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  • 정자 기증 절차와 자격, 익명성까지 제대로 짚어봤다

    정자 기증 절차와 자격, 익명성까지 제대로 짚어봤다

    네덜란드에 사는 한 47살 남성은 자기한테 이복형제가 몇 명인지조차 모른다. 익명 기증자의 정자로 태어났는데, 나중에 그 나라에서 익명 기증 자체가 법으로 금지되면서 관련 기록이 통째로 폐기됐기 때문이다. 정자 기증이라는 게 막상 들여다보면 생각보다 복잡한 제도다. 나라마다 규정도 완전히 다르다. 기증을 고민하는 사람이든, 시험관 시술을 준비 중인 부부든 — 이 제도가 실제로 어떻게 돌아가는지 한 번쯤 궁금해질 수밖에 없다.

    정자 기증, 실제로는 이런 순서로 진행된다

    먼저 클리닉에 신청서를 낸다. 그다음이 건강검진, 유전질환 가족력 조사, 성병 검사, 정액 검사 순서로 이어진다. 여기서 끝이 아니다. 검사를 통과한 정액이라도 바로 쓰이지 않는다. 최소 6개월간 냉동 상태로 격리 보관된다. 격리 기간이 끝나면 기증자를 다시 불러서 재검사를 한다. 잠복기가 긴 감염병이 나중에서야 발견되는 걸 막기 위해서다. 이 모든 단계를 통과해야 비로소 실제 시술에 정액이 쓰인다.

    기증자가 되려면 어떤 조건이 필요할까

    • 보통 만 18~40세 사이, 신체 건강한 성인
    • 본인과 직계가족 모두 유전질환 이력 없음
    • 정자 수, 운동성 등 정액 검사 기준 충족
    • HIV, 간염 등 감염병 검사 통과
    • 클리닉에 따라 심리 상담이나 학력·직업 정보까지 요구하기도 한다

    클리닉마다 세부 기준은 조금씩 다르다. 그래도 반복 검사로 건강 상태를 꼼꼼히 걸러내는 큰 흐름은 대체로 비슷하다.

    익명 기증과 공개 기증, 이 둘은 뭐가 다른가

    익명 기증은 기증자 신원을 아이와 부모 모두에게 절대 공개하지 않는 방식이다. 공개 기증, 이른바 오픈 도너는 다르다. 아이가 성인이 되면 기증자 정보를 요청할 권리가 생긴다. 네덜란드, 영국, 스웨덴은 이미 익명 기증 자체를 법으로 막았다. 자녀가 만 18세가 되면 유전적 뿌리를 알 권리를 보장해주는 식이다. 반대로 미국을 비롯한 여러 나라는 여전히 익명 기증을 허용한다. 같은 시술이라도 어느 나라에서 받느냐에 따라 자녀의 알 권리가 완전히 갈리는 셈이다.

    나라마다 다른 기증 제한선

    유럽 쪽 생식의학 단체들은 요즘 기증자 한 명이 낳을 수 있는 자녀 수를 제한하자는 논의를 계속 이어가고 있다. DNA 검사가 흔해지면서 한 기증자에게서 태어난 형제자매가 수십 명, 심하면 100명을 넘는 사례까지 확인됐기 때문이다. 이건 좀 과한 숫자다. 유럽 일부 국가는 기증자 한 명당 임신 가능한 가족 수를 10가족 안팎으로 묶어놓는다. 미국은 다르다. 연방 차원의 통일된 상한선이 없어서 클리닉이나 정자은행이 알아서 정하는 경우가 많다. 국내는 생명윤리법에 따라 의료기관 인증과 기록 관리 의무를 두는 방식으로 관리한다.

    DNA 검사로 형제자매를 찾아내는 사람들

    23andMe나 MyHeritage 같은 소비자용 DNA 검사가 흔해지면서 상황이 좀 달라졌다. 기록이 폐기됐거나 익명으로 처리됐던 기증자의 정체가 뜻밖에 드러나는 일이 늘고 있는 거다. 해외에는 도너 시블링 레지스트리처럼, 같은 기증자에게서 태어난 사람들끼리 서로 찾을 수 있게 도와주는 등록 사이트도 있다. 클리닉이 기록을 아무리 폐기해도 소용없다. 유전자 데이터베이스가 커질수록 신원 확인은 오히려 쉬워지는 구조라서, 익명성이라는 게 예전만큼 확실하게 지켜지기 어려워졌다.

    기증이나 시술 전, 이 다섯 가지는 꼭 확인하자

    • 클리닉이 보건당국 인증을 받은 곳인지
    • 기증자 한 명당 임신 가능 가족 수를 제한하고 있는지
    • 기증자 정보와 의료 기록을 얼마나 보관하고 언제 폐기하는지
    • 자녀가 성인이 됐을 때 유전적 정보를 알 권리가 있는지
    • 기증자의 향후 양육권·상속권은 법적으로 어떻게 정리되는지

    계약서 읽을 때 이 다섯 가지만 짚어봐도 나중에 벌어질 분쟁을 상당수 피할 수 있다.

    이건 또 뭐가 궁금하죠

    Q. 기증자한테 나중에 아이 양육 의무가 생기나?
    대부분 나라에서 정자은행을 통한 합법적 기증은 법적 부모 지위와 분리해서 본다. 다만 개인 간 사적 기증은 나라마다 판례가 갈려서 분쟁 소지가 남아있다.

    Q. 익명 기증이라도 나중에 신원이 드러날 수 있나?
    DNA 데이터베이스가 계속 커지면서 가능성도 같이 올라가는 추세다. 완전한 익명성을 기대하기는 점점 힘들어지고 있다.

    Q. 한 기증자에게서 태어난 형제자매가 몇 명인지 미리 알 수 있나?
    클리닉이 가족 수 제한 정책을 명시해둔 경우에만 확인 가능하다. 그런 정책이 없는 클리닉이라면 사전에 직접 문의해보는 게 안전하다.

    출처: MIT Tech Review AI

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  • LLM 머릿속엔 대체 뭐가 들어있을까 – AI 작동 원리 파헤치기

    LLM 머릿속엔 대체 뭐가 들어있을까 – AI 작동 원리 파헤치기

    어젯밤에 클로드한테 질문 하나를 던졌더니 3초 만에 그럴듯한 답이 나왔다. 근데 그 답이 모델 안에서 어떤 계산을 거쳐 나왔는지, 사실 만든 회사도 속 시원히 설명 못하는 경우가 많다. Anthropic 연구진이 클로드 내부를 들여다보다가 특정 개념을 다루는 ‘숨겨진 공간’ 같은 걸 찾아냈다는 소식이 최근 전해지면서, 이 질문을 다시 떠올리게 됐다. AI는 실제로 어떻게 생각하는 걸까.

    LLM을 업무에 쓰다 보면 결국 이 질문과 마주친다. 같은 질문인데 답이 매번 조금씩 다른 이유, 없는 사실을 그럴듯하게 지어내는 이유, 프롬프트를 어떻게 써야 원하는 답이 나오는지. 개발자가 아니어도 핵심만 딱 이해할 수 있게 풀어봤다.

    AI를 ‘블랙박스’라 부르는 이유

    딥러닝 모델 안에는 숫자(파라미터)가 수십억 개 들어있다. 개발자가 이 숫자를 하나하나 설계하는 게 아니다. 방대한 데이터를 학습시키는 과정에서 숫자들이 알아서 조정된다. 그래서 모델이 왜 이런 답을 냈는지 코드 한 줄로 짚어내기가 힘들다. 전통적인 소프트웨어는 사람이 ‘이 조건이면 이 결과’라는 규칙을 짠다. LLM은 다르다. 규칙 자체가 학습 과정에서 만들어진다. 결과는 보이는데 과정은 안 보인다. 이게 블랙박스 문제다.

    토큰과 임베딩 – 글자를 숫자로 바꾸는 과정

    AI는 글자를 글자 그대로 읽지 않는다. 문장을 잘게 쪼갠 조각을 토큰이라 부르고, 이 토큰 하나하나가 수백에서 수천 차원짜리 숫자 벡터, 임베딩으로 바뀐다. 이 숫자 공간 안에서는 뜻이 비슷한 단어끼리 가까이 놓인다. ‘고양이’와 ‘강아지’는 가깝고, ‘고양이’와 ‘은행 이자율’은 멀리 떨어진다. 결국 AI가 답을 만드는 과정은 이 벡터를 계속 변형하고 조합하는 작업이다. 겉으로는 문장, 속으로는 좌표 계산. 이게 진짜 정체다.

    • 토큰화: 문장을 단어나 부분 단어 단위로 쪼개는 과정
    • 임베딩: 각 토큰을 다차원 숫자 벡터로 표현하는 과정
    • 어텐션: 문장 내 다른 토큰과의 관계를 계산해 맥락을 반영하는 과정

    트랜스포머와 어텐션, 이 정도만 알면 충분하다

    요즘 나오는 LLM은 거의 다 트랜스포머 구조를 쓴다. 핵심은 어텐션(attention)이라는 메커니즘. 문장 속 단어 하나가 다른 단어를 얼마나 참고해야 하는지 가중치를 매기는 방식이다. ‘은행에 갔다’라는 문장에서 ‘은행’이 금융기관인지 강가인지, 이건 주변 단어를 봐야 안다. 그 맥락 파악을 어텐션이 담당한다. 이 계산이 수십, 수백 층 쌓이면서 처음엔 단순한 문법만 다루던 모델이 뒤로 갈수록 훨씬 추상적인 관계까지 처리하게 된다.

    모델 속에 있다는 ‘개념 공간’, 정체가 뭘까

    Anthropic이 진행하는 해석가능성(interpretability) 연구는 이 블랙박스를 열어보려는 시도다. 재미있는 발견 하나. 모델 안 뉴런 하나가 개념 하나만 딱 담당하는 게 아니라, 여러 개념이 뒤섞여서 표현된다는 점이다. 이걸 중첩(superposition)이라 부른다. 연구진은 스파스 오토인코더 같은 기법으로 이 뒤섞인 신호를 풀어내면서, 모델이 코드나 아첨, 특정 도시 같은 구체적 개념을 다루는 내부 패턴을 하나씩 찾아내고 있다. 뇌를 스캔해서 어느 부위가 어떤 생각과 연결되는지 지도를 그리는 작업, 딱 그거랑 비슷하다. 이런 연구가 쌓이면 모델이 왜 특정 답을 내놓는지, 왜 없는 사실을 지어내는지 좀 더 정확히 짚어낼 여지가 생긴다.

    없는 사실을 지어내는 이유 – 할루시네이션

    LLM은 정답을 ‘찾는’ 게 아니다. 다음에 올 확률이 가장 높은 토큰을 ‘예측’할 뿐이다. 그래서 학습 데이터에 없거나 애매한 질문을 받으면, 그럴듯해 보이는 문장을 이어 붙여서 답을 만들어낸다. 이게 할루시네이션이다. 모델 입장에서 거짓말할 생각은 없다. 확률적으로 제일 자연스러운 다음 단어를 골랐을 뿐인데, 그 결과가 사실과 다를 뿐이다. 요즘 나오는 모델들은 출처를 같이 제시하거나 모른다고 답하도록 학습시켜서 이 문제를 줄이고 있다. 완전히 없애지는 못했다. 솔직히 여기가 아직 갈리는 지점이다.

    알고 나면 프롬프트 쓰는 법이 달라진다

    내부 작동 원리를 알면 AI를 쓰는 방식도 자연히 바뀐다.

    • 맥락을 충분히 줘야 어텐션이 정확한 정보에 집중한다 – 질문만 던지지 말고 배경 정보도 같이 주는 게 낫다
    • 애매한 질문일수록 할루시네이션 확률이 올라간다 – 검증 가능한 근거나 문서를 함께 주는 편이 안전하다
    • 모델은 ‘이해’보다 ‘패턴 재현’에 가깝다 – 사실 확인이 필요한 작업엔 검색 기능이나 출처 인용을 같이 쓰는 게 낫다

    결국 AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람, 차이는 이 도구가 어떻게 답을 만드는지에 대한 감각에서 갈린다. 확률과 패턴으로 움직이는 도구라는 걸 알고 쓰면, 언제 믿고 언제 검증해야 할지 판단이 훨씬 쉬워진다.

    Tech Review AI 뉴스레터가 전한 바에 따르면, 이 내용은 MIT Tech Review AI에서 다뤘다.

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  • 휴스턴 ICE 총격 사건, 목격자한테 추방 협박까지 했다

    휴스턴 ICE 총격 사건, 목격자한테 추방 협박까지 했다

    텍사스 휴스턴에서 이민세관단속국(ICE) 요원이 검문 중이던 멕시코 국적 이민자를 총으로 쏴 숨지게 했다. 사망자 이름은 로렌조 살가도 아라우호. 인권단체들은 당시 상황이 담긴 바디캠 영상을 내놓으라고 요구하는데, 국토안보부(DHS) 쪽 답변이 좀 황당하다. 현장 요원들이 애초에 바디캠을 안 차고 있었다는 거다.

    휴스턴 검문 현장, 무슨 일이 있었나

    사건은 이번 주 초, 평범해 보이던 교통 검문 도중 터졌다. ICE 요원들이 살가도 아라우호의 차를 세웠고, 곧이어 총성이 울렸다. 그는 그 자리에서 숨을 거뒀다.

    목격자 증언에 따르면 순식간이었다고 한다. 주변엔 상황을 지켜본 시민이 여럿 있었던 걸로 전해진다. 이들 진술이 이번 사건 진상 규명의 열쇠로 떠오르면서, ICE의 대응 방식 자체가 도마 위에 올랐다.

    바디캠이 없다는 해명, 믿기 힘든 이유

    DHS는 총격에 연루된 요원들이 장기간에 걸친 사전 훈련 절차 때문에 바디캠을 착용하지 않은 상태였다고 밝혔다. 말이 되나 싶다. 연방 법 집행기관 대부분이 이미 바디캠을 표준 장비로 쓰는 마당에, 이 해명은 설득력이 한참 떨어진다는 지적이 나온다.

    • 바디캠 미착용 사유로 훈련 절차 지연을 내세움
    • 영상 증거가 없어 사건 경위 확인이 막힌 상태
    • 인권단체는 즉각적인 자료 공개를 요구 중

    영상이 없다는 사실 자체가 은폐 의혹을 더 키우는 모양새다. 유족 측 변호인은 목격자 진술과 주변 CCTV 확보에 주력하겠다고 밝혔다.

    목격자한테 추방 협박, 이건 선 넘었다

    진짜 논란은 따로 있다. 사건을 지켜본 목격자 중 일부가 서류 미비 이민자 신분이었는데, ICE가 이들에게 추방 가능성을 언급하며 진술을 압박했다는 의혹이 나왔다.

    인권단체들은 이를 명백한 증인 위협이자 사법 방해로 규정한다. 목격자가 자기 체류 신분이 드러날까 봐 진술을 꺼리게 되면, 정작 사건 진상 규명 자체가 불가능해질 위험이 있다. 우려가 나오는 이유다.

    강경 단속 기조가 낳은 후폭풍

    이번 사건, 최근 몇 달간 이어진 ICE의 공격적인 단속 방식과 무관하지 않다는 분석이 나온다. 트럼프 행정부 출범 이후 이민 단속 인력과 예산이 크게 늘었고, 현장 검문과 체포 건수도 눈에 띄게 늘었다.

    문제는 이 과정에서 과잉 대응 논란이 반복된다는 점. 총격 사망, 구금 중 사망, 강제 추방 절차상 인권 침해까지. 관련 소송과 항의가 미국 곳곳에서 동시다발적으로 벌어지고 있다.

    한국인 유학생·주재원도 남 일 아니다

    미국에 거주하거나 유학 중인 한국 국적자, 영주권자 입장에서도 이번 사건은 강 건너 불이 아니다. 서류 문제와 상관없이, 검문 현장에서 우연히 사고를 목격했다는 이유만으로 이민 신분 조사 대상이 될 수 있다는 선례가 만들어진 셈이다.

    실제로 재외동포청과 재미 한인단체들 사이에서는 최근 ICE 단속 강화에 따른 안전 수칙 안내가 늘고 있다. 여행이나 유학, 주재원 파견을 앞두고 있다면 미국 내 검문·검색 상황에서 어떻게 대응해야 할지 미리 알아두는 게 좋겠다.

    출처: The Verge

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  • 포켓몬고 10년 묵은 약속, 뉴욕서 뮤츠로 지켰다

    포켓몬고 10년 묵은 약속, 뉴욕서 뮤츠로 지켰다

    뉴욕 한복판에서 2,000명이 동시에 스마트폰을 들었다. 목표는 하나, 뮤츠였다. 나이언틱이 연 ‘포켓몬 GO 페스트 2026’ 현장 얘기다. 포켓몬고 출시 10주년을 맞아 마련된 이 자리에서, 2015년 첫 트레일러가 그렸던 장면이 드디어 현실이 됐다.

    2015년 영상이 남긴 숙제

    나이언틱이 공개했던 첫 티저를 기억하는 사람이라면 알 것이다. 도시 광장에 사람들이 우르르 모여 스마트폰을 하늘로 향한 채 뮤츠를 함께 포위하는 장면. 당시엔 순전히 상상이었다. 2016년 실제 게임이 나왔을 때, 이 정도 규모의 협동 전투는 없었다.

    레이드 배틀이 추가된 건 1년 뒤인 2017년. 그마저도 동네 체육관 단위 소규모 협력에 그쳤다. 뮤츠급 전설의 포켓몬을 잡으려면 최소 20명 안팎이 동시 접속해야 하는데, 이만한 인원을 실제로 한자리에 불러 모으는 대형 오프라인 행사가 자리 잡기까지 시간이 꽤 걸렸다.

    숫자로 보는 뉴욕 현장

    이번 GO 페스트 2026에는 미국 전역은 물론 해외에서 비행기 타고 온 팬들까지 몰렸다. 여러 팀으로 나뉜 참가자들이 뉴욕 곳곳 지정 구역을 돌며 동시다발로 뮤츠 레이드를 진행했다.

    • 참가 인원 약 2,000명, 상당수가 타 지역·해외에서 원정
    • 뉴욕 시내 여러 구역에서 동시에 진행된 대규모 레이드
    • 10주년 기념으로 특별 색상·특성을 지닌 뮤츠 등장

    이 정도 인원이 스마트폰 화면만 보며 한 목표로 움직이는 광경, 옆에서 보면 여전히 낯설다. 그런데도 큰 혼선 없이 레이드가 착착 진행됐다는 후기가 이어졌다. 이건 솔직히 운영이 꽤 매끄러웠다는 뜻이다.

    왜 10년이나 걸렸나

    단순히 사람만 모으면 되는 문제가 아니었다. GPS 기반 위치 게임 특성상 변수가 많다. 통신망 혼잡, 서버 부하, 도심 밀집 지역에서의 위치 오차까지. 나이언틱은 해마다 GO 페스트 규모를 키우며 서버 안정성과 대규모 접속 처리 능력을 조금씩 검증해왔다. 그 결과물이 이번 10주년 행사에서, 트레일러 속 장면에 근접한 형태로 나왔다.

    게임 커뮤니티 반응도 비슷하다. “출시 당시 약속했던 그림을 이제야 완성했다”는 평가가 나온다. 실제로 뮤츠처럼 등장 확률이 낮고 전투력이 강한 포켓몬은, 애초에 혼자 힘으로는 포획이 불가능하게 설계돼 있다.

    포켓몬고, 지난 10년 성적표

    포켓몬고는 누적 매출 80억 달러를 넘긴 장수 모바일 게임이다. 코로나19로 야외 활동이 위축됐던 시기에도 이용자를 붙잡아뒀다. 최근엔 나이언틱이 게임 사업부를 스코플리에 38억5000만 달러 규모로 넘기면서, 지금은 새 주인 아래에서 운영 중이다.

    매각 뒤에도 정기 업데이트와 대형 오프라인 행사가 계속되는 건 의미가 있다. 포켓몬고가 여전히 안정적인 현금 흐름을 만들어내는 자산이라는 뜻이니까. 10주년 행사의 규모와 완성도는, 새 운영사 체제에서도 이 지식재산권에 계속 투자하겠다는 신호로 읽힌다.

    국내 트레이너들에게도 남는 이야기

    포켓몬고는 국내에 2017년 1월 정식 출시됐다. 그보다 앞서 강원도 속초 일대가 GPS 경계 오류 덕분에 세계적인 ‘성지’로 떠올랐던 일화는 지금도 회자된다. 서비스 제한이 유독 심했던 한국에서, 한 지역 전체가 게임 하나 때문에 순례지가 된 사례. 흔한 일은 아니었다.

    이번 뉴욕 행사처럼 수천 명이 도심에 모여 함께 레이드를 벌이는 그림은, 인구 밀도 높고 대중교통 촘촘한 서울이나 부산에서도 충분히 통할 만하다. 국내 이용자층이 여전히 두꺼운 걸 감안하면, 나이언틱이나 스코플리가 한국에서 비슷한 대형 오프라인 이벤트를 기획할 가능성도 배제하긴 어렵다. 위치 기반 게임에 익숙한 국내 게임 업계 입장에서도, 오프라인 협동 이벤트가 장기 흥행의 열쇠가 된다는 사례로 눈여겨볼 만하다.

    출처: The Verge

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  • 애플, 결국 오픈AI 제소…하드웨어 기밀 유출 의혹

    애플, 결국 오픈AI 제소…하드웨어 기밀 유출 의혹

    애플이 결국 오픈AI를 법정에 세웠다. 전직 애플 직원 몇 명이 하드웨어 관련 영업비밀을 빼돌려 오픈AI로 넘겼다는 게 소송의 골자다.

    소장에 뭐라고 적혀 있나

    애플은 소장에서 “애플 출신 오픈AI 직원들에 의한 영업비밀 절취 패턴”을 발견했다고 밝혔다. 한두 명이 실수로 저지른 일이 아니라는 뉘앙스다. 조직적이고 반복적인 행위였다는 주장이다.

    이번 소송에서 애플이 콕 집어 지목한 곳은 오픈AI 산하 하드웨어 조직, IO 프로덕츠(IO Products)다. 애플 하드웨어 인력이 무더기로 옮겨간 바로 그 부서.

    IO 프로덕츠, 왜 하필 여기였나

    IO는 오픈AI가 2025년 5월 애플의 전설적 디자이너 조니 아이브(Jony Ive)의 스타트업 io를 약 65억 달러에 사들이며 만든 하드웨어 개발 조직이다. 아이브가 오픈AI와 손잡고 스마트폰을 대체할 차세대 AI 기기를 만들겠다고 선언한 뒤부터, 애플 하드웨어 엔지니어링 출신 인재들이 하나둘 자리를 옮겼다.

    • 조니 아이브 – 애플 수석 디자이너 출신, io 창업자
    • IO 프로덕츠 – 2025년 5월 오픈AI에 인수된 하드웨어 개발 조직
    • 인수 규모 – 약 65억 달러(주식 교환 방식)
    • 목표 – 아이폰을 대체할 새로운 폼팩터의 AI 디바이스 개발

    애플 입장에서 보면 다르게 볼 도리가 없다. 아이폰을 만들며 20년 가까이 쌓아온 산업 디자인, 부품 조달, 제조 공정 노하우가 고스란히 경쟁 프로젝트로 흘러 들어간 셈이니까.

    애플이 진짜 걱정하는 건

    애플의 우려는 명확하다. 아이폰을 위협할 새 AI 디바이스가, 다름 아닌 애플 출신 엔지니어들 손에서 완성되는 그림.

    The Verge 보도에 의하면 애플은 해당 직원들이 재직 당시 접근했던 설계 도면, 부품 사양, 시제품 관련 기밀 정보가 오픈AI 프로젝트에 그대로 쓰였다고 주장한다. 실리콘밸리에서 인재 이동에 따른 영업비밀 분쟁은 흔하다면 흔하다. 다만 애플과 오픈AI, 두 공룡의 정면충돌이라는 점에서 파장의 크기 자체가 다르다.

    AI 하드웨어 경쟁, 판이 커졌다

    휴메인의 AI 핀, 래빗 R1처럼 앞서 나온 AI 디바이스들은 시장에서 사실상 실패했다는 평가를 받았다. 그런데도 오픈AI가 조니 아이브까지 영입해 새 폼팩터에 돈을 거는 이유는 단순하다. 챗GPT 같은 대화형 AI를 스마트폰 없이 쓸 수 있는 전용 하드웨어 시장, 아직 비어 있다고 보는 거다.

    여기에 애플 자체 AI 전략인 시리 업그레이드가 계속 미뤄지는 상황도 겹친다. AI 기기 시장 주도권을 오픈AI에 넘겨줄 수 없다는 위기감이, 이번 소송의 수위를 끌어올렸을 가능성이 크다.

    오픈AI는 어떻게 나올까

    오픈AI 쪽 공식 입장은 아직 구체적으로 나온 게 없다. 다만 실리콘밸리 영업비밀 소송의 전례를 보면 답은 대강 나와 있다. 피고 측은 대개 “이직 직원이 가진 건 일반적인 업계 지식과 경험일 뿐, 특정 기밀이 아니다”라는 논리로 맞선다.

    관건은 애플이 법정에서 내놓을 증거가 얼마나 구체적이냐다. 이직한 직원이 실제로 애플 내부 문서나 도면 파일을 유출했다는 직접 증거가 나오면 오픈AI 쪽 입지는 크게 흔들린다. 반대로 정황 증거 수준에 그친다면? 수년짜리 장기 소송전으로 흘러갈 공산이 크다.

    국내 기업엔 남 얘기가 아니다

    당장 국내 소비자가 체감할 변화는 없다. 다만 이 사건, 삼성전자·LG전자를 비롯한 국내 하드웨어 제조사에도 시사하는 바가 있다.

    AI 스타트업들이 빅테크 출신 인재를 공격적으로 데려가는 흐름은 한국도 예외가 아니다. 대기업 출신 엔지니어가 스타트업이나 해외 기업으로 옮길 때, 영업비밀 보호와 정당한 이직 사이 경계선을 어디에 그을지가 점점 민감한 문제로 떠오르고 있다. 애플-오픈AI 소송의 결과는 국내 기업들이 이직 계약서와 비밀유지 조항을 다시 손보는 데도 참고 사례가 될 법하다.

    출처: The Verge

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  • 윈도우 디스크 용량 갑자기 부족해졌다면, 이 순서로 확인해보자

    윈도우 디스크 용량 갑자기 부족해졌다면, 이 순서로 확인해보자

    어제까지 멀쩡했던 C드라이브가 오늘 아침 보니 수십 GB가 사라져 있다. 작업이라곤 딱히 한 것도 없는데 말이다. 최근에는 백신 프로그램 업데이트 도중 로그 파일이 걷잡을 수 없이 쌓이면서 디스크를 순식간에 채워버린 사례까지 보고됐다. 보안 패치 하나가 오히려 저장공간을 통째로 잡아먹는 부작용을 낳은 셈이다. 원인도 모른 채 무작정 파일부터 지우다가 중요한 데이터까지 날리는 경우, 생각보다 많다. 그래서 디스크 용량이 부족할 때 확인해야 할 순서를 정리해봤다.

    탐색기 용량 표시는 그대론데 왜 경고가 뜰까

    탐색기에서 눈으로 보이는 파일 크기 합계와 실제 디스크 사용량은 계산 방식이 다르다. 종종 어긋난다. 설정 > 시스템 > 저장공간으로 들어가면 앱, 임시 파일, 시스템 및 예약된 저장공간 등 항목별로 얼마나 차지하는지 막대그래프로 바로 보인다. 여기서 유독 큰 항목이 눈에 띈다면, 그게 범인일 확률이 높다. ‘기타’나 ‘시스템 및 예약된 저장공간’ 항목이 비정상적으로 크다면 아래 순서대로 점검해보자.

    일단 임시 파일과 브라우저 캐시부터 의심

    가장 흔한 원인은 역시 임시 파일이다. 확인할 위치는 이렇다.

    • %temp% 폴더 – 프로그램 설치나 업데이트 후 남은 잔여 파일
    • C:\Windows\Temp – 시스템 레벨 임시 파일
    • 크롬, 엣지 같은 브라우저 캐시 – 오래 안 지우면 수 GB까지 쌓인다
    • 윈도우 업데이트 다운로드 폴더(SoftwareDistribution) – 업데이트 끝나고도 삭제 안 되고 남는 경우 흔함

    이 폴더들, 대부분 지워도 시스템엔 문제없다. 다만 %temp% 안에 지금 실행 중인 프로그램이 쓰고 있는 파일은 삭제가 안 될 수 있다. 그런 파일은 그냥 건너뛰고 진행하면 된다.

    범인이 백신일 수도 있다

    백신 프로그램은 실시간 검사 로그와 격리(quarantine) 파일을 계속 쌓아둔다. 윈도우 디펜더라면 C:\ProgramData\Microsoft\Windows Defender 경로에 로그와 격리 데이터가 저장되는데, 업데이트 버그나 설정 오류로 이 로그가 비정상적으로 커지는 사례가 실제로 있었다. 보안 패치 배포 직후 디스크가 갑자기 가득 찼다면, 백신 로그 폴더 크기부터 확인해볼 필요가 있다. 이건 좀 어이없는 케이스인데, 보안을 지켜준다는 프로그램이 저장공간을 갉아먹는 셈이니까. 서드파티 백신을 함께 쓰고 있다면 프로그램 설정에서 로그 보관 기간을 줄이거나 격리 파일을 주기적으로 비우는 옵션을 켜두는 게 재발 방지에 도움이 된다.

    보이지 않는 용량 먹는 하마, 복원 지점과 절전 파일

    눈에 잘 안 띄는 곳에서 용량을 크게 차지하는 두 가지가 있다.

    • 시스템 복원 지점 – 디스크 정리 설정에서 보관 용량을 제한하거나 오래된 복원 지점을 삭제하면 수십 GB가 확보되기도 한다
    • hiberfil.sys(최대 절전 모드 파일) – 램 용량만큼 그대로 디스크를 차지한다. 최대 절전 모드를 안 쓴다면 명령 프롬프트에서 powercfg /hibernate off로 아예 꺼버릴 수 있다

    디스크 정리 도구로 한 번에 청소

    윈도우 기본 도구인 디스크 정리(cleanmgr)를 실행하고 ‘시스템 파일 정리’까지 체크하면 이전 윈도우 업데이트 백업, 임시 인터넷 파일, 휴지통까지 한꺼번에 정리된다. 최신 윈도우를 쓴다면 설정 > 저장공간의 Storage Sense를 켜두길 추천한다. 일정 주기로 임시 파일과 휴지통을 알아서 청소해주니, 매번 손으로 확인 안 해도 된다. 이건 진짜 켜두는 게 이득이다.

    그래도 안 줄어든다면

    위 방법으로도 해결이 안 된다면 다음을 의심해봐야 한다.

    • WinSxS 폴더 – 윈도우 구성요소 저장소인데, DISM 명령(DISM /Online /Cleanup-Image /StartComponentCleanup)으로 정리 가능하다
    • 숨김 파일 및 시스템 파일 – 탐색기 폴더 옵션에서 표시를 켜야만 보이는 대용량 로그가 숨어 있을 수 있다
    • 복구 파티션, 듀얼 부팅용 파티션 – 별도 드라이브로 잡혀 있어서 착각하기 쉽다

    정확한 원인을 잡고 싶으면 WizTree나 TreeSize 같은 무료 도구로 폴더별 용량을 트리 형태로 시각화해보는 게 훨씬 빠르다. 탐색기로 폴더 하나하나 뒤지는 것보다 몇 배는 편하다. 솔직히 이거 안 써본 사람만 손해다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. 디스크 정리 후에도 용량이 안 늘어나요.
    A. 재부팅을 안 했다면 일단 재부팅부터. 삭제된 임시 파일 공간이 재부팅 전까지 반영 안 되는 경우가 종종 있다.

    Q. 백신 로그 폴더를 그냥 지워도 되나요.
    A. 프로그램이 실행 중일 때 강제로 지우면 오류 날 수 있다. 백신 설정 안에서 로그 삭제 옵션을 이용하거나, 프로그램 종료 후 정리하는 편이 안전하다.

    Q. SSD도 이런 문제가 생기나요.
    A. HDD든 SSD든 원인은 같다. 다만 SSD는 여유 공간이 부족하면 쓰기 속도 저하가 훨씬 빨리 체감된다. 최소 10~15%는 남겨두는 게 좋다.

    결국 체크 순서는 이렇다. 임시 파일 → 백신·보안 프로그램 로그 → 복원 지점과 절전 파일 → 시스템 파일. 이 순서대로만 훑어봐도 대부분의 디스크 부족 문제는 원인을 찾아 해결할 수 있다.

    출처: Ars Technica

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  • 소노스 에이스 vs 에어팟맥스, 노이즈캔슬링 헤드폰 뭐가 나을까

    소노스 에이스 vs 에어팟맥스, 노이즈캔슬링 헤드폰 뭐가 나을까

    소노스가 헤드폰 시장에 들어온 지 1년이 좀 넘었다. 스피커 회사가 웬 헤드폰이냐, 처음엔 다들 반신반의했던 것도 사실이다. 그런데 지금은 에어팟맥스, 소니 WH-1000XM5랑 나란히 비교 대상에 오르는 위치까지 왔다. 셋 다 20만~50만 원대를 오가는 프리미엄 라인이라 뭘 사야 할지 고민되는 사람이 꽤 많을 텐데, 각자 성격이 확실히 다르다. 하나씩 정리해봤다.

    소노스 에이스, 뭐가 다른가

    가장 큰 특징은 소노스 스피커 생태계와의 연동이다. TV 오디오 스와프 기능 덕분에 사운드바로 나오던 소리를 헤드폰으로 순간 이동시킬 수 있는데, 늦은 밤 가족이 자고 있을 때 조용히 넷플릭스 보고 싶은 상황엔 딱이다. 액티브 노이즈캔슬링도 준수한 편이고, 무게 배분이 잘돼서 오래 써도 목이 덜 피곤하다는 후기가 적지 않다. 다만 소노스 앱 완성도는 아직 손볼 구석이 남았다는 얘기가 꾸준히 나온다. 이건 좀 아쉬운 부분.

    에어팟맥스랑 비교하면

    아이폰, 맥, 아이패드를 쓰는 사람이라면 기기 간 자동 전환을 포기하기가 쉽지 않다. 아이폰으로 통화하다가 맥 회의로 넘어가는 순간 자연스럽게 이어지는 경험, 이건 아직 다른 브랜드가 못 따라오는 영역이다. 대신 배터리는 에어팟맥스 쪽 약점으로 꼽힌다. 완충 기준 20시간 안팎인데 소노스 에이스는 30시간 넘게 버틴다. 무게도 384g으로 꽤 무거운 편이라, 오래 쓰면 목 뒤쪽이 눌리는 느낌을 받는 사람이 적지 않다. 안드로이드 유저라면 애초에 에어팟맥스는 후보에서 빼는 게 맞다.

    소니 WH-1000XM5랑 비교하면

    노이즈캔슬링 성능만 놓고 보면 소니 XM5가 여전히 기준점이다. 오랜 세월 쌓인 알고리즘 덕분에 지하철, 비행기 같은 저주파 소음을 걸러내는 능력이 한 수 위라는 평가가 많다. 대신 디자인이 좀 오래된 느낌이라는 지적도 있고, 접이식 구조라 휴대성은 좋지만 힌지 부분 내구성 이슈가 종종 보고된다. 소노스 에이스는 접히지 않는 대신 구조가 단순해서 고장 날 부위가 적다는 장점이 있다. 음질 성향도 다른데, XM5가 저음을 두툼하게 강조하는 튜닝이라면 소노스 에이스는 상대적으로 평탄하고 자연스러운 쪽에 가깝다. 이건 취향 문제라 솔직히 여기서 갈린다.

    고를 때 체크할 3가지

    • 주력 기기 생태계 — 애플 기기 위주면 에어팟맥스, 안드로이드나 크로스플랫폼이면 소노스나 소니 쪽이 낫다
    • 노이즈캔슬링 우선순위 — 출퇴근길 소음 차단이 최우선이면 소니 XM5, 균형 잡힌 착용감을 원하면 소노스 에이스
    • 홈시어터 연동 여부 — 소노스 사운드바나 스피커를 이미 쓰고 있다면 TV 오디오 스와프 기능 하나만으로도 소노스 에이스를 살 이유는 충분하다

    세일 타이밍 노리는 법

    이런 프리미엄 헤드폰들, 정가 주고 사면 손해라는 말이 나올 정도로 할인 주기가 꽤 규칙적이다. 아마존, 베스트바이, 월마트 등 미국 리테일러 기준으로 소노스 에이스는 출시가 대비 30% 안팎 할인이 종종 뜨고, 블랙프라이데이나 프라임데이 시즌엔 폭이 더 커진다. 국내에서도 공식몰이나 쿠팡, 통신사 제휴 할인을 주기적으로 확인해두면 정가보다 10만 원 가까이 아끼는 경우가 흔하다. 신제품 발표 직전 시즌에도 기존 모델 재고 소진용 할인이 자주 나오니, 급하지 않다면 가격 알림 걸어두고 기다리는 것도 방법이다.

    이것도 궁금하죠?

    Q. 소노스 에이스는 안드로이드에서도 잘 쓸 수 있나?
    A. 앱 기능 대부분은 안드로이드에서도 동일하게 지원된다. 다만 애플 기기 전용인 공간 음향 기능 일부는 제한이 있다.

    Q. 유선 연결도 지원하나?
    A. USB-C 유선 연결을 지원해서 배터리가 없을 때도 오디오 인터페이스로 쓸 여지가 있다. 다만 이 경우 노이즈캔슬링은 꺼진다.

    Q. 방수 기능이 있나?
    A. 헤드폰 특성상 방수 등급은 따로 없다. 땀이나 가벼운 비 정도는 버티지만 운동용으로 쓰기엔 적합하지 않다.

    출처: The Verge

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  • 스마트 온도조절기, 국내 아파트에서도 될까 (추천 및 고르는 법)

    스마트 온도조절기, 국내 아파트에서도 될까 (추천 및 고르는 법)

    보일러 켜놓고 나왔나. 현관문 닫고 엘리베이터 기다리면서 그 생각 한 번쯤 해봤을 거다. 스마트 온도조절기 하나면 이 불안이 없어진다. 스마트폰으로 원격으로 끄고 켜고, 외출 패턴까지 학습해서 알아서 온도를 맞춰주는 기기가 요즘은 10만 원 안팎이면 살 수 있다. 문제는 막상 검색하면 구글 네스트, 에코비, 국내 보일러사 앱까지 이름이 너무 많다는 거다. 뭘 골라야 하나 싶어서 스마트 온도조절기가 뭔지, 국내 주거 환경에서 진짜 쓸 수 있는지, 어떤 기준으로 골라야 하는지 정리했다.

    스마트 온도조절기, 정확히 뭘 말하는 건가

    기존 온도조절기는 벽에 붙어서 켜고 끄는 스위치 역할만 했다. 스마트 온도조절기는 여기에 와이파이, 센서, 학습 알고리즘을 얹은 물건이다. 핵심 기능은 세 가지로 좁혀진다.

    • 스마트폰 앱으로 원격 온도 조절
    • 재실 감지 센서로 사람이 없으면 알아서 절전 모드 전환
    • 사용 패턴 학습으로 출퇴근 시간에 맞춰 미리 데워두거나 식혀두기

    미국이나 유럽처럼 중앙 냉난방(HVAC) 시스템을 쓰는 주택에서는 기기 하나로 난방과 냉방을 동시에 통제하니까 보급률이 높다. 구글 네스트, 에코비가 이 시장의 대표 주자다.

    국내에서 진짜 쓸 수 있나

    여기서 착각하는 사람이 많다. 국내 아파트나 빌라는 대부분 개별 보일러 난방이라 미국식 중앙 냉난방 배선 구조와 아예 다르다. 구글 네스트나 에코비를 해외 직구로 가져와도 국내 보일러 배선과 안 맞아서 설치 자체가 불가능한 경우가 흔하다. 대신 경동나비엔, 귀뚜라미, 린나이 같은 국내 보일러 제조사가 자체 앱으로 원격 온도 조절, 예약 난방을 지원한다. 최근 지어진 아파트라면 월패드 자체에 스마트홈 연동 기능이 들어있는 곳도 많다. 그러니 기기부터 사지 말고 관리사무소나 보일러 모델명부터 확인하는 게 순서다.

    구글 네스트, 에코비, 국내 보일러 앱 — 뭐가 다른가

    실제 쓰임새 기준으로 셋을 비교하면 이렇다.

    • 구글 네스트: 학습형 알고리즘이 가장 정교하고 구글 홈, 안드로이드 생태계와 연동이 매끄럽다. 다만 국내 보일러 배선 호환이 관건이라 사기 전 확인이 필수다.
    • 에코비: 룸센서를 추가로 달아 방마다 온도 편차를 잡아주는 게 장점이지만, 이것도 미국식 HVAC 기준 제품이라는 건 똑같다.
    • 국내 보일러 제조사 앱: 배선 걱정 없이 바로 쓸 수 있고 온수 예약, 외출 모드처럼 국내 생활 패턴에 맞춘 기능이 이미 들어있다. 대신 학습형 자동 제어 같은 고급 기능은 상대적으로 단순하다.

    정리하면 단독주택에 중앙 냉난방 배관이 깔려 있다면 네스트나 에코비 같은 해외 제품도 고려할 만하고, 일반 아파트라면 보일러 제조사 순정 앱이나 통신사 스마트홈 서비스부터 확인하는 게 현실적이다.

    전기·가스요금, 진짜 아낄 수 있나

    재실 감지와 예약 난방만 제대로 써도 불필요하게 켜놓는 시간이 줄어드니 체감 절감 효과는 작지 않다. 겨울철 외출할 때 무의식적으로 보일러를 계속 틀어놓는 습관이 있다면, 원격 종료 기능 하나만으로도 월 가스요금 차이가 눈에 보일 정도다. 다만 이미 절전 습관이 잡혀 있는 집이라면 기기값 대비 절감 폭이 크지 않을 수도 있다. 솔직히 여기서 갈린다. 새 기기 사기 전에 평소 난방 습관부터 한 번 점검해보는 게 우선이다.

    사기 전에 체크할 것들

    기기를 고르기 전에 이 항목들부터 확인하면 시행착오를 줄인다.

    • 지금 집 난방 방식이 개별 보일러인지, 중앙 냉난방인지
    • 보일러 제조사와 모델명, 자체 앱 지원 여부
    • 기존 월패드나 스마트홈 허브와 연동되는지
    • 와이파이 신호가 보일러실이나 현관 조절기 위치까지 잘 닿는지
    • 세일 시즌 할인가와 정가 차이 — 해외 제품은 특가 시즌에 사면 체감 가격이 크게 낮아진다

    설치는 직접 할 수 있나

    국내 보일러 앱 연동형은 대부분 기존 조절기를 통째로 바꾸지 않고 통신 모듈만 추가하는 방식이라 전문 기사 방문 설치로 진행되는 경우가 많다. 해외 스마트 온도조절기는 배선 작업이 필요해서 전기 지식이 없다면 셀프 설치는 권하지 않는다. 배선을 잘못 연결하면 보일러나 난방 회로 자체에 문제가 생길 여지가 있다. 확신이 안 서면 그냥 설치 기사를 부르는 편이 안전하다.

    결국 뭘 사야 하나

    중앙 냉난방 단독주택이라면 학습형 기능이 강한 해외 제품, 일반 아파트라면 보일러 제조사 순정 앱이나 통신사 스마트홈 서비스가 정답에 가깝다. 기기 자체보다 지금 집 난방 구조부터 파악하는 게 실패 없는 구매의 첫걸음이다.

    출처: The Verge

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  • 엔비디아 칩 중국 수출 규제, 2026년 지금 상황 총정리

    엔비디아 칩 중국 수출 규제, 2026년 지금 상황 총정리

    엔비디아 매출의 대부분은 데이터센터용 AI 칩에서 나온다. 그런데 이 칩, 중국에 팔아도 되는 걸까. 몇 년째 오락가락하는 얘기다. H20, 블랙웰… 이름 나올 때마다 뭐가 다른 건지 헷갈린다는 사람 많다. 핵심만 짚어본다.

    미국은 왜 엔비디아 칩을 막으려 할까

    AI 칩은 이제 단순 부품이 아니다. 군사력과 경제력을 좌우하는 전략 자산 취급을 받는다. 미국 정부 입장에서는 최첨단 GPU가 중국 군사 AI나 감시 시스템 고도화에 쓰이는 걸 경계한다. 그래서 상무부 산하 산업안보국(BIS)이 반도체 성능 기준선을 그어놓고, 그 선을 넘는 칩은 별도 허가 없이 중국 수출을 못 하게 막아뒀다. 이 기준선, 2022년 이후로 몇 번이나 바뀌었다. 그때마다 엔비디아는 규제를 살짝 비켜가는 저사양 모델을 새로 내놓는 패턴을 반복해왔다. 솔직히 이쯤 되면 두더지 잡기 게임 같다.

    H20, A800, 블랙웰… 등급부터 구분하자

    • A100·H100: 규제 이전 주력 칩. 지금은 중국 수출이 사실상 막혀 있다.
    • A800·H800: 성능 낮춰 중국 시장용으로 만들었던 모델. 이것도 결국 규제 대상에 들어갔다.
    • H20: 훈련 성능은 낮추고 추론 위주로 짠 중국 전용 칩. 판매 허용과 금지를 오락가락 반복 중.
    • 블랙웰(GB200 등): 최신 세대 칩. 중국 수출은 원칙적으로 막혀 있다.

    이름만 봐선 도무지 구분이 안 간다. 결국 기준은 하나다. 연산 성능 지표(FLOPS)와 칩 간 연결 대역폭. 이 두 가지로 규제선을 긋는다는 것만 알아두면 관련 뉴스 이해가 훨씬 쉬워진다.

    라이선스냐 전면 금지냐, 방식이 계속 바뀐다

    수출 규제라고 해서 무조건 금지는 아니다. 대부분 건별 라이선스 심사로 돌아간다. 엔비디아가 특정 물량을 중국에 팔려면 정부 승인이 필요하고, 승인 여부는 그때그때 정치 상황 따라 달라진다. 매출 일부를 미국 정부에 내는 조건이 붙었던 적도 있다. 업계에서도 이례적이라는 평이 많았다. 완화 시기와 강화 시기가 번갈아 오다 보니 엔비디아 주가도 이 뉴스 하나에 출렁이는 일이 잦다.

    중국도 가만있지 않는다: 자체 칩 개발 속도

    화웨이 어센드(Ascend) 시리즈, SMIC 파운드리 투자가 대표적이다. 아직 엔비디아 최신 칩만큼의 효율은 못 따라간다는 평가가 많다. 다만 격차는 조금씩 좁혀지는 중이다. 중국 정부가 자국 기업에 엔비디아 칩 대신 국산 칩을 쓰라고 압박한다는 보도도 나왔다. 이런 흐름과 무관하지 않은 얘기다. 규제가 오히려 중국 반도체 자립을 앞당기는 부작용을 낳고 있다는 지적, 꾸준히 나온다.

    투자자라면 이 숫자를 챙겨야 한다

    엔비디아 실적 발표 때마다 애널리스트들이 제일 먼저 묻는 게 있다. 중국 매출이 얼마나 빠졌냐는 것. 중국은 한때 데이터센터 매출의 20% 안팎을 차지하던 시장이다. 규제 강도에 따라 분기 실적이 크게 흔들린다는 얘기다. 반대로 규제 완화 신호가 나오면 주가가 바로 반응하는 경우도 많다. 수출 규제 뉴스 한 줄이 반도체 관련주 전반의 단기 변동성으로 이어진다고 봐도 무방하다.

    다음 수순은

    미국 행정부가 바뀔 때마다 정책 기조도 함께 흔들려왔다. 강경 기조와 완화 기조가 번갈아 나오는 패턴, 당분간 이어질 가능성이 높다. 여기에 네덜란드, 일본 같은 동맹국의 장비 수출 규제까지 맞물리면서 변수는 계속 늘어나는 모양새다. 결국 관전 포인트는 하나로 좁혀진다. 미국이 기술 우위를 지키는 것과 엔비디아가 세계 최대 시장 중 하나를 잃지 않는 것. 이 두 목표를 정치권이 어떻게 절충하느냐, 거기에 달렸다.

    MIT Tech Review AI가 전한 소식을 바탕으로 정리했다. 원문은 여기서 확인할 수 있다.

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  • 구글, AI가 만든 광고에도 라벨 붙이기 시작했다

    구글, AI가 만든 광고에도 라벨 붙이기 시작했다

    구글 검색이랑 디스커버, 유튜브에서 보는 광고 중에 AI가 만들었거나 손댄 게 있는지, 이제 클릭 몇 번이면 확인된다. 테크크런치 보도에 의하면 구글이 목요일에 ‘마이 애드 센터(My Ad Center)’에 새 항목을 추가하면서 이 사실을 알렸다.

    뭐가 달라졌나

    ‘이 광고는 어떻게 만들어졌나(how this ad was made)’ 탭 안에 ‘AI로 제작 또는 편집됨’이라는 라벨이 새로 붙었다. 눈앞의 배너나 영상 광고가 생성형 AI를 거쳤는지, 탭 하나 열어보면 바로 나온다.

    원래 마이 애드 센터엔 광고주 정보, 타겟팅 근거 같은 항목이 있었는데 거기에 AI 제작 여부가 하나 더 붙은 셈이다. 큰 개편은 아니다. 투명성 항목 하나 얹은 정도랄까.

    타이밍이 묘하다

    구글 광고 생태계에서 AI 생성 소재는 이미 예외가 아니라 기본값에 가깝다. 퍼포먼스 맥스(Performance Max) 캠페인은 몇 년 전부터 텍스트와 이미지를 AI로 자동으로 뽑아왔고, 최근엔 제미나이 기반 도구로 영상 광고까지 만들어준다.

    • 딥페이크성 이미지·영상 광고에 대한 이용자 불신 확산
    • EU AI Act 등 해외 규제 기관의 AI 콘텐츠 표시 의무화 움직임
    • 광고 신뢰도 하락이 곧 클릭률·매출 하락으로 이어진다는 업계 우려

    규제가 강제하기 전에 자율적으로 라벨을 붙여서 신뢰 문제를 먼저 관리하려는 포석으로 읽힌다.

    광고주는 반갑지 않을 수도

    이용자야 정보가 하나 늘어서 손해 볼 거 없다. 광고주는 다르다. ‘AI로 만든 광고’라는 딱지가 붙는 순간 클릭률이 떨어질 수 있다는 우려가 나온다. 실제로 스톡 이미지나 실사 촬영 기반 광고보다 AI 생성 이미지 광고의 신뢰도가 낮다는 설문 결과가 꾸준히 나왔다.

    다만 라벨이 붙는다고 AI 생성 광고 자체가 막히는 건 아니다. 표시만 될 뿐 집행은 그대로 가능하다. 그래서 광고주 입장에선 이제 크리에이티브를 어떻게 짜느냐가 더 중요해질 것 같다.

    구멍은 없나

    당장 눈에 띄는 한계도 있다. 라벨이 ‘마이 애드 센터’라는, 존재조차 모르는 이용자가 많은 설정 페이지 안에 숨어 있다. 실제로 몇 명이나 찾아볼지는 의문이다. 광고 화면 위에 배지가 바로 뜨는 방식이 아니라 몇 번 클릭해서 들어가야 하는 구조라, 체감 효과는 크지 않을 가능성이 높다. 솔직히 이건 좀 아쉬운 설계다.

    ‘어느 정도 편집됐을 때’부터 라벨을 붙이는지 기준도 아직 명확히 공개되지 않았다. 배경만 AI로 지운 사진과 인물 전체를 생성한 이미지를 같은 선상에서 취급할지, 이 부분은 두고 볼 일이다.

    국내 이용자·광고주가 챙길 부분

    네이버와 카카오도 이미 생성형 AI 기반 광고 소재 제작 도구를 붙이는 추세다. 구글의 이번 라벨 도입이 국내 플랫폼에도 비슷한 표시 기능 도입 압박으로 작용할 가능성이 있다. 공정거래위원회가 2024년 낸 ‘AI 생성 콘텐츠 표시 가이드라인’ 논의와도 맞물려서, 국내 광고 심의 기준에 참고 사례로 인용될 여지가 크다.

    국내 중소 광고주 입장에선 구글 광고 소재를 AI로 저렴하게 뽑아 쓰던 관행에 제동이 걸릴 수 있다는 점도 체크할 부분이다. 라벨 하나로 소비자 반응이 갈릴 수 있는 만큼, 크리에이티브 제작 방식을 다시 점검해볼 타이밍이다.

    출처: The Verge

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  • 앤커 붐2 스피커 69.99달러 특가, 스펙 보니 심상치 않다

    앤커 붐2 스피커 69.99달러 특가, 스펙 보니 심상치 않다

    100달러 밑에서 소리 좋고 방수까지 되는 블루투스 스피커, 찾기 진짜 힘들다. 대부분 거기서 거기인 미니 스피커뿐이다. 그런데 미국 쇼핑몰 우트(Woot)가 7월 10일까지 앤커 사운드코어 붐2(Anker Soundcore Boom 2)를 69.99달러에 풀었다. 더버지가 이 소식을 전했다.

    얼마나 싸진 거냐면

    정가는 99.99달러다. 우트 특가는 다른 유통사 할인가보다도 20달러 낮다. 정가 대비로 따지면 30% 수준까지 떨어진 셈. 숫자로 보면 이렇다.

    • 우트 특가: 69.99달러
    • 타 유통사 할인가: 약 89.99달러
    • 정가: 99.99달러

    물에 뜨는 스피커, 이게 핵심이다

    붐(Boom)이라는 이름값을 한다. IP67 등급 방수·방진이라 수영장이든 계곡물이든 빠뜨려도 별 문제 없고, 부력 설계 덕에 그냥 물 위에 둥둥 떠 있는다. 캠핑장이나 물놀이 갈 때 스피커 위치 신경 쓸 일이 확 줄어드는 구조.

    스펙 뜯어보기

    출력이 80W다. 이 가격대치고 꽤 세다. 티타늄 소재 드라이버에 앤커 자체 개발 베이스업(BassUp) 기술까지 얹어서 저음을 밀어준다. 배터리는 최대 24시간. 파티캐스트(PartyCast)로 여러 대 묶어서 동시 재생도 된다.

    • 출력 80W, 티타늄 드라이버 탑재
    • IP67 방수·방진, 부력 설계
    • 최대 24시간 연속 재생
    • 파티캐스트로 다중 스피커 연결 지원

    JBL 플립6, 소니 XB100이랑 비교하면

    같은 가격대인 JBL 플립6이나 소니 XB100과 비교하면 출력, 방수 둘 다 붐2가 한 체급 위다. 대신 무게는 좀 있는 편이라 들고 다니기보다는 한자리에 거치해두고 쓰는 쪽에 가깝다. 가격 대비 출력만 놓고 보면 경쟁 제품보다 확실히 앞선다는 점, 이번 특가가 매력적인 이유다.

    이 특가, 다시 뜰까

    우트는 하루 한정 품목만 파격가로 파는 방식이다. 재고 떨어지면 그걸로 끝. 아마존 계열 쇼핑몰이라 미국 내 배송은 빠른 편인데, 국내로 들여오려면 배송대행 거치느라 며칠 더 걸린다. 여름철, 그것도 캠핑·물놀이 성수기에 이 정도 스피커 특가는 자주 안 나온다. 타이밍이 잘 맞은 케이스.

    누구한테 어울리나

    캠핑, 낚시, 수영장 파티처럼 밖에서 스피커 험하게 굴리는 사람한테는 방수·부력이 실질적인 이점이다. 반대로 집 안에서만 쓰거나 휴대성 우선이면 더 작고 가벼운 모델이 낫다. 저음 빵빵한 소리 좋아하면 베이스업 기술 체감이 꽤 다르다.

    • 야외·물놀이 활동이 잦은 사람
    • 여러 대 연결해 파티용으로 쓰려는 사람
    • 저음 강조 사운드 선호하는 사람

    국내에서 사려면 뭘 따져야 하나

    사운드코어 붐2는 국내에도 정식 유통되긴 하는데, 정가가 미국보다 높게 책정된 경우가 많다. 우트 같은 해외 쇼핑몰 특가는 배송비, 관부가세 다 더해도 국내 정가보다 싸게 먹힐 때가 있어서 해외직구 쪽으로 눈 돌리는 사람 꽤 나올 듯하다. 다만 정식 수입 제품이 아니면 국내 A/S는 못 받는다고 봐야 한다. 여름 휴가철 앞두고 물놀이용 스피커 찾는 사람 늘어나는 시기니까, 배송 기간이랑 사후관리 조건 비교해보고 구매 경로 정하는 게 안전하다.

    출처: The Verge

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  • AI 블랙박스 문제, 왜 아무도 속을 못 들여다볼까 (해석가능성 정리)

    AI 블랙박스 문제, 왜 아무도 속을 못 들여다볼까 (해석가능성 정리)

    챗GPT나 클로드 같은 챗봇에 뭔가 물어보면 답이 몇 초 안에 나온다. 빠르다. 그런데 그 대답이 모델 안에서 정확히 어떤 경로를 거쳐 만들어졌는지, 사실 만든 회사도 제대로 설명 못 한다. 수천억 개짜리 숫자 뭉치(파라미터)가 뒤엉켜 돌아가는 신경망 속을 들여다보는 일. 자동차 엔진을 뜯어보지도 않고 소리만 듣고 구조를 짐작하는 것과 비슷하다. 이걸 AI 블랙박스 문제라 부른다.

    AI 블랙박스 문제, 정체가 뭘까

    대형 언어모델(LLM)은 입력 문장을 수많은 층(layer)을 거치며 벡터로 바꾸고, 그 벡터 연산 결과로 다음 단어를 뽑아낸다. 문제는 이 과정이 사람이 짠 규칙이 아니라는 데 있다. 학습 데이터에서 스스로 형성된 패턴이다. 일반 소프트웨어라면 개발자가 코드를 한 줄씩 읽으면 그만이지만, 모델의 판단 근거는 숫자 행렬 속에 흩어져 있어서 눈으로 확인하기가 쉽지 않다. 그래서 왜 이런 답을 냈는지, 어떤 개념을 근거로 추론했는지를 나중에라도 재구성하는 작업이 필요해진다.

    해석가능성이 왜 필요하냐면

    모델이 왜 그런 결론에 도달했는지 모르는 채로 의료 상담, 금융 심사, 자율주행 판단에 AI를 쓴다면 어떨까. 위험 부담이 커진다. 오작동이나 편향된 답이 나와도 원인을 못 짚으면 고치는 것도 답이 없다. 규제 기관들도 AI 의사결정의 근거를 요구하는 쪽으로 움직이는 중이다. 내부 동작을 설명하는 능력은 이제 안전성 검증의 핵심 요소로 자리 잡았다.

    AI 속마음, 어떻게 들여다보나

    • 프로빙(Probing): 모델 내부 벡터에 특정 개념(가령 긍정·부정 감정)이 얼마나 뚜렷하게 담겨 있는지 별도 분류기로 테스트하는 방식
    • 스파스 오토인코더: 뒤엉킨 벡터를 사람이 이해할 수 있는 단위 개념으로 쪼개서, 어떤 뉴런 조합이 어떤 의미와 연결되는지 찾아내는 방법
    • 회로 추적(Circuit tracing): 입력부터 출력까지 정보가 어떤 경로를 타고 흐르는지 단계별로 따라가며 지도를 그리는 접근

    MIT 테크놀로지 리뷰가 소개한 사례를 보면, 앤트로픽 연구진은 이 흐름을 한 단계 더 정교하게 파고드는 새로운 렌즈 기법을 공개했다. 모델이 개념을 조합하고 다음 단어를 고르는 순간, 그 미묘한 계산 변화까지 수치로 잡아내는 시도다. 이 정도면 거의 뇌를 실시간으로 촬영하는 수준 아닌가 싶다.

    모델 안에서 실제로 뭐가 나왔나

    이런 도구로 들여다본 모델 내부는 예상보다 훨씬 구조적이었다. 언어가 달라도 같은 개념이 공유되는 영역이 존재했고, 수학 문제를 풀 때는 사람의 계산법과는 다른 지름길을 스스로 만들어 쓰는 경우도 확인됐다. 더 재미있는 대목은 따로 있다. 답을 내놓기 전에 이미 결론에 가까운 방향을 정해두고, 이유는 나중에 짜맞추는 듯한 패턴이 관찰된 사례도 있었다. 겉으로 보이는 문장과 내부 계산 과정이 항상 일치하지는 않는다는 뜻. 신뢰성 검증이 왜 이렇게 까다로운지 이 대목에서 조금은 납득이 간다.

    빅테크는 왜 여기에 돈을 쏟아붓나

    모델이 커질수록 성능은 좋아진다. 대신 내부 동작을 이해하기는 더 힘들어진다. 성능과 투명성이 반비례하는 셈이다. 안전 관점에서 보면, 모델이 사용자를 속이거나 학습되지 않은 위험한 행동을 몰래 계획하는지 미리 잡아내는 게 핵심 과제다. 해석가능성 연구는 이런 잠재적 오작동을 배포 전에 발견할 사실상 유일한 수단이다. 그러니 안전팀 규모를 키우고 전담 연구소를 따로 두는 회사가 늘어나는 것도 이상한 일은 아니다.

    결국 뭐가 달라지나

    당장 일반 사용자가 체감할 변화는 크지 않다. 다만 장기적으로 보면, 모델이 왜 그렇게 답했는지 근거를 함께 내놓는 서비스, 오류가 터지면 원인을 추적해 빠르게 고치는 시스템으로 이어질 가능성이 높다. AI를 다루는 개발자 입장에서는 프롬프트 엔지니어링만큼이나 모델의 내부 동작 원리를 이해하는 역량이 점점 필요해질 것으로 보인다. 프롬프트만 잘 쓰면 된다는 시대는 저물고 있는 셈이다.

    짧게 묻고 답하기

    Q. 해석가능성 연구가 완성되면 AI가 100% 안전해지나?
    완전한 해결책은 아니다. 내부를 더 잘 이해하게 될 뿐, 모델 자체의 한계나 편향까지 사라지는 건 아니다.

    Q. 일반 개발자도 이런 기법을 써볼 수 있나?
    오픈소스로 공개된 스파스 오토인코더나 프로빙 도구가 있어서, 작은 규모 모델로 직접 실습해볼 수 있다.

    Q. 하필 왜 요즘 들어 이런 연구가 활발해졌나?
    모델 규모가 커지면서 오작동 시 파급력도 함께 커졌고, 규제 논의가 본격화되면서 내부 검증 수요가 늘었기 때문이다.

    출처: MIT Tech Review AI

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