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  • 구글 픽셀 vs 갤럭시, 결국 어느 쪽이 나을까

    구글 픽셀 vs 갤럭시, 결국 어느 쪽이 나을까

    스마트폰 바꿀 때마다 늘 이 질문 앞에서 멈춘다. 픽셀이냐, 갤럭시냐. 두 브랜드 다 매년 플래그십 내놓고, AI 카메라에 음성 비서, 폴더블까지 다 밀어붙이니 스펙표만 보면 거기서 거기다. 근데 막상 두 대 다 써보면 얘기가 완전히 다르다. 카메라 성향, AI 기능, 게임 성능, 업데이트 정책 — 항목별로 하나씩 뜯어보면 답이 의외로 명확해진다.

    픽셀은 AI에 몰빵, 갤럭시는 두루두루

    구글 픽셀 시리즈는 처음부터 AI를 가장 잘 쓰는 폰으로 설계됐다. 텐서 칩부터가 범용 연산보다 온디바이스 AI 처리 쪽에 무게를 실었고, 카메라 소프트웨어도 순정 안드로이드 위에서 구글이 직접 매만지는 구조다. 갤럭시는 다르다. 카메라, 배터리, 디스플레이, 게임 성능 — 전부 골고루 끌어올리는 쪽. 한쪽에 몰아준 픽셀, 평균점을 최대한 높인 갤럭시. 이 차이만 알아도 절반은 정리된다.

    음성 받아쓰기는 픽셀이 확실히 낫다

    최근 픽셀에서 체감이 제일 큰 건 보이스 타이핑이다. 그냥 말을 받아 적는 수준이 아니다. 문장 중간에 단어를 바꾸거나 “이거 지우고 다시 말할게” 하면 실시간으로 문장을 고쳐준다. 긴 이메일이나 메신저 답장을 손 안 대고 처리하고 싶을 때 이 차이가 크게 느껴진다. 갤럭시도 녹음 요약이나 실시간 통역 같은 AI 기능을 갖추고 있긴 하다. 다만 순수 받아쓰기 정확도와 반응 속도만 놓고 보면 픽셀 손을 들어주는 사람이 많다.

    게임 돌릴 거면 얘기가 달라진다

    텐서 칩의 약점, 그래픽 처리량이다. 고사양 게임 오래 돌리면 프레임 떨어지고 기기도 금방 뜨거워진다는 지적이 꾸준하다. 스냅드래곤 8 시리즈를 얹은 갤럭시 S 울트라 라인업은 그래픽 벤치마크에서 앞서는 경우가 많고 발열 관리도 상대적으로 안정적이다. 원신이나 PUBG 모바일처럼 사양 많이 잡아먹는 게임을 자주 한다면? 갤럭시나 스냅드래곤 탑재 기종이 무난하다.

    카메라는 취향 문제다

    픽셀 카메라는 인물 사진 보정과 자연스러운 색감, 매직 이레이저 같은 AI 편집 도구에서 강점을 보인다. 찍고 바로 SNS에 올려도 될 정도로 결과물이 다듬어져 나온다. 갤럭시는 200MP 센서를 앞세워 디테일과 줌 배율에서 유리하다. 색감은 좀 더 선명하고 쨍하게 나오는 편. 인물 위주면 픽셀, 풍경이나 줌샷 자주 찍는다면 갤럭시 쪽이 편하다.

    오래 쓸 거면 업데이트 정책부터 봐야 한다

    픽셀 프로 라인업은 OS와 보안 업데이트를 7년 보장한다. 갤럭시 S와 폴드 라인업도 7년으로 맞춰오면서 두 브랜드 격차는 사실상 없어졌다. 다만 픽셀은 매달 새 기능을 얹는 피처 드롭 방식을 쓰다 보니 업데이트 체감 빈도는 픽셀 쪽이 확실히 잦다. 새 기능이 자주 생기는 걸 좋아하면 픽셀, 큰 변화 없이 안정적으로 쓰고 싶으면 갤럭시가 맞다.

    화려한데 며칠 지나면 꺼두는 기능들

    요즘 플래그십들은 후면 LED 알림등이나 커스텀 색상 조명 같은 기믹성 기능을 하나씩 넣는 추세다. 매장에서 보면 눈길 가는데, 며칠 써보면 대부분 꺼둔다. 알림 확인은 잠금화면이나 스마트워치가 훨씬 편해서다. 스펙표에 적힌 기능 개수보다 매일 실제로 쓰는 기능이 몇 개인지 세어보는 게 구매 결정엔 더 도움이 된다. 이건 좀 과한 스펙 경쟁이라고 봐도 무방하다.

    결국 나한테 맞는 건 뭘까

    • 글쓰기·메모·음성 받아쓰기를 자주 쓴다 → 픽셀
    • 고사양 게임을 오래, 자주 한다 → 갤럭시 울트라
    • 광고 없는 순정 안드로이드를 선호한다 → 픽셀
    • 폴더블이나 S펜 같은 입력 도구가 필요하다 → 갤럭시
    • 줌샷과 디테일한 풍경 사진을 많이 찍는다 → 갤럭시
    • AI 보정과 자연스러운 인물 사진을 원한다 → 픽셀

    가격대가 겹치는 만큼 결국 스펙보다 어떤 기능을 매일 쓰느냐가 선택을 가른다. 음성 입력과 AI 편집을 자주 쓴다면 픽셀 쪽 만족도가 높고, 게임과 카메라 디테일을 우선한다면 갤럭시로 기우는 게 자연스럽다. 솔직히 여기서 갈린다 — 정답은 없고, 본인 손 습관이 정답이다.

    출처: Wired

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  • AI 자기개선(재귀적 자기발전), 대체 뭐길래 이렇게 시끄러운가

    AI 자기개선(재귀적 자기발전), 대체 뭐길래 이렇게 시끄러운가

    AI 기업들이 그리는 가장 대담한 로드맵 하나. AI가 스스로를 개선해서 인간 개입 없이도 발전을 이어간다는 시나리오다. 코드를 짜고, 실험을 설계하고, 다음 버전 모델을 훈련시키는 전 과정을 AI 혼자 담당한다는 구상인데 — 실제 연구 현장 사정은 이보다 훨씬 지저분하다. ‘재귀적 자기개선’이라는 말이 정확히 뭘 뜻하는지, 왜 아직 멀었는지, 실무에서는 뭘 기준으로 판단해야 하는지 정리해봤다.

    재귀적 자기개선, 정확히 뭘 말하는 걸까

    재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement, RSI)은 AI 시스템이 자기 자신의 설계, 코드, 학습 방식을 스스로 고쳐 성능을 끌어올리고, 그렇게 개선된 버전이 다시 다음 개선을 수행하는 순환 구조를 말한다. 개념 자체는 새롭지 않다. 1965년 수학자 I. J. 굿이 내놓은 ‘지능 폭발(intelligence explosion)’ 가설에서 출발했고, 지금은 AGI(범용인공지능) 논의의 핵심 축이 됐다. 초기 시드 AI(seed AI)가 자신을 개선하는 속도가 빨라질수록 성능이 기하급수적으로 늘어난다는 게 이 가설의 골자다.

    여기서 구분해야 할 게 하나 있다. AI가 코드 자동완성이나 버그 수정을 돕는 것과, AI가 차세대 모델의 아키텍처와 학습 데이터, 훈련 파이프라인 전체를 스스로 설계하는 것은 차원이 다르다. 전자는 이미 상용화됐다. 후자가 바로 RSI가 가리키는 상태다.

    왜 다시 화두로 떠올랐나

    OpenAI, 구글 딥마인드, 앤스로픽 같은 주요 연구소는 AI 연구원 역할 자체를 자동화하는 프로젝트에 막대한 자원을 쏟아왔다. AI 모델이 논문을 읽고, 실험 코드를 작성하고, 결과를 해석해서 다음 실험을 제안하는 파이프라인을 구축하는 식이다. SWE-bench, RE-Bench 같은 벤치마크도 AI가 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업을 얼마나 자율적으로 처리하는지 숫자로 재보려고 만든 것들이다.

    문제는 이 벤치마크 점수가 꾸준히 오른다고 해서 곧바로 ‘자기개선 루프가 돌아가기 시작했다’는 뜻은 아니라는 점이다. 특정 작업을 자동화하는 것과, 그 자동화가 다음 세대 모델의 근본적인 능력을 스스로 끌어올리는 것 사이에는 여전히 큰 간극이 있다. 이 둘을 섞어서 말하는 기사가 은근히 많다.

    속도를 늦추는 기술적 병목들

    RSI가 이론처럼 빠르게 진행되지 않는 이유, 몇 가지로 정리된다.

    • 검증 비용: AI가 스스로 제안한 개선안이 진짜 성능을 높이는지 확인하려면 대규모 재훈련과 평가가 필요하다. 이 과정에 막대한 컴퓨팅 자원과 시간이 들어간다.
    • 자기평가의 한계: 모델이 자기 출력이 옳은지 스스로 판단하는 능력은 아직 인간 전문가 수준에 못 미친다. 오류를 오류로 인식 못 하면, 개선이 아니라 오차만 누적된다.
    • 데이터 고갈: 웹에서 긁어모을 수 있는 고품질 텍스트 데이터는 이미 상당 부분 바닥났다는 분석이 나온다. 합성 데이터로 메우려는 시도는 늘고 있지만, 품질 관리가 만만치 않다.
    • 보상 함수 설계: ‘더 나은 모델’을 정의하는 지표 자체가 허술하면, 자기개선 루프는 지표만 최적화하고 실제 능력은 제자리걸음일 여지가 있다.

    컴퓨팅과 전력이 진짜 발목을 잡는다

    모델을 재훈련하고 검증하는 사이클 하나하나에 GPU 클러스터와 전력이 대량으로 들어간다. 엔비디아의 최신 GPU 공급이 늘어도 데이터센터 건설과 전력망 증설 속도가 못 따라가는 경우가 흔하다. 여름철 데이터센터 발열 문제도 같은 맥락이다. GPU 밀도가 높아질수록 냉각에 드는 에너지 비중이 커지고, 이건 곧 운영 비용과 확장 속도를 좌우하는 변수가 된다. 액체 냉각 방식으로 갈아타는 사업자가 느는 이유도 여기 있다.

    결국 자기개선 루프를 몇 배속으로 돌리고 싶어도, 물리적 인프라가 그 속도를 못 받쳐주면 이론상 기하급수적 성장은 현실에서 완만한 곡선으로 바뀐다. 전기가 부족하면 알고리즘이 아무리 좋아도 소용없다는 얘기다.

    자기개선 AI와 AGI는 같은 말이 아니다

    많이들 두 개념을 섞어 쓰는데, 구분은 필요하다. AGI(범용인공지능)는 인간 수준의 폭넓은 인지 능력을 가리키는 상태 개념이고, RSI는 그 상태에 도달하는 하나의 경로 혹은 메커니즘이다. AGI는 RSI 없이도 점진적 연구개발만으로 도달 가능하다는 주장이 있는가 하면, 반대로 RSI가 먼저 가동되면 AGI 단계를 건너뛰고 곧바로 초지능(ASI)으로 도약한다는 시나리오도 있다.

    지금 시장에 나온 AI 코딩 에이전트 — 클로드 코드, 데빈 같은 것들 — 는 RSI의 아주 초기 단계, 그러니까 ‘연구개발 업무의 부분 자동화’에 해당한다. 전체 파이프라인을 인간 개입 없이 스스로 설계하고 실행하는 수준과는 아직 거리가 멀다.

    실무자라면 이 지표부터 확인하자

    RSI 관련 로드맵이나 발표를 접할 때, 과장된 주장과 실제 진척을 가르는 기준은 이렇다.

    • 벤치마크 점수 상승이 실제 프로덕션 코드 품질로 이어지는지, 아니면 벤치마크 특화 최적화에 그치는지 확인한다.
    • 연구소가 공개하는 자동화 비율이 ‘연구 아이디어 제안’인지 ‘전체 개발 사이클 완결’인지 구분한다.
    • 모델 훈련에 들어가는 컴퓨팅 예산과 전력 조달 계획이 함께 공개되는지 본다. 인프라 투자 없이 자기개선을 주장하면 일단 의심하는 게 맞다.
    • 안전성 검증(레드팀, 정렬 평가) 절차가 자동화 속도와 함께 강화되고 있는지 살핀다.

    Q&A로 정리하는 핵심 3가지

    Q. RSI가 실현되면 AI 개발자 일자리는 사라지나?
    연구개발의 반복 작업(실험 설계, 코드 리뷰 보조)은 자동화 폭이 커지겠지만, 문제 정의와 검증 기준 설정 같은 상위 판단은 당분간 인간 영역으로 남는다는 분석이 우세하다.

    Q. RSI와 오픈소스 모델은 어떤 관계가 있나?
    오픈소스 진영도 자체 파인튜닝 자동화 도구를 늘리는 중이다. 다만 대규모 재훈련에 필요한 컴퓨팅 자원 격차 탓에, 상업 연구소 대비 루프 속도는 여전히 느리다.

    Q. 몇 년 안에 RSI가 본격화될까?
    정해진 답은 없다. 검증 비용과 전력 인프라, 이 두 병목이 동시에 풀려야 하는 문제라서 단일 기술 돌파보다는 인프라 투자 속도가 실제 타임라인을 좌우할 가능성이 크다.

    참고: MIT Tech Review AI 보도 내용을 바탕으로 정리했다.

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  • 앱스토어 수수료, 왜 나는 30% 내고 옆집은 15%만 낼까

    앱스토어 수수료, 왜 나는 30% 내고 옆집은 15%만 낼까

    같은 애플 앱스토어에서 똑같이 1000원짜리 아이템을 팔았는데, 누구는 700원을 손에 쥐고 누구는 850원을 쥔다. 말이 안 되는 소리 같지만 실제로 이렇다. 표준 요금제, 스몰비즈니스 프로그램, 그리고 유럽에서만 따로 돌아가는 대안 요금제. 갈래가 세 개나 되다 보니 처음 보면 십중팔구 헷갈린다. 앱 출시를 준비 중인 개발자든, 그냥 결제 구조가 궁금한 사용자든 이 기회에 한 번 정리하고 가자.

    기본은 30%, 근데 15%로 떨어지는 지점이 있다

    애플 앱스토어 표준 수수료는 일회성 결제와 신규 구독 모두 30%다. 여기까진 다들 아는 얘기. 그런데 구독 서비스는 가입 후 1년이 지나 갱신되는 순간부터 15%로 뚝 떨어진다. 이용자를 오래 붙잡는 앱일수록, 애플에 떼이는 몫이 줄어드는 구조다. 반면 게임 아이템처럼 계속 새로 사는 일회성 결제는? 혜택 없음. 계속 30%다.

    매출 100만 달러 안 넘으면 처음부터 15%

    연 매출이 크지 않은 개발자를 위한 트랙도 따로 있다. 조건은 이렇다.

    • 직전 연도 앱스토어 매출이 100만 달러 미만
    • 매년 신청하고 갱신해야 함 — 한 번 신청으로 끝나지 않는다
    • 매출이 기준을 넘는 순간 자동으로 표준 30%로 전환

    1인 개발자나 소규모 스튜디오라면 이 프로그램 신청 여부 하나로 정산액이 확 갈린다. 신청 안 하고 그냥 30% 내고 있는 팀, 생각보다 많다. 몰라서 손해 보는 대표적인 케이스다.

    EU만 딴 살림, DMA와 기술 이용료

    유럽연합 디지털시장법(DMA) 시행 이후 애플은 EU 지역 앱에만 별도 요금제를 만들었다. 핵심은 수수료율은 낮추는 대신, 연간 설치 100만 건을 넘기면 설치 건당 별도로 기술 이용료(Core Technology Fee)를 매기는 구조다. 대신 이 요금제를 고르면 스토어 밖 결제 링크나 제3의 앱마켓 연동까지 허용된다. 스토어 수수료는 낮아지지만 설치량이 많은 인기 앱일수록 별도 비용이 눈덩이처럼 불어날 수 있다. 표준 요금제와 EU 대안 요금제 중 뭐가 유리한지는 앱마다 계산기 두드려봐야 안다. 정책이 워낙 자주 바뀌는 편이라 정확한 수치는 애플 개발자 페이지에서 최신 값을 확인하는 게 안전하다.

    스토어 밖에서 결제 받으면 정말 이득일까

    외부 결제 링크(link-out)를 쓰면 애플 인앱결제(IAP)를 거치지 않아도 되고 스토어 수수료율도 낮아진다. 다만 공짜는 아니다.

    • 결제 처리, 환불, 사기 방지 시스템을 직접 만들거나 외부 PG사와 계약해야 함
    • 애플이 그래도 일정 비율의 연동 수수료는 챙겨감
    • 사용자 입장에선 결제 과정이 앱스토어보다 번거로워질 여지 있음

    매출 규모가 크고 개발 리소스가 넉넉한 팀에겐 매력적인 카드다. 하지만 소규모 팀이라면? 솔직히 그냥 IAP 쓰는 게 관리 비용 아끼는 길일 때가 많다. 여기서 갈린다.

    구글플레이는 좀 다를까

    뼈대는 거의 같다. 구글플레이도 표준 30%, 연 매출 100만 달러 미만이면 15%로 낮아지는 구조를 똑같이 쓴다. 일부 국가에서는 사용자가 결제 수단을 고를 수 있는 ‘유저 초이스 빌링’으로 몇 퍼센트 할인도 얹어준다. 큰 틀은 닮았는데 매출 기준 산정 시점, 대안결제 도입 국가, 갱신 신청 방식 같은 세부 조건에서 미묘하게 갈린다. 양쪽 스토어에 동시 출시하는 앱이라면 이 디테일까지 챙겨야 정산액 예측이 맞아떨어진다.

    내 앱 순수익, 이 4가지부터 체크

    정산액을 가늠하려면 아래 네 가지를 겹쳐서 봐야 한다.

    • 연 매출이 100만 달러를 넘는지, 스몰비즈니스 프로그램 대상인지
    • 구독인지 일회성 결제인지 — 구독은 2년 차부터 15%
    • 주요 이용자층이 EU에 있는지, 있다면 대안 요금제와 설치당 비용까지 같이 계산했는지
    • 외부 결제 링크를 쓴다면 PG·환불·고객대응 비용까지 다 넣었는지

    단순히 ‘30%냐 15%냐’로 끝낼 문제가 아니다. 이 넷을 다 겹쳐야 실제 순수익에 가까운 숫자가 나온다.

    그래서 뭘 골라야 하나

    매출이 크지 않은 신생 개발사라면 스몰비즈니스 프로그램 신청부터 챙기는 게 순서다. 구독형 서비스라면 초기 이탈을 줄여서 2년 차 갱신 구간, 그러니까 15% 구간까지 이용자를 붙잡는 리텐션 전략이 곧 수수료 절감 전략이다. EU 이용자 비중이 크다면 대안 요금제와 기술 이용료를 미리 시뮬레이션해보고, 외부 결제 인프라를 갖출 여력이 있는 팀만 링크아웃을 검토하는 편이 안전하다. 수수료 구조를 정확히 알아야 가격 정책도, 프로모션도 제대로 설계된다.

    출처: Engadget

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  • 스마트 스피커 vs 스마트 디스플레이, 뭘 사야 후회 안 할까

    스마트 스피커 vs 스마트 디스플레이, 뭘 사야 후회 안 할까

    부엌에서 스피커한테 오늘 미세먼지 농도를 물었다. 돌아오는 건 목소리뿐. 타이머를 몇 개 맞춰놨는지, 택배가 몇 시쯤 오는지 확인하려면 결국 폰을 다시 집어 든다. 스마트 스피커 써본 사람이라면 다들 한 번쯤 겪어본 답답함일 거다. 애플 macOS 베타 코드에 화면 달린 홈팟을 암시하는 흔적이 담겨 있다는 이야기가 돌면서, 스마트홈 기기에 화면이 왜 필요한가 하는 질문이 다시 떠올랐다. 스피커와 디스플레이가 실제로 뭐가 다른지, 어떤 상황에 뭘 골라야 할지 한번 정리해봤다.

    스마트 스피커와 스마트 디스플레이, 뭐가 다른가

    스마트 스피커는 음성 인터페이스가 전부다. 명령도 말로, 답도 말로 듣는 구조라 손은 자유로운 대신 정보량 많은 작업엔 약하다. 레시피 여러 단계를 기억해야 하거나, 일정표를 훑어보거나, 여러 항목을 비교할 때는 특히 답답해진다. 스마트 디스플레이는 여기에 터치스크린을 얹은 제품이다. 음성으로 시작한 요청의 결과를 화면으로 보고, 손으로 마저 조작까지 할 수 있게 만들었다. 구글 네스트 허브, 아마존 에코 쇼가 대표 주자고, 애플은 아직 이 카테고리에 정식 제품을 내놓지 않았다.

    화면이 있으면 실제로 뭐가 편해지나

    • 요리할 때 레시피 단계와 타이머를 동시에 볼 수 있다
    • 영상통화 중 상대 얼굴 보면서 손은 다른 일 하기
    • 현관 카메라, CCTV 화면을 실시간으로 띄워두기
    • 캘린더·메모·가족 공유 리스트 한눈에 확인
    • 음악 들을 때 앨범 커버나 가사도 같이 보기

    스마트 디스플레이, 안 사도 되는 이유

    화면 달린 제품엔 카메라도 거의 세트로 딸려 나온다. 사생활 노출이 꺼려지는 사람한텐 이게 은근히 부담이다. 렌즈 커버 있는 모델을 고르거나, 아예 카메라 없는 스피커형으로 타협하는 사람도 많다. 부피는 스피커보다 크고, 가격은 1.5~2배 수준. 음악만 듣거나 타이머·날씨 확인 정도가 목적이면 굳이 디스플레이형 살 이유는 없다. 침실처럼 화면 불빛이 신경 쓰이는 공간에도 잘 안 맞는다. 이건 솔직히 취향 갈리는 부분이다.

    생태계별로 골라보는 스마트 디스플레이

    • 구글 홈 생태계 — 네스트 허브 맥스는 화면 크기와 카메라 화질 균형이 좋고, 유튜브·구글 포토 연동이 매끄럽다
    • 아마존 알렉사 생태계 — 에코 쇼는 크기별 라인업이 넓고, 화면 활용한 쇼핑·레시피 기능이 강하다
    • 애플 생태계 — 홈팟 미니·홈팟은 아직 스피커 전용이지만, 아이패드를 스탠드에 거치해 홈 허브처럼 쓰는 사람도 꽤 많다
    • 범용 안드로이드 태블릿 — 저가 태블릿에 거치대 하나만 더해도 자체 스마트 디스플레이처럼 쓸 수 있다. 가성비로 치면 나쁘지 않은 선택

    애플 생태계라면 홈팟에 화면이 붙을 때를 대비해보자

    애플 소프트웨어 코드에서 발견된 단서 중 눈에 띄는 건 애플워치의 ‘페이스’ 개념을 연상시키는 문구다. 워치에서 문자판 스타일 골라 쓰듯, 화면 달린 홈 기기에서도 시계·날씨·사진 등을 보여주는 대기 화면 스타일을 사용자가 고를 수 있게 될 가능성이 거론된다. 애플은 아이폰 잠금화면, 애플워치 페이스, 비전 프로 공간 위젯까지 기기마다 비슷한 개인화 방식을 반복해서 써왔다. 홈 허브 카테고리에도 같은 디자인 언어가 들어올 가능성, 낮지 않다고 본다. 아이폰·아이패드·맥 쓰는 사람이라면, 새 카테고리가 나왔을 때 기존 앱 생태계와 얼마나 자연스럽게 이어지는지가 구매를 가르는 기준이 될 거다.

    구매 전 체크리스트 5가지

    • 화면 크기 — 7인치대는 침실·부엌용, 10인치 이상은 거실 메인 허브용
    • 카메라 유무와 물리 셔터 — 사생활 걱정되면 렌즈 가림 장치 있는 모델부터
    • 생태계 호환성 — 홈킷, 구글 홈, 알렉사 중 이미 쓰는 스마트홈 기기와 맞는지
    • 스피커 음질 — 디스플레이형은 스피커 전용 모델보다 음질 떨어지는 경우가 흔하다
    • 가격대 — 세일 기간에 사면 정가 대비 절반 가까이 싸지기도 한다

    이런 것도 궁금할 텐데

    Q. 스마트 디스플레이 하나로 스마트홈 허브까지 대체되나?
    대부분 된다. 조명, 플러그, 온습도계 같은 기기를 화면에서 직접 제어하고 자동화 설정까지 하는 경우가 많다.

    Q. 애플이 화면 달린 홈팟을 내놓으면 기존 홈팟 미니도 화면이 생기나?
    그런 구조는 아니다. 업데이트로 없던 화면이 생기지 않는다. 화면 탑재 모델이 나온다면 별도 신제품으로 나올 가능성이 크다.

    Q. 카메라 없는 스마트 디스플레이도 있나?
    있긴 하다. 다만 라인업이 적어서, 사생활이 신경 쓰인다면 렌즈 커버 유무부터 확인하는 게 낫다.

    관련 내용은 Engadget 보도를 참고했다.

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  • 안경이 날 찍고 있을지도 모른다 — AI 웨어러블 카메라 프라이버시 가이드

    안경이 날 찍고 있을지도 모른다 — AI 웨어러블 카메라 프라이버시 가이드

    카페에 마주 앉은 사람이 안경을 썼다. 그뿐인데 신경이 쓰인다. 저 안경, 혹시 지금 나를 찍고 있는 건 아닐까. 몇 년 전이었다면 웃어넘길 얘기였겠지만, 카메라를 단 웨어러블 기기가 쏟아지면서 진짜 벌어지는 일이 됐다. 스마트글래스 쓴 사람 앞에서 괜히 표정 관리하게 되는 것도 이런 이유에서다.

    카메라 달린 웨어러블, 갑자기 왜 이렇게 늘었나

    메타 레이밴 스마트글래스, 휴메인의 AI 핀, 래빗 R1. 이 기기들 공통점은 하나같이 ‘눈’을 달고 나왔다는 거다. AI 비서가 제대로 일하려면 사용자가 지금 뭘 보고 있는지부터 카메라로 파악해야 한다. 길 가다 간판 찍어서 번역 부탁하기, 냉장고 속 재료 촬영해서 레시피 물어보기 — 이런 사용법 자체가 카메라를 전제로 짜여 있다. 문제는 이 카메라, 나를 위한 물건이지 옆 사람 동의를 받은 적은 없다는 점이다.

    몰카 이어폰, 변태 안경 소리까지 나오는 이유

    레이밴 스마트글래스에는 촬영 중임을 알리는 LED가 렌즈 테두리에 붙어 있다. 그런데 실외 밝은 곳에서는 거의 안 보인다는 지적이 꾸준하다. 상대방 입장에선 저 사람이 나를 찍는 건지 그냥 쳐다보는 건지 구분할 도리가 없는 셈. 국내에서도 헬스장이나 사우나, 스터디카페 몇 곳은 스마트글래스나 촬영 가능한 기기 반입 자체를 금지하기 시작했다. 개인정보보호법상 동의 없는 촬영은 그 자체로 처벌 대상이 될 여지가 있어서, 제조사도 이 논란을 마냥 못 본 척할 수는 없는 노릇이다.

    제조사들이 꺼낸 카드, 세 갈래

    업계 대응은 크게 세 갈래로 갈린다.

    • 물리적 표시: 촬영 중엔 LED를 켜거나 셔터음을 강제로 넣는 방식. 스냅 스펙터클스, 레이밴 스마트글래스가 이 쪽이다.
    • 물리적 셔터: 렌즈를 아예 가리는 스위치를 달아둔 방식. 안 쓸 땐 물리적으로 촬영이 불가능해진다.
    • 기능 자체를 없앰: 카메라는 달되 사진·영상 저장 기능은 빼고, 실시간으로 주변만 인식하게 만든 방식이다.

    녹화 안 되는 이어폰이라는 역발상

    애플이 준비 중이라고 알려진 카메라 탑재 에어팟이 딱 세 번째 방식이다. 이어폰에 적외선 센서와 카메라를 붙이되, 사진이나 동영상을 찍어서 저장하는 기능 자체를 애초에 빼놓았다는 게 핵심. 이 카메라는 앨범에 남길 사진을 찍는 용도가 아니다. 손동작을 인식하거나, 시리 같은 AI 비서가 주변 상황을 파악하도록 돕는 센서에 더 가깝다. 저장이 안 되니 유출될 사진도 없다. 몰래 찍혔다는 항의도 애초에 성립하기 어려워진다. 카메라를 없애는 대신, 카메라가 남기는 결과물을 없애버린 셈이다.

    스마트글래스·이어폰, 사기 전에 확인할 것들

    카메라 달린 웨어러블 고를 때는 스펙표에 안 나오는 부분까지 봐야 나중에 후회가 없다.

    • 촬영 중임을 알리는 표시등이 밝은 야외에서도 눈에 잘 띄는지
    • 사진·동영상 저장이 되는 기기인지, 실시간 인식용으로 막아둔 기기인지
    • 촬영본이 클라우드로 자동 올라가는지, 로컬에만 남는지
    • 공공장소나 직장에서 착용을 금지하는 규정이 있는지 미리 확인해보기

    화질이나 배터리 시간만 보고 골랐다가는, 정작 쓸 곳에서 눈총부터 받는 경우가 생긴다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. 스마트글래스로 몰래 찍히면 법적으로 문제 삼을 수 있나?
    동의 없이 신체나 사적 공간을 촬영했다면 국내법상 처벌 대상이다. 다만 실제로는 촬영 여부 자체를 입증하기 어렵다는 게 현실적인 벽이다.

    Q. 카메라 없는 AI 이어폰도 있나?
    있다. 음성 인식만으로 작동하는 AI 이어폰이 많고, 사생활이 걱정된다면 이쪽이 훨씬 마음 편하다.

    Q. LED 표시등은 사용자가 끌 수 없게 돼 있나?
    대부분 제조사가 소프트웨어로 강제 점등시켜서 임의로 못 끄게 막아뒀다. 이걸 우회하는 개조는 약관 위반이자 불법 촬영으로 이어질 소지가 있다.

    결국 답은 이 두 갈래로 좁혀진다

    카메라 탑재 웨어러블 논란은 결국 기기 자체보다 ‘찍힌 걸 어떻게 다루느냐’로 좁혀지는 흐름이다. 표시등을 더 밝게 만들든, 저장 기능을 아예 빼버리든 — 방향은 같다. 상대 동의 없이 남는 기록을 최소화하는 것. 웨어러블 고를 때는 이 기기가 사진을 ‘찍어서 남기는’ 물건인지, 아니면 그냥 ‘보고 흘려보내는’ 물건인지부터 구분해보면 실속 있는 선택이 된다.

    출처: TechCrunch

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  • AI 업무 활용법 TOP 10, 실제로는 이렇게 쓰더라

    AI 업무 활용법 TOP 10, 실제로는 이렇게 쓰더라

    챗GPT 주간 사용자, 8억 명. 어마어마한 숫자다. 근데 정작 코드 짜고 데이터 뽑는 데 쓰는 사람은 소수라는 조사 결과가 나왔다. 다들 AI를 업무 혁신 도구라 부르면서, 실제로 제일 많이 하는 건 이메일 초안 하나 다듬는 일이라는 얘기다. 그래서 실제로 사람들이 AI를 어디에, 어떻게 쓰는지 — 손해 안 보고 제대로 활용하는 법을 정리해봤다.

    숫자와 실제 사용법, 꽤 다르다

    AI 기업들이 내놓는 사용량 보고서엔 늘 생산성 혁신, 코드 자동화 같은 화려한 사례가 앞줄에 선다. 그런데 실제 사용 로그는 다른 얘기를 한다. 가장 많이 쓰이는 건 단순 텍스트 작성, 요약, 그리고 검색 대신 던지는 질문이다. 개발자 커뮤니티만 봐도 코딩 어시스턴트로 산다는 사람보다 귀찮은 문서 정리에 쓴다는 사람이 훨씬 많다. 보고서가 보여주는 잠재력과 일상에서 체감하는 활용도, 이 간극이 생각보다 크다.

    업무에서 진짜 써먹는 3가지

    실전에서 반복되는 패턴은 의외로 단순하다.

    • 초안 작성 — 보고서, 이메일, 기획서 뼈대를 잡을 때. 완성본이 아니라 시작점 용도로 쓰면 시간이 확실히 준다.
    • 요약과 정리 — 긴 회의록이나 논문, 계약서를 몇 줄로 압축할 때. 원문 대조 없이 그대로 믿는 건 위험하지만, 1차 스크리닝으론 효율적이다.
    • 코드 리뷰 보조 — 개발자라면 전체 코드를 통째로 맡기기보다 특정 함수의 버그를 찾거나 리팩터링 아이디어를 물어보는 쪽이 실패율이 낮다.

    일상에서는 좀 더 사적으로 쓴다

    업무 밖에서는 훨씬 개인적인 용도로 쓰인다. 여행 일정 짜기, 요리 레시피 변형, 아이 숙제 봐주기 — 이런 생활밀착형 질문이 상당수다. 감정적인 고민을 털어놓거나 대화 상대 삼는 사람도 늘고 있다는 조사도 있다. 통계엔 잘 안 잡히는 용도지만, 실제 쓰는 시간으로 치면 업무용보다 긴 경우도 드물지 않다.

    ChatGPT, 클로드, 제미나이 — 뭘 언제 쓰나

    세 서비스, 비슷해 보여도 강점은 갈린다.

    • ChatGPT — 플러그인과 GPTs 생태계가 넓어서 범용 작업에 강하다. 검색 연동도 자연스러운 편.
    • 클로드 — 긴 문서를 통째로 넣고 분석시킬 때 안정적이다. 코드 작성이나 리팩터링 평가가 좋다.
    • 제미나이 — 구글 문서, 지메일 같은 워크스페이스와 붙여 쓸 때 편하다.

    하나만 고집하기보다 작업 성격 따라 갈아타는 사람도 많다. 솔직히 여기서 호불호가 갈린다. 문서 분석은 클로드, 일상 질문은 ChatGPT, 구글 서비스 연동은 제미나이 — 이렇게 나눠 쓰는 조합이 커뮤니티에서 자주 추천된다.

    프롬프트 한 줄 차이로 결과가 갈린다

    같은 모델이라도 질문 방식에 따라 결과물 품질이 크게 달라진다.

    • 맥락을 먼저 준다 — "이 이메일을 정중하게 다듬어줘"보다 "고객 클레임에 답하는 이메일인데, 사과하되 책임은 명확히 하는 톤으로 다듬어줘"가 훨씬 낫다.
    • 출력 형식을 지정한다 — 표, 불릿, 글자 수 제한을 미리 알려주면 다시 물어볼 일이 준다.
    • 한 번에 끝내려 하지 않는다 — 초안 받은 뒤 "이 부분만 더 짧게" 식으로 이어가는 대화형 사용이 결과가 가장 좋다.

    이렇게 쓰면 오히려 손해

    AI 답변을 검증 없이 그대로 제출했다가 낭패 보는 사례, 여전히 흔하다. 법률 자문이나 의료 정보처럼 사실관계가 걸린 영역에서는 AI 답변을 최종 근거로 삼으면 안 된다. 최신 뉴스나 실시간 데이터를 물을 때도 학습 시점 이후 정보는 부정확할 여지가 있다. 사내 기밀이나 개인정보를 프롬프트에 그대로 붙여넣는 습관도 보안 사고로 이어질 여지가 있다 — 이건 진짜 조심해야 한다. 쓰기 전에 한 번은 사람이 검토하는 절차, 꼭 두는 게 안전하다.

    그 밖에 궁금한 것들

    • 무료 버전으로 충분할까? 간단한 요약이나 초안 작업은 무료 플랜으로 충분하다. 다만 긴 문서 분석이나 최신 모델 성능이 필요하면 유료 전환 체감 차이가 크다.
    • 회사에서 AI 사용을 막아놨다면? 보안 정책 때문인 경우가 대부분이니, 사내 승인된 도구가 있는지부터 확인하는 게 순서다.
    • 어떤 모델이 제일 정확한가? 절대적으로 우월한 모델은 없다. 작업 종류에 따라 강점이 바뀐다. 코드는 클로드, 검색 연동은 ChatGPT 쪽 평가가 대체로 낫다.

    출처: MIT Tech Review AI

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  • 아이폰에 스파이웨어 경고 떴다면? 지금 해야 할 것들

    아이폰에 스파이웨어 경고 떴다면? 지금 해야 할 것들

    아이폰 화면에 “국가 지원 공격자가 회원님을 표적으로 삼았을 수 있습니다”라는 문구가 뜬다. 순간 머리가 하얘진다. 스팸 문자겠거니 넘기기엔 문구가 너무 구체적이다. 최근 이 애플 위협 알림(Threat Notification)을 받았다는 사용자가 부쩍 늘었다는 분석이 나오면서, “이거 진짜야?”, “받으면 뭐부터 해야 돼?” 같은 검색이 쏟아지고 있다. 스팸이나 피싱과 헷갈리기 딱 좋은 이 메시지, 실제로는 뭘 의미하고 받았을 때 뭘 해야 하는지 하나씩 짚어본다.

    애플 위협 알림, 정체가 뭔가

    애플은 2021년부터 국가 배후 스파이웨어 공격의 표적이 됐다고 의심되는 사용자에게 위협 알림(Threat Notification)을 보내고 있다. 대상은 아무 악성코드가 아니다. NSO 그룹의 페가수스(Pegasus), 인텔렉사의 프레데터(Predator) 같은 상용 스파이웨어를 동원한 정밀 타격형 공격, 딱 이 범주로 한정된다. 흔한 피싱이나 데이터 유출과는 급이 다르다는 얘기다. 알림은 애플 아이디로 등록된 이메일, 문자, 그리고 계정 페이지 상단 배너까지 세 갈래로 동시에 날아온다. 위조를 어렵게 하려고 로그인을 해야만 상세 내용이 보이도록 설계돼 있다.

    알림 받는 사람, 왜 갑자기 늘었나

    보안 조사 기관들 얘기를 들어보면 최근 알림 발송 건수가 과거 캠페인과 비교해 확연히 많다. 이유는 대략 세 가지로 모인다.

    • 상용 스파이웨어 업체 수 자체가 늘면서 여러 캠페인이 동시에 터짐
    • 기자, 인권운동가, 야당 정치인 같은 특정 집단을 겨냥한 대규모 감시 프로그램이 줄줄이 적발됨
    • 애플의 탐지 알고리즘이 좋아지면서 예전엔 놓쳤던 감염 시도까지 걸러냄

    공격 자체가 갑자기 폭증했다기보다는, 감시 대상 범위가 넓어지고 탐지 정확도가 올라간 결과라는 해석이 전문가들 사이에서 우세하다.

    진짜 알림인지, 피싱인지 가려내는 법

    문제는 이 위협 알림을 흉내 낸 피싱도 같이 늘고 있다는 점. 구분법을 알아두면 좋다.

    • 진짜 알림은 비밀번호, 결제 정보, 인증 코드를 절대 묻지 않는다
    • 메일 속 링크를 누르라고 하지 않는다. 직접 계정 페이지에 로그인해서 확인하라고 안내할 뿐
    • 발신 주소는 반드시 apple.com 도메인이어야 한다. 철자가 하나라도 다르면 그건 가짜
    • 이메일, iMessage, 계정 페이지 배너, 이 세 경로에서 동시에 왔는지 대조해보는 것도 방법

    링크 누르고 로그인 정보 입력하라는 메시지, 이건 예외 없이 가짜라고 보면 된다.

    알림을 받았다면, 지금 바로 할 일 5가지

    • 잠금 모드(Lockdown Mode) 켜기 — 설정 > 개인정보 보호 및 보안에서 켜면 첨부파일 미리보기, 링크 프리뷰처럼 스파이웨어가 즐겨 악용하는 기능 대부분이 막힌다
    • iOS 최신 버전으로 업데이트 — 제로데이 취약점 대부분은 보안 패치 하나로 막힌다
    • 애플 아이디 비밀번호 바꾸고 2단계 인증 다시 확인하기
    • Access Now, Citizen Lab 같은 디지털 보안 단체에 포렌식 지원 요청하기 — 진짜 감염됐는지는 전문 분석이 있어야 안다
    • 업무나 활동 성격상 표적이 될 만하다면, 기기 초기화 후 재설정도 진지하게 고려할 만하다

    클릭도 안 했는데 감염된다고?

    상용 스파이웨어 상당수는 사용자가 클릭하거나 앱을 설치할 필요조차 없는 제로클릭(zero-click) 방식을 쓴다. 아이메시지나 이미지 처리 라이브러리의 취약점을 파고들어, 메시지를 여는 순간이나 심지어 열지 않아도 백그라운드에서 조용히 침투한다. 감염되면 위치 정보, 통화 기록, 카메라·마이크, 메신저 대화 내용까지 통째로 새 나간다. 일반 악성코드보다 위험도를 훨씬 높게 잡는 이유다.

    평소에 막으려면

    • iOS와 설치된 앱은 항상 최신 버전으로
    • 출처 불분명한 첨부파일이나 링크는 아예 열지 않기
    • 기자, 활동가, 외교·안보 관련 종사자처럼 고위험군이라면 잠금 모드를 상시 켜두는 편이 낫다
    • 공용 와이파이보다는 VPN이나 셀룰러 데이터를 우선 쓰기
    • 애플 계정 로그인 기기 목록, 가끔이라도 열어서 낯선 기기 없는지 확인하기

    이런 것도 궁금할 텐데

    Q. 알림 받으면 무조건 감염된 건가?
    아니다. 알림은 표적이 됐을 가능성을 경고하는 것뿐, 실제 감염 여부는 별도 포렌식 분석으로 확인해야 한다.

    Q. 일반 사용자도 표적이 되나?
    상용 스파이웨어는 제작비와 라이선스 비용이 만만치 않아서, 대부분 정치인, 기자, 외교관, 인권운동가 같은 뚜렷한 목적을 가진 표적에 집중된다. 다만 최근 표적 범위가 넓어지는 추세라 안심하긴 이르다.

    Q. 안드로이드는 이런 알림 못 받나?
    구글도 비슷한 위협 알림 시스템을 돌리고 있다. 안드로이드 사용자도 표적이 되면 경고를 받는다.

    출처: TechCrunch

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  • AI 로봇 장난감, 서비스 종료되면 벽돌 된다 — 브릭 현상 대처법

    AI 로봇 장난감, 서비스 종료되면 벽돌 된다 — 브릭 현상 대처법

    아이 방에 로봇 하나가 있다. 말도 걸고, 노래도 불러주고, 가끔 농담까지 하는 녀석이다. 그런데 어느 날 갑자기 입을 다물어 버린다면? 실제로 벌어진 일이다. 한 스타트업이 만든 AI 탑재 로봇 장난감이 아이들한테 정서적 위안까지 줬는데, 회사가 문을 닫고 서버를 내리자 로봇은 하루아침에 벙어리가 됐다. 아이 입장에서는 친구 하나를 잃은 셈이다.

    낯설지 않다, 이 이야기. 스마트 스피커, 로봇청소기, 반려 로봇, 홈 카메라… 요즘 나오는 전자기기 대부분은 인터넷 연결과 제조사 서버가 있어야 굴러간다. 서버가 꺼지면? 비싸게 산 기기는 그냥 ‘벽돌’이 된다. 이런 ‘브릭(Brick)’ 현상이 왜 계속 반복되는지, 사기 전에 뭘 체크해야 하는지, 이미 벽돌이 된 기기는 살릴 방법이 있는지 정리해봤다.

    브릭 현상, 정확히 뭘 말하는 걸까

    브릭(Brick)은 원래 하드웨어를 잘못 만지다가 아예 켜지지도 않는 상태로 만들었을 때 쓰던 은어였다. 요즘은 뜻이 좀 넓어졌다. 기기 자체는 멀쩡한데 제조사 서버가 사라지면서 핵심 기능이 통째로 막히는 상황을 가리키는 말로 더 많이 쓴다. 로봇 장난감이 대화를 못 하게 되거나, 스마트 스피커가 음악 재생조차 안 되거나, 홈 카메라 앱이 로그인 화면에서 멈춰버리는 식이다. 기기는 손에 있는데 서비스는 클라우드에 있다. 회사가 사라지면 물건만 남고 기능은 증발해버린다.

    로봇도 스피커도 왜 서버 하나에 목숨을 거나

    제조사가 클라우드 서버를 쓰는 이유는 단순하다. 음성인식, AI 대화, 얼굴 인식 같은 무거운 연산을 기기 안에서 처리하려면 부품 단가가 확 뛴다. 서버에서 처리하고 결과만 기기로 보내주면 하드웨어는 싸고 가볍게 만들 수 있다. 대신 대가가 있다. 서버 없이는 아무것도 못 하는 기기가 탄생한다는 것. 로컬에서 최소한의 기능이라도 돌아가게 설계하면 되긴 한다. 문제는 개발 비용과 시간이다. 스타트업일수록 이 부분부터 생략한다.

    서비스 종료가 반복되는 진짜 이유

    하드웨어 스타트업은 원래 자금 압박에 시달리는 업종이다. 로봇이나 스마트 기기를 만들려면 초기 개발비, 금형비, 재고 비용이 크게 들어가는데 매출은 기기를 한 번 팔고 나면 뚝 끊기는 구조가 많다. 구독료로 서버 운영비를 메우려 해도 가입자가 기대만큼 안 늘면? 서버 유지비만 계속 새는 거다. 결국 투자 유치가 끊기거나 인수자가 안 나타나면 회사는 제일 먼저 서버부터 내린다. 사용자에게는 예고 없이, 혹은 짧은 공지 하나로 끝나는 경우가 흔하다. 이건 좀 너무한 거 아닌가 싶을 정도로.

    사기 전에 확인해야 할 체크리스트

    스마트 기기, AI 로봇, 구독형 가전을 사기 전에 아래 항목만 확인해도 브릭 위험은 크게 줄어든다.

    • 로컬 모드 지원 여부 — 인터넷이나 서버 없이도 기본 기능(시간 확인, 음악 재생, 알람 등)이 동작하는지 확인한다.
    • 제조사 규모와 투자 이력 — 1인 스타트업 크라우드펀딩 제품보다는 상장사나 대기업 계열 제품 쪽이 서비스가 오래 간다.
    • 오픈소스·오픈 API 지원 — 회사가 없어져도 커뮤니티가 자체 서버를 만들어 살릴 수 있는 구조인지 살펴본다.
    • 제품 출시 시점과 후속 모델 — 후속 모델이 꾸준히 나오는 제품군인지, 반짝 나온 단발성 프로젝트인지 확인한다.
    • 서비스 종료 시 정책 명시 여부 — 약관에 ‘서비스 종료 시 로컬 기능 유지’ 같은 조항이 있는 제품은 드물다. 있다면 그것만으로도 신뢰도가 확 올라간다.

    이미 벽돌 된 기기, 살릴 방법은

    기기가 이미 먹통이 됐다면 선택지가 많지는 않다. 그래도 아예 없지는 않다.

    • 커뮤니티 대체 서버 찾기 — 인기 있던 제품일수록 사용자들이 직접 서버를 복제해 배포하는 경우가 있다. 해외 포럼이나 깃허브에서 제품명과 ‘self-hosted’, ‘server revival’ 같은 키워드로 검색해볼 만하다.
    • 펌웨어 커스텀 — 안드로이드 기반 기기라면 개발자 커뮤니티가 대체 펌웨어를 올리기도 한다. 워런티는 이미 의미 없어진 상태라 부담 없이 시도해볼 만하다.
    • 부품 재활용 — 완전히 못 살리면 센서나 스피커, 모터만 떼어 다른 프로젝트에 쓰는 방법도 있다.
    • 환불·보상 요구 — 서비스 종료로 정상 이용이 불가능해지면 소비자분쟁조정 절차를 통해 환불을 요청하는 경우도 있다. 구독료를 선결제한 상태라면 남은 기간에 대한 환불 근거가 된다.

    제조사는 왜 이 문제를 안 고칠까

    기술적으로 불가능한 일은 아니다. 서버가 꺼지기 전에 기기를 오프라인 모드로 전환하는 업데이트를 배포하거나, 소스코드를 공개해 커뮤니티가 이어받게 하는 사례도 실제로 있다. 문제는 이게 회사 매출과는 무관한 일이라는 점이다. 이미 폐업 절차를 밟고 있는 회사가 마지막까지 고객 경험을 챙길 여력도, 동기도 크지 않다. 냉정하게 말하면 그렇다. 결국 소비자 스스로 위험을 줄이는 수밖에 없는 구조다.

    헷갈리는 부분 몇 가지 더

    Q. 브릭 현상은 로봇 장난감에만 해당되나?
    아니다. 스마트 스피커, 홈 카메라, 반려 로봇, 심지어 일부 전기차 기능까지 클라우드 의존형 제품이라면 똑같은 위험이 있다.

    Q. 유명 대기업 제품이면 안전한가?
    상대적으로 안전하지만 완전히 안전하지는 않다. 대기업도 수익성 낮은 서비스는 정리 대상에 오른다. 특정 스마트홈 라인업이 통째로 단종되며 서버 지원이 끊긴 사례도 실제로 있었다.

    Q. 크라우드펀딩 제품은 무조건 피해야 하나?
    무조건 피할 필요는 없다. 다만 서버 의존도가 높은 제품이라면 후속 지원 이력과 커뮤니티 활성도부터 확인하는 게 안전하다.

    출처: MIT Tech Review AI

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  • AI 브라우저 에이전트란? 크롬 자동화가 노리는 것

    AI 브라우저 에이전트란? 크롬 자동화가 노리는 것

    스타트업 하나가 통째로 사라졌다. AI 자동화를 표방하던 브라우저 스타트업 얘기다. 문을 닫으면서 핵심 인력은 구글 크롬 팀으로 옮겨갔다. 흔한 인수합병처럼 보이지만 속을 들여다보면 얘기가 좀 다르다. 브라우저 안에서 AI가 클릭하고 입력하고 검색까지 대신 해주는 기능, 이게 다음 브라우저 전쟁의 승부처로 떠올랐다는 신호다. 그래서 브라우저 AI 에이전트가 실제로 뭘 하는 물건인지, 기존 자동화 툴과는 뭐가 다른지 하나씩 짚어봤다.

    AI 브라우저 에이전트, 정확히 뭘 하는 건가

    말로 지시하면 브라우저 안에서 진짜로 일을 처리하는 소프트웨어다. “이 항공권 가격 비교해서 제일 싼 걸로 예약해줘” 이렇게 던지면 알아서 탭을 여러 개 열고, 가격을 대조하고, 예약 페이지까지 진행한다. 챗봇이랑 다른 점은? 실제 웹 페이지의 버튼을 누르고 폼을 채우는 실행력을 갖췄다는 거다. 화면을 읽고 다음 행동을 스스로 판단하는 구조라서, 사이트마다 일일이 연동 코드를 짜줄 필요가 없다. 이 지점이 꽤 크다.

    기존 매크로·RPA랑 뭐가 다른가

    예전 업무 자동화는 매크로나 RPA(로보틱 프로세스 자동화)가 전부였다. 클릭 좌표, 입력값을 순서대로 기록해뒀다가 그대로 재생하는 방식. 화면 레이아웃이 살짝만 바뀌어도 스크립트가 통째로 깨진다는 게 고질병이었다.

    • RPA: 정해진 시나리오만 반복, 화면 바뀌면 바로 오류
    • AI 브라우저 에이전트: 목표만 주면 화면 보고 알아서 경로 조정
    • 매크로: 코드부터 짜야 함, 비개발자는 접근 어려움

    유지보수 비용은 확실히 줄어드는데, 정확도나 예측 가능성 쪽은 아직 RPA만큼 못 미덥다는 평가가 많다. 이건 좀 인정할 수밖에 없는 부분이다.

    구글 크롬이 노리는 지점

    구글은 제미나이(Gemini) 모델을 크롬에 직접 박아 넣는 작업을 진행 중이다. 주소창에 바로 요약을 요청하거나, 탭 여러 개에 흩어진 정보를 한 번에 정리하는 기능은 이미 일부 풀렸다. 자동화 스타트업 출신 인력까지 합류하면서 단순 요약 수준을 넘어 실제 작업을 대신 처리하는 에이전트형 기능으로 확장될 가능성이 커졌다. 마이크로소프트 엣지의 코파일럿, 오픈AI 아틀라스(Atlas) 브라우저도 방향은 똑같다. 브라우저 자체가 AI 에이전트를 얹는 플랫폼으로 바뀌는 흐름, 이제 부정하기 어렵다.

    실무에서 써먹을 만한 시나리오

    도움이 되는 업무는 어느 정도 정해져 있다. 반복적이고 규칙이 뻔한 작업일수록 잘 맞는다.

    • 가격 비교하고 최저가 상품 장바구니 담기
    • 여러 사이트 채용 공고 긁어서 스프레드시트로 정리
    • 주소, 결제 정보 같은 반복 양식 자동 입력
    • 웹사이트 여러 개 돌면서 특정 정보만 추출

    반대로 결제나 계약 서명처럼 되돌리기 힘든 작업은 여전히 사람이 마지막에 확인하는 구조가 안전하다. 여기서 성급하게 전권을 넘기면 사고 난다.

    보안·개인정보, 이 부분은 짚고 넘어가야 한다

    브라우저 에이전트는 로그인 세션이랑 쿠키에 접근할 권한을 갖는 경우가 많다. 그래서 악성 웹페이지가 에이전트를 속여 엉뚱한 행동을 하게 만드는 프롬프트 인젝션 위험이 계속 지적된다. 은행이나 결제 사이트에서는 자동 실행 권한을 제한하고, 민감한 작업 전에는 사람이 직접 승인하는 단계를 두는 게 현재로선 제일 현실적인 대응이다. 확장 프로그램 형태로 설치하는 에이전트라면 권한 범위부터 확인하는 습관, 들여야 한다.

    지금 당장 써볼 수 있는 대안들

    크롬 자체 통합 기능이 완전히 자리 잡기 전까지는 다른 서비스로 비슷한 경험을 미리 맛볼 수 있다.

    • 퍼플렉시티 코멧(Comet): 검색과 요약에 강점, 일부 작업 자동화까지 지원
    • 오픈AI 아틀라스(Atlas): 챗GPT 기반 브라우저, 에이전트 모드 탑재
    • Zapier·Make: 앱과 앱 연동 자동화, 브라우저 조작보다는 API 연결 쪽에 특화

    웹페이지를 직접 조작해야 하면 브라우저형 에이전트가 낫고, 앱끼리 연결하는 반복 업무라면 기존 자동화 툴 쪽이 여전히 편하다. 이 둘을 헷갈리면 괜히 삽질만 늘어난다.

    출처: TechCrunch

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  • 아이폰 ATT(앱 추적 투명성)가 뭐길래 — 설정법 총정리

    아이폰 ATT(앱 추적 투명성)가 뭐길래 — 설정법 총정리

    앱 하나 새로 깔면 꼭 뜨는 팝업이 있다. “앱이 추적하지 않도록 요청”이랑 “허용”, 두 개 중 하나. 별생각 없이 눌러본 사람, 아마 다 있을 거다. 그런데 이 작은 팝업 하나 때문에 페이스북 같은 소셜미디어 기업 매출이 수십억 달러 단위로 출렁였다면? 이야기가 완전히 달라진다. 애플의 앱 추적 투명성, 줄여서 ATT라 부르는 이 기능의 정체와 설정법을 제대로 정리해봤다.

    ATT(앱 추적 투명성), 정확히 뭘 하는 기능인가

    ATT는 2021년 iOS 14.5부터 들어간 개인정보 보호 기능이다. 앱이 다른 앱이나 웹사이트에서의 내 행동을 모아 광고 타깃팅에 쓰려면, 반드시 동의부터 구하도록 강제하는 구조다. 핵심은 IDFA(광고 식별자)라는 아이폰 고유 번호. 예전엔 이 번호 하나로 어떤 앱을 쓰는지, 어떤 쇼핑몰을 들락거리는지 광고 회사들이 자유롭게 엮어서 프로필을 만들었다. ATT가 켜진 뒤로는 사용자가 직접 허용해야만 이 번호에 접근이 가능하다. 도입 초기 메타, 스냅 같은 광고 기반 기업들이 실적 발표에서 ATT 여파를 직접 언급할 정도였으니, 파장이 작지 않았던 셈이다.

    설정 앱에서 추적 허용 여부 확인하는 법

    확인하는 경로 자체는 어렵지 않다.

    • 설정 앱 실행 → 개인정보 보호 및 보안 → 추적
    • 맨 위 “앱이 추적 요청하도록 허용” 스위치로 전체 켜고 끄기
    • 바로 아래 목록에서 앱별로 이미 부여한 추적 권한 확인

    전체 스위치를 꺼두면 이후 설치하는 앱들은 추적 권한을 요청하는 팝업조차 아예 띄우지 못한다. 새 앱 깔 때마다 팝업 처리하는 게 귀찮다면, 이 방법이 제일 깔끔하다.

    앱마다 따로 관리하고 싶을 때

    전체 차단 말고 앱별로 골라 허용하고 싶은 경우도 있다. 뉴스 앱이나 쇼핑 앱은 막고, 자주 쓰는 SNS만 허용하는 식. 이럴 땐 위 추적 목록에서 해당 앱을 찾아 개별 스위치만 조정하면 끝난다. 다만 이미 “허용”으로 답한 앱은, 나중에 설정에서 꺼도 과거에 모아둔 데이터까지 지워지진 않는다. 새로운 추적만 막을 뿐, 소급 삭제 기능은 아니라는 점은 알아둘 필요가 있다.

    차단하면 실제로 뭐가 달라지나

    추적을 막았다고 앱 쓰는 게 불편해지진 않는다. 로그인, 결제, 알림 같은 기본 기능은 그대로 돌아간다. 달라지는 건 광고 쪽이다.

    • 내 관심사와 무관한 광고가 더 자주 뜬다
    • 같은 상품 광고가 여러 앱을 따라다니는 리타깃팅이 줄어든다
    • 앱 개발사 입장에선 광고 매출이 줄어 무료 앱 수익 구조가 흔들리기도 한다

    결국 사용자 입장에서는 프라이버시를 지키는 대신 광고 정확도를 어느 정도 포기하는 거래다.

    그래도 광고가 나를 알아보는 이유

    ATT를 전부 꺼놔도 광고가 완전히 무작위로 나오진 않는다. 솔직히 이 부분은 좀 허탈하다. 광고 업계는 IDFA 없이도 사용자를 유추하는 방법을 계속 써왔다.

    • 기기 모델, 화면 해상도, 통신사 정보 등을 조합해 사용자를 추정하는 핑거프린팅
    • 회원가입 때 입력한 이메일이나 전화번호를 암호화해 광고 플랫폼끼리 매칭하는 방식
    • 지금 보고 있는 콘텐츠 주제에 맞춰 광고를 붙이는 컨텍스트 광고

    애플이 이 기능을 밀어붙이는 동안 뒷말이 없었던 것도 아니다. 독일 연방카르텔청은 애플이 App Store, 뉴스 같은 자사 앱에는 똑같은 수준의 동의 절차를 적용하지 않는다며 제동을 걸었다. 결국 애플은 프롬프트 디자인을 손보라는 지시를 받았다. 자기 플랫폼에서 규칙 정하는 쪽이 스스로에게는 느슨한 잣대를 댄다는 지적, 일리 있다.

    아이폰 vs 안드로이드, 추적 차단 방식 차이

    안드로이드에도 비슷한 장치가 있긴 한데, 접근 방식이 다르다. 아이폰은 앱마다 동의 팝업을 강제로 띄우는 옵트인 구조. 반면 안드로이드는 설정에서 광고 ID를 직접 삭제하거나 재설정하는 옵트아웃 구조에 가깝다. 구글도 프라이버시 샌드박스라는 이름으로 광고 식별자 의존도를 낮추는 작업을 진행 중이긴 하다. 다만 애플처럼 앱 단위로 매번 동의를 구하는 방식까지는 아직 아니다. 그만큼 아이폰 쪽이 기본값 자체가 프라이버시 쪽으로 더 기울어져 있다는 평가, 꽤 타당해 보인다.

    자주 묻는 질문 몇 가지

    Q. 한번 허용한 앱, 나중에 차단으로 바꿀 수 있나?
    언제든 설정 → 개인정보 보호 및 보안 → 추적에서 앱별로 다시 조정하면 된다.

    Q. 추적을 막으면 앱이 느려지거나 오류가 나나?
    기능 자체엔 영향 없다. 광고 노출 방식만 바뀔 뿐이다.

    Q. 회사에서 지급한 아이폰도 똑같이 설정되나?
    회사 MDM 프로필이 적용된 기기는 IT 부서 정책에 따라 추적 관련 항목이 미리 잠겨 있는 경우가 많다.

    출처: The Verge

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  • 태양광 발전 vs 화력발전, 요즘 판도가 이렇게 바뀌었다

    태양광 발전 vs 화력발전, 요즘 판도가 이렇게 바뀌었다

    요즘 새로 짓는 발전소 목록을 쭉 훑어보면 순위가 완전히 뒤집혀 있다. 1위는 태양광, 2위는 배터리 저장장치. 가스나 석탄 같은 화력발전은 아예 순위권 밖으로 밀려난 모습이다. 미국 에너지정보청(EIA) 통계도 이 흐름을 그대로 뒷받침한다. 신규 설비 용량 기준으로 태양광과 배터리를 합치면 절반을 훌쩍 넘어선다. 왜 이렇게까지 쏠렸을까. 태양광이 화력발전보다 정말 유리한 건지, 이 흐름이 앞으로도 이어질지 하나씩 뜯어봤다.

    태양광이 새 발전소 순위에서 압도적으로 앞서는 이유

    태양광 패널 가격은 지난 10여 년 사이 90% 가까이 떨어졌다. 반도체 공정처럼 대량 생산이 붙으면서 원가가 꾸준히 낮아진 결과다. 여기에 건설 기간도 짧다는 게 크다. 원자력발전소는 인허가부터 준공까지 10년 넘게 걸리는 경우가 흔하지만, 대형 태양광 발전단지는 인허가만 끝나면 1~2년 안에 가동을 시작한다. 자금 회수가 빠른 쪽으로 돈이 몰리는 건 당연한 얘기다.

    • 패널 원가가 떨어지면서 진입장벽도 함께 낮아졌다
    • 공사 기간이 짧아 초기 투자금 회수가 빠르다
    • 부지만 확보되면 모듈 조립 방식이라 확장이 수월하다

    태양광 발전단가, 화력발전보다 정말 싼가

    균등화발전비용(LCOE)이라는 지표로 따지면 답이 나온다. 발전소를 짓고 운영하는 데 드는 비용 전체를 총발전량으로 나눈 값인데, 부지와 일조량이 좋은 지역의 유틸리티급 태양광은 신규 가스발전보다 낮은 수치가 나오는 사례가 적지 않다. 석탄발전과 비교하면 격차는 더 벌어진다. 다만 여기엔 함정이 하나 있는데요, 태양광은 해가 떠 있을 때만 전기를 만든다는 점이다. 저장이나 보완 설비 없이는 단순 비교 자체가 어렵다. 그래서 요즘은 배터리까지 같이 계산에 넣는 방식이 점점 표준으로 굳어지는 중이다.

    배터리(ESS)가 태양광의 단짝이 된 이유

    낮에 넘치게 만든 전기를 저녁 피크 시간대로 옮기는 역할, 이걸 배터리가 맡는다. 리튬이온 배터리 가격도 태양광 패널처럼 큰 폭으로 떨어지면서, 태양광 발전단지 옆에 배터리를 함께 짓는 구성이 이제는 표준 패키지처럼 굳어졌다. 신규 발전 설비 순위에서 배터리가 2위를 차지한 것도 이 조합 덕분이다. 태양광 하나만으로는 밤 시간대 전력 수요를 감당하기 힘들다. 하지만 배터리를 붙이면 얘기가 달라진다. 하루 중 훨씬 긴 시간대에 걸쳐 전기를 공급하는 발전원으로 바뀌는 셈이다.

    화력발전은 완전히 밀려나는 걸까

    가스발전은 여전히 자리를 지키고 있다. 태양광과 풍력이 흐리거나 바람 없는 날 갑자기 출력이 뚝 떨어지면, 그 공백을 즉시 메워줄 발전원이 필요한데 지금 기술로는 가스터빈만한 대안이 마땅치 않다. 석탄발전은 얘기가 다르다. 신규 건설은 거의 자취를 감췄고, 기존 석탄발전소도 수명이 다하면 태양광이나 가스로 대체되는 흐름이 굳어졌다. 결국 화력발전이 사라진다기보다는, 역할이 ‘주력’에서 ‘보조’로 바뀌는 재편이 진행 중이라고 보는 게 정확하다.

    태양광의 약점, 간헐성과 송전망 병목

    태양광이 아무리 늘어도 넘어야 할 산은 남아 있다. 첫째는 간헐성. 구름 낀 날이나 밤에는 발전량이 거의 0에 가까워지는데, 이를 보완할 배터리와 다른 발전원의 조합이 아직 완벽하진 않다. 둘째는 송전망이다. 일조량 좋은 지역은 대개 인구가 적은 외곽에 있는데, 정작 전기가 필요한 대도시까지 끌어올 송전선 건설이 발전소 건설보다 훨씬 오래 걸린다. 발전소는 다 지어놓고도 송전망 병목 때문에 가동을 미루는 사례, 곳곳에서 나오고 있다.

    한국은 지금 어디쯤 와 있나

    국내도 같은 방향으로 움직이고는 있는데, 속도는 좀 다르다. 국토 면적 대비 부지 확보가 어렵고, 일조량도 미국 남서부나 호주만큼 좋지는 않다. 그래서 해상풍력과 태양광을 함께 늘리는 쪽으로 정책이 짜여 있고, 계통 연계(발전소를 전력망에 연결하는 절차) 지연이 골칫거리로 꼽힌다. 가정용 태양광도 지자체 보조금과 함께 꾸준히 늘고는 있는데, 설치 전에 일조량 진단과 계통 연계 여부를 미리 확인해두는 게 실패를 줄이는 방법이다.

    핵심만 3줄 요약

    태양광은 원가와 건설 속도에서 화력발전을 앞선다. 배터리가 붙으면서 약점이던 간헐성 문제도 조금씩 메워지고 있다. 다만 송전망과 야간 전력 공급이라는 숙제는 아직 남았고, 이 부분이 앞으로 몇 년간 에너지 시장의 승부처가 될 가능성이 크다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. 태양광 패널 수명은 얼마나 되나요?
    보통 25~30년을 기준으로 설계된다. 시간이 지나면서 발전 효율이 서서히 떨어지긴 하는데, 20년 시점에도 초기 대비 85% 안팎의 출력을 유지하는 제품이 일반적이다.

    Q. 태양광이 원자력보다 나은가요?
    단순 비교는 어렵다. 원자력은 날씨와 무관하게 24시간 안정적으로 전기를 만드는 대신 건설비와 기간이 훨씬 크다. 태양광은 반대로 초기 투자 부담이 작고 빠르게 지을 수 있지만, 저장 설비가 뒷받침돼야 한다.

    Q. 가정용 태양광, 지금 설치해도 괜찮을까요?
    일조량과 지붕 방향만 맞는다면 여전히 투자 가치는 있다. 다만 지역별 보조금 조건과 계통 연계 대기 기간을 미리 확인하는 절차, 꼭 필요하다.

    참고 기사: Ars Technica

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    자녀 AI 챗봇, 어디까지 허용해야 할까 — 안전하게 쓰는 법

    초등학생 조카가 수학 숙제를 챗GPT한테 물어보는 걸 본 적 있다. 중학생 딸은 AI 캐릭터한테 친구 고민을 털어놓는다고 한다. 이제 낯선 풍경이 아니다. 문제는 부모 입장에서 이걸 어디까지 놔둬야 할지 감이 안 온다는 거다. 학습 도구로 써도 되는 건지, 대화형 챗봇이 아이 정서에 안 좋은 건 아닌지 — 걱정만 쌓인다.

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    미국 청소년 매체 Anyway 편집진이 실제 아이들한테 물어본 적 있다. AI를 어떻게 느끼냐고. 돌아온 답은 어른들 예상과 달랐다. 신기해하면서도 동시에 “내 친구 자리를 얘가 대신하면 어쩌지” 하는 불안이 같이 있었다. 기대와 경계심이 한 아이 안에 공존하는 셈이다. 사실 어른들이 챗봇 대할 때 느끼는 감정이랑 크게 다르지 않다. 다만 아이들은 그 감정을 말로 정리하는 게 서툴 뿐이다.

    몇 살부터 써도 되나, 기준부터 정리

    주요 AI 서비스는 대부분 이용약관에 나이 기준을 박아놨다. 현장에서 통용되는 기준은 대략 이렇다.

    • 13세 미만: 대부분의 챗봇 서비스가 단독 계정 생성을 막는다. 부모 계정으로 함께 쓰는 방식이 안전하다.
    • 13~17세: 계정 생성은 가능하지만 보호자 동의나 연동 기능을 켜두는 게 좋다.
    • 18세 이상: 제한이 거의 없다. 다만 결제나 개인정보 입력은 별개로 챙겨야 한다.

    나이 기준을 지켰다고 끝이 아니다. 같은 열두 살이라도 AI 말을 곧이곧대로 믿는 정도는 아이마다 다르다. 기준은 최소선일 뿐이고, 판단은 결국 부모 몫이다.

    AI로 숙제하면 진짜 머리가 나빠질까

    이 질문엔 정답이 없다. 답만 베껴 쓰면 실력이 늘 리가 없다. 반대로 풀이 과정을 캐묻고 스스로 검산하는 용도로 쓰면 오히려 도움이 된다. 결국 사용 방식 차이다.

    • 답을 바로 요구하지 않고 “어떻게 풀어야 해?”라고 과정을 묻게 한다.
    • AI가 준 답을 교과서나 다른 자료로 한 번 더 확인하는 습관을 들인다.
    • 에세이나 독후감은 AI가 쓴 문장을 그대로 제출하지 않고 자기 말로 고쳐 쓰게 한다.

    학교마다 AI 사용 규정이 제각각이다. 담임 교사나 학교 방침부터 먼저 확인하는 게 순서다.

    챗GPT·제미나이·클로드, 부모용 안전장치는 뭐가 다를까

    세 서비스 다 청소년 이용을 염두에 둔 장치는 갖췄다. 방식은 제각각이다.

    • 챗GPT: 보호자 계정과 자녀 계정을 연동해서, 민감한 대화가 감지되면 알림이 온다.
    • 제미나이: 구글 패밀리링크와 묶여서 나이대별로 답변 범위를 조절하는 방식을 쓴다.
    • 클로드: 아예 18세 미만 단독 이용을 제한하는 쪽에 가깝다. 학생용 별도 모드보다는, 사용 자체를 성인 보호자 아래 두는 접근이다.

    어느 쪽이 낫다고 단정하긴 어렵다. 아이 나이와 쓰는 목적에 따라 골라 쓰는 게 현실적이다.

    너무 빠졌다는 신호, 시간보다 태도를 봐라

    사용 시간만 재는 건 큰 의미가 없다. 오히려 눈여겨봐야 할 건 태도 변화다.

    • 친구나 가족과의 대화보다 AI와의 대화를 더 편하게 느낀다.
    • AI가 틀린 말을 해도 의심 없이 그대로 믿는다.
    • AI 사용을 못 하게 하면 유난히 예민하게 반응한다.

    이 중 하나만 걸린다고 당장 문제는 아니다. 다만 두세 개가 겹친다면, 사용 시간과 대화 내용을 한번 들여다볼 필요는 있다.

    집에서 바로 써먹는 규칙 3가지

    거창한 정책보다 단순한 규칙 몇 개가 먹힌다.

    • 공용 공간에서만 사용: 방문 닫고 혼자 쓰게 두지 않는다.
    • 대화 내용 가끔 같이 보기: 검열이 아니라 “요즘 뭐 물어봐?” 정도로 자연스럽게 물으면 충분하다.
    • AI 답변도 틀릴 수 있다고 미리 알려주기: 이 한마디가 의외로 제일 효과 있다.

    부모들이 자주 묻는 것들

    Q. AI 챗봇이 개인정보를 물어보면 위험한가요?
    이름, 학교, 사는 동네 같은 정보는 굳이 넣지 않는 게 안전하다. 아이한테는 “AI는 모르는 사람이랑 똑같다”고 설명하면 이해가 빠르다.

    Q. AI 캐릭터랑 대화하는 앱, 그냥 게임 아닌가요?
    겉모습은 캐릭터 대화 게임 같아도 실제로는 대형 언어모델이 응답을 만든다. 게임보다는 챗봇에 가깝다고 보고 접근하는 게 맞다.

    Q. 학교에서 AI 사용을 금지했는데 집에서는 써도 되나요?
    학교 방침이랑 집에서 쓰는 목적은 다를 수 있다. 다만 숙제나 시험 관련해서는 학교 규정부터 따르는 게 안전하다.

    출처: MIT Tech Review AI

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