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  • 유나이티드항공, AI 에이전트 항공권 결제 차단

    유나이티드항공, AI 에이전트 항공권 결제 차단

    3줄 요약

    • 유나이티드항공이 개인용 AI 에이전트가 자사 항공권을 대신 결제하는 것을 막기로 했다. 항공편 검색·노출은 계속 가능하다.
    • 이유는 개인정보 유출, 의도치 않은 구매, 그리고 ‘수하물에 폭발물이 없다’는 승객 확인 같은 미국 연방 규정 문제다.
    • 이베이와 대형 은행들도 에이전트에 제한을 거는 중이라, 메타 뮤즈·오픈AI 닷츠 같은 AI 비서의 ‘대신 결제’ 기능은 당분간 반쪽짜리에 머물 가능성이 크다.

    비행기표를 찾아주는 것까지는 된다. 결제 버튼을 누르는 건 안 된다. 미국 유나이티드항공이 개인용 AI 에이전트를 통한 항공권 예약을 허용하지 않겠다고 밝히면서 그은 선이 딱 여기다. 회사가 내세운 근거는 개인정보 보호와 규제 문제.

    논리가 꽤 흥미롭다. AI 에이전트는 승객을 대신해 “가방에 폭발물이 없다”고 확인해줄 수 없다는 것. 개발하는 사람 눈으로 보면 이건 꽤 근본적인 지적이다. 자동화 흐름 한가운데에 ‘본인이 직접 답해야 하는 단계’가 박혀 있으면, 앞뒤를 아무리 매끄럽게 다듬어도 끝까지 자동으로 흘러가지 않는다. 사람이 직접 거쳐야 하는 절차가 남아 있는 한, ‘AI가 알아서 다 해주는 쇼핑’은 생각보다 먼 얘기일 수 있다.

    보여주는 건 되고, 결제 완료는 안 된다

    먼저 선을 어디에 그었는지 보자. AI 에이전트가 사용자에게 유나이티드 항공편을 보여주는 것은 여전히 가능하다. 막힌 건 그다음 단계다. 사용자를 대신해 거래를 끝까지 완료하는 것은 불가하다. 찾는 건 AI 몫, 사는 건 사람 몫.

    유나이티드는 AI 에이전트로 항공권을 예약하려는 사람이 아직 많지 않다고 설명했다. 도어대시 같은 다른 기업들이 관찰한 것과도 같은 흐름이다. 쓰는 사람이 적을 때 미리 문을 닫아둔 셈이니, 지금 불편을 겪는 사용자를 의식했다기보다는 앞으로 생길 문제를 겨냥한 선제 조치로 보는 게 자연스럽다.

    유나이티드만 이러는 것도 아니다. 업종을 가리지 않고 기업들이 에이전트에게 거래를 맡길지 고민하고 있고, 유나이티드처럼 허가받지 않은 에이전트의 접근을 막는 곳이 늘고 있다고 월스트리트저널의 첫 소식을 정리한 더버지가 전했다. 주요 사례를 모으면 이렇다.

    기업·업종 AI 에이전트 대응
    유나이티드항공 항공편 노출은 허용, 대신 결제는 차단
    이베이 에이전트의 사이트 탐색 자체를 막은 것으로 보임
    주요 은행 여러 곳 에이전트 이용에 제한 조치
    도어대시 에이전트를 통한 이용 시도가 아직 많지 않다는 관찰

    표에서 볼 만한 건 막는 강도가 제각각이라는 점이다. 유나이티드는 항공편 노출까지는 열어뒀는데, 이베이는 에이전트의 사이트 탐색 자체를 막은 것으로 보인다. 똑같이 ‘에이전트 차단’이라고 불러도 어디까지 막느냐는 회사마다 다르다는 얘기. 에이전트를 만드는 쪽에서는 사이트마다 허용 범위를 따로 따져봐야 하는 번거로움이 생긴다.

    폭발물 확인 절차, 그리고 CEO가 꺼낸 ‘중간상인’

    유나이티드가 내세운 우려는 크게 세 갈래다.

    • 개인정보 노출: 에이전트가 고객 정보를 외부에 드러낼 수 있다.
    • 의도치 않은 구매: 사용자가 원하지 않은 결제를 에이전트가 해버릴 수 있다.
    • 연방 규정 우회: 항공사는 고객에게 알리고 확인받아야 하는 정보가 있다. 수하물에 폭발물이 없다는 승객 본인의 확인이 대표적인데, 에이전트가 이 절차를 건너뛸 수 있다.

    앞의 두 가지는 온라인 쇼핑이면 어디에나 따라붙는 걱정이다. 항공업다운 건 세 번째. 쇼핑몰이라면 잘못 산 물건은 반품하면 끝이지만, 항공권은 보안 규정과 맞물려 있다. 승객 본인이 답해야 할 항목에 AI가 대신 “예”를 눌러버리면 책임 소재부터 꼬인다. 그 클릭을 승객이 한 건지, 에이전트가 한 건지, 에이전트를 만든 회사가 책임질 일인지. 따지기 시작하면 깔끔한 답이 안 나온다.

    명분이 안전과 규제만은 아닌 것으로 보인다. 스콧 커비 유나이티드 CEO는 화요일 한 행사에서 “솔직히 말해 또 다른 중간상인을 만들고 싶지 않다”고 말했다. 고객이 항공사 앱이 아니라 AI 비서 화면에서 표를 사기 시작하면 고객과 직접 만나는 접점을 AI 플랫폼에 내주게 되는데, 그 경계심이 고스란히 읽히는 발언이다. 개인적으로는 이번 결정에서 가장 솔직한 대목이 여기라고 본다. 규제 쪽 걱정은 기술이 좋아지면 풀릴 여지가 있지만, 누가 고객을 쥐느냐는 사업상 이해관계는 그렇게 쉽게 사라지지 않으니까.

    유나이티드 표를 AI 비서로 끊을 때 달라지는 단계

    유나이티드 항공편을 AI 비서에게 맡겨 예약까지 한 번에 끝낼 생각이었다면, 결제는 직접 해야 한다. 일정과 항공편을 추리는 데까지는 에이전트를 쓸 수 있다. 거래 완료와 탑승객 확인은 본인 몫으로 남는다. 단계별로 나누면 이렇다.

    • 항공편 검색·비교: AI 비서로 가능
    • 결제와 예약 완료: 사용자가 직접
    • 계정·예약 연동: 유나이티드는 에이전트가 계정이나 예약에 직접 접근하는 것 자체를 민감한 행위로 본다

    메타의 뮤즈나 오픈AI의 닷츠처럼 ‘대신 해주는’ 기능을 앞세운 개인용 AI 비서는 이런 결정이 쌓일수록 쓸모가 줄어든다. 항공·은행·쇼핑처럼 돈이 오가는 영역에서 차단이 이어지면, 사용자는 결국 여러 앱을 오가며 직접 결제해야 하기 때문이다. 검색과 비교만 남은 비서라면 ‘대신 해준다’는 간판이 좀 머쓱해진다.

    국내 항공사나 은행, 쇼핑 플랫폼이 같은 노선을 택할지는 아직 정해진 게 없다. 다만 본인 확인, 결제 책임, 개인정보는 나라를 가리지 않는 고민이다. 국내 기업들도 ‘검색은 허용, 결제는 직접’ 같은 절충안을 검토할 가능성이 있어 보인다(추측).

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 유나이티드는 개인용 AI 비서의 항공권 예약을 허용하지 않으며, 이유로 개인정보와 규제 문제를 들었다
    • AI 에이전트가 유나이티드 항공편을 사용자에게 보여주는 것은 가능하다
    • 유나이티드는 에이전트로 항공권을 예약하려는 시도가 아직 많지 않다고 밝혔다
    • 커비 CEO는 “또 다른 중간상인을 만들고 싶지 않다”고 말했다
    • 유나이티드는 에이전트 기술이 발전하면 결정을 재검토할 여지를 남겼다

    아직 불확실한 것

    • 유나이티드가 에이전트 결제를 걸러내는 구체적 기술 방식
    • 차단 해제의 전제인 ‘여행객 보호장치’의 구체적 내용과 도입 시점
    • 공식 제휴처럼 허가받은 에이전트를 별도로 허용할지 여부
    • 예약 변경·취소 같은 사후 관리 작업에 적용되는 범위
    • 메타·오픈AI 등 AI 비서 업체의 대응과 다른 항공사의 동참 여부

    유나이티드가 열어둔 문, 조건은 ‘여행객 보호장치’

    유나이티드가 문을 완전히 잠근 건 아니다. 회사는 “서드파티 AI 에이전트가 발전하면서 그들이 가져올 기회도 보인다”면서도 “에이전트가 유나이티드 계정이나 예약과 직접 상호작용하는 것은 민감한 행위를 수반할 수 있어, 먼저 여행객을 위한 보호장치를 확실히 갖추고 싶다”고 밝혔다.

    공은 양쪽에 다 있다. AI 업체는 에이전트가 사용자 뜻대로만 움직이고 필수 확인 절차를 건너뛰지 않는다는 걸 증명해야 한다. 항공사는 그 보호장치의 기준을 내놔야 하고. 그 기준이 언제, 어떤 모습으로 나올지는 아직 정해지지 않았다.

    그때까지 AI 비서는 유능한 검색 도우미에 머물 가능성이 크다. 차단 사유에 ‘중간상인’ 경계가 섞여 있는 만큼, 기술이 좋아진다고 항공사가 고객 접점을 순순히 넘겨줄 거라 기대하긴 어렵다. 에이전트 기능을 만드는 쪽이라면 결제 직전에 사용자에게 화면을 넘기는 흐름을 처음부터 기본값으로 잡아두는 게 나중에 덜 고생하는 길이다.

    출처: The Verge

  • 애플 인텔리전스 추가 사용량 49.99달러에 판다

    애플 인텔리전스 추가 사용량 49.99달러에 판다

    3줄 요약

    • 애플이 로직 프로에 애플 인텔리전스 추가 사용량을 49.99달러에 일회성으로 파는 ‘인텔리전스 사용량 팩’을 처음 넣었다.
    • 사용량 제한은 오픈AI·구글 제미나이 클라우드 모델을 쓰는 기능에 걸리고, 팩은 산 계정에서만 쓸 수 있으며 구매 12개월 뒤 만료된다.
    • 이달 안에 파이널 컷 프로, 픽셀메이터 프로, 모션, 페이지스·키노트·넘버스 같은 다른 애플 크리에이터 스튜디오 앱에도 같은 옵션이 붙을 전망이다.

    49.99달러. 애플이 음악 제작 앱 로직 프로(Logic Pro)에서 AI 어시스턴트를 더 쓰고 싶은 사람에게 매긴 값이다. 앱에 ‘사용량 더 구매(Buy More Usage)’ 옵션이 새로 들어갔는데, 애플 앱 가운데 AI 기능의 확장 사용에 돈을 받는 건 로직 프로가 처음이다. 애플 인텔리전스에 처음 달린 ‘추가 요금’ 버튼.

    메뉴 하나 늘어난 걸로 치고 넘기기엔 무게가 다르다. 지금까지 애플 인텔리전스는 기기를 사면 기본으로 딸려 오는 기능처럼 다뤄졌다. 적어도 일부 기능은 이제 쓰는 만큼 비용이 붙는 서비스가 됐다. 로직 프로 사용자만의 일로 끝나지 않는다는 점도 크다. 같은 옵션이 이달 안에 다른 애플 앱으로 번질 전망이라서다.

    로직 프로 메뉴에 들어간 49.99달러짜리 ‘사용량 더 구매’

    시작은 9월 초였다. 애플은 이때 지원 문서를 올려 일부 애플 인텔리전스 기능에 사용량 제한이 있다고 밝혔고, 이번 로직 프로 업데이트에서 그 한도를 넘겨도 계속 쓸 수 있는 유료 옵션을 붙였다. 이 버튼을 처음 찾아낸 건 9to5Mac이고, 더버지는 이를 애플이 AI 확장 사용에 과금하는 첫 사례로 짚었다.

    로직 프로에는 대화형 AI 어시스턴트가 들어 있다. 새 곡을 시작하거나, 프롬프트 하나로 보컬 트랙을 세팅하거나, 작업 중인 프로젝트를 다듬는 일을 맡기는 식이다. 이 어시스턴트를 기본 한도 너머로 더 쓰게 해주는 상품을 애플은 ‘인텔리전스 사용량 팩(Intelligence Usage Packs)’이라고 부른다. 조건이 여러 갈래라 표로 묶었다.

    항목 조건
    가격 49.99달러, 일회성 구매
    적용 대상 오픈AI·구글 제미나이 클라우드 모델에 기대는, 사용량 제한이 있는 일부 애플 인텔리전스 기능
    사용 범위 구매한 애플 계정 전용, 가족 공유 미지원
    남은 사용량 다음 달로 매달 이월
    유효 기간 구매 시점부터 12개월 뒤 만료
    구매 위치 앱 메인 메뉴의 Intelligence Features > Show Usage

    표에서 하나만 기억한다면 ‘일회성 구매’다. 매달 자동으로 빠져나가는 구독이 아니다. 한 번 사서 남는 건 다음 달로 넘기고, 12개월 안에 다 쓰는 선불 충전식에 가깝다.

    오픈AI·제미나이 클라우드 호출 비용이 한도를 만든다

    한도가 걸리는 기능들엔 공통점이 있다. 처리가 맥 안에서 끝나지 않는다는 것. 요청을 오픈AI나 구글 제미나이의 클라우드 모델로 보내 결과를 받아온다. 외부 클라우드 모델은 요청이 들어갈 때마다 비용이 생기니, 애플이 딱 이 부분에만 한도를 두고 초과분을 따로 파는 건 그 비용 구조를 그대로 반영한 결정으로 보인다. 요청당 돈이 나가는 쪽에만 계량기를 단 셈이다.

    한도가 깎이는 방식에도 힌트가 있다. 애플은 로직 프로의 사용량이 “어시스턴트와 나누는 대화의 복잡도에 영향을 받는다”고 설명했다. 짧은 요청 몇 번과, 여러 트랙을 오가며 길게 주고받는 대화가 같은 무게로 계산되지 않는다는 뜻이다. API 붙여본 적 있으면 바로 감이 올 거다. 토큰 단위로 과금되는 구조와 비슷하다.

    이 구조가 로직 프로에서 멈추지도 않는다. 지금 구매 옵션이 있는 건 로직 프로뿐이지만, 이달 안에 다른 애플 크리에이터 스튜디오 앱에도 붙을 것으로 예상된다.

    • 지금 구매 가능: 로직 프로
    • 이달 추가 예상(크리에이티브 앱): 픽셀메이터 프로, 파이널 컷 프로, 모션
    • 이달 추가 예상(애플 AI 챗봇이 들어가는 앱): 페이지스, 키노트, 넘버스

    눈여겨볼 건 목록의 마지막 줄이다. 음악·영상·이미지 편집 앱에서 끝나지 않고 문서·발표·표 계산 앱까지 들어간다. 전문가용 앱 하나에 얹은 부가 옵션이라기보다, 애플 생산성 앱 전반에 ‘기본 한도 + 충전’ 모델을 까는 그림에 가깝다. 키노트로 발표 자료 만드는 사람도 이 계량기를 마주하게 된다는 얘기다.

    가족끼리 못 나눠 쓰고, 12개월 지나면 사라진다

    맥으로 곡을 쓰거나 영상을 편집하는 사람은 물론이고, 과제나 보고서를 키노트·페이지스로 만드는 사람도 영향권이다. 새 상품이 하나 생겼다는 사실보다 ‘쓰던 AI 기능에 계량기가 달렸다’는 쪽이 실질적인 변화다. 사기 전에 알아둘 조건은 이 정도.

    • 가족 공유로 나눠 쓸 수 없다: 가족 공유로 앱을 같이 쓰는 집이어도 사용량 팩은 산 계정에서만 쓴다. 가족 중 두 명이 한도를 넘기면 팩도 각자 따로 사야 한다.
    • 미리 쟁여두면 손해 볼 수 있다: 남은 사용량은 다음 달로 넘어가지만, 구매하고 12개월이 지나면 그대로 사라진다. 마감이 몰린 시기처럼 집중적으로 쓸 때에 맞춰 사는 게 낫다.
    • 한도 확인과 구매는 한 화면에서: 로직 프로 메인 메뉴에서 Intelligence Features > Show Usage로 들어가면 사용량을 확인하는 곳에 팩 구매 옵션도 같이 있다.
    • 기기 안에서 도는 기능은 영향이 적을 것(추정): 한도가 클라우드 모델 기반 기능에 걸린다고 했으니, 온디바이스 기능까지 묶이지는 않을 가능성이 크다. 애플이 이번에 기능별 목록을 같이 내놓은 건 아니라서 어디까지나 추정으로 받아들이자.

    넷 중에서 지갑에 바로 닿는 건 12개월 만료다. 이월된다는 말만 믿고 넉넉하게 사두면, 1년 안에 못 쓴 몫은 그대로 날아간다. 한 번에 49.99달러가 나가는 상품이라 더 그렇다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 로직 프로가 애플 인텔리전스 확장 사용에 과금하는 첫 애플 앱
    • 인텔리전스 사용량 팩 가격 49.99달러, 일회성 구매
    • 오픈AI·구글 제미나이 클라우드 모델을 쓰는 기능의 사용량 제한에 적용
    • 구매 계정 전용, 가족 공유 미지원
    • 남은 사용량 월 단위 이월, 구매 12개월 후 만료
    • 로직 프로 사용량은 어시스턴트와의 대화 복잡도에 따라 달라짐
    • 애플이 9월 초 사용량 제한을 설명하는 지원 문서 공개

    아직 불확실한 것

    • 팩 하나로 늘어나는 구체적인 사용량
    • 기본 제공 한도의 정확한 크기
    • 기능별로 오픈AI와 제미나이 중 어느 모델을 쓰는지
    • 다른 크리에이터 스튜디오 앱의 정확한 적용 날짜와 앱별 가격 차이
    • 한 번 산 팩을 여러 앱에서 함께 쓸 수 있는지
    • 국내 앱스토어 판매 시점과 원화 가격

    49.99달러 결제 전, 한도가 줄어드는 속도부터 보자

    지금 판단을 가장 크게 흔드는 건 팩 하나로 늘어나는 사용량이다. 이 수치가 나오기 전까지는 49.99달러가 비싼지 싼지 잴 기준이 없다. 당장 할 수 있는 건 두 가지. Show Usage 화면에서 기본 한도가 얼마나 빨리 줄어드는지 먼저 확인하고, 어시스턴트에게 보내는 요청을 짧고 명확하게 쪼개 한도를 아끼는 것이다. 대화가 복잡할수록 사용량이 더 든다고 애플이 직접 설명했으니, 근거 있는 절약법이다.

    로직 프로와 파이널 컷 프로를 같이 쓰는 사람이라면 서둘러 결제할 이유가 더 적다. 이달 안에 파이널 컷 프로에도 같은 옵션이 붙을 전망이니, 그때 나오는 조건까지 보고 사도 늦지 않다. 12개월이 지나면 사라지는 상품을 급하게 살 필요는 없다.

    크게 보면 애플도 AI를 ‘쓴 만큼 비용이 드는 서비스’로 다루기 시작했다. 외부 클라우드 모델에 기대는 기능이 늘어날수록 이 구조는 더 넓게 퍼질 가능성이 크다. 로직 프로의 49.99달러는 그 첫 가격표다.

    출처: The Verge

  • 데이터센터 반대 여론, 문화전쟁 아닌 전기 문제

    데이터센터 반대 여론, 문화전쟁 아닌 전기 문제

    3줄 요약

    • 데이터센터 반대 여론은 흔히 빅테크에 대한 반감, 즉 문화전쟁으로 설명되지만 실제 규제와 요구를 만들어 낸 건 막대한 전기 사용량이에요.
    • 데이터센터는 기존 전력망에 연결하거나, 가스 터빈을 현장에 직접 짓는 자가발전(비하인드 더 미터) 방식으로 전기를 조달하는데, 두 방식은 지역에 서로 다른 부담을 남겨요.
    • AI 학습용 시설은 300MW에서 6,000MW급까지 거론되고, 이 규모 때문에 데이터센터는 반대할 사람이 적은 외딴 지역이나 해외로 향할 가능성이 커 보여요.

    54메가와트(MW). 미국 버지니아주 라우던 카운티에서 가동 중인 데이터센터의 평균 전력 용량이에요. 덴버 국제공항 하나가 끌어다 쓰는 전력보다 많아요. 이런 건물이 큰 도로를 따라 줄줄이 서 있는 애시번 일대를 사람들은 ‘데이터센터 앨리’라고 부르는데, 세계 최대의 데이터센터 밀집지입니다. 지금 미국 전역으로 번진 데이터센터 반대 여론도 사실상 이 동네에서 처음 모양을 갖췄다는 평가를 받아요.

    MIT 테크놀로지 리뷰가 AI 뉴스레터 ‘더 알고리즘’에서 내놓은 주장은 단순해요. 이 반발의 핵심은 업계가 말하는 막연한 문화전쟁이 아니라 전기라는 거예요. 저는 이 시각이 꽤 설득력 있다고 보는데, 이렇게 놓고 보면 흩어져 있던 이야기들이 한 줄로 꿰어지거든요. 데이터센터가 전기를 어디서 어떻게 받아 오는지, 그리고 그 방식에 따라 주민이 무엇을 떠안게 되는지.

    오픈AI는 ‘불안의 대리물’, 버지니아 활동가는 ‘처음부터 전기’

    빅테크 쪽에서는 데이터센터 반대를 데이터센터 자체보다 더 큰 무언가에 대한 불만으로 보는 시각이 일반적이에요. 오픈AI의 크리스 레헤인 글로벌 대외협력 총괄이 대표적이죠. 그는 데이터센터가 생활비 부담, 기업 권력, 그리고 사람들이 자기 미래에 대한 통제력을 잃고 있다는 대중의 불안을 대신 떠안는 대리물이 됐다고 썼어요. 데이터센터가 문화전쟁의 과녁이 됐다는 해석입니다.

    버지니아에서 데이터센터 반대 운동을 이끌어 온 활동가 엘레나 슐로스버그는 전혀 다른 얘기를 해요. 업계가 이 싸움을 문화전쟁으로 그릴 때마다 벽에 머리를 박는 기분이라고, 처음부터 power 문제였다고요. 영어 power에는 권력과 전력이라는 뜻이 다 들어 있는데, 슐로스버그가 가리킨 건 분명히 전기 쪽이에요. 레헤인은 ‘기업 권력’을, 슐로스버그는 ‘전력’을 말하고 있으니 같은 단어를 놓고 양쪽이 서로 다른 뜻으로 읽고 있는 셈이죠.

    반대하는 이유가 딱 하나로 정리되진 않아요. 일자리가 줄어들 거라는 걱정, AI의 존재론적 위험, 기업 권력이 한쪽으로 쏠리는 데 대한 불만이 전부 섞여 있어요. 잘못된 정보도 한몫하고요. 물 사용량이 대표적인 예인데, 대부분의 시설은 많은 사람이 생각하는 것보다 훨씬 적은 물을 쓴다고 해요.

    반발이 실제로 어떤 규칙과 요구로 이어졌는지를 따라가 보면 그림이 선명해져요. 가장 큰 영향을 준 건 전력망에서 막대한 전기를 끌어다 쓰는 데서 생기는 구체적인 결과들이었어요. 업계 안쪽 시각도 크게 다르지 않습니다. 한 데이터센터 개발업자는 업계 사람들이 자신들의 확장을 가로막는 요인으로 여론보다 전기 부족을 더 크게 본다고 전했어요. 반대 운동가와 개발업자가 같은 걸 가리키고 있는데 문화전쟁 하나로 설명을 끝내는 건 무리라고 봐요.

    54MW·300MW·6,000MW, 숫자로 감 잡는 데이터센터 전력

    데이터센터 전력 얘기가 어렵게 느껴지는 건 메가와트라는 단위가 일상에서 잘 와닿지 않아서예요. 이럴 땐 비교 대상을 옆에 두는 게 제일 빨라요. 자주 거론되는 세 가지 규모를 표로 묶으면 이렇습니다.

    전력 규모 어떤 시설인가 비교 대상 주된 전력 조달 방식
    54MW 버지니아 라우던 카운티에서 가동 중인 데이터센터 평균 덴버 국제공항 전력 사용량보다 많음 지역 전력회사(도미니언 에너지) 전력망
    300MW AI 학습용으로 매력이 있는 최소 규모 원래 대용량 전력을 받아 쓰던 옛 제철소 부지 수준 기존 산업용 전력 인입 설비를 활용하는 방안이 검토되는 사례 있음
    6,000MW AI 기업이 이상적으로 보는 규모 시카고 전체의 추정 전력 수요(시내에만 발전소 20곳 이상) 전력망으로 감당하기 어려워 현장 가스 터빈 자가발전이 유력

    나란히 놓으니 차이가 확 보이죠. AI 학습용 최소 규모라는 300MW만 해도 라우던 카운티 평균의 5배가 넘어요. 이상적인 규모로 꼽히는 6,000MW는 평균의 100배를 넘깁니다. 시카고는 도시 안에만 발전소가 20곳 넘게 있고 외곽에도 수십 곳이 더 있어요. 데이터센터 단지 하나가 그런 도시 하나만큼의 전기를 원하는 거예요.

    300MW급 자체는 전례 없는 수준이 아니에요. 한 개발업자는 이미 그 정도 전력을 전력망에서 받아 쓸 수 있게 설비가 갖춰진 옛 제철소 부지를 눈여겨보고 있다고 했어요. 제철소쯤은 돼야 300MW를 받을 수 있다는 얘기니까, 그런 부지는 대형 중공업 시설 정도로 좁혀집니다. 6,000MW는 아예 기존 전력망으로 풀 수 있는 규모가 아니고요. 버지니아에서 통하던 방식을 AI 학습 단지에 그대로 옮기기 어려운 이유가 이 숫자 차이에 다 들어 있어요.

    전력망에 붙는 데이터센터, 송전선 비용과 피크 시간이 쟁점

    데이터센터가 전기를 얻는 길은 크게 두 가지예요. 기존 전력망에 연결해 전력회사에서 사 오거나, 발전 설비를 현장에 직접 지어 스스로 만들거나. 라우던 카운티의 데이터센터는 대부분 앞쪽이에요. 이 지역은 데이터센터가 아주 많지만, 다른 지역의 폭발적인 확장에 비하면 비교적 꾸준한 속도로 지어져 왔어요. 전력망이 그 증가를 따라갈 수 있었던 것도 이 속도 덕분으로 보여요.

    에퀴닉스가 운영하는 한 시설을 보면 구조가 전형적이에요. 현장에는 대형 디젤 발전기를 백업용으로 두고, 평소 전기는 지역 전력회사인 도미니언 에너지에서 받아요. 도미니언 에너지의 전력은 상당 부분 천연가스로 만들어집니다. 천연가스는 석탄이나 석유보다는 깨끗하지만 재생에너지보다는 오염이 많은 연료라서, 전력망에 연결돼 있다고 깨끗한 전기를 쓴다는 뜻은 아니에요.

    이런 연결형 데이터센터를 두고 주민들이 문제 삼는 지점은 세 가지로 모여요.

    • 송전선 비용 분담: 데이터센터를 위해 새로 까는 송전선 비용이 일반 전기 이용자 전체에게 퍼지는 걸 막는 게 핵심이에요. 항의가 이어지자 버지니아주는 데이터센터가 신규 송전선 비용을 전액 부담하고, 그 비용이 다른 이용자에게 나뉘지 않도록 하는 규칙을 내놨어요.
    • 피크 시간 전력: 수요가 몰리는 시간에도 데이터센터가 전기를 계속 끌어가면 다른 사람들이 쓸 여유가 줄어들어요. 개발업자들은 수요 피크 때 데이터센터를 전력망에서 끊는 새 규칙에 대비하고 있다고 해요.
    • 간접 오염: 전력망이 빠듯해지면 데이터센터가 디젤 발전기를 더 자주 돌리거나, 도미니언 에너지가 재생에너지 대신 화석연료 발전을 늘려 수요를 맞출 수 있다는 우려예요. 슐로스버그가 특히 걱정하는 대목이 바로 이거고요.

    셋을 겹쳐 보면 질문은 하나로 좁혀져요. 공용 인프라를 누가 얼마나 쓰고, 그 비용은 누가 내느냐. 문화전쟁이라는 틀보다는 전기요금 고지서에 가까운 계산이에요. 버지니아가 내놓은 규칙이 송전선 비용 부담처럼 돈이 누구에게 가느냐를 겨냥한 것도 같은 맥락이고요.

    가스 터빈을 직접 돌리면, 동네에 발전소가 하나 생긴다

    미국 다른 지역에서 새로 짓는 AI 데이터센터는 대부분 이런 식으로 설계되지 않아요. 원하는 규모가 워낙 크다 보니 기업들은 전력망 인프라가 사실상 없는 농촌으로 가서, 쓸 전기를 직접 만들어요. 이걸 ‘비하인드 더 미터(behind the meter)’ 전력이라고 불러요. 전력회사 계량기를 거치지 않고 부지 안에서 생산해 바로 쓰는 전기라는 뜻이에요. 주 전원은 보통 천연가스 터빈, 백업은 디젤 발전기.

    돈도 크게 움직이고 있어요. 앤트로픽은 가스 터빈 구매에 34억 달러를 쓰기로 했다고 알려졌고, AI 기업의 발전 설비 구매로는 최대 규모라는 평가가 붙었어요. 이 구매의 공식 확인과 설치 지역은 아직 나오지 않았어요. 그러니 34억이라는 숫자에 매달리기보다는, AI 기업이 발전 설비까지 직접 사들이는 단계에 들어섰다는 방향을 읽어 두는 게 안전해요.

    전력망에 부담을 안 주니 자가발전이 더 깔끔한 해법처럼 보이죠. 하지만 이 정도 규모로 전기를 만들면 주변 지역에 영향이 갈 수밖에 없어요. 공공 전력회사가 이런 규모의 발전 설비를 지을 때는 지역사회가 입지 결정에 목소리를 낼 수 있다는 기대가 있었어요. 민간 기업이 비슷한 규모의 사업을 직접 벌이면 그 통로가 약해집니다.

    대기오염도 피할 수 없어요. 천연가스 터빈은 크기와 상관없이 대기오염 물질을 내보내고, 디젤 발전기까지 돌리면 더 나빠져요. 서둘러 가동하려다 법을 어긴 사례도 나왔어요. 미국 환경보호청(EPA)은 일론 머스크가 멤피스의 데이터센터에 전력을 대려고 터빈 수십 대를 설치하면서 대기질 관련 법을 위반했다고 봤어요.

    자가발전형은 전력망 비용 문제를 피하는 대신 ‘발전소를 동네에 들이는’ 문제를 새로 만들어요. 작은 마을에 디즈니월드와 국제공항, 제철소, 그리고 그걸 전부 돌릴 발전소를 한꺼번에 받아들이라고 하면 주민이 망설이는 게 당연하다는 비유가 여기서 나와요. 세수를 늘리고, 지역 인력을 고용하고, 주민 참여를 넓히는 식으로 조건을 개선할 수는 있어요. 그래도 컴퓨터로 이뤄진 작은 도시 옆에서 사는 걸 쾌적하게 만드는 데는 분명한 한계가 있죠. 제가 보기엔 갈등을 없앤다기보다 갈등의 종류를 바꾸는 방식에 가까워요.

    국내에서 데이터센터 소식을 볼 때 던질 다섯 가지 질문

    미국 지역 정치 얘기처럼 보여도 국내 독자 입장에서 달라지는 게 두 가지 있어요.

    하나는 AI 서비스가 얼마나 빨리 커질지 가늠할 때 반도체 옆에 전기를 같이 놓고 봐야 한다는 점. 업계 스스로 확장을 막는 요인으로 여론보다 전기 부족을 꼽는다는 건, AI 서비스 용량을 늘리는 속도가 전력 확보 속도에 묶여 있다는 뜻으로 읽혀요. 우리가 쓰는 해외 AI 서비스의 사용량 제한이나 요금 정책도 이런 인프라 사정과 무관하지 않을 거라고 짐작해 볼 수 있어요(추측).

    다른 하나는 데이터센터 투자가 아시아로 향하는 흐름이에요. 구글은 말레이시아 데이터센터 프로젝트에 150억 달러를 쓰겠다고 발표했어요. 전력을 구하기 쉽고 반대가 적은 곳으로 데이터센터가 옮겨 간다면, 한국을 포함한 아시아도 이런 입지 경쟁의 무대가 될 수 있어요. 국내에 구체적으로 어떤 영향을 줄지는 아직 추측의 영역이고요.

    국내에서 대형 데이터센터를 짓는다는 기사를 보면 버지니아 사례에서 뽑은 아래 다섯 가지 질문을 대입해 보세요. 기사에 뭐가 빠져 있는지 금방 드러나요.

    1. 전력을 기존 전력망에서 받는가, 현장에서 직접 만드는가
    2. 신규 송전선 비용은 누가 부담하는가
    3. 전력 수요가 몰리는 시간에 데이터센터 운영은 어떻게 조정되는가
    4. 백업용 디젤 발전기나 가스 터빈은 어느 규모로, 어디에 들어서는가
    5. 물 사용량 같은 쟁점이 실제 수치로 확인됐는가

    제일 먼저 볼 건 1번이에요. 1번 답이 정해지면 나머지 쟁점은 거의 따라오거든요. 전력망 연결형이면 2번과 3번이, 자가발전형이면 4번이 핵심 갈등이 될 가능성이 높아요. 5번은 거꾸로 쓰는 질문이에요. 대부분의 시설이 생각보다 물을 훨씬 적게 쓴다는 점을 떠올리면, 물 얘기만 크게 다루고 전력 수치는 없는 기사는 한 번쯤 의심해 볼 만해요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 버지니아 라우던 카운티 데이터센터의 평균 전력 용량 54MW, 덴버 국제공항 전력 사용량보다 많은 수준
    • 신규 송전선 비용을 데이터센터가 전액 부담하고 다른 이용자에게 나누지 않도록 한 버지니아주 규칙
    • AI 학습용 데이터센터의 최소 매력 규모 300MW, 이상적 규모 6,000MW
    • 머스크의 멤피스 데이터센터 터빈 설치에 대한 미국 환경보호청의 대기질 법 위반 판단
    • 구글의 말레이시아 데이터센터 프로젝트 150억 달러 투자 발표

    아직 불확실한 것

    • 수요 피크 시간에 데이터센터를 전력망에서 분리하는 규칙의 도입 여부와 세부 내용
    • 앤트로픽 가스 터빈 34억 달러 구매의 공식 확인과 설치 지역
    • 선거에서 데이터센터 반대를 내세운 당선자들의 실제 정책 방향
    • 퍼미안 분지 같은 인구 희소 지역으로의 데이터센터 집중 여부
    • 우주 데이터센터 구상의 실현 가능성

    다음 데이터센터 입지, 전기와 반대할 사람 수가 정한다

    현장 발전이 필요한 새 데이터센터라면 반대할 수 있는 사람이 가장 적은 곳으로 향할 가능성이 커요. 미국 안에서는 퍼미안 분지가 후보로 꼽혀요. 천연가스 배관망이 깔려 있어 연결이 쉽고, 인구도 적거든요. 아예 해외로 눈을 돌리는 기업도 있어요. 머스크는 우주 데이터센터가 꽤 매력적으로 보인다는 취지의 글을 올리기도 했죠. 지상에서 전기와 주민 동의를 한꺼번에 얻기가 그만큼 어려워졌다는 신호로 읽혀요.

    막대한 전기를 쓰는 것 자체가 나쁜 건 아니에요. 현대 생활을 바꾼 많은 발전이 그만큼의 전기를 필요로 했으니까요. 문제는 데이터센터 갈등을 이미지 개선이나 지역 기여만으로 풀 수 있다고 보는 시각이에요. 업계가 홍보로 바꿀 수 있는 건 인식까지예요. 전기를 얼마나, 어디서 끌어오느냐는 물리적인 결과는 그대로 남아요. 그래서 데이터센터 뉴스를 보면 몇 MW를 어떤 방식으로 받는지부터 확인하는 습관을 들이라고 권하고 싶어요. 지금으로선 그게 가장 실용적인 기준이에요.

    출처: MIT Tech Review AI

  • COP31 AI 기후 서약, 미국 빠지고 의무도 없다

    COP31 AI 기후 서약, 미국 빠지고 의무도 없다

    3줄 요약

    • 튀르키예가 COP31에서 데이터센터 청정에너지 전환, 환경 영향 공개, 전자폐기물 관리를 담은 ‘안탈리아 AI 서약’을 내놨고, 11월 16일 공식 출범 전에 각국 지지를 모으고 있다.
    • 서약문에 “자발적이고 비규범적이며 새로운 의무를 만들지 않는다”는 조항이 들어 있어 실제 구속력은 없다.
    • 데이터센터를 가장 많이 가진 미국은 국제 기후협정에서 탈퇴해 이번 총회에 공식 대표단도 보내지 않았다.

    유엔 기후총회 협상장에서 AI 서약 하나가 지지를 모으고 있어요. 데이터센터 전력, 환경 영향 공개, 전자폐기물까지. 조항만 보면 데이터센터 탄소 문제의 핵심은 거의 다 건드립니다. 걸리는 건 서약문 끝에 붙은 한 문장인데요. 이 문장 때문에 앞의 조항이 전부 지키고 싶을 때만 지키면 되는 선택 사항이 되거든요.

    튀르키예가 꺼낸 ‘안탈리아 AI 서약’, 조항은 다섯 갈래

    올해 유엔기후변화협약 당사국총회(COP31)는 튀르키예 안탈리아에서 열리는데요. 모인 협상단만 190개국 이상입니다. 의장국 튀르키예는 개막 전에 ‘안탈리아 인공지능 서약(Antalya Artificial Intelligence Pledge)’을 미리 공개했어요. 그리고 11월 16일 공식 출범 전에 지지해 달라고 각국 대표단에 요청해 둔 상태예요.

    서약이 겨냥하는 건 AI 데이터센터가 내뿜는 온실가스예요. 전기를 워낙 많이 쓰는 시설이라 배출량도 그만큼 늘거든요. 조항은 다섯 갈래로 나뉩니다.

    조항 서약 내용 짚어볼 점
    청정에너지 데이터센터 전력에서 청정에너지 비중 확대 현재 데이터센터는 주로 화석연료로 가동
    국제 표준 책임 있는 AI 개발을 위한 국제 공인 표준 마련 표준 준수도 자율
    공개·보고 데이터센터 환경 영향 보고 요건 도입 보고 역시 각국 판단에 맡김
    전자폐기물 생성형 AI 붐이 만든 전자폐기물 관리 필요성 인정 ‘필요성 인정’에 그침
    AI 활용 AI로 재생에너지 확대·온실가스 감축, 개발도상국 중심 8월 네이처 계열 연구와 정면 충돌

    들어간 내용만 보면 기후 약속에 기대할 만한 건 다 있어요. 데이터센터가 주로 화석연료로 돌아가는 지금 상황에선, 청정전력으로 바꾸고 환경 영향을 공개하라는 게 상식적인 처방이고요. 그런데 표의 ‘짚어볼 점’ 칸에는 ‘자율’, ‘각국 판단’, ‘필요성 인정’ 같은 말이 계속 나옵니다. 왜 그런지는 서약문에 그대로 적혀 있어요.

    “새 의무 없다” 한 문장이 다섯 조항을 전부 선택 사항으로

    서약문은 이 목표들이 “자발적이고 비규범적이며, 새로운 의무를 만들지 않고, 각국 사정에 따라 이행된다”고 못 박았어요. 쉽게 말해 서명한 나라도 지키고 싶을 때만 지키면 된다는 뜻이죠. 이름은 서약인데 서명한다고 지킬 의무가 생기지는 않는 구조입니다.

    더버지는 이 서약을 무알코올 맥주에 빗댔어요. 모양은 그럴듯한데 알맹이가 빠져서 기껏해야 플라시보 효과에 그친다는 평가입니다. 데이터센터가 막대한 전력을 요구하고 화석연료 인프라 개발까지 부추기는 상황에서, 협상단이 손 놓고 있는 모습만은 피하려 했다는 해석도 곁들였고요.

    비판할 근거는 크게 두 가지예요.

    • 최대 당사자의 부재: 데이터센터를 가장 많이 보유한 나라는 미국인데요. 도널드 트럼프 대통령이 국제 기후협정에서 탈퇴하면서 이번 총회에 미국 공식 대표단이 없어요. 적어도 당분간은 서약에 동참할 가능성도 낮습니다. 서약이 겨냥하는 시설이 가장 많은 나라가 정작 협상장에 없는 셈이죠.
    • 전제와 어긋나는 연구 결과: 지난 8월 네이처 계열 학술지에 실린 연구가 있어요. AI가 화석연료 생산을 늘려 만드는 탄소가 재생에너지 확대로 줄이는 탄소보다 많다는 분석이었죠. ‘AI로 재생에너지를 늘린다’는 마지막 조항의 전제와 정면으로 어긋나는 결과입니다.

    한국이 서명해도 국내 데이터센터에 바로 생기는 의무는 없다

    국제 선언이라 국내 이용자가 당장 체감할 변화는 없어요. 서약 자체가 새 의무를 만들지 않거든요. 한국 정부가 지지 서명을 하더라도 국내 데이터센터에 곧바로 규제가 붙는 구조는 아닙니다.

    그래도 눈여겨볼 대목은 있어요. 아래 항목은 서약 내용에서 끌어낸 전망이라 추측이 섞여 있으니 감안하고 읽어 주세요.

    • (추측) 공개 요구의 참고 기준: 데이터센터 환경 영향 보고와 국제 표준이 기후 협상 테이블에 올라왔어요. 해외 고객사나 투자자가 국내 데이터센터·클라우드 사업자에게 비슷한 공개를 요구할 때, 이번 서약 내용이 참고 기준으로 쓰일 수 있습니다.
    • (추측) ‘AI는 친환경’ 주장에 대한 검증: AI가 재생에너지를 늘려 탄소를 줄인다는 논리는 8월 연구 결과와 부딪쳐요. 국내 기업이 비슷한 친환경 메시지를 내놓을 때도 근거 수치부터 따져볼 이유가 생긴 셈이고요.
    • (전망) 미국 변수: 데이터센터 최대 보유국이 빠진 상태예요. 국제 표준 논의가 실제 업계 관행으로 굳어지기까지는 시간이 꽤 걸릴 가능성이 큽니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • COP31 개최지는 튀르키예 안탈리아, 참석 협상단은 190개국 이상
    • 안탈리아 AI 서약 공식 출범일은 11월 16일
    • 청정에너지, 국제 표준, 보고 요건, 전자폐기물, 개발도상국 재생에너지 지원이 서약에 포함
    • “자발적·비규범적, 새 의무 없음, 각국 사정에 따라 이행”이라는 문구가 서약문에 명시
    • 기후협정 탈퇴로 미국 공식 대표단 불참
    • AI의 화석연료 생산 촉진 배출이 재생에너지 기여로 피하는 배출보다 크다는 8월 네이처 계열 학술지 연구

    아직 불확실한 것

    • 공식 출범 시점의 지지 국가 수와 명단
    • 한국 정부의 지지 서명 여부
    • 보고 요건의 구체적 항목과 측정 방식
    • ‘국제 공인 표준’을 만들 기구와 일정
    • 이행 상황을 점검할 후속 장치의 유무
    • 미국의 향후 참여 가능성

    처방은 맞는데, 지키게 만들 장치가 없다

    서약의 처방 자체는 틀리지 않았어요. 청정전력 전환, 영향 공개, 폐기물 관리. 데이터센터 탄소 문제를 다룰 때 누구나 먼저 꼽는 기본 항목들이거든요.

    빠진 건 이걸 지키게 만드는 장치입니다. 공개 의무도 측정 기준도 없으면 각국이 ‘각자 사정’을 이유로 이행을 미룰 여지가 커져요. 다섯 조항이 모두 자율인 만큼 출범 때 지지국 수만 보고 이 서약을 평가하기는 어렵다고 봅니다. 중요한 건 11월 16일 출범 이후 몇 나라가 어떤 후속 조치를 붙이느냐예요. 이 서약이 무알코올 맥주로 끝날지는 거기서 갈릴 것으로 보입니다.

    출처: The Verge

  • 애플 시리 에이전트화 가속…외부 앱 연동은 봄

    애플 시리 에이전트화 가속…외부 앱 연동은 봄

    3줄 요약

    • 존 터너스 애플 CEO가 크레이그 페더리기 AI 총괄에게 시리 로드맵을 앞당기라고 압박하고 있다. 목표는 오픈AI 닷츠, 메타 뮤즈와 겨룰 수 있는 AI 에이전트다.
    • iOS 27.3에서는 사진·사파리 같은 애플 기본 앱을 세밀하게 제어하는 기능이 들어오고, 봄에는 그럽허브·오픈테이블 같은 서드파티 앱 연동이 나올 것으로 예상된다.
    • 최종 목표는 목표를 기억하고 다음 단계를 스스로 이어가는 ‘지속형’ 에이전트다. 이르면 내년에 나올 수 있다는 전망이 나온다.

    사진 앱에서 이미지를 돌리고 자르는 일, 잔뜩 열린 사파리 탭을 정리하는 일. 머지않아 시리에게 말로 맡길 수 있게 될 작업들이다. 애플이 시리를 ‘시키는 것만 하는 비서’에서 스스로 일을 이어가는 AI 에이전트로 바꾸는 데 속도를 내고 있다고, 블룸버그 마크 거먼의 취재를 인용해 더버지가 전했다.

    거먼이 내놓은 일정표는 몇 단계로 나뉜다. 단계마다 잡힌 시기만 봐도 애플이 얼마나 쫓기고 있는지가 꽤 선명하게 드러난다.

    터너스 CEO의 압박, 겨냥한 상대는 오픈AI 닷츠와 메타 뮤즈

    압박은 위에서 내려오고 있다. 거먼은 존 터너스 CEO가 AI 총괄인 크레이그 페더리기에게 시리 로드맵을 앞당기라고 요구하고 있다고 전했다. 주문 내용은 단순하다. 오픈AI의 닷츠(Dots)나 메타의 뮤즈(Muse)와 맞붙을 만한 강력한 AI 에이전트를 내놓으라는 것.

    페더리기가 손 놓고 있던 것도 아니다. 그는 믿기 어려울 만큼 짧은 기간에 제대로 작동하는 시리 AI를 만들어 냈다. 그런데도 애플은 자신들이 경쟁사 속도를 따라가고 있다는 착각은 하지 않는다고 한다. 기능이 돌아가는 단계와 경쟁 제품과 겨룰 수 있는 단계 사이에 아직 간격이 있다는 걸 회사 스스로 인정하는 셈이다. 성과를 낸 조직에 CEO가 일정을 더 당기라고 나선 배경도 이 간격에서 읽힌다.

    • 압박하는 쪽: 존 터너스 CEO
    • 압박받는 쪽: 크레이그 페더리기 AI 총괄
    • 비교 대상: 오픈AI 닷츠, 메타 뮤즈
    • 애플의 자체 판단: 짧은 기간에 성과는 냈지만 아직 경쟁사 속도에는 못 미침

    iOS 27.3부터 봄까지, 시리가 다루는 앱이 넓어진다

    앞으로 몇 달 사이 시리에 큰 변화가 두 차례 들어온다. 먼저 애플이 직접 만든 기본 앱을 세밀하게 다루는 능력. 사진 앱에서 이미지를 회전하고 자르거나 사파리 탭을 정리하는 수준의 조작으로, iOS 27.3과 함께 나올 것으로 예상된다.

    무게가 더 실린 쪽은 두 번째인 서드파티 앱 연동이다. 거먼은 이 기능이 그보다 늦은 봄쯤 나올 가능성이 높다고 봤다. 시리가 그럽허브로 음식을 주문하고, 오픈테이블로 저녁 식당을 예약해 주는 식이다.

    단계 핵심 변화 예시 예상 시기
    1단계 애플 기본 앱 세밀 제어 사진 앱 이미지 회전·자르기, 사파리 탭 정리 iOS 27.3
    2단계 서드파티 앱 연동 그럽허브 음식 주문, 오픈테이블 식당 예약 봄 (거먼 전망)
    3단계 지속형 에이전트 목표를 기억하고 다음 단계를 스스로 판단해 이어 가기 이르면 내년 (거먼 전망)

    표에서는 한 칸 차이지만, 1단계와 2단계의 실제 난도 차이는 그보다 훨씬 크다. 기본 앱은 애플이 내부 구조를 전부 알고 있어 다루기 수월하다. 다른 회사 앱에서 주문이나 예약까지 끝내는 건 얘기가 다르다. 신경 써야 할 변수가 몇 배로 늘어난다. 서드파티 연동이 ‘더 큰 변화’로 따로 분류되고 일정도 뒤로 잡힌 건 이 난도 차이 때문이라고 보는 게 자연스럽다.

    배달·예약 앱 연동, 국내 아이폰 사용자에겐 아직 미국 얘기

    국내 아이폰 사용자가 먼저 체감할 변화는 1단계일 가능성이 크다. 사진 편집과 사파리 탭 정리는 애플 기본 앱 안에서 끝나는 기능이라 특정 국가 서비스와 제휴할 필요가 없다. 걸리는 건 언어다. iOS 27.3에서 이 기능을 한국어 시리로 바로 쓸 수 있는지는 아직 나온 얘기가 없다.

    2단계는 셈법이 다르다. 예시로 나온 그럽허브와 오픈테이블은 주로 미국에서 쓰는 서비스라, 국내 사용자에게는 당장 와닿기 어렵다. 국내 배달·예약 앱이 시리와 연동될지는 각 앱 개발사가 애플의 연동 방식을 받아들이느냐에 달려 있을 것이다. 다만 이 대목은 추측에 그친다. 연동 방식 자체가 아직 공개되지 않았다.

    • 당장 기대해 볼 만한 것: 사진·사파리 같은 기본 앱 음성 제어 (한국어 지원 시점은 미정)
    • 지켜봐야 할 것: 국내 앱이 서드파티 연동 대상에 들어가는지
    • 추측: 지속형 에이전트가 나오면 국내 앱 연동 여부에 따라 미국 사용자와의 체감 차이가 더 커질 수 있음

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것 (거먼 취재 기준)

    • 터너스 CEO가 페더리기 AI 총괄에게 시리 로드맵을 앞당기라고 압박하고 있다는 점
    • 경쟁 상대로 오픈AI 닷츠와 메타 뮤즈가 꼽혔다는 점
    • iOS 27.3에서 사진 회전·자르기, 사파리 탭 정리 같은 기본 앱 제어 기능이 예상된다는 점
    • 서드파티 앱 연동은 그보다 늦은 봄으로 예상된다는 점
    • 애플이 장기적으로 지속형 에이전트 방향을 원한다는 점

    아직 불확실한 것

    • iOS 27.3의 정확한 배포일
    • 서드파티 연동 대상 앱 목록과 개발사 참여 방식
    • 한국어 시리 지원 시점과 국내 앱 연동 여부
    • 지속형 에이전트 출시 시점 (거먼은 ‘이르면 내년’이라고만 언급)
    • 애플의 공식 발표 (지금까지는 거먼의 취재 내용)

    ‘시키면 하는 비서’에서 ‘목표를 쫓는 에이전트’로

    1·2단계는 출발점에 가깝다. 애플이 실제로 노리는 건 한 번 시키면 끝나는 단발성 명령이 아니다. 진행 중인 일을 계속 붙잡고 처리하는 시리다.

    거먼의 설명대로라면 닷츠, 뮤즈, 그록 같은 경쟁 서비스는 이미 그 지점에 와 있다. 목표를 기억하고, 다음에 할 일을 판단하고, 사용자가 단계마다 일일이 지시하지 않아도 목표를 계속 추구한다. 거먼은 애플도 이 방향을 원한다고 들었다며, 이르면 내년에 시리가 에이전트에 더 가까워질 수 있다고 내다봤다. 소비자와 시장의 요구를 감안하면 애플에게 선택지가 많지 않다는 말도 덧붙였다.

    • 지금의 시리: 사용자가 명령할 때마다 한 가지 일을 처리
    • 애플이 가려는 시리: 목표를 추적하고 다음 단계를 스스로 정해서 이어서 실행
    • 연결 고리: 기본 앱과 서드파티 앱을 직접 조작하는 능력이 먼저 있어야 지속형 에이전트도 가능

    순서로 보면 앱 제어 범위를 넓히는 작업이 곧 에이전트로 가는 기초 공사다. 앱을 직접 다루지 못하는 비서는 목표를 기억해도 실행할 손이 없다. 경쟁 서비스가 이미 목표를 붙잡고 일을 이어가는 상황에서도 애플이 1·2단계를 건너뛸 수 없는 이유다. 시리가 경쟁사를 따라잡았다는 평가를 들으려면 봄에 나올 서드파티 연동이 얼마나 많은 앱을 품느냐가 첫 시험대가 될 것이다.

    출처: The Verge

  • AI 데이터센터, 美 중간선거서 졌다…규제 확산

    AI 데이터센터, 美 중간선거서 졌다…규제 확산

    3줄 요약

    • 2026년 미국 중간선거에서 데이터센터는 양당이 함께 다룬 쟁점이 됐다. 유권자들은 대체로 확장에 반대표를 던졌다.
    • 뉴욕주가 주 단위로는 처음 데이터센터 모라토리엄을 시행했다. 선거 후 민주당 지도부는 추가 제한과 속도 조절을 요구하고 있다.
    • 그래도 투자는 계속된다. 엔비디아는 오픈AI 데이터센터에 최대 1,050억 달러를 보증했고, 앤트로픽은 머스크의 데이터센터 이용료로 연 150억 달러를 낸다.

    2026년 미국 중간선거에서 진 건 후보들만이 아니었다. AI 데이터센터도 졌다. 더버지는 이번 선거 결과를 “데이터센터가 중간선거에서 졌다”는 한 줄로 정리했다. 결론부터 말하면 흐름은 두 갈래다. 주정부 규제는 빠르게 세지고 있고, 빅테크의 투자는 그와 상관없이 계속 불어난다. 당분간 미국 데이터센터는 이 두 힘이 부딪히는 현장이 될 가능성이 크다.

    데이터센터는 쉽게 말해 전기를 많이 먹는 서버로 꽉 찬 거대한 창고다. 빅테크는 AI 사업의 바탕이 되는 이 창고를 서둘러 늘려 왔다. 문제는 창고 바로 옆에 사람이 산다는 것. 전력망 부담, 전기요금, 물 사용, 대기오염을 둘러싼 불만이 지역마다 쌓였고, 이번 선거에서 그게 표로 나왔다.

    메인·오하이오·텍사스, 표심은 데이터센터를 겨눴다

    데이터센터는 어느 한 당만의 의제가 아니었다. 선거 전부터 공화당과 민주당이 함께 붙잡은 쟁점이었고, 뚜껑을 열어 보니 유권자들은 대체로 확장 반대 쪽에 서 있었다. 특히 눈에 띈 곳은 세 주다.

    • 메인주: 공화당 수전 콜린스 상원의원이 패배를 인정했다. 테크 이슈가 선거판을 키운 곳이다. 메인주의 데이터센터 반발은 선거 전부터 상원 주도권을 가를 변수로 꼽혀 왔다.
    • 오하이오주: 이 의석을 잃으면 데이터센터에 악재가 될 수 있다고 공화당이 직접 경고했던 곳이다. 그런데 바로 그 의석에서 민주당 후보의 승리가 유력하다는 예측이 나왔다.
    • 텍사스주: 데이터센터가 몰려 있는 텍사스가 민주당 쪽으로 돌아섰다. 텍사스 유권자의 데이터센터 반감은 선거 전부터 이미 드러나 있었다. 갑작스러운 반전이라기보다 예고된 결과에 가깝다.

    흥미로운 건 반감이 진영을 가리지 않는다는 점이다. 평소라면 부딪힐 좌파와 우파가 ‘데이터센터 반대’에서만큼은 같은 목소리를 낸다. 시위에 나선 우파 베이비붐 세대가 좌파와 닮았다는 분석이 나올 정도다.

    여론조사도 같은 얘기를 한다. AI든 데이터센터든 하나같이 인기가 없었다. 선거가 끝나자 민주당 지도부는 추가 제한과 속도 조절을 요구하고 있다. 반대 방향의 움직임도 있다. 새 의회가 들어서기 전, 레임덕 회기의 의회가 에너지 프로젝트 승인을 서두를 수 있다는 관측이다. 조이려는 쪽과 그 전에 문을 열어 두려는 쪽이 동시에 움직이는 셈.

    전기요금·물·공기, 세 갈래 반발에 주정부가 먼저 움직였다

    주민들의 불만은 크게 세 가지로 모인다. 전력, 물, 대기오염. 가장 먼저 피부에 닿는 건 역시 전기요금이다. ‘AI 전기요금 청구서가 이미 날아왔다’는 말이 나올 만큼, 전력 비용은 매달 고지서로 받아 드는 생활 문제가 됐다.

    • 물: 아마존 데이터센터가 지난해 쓴 물은 25억 갤런이다. 애리조나에서는 AI가 지역의 물을 끌어간다는 비판까지 나온다.
    • 가스·대기: 미국에서 데이터센터용 가스 발전 프로젝트가 급증하고 있다. 앤트로픽도 가스를 태워 전력을 얻는다. 마이크로소프트가 지원하는 한 데이터센터는 허가받지 않은 발전기를 돌린 것으로 전해졌다. 아마존의 한 데이터센터는 미국에서 오염이 가장 심한 발전소를 끼게 될 수 있다는 지적을 받았다.
    • 기후·폐기물: 데이터센터가 미국의 기후 오염을 크게 늘리고, 수십 년에 걸쳐 개선해 온 대기질을 되돌릴 수 있다는 경고가 나온다. 데이터센터에서 나오는 전자폐기물도 빠르게 늘고 있다.

    연방 정부 쪽 움직임은 결이 다르다. 트럼프 행정부의 환경보호청(EPA)은 데이터센터가 대기오염 정보를 공개하지 않아도 되도록 하려 한다는 비판을 받는다. 법무부는 xAI의 가스 발전 데이터센터가 국가안보에 필요하다고 주장했다. 그사이 반대 시위는 거칠어졌다. 체포된 사람만 최소 37명으로 전해진다.

    워싱턴의 대응이 이렇게 엇갈리는 사이 먼저 칼을 뺀 건 주정부다. 가장 센 카드를 꺼낸 곳은 뉴욕주로, 주 단위로는 처음 신규 데이터센터를 1년간 막았다. 지역별 조치는 다음과 같다.

    지역 조치 성격
    뉴욕주 신규 데이터센터를 1년간 금지하는 법을 통과시켜 시행. 주 단위로는 첫 모라토리엄 건설 중단
    캘리포니아주 AI 데이터센터의 에너지·물 사용 규칙 강화. ‘블랙박스’로 불리던 운영 정보 공개 추진 자원·투명성 규제
    텍사스주 전력망에 연결하기 전 감사 통과 의무화. 주 전체 모라토리엄이 있다는데도 허가는 계속 나가는 중 전력망 보호
    버지니아주 주지사가 AI 태스크포스를 꾸리고 데이터센터 억제에 착수 속도 조절
    유타주 주민 반발 끝에 케빈 오리어리가 대형 데이터센터 규모 축소에 합의 개별 사업 축소
    연방 의회 데이터센터에 에너지 사용 책임을 묻는 초당적 법안 발의 책임 부과

    표를 보면 강도는 제각각이다. 뉴욕은 아예 짓지 못하게 막았고, 캘리포니아는 에너지·물 사용 규칙과 정보 공개에, 텍사스는 전력망 연결 전 감사에 초점을 맞췄다. 유타는 주 차원의 규제라기보다 주민 반발로 사업 하나가 줄어든 사례다. 텍사스에서는 주 전체 모라토리엄이 있다는데도 허가가 계속 나가고 있다. 규제가 생겼다고 곧바로 건설이 멈춘다고 보기는 어렵다는 얘기다.

    빅테크는 주민을 달래면서도 투자는 늦추지 않는다

    업계도 분위기는 읽고 있다. 오픈AI와 아마존은 지역사회와 더 긴밀히 협력하고 데이터센터 에너지 비용을 직접 부담하겠다고 약속했다. 전력회사들도 AI 때문에 늘어난 전기요금을 일반 소비자에게 떠넘기지 않겠다고 했다. 다만 어떤 방식으로, 어디까지 부담하겠다는 건지는 아직 구체적으로 나온 게 없다. 약속의 무게는 그 세부안이 나와 봐야 가늠된다.

    • 오픈AI: 데이터센터 사업에 붙이던 비밀유지계약(NDA)에서 한발 물러섰다. 데이터센터를 ‘컴퓨트 캠퍼스’로 조용히 바꿔 부르고 있기도 하다. ‘데이터센터’라는 단어 자체가 부담스러워졌다는 방증으로 읽힌다. 자체 발전소를 지어 주변 지역의 부담을 덜겠다는 구상도 내놨다.
    • 아마존: 지역사회를 향해 데이터센터를 막지 말라고 경고하는 블로그 글을 올렸다. 회사 안 분위기는 또 다르다. 데이터센터 제한을 지지했다가 해고 위기에 놓였다고 말하는 직원들이 있고, 시애틀시에 신규 데이터센터에 제동을 걸어 달라고 요청한 직원들도 있다.
    • 트럼프 대통령: 지역사회에 ‘배당금’을 주면 데이터센터 인기가 올라갈 수 있다고 했다. “데이터센터는 아주 인기가 많아질 것”이라고도 말했다.
    • 기술 해법: 엔비디아는 서버를 더 높은 온도에서 돌려 물을 훨씬 덜 쓰는 설계를 내놨고, 구글도 물 문제 해법을 제시했다. 전력 쪽에서는 원자력에 손이 간다. 아마존은 인디애나주 신규 원전에 자금을 대고, 구글도 원자력에 눈을 돌렸다. GM은 전기차를 전력망과 연결하는 V2G 기술로 AI 전력 수요를 일부 상쇄할 수 있다고 본다.
    • 입지 실험: 아예 땅 위를 벗어나려는 시도도 있다. 구글은 AI 위성을 우주로 보낸다. 일본의 한 부동산 회사는 지하 터널에 데이터센터를 짓고 있다.

    반발이 커져도 돈의 방향은 바뀌지 않았다. 투자 규모는 계속 늘고 있다. AMD의 리사 수 CEO는 “우리는 데이터센터 우선 기업”이라고 말했다. 빈말도 아니다. AMD에서는 데이터센터 사업이 호황이고, 게임 사업은 뒤로 밀렸다. 굵직한 움직임만 추려도 이 정도다.

    • 엔비디아: 오픈AI 데이터센터에 최대 1,050억 달러 보증
    • 앤트로픽: 일론 머스크의 데이터센터 이용료로 연 150억 달러 지출, 켄터키주 AI 데이터센터 20년 임대 계약
    • 메타: 블랙록과 데이터센터 캠퍼스 공동 건설, 자체 클라우드 사업 출시 가능성, 앤트로픽에 컴퓨팅 자원을 임대하는 방안 검토설

    삐걱대는 소리도 들린다. 마이크로소프트는 영국 최대 데이터센터 프로젝트를 포기했다. AI용 클라우드를 빌려주는 신생 업체, 이른바 네오클라우드인 코어위브의 채권에는 부실 신호가 켜졌다. 전체 투자 규모는 커지는데 개별 사업 단위에서는 균열이 보이는 상황. 판이 크다고 모든 프로젝트가 순탄하다는 뜻은 아니다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 데이터센터가 2026년 중간선거의 초당적 쟁점이었고, 유권자 다수가 확장에 반대했다
    • 뉴욕주가 신규 데이터센터 1년 금지를 담은 주 단위 첫 모라토리엄을 시행했다
    • 오픈AI와 아마존이 지역사회 협력 강화와 에너지 비용 부담을 약속했다
    • 선거 후 민주당 지도부가 추가 제한과 속도 조절을 요구하고 있다
    • 엔비디아가 오픈AI 데이터센터에 최대 1,050억 달러를 보증했고, 앤트로픽이 머스크의 데이터센터 이용료로 연 150억 달러를 낸다

    아직 불확실한 것

    • 레임덕 의회가 에너지 프로젝트 가속 법안을 실제로 처리할지 여부
    • 민주당 지도부가 요구하는 제한의 구체적 내용과 입법 시점
    • 빅테크가 약속한 에너지 비용 부담의 방식과 범위
    • 캘리포니아 주민발의안 45호에 데이터센터용 허점이 있다는 논란의 결론
    • 플로리다 선거에서 데이터센터 반발이 실제로 미친 영향
    • 텍사스의 모라토리엄과 계속 나가는 신규 허가의 관계

    미국 데이터센터 제동, 국내 반도체와 AI 이용자가 볼 대목

    한국 이용자가 당장 체감할 변화로 확인된 건 아직 없다. 어디까지나 미국의 선거와 정책 이야기다. 그래도 지켜볼 만한 대목이 세 가지 있다. 아래는 모두 전망이다.

    • 반도체 수요(추측): 규제가 늘어도 엔비디아·AMD·메타·앤트로픽의 투자는 이어지고 있다. 지금 상황만 보면 데이터센터용 칩 수요가 꺾였다고 말하기는 어렵다. 변수는 확산이다. 뉴욕식 모라토리엄이 다른 주로 번지면 신규 건설이 늦어지고, 국내 메모리 업계의 납품 시점도 흔들릴 수 있다.
    • AI 서비스 비용(추측): 빅테크가 전기요금을 직접 떠안고 원전과 자체 발전소에 투자하면 그만큼 비용 부담이 커진다. 이 비용이 장기적으로 유료 AI 구독 요금에 얹힐 가능성이 있다.
    • 국내 정책 참고: 전력망 연결 전 감사(텍사스), 에너지·물 사용 공개(캘리포니아), 지역 배당금 구상(트럼프), 물을 덜 쓰는 고온 냉각(엔비디아)은 데이터센터 입지 갈등을 겪는 나라라면 참고할 만한 선택지다.

    미국 데이터센터 증설 속도는 결국 의회와 주정부의 줄다리기에서 정해진다. 에너지 프로젝트를 서두르자는 쪽과 더 세게 묶자는 쪽이 동시에 힘을 얻고 있어서다. 어느 쪽으로 기우느냐에 따라 AI 인프라에 들어갈 반도체 주문 흐름도 달라질 것으로 보인다. 가장 먼저 확인할 신호는 레임덕 의회가 에너지 프로젝트 가속 법안을 실제로 처리하느냐다.

    출처: The Verge

  • 마인드 업로딩은 구상 단계, 고인 AI는 이미 등장

    마인드 업로딩은 구상 단계, 고인 AI는 이미 등장

    3줄 요약

    • ‘인지적 불멸’로 묶이는 기술 가운데 실제로 작동하는 건 고인과 대화하는 AI와 뇌 스캔 해독 연구 정도이고, 둘 다 마음을 옮기지는 못한다.
    • 점진적 뇌 교체와 기억 업로드는 연구자의 구상과 토론 단계이며, 기술보다 ‘사본도 나인가’라는 질문이 먼저 걸린다.
    • 개인이 미리 할 수 있는 일은 사후 계정 관리 설정과, 내 기록을 AI 재료로 써도 되는지 정해두는 것이다.

    죽은 가족과 ‘대화’하는 기술은 이미 나와 있다. 뇌 전체를 클라우드로 옮기는 기술은 아직 구상과 토론 단계에 머물러 있다. 둘 다 ‘디지털 불멸’이라는 이름표를 달고 다니지만, 둘 사이 거리는 상용 서비스와 공상과학만큼 멀다. MIT 테크놀로지 리뷰는 점진적 뇌 교체와 기억의 클라우드 업로드를 비롯해 마음을 이어가려는 여러 경로를 ‘인지적 불멸(cognitive immortality)’이라는 주제로 묶어 다뤘다. 이 분야 소식은 대부분 엇비슷한 단어로 포장돼 나온다. 각 접근이 무엇을 남기고 무엇을 못 남기는지, 이 구분만 알아둬도 새 뉴스를 훨씬 빨리 걸러낼 수 있다.

    인지적 불멸이 노리는 건 수명이 아닌 ‘자아의 연속성’

    인지적 불멸은 오래 사는 기술이 아니다. ‘나’라는 흐름이 끊기지 않게 하려는 시도다. 생명 연장 연구는 크게 두 갈래로 나뉜다. 하나는 몸을 더 오래 쓰게 만드는 쪽. 다른 하나는 몸이 다하더라도 기억과 사고방식, 즉 마음을 다른 형태로 이어가려는 쪽이다.

    몸 쪽 접근은 쉬지 않고 시험대에 오른다. 젊은 장기를 이식받으면 회춘 효과가 있으리라는 유력한 아이디어에는 찬물을 끼얹는 연구 결과들이 나왔다. 노보 노디스크와 일라이 릴리는 GLP-1 계열 체중 감량 약이 노화의 분자 표지를 낮춘다는 결과를 내놨다. 다만 어디까지나 제약사가 낸 결과이고, 독립 검증은 아직 나오지 않았다. 같은 약이 모발이나 손발톱, 시력에 영향을 줄 수 있는지도 여전히 확인하는 단계다.

    인지적 불멸은 이 몸 쪽 경로를 아예 건너뛴다. 중심 개념은 ‘자아의 연속성’이다. 내 기억을 고스란히 담은 무언가가 남는다고 해보자. 그것이 ‘나의 계속’인지 ‘나를 닮은 다른 존재’인지는 기술마다 답이 다르다. 복잡하게 얽혀 보이는 기술들도 이 질문 하나를 기준으로 놓으면 꽤 깔끔하게 정리된다.

    고인 AI부터 마인드 업로딩까지, 네 갈래의 현주소

    마음을 남기려는 시도는 크게 네 갈래로 나눠볼 수 있다. 각 갈래가 마음의 어느 부분을 다루는지, 개발이 어디까지 와 있는지를 나란히 놓으면 차이가 선명해진다.

    접근 다루는 것 개발 단계 ‘나’가 이어지나
    고인 대화 AI 고인이 남긴 기록 속 말투와 반응 이미 등장한 기술 아니다. 남은 사람을 위한 재현물
    뇌 스캔 해독 살아 있는 뇌가 보고 있는 장면 보는 장면 재구성은 가능, 생각·꿈은 기대 단계 해당 없음. 읽기 도구
    점진적 뇌 교체 뇌 자체를 조금씩 대체 한 연구자가 내건 목표 그것을 노린다. 끊김 없는 교체가 핵심 논리
    기억 클라우드 업로드 기억과 정신의 디지털 사본 가능한 경로로 논의되는 수준 논쟁적. 사본이 원본과 같은지가 쟁점

    가장 눈에 띄는 건 ‘이미 작동한다’와 ‘나를 이어준다’가 정반대 끝에 있다는 점이다. 당장 쓸 수 있는 기술일수록 자아의 연속성과는 거리가 멀다. 거꾸로 연속성을 정면으로 노리는 기술일수록 구상 단계에 가깝다. 디지털 불멸 뉴스를 읽을 때 이 역관계만큼 쓸모 있는 잣대는 드물다. 어떤 서비스가 ‘나를 이어준다’와 ‘지금 쓸 수 있다’를 한꺼번에 내세운다면 일단 의심부터 해볼 만하다. 표의 네 줄 어디에도 그런 조합은 없다.

    고인 대화 AI와 뇌 해독, 작동은 하지만 ‘복사’는 아니다

    고인과 ‘말하게’ 해주는 기술은 이미 실험실 밖으로 나왔다. 재료는 고인이 남긴 메시지, 음성, 영상 같은 기록이다. AI가 기록 속 말투와 자주 쓰던 표현, 반응 패턴을 학습해 비슷하게 답하는 구조다. 따라서 결과물은 고인의 마음보다 고인의 ‘말하는 방식’을 본뜬 모형에 가깝다. 기록에 없는 생각은 AI가 그럴듯하게 지어낼 수밖에 없다. 이 기술의 한계이자 위험이 바로 여기에 있다.

    쟁점이 성능보다 사람 쪽에 몰리는 것도 이 때문이다. 애도에 도움이 되는지, 오히려 이별을 미루게 만드는지. 고인이 생전에 동의하지 않은 기록을 써도 되는지. 고인이라면 하지 않았을 말을 고인 AI가 했을 때 누가 책임지는지. 이 기술 앞에 ‘우리는 준비가 됐는가’라는 질문이 늘 따라붙는 이유다.

    뇌 스캔 해독은 방향이 반대다. 남겨진 기록이 아니라 살아 있는 뇌의 신호를 읽는다. AI 기반 ‘마인드 리딩’ 도구는 뇌 스캔 데이터로 그 사람이 보고 있는 장면을 재구성해낸다. 과학자들의 기대는 이보다 훨씬 크다. 내면의 생각과 머릿속 이미지, 나아가 꿈까지 재구성하는 데로 기술을 넓히는 것이 목표다.

    여기서 흔히 뭉개지는 구분이 하나 있다. 해독은 ‘읽기’이지 ‘옮기기’가 아니다. 눈앞의 장면을 재구성하는 일은 뇌가 그 순간 처리하는 신호를 해석하는 작업이다. 평생 쌓인 기억과 성격을 통째로 꺼내 다른 곳에 저장하는 일과는 차원이 다르다. 생각이나 꿈의 재구성도 연구진의 기대일 뿐, 시연된 결과가 아니다. 그렇다고 두 분야가 따로 노는 것도 아니다. 뇌 신호를 해석하는 능력이 쌓일수록 업로드 논의에 필요한 기초 기술이 하나씩 생기는 셈이어서, 둘은 점점 가까워질 것으로 보인다.

    점진적 뇌 교체와 업로드, 갈림길은 ‘원본이 남느냐’

    연속성 문제를 정면으로 다루는 접근은 점진적 뇌 교체와 기억 업로드다. 어느 쪽도 사람에게 실현됐다는 근거는 나와 있지 않다. 그래도 원리 차이만 알면 관련 뉴스가 정확히 무엇을 주장하는지 금방 드러난다.

    업로드는 ‘복사’ 모델이다. 뇌의 정보를 읽어 디지털 공간에 사본을 만든다. 골치 아픈 건 복사가 끝난 뒤다. 원래의 뇌가 계속 살아 있다면 나와 사본, 두 존재가 생긴다. 원래의 뇌가 사라진다면 사본은 나를 빼닮은 새 존재일 뿐이고, 내가 그 안으로 ‘이동’했다고 말하기는 어렵다. 파일을 다른 폴더에 복사한다고 원본 파일이 그쪽으로 옮겨가지 않는 것과 같은 이치다.

    점진적 뇌 교체는 이 함정을 비켜가려는 발상이다. 한 연구자는 사람의 뇌를 한 번에 복사하는 대신 조금씩 교체해 나가겠다는 목표를 내걸었다. 원리상 순서는 이렇다. 뇌의 일부를 대체물로 바꾸고, 그 상태가 자리 잡은 뒤 다음 부분으로 넘어간다. 매 순간의 ‘나’가 끊기지 않고 이어지니, 전부 바뀐 뒤에도 같은 사람이라는 논리다. 판자를 하나씩 갈아 끼워 결국 전부 바꾼 배도 같은 배인가. 이 오래된 철학 퍼즐을 뇌에 그대로 가져다 댄 셈이다.

    몸 쪽에서도 ‘교체’라는 발상이 나왔다. 한 스텔스 스타트업은 뇌가 없는 인간 복제체라는 구상을 투자 제안으로 내놨다. 어떤 용도를 염두에 뒀느냐에 따라 의미는 달라진다. 하지만 뇌만 빼고 몸을 만든다는 발상에는 ‘나의 본체는 뇌’라는 전제가 깔려 있다. 그 점에서 이 구상도 인지적 불멸과 같은 흐름 위에 있다.

    업로드는 ‘결과물이 나와 같은가’에, 점진적 교체는 ‘과정이 나를 끊지 않는가’에 판돈을 건다. 같은 불멸을 말하지만 약속하는 내용은 전혀 다르다.

    국내 사용자에게 달라지는 건 ‘내 기록의 처분권’

    마인드 업로딩이나 뇌 교체는 지금 어디서도 가입하거나 살 수 있는 서비스가 아니다. 한국 사용자 입장에서 실제로 달라지는 지점은 하나다. 내가 남기는 기록의 쓰임새가 넓어졌다는 것. 고인 대화 AI가 메시지·음성·사진·영상을 재료로 쓰는 이상, 휴대폰과 클라우드에 쌓인 기록은 사후에 ‘나를 닮은 AI’를 만드는 원료가 될 수 있다.

    미리 정해둘 것은 기술 선택이 아니라 처분 방침이다. 아래 메뉴 경로는 대표적인 형태이며, 기기와 운영체제 버전에 따라 이름과 위치가 다를 수 있다.

    • 휴대폰 계정의 유산 관리자 지정: 설정 → 내 이름(계정) → 로그인 및 보안(구버전은 ‘암호 및 보안’) → 유산 관리자. 이 메뉴가 없는 기기라면 계정 설정의 보안 항목에서 사후 접근 관련 메뉴를 찾는다.
    • 클라우드 계정의 휴면 계정 관리: 계정 관리 → 데이터 및 개인 정보 보호 → 디지털 유산 계획(휴면 계정 관리자). 이 단계의 메뉴 이름은 서비스마다 달라 불확실하다. 일정 기간 접속이 없으면 지정한 사람에게 데이터를 넘기거나 계정을 삭제하도록 정해두는 기능이다.
    • 메신저 대화 백업 범위 정하기: 대화 백업은 고인 AI가 쓸 수 있는 가장 큰 재료다. 어떤 대화를 남기고 어떤 대화를 지울지 가르는 일도 사후 처분의 일부다.
    • 가족에게 의사 남기기: 내 기록으로 대화형 AI를 만들어도 되는지, 된다면 어디까지 허용할지 적어두면 남은 가족의 고민이 그만큼 줄어든다.

    고인 대화 서비스를 이용할 생각이라면 고르는 기준도 기능보다 데이터에 둬야 한다. 약관에서 먼저 볼 항목은 세 가지다. 올린 기록을 언제든 삭제할 수 있는지, 그 기록이 다른 AI 학습에 다시 쓰이는지, 서비스가 문을 닫으면 만들어진 AI와 데이터가 어떻게 처리되는지. 마지막 항목은 가볍게 넘길 일이 아니다. 서비스 종료가 이용자에게는 두 번째 이별이 될 수 있어서다. 추측이지만, 이런 서비스가 국내에서 늘어난다면 가장 먼저 부딪힐 지점은 고인 본인의 동의 문제로 보인다. 당사자는 이미 동의 여부를 밝힐 수 없는 상태이기 때문이다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 고인과 ‘대화’하는 기술은 이미 등장했다.
    • AI 기반 해독 도구가 뇌 스캔으로 그 사람이 보고 있는 장면을 재구성할 수 있다.
    • 한 연구자가 사람의 뇌를 조금씩 교체하는 것을 목표로 내걸었다.
    • 점진적 뇌 교체와 기억의 클라우드 업로드는 마음을 이어가는 가능한 경로로 논의되고 있다.
    • 젊은 장기 이식의 회춘 효과에는 부정적인 연구 결과가 나왔다.

    아직 불확실한 것

    • 뇌 해독으로 생각·심상·꿈까지 재구성할 수 있는지 여부
    • 점진적 뇌 교체의 대체 수단, 구체적 절차, 사람 대상 적용 가능성
    • 기억 업로드에 필요한 뇌 정보 판독 방법과 사본의 자아 연속성
    • 뇌 없는 인간 복제체 구상의 용도와 실현 가능성
    • GLP-1 계열 약물의 노화 지연 효과에 대한 독립 검증과 장기 부작용
    • 고인 기록을 AI 재료로 쓸 때의 동의 기준

    ‘연구 목표’와 ‘출시 제품’을 가려 읽는 세 가지 질문

    디지털 불멸 소식은 연구실의 목표든 이미 나온 제품이든 엇비슷한 단어를 걸치고 나온다. 아래 세 가지 질문만 던져봐도 과장은 꽤 걸러진다.

    첫째, 시연한 것인가, 기대하는 것인가. 뇌 해독 연구가 좋은 예다. 보고 있는 장면의 재구성은 결과다. 꿈의 재구성은 기대다. 제목에서는 이 둘이 너무 쉽게 섞인다.

    둘째, 누가 말하고 있나. 제약사가 자사 약에서 노화 지연 신호를 발표한 것과 독립 연구진이 같은 결과를 확인한 것은 무게가 다르다. 회사 발표는 출발점으로만 읽는 편이 안전하다. GLP-1 계열 약을 두고 노보 노디스크와 일라이 릴리가 내놓은 결과도 마찬가지다.

    셋째, 원본은 어떻게 되나. 마음을 ‘남긴다’는 기술이라면 원래의 나와 결과물이 어떤 관계인지 따져보면 된다. 기록을 학습한 재현물인가, 복사본인가, 끊김 없이 이어지는 교체인가. 어느 쪽이냐에 따라 같은 ‘불멸’이라도 전혀 다른 약속이 된다.

    이 기준을 대보면 개인이 실제로 손댈 수 있는 영역은 좁지만, 그만큼 분명하다. 뇌를 잇는 기술은 연구실의 몫이다. 반면 내 기록을 어떻게 남길지는 설정 메뉴 몇 개로 지금 바로 정할 수 있다.

    출처: MIT Tech Review AI

  • 머스크 4억4600만 달러 썼지만 텍사스 상원 패배

    머스크 4억4600만 달러 썼지만 텍사스 상원 패배

    3줄 요약

    • 일론 머스크가 미국 중간선거에 약 4억4600만 달러를 썼지만, 4700만 달러를 쏟은 텍사스 상원 선거에서는 민주당 제임스 탈라리코가 55% 득표로 이겼다.
    • 패인으로는 X 안에 갇힌 여론 감각, 그리고 미국에서 초당적 정서가 된 데이터센터·빅테크 반감이 꼽힌다.
    • 머스크 자금에 맞서 당선된 텍사스 정치인들이 그를 둘러싼 특혜 의혹을 파고들 가능성이 새 변수로 떠올랐다.

    선거가 끝난 밤, 일론 머스크는 자신이 X에 올린 트윗을 줄줄이 지웠다. 이번 미국 중간선거에 그가 쏟아부은 돈은 약 4억4600만 달러. 5억 달러에 바짝 다가선 액수다. 그 돈이 가장 상징적으로 걸린 승부처는 텍사스 상원 선거였다. 머스크가 밀어준 후보는 바로 그곳에서 큰 표 차로 졌다.

    4700만 달러로 막으려던 탈라리코, 55%로 당선

    머스크의 정치자금 조직 아메리카 PAC는 전체 지출 가운데 4700만 달러를 한 사람에게 겨눴다. 목표는 민주당 제임스 탈라리코의 낙선이었다. 결과는 정반대. 탈라리코는 55%를 얻어 머스크가 지지한 켄 팩스턴 후보를 여유 있게 눌렀다.

    탈라리코는 머스크의 돈을 피해 가지 않았다. 아예 선거 광고의 중심 소재로 끌어올렸다. 슬로건은 “텍사스는 팔 물건이 아니다(Texas is not for sale)”. 그를 떨어뜨리려고 들어온 거액의 외부 자금이 거꾸로 그에게 가장 쓸모 있는 공격 무기를 쥐여준 구도다. 돈이 많이 들어올수록 ‘억만장자 한 사람이 선거를 사려 한다’는 메시지는 더 선명해진다. 4700만 달러라는 숫자가 결과적으로 탈라리코 캠프의 홍보 문구 노릇을 했다고 봐도 지나친 해석은 아니다.

    • 중간선거 총지출: 약 4억4600만 달러(5억 달러 근접)
    • 텍사스 상원 선거 투입액: 4700만 달러(아메리카 PAC)
    • 결과: 탈라리코 55% 득표로 팩스턴에 승리
    • 선거 직후: 머스크, 밤사이 자신이 올린 트윗을 줄줄이 삭제

    X 거품 밖의 미국은 ‘데이터센터 반대’로 뭉쳤다

    머스크가 판세를 이토록 잘못 읽은 원인으로 더버지는 칼럼에서 X라는 ‘거품’을 지목했다. 관심을 끌려고 만든 극단적 게시물을 오래 읽을수록 판단력은 무너진다. 그 플랫폼이 바깥세상과 닿는 주된 창구라면 오판의 폭도 커질 수밖에 없다.

    칼럼니스트의 옛 동료 케이시 뉴턴의 사례가 여기서 나온다. 뉴턴은 AI 업계에서 가장 영향력 있는 곳이 X라서 다시 돌아갔다고 했다. 칼럼니스트는 바로 그게 문제라고 반박한다. ‘AI 인플루언서’들의 세계는 보통 사람들의 감각과 크게 동떨어져 있다. 업계가 가장 중요하게 여기는 대화방과 유권자가 실제로 사는 동네가 서로 다른 곳이라는 얘기다.

    그 동네에서 지금 미국을 묶는 핵심 초당적 합의가 ‘데이터센터 반대’라는 진단이다. 데이터센터는 기술 업계 전반에 쌓인 분노가 눈에 보이는 형태로 드러난 대상이다. 알고리즘이나 규제는 손에 잡히지 않지만, 데이터센터는 실제 부지에 들어서는 건물이다. 막연한 반감이 한곳으로 모이기 쉬운 이유다.

    • 분노의 배경 ① 최근 ‘갱스터식’이라 불릴 만한 기술 규제 행태
    • 분노의 배경 ② AI 기업들이 끊임없이 쏟아내는 위협성 메시지
    • 분노의 배경 ③ 빅테크가 자신들과 AI 야망을 도널드 트럼프라는 ‘가라앉는 배’에 묶었다는 인식
    • X에서 안 보이는 이유 소유주 머스크가 자기 기분이 좋아지는 방향으로 알고리즘을 손본다는 주장

    마지막 항목이 머스크의 오판을 설명하는 고리다. 머스크는 자기가 손본 피드 안에서 민심을 읽었고, 그 피드는 바깥 분위기를 비추지 못했다. 이 진단대로라면 텍사스에 들어간 돈은 엉뚱한 지도를 들고 쓴 돈이 된다. 스페이스X의 ‘슈퍼인텔리전스(초지능)’ 부서 이름을 다시 ‘인공지능’으로 되돌리는 데는 한 푼도 들지 않는다는 비꼼도 같은 맥락에서 나왔다. AI 반감이 초당적 정서로 자리 잡은 마당에 ‘초지능’ 같은 간판은 스스로 표적을 키우는 일이라는 뜻으로 읽힌다.

    X로 해외 AI 소식 읽는 국내 이용자가 걸러 볼 것

    미국 정치 이야기라 국내 소비자가 당장 체감할 변화는 거의 없다. 그래도 X를 해외 테크·AI 소식 창구로 쓰는 이용자라면 곱씹어볼 대목이 몇 가지 있다.

    • X 피드는 여론이 아니다: 소유주가 알고리즘에 손댄다는 주장이 맞다면, X에서 보이는 AI 낙관론은 실제 민심보다 부풀려져 있을 공산이 크다. 플랫폼 소유주인 머스크 자신이 텍사스 판세를 잘못 짚었다는 점도 곱씹어볼 만하다. AI 인플루언서의 발언은 다른 매체와 교차 확인하는 편이 안전하다.
    • 데이터센터 반대 여론(추정): 이 정서가 미국 정치권에서 초당적으로 굳어지면 AI 인프라 증설에 정치적 제동이 걸릴 수 있다. 메모리 반도체를 비롯해 AI 인프라 공급망에 걸쳐 있는 국내 기업도 가볍게 넘길 변수가 아니다.
    • RTX 5090 가격 격차: 같은 돈이면 RTX 5090을 권장가 1999달러 기준 22만3000장, ‘글로벌 정상가’ 7240달러 기준 6만 장 살 수 있다는 계산이 나온다. 같은 그래픽카드인데 기준가에 따라 수량이 네 배 가까이 벌어진다. 권장가와 실제 시장가의 괴리가 그만큼 크다는 방증이다. 권장가만 보고 구매 예산을 잡으면 실제 지출과 차이가 클 수 있다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 머스크의 중간선거 지출 약 4억4600만 달러
    • 아메리카 PAC의 탈라리코 낙선 겨냥 자금 4700만 달러
    • 탈라리코의 55% 득표, 팩스턴 상대 승리
    • “Texas is not for sale” 슬로건을 내건 탈라리코 캠페인
    • 텍사스 주지사·법무장관 등 머스크 자금에 맞선 정치인들의 집권 예정

    아직 불확실한 것

    • 텍사스 외 지역별 지출 내역과 선거 결과
    • 머스크가 삭제한 트윗의 구체적 내용
    • 텍사스 ‘특혜성 거래’ 의혹의 실체
    • 애벗 주지사-머스크 이메일의 공개 여부와 내용
    • 새 텍사스 당국의 실제 조사 착수 시점
    • 데이터센터 반감이 표심에 미친 영향의 정량적 근거

    같은 돈이면 와크텔 립턴 4팀, 다음 차례는 텍사스 조사

    칼럼의 백미는 4억4600만 달러로 ‘더 잘 낭비할 수 있었던’ 17가지 목록이다. 몇몇은 되팔아 차익이라도 남겼을 테고, 최소한 새 물건을 샀다는 작은 쾌감은 얻었을 거라는 비아냥이 바닥에 깔려 있다. 텍사스에 쓴 4700만 달러는 둘 중 어느 쪽도 남기지 못했다.

    항목 단가(칼럼 계산 기준) 살 수 있는 양
    래리 엘리슨의 개인 섬 2012년 3억 달러(현재 가치 4억4000만 달러) 1개
    워싱턴포스트 2013년 2억5000만 달러(현재 가치 3억6000만 달러) 1곳
    켄 그리핀의 뉴욕 펜트하우스 2019년 2억3996만 달러(현재 가치 3억2100만 달러) 1채
    롤스로이스 라 로즈 누아 드롭테일 3200만 달러 13대
    선시커 100 요트 기본가 1460만 달러 30척
    호프 다이아몬드 1911년 30만 달러(현재 약 1030만 달러) 43개
    슈퍼볼 30초 광고 1000만 달러 44회
    블루오리진 뉴셰퍼드 탑승 45만 달러 최소 977회
    텍사스 주민 전원 기프트카드 주민 약 3000만 명 1인당 14.67달러
    와크텔 립턴 변호인단 트위터 인수 소송 수임료 9000만 달러 4팀

    목록의 마지막 줄이 사실상 결론이다. 텍사스에서는 머스크에게 유리한 ‘특혜성 거래’ 의혹이 이미 제기돼 왔다. 이제 주지사와 법무장관을 포함해 그의 돈에 맞서 선거를 치른 정치인들이 권력을 잡는다. 의혹을 들여다볼 권한이 하필 머스크의 돈과 정면으로 싸워 이긴 사람들 손에 넘어가는 셈이다.

    그레그 애벗 주지사와 머스크가 주고받은 이메일의 가림 처리가 풀릴 수 있다는 관측도 나온다. 머스크가 텍사스 공화당 인사들에게서 어떤 영향력을 샀는지가 드러날 수 있다는 뜻이다. 관건은 의혹의 실체다. 이메일이 열려도 특혜를 뒷받침할 내용이 없으면 정치 공세로 끝날 것이다. 반대라면 이번 선거 패배와는 무게가 다른 문제가 된다.

    새 권력이 유권자 환심을 살 가장 손쉬운 방법은 머스크 조사다. 트위터 인수 소송에서 그를 꺾은 와크텔 립턴 변호인단이 목록 중 최고의 투자라는 말이 농담으로만 들리지 않는 이유다. 트윗은 하룻밤 새 지울 수 있다. 텍사스 권력 교체가 몰고 올 흐름까지 지우기는 어렵다.

    출처: The Verge

  • 베이조스 모발이식 사진 가짜…원본은 2023년 민머리

    베이조스 모발이식 사진 가짜…원본은 2023년 민머리

    3줄 요약

    • 제프 베이조스와 제이슨 스타뎀이 머리숱 풍성한 모습으로 나온 사진이 X·스레드·블루스카이에 돌았는데, 모두 편집으로 만든 가짜예요.
    • 구글 역이미지 검색을 돌리자 몇 분 만에 민머리 원본이 나왔어요. 베이조스는 2023년, 스타뎀은 2011년에 찍힌 사진이었습니다.
    • Content Credentials나 SynthID 같은 AI 표식은 하나도 잡히지 않았어요. 플랫폼 라벨만으로는 조작을 거르기 어렵다는 점이 다시 드러난 셈입니다.

    제프 베이조스와 제이슨 스타뎀. 한 사람은 아마존 창업자, 한 사람은 배우지만 확실한 공통점이 하나 있죠. 둘 다 민머리로 유명하다는 것. 최근 며칠 사이에도 그 사실은 조금도 바뀌지 않았습니다.

    그런데 X, 스레드, 블루스카이에는 정반대 모습이 돌고 있어요. 두 사람 모두 머리숱이 평소보다 훨씬 많아 보이는 사진입니다. 베이조스는 아예 막 모발이식을 마친 사람처럼 보일 정도예요.

    결론부터 말하면 가짜예요. AI를 썼든 다른 편집 도구를 썼든, 그 결론은 달라지지 않습니다.

    머리 난 베이조스, 출발점은 2023년 민머리 사진

    얼마나 퍼졌는지 집계된 수치는 없어요. 다만 팀원 몇 명이 각자 자기 소셜미디어 피드에서 직접 마주칠 만큼 흔하게 돌았다고 더버지가 전했습니다.

    반응도 제각각이었어요. 두 사람이 실제로 모발이식 수술을 받았다고 주장하며 퍼 나른 사람이 있었고, 정말로 믿는 듯한 사람도 보였습니다.

    검증 과정은 싱거울 만큼 짧았어요.

    • 베이조스: 기자가 사진을 구글 역이미지 검색에 넣자 비슷한 배경에서 똑같은 옷을 입은 베이조스 사진들이 나왔습니다. 당연히 머리카락은 없었고, 왼쪽 아래에는 사진 출처 워터마크가 찍혀 있었어요. 그 출처를 다시 검색하니 편집 전 원본이 나왔고, 촬영 시점은 2023년이었습니다.
    • 스타뎀: 한 단계 더 짧았어요. 역이미지 검색 결과에 워터마크 붙은 원본이 곧바로 떴는데, 한 파파라치가 2011년에 찍은 사진이었습니다.

    가짜임을 확인하는 데 걸린 시간은 몇 분이 전부였다고 해요. 특히 스타뎀 사진은 ‘근황’으로 돌기엔 너무 오래된 사진이었던 셈입니다.

    항목 제프 베이조스 제이슨 스타뎀
    조작된 모습 막 모발이식을 한 듯한 머리 평소 민머리보다 훨씬 많은 머리숱
    원본 촬영 시점 2023년 2011년(파파라치 촬영)
    원본을 찾은 경로 같은 옷·비슷한 배경 사진의 워터마크 출처를 다시 검색 역이미지 검색 결과에 워터마크 원본이 바로 노출
    Content Credentials·SynthID 표식 검출 안 됨 검출 안 됨
    제작자·최초 게시 시점 미확인 미확인

    끝내 못 채운 빈칸도 있습니다. 누가 만들었는지, 언제 처음 올라왔는지는 추적되지 않았어요. 검사한 이미지 어디에서도 Content Credentials나 SynthID 표식이 나오지 않아서 AI 도구를 썼는지도 확인되지 않았고요.

    다만 이 빈칸들이 ‘가짜’라는 판정을 흔들지는 못합니다. 편집 전 원본이 이미 나왔기 때문이에요. 무슨 도구로 만들었느냐는 그다음 문제입니다.

    가발 만들던 기자가 짚은 모발이식의 허점 세 가지

    출처를 뒤지지 않아도 의심할 근거는 충분했어요. 검증을 맡은 기자는 예전에 가발과 헤어 시스템을 직접 만들고 시술하던 사람이고, 그래서 짚는 지점도 꽤 구체적입니다.

    • 옮겨 심을 머리카락이 없다: 모발이식은 뒷머리와 옆머리에서 ‘공여(donor)’ 모발을 떼어 원하는 헤어라인 쪽에 옮겨 심는 수술이에요. 이 기준으로 보면 베이조스와 스타뎀은 애초에 현실적인 수술 대상이 되기 어렵다는 설명입니다.
    • 다른 부위나 남의 모발은 거의 안 쓴다: 기술적으로는 다른 신체 부위나 다른 사람의 모발을 쓸 수도 있습니다. 하지만 결과가 좋지 않고 거부반응 우려까지 있어서 매우 드물다고 해요.
    • 부기가 안 보인다: 이식 환자는 보통 첫 일주일 정도 얼굴이 꽤 심하게 붓습니다. 사진 속 베이조스에게선 그런 흔적이 전혀 없었어요.

    셋 중 일반 이용자가 써먹기 좋은 단서는 부기예요. 앞의 두 가지는 모발이식을 알아야 판단할 수 있지만, 수술 직후라면 보여야 할 흔적이 있는지는 사진만 봐도 따져 볼 수 있습니다.

    가발이나 투페이 같은 비영구적 방법도 있긴 하죠. 하지만 돈도 인맥도 넘치는 베이조스가 그 방법을 쓰고도 새싹이 돋는 화분 장난감 ‘치아 펫(Chia Pet)’ 같은 꼴이 됐다면 상상하기 힘든 실수일 거라고 기자는 평가했어요.

    라벨은 못 잡고, 조회수는 돈이 되는 구조

    연예 가십 해프닝으로만 넘기기 어려운 이유가 여기 있어요. 생성형 AI 도구 덕분에 사진을 고치거나 아예 새로 만드는 일은 훨씬 쉬워졌고, 결과물도 더 그럴듯해졌습니다.

    반면 소셜미디어의 AI 라벨링 장치는 이런 조작을 대체로 제대로 표시하지 못해요. 이번 사진에서도 표식은 하나도 안 잡혔습니다. 라벨이 없다는 것만으로는 진짜라고 믿을 근거가 못 된다는 뜻이죠.

    확인 수단 이번 사례에서의 결과
    Content Credentials·SynthID 등 AI 표식 검사한 이미지에서 미검출
    소셜미디어 AI 라벨링 이런 조작을 대체로 제대로 표시하지 못함
    구글 역이미지 검색 몇 분 만에 민머리 원본(2023년·2011년) 확인

    나란히 놓으면 차이가 분명합니다. 이번에 가짜를 가려낸 건 라벨이 아니라 원본 추적이었어요.

    돈 문제도 얽혀 있어요. 좋아요나 공유 같은 반응을 수익으로 바꿀 수 있는 구조에서는 관심 끌 만한 조작 콘텐츠를 찍어내는 계정들이 당분간 멈출 이유가 없습니다. 비슷한 사례도 전부터 계속 나왔고요.

    • 잔뜩 멋을 낸 차림으로 합성돼 퍼졌던 교황 사진
    • 캘럼 터너, 해리 스타일스, 노아 슈냅 등의 파파라치 사진에서 셔츠를 지워버리는 최근 편집 유행
    • 그리고 이번 베이조스·스타뎀 ‘모발이식’ 사진

    이런 편집물이 노리는 건 대개 좋아요와 재게시예요. 황당하긴 해도 아예 불가능해 보이지는 않는 상황을 만들어 두면, 속은 사람이나 사실 확인에 관심 없는 사람들이 최신 가십처럼 알아서 퍼뜨려 줍니다. 실제로 수술을 받았다고 믿는 사람까지 나왔으니, 모발이식은 딱 그만큼 그럴듯한 소재였던 셈이에요.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 베이조스·스타뎀의 머리숱 많은 사진은 편집으로 만든 가짜
    • 베이조스 원본은 2023년 촬영본이며, 같은 옷·비슷한 배경 사진의 워터마크 출처로 확인
    • 스타뎀 원본은 2011년 파파라치가 찍은 사진
    • 검사한 이미지에서 Content Credentials·SynthID 표식 미검출
    • 유통 경로는 X, 스레드, 블루스카이

    아직 불확실한 것

    • 편집에 AI 도구를 썼는지 여부
    • 사진 제작자와 최초 게시 시점
    • 실제 확산 규모(조회수·공유 수)
    • 국내 커뮤니티나 메신저로 넘어왔는지 여부

    라벨 대신 원본 추적, 국내 이용자가 챙길 습관

    이번 사진이 퍼진 X와 스레드는 국내 이용자도 많은 서비스예요. 비슷한 조작 사진이 한국 타임라인에 흘러들 가능성도 충분해 보입니다. 다만 이번 사진이 국내에서 얼마나 공유됐는지는 확인된 바가 없어서, 이 부분은 어디까지나 추측이에요.

    정작 바꿔야 할 건 확인하는 습관입니다. ‘AI 생성’ 라벨이 없다고 진짜로 볼 수 없다는 게 이번에 드러났어요. 라벨에 기대기보다 이번 검증 과정을 그대로 따라 해 보는 편이 현실적입니다.

    • 의심 가는 유명인 사진은 국내에서도 바로 쓸 수 있는 구글 역이미지 검색에 먼저 넣어 보기
    • 같은 옷·같은 배경의 다른 사진이 나오면 워터마크나 출처 표기를 찾아 다시 검색하기
    • 원본이 몇 년 전 사진이라면 ‘최근 근황’이라는 설명부터 의심하기
    • 수술 직후 부기처럼, 진짜라면 보여야 할 흔적이 있는지 따져 보기

    그럴듯한 조작물은 AI를 썼든 아니든 대부분 실제 사진을 바탕으로 만들어집니다. 그리고 그 원본은 대개 찾아낼 수 있어요. 베이조스 사진도, 스타뎀 사진도 그랬고요.

    공유 버튼을 누르기 전 몇 분. 가짜 가십을 퍼뜨리는 고리에서 빠지는 데 드는 비용은 그 정도입니다.

    출처: The Verge

  • 애플워치, 15초 대화 받아 적고 요약한다…베타 공개

    애플워치, 15초 대화 받아 적고 요약한다…베타 공개

    3줄 요약

    • watchOS 27.3 개발자 베타가 애플워치 시리즈 12·울트라 4에 두 기능을 추가했다. 직전 15초 대화를 글로 받아 적는 ‘라이브 리와인드’와 대화를 요약하는 ‘시리 리캡’이다.
    • 두 기능은 처음에 꺼져 있다. 아이폰 Watch 앱에서 사용자가 직접 켜야 작동하고, 라이브 리와인드는 마이크 보정도 거쳐야 한다.
    • 첫 체험에서 전사는 조용한 곳에서 대체로 정확했다. 시리 리캡은 아직 요약이 한 건도 나오지 않아 평가하기 이르다.

    크라운을 두 번 누른다. 그러면 방금 지나간 15초 동안 오간 대화가 글자로 화면에 뜬다. 애플이 watchOS 27.3 개발자 베타에 넣은 ‘라이브 리와인드(Live Rewind)’다. 대상 기기는 애플워치 시리즈 12와 울트라 4. 같이 들어온 ‘시리 리캡(Siri Recap)’은 대화 내용을 큰 줄기 위주로 추려 주는 요약 기능이다.

    둘 다 애플이 ‘오디오 인텔리전스(Audio Intelligence)’라는 이름으로 묶어 둔 기능군 소속이다. 더버지는 베타가 풀린 날 오후에 두 기능을 바로 켜 보고 첫인상부터 전했다. 일상에서 오래 써 봐야 제대로 평가할 수 있는 종류라, 앞으로 몇 주 더 써 보겠다는 계획도 덧붙였다. 아래 내용은 베타 첫날의 인상평이라는 점을 머릿속에 깔아 두고 읽자.

    기본값은 꺼짐, 기기·iOS·동의까지 맞춰야 켜진다

    역할부터 나눠 보자. 라이브 리와인드는 직전 15초 동안 오간 말을 받아 적어 보여주는 기능이고, 시리 리캡은 대화 전체의 큰 흐름을 요약하는 기능이다. 오디오 인텔리전스의 나머지 두 기능은 몇 주 전부터 이미 쓸 수 있었으니, 이번 베타로 남은 두 개가 뒤늦게 합류한 모양새다. 개발자 베타라는 꼬리표도 잊으면 안 된다. 정식 버전이 나오기 전까지는 기능이 얼마든지 크게 바뀔 수 있는 단계라서.

    여기서 진짜 눈여겨볼 건 켜는 조건이다. 업데이트 한 번 했다고 애플워치가 주변 대화를 엿듣는 기기로 변하지는 않는다. 아래 조건을 전부 갖춰야 비로소 작동한다.

    • 최신 하드웨어: 애플워치 시리즈 12 또는 울트라 4
    • 호환되는 iOS: 지금은 iOS 27.3 개발자 베타
    • 사용자의 명시적 동의: 아이폰 Watch 앱에서 기능마다 직접 켜기
    • 라이브 리와인드만 해당: 아이폰과 함께 처음 한 번 마이크 보정

    설정을 안 해 둔 상태라면 크라운을 두 번 눌러 봐야 아무 반응이 없다. 시리 리캡은 여기서 한 발 더 나간다. 언제, 어디서 작동할지를 꽤 잘게 쪼개 정할 수 있다. 회의가 몰리는 평일 오후 1시~4시, 그것도 사무실에 있을 때만 켜지게 하는 식이다. 애플은 이 기능들이 개인정보를 어떻게 다루는지 지원 문서로 따로 공개해 뒀고, 처음 설정할 때 뜨는 안내도 분명한 편이었다는 게 체험자의 평가다. 기본값 꺼짐, 기능별 동의, 시간·장소 제한까지. 애플이 ‘엿듣는 시계’라는 인상을 얼마나 경계하는지가 그대로 드러나는 대목이다.

    조용한 재택 사무실에선 설명대로, 요약은 아직 0건

    라이브 리와인드는 지금까지는 애플이 설명한 대로 돌아갔다. 걸리는 건 시험 환경이다. 체험자가 써 본 건 조용한 재택 사무실에서 배우자와 나눈 대화가 전부였다. 고양이한테 구르기를 시켜 보려던 대화는 정확히 받아 적었지만, 이어진 테스트에서는 단어 한두 개를 잘못 알아들었다. 조용한 방, 말하는 사람은 둘. 받아쓰기 기능 입장에선 거의 최상의 조건이니, 여기서 ‘잘 된다’는 결론을 그대로 일반화하기엔 이르다.

    손에 익는 시간도 따로 든다. 크라운을 두 번 누르는 타이밍을 잡는 데 잠깐 적응이 필요했다고 한다. 배우자의 반응도 흥미롭다. 기능이 작동할 때 나는 알림음은 알아챘는데, 화면 애니메이션은 알아채지 못했다. 적어도 이 사례에서 상대에게 실제로 신호가 된 건 소리 쪽이었다는 얘기다. 시끄러운 곳에서의 성능은 아직 시험하지 않았다.

    시리 리캡은 성적표를 매기기엔 이르다. 베타를 깐 뒤로 길고 자연스럽게 이어진 대화가 아직 없었고, 배우자와 주고받은 짧은 대화는 시리가 요약할 만하지 않다고 판단했다. 남은 질문은 세 가지. 혼잣말도 요약하는가. 뒷담화 같은 내용은 걸러 내는가. 그리고 기록되고 있다는 사실 자체가 상대의 말투를 바꾸는가. 주변 사람의 개인정보를 지킨다는 애플의 주장은 결국 이 세 질문 앞에서 실제로 시험받게 된다.

    설정을 아무리 촘촘하게 짜도 안 풀리는 문제가 하나 있다. 주변 사람이다. 시리 리캡이 지금 켜져 있는지는 착용자만 알고, 그러니 주변에 알리기도 어렵다. 체험자가 내놓은 답은 의외로 단순하다. 자주 만나는 사람들에게 미리 직접 말해 두는 것, 그게 윤리적인 사용법이라는 제안이다. 기술로 다 못 막는 빈틈을 사람 사이의 약속으로 메우는 셈인데, 지금으로선 이보다 현실적인 방법도 딱히 보이지 않는다.

    아마존 비와 갈리는 지점은 ‘해석’과 ‘쇼핑’

    비교할 만한 제품이 하나 있다. 체험자는 최근 몇 주 동안 아마존 비 프런티어(Bee Frontier)도 함께 써 왔는데, 두 제품의 성격 차이가 뚜렷하다고 봤다. 비는 AI가 앞으로 나서는 타입이다. 대화의 감정 톤까지 분석해 주고, 인사이트나 핵심을 정리할 때는 대화를 다소 평가하려 드는 경향도 보였다. 라이브 리와인드는 정반대다. 들은 걸 들은 그대로 옮긴 전사본, 그게 전부다.

    항목 라이브 리와인드 시리 리캡 아마존 비 프런티어
    핵심 기능 직전 15초 대화 전사 대화의 큰 흐름 요약 대화 인사이트·핵심 정리
    결과물 성격 들은 그대로의 전사본 기억을 돕는 사실 중심 메모(애플 설명) AI 해석 비중이 큼
    감정 톤 분석 없음(단순 전사) 언급 없음 제공
    쇼핑 연동 언급 없음 확인된 바 없음 아마존 연동 구매 제안
    첫 체험 결과 조용한 곳에서 설명대로 작동 아직 요약 0건 몇 주째 사용 중

    애플이 시리 리캡을 두고 줄곧 해 온 설명은 ‘기억을 되살리는 데 쓰는 사실 중심 메모’다. 확인된 범위에서는 쇼핑 같은 상거래 요소도 붙어 있지 않다. 비는 다르다. 아마존과 연동돼 있어서 대화 내용을 바탕으로 구매를 제안한다.

    이걸 취향 차이로 넘기면 곤란하다. 대화를 듣는 기기에 쇼핑 추천이 달려 있으면, 사람들은 ‘이 데이터를 대체 왜 모으는 거지?’부터 의심하게 된다. 애플이 해석과 상거래를 덜어 낸 것도 주변 사람의 개인정보 논란을 줄이려는 설계로 보는 게 자연스럽다. 그래도 선은 하나 그어 두자. 이번 체험에서 시리 리캡이 내놓은 요약은 아직 0건이다. 실제 요약 품질이 확인되기 전까지 이 차별점은 애플의 설명, 딱 거기까지다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • watchOS 27.3 개발자 베타에 라이브 리와인드·시리 리캡 추가(대상: 애플워치 시리즈 12·울트라 4)
    • 라이브 리와인드는 직전 15초 전사, 시리 리캡은 대화 요약
    • 두 기능 모두 처음엔 꺼져 있고, 아이폰 Watch 앱에서 직접 켜야 함
    • 라이브 리와인드는 쓰기 전에 아이폰과 마이크 보정 필요
    • 작동하면 알림음과 화면 애니메이션 표시
    • 시리 리캡은 요일·시간대·장소별로 작동 조건 설정 가능

    아직 불확실한 것

    • 시끄러운 환경에서의 전사 정확도
    • 시리 리캡의 실제 요약 품질과 어떤 대화를 요약할지 정하는 기준
    • 혼잣말·사적인 잡담 처리 방식
    • 정식 버전 배포 시점과 베타에서 달라질 부분
    • 한국어 지원 여부와 국내 제공 범위
    • 주변 사람 보호 장치(알림음·애니메이션)가 실제로 효과가 있는지

    시리즈 12·울트라 4 전용, 한국어 지원은 미지수

    국내 애플워치 사용자 입장에서 당장 달라지는 건 많지 않다. 아직 개발자 베타 단계고, 지원 기기도 시리즈 12와 울트라 4 두 종류뿐이다. 이전 세대 애플워치는 아예 대상에서 빠진다는 뜻이다. 혹시 이 기능 하나 보고 워치를 바꿀까 고민 중이라면 일단 기다리길 권한다. 베타에서 정식 버전으로 넘어가는 사이 기능이 크게 바뀔 수 있으니, 정식 버전에서 어떻게 달라지는지 확인하고 움직여도 늦지 않다.

    가장 큰 빈칸은 언어다. 한국어 대화를 받아 적고 요약할 수 있는지, 국내에서는 언제부터 쓸 수 있는지. 이번 베타 체험에서는 둘 다 다뤄지지 않았다. 대화를 받아 적는 기능이 한국어를 지원하지 않는다면, 국내 사용자가 얻는 이점은 제한적일 수밖에 없다.

    기능이 국내에 들어오더라도 처음엔 꺼져 있다. 업데이트만으로 워치가 알아서 대화를 기록하기 시작하는 일은 없다는 얘기다. 신경 쓸 건 오히려 반대편이다. 옆자리 동료가 이 기능을 켰는지는 알림음 정도로만 눈치챌 수 있어서, 회의가 잦은 사무실에서는 새로운 에티켓 문제가 될 수 있다(추측). 업무 시간에 시리 리캡을 켜 둘 생각이라면, 자주 대화하는 사람에게 미리 알리라는 체험자의 제안을 기준으로 삼으면 된다. 좀 번거로워도 상대가 모르는 사이 대화가 요약되는 것보다는 낫다.

    출처: The Verge

  • AI 학습 거부 공통 신호, 오픈AI·구글·MS 합류

    AI 학습 거부 공통 신호, 오픈AI·구글·MS 합류

    3줄 요약

    • 오픈AI·구글·마이크로소프트·앤트로픽 4곳이 robots.txt에 넣는 공통 ‘AI 학습 거부’ 신호를 따르기로 했어요.
    • 앤트로픽의 표준 담당자가 IETF에 제안한 방식이에요. 앤트로픽은 이미 적용했고, 오픈AI는 수개월 내, 구글·MS는 내년 지원이 목표예요.
    • 회사마다 따로 설정하던 번거로움은 줄어들 전망이에요. 메타는 지지만 밝혔고 실제로 따를지는 말하지 않았어요.

    robots.txt에 공통 신호 하나만 넣어 두면 오픈AI, 구글, 마이크로소프트(MS), 앤트로픽의 AI 크롤러가 사이트 접근을 제한하게 돼요. 네 회사가 ‘AI 학습 거부’ 공통 표준을 따르겠다고 나란히 이름을 올렸거든요. 지금까지는 사이트를 AI 학습에서 빼려면 회사마다 따로 신호를 보내야 했으니, 운영자 입장에선 일이 꽤 줄어드는 변화예요. 다만 지금 이 신호가 실제로 통하는 곳은 앤트로픽 한 곳. 서치 엔진 라운드테이블이 처음 보도했고, 더버지가 회사별 입장과 일정을 덧붙여 전했어요.

    새 파일 없이 robots.txt에 얹는 ‘정책 토큰’

    이름은 ‘정책 토큰(policy token)’이에요. 앤트로픽에서 표준 분야 기술 리드를 맡고 있는 케빈 켈리(Kevin Kelley)가 국제인터넷표준화기구(IETF) 논의의 일부로 내놓았어요.

    토큰이 들어갈 자리는 robots.txt예요. 검색 색인이든 아카이빙이든 AI 학습이든, 목적을 가리지 않고 어떤 크롤러가 사이트를 긁어가도 되는지 알려주는 데 오래 써 온 파일이죠. 새 시스템을 따로 만드는 게 아니에요. 운영자들이 이미 관리하고 있는 파일에 공통 어휘 하나를 더하는 방식이라, 도입이 어려울 이유는 별로 없어 보여요.

    문제는 지금까지의 방식이었어요. AI 학습에 대한 선호를 회사별로 하나하나 적어야 했는데, AI 크롤러는 계속 늘어나고 있어요. 회사가 하나 늘 때마다 운영자가 챙겨야 할 항목도 하나씩 쌓이는 구조였던 셈이죠.

    • 공통 신호 하나로 여러 AI 회사에 학습 선호를 한 번에 전달
    • 신호가 들어가는 곳은 기존 robots.txt 파일
    • 참여 4개사는 이 토큰을 발견하면 자사 AI 크롤러의 사이트 접근을 제한하겠다고 밝힘

    앤트로픽은 이미 적용, 구글·MS는 내년부터

    ‘토큰이 있으면 멈추겠다’는 데는 네 회사가 뜻을 모았어요. 일정은 제각각이고요. 회사별로 밝힌 내용을 표로 묶으면 이래요.

    회사 지원 시점 함께 밝힌 내용
    앤트로픽 이미 적용 표준을 제안한 케빈 켈리가 속한 회사
    오픈AI “수개월 내” 구체적인 날짜는 밝히지 않음
    구글 내년 검색 노출과 상관없이 AI 검색 기능 노출과 AI 학습 이용을 따로 제어하는 기능을 이미 운영
    마이크로소프트 내년 AI 학습과 AI 그라운딩을 각각 거부할 수 있는 세분화 제어 제공, 설정과 무관하게 빙 검색 결과 노출 유지
    메타 미정 지지를 표명했지만 준수 여부는 언급하지 않음

    MS 설명에 나오는 ‘그라운딩’은 AI 모델이 답을 만들 때 검증된 정보원을 참고하게 해서 환각을 줄이는 과정이에요. 내 사이트 글이 학습 데이터로 쓰이는 것과 답변의 근거 자료로 쓰이는 것을 따로 고를 수 있다는 얘기죠. ‘전부 열거나 전부 막거나’ 둘 중 하나만 고르는 것보다 운영자에게 훨씬 현실적인 선택지예요. 학습에 쓰이는 건 싫지만 AI 답변의 근거로 쓰이는 건 괜찮다는 사이트도 분명 있을 테니까요.

    메타는 입장이 애매해요. 메타 커뮤니케이션 책임자 앤디 스톤은 “여러 제공업체에 이런 선호를 한 번에 전달하는 공통 신호를 만드는 건 중요한 진전”이라고 말했어요. 표준을 만들고 업계 전반에 적용하는 일도 다른 AI 회사들과 함께하고 싶다고 덧붙였고요. 그런데 정작 메타 크롤러가 이 신호를 실제로 따를지는 말하지 않았어요. 지지한다는 것과 지킨다는 건 다른 문제라서, 표에서 메타 칸이 ‘미정’으로 남을 수밖에 없어요.

    국내 사이트 운영자, 기존 설정은 아직 지우지 말 것

    자체 도메인으로 사이트를 운영하는 국내 언론사, 개인 블로거, 기업 웹 담당자라면 실제 작업 방식이 바뀌는 얘기예요. 네 회사가 모두 지원을 시작하면 AI 학습을 막을 때 회사별 항목을 일일이 적지 않고 공통 토큰 하나로 처리할 수 있거든요.

    문제는 타이밍이에요. 지금 이 신호를 반영한 곳은 앤트로픽뿐이에요. 오픈AI는 수개월 뒤, 구글과 MS는 내년이 목표예요. 그 사이에 회사별 설정부터 지워버리면 아직 토큰을 지원하지 않는 크롤러에는 거부 의사가 제대로 전달되지 않을 수 있어요. 한동안은 회사별 설정과 공통 토큰을 나란히 두는 편이 안전해요.

    검색 유입이 줄까 봐 AI 차단을 미뤄 왔다면 그 걱정은 조금 내려놔도 될 듯해요. MS는 설정과 상관없이 빙 검색 결과 노출을 유지한다고 했고, 구글도 검색 노출과 AI 학습 이용을 나눠서 제어하는 기능을 이미 운영하고 있거든요.

    • 앤트로픽 크롤러: 지금부터 공통 토큰 적용 대상
    • 오픈AI·구글·MS: 지원이 시작될 때까지는 기존 회사별 설정을 유지하는 게 무난 (공개된 일정을 기준으로 한 판단)
    • 국내 포털·AI 기업 크롤러: 이번 참여 명단에 없음. 같은 토큰을 따를지는 각 회사가 정할 문제로 보임 (추측)

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 오픈AI·구글·MS·앤트로픽 4곳의 공통 정책 토큰 채택 의사
    • 앤트로픽 표준 기술 리드 케빈 켈리가 IETF 논의의 하나로 제안
    • 토큰이 들어가는 위치는 robots.txt
    • 적용 일정: 앤트로픽 이미 적용, 오픈AI 수개월 내, 구글·MS 내년
    • MS의 AI 학습·그라운딩 구분 제어와 빙 검색 노출 유지 방침
    • 메타의 지지 표명(준수 여부는 언급 없음)

    아직 불확실한 것

    • 토큰의 구체적인 문법과 robots.txt 작성 예시
    • IETF 표준으로 최종 확정되는 시점
    • 오픈AI의 정확한 적용일과 구글·MS의 세부 일정
    • 메타 크롤러의 실제 준수 여부
    • 오픈AI·앤트로픽도 학습과 그라운딩을 나눈 세분화 옵션을 제공할지 여부
    • 이미 수집된 데이터에도 신호가 적용되는지와 그 범위
    • 국내 포털·AI 기업 크롤러의 동참 여부

    요금도 차단도 아닌, ‘약속’에 기대는 세 번째 방식

    AI 크롤러의 무단 수집에 맞서는 방법이 이번에 처음 나온 건 아니에요. RSL(Really Simple Licensing) 표준은 사이트를 찾아오는 크롤러에 요금을 물릴 수 있게 했고, 클라우드플레어는 AI 크롤러를 기본으로 차단하고 있어요.

    공통 토큰은 방식이 달라요. 요금을 받지도 않고, 네트워크 단에서 막지도 않아요. AI 회사들이 ‘이 신호가 있으면 멈추겠다’고 약속한 신호, 그게 전부예요. robots.txt 자체가 크롤러가 스스로 지켜야 의미가 생기는 장치라는 걸 생각하면, 이 표준의 무게는 몇 곳이 약속하고 그 약속을 얼마나 지키느냐로 정해질 수밖에 없어요. 그런 면에서 오픈AI·구글·MS·앤트로픽이 한꺼번에 이름을 올린 건 출발로는 나쁘지 않은 구성이에요.

    남은 관전 포인트는 두 가지. 첫째는 메타처럼 지지만 밝힌 회사가 실제로 신호를 따르게 되느냐예요. 둘째는 IETF 논의가 마무리되면서 더 많은 크롤러 운영사가 같은 신호를 받아들이느냐고요.

    출처: The Verge

  • 오픈AI 난제 3건 돌파 주장…학계 ‘선별 공개’ 반발

    오픈AI 난제 3건 돌파 주장…학계 ‘선별 공개’ 반발

    3줄 요약

    • 오픈AI가 수학(카케야 추측 전 차원 해결), 컴퓨터과학(지수 시간 가설 반증), 물리학(양자색역학과 양-밀스 이론) 분야의 성과 3건을 한꺼번에 발표했다.
    • 세 결과는 공개 방식이 모두 다르다. 수학은 AI가 생성한 출력물을 공개했다. 물리학은 오픈AI가 고른 외부 전문가 그룹에 공개 방식을 맡긴 채 아직 내놓지 않았다.
    • 연구자들은 성과를 “중대한 돌파”로 평가한다. 그러면서도 회사가 검토자를 직접 고르는 방식이 접근 불평등을 낳는다며 즉시 전면 공개를 요구하고 있다.

    카케야 추측의 3차원 증명은 올해 필즈상 수상 업적 가운데 하나다. 오픈AI는 AI가 이 증명을 모든 차원으로 확장했다고 주장한다.

    발표는 현지시간 월요일에 나왔다. 수학 한 건이 아니었다. 컴퓨터과학과 물리학까지 합쳐 성과 3건이 한꺼번에 발표됐고, 오픈AI는 결과를 알리는 방식도 계속 다듬고 있다고 덧붙였다.

    논란은 성과보다 공개 방식에서 터졌다. 오픈AI는 분야별 전문가를 ‘길잡이(shepherd)’로 세워 공개 전략을 짰다. 결과를 누가 먼저 볼지 회사가 정하는 구조라는 비판이 곧바로 따라붙었다.

    더버지가 접촉한 연구자들의 반응은 두 갈래였다. 과학적 성과에는 흥분. 오픈AI의 행보에는 점점 쌓여 가는 피로.

    카케야·지수 시간 가설·양-밀스, 세 결과의 공개 방식은 제각각

    세 결과 모두 각 분야에서 손꼽히는 미해결 문제와 맞닿아 있다. 오픈AI의 기존 연구를 이어 간 것도 있고, 새 영역에 처음 발을 들인 것도 있다. 공개 전략은 길잡이들의 조언을 받아 결과마다 따로 정했다.

    분야 다룬 문제 주장 내용 공개 방식
    수학 카케야 추측 모든 차원에서 해결 AI 생성 출력물 공개, 해설은 연구자들이 자율적으로 조직
    컴퓨터과학 지수 시간 가설(ETH) 가설 반증 오픈AI가 외부 연구자 그룹을 꾸려 결과 설명
    물리학 양자색역학과 양-밀스 이론의 관계 표준모형 관련 결과(‘질량 간극’ 문제는 다루지 않음) 미공개, 공개 방식은 외부 전문가 그룹 판단에 맡김

    세 결과는 출발선부터 다르다. 수학은 출력물이 이미 나와 있는데, 물리학은 아직 아무것도 나오지 않았다. 같은 날 발표됐어도 세 결과를 같은 속도로 검증할 수는 없다.

    가장 극적인 건 수학이다. 카케야 추측을 거칠게 줄이면 이런 질문이 된다. 바늘이나 연필을 모든 방향으로 돌리려면 공간이 최소 얼마나 필요한가.

    3차원 버전의 증명은 뉴욕대(NYU) 수학자 훙 왕(Hong Wang)이 올해 필즈상을 받은 업적 중 하나였다. 오픈AI는 이를 모든 차원으로 풀었다고 주장한다. 필즈상 업적을 발판 삼아 일반화까지 마쳤다는 주장이니 무게가 남다르다.

    브라운대 수학과 브렌던 하셋 교수는 이 주장이 “충분히 뒷받침되는 것으로 보인다”고 했다. 단서도 하나 달았다. 증명을 컴퓨터로 검증하는 린(Lean) 형식화 결과는 아직 직접 확인하지 않았다는 것.

    컴퓨터과학 쪽은 지수 시간 가설이 틀렸다고 주장한다. 지수 시간 가설은 이론전산학에서 널리 받아들여진 전제로, 특정 문제는 모든 경우를 다 따져 보는 무차별 대입보다 획기적으로 빨리 풀 수 없다는 내용이다.

    이 가설은 ‘P 대 NP’ 문제와 밀접하게 얽혀 있다. 그래서 반증 주장이 더 크게 들린다. P 대 NP는 답이 맞는지 확인하기 쉬운 문제가 풀기도 쉬운지를 묻는 문제로, 7대 밀레니엄 난제 중 하나다.

    물리학 결과는 양자색역학과 양-밀스 이론의 관계를 다룬다. 양자색역학은 강한 핵력을 설명하는 이론이다. 강한 핵력은 중력·전자기력·약한 핵력과 함께 자연의 4가지 기본 힘 중 하나이고, 양-밀스 이론은 현대 입자물리학의 주춧돌이자 밀레니엄 난제 하나의 핵심이다.

    헷갈리면 안 되는 대목. 이번 연구는 그 난제의 미해결 고리인 ‘질량 간극’까지 다루지 않았다. 양-밀스라는 이름만 보고 밀레니엄 난제가 풀렸다고 읽으면 오독이다.

    “직접 고르는 건 재앙”…자문그룹 AGMAI까지 경고한 선별 공개

    반발은 하루아침에 나온 게 아니다. 바닥에는 몇 달 동안 쌓인 피로가 있다. 오픈AI는 10월 초 수백 편의 프리프린트를 별다른 설명 없이 한꺼번에 내놓았고, 수학자들은 아직 그 물량을 소화하는 중이다. 연구자들은 쏟아지는 AI 생성 결과를 진을 빼는 폭격에 빗댄다. 이번 발표는 이런 상황을 바로잡으려는 시도로 나왔다.

    성과 자체에 대한 평가는 후하다. 전문가들이 내놓은 표현만 추려도 이렇다.

    • “거대하다”
    • “중대한 돌파”
    • “의미 있다”

    진지하게 받아들일 이유가 충분하다는 게 전문가들의 판단이다. 걸림돌은 시간이다. 공개 수준이 결과마다 다르고 검증 자체도 복잡해서, 정보를 모두 받더라도 판단을 내리기까지 시간이 걸린다.

    비판은 ‘누가 먼저 보느냐’에 쏠린다. 고등연구소(IAS) 콘스탄틴 코글러 연구원은 수백 건 대신 3건으로 양을 줄인 점은 반겼다. 그러면서 이렇게 지적했다. “소수의 저명한 과학자만 먼저 볼 수 있다는 건 말이 안 된다.”

    텍사스대 오스틴 캠퍼스의 안드레아스 카르히 물리학 교수는 훨씬 직설적이었다.

    그는 “그룹을 직접 고른다는 것 자체가 재앙”이라고 했다. “대형 연구소는 이미 충분한 권력을 갖고 있다. 승자와 패자를 골라서는 안 된다.”

    카르히 교수는 경쟁 절차로 전문가를 뽑자고 제안했다. 그렇게 해도 비슷한 “일류” 집단이 뽑힐 것이라는 점은 본인도 인정했다. 그래서 다른 길도 내놨다. 전문가 팀과 별개로 증명을 지금 공개하라는 것이다. 그러면 “접근을 민주화하면서도 결과를 이해할 수 있게 만드는 데 신경 쓴다는 점을 보여 줄 수 있다”고 했다.

    오픈AI에 더 곤란한 대목은 따로 있다. 이 방식에 경고를 보낸 곳이 ‘수학·AI 자문그룹(AGMAI)’이다. 오픈AI가 공개 방식을 자문하겠다고 약속했던 바로 그 단체다.

    AGMAI는 발표 하루 전 “AI 기업이 이런 관행을 채택하지 않기를 권고한다”고 밝혔다. 문제로 꼽은 것은 세 가지다.

    • 특정인에게 출력물을 먼저 주는 방식 자체가 불필요하다
    • 선정된 연구자의 명성을 빌리는 일이 된다
    • 접근 불평등, 편향된 선정, 공개 지연을 부를 수 있다

    자문을 구하겠다던 단체가 하루 전에 경고했는데도 발표는 그대로 나갔다. 바깥에서 나온 비판보다 훨씬 무겁게 받아들여질 수밖에 없다.

    대안도 구체적으로 내놨다.

    • 출력물을 학술 저장소에 공개할 것
    • 형식화된 증명과 문제를 고른 경위를 함께 공개할 것
    • 결과를 이해하려는 연구자에게 자금 등 지원을 제공할 것

    발표 뒤 AGMAI는 한발 더 나갔다. 물리학 결과의 자연어 출력물과 린 출력물을 “지체 없이 공개하라”고 촉구한 것이다. 근거는 두 가지다. 양자 양-밀스 이론의 존재는 밀레니엄 난제의 일부다. 4차원에서 상호작용하는 양자장론을 만드는 일도 수십 년 동안 수리물리학의 목표였다. 물리학만의 문제가 아니라 수학계의 문제이기도 하다는 얘기다.

    AGMAI는 오픈AI가 작업을 맡긴 과학자들에게는 존중을 표했다. 그러면서도 즉시 공개 요구는 분명히 했다.

    국내 연구자의 검증 출발선, 수학은 지금·물리학은 대기

    이번 발표는 제품이 아니라 연구 결과다. 한국에서 변화가 먼저 나타날 곳도 대학과 연구기관이다. 가장 직접적인 차이는 자료를 볼 수 있는 시점인데, 분야마다 다르다.

    • 수학(카케야 추측): AI 생성 출력물이 이미 공개됐다. 국내 연구자도 해외 연구자와 같은 시점에 검토를 시작할 수 있다. 하셋 교수가 언급한 린 형식화를 직접 돌려 보면서 컴퓨터 검증에 참여하는 것도 가능하다.
    • 컴퓨터과학(지수 시간 가설): 오픈AI가 꾸리는 외부 그룹의 해설이 먼저 나온다. 그때까지 그룹 밖 연구자는 이해가 한발 늦을 수 있다.
    • 물리학(양-밀스 이론): 출력물 자체가 비공개 상태다. 오픈AI가 고른 그룹에 들지 않은 국내 연구자는 공개 결정이 나올 때까지 기다리는 수밖에 없다.

    국내 연구에 미칠 영향으로는 지수 시간 가설 쪽이 눈에 띈다. 이론전산학에서는 여러 문제가 ‘이보다 빨리 풀릴 수 없다’고 논증할 때 이 가설을 전제로 써 왔다. 반증 주장이 검증을 통과하면 이 가설에 기댄 국내 알고리즘·복잡도 연구도 전제를 다시 점검해야 할 수 있다. 아직은 검증 전 주장이라 전망에 가깝다.

    검증 역량의 값어치도 오를 것으로 보인다. AI가 결과를 대량으로 내놓고 린 같은 형식 검증 도구가 판단 근거로 쓰이는 흐름이 굳어지고 있다. 형식화된 증명을 읽고 다룰 줄 아는 연구 인력이 귀해질 수밖에 없다. 선별 그룹에 들지 못한 연구자가 이 과정에 참여할 방법은 공개 자료를 빠르게 검증하는 것 말고는 사실상 없다.

    확인된 것과 아직 불확실한 것

    확인된 것

    • 오픈AI가 현지시간 월요일 수학·컴퓨터과학·물리학 성과 3건을 발표했다.
    • 수학 결과는 카케야 추측을 모든 차원에서 해결했다는 주장이며, AI가 생성한 출력물이 공개됐다.
    • 컴퓨터과학 결과는 지수 시간 가설을 반증했다는 주장이며, 오픈AI가 외부 연구자 그룹을 꾸려 설명할 예정이다.
    • 물리학 결과는 아직 공개되지 않았고, 공개 방식은 외부 전문가 그룹의 판단에 맡겨졌다.
    • AGMAI는 발표 하루 전 선별 우선 공개를 권고하지 않았고, 발표 뒤에는 물리학 출력물의 즉시 공개를 촉구했다.
    • 하셋 교수는 수학 결과가 잘 뒷받침된다고 봤지만 린 형식화는 아직 확인하지 않았다.

    아직 불확실한 것

    • 세 결과에 대한 독립 검증과 동료 심사 결과
    • 컴퓨터과학 결과의 전체 출력물이 일반 연구자에게 공개되는 시점
    • 외부 전문가 그룹의 구성원과 선정 기준, 국내 연구자 포함 여부
    • 물리학 결과의 공개 시점과 형식
    • 오픈AI의 AGMAI 즉시 공개 요구 수용 여부
    • 10월 초 공개된 수백 편 프리프린트의 검증 진행 상황

    성과의 크기보다 공개 범위가 신뢰를 가른다

    수백 편을 한꺼번에 쏟아 낸 10월 초와 비교하면 이번 조치는 분명 진전이다. 결과를 3건으로 추리고 외부 연구자에게 자문을 구한 점은 대부분의 전문가가 반겼다.

    연구자들이 원하는 건 다른 데 있다. 친절한 해설보다, 누구나 바로 열어 볼 수 있는 원자료다.

    어떤 방식을 택하든 불만은 나오기 마련이라는 시각도 있다. 그래도 기준은 이미 나와 있다. AGMAI가 제시한 학술 저장소 공개, 형식화된 증명, 문제 선정 경위 공개다. 오픈AI의 다음 발표는 이 세 가지를 얼마나 따르는지로 평가받을 가능성이 크다.

    AI가 낸 결과가 과학계에서 사실로 인정받는 속도도 결국 하나에 달렸다. 오픈AI가 검토의 문을 얼마나 넓게 여느냐다.

    출처: The Verge