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  • 구글·메타 반격, 오픈AI·앤트로픽 양강 구도 흔들려

    구글·메타 반격, 오픈AI·앤트로픽 양강 구도 흔들려

    3줄 요약

    • 메타가 월요일 ‘뮤즈 원더 풀’을, 구글이 화요일 ‘제미나이 4 아르곤’을 공개했어요. 오픈AI·앤트로픽 양강 구도에 정면으로 도전한 셈이에요.
    • 구글은 도입 기간 동안 토큰당 가격을 경쟁사보다 최대 80% 낮췄어요. 프로모션이 끝난 뒤에도 상당히 저렴한 가격을 유지하겠다는 입장이에요.
    • 성능 격차가 좁혀지면서 승부처가 가격, 그리고 수십억 명 규모의 사용자 생태계로 옮겨가는 분위기예요.

    월요일엔 메타가 뮤즈 원더 풀을, 화요일엔 구글이 제미나이 4 아르곤을 내놨어요. 이틀 연속 나온 두 프런티어 모델은 각각 오픈AI·앤트로픽의 최고 모델과 맞먹는다는 주장을 달고 나왔고요. 며칠 사이에 판이 뒤집힌 셈이에요.

    불과 일주일 전만 해도 그림은 달랐어요. AI 최전선은 오픈AI와 앤트로픽 두 회사만 겨루는 경기장처럼 보였죠. 구글은 한참 뒤처진 듯했고, 메타는 수십억 달러를 쏟아붓고도 진지한 경쟁자로 인정받지 못했어요. 중국에서 나온 최신 모델들도 인상적이긴 했지만 결국 따라가는 쪽이라는 평가가 우세했고요.

    더버지는 이 흐름을 두고 AI 경주가 다시 시작됐고, 이제는 누구도 승자를 장담하기 어려운 게임이 됐다고 짚었어요. 판이 흔들린 건 분명해요. 단, 지금까지 나온 성능 수치는 모두 회사가 직접 내놓은 것이라 순위가 바뀌었다고 단정하기엔 이른 단계예요.

    구글, 제프 딘 이탈 뒤 꺼낸 카드는 ‘최대 80% 싼 토큰’

    구글이 제미나이 3를 출시한 건 지난해 말이에요. 나올 때만 해도 강력했지만 우위는 오래가지 못했어요. 이후로는 소폭 개선만 이어졌고, 뒤이어 나온 오픈AI·앤트로픽 신모델은 물론 중국의 일부 오픈웨이트 모델에도 밀린다는 평가가 따라붙었죠.

    조직 안에서 벌어진 일들은 ‘구글이 최전선에서 발을 빼는 것 아니냐’는 시선을 키웠어요. 베테랑 임원 제프 딘이 여러 AI 연구자와 함께 회사를 떠나 스타트업을 차렸고, 노벨상 수상자 데미스 허사비스는 딥마인드의 일상 경영에서 한발 물러났어요. 일부 AI 조직은 딥마인드에서 구글 본사로 옮겨갔고요. AI의 무게중심이 런던에서 캘리포니아로 넘어간 것. 구글이 연구보다 상업화를 앞세운다는 관측도 여기서 나왔어요.

    화요일 공개된 제미나이 4 아르곤은 이런 평가를 뒤집으려는 모델이에요. 구글은 아르곤이 여러 벤치마크에서 오픈AI·앤트로픽 플래그십과 대등하거나 앞선다고 주장해요. 벤치마크가 지금도 얼마나 의미 있는 잣대인지는 따로 따져봐야 할 문제고요.

    정작 눈에 띄는 건 가격이에요. 도입 기간엔 토큰당 가격이 경쟁사보다 최대 80% 싸고, 프로모션이 끝난 뒤에도 상당히 저렴하게 유지한다는 게 구글 설명이에요. ‘최대’라는 단서가 붙어 있으니 모든 경쟁 모델보다 80% 싸다는 뜻으로 읽을 일은 아니에요. 그래도 최상위권 성능을 내세우면서 가격까지 크게 낮춘 조합은, 고객 입장에선 벤치마크 점수보다 훨씬 직접적인 변수예요.

    수십억 달러 들여 재정비한 메타, 이번엔 GPT-6 아스트라와 견준다

    메타 쪽은 더 극적이에요. 구글은 막대한 자금과 딥마인드 덕분에 오랫동안 ‘넘어야 할 상대’였지만, 메타는 최전선에서 존재감을 보여준 적이 없거든요. 노력이 부족했던 건 아니에요. 내놓는 모델마다 뚜렷한 인상을 남기지 못했을 뿐이죠.

    메타가 지난해 AI 조직을 통째로 뜯어고친 이유예요. 인재와 인프라에 수십억 달러를 썼고, 스케일AI와 그 공동창업자 알렉산더 왕에게 들인 돈도 여기에 포함돼요. 새로 꾸린 슈퍼인텔리전스 랩스는 4월 첫 대형 모델 뮤즈 스파크를 내놨어요. 결과는 ‘인상적이지만 프런티어급에는 못 미친다’는 평가.

    반전은 이번 주 월요일에 나왔어요. 메타는 새로 공개한 뮤즈 원더 풀이 자체 테스트의 여러 벤치마크에서 GPT-6 아스트라, 클로드 오퍼스 5.5, 클로드 페이블 5.1 같은 선두 모델과 어깨를 나란히 했다고 설명해요. 마크 저커버그의 회사가 마침내 AI 최전선에 들어섰다는 얘기죠. 다만 근거가 ‘자체 테스트’라는 점에서 구글 아르곤의 벤치마크 주장과 같은 한계를 안고 있어요. 외부 검증이 붙기 전까지는 메타의 주장으로 받아들이는 편이 맞아요.

    구분 구글 메타
    새 모델 제미나이 4 아르곤 뮤즈 원더 풀
    공개 시점 이번 주 화요일 이번 주 월요일
    직전 상황 제미나이 3(지난해 말) 이후 소폭 개선에 그침 뮤즈 스파크(4월) 공개, 프런티어급엔 못 미침
    성능 주장 여러 벤치마크에서 오픈AI·앤트로픽 플래그십과 대등하거나 우위 자체 테스트에서 GPT-6 아스트라·클로드 오퍼스 5.5·클로드 페이블 5.1과 경쟁 가능
    눈에 띄는 무기 도입 기간 토큰당 최대 80% 저렴, 이후에도 상당히 저렴 단기간에 인기를 끈 뮤즈 에이전트 어시스턴트와 수십억 명 사용자 기반
    조직 변화 제프 딘 이탈, 허사비스 일상 경영 후퇴, 일부 팀 본사 이동 스케일AI·알렉산더 왕 등에 수십억 달러 투입하며 재정비

    오픈AI·앤트로픽엔 없는 것, 수십억 명이 쓰는 제품

    이번 일이 신모델 두 개 출시로 끝나지 않는 건 회사 체급 때문이에요. 구글과 메타는 막대한 자금에 더해 수십억 명이 쓰는 제품 생태계를 이미 갖고 있어요. 오픈AI나 앤트로픽 같은 신생 AI 기업이 단기간에 따라잡기 어려운 자산이죠.

    메타의 뮤즈 에이전트 어시스턴트가 좋은 예예요. 보안·개인정보 우려가 계속 불거지는데도 짧은 기간에 인기를 끌었어요. 논란을 안고도 퍼질 만큼 수십억 명을 곁에 둔 회사의 유통력이 강하다는 뜻이에요. 오픈AI는 처지가 달라요. 자체 생태계를 만드는 데 더 애를 써야 하고, 그래서 스스로를 메타의 대안으로 내세우는 중이에요.

    • 성능 격차 축소: 구글·메타 모두 오픈AI·앤트로픽 최상위 모델과 맞먹는다고 주장
    • 가격 압박: 제미나이 4 아르곤의 토큰당 최대 80% 도입 할인
    • 유통력: 수십억 명이 이미 쓰고 있는 기존 제품 생태계
    • 오픈AI의 대응: 자체 생태계 구축에 공을 들이며 메타의 대안을 자처

    구글의 가격 정책도 같은 맥락에 있어요. 성능이 비슷해지면 고객은 결국 단가와 접근성을 따지게 돼요. 자금 여력이 큰 회사가 대폭 할인을 들고 나온 만큼, 경쟁사들도 가격표를 다시 들여다봐야 하는 압박이 커질 것으로 보여요.

    국내에선 API로 서비스 만드는 개발사가 먼저 영향권

    한국에서 변화를 먼저 체감할 쪽은 일반 사용자보다 개발자와 스타트업으로 보여요. 해외 프런티어 모델 API로 서비스를 만드는 곳이라면 토큰 단가가 곧 원가예요. 최상위권 성능을 내세운 모델이 경쟁사보다 최대 80% 싸게 나왔다는 건 무시하기 어려운 변수고요.

    그동안 오픈AI·앤트로픽 모델을 써 온 국내 서비스라면, 토큰 가격이 공개된 제미나이 4 아르곤을 비교 테스트 후보에 올려볼 만해 보여요. 어디까지나 전망이에요. 벤치마크 점수가 한국어 업무 품질로 그대로 이어진다는 보장은 없거든요. 뮤즈 원더 풀은 외부 개발자에게 어떤 방식으로 제공되는지부터 확인해야 하고요. 지금 당장 비교표에 넣을 수 있는 건 아르곤 쪽이라는 얘기예요.

    일반 사용자 쪽 변화는 더 늦게 올 가능성이 커요. 경쟁이 치열해지면 AI 서비스 요금이나 무료 제공 범위가 달라질 여지는 있지만, 업계 흐름을 보고 하는 추측일 뿐 구체적인 근거가 나온 건 아니에요. 메타 쪽 AI 에이전트를 쓰게 된다면, 뮤즈 어시스턴트를 둘러싼 보안·개인정보 우려가 꾸준히 제기돼 왔다는 점은 기억해 둘 만해요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 메타는 월요일 뮤즈 원더 풀을, 구글은 화요일 제미나이 4 아르곤을 공개했어요.
    • 구글은 아르곤 도입 기간 동안 토큰당 가격을 경쟁사보다 최대 80% 낮게 책정했고, 프로모션이 끝난 뒤에도 상당히 저렴하다고 밝혔어요.
    • 메타는 자체 테스트 결과 여러 벤치마크에서 GPT-6 아스트라, 클로드 오퍼스 5.5, 클로드 페이블 5.1과 경쟁 가능한 성능을 냈다고 밝혔어요.
    • 구글에선 제프 딘 이탈, 데미스 허사비스의 일상 경영 후퇴, 일부 AI 팀의 본사 이동 같은 조직 재편이 있었어요.

    아직 불확실한 것

    • 성능 주장은 모두 각 회사 발표와 자체 테스트가 근거예요. 제3자 검증 결과는 이번 내용에 없어요.
    • 아르곤의 도입 할인이 언제까지인지, 그 뒤 정확한 요금이 얼마인지는 나오지 않았어요.
    • 뮤즈 원더 풀의 가격과 외부 제공 방식도 알려지지 않았어요.
    • 구글이 제미나이 4 아르곤의 할인 요금을 한국 개발자에게도 똑같이 적용할지, 국내 이용 조건은 어떤지도 아직 확인되지 않았어요.
    • 제미나이 3의 우위가 짧게 끝났던 걸 생각하면, 이번 추격이 얼마나 오래갈지도 미지수예요.

    오픈 모델 추격·안전 논란 속, 성능 하나로는 못 지키는 선두

    경쟁의 성격도 바뀌는 중이에요. 더 강력한 모델을 향한 경주는 갈수록 위태로워지고 있어요. 안전 우려와 통제를 벗어난 AI 사고가 잇따르면서, 개발 속도를 늦추자는 목소리도 커졌고요.

    오픈 모델의 빠른 성능 향상은 또 다른 변수예요. 한 회사가 오래 앞서가기가 점점 어려워졌고, 순수 성능만으로 선두를 지키기는 힘든 구도가 됐어요. 그렇다면 자금과 유통망, 수십억 명의 사용자를 함께 가진 구글과 메타가 오픈AI·앤트로픽에는 없는 카드를 쥐고 있는 셈이에요. 성능 우위가 얼마나 빨리 사라지는지는 구글이 제미나이 3로 이미 겪어 봤고요.

    두 회사가 오랫동안 추격자였던 건 사실이에요. 그래도 지난 일주일을 보면 구글과 메타를 경쟁 구도에서 빼는 건 섣부른 판단이에요. 다음으로 볼 건 두 가지. 아르곤 할인이 끝난 뒤의 실제 가격, 그리고 뮤즈 원더 풀의 성적이 외부 검증에서도 유지되는지예요.

    출처: The Verge

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  • MS·일본 경찰, 피싱 10억 건 공급처 무력화

    MS·일본 경찰, 피싱 10억 건 공급처 무력화

    3줄 요약

    • 마이크로소프트(MS)는 일본 경찰청과 함께 조사해 사기범 전용 장터 ‘YAM 스토어’와 피싱 키트 ‘CoGUI’, ‘Iron Man’을 찾아냈고, 이를 무력화하는 데 참여했다.
    • 세 플랫폼은 2026년 1월부터 10억 건 이상의 악성 메시지 발송에 쓰였다. 표적은 150개국 이상, 7만 5,000곳이 넘는 조직이다.
    • MS는 관련 계정 2만 개 이상을 정지하고, 사칭·사기에 쓰인 도메인 10만 개 이상을 차단했다.

    있지도 않은 주차 과태료 고지와 가짜 택배 배송 안내 같은 사기 문자는 한 번쯤 받아봤을 법하다. 이런 문자를 대량으로 공급하던 통로 하나가 끊겼다. 2026년 1월부터 전 세계로 퍼진 악성 메시지가 10억 건 이상이다. 그 출처를 거슬러 올라가 보니 끝에 장터 한 곳과 피싱 키트 두 종이 있었다. MS는 일본 경찰청과 함께 이 유통 구조를 추적했고, 이를 무너뜨리는 작업에도 힘을 보탰다고 밝혔다.

    계정 파는 ‘YAM 스토어’, 대량 발송 키트 ‘CoGUI’·’Iron Man’

    추적 대상은 셋이다. 사기범만 상대로 장사하던 장터 ‘YAM 스토어’와 피싱 키트 ‘CoGUI’, ‘Iron Man’. 뜯어보면 역할 분담이 꽤 깔끔하다. MS 보고서에 나온 흐름은 이렇다. 사기범들은 YAM 스토어에서 도용됐거나 부정하게 만들어진 MS·구글 계정을 사들인다. 그다음 피싱 키트로 사기 메시지를 대량 발송한다. 계정은 장터에서, 발송 도구는 키트에서 조달하는 분업 구조라고 보면 된다.

    개발자 입장에서 더 눈이 가는 건 YAM 스토어가 계정을 마련한 방식이다. 이들은 실제 기관이 갱신하지 않아 만료된 웹 도메인을 가로챘고, 존재하지도 않는 기관의 웹사이트를 만들었다. 이걸 발판 삼아 MS 계정을 발급받은 다음 되팔았다. 만료된 도메인을 그냥 내버려 두면 남의 손에서 어떻게 쓰이는지 아주 선명하게 보여주는 사례다. Iron Man은 은행이나 경찰서 같은 기관을 사칭하는 템플릿을 2,300종 이상 제공했다. CoGUI는 사정이 다르다. 사기 메시지 발송에 쓰였다는 사실 말고는 세부 기능이 원문에 나와 있지 않다.

    플랫폼 성격 원문에서 확인된 기능
    YAM 스토어 사기범 전용 장터 도용·부정 생성된 MS·구글 계정 판매, 만료 도메인 탈취, 가짜 기관 웹사이트로 MS 계정 확보 후 재판매
    CoGUI 피싱 키트 사기 메시지 발송에 사용(세부 기능은 원문에 없음)
    Iron Man 피싱 키트 은행·경찰서 등 기관 사칭 템플릿 2,300종 이상 제공

    규모는 이렇다.

    • 악성 메시지: 2026년 1월 이후 10억 건 이상
    • 그중 MS 고객을 노린 메시지: 7억 5,000만 건 이상
    • 표적 조직: 전 세계 7만 5,000곳 이상, 150개국 이상
    • 표적 유형: 일반 소비자, 의료기관, 금융기관, 그 밖의 기업
    • 운영자 수익: 수천만 달러 규모

    마지막 줄을 그냥 넘기면 안 된다. 수익이 수천만 달러 규모라는 건 이 일이 몇몇이 벌인 일탈이 아니라 돈이 되는 사업으로 굴러갔다는 뜻이다. 장터와 키트라는 형태로 상품화돼 있었던 것도 그래서 이해가 된다.

    계정 2만 개 정지·도메인 10만 개 차단, 사기범 대신 도구를 노렸다

    MS가 밝힌 조치는 세 가지다. YAM 스토어와 연결된 계정 2만 개 이상을 비활성화했고, 사칭과 사기에 쓰인 웹 도메인 10만 개 이상을 차단했다. 나머지 하나는 의료 분야 사이버보안 비영리단체 Health-ISAC과 함께했다. 두 곳은 세 플랫폼을 돌리던 도메인을 압류한 뒤 접속 경로를 다른 곳으로 돌렸다.

    이번 단속에서 중요한 건 어디를 쳤느냐다. 사기범 개개인이 아니라 그들이 함께 쓰던 도구 공급처를 겨냥했다. 계정과 도메인, 사칭 템플릿을 한곳에서 살 수 있으면 기술이 없는 사기범도 대량 발송에 쉽게 손을 댄다. 뒤집어 말하면 공급처가 막히는 순간 그 위에서 활동하던 사기범 다수가 한꺼번에 발이 묶이는 효과를 기대할 만하다. 범인을 하나씩 쫓을 때보다 한 번의 조치가 닿는 범위가 훨씬 넓다.

    숫자를 보면 누구를 노렸는지도 드러난다. 10억 건 가운데 7억 5,000만 건 이상이 MS 고객을 겨냥했다. MS 계정 이용자가 주된 표적이었다고 보는 게 자연스럽다. Health-ISAC이 이 작업에 이름을 올린 것도 의료기관이 표적에 들어 있었던 것과 관련이 있어 보인다. 다만 이 연결은 정황에서 끌어낸 추정이다.

    한국 피해 여부는 미확인, 수법은 국내 스미싱과 그대로 겹친다

    피해가 난 곳이 150개국이 넘는다는데, 정작 그 나라들이 어디인지는 원문에 없다. 그래서 한국 이용자가 이 조직의 메시지를 실제로 받았는지는 지금으로선 확인되지 않는다. 그렇다고 남 얘기로 넘기기는 어렵다. 수법이 국내에서 흔히 보는 스미싱과 판박이라서다.

    • 주차 과태료나 택배 배송 안내를 미끼로 한 문자, 은행·경찰을 사칭한 메시지는 국내에서도 익숙하다 못해 지겨운 유형이다.
    • 사기범들이 사고판 계정은 MS·구글 계정이었다. 그렇다면 아웃룩이나 지메일 이용자에게 정상 계정에서 보낸 것처럼 보이는 피싱 메일이 왔을 가능성이 있다(추정).
    • 도메인 차단과 압류로 이 조직이 쓰던 링크는 더 이상 작동하지 않을 것으로 보인다(추정). 하지만 같은 수법을 쓰는 다른 조직까지 사라지는 건 아니다.

    대응법이 새로 생기는 건 아니고, 조심해야 할 메시지의 겉모습이 달라진다. 이번처럼 실제 기관이 쓰던 옛 도메인이나 진짜 계정을 거쳐 온 메시지는 보낸 주소만 봐서는 진짜인지 가리기 어렵다. ‘발신 주소부터 확인하라’는 흔한 조언이 여기선 잘 안 통한다는 얘기다. 결국 기본으로 돌아가야 한다. 문자나 메일 속 링크는 누르지 말고 해당 기관의 공식 앱을 열거나, 주소창에 주소를 직접 입력해서 확인하자. 심심한 답이지만 여전히 이게 가장 확실하다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • MS와 일본 경찰청이 함께 조사해 YAM 스토어, CoGUI, Iron Man을 추적했다.
    • 세 플랫폼은 2026년 1월부터 10억 건 이상의 악성 메시지 발송에 쓰였고, 그중 7억 5,000만 건 이상이 MS 고객을 노렸다.
    • MS는 YAM 스토어와 연결된 계정 2만 개 이상을 비활성화하고, 도메인 10만 개 이상을 차단했다.
    • MS는 Health-ISAC과 함께 세 플랫폼의 도메인을 압류하고 접속 경로를 돌렸다.

    아직 불확실한 것

    • 운영자가 누구인지, 체포·기소됐는지. 일본 경찰청이 조사에 참여했지만 원문에는 사법 처리 결과가 없다.
    • 피해 국가 150여 곳의 명단과 한국 포함 여부
    • CoGUI의 세부 기능과 사용 규모
    • YAM 스토어에서 거래된 구글 계정에 대해 구글이 따로 조치했는지
    • 운영자가 정확히 얼마를 벌었는지, 새 도메인과 계정으로 다시 활동할지

    만료 도메인 수법은 값싸다, 관건은 사기 조직의 재건 속도

    더버지는 이번 조치로 가짜 과태료·택배 문자를 앞으로 덜 받게 되길 바란다고 썼다. 그 바람이 이뤄질지는 운영자들이 새 계정과 도메인을 얼마나 빨리 다시 마련하느냐에 달렸다. 마음에 걸리는 건 비용이다. 만료 도메인을 가로채고 가짜 기관을 세우는 데는 돈이 별로 들지 않는다. 같은 수법이 이름만 바꿔 다시 나타날 가능성이 남아 있다고 보는 이유다.

    그렇다고 이번 단속의 의미가 작아지지는 않는다. 기업과 수사기관, 업계 비영리단체가 한데 모여 사기 조직의 도구 공급처를 직접 겨눴다는 점은 그 자체로 의미가 있다. 다음 승부처는 아마 더 앞단이 될 거다. 계정을 발급하고 도메인을 관리하는 단계에서 수상한 징후를 얼마나 일찍 잡아내느냐가 관건이다. 가짜 기관 웹사이트 하나로 계정이 발급됐다는 이번 사례를 보면, 가입 절차나 도메인 관리를 맡은 개발자에게도 남의 숙제만은 아니다.

    출처: The Verge

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  • 오픈AI, 美 8개 주에 줄소송…‘아동 안전 속였다’

    오픈AI, 美 8개 주에 줄소송…‘아동 안전 속였다’

    3줄 요약

    • 아이오와, 캔자스, 네브래스카, 웨스트버지니아, 아칸소, 애리조나, 아이다호, 몬태나 등 미국 8개 주가 오픈AI를 상대로 각각 소송을 냈다.
    • 핵심 혐의는 주별 소비자보호법 위반이다. ChatGPT를 ‘안전하고 청소년에게 적합한 도구’로 홍보하면서 실제 위험은 알리지 않았다는 것이다.
    • 오픈AI는 “업계 최고 수준의 연령별 보호 장치”를 갖췄다고 반박했다. 아울러 특정 기업이 아닌 AI 업계 전체에 적용되는 정책을 요구했다.

    소장은 하나가 아니라 여덟 개예요. 아이오와, 캔자스, 네브래스카, 웨스트버지니아, 아칸소, 애리조나, 아이다호, 몬태나가 공동 소송으로 묶지 않고 저마다 오픈AI를 법정에 세웠습니다. 로이터가 처음 전한 이 소송들은 결국 한 문장으로 모입니다. 오픈AI가 ChatGPT를 만들면서 안전보다 이익을 먼저 챙겼고, 그 위험을 소비자에게 제대로 알리지 않았다는 거죠.

    눈여겨볼 건 주 정부들이 꺼내 든 무기예요. 지금까지 AI 규제 얘기는 대부분 ‘새 법을 만들자’에서 출발했거든요. 이번엔 다릅니다. 이미 있는 소비자보호법을 그대로 가져와 AI 챗봇 회사에 들이댔어요.

    소장의 과녁은 ChatGPT에 걸린 ‘안전하다’는 간판

    소장 논리는 의외로 단순해요. 오픈AI는 ChatGPT를 “안전을 최우선으로 하는, 청소년에게 적합한 도구”라고 소개해 왔습니다. 주 정부들 눈에 비친 실제 모습은 “취약한 이용자에게 위험한” 제품이었고요. 말과 실제가 다르니 기만, 위험을 경고하지 않았으니 소비자보호법 위반. 뼈대는 이게 전부입니다.

    대신 위험 목록은 꽤 구체적이에요. 소장에 담긴 내용을 추리면 네 가지로 정리됩니다.

    • 비판적 사고 능력을 떨어뜨린다
    • 편집증과 망상을 부추긴다
    • 위험한 의료 조언을 내놓는다
    • 건강하지 않은 행동과 관계를 조장한다

    이 주장을 받치려고 주 정부들은 10대와 성인 이용자 가족들이 낸 여러 소송을 끌어왔어요. 하나같이 ChatGPT가 가족의 죽음에 영향을 미쳤다고 주장하는 사건들이죠. 혐의는 여기서 두 개가 더 얹힙니다. 미성년자 데이터를 수집했다는 것, 그리고 나이 어린 이용자를 걸러내는 데 소홀했다는 것.

    조금 뜻밖인 대목도 있습니다. 최근 잇따른 ‘폭주 AI(rogue AI)’ 해킹 사건까지 소장에 들어갔거든요. 주 정부들은 이걸 오픈AI의 “무모함”을 보여주는 증거로 내세웠는데, 정작 어떤 사건을 가리키는지는 기사만으로 확인이 안 돼요. 그래도 아동 보호 소송에 보안 사고를 엮었다는 사실 자체가 하나의 신호입니다. 특정 기능 하나가 고장 났다는 게 아니라, 회사가 안전을 대하는 태도 전반을 문제 삼겠다는 뜻으로 읽히니까요.

    애리조나는 ‘비영리 초심’을 꺼냈고, 오픈AI는 ‘업계 전체’로 맞받았다

    여러 소장 가운데 가장 날이 선 문장은 애리조나에서 나왔어요. 오픈AI가 “안전을 우선하던 공익 우선 비영리 단체라는 원래 사명에서 추락”했다는 대목입니다. 애리조나는 한발 더 나가, 오픈AI가 “이익 지상주의가 필수 안전장치를 밀어낼 때 무슨 일이 벌어지는지 보여주는 경고 사례”가 됐다고까지 적었어요. 기술 결함을 짚는 수준이 아니죠. 회사의 정체성을 정면으로 겨냥한 표현입니다.

    오픈AI의 대응은 대변인 드류 푸사테리가 더버지에 보낸 이메일 성명으로 나왔습니다. 요지는 ChatGPT에 “업계 최고 수준의 연령별 보호 장치”를 넣었다는 것. 어떤 시스템도 완벽하지는 않다는 점은 순순히 인정했어요. 그러면서 지금 있는 보호자 통제, 휴식 알림, 연령에 맞춘 모델 보호 위에 전문가들과 함께 안전장치를 더 쌓겠다고 했고요.

    개인적으로 성명의 핵심은 마지막 문장에 있다고 봐요. 주 정부들과 함께, 한 회사가 아니라 AI 업계 전체에 적용되는 실용적인 정책을 만들겠다는 내용인데요. 풀어 말하면 “왜 우리만 겨냥하느냐”에 가까운 메시지입니다.

    쟁점 8개 주의 주장 오픈AI 입장(성명 기준)
    안전성 홍보 ‘안전 최우선, 청소년 적합 도구’라는 홍보가 소비자를 오인하게 했다 업계 최고 수준의 연령별 보호 장치를 갖췄다
    미성년자 보호 나이가 어린 이용자를 막는 노력이 부족했다 보호자 통제, 휴식 알림, 연령별 모델 보호가 이미 있다
    개인정보 미성년자 데이터를 수집했다. 일부 주는 불법 수집 정보 삭제를 요구했다 성명에서 직접 언급하지 않았다
    규제 방향 오픈AI에 민사 제재금을 물리고 오해를 부르는 홍보를 중단시켜야 한다 특정 기업이 아니라 업계 전체에 적용되는 정책이 필요하다

    이렇게 나란히 놓고 보면 빈칸이 하나 눈에 띕니다. 안전성 홍보와 미성년자 보호 쟁점에는 ‘보호 장치가 이미 있다’는 답을 내놨는데, 미성년자 데이터 수집 혐의에 대해서는 성명이 아무 말도 하지 않았거든요. 일부 주가 불법 수집 정보 삭제까지 요구한 걸 생각하면 가볍게 넘길 부분은 아닌 것 같아요.

    압박이 이 소송들뿐인 것도 아닙니다. 커먼센스미디어는 ‘ChatGPT for Teens’에 “용납할 수 없는 위험”이라는 평가를 내렸고, 플로리다주는 ChatGPT가 사람처럼 행동하는 걸 아예 금지하려 하고 있어요. 소송, 민간 단체의 평가, 주 차원의 규제 시도. 미성년자와 AI 챗봇이라는 주제를 두고 여러 방향에서 한꺼번에 조여 오는 모양새예요.

    한국 계정은 그대로지만, 부모와 챗봇 개발자는 따져볼 게 있다

    선부터 그어 둘게요. 이번 소송은 미국 8개 주가 각자의 소비자보호법을 근거로 낸 겁니다. 한국에서 ChatGPT를 쓰는 사람의 계정이나 이용 조건이 당장 달라지는 건 없어요.

    • 자녀가 ChatGPT를 쓰는 부모: 오픈AI가 이미 있다고 밝힌 보호자 통제와 휴식 알림, 우리 집 계정에서 켜져 있는지 한 번쯤 확인해 볼 만해요. 이번 소송이 정면으로 다투는 게 바로 미성년자 이용 관리거든요.
    • 일반 이용자(추측): ChatGPT는 여러 나라에 같은 서비스를 내놓고 있어요. 그래서 소송 압박에 밀려 연령 확인이나 안전장치가 강화된다면 국내 화면에도 반영될 가능성이 있습니다. 어디까지나 추측이고, 시기도 가늠하기 어렵습니다.
    • AI 서비스를 만드는 개발자·기획자: 이번 소송의 출발점은 ‘안전하다’는 홍보 문구였어요. 마케팅 문구와 실제 가드레일 수준이 어긋나는 순간 그 문구가 그대로 공격 지점이 된다는 걸 보여준 사례입니다.

    개발자 입장에서 하나 더. 주 정부들이 위험 사례로 묶은 건 위험한 의료 조언, 망상을 부추기는 응답 같은 ‘대화 결과물’이었어요. 모델이 내놓는 답 자체가 제품 책임 문제로 번진다는 얘기죠. 챗봇을 서비스하는 팀이라면 취약 이용자 대응 시나리오를 출시 체크리스트에 올려둘 이유가 하나 더 생긴 셈입니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 아이오와, 캔자스, 네브래스카, 웨스트버지니아, 아칸소, 애리조나, 아이다호, 몬태나 등 8개 주가 각각 별도로 소송을 냈다.
    • 혐의는 크게 세 갈래다. 주별 소비자보호법 위반(위험을 알리지 않고 안전성을 오인하게 함), 미성년자 데이터 수집, 나이가 어린 이용자 차단 미흡이다.
    • 주 정부들은 민사 제재금 부과와 오해를 부르는 홍보 중단을 요구했다. 일부 주는 불법으로 수집된 개인정보의 삭제도 요구했다.
    • 오픈AI는 연령별 보호 장치를 이미 갖췄다고 반박하고 업계 전체를 대상으로 한 정책 논의를 제안했다. 이 성명은 10월 14일 원문 기사에 추가됐다.

    아직 불확실한 것

    • 주별로 청구한 민사 제재금 규모와 재판 일정
    • 소장에 인용된 ‘폭주 AI’ 해킹 사건이 구체적으로 어떤 사례인지
    • 소장에 인용된 유족 소송들의 결론, 그리고 이번 재판에서 그 소송들이 얼마나 무게를 가질지
    • 8개 주 소송이 따로 진행될지, 어느 시점에 하나로 합쳐질지
    • 오픈AI가 언급한 보호 장치가 국내 계정에 어디까지 적용되는지, 소송 이후 한국 서비스에도 변화가 생길지

    결국 승부처는 ‘안전하다’는 말과 실제 작동 사이의 거리

    이번 소송에서 흥미로운 건 순서예요. AI 모델 내부가 어떻게 돌아가는지 따지기 전에, 회사가 소비자에게 한 ‘약속’부터 문제 삼았습니다. 새 AI 법이 없어도 기존 소비자보호법만으로 챗봇 회사를 압박할 길이 있다는 걸 8개 주가 한꺼번에 보여준 거죠.

    오픈AI의 논리도 선명합니다. 완벽한 시스템은 없다, 안전장치는 계속 보강하고 있다, 규칙은 업계 전체에 똑같이 적용돼야 한다. 그러니 법원이 따질 건 사실상 하나예요. ‘청소년에게 적합하고 안전을 우선하는 도구’라는 설명이 실제 작동과 얼마나 맞아떨어졌느냐. 그 판단이 나오면 챗봇을 ‘안전하다’고 홍보해 온 다른 회사들도 자기 문구를 다시 들여다보게 될 거라고 봐요. 홍보 문구 한 줄이 법적 책임의 출발점이 될 수 있다는 걸 보여주는 사례니까요.

    출처: The Verge

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  • 산업용 AI 로봇, 리비안은 휴머노이드 대신 목적형

    산업용 AI 로봇, 리비안은 휴머노이드 대신 목적형

    3줄 요약

    • 공장 자동화 로봇은 사람 형태를 따르는 휴머노이드와 작업에 맞춰 형태를 정하는 목적형으로 갈리며, 리비안이 세운 마인드 로보틱스는 목적형을 택했다.
    • 기존 산업용 로봇과의 차이는 본체가 아니라 그 위에서 도는 파운데이션 모델에 있고, 모델 성능은 실제 대량 생산 라인에서 모은 데이터가 좌우한다.
    • 로봇 회사를 평가할 때는 외형보다 학습 데이터 출처, 첫 고객, 통합 범위, 운영 책임자의 양산 경력을 확인하는 편이 정확하다.

    10억 달러가 넘는 돈이 사람을 닮지 않은 로봇에 들어갔다. 전기차 제조사 리비안이 만든 산업용 AI·로보틱스 회사, 마인드 로보틱스 얘기다. 테슬라 등이 휴머노이드를 개발하는 동안 이 회사는 사람의 생체역학을 전부 흉내 내지는 않겠다고 선을 그었고, 포드와 테슬라에서 전기차를 담당한 더그 필드를 사장 자리에 앉혔다.

    인사 뉴스로만 읽고 넘기기엔 아까운 건이다. 결론부터 적는다. 공장에 들어갈 로봇의 값어치는 생김새보다 어느 생산 라인의 데이터로 배웠느냐에서 갈린다. 그래서 따져 볼 것이 셋. 공장 로봇을 왜 사람 모양으로 만들지 않는지, 파운데이션 모델로 움직이는 로봇이 기존 산업용 로봇과 무엇이 다른지, 이런 회사를 만났을 때 어떤 항목을 확인해야 하는지. 아래는 이 순서대로다.

    휴머노이드는 사람 몸에서, 목적형은 작업에서 출발한다

    휴머노이드의 기준은 사람의 몸이다. 공장과 창고는 사람의 키, 팔 길이, 손 모양에 맞춰 지어졌다. 그러니 같은 형태의 로봇이면 설비를 뜯어고치지 않고 그대로 넣는다는 논리가 선다. 얻는 것은 범용성. 치르는 값은 늘어나는 관절과 구동기이고, 그만큼 제어와 유지보수가 까다로워진다.

    목적형(purpose-built) 로봇은 거꾸로 작업에서 출발한다. 볼트를 조이는 공정이면 조이는 데 필요한 자유도만 갖추고, 부품을 옮기는 공정이면 옮기는 데 필요한 구조만 둔다. 이동할 일이 없는 공정에 다리를 달 이유는 없다는 식이다. 마인드 로보틱스를 만든 RJ 스캐린지 리비안 최고경영자가 사람의 생체역학 전부를 모방하지 않겠다고 한 말도 이쪽을 가리킨다.

    그렇다고 한쪽 손을 들어 주기는 어렵다. 작업 종류가 자주 바뀌고 사람용 설비를 그대로 써야 하는 현장이라면 휴머노이드의 범용성이 먹힌다. 같은 작업을 대량으로 되풀이하는 생산 라인에서는 구조가 단순한 목적형 쪽이 고장 날 곳이 적다. 먼저 물어야 할 것은 투입할 공정이 얼마나 반복적이고 얼마나 자주 바뀌느냐다. 로봇의 생김새는 그 답을 따라 정해지는 결과에 가깝다.

    파운데이션 모델이 손대는 곳은 로봇 팔보다 티칭 단계

    기존 산업용 로봇은 티칭 방식으로 움직인다. 작업자가 동작 경로를 하나하나 입력해 주는 것이다. 정해진 위치에 정해진 부품이 오기만 하면 빠르고 정확하다. 문제는 그 전제가 깨질 때 생긴다. 부품 위치가 조금 어긋나거나 생산 품목이 바뀌면 프로그래밍을 다시 해야 한다. 자동화율이 높은 공장에서도 배선 정리나 내장재 조립처럼 형태가 일정하지 않은 작업이 여전히 사람 손에 남아 있는 까닭이다.

    파운데이션 모델은 대량의 데이터로 미리 학습해 두고 여러 과제에 두루 쓰는 대형 모델을 가리킨다. 로봇에 얹으면 카메라 영상과 센서 값을 받아 다음 동작을 내놓는 구조가 된다. 경로를 일일이 찍어 주는 대신 사례를 보여 주고 배우게 하는 방식이라, 처음 보는 부품 배치에도 대응할 여지가 생긴다. 마인드 로보틱스가 내건 목표가 바로 이 조합이다. 목적형 로봇을 파운데이션 모델 위에서 구동해 산업·제조 작업을 대규모로 자동화하겠다는 것.

    막히는 곳은 데이터다. 연산 장치도, 로봇 본체도 아니다. 글과 이미지는 인터넷에 이미 쌓여 있지만 로봇의 동작 데이터는 로봇이 실제로 움직여야만 생긴다. 어떤 공정에서 모았는지, 반복이 얼마나 많았는지, 실패 사례가 어떻게 섞였는지. 모델 성능은 여기서 갈린다.

    돌아가는 양산 공장을 학습장으로 쓰면 달라지는 세 가지

    마인드 로보틱스는 리비안을 모델 학습과 배치를 위한 실가동 대량 생산 환경으로 쓴다고 설명한다. 리비안은 첫 고객이기도 하다. 데이터를 대 주는 곳과 로봇을 사 주는 곳을, 로봇 회사가 출발선에서부터 한곳에 확보했다는 뜻이다.

    이 구조에서 나오는 이점은 세 갈래다. 우선 데이터의 질. 실험실에서 만든 시연 데이터와 달리 생산 라인의 데이터에는 불량 부품, 조명 변화, 작업 지연 같은 예외 상황이 섞여 들어온다. 다음은 속도다. 로봇을 고쳐서 다시 넣고 결과를 확인하는 주기가 짧아지는데, 외부 고객의 공장이었다면 라인 정지 협의부터 거쳐야 했을 일이다. 마지막으로 성능을 재는 잣대가 달라진다. 생산 속도와 불량률, 그러니까 공장이 쓰는 언어로 검증받는다.

    필드 사장이 합류 소감에서 강점으로 꼽은 것도 같은 지점이었다. 첫날부터 실제 대량 생산 공장 안에서 배치하고 학습하는 능력. 그의 이력을 놓고 보면 이 말이 빈말로 들리지 않는다. 테슬라 엔지니어링 수석부사장으로 모델 3 개발을 총괄하며 이른바 ‘생산 지옥’을 통과시켰고, 포드에서는 5년간 전기차와 기술 전략을 맡았다. 애플의 전기·자율주행차 계획인 프로젝트 타이탄을 이끌었으며 세그웨이의 1호 직원이기도 했다. 제조업은 설계보다 양산 단계에서 문제가 터진다. 그 단계를 겪어 본 사람에게 운영을 맡겼다는 점에서, 이 회사가 시연보다 양산 투입에 무게를 둔다고 읽는 편이 자연스럽다.

    영입 배경은 스캐린지가 직접 풀어놓았다. 테크크런치가 연 스타트업 행사 무대에서였다. 애초에는 필드 같은 인물을 추천받으려고 전화를 걸었다고 한다. 그러다 로봇을 사회와 경제에 어떻게 개발하고 배치할지에 대한 생각, 그리고 팀을 꾸리는 방식이 서로 맞는다는 점을 확인했다는 것이다.

    풀스택 선언과 3분의 1 지분, 회사 뼈대를 뜯어보면

    마인드 로보틱스는 산업 제조용 풀스택을 만든다고 밝혔다. 로봇 분야에서 풀스택이라고 하면 통상 로봇 본체, 제어 소프트웨어, 학습 모델, 현장 배치와 운영까지 한 회사가 떠안는 것을 뜻한다. 그런데 이 회사가 각 층을 어디까지 직접 만드는지는 공개된 설명만으로는 확인되지 않는다. 풀스택이라는 단어 하나로 넘어가기엔 꽤 큰 빈칸이다. 확인된 항목만 추리면 다음과 같다.

    항목 확인된 내용
    사업 영역 산업용 AI·로보틱스, 산업 제조용 풀스택
    로봇 형태 목적형 로봇. 사람의 생체역학 전부를 모방하지 않음
    구동 방식 파운데이션 모델 기반
    학습·배치 환경 리비안의 실가동 대량 생산 공장
    첫 고객 리비안
    누적 투자 10억 달러 이상
    투자자 액셀, 앤드리슨 호로위츠, 이클립스, 클라이너 퍼킨스, 폭스바겐·세일즈포스의 벤처 투자 부문
    지배구조 독립 법인. 리비안은 약 3분의 1 지분을 가진 소수 주주
    경영 분담 필드 사장이 제품·엔지니어링·운영 담당, 스캐린지는 계속 관여

    표에서 눈이 가는 줄은 지배구조다. 마인드 로보틱스는 리비안의 사업부가 아닌 독립 법인이고, 리비안은 소수 지분만 쥐고 있다. 외부 투자금으로 로봇 개발비를 리비안 재무에서 떼어 내고, 다른 제조사를 고객으로 받을 여지를 남겨 둔 구조로 보인다. 완성차 업체인 폭스바겐의 벤처 부문이 투자자 명단에 올라 있다는 점이 이 해석에 힘을 보탠다.

    스캐린지가 이 방식을 쓴 곳은 한 군데 더 있다. 마이크로모빌리티 회사 올소(Also)다. 고급 전기자전거로 시작하는 이 회사에서 그는 의장을 맡고, 일상 경영은 스페셜라이즈드 최고제품책임자 출신 크리스 유에게 넘겼다. 창업자가 방향을 잡고 그 분야 경력자가 운영을 맡는 분담. 두 회사에 똑같이 적용된 공식이다.

    국내 공장은 그대로, 달라지는 건 로봇을 고를 때 던지는 질문

    국내 공장에 직접 적용되는 변화는 없다. 마인드 로보틱스의 첫 고객은 리비안이고, 로봇이 들어가는 곳도 리비안 공장이다.

    바뀌는 것은 로봇을 평가하는 질문 쪽이다. 자동차, 전자, 조선처럼 조립 공정 비중이 큰 국내 제조업체가 자동화 설비를 검토한다고 하자. 사람 형태냐 아니냐보다 어느 공정 데이터로 학습했는지, 실제 라인에서 얼마나 가동했는지를 먼저 묻게 될 가능성이 높다. 여기까지는 추측이다. 근거가 없지는 않다. 대규모 자금과 양산 경력자가 목적형 진영에 모였다는 사실이 그 방향에 힘을 싣는다.

    리비안 주식을 들고 있는 국내 투자자라면 지분 구조 하나는 기억해 둘 만하다. 리비안의 몫은 마인드 로보틱스와 올소 각각 약 3분의 1. 로봇 사업의 가치가 오르더라도 리비안 주주에게 돌아오는 부분은 그 지분 범위에 묶인다. 로봇 회사의 가치를 통째로 리비안 몫으로 셈하면 계산이 어긋난다.

    로봇·자동화 분야 엔지니어에게는 직무 경계가 흐려진다는 신호로 읽힌다. 기구 설계, 제어, 모델 학습, 생산기술을 한 팀에서 다루는 풀스택 방식이 퍼지면, 한 분야만 아는 인력보다 공정 지식과 데이터 처리를 함께 갖춘 인력을 찾는 수요가 커질 것으로 예상된다. 이쪽 역시 공개된 사실에서 나온 얘기는 아니고 추정이다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 사실

    • 마인드 로보틱스는 리비안이 만든 산업용 AI·로보틱스 회사이며 독립 법인으로 운영된다.
    • 더그 필드가 사장으로 합류해 제품, 엔지니어링, 운영을 맡고 스캐린지는 계속 관여한다.
    • 액셀, 앤드리슨 호로위츠, 이클립스, 클라이너 퍼킨스와 폭스바겐·세일즈포스의 벤처 부문에서 10억 달러 이상을 유치했다.
    • 로봇은 목적형이고 파운데이션 모델로 구동하며, 사람의 생체역학 전부를 모방하지 않는다.
    • 리비안이 첫 고객이자 학습·배치 환경이다.
    • 리비안의 지분은 약 3분의 1이다.

    미확정 사항

    • 로봇의 구체적 형태와 사양, 맡게 될 공정
    • 파운데이션 모델을 자체 개발하는지 외부 모델을 쓰는지
    • 리비안 공장에 투입된 로봇의 수와 성과 지표
    • 리비안 외 고객을 확보하는 시점과 공급 지역
    • 판매, 임대 등 수익 모델

    로봇 회사 발표에서 시연 영상보다 먼저 볼 네 가지

    로봇 회사의 발표를 접하면 시연 영상부터 눈에 들어오기 마련이다. 판단에는 아래 네 항목을 순서대로 짚어 보는 쪽이 더 도움이 된다.

    1. 학습 데이터의 출처: 실험실 시연인지 실가동 라인인지부터 본다. 실제 생산 환경에서 모은 데이터일수록 예외 상황이 더 많이 담긴다.
    2. 첫 고객의 실체: 시범 사업과 생산 라인 투입은 구분해야 한다. 모회사나 관계사가 첫 고객이면 배치 속도는 빠르다. 대신 외부 고객의 공장에서도 같은 성능이 나오는지는 따로 검증할 몫으로 남는다.
    3. 통합 범위: 본체, 제어, 모델, 운영 가운데 무엇을 직접 만들고 무엇을 사 오는지 확인한다. 풀스택은 최적화에 유리하지만 초기 비용 부담이 크다.
    4. 운영 책임자의 경력: 연구 경력인지 양산 경력인지 살핀다. 공장 로봇의 성패는 가동률과 유지보수에서 갈리기 때문에, 대량 생산을 겪어 본 인력이 얼마나 되는지가 중요하다.

    이 기준을 마인드 로보틱스에 대 보면 답이 나온 칸과 빈칸이 뚜렷하게 나뉜다. 데이터 출처, 첫 고객, 운영 책임자 항목은 채워져 있다. 통합 범위의 세부와 외부 고객 검증은 비어 있다. 필드는 AI와 로보틱스의 통합을 가장 중요하고 어려운 엔지니어링 과제 중 하나로 꼽았다. 목적형과 휴머노이드 가운데 어느 쪽이 공장을 차지할지는 형태를 둘러싼 논쟁보다 실제 라인에서 쌓인 가동 기록이 판가름할 것으로 보인다. 그 기록이 리비안 공장 밖에서도 나오기 시작할 때가 이 회사를 다시 들여다볼 시점이다.

    출처: TechCrunch

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  • 애플 HomeView, 공용 화면은 사양보다 자리부터

    애플 HomeView, 공용 화면은 사양보다 자리부터

    3줄 요약

    • 스마트 디스플레이는 혼자 쓰는 기기가 아니라 가족이 같이 보는 공용 화면이어서, 사양보다 놓을 자리·보여줄 정보·조작 권한을 먼저 정해야 한다.
    • 애플 HomeView 광고에는 현관 카메라 보기, 영상통화 수신, 온도 조절 다툼, 문자 확인 장면이 나오고, 장면마다 따져 볼 기준이 다르다.
    • 공용 화면이 가족의 휴대폰 사용을 줄여 줄지는 실제 가정에서 검증되지 않았으므로, 구매보다 사용 규칙 합의가 앞서야 한다.

    프렌치토스트를 굽는 아빠, 주머니에 든 열쇠를 찾아 헤매는 엄마, 온도 조절기를 둘러싼 신경전, 예고 없이 걸려 온 영상통화. 3분 남짓한 영상 하나에 이게 전부 들어 있어요. 애플이 자사의 첫 가정용 스마트 디스플레이 HomeView(홈뷰)를 소개하면서 내놓은 광고인데요. 깔끔하고 정돈된 분위기를 내세워 온 그동안의 애플 광고와는 결이 다릅니다. 다섯 식구의 아침이 소란스럽게 그려졌고, 보는 사람에 따라 반응도 갈렸어요. 다만 이 글에서 따지려는 건 광고를 잘 만들었느냐가 아닙니다. 가족이 함께 보는 화면을 집에 들일 때 뭘 기준으로 삼아야 하느냐, 광고가 드러낸 그 질문 쪽이에요.

    혼자 쓰는 기기가 아니라, 지나가며 같이 보는 화면

    스마트 디스플레이는 화면이 달린 가정용 스마트 기기를 가리키는 말이에요. 한자리에 고정해 두고 여러 사람이 지나가며 본다는 점에서 휴대폰이나 태블릿과는 성격이 다릅니다. 휴대폰은 한 사람의 계정과 잠금을 전제로 만들어졌거든요. 공용 화면은 반대예요. 그 앞을 지나는 누구에게나 같은 내용을 보여 줍니다. 고르는 기준이 통째로 달라지는 이유가 여기 있어요.

    사실부터 볼게요. 광고 끝부분에서 가족은 HomeView 앞에 모여 현관 보안 카메라 영상을 함께 봅니다. 더버지의 필자는 이 장면을 이렇게 풀이했어요. 다섯 명이 각자 휴대폰을 들여다보는 게 대안이라면, 한 화면에서 필요한 정보를 얻고 서로에게 더 집중하는 그림이 제시된 셈이라고요. 어디까지나 필자의 해석이고, 애플의 설명으로 소개된 내용은 아닙니다.

    반응은 엇갈렸어요. 분석가 베네딕트 에번스는 스레드에 광고가 스트레스를 주고 혼란스럽다고 적었고, CNET의 브리짓 캐리는 “내 아침이 정확히 저런 모습이고, 지금까지 본 애플 광고 가운데 가장 현실적이었다”고 맞섰습니다. 십대 자녀를 둔 부모일수록 공감하는 쪽에 섰다는 게 참고한 기사의 관찰이에요. 거꾸로 생각하면, 저런 아침을 겪지 않는 사람 눈에는 그저 정신없는 영상으로 보였을 법도 합니다. 같은 제품을 두고 평가가 이렇게 갈린 건 공용 화면의 쓸모가 가족 구성과 생활 방식에 크게 좌우되기 때문으로 보여요.

    광고 속 네 장면, 장면마다 따질 것이 다르다

    광고에 나오는 장면을 기능별로 나눠 보면 공용 화면이 집 안에서 맡는 역할은 네 갈래예요. 표의 왼쪽 두 칸은 참고한 기사에 묘사된 내용 그대로입니다. 오른쪽 칸은 그 장면에서 끌어낸 점검 항목이라 해석에 해당하고요.

    광고 속 장면 공용 화면의 역할 사기 전에 따져 볼 점(해석)
    딸과 남자친구가 현관 포치를 떠나는 모습을 온 가족이 지켜본다 보안 카메라 영상 보기 영상을 누가 볼 권한을 갖는지, 가족의 출입이 비치는 데 구성원이 동의했는지
    조부모에게서 예고 없이 FaceTime 통화가 걸려 온다 영상통화 수신 바쁜 시간대에 수신을 막거나 미루는 설정이 있는지
    온도 조절기를 두고 식구들이 대리전을 벌인다 실내 온도 조절(HomeView로 조작하는지는 기사에 명시되지 않음) 조작 권한을 누구에게 줄지, 집의 냉난방 기기와 연동되는지
    딸이 남자친구의 문자를 주방 화면에서 확인한다 메시지 표시 개인 메시지가 공용 화면에 뜨는 범위, 구성원별로 가리는 방법

    에번스는 영상 속에서 벌어지는 문제 가운데 HomeView가 실제로 해결해 주는 것이 없다고 짚었어요. 조부모의 영상통화 장면은 주방 한가운데 놓인 화면 때문에 상황이 오히려 꼬이는 것처럼 보인다는 평도 기사에 실려 있습니다. 기능이 많다는 것과 그 기능이 바쁜 시간에 도움이 된다는 것은 별개의 문제라는 뜻으로 읽혀요. 표 오른쪽 칸에 ‘바쁜 시간대에 수신을 막거나 미루는 설정이 있는지’를 넣은 것도 그래서입니다.

    아일랜드에 구멍부터 뚫기 전에 볼 자리와 전원

    광고 속 가족은 충전 케이블을 통과시키려고 주방 아일랜드 한가운데에 구멍을 낸 것처럼 보여요. 기사의 필자는 이걸 제품이 꼭 필요해 보이도록 만든 연출의 하나로 꼽았습니다. 확인되는 사실은 딱 하나, 충전 케이블이 화면에 나온다는 데까지예요. 선을 뽑은 채로 얼마나 쓰는지, 다른 방으로 옮겨 쓰는 물건인지는 기사에 나오지 않습니다. 그러니 선 없이 들고 다니는 화면일 거라고 넘겨짚기엔 근거가 모자라요. 거꾸로 붙박이로만 쓰는 물건이라고 단정할 근거도 없고요.

    공용 화면은 놓는 자리가 쓰임을 결정합니다. 사양표를 펴기 전에 아래 항목부터 확인하는 편이 순서에 맞아요.

    • 전원까지의 거리: 원하는 자리에 콘센트가 없으면 선이 조리 공간을 가로지르게 돼요. 가구에 구멍을 내는 방법은 되돌리기 어려우니 가장 나중에 고려합니다.
    • 가족 동선: 식구들이 아침에 실제로 멈춰 서는 곳이어야 화면을 봐요. 지나치기만 하는 통로라면 쓰임이 줄어듭니다.
    • 주방 환경: 물과 기름, 열기가 닿는 자리는 피하세요. 광고에도 달걀 껍데기가 흩어지고 휘핑크림 캔이 오가는 조리 공간이 나오거든요.
    • 화면이 보이는 범위: 집에 온 손님이나 방문 기사에게도 화면 내용이 보이는 위치인지 살핍니다.

    주방 화면에 뜬 남자친구 문자, 가릴 것과 보여 줄 것

    광고에서 딸은 가족이 모르던 남자친구에게서 온 문자를 주방 공용 화면으로 확인해요. 팔이 닿는 거리에 남자 형제가 앉아 있는데도요. 필자는 이 장면이 비현실적이라면서, 애플의 개인정보 보호 기능을 그 정도로 믿는 십대는 없을 거라고 썼습니다.

    이 지적은 공용 화면의 프라이버시가 어디서 문제가 되는지를 보여 줘요. 해킹이나 외부 유출보다 가족 사이의 노출이 먼저라는 거죠. 그래서 구매 전에 확인할 항목은 세 가지로 좁혀집니다. 개인 계정의 메시지·일정·사진이 공용 화면에 어디까지 표시되는지. 화면이 지금 앞에 선 사람을 어떤 방식으로 구분하는지. 구성원이 자기 정보를 스스로 숨기는 설정이 있는지. HomeView가 이 세 가지를 어떻게 처리하는지는 참고한 기사에 설명돼 있지 않아요. 기사만 놓고 보면 문자가 뜨는 장면은 있는데 가리는 방법은 빠져 있는 셈이라, 이 부분은 판단을 미뤄 두는 게 맞아 보입니다.

    아이폰 쪽에서 알림 내용을 가리는 경로는 알려져 있어요. 전체 앱에 적용하려면 설정 → 알림 → 미리보기 표시 → ‘잠금 해제 시’ 또는 ‘안 함’을 고릅니다. 메시지 앱만 따로 바꾸려면 설정 → 알림 → 메시지 → 미리보기 표시로 들어가면 되고요. 아이폰 한국어 설정 기준이고, 운영체제 버전에 따라 표기가 바뀌기도 합니다. 다만 이 설정이 HomeView 화면에도 그대로 반영되는지는 확인되지 않았어요. HomeView 자체의 알림 메뉴 경로도 기사에 없어서 여기에는 적지 않습니다.

    보안 카메라도 같은 문제를 안고 있어요. 광고의 마지막 장면은 딸이 남자친구와 현관을 나서는 모습을 온 가족이 지켜보는 것으로 끝나거든요. 집을 지키려고 단 카메라가 가족의 외출과 귀가를 중계하는 도구로 쓰이는 셈입니다. 특히 십대 자녀가 있는 집이라면 누가 언제 영상을 보는지 미리 정해 두는 편이 갈등을 줄이는 길이에요. 이 대목은 광고 장면에 근거한 해석입니다.

    포치 대신 공동현관, 한국 집에서는 계산이 달라진다

    광고 속 집에는 현관 포치와 주방 아일랜드가 있어요. 이 두 가지가 한국의 흔한 주거 형태와 어긋나는 지점입니다. 아래 내용은 일반적인 주거 여건을 바탕으로 한 추측이라는 점을 먼저 밝혀 둘게요.

    먼저 카메라. 아파트나 다세대주택에서는 현관문 앞이 이웃과 함께 쓰는 복도이거나 계단인 경우가 많아요. 개인이 단 카메라가 이웃의 출입까지 비추면 관리 규약이나 이웃의 동의를 따져야 하는 상황이 생깁니다. 광고처럼 현관 앞 영상을 가족이 둘러서서 보는 쓰임은 단독주택을 전제로 한 그림에 가까워요.

    다음은 온도 조절이에요. 광고에는 온도 조절기를 두고 식구들이 다투는 장면이 나오지만, 국내 가정은 보일러 조절기와 에어컨이 따로 움직이는 구조가 일반적이거든요. 집에 설치된 냉난방 기기가 공용 화면과 연동되는지는 제품별로 확인해야 합니다. HomeView의 연동 범위는 기사에 나와 있지 않고요.

    마지막은 자리와 연락 수단. 아일랜드가 없는 주방이 많다 보니 식탁 옆 벽면이나 거실과 주방 사이 선반이 현실적인 후보지가 되는데요, 결국 그 자리에 콘센트가 있느냐가 관건입니다. 또 가족 연락을 문자보다 메신저 앱으로 주고받는 집이 많아서, 광고처럼 문자가 공용 화면에 뜨는 장면이 그대로 재현될지는 미지수예요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 사실

    • HomeView는 애플의 첫 가정용 스마트 디스플레이로 소개됐다.
    • 광고는 3분 남짓한 길이로, 다섯 식구가 아침 준비에 쫓기는 모습을 담았다.
    • 광고에는 보안 카메라 영상 시청, FaceTime 통화 수신, 문자 확인, 온도 조절기 다툼 장면이 나온다.
    • 주방 아일랜드 가운데로 충전 케이블이 지나가는 모습이 광고에 나온다.
    • 광고 평가는 갈렸다. 혼란스럽고 제품이 문제를 풀어 주지 못한다는 지적과, 십대 자녀를 둔 부모들의 현실적이라는 반응이 함께 나왔다.

    미확정 사항

    • 화면 크기, 배터리, 카메라 탑재 여부, 연동되는 기기 범위 같은 사양은 참고한 기사에 나오지 않는다.
    • 개인 메시지를 구성원별로 가리는 기능이 어떤 방식으로 작동하는지 설명된 바 없다.
    • 공용 화면이 생기면 가족이 개인 기기를 내려놓게 될지는 필자도 실제 가정에서 써 봐야 가려질 문제로 남겨 두었다.
    • 애플이 HomeView를 한국에서 판매할지, 판매한다면 값이 얼마일지는 참고한 기사만으로는 알 길이 없다.

    사기 전에 가족끼리 먼저 합의할 세 가지

    공용 화면은 한 사람이 결정해서 들여놓아도 결국 온 가족이 쓰게 되는 물건이에요. 기준도 가족 단위로 세워야 하는 이유입니다.

    • 용도: 여러 식구가 매일 같이 확인하는 정보가 실제로 있는지 봅니다. 현관 영상, 가족 일정, 영상통화처럼 함께 볼 거리가 뚜렷하지 않으면 화면은 장식으로 남아요.
    • 호환성: 가족이 쓰는 휴대폰, 이미 설치된 카메라와 냉난방 기기가 연결되는지 확인하세요. 광고 속 가족이 FaceTime으로 통화를 받는 걸 보면 HomeView는 애플 기기를 쓰는 가정을 전제로 한 것으로 보입니다.
    • 예산과 설치: 기기 값만 볼 게 아니라 거치와 배선에 드는 비용과 수고까지 더해야 해요. 가구를 뚫는 공사는 자리를 충분히 써 본 뒤로 미룹니다.

    기사의 관련 소식 목록에는 마이크를 내장해 Siri AI와 대화하는 Apple TV 4K도 올라 있어요. 거실 TV와 주방 화면이 역할을 나눠 갖는 구도라면, 집에 이미 있는 화면으로 충분한지부터 따지는 게 순서입니다. 이 판단은 해석이에요.

    기사에 인용된 수석 리뷰어 젠 투이(Jen Tuohy)는 십대 자녀 둘을 키우는 부모로서 “영상에서 가장 비현실적인 부분은 아무도 아이폰을 들고 있지 않다는 점”이라고 말했어요. 공용 화면이 생겨도 각자의 휴대폰이 사라지지는 않는다는 뜻이죠. 필자 역시 통제되지 않는 아침은 바쁜 집의 결함이 아니라 특징에 가깝다고 적었습니다. 화면 하나가 풀어 줄 문제와 풀어 주지 못할 문제를 나눠 보는 것. 스마트 디스플레이를 고를 때 사양표보다 먼저 꺼내야 할 첫 기준은 그쪽입니다.

    출처: The Verge

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  • 오픈 웨이트 모델과 폐쇄형 모델, 네 가지 선택 기준

    오픈 웨이트 모델과 폐쇄형 모델, 네 가지 선택 기준

    3줄 요약

    • 오픈 모델은 가중치를 내려받아 내 장비에서 돌리고 재학습까지 하는 모델이고, 폐쇄형 모델은 웹사이트·앱·API로만 접근해요.
    • 성능 순위 상위권은 폐쇄형이 차지하지만 격차는 몇 달 수준이라, 비용·데이터 통제·내부 관찰이 필요하면 오픈 모델이 유리해요.
    • 누구나 받아서 고친다는 특성이 장점이면서 악용 우려의 근거라서, 논쟁의 핵심은 안전과 권력 분산 사이의 저울질이에요.

    LLM 성능 리더보드 맨 위 여덟 자리. 전부 폐쇄형 모델이에요. 그런데도 연구실과 기업은 한발 뒤처진 오픈 모델을 굳이 내려받아 써요. 순위표만 놓고 보면 손해 보는 선택 같은데요, 모델을 고를 때 따지는 축이 성능 하나가 아니라서 벌어지는 일이에요. MIT 테크놀로지 리뷰가 개방성 논쟁을 풀어 쓴 해설이 이 지점을 다루는데, 읽다 보면 두 진영의 차이는 ‘어느 쪽이 더 똑똑한가’보다 ‘모델 본체가 누구 손에 있는가’에 가깝다는 게 보여요. 구조적으로 어디서 갈리는지부터 보고, 어떤 상황에서 어느 쪽을 고를지는 그다음에 따질게요.

    두 진영을 가르는 선은 가중치를 공개하느냐 하나

    폐쇄형부터요. ChatGPT나 Claude를 움직이는 모델이 여기 속하는데, 들어가는 문이 웹사이트, 앱, API 셋뿐이에요. 우리가 보내는 건 프롬프트. 돌려받는 건 응답. 그게 전부죠. 모델 본체는 제공사 쪽에 남아 있고 우리 손에는 넘어오지 않아요.

    오픈 모델은 그 본체를 직접 내려받는 모델이에요. 모델의 내부 구조에 관한 정보는 ‘가중치’라고 부르는 아주 긴 숫자열에 담겨 있는데요, 이 숫자열이 공개돼 있다는 뜻이에요. 파일을 받고 나면 그 모델은 내 장비 안에 들어와 있는 거고요.

    용어 하나는 짚고 넘어가야 해요. 가중치만 공개된 모델을 따로 ‘오픈 웨이트 모델’이라고 부르기도 하거든요. 학습 절차 같은 정보까지 더 많이 내놓은 모델과 구분하려고 쓰는 말이에요. 그러니 ‘오픈’이라는 수식어가 붙어 있으면 가중치까지만 열렸는지, 학습 과정까지 열렸는지부터 확인하는 습관을 들이는 게 좋아요. 단어는 같은데 열린 범위가 다르니까요. 이름표 하나로 뭉뚱그리면 학습 절차는 닫혀 있는 모델까지 ‘전부 공개’로 착각하게 되거든요.

    가중치가 손에 있어야 열리는 작업 네 가지

    본체가 손에 들어오면 할 일의 목록이 확 길어져요. 원문이 꼽은 내용을 실무 쪽 시선으로 다시 묶으면 이렇게 네 덩어리예요.

    • 자체 실행: 자기 컴퓨터나 하드 드라이브에 올려서 직접 돌려요.
    • 재학습: 모델이 다르게 행동하도록 다시 학습시켜요. 단, 그럴 만한 전문성과 자원이 있을 때 얘기예요.
    • 내부 관찰: 모델의 내부 동작, 그리고 답을 내기 전에 문제를 풀어 가는 ‘사고의 연쇄(chain of thought)’를 들여다봐요.
    • 조합·압축·파인튜닝: 여러 오픈 모델을 엮어 새 시스템을 만들고, 압축해서 효율을 높이고, 새 용도에 맞게 미세 조정해요.

    폐쇄형 모델 앞에서 연구자가 하는 일은 프롬프트를 보내고 응답을 관찰하는 선을 크게 넘지 못해요. AI 시스템을 이해하고 개선하려는 학계 연구자라면 거의 예외 없이 오픈 모델로 작업하게 된다는 게 원문의 설명인데요, 취향 문제가 아니에요. 연구가 목적이면 선택의 여지가 사실상 없는 셈이죠. 네 가지 가운데 재학습에만 ‘전문성과 자원’이라는 단서가 붙어 있다는 점도 눈여겨볼 만해요. 내려받는 건 누구나 하지만, 고쳐 쓰는 건 그럴 여력이 있는 팀의 몫이라는 얘기니까요.

    성능 격차는 몇 달, 고르는 순서는 질문 네 개

    성능만 떼어 놓고 보면 폐쇄형이 위예요. 해설 기사가 실린 시점 기준으로 Artificial Analysis LLM 리더보드의 상위 8개 모델이 모두 폐쇄형이었어요. 다만 오픈 모델도 개발 진도로 따지면 몇 달 정도 뒤처진 수준이라고 해요. 격차의 단위가 ‘달’이라는 얘기예요. 순위표는 계속 바뀌는 물건이라 이 숫자를 외워 봐야 소용이 없고, 모델을 고르는 그 시점에 리더보드를 직접 열어 보는 쪽이 맞아요.

    비용은 방향이 반대예요. Mozilla가 낸 보고서는 실행을 외부 제공업체에 맡기는 경우에도 오픈 모델이 일반적으로 폐쇄형보다 싸다고 봤어요. ‘오픈 모델은 장비를 직접 사야 하니까 오히려 비싸지 않나’ 하고 헷갈리기 쉬운데요, 직접 돌리는 길과 남에게 맡기는 길이 따로 있고, 후자에서도 비용 우위가 나온다는 얘기예요. 얼마나 싼지 수치까지는 이 글이 참고한 범위에서 확인하지 못했어요. ‘일반적으로’라는 단서가 달린 결론으로만 받아들이는 게 맞겠죠.

    항목 폐쇄형 모델 오픈 모델
    접근 방식 웹사이트·앱·API 가중치 직접 다운로드
    실행 위치 제공사 쪽 자기 컴퓨터·자체 하드웨어, 또는 외부 제공업체
    성능 리더보드 상위 8개 모두 차지 개발 진도로 몇 달가량 뒤처짐
    비용 일반적으로 더 비쌈 외부 제공업체에 맡겨도 일반적으로 더 쌈
    내부 관찰·수정 프롬프트 전송과 응답 관찰 정도 내부 동작·사고의 연쇄 관찰, 재학습·압축·조합·파인튜닝

    고르는 법으로 넘어갈게요. 특정 모델 이름부터 검색하지 말고 기준을 먼저 세우는 게 순서예요. 아래 네 가지를 위에서부터 물어보면 대부분 답이 나와요.

    1. 최상위 성능이 꼭 필요한 작업인가. 그렇다면 폐쇄형이 우선이에요. 몇 달의 격차를 감수해도 되는 작업이라면 다음 질문으로 넘어가요.
    2. 데이터가 회사 밖으로 나가면 곤란한가. 민감한 데이터나 독점 정보를 AI로 처리하려는 기업에는 자체 하드웨어에서 로컬 모델을 돌리는 구성이 운영을 안전하게 지키는 최선의 방법일지 모른다고 원문은 짚어요.
    3. 모델 안을 들여다보거나 고쳐야 하는가. 내부 관찰, 재학습, 압축, 파인튜닝이 필요하면 오픈 모델 말고는 길이 없어요.
    4. 비용이 가장 큰 제약인가. 오픈 모델을 외부 제공업체를 통해 쓰는 방식이 후보에 올라요.

    네 질문 가운데 답이 하나로 딱 정해지는 건 3번뿐이에요. 나머지는 ‘우선’이나 ‘후보’ 수준이라 팀 사정에 따라 저울질이 남아요.

    전제 조건을 빼먹으면 안 돼요. 로컬 실행에는 모델을 올릴 자체 하드웨어가, 재학습에는 전문성과 자원이 들어가요. 팀에 그 여력이 없는데 ‘오픈이니까 공짜’라는 생각으로 덤비면 일정이 무너지기 쉬워요. 내려받는 것과 돌리고 고치는 것은 별개의 비용이니까요. 필요한 사양은 모델마다 다르니 받으려는 모델의 배포 문서에서 확인하세요.

    누구나 받아서 고친다는 장점이 그대로 위험 논거가 된다

    앞에서 장점으로 꼽은 바로 그 특성이 우려의 출발점이에요. Anthropic은 중국 기업 Z.ai가 내놓은 GLM-5.3이 큰 사이버 공격 위험을 제기한다고 주장하는 보고서를 냈는데요, 핵심 우려는 이 강력한 모델을 누구든 자유롭게 내려받아 수정한다는 점이었어요. 강력한 모델이라는 점에, 아무나 손댄다는 배포 방식이 겹친 게 문제로 지목된 거죠. 진영은 둘로 갈려요. AI 안전을 걱정하는 쪽은 오픈 모델이 악의적인 행위자에게 쉽게 오용된다고 경고해요. AI의 실용적 잠재력에 무게를 두는 쪽은 이런 힘이 소수 대기업의 닫힌 문 뒤에만 있어서는 안 된다고 맞서고요.

    이 논쟁을 읽을 때는 말하는 사람이 어디에 서 있는지를 같이 봐야 해요. Nvidia CEO 젠슨 황은 미국이 오픈 모델을 더 많이 개발해야 한다고 적극적으로 주장하는데, 사람들이 오픈 모델을 돌리려고 하드웨어를 계속 사면 이득을 보는 자리에 있어요. Anthropic의 다리오 아모데이는 더 신중한 접근을 주장하고요. 이쪽은 싸고 강력한 모델이 퍼지면 사업이 흔들릴 만한 회사를 이끌어요. GLM-5.3 보고서를 낸 곳이 바로 그 Anthropic이라는 점도 같이 기억해 둘 만하죠. 그렇다고 양쪽 주장이 장삿속뿐이라는 뜻은 아니에요. 원문도 상업적 동기 밑에 실질적인 견해 차이가 깔려 있다고 봐요. 텍사스대 오스틴 정보대학원의 데이비드 그레이 위더 조교수는 개방성 논쟁에서 어느 편에 서느냐가 AI 자체를 어떻게 보느냐에 크게 좌우된다고 말해요.

    한국 팀에는 사내 실행이라는 카드와 미국 의존 문제가 걸려 있다

    한국에서 일하는 팀 입장에서 달라지는 건 크게 두 가지예요. 하나는 데이터 통제권. 고객 정보나 사내 기밀처럼 외부로 보내기 부담스러운 데이터를 다루는 팀이라면, 가중치를 받아 사내 장비에서 돌리는 구성이 선택지에 들어와요. API 호출만 되는 폐쇄형에서는 애초에 없던 카드죠.

    다른 하나는 의존도예요. 원문은 세계에서 가장 정교한 해킹 모델이 모두 미국에서 만들어지고, 다른 나라가 그 모델을 자국 사이버 방어에 쓰게 될지는 전적으로 미국 기업과 미국 정부에 달려 있다고 짚어요. 한국도 여기서 말하는 ‘다른 나라’ 쪽이에요. 강력한 오픈 모델은 이 균형을 바꿀 변수로 거론돼요. 같은 ‘강력한 오픈 모델’이 앞 섹션에서는 사이버 공격 위험으로, 여기서는 의존을 줄일 변수로 등장한다는 점이 이 논쟁의 까다로운 부분이에요.

    여기부터는 추측이에요. 한국어 사내 문서나 특정 업종 데이터에 맞춘 파인튜닝은 가중치가 있어야 가능한 작업이라서, 국내 팀이 체감하는 차이는 이 지점에서 가장 클 것으로 보여요. 반대 방향의 부담도 있어요. 로컬에서 돌리는 모델은 제공사가 중간에서 걸러 주는 구조가 아니거든요. 오용 방지와 보안 점검의 책임이 가져다 쓰는 팀으로 넘어온다고 보는 편이 안전해요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 폐쇄형 모델은 웹사이트·앱·API로만 접근하고, 오픈 모델은 가중치를 직접 내려받아요.
    • 해설 기사 게재 시점 기준 Artificial Analysis LLM 리더보드 상위 8개 모델은 모두 폐쇄형이고, 오픈 모델은 몇 달가량 뒤처져 있어요.
    • Mozilla 보고서는 외부 제공업체에 실행을 맡겨도 오픈 모델이 일반적으로 더 싸다고 봤어요.
    • Anthropic은 GLM-5.3의 사이버 공격 위험을 주장하는 보고서를 냈어요.

    아직 불확실한 것

    • 오픈 모델이 폐쇄형보다 실제로 얼마나 더 위험한지. 이 글이 참고한 범위에서는 위험 쪽 근거를 구체적으로 확인하지 못했어요.
    • 몇 달 수준인 성능 격차가 유지될지, 좁혀질지.
    • 각국 정부와 사회가 전면 금지와 무제한 공개 사이 어디쯤에 선을 그을지.
    • 커뮤니티가 만든 개선에 크레딧과 보상이 돌아가는 구조가 자리 잡을지.

    개방이 권력은 나눠도 보상까지 나눠 주진 않는다

    오픈 모델을 지지하는 가장 큰 논거는 성능도 비용도 아니에요. 통제권이에요. 토니 블레어 글로벌 변화 연구소의 선임 정책 고문 엘리자베스 시거는 권력이 대규모로 집중되는 일을 막고 이 기반 기술을 공공재로 만드는 것이 가장 분명한 논거라고 말해요. AI를 돌리는 인프라를 누가 쥐느냐가 인터넷의 정보를 누가 통제하느냐만큼 큰 질문이 됐다는 거죠. 장기 회복력 센터(Centre for Long-Term Resilience)의 AI 정책 책임자 해미시 홉스도 비슷한 쪽이에요. 각 개인이 자신에게 충실하고 안전한 AI 시스템을 갖는 세계가, 정부가 속을 알 길 없는 초지능 시스템을 두고 그냥 믿으라고 하는 세계보다 훨씬 덜 걱정스럽다고 봐요.

    반론도 묵직해요. 가나의 저자원 언어용 오픈 소스 AI 도구를 만드는 Ghana NLP의 공동 창립자 폴 아준레는, 오픈 모델이 형편이 덜 넉넉한 나라의 노동과 전문성으로 기업이 이득을 보고 힘을 더 모으는 통로로도 쓰인다고 지적해요. 패턴은 이래요. 회사가 모델을 공개하고, 커뮤니티가 어떻게 쓰고 고치는지 지켜본 다음, 그 개선을 원작자에 대한 크레딧이나 보상 없이 자사 제품에 흡수하는 거예요. 마크 저커버그도 커뮤니티의 개선을 Meta의 스택에 통합하는 능력을 오픈 모델 공개의 핵심 이점으로 꼽은 적이 있어요. 공개하는 쪽이 스스로 밝힌 이점과 아준레가 비판하는 지점이 같은 곳을 가리키는 셈이죠. 아준레의 표현을 빌리면 오픈 소스의 이상은 고귀하고 가치도 크지만, 실제 구현 방식은 매우 추출적인 쪽으로 기울어요.

    ‘오픈이 선이고 폐쇄가 악’ 같은 구도로 외우면 틀려요. 전면 금지와 무제한 공개 사이에는 여러 선택지가 있고, 어느 쪽을 택하든 안전과 민주화 사이에서 무언가를 내주게 돼요. 실무에서 챙길 건 두 가지로 줄어요. 모델을 고를 때는 성능·데이터·수정 필요성·비용을 차례로 따지기. 논쟁 기사를 읽을 때는 누가 어떤 이해관계로 말하는지 함께 보기. 순위표는 계속 바뀌는 물건이지만, 이 두 가지는 순위가 뒤집혀도 그대로 쓰는 기준이에요.

    출처: MIT Tech Review AI

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  • 오픈소스 AI 모델, 내려받기 전 따질 다섯 기준

    오픈소스 AI 모델, 내려받기 전 따질 다섯 기준

    3줄 요약

    • 오픈 모델은 학습된 가중치 파일을 누구나 내려받아 고쳐 쓰도록 푼 AI 모델이다. 이 자유로움이 장점이자 위험의 뿌리다.
    • 앤트로픽은 중국 Z.ai의 새 모델을 두고 사이버 공격 위험을 경고했고, 공개 지지 진영은 소수 기업의 기술 통제를 막는 장치라고 맞서고 있다.
    • 직접 쓰려는 사람은 데이터 민감도, 예산 구조, 라이선스, 파일 출처, 운영 책임 다섯 가지로 판단하면 된다.

    앤트로픽(Anthropic)이 중국 기업 Z.ai의 강력한 새 모델을 겨냥한 보고서를 냈다. 심각한 사이버 공격 위험이 있다는 주장이다. 보고서의 핵심 우려는 한 줄로 줄어든다. ‘누구나 자유롭게 내려받아 수정 가능하다’는 점.

    내려받기 버튼 하나. 오픈 모델을 둘러싼 논쟁은 결국 이 버튼에서 출발한다. 누구나 모델을 가져가 자기 컴퓨터에 올리고 원하는 대로 고친다는 점이 지지자에게는 가장 큰 미덕이고, 안전을 걱정하는 쪽에는 가장 큰 불안 요소다. 사실은 하나인데 평가가 정반대로 갈린다.

    이 글은 사건의 전말을 좇지 않는다. 문제의 모델이 무엇이고 보고서가 어떤 근거를 댔는지는 참고한 자료만으로 알기 어렵기 때문이다. 대신 오픈 모델이 정확히 무엇을 공개하는 것인지, 찬반 양쪽이 무엇을 근거로 삼는지, 직접 써보려는 사람은 어떤 기준으로 판단하면 되는지를 차례로 짚는다.

    오픈 모델·오픈 웨이트·오픈소스, 여는 범위가 제각각이다

    AI 모델의 알맹이는 ‘가중치’라고 부르는 숫자 묶음이다. 방대한 데이터를 학습한 결과가 이 파일에 담긴다. 이걸 공개하면 누구든 자기 장비에서 모델을 돌리게 된다. 그렇게 가중치를 푼 모델을 흔히 오픈 웨이트 모델, 줄여서 오픈 모델이라고 부른다.

    오픈소스는 원래 소프트웨어 쪽 용어다. 코드를 들여다보고, 고치고, 다시 배포할 자유를 뜻한다. 이 정의를 AI에 그대로 대입하면 가중치만으로는 모자라고 학습 코드와 학습 데이터 정보까지 열려 있어야 한다는 주장이 나온다. 현실은 그만큼 엄격하지 않다. 가중치만 풀어놓고 오픈소스라고 부르는 경우가 흔해서 두 용어가 뒤섞여 쓰이는 편이다. 여기서부터는 판단이다. ‘오픈소스 AI’로 검색해 찾은 모델이라도 이름표를 그대로 믿기보다, 실제로 공개된 범위가 가중치까지인지 학습 코드와 데이터 정보까지인지 따로 확인하는 편이 낫다. 같은 ‘오픈’이라도 열린 범위가 다르기 때문이다.

    반대편에는 폐쇄형 모델이 있다. 가중치는 개발사 서버 안에만 있고, 사용자는 앱이나 API로 질문을 보내 답을 받기만 한다. 프런티어 연구소의 문 뒤에 모델을 둔다는 표현이 바로 이 방식을 가리킨다.

    공개를 지지하는 쪽의 논리는 ‘소수 기업에 맡기지 않는다’

    지지 진영의 핵심 주장은 단순하다. 강력한 기술을 몇몇 회사만 쥐고 있으면 그 회사의 결정에 모두가 끌려가게 되니, 모델을 열어 통제권을 나누자는 것.

    쓰는 사람이 체감하는 이점도 이 논리에서 갈라져 나온다. 네 가지로 추려진다. 우선 모델을 내 장비에서 돌리면 입력한 내용이 바깥 서버로 나가지 않는 구조를 만들기 쉽다. 우리 업무 데이터로 추가 학습을 시켜 용도에 맞게 다듬는 일도 가능하다. 서비스 종료나 요금 정책 변경에도 덜 흔들린다. 한번 받아둔 파일은 계속 내 손에 남기 때문이다. 마지막은 검증이다. 외부 연구자가 모델 내부를 직접 뜯어보며 약점을 찾는 길이 열린다.

    단서가 하나 붙는다. 이 이점들은 직접 운영할 장비와 인력이 있을 때 성립한다. 준비 없이 받아두기만 하면 장점은 못 누리고 관리 부담만 떠안기 쉽다. ‘공개’가 곧 ‘편하게 쓴다’는 뜻은 아니라는 얘기다.

    안전 진영이 걱정하는 지점은 ‘한번 풀리면 회수가 안 된다’

    안전을 강조하는 쪽은 오픈 모델이 악의적인 사용자 손에서 오용될 위험을 경고한다. 근거는 구조의 차이다. 폐쇄형 모델은 요청이 전부 개발사 서버를 거친다. 그래서 수상한 사용 패턴을 걸러내거나 계정을 막는 식의 관리가 가능하다. 가중치 파일이 퍼진 뒤에는 사정이 달라진다. 개발사도 누가 어디서 어떻게 쓰는지 알 길이 없다. 모델에 심어둔 거절 장치 역시 고쳐 쓸 여지가 열려 있는 만큼 약해지기 쉽다. 앤트로픽 보고서의 핵심 우려가 ‘내려받아 수정 가능’이라는 점에 놓인 것도 이 때문으로 보인다. 이 마지막 문장은 이 글의 해석이다. 보고서가 그렇게 설명했다는 뜻은 아니다.

    사이버 공격이 왜 이렇게 민감한 주제인지는 현실 피해를 보면 감이 온다. 프랑스에서는 사이버 공격으로 슈퍼마켓 수백 곳의 냉장고가 과열됐다. 온도는 화씨 120도까지 올랐고, 식품이 상하고 불이 나는 일까지 벌어졌다. 선을 그어둘 부분이 있다. 이 사건이 오픈 모델과 관련 있다는 내용은 이 글이 참고한 자료에 없다. AI가 이런 위협을 키우고 있다는 지적이 함께 소개됐다는 점만 짚어둘 만하다. 둘을 인과로 잇는 것은 자료가 허락하는 범위 밖이다.

    앤트로픽은 별도로 AI 모델이 데이터센터 없이도 기기 사이에서 스스로 복제될 가능성, 스마트 TV나 가전을 통해 퍼질 가능성도 경고했다. 여기까지가 앤트로픽의 주장이다. 읽는 쪽에서 따져볼 대목은 따로 있다. 경고를 낸 쪽이 모델을 닫아두고 서비스하는 회사라는 점이다. 경쟁 구도가 섞인 주장으로 읽는 시각이 나올 만하다. 그렇다고 우려 자체가 틀렸다는 뜻은 아니다. 주장의 내용과 주장하는 쪽의 이해관계는 따로 놓고 보는 게 맞다. MIT 테크놀로지 리뷰가 해설 시리즈에서 이 논쟁을 겉보기보다 복잡하다고 소개한 것도 양쪽 주장에 모두 일리가 있어서일 것이다.

    공개형과 폐쇄형을 항목별로 나란히 놓으면

    양쪽 논리를 표로 옮기면 서로 거울처럼 맞물린다. 한쪽의 지지 논리가 다른 쪽의 비판 논리가 되는 구조다.

    항목 공개형(오픈 모델) 폐쇄형
    모델 파일 누구나 내려받기 가능 개발사 안에 보관
    수정 내려받은 사람이 직접 수정 외부에서 모델 자체는 못 고침
    지지 논리 소수 기업의 기술 통제를 막음 오용을 개발사 선에서 관리
    비판 논리 악의적 사용자의 오용 위험 강력한 기술이 몇몇 회사에 집중

    표에서 보이듯 어느 한쪽이 무조건 안전하거나 무조건 자유로운 게 아니다. 바뀌는 것은 통제권을 누가 갖고, 그에 따른 책임을 누가 지느냐다. 공개형에서는 내려받은 사람이, 폐쇄형에서는 개발사가 그 자리에 선다.

    한국 사용자에게 변수는 모델의 국적보다 실행 위치다

    공개 모델의 전제는 ‘누구나 내려받기’다. 한국 사용자도 접근 자체는 다른 나라 사용자와 다르지 않은 구조다. 실제로 차이를 만드는 건 모델의 국적보다 ‘어디서 실행하느냐’다.

    가중치를 받아 내 PC나 회사 서버에서 돌리면, 실행 프로그램이 따로 전송하지 않는 한 입력 내용은 그 장비 안에 머문다. 같은 모델이라도 개발사가 운영하는 웹 서비스나 API로 쓰면 입력 내용이 그쪽 서버로 넘어간다. 그래서 ‘중국 모델이라 데이터가 넘어간다’는 말도, ‘공개 모델이라 안전하다’는 말도 정확하지 않다. 두 단정이 똑같이 빠뜨린 것이 있다. 실행 위치와 실행 프로그램이다. 이 둘부터 확인해야 한다.

    회사에서 쓰려는 사람에게는 보안 부서의 반입 절차가 변수로 남는다. 사이버 위험 경고가 이어지면 외부 모델 파일을 사내에 들이는 심사가 까다로워질 가능성이 있다. 이건 어디까지나 추측이다. 뒷받침하는 자료가 있는 얘기가 아니다. 한국어 품질에 대한 정보도 참고한 자료에는 없다. 실제 업무 문장을 넣어 직접 비교해보는 수밖에 없다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 앤트로픽이 Z.ai의 강력한 새 모델이 심각한 사이버 공격 위험을 낳는다고 주장하는 보고서를 냈다.
    • 보고서의 핵심 우려는 누구나 자유롭게 내려받아 수정 가능하다는 점이다.
    • 안전 진영은 악의적 사용자의 오용을, 지지 진영은 소수 기업의 기술 통제 방지를 각각 근거로 든다.
    • 앤트로픽은 AI 모델이 데이터센터 없이 기기 사이에서 자기 복제할 가능성도 따로 경고했다.

    아직 불확실한 것

    • 문제가 된 모델의 이름, 성능 수준, 라이선스 조건은 참고한 자료에 나와 있지 않다.
    • 보고서가 어떤 실험이나 사례를 근거로 삼았는지도 확인되지 않았다.
    • 공개의 이점이 위험보다 큰지에 대해서는 합의된 결론이 없고 논쟁이 이어지고 있다.
    • 이 논쟁이 국내 기업의 보안 정책이나 규정에 영향을 줄지는 알려진 바가 없다.

    내려받기 전에 따져볼 다섯 가지 기준

    다섯 가지를 한 줄로 세우면 성격이 둘로 나뉜다. 앞의 두 가지는 공개형이 내 상황에 맞는지를 가르는 기준이고, 뒤의 세 가지는 받기로 마음먹은 뒤에 확인할 항목이다.

    1. 데이터 민감도와 용도: 바깥으로 내보내면 안 되는 자료를 다루는 업무라면 내 장비에서 돌리는 공개형의 가치가 커진다. 공개된 정보만 다루는 일반 업무라면 폐쇄형 서비스가 간편하다.
    2. 예산 구조: 폐쇄형은 쓴 만큼 내거나 구독료를 내는 방식이 일반적이다. 공개형은 모델 파일 값 대신 장비와 전기, 관리 인력에 돈이 든다. 사용량이 적으면 장비 투자가 오히려 손해일 가능성이 크다. 파일 값만 보고 싸다고 계산하면 틀리기 쉬운 이유다.
    3. 라이선스: 공개됐다고 조건이 없는 건 아니다. 상업적 이용, 재배포, 고친 모델의 배포 조건을 모델 배포 페이지의 라이선스 문서에서 확인해야 한다.
    4. 파일 출처와 호환성: 개발사가 직접 올린 파일인지, 제3자가 가공해 다시 올린 파일인지 구분해야 한다. 출처가 불분명한 파일은 변조 여부를 알기 어렵다. 내 장비의 메모리 용량과 실행 프로그램이 해당 파일 형식을 지원하는지도 함께 봐야 한다.
    5. 운영 책임: 공개형은 접근 권한 관리, 업데이트, 오용 방지 장치를 전부 직접 챙겨야 한다. 서비스에 붙여 외부 사용자에게 열 계획이라면 입력과 출력을 걸러내는 장치와 기록 보관까지 설계에 넣는 게 안전하다.

    오픈 모델 논쟁은 선과 악의 구도라기보다 통제권과 책임을 누가 지느냐의 문제로 보는 편이 판단에 도움이 된다. 내려받는 순간 통제권이 내게 온다. 책임도 같이 온다. 새 모델이 나올 때마다 같은 다섯 가지를 다시 대보면 된다.

    출처: MIT Tech Review AI

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  • 쇼피파이, AI 에이전트에 10억 개 상품 개방

    쇼피파이, AI 에이전트에 10억 개 상품 개방

    3줄 요약

    • 쇼피파이가 제휴를 맺지 않은 AI 에이전트에도 10억 개 이상 상품이 담긴 카탈로그를 열어, 탐색과 대리 구매를 허용하기로 했어요.
    • 숍(Shop) 계정에 에이전트를 연결하고 숍페이로 대화 안에서 결제하는 구조예요. 구매는 건마다 사람이 승인해야 합니다.
    • 아마존과 AI 기업들이 에이전트 대리 쇼핑을 두고 다투는 와중에, 쇼피파이는 개방 쪽에 섰어요.

    상품 10억 개 이상. 쇼피파이가 화요일, AI 에이전트 앞에 열겠다고 밝힌 카탈로그의 규모예요. 쇼핑객이 자기 AI 에이전트를 직접 설정해 물건을 대신 사게 하는 기능도 내놓겠다고 했습니다. 지난 9월에는 메타의 에이전트 ‘뮤즈’에만 열어줬던 문이에요. 이번에는 제휴 여부를 따지지 않습니다.

    메타 뮤즈 하나에서 ‘어떤 에이전트든’으로 넓어진 문

    달라진 건 범위예요. 9월의 쇼피파이는 메타와 손잡고 뮤즈 에이전트가 사람을 대신해 상품을 둘러보고 구매하게 했어요. 제휴를 맺은 상대에 한정된 이야기였죠. 이제는 제휴 통합이 없어도 쇼핑객이 원하는 에이전트를 쓰게 된다고 더버지는 전합니다.

    에이전트가 들여다보는 곳은 쇼피파이 카탈로그. 여기 담긴 상품이 10억 개 이상이에요. 숫자보다 눈에 걸리는 건 구성입니다. 쇼피파이 스토어에 올라온 상품만으로 채운 카탈로그가 아니거든요. 스토어 안에 있는 상품과 밖에 있는 상품이 함께 들어 있어요. 그 ‘밖’이 정확히 어디를 가리키는지는 기사에도 풀이가 없습니다.

    • 대상: 제휴 통합이 없는 에이전트까지 확대
    • 규모: 카탈로그 상품 10억 개 이상
    • 범위: 쇼피파이 스토어 안팎의 상품
    • 시점: 기사 표현으로는 ‘곧’

    시점이 ‘곧’ 한 단어뿐이라는 점은 기억해둘 만해요. 날짜가 박힌 일정은 아닙니다.

    숍 계정에 연결하고 숍페이로 결제, 승인은 매번 사람 몫

    쓰는 법은 단순한 편이에요. 쇼피파이가 운영하는 ‘숍(Shop)’의 내 계정에 에이전트를 연결하면 됩니다. 숍은 주문을 한데 모으고, 배송을 추적하고, 상품을 추천해주는 플랫폼이에요.

    결제는 원클릭 결제 기능인 숍페이 몫. 뮤즈 제휴 때와 같은 방식으로, 에이전트와 나누는 대화 안에서 결제가 끝나요. 그렇게 들어간 주문은 다시 숍 앱으로 모입니다. 에이전트가 어디서 뭘 샀는지 흩어지지 않게 한곳에 쌓아두는 구조예요.

    단계 기사에 나온 방식
    연결 숍(Shop) 계정에 에이전트 연결
    규칙 설정 예산 한도, 빠른 배송 상품만 표시 등
    결제 에이전트와의 대화 안에서 숍페이 원클릭 결제
    승인 구매 건마다 구매자가 승인
    주문 관리 에이전트가 넣은 주문이 숍 앱으로 모임

    쇼피파이가 이 기능에 붙인 이름은 ‘퍼스널 쇼퍼’. 사람이 규칙을 정해주면 에이전트가 그 안에서 움직인다는 뜻이에요. 예산 한도를 걸어두거나, 배송이 빠른 상품만 보여달라고 하는 식이죠. 구매는 건마다 구매자가 승인해야 합니다. 에이전트가 알아서 결제까지 끝내는 완전 자율 방식과는 거리가 있어요. 돈이 나가는 마지막 단계만큼은 사람 손에 남겨둔 설계로 읽힙니다.

    에이전트 시연이 결제 장면으로 끝나는 까닭

    이커머스는 AI 경쟁의 주요 전장 가운데 하나가 됐어요. 에이전트 도구 시연을 떠올려보세요. 옷을 사든, 항공권을 예약하든, 배달 음식을 시키든 마지막 장면은 대개 거래입니다. 우연으로 보기는 어려운 반복이에요.

    구글과 아마존 같은 커머스 큰손을 포함해 테크 업계 전반이 AI 쇼핑 도구에 투자하고 있고, 종착점은 한 줄로 줄어요. 에이전트가 사람 대신 물건을 사는 것. 갈등이 벌어지는 자리도 바로 여기입니다. 에이전트가 고객을 대신해 쇼핑해도 되느냐를 두고 아마존과 퍼플렉시티 같은 AI 기업이 맞서는 중이고, 최근에는 메타의 뮤즈까지 이 싸움에 얽혔어요.

    쇼피파이가 고른 쪽은 개방이에요. 판매자들의 스토어를 떠받치는 회사이니, 에이전트라는 새 통로가 늘수록 판매 기회도 는다고 본 것으로 보여요. 다만 이건 쇼피파이가 직접 밝힌 이유가 아닙니다. 사업 구조에서 끌어낸 해석이라는 점은 감안해주세요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    발표 내용이 길지 않아요. 어디까지가 사실이고 어디부터가 빈칸인지 나눠두는 편이 낫겠습니다.

    확인된 사실

    • 쇼피파이가 화요일, 쇼핑객이 자기 AI 에이전트로 대리 구매를 하도록 하겠다고 발표
    • 에이전트가 접근하는 카탈로그는 10억 개 이상, 쇼피파이 스토어 안팎 상품 포함
    • 숍 계정에 에이전트를 연결하고, 숍페이 원클릭 결제를 대화 안에서 진행
    • 예산 한도·빠른 배송 같은 규칙 설정이 가능하고, 구매는 건마다 승인 필요
    • 9월에 메타 뮤즈와의 제휴가 먼저 있었음

    아직 불확실한 것

    • 정확한 개시 시점. 기사에는 ‘곧’이라는 표현만 있어요.
    • ‘어떤 에이전트든’의 실제 범위. 연결에 필요한 기술 조건이나 지원 에이전트 목록은 나와 있지 않아요.
    • 쇼피파이가 이 에이전트 연결 기능을 한국의 숍 계정에도 여는지, 지원 국가가 어디까지인지.
    • 스토어 밖 상품이 구체적으로 무엇을 가리키는지, 그 상품도 같은 방식으로 결제되는지.
    • 판매자 쪽 수수료나 에이전트 노출 기준에 변화가 있는지.
    • 아마존과 AI 기업들 사이 다툼이 어떻게 결론 날지.

    쇼피파이로 해외에 파는 국내 판매자, 상품 정보가 진열대가 된다

    국내에서 이 소식이 먼저 닿는 쪽은 소비자보다 판매자일 거예요. 쇼피파이로 스토어를 열어 해외 고객에게 물건을 파는 브랜드라면, 자기 상품이 에이전트가 훑는 카탈로그 안에 들어가 있는 셈이니까요.

    여기서부터는 추측입니다. 쇼핑객이 ‘예산은 얼마까지’, ‘배송 빠른 것만’ 같은 규칙을 걸어두면 에이전트는 그 조건에 맞는 상품부터 추릴 가능성이 커요. 그렇다면 가격과 배송 정보를 얼마나 정확하게 적어뒀는지가, 사람 눈을 붙잡는 상세페이지 디자인만큼 중요해질 것으로 보입니다. 에이전트가 무엇을 기준으로 상품을 고르는지는 공개된 내용이 없어요. 단정하기는 이릅니다.

    소비자 쪽은 전제 조건부터 봐야 해요. 이 기능은 숍 계정과 숍페이 위에서 돌아갑니다. 이미 숍 앱으로 주문을 관리하던 사용자라면 익숙한 흐름 위에 에이전트가 얹히는 모양새예요.

    • 판매자: 가격·배송 정보처럼 에이전트가 규칙으로 걸러낼 만한 항목 점검(추측)
    • 소비자: 숍 계정과 숍페이가 출발점
    • 공통: 결제 전 승인 단계가 있어 모르는 사이 결제가 끝나는 구조는 아님

    에이전트가 대신 장을 보는 풍경은 아직 ‘곧’이라는 단어 뒤에 있어요. 실제로 열렸을 때 어떤 에이전트가 붙는지, 승인 단계가 얼마나 번거로운지에 따라 체감은 꽤 갈릴 겁니다. 승인이 번거로울수록 ‘대신 사준다’는 편의는 줄어드니, 쇼피파이가 이 단계를 어떻게 다듬어 내놓는지가 쓰임새를 가를 대목이에요.

    출처: The Verge

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  • 애플뮤직 아이콘, iOS 27.2 베타서 흑백으로

    애플뮤직 아이콘, iOS 27.2 베타서 흑백으로

    3줄 요약

    • 최신 iOS 27.2 베타에서 애플뮤직의 빨간 앱 아이콘이 흑백 버전으로 바뀐 것으로 전해졌어요.
    • 위젯은 검은 배경을 쓰고 탭 바는 활성 탭을 파란색으로 표시하는 등, 앱 전반에서도 색이 빠졌습니다.
    • 베타 단계 변화라 정식 버전까지 유지될지는 미정이고, 틴트 옵션을 쓰면 예전 빨간 느낌을 조금 흉내 낼 여지가 있어요.

    빨간 아이콘. 아이폰 홈 화면에서 애플뮤직을 찾을 때 음표 모양보다 그 색부터 떠올리는 사람이 적지 않을 겁니다. 최신 iOS 27.2 베타에서는 바로 그 빨간 배경이 빠지고, 흑백 아이콘이 자리를 대신했다는 소식이 나왔어요.

    전제부터 깔아 둡니다. 이번 내용은 베타 빌드에서 관측된 변화를 전한 것이고, 원문 어디에도 애플의 설명은 등장하지 않아요. ‘바뀐다’가 아니라 ‘바뀐 것으로 보인다’가 정확한 수위입니다. 어디까지 근거가 있고 어디부터 추측인지 갈라 가며 봅니다.

    빨간 배경은 빠지고 음표만 남았다

    처음 알린 곳은 나인투파이브맥, 이를 받아 소개한 곳이 더버지입니다. 내용 자체는 단순해요. 라이트 모드에서는 흰 배경에 검은 음표. 다크 모드에서는 반대로 검은 배경에 흰 음표가 놓입니다.

    색만 손본 건 아닙니다. 아이콘 속 8분음표의 각도가 기존보다 살짝 더 날카로워 보인다는 관찰이 함께 나왔거든요. 이 관찰이 맞다면 음표 자체를 다시 그렸다는 뜻이라, 배경색만 갈아 끼운 수준의 변경으로 보기는 어렵습니다. 다만 어디까지나 ‘그렇게 보인다’는 눈대중이고, 얼마나 달라졌는지 따져 볼 수치는 원문에도 없어요.

    X의 한 사용자는 라이트·다크에 틴트 버전까지 담은 아이콘 이미지를 올렸습니다. 지금까지 전해진 모습을 표 하나에 모았어요.

    항목 iOS 27.2 베타에서 전해진 모습 비고
    아이콘(라이트 모드) 흰 배경에 검은 음표 기존 빨간 아이콘을 대체
    아이콘(다크 모드) 검은 배경에 흰 음표 라이트 모드와 반대 배색
    아이콘(틴트) X 사용자가 이미지로 공유 색을 입히면 예전 빨간 아이콘과 조금 비슷해 보일 여지
    음표 모양 8분음표 각도가 조금 더 날카로워 보임 기존 대비 미세한 차이
    위젯 검은 배경 아이콘과 함께 색이 빠진 요소
    탭 바 활성 탭을 파란색으로 표시 활성 탭 구분용 포인트 색

    검은 위젯과 파란 활성 탭, 새 로고와 같은 방향

    아이콘 하나로 끝나는 변화가 아닙니다. 애플뮤직 위젯은 검은 배경을 쓰게 됐고, 앱 안 탭 바는 지금 열려 있는 탭을 파란색으로 표시한다고 해요. 빨간 아이콘으로 기억되던 앱에서 색을 전반적으로 걷어 내고, 탭 바에만 파란색을 살짝 얹은 구성인 셈입니다. 하필 파란색인 이유는 원문에도 설명이 없어요.

    왜 지금인지 짐작하게 하는 단서가 하나 있습니다. 기사 시점 기준으로 지난달, 애플 뮤직 홀(Apple Music Hall) 웹사이트에서 새 애플뮤직 로고가 포착됐어요.

    앱 아이콘을 그 로고에 맞춰 다시 다듬는 중일 가능성이 거론되는 이유입니다. 어디까지나 정황을 이어 붙인 해석이에요. 애플이 직접 밝힌 배경은 아닙니다.

    만드는 쪽에서 보면 무채색 아이콘에는 실용적인 이점도 있습니다. 라이트·다크·틴트 세 가지 모습이 한꺼번에 공유됐다는 건, 음표 하나를 두고 배경과 색만 바꿔 여러 모드에 대응하는 구조로 보이거든요. 강한 고유색을 내려놓으면 모드마다 색을 따로 맞추는 부담이 줄어듭니다. 빨간색이 사라지는 아쉬움과는 별개로, 방향 자체는 납득이 가는 선택이에요.

    단순한 색 교체 이상으로 봐야 하는 이유는 세 가지입니다.

    • 아이콘·위젯·탭 바가 같은 베타에서 함께 달라져, 단발성 실험보다는 묶음 개편에 가까워 보인다
    • 웹사이트에서 먼저 포착된 새 로고와 방향이 겹친다
    • 앱의 상징처럼 여겨지던 빨간색이 아이콘에서 빠진다

    색으로 앱을 찾던 한국 아이폰 사용자, 당장은 그대로

    당장 바뀌는 건 없습니다. 변화가 관측된 곳은 베타 빌드이고, 원문도 흑백 버전이 정식 iOS 배포까지 이어질 경우를 가정해서 이야기해요. 베타를 설치하지 않은 아이폰이라면 홈 화면은 지금 그대로입니다.

    정식 배포로 이어지면 사정이 달라집니다. 앱 아이콘은 나라별로 따로 그리는 경우가 드물어서, 한국 아이폰에서도 같은 흑백 아이콘을 보게 될 가능성이 높아요. 다만 이 대목은 원문에 적힌 내용이 아닙니다. 제 추측이라는 점을 분명히 해 둘게요.

    실제로 체감할 지점은 ‘찾기’입니다. 홈 화면에서 앱을 색으로 기억하는 사람에게 흑백 아이콘은 한동안 눈에 덜 들어올 거예요. 무채색 아이콘이 이미 여럿 깔린 화면이라면 더더욱.

    빨간색이 아쉬운 사람을 위한 우회로도 하나 거론됩니다. 홈 화면 틴트 옵션으로 색을 입히면 예전 빨간 아이콘과 조금 비슷하게 만들 여지가 있다는 거예요. 기대치는 낮춰 두는 편이 좋습니다. 원문 표현부터가 ‘조금 비슷하게’ 수준이라, 원래 아이콘을 그대로 되살리는 방법은 아니거든요.

    이번에 전해진 건 겉모습 변화가 전부입니다. 요금제나 기능이 달라진다는 내용은 원문에 없어요. 구독 중인 사람이 따로 챙길 일은 지금으로선 없어 보입니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    재료가 많지 않은 소식일수록 선을 정확히 긋는 게 중요해요. 원문에 근거가 있는 것과 없는 것을 나눠 봅니다.

    확인된 것 (보도와 공유된 이미지로 전해진 범위)

    • 최신 iOS 27.2 베타에서 애플뮤직 아이콘이 빨간색 대신 흑백으로 바뀌었다는 보도가 나옴
    • 라이트 모드는 흰 배경에 검은 음표, 다크 모드는 그 반대 배색
    • 8분음표 각도가 기존보다 조금 더 날카로워 보임
    • 위젯은 검은 배경, 탭 바는 활성 탭을 파란색으로 표시
    • X 사용자가 라이트·다크·틴트 버전 이미지를 공유
    • 지난달 애플 뮤직 홀 웹사이트에서 새 애플뮤직 로고가 포착됨

    아직 불확실한 것

    • 흑백 아이콘이 정식 iOS 배포에 그대로 들어갈지
    • 아이콘 변경이 새 로고에 맞춘 리프레시인지 (가능성으로만 언급됨)
    • 색을 바꾼 이유에 대한 애플의 설명 (원문에 없음)
    • iOS 27.2 정식 배포 시점 (원문에 없음)
    • 틴트를 켰을 때 예전 빨간색과 실제로 얼마나 비슷한지, 다른 앱 아이콘까지 함께 물드는지
    • 아이폰 외 다른 기기의 애플뮤직 아이콘도 함께 바뀌는지 (원문에 없음)

    빨간 아이콘의 퇴장, 아직 기정사실은 아니다

    베타에서 본 UI는 ‘결정’이 아니라 ‘진행 중인 작업’입니다. 그렇게 읽는 게 안전해요. 지금 단계에서 빨간 아이콘의 퇴장을 기정사실로 받아들일 필요는 없습니다.

    방향만큼은 뚜렷합니다. 웹사이트의 새 로고, 흑백 아이콘, 검은 위젯, 파란 활성 탭. 넷이 같은 쪽을 가리키고 있으니까요. 정식 배포가 나오면 아래 세 가지만 확인하면 충분해요.

    • 흑백 아이콘이 그대로 실렸는지, 빨간 아이콘으로 돌아갔는지
    • 위젯의 검은 배경과 탭 바의 파란색이 유지됐는지
    • 틴트 옵션으로 원하는 색감을 어디까지 낼 수 있는지

    아이콘 색 하나에 이렇게 길게 쓸 일인가 싶기도 합니다. 그런데 매일 누르는 앱의 얼굴이 바뀌는 건 사용자 습관을 건드리는 변화예요. 결론은 정식 버전에 어떤 모습으로 실리느냐에 달려 있습니다.

    출처: The Verge

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  • 애플 홈뷰 299달러, 스마트 디스플레이 고르는 기준

    애플 홈뷰 299달러, 스마트 디스플레이 고르는 기준

    3줄 요약

    • Apple HomeView는 7인치 화면과 스피커를 합친 299달러짜리 스마트 디스플레이로, 가족 최대 6명이 각자 프로필로 나눠 쓰는 구조다.
    • 카메라 인식 알림은 iCloud+ 구독과 호환 카메라가, 메시지·캘린더 연동은 Apple Intelligence 지원 iPhone·iPad가 있어야 켜진다.
    • 벽에 걸려면 전용 모델(스페이스 그레이·실버)과 60달러부터인 마운트를 따로 골라야 해서, 둘 자리를 먼저 정하는 게 순서다.

    299달러, 7인치, 최대 6명. Apple이 처음 내놓은 스마트 디스플레이 HomeView(홈뷰)를 숫자 셋으로 줄이면 이렇다. 숫자만 놓고 보면 작은 태블릿에 스피커를 붙인 물건 같다. 그런데 스마트 디스플레이는 스펙표로 고르는 기기가 아니다. 집에 어떤 iPhone이 있는지, 어떤 구독을 쓰는지, 어디에 둘 것인지에 따라 같은 제품의 쓸모가 크게 갈린다. 아래에서는 HomeView를 예시 삼아 스마트 디스플레이를 살 때 따져 볼 기준을 순서대로 짚는다. Apple이 밝힌 내용과 거기에 붙인 해석은 문장마다 갈라서 적었다.

    스마트 디스플레이는 가족이 함께 쓰는 공용 화면이다

    스마트 디스플레이는 화면, 스피커, 음성 비서를 한 몸에 넣고 거실이나 주방처럼 여럿이 드나드는 자리에 두는 기기다. 휴대폰과 태블릿이 ‘내 것’이라면 이쪽은 ‘우리 집 것’. 그래서 제일 먼저 볼 것은 화질이 아니라 앞에 선 사람을 어떻게 구분하느냐다. 구분이 안 되면 부모 일정과 아이 플레이리스트가 한 화면에 뒤섞인다.

    HomeView는 이 문제를 내장 카메라로 푼다. 카메라가 사용자를 알아보고 그 사람의 프로필을 띄우는 방식이다. 프로필마다 자주 쓰는 앱과 위젯을 따로 배치하게 돼 있고, 가족은 최대 6명까지 쓰도록 설계됐다. 여기까지가 Apple이 밝힌 사실이다. 한 줄로 풀면 기기는 공용인데 화면은 사람마다 바뀌는 구조다.

    두 번째 역할은 집 안 기기의 리모컨. Siri에게 말로 스마트 블라인드를 닫게 하거나 스마트 도어록을 잠그게 하는 식이고, 카메라 영상은 최대 9개까지 한 화면에 동시에 띄운다. 겨냥하는 자리는 아마존 Echo Show와 같다. 그러니 비교할 때도 ‘사용자 구분 방식’과 ‘제어되는 기기 범위’ 두 가지를 축으로 놓으면 판단이 쉬워진다. 화면 크기는 그다음에 봐도 늦지 않다는 것이 이 글의 판단이다.

    가진 기기와 구독에 따라 켜지는 기능이 다르다

    스마트 디스플레이의 기능 목록은 둘로 나뉜다. 본체만 사면 되는 것, 그리고 다른 무언가를 이미 갖고 있어야 되는 것. 아스테크니카가 옮긴 Apple 발표문을 조건별로 다시 묶으면 아래 표가 된다.

    기능 필요한 조건
    폭넓은 일반 지식 질문, 자연스러운 대화, 음악 탐색 HomeView 본체(Siri AI 내장)
    블라인드·도어록 등 음성 제어 연동되는 스마트홈 기기
    카메라 영상 최대 9개 동시 보기 연동되는 카메라
    사람·익숙한 얼굴·반려동물·택배·차량 인식과 도착 알림 지원되는 iCloud+ 구독 + 호환 카메라
    영상을 보지 않고 내용을 파악하는 영상 설명 HomeKit Secure Video 녹화 영상
    메시지·캘린더·미리 알림·FaceTime 사용 Apple Intelligence 지원 iPhone 또는 iPad에 프로필 연결
    앱을 넘나드는 작업, 개인 맥락을 반영한 답변 Apple Intelligence가 켜진 iPhone 또는 iPad

    눈여겨볼 곳은 표의 맨 아래 두 줄이다. Apple Intelligence 지원 iPhone이나 iPad가 없어도 HomeView의 Siri AI는 일반 지식 답변과 대화, 음악 탐색까지는 해 준다. 메시지와 캘린더 내용을 끌어와 답하거나 Apple Music 플레이리스트를 개인 맥락에 맞춰 다루는 일은 다르다. 지원 기기가 있어야 된다. 여기까지는 발표문에 적힌 조건이다. 해석을 하나 붙이면, 같은 299달러를 내도 가족 구성원마다 체감이 달라지는 구조라는 것. 지원 기기에 프로필을 연결한 사람과 그렇지 않은 사람이 같은 화면 앞에서 받는 답이 달라지기 때문이다.

    내가 표의 어느 줄에 해당하는지는 iPhone에서 바로 확인된다. iOS 버전에 따라 표기가 조금씩 바뀌는 구간이라, 헷갈리는 단계에는 그 자리에 따로 표시해 둔다.

    • Apple Intelligence 지원 여부: 설정 → Apple Intelligence 및 Siri. 지원하지 않는 기기에서는 이 항목이 ‘Siri'(이전 버전은 ‘Siri 및 검색’)로만 보인다.
    • iCloud+ 구독 여부: 설정 → 맨 위 내 이름 → iCloud. 사용 중인 요금제가 여기 표시된다. 요금제를 바꾸는 버튼이 어느 하위 항목에 들어 있는지는 확실하지 않아, 이 단계는 화면에서 직접 찾아야 한다.
    • 카메라 호환 여부: 홈 앱 → 카메라 타일 → 설정(톱니바퀴 아이콘). 여기에 녹화 관련 옵션이 보이면 HomeKit Secure Video 대상 카메라로 보면 된다. 옵션의 한글 표기는 확실하지 않다.

    한 가지 덧붙인다. 표에 적힌 ‘지원되는 iCloud+ 구독’이 어느 요금제부터인지는 밝혀지지 않았다. 지금 쓰는 요금제가 화면에 보인다고 해서 조건을 채웠다고 단정하기는 이르다.

    7인치 화면은 밝기 범위로, 설치는 거치형과 벽걸이형으로 갈린다

    스마트 디스플레이 화면은 하루 종일 켜져 있다. 태블릿과 갈리는 지점이다. 그래서 해상도보다 밝기를 얼마나 낮추고 높이느냐가 실사용에 더 크게 작용한다. HomeView의 Liquid Retina(LCD) 화면은 밝기 범위가 0.3니트에서 500니트이고, 방 밝기에 맞춰 자동으로 조절되게 하는 설정도 있다. 최저 밝기가 낮을수록 불 꺼진 침실이나 밤 거실에서 덜 거슬린다. 최고 밝기는 햇빛 드는 주방에서 글자가 읽히느냐와 직결된다. 다만 500니트가 창가에서 충분한지는 수치만으로 단정하기 어렵다.

    7인치는 멀리서 보기엔 작다. Apple은 이 약점을 거리 인식으로 보완했다. 사용자가 방 건너편에 있으면 단순한 정보만 보여 주고, 가까이 다가오면 더 자세한 내용으로 바뀌는 방식이다. 화면을 키우는 대신 인터페이스를 바꿔 대응한 설계로 보인다. 이 대목은 사실이 아니라 해석이다. 사는 쪽에서는 조리대처럼 가까이 두는 용도와 거실 건너편에서 흘끗 보는 용도 가운데 어느 쪽이 주가 될지 미리 생각해 두는 편이 좋다.

    설치 방식은 더 신중하게 따져야 한다. 기본형은 화면이 스피커 받침에 스테인리스 스틸 힌지로 연결돼 각도가 조절되고, USB-C 충전 포트도 이 받침에 있다. ‘충전 포트’라는 표현이 쓰였지만 배터리가 들어 있는지는 확인되지 않았다. 벽에 걸려면 얘기가 달라진다.

    • 벽 설치는 전용 모델이 필요하고, 색상은 네 가지가 아니라 스페이스 그레이와 실버 두 가지뿐이다.
    • 벽 마운트는 별도 구매이고 60달러부터 시작한다. 제작사는 Schneider Home.
    • 벽걸이형에는 전용으로 만든 드라이버 2개와 벽 설치에 맞춘 컴퓨테이셔널 오디오 튜닝이 들어간다.

    ‘일단 사서 세워 두다가 나중에 벽에 걸자’가 통하지 않는 구조다. 벽에 붙으면 소리가 퍼지는 조건이 달라지니 스피커를 따로 설계했다는 설명은 납득이 간다. 그렇다고 사는 사람의 수고가 줄지는 않는다. 둘 자리를 먼저 정하고, 그다음에 모델을 골라야 한다는 뜻이기 때문이다. 비용 계산도 달라진다. 마운트 값 60달러 이상이 본체와 별도로 붙고, 벽걸이 전용 모델의 본체 가격이 거치형과 같은지는 확인되지 않았다.

    카메라 달린 공용 기기, 데이터가 어디서 처리되는지부터 본다

    거실 한가운데에서 사람 얼굴을 알아보는 기기다. 프라이버시 기준을 빼놓기 어렵다. 따질 것은 세 가지. 인식이 어디서 처리되는지, 전송 구간이 암호화되는지, 처리된 데이터가 남는지.

    Apple의 설명을 이 틀에 대 보면 이렇다. 카메라 영상에서 사람·익숙한 얼굴·반려동물·택배·차량을 가려내는 인식은 종단간 암호화된 상태로 이뤄진다고 한다. Siri에게 건넨 요청은 기기 안에서 처리되거나 Private Cloud Compute로 넘어간다. 이 경우에도 데이터가 저장되지 않고 Apple을 포함한 누구도 접근하지 못한다는 것이 Apple 쪽 주장이다. 어디까지나 제조사 설명이다. 외부 검증 결과가 나오면 함께 놓고 보는 편이 안전하다.

    영상 설명 기능도 같은 맥락에서 볼 만하다. HomeKit Secure Video로 녹화된 클립을 직접 재생하지 않아도 무슨 일이 있었는지 설명으로 알려 주는 기능이다. 편리한 만큼, 영상 내용을 해석하는 처리가 어디서 도는지는 확인해 둘 필요가 있다. 어떤 요청이 기기 안에서 끝나고 어떤 요청이 클라우드로 가는지는 발표문에 구분돼 있지 않다. 세 기준 가운데 첫째인 ‘어디서 처리되는가’에 대해 지금 확인되는 답은 ‘기기 안 아니면 Private Cloud Compute’까지인 셈이다. 사용자를 알아보는 내장 카메라 인식을 끄는 설정이 있는지도 아직 확인되지 않았다.

    한국어 Siri AI와 집 안 기기 연동, 한국 집에서 걸리는 지점

    한국 사용자에게 실제로 달라지는 부분은 스펙이 아니라 언어와 연동이다. 음성이 주 입력 수단인 기기인데, 발표문에는 Siri AI가 베타 단계라는 것만 나와 있고 지원 언어는 언급이 없다. 한국어 지원 범위에 따라 체감 가치가 크게 달라질 것으로 보인다. 이 문장은 추측이다.

    두 번째는 집에 이미 달려 있는 기기다. 블라인드를 닫고 도어록을 잠그는 장면이 내 집에서도 되려면 그 블라인드와 도어록이 Apple 홈 앱에 등록되는 제품이어야 한다. 확인 방법은 간단하다. 홈 앱 → 오른쪽 위 + → 액세서리 추가로 들어가 기기가 잡히는지 보면 된다. 아파트에 기본으로 설치된 도어록이나 월패드가 여기에 안 잡힌다면, HomeView를 들여도 제어할 대상을 따로 마련해야 한다.

    세 번째는 벽걸이형. 전세나 월세 집이라면 벽에 무언가를 고정하는 설치 자체가 부담이 되기 쉽다. Schneider Home 마운트가 국내 벽면 환경에 그대로 맞는지도 발표문만으로는 알기 어렵다. 이런 조건이면 거치형부터 검토하는 쪽이 무난해 보인다.

    반대의 경우도 있다. 이미 iCloud+를 쓰고 있고 가족이 iPhone 위주라면 갖춰야 할 조건이 상당 부분 채워진 상태다. 이때 남는 변수는 카메라와 언어 정도로 좁혀진다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 7인치 Liquid Retina(LCD) 화면, 밝기 범위 0.3~500니트, 주변 밝기에 따른 자동 조절 설정
    • 가격 299달러, 가족 최대 6명 사용, 카메라 영상 최대 9개 동시 표시
    • 사람·얼굴·반려동물·택배·차량 인식 알림은 지원되는 iCloud+ 구독과 호환 카메라가 필요
    • 벽 설치는 전용 모델(스페이스 그레이·실버)과 60달러부터인 Schneider Home 제작 마운트가 필요
    • Siri 요청은 기기 안 또는 Private Cloud Compute에서 처리된다는 Apple의 설명
    • Siri AI는 베타 단계

    미확정 사항

    • Apple이 HomeView를 한국에 내놓는지, 내놓는다면 원화로 얼마인지
    • Siri AI의 한국어 지원 범위
    • ‘지원되는 iCloud+ 구독’이 어느 요금제부터인지
    • 호환 카메라와 스마트홈 기기의 구체적인 목록
    • 벽걸이 전용 모델의 본체 가격이 거치형과 같은지, 거치형 네 가지 색상이 무엇인지
    • USB-C 충전 포트라는 표현만 있을 뿐 배터리가 들어 있는지 여부
    • 내장 카메라의 사용자 인식을 끄는 설정이 있는지

    299달러를 쓰기 전에 순서대로 답해 볼 네 가지 질문

    앞에서 본 기준을 구매 순서로 바꾸면 이런 순서가 된다. 앞쪽 질문에서 ‘아니오’가 나올수록 HomeView에서 쓰게 될 기능이 줄어든다고 보면 된다.

    1. 호환성: 가족 중 Apple Intelligence 지원 iPhone이나 iPad를 쓰는 사람이 있는가. 없다면 일반 지식 대화와 음악 탐색 중심의 기기가 된다.
    2. 용도: 홈 앱에 등록된 도어록·블라인드·카메라가 있는가. 없다면 제어할 대상부터 마련해야 한다.
    3. 구독: iCloud+를 쓰고 있는가. 카메라 인식 알림이 목적이면 이 조건이 빠지면 안 된다.
    4. 예산과 위치: 세워 둘 것인가, 걸 것인가. 벽걸이는 전용 모델에 60달러부터인 마운트 값이 더해지고 색상 선택지도 줄어든다.

    네 질문에 모두 ‘예’라면 HomeView는 흩어진 Apple 기기를 한 화면으로 모으는 허브 역할을 기대해 볼 만하다. 앞의 두 질문에서 막힌다면 사정이 다르다. 본체를 사기 전에 집 안 기기 구성부터 손보는 게 돈을 덜 쓰는 순서다. 스마트 디스플레이는 혼자 똑똑한 기기가 아니라 연결된 만큼 쓸모가 생기는 기기다. 299달러는 본체 값일 뿐이고, 표 아래쪽 줄의 기능을 켜는 데 드는 몫은 이미 가진 iPhone과 구독, 카메라에 따라 집마다 달라진다.

    출처: Ars Technica

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  • 오픈AI 임원 회의실에 녹음 장치, 엔지니어 체포

    오픈AI 임원 회의실에 녹음 장치, 엔지니어 체포

    3줄 요약

    • 오픈AI 엔지니어가 임원 회의실 TV의 USB 포트에 녹음 장치를 설치한 혐의로 체포돼 구금 중이에요.
    • 미 법무부는 회의실 주변 CCTV 영상과, 사무실에 두고 간 가방에서 나온 또 다른 녹음 장치를 정황으로 제시했어요.
    • 오픈AI는 모델 가중치·소스코드·고객 데이터에 부적절하게 접근하거나 빼낸 정황은 현재 없다고 밝혔어요.

    화장지로 감싼 작은 장치 하나. 오픈AI 임원 회의실 TV 뒤편 USB 포트에 꽂혀 있던 물건인데요, 회사는 이걸 “정교한 녹음 장치”라고 표현했어요. 이 물건 때문에 자사 엔지니어 한 명이 해고됐고, 사건은 FBI로 넘어갔고, 그는 결국 체포됐어요.

    먼저 눈에 들어오는 건 수법이에요. 지금까지 알려진 혐의에는 서버 침입도 계정 탈취도 없거든요. 회의실에 뭔가를 꽂아 두는, 아주 오래된 방식이죠. 그게 하필 오픈AI 같은 회사 안에서 문제가 됐다는 것, 이 사건에서 봐야 할 건 거기예요.

    TV USB 포트에서 나온 장치, 검찰이 꺼내 든 정황들

    체포된 사람은 압둘라흐만 알포잔(Abdulrahman Alfozan). 35세, 사우디아라비아 국적이에요. 미 법무부 보도자료에 적힌 혐의는 구두 대화를 가로채는 장치를 사용했거나 사용하려 했다는 것이고요.

    장치가 꽂혀 있던 방이 어떤 곳이었는지도 봐야 하는데요. “극도로 기밀인 기술·사업·전략 정보”가 자주 오가는 임원 회의실이었어요. 더버지가 법무부 자료를 인용해 전한 내용을 보면 알포잔은 이 방에 들어갈 권한이 없었어요. 그런데도 장치가 발견되기 전 여러 날에 걸쳐 회의실 근처에 있는 모습이 CCTV에 잡혔다고 해요.

    연방 검찰이 주장하는 정황을 한데 모으면 세 가지예요.

    • 장치는 화장지에 싸인 채 9월 28일 전후에 설치됐고, 저장된 내용은 암호화돼 있었다.
    • CCTV에는 알포잔이 장치가 설치된 TV 뒤쪽을 살펴보는 듯한 장면이 찍혔다.
    • 오픈AI 보안팀이 사무실 다른 방에서 그가 두고 간 가방을 찾았고, 안에는 지갑과 신분증, 그리고 녹음 장치가 하나 더 있었다.

    여기서 꼭 짚고 갈 게 있어요. 위 내용은 전부 검찰 쪽 주장이고, 재판에서 사실로 인정된 건 아직 하나도 없어요. CCTV 장면만 해도 ‘살펴보는 듯한’이라는 단서가 달려 있고요.

    시점 일어난 일
    9월 28일 전후 임원 회의실 TV USB 포트에 장치 설치(법무부 주장)
    설치 며칠 뒤 오픈AI가 장치를 발견하고, 특정 직원이 설치했다고 파악
    발견 후 해당 직원 해고, 사건을 FBI에 넘김
    금요일 알포잔 체포, 이후 계속 구금
    화요일 연방법원에 처음 출석

    뚫린 곳은 네트워크가 아니라 회의실이었어요

    AI 회사 보안 하면 보통 모델 가중치 탈취나 계정 해킹부터 떠올리잖아요. 이번엔 달랐어요. 문제가 된 건 사람이 직접 걸어가서 꽂아 둔 장치였으니까요. 접근 제어를 아무리 촘촘하게 짜 놔도, 회의실에서 말로 오가는 정보는 코드 저장소와는 다른 방식으로 지켜야 한다는 얘기죠.

    눈에 띄는 대목은 알포잔에게 해당 회의실 출입 권한이 없었다는 점이에요. 권한이 없는 방에 장치가 어떻게 들어갔는지, 원문에는 나와 있지 않아요. 왜 하필 TV USB 포트였는지도 설명이 없고요. 전원이 나오고 평소 아무도 들여다보지 않는 자리라서 그랬을 것으로 보여요. 이건 제 추측이에요.

    오픈AI도 이 사건을 가볍게 다루지 않았어요. 자사 보안 프로그램이 내부자 위험부터 사이버 범죄자, 국가 단위 행위자까지 폭넓은 위협을 막도록 설계됐다고 설명했고, 기술·데이터·사람을 지키는 일을 “국가적으로 중요한 문제”라고까지 표현했거든요. 내부자 위험을 직접 거론한 회사에서 내부자 사건이 났으니 머쓱한 대목이긴 해요. 그래도 설치 며칠 뒤에 장치를 찾아내고 직원까지 특정했다는 점은 같이 놓고 봐야 공정하겠죠.

    챗GPT 국내 사용자 데이터, 지금까지 유출 정황은 없어요

    한국에서 챗GPT나 오픈AI API를 쓰는 사람이라면 제일 먼저 드는 생각은 “내 데이터는 괜찮나”일 거예요. 오픈AI의 답은 이래요. 이 직원이 모델 가중치, 소스코드, 고객 데이터에 부적절하게 접근하거나 밖으로 빼낸 정황은 현재로선 없다는 것.

    지금까지 나온 내용만 놓고 보면, 국내 사용자가 이 사건 때문에 비밀번호를 바꾸거나 API 키를 재발급해야 할 근거는 보이지 않아요. 다만 “현재로선”이라는 단서가 붙어 있죠. FBI 수사도 진행 중이고요. 이 판단이 끝까지 유지될지는 지켜봐야 해요.

    국내 개발 조직이 가져갈 건 오히려 사무실 쪽 점검 항목이에요. 이번 사건에서 핵심 정황으로 꼽힌 것들을 뒤집어 보면 체크리스트가 나오거든요. 아래는 원문에 나온 권고가 아니라 제 의견이에요.

    • 회의실 TV·디스플레이의 빈 USB 포트에 모르는 장치가 꽂혀 있지 않은지 주기적으로 확인하기
    • 출입 권한이 없는 구역 주변을 반복해서 오가는 움직임이 CCTV나 출입 로그에서 걸러지는지 점검하기
    • 사무실에 방치된 가방·소지품을 보안팀이 확인하는 절차를 마련해 두기

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 사실부터 볼게요.

    • 오픈AI가 사무실에 숨겨진 녹음 장치를 발견했고, 해당 직원을 해고한 뒤 사건을 FBI에 넘겼다.
    • 알포잔은 금요일에 체포돼 구금 상태이며, 화요일에 연방법원에 처음 출석했다.
    • 적용된 혐의는 구두 대화 감청 장치의 사용 또는 사용 시도다.
    • FBI 수사는 끝나지 않았고 오픈AI는 협조를 이어가겠다고 했다.

    반대로 아직 알 수 없는 것들이에요.

    • 동기와 배후 여부. 원문 어디에도 설명이 없고, 국적만 보고 결론을 내릴 근거도 없다.
    • 장치에 실제로 무엇이 녹음됐는지, 그 내용이 외부로 전달됐는지.
    • 출입 권한이 없는 회의실에 장치가 설치된 구체적인 경위.
    • 오픈AI 모델이 조사에서 정확히 어떤 역할을 했는지.
    • 알포잔 측의 입장과 재판 결과.

    “모델로 장치를 분석했다”는 설명은 검증이 더 필요해요

    오픈AI 입장문에서 가장 눈길을 끄는 문장은 따로 있어요. 자사 모델을 써서 장치가 무엇이고 어디서 왔는지 파악했고, 며칠 전 특정 직원이 설치했다는 사실까지 알아냈다는 대목인데요. 회사는 이 사건을 AI가 정교한 보안 위협에 대응하는 데 도움이 된다는 사례로 내세웠어요.

    개발자 입장에서는 솔깃한 얘기죠. 그래도 조금 차갑게 읽을 필요가 있어요. 모델에 무엇을 입력했는지, 어떤 결과를 근거로 직원을 특정했는지는 공개되지 않았거든요. 법무부가 제시한 정황은 CCTV 영상과 방치된 가방. 전통적인 증거예요. 그걸 생각하면 “AI가 범인을 잡았다”보다는 “조사 과정에 모델을 보조 도구로 썼다” 정도로 받아들이는 게 안전해 보여요.

    동기도, 녹음된 내용도, 알포잔 측 입장도 아직 나온 게 없어요. 남은 사실관계는 수사와 재판에서 가려질 일이고요. 그 전까지는 혐의와 확정된 사실을 갈라서 읽는 습관, 그리고 우리 사무실 회의실 TV 뒤를 한 번 들여다보는 정도면 충분해요.

    출처: The Verge

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  • 구글북 폰 연동, 안드로이드 17 필수…갤럭시는 대기

    구글북 폰 연동, 안드로이드 17 필수…갤럭시는 대기

    3줄 요약

    • 구글북의 폰 연동 기능 ‘Better Together’는 안드로이드 17이 올라간 폰에서만 동작하고, 출시 시점에 제대로 붙는 폰은 픽셀뿐이었습니다.
    • 안드로이드 17을 탑재해 나온 갤럭시 Z 폴드8도 연결이 유지되지 않았고, 구글은 삼성 폰 지원 업데이트를 ‘몇 주 안에’ 배포하겠다고 밝혔습니다.
    • 구글북을 고르기 전에 쓰는 폰의 Android 버전과 제조사별 지원 여부부터 확인하는 게 순서입니다.

    노트북과 폰은 서로를 찾아냅니다. 그런데 연결이 붙어 있지 못하고 끊깁니다. 구글북을 사서 갤럭시 Z 폴드8을 물려 본 초기 구매자들이 호소한 증상입니다. 폰 고장이 아니었습니다. 설정을 잘못 만진 것도 아니었습니다. 구글북의 폰 연동 기능이 출시 시점에는 삼성 폰을 아예 지원하지 않는 상태였습니다.

    구글이 구글북 출시 일정을 알리며 내놓은 설명은 ‘상자에서 꺼내자마자 안드로이드 폰과 함께 작동하도록 설계했다’였습니다. 여기까지가 구글의 말입니다. 문장만 놓고 보면 안드로이드 폰 전반이 대상인 것처럼 읽히지만, 실제 조건은 이 문장보다 훨씬 좁습니다. OS 버전에서 한 번, 제조사에서 또 한 번 걸러집니다. 아래에서는 구글북 폰 연동이 어떤 기능인지, 어떤 폰에서 되는지, 지금 쓰는 폰이 조건에 맞는지 확인하는 경로까지 차례로 짚습니다.

    Better Together가 폰에서 노트북으로 넘겨 주는 네 가지

    구글북은 구글이 프리미엄 노트북 시장에 자리를 잡으려고 내놓은 제품군입니다. 그 전략의 중심에 안드로이드 폰과의 긴밀한 연동이 놓여 있습니다. 구글이 이 연동 기능 묶음에 붙인 이름이 ‘Better Together’. 조건을 채운 폰을 연결하면 아래 네 가지가 열립니다.

    • 앱 스트리밍: 폰에 깔린 앱을 노트북 화면에 띄워서 씁니다.
    • 파일 접근: 폰에 저장된 파일을 노트북에서 바로 엽니다.
    • 알림 미러링: 폰으로 온 알림이 노트북에도 똑같이 뜹니다.
    • 이어서 하기: 일부 앱에서 폰으로 하던 작업을 노트북으로 넘어와 그대로 이어 갑니다.

    하나하나 떼어 놓고 보면 낯선 기능은 아닙니다. 문제는 빠졌을 때입니다. 앱 스트리밍도, 파일 접근도, 알림 미러링도, 이어서 하기도 안 되는 구글북은 폰과 따로 노는 노트북이 됩니다. 여기서부터는 해석입니다. 구글이 폰 연동을 제품의 핵심으로 내세운 이상, 연동이 되느냐 안 되느냐가 구매 판단에서 차지하는 비중도 클 수밖에 없어 보입니다.

    브랜드보다 먼저 봐야 하는 조건은 안드로이드 17

    연동이 되는 폰과 안 되는 폰을 가르는 첫 번째 기준은 제조사가 아닙니다. OS 버전입니다. Better Together는 안드로이드 17에만 들어 있는 기능에 기대어 만들어졌습니다. 그래서 폰이 안드로이드 16 이하라면 브랜드가 무엇이든 연동 대상에서 빠집니다.

    이 조건이 의외로 받아들여지는 데에는 배경이 있습니다. 예전 안드로이드에서는 제조사마다 메이저 OS 업데이트가 늦어져 새 기능을 못 쓰는 일이 흔했습니다. 구글은 그 뒤로 기능을 Google Play 서비스 쪽으로 옮기고 모듈식 시스템 계층을 만들어 업데이트 속도를 끌어올려 왔습니다. 그 결과 폰이 어떤 안드로이드 빌드를 쓰는지 신경 쓸 일이 거의 없어졌고, 새 버전에서만 되는 기능도 손에 꼽을 정도로 줄었습니다. 구글북 지원은 그 드문 예외입니다. 해석을 보태자면, 구글이 스스로 줄여 온 OS 버전 의존이 자사 노트북의 간판 기능에서 되살아난 셈입니다.

    실용적인 결론도 하나 따라 나옵니다. Play 스토어에서 앱을 최신으로 올리는 것만으로는 조건이 채워지지 않는다는 점입니다. 다만 이 대목은 확인된 사실이 아니라 추정입니다. OS 전용 기능이라는 설명에서 끌어낸 것으로, 결국 폰 OS 자체가 17로 올라가야 한다는 뜻으로 읽힙니다.

    안드로이드 17은 필요조건입니다. 충분조건은 아닙니다. 그 차이를 드러낸 것이 삼성 폰 사례였습니다.

    안드로이드 17 갤럭시도 끊겼다, 제조사별 구글북 연동 상황

    구글북 출시 시점을 기준으로 주요 제조사 다섯 곳의 상황을 표로 모았습니다. 가운데 열이 OS 조건, 오른쪽 열이 실제 연동 여부입니다.

    제조사 안드로이드 17 상황 구글북 폰 연동
    구글 픽셀 연동 조건을 채운 기기 가능 (출시 시점의 유일한 선택지)
    삼성 신형 폰은 안드로이드 17 탑재로 출시, 구형·보급형은 OS 업데이트가 더 늦을 가능성 미지원, 지원 업데이트 ‘몇 주 안에’ 배포 예고
    모토로라 신형 폰을 안드로이드 16으로 출시, 17 정식 업데이트 대기 OS 조건 미충족
    원플러스 안드로이드 17 테스트 단계 OS 조건 미충족
    샤오미 일부 고급형 기기에 17 배포 구글북이 샤오미 주력 시장 대부분에서 판매되지 않음

    표에서 눈에 걸리는 줄은 삼성입니다. 모토로라와 원플러스는 OS 조건부터 채우지 못했으니 안 되는 이유가 분명합니다. 삼성은 다릅니다. 안드로이드 17을 탑재해 나온 신형 폰조차 연결이 되지 않았습니다. 기기끼리 서로 인식은 하는데 폰이 연결 상태를 유지하지 못하는 식이었고, 구글 담당자도 Better Together가 삼성 신형 폰에서 지원되지 않는 상태라고 확인했습니다. 삼성 폰용 지원 업데이트는 ‘몇 주 안에’ 배포된다는 것이 구글 측 설명입니다. 날짜는 붙지 않았습니다.

    이 내용을 전한 곳은 아스테크니카입니다. 삼성이 안드로이드 진영에서 압도적으로 큰 제조사인데도 구글이 삼성 지원 없이 제품을 내놓았고, 공개 발표에서 그 점을 분명히 밝히지 않았다는 것이 이 매체의 지적입니다. 원플러스가 여러 시장에서 사업을 줄인 상태라는 점도 같은 기사에 함께 언급됐습니다. 구분해 둘 것이 있습니다. ‘밝히지 않았다’는 대목은 매체의 평가이고, 구글 쪽에서 나온 말은 미지원 확인과 ‘몇 주 안에’라는 예고, 이 두 가지입니다.

    내 폰이 조건을 채웠는지 확인하는 순서

    확인할 것은 두 가지. OS 버전, 그리고 받을 업데이트가 대기 중인지입니다. 아래 경로는 갤럭시 One UI와 픽셀의 한글 메뉴를 기준으로 적었습니다. 그 밖의 제조사 폰이라면 설정 앱 검색창에 ‘Android 버전’이나 ‘업데이트’를 입력하는 쪽이 빠릅니다.

    1. Android 버전 확인
      갤럭시: 설정 → 휴대전화 정보 → 소프트웨어 정보 → Android 버전
      픽셀: 설정 → 휴대전화 정보 → Android 버전
      숫자가 17이면 첫 관문은 통과입니다.
    2. 17 미만이면 OS 업데이트 확인
      갤럭시: 설정 → 소프트웨어 업데이트 → 다운로드 및 설치
      픽셀: 설정 → 시스템 → 소프트웨어 업데이트 → 시스템 업데이트 (이전 버전은 설정 → 시스템 → 시스템 업데이트)
      받을 업데이트가 없다고 나오면 해당 모델에 안드로이드 17이 배포되기를 기다리는 수밖에 없습니다.
    3. 17인데도 연결이 끊기는 갤럭시라면
      기기끼리 보이는데 연결이 유지되지 않는 증상은 설정 실수가 아니라 미지원 상태에서 나타난 것으로 알려진 증상입니다. 연결 설정을 껐다 켜며 씨름하기보다 2번 경로에서 새 업데이트가 올라왔는지 다시 확인하는 편이 낫습니다.
    4. 구글북 쪽 업데이트도 함께 확인
      삼성 지원 업데이트가 폰으로 오는지 노트북으로 오는지는 밝혀지지 않았습니다. 그래서 노트북도 최신 상태로 올려 두는 편이 안전합니다. 구글북의 업데이트 메뉴 경로는 확인된 정보가 없어 여기에는 적지 않았습니다.

    갤럭시 비중이 높은 국내에서는 연동을 못 쓰는 기간이 생긴다

    국내 안드로이드 사용자는 갤럭시 비중이 높은 편입니다. 이번 조건의 영향을 고스란히 받는 쪽이라는 뜻입니다. ‘안드로이드 폰이면 된다’는 설명만 믿고 구글북을 들이면 연동 기능을 못 쓰는 기간이 생기는 구조입니다. 쓰는 폰에 따라 상황은 셋으로 갈립니다.

    • 안드로이드 17이 올라간 갤럭시: OS 조건은 채웠습니다. 남은 것은 삼성 지원 업데이트가 적용됐는지 확인하는 일 하나입니다.
    • 아직 17을 받지 못한 구형·보급형 갤럭시: 삼성 지원 업데이트가 나온 뒤에도 대상이 아닙니다. 해당 모델의 안드로이드 17 업데이트가 먼저입니다. 삼성이 업데이트 지원에서 다른 제조사보다 나은 편이긴 해도, 구형이나 저렴한 모델은 OS 업데이트를 더 늦게 받는 경우가 생깁니다.
    • 픽셀: 출시 시점부터 연동이 되는 유일한 폰입니다.

    여기에 추측 하나를 덧붙입니다. 보급형 갤럭시를 쓰는 사람일수록 연동 기능을 쓰게 되는 시점이 뒤로 밀릴 것으로 보입니다. 안드로이드 17 업데이트와 삼성 지원 업데이트, 두 가지가 다 갖춰져야 하기 때문입니다. 다만 모델별 업데이트 일정이 나오지 않은 상태에서의 짐작입니다. 본인 모델의 안드로이드 17 배포 소식을 직접 확인하는 쪽이 가장 정확합니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 사실

    • 구글북의 폰 연동 기능은 안드로이드 17이 올라간 폰에서만 동작합니다.
    • 연동 기능은 앱 스트리밍, 폰 파일 접근, 알림 미러링, 일부 앱의 이어서 하기 네 가지입니다.
    • 출시 시점에 제대로 연동되는 폰은 픽셀뿐이었습니다.
    • 구글 담당자가 삼성 신형 폰 미지원 사실을 확인했고, 지원 업데이트를 ‘몇 주 안에’ 배포하겠다고 밝혔습니다.
    • 그 업데이트가 나와도 안드로이드 17이 올라간 삼성 폰만 대상입니다.

    미확정 사항

    • 삼성 지원 업데이트의 정확한 배포 시점과 대상 모델 목록
    • 그 업데이트가 폰과 노트북 중 어느 쪽에 적용되는지
    • 모토로라·원플러스 폰이 안드로이드 17로 올라간 뒤 곧바로 연동되는지 (삼성 사례를 보면 장담하기 어렵습니다)
    • 구글이 구글북을 한국에서 판매할지, 판매한다면 원화 가격이 얼마일지

    구글북을 살지 말지는 폰부터 놓고 따진다

    구글북을 고민하는 단계라면 기준은 세 가지로 좁혀집니다. 호환성, 용도, 예산. 순서가 중요합니다.

    1. 호환성: 쓰는 폰이 픽셀인지, 안드로이드 17 갤럭시인지, 그 밖의 폰인지부터 가릅니다. 픽셀이 아니라면 앞에서 본 확인 순서를 먼저 밟아야 합니다.
    2. 용도: 네 가지 연동 기능 중 실제로 쓸 게 있는지 따져 봅니다. 폰 앱을 노트북 화면에서 다루거나 폰 파일을 자주 꺼내 쓰는 사람에게는 연동이 큰 몫을 차지합니다. 웹 브라우저 위주로 일하는 사람에게는 있으면 좋은 정도에 그칩니다.
    3. 예산: 연동 때문에 폰까지 바꿔야 하는 상황이라면 노트북 값에 폰 값이 얹힙니다. 프리미엄 시장을 겨냥한 제품인 만큼 총비용으로 계산해야 판단이 흐려지지 않습니다.

    세 기준을 거치면 답은 비교적 단순해집니다. 픽셀 사용자는 연동을 구매 이유에 넣어도 됩니다. 갤럭시 사용자는 사정이 다릅니다. 본인 폰에서 연결이 유지되는 것을 확인하기 전까지는 연동을 구매 이유에서 빼고, 노트북 자체의 쓸모만으로 판단하는 편이 안전합니다. 모토로라나 원플러스 폰을 쓴다면 OS 업데이트가 끝난 뒤에 다시 따져 봐도 늦지 않습니다. ‘안드로이드 폰과 잘 맞는 노트북’이라는 말은 폰의 OS 버전과 제조사 지원, 둘이 함께 갖춰졌을 때에만 성립합니다. 출시 시점에 그 둘을 갖춘 폰은 픽셀 하나였습니다.

    출처: Ars Technica

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