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  • AI 만능론, 美 대학생들 ‘야유’…일자리 불안감 폭발?

    AI 만능론, 美 대학생들 ‘야유’…일자리 불안감 폭발?

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

    연설장에서 무슨 일이 있었나

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

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

    기술 리더와 청년층, 같은 AI를 다르게 본다

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

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

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

    한국 얘기도 다르지 않다

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

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

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

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

    출처: The Verge

  • 딥페이크, AI 개인정보 유출 막는 5가지 방법

    딥페이크, AI 개인정보 유출 막는 5가지 방법

    사진 한 장이 문제가 된다. 인스타에 올린 셀카 몇 장, 유튜브 영상 속 목소리 몇 초 — 이걸로 딥페이크 콘텐츠를 만드는 데 전문 장비가 필요 없다. 스마트폰 앱 하나면 된다. 몇 년 전만 해도 영화 속 이야기였는데, 지금은 그냥 현실이다.

    딥페이크, 단순한 장난이 아닌 이유

    딥페이크는 특정 인물의 얼굴이나 음성을 다른 영상·음성에 합성하는 기술이다. 초창기엔 할리우드 배우나 정치인이 주로 타깃이었다. 지금은 다르다. 일반인 사진 서너 장만 있으면 충분하다. 악용 경로도 크게 세 갈래다 — 명예 훼손용 허위 영상, 금융 사기, 그리고 성적인 이미지 합성.

    이 중 가장 심각한 건 세 번째다. 피해자가 자신의 신체가 합성된 콘텐츠를 발견했을 때 받는 충격은 단순한 심리적 고통을 넘는다. 사회적 낙인으로 이어지는 경우도 적지 않다. 개인의 디지털 정체성 자체가 흔들리는 문제다. 음성 딥페이크 사기도 빠르게 늘고 있다. 기술적으로 15~30초 분량의 음성 샘플만 있으면 비슷한 목소리를 복제할 수 있는 수준이다. 가족 목소리를 흉내 낸 보이스피싱이 이미 여러 건 보고됐다. 누구든 피해자가 될 수 있다는 얘기다.

    AI가 개인정보를 빼가는 경로, 예상보다 많다

    딥페이크는 빙산의 일각이다. AI 서비스 자체가 개인정보 유출 경로가 되는 경우도 있다.

    챗봇이 대표적이다. 건강 문제, 재정 상황, 가족 관계를 챗봇에 털어놓으면 어떻게 될까. 일부 서비스에서 입력 데이터가 모델 학습에 활용되거나, 다른 사용자의 응답에 의도치 않게 노출된 사례가 이미 보고됐다. AI 기반 사진 편집 앱도 마찬가지다. 얼굴 인식, 피부 보정, 배경 교체 — 편리한 기능 뒤에서 사용자의 얼굴 데이터를 광고 타겟팅이나 제3자에 판매하는 비즈니스 모델이 돌아갈 수 있다. 약관 동의 항목에 묻어두는 방식이라 대부분 눈치채지 못한다.

    더 까다로운 건 재식별(Re-identification) 문제다. 익명화된 데이터도 다른 정보와 결합하면 특정 개인이 특정된다. 이름은 없어도 나이, 성별, 거주 지역, 구매 패턴을 조합하면 사실상 식별이 된다. 이 위험을 무시하기 어렵다.

    디지털 발자국 줄이는 법 — 지금 당장 할 수 있는 것들

    AI 악용의 재료는 대부분 온라인에서 온다. 소셜 미디어 사진, 개인 정보, 목소리 녹음본 — 이걸 최소화하는 게 첫 번째 방어선이다.

    • 사진·영상 공유 신중하게: 얼굴이 선명하게 나온 사진, 위치 정보가 담긴 게시물은 올리기 전에 한 번 더 생각하자. 프로필 사진도 고해상도보다 적당한 크기로 줄여서 쓰는 편이 낫다.
    • SNS 프라이버시 설정 바꾸기: 인스타그램, 페이스북, X(트위터) 전부 ‘전체 공개’ 상태라면 지금 바로 ‘친구에게만’ 또는 ‘비공개’로 바꿔라. 공개 계정은 크롤링 봇의 먹잇감이 된다.
    • 음성 서비스 약관 확인: AI 음성 비서나 음성 인식 서비스를 쓴다면 약관에 음성 데이터 활용 동의 항목이 있는지 확인하고, 불필요한 동의는 철회해야 한다.
    • 안 쓰는 계정 정리: 몇 년 전에 가입하고 방치한 앱, 웹사이트 계정들. 거기 남아있는 개인정보가 어디로 흘러갔는지 모른다. 주기적으로 탈퇴 처리를 해두는 게 낫다.

    딥페이크 탐지 기술, 따라가기가 벅차다

    탐지 기술도 발전 중이다. 이미지 왜곡 패턴 분석, 미세한 인공적 흔적 감지 방식이 있고, 구글과 메타는 디지털 워터마크콘텐츠 출처 증명 기술 개발에 적극 투자하고 있다. 방향은 맞다.

    그런데 속도가 문제다. 딥페이크 제작 기술이 탐지 기술을 앞서가는 경우가 많다. 오늘의 탐지 모델로 내일의 딥페이크를 못 잡는 상황이 반복된다. 탐지 기술의 오작동으로 진짜 영상이 딥페이크로 오인되는 역풍도 있다. 솔직히 탐지 기술 하나만 믿기엔 불안하다. 결국 개인의 예방 습관이 더 강한 방어막이다.

    AI 시대에 나를 지키는 5가지 습관

    가장 강한 방어는 기술이 아니라 습관에서 나온다.

    1. 온라인 공유는 ‘영구적’이라는 전제로: 한번 올린 게시물은 삭제해도 어딘가에 남는다. 위치, 연락처, 가족 관계 같은 정보는 올리기 전에 다시 생각해봐야 한다.
    2. 강력한 비밀번호 + 2단계 인증(MFA): 예측하기 어려운 복잡한 비밀번호를 쓰고, 중요 계정엔 2단계 인증(MFA)을 반드시 켜놓아라. 계정 탈취 시도의 대부분을 이것만으로도 차단한다.
    3. AI 챗봇에 민감 정보 넣지 않기: 챗GPT, 클로드 같은 AI 챗봇에 금융 정보, 건강 기록, 회사 기밀을 입력하는 건 피해야 한다. 학습 데이터로 활용될 여지가 있고, 보안 취약점을 통해 노출될 위험도 있다.
    4. 개인정보처리방침 핵심 항목만이라도 확인: 새 앱 설치할 때 개인정보처리방침을 끝까지 읽는 사람은 거의 없다. 그래도 최소한 ‘수집 항목’과 ‘제3자 제공’ 항목만큼은 확인하는 습관이 필요하다.
    5. 디지털 흔적 주기적으로 청소: 구글 활동 기록, 소셜 미디어 오래된 게시물, 클라우드 저장 파일 — 분기에 한 번이라도 검토하고 불필요한 데이터는 지워야 한다. 쌓아두면 결국 리스크가 된다.

    딥페이크 피해 당했다면, 이렇게 움직여라

    피해가 이미 생겼다면 빠르게 움직여야 한다.

    • Q: 딥페이크 영상·사진을 발견했어요.
      A: 해당 콘텐츠가 올라간 플랫폼에 즉시 삭제를 요청하고, URL과 스크린샷으로 증거를 확보한다. 이후 경찰청 사이버범죄 신고 시스템이나 방송통신심의위원회에 신고해 법적 절차를 밟으면 된다.
    • Q: AI 서비스에서 개인정보가 유출된 것 같아요.
      A: 해당 서비스 고객센터에 유출 여부를 확인하고, 개인정보보호위원회에 신고하면 된다. 한국인터넷진흥원(KISA) 개인정보침해신고센터도 도움받을 수 있는 창구다.

    AI 기술 자체를 적으로 볼 필요는 없다. 다만 편리함에 취해 내 정보를 함부로 흘리는 건 어리석다. 디지털 세상에서도 결국 내 자산을 지키는 건 나 자신이다.

    MIT Tech Review AI 보도에 의하면, 딥페이크 피해는 일반인에게도 빠르게 확산되고 있다.

  • 애플 AI 시리, 자동 삭제 채팅 도입…개인정보로 승부?

    애플 AI 시리, 자동 삭제 채팅 도입…개인정보로 승부?

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

    성능 말고 신뢰—애플이 고른 길

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

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

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

    온디바이스 AI와의 조합—이게 진짜 핵심이다

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

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

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

    경쟁사와 다른 길—이 전략, 먹힐까

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

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

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

    국내엔 어떤 변화가 올까

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

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

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

    출처: The Verge

  • 고양이/아이 키보드 오작동 방지, 완벽 해결책

    고양이/아이 키보드 오작동 방지, 완벽 해결책

    고양이가 Enter 키를 밟아 메일이 발송됐다. 농담이 아니다. 전송 취소를 누르려는 찰나, 이미 늦었다. 재택근무가 일상이 된 이후로 이런 사고가 부쩍 잦아졌다. 키보드 위에 올라온 고양이, 노트북 화면을 손가락으로 두드리는 아이. 사랑스럽긴 한데 그 순간만큼은 정말 식은땀이 흐른다.

    저장 안 한 문서가 날아가거나, 화면 방향이 뒤집히거나, 음소거가 갑자기 풀리거나. 키보드 오작동은 단순히 불편한 게 아니라 실질적인 피해로 이어진다. 맥과 윈도우 각각의 소프트웨어 방법, 하드웨어로 물리적으로 차단하는 방법, 애초에 사고를 줄이는 습관까지 한 번에 정리했다.

    키보드 잠금, 왜 필요한가

    키보드를 잠가야 하는 이유는 크게 네 가지다. 생각보다 심각한 것들도 있다.

    • 작업 중단과 데이터 손실: 가장 흔하고 가장 억울한 피해다. 문서 작성 중 고양이가 Ctrl+Q를 밟으면 프로그램이 그냥 꺼진다. 저장 여부를 묻지도 않고. 글쓰기, 코딩, 디자인처럼 흐름이 끊기면 안 되는 작업일수록 타격이 크다.
    • 보안 문제: 로그아웃 안 된 상태에서 키보드가 멋대로 작동하면 의도치 않은 웹사이트 접속이나 계정 정보 노출로 이어질 여지가 있다. 비밀번호 변경 창이 열리거나 특정 프로그램이 실행되면 더 까다로워진다.
    • 집중력 저하: 한번 끊기면 다시 집중하는 데 20분은 걸린다는 연구도 있다. 반복되면 스트레스가 쌓인다. 중요한 화상 회의 중에 배경 화면이 바뀌거나 음소거가 풀리는 경험을 해본 사람은 안다.
    • 시스템 설정 변경: 특정 단축키 조합이 눌리면 화면 방향이 90도 돌아가거나 접근성 옵션이 켜지는 경우도 있다. 원상복구에 10분씩 쓰게 된다.

    Engadget 보도를 보면 이런 불편함 때문에 키보드 잠금 전용 앱 시장이 형성됐을 정도다. 특히 반려동물을 키우거나 어린아이가 있는 집이라면 한 번쯤 진지하게 고려해볼 문제다.

    맥(Mac) 사용자를 위한 키보드 잠금 방법

    맥에서 쓸 수 있는 방법은 크게 네 가지다. 복잡한 설정 없이 바로 쓸 수 있는 것부터 소개한다.

    • 전용 키보드 잠금 앱: 맥 앱 스토어에서 ‘Keyboard Lock’, ‘Cat Lock’, ‘Kid Key Lock’으로 검색하면 나온다. 키보드 입력을 일시 비활성화하면서 고양이 발자국이나 물고기 애니메이션을 화면에 띄워주는 앱도 있다. 솔직히 애니메이션 기능은 좀 과한 것 같기도 한데, 어린 아이들 있는 집에서는 오히려 반응이 좋다는 얘기도 있다.
    • 화면 잠금: Command (⌘) + Control (⌃) + Q. 이게 가장 빠르다. 누르는 즉시 화면이 잠기고 키보드와 마우스 입력이 전부 차단된다. 비밀번호 입력 전까지 아무것도 안 된다. 잠깐 자리를 비울 때 제일 쓸모 있다.
    • 핫 코너(Hot Corners) 설정: 시스템 설정에서 핫 코너를 활성화해두면 마우스 커서를 화면 모서리로 가져가는 것만으로 화면 보호기가 시작되거나 화면이 잠긴다. 키보드를 건드릴 새도 없이 잠글 수 있는 방법이다.
    • 자녀 계정 분리: 아이에게 맥을 쓰게 할 때는 부모 계정 대신 권한이 제한된 별도 계정을 만들어주는 게 낫다. 앱 실행 제한과 사용 시간 관리까지 묶어서 설정 가능하다. 오작동 위험을 근본부터 줄이는 방법이다.

    맥은 기본 제공 잠금 기능만으로도 충분한 경우가 많다. 앱까지 설치하는 건 고양이가 키보드를 유독 좋아하거나, 아이가 아직 어려서 단순 화면 잠금으로는 부족할 때 선택지로 두면 된다.

    윈도우(Windows) 사용자를 위한 키보드 잠금 방법

    윈도우는 서드파티 프로그램이 훨씬 많아서 선택지가 넓다. 기본 기능부터 짚고 간다.

    • 화면 잠금: Windows 키 + L. 맥의 Cmd+Ctrl+Q와 동일한 역할이다. 비밀번호 입력 전까지 키보드·마우스 입력이 모두 차단된다.
    • 서드파티 키보드 잠금 프로그램: ‘KeyFreeze’, ‘Keyboard Locker’, ‘Toddler Keys’가 대표 주자다. 단축키 하나로 잠금과 해제를 전환하고, 일부는 마우스까지 함께 잠근다. 가벼운 실행 파일만 있는 것도 있어서 설치 부담이 없다.
    • 장치 관리자에서 키보드 드라이버 비활성화: Windows 키 + X → 장치 관리자 → 키보드 항목에서 우클릭 → ‘디바이스 사용 안 함’. 확실한 방법이지만 번거롭다. 외장 키보드를 쓰는 경우에만 현실적으로 활용 가능하다.
    • 앱별 잠금 기능: 일부 자녀 보호 소프트웨어는 특정 앱의 키보드 조작 자체를 막는 기능을 제공한다. 키보드 전체를 잠그지 않아도 되고, 작업 중인 앱만 보호하는 방식이라 실용적이다.

    윈도우 환경은 PC마다 상황이 달라서 딱 하나를 추천하기가 애매하다. 가볍게 시작하고 싶다면 KeyFreeze부터 써보는 게 무난하다.

    물리적으로 차단하는 하드웨어 방법

    소프트웨어가 번거롭다면 그냥 물리적으로 막는 것도 방법이다. 단순한데 오히려 확실하다.

    • 키보드 연결 해제 또는 전원 끄기: 데스크톱 사용자라면 USB 케이블을 뽑거나 무선 키보드 전원을 끄면 그만이다. 어떤 소프트웨어 잠금보다 강력하다. 외장 키보드를 연결해서 쓰는 노트북 사용자도 마찬가지다.
    • 실리콘 키보드 커버: 키감이 약간 둔해지는 대신 깊이 눌리는 걸 방지해준다. 고양이 털, 아이 과자 부스러기, 음료가 쏟아지는 것까지 막아주니 일석이조다. 완전한 입력 차단은 아니지만 오작동 빈도를 줄이는 데는 확실히 도움이 된다.
    • 노트북 덮개 닫기: 쓰지 않을 때 그냥 닫으면 된다. 대부분의 노트북은 덮개를 닫으면 절전 모드로 진입하고 키보드 입력도 자동으로 비활성화된다. 별도 조작이 필요 없어서 가장 자연스러운 방법이다.
    • 물리적 잠금 스위치 내장 키보드: 산업용 제품에는 잠금 스위치가 달린 키보드가 있다. 일반 소비자 시장에서는 흔치 않지만 특수 환경이라면 검토해볼 만하다.

    복잡한 설정이 싫은 사람한테는 하드웨어 방법이 가장 직관적이다. 결국 가장 확실한 건 물리적 차단이니까.

    사고를 줄이는 생활 습관 5가지

    잠금 기능을 쓰는 것도 좋지만, 애초에 접근을 막거나 호기심을 분산시키는 게 근본 해결이다. 기술적 수단과 함께 쓰면 효과가 배가된다.

    • 작업 공간 분리: 반려동물이나 아이의 손이 닿지 않는 곳에 컴퓨터를 두는 게 가장 좋다. 높은 책상, 격리된 방, 문이 닫히는 공간. 여건이 안 된다면 주변 방해 요소를 최소화하는 것만으로도 달라진다.
    • 사용 후 정리 습관: 노트북은 덮고 치워두는 게 기본이다. 외장 키보드는 서랍에. 간단한 변화인데 오작동 위험을 꽤 줄여준다.
    • 관심 돌리기: 고양이는 키보드 옆에 전용 장난감이나 스크래처를 두면 관심이 옮겨가는 경우가 많다. 아이들에게는 장난감 키보드나 태블릿을 따로 주는 게 효과적이다.
    • 주변 환경 정리: 키보드 근처에 간식이나 장난감을 두지 않는다. 유인물이 없으면 접근 자체가 줄어든다. 당연한 얘기인데 의외로 간과하는 경우가 많다.
    • 자주 저장하는 습관: Ctrl+S를 버릇처럼 누르거나 자동 저장 간격을 짧게 설정해두는 것. 오작동이 발생해도 데이터 손실을 최소화하는 가장 현실적인 보험이다.

    이런 습관들은 키보드 잠금 소프트웨어와 같이 쓸 때 효과가 극대화된다. 기술만으로, 또는 습관만으로 해결하려 하면 빈틈이 생긴다.

    결국 조합이 답이다

    잠깐 자리를 비울 때는 Windows+L 또는 Cmd+Ctrl+Q면 충분하다. 고양이나 아이가 키보드 주변에 자주 있다면 전용 잠금 앱을 하나 깔아두는 게 편하다. 아예 오작동 여지를 없애고 싶다면 키보드를 뽑거나 노트북 덮개를 닫는 것이 가장 확실하다.

    단 하나의 방법만 고집할 이유는 없다. 소프트웨어 잠금, 물리적 차단, 습관 개선을 조합하면 어떤 상황에서도 대응이 된다. 네 발 달린 동거인이 있든, 두 발 달린 꼬마가 있든 간에.

    출처: Engadget

  • 3D 프린터 슬라이서 선택: 오픈소스와 보안의 중요성

    3D 프린터 슬라이서 선택: 오픈소스와 보안의 중요성

    슬라이서를 잘못 고르면 프린터 값보다 비싼 대가를 치를 수도 있다. 물론 대부분은 출력물이 망가지는 정도로 끝나지만, 최악의 경우엔 얘기가 달라진다. 데이터 유출, 보안 사고. 3D 프린터를 쓰면서 이런 걱정까지 해야 하냐고? 요즘은 해야 한다.

    슬라이서는 STL, OBJ 같은 3D 모델 파일을 프린터가 이해하는 G코드로 변환하는 소프트웨어다. 레이어 높이, 채움 밀도, 출력 속도, 서포트 구조까지 수십 가지 설정이 여기서 결정된다. 오토데스크 퓨전 360으로 며칠 걸려 만든 모델도 슬라이서 설정이 틀리면 결과물이 망가진다. 근데 지금 슬라이서 선택 기준이 단순한 기능 비교를 훌쩍 넘어서고 있다. 오픈소스냐 비공개냐, 그리고 보안은 어떤가 — 이 질문이 점점 커지는 중이다.

    지금 주요 슬라이서 한눈에 보기

    대표적인 슬라이서를 먼저 짚고 넘어가자.

    • Cura: 가장 많이 쓰이는 오픈소스 슬라이서. 입문자 친화적이고 커뮤니티가 크다.
    • PrusaSlicer: Prusa Research에서 개발. 고급 기능과 출력 품질이 강점. 오픈소스.
    • OrcaSlicer: PrusaSlicer와 Bambu Studio의 장점을 합친 파생 슬라이서. 개발 속도가 빠르고 기능도 강력하다. 오픈소스.
    • Bambu Studio: Bambu Lab 프린터에 최적화. 사용성과 하드웨어 연동은 확실히 편하다.
    • 그 외 Simplify3D, Repetier-Host 같은 선택지도 있다.

    기능만 보면 다 각자의 장점이 있다. 근데 기능 비교는 이미 유튜브에 넘쳐난다. 여기서 이야기하고 싶은 건 소프트웨어의 ‘내부‘다. 코드가 공개돼 있냐, 아니냐. 이 차이가 생각보다 크다.

    오픈소스 슬라이서가 가진 진짜 강점

    PrusaSlicer, Cura, OrcaSlicer — 이 세 개의 공통점은 소스 코드가 전부 공개돼 있다는 거다. 그게 뭐가 중요하냐고 할 수도 있는데, 꽤 결정적이다.

    • 숨길 게 없다는 것: 코드가 열려 있으니 어떤 데이터를 수집하고, 어디로 보내는지 개발자라면 직접 확인할 수 있다. 제조사 말만 믿을 필요가 없다. 이건 사용자 입장에서 가장 강력한 신뢰의 근거다.
    • 버그가 빨리 잡힌다: 전 세계 개발자들이 코드를 뒤지다 보면 보안 취약점도 금방 발견된다. 혼자 관리하는 코드와 수백 명이 들여다보는 코드는 차원이 다르다.
    • 커뮤니티 주도 개발: 특정 기업 한 곳의 로드맵에 묶이지 않는다. 필요한 기능이 있으면 누군가 만들어 올린다. OrcaSlicer가 빠르게 성장한 것도 이 구조 덕분이다.
    • AGPL 라이선스의 힘: OrcaSlicer나 PrusaSlicer는 AGPL(Affero General Public License)을 따른다. 이 라이선스는 꽤 강력하다. AGPL 코드를 가져다 수정해서 배포하려면, 그 수정된 코드도 반드시 공개해야 한다는 의무가 붙는다. 오픈소스 생태계에 무임승차하는 걸 법적으로 막는 장치다. 혜택은 누리고 기여는 안 하는 방식이 통하지 않는 구조다.

    오픈소스를 고른다는 건 단순히 무료 소프트웨어를 쓰는 게 아니다. 내 데이터가 어디로 가는지 직접 통제하겠다는 선택이기도 하다.

    비공개 슬라이서, 편한 건 맞는데

    Bambu Studio 같은 비공개 슬라이서는 솔직히 편하다. Bambu Lab 프린터와 함께 쓰면 설정 몇 번이면 바로 출력이 된다. 초보자한테는 진입 장벽이 낮고, 제조사 기술 지원도 받을 수 있다. 이건 부정할 수 없는 장점이다.

    • 최적화된 성능: 자사 하드웨어에 맞춰 개발했으니 특정 기능에서 더 안정적인 결과가 나오기도 한다.
    • 직관적인 인터페이스: 세부 설정을 몰라도 자동화 기능이 상당 부분 커버해 준다.
    • 제조사 직접 지원: 문제가 생기면 제조사에 바로 문의할 수 있다.

    근데 이 편리함의 뒤에 뭐가 있냐. 소스 코드가 없다. 내부적으로 뭘 하는지 볼 방법이 없다는 뜻이다.

    • ‘블랙박스’ 네트워크 통신: 클라우드 연결이나 원격 제어 기능을 쓸 때, 어떤 데이터가 오가는지, 암호화는 제대로 되는지, 서버에 어떻게 저장되고 활용되는지 — 전부 제조사 말만 믿어야 한다. 이건 좀 과한 신뢰 요구다.
    • 데이터 프라이버시: 출력 이력, 모델 파일, 개인 설정이 클라우드로 전송될 수 있다. 민감한 디자인 파일이라면 이건 진지하게 따져봐야 한다.
    • 보안 감사 불가: 코드가 없으니 외부 전문가가 취약점을 검토할 방법이 없다. 제조사가 조용히 덮어두면 사용자는 알 방법이 없는 구조다.

    최근 3D 프린팅 커뮤니티에서 특정 슬라이서의 AGPL 라이선스 위반 의혹과 불투명한 네트워크 통신에 대한 우려가 터져 나온 것도 이 맥락이다. AGPL 코드를 가져다 쓰면서 소스를 공개하지 않았다면 라이선스 위반이고, 사용자는 자기 데이터가 어디로 가는지 모르는 상태가 된다. 이건 이야기가 꽤 심각하다.

    3D 프린터 소프트웨어 보안 위협이 현실인 이유

    슬라이서는 문서 편집기가 아니다. 실제 기계를 움직이는 명령어를 만들고, 인터넷으로 프린터와 통신한다. 여기서 뭔가 잘못되면 단순히 파일이 날아가는 수준이 아니다.

    • 악성 G코드 삽입 위험: 슬라이서 자체가 감염되거나 G코드 파일이 조작되면 프린터에 비정상 명령이 들어간다. 기계 물리적 손상, 심하면 화재. 추상적인 시나리오가 아니다.
    • 네트워크를 통한 정보 유출: 클라우드 연결 시 개인 정보, 디자인 파일, 사용 패턴이 탈취될 수 있다. 기업이나 연구기관에서 쓴다면 지적 재산권 유출로 직결되는 문제다.
    • 펌웨어 업데이트 악용: 슬라이서로 프린터 펌웨어를 업데이트하는 경우가 있다. 그 경로가 해킹되면 악성 펌웨어가 설치되고, 프린터 제어권 자체를 빼앗길 수 있다.

    IoT 기기 해킹 사례는 계속 늘고 있다. 3D 프린터도 인터넷에 연결되는 스마트 기기다. 보안을 신경 써야 하는 게 당연한 시대가 됐다.

    슬라이서 고를 때 실제로 따져볼 것들

    사용 환경과 우선순위에 따라 선택이 달라진다. 아래 기준을 참고해서 판단하면 된다.

    • 1. 투명성과 보안이 최우선이라면
      PrusaSlicer, Cura, OrcaSlicer 중 하나를 추천한다. 코드가 공개돼 있고 커뮤니티 검토가 활발하게 이뤄진다. AGPL 라이선스를 준수하는지 확인하는 것도 나쁘지 않다.
    • 2. 편의성과 제조사 통합을 원한다면
      → Bambu Studio 같은 비공개 슬라이서도 선택지다. 단, 아래 항목들을 반드시 점검해야 한다.
    • 3. 데이터 수집 설정을 직접 확인했는가
      → 클라우드 기능을 켜면 어떤 데이터가 전송되는지 설정 메뉴에서 직접 눈으로 봐야 한다. 데이터 공유 옵션은 최소화하거나 꺼두는 게 낫다.
    • 4. 네트워크 통신 방식을 파악하고 있는가
      → 슬라이서가 어떤 서버와 통신하는지, 어떤 포트를 쓰는지 파악해두면 좋다. 방화벽으로 불필요한 외부 통신을 차단하는 것도 방법이다.
    • 5. 업데이트 주기와 커뮤니티 활성도
      → 어떤 슬라이서를 쓰든, 관리가 안 되는 소프트웨어는 위험하다. 마지막 업데이트가 언제인지, 이슈 트래커가 살아있는지 확인하자. 문제가 생겼을 때 도움받을 커뮤니티가 있는지도 중요하다.

    결국 이건 신뢰의 문제다

    슬라이서 선택은 기능 스펙 비교가 아니다. 개발 철학, 라이선스 준수 여부, 네트워크 보안에 대한 태도 — 이걸 종합적으로 봐야 한다. 어떤 가치에 무게를 둘 건지 스스로 결정해야 하는 문제다.

    오픈소스는 코드 공개와 커뮤니티 검토로 신뢰를 쌓는다. 비공개 소프트웨어는 편리함과 최적화된 성능을 주지만, 내부가 어떻게 돌아가는지 볼 수 없다는 리스크를 그대로 안고 간다. 출력물의 품질만큼, 쓰는 소프트웨어를 의심하고 검증하는 눈이 필요한 시대다. 디지털 자산과 개인 정보 보호는 3D 프린터 사용자에게도 이제 피할 수 없는 숙제가 됐다.

    출처: Tom’s Hardware 보도

  • 마이크로소프트 팀즈, 투게더 모드 역사 속으로…왜?

    마이크로소프트 팀즈, 투게더 모드 역사 속으로…왜?

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

    코로나가 낳은 기능, 코로나와 함께 사라지다

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

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

    왜 없애나 — 팀즈의 다이어트 전략

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

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

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

    국내 협업 툴 시장에서 읽히는 신호

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

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

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

    출처: The Verge

  • 나에게 맞는 노트북 고르는 법: 용도별 추천 가이드

    나에게 맞는 노트북 고르는 법: 용도별 추천 가이드

    노트북을 새로 살 때마다 드는 생각이 있다. 스펙표는 길고, 모델은 수백 개고, 정작 내가 뭘 골라야 하는지는 점점 더 모르겠다는 것. 어떤 리뷰는 이 제품이 좋다 하고, 다른 리뷰는 저 제품이 낫다 한다. 결국 남이 샀다는 걸 따라 사거나, 아는 브랜드 이름만 보고 결정하는 경우가 많다. 잘못 고르면 몇 년을 후회해야 하는 게 노트북이다.

    왜 이렇게 고르기가 어렵냐면

    시장에 나온 브랜드만 해도 삼성, LG, 애플, HP, 레노버, 에이수스 등 손가락으로 다 못 꼽는다. CPU는 인텔이냐 AMD냐로 나뉘고, 거기에 RAM 용량, SSD 용량, 디스플레이 종류, 그래픽카드 유무까지 따지기 시작하면 머리가 아프다. 비싸게 사면 필요 없는 기능이 잔뜩 붙어오고, 싸게 사면 6개월 뒤에 성능이 아쉬워진다. 고가 기기라는 특성 때문에 실패에 대한 부담도 크다.

    • 너무 많은 선택지: 수십 개의 브랜드, 수백 개의 모델, 제각각인 가격대.
    • 복잡한 기술 용어: CPU, RAM, SSD, GPU, 주사율… 모르면 그냥 숫자에 불과하다.
    • 높은 구매 비용: 몇 년을 써야 하는 기기인 만큼 결정이 신중해질 수밖에 없다.

    결국 핵심은 딱 두 가지다. ‘내가 어디에 쓸 건지’‘예산이 얼마인지’. 이 두 가지만 정해도 선택지는 절반 이하로 줄어든다.

    가장 먼저 할 일: 내 용도 정하기

    용도 파악이 먼저다. 웹서핑과 문서 작업이 전부인 사람과, 4K 영상을 편집하거나 고사양 게임을 즐기는 사람이 같은 노트북을 살 이유가 없다. 필요한 스펙이 완전히 다르기 때문이다. 용도를 먼저 정해야 돈을 아낄 수 있다.

    • 가벼운 작업: 웹 서핑, 워드·엑셀 문서 작성, 이메일, 온라인 강의, 넷플릭스 등 OTT 스트리밍.
    • 생산성/사무용: 줌(Zoom) 화상회의, 가벼운 코딩, PPT 작업, 프로그램 여러 개 동시 실행.
    • 콘텐츠 제작/전문 작업: 4K 영상 편집, 3D 모델링, 고사양 프로그래밍, 그래픽 디자인.
    • 게이밍: 최신 고사양 게임 플레이.

    웹서핑만 하는데 게이밍 노트북을 살 필요는 없다. 단순해 보이지만, 이게 전제가 되어야 나머지가 따라온다.

    용도별 노트북 추천 가이드

    용도가 정해졌다면 스펙을 맞춰볼 차례다. CPU, RAM, SSD, 디스플레이, 휴대성 기준으로 하나씩 짚는다.

    1. 가벼운 작업 및 일상용 노트북

    웹서핑, 문서 작업, 유튜브 감상, 온라인 쇼핑 정도라면 고성능 노트북은 오히려 과하다. 가성비와 휴대성에 집중하는 게 맞다.

    • CPU: 인텔 Core i3/i5 (11세대 이상), AMD Ryzen 3/5 (5000 시리즈 이상).
    • RAM: 8GB. 탭 20개 열어도 크게 막히지 않는다.
    • 저장 공간: 256GB SSD. 부팅 속도와 일반적인 파일 저장에 충분하다.
    • 디스플레이: 13~14인치 FHD(1920×1080) 해상도.
    • 휴대성: 1.3kg 이하, 배터리는 하루 종일 버티는 수준.
    • 추천 모델: 삼성 갤럭시북 보급형, LG 그램 보급형, 레노버 아이디어패드, ASUS 젠북 보급형. 크롬북도 괜찮은 대안이다.

    2. 생산성 및 사무용, 대학생 노트북

    문서·PPT·엑셀에 포토샵 같은 가벼운 이미지 편집, 간단한 코딩, 프로그램 여러 개를 동시에 돌리는 멀티태스킹까지 필요하다면 적정 성능과 안정성이 중요하다. 이 구간부터 RAM은 16GB를 기본으로 봐야 한다. 8GB로 크롬 탭 10개 열고 줌 켜면 버벅거리기 시작한다.

    • CPU: 인텔 Core i5/i7 (12세대 이상), AMD Ryzen 5/7 (6000 시리즈 이상).
    • RAM: 16GB. 멀티태스킹에 사실상 필수다.
    • 저장 공간: 512GB SSD. 파일이 쌓이면 256GB는 금방 부족해진다.
    • 디스플레이: 14~15인치 FHD 이상. 색상 작업이 있다면 IPS 패널 이상으로 고를 것.
    • 휴대성: 1.5kg 내외, 배터리는 넉넉하게.
    • 추천 모델: 애플 맥북 에어 (M 시리즈), LG 그램, 삼성 갤럭시북 프로, HP 스펙터, 델 XPS 중간급.

    3. 콘텐츠 제작 및 전문 작업용 노트북

    4K 영상 편집, 3D 모델링, CAD, 고해상도 그래픽 디자인, 복잡한 프로그래밍을 한다면 타협 없이 강력한 성능과 전문 디스플레이가 필요하다. 외장 그래픽카드 유무가 이 구간에서 판을 가른다. 솔직히 여기서 예산을 아끼려다 후회하는 경우가 많다.

    • CPU: 인텔 Core i7/i9 (13세대 이상), AMD Ryzen 7/9 (7000 시리즈 이상).
    • RAM: 32GB 이상. 동영상 편집이라면 64GB도 진지하게 고민할 만하다.
    • 저장 공간: 1TB SSD 이상. 작업 파일 크기에 따라 더 필요할 수 있다.
    • 그래픽 카드(GPU): 엔비디아 RTX 3060 이상 또는 AMD 라데온 RX 6000 시리즈 이상의 외장 그래픽카드가 필수다. 애플 맥북 프로는 M1 Pro/Max, M2 Pro/Max, M3 Pro/Max 칩셋의 강력한 통합 GPU가 그 역할을 한다.
    • 디스플레이: QHD(2560×1440) 또는 4K(3840×2160) 해상도, 색재현율 DCI-P3 100% 근접, OLED 패널.
    • 추천 모델: 애플 맥북 프로, 델 XPS 15/17, HP 엔비/워크스테이션, 삼성 갤럭시북 울트라, 고성능 게이밍 노트북 중 워크스테이션 겸용 모델.

    4. 게이밍 노트북: 그래픽 성능이 전부다

    최신 고사양 게임을 끊김 없이 즐기려면 고사양 외장 그래픽카드와 쾌적한 냉각 시스템이 함께 따라와야 한다. 이 카테고리에서 휴대성은 사실상 포기하는 경우가 많다. 성능 우선이다.

    • CPU: 인텔 Core i7/i9 (13세대 이상), AMD Ryzen 7/9 (7000 시리즈 이상).
    • RAM: 16GB 이상. 고사양 게임은 32GB를 권장한다.
    • 저장 공간: 512GB SSD 이상. 게임 하나가 100GB를 넘는 경우도 있으니 1TB로 시작하는 게 낫다.
    • 그래픽 카드(GPU): 엔비디아 RTX 4060 이상 또는 AMD 라데온 RX 7000 시리즈 이상의 최신 외장 그래픽카드가 필수다.
    • 디스플레이: 15~17인치, FHD 또는 QHD 해상도, 120Hz 이상의 고주사율, 빠른 응답속도.
    • 쿨링 시스템: 발열 제어가 중요하다. 팬 소음과 냉각 성능 관련 실제 후기를 꼭 찾아보자. 스펙표에는 안 나온다.
    • 추천 모델: ASUS ROG, MSI GP/GE/GS 시리즈, 레노버 리전, 에이서 프레데터, 델 에일리언웨어.

    예산대로 끊어보면

    예산 범위를 정했다면 각 구간에서 기대할 수 있는 수준도 대략 정해진다.

    • 50만원 미만: 웹서핑, 문서 작업 정도의 제한된 용도에 적합하다. 크롬북이나 중고 노트북, 보급형 브랜드 특가 상품이 주류다. 이 구간은 성능보다 가격 대비 만족도를 기준으로 봐야 한다.
    • 50만원 ~ 100만원: 사무·일상용에서 가성비가 좋은 구간이다. 인텔 i5 또는 라이젠 5 CPU, 8~16GB RAM, 256~512GB SSD 조합이 일반적이다. 대학생이나 직장인이 쓰기에 부족하지 않은 성능이다.
    • 100만원 ~ 200만원: 성능과 휴대성을 동시에 잡고 싶다면 이 구간이다. 인텔 i7 또는 라이젠 7, 16GB RAM, 512GB SSD 이상에 경량화 설계나 고해상도 디스플레이 같은 프리미엄 요소가 붙기 시작한다. LG 그램, 삼성 갤럭시북 프로, 맥북 에어가 여기에 속한다.
    • 200만원 이상: 전문가용, 고사양 게이밍, 맥북 프로 같은 플래그십 구간이다. 최상위 CPU에 외장 그래픽카드, 32GB 이상 RAM, 1TB 이상 SSD까지 성능 타협이 없는 선택을 원한다면 여기다.

    구매 전 마지막 체크리스트

    모델을 좁혔다면 이것들만큼은 빠짐없이 확인하자.

    • A/S 정책: 고장 났을 때 제조사 서비스가 얼마나 빠르고 편한지. 구매 전에 서비스 후기를 찾아보는 게 낫다. 브랜드 이미지와 실제 A/S 품질이 다른 경우가 꽤 있다.
    • 포트 구성: USB-A, USB-C, HDMI, SD카드 슬롯 등 필요한 포트가 있는지 확인해야 한다. 없으면 허브를 따로 사야 하는데, 이게 생각보다 불편하다.
    • 운영체제(OS): 대부분 윈도우 기반이지만, 애플은 macOS, 일부 저가형은 크롬 OS다. 익숙한 환경을 고르는 게 장기적으로 낫다.
    • 디자인 및 마감: 개인 취향이지만, 키보드 타건감이나 재질은 매일 쓰다 보면 꽤 중요해진다. 가능하면 실물을 한 번 만져보자.
    • 실 사용자 후기: 온라인 커뮤니티나 쇼핑몰 리뷰에서 발열, 팬 소음, 실제 배터리 사용 시간을 확인하자. 스펙표에 없는 정보가 여기 다 있다.

    노트북 하나가 앞으로 몇 년간 일상과 작업의 중심에 놓인다. 브랜드 이름이나 남의 추천보다, 내 용도와 예산에 맞는 스펙이 결국 가장 만족스러운 선택으로 이어진다. The Verge가 2026년 기준으로 정리한 추천 모델 목록도 참고해볼 만하다.

    출처: The Verge

  • 맥OS 보안: 루트 권한 공격과 제로데이 방어 전략

    맥OS 보안: 루트 권한 공격과 제로데이 방어 전략

    맥이 윈도우보다 안전하다는 말, 절반은 맞다. 애플의 폐쇄적 생태계와 하드웨어-소프트웨어 수직 통합 덕분에 실제로 악성코드 감염 사례가 적긴 하다. 그런데 최근 M5 칩셋에서 권한 상승(privilege escalation) 취약점이 발견됐다. Anthropic의 Claude Mythos 모델이 메모리 무결성 우회 분석에 쓰였다는 보고까지 나왔다. 완벽한 보안이란 없다는 걸, 애플도 잘 안다.

    루트 권한, 이게 왜 문제냐면

    루트(Root)는 맥OS에서 최상위 관리자 권한이다. 리눅스·유닉스 계열에서 온 개념으로, 윈도우의 Administrator 계정과 비슷하다고 보면 되는데 — 권한 범위는 훨씬 넓다. 루트를 손에 넣으면 시스템 어디든 손댈 수 있다.

    • 모든 시스템 제어: 파일 생성·삭제, 권한 변경, 숨겨진 디렉토리 접근까지 전부 열린다.
    • 보안 소프트웨어 무력화: 백신이든 방화벽이든, 루트 앞에선 그냥 꺼버릴 수 있다.
    • 데이터 통째로 탈취: 비밀번호 키체인, 사진, 업무 문서 — 골라 빼내는 게 가능해진다.

    해커가 루트를 얻는다는 건 내 맥북의 실소유자가 바뀌는 것과 다름없다. 랜섬웨어를 심어 파일을 잠근 뒤 돈을 요구하거나, 수개월 동안 조용히 잠복해 데이터를 빼가는 것도 루트 권한 없이는 제대로 안 된다.

    제로데이가 무서운 이유, 딱 하나다

    ‘제로데이(Zero-Day)’는 취약점이 세상에 알려지기 전, 즉 패치가 없는 상태에서 이루어지는 공격이다. ‘공개된 지 0일’이라는 데서 이름이 왔다. 개발사인 애플조차 해당 구멍의 존재를 모르거나, 알아도 아직 막지 못한 시점에 공격이 들어온다.

    백신이나 보안 솔루션은 ‘이미 알려진 나쁜 것들의 목록’을 기반으로 동작한다. 목록에 없는 공격은 그냥 통과다. 방어가 사실상 불가능하다는 게 제로데이의 핵심이다. 이건 좀 불편한 진실이다.

    • 탐지 자체가 안 됨: 알려진 패턴이 없으니 보안 소프트웨어가 잡아낼 방법이 없다.
    • 빠른 확산: 패치 배포 전에 광범위하게 퍼질 수 있다.
    • 막을 방법 없음: 패치가 나오기 전까지는 그냥 맞아야 한다. 이게 진짜 문제다.

    M5 칩셋 취약점이 딱 이 경우다. 연구자들이 먼저 발견해 애플에 신고했고, 긴급 패치 배포로 이어졌다. 공격자가 먼저 발견했다면 이야기가 완전히 달라졌을 것이다.

    애플 보안의 실체 — 강하긴 한데

    애플은 칩셋부터 운영체제, 앱스토어까지 직접 통제한다. 이 수직 통합 구조가 맥OS 보안의 가장 큰 강점이다. 외부 변수를 최소화하니까.

    • 게이트키퍼(Gatekeeper): 앱스토어 외부 앱을 실행할 때 개발자 서명과 공증을 확인해 악성 앱을 차단한다.
    • 샌드박스(Sandbox): 앱들이 서로 독립된 공간에서 실행되도록 격리한다. 한 앱이 털려도 나머지는 영향을 받지 않는다.
    • 시스템 무결성 보호(SIP): 핵심 시스템 파일과 폴더는 관리자 권한으로도 건드릴 수 없다.
    • 보안 부팅(Secure Boot): 부팅 시 운영체제가 위변조되지 않았는지 검증한다.

    네 가지만 봐도 꽤 촘촘하다. 그런데 시스템이 복잡해질수록 빈틈도 함께 커진다. SIP를 우회하는 기법이 나오고, 샌드박스 탈출 취약점이 발견되는 것도 같은 이유에서다. 창과 방패 싸움은 끝이 없고, 어느 쪽이 앞서는지는 그때그때 다르다.

    지금 당장 해야 할 것들

    애플 보안이 아무리 강해도 사용자 습관이 구멍이 되는 경우가 많다. 실제로 피싱 메일 하나, 가짜 앱 하나로 시작되는 사고가 전체 침해 사고의 상당 부분을 차지한다. 기본기가 중요한 이유다.

    • 소프트웨어 업데이트는 미루지 말 것: 애플은 취약점 발견 즉시 패치를 내놓는다. ‘나중에’ 하겠다는 게 가장 위험한 습관이다.
    • 앱스토어 외 앱 설치는 신중하게: 꼭 필요한 경우라면 공식 개발사 사이트에서만. 토렌트로 받은 앱은 그냥 쓰레기통으로.
    • 강력한 암호 + 2단계 인증: 애플 ID는 모든 애플 서비스의 마스터키다. 2단계 인증이 꺼져 있으면 지금 바로 켜라.
    • 파일볼트(FileVault) 활성화: 저장 장치 전체 암호화 기능이다. 맥북을 잃어버리거나 도난당해도 데이터는 못 꺼낸다. 개인정보 보호의 기본 중 기본.
    • 보안 소프트웨어: 맥OS 자체 보안이 좋긴 하지만, 추가 레이어를 원한다면 정품 제품을 써라. 무료 백신이라고 깔았다가 그게 악성코드인 경우도 있다.
    • 의심스러운 링크와 첨부파일: 이메일로 온 ‘결제 확인’ 링크, ‘배송 조회’ 첨부파일 — 피싱의 대부분이 여기서 시작된다. 클릭 전에 한 번 더 생각하자.
    • 공용 와이파이 사용 시 VPN: 카페나 공항 네트워크에서 민감한 작업을 할 때는 VPN 없이는 하지 않는 게 낫다.

    AI, 보안 도구냐 공격 도구냐

    이번 M5 취약점 발견에 AI가 활용됐다는 점이 인상적이다. Anthropic의 Claude Mythos가 메모리 무결성 우회 패턴 분석에 쓰였다고 Tom’s Hardware가 전했다. AI가 방대한 코드와 메모리 동작 패턴을 분석해, 사람이 놓치기 쉬운 취약점을 찾아내는 데 실제로 효과적이라는 얘기다.

    문제는 이 능력이 양방향이라는 것이다. 보안 연구자가 AI로 취약점을 찾는 것처럼, 해커도 AI로 더 정교한 공격 코드를 짜거나 개인화된 피싱 메시지를 대량 생산할 수 있다. AI 기반 제로데이 자동 탐색, AI가 생성한 피싱 — 이미 현재진행형이다. 누가 더 잘 쓰느냐의 싸움이 됐다.

    보안 업계에서는 AI 기반 이상 탐지 시스템 구축에 속도를 내고 있다. 패턴 없는 공격도 행동 기반으로 잡겠다는 접근이다. 방어 쪽이 얼마나 빠르게 따라잡을지는 두고 봐야 한다.

    자주 묻는 것들

    • 루트 권한 요구하는 앱, 깔아도 되나요?

      일반 앱이 루트 권한을 요청하는 건 정상 범주가 아니다. 특정 시스템 유틸리티나 전문 소프트웨어가 아니라면 의심부터 해야 한다. 설치 전에 해당 개발사가 믿을 만한지 확인하고, 꼭 필요한 경우에만 허용하자.

    • 제로데이 공격, 완벽히 막을 수 있나요?

      솔직히 없다. 완벽한 방어책은 존재하지 않는다. 다만 업데이트를 빠르게 적용하고 기본 보안 수칙을 꾸준히 지키는 것이 현실적으로 최선이다. 애플의 패치 대응 속도는 빠른 편이라, 최신 상태 유지가 핵심이다.

    • AI가 맥OS 보안을 어떻게 바꿀까요?

      양날의 검이다. 취약점을 더 빠르게 찾아 보안을 강화하는 데 쓰이기도 하고, 공격자가 더 정교한 수법을 개발하는 데도 쓰인다. 앞으로 AI 기반 방어 시스템의 비중은 더 커질 수밖에 없다.

    결국 습관이 방패다

    맥OS는 강하다. 무적은 아니다. ‘맥 쓰니까 괜찮겠지’라는 생각이 오히려 더 위험하다. 윈도우 사용자보다 덜 조심하는 경향이 있어서다. 정기 업데이트, 의심스러운 파일 클릭 자제, 강력한 암호와 2단계 인증 — 이 세 가지만 지켜도 대부분의 공격은 막힌다. 디지털 자산을 지키는 건 선택이 아니다.

    출처: Reddit r/technology

  • 스마트폰 음성 제어, 손 안 대고 쓰는 법 완벽 가이드

    스마트폰 음성 제어, 손 안 대고 쓰는 법 완벽 가이드

    밀가루 반죽 묻은 손으로 폰 화면을 누르다 결국 포기한 적 있다. 운전 중 내비게이션 조작하려다 잠깐 손을 뗐다가 아찔했던 순간도. 사실 이런 상황을 위해 스마트폰에 이미 해결책이 들어 있다. 손 안 대고 화면 전체를 움직이는 기능이다. 시리나 구글 어시스턴트에 “오늘 날씨 어때?” 묻는 수준이 아니라, 앱 실행부터 화면 스크롤, 설정 변경까지 목소리 하나로 전부 가능하다.

    보조 기능이 아니라, 진짜 쓸 수 있는 기능

    음성 제어는 오랫동안 ‘장애인 접근성용 기능’이라는 이미지가 있었다. 솔직히 나도 그렇게 생각했다. Wired 보도에 의하면, 음성 제어는 모든 사용자의 생산성과 접근성을 동시에 높일 가능성을 가진 기능이다. 팔이나 손을 쓸 수 없는 상황의 사용자에게는 디지털 세상과의 유일한 연결 통로가 되고, 바쁜 멀티태스커에게는 두 손을 해방시키는 도구가 된다. 요리 중 타이머 설정, 자전거 타면서 음악 넘기기, 아기 안고 문자 보내기. 이 세 가지만 봐도 쓸 이유는 충분하다.

    아이폰: ‘음성 제어’ vs 시리, 뭐가 다른가

    아이폰에는 두 가지 음성 기능이 공존한다. 시리(Siri)와 ‘음성 제어’. 이 둘은 완전히 다르다. 시리는 질문에 답하거나 특정 작업을 대신 수행하는 AI 어시스턴트다. 반면 음성 제어는 화면에 보이는 모든 요소를 내 목소리가 대신 터치하는 방식이다. 설정 앱 깊숙이 숨어 있어서 모르는 사람이 많다.

    • 활성화 경로:
      설정손쉬운 사용음성 제어 → 토글 켜기. 처음 켜면 언어 파일 다운로드가 시작된다. 1~2분 기다리면 된다.
    • 자주 쓰는 기본 명령어:
      켜자마자 화면 상단에 마이크 아이콘이 뜬다. 여기서부터 목소리가 손가락 역할을 한다. “홈으로 이동”은 홈 화면으로, “스크롤 아래로”“스크롤 위로”로 페이지를 넘긴다. “카카오톡 열기”처럼 앱 이름을 말하면 바로 실행된다. 꽤 유용한 기능이 하나 있다. “화면 숫자 보기”를 말하면 화면에 보이는 모든 버튼과 링크에 숫자가 매겨진다. 그러면 “12 탭”이라고 말해 해당 요소를 누를 수 있다. 손가락으로 작은 버튼 누르다가 엉뚱한 곳을 탭했던 사람이라면 이게 오히려 더 정확하다고 느낄 거다.
    • 커스텀 명령어 만들기:
      기본 제공 명령어 외에 내 입맛대로 추가가 가능하다. 음성 제어 설정명령 사용자화새로운 명령 생성. 예를 들어 “내비 시작”이라고 말하면 카카오내비 앱이 켜지도록 설정해둘 수 있다. 운전 전 손이 바쁠 때 쓸모가 크다. 이 기능은 완성도가 높은데 의외로 모르는 사람이 많다.

    안드로이드: ‘보이스 액세스(Voice Access)’ 설치부터

    안드로이드는 아이폰처럼 기본 내장이 아니라 별도 앱을 설치해야 한다. 구글이 만든 Voice Access가 그거다. 접근성 기능이지만 완성도는 상당히 높다.

    • 설치 및 설정 순서:
      구글 플레이 스토어에서 Voice Access를 검색해 설치한다. 그 다음 설정접근성Voice Access를 찾아 서비스를 켠다. 처음 실행 시 마이크 권한, 접근성 권한 등 3~4가지 허용 과정이 있다. 귀찮지만 한 번만 하면 된다. 간단한 튜토리얼도 있으니 그냥 따라가면 된다.
    • 기본 명령과 번호 활용:
      활성화되면 화면 상단에 마이크 아이콘이 고정된다. “스크롤 다운”, “오픈 유튜브” 같은 명령어로 조작한다. 아직 영어 명령이 더 안정적이긴 한데, 한국어 인식도 꾸준히 개선되고 있다. 아이폰과 마찬가지로 “쇼 넘버(Show Numbers)”를 말하면 화면 요소마다 번호가 붙고, “탭 5”처럼 말해 선택하면 된다. 처음 써보면 생각보다 훨씬 편하다는 반응이 많다.
    • 구글 어시스턴트와 함께 쓰는 방법:
      보이스 액세스가 화면 조작을 담당한다면, 구글 어시스턴트는 그 위 레이어에서 자연어 명령을 처리한다. “헤이 구글”이나 “오케이 구글”로 호출한 뒤 “와이파이 켜줘”, “타이머 10분 설정해줘”, “카카오톡 열어줘”처럼 말하면 된다. 두 기능이 겹치는 구간이 있는데, 실제로는 서로 보완 관계다. 보이스 액세스가 못하는 부분을 어시스턴트가 커버한다.

    실제로 더 잘 쓰는 법 4가지

    • 소음 환경에서는 이어폰 마이크 활용: 음성 인식 정확도는 주변 소음에 직접 영향을 받는다. 도로변이나 카페처럼 시끄러운 곳에서는 노이즈 캔슬링 마이크가 달린 이어폰을 쓰는 게 훨씬 낫다. 스마트폰 내장 마이크는 바람 소리에도 꽤 취약하다.
    • 처음 며칠은 연습이 필요하다: 명령어 발음이 익숙하지 않으면 인식이 안 되는 경우가 있다. 이건 기기가 아니라 내 입이 문제다. 며칠 쓰다 보면 스마트폰이 내 목소리 패턴에 맞춰지면서 인식률이 눈에 띄게 좋아진다.
    • 배터리 소모 주의: 항상 마이크가 켜져 있으니 배터리가 빠르게 줄어든다. 필요할 때만 켜고 끄는 편이 낫고, 특히 운전처럼 장시간 쓰는 상황이라면 충전 연결 상태에서 사용을 권장한다.
    • 개인정보 설정 확인: 음성 데이터는 서버로 전송될 수 있다. 각 기능의 설정 메뉴에서 음성 기록 저장 여부와 데이터 활용 범위를 확인해두는 게 좋다. 처음 설정할 때 한 번 체크해두면 크게 신경 쓸 일은 없다.

    손가락 인터페이스, 언제까지 갈까

    터치스크린이 나온 이후 우리는 손가락으로 모든 것을 해왔다. AI 기술이 빨라지면서 상황이 달라지고 있다. 음성 인식 정확도가 수년 전과 비교해 완전히 다른 수준이 됐다. 지금의 스마트폰 음성 제어는 ‘보조 수단’이 아니라 하나의 독립적인 조작 방식으로 봐도 무리가 없다. 자연어 처리가 더 정교해지면, 맥락을 파악해서 사용자가 다음에 뭘 할지까지 미리 준비하는 방향으로 진화할 거다. 결국 손가락과 목소리, 두 가지를 상황에 맞게 쓰는 사람이 스마트폰을 제대로 쓰는 사람이 된다.

    출처: Wired

  • 숏폼 드라마 제작, AI vs 인간 작가: 누가 더 강할까?

    숏폼 드라마 제작, AI vs 인간 작가: 누가 더 강할까?

    중국 숏폼 드라마 제작사 일부는 이미 AI로 대본을 뽑아내고 있다. MIT Tech Review가 2026년 5월에 보도한 내용인데, 읽고 나서 ‘아, 생각보다 빨리 왔구나’ 싶었다. 몇 년 전만 해도 AI가 연출 의도를 파악한다는 게 말이 안 됐는데, 지금은 시놉시스부터 대사, 영상 편집까지 AI가 처리한다. 이게 숏폼 드라마 제작 현장 전체를 뒤흔들고 있다.

    왜 숏폼이 AI의 주 타깃이 됐나

    숏폼 드라마는 형식 자체가 단순하다. 1분~10분, 강렬한 훅, 자극적인 전개. ‘복수극 주인공이 사실 재벌 후계자였다’ 같은 구조가 무한 반복돼도 시청자가 보는 이유는 하나다. 지하철 10분, 점심시간 틈새를 채우는 데 이만한 게 없기 때문이다. 뇌를 끄고 봐도 되니까.

    중국에서 ‘미니시리즈’ 또는 ‘도파민 드라마’로 불리며 폭발적으로 성장한 이 장르는 이제 글로벌 트렌드다. 그러면서 제작 물량 경쟁이 본격화됐다. 빠르게, 많이, 싸게. 이 세 조건을 동시에 충족하는 건 인간 작가로선 구조적으로 불가능하다. AI가 파고들 자리가 거기서 생겼다.

    MZ세대는 물론 40~50대까지 숏폼 소비에 익숙해지면서 시장은 더 빨리 돌아간다. 콘텐츠 소비 속도가 빨라질수록 공급 압박도 커진다. AI 입장에선 최적의 조건이다.

    AI가 드라마 대본을 만드는 방식

    AI 기반 숏폼 드라마 제작의 핵심은 데이터 분석과 패턴 학습이다. 성공한 드라마 수천 편의 스토리 구조, 갈등 유형, 대사 패턴, 심지어 시청 이탈 시점까지 학습시키고 거기서 새 콘텐츠를 생성한다. 작업 흐름은 이렇다.

    • 시놉시스 생성: ‘판타지 로맨스, 신분 역전, 복수’ 같은 키워드를 입력하면 줄거리와 핵심 사건들이 자동으로 만들어진다. 시간은 몇 초.
    • 대본 작성: 시놉시스를 기반으로 대사와 지문까지 완성된 대본이 나온다. 시청자 몰입을 유도할 자극 포인트를 어디에 배치할지도 AI가 계산해 넣는다.
    • 캐릭터 설계: 인기 캐릭터 유형을 분석해 주인공과 조연의 성격, 외모, 배경 설정을 제안한다. 일부 시스템은 시각적 이미지까지 생성한다.
    • 영상 편집 및 효과: 스토리보드 기반으로 기존 영상 소스나 AI 생성 클립을 조합하고, 배경음악·자막·효과음까지 입혀 최종본을 완성한다.

    이 과정이 사람 손을 거의 거치지 않고 돌아간다. 생산 속도와 비용 면에서 인간 작가가 맞붙을 수 있는 구조가 아니다. 인간이 에피소드 하나 완성하는 동안 AI는 수십 개를 찍어낸다. 솔직히 이 부분에서 갈린다.

    그러면 인간 작가는 뭘 잘하나

    AI가 아무리 정교해도 인간 작가만의 영역은 있다. 인간은 살아온 경험과 통찰을 바탕으로 이야기에 깊이와 결을 만들어낸다. 데이터를 학습한다고 따라올 수 있는 게 아니다.

    • 패턴 밖의 창의성: AI는 학습 데이터 안에서 움직인다. 인간 작가는 때때로 그 바깥으로 튀어나온다. 장르를 뒤집거나 예상 밖의 캐릭터 심리를 건드리는 반전. 여전히 인간의 영역이다.
    • 감정의 미묘한 결: 복잡한 인간관계, 사회문화적 맥락을 정확히 짚어내는 능력. AI가 쓴 대사와 인간이 쓴 대사를 나란히 놓으면 금방 표가 난다. AI 대사는 어딘가 살짝 어색하거나 반대로 너무 매끄럽다.
    • 세계관과 작가의 목소리: 재미있는 이야기에 작가 특유의 철학이나 메시지를 담아 독자적인 세계관을 구축하는 것. 이런 작품은 단순 소비를 넘어 기억에 남는다. 10년이 지나도 회자되는 드라마가 되는 건 이 차이 때문이다.
    • 사회 비판과 시대 감각: 현실 사회의 문제를 날카롭게 포착하고 새로운 시각을 던지는 것. 데이터 분석만으로는 나오지 않는 통찰이다. AI는 과거 데이터를 보지만, 인간 작가는 지금 이 시대를 살아낸다.

    결국 인간 작가가 잘하는 건 감동과 의미다. 도파민이 아니라 여운. 단순한 흥미를 넘어선 무언가.

    AI 제작의 빛과 그늘

    AI로 숏폼 드라마를 만드는 건 분명 장점이 있다. 생산 속도와 비용 절감은 기존 방식으로는 흉내도 못 낸다. 짧은 시간에 수백 편의 에피소드를 뽑아내고, 시청자 반응에 따라 스토리를 빠르게 수정하거나 파생 콘텐츠를 만들어내는 것도 가능하다. 시장 변화에 민첩하게 대응한다는 것, 이건 진짜 강점이다.

    근데 뒤가 따른다.

    • 비슷비슷한 이야기의 범람: AI는 성공 공식에 집착한다. 결국 복수극, 신분 상승, 재벌 로맨스 같은 정형화된 플롯만 반복된다. 시장이 포화되면 시청자 피로도가 먼저 올라온다.
    • 진짜 새로움의 부재: 기존 패턴 조합에는 강하지만, 완전히 새로운 형식이나 개념을 창조하는 건 아직 AI의 한계다. 장르를 뒤집거나 형식 실험을 하는 시도는 여전히 인간이 해야 한다.
    • 저작권과 윤리 문제: 학습 데이터 출처가 불분명하거나 특정 작품의 패턴을 과도하게 모방하면 저작권 침해 논란에 쉽게 휘말린다. AI 생성 콘텐츠의 소유권 자체도 법적으로 아직 정리가 안 돼 있다. 이건 언젠가 터질 문제다.
    • 콘텐츠 가치 희석: 쏟아지는 양에 비례해 개별 콘텐츠의 가치는 떨어진다. ‘도파민 자극’만 남고 기억에 남는 작품은 드물어진다. 이건 좀 씁쓸한 지점이다.

    AI는 양적으로 압도적이다. 질적으로는 여전히 논쟁 중이다.

    인간 작가가 직면한 현실

    AI의 등장으로 인간 작가들이 새로운 국면에 놓인 건 맞다. 핵심 문제는 시간과 비용이다. 스토리를 구상하고, 캐릭터를 만들고, 대본을 완성하기까지 드는 공수가 AI와는 비교가 안 된다. 제작 비용도 자연히 높아진다.

    숏폼 콘텐츠는 순환 속도가 빠르다. 트렌드는 매달 바뀌고, 시청자 취향도 갈린다. 이 속도에 맞추면서 독창성과 대중성을 동시에 유지해야 하는 압박은 상당하다. 쉽지 않다.

    더 근본적인 문제가 있다. 기획부터 제작까지 AI 도구가 보조 역할을 넘어 주도권을 가져가는 사례가 늘면서, 인간 작가의 역할을 다시 정의해야 하는 시점이 왔다. 단순히 일자리 문제가 아니다. ‘창작이란 무엇인가’, ‘작가가 뭔가’에 대한 근본적인 질문으로 이어진다. 이 질문을 피해 갈 수 없다.

    결국 어떤 그림이 그려질까

    숏폼 드라마 시장의 미래는 AI와 인간의 단순한 대결 구도가 아니다. 분업이다. AI는 데이터 분석, 초안 생성, 반복 작업을 맡고, 인간 작가는 창의적 판단과 감성적 완성도를 담당하는 구조로 흘러갈 가능성이 크다.

    구체적으로는 이런 형태다. AI가 시놉시스 수백 개를 뽑아낸다. 인간 작가는 그중 건질 만한 것을 골라 자기 색깔을 입힌다. 혹은 AI가 특정 장르의 성공 패턴을 분석해 트렌드 방향을 제시하면, 인간 작가는 그 틀을 의도적으로 비틀어 새로운 시도를 한다. 이 협업 구조는 속도와 깊이를 동시에 챙기는 현실적인 답이다.

    MIT Tech Review가 전한 바에 따르면 중국 제작사들은 이미 이 방향으로 움직이고 있다. 콘텐츠 소비는 계속 늘 것이고, 양질의 콘텐츠를 빠르게 공급해야 하는 압박도 커진다. AI와 인간이 서로의 약점을 메우고 강점을 살리는 새로운 창작 방식은 선택의 문제가 아니라 이미 흐름이다. 창작의 본질은 인간이 쥐고, 생산성은 AI가 받쳐주는 형태. 그 균형을 누가 먼저 잘 잡느냐가 숏폼 드라마 시장의 판을 바꿀 변수가 될 것이다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • AI 개발, 오픈소스 vs 클로즈드 접근법 차이점 완벽 정리

    AI 개발, 오픈소스 vs 클로즈드 접근법 차이점 완벽 정리

    코드를 공개하느냐, 잠그느냐. 딱 이 선택 하나가 AI 생태계 전체를 갈라놓는다. 오픈소스 대 클로즈드의 문제는 기술적 취향 차이가 아니라, 누가 AI를 만들고 감시하고 책임지느냐를 결정하는 구조적 선택이다. MIT Tech Review가 이 주제를 계속 다루는 이유도 그래서다 — 기술 문제가 아니라 권력 구조의 문제니까.

    기본 개념: 코드 공개냐 독점이냐

    AI 개발에서 공개 범위와 통제 주체는 두 모델을 가르는 핵심이다. 오픈소스 AI는 소스 코드를 누구에게나 공개한다. 사용, 수정, 재배포가 자유롭다. Meta의 LLaMA가 대표적 사례다. 반면 클로즈드 AI는 코드를 외부에 공개하지 않는다. 특정 기업이 독점적으로 개발하고 운영하며 상업적 라이선스로 수익을 만든다. OpenAI의 GPT-4, Anthropic의 Claude가 이 방식이다.

    • 오픈소스 AI: 소스 코드 공개, 커뮤니티 기반 개발, 자유로운 활용 및 수정 가능.
    • 클로즈드 AI: 소스 코드 비공개, 기업 주도 개발, 독점적 소유 및 상업적 라이선스.

    오픈소스 AI의 강점 — 그리고 솔직히 과장된 부분도 있다

    오픈소스의 핵심 가치는 집단 지성과 기술 민주화다. 전 세계 개발자가 코드를 뜯어보고 버그를 잡고 기능을 붙인다. 혼자서는 불가능한 속도가 나온다.

    • 투명성: 코드가 열려 있으니 AI 모델이 어떻게 작동하는지, 어디서 편향이 생기는지 직접 들여다볼 수 있다. Meta의 LLaMA 공개 이후 연구자들이 편향 패턴을 발견하고 수정 패치를 올린 사례가 실제로 있었다. 이게 오픈소스의 진짜 힘이다.
    • 빠른 혁신: Hugging Face 생태계를 보면 체감이 된다. 수천 개의 파인튜닝 모델이 몇 주 만에 쏟아진다. 단일 기업의 로드맵보다 커뮤니티 속도가 빠른 영역이 분명히 있다.
    • 비용 효율성: GPT-4 API를 쓰면 토큰당 비용이 쌓인다. 스타트업이나 개인 개발자 입장에서 LLaMA 같은 모델을 자체 서버에 올리는 건 현실적인 대안이다. 초기 대규모 투자 없이 고성능 모델을 쓴다는 건 진짜 장점이다.
    • 표준화 및 상호운용성: Hugging Face Transformers 라이브러리처럼, 오픈소스 도구가 사실상 업계 표준이 되면 시스템 간 호환성이 자연스럽게 높아진다.

    클로즈드 AI의 강점 — 돈과 통제의 논리

    클로즈드 모델은 집중된 자원과 통제된 환경에서 나온다. OpenAI, Google, Anthropic 같은 곳은 수천억 원의 연산 자원을 특정 목표에 쏟아붓는다. 그 결과물이 현재 상업적으로 가장 강력한 모델들이다.

    • 고성능과 최적화: 집중 투자가 가능하다. 벤치마크 상위권은 여전히 클로즈드 모델이 장악하고 있다. 이건 현실이다.
    • 안정성과 보안: 내부에서 코드를 통제하니까 보안 취약점 관리가 체계적이다. 상업 서비스를 안정적으로 운영하려면 이 부분이 결정적이다.
    • 명확한 책임 소재: 모델이 잘못된 출력을 내거나 사고가 터지면 법적·윤리적 책임을 질 주체가 명확하다. 분산된 커뮤니티에서는 이게 불분명하다.
    • 일관된 사용자 경험: 개발부터 서비스까지 전 과정이 한 조직 안에서 돌아가니까 사용자 입장에서 일관성이 있다.

    각 접근법이 가진 한계 — 솔직하게 짚으면

    두 방식 모두 문제가 있다. 장점만 보면 선택이 쉬울 것 같지만, 현실은 그렇지 않다.

    오픈소스 AI의 과제:

    • 악용 가능성: 코드가 공개되면 나쁜 의도를 가진 사람도 쓴다. 딥페이크 생성, 자동화 피싱, 맞춤형 사기 스크립트 — 오픈소스 모델이 이런 곳에 쓰인다는 걸 부정하기 어렵다.
    • 책임 소재 불분명: 수천 명이 기여한 모델에서 오류가 나면 누구한테 책임을 물어야 할까. 법적으로도 기술적으로도 아직 답이 없다.
    • 수익 모델과 지속 가능성: 오픈소스 프로젝트가 장기적으로 자금을 어디서 조달하느냐는 실제로 어려운 문제다. 기부나 스폰서십만으로는 한계가 있다.

    클로즈드 AI의 과제:

    • 독점적 지배력: 소수 빅테크가 AI 기술을 장악하면 시장 경쟁이 줄어들고 혁신도 둔해진다. 이미 이 조짐이 보인다는 비판이 나온다.
    • 가치 편향과 투명성 부족: 기업의 이윤 논리나 특정 가치관이 모델 안에 녹아들 수 있는데, 코드가 닫혀 있으니 외부에서 검증이 안 된다. 이건 좀 심각한 문제다.
    • 높은 비용과 접근 장벽: API 사용료가 비싸면 중소기업이나 개인 연구자는 그냥 못 쓴다. 기술 격차가 경제적 격차로 이어지는 구조다.

    안전과 윤리: 어느 쪽이 더 믿을 만한가

    AI 안전성과 윤리적 고려는 지금 이 시점에서 가장 뜨거운 쟁점 중 하나다. 두 방식은 이 문제에 완전히 다른 방식으로 접근한다.

    오픈소스는 커뮤니티의 눈이 많으니까 잠재적 위험을 일찍 발견할 가능성이 있다. 실제로 코드 공개 후 연구자들이 악의적 활용 가능성을 먼저 경고한 사례가 있었다. 하지만 통제 주체가 분산돼 있으니 특정 안전 지침을 강제하기 어렵다. 누군가 위험한 방향으로 포크를 뜨면 막을 방법이 없다.

    클로즈드 모델은 내부에서 엄격한 안전 프로토콜을 적용한다. Anthropic의 Constitutional AI, OpenAI의 RLHF 같은 방식들이 그 예다. 통제력이 강하다는 건 분명하다. 다만 그 결정이 외부 감시 없이 이루어질 때, 기업 이익이 안전보다 앞서는 상황이 생길 수도 있다는 우려가 늘 따라다닌다.

    결국 어디로 가나 — 하이브리드의 현실

    AI 기술의 방향은 어느 한쪽이 완전히 이기는 구도가 아닐 가능성이 높다. 실제 흐름을 보면 이미 혼합이 진행 중이다. Google은 오픈소스인 TensorFlow를 만들면서도 Gemini는 클로즈드로 운영한다. Meta는 LLaMA를 공개하면서도 내부적으로 훨씬 강력한 비공개 모델을 쌓고 있다. 이 이중 전략이 현재 빅테크의 표준이다.

    결국 핵심은 기술 자체보다 그 기술을 둘러싼 책임 구조와 가치 판단이다. 코드를 공개하면 혁신이 빨라지지만 통제가 어렵다. 잠그면 성능과 안정성은 확보되지만 독점과 불투명성 문제가 따른다. 어느 쪽도 완벽한 답이 아니다. 오픈소스와 클로즈드, 이 두 방식이 서로를 견제하고 보완하면서 발전하는 것이 지금으로서는 가장 현실적인 그림이다. AI가 실제로 인류에게 도움이 되려면 기술 선택 이전에 그 기술을 어떻게 감시하고 책임질 것인지에 대한 논의가 먼저 자리 잡아야 한다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 스마트폰, 당신의 ‘몸’까지 지배한다?…美 저자의 경고

    스마트폰, 당신의 ‘몸’까지 지배한다?…美 저자의 경고

    잠들기 직전까지 스마트폰을 붙잡고 있다가, 아침에 눈이 뻑뻑하고 목이 뻣뻣한 경험. 익숙하다. 미국 NPR의 유명 저자 마누쉬 조모로디(Manoush Zomorodi)는 신간 『바디 일렉트릭(Body Electric)』에서 이게 단순한 습관 문제가 아니라고 말한다. 우리 몸이 실제로 달라지고 있다는 얘기다.

    이 책이 기존 기술 비판서와 다른 이유

    조모로디는 전작 『보어드 앤 브릴리언트(Bored and Brilliant)』로 이미 한 번 주목받은 인물이다. 그 책에서는 지루함과 창의성을 다뤘는데, 이번엔 한 단계 더 나아갔다. 정신적 피로나 집중력 저하 같은 얘기는 이제 식상하다. 『바디 일렉트릭』은 신체 변화와 직접적인 질환을 건드린다.

    NPR과 컬럼비아 대학교 의료센터가 협업해 만든 책이라는 점도 눈에 띈다. 언론사 단독 기획이 아니라 의학 기관까지 끼었다는 건, 그만큼 이 문제를 심각하게 봤다는 신호다. 미디어 파급력과 의학적 근거를 같이 묶으니 설득력이 달라진다.

    거북목, 불면증, 비만 — 목록은 이미 길다

    스마트폰이 몸에 남기는 흔적들, 나열해보면 생각보다 많다.

    • 수면 교란: 멜라토닌은 블루라이트에 민감하다. 밤에 화면을 보면 분비가 억제되고, 잠이 늦게 들거나 얕아진다. 다음 날 피곤하고 집중도 안 되는 악순환이 시작된다.
    • 눈 건강 악화: 안구 건조증은 이미 흔한 증상이 됐고, 장기적으로 시력 저하로 이어진다는 연구도 있다. 성장기 아이들이 더 취약하다는 건 의학계의 공통된 시각이다.
    • 자세 불균형: 고개를 숙이고 화면을 보는 자세에 ‘테크 넥(Tech Neck)’이라는 신조어까지 생겼다. 목과 어깨 통증을 넘어 척추 변형까지 가는 케이스도 있다. 이쯤 되면 습관 문제가 아니라 구조 문제다.
    • 신체 활동 감소: 앉아서 화면만 보는 시간이 늘면 움직이는 시간은 준다. 칼로리 소비가 줄고 비만 위험이 올라가는 구조다.

    이 문제들이 불편한 이유는, 하나하나는 사소해 보이지만 쌓이면 만성 질환이 된다는 거다. 몸이 디지털 환경에 ‘적응’하고 있지만, 그 방향이 좋은 쪽은 아니다.

    조모로디가 제안하는 방향

    The Verge 보도를 보면, 조모로디는 기술을 완전히 끊으라고 말하지 않는다. 그게 현실적이지 않다는 걸 본인도 안다. 핵심은 ‘현명한 동거’다.

    구체적으로 어떤 방식이냐. 특정 시간대에 스마트폰을 손에서 내려놓는 습관, 화면 사용과 신체 활동의 균형, 의식적으로 사용 패턴을 점검하는 루틴 같은 것들이다. 디지털 디톡스처럼 단기 이벤트로 접근하는 게 아니라, 일상의 구조 자체를 바꾸자는 방향이다. 솔직히 이게 맞는 접근이다. 스마트폰을 완전히 끊을 수 있는 사람은 없으니까. 일방적인 금지보다 의식적인 사용 습관 형성, 그리고 디지털 활동과 신체 활동 사이의 균형을 찾는 노력이 훨씬 현실적이다.

    한국이 더 신경 써야 하는 이유

    한국의 스마트폰 보급률은 세계 최상위권이다. 초고속 인터넷 인프라도 마찬가지고. 학생들은 온라인 강의와 디지털 교재 속에서 자랐고, 직장인들은 PC와 스마트폰을 하루 종일 번갈아 본다. 노년층도 키오스크나 앱 없이는 식당 주문조차 어려운 세상이 됐다.

    결과는 이미 나타나고 있다. 10대·20대의 거북목 증후군 비율이 올라갔고, 청소년 수면 부족 문제는 교육 현장에서 공론화됐다. 안구 건조증은 20대 직장인에게 흔한 질환이 됐다. 우리 사회는 그동안 기술의 편리함과 효율성에만 집중해왔지만, 이제는 ‘디지털 신체 건강’이라는 의제를 공론화해야 할 시점이다.

    정부와 의료계는 물론, 교육 현장과 기업까지 나서서 디지털 환경에서의 건강한 생활 습관을 위한 가이드라인을 만들어야 한다. 개인 차원에서도 스스로 사용 습관을 점검하고, 의식적으로 바꾸려는 노력이 필요하다. 조모로디의 경고는 디지털 밀도가 더 높은 한국에서 더 무겁게 받아들여져야 한다.

    기술은 도구다, 전부가 아니라

    기술이 편리한 건 맞다. 부정할 이유가 없다. 그런데 그 편리함 뒤에서 몸이 서서히 바뀌고 있다면? 대가를 인식하고 쓰는 것과, 모르고 쓰는 건 다른 얘기다.

    『바디 일렉트릭』이 말하는 건 기술이 나쁘다는 게 아니다. 우리가 기술을 어떤 방식으로 받아들이고 있는지를 한 번쯤 들여다보라는 거다. 그 시작이 거창할 필요도 없다. 오늘 밤 잠자리에 들기 30분 전에 스마트폰을 내려놓는 것 정도면, 일단 충분하다.

    출처: The Verge