[카테고리:] 기술뉴스

구글 I/O에서 나온 말 중 가장 센 건 이거였다. “AI로 모든 질병을 해결하겠다.” 의례적인 구호처럼 들릴 수 있지만, 더버지(The Verge)가 짚어낸 발표 내용을 보면 단순한 슬로건이 아니다. 알파폴드, 알파게놈, 제미니 포 사이언스—세 개의 도구가 의료·생명과학 연구 판을 실제로 바꾸고 있거나, 바꾸려 한다.

알파폴드에서 알파게놈까지—구글이 쌓아온 것들

알파폴드(AlphaFold)는 이미 검증된 사례다. 단백질 3D 구조 예측이라는, 수십 년간 생화학자들을 괴롭히던 문제를 AI로 사실상 풀어냈다. 덕분에 신약 후보 물질 탐색 속도가 극적으로 빨라졌고, 현재 수백 개 연구에 활용 중이다. 다음 타자가 알파게놈(AlphaGenome)이다.

이름 그대로 유전체(게놈) 분석에 특화된 AI다. 인간 게놈에는 약 30억 개의 염기쌍이 있고, 그 안에 질병의 원인과 치료 단서가 묻혀 있다. 문제는 어디를 봐야 하는지조차 모른다는 것. 알파게놈은 이 방대한 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 역할을 한다. 아직 공개된 성과가 제한적이라 섣불리 평가하긴 어렵지만, 알파폴드의 전례를 보면 기대감이 생기는 건 사실이다.

제미니 포 사이언스(Gemini for Science)는 결이 좀 다르다. 구글 최신 AI 모델인 제미니의 멀티모달 능력—텍스트, 이미지, 실험 데이터를 동시에 읽고 추론하는 능력—을 과학 연구에 직접 붙인 것이다. 논문 분석, 실험 설계 보조, 가설 생성까지 연구자 옆에서 돌아가는 조교 역할을 목표로 한다. 솔직히 이 부분이 실제로 얼마나 작동하느냐가 핵심이다. “AI가 가설을 세운다”는 말은 멋있지만, 실제 연구 현장에서 노이즈와 신호를 구분하는 일은 훨씬 복잡하기 때문이다.

• 알파폴드(AlphaFold): 단백질 3D 구조 예측. 신약 후보 탐색 속도 대폭 향상. 이미 수백 개 연구에 적용 중.
• 알파게놈(AlphaGenome): 30억 개 염기쌍 데이터 속 질병 원인 탐색. 유전체 분석 특화.
• 제미니 포 사이언스(Gemini for Science): 멀티모달 추론으로 논문·실험 데이터 통합 분석. 연구자 보조 도구로 설계됨.

세 도구가 함께 작동한다면, 생명과학자들이 이전엔 수년 걸리던 탐색 과정을 수개월로 압축하는 게 이론상 가능해진다. 이론상.

‘모든 질병 해결’—과장인가, 로드맵인가

“모든 질병을 해결하겠다”는 말은 분명 과장이다. 암, 알츠하이머, 희귀 유전질환—각각의 메커니즘이 다르고, AI가 만능 해결사가 될 수는 없다. 그런데도 이 비전이 의미 있는 이유는, 방향이 맞기 때문이다.

정밀 의료 관점에서 보면, 개인의 유전체 데이터와 의료 기록을 종합해 맞춤 치료를 설계하는 것 자체가 AI 없이는 연산량 문제로 불가능한 영역이다. 신약 개발도 마찬가지다. 기존 방식으로 신약 하나를 출시하는 데 평균 10~15년, 비용은 수조 원이 든다. AI가 후보 물질 탐색 단계만 줄여도 이 숫자가 절반 이하로 내려간다. 조기 진단 분야는 이미 성과가 나오고 있다. 영상 데이터 분석에서 AI는 방사선과 전문의 수준의 정확도를 보이고 있고, 일부 암 조기 발견에서는 인간을 앞서기 시작했다는 연구 결과도 나왔다.

전부 해결은 못 해도, 전선 자체를 몇 년 앞당기는 건 충분한 근거가 있다. 그게 구글의 실제 목표일 것이다.

국내 시장, 기회인가 압력인가

한국 입장에서 이 움직임은 복잡하다. 바이오·제약 산업이 성장 중이고, 삼성바이오로직스·셀트리온 같은 기업들이 글로벌 무대에서 입지를 굳혀가고 있다. 그런데 구글이 AI 헬스케어 플랫폼으로 들어오면 판이 달라진다.

기술 격차부터 냉정하게 봐야 한다. 구글이 보유한 컴퓨팅 인프라와 학습 데이터 규모는 국내 기업이 단기간에 추격하기 어렵다. 자체 AI 신약 개발 플랫폼을 만들겠다는 국내 스타트업들이 여럿 있지만, 자본과 데이터 양에서 열세다. 구글 플랫폼을 활용할지, 독자 AI 역량을 쌓을지—전략적 선택이 빠르게 이뤄져야 하는 시점이다.

의료 데이터 이슈도 걸린다. 구글 AI가 국내 환자 데이터를 학습하거나 활용하려면 개인정보보호법, 의료법 등 법적 장벽을 넘어야 한다. 데이터 주권 논쟁은 피할 수 없다. 유럽에서 구글이 의료 데이터 관련 규제로 상당한 마찰을 겪은 전례가 있다.

• 기술 격차: 구글의 컴퓨팅 인프라·데이터 규모, 국내 기업이 단기 추격하기 어려운 구조.
• 협력 vs 독자 개발: 구글 플랫폼 편승이냐, 독자 AI 역량 구축이냐—전략적 선택 시점이 빠르게 다가오고 있다.
• 데이터 주권: 의료 데이터 활용 관련 법적·윤리적 정비가 선행 조건.
• 인력 구조: AI와 생명과학을 모두 아는 융합 인재 부족이 가장 현실적인 병목이다.

위기와 기회가 같은 문에 달려 있다. 구글의 AI 헬스케어 비전이 현실화될수록 국내 기업의 선택지는 좁아진다. 지금 전략을 짜지 않으면, 5년 후엔 플랫폼 의존 구조를 피하기 어렵다.

출처: The Verge

구글 I/O 키노트를 한 줄로 요약하면 이렇다. ‘검색창 하나로 다 해결해 드립니다.’ 정보를 찾아주는 도구에서, 사용자 대신 직접 일을 처리하는 플랫폼으로. 방향은 분명했다.

검색에서 ‘태스크 수행’으로, 무엇이 달라지나

기존 구글 검색의 역할은 단순했다. 질문을 던지면 링크를 줬다. 선택은 사용자 몫. 하지만 생성형 AI가 들어오면서 이 공식이 완전히 깨졌다. 이제 구글은 답을 찾아주는 것을 넘어, 그 다음 행동까지 연결하려 한다.

• 정보 탐색 + 즉시 실행: 복잡한 질문에 답을 요약하고, 관련된 다음 행동을 제안하며, 직접 실행까지 이어준다.
• 개인화된 작업 처리: 과거 검색 기록과 현재 맥락을 파악해 이메일 초안 작성, 여행 계획 수립, 쇼핑 목록 정리 같은 맞춤형 작업을 처리한다.
• 끊김 없는 경험: 여러 앱을 오갈 필요 없이 검색창 안에서 탐색과 실행이 동시에 이루어진다.

The Verge 보도를 보면, 구글의 목표는 ‘사용자가 구글링하는 것’이 아니라 ‘구글이 사용자를 대신해 모든 것을 처리하는 것’이다. 검색창이 개인 비서이자 작업 관리 도구가 되는 셈이다. 이건 좀 다른 차원의 이야기다.

시리·빅스비가 못 한 걸, 검색창이 한다

시리도, 빅스비도 비슷한 말을 했다. 음성 명령으로 앱 실행하고 간단한 작업 수행한다고. 실제론 어땠나. 날씨 묻고 타이머 맞추는 수준에 그쳤다. 구글의 새 비전은 결이 다르다. 정보 탐색부터 실행까지 단절 없는 흐름을 검색창 하나에 담겠다는 것.

예를 들어 항공권을 찾다가 바로 예약까지 이어지거나, 레시피를 검색하면 필요한 재료를 마트 장바구니에 자동으로 넣어주는 식이다. 지금도 일부 기능은 실험 단계에 있지만, 구글이 그리는 그림은 분명하다.

국내 검색 시장에 불어올 파장

한국은 네이버가 검색 시장을 장악하고 있다. 구글의 점유율은 상대적으로 낮다. 그런데 AI 기반 검색이 본격화하면 판이 달라질 수 있다. 단순 정보 검색보다 ‘일처리’에 강한 플랫폼으로 구글이 자리잡는다면, 기업 사용자와 헤비 유저층부터 이탈이 시작될 가능성이 있다.

네이버도 손 놓고 있진 않다. 하이퍼클로바X 기반의 AI 검색을 강화하고 있고, 클로바X와 연동한 서비스도 계속 확장 중이다. 결국 검색 시장의 경쟁은 ‘더 빠른 링크’가 아니라 ‘더 잘 일해주는 AI’로 넘어가고 있다. 이 레이스에서 누가 앞서느냐는 아직 열려 있다.

앱 생태계가 흔들리는 이유

검색창이 만능이 되면, 개별 앱의 입지가 흔들린다. 여행 예약 앱, 쇼핑 앱, 일정 관리 앱 — 이 모든 걸 검색창 안에서 해결한다면 굳이 앱을 열 이유가 없어진다. 앱 개발사 입장에선 위기다. 구글 플랫폼 안에 종속되거나, 아니면 구글이 흉내 낼 수 없는 차별성을 만들거나. 둘 중 하나를 선택해야 하는 상황이 된다.

광고 시장도 변한다. 기존 구글 광고는 검색 결과 링크 옆에 텍스트 광고를 붙이는 구조였다. AI가 직접 답을 생성하고 작업을 처리하면, 기존 광고 포맷이 통할지 불투명하다. 구글 자신에게도 쉬운 전환은 아닐 것이다.

결국 관건은 신뢰

AI가 이메일을 대신 쓰고, 예약을 대신 잡고, 쇼핑을 대신 한다. 편리함은 명확하다. 그런데 얼마나 믿을 수 있느냐가 문제다. AI가 의도를 잘못 해석하거나 틀린 정보를 행동으로 옮겼을 때, 단순히 ‘틀린 검색 결과’가 아니라 실제 피해로 이어진다. 이 신뢰의 문제를 구글이 어떻게 풀어가는지가 이번 전환의 핵심 변수다. 솔직히 여기서 갈린다.

출처: The Verge

두 시간짜리 키노트가 끝나고 나서 솔직히 멍했다. 구글 I/O 2026은 단순한 신제품 발표 행사가 아니었다. Gmail 챗봇부터 딥마인드 수장의 ‘특이점 임박’ 발언까지, The Verge가 전한 바에 따르면 기자들은 키노트 직후 쏟아진 소식들을 분석하며 뜨거운 논쟁을 벌였다. 기술 발표 행사에서 철학적 질문까지 나오는 시대가 된 것이다.

AI, 모든 것 속에 스며들다

이번 I/O의 핵심 메시지는 단순했다. AI가 모든 것 안에 들어간다. Gmail에 탑재될 AI 챗봇은 메일 작성 보조 정도가 아니다. ‘이메일 30개 요약해서 회의록 만들어줘’라고 하면 알아서 처리한다. 개인 비서 수준이다. 구글은 이걸 ‘에이전트 AI’ 방식으로 밀고 있는데, 사용자가 지시하면 AI가 실제 작업까지 수행하는 구조다.

구글 맵스도 달라진다. 실시간 교통 상황은 기본이고, 사용자의 일정과 선호도를 조합해 ‘이 시간에 이 식당이 한산하다’, ‘당신 취향에 맞는 메뉴는 이거다’까지 짚어준다. 편리한 건 맞다. 근데 이쯤 되면, 나는 하루 중 무엇을 직접 결정하고 있는 건가 싶기도 하다. AI가 제안하는 경로로, AI가 추천하는 식당에서, AI가 요약해준 이메일로 하루를 사는 것이다. ‘편리함’이 어느 순간 ‘의존성’으로 바뀌는 지점이 분명히 온다.

특이점, 빈말이 아닐 수도 있다

개인적으로 가장 충격이었던 건 딥마인드(DeepMind) 수장의 ‘특이점(Singularity)이 코앞’이라는 발언이었다. 특이점은 AI가 인간 지능을 초월하는 시점을 뜻한다. SF 소설 속 개념이 아니라 구글 핵심 인물이 공개석상에서 꺼낸 얘기다. 홍보성 발언이라면 넘기면 그만이다. 근데 딥마인드 수장 입에서 나온 말이라는 걸 생각하면, 가볍게 흘려듣기가 어렵다.

‘특이점이 내년’이라는 말은 당연히 아니다. 하지만 AI 개발 속도가 일반인이 체감하는 것보다 훨씬 빠르다는 신호로는 읽힌다. 동시에 묵직한 질문들이 따라온다. 인간은 어떤 역할을 남겨야 하는가. AI에게 어디까지 권한을 위임할 수 있는가. 스스로 판단하고 학습하는 AI가 통제 범위를 벗어나면 어떻게 되는가. 기술 개발 속도가 윤리적, 사회적 논의 속도를 한참 앞서고 있다는 느낌이 든다.

구글 vs 마이크로소프트 vs 애플, 진짜 싸움

마이크로소프트가 오픈AI와 손잡고 선두를 달리는 것처럼 보였다. 하지만 구글은 자체 연구 역량, 방대한 데이터, 그리고 안드로이드 생태계라는 패를 쥐고 있다. 애플은 온디바이스 AI로 프라이버시를 내세우며 차별화를 노리고 있고, 메타와 아마존도 각자의 방식으로 AI 패권 경쟁에 뛰어들었다.

이 경쟁의 본질은 결국 ‘더 똑똑한 AI’가 아니다. ‘AI로 얼마나 많은 사용자를 확보하고, 그들의 일상을 얼마나 깊이 장악하느냐’의 문제다. 구글은 검색, 지도, 이메일 등 이미 일상에 뿌리내린 서비스에 AI를 접목해 빠져나오기 어려운 생태계를 만들려 한다. 사용자는 더 편해진다. 그 대신 플랫폼 종속은 더 깊어진다. 이 트레이드오프를 의식하는 사람이 얼마나 될지는 모르겠다.

국내 시장, 남은 시간이 많지 않다

네이버와 카카오가 있으니 한국은 다를 거라는 말이 맞을 수도 있다. 실제로 국내 플랫폼들의 점유율은 여전히 탄탄하다. 문제는 구글 AI의 편의성이 임계점을 넘는 순간이다. 한국어에 특화된 AI 서비스 개발은 국내 기업들에게 점점 더 시급한 과제가 되고 있다.

Gmail 챗봇이 한국어로 완벽하게 작동하고, 구글 맵스가 서울 골목 맛집까지 정확하게 짚어주기 시작하면, 이야기가 달라진다. 단순히 AI를 도입하는 것만으로는 부족하다. 한국인의 언어 환경, 문화, 정서를 실제로 이해하는 ‘초개인화된 한국형 AI’를 만들지 않으면 글로벌 플랫폼에 시장을 잠식당할 여지는 충분하다. 편의성을 누리면서도 데이터 주권과 개인정보 보호에 대한 경각심을 유지해야 할 시점이다.

출처: The Verge

법정까지 갔다. 일론 머스크와 샘 알트만, 둘 다 AI 역사에 이름 석 자를 남길 인물들인데 결국 배심원단 앞에 섰다. The Verge가 이 재판을 짚으며 던진 질문이 묵직하다. “AI를 이끄는 사람들이 잘못된 사람들 아닌가?” — 단순한 도발이 아니다. 이 소송이 AI 개발 리더십에 대한 근본적인 의문을 다시 수면 위로 끌어올렸거든요.

머스크 vs 알트만: 법정이 된 AI 통제권 전쟁

분쟁의 뿌리는 오픈AI 설립 때로 거슬러 올라간다. 머스크는 공동 창립자 자격으로 알트만을 고소했다. 요지는 하나다. 처음엔 인류를 위한 비영리 AI 연구소로 시작했는데, 언제부터 이렇게 됐냐는 것. 마이크로소프트의 투자가 들어오고, GPT가 터지고, 오픈AI는 거대한 상업 기업으로 탈바꿈했다. 머스크 입장에선 배신이었을 거다.

알트만 측 변호인단은 머스크의 주장 신뢰성을 정면으로 반박했다. 누가 맞고 누가 틀렸냐는 법원이 판단했지만, 진짜 문제는 판결 너머에 있다. AI 기술의 방향을 누가 결정하느냐 — 이건 두 사람만의 얘기가 아니니까. 배심원단이 평결을 내렸어도 이 질문은 사라지지 않는다.

오픈AI의 변질, 그리고 씁쓸한 현실

“인류에게 이로운 AI.” 오픈AI가 내걸었던 슬로건이다. 지금도 웹사이트 어딘가에 남아 있다. 그런데 마이크로소프트가 수백억 달러를 쏟아붓고, GPT 유료 구독자가 수천만 명을 돌파한 지금, 그 슬로건이 얼마나 살아 있는지는 솔직히 모르겠다.

The Verge 보도가 정확히 이 지점을 찌른다. 상업적 성공에 매몰된 나머지 윤리적 고민이 기술 속도를 따라가지 못하고 있다는 비판이다. 소수의 리더들이 수십억 명에게 파장을 줄 기술을 독점적으로 키우고 있는 구조. 불편하지만 부정하기 어렵다.

• 비영리 정신의 퇴색: 설립 초기 목표와 지금 오픈AI 사이의 간극은 꽤 넓다.
• 통제권의 문제: AI 기술의 방향을 결정할 주체에 대한 근본적 질문이 여전히 남아 있다.
• 윤리와 상업성: AI 개발에서 윤리적 가치와 상업적 이익 중 무엇이 먼저인가.

누구의 비전이 이길까

이 싸움을 단순히 두 억만장자의 자존심 대결로 보면 놓치는 게 있다. AI 기술이 고도화될수록, 그걸 개발하는 사람의 세계관이 제품 안에 녹아든다. 검색 결과 하나, 추천 콘텐츠 하나, 채용 심사 알고리즘 하나 — 전부 누군가의 철학이 반영된 결과물이다. 이건 좀 무섭기도 하다.

머스크가 xAI를 차리고 그록(Grok)을 밀고 있는 것도, 알트만이 오픈AI를 더 상업적으로 키우는 것도 — 결국 각자의 비전으로 AI 판을 주도하겠다는 뜻이다. 어느 쪽이 이기든 그 파장은 기술 업계를 훨씬 벗어난다. AI 모델 하나가 전 세계 정보 흐름을 좌우하는 시대가 이미 시작됐거든요.

국내 AI 업계, 남의 일로 볼 게 아니다

실리콘밸리 얘기라고 먼 나라 일처럼 넘기기엔 좀 이르다. 국내 AI 스타트업과 대기업들도 지금 비슷한 기로에 서 있다. 글로벌 트렌드를 따라가느냐, 아니면 국내 사회와 시장에 맞는 독자 노선을 갈 것이냐.

맹목적으로 미국 빅테크를 벤치마킹하다 보면 그 구조적 문제까지 같이 들여올 수 있다. 기술 윤리, 데이터 프라이버시, 사회적 포용성 — 이게 나중 얘기가 아니라 지금 설계 단계에서 고민해야 할 것들이다. 정부 정책도 마찬가지다. 규제와 진흥 사이 어딘가를 오가며 눈치 보다 보면 생태계 자체가 흔들린다.

머스크-알트만 싸움이 남긴 질문은 결국 이거다. 강력한 기술을 쥔 사람이 올바른 사람이어야 한다는 것, 그리고 그게 보장되지 않는다면 어떤 견제 장치가 필요하냐는 것. 한국 AI 업계도 이 질문에서 자유롭지 않다. 남 일 구경하듯 있다가는 뒤늦게 같은 문제에 부딪힐 수 있다.

출처: The Verge

졸업식 연단에 선 전 구글 CEO 에릭 슈미트가 AI 찬가를 부르던 중 강당에서 야유가 터져 나왔다. 미국 애리조나 대학교 졸업식장 얘기다. 졸업 가운을 입고 사회에 첫발을 내딛으려는 학생들이, 기술 낙관론을 설파하는 실리콘밸리 거물의 말에 등을 돌린 것이다. 이례적인 장면이었다.

연설장에서 무슨 일이 있었나

더 버지(The Verge) 보도를 보면, 슈미트 전 CEO는 졸업 연설에서 AI가 인류의 난제를 풀고 새로운 일자리를 만들어낼 것이라는 낙관적인 그림을 그렸다. 말이 AI 이야기로 깊어질수록 강당 분위기는 달라졌다. ‘야유(booing)’가 반복적으로 터져 나왔다. 연설이 중단될 정도였다.

이게 단순히 에릭 슈미트 개인에 대한 반감은 아니었다. 졸업을 앞둔 학생들이 AI를 바라보는 시선 — 기회보다 위협에 가까운 — 이 그 순간 폭발한 거라고 봐야 한다. 솔직히 그 마음이 이해된다. AI가 내 일자리를 빼앗을 수도 있다는 불안을 안고 취업 전선에 뛰어드는 입장에서, “AI는 새 일자리를 만든다”는 말이 얼마나 공허하게 들릴지.

기술 리더와 청년층, 같은 AI를 다르게 본다

에릭 슈미트 같은 빅테크 출신 리더들이 보는 AI는 인간의 창의성을 증폭시키는 도구다. 반복 업무를 AI가 처리하면 사람은 더 가치 있는 일에 집중할 수 있다는 논리다. 새 산업이 생기고 새 직업이 따라온다는 낙관론도 여기서 나온다.

반면 졸업생들의 야유는 다른 걸 말한다. 팬데믹 이후 불확실성이 극도로 커진 노동 시장에 갓 진입하는 청년들에게 AI는 훨씬 구체적인 공포다. 4년 동안 배운 기술이 AI로 대체되지 않을까. 사회 초년생 자리 자체가 사라지지 않을까. 이 불안은 이론이 아니다. 이미 실제로 벌어지고 있는 일들을 눈으로 보면서 느끼는 것이다.

구글, OpenAI, 마이크로소프트 등 빅테크는 연일 새 AI 모델을 쏟아낸다. 변화 속도 자체가 인간의 적응 속도를 넘어섰다는 말도 나온다. 그 속에서 개인이 자기 미래를 예측하기란 점점 어려워지고 있다. 청년층이라면 더더욱.

한국 얘기도 다르지 않다

미국 졸업생들의 야유를 먼 나라 해프닝으로 볼 수 없는 이유가 있다. 청년 실업률이 좀처럼 내려오지 않는 한국 사회에서 AI 이슈는 더 예민하게 작동하거든요. 일자리 감소, 양극화 심화 — 한국 청년들도 같은 불안을 공유하고 있다.

국내 기업들의 AI 도입 속도도 빠르다. 제조업 스마트 팩토리, 서비스업 챗봇, 사무직 AI 보조 도구까지 이미 광범위하게 번져있다. 기존 직무가 축소되거나 사라지는 과정도 조용히 진행 중이다. 이 흐름이 눈에 보이기 시작했을 때, 청년층이 느끼는 감정이 미국 졸업생들과 크게 다를 리 없다.

기술 낙관론 자체가 틀린 건 아니다. AI가 새로운 일자리와 산업을 만들어낼 가능성은 분명 있다. 다만 그게 누구에게 열리는 기회인지가 문제다. 준비된 소수에게만 혜택이 쏠리고, 전환 과정에서 도태되는 이들을 위한 안전망이 없다면 — 낙관론은 공허한 구호로 끝난다.

교육 시스템 재편, 재취업 훈련, AI 전환 과정에서 밀려나는 이들을 위한 지원책. 이 세 가지가 동시에 논의되지 않는 ‘AI 만능론’은, 결국 또 다른 야유를 부를 뿐이다. 기술 발전의 과실이 골고루 퍼지려면 그 속도에 맞는 사회적 합의와 정책이 함께 가야 한다. 그게 없으면 미국 졸업식장에서 터진 그 소리가, 어딘가 더 가까운 곳에서도 들릴 것이다.

출처: The Verge

마크 거먼이 블룸버그에 전한 내용이 꽤 구체적이다. iOS 27에 탑재될 AI 시리가 ‘자동 삭제 채팅’ 기능을 핵심으로 내세운다는 것. 성능 경쟁에서 한발 뒤처졌다는 평가를 받던 애플이, 완전히 다른 방향에서 칼을 갈고 있는 셈이다.

성능 말고 신뢰—애플이 고른 길

구글 제미니, 마이크로소프트 코파일럿이 시장을 장악한 상황에서 애플이 정면 돌파를 택하지 않은 건 어찌 보면 영리한 판단이다. 대신 꺼낸 카드가 ‘개인정보 보호’다. 오래전부터 애플이 내세워온 강점을 AI 시대에 맞게 전면에 다시 꺼낸 것.

새로운 시리는 챗봇처럼 작동하는데, 대화가 끝나면 관련 기록을 자동으로 삭제하는 옵션을 제공한다. AI 챗봇을 쓰면서 ‘내 대화가 어딘가 저장되겠지’ 싶은 불안감을 한 번이라도 느껴봤다면, 솔직히 반가운 소식이다.

• 대화 종료 직후, 관련 정보가 즉시 사라지는 구조
• 데이터 유출이나 오용에 대한 불안을 원천 차단
• 성능보다 보안과 신뢰를 전면에 내세운 AI 전략

온디바이스 AI와의 조합—이게 진짜 핵심이다

애플 인텔리전스(Apple Intelligence)의 핵심은 온디바이스 AI다. 데이터가 클라우드를 거치지 않고 기기 안에서 직접 처리된다. 여기에 자동 삭제 채팅까지 더해지면, 이론적으로는 대화 흔적이 외부에 남지 않는다.

‘온디바이스라도 완벽하진 않다’는 시각도 있다. 맞는 말이다. 그래도 대부분의 경쟁 AI가 클라우드 서버에 대화 기록을 쌓는 구조라는 점을 고려하면, 애플 방식이 상대적으로 안전한 건 부정하기 어렵다.

새 시리는 단순한 음성 명령 처리를 넘어, 사용자 맥락을 이해하고 복잡한 작업까지 처리하는 방향으로 진화한다. 아이폰, 아이패드, 맥 전 기기에서 유기적으로 연동되는 게 목표다. 이번 기능이 그 기반을 다지는 역할을 하는 셈이다.

경쟁사와 다른 길—이 전략, 먹힐까

구글 제미니와 마이크로소프트 코파일럿은 방대한 데이터 학습으로 범용성과 성능을 확보했다. 강력하긴 한데, 그만큼 사용자 데이터 수집과 활용을 둘러싼 논란이 꾸준히 따라붙는다.

애플은 그 반대쪽 길을 택했다. 성능 면에서 다소 늦다는 평가를 감수하면서, ‘믿을 수 있는 AI’라는 이미지를 먼저 구축하겠다는 전략이다. 개인정보 보호가 AI 학습 속도를 늦출 수 있다는 건 분명한 트레이드오프다. 이를 모를 리 없는 애플이 이쪽을 선택했다는 게 의미심장하다.

AI 윤리와 보안에 대한 사용자 인식이 빠르게 높아지고 있다. 규제 환경도 갈수록 강화되는 추세다. 장기적으로 보면 애플의 이 포지션이 실질적인 경쟁력으로 작용할 여지가 충분하다. AI 시장의 판도를 바꿀 변수로 작용할 수도 있다.

국내엔 어떤 변화가 올까

국내 사용자들은 개인정보 보호에 민감한 편이다. 그러면서도 AI 비서 활용은 여전히 조심스러운 경향이 있다. 시리가 그 불안을 직접 건드리는 기능을 들고 나온다면, 지금까지 시리를 외면했던 사용자들이 다시 눈길을 줄 가능성이 있다.

업무용으로 AI를 활용하는 경우라면 더 직접적이다. 인사 정보, 계약 내용, 의료 관련 대화—이런 걸 AI 비서에게 물어볼 때 기록이 남는다는 생각만으로도 망설이게 된다. 자동 삭제 기능이 그 심리적 장벽을 낮추는 역할을 할 수 있다.

네이버 클로바, 카카오 i 같은 국내 AI 서비스들에도 자극이 될 전망이다. 글로벌 기업이 프라이버시를 전면에 내세우면, 국내 서비스도 같은 기준에서 비교당할 수밖에 없다. 결국 사용자 입장에서는 선택지가 넓어지고, AI 서비스 전반의 개인정보 보호 수준도 한 단계 올라갈 가능성이 높다.

출처: The Verge

투게더 모드가 사라진다. 팬데믹 때 화상회의 참가자들을 강의실이나 카페 배경에 한데 합성해 보여주던 그 기능. 마이크로소프트가 팀즈(Teams)에서 공식 종료를 결정했다. 출시한 지 약 4년 만이다.

코로나가 낳은 기능, 코로나와 함께 사라지다

투게더 모드는 AI로 참가자들의 얼굴과 상체를 잘라낸 뒤, 강의실이나 카페 같은 가상 배경에 합성해 모두가 한자리에 모인 것처럼 보이게 하는 기능이었다. 2020년 팬데믹 초기에 등장했는데, 당시엔 진짜 신선했다. 집에서 혼자 노트북 앞에 앉아 있어도 동료와 한 공간에 있는 기분을 줬고, 비대면 업무 특유의 고립감을 조금은 덜어줬다.

집에서 편한 복장으로 회의하면서도 화면에서는 말끔한 공간 배경이 펼쳐지는 것도 재밌는 포인트였다. 당시엔 배경 블러 기능만으로도 신기하다고 했던 시절이니, 모두가 같은 공간에 모인 듯한 연출은 꽤 화제가 됐다. 물리적 거리를 좁혀 심리적 유대감을 만들어보겠다는 시도 자체는 분명 의미 있었고, 팬데믹 초기엔 마이크로소프트가 꽤 영리한 선택을 했다 싶었다.

왜 없애나 — 팀즈의 다이어트 전략

더버지 보도에 따르면, 마이크로소프트가 내건 이유는 “단순화된 팀즈 경험(simplified Teams experience)”이다. 팬데믹이 끝나고 나니 가상 공간에 모여있는 연출이 굳이 필요하지 않게 됐다는 판단이다. 솔직히 그 논리는 이해가 된다.

하이브리드 근무가 자리 잡으면서 사람들이 원하는 게 달라졌다. ‘같은 공간에 있는 느낌’보다는 회의록 자동 정리, 실시간 번역, 중요 발언 검색 같은 기능이 훨씬 실용적이다. 투게더 모드는 처음엔 재밌는데, 매일 쓰다 보면 좀 과한 느낌이 드는 기능이기도 했다. 초기의 신선함이 사라지면 결국 끄게 되는 그런 것 말이다.

마이크로소프트 입장에서는 유지보수 자원이 들어가는 기능을 정리하고, AI 기반 생산성 도구에 집중하는 쪽이 낫다는 판단일 것이다. 회의록 자동 요약, 스마트 검색, 실시간 번역 — 팀즈가 지금 밀고 있는 방향이 정확히 거기다. AI를 몰입형 비주얼에 쓰는 게 아니라, 눈에 잘 안 띄지만 실제로 일을 줄여주는 방향으로 쓰겠다는 것이다.

국내 협업 툴 시장에서 읽히는 신호

국내에서 투게더 모드를 실제로 매일 썼다는 사람은 솔직히 드물었다. 카카오워크, 네이버웍스 같은 국내 플랫폼을 쓰는 기업도 많고, 슬랙이나 줌과 팀즈를 함께 사용하는 경우도 흔하다. 투게더 모드는 ‘한번 써봤다’는 사람은 있어도 ‘없으면 불편하다’는 사람은 거의 없었다. 이번 종료 소식에도 국내 사용자 반응이 비교적 잔잔한 이유가 거기 있다.

그래도 이번 결정이 던지는 메시지는 분명하다. 팬데믹 이후에도 유연근무를 유지하는 국내 기업이 상당수인데, 이들이 협업 툴에 기대하는 건 연결 안정성이고 보안이고 직관적인 UI다. 렉 없이 돌아가는 기능이 시각적으로 화려한 기능보다 낫다. 보안을 좌우하는 데이터 처리 방식이나 외부 연동 안정성이 부가 기능보다 훨씬 중요해졌다.

마이크로소프트가 투게더 모드를 걷어내면서 보내는 신호도 같은 맥락이다. AI를 쓰되, 겉으로 보이는 효과보다 실제 업무에 자연스럽게 녹아드는 형태로. 국내 IT 기업들도 이 흐름을 읽어야 한다. 덜어내면서 핵심만 남기는 것. 협업 툴 시장의 기준이 거기로 옮겨가고 있다.

출처: The Verge