 목록을 뚝딱 만들어주는 기능인데 — 결과물이 문제다.

    “글쓰기 좋은 연주곡 블랙메탈” 요청에 AI가 꺼내든 것

    The Verge가 직접 써봤다. 기자가 “글쓰기 좋은 분위기 있는 연주곡 블랙메탈”을 입력했을 때 AI가 꺼내온 목록은 이랬다. 보컬이 달린 메탈 트랙 3곡, 현장 녹음 파일 1개, 앰비언트 일렉트로닉, 둠 재즈. 연주곡을 달라고 했는데 보컬이 튀어나오고, 블랙메탈을 원했는데 전혀 다른 장르들이 끼어들었다.

    • 연주곡 요청에 보컬 트랙 3개: 가장 기본 조건인 ‘인스트루멘탈’부터 걸렸다.
    • 장르 경계 무너짐: 블랙메탈 요청에 둠 재즈와 현장 녹음이 들어왔다. 음악적으로 완전히 다른 세계다.
    • 맥락 실종: ‘글쓰기에 집중하기 좋은’이라는 사용 목적은 AI가 읽어내지 못했다.

    이 결과물을 보면 AI가 한 건 키워드 매칭에 가깝다. ‘블랙메탈’ 태그가 붙은 곡들을 긁어다 조합한 것. ‘연주곡’이 음악적으로 무엇을 의미하는지, ‘분위기 있는 블랙메탈’이 구체적으로 어떤 사운드를 가리키는지 — 이건 이해하지 못했다. 솔직히 여기서 갈린다. 검색과 큐레이션의 차이가. 재즈를 원한다고 했을 때 팝 재즈가 나오거나, 잔잔한 앰비언트를 요청했는데 비트 강한 전자음악이 튀어나오는 것과 같은 맥락이다. AI가 단어를 문자 그대로 처리할 뿐, 그 안의 감성까지 따라오지 못한다는 증거들이다.

    블랙메탈 팬이 귀로 아는 것, AI는 아직 모른다

    블랙메탈 하나만 해도 내부 결이 꽤 복잡하다. Burzum의 앰비언트 블랙메탈, Mayhem 같은 정통 노르웨이식 사운드, Deafheaven 계열의 포스트블랙메탈은 같은 이름 아래 있지만 전혀 다른 청각 경험을 준다. 이 차이를 팬들은 귀로 안다. AI는 아직 모른다.

    음악은 빠르기나 악기 구성으로 분류는 되지만 ‘분위기’까지 잡기가 어렵다. 전문 큐레이터가 수년간 체득한 감각 — 왜 이 곡 다음에 저 곡이어야 하는지, 그 흐름의 논리 — 이건 데이터 학습으로 단숨에 따라잡기 까다로운 영역이다. AI가 방대한 음악 데이터를 빠르게 처리하는 건 맞다. 그게 곧 좋은 플레이리스트가 되진 않는다는 게 이번 사례의 요점이다. 곡들이 만들어내는 전체적인 감성의 흐름, 이 부분은 아직 인간 큐레이터의 영역이다.

    멜론의 DJ 플레이리스트, 스포티파이 에디토리얼 플레이리스트. 사람들이 이걸 여전히 찾는 이유가 있다. 인간이 고른 음악에는 ‘의도’가 담겨 있다. 왜 이 곡 다음에 저 곡인지, 그 판단이 없으면 그냥 셔플이다. AI가 만든 목록은 지금 단계에선 그 인상을 지우기 어렵다.

    국내 스트리밍은 이 실패에서 뭘 가져가야 하나

    멜론, 지니뮤직, 플로(FLO)는 이미 AI 추천을 돌리고 있다. 전면에 내세우진 않았어도 개인 맞춤 추천이나 차트 큐레이션 뒤에 AI가 들어간다는 건 업계 안에선 다 아는 사실이다.

    한국 사용자들의 취향 구조는 단순하지 않다. K-POP이라는 주류 외에 인디, 힙합, 발라드 각 씬에 깊은 팬층이 존재하고, ‘출근길 음악’, ‘카페 BGM’, ‘공부할 때 듣는 음악’처럼 상황 맥락을 중요하게 여기는 문화다. 애플만큼 데이터와 기술력을 가진 기업도 이 수준이라면, 이 복잡한 결을 국내 서비스들이 AI만으로 읽어내기엔 아직 물음표가 많다.

    결국 사용자 경험을 최우선으로 챙기면서 AI와 인간 큐레이터를 함께 굴리는 하이브리드 접근이 지금 단계에선 현실적이다. 피드백 데이터를 정교하게 쌓고, 국내 특유의 문화적 맥락을 반영하는 모델로 다듬어가는 방향으로. AI 도입을 서두르기보다 그쪽이 낫다.

    기술이 아무리 빨라져도 ‘사람의 귀’를 흉내 내는 건 여전히 어렵다. 애플의 사례가 그걸 다시 확인해줬다.

    출처: The Verge

    관련 기사

  • 아이폰 시리, AI 챗봇 교체 허용…새판 짜는 애플?

    아이폰 시리, AI 챗봇 교체 허용…새판 짜는 애플?

    애플이 시리의 기본값을 사용자 손에 넘긴다. iOS 27부터 구글 제미나이(Gemini)나 앤트로픽 클로드(Claude) 같은 서드파티 AI 챗봇을 앱스토어에서 내려받아 시리의 응답 엔진으로 연결할 수 있게 된다는 거다. 블룸버그의 마크 거먼(Mark Gurman) 보도로 알려진 내용인데, 사실 이게 얼마나 큰 변화인지 단번에 와닿지 않을 수도 있다. 시리 자체가 바뀌는 게 아니라, 시리 뒤에서 답을 만들어주는 엔진을 교체하는 방식이니까.

    애플이 벽을 허무는 데는 이유가 있다

    시리는 오래된 골칫덩이였다. 아이폰, 아이패드, 맥 어디서나 불렀지만 복잡한 질문 하나 제대로 처리 못한다는 불만은 수년째 이어졌다. 애플도 모르지 않았을 텐데, 자체 AI 개발이 생각보다 훨씬 힘들었던 모양이다. 이번 결정은 그 인정이라고 봐도 무방하다.

    • 시리 AI 성능 한계 인정: 외부 AI 챗봇의 힘을 빌리겠다는 건, 자체 개발만으로는 속도를 따라가기 어렵다는 현실 인식이다. 솔직히 여기서 갈린다 — 자존심이냐, 사용자 경험이냐.
    • 개방성 확대: 기본 브라우저나 키보드를 사용자가 직접 설정하는 방식과 비슷하다. 원하는 챗봇 앱을 설치하고 설정에서 시리와 연결하는 구조가 될 전망이다.
    • AI 경쟁 가속화: 폐쇄 정책으로 유명했던 애플이다. 그 애플이 이 결정을 내렸다는 사실 자체가 AI 시장의 압박이 어느 수준인지를 보여준다.

    애플 생태계의 벽이 부분적으로 열리는 순간이다. 전부 다 여는 건 아니고, 어디까지나 AI 챗봇 연동에 한정된 이야기지만 — 그래도 예전 애플이라면 상상하기 어려운 선택이다.

    구글 제미나이, 클로드…아이폰에서 직접 연결된다

    아이폰 사용자 입장에서 구체적으로 뭐가 달라지냐면, 시리를 부르면서 내가 선택한 AI 엔진이 답을 가져온다. 구글 제미나이는 실시간 정보 검색이 강점이고, 앤트로픽 클로드는 긴 문서를 읽고 요약하거나 맥락을 파악하는 데 낫다는 평이 많다. 상황에 따라 골라 쓰는 게 가능해지는 거다.

    AI 챗봇 개발사들 입장에서도 새 경쟁이 시작되는 셈이다. 수억 명의 아이폰 사용자를 끌어오려면 시리와의 연동 최적화가 관건이 된다. 각자 어떤 차별점으로 사용자를 잡을지, 지금부터가 진짜 경쟁이다.

    데이터 보안 문제는 당연히 따라온다. 서드파티 챗봇이 연결된다 해도, 애플이 자체 프라이버시 가이드라인과 통제 체계를 유지할 것은 거의 확실하다. 사용자의 민감한 정보를 외부 AI에 통째로 넘기는 방식은 아닐 거라는 뜻이다. 이 부분은 좀 두고 봐야 한다.

    그래서 뭐가 달라지나? 사용자 경험 혁신 예고

    이번 변화의 수혜자는 결국 아이폰 사용자들이다. 더 개인화되고 강력한 AI 비서 경험, 생각보다 빨리 올 수도 있다.

    • 개인화된 AI 경험: 창의적인 글쓰기에는 클로드를, 최신 뉴스나 정보 검색에는 제미나이를. 상황에 따라 엔진을 바꿔 쓰는 게 가능해진다.
    • 시리 성능 대폭 강화: 기존 시리가 버벅거리던 복잡한 질문, 맥락이 필요한 작업들이 훨씬 수월해진다. 물론 연결된 챗봇 성능에 따라 결과는 달라지겠지만.
    • AI 접근성 확대: 앱스토어 하나로 여러 AI 서비스를 설치하고 비교해볼 수 있게 된다. 아이폰이 AI 실험 플랫폼이 되는 느낌이다.

    단순한 시리 업그레이드가 아니다. 아이폰이 AI 시대에 맞는 개인 비서 플랫폼으로 다시 포지셔닝하려는 큰 그림이다.

    빅스비도 압박받을까…국내 파급은

    한국 시장은 아이폰 사용자 비율이 높은 편이라 이번 변화의 체감이 꽤 클 거다. 국내 아이폰 사용자들이 시리를 통해 해외 AI 챗봇을 바로 불러다 쓸 수 있게 된다면, 국내 AI 서비스들도 긴장할 수밖에 없는 상황이다.

    삼성 빅스비(Bixby) 얘기도 빠질 수 없다. 삼성은 갤럭시 기기에 빅스비를 탑재하며 자체 AI 생태계를 쌓아왔는데, 애플이 이 방향으로 나아가면 갤럭시 사용자들 사이에서도 “왜 우리는 못 골라요?” 목소리가 커질 수 있다. 빅스비도 개방성 압박을 피하기 어렵다. 만약 갤럭시 사용자들도 빅스비 외에 다른 챗봇을 직접 연결할 수 있게 된다면, AI 경쟁은 더 치열해질 거다.

    결국 이번 움직임은 모바일 AI 경쟁의 기준점을 바꾼다. 어떤 AI 비서를 쓰느냐보다, 어떤 AI 엔진을 골라 쓸 수 있느냐로 경쟁 구도가 달라지는 거다. AI 서비스의 본질 — 성능과 사용자 가치 — 이 더 투명하게 비교되는 시대가 열린다. 국내 IT 기업들의 AI 전략에도 중요한 변수가 생겼다.

    출처: The Verge

    관련 기사

  • 방송 면허 건드린 美 FCC 의장, ‘이란 보도’ 아니라는데…

    방송 면허 건드린 美 FCC 의장, ‘이란 보도’ 아니라는데…

    브렌단 카르 FCC 의장이 방송사 면허 얘기를 꺼냈다. 그것도 이란 전쟁 보도가 한창인 시점에. 언론계가 발끈한 건 당연한 반응이었다.

    발단: 면허 언급 하나가 불러온 파장

    카르 의장의 특정 발언이 문제였다. 이란 전쟁 관련 보도 방향에 따라 방송 면허에 영향을 줄 수 있다는 뉘앙스로 읽혔고, 미디어 업계와 시민 사회가 즉각 반발했다.

    • 방송 면허는 언론사의 생사를 좌우하는 카드다. 정부 기관이 보도 방향을 빌미로 면허를 언급하면, 표현의 자유와 언론 독립성을 옥죈다는 우려가 나올 수밖에 없다.
    • 이란 전쟁처럼 민감한 국제 이슈는 여러 각도의 심층 보도가 필수인데, 규제 당국이 압박 카드를 꺼내들면 기자들이 알아서 보도를 좁힐 분위기가 만들어진다.

    더버지(The Verge)를 비롯한 언론들은 이게 ‘언론 길들이기’ 아니냐고 집중적으로 파고들었다. 언론 자유를 상징한다는 미국에서 나온 발언이니 파장이 더 클 수밖에 없었다.

    카르 의장의 해명 — 오해인가, 말 바꾸기인가

    논란이 커지자 카르 의장은 FGS·세마포어 주최 행사 후 기자들 앞에서 입을 열었다. 더버지 기자의 질문에 직접 답하며 “내 발언은 이란 전쟁에 대한 것이 아니었다”고 선을 그었다.

    솔직히 이 해명만으로는 뭔가 찜찜하다. 원래 발언이 어떤 맥락이었는지 구체적 설명은 없고, 이란 보도만 아니라는 것만 못 박은 셈이니까. 그게 아니라면 대체 뭘 겨냥한 말이었냐는 질문은 여전히 공중에 떠 있다.

    논란을 조기에 끄려는 시도로 읽히기도 하지만, 일각에서는 규제 당국이 특정 보도를 입에 올리는 것 자체가 주는 위압감이 진짜 문제라고 본다. 의도가 어땠든, 정부 고위 관계자의 말 한마디는 언론의 자기 검열을 부추기기에 충분하다는 거다.

    규제 기관과 언론 자유 — 어디까지가 선인가

    이번 논란이 건드리는 건 결국 이 질문이다. FCC 같은 규제 기관은 공익을 위해 방송의 공정성과 다양성을 지킬 책임이 있다. 맞는 말이다. 그런데 그 책임이 언론의 편집권이나 보도 내용에 대한 직접 개입으로 이어지면, 민주주의의 핵심 원칙과 정면으로 충돌한다.

    미국도 예외가 아니라는 게 이번에 확인됐다. 발언 하나로 언론 자유 침해 논란이 불거지는 구조. 정부 관계자의 말이 미디어 환경을 바꿀 만한 무게를 그대로 보여준 사례다.

    국내 미디어에 던지는 질문

    이 사건을 보면서 한국 상황이 겹쳐 보이는 건 자연스러운 일이다. 방송통신위원회가 있고, 언론 공정성 논란은 선거철마다 어김없이 터진다. 규제 당국이나 정치권의 발언이 국내 언론 보도에 간접적인 압력으로 작동할 여지가 없는지, 가끔은 냉정하게 되짚어볼 필요가 있다.

    • 국내에서도 정부 관계자의 발언이 방송사 보도 방향에 영향을 준 사례는 드물지 않다. 직접 명령이 아니어도, 분위기만으로 충분할 때가 있거든요.
    • 언론이 내부 감시 시스템을 스스로 강화하고 외부 압력에 흔들리지 않는 독립성을 지키는 것 — 결국 국민의 신뢰가 가장 강한 방패다.

    미국 FCC 논란이 던지는 근본 질문은 전 세계 미디어가 공유하는 숙제다. 합리적 규제 속에서 언론의 자유와 독립성을 어떻게 지켜낼 것인가. 답이 쉽지 않기에 이런 사건이 계속 터지는 거겠지만.

    출처: The Verge

    관련 기사

  • AI 앤트로픽, 펜타곤 제재 풀었다…기술 공급망 촉각

    AI 앤트로픽, 펜타곤 제재 풀었다…기술 공급망 촉각

    판사가 손을 들었다. 앤트로픽 쪽으로. 미 국방부가 앤트로픽을 ‘공급망 위험(supply chain risk)’ 기업으로 분류하고 정부 조달 시장에서 퇴출시키려 했는데, 법원이 제동을 걸었다. 임시 금지 명령이다. 본안 소송이 끝날 때까지는 블랙리스트 효력을 멈추라는 거다. AI 기술이 국가 안보의 한복판으로 들어오면서, 정부와 민간 기업 사이의 긴장이 법정까지 번진 상징적인 사건이다.

    어쩌다 블랙리스트까지 됐나

    몇 주 전 일이다. 국방부가 앤트로픽을 ‘공급망 위험’ 기업으로 찍었다. The Verge가 전한 바에 따르면, 국방부가 내세운 이유 중 하나가 앤트로픽의 ‘적대적인 태도’였다고 한다. 솔직히 이 대목이 좀 황당하다. ‘적대적인 태도’가 구체적으로 뭔지 공개된 게 없으니 판단하기 어렵지만, AI 기술 접근 범위나 정보 공유 방식을 둘러싼 마찰이었을 가능성이 높다.

    • 국방부 제재 이유: 앤트로픽의 ‘적대적인 태도’ 및 ‘공급망 위험’ 지정
    • 앤트로픽의 반발: 블랙리스트 지정 자체가 부당하며, 소송 진행 중엔 효력을 멈춰야 한다고 주장
    • 핵심 쟁점: AI 기업의 자율성 대 국가 안보, 이 둘이 정면으로 부딪혔다

    앤트로픽 입장에선 황당했을 거다. 정부 조달 시장이 얼마나 큰 시장인데. 갑자기 블랙리스트에 오르면 수주 기회가 통째로 막힌다. 즉각 소송을 냈고, 이번에 임시 가처분 신청이 받아들여졌다.

    임시 금지 명령, 이긴 게 아니다

    착각하면 안 된다. 앤트로픽이 완전히 이긴 게 아니다. 임시 조치다. 본안 소송이 진행되는 동안만 블랙리스트 효력을 잠깐 멈추라는 명령이다. 법원이 앤트로픽의 주장에 최소한 일리가 있다고 봤거나, 블랙리스트 지정으로 인한 피해가 너무 크다고 판단한 거다.

    미국 정부는 ‘국방생산법(Defense Production Act)’을 근거로 공급망 보안을 관리한다. 강력한 권한이다. AI처럼 민감한 기술 분야에서는 더 그렇다. 그런데 이번 판결이 던지는 메시지가 있다. 정부가 광범위한 권한을 행사하더라도, 기업 쪽에서 ‘왜?’라고 따질 권리는 있다는 거다. 앞으로 본안 소송에서 국방부가 구체적인 근거를 내놓아야 하고, 앤트로픽은 그걸 어떻게 뒤집느냐가 관건이다. 결론이 나려면 한참 더 걸릴 싸움이다.

    국방 AI, 파트너인가 통제 대상인가

    미 국방부는 AI 도입에 꽤 오래전부터 공을 들였다. 정찰 분석, 자율 무기 시스템, 전장 데이터 처리 등 쓸 곳이 넘친다. 문제는 협력 방식이다. 정부는 보안과 통제를 최우선으로 본다. 반면 스타트업은 자유로운 연구 환경과 지적재산권 보호를 중요하게 여긴다. 이 둘은 원래 잘 안 맞는다.

    이번 사건이 바로 그 지점에서 터진 거다. 정부가 ‘국가 안보’를 내세우면 사실상 뭐든 정당화가 된다. 그 과정이 불투명하면 민간 혁신이 위축된다는 비판도 피하기 어렵다. AI가 국방력의 핵심이 될수록 이 딜레마는 커질 수밖에 없다. 규칙이 없으면 기업이 굳이 정부 프로젝트에 뛰어들 이유가 없어지는 거니까. 건강한 파트너십 없이 기술만 가져다 쓰려는 구조는 언제든 이런 식으로 삐걱댄다.

    국내 AI 스타트업이 챙겨야 할 것들

    남의 나라 얘기가 아니다. 한국도 국방 AI 기술 개발에 속도를 내고 있고, 이 시장을 노리는 스타트업이 적지 않다. 이번 사례에서 건질 게 있다.

    • 정부 조달 진입 전략: 기술력만으로는 부족하다. 보안 규정, 정보 공유 기준, 계약 조건 하나하나를 미리 파악해야 한다. ‘몰랐다’는 말이 나중에 통할 리 없다.
    • 공급망 리스크 관리: 해외 부품이나 소프트웨어 의존도가 높으면 언제든 ‘공급망 위험’ 딱지가 붙을 수 있다. 기술 개발 초기 단계부터 이걸 따져둬야 한다.
    • 법적 대응 역량: 앤트로픽처럼 정부 기관과 갈등이 생겼을 때, 법률 전문가와 빠르게 대응할 수 있는 구조가 필요하다. 묻혀 있으면 당한다.

    AI 기술이 국방·안보 영역으로 깊이 파고들수록 정부와 기업 사이의 규칙이 명확해져야 한다. 신뢰 없이는 협력도 없다. 기술만 잘 만든다고 되는 시대가 아니라는 거, 이번 앤트로픽 소송이 꽤 직접적으로 보여줬다.

    출처: The Verge

    관련 기사