인공지능이 빠르게 발전하면서 우리는 매일 불안과 마주합니다. 내가 해온 일이 앞으로도 의미가 있을까, 지금 배우는 것들이 쓸모없어지는 건 아닐까 하는 걱정이 끊이지 않습니다. 코로나 팬데믹, 비트코인 열풍, 챗GPT의 등장까지, 기존 상식이 무너지는 순간마다 우리는 길을 잃은 듯한 느낌을 받곤 합니다. 이런 시대에 필요한 것은 더 많은 지식이 아니라, 오히려 낡은 지식을 버리고 다시 배우는 능력입니다. 바로 언러닝입니다. AI 시대를 이해하는 J커브 지도 미래학자 레이 커즈와일은 현재를 J커브의 시작점으로 봅니다. 기술 발전은 완만한 직선이 아니라 급격하게 치솟는 곡선을 그린다는 의미입니다. 현재 우리는 AI의 첫 번째 단계인 효율화와 자동화 수준에 있습니다. 업무를 빠르게 처리하고 반복 작업을 줄이는 정도의 기술이 대부분입니다. 그러나 곧 다가올 두 번째 단계는 AGI, 즉 인간 수준의 범용 인공지능입니다. 전문가가 항상 옆에서 조언하듯, 문제를 정의하고 방법을 제시하며 전략을 설계하는 AI가 일상화되는 시대입니다. 세 번째 단계는 ASI, 초인공지능의 시대입니다. 여기서부터는 상상의 영역입니다. 인간이 신처럼 무엇이든 만들어낼 수 있는 기술을 갖추게 된다는 것이 AI 개발의 궁극적 목표입니다. 이 지도를 이해해야 우리가 무엇을 준비해야 할지 보입니다. 테슬라의 자율주행 기능처럼, 기술은 이미 존재하지만 실제로 사용하는 사람은 15퍼센트에 불과합니다. 기술의 발전 속도를 인간의 의식이 따라가지 못하기 때문입니다. 그렇기에 지금 필요한 것은 기술 자체가 아니라, 기술이 바꿀 세상에서 어떤 가치가 폭등할지를 아는 것입니다. 지식의 가치는 떨어지고, 관계의 가치는 오른다 AI 시대에 가장 크게 떨어지는 가치는 지식입니다. 예전에는 많이 아는 것, 전문적으로 아는 것이 큰 자산이었습니다. 그러나 이제는 누구나 검색 한 번으로 전문가 수준의 정보를 얻을 수 있습니다. 반대로 가장 크게 상승하는 가치는 관계입니다. 여기서 말하는 관계는 단순한 인간관계가 아닙니다. 얽히고설킨 연결, 즉 인과관계와 맥락을 의미합니다. AI는 정보를 제공하지만 맥락은 만들지 못합니다. 예를 들어 커뮤니티에 대해 물으면 AI는 정의와 사례를 나열합니다. 하지만 19년 전 학교를 자퇴하고 커뮤니티를 만들어 2만 명을 모은 사람의 경험에는 원인과 결과, 시행착오와 통찰이 담겨 있습니다. 이것이 바로 맥락 부자, 관계 부자가 되는 길입니다. 사람들은 더 이상 단순 검색으로 물건을 사지 않습니다. 특정 키워드가 머릿속에 맥락으로 연결되어 있어야 구매가 일어납니다. 돈 하면 김장부가 떠오르듯, 그런 인과관계를 설계하는 능력이 프리미엄 자산이 되는 시대입니다. 언러닝, 낡은 지도를 버리는 용기 한국의 일론 머스크로 불리는 유석현 회장은 대우에서 20년, 셀트리온에서 글로벌 세일즈를 이끈 뒤, 과학자가 아니면서도 매일 두 시간씩 공부해 인공 장기 재생 기술을 개척한 인물입니다. 그가 강조하는 공부법이 바로 언러닝입니다. 언러닝의 첫 단계는 낡은 지도를 버리는 것입니다. 우리가 알고 있는 지식, 상식, 공식, 정의 중 90퍼센트는 과거에는 맞았지만 지금은 틀렸을 가능성이 높습니다. 환경이 빠르게 변하는데 지식은 30년이 지나야 정설로 받아들여지기 때문입니다. 두 번째 단계는 리러닝, 본질을 다시 보는 것입니다. 낡은 틀을 벗어나 지형을 새롭게 살펴보면, 나이는 노화가 아니라 데이터 축적이라는 재정의가 가능해집니다. 세 번째는 뉴러닝, 새로운 조합을 만드는 것입니다. 자신의 경험과 AI 기술을 엮어 전에 없던 영역을 개척하는 단계입니다. 유석현 회장은 산업공학을 전공했지만, 3D 프린터와 줄기세포, AI를 결합해 신장 재생이라는 초학제적 영역을 만들어냈습니다. 전공은 70시간이면 배울 수 있다 대학 전공 학점은 보통 70학점입니다. 학점당 10시간 공부했다고 가정하면 700시간입니다. 하루 두 시간씩 공부하면 1년이면 충분합니다. 한 과목은 30시간, 즉 보름이면 전공 수준으로 이해할 수 있습니다. 물론 선생 없이 혼자 하면 헤매기도 하지만, 한 달이면 새로운 분야의 기초를 잡을 수 있습니다. 중요한 것은 퍼즐 조각을 모으듯 지식을 모아 전체 그림을 상상하는 능력입니다. 스티브 잡스가 말한 점을 연결하는 것, 바로 그것입니다. 학습에서 중요한 것은 두 가지입니다. 첫째, 시각을 자기 중심에서 사회적 관점, 제3자 관점으로 확장하는 것입니다. 둘째, 지식을 필요로 하는 영역이 계속 발전해야 합니다. 처음엔 공장 관리, 그다음엔 글로벌 세일즈, 나중엔 바이오 기술처럼 레벨이 달라지고 비전이 달라지는 학습 여정이 필요합니다. 인생의 목표는 자기 자신을 넘어서는 가치를 발견하는 과정입니다. 90퍼센트를 버리고 10퍼센트의 금기를 깨라 비즈니스 교과서나 유튜브 강의의 90퍼센트는 이미 낡았거나 맞지 않습니다. 전 세계 비즈니스맨의 90퍼센트가 아는 전략을 쓰면 경쟁에서 이길 수 없습니다. 성공 확률이 높은 곳은 나머지 10퍼센트, 남들이 안 가는 금기의 영역입니다. 유석현 회장은 셀트리온에서 제품도 없고 판매망도 없는 상태에서 7500억 원을 계약했습니다. 비전을 판 것입니다. 비전을 팔면 영원한 갑이고, 물건을 팔면 영원한 을입니다. 회의는 전쟁터입니다. 회의 전에는 을이지만, 회의가 끝나면 갑이 되도록 철저히 준비해야 합니다. 상대방의 약점을 보완해주고, 의사결정권자에게 무엇을 줄 것인지 명확히 해야 합니다. 일본 제약사 부사장에게는 사장 재임 기간을 빛나게 할 바이오시밀러 독점권을 제안해 1500억 원을 받아냈습니다. 판매의 핵심은 상대가 무엇을 생각하는지 아는 것입니다. AI 시대에도 남겨둬야 할 영역 AI는 250만 명의 지식을 종합해 평균치의 답을 줍니다. 큰길을 안내하는 내비게이터처럼, 통계적으로 안전한 경로를 제시합니다. 그러나 모든 사람이 같은 길을 가면 차별화는 불가능합니다. 최후의 승자는 AI가 제시하지 않는 반대 영역, 남들이 생각하지 않은 엉뚱한 곳에 있을 수 있습니다. 의식을 가지고 생각하는 부분만큼은 외주하면 안 됩니다. 자연, 사회, 금융 현장에는 이미 법칙이 존재하지만 우리가 보지 못했을 뿐입니다. 교육의 틀이 시야를 가리기 때문입니다. 우리는 피터팬처럼 상상력의 세계를 간직하면서도, 아이언맨처럼 갑옷을 입고 현실과 싸워야 합니다. 본질의 세계와 생존의 세계, 이 둘의 간극을 잘 조율하는 것이 AI 시대를 사는 지혜입니다. 커뮤니티가 다음 산업이다 지식이 검색으로 해결되는 시대, 사람들은 함께 모여 공부하고 소통하며 상부상조하는 새로운 형태의 커뮤니티를 만듭니다. 유타 대학에서 컴퓨터 그래픽이 발전할 때 교수와 학생의 구분이 사라지고 평등하게 공부하는 일이 일어났습니다. 앞으로 10년 동안 회사, 학교, 종교를 넘어서는 새로운 커뮤니티 시대가 펼쳐질 것입니다. 커뮤니티 자본이 곧 부가 되는 시대입니다. AI 시대는 불안의 시대이기도 하지만, 동시에 기회의 시대입니다. 언러닝을 통해 낡은 상식을 벗어던지고, 본질을 다시 보며, 나만의 새로운 조합을 만들어가는 사람에게 미래는 열려 있습니다. 지금 이 순간, 하루 두 시간씩 공부를 시작한다면, 1년 뒤 당신은 전혀 다른 사람이 되어 있을 것입니다.

구글의 AI 아스트라가 수능 전 과목 만점을 받았습니다. GPT-6는 90년간 풀리지 않았던 수학 난제를 해결했고, 필즈상 수상자들은 집단 성명을 발표하며 우려를 표했습니다. AI가 인간보다 뛰어난 문제 풀이 능력을 갖춘 지금, 우리는 왜 여전히 공부해야 할까요? 이 질문은 단순한 회의가 아니라, 교육의 본질을 다시 묻는 시대적 화두입니다. AI 시대, 경쟁 상대는 기계가 아닌 사람입니다 많은 사람들이 AI와 인간의 경쟁을 걱정합니다. 하지만 실제 현장에서 벌어지는 경쟁은 다릅니다. 신입사원을 뽑을 때 아스트라는 이미 모든 회사에 기본으로 깔려 있습니다. 중요한 것은 누가 그 도구를 가장 현명하게 활용하고, 협업할 수 있느냐입니다. 회사에는 엑셀도 깔려 있고 인터넷도 쓸 수 있지만, 그것보다 빨리 계산하거나 검색하는 능력으로 경쟁하지 않습니다. 우리는 그 도구를 활용해서 새로운 문제를 해결하는 능력을 평가받습니다. 따라서 AI가 아무리 뛰어나더라도, 인간에게 필요한 것은 지적 능력, 학습 능력, 선별 능력, 판단 능력입니다. 사람들 간의 차이가 여전히 중요하며, AI 시대에는 오히려 이러한 능력의 격차가 더 명확하게 드러납니다. 인지 외주화의 함정, 생각을 멈추게 하는 AI 생성형 AI로 인해 우리는 인지 외주화라는 새로운 현상을 경험하고 있습니다. 글을 쓰다가 표현이 떠오르지 않으면 AI에게 물어보고, 요약과 번역도 맡깁니다. 당장의 생산성은 오르지만, 사고 능력 자체가 퇴화할 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 과거에도 비슷한 논쟁이 있었습니다. 소크라테스는 문자가 발명되었을 때 사람들이 외우지 않고 생각하지 않은 것을 아는 척하게 만든다며 반대했습니다. 인터넷 시대에도 구글이 우리를 멍청하게 만드는가라는 질문이 제기되었습니다. 하지만 생성형 AI는 이전과 다릅니다. 인터넷 검색은 정보를 찾아주지만, 선별과 판단은 여전히 사람의 몫이었습니다. 반면 생성형 AI는 완벽하게 매끄러운 결과물을 떠먹여 줍니다. 손을 대면 오히려 문장이 이상해질 정도로 완성도가 높아, 생각할 필요조차 느끼지 못하게 만듭니다. 새로운 학습법을 찾아야 하는 이유 전통적인 학습법은 더 이상 통하지 않습니다. 과거에는 공부에 왕도가 없다는 말처럼, 한 땀 한 땀 직접 걸어가야 했습니다. 하지만 새로운 환경과 도구가 등장할 때마다 우리는 새로운 학습법을 익혀왔습니다. 문자, 활자, 인쇄술, 컴퓨터, 인터넷을 거치며 우리는 계속 적응해왔습니다. 생성형 AI 시대에도 마찬가지입니다. 중요한 것은 판단하는 능력입니다. 생성형 AI가 만든 결과물은 아무리 완벽해 보여도 그대로 신뢰하면 안 됩니다. AI는 가장 등장할 확률이 높은 언어를 조합해서 보여줄 뿐, 진실을 보장하지 않습니다. 유창성의 함정에 빠지지 않으려면, 스스로 판단하고 검증하는 역할을 가져야 합니다. 오히려 AI 시대에는 판단력과 종합적 사고 능력, 감별 능력이 어느 때보다 중요해졌습니다. 학습의 진입 장벽을 낮춘 AI 역설적이게도, AI는 학습을 더 어렵게 만드는 동시에 더 쉽게 만들기도 합니다. 과거에는 특정 과목을 포기하게 만드는 진입 장벽이 많았습니다. 수포자, 물리 포기자가 되는 이유는 한 번 문턱을 넘지 못하면 따라잡을 수 없었기 때문입니다. 하지만 생성형 AI는 나만을 위한 맞춤형 학습 방법을 제공할 수 있습니다. 기초가 없어서, 경험이 없어서 접근하지 못했던 문제들을 AI와 대화하며 풀어나갈 수 있습니다. AI는 학습의 어려움을 겪는 학습자들에게 좋은 파트너입니다. 시험을 잘 보기 위해 부족한 부분을 채우기 어려웠던 학생들에게는 오히려 기회가 될 수 있습니다. 결국 우리가 갖춰야 할 것은 문제 해결 능력이며, AI는 그 과정을 도울 수 있는 훌륭한 도구입니다. 소프트 스킬이 진짜 경쟁력이 됩니다 SK하이닉스는 최근 신입사원 채용에서 학력을 전혀 보지 않겠다고 발표했습니다. 대신 심층 면접을 통해 문제 해결 능력, 창의성, 커뮤니케이션 능력을 평가합니다. 이는 하드 스킬보다 소프트 스킬이 중요해졌음을 보여줍니다. 구글의 인사 담당 임원도 성적으로 사람을 뽑는 것은 대단히 게으른 방식이라고 말했습니다. 3년 뒤에 어떤 문제를 직면할지 모르는 상황에서, 어떤 문제가 등장하더라도 열심히 배워서 해결하려는 학습 능력이 진짜 경쟁력입니다. 입시 제도는 쉽게 바뀌지 않을 것입니다. 하지만 입시는 하나의 관문일 뿐입니다. 사회에서 요구하는 능력은 다릅니다. 이를 알고 준비하느냐, 모르고 준비하느냐는 큰 차이를 만듭니다. 직업의 미래, 사라지는 것과 생겨나는 것 코딩은 AI가 가장 잘하는 분야가 되었고, 빅테크 기업들은 개발자를 대거 해고했습니다. 하지만 모든 개발자가 일자리를 잃은 것은 아닙니다. 절반의 개발자는 이 분야를 떠났지만, 나머지 절반은 AI 도구를 활용해 더 신나게 코딩하고 있습니다. 한 달 걸리던 작업을 2주 만에 끝내고, 10명이 필요했던 일을 소수의 팀으로 해냅니다. 이는 모든 분야에서 일어나는 현상입니다. 어떤 사람은 AI를 직업과 소득을 위협하는 존재로 보지만, 어떤 사람은 자신이 이루고자 하는 미션을 달성하는 도구로 봅니다. 생텍쥐페리가 말했듯이, 사람들에게 배를 만들게 하고 싶다면 배 만드는 법을 가르치지 말고 무한한 바다에 대한 그리움을 품게 만들어야 합니다. 욕망을 가진 사람은 최신 기술이 나와도 그것을 배워서 자신의 꿈을 이루는 데 활용합니다. 새로운 기술은 새로운 문제를 만들고, 새로운 문제는 새로운 직업을 만듭니다. 딥페이크, AI 해킹, 가짜 이미지 생성 같은 문제들은 과거에 상상할 수도 없었던 것들입니다. 이런 문제들을 해결할 인력이 필요하며, 이것이 곧 미래의 직업이 됩니다. 바람직한 어려움을 받아들이는 공부 공부의 본질은 바람직한 어려움을 받아들이는 것입니다. 힘들어도 열심히 하는 것들은 자기의 꿈이나, 이것이 나에게 도움이 될 것이라는 믿음이 있기 때문입니다. 과거에는 과정과 결과가 붙어다녔기 때문에 자연스럽게 바람직한 어려움을 학습할 수 있었습니다. 하지만 AI 시대에는 과정과 결과가 분리되었습니다. 중요한 것은 내가 이 작업을 하면서 얼마나 나의 최선을 다 끌어낼 수 있었고, 진력을 다할 수 있었는가입니다. AI를 활용하든 하지 않든, 이것을 통해 나 스스로가 성장했다면 그것이 진정한 학습입니다. 반대로 AI에게 맡겨 놓고 결과물만 얻었다면, 그것은 공부가 아닙니다. AI 시대에도 공부의 본질은 달라지지 않습니다. 도대체 내가 무엇을 할 때 가슴이 뛰고, 무엇을 할 때 흥분되고 지치지 않는가를 찾는 것이 진짜 공부의 시작입니다. 그 답을 찾은 사람은 AI를 두려워하지 않고, 오히려 최고의 파트너로 활용할 것입니다.

2026년 1월 22일, 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 인공지능 기본법)이 시행되면서 콘텐츠 산업 전반에 새로운 규제 환경이 조성되었습니다. 과학기술정보통신부는 법률 시행에 이어 투명성 확보, 안전성 확보, 고영향 인공지능 판단 등 다양한 가이드라인을 발표하였으며, 이는 특히 AI를 활용하여 콘텐츠를 제작하고 서비스를 제공하는 사업자들에게 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 이제 AI를 활용한 게임, 영상, 음악, 가상 캐릭터 서비스를 제공하는 사업자들은 새로운 법적 의무를 준수해야 하는 시대에 접어들었습니다. 인공지능 사업자의 정의와 범위 인공지능 기본법은 의무 수범자를 명확히 구분하고 있습니다. 인공지능개발사업자는 인공지능을 직접 개발하여 제공하는 주체로, 네이버의 하이퍼클로바나 OpenAI의 ChatGPT와 같은 AI 모델을 개발하는 기업들이 여기에 해당합니다. 반면 인공지능이용사업자는 이러한 개발된 AI를 활용하여 실제 제품이나 서비스를 제공하는 사업자를 의미합니다. 예를 들어 AI 기반 모델을 활용해 작문 서비스를 제공하는 뤼튼테크놀로지스가 대표적인 인공지능이용사업자입니다. 주목할 점은 단순히 AI 생성 결과물을 활용하여 콘텐츠를 제작하는 경우에는 사업자가 아닌 이용자로 분류된다는 것입니다. OpenAI의 Sora를 사용해 영상을 제작하는 유튜버는 이용자에 해당하므로 인공지능 기본법상 의무를 부담하지 않습니다. 또한 이 법은 역외 적용 조항을 두고 있어, 국외에서 이루어진 행위라도 국내 시장이나 이용자에게 영향을 미친다면 법의 적용을 받게 됩니다. 투명성 확보 의무의 핵심 내용 인공지능 기본법 제31조는 인공지능사업자에게 제공하는 제품 또는 서비스의 유형에 따라 차별화된 투명성 확보 의무를 부과합니다. 이는 최종 이용자에게 AI 제품 및 서비스를 제공하는 인공지능사업자에게 적용되는 핵심 의무입니다. 첫 번째로 고영향 AI 또는 생성형 AI를 이용한 제품이나 서비스를 제공하는 경우, 해당 서비스가 이러한 인공지능에 기반하여 운용된다는 사실을 이용자에게 사전에 고지해야 합니다. 사전 고지는 이용약관이나 계약서에 명시하거나, 소프트웨어나 모바일 애플리케이션 화면에 표시하거나, 오프라인 서비스의 경우 제공 장소에 게시하는 방법으로 이행할 수 있습니다. 두 번째로 생성형 AI 또는 이를 이용한 제품이나 서비스를 제공하는 경우, 그 결과물이 생성형 인공지능에 의해 생성되었다는 사실을 표시해야 합니다. 표시는 사람이 인식할 수 있는 방법이나 기계가 판독할 수 있는 방법으로 해야 하며, 기계 판독 방법을 사용할 경우에는 최소 1회 이상 안내 문구나 음성을 제공해야 합니다. 세 번째로 가장 엄격한 의무는 딥페이크 결과물을 제공하는 경우입니다. AI 시스템을 이용하여 실제와 구분하기 어려운 가상의 음향, 이미지, 영상 등을 제공할 때는 이용자가 그 사실을 명확하게 인식할 수 있는 방식으로 고지하거나 표시해야 합니다. 이때 이용자가 시각이나 청각 등을 통해 쉽게 확인할 수 있는 방법을 사용해야 하며, 주된 이용자의 연령이나 신체적·사회적 조건 등을 고려해야 합니다. 서비스 유형별 표시 이행 방법 투명성 확보 의무의 구체적인 이행 방법은 서비스 유형과 결과물의 제공 방식에 따라 달라집니다. 결과물이 서비스 내에서만 제공되는 경우와 외부로 반출되는 경우의 요구사항이 다르기 때문입니다. 대화 기반 서비스의 경우, 채팅창 등 연속적 대화를 통해 명확히 인식할 수 있도록 초기 안내를 제공하거나 지속적으로 로고를 표출해야 합니다. 서비스 화면에 'AI 모델이 실시간 데이터를 생성함'을 표시하거나, 문구 표기 영역이 충분하지 않은 경우 툴팁으로 표시하는 방법도 활용할 수 있습니다. 음성 어시스턴트 서비스의 경우, 이용 전 이용자가 인식할 수 있는 음성 또는 화면 문구로 안내하거나, 음성 가전 등 실물이 있는 제품의 경우 겉면에 AI 기반 운용 사실을 표시해야 합니다. 다만 이용자가 호출하여 시작되는 서비스의 경우 개별 음성마다 반복적인 안내는 불필요합니다. 게임 또는 메타버스 서비스에서는 이용자가 상호작용하는 캐릭터나 NPC명에 AI 캐릭터임을 알리거나 초기 대화 시 안내해야 합니다. AI 기반 음성 서비스가 제공되는 경우, 게임 내 이용자가 로그인 등 플레이를 활성화할 때 AI 기반 음성임을 안내하는 방식으로 의무를 이행할 수 있습니다. 외부 반출 시 결과물 자체에 대한 표시 다운로드나 공유 등으로 AI 생성 결과물이 외부로 반출되는 경우에는 더욱 엄격한 표시 기준이 적용됩니다. 서비스 제공 단계에서 UI 등에 표시를 하였더라도, 외부 반출 시에는 결과물 자체에 AI 생성 사실을 표시해야 합니다. 텍스트 생성물의 경우 파일 형태로 제공할 때 문서의 머리말이나 파일 메타데이터로 표시하거나, 코드 생성 도구의 경우 프로젝트 설명이나 코드 내 주석 등으로 표시해야 합니다. 이미지 생성물은 로고 삽입 등 가시적인 방법이나 디지털 워터마킹, 메타데이터 등 비가시적인 방법을 사용할 수 있습니다. 동영상 생성물의 경우 화면 영역 일부에 로고를 표출하거나 영상 시작 부분에 AI 생성 사실을 안내해야 합니다. 특히 딥페이크 결과물의 경우에는 AI로 생성된 재생 구간 전체에 로고를 표출하는 등의 방식으로 표시해야 합니다. 다만 예술적·창의적 표현물에 해당하는 경우에는 전시나 향유를 저해하지 않는 방식으로 표시할 수 있어, 시간적으로 주요 콘텐츠와 차이를 두어 표시하거나 비가시적인 표시 방법을 적용할 수 있습니다. 음성 생성물은 음성 시작 부분에 AI 생성 사실을 안내하면 되며, 재생시간 전체에 표시할 필요는 없습니다. 오디오 콘텐츠 시작 부분에 AI로 생성되었음을 멘트로 간단히 안내하거나, 사후 식별 가능한 음성 워터마킹 기술이나 메타데이터 등을 활용한 비가시적인 방법도 사용할 수 있습니다. 콘텐츠 사업자에게 미치는 실질적 영향 투명성 확보 의무는 콘텐츠 산업에 종사하는 사업자들에게 가장 직접적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. AI 디에이징 기술을 예로 들어 살펴보면, 얼굴 인식 및 변형 핵심 AI 기술을 개발하여 제공하는 기술개발사는 인공지능개발사업자에 해당하며, 이 기술을 영화산업에 맞게 특화하여 디에이징 서비스를 제공하는 회사는 인공지능이용사업자에 해당합니다. 이들은 모두 투명성 확보 의무를 이행해야 합니다. 반면 AI 디에이징 기술을 활용하여 실제 영화를 기획하고 촬영하며 최종 제작하는 영화제작사는 단순히 AI 서비스를 이용한 결과물을 자신의 콘텐츠에 활용한 것이므로, 인공지능 기본법상 이용자에 해당할 가능성이 높습니다. 따라서 AI를 이용하여 생성된 CG가 삽입된 영화의 제작자는 투명성 확보 의무를 부담하지 않을 것으로 보입니다. 게임 및 메타버스 산업 분야에서는 AI와 상호작용하거나 동적으로 AI 콘텐츠를 생성하는 기능이 적용된 게임을 제공하는 사업자가 인공지능사업자에 해당하여 투명성 확보 의무를 부담합니다. 엔터테인먼트 산업 분야에서 인공지능을 이용하여 가상의 아티스트를 만들어 이용자와 상호작용할 수 있도록 하는 경우에도 대화 기반 서비스로서 표시 의무가 적용될 것으로 예상됩니다. 선제적 대응이 필요한 이유 인공지능 기본법의 시행은 콘텐츠 산업 전반의 제작과 유통 구조, 업무 프로세스에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 음악이나 영상 제작을 위한 AI 도구를 제공하려는 사업자, 가상 인물과의 AI 대화 서비스를 제공하고자 하는 사업자들은 서비스 기획 단계에서부터 AI 활용 방식과 투명성 확보 의무 이행 방식을 종합적으로 검토해야 합니다. 구체적인 의무 적용 여부는 각 사업자의 역할과 사업 구조에 따라 달라질 수 있으므로, 각 사안마다 개별적으로 판단할 필요가 있습니다. 향후 하위 법령과 가이드라인의 구체화, 감독 및 집행 사례의 축적을 통해 실무상 적용 범위와 기준은 더욱 명확해질 것입니다. 콘텐츠 사업자들은 이러한 제도 변화의 흐름을 지속적으로 점검하면서, 자사의 서비스 구조와 인공지능 활용 방식이 법령의 취지와 요구사항에 부합하는지 정기적으로 점검하고 필요한 내부 관리체계를 선제적으로 정비해 나가야 합니다. 투명성 확보는 단순한 규제 준수를 넘어 이용자 신뢰 구축과 건강한 AI 생태계 조성의 기반이 될 것입니다.

들어가며 무언가의 속성을 알게 되면, 대개 그것의 뿌리와 목적이 보인다. 속성이란 겨울에도 여름에도, 보는 사람이 있을 때도 없을 때도 변하지 않는 것이다. 그런데 사람들은 종종 속성과 습관을 헷갈린다. 오래 입고 있던 옷을 자기 살갗이라 믿는 것처럼. 여기서는 몇 가지의 속성을 단어로 적어 본다. 문장을 만들기 전에 단어부터 나열하는 것은, 그것이 생각을 가장 정직하게 드러내기 때문이다. 그리고 끝에서 하나를 묻는다. 우리가 인간의 속성이라 믿어 온 것들은, 정말 속성이었을까. 신의 속성, 그리고 나 무소부재, 무한, 영원, 불변, 자존, 전지, 전능, 권능, 거룩, 공의, 사랑, 자비, 은혜, 긍휼, 오래 참음, 신실, 진실, 선, 지혜, 용서, 창조, 주권, 풍성함, 완전함, 두려움 없음. 신의 속성을 적다 보면 어느 자리에도 부족함이 없다. 모자람도, 두려움도, 비교도 없다. 신은 누구와 자기를 비교하지 않는다. 비교할 대상이 없어서가 아니라, 이미 완전하기 때문이다. 그런데 내가 오래 붙든 질문은 이것이었다. 그 신과 나는 어떤 관계인가. 성경은 사람이 신의 형상대로 지음을 받았다고 말한다. 시편에는 “너희는 신들이며”라는 구절이 있고, 예수도 그 말을 다시 인용했다. 불교는 모든 중생에게 불성이 있다고 하고, 인도의 스승들은 내 안의 아트만이 곧 브라흐만이라고 했다. 얼굴이 다른 가르침들이 같은 자리를 가리키고 있다. 사람은 신적인 것을 품고 태어난다. 그렇다면 위의 목록은 저 너머 어딘가에 있는 존재의 설명서가 아니다. 내 안에 심겨진 설계도다. 무한과 영원을 다 쓰지는 못해도, 사랑과 자비와 오래 참음과 창조와 두려움 없음은 처음부터 내 몸 어딘가에 들어 있었다. 나는 신적 존재로 태어났다. 이 문장을 쓰는 데 예순다섯 해가 걸렸다. 자연의 속성 광대무변, 순리, 조화, 순환, 균형, 성장, 발전, 적응, 진화, 다양성, 공생, 풍요, 리듬, 계절, 인내, 회복, 재생, 생명력, 무심, 가차없음, 경계 없음, 서두르지 않음, 끝이 없음. 자연은 서두르지 않는다. 보리는 보리대로 벼는 벼대로 익는다. 내성천의 금빛 모래도 하루아침에 쌓인 것이 아니었다. 수천 년 동안 물이 줄다가 놓고 간 것이다. 자연에서 소멸은 실패가 아니다. 떨어진 잎은 흙이 되고, 흙은 다시 잎이 된다. 자연의 속성 목록에는 ‘부족’이 없다. 봄은 꽃을 아끼지 않고, 강은 물을 아끼지 않는다. 자연은 풍요를 기본값으로 쓴다. 그리고 사람의 몸은 그 자연에서 왔다. 내 몸의 물은 내성천을 흘러간 물이고, 내 뼈의 칼슘은 언젠가 별 속에서 만들어진 것이다. 광대무변한 것이 내 밖에만 있는 것이 아니다. 내가 그것의 한 조각이다. 그러니 자연의 속성 또한 내가 타고난 것이다. 사랑의 속성 나눔, 온유, 오래 참음, 용서, 헌신, 희생, 존중, 신뢰, 배려, 공감, 연민, 기다림, 믿음, 소망, 격려, 보호, 기쁨, 자랑하지 않음, 성내지 않음, 악한 것을 생각하지 않음, 대가를 바라지 않음. 아기는 사랑을 배우지 않는다. 태어나자마자 웃고, 안기고, 누구에게나 손을 낸다. 비교도 계산도 없다. 사랑은 가르쳐서 생기는 것이 아니라, 가르치지 않아도 있는 것이다. 그러니 사랑의 속성은 사람의 초기값이다. 상리아재는 사랑한다는 말을 한 번도 하지 않았다. 대신 잔치집에서 받은 떡을 두루마기 주머니에 넣어 왔다. 담배가루가 묻은 채였다. 글자 한 자 못 배운 사람에게도 그 속성은 온전히 남아 있었다. 성공의 속성 부, 성취, 품위, 명예, 자유, 여유, 풍요, 영향력, 자신감, 집중, 꼴기, 용기, 실행, 절제, 감사, 격손, 나눔, 배움, 신용, 창조, 시작하는 힘, 끝내는 힘, 다시 일어서는 힘. 성공의 속성을 신의 속성 옆에 놓아 보면 놀라울 만큼 겹친다. 창조, 풍요, 자유, 두려움 없는 실행. 성공이란 어쩌면 밖에서 구해 오는 것이 아니라, 타고난 속성이 가린 것 없이 드러난 상태일지도 모른다. 그렇다면 당연히 생기는 물음이 있다. 성공이 우리의 속성이라면, 왜 대부분의 사람은 성공하지 못하는가. 실패의 속성 비교, 남탓, 경쟁심, 부정, 두려움, 결핍, 조급함, 시기, 질투, 변명, 미룸, 우물쭈물, 포기, 자기연민, 자기비하, 교만, 욕심, 집착, 후회, 불평, 의심, 고집, 체념, 배우지 않음, 듣지 않음, 인정하지 않음. 이 목록을 앞의 목록들과 나란히 놓고 하나를 알아차렸다. 여기 있는 단어 가운데 신의 속성에도, 자연의 속성에도, 갓 태어난 아기에게도 있는 것은 하나도 없다. 비교하는 아기는 없다. 체념한 아기도, 자기를 비하하는 아기도 없다. 그렇다면 이 단어들은 어디서 왔는가. 배운 것이다. 사람이 태어나 가장 많이 듣는 말이 무엇인지 생각해 본다. ‘하지 마라.’ 만지지 마라, 가지 마라, 울지 마라, 나서지 마라, 너는 안 된다, 분수를 알아라. 상리아재의 불호령도 그랬다. 호롱불 아래서 숙제를 하는 아이들에게 떨어지던 “불 끄고 자라.” 기름값이 무서웠던 가난이 아이들의 밤을 먼저 끌 때가 있었다. 그 말들은 대개 사랑에서 나왔다. 다치지 말라고, 굶지 말라고, 상처받지 말라고. 그런데 그 뿌리를 더 내려가 보면 두려움이 있다. 수만 년 전, 사람은 풀숲이 흔들릴 때마다 달아나야 했다. 바람일지도 모르는 그 소리를 맹수로 여긴 사람만이 살아남아 자식을 낳았다. 좋은 것보다 나쁜 것을 먼저 보고, 기회보다 위협을 먼저 기억하는 버릇은 그렇게 대대로 물려져 왔다. 생존을 위한 두려움은 한때 우리를 지켜 주었다. 그런데 맹수가 사라진 뒤에도 그 두려움은 사라지지 않았다. 대상만 바꿈다. 남의 시선, 실패, 가난, 내일. 그렇게 사람은 조금씩 자기를 가뒀다. 누구가 가둔 것이 아니다. 배운 대로, 두려운 대로 스스로 울타리를 친 것이다. 하지 마라는 말을 너무 오래 들으면, 나중에는 아무도 말하지 않아도 스스로 자기에게 그 말을 한다. 조르바 앞에서 꿈을 접고, 프루스트 앞에서 기가 죽던 내가 그랬다. 누구도 나에게 쓰지 말라고 하지 않았다. 내가 나에게 말했다. 너는 안 된다고. 그러니 실패의 속성은 인간의 속성이 아니다. 인간이 두르고 살아온 울타리의 속성이다. 그리고 인간의 속성 인간의 속성은 양면성을 띠고 있다. 역사를 봐도 땅을 봐도 그렇다. 폭력과 난폭함이 우세할 때 사회는 전쟁과 경쟁과 착취로 가득찼고, 자유와 평화가 우세할 때 사람들은 시를 쓰고 노래를 부르고 남의 아이까지 거두었다. 같은 사람들이었다. 같은 땅에서, 불과 몇십 년 사이에. 그런데 양면을 나란히 적어 보면, 두 칸의 출신이 다르다는 것이 보인다. 타고난 것 (신과 자연에게서) 배운 것 (두려움과 금지에서) 사랑 증오 나눔 착취 창조 파괴 풍요 결핍 용서 복수 온유 폭력 조화 경쟁 공생 지배 격손 교만 신실 배신 진실 기만 오래 참음 조급함 감사 불평 자유 속박 평화 전쟁 성장 체념 두려움 없음 두려움 완전함 비교 왼쪽 칸은 갓 태어난 아기에게도 있다. 오른쪽 칸은 없다. 오른쪽 칸은 살면서 하나씩 쌓인다. 우리가 인간의 양면성이라 부르는 것은, 사실 타고난 속성 위에 배운 습관이 덧씩워진 모습이다. 그래서 대부분의 사람은 오른쪽 칸에서 산다. 비교하고, 두려워하고, 결핍을 세며 산다. 그리고 그것이 자기라고 믿는다. 오래 입은 옷을 살갗이라 믿듯이. 실패와 가난 속에 사는 사람이 많다는 것은 사실이다. 그러나 그것은 인간의 본질도, 속성도 아니다. 사람이 두르고 사는 울타리의 모양일 뿐이다. 깨달음 어릴 적 읽은 『아라비안 나이트』에는 가난한 소년 알라딘이 나온다. 그는 낡은 램프 하나를 얻는다. 램프를 문지르자 지니가 나타나 무엇이든 들어주겠다고 한다. 어릴 때는 지니가 부러웠다. 지금은 다른 것이 눈에 들어온다. 지니는 알라딘이 램프를 문지르기 전에도 거기 있었다. 램프가 낡아 보였을 뿐, 그 안에는 처음부터 모든 것을 이루는 힘이 들어 있었다. 알라딘이 가난했던 것은 지니가 없어서가 아니라, 지니가 있다는 것을 몰랐기 때문이다. 사람은 누구나 의식 밑바닥에 지니를 갖고 있다. 신에게서 받은 완전함과, 자연에게서 받은 광대무변함. 앞에서 적어 내려간 왼쪽 칸의 단어들이 모두 그 램프 안에 있다. 다만 사용법을 모를 뿐이다. 그 사용법의 첫 장은 아마 이럴 것이다. 속성과 습관을 구별하는 것. 내 안의 비교와 두려움을 만났을 때, 그것을 나라고 믿지 않고 ‘이것은 내가 배운 것이다’라고 알아보는 것. 칼 융은 사람이 자기 안의 어두운 면을 받아들여야 비로소 온전해진다고 했다. 받아들인다는 것은 그것에 무릎 꿇는다는 뜻이 아니다. 그것이 어디서 왔는지 알아보고, 그것이 나의 전부가 아니라는 것을 아는 것이다. 울타리는 울타리인 줄 알아보는 순간부터 더는 벽이 아니다. 두 번째 장은 오래 들어 온 ‘하지 마라’를 하나씩 되돌려 보는 것이다. 도서관에서, 기숙사 구석방에서, 아무도 가르쳐 주지 않은 붓을 혼자 들었던 날처럼. 그때 나는 사용법을 몰랐지만 램프를 문지르고 있었다. 그리고 마지막 장은 고르는 것이다. 표의 왼쪽과 오른쪽 가운데 어느 쪽에서 살지를, 매일 아침 고르는 것. 신에게도 자연에게도 없는, 오직 사람에게만 주어진 속성이다. 속성을 알면 뿌리와 목적이 보인다고 했다. 인간의 뿌리는 신과 자연에 닿아 있다. 그렇다면 인간의 목적은 무엇이 되는 것이 아니라, 원래의 자기로 돌아가는 것이다. 나는 이것을 깨달음이라 부른다. 새로운 무엇을 얻는 것이 아니라, 이미 가진 것을 알아보는 것. 램프는 처음부터 내 손에 있었다.

OpenAI, 아스트라급 성능의 GPT-4.1 솔 깜짝 공개 2024년 9월 30일, OpenAI가 새로운 AI 모델 GPT-4.1 솔(Sol)을 공개하며 AI 업계에 또 한 번 충격을 안겼습니다. 당초 예정되었던 아스트라(Astra) 모델 대신 출시된 이번 모델은 안전성 문제로 아스트라 출시가 연기되면서 급하게 선보인 대체재처럼 보였지만, 실제 성능은 예상을 뛰어넘었습니다. GPT-4.1 솔은 벤치마크 테스트에서 아스트라 모델보다 단 1점 낮은 점수를 기록하며 사실상 동급의 성능을 입증했습니다. 더욱 놀라운 것은 가격입니다. 아스트라 대비 10분의 1 수준의 비용으로 거의 동일한 성능을 제공하며, 클로드 소넷과 같은 가격대를 형성했습니다. 여기에 캐시 할인이 최대 95%까지 적용되어 장시간 대화를 이어갈 때 비용 효율성이 극대화됩니다. 같은 내용을 반복해서 전송할 때마다 발생하는 중복 비용을 대폭 줄여주는 이 기능은 실사용자들에게 큰 호응을 얻고 있습니다. 실제 사용 후기를 살펴보면 코딩 작업에서는 아스트라와 별다른 차이를 느끼기 어렵지만, 시각적 프론트엔드나 3D 작업에서는 프롬프트만 정교하게 입력하면 만족스러운 결과물을 얻을 수 있습니다. 아스트라의 압도적 성능에 익숙해진 사용자들에게는 다소 평범하게 느껴질 수 있지만, 가격 대비 성능비는 충분히 경쟁력 있는 수준입니다. 요금제 대폭 개편, 프로 200 사용량 반토막 논란 GPT-4.1 솔 출시와 함께 OpenAI는 요금제 구조를 전면 개편했습니다. 기존 플러스 요금제를 1로 기준했을 때, 100달러 요금제는 5배, 200달러 요금제는 20배의 사용량을 제공했습니다. 그러나 이번 개편으로 200달러 프로 요금제의 사용량이 20배에서 10배로 절반이 줄어들며 기존 구독자들의 거센 반발을 샀습니다. 이에 대응해 OpenAI는 아스트라를 제외한 솔, 루나, 테라 등 하위 모델들의 API 가격을 절반으로 인하했습니다. 실질적으로는 아스트라가 아닌 다른 모델을 사용할 경우 사용량 변화가 거의 없도록 조정한 셈입니다. 또한 기존 200달러 구독자들에게는 보상 차원에서 62,500 크레딧을 지급했는데, 이는 달러가 아닌 크레딧 단위로 환산하면 약 2,500달러, 즉 프로 200 요금제 1년치에 해당하는 금액입니다. 이러한 보상 조치 덕분에 초기의 거센 반발은 어느 정도 수그러든 상태입니다. 새롭게 공개된 F 500 요금제는 플러스 대비 무려 25배의 사용량을 제공하며, 울트라 패스트 기능을 통해 작업 속도를 8배까지 향상시킬 수 있습니다. 다만 일반 사용자에게는 과도한 스펙으로 평가받고 있으며, 대규모 프로젝트나 기업용 작업에 적합한 요금제로 보입니다. 28일 연속 업데이트 이벤트, 매일 새로운 변화 OpenAI는 이번 주부터 28일 동안 매일 하나씩 개선사항을 발표하겠다는 파격적인 이벤트를 시작했습니다. 업데이트를 제공하지 못한 날에는 모든 사용자의 사용량을 초기화해준다는 약속까지 걸면서 자신감을 드러냈습니다. 첫째 날에는 아스트라와 솔의 기본 응답 속도가 약 50% 향상되었습니다. 초당 30토큰에서 50토큰으로 증가하며 타이핑 속도가 눈에 띄게 빨라진 것입니다. 이는 마치 한글 타자 속도가 300타에서 500타로 향상된 것과 같은 체감 효과를 제공합니다. 둘째 날에는 코덱스에 오토 리뷰(Auto Review) 기능이 추가되었습니다. 이 기능은 AI가 작업을 수행하는 동안 또 다른 AI가 감시자 역할을 하며, 사용자가 요청하지 않은 불필요한 행동이나 오류를 실시간으로 점검합니다. 일종의 품질 관리 시스템으로, 사용자가 프롬프트에 명시하지 않은 이상한 행동을 사전에 차단하는 역할을 합니다. 게다가 이 기능이 무료로 제공되면서 모든 사용자가 혜택을 누릴 수 있게 되었습니다. ChatGPT 닷츠와 스페이스, 24시간 일하는 AI 비서 등장 OpenAI의 개발자 이벤트 데브데이에서 공개된 ChatGPT 닷츠(Dots)는 24시간 작동하는 AI 비서로, 사용자가 컴퓨터나 스마트폰을 꺼도 백그라운드에서 계속 작업을 수행합니다. 닷츠는 자체 컴퓨터와 브라우저를 보유하고 있어 사용자가 잠든 사이에도 지시받은 작업을 묵묵히 처리합니다. 닷츠의 활용 사례는 다양합니다. 이메일과 구글 드라이브 접근 권한을 부여하면 불필요한 구독 서비스를 찾아내 해지하거나, 고객센터와 문자 대화를 처음부터 끝까지 대신 진행해 환불을 받아내기도 합니다. 심지어 환불이 어렵기로 악명 높은 어도비 같은 서비스도 성공적으로 처리한 사례가 보고되었습니다. OpenAI CEO 샘 알트먼은 닷츠를 "지금까지 가장 좋아하는 OpenAI 제품"이라고 극찬했습니다. 아쉽게도 닷츠는 20달러 플러스 요금제 사용자는 이용할 수 없으며, 프로(200달러), 비즈니스, 프리미엄, 엔터프라이즈 요금제 가입자만 사용할 수 있습니다. 다행히 이번에는 한국에서도 정식 지원되며, 오히려 유럽이나 영국, 스위스 등에서는 서비스가 제한됩니다. 구글 제미나이 4 아르곤, 죽지 않았다 한동안 조용했던 구글이 제미나이 4 아르곤(Gemini 4 Argon)이라는 강력한 모델을 들고 나타났습니다. 현재는 미국 정부와 사이버 보안 담당자에게만 순차적으로 제공되고 있으며, GPT-4 아스트라와 동일한 벤치마크 점수를 기록했습니다. 더욱 놀라운 것은 작업 비용이 아스트라 대비 40% 저렴하다는 점입니다. 제미나이 4 아르곤은 여러 벤치마크 테스트에서 연속 1위를 차지하며 기술력을 입증했습니다. 실제 적용 사례로는 구글 서버 메모리 300TB를 절약한 것이 대표적입니다. 이는 노트북 램 기준으로 약 19,000대에 해당하는 엄청난 용량으로, AI가 스스로 실행 기록을 분석해 불필요한 부분을 찾아내고 최적화한 결과입니다. 벤치마크 점수만으로는 실제 성능을 가늠하기 어렵지만, 이러한 구체적 사례들은 제미나이 4 아르곤의 실용성을 충분히 입증하고 있습니다. 클로드 vs OpenAI, 실제 사용량 5배 차이 논란 세미 어낼리시스(Semi Analysis)라는 회사가 흥미로운 조사 결과를 발표했습니다. AI 구독 서비스를 한도까지 사용한 뒤 토큰을 API 요금으로 역산해보니, 클로드가 OpenAI보다 실제로 5배 정도 많은 사용량을 제공한다는 것입니다. 심지어 20달러짜리 클로드 프로 요금제가 100달러짜리 OpenAI 프로보다 더 많은 사용량을 제공하는 경우도 있었습니다. 다만 최신 모델인 아스트라와 페이블을 비교하면 OpenAI가 약간 더 많은 사용량을 제공합니다. 실제 사용자들의 체감도 이와 일치하는데, 클로드의 오퍼스 3.5를 메인으로 사용할 경우 페이블을 거의 쓰지 않아도 될 만큼 사용량이 넉넉하다는 후기가 많습니다. 심지어 200달러 요금제에서 100달러로 다운그레이드한 사용자도 동일한 작업량을 소화하면서 한도에 걸리지 않았다는 증언이 있습니다. 이러한 분석이 사실이라면, 클로드는 오퍼스 3.5를 메인으로, OpenAI는 아스트라 전용으로 사용하는 것이 가장 효율적인 전략일 수 있습니다. 안드레 카파시가 공개한 AI 결과물 가독성 향상 팁 OpenAI 창립 멤버이자 테슬라 AI 책임자를 역임했으며 현재는 클로드에서 활동 중인 안드레 카파시가 AI 응답 품질을 획기적으로 개선하는 방법을 공개했습니다. 클로드 코덱스든 ChatGPT든 사용하면 할수록 응답이 장황해지고 읽기 어려워지는 문제를 해결하는 방법입니다. 그가 제안한 것은 ASD STE 100이라는 통제 언어 규칙을 프롬프트에 적용하는 것입니다. 이는 항공기 정비사들이 설명서를 작성할 때 사용하는 간단한 기술 영어로, 복잡한 개념을 명확하고 간결하게 전달하기 위해 개발되었습니다. 이 규칙에는 금지 단어 리스트와 치환 단어 리스트가 포함되어 있어, AI가 불필요하게 복잡한 표현을 사용하는 것을 방지합니다. 놀랍게도 이 방법은 영어뿐 아니라 한국어에도 효과적으로 적용됩니다. 실제로 5일간 24개 작업에 적용한 사용자는 거의 모든 작업에서 응답 품질이 눈에 띄게 향상되었다고 보고했습니다. AI가 복잡하고 장황하게 설명하는 대신 핵심을 간결하게 전달하게 되어, 사용자가 결과물을 이해하고 활용하는 데 드는 시간이 크게 줄어듭니다. AI 비용 하락으로 새로운 활용법 등장 AI 사용 비용이 급격히 낮아지면서 새로운 활용 방식들이 등장하고 있습니다. 클로드 오퍼스 3.5 같은 고성능 모델도 100달러 요금제로 하루 종일 사용해도 한도에 걸리지 않을 만큼 여유로워졌습니다. 이에 따라 단순 텍스트 응답 대신 HTML 웹페이지 형태로 결과물을 받는 방식이 주목받고 있습니다. 안드레 카파시는 복잡한 개념을 설명할 때 텍스트보다 HTML 웹페이지로 받는 것이 훨씬 이해하기 쉽고 효율적이라고 강조했습니다. 더 나아가 AI에게 맞춤형 설명 영상을 제작하도록 지시하면, 잠시 기다리는 동안 완성된 영상을 받아볼 수 있습니다. 실제로 영상 편집 작업을 프리미어 프로 없이 전적으로 AI만으로 처리하는 사례도 증가하고 있습니다. 로컬에서 작동하는 음성 모델인 크랭(Crang) 같은 도구를 활용하면 내레이션까지 자동으로 추가할 수 있어, AI가 기획부터 편집, 음성까지 모든 과정을 담당하는 완전 자동화 영상 제작이 가능해졌습니다. 이러한 변화는 AI가 단순 텍스트 생성 도구에서 종합 콘텐츠 제작 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여줍니다. AI 시장 경쟁 가속화, 사용자 선택의 폭 넓어져 OpenAI의 공격적인 업데이트와 요금제 개편, 구글의 제미나이 4 아르곤 등장, 클로드의 넉넉한 사용량 제공 등 주요 AI 기업들 간의 경쟁이 본격화되고 있습니다. 이러한 경쟁 구도는 결국 사용자에게 유리하게 작용하고 있습니다. 더 낮은 가격에 더 나은 성능을 제공받을 수 있게 되었으며, 각 서비스의 특성에 맞춰 용도별로 선택할 수 있는 폭도 넓어졌습니다. 향후 28일간 매일 이어질 OpenAI의 업데이트, 구글의 제미나이 4 아르곤 대중 공개 여부, 클로드의 추가 개선 등 AI 시장의 변화는 계속될 전망입니다. 사용자 입장에서는 각 서비스의 장단점을 파악하고, 작업 특성에 맞는 최적의 조합을 찾는 것이 중요해졌습니다. AI 기술의 민주화가 빠르게 진행되면서, 이제는 누구나 합리적인 비용으로 최첨단 AI 도구를 활용할 수 있는 시대가 열리고 있습니다.

색깔과 음악은 당신 머릿속에만 존재합니다 우리가 보는 빨간색은 정말 그 대상에 존재하는 것일까요? 철학은 이 당연해 보이는 질문에 놀라운 답을 제시합니다. 색깔이란 대상 자체에 있는 것이 아니라, 빛이 물체 표면에 반사되어 우리 뇌가 인식하는 신호의 방식입니다. 빨간색이 그 사과에 있는 것이 아니라, 우리 뇌가 특정 파장의 빛을 해석하는 방식일 뿐입니다. 음악도 마찬가지입니다. 아름다운 선율은 실제로는 공기 밀도의 변화를 우리 뇌가 해석한 결과입니다. 만약 절대자가 존재한다면, 그가 우리에게 특정 주파수를 음악이라는 형태로 행복하게 느끼도록 설계했다는 것이 더 정확한 표현입니다. 이는 현대 인지과학이 증명한 사실이며, 수천 년 전 철학자들이 이미 통찰했던 진실입니다. 이것은 파이프가 아니다, 르네 마그리트의 철학적 메시지 벨기에 화가 르네 마그리트는 1920년대 파이프를 그려놓고 "이것은 파이프가 아니다"라는 문구를 덧붙였습니다. 사람들은 당연히 혼란스러워했지만, 마그리트의 답변은 명쾌했습니다. 이것은 파이프를 그린 그림이지, 파이프 그 자체가 아니라는 것입니다. 이 작품은 인식론의 핵심 화두를 담고 있습니다. 실제 대상과 그것의 모형, 그리고 그것을 인식하는 주관인 '나'라는 세 가지 요소가 존재합니다. 우리는 실제 대상을 직접 보는 것이 아니라, 우리의 시각 기관에 인식된 대상의 표상을 보는 것입니다. 강의실에서 강연자를 본다고 생각하지만, 철학적으로는 각자의 인식 속에 재구성된 강연자를 보고 있는 셈입니다. 북극성을 볼 때 우리가 실제로 보는 것 밤하늘의 북극성을 올려다볼 때, 우리는 북극성을 보고 있다고 생각합니다. 하지만 철학자들은 전혀 다르게 생각합니다. 북극성이 발한 빛은 수십만 년 전에 출발했고, 그 긴 시간 동안 우주를 가로질러 우리 눈에 도달합니다. 지금 우리가 보는 북극성은 수십만 년 전의 모습이며, 현재 실제 북극성의 모습은 알 수 없습니다. 시간이라는 매개가 개입되면서, 북극성은 저 하늘이 아니라 우리 머릿속에 존재하게 됩니다. 가까이 있는 대상도 마찬가지입니다. 우리에게는 대상 자체를 있는 그대로 인식할 수 있는 능력이 없습니다. 슬프지만 이것이 인식론이 밝혀낸 진실입니다. 플라톤의 동굴에서 시뮬레이션 가설까지 플라톤은 동굴의 비유를 통해 인간의 인식 한계를 설명했습니다. 우리는 실제를 보는 것이 아니라 동굴 벽에 비친 그림자를 보며, 실제를 향해 있는 것이 아니라 그림자가 있는 벽을 향해 앉아 있습니다. 데카르트는 한 걸음 더 나아가 "1+1=2"라는 확실해 보이는 진리조차 악마가 우리 머릿속을 조작한 결과가 아닌지 의심했습니다. 현대 철학에서는 이것이 시뮬레이션 가설로 발전했습니다. 우리 모두가 어딘가에서 뇌에 무언가를 연결한 채 잠들어 있고, 지금 경험하는 모든 것이 프로그램된 허상일 수 있다는 것입니다. 일론 머스크도 언급한 이 가설의 핵심은, 실제 현실과 완벽한 시뮬레이션을 구별할 방법이 없다는 점입니다. 김밥을 먹을 때의 오감을 뇌에 직접 입력할 수 있다면, 실제로 김밥을 먹는 것과 구별이 불가능합니다. 두 상황은 엄밀하게 구별할 수 없으며, 이것이 인식론적 비관론이 제기하는 근본적인 문제입니다. 콜라인 줄 알고 마신 흑맥주의 교훈 한 철학자의 에세이는 인식의 작동 방식을 명확히 보여줍니다. 운동하고 들어온 아들이 아버지가 놓아둔 검은색 잔의 음료를 콜라로 착각하고 마셨는데, 실제로는 흑맥주였습니다. 이때 놀라운 현상이 발생합니다. 콜라 맛도, 흑맥주 맛도 아닌, 아무 맛도 느껴지지 않는 짧은 순간이 존재합니다. 이 순간 뇌는 데이터를 검색합니다. 예상했던 콜라가 아니라는 것을 확인하고, 이것이 무엇인지 찾아내는 과정을 거칩니다. 흑맥주라는 것을 파악한 후에야 비로소 흑맥주 맛을 느끼게 됩니다. 맛을 느끼고 나서 그것이 무엇인지 아는 것이 아니라, 그것이 무엇인지 알고 나서 맛을 느끼는 것입니다. 현대 인지과학은 실험을 통해 철학자들의 이러한 통찰이 옳다는 것을 증명하고 있습니다. 우리의 인식은 놀라울 정도로 창의적이고 주관적이며, 상상력이 풍부합니다. 깜깜한 방에서 세상을 아는 법, 진화론적 인식론 그렇다면 우리는 완전히 허상 속에 살고 있는 것일까요? 인식론적 낙관론은 다른 답을 제시합니다. 깜깜한 방에 들어간 상황을 상상해보겠습니다. 빛이 전혀 없어 방의 모양을 알 수 없지만, 우리는 모형을 만듭니다. 둥글 것이라 상상할 수도, 네모나거나 삼각형이라 생각할 수도 있습니다. 실제 방의 구조와 우리가 상상한 모형 사이에는 차이가 있지만, 계속 더듬고 탐색하면서 시행착오를 거듭하면 점차 실제에 근접하게 됩니다. 뾰족한 각이 발견되면 원형이 아니라는 것을 알게 되고, 이런 과정을 통해 우리의 인식은 실제를 점점 더 정확하게 모사하게 됩니다. 진화론적 인식론은 더 강력한 논거를 제시합니다. 우리가 생존을 위해 진화한 존재라는 점이 핵심입니다. 만약 우리의 인식이 완전히 허상이라면 인류는 이미 멸종했을 것입니다. 빨간색이 우리 머릿속에만 있더라도, 그 빨간색과 실제 대상 사이에는 함수적 관계가 존재합니다. 이것은 낭설이 아닙니다. 칼에 베였을 때 맑은 물이 나오는 것과 빨간 피가 나오는 것을 우리가 다르게 인식하는 것은 생존에 필수적입니다. 중요한 것은 순서입니다. 아프고 나서 빨간색을 보는 것이 아니라, 빨간색을 보고 나서 아픔을 느낍니다. 이러한 인식 체계는 진화적 정보를 제공하며, 우리의 생존을 도왔습니다. 왜 철학을 해야 하는가 철학을 몰라도 와인을 마시고 음악을 듣고 행복할 수 있습니다. 오히려 철학을 하면 와인 맛이 없어지고 음악이 행복하게 들리지 않을 수도 있습니다. 그럼에도 우리가 철학을 하는 이유는 풀리지 않는 질문들이 존재하기 때문입니다. 우리의 뇌는 신체와 분리되어 있지 않습니다. 혀, 손, 발과 같은 감각기관들과 상호작용하면서 세계를 인식합니다. 철학자들이 생각하는 것처럼 뇌만 고립되어 자극을 받는 것이 아니라, 신체 전체가 환경과 상호작용하는 과정에서 인식이 형성됩니다. 이러한 복합적인 교차 검증을 통해 우리의 주관적 인식은 완전히 주관적이지만은 않게 됩니다. 시행착오를 거듭하며 오류를 발견하고 수정하는 과정을 통해, 우리의 인식은 실제에 근사하게 됩니다. 이것이 인식론이 제시하는, 절망과 희망 사이의 균형입니다.

1인 창업자가 6개월 만에 1000억 원 규모로 회사를 매각하다 이스라엘의 창업자 발자 마오르가 만든 베이스44는 창업 6개월 만에 8천만 달러, 우리 돈으로 약 1000억 원에 매각되었습니다. 더욱 놀라운 사실은 이 회사가 처음부터 거대한 조직으로 시작한 것이 아니라, 창업자의 사이드 프로젝트로 시작했다는 점입니다. AI를 활용해 코딩 지식 없이도 프로그램을 만들 수 있는 서비스를 출시한 지 3주 만에 1만 명의 사용자를 확보했고, 6개월 만에 25만 명까지 성장했습니다. 이 사례가 시사하는 바는 명확합니다. 이제는 혼자서도 과거보다 훨씬 큰 규모의 사업을 만들 수 있는 시대가 되었다는 것입니다. 개발은 AI가, 디자인도 AI가, 광고 제작과 고객 상담까지 AI가 처리하는 구조가 현실이 되고 있습니다. 실제로 미국 업워크의 2026년 조사에 따르면, 전문 지식 노동자 중 프리랜서 비율이 1년 만에 28%에서 38%로 급증했습니다. 기업들도 정규직 대신 특정 문제를 해결하는 전문가를 찾는 추세가 강화되고 있습니다. 7위 - AI 트레이닝 전문가, AI를 가르치는 사람이 필요한 이유 AI가 점점 똑똑해지는 시대에 오히려 사람의 전문성이 더욱 중요해지고 있습니다. AI가 법률, 의료, 회계와 같은 전문 영역에서 제대로 작동하려면 해당 분야를 실제로 아는 사람이 AI를 훈련시켜야 합니다. 예를 들어 법률 AI가 계약서를 평가하려면 실제 변호사가 AI의 답변을 검토하고, 틀린 내용을 수정하며, 좋은 답변의 기준을 제시해야 합니다. 최근 미국에서는 전직 기업 법무 책임자가 개인 법률 사업을 운영하면서 주당 20~30시간을 AI 훈련 업무에 투자하는 사례가 등장했습니다. 업워크에서도 데이터 라벨링 관련 수요가 전년 대비 크게 증가했습니다. 흥미로운 점은 이런 업무가 단순 데이터 입력이 아니라, 의사, 회계사, 마케터, 개발자 등 전문 지식을 가진 사람이 AI를 가르치는 고도화된 전문 업무로 발전하고 있다는 것입니다. 한국에서는 이를 전문직 종사자를 대상으로 한 AI 활용 교육 사업으로 발전시킬 수 있습니다. 6위 - 프랙셔널 전문가, 필요한 만큼만 전문성을 파는 새로운 직업 프랙셔널 전문가란 한 회사에 정규직으로 소속되지 않고, 여러 회사에 필요한 만큼만 전문성을 제공하는 형태입니다. 예를 들어 마케팅 총괄이 필요한 회사가 있지만 연봉 1억 원을 주고 CMO를 채용하기 부담스러운 경우, 한 명의 프랙셔널 CMO가 4~5개 회사의 마케팅을 동시에 맡는 방식입니다. 월요일에는 A사에서, 화요일에는 B사에서 CMO 역할을 수행하는 구조입니다. 미국에서는 이 형태가 단순 프리랜서를 넘어 하나의 독립적인 직업 형태로 자리잡고 있습니다. 업워크 조사에서 기업 리더의 77%가 AI 때문에 오히려 전문적인 프랙셔널 인력이 더 필요해지고 있다고 답했습니다. AI가 실행 업무를 대신할수록 무엇을 해야 하는지 결정할 사람의 가치가 올라가기 때문입니다. 이 사업의 장점은 재고도, 직원도 필요 없고, 고객 3~5명만 확보해도 사업이 성립한다는 점입니다. 같은 능력이라도 단순 대행사가 아닌 프랙셔널 전문가로 포지셔닝하면 월 300만 원 수준의 안정적인 수익 구조를 만들 수 있습니다. 5위 - 니치 미디어, 특정 고객 1만 명을 모으는 콘텐츠 사업 미국에서는 뉴스레터 시장이 다시 급성장하고 있습니다. 비하이브에 따르면 2025년 플랫폼 내 유료 구독 매출이 전년 대비 138% 증가했습니다. 중요한 변화는 과거처럼 많은 사람이 보는 콘텐츠를 만들어 광고를 붙이는 방식이 아니라, 아주 특정한 사람 1만 명을 모아서 수익을 창출하는 방식으로 전환되고 있다는 점입니다. AI를 사용하는 변호사만 보는 뉴스레터, 인플루언서 사업자만 보는 뉴스레터, 네이버 쇼핑몰 사업자만 보는 뉴스레터처럼 매우 좁은 타겟을 대상으로 합니다. 수익 모델도 다양합니다. 유료 구독, 광고, 스폰서십, 어필리에이트, 교육, 커뮤니티 등 여러 방법을 조합할 수 있습니다. 미국의 이메일 마케팅 시장만 해도 2026년 광고 지출 규모가 약 138억 달러, 한화로 18조 원에 육박했습니다. 수만 명의 팔로워가 필요한 것이 아니라 좁은 문제를 가진 1000명만 확보해도 충분합니다. 한국에서도 자영업자를 위한 AI 매거진, 1인 사업자를 위한 해외 비즈니스 매거진 같은 채널을 만들어 콘텐츠, 뉴스레터, 교육, 커뮤니티 구조로 수익화할 수 있습니다. 4위 - 홈서비스 리드 생성, 지역 업체에 고객을 연결하는 사업 미국에서 홈서비스 시장은 생각보다 훨씬 거대합니다. 배관, 에어컨, 전기, 지붕, 청소, 해충 방제 같은 서비스는 평범해 보이지만 모든 사람에게 필요한 분야입니다. 최근 미국에서는 사모펀드까지 HVAC, 수영장 관리, 차고문 같은 회사를 인수하고 있습니다. 사라지지 않는 수요가 있기 때문입니다. 사람들은 계속 청소가 필요하고, 에어컨과 배관 정비가 필요하며, 이 업종들은 AI에 대체되지 않습니다. 여기서 1인 사업자가 노리는 것은 직접 배관을 고치는 것이 아니라 이런 사업자들에게 고객을 찾아주는 리드 제너레이션입니다. 2026년 미국 로컬 서비스 검색 조사에서는 검색어 합계가 약 350만 회에 달했고, 그중 63%가 내 주변 업체를 찾는 검색이었습니다. 그런데 미국 홈서비스 사업자 중 64%는 아직도 사장이 직접 마케팅을 담당합니다. 여기서 기회가 생깁니다. 특정 도시의 루핑, HVAC, 배관 업체를 골라 광고를 돌려주고, 랜딩 페이지를 만들어주며, AI로 전화를 받고 예약까지 해주는 서비스를 제공하는 것입니다. 월 대행료나 예약 한 건당 수수료를 받을 수 있습니다. 한국에서는 청소 업체, 배관공, 인테리어 업체 같은 기술직 사업체를 대상으로 메타 광고나 네이버 광고를 대행하고, 웹사이트를 만들어주며, AI로 전화 응대와 예약을 처리하는 서비스로 실행할 수 있습니다. 3위 - AI 광고 콘텐츠 스튜디오, 영상 광고 시장의 폭발적 성장 미국 광고 시장에서 가장 빠르게 성장하는 영역 중 하나가 영상 광고 시장입니다. IAB는 미국 디지털 영상 광고 시장이 2026년 기준 770억 달러, 한화로 100조 원이 넘을 것으로 전망합니다. 업워크에서도 AI 영상 생성 및 편집 관련 수요가 전년 대비 329% 증가했습니다. 기업들이 광고 소재를 엄청나게 많이 필요로 하기 때문입니다. 과거에는 광고 영상 하나를 만들려면 모델 섭외, 스튜디오 대여, 촬영, 편집이 필요했지만, 지금은 AI로 모든 문제를 해결할 수 있습니다. AI로 목소리를 만들고, 이미지를 생성하며, 영상 제작도 간편해졌습니다. GPT, 클로드, 픽스베르스 등을 잘 활용하면 혼자서도 하루에 수십 개의 광고 소재를 만들 수 있습니다. AI 크리에이티브 팩토리 같은 사업을 시작해 쇼핑몰 하나를 고객으로 확보하고, 매달 광고 영상 30개를 만들어주며 월 200만~500만 원을 받을 수 있습니다. 잘 팔리는 영상 포맷을 찾으면 같은 구조로 계속 복제해서 제작하고, 나중에는 AI와 외주 인력으로 제작량을 100~200개까지 늘려 수십 개 업체를 관리할 수 있습니다. 2위 - 마이크로 SaaS, 작은 문제를 해결하는 구독 소프트웨어 SaaS는 매달 돈을 내고 사용하는 소프트웨어를 의미합니다. 마이크로 SaaS는 아주 작은 문제 하나만 해결하는 소프트웨어입니다. 부동산 중개업자가 상담 내용을 자동으로 정리해주는 프로그램, 유튜브 영상에서 자동으로 쇼츠를 뽑아주는 프로그램, 식당 리뷰에 AI가 자동으로 답변해주는 프로그램 같은 것들입니다. 과거에는 이런 서비스를 개발하려면 개발자가 필수였지만, 지금은 커서, 버블, 레플릿, 클로드 같은 도구들이 등장하면서 개발자가 아니어도 프로그램을 만드는 장벽이 급격히 낮아졌습니다. 앞서 언급한 베이스44도 대표적인 사례입니다. 물론 대규모 매각까지 가지 않더라도 마이크로 SaaS의 진짜 매력은 반복 매출에 있습니다. 100명이 월 5만 원을 내면 월 500만 원, 1000명이 내면 월 5000만 원의 안정적인 수익을 만들 수 있습니다. 소프트웨어는 한 번 만들어 놓으면 계속 사용할 수 있다는 점이 가장 큰 메리트입니다. 베이스44에서 흥미로운 점은 성공 이유가 단순히 코딩을 잘해서가 아니었다는 것입니다. 창업자가 제품을 만드는 과정을 링크드인과 X에 계속 공개했고, 이를 보고 사람들이 모여들면서 입소문이 났습니다. AI 발전으로 제품 만들기는 쉬워졌지만, 누구나 만들 수 있기 때문에 제품도 많아졌습니다. 이제 중요한 것은 고객을 찾고, 고객의 문제를 정의하며, AI로 그 문제를 해결하고, 이를 알리는 마케팅 능력입니다. 제품을 홍보하는 능력이 어느 때보다 중요해진 시대입니다. 1위 - 버티컬 AI 자동화, 특정 업종의 문제를 해결하는 사업 버티컬 AI 자동화는 AI 오토메이션이라고도 불리며, 미국에서 가장 주목받는 1인 사업 모델입니다. 과거 유행했던 일반적인 AI 자동화 대행사와는 다릅니다. 특정 업종의 특정 문제 하나를 AI로 해결하는 사업입니다. 예를 들어 청소 업체가 광고로 고객 문의를 받았는데 직원이 전화를 늦게 받으면 고객은 바로 다른 업체에 전화합니다. 매출이 사라지는 순간입니다. 이때 광고 문의가 들어오는 순간 AI가 다시 전화를 걸어 고객 상황을 물어보고, 견적 상담 일정을 잡고, CRM에 저장하며, 고객에게 문자까지 보내주는 시스템을 만드는 것입니다. AI 자동화 구축비 300만 원, 월 관리비 100만 원으로 총 400만 원의 수익을 창출할 수 있습니다. 업워크에서도 AI 자동화 및 도입 관련 수요가 전년 대비 178% 증가했고, 챗봇 개발, 메이크, 재피어 같은 자동화 도구에 대한 수요도 계속 증가하고 있습니다. 중요한 것은 기술이 아닙니다. AI 자동화를 파는 것이 아니라 시간에 놓친 상담 고객을 다시 예약으로 만들어주는 시스템을 파는 것입니다. 이 순간부터는 AI를 파는 것이 아니라 돈을 벌어주는 시스템을 파는 사업이 됩니다. 7가지 사업의 공통점, 실행의 시대가 왔다 오늘 소개한 일곱 가지 사업을 다시 보면 재미있는 공통점이 있습니다. 대부분 사무실도 필요 없고, 재고도 필요 없으며, 처음부터 직원을 채용할 필요도 없습니다. AI가 등장하면서 한 사람이 할 수 있는 일의 범위가 과거보다 훨씬 커졌습니다. 앞으로는 어떤 회사에 취업할 것인가보다 한 사람이 AI를 활용해 어떤 사업을 할 수 있는가가 더욱 중요해질 것입니다. 제품이나 서비스를 만드는 비용은 극단적으로 낮아졌습니다. 이제는 이런 아이디어를 가지고 어떻게 실행하고, 어떻게 홍보할 것인가가 핵심입니다. 생각만 하지 말고 작게라도 시작하는 것, 그것이 AI 시대 1인 창업의 가장 중요한 출발점입니다.

온라인 쇼핑몰을 운영하다 보면 상세페이지 제작에 많은 시간과 비용을 투자합니다. 그런데 한 번쯤 의문을 가져봐야 합니다. 과연 지금까지 만들어온 이미지 중심의 긴 상세페이지가 AI 시대에도 여전히 유효한 방식일까요? 검색엔진과 AI가 발전하면서 상품 정보를 읽고 이해하는 방식이 근본적으로 바뀌고 있는 지금, 상세페이지도 새로운 패러다임이 필요한 시점입니다. AI는 이미지 상세페이지를 제대로 읽지 못합니다 많은 판매자들이 착각하는 부분이 있습니다. AI가 이미지를 읽을 수 있다는 사실 때문에 기존의 이미지 상세페이지로도 충분하다고 생각하는 것입니다. 물론 AI는 이미지 인식 기술을 갖추고 있습니다. 하지만 통으로 된 긴 상세페이지 이미지를 일일이 텍스트로 변환해서 읽어주지는 않습니다. 현재 대부분의 온라인 쇼핑몰 상세페이지는 하나의 긴 이미지 파일로 구성되어 있습니다. 모바일 비중이 늘어나면서 모바일에 최적화된 세로형 이미지를 사용하고, 중간중간 GIF 애니메이션을 삽입해 동적인 느낌을 주기도 합니다. 하지만 이러한 방식은 검색엔진 최적화 관점에서는 치명적인 약점을 갖고 있습니다. 아무리 좋은 상품 정보가 담겨 있어도 이미지 안에 갇혀 있다면 검색엔진은 그 내용을 제대로 파악할 수 없기 때문입니다. 일방적인 정보 전달 방식의 한계 기존 상세페이지의 또 다른 문제는 지나치게 길고 일방적이라는 점입니다. 스크롤을 끝없이 내려야 하는 긴 이미지는 사용자 경험 측면에서도 결코 이상적이지 않습니다. 특히 모바일 환경에서는 더욱 그렇습니다. 사용자가 원하는 정보를 빠르게 찾기 어렵고, 필요한 부분만 선택적으로 확인하기도 힘듭니다. 소비자들의 쇼핑 패턴도 변화하고 있습니다. 과거처럼 상세페이지를 처음부터 끝까지 꼼꼼히 읽는 사람은 많지 않습니다. 필요한 정보를 빠르게 찾아 확인하고, 비교하고, 결정하는 방식으로 변화했습니다. 이러한 소비자의 행동 패턴을 고려하면 상세페이지도 더 스마트하고 상호작용이 가능한 형태로 진화해야 합니다. 대형 오픈마켓의 기술적 제약 그렇다면 왜 아직까지 많은 쇼핑몰들이 이미지 중심의 상세페이지를 고집할까요? 기술적 제약이 큰 이유입니다. 대부분의 대형 오픈마켓에서는 보안과 안정성을 이유로 상세페이지 에디터에서 외부 자바스크립트나 복잡한 CSS를 차단합니다. 판매자가 아무리 혁신적인 상세페이지를 만들고 싶어도 플랫폼의 제약 때문에 구현할 수 없는 경우가 많습니다. 이러한 제약은 판매자들이 할 수 있는 선택지를 크게 좁힙니다. 결국 가장 안전하고 확실한 방법인 이미지 업로드 방식을 선택할 수밖에 없는 것입니다. 하지만 자체 솔루션을 운영하는 쇼핑몰이라면 이야기가 달라집니다. 플랫폼의 제약에서 벗어나 더 다양하고 혁신적인 상세페이지 구현이 가능해집니다. HTML 기반 상세페이지의 가능성 새로운 접근 방식은 외부 HTML 파일을 업로드할 수 있도록 지원하는 것입니다. 이 방식을 사용하면 단순한 이미지 나열을 넘어 실제로 작동하는 애니메이션을 구현할 수 있고, 반응형 디자인을 통해 다양한 화면 크기에 최적화된 레이아웃을 제공할 수 있습니다. 무엇보다 중요한 것은 모든 상품 정보가 텍스트 형태로 존재하기 때문에 검색엔진이 내용을 완벽하게 이해하고 색인할 수 있다는 점입니다. 물론 이 방식에도 한계는 있습니다. HTML 코딩에 대한 기본적인 이해가 필요하다는 점입니다. 모든 판매자가 코딩을 할 수 있는 것은 아니기 때문에 접근성 면에서는 여전히 개선의 여지가 있습니다. 하지만 이는 기술 발전으로 충분히 해결할 수 있는 문제입니다. 노코드 편집 툴의 미래 궁극적인 해결책은 코딩 지식이 없어도 누구나 쉽게 사용할 수 있는 편집 툴을 제공하는 것입니다. 웹진 편집 툴처럼 직관적인 인터페이스를 통해 드래그 앤 드롭 방식으로 레이아웃을 구성하고, 텍스트와 이미지를 자유롭게 배치하며, 다양한 인터랙션 효과를 추가할 수 있다면 어떨까요? 판매자는 디자인과 콘텐츠에만 집중하고, 기술적인 부분은 툴이 자동으로 처리하는 것입니다. 이러한 노코드 방식의 상세페이지 편집 툴은 판매자에게는 자유로운 표현의 기회를, 소비자에게는 더 나은 쇼핑 경험을, 검색엔진에게는 이해하기 쉬운 구조화된 정보를 제공합니다. 세 가지 측면 모두를 만족시키는 이상적인 솔루션이 될 수 있습니다. 상세페이지 패러다임의 전환 상세페이지는 단순히 상품을 설명하는 공간이 아닙니다. 브랜드의 정체성을 전달하고, 소비자와 소통하며, 구매 결정에 영향을 주는 핵심적인 접점입니다. AI 시대에는 이 공간이 기계도 읽을 수 있고, 사람도 편하게 탐색할 수 있으며, 다양한 기기에서 최적화된 경험을 제공할 수 있어야 합니다. 이제는 상세페이지를 만드는 방식 자체를 다시 생각해봐야 할 때입니다. 이미지로 떼우는 것이 아니라 구조화된 정보로 구성하고, 일방적으로 보여주는 것이 아니라 상호작용할 수 있게 만들며, 고정된 레이아웃이 아니라 반응형으로 설계하는 것입니다. 기술적 제약 때문에 주저했던 혁신을 이제는 실행할 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다. 상세페이지의 미래는 단순히 보기 좋은 디자인을 넘어 지능적이고 유연하며 접근 가능한 형태로 나아가고 있습니다. 이러한 변화를 먼저 받아들이고 실행하는 쇼핑몰이 AI 시대의 경쟁에서 앞서갈 것입니다. 상세페이지 보기 : https://bnhshop.co.kr/shop/product/8

그동안 지속적인 x시리즈 개발로 미루어져 왔던 xPack CMS 솔루션이 Ver.1로 공식 런칭되었습니다. 시중에는 워드프레스나 WIX, 국내 오랜 역사를 가진 좋은 CMS 솔루션들이 있지만 막상 쓰려고 하니 무겁고 보안에 취약하고 복잡해서 편하게 쓰기가 힘들었던게 사실이었습니다. 그래서 x시리즈를 구상하면서 첫번째 프로젝트로 시작한 것이 CMS 솔루션이었습니다. 처음에는 AI 개발 수준도 초기 단계라 거의 시간 낭비 수준으로 힘들어 서너 차례 개발 중단 과정을 거치며 다시 시작하기를 거듭하며 이제 드디어 어느정도 완성도를 가지고 패키징하게 되었습니다. xPack CMS는 하나로 시작해서 중간에 두가지로 분리되어 각각의 특성을 살려 패키징화 되었습니다. 첫번째는 멀티테넌트 환경의 xPage 솔루션으로 퍼스널브랜딩에 초점을 맞추어 개발되었고, 또 하나는 xZine 솔루션으로 단독 도메인의 웹진, 매거진에 초점을 맞추어 개발이 되어 오늘 공식 런칭하게 된 것입니다. 두가지 모두 쇼핑몰 연동이 가능하고, 스킨보다 다양한 템플릿에 의한 확장에 중점을 두었습니다. 모두 AI 글쓰기, SEO, AEO, GEO 완벽 연동, SNS 계정 연동, 자동 포스팅 등 최신 기능이 대부분 적용되었습니다. 왠만한 기업 사이트의 경우 마음먹으면 컨텐츠 구축까지 하루이틀이면 수준 높은 작업이 가능할 정도니까 사이트 운영이 망설여지는 중소기업이나 프리랜서들의 검토를 권해드립니다. 작업기간 : 2026.10.04 ~ 10.05(주)킴스빈 https://kimsbean.co.kr

책장을 가득 채운 수많은 책들 사이에서 우리는 무엇을 찾고 있을까요? 어떤 이는 지식을, 어떤 이는 위안을, 또 어떤 이는 성공의 비법을 찾습니다. 장르도 분야도 다르고, 저자의 배경도 천차만별이지만, 그 모든 책들이 결국 하나의 방향을 가리키고 있다면 어떨까요? 바로 본질이라는 이름의 그 중심을 향해서 말입니다. 지식에 대한 갈증, 그리고 깨달음 많은 사람들이 책을 통해 자신의 부족함을 채우려 합니다. 특히 원하지 않았던 길을 걷게 된 이들, 학문적 깊이보다는 실무적 기술을 먼저 익혀야 했던 이들에게 책은 단순한 정보의 원천 이상의 의미를 가집니다. 그것은 일종의 보상심리이자, 스스로에게 증명하고 싶은 욕구의 발현입니다. 소설부터 역사, 철학, 종교를 넘나들고, 심리학과 뇌과학, 양자역학에서 영성과 마음공부까지, 심지어 자기계발서와 전문 분야 서적까지 섭렵하다 보면 어느 순간 깨닫게 됩니다. 분야는 다르지만 모두가 같은 이야기를 하고 있다는 사실을 말입니다. 표현은 다르고 접근 방식은 상이하지만, 결국 지향하는 방향은 하나였습니다. 본질이란 무엇인가 본질은 사물이나 현상의 가장 근본적인 성질을 의미합니다. 겉으로 드러난 형태나 일시적인 현상이 아니라, 그것을 그것답게 만드는 핵심적인 속성입니다. 신의 본질을 묻는다면 그것은 사랑이고, 영원이며, 불변입니다. 빛이자 소리이고, 무소부재하며 무한한 능력을 지닌 존재의 근원입니다. 자연의 본질을 살펴보면 순리와 순환, 그리고 끊임없는 성장이 보입니다. 계절은 돌고 돌며, 생명은 태어나고 자라고 사라지고 다시 태어납니다. 자연은 억지로 무언가를 만들어내지 않으며, 언제나 있는 그대로의 질서 속에서 완벽한 조화를 이룹니다. 그렇다면 그 사이에 존재하는 인간의 본질은 무엇일까요? 신과 자연의 속성을 모두 물려받은 존재인 인간은, 역설적이게도 탐욕과 자기중심성, 경쟁과 배척의 굴레에 스스로를 가두고 있습니다. 하지만 이것이 인간의 본질일 수는 없습니다. 오히려 본질에서 벗어난 상태, 왜곡된 모습일 뿐입니다. 본질에서 벗어난 것들의 운명 홍보와 마케팅 분야에서도 본질의 중요성은 명확하게 드러납니다. 진정성 없는 메시지, 자연의 순리를 거스르는 전략, 소비자의 본질적 욕구를 외면한 캠페인은 결국 실패로 돌아갑니다. 단기적으로는 성과를 낼 수 있을지 몰라도, 장기적으로는 반드시 배척받고 외면받게 됩니다. 성공에 대한 수많은 이론들도 마찬가지입니다. 자기 욕망의 충족만을 목표로 한 성공은 결코 진정한 행복으로 이어지지 않습니다. 건강에 관한 주장들 역시 인체의 본질적 균형과 자연의 원리를 무시한다면, 그것은 일시적인 효과에 그칠 뿐 지속가능한 해답이 될 수 없습니다. 제품이나 솔루션 개발에서도 동일한 원리가 적용됩니다. 사용자의 본질적 문제를 해결하지 못하는 기술은 아무리 혁신적으로 보여도 시장에서 외면받습니다. 겉으로 드러난 현상만 좇다가는 진짜 필요한 것을 놓치게 됩니다. 다양한 분야가 가리키는 하나의 진실 철학 서적은 존재의 의미를 묻고, 종교 경전은 신과 인간의 관계를 설명하며, 심리학은 마음의 작동 원리를 분석하고, 양자역학은 우주의 근본 구조를 탐구합니다. 언뜻 보면 전혀 다른 영역들이지만, 깊이 들어가면 모두 같은 지점을 향하고 있음을 발견하게 됩니다. 영성 서적에서 말하는 깨달음과 자기계발서에서 강조하는 진정한 성장은 결국 같은 목적지를 지향합니다. 비즈니스 전략서가 말하는 지속가능한 성공과 마음공부에서 이야기하는 내면의 평화 역시 본질적으로 연결되어 있습니다. 그것은 바로 본질과의 일치, 자연스러운 흐름과의 조화입니다. 본질로 돌아가는 길 수많은 책을 읽고 다양한 지식을 쌓는 과정은 결코 무의미하지 않습니다. 비록 깊이가 부족하고 단편적일지라도, 그 과정에서 우리는 하나의 중요한 진리를 발견하게 됩니다. 모든 지혜와 지식이 결국 본질이라는 하나의 핵심을 향해 수렴한다는 사실 말입니다. 본질에 부합하는 삶을 산다는 것은 무엇일까요? 그것은 사랑과 진정성을 바탕으로 하고, 자연의 순리를 존중하며, 자기중심성에서 벗어나 전체와의 조화를 추구하는 것입니다. 개인의 욕망 충족보다는 더 큰 가치를 지향하고, 경쟁과 배척이 아닌 상생과 성장을 선택하는 것입니다. 이러한 본질적 원칙은 개인의 삶에서뿐만 아니라 비즈니스, 창작, 관계, 모든 영역에 적용됩니다. 본질을 외면한 채 겉모습만 화려하게 꾸민다면, 그것은 모래 위에 지은 집과 같아서 결국 무너지고 맙니다. 반대로 본질에 충실하면, 비록 과정이 더디고 어려워 보일지라도 결국에는 진정한 성과와 지속가능한 행복에 이르게 됩니다. 결국 우리가 책을 통해, 경험을 통해, 삶을 통해 배워야 할 가장 중요한 교훈은 이것입니다. 본질을 찾고, 본질에 부합하며, 본질을 잃지 않는 것. 그것이 모든 분야, 모든 책, 모든 지혜가 공통적으로 전하려는 메시지입니다.

인공지능 기술이 단순한 도구를 넘어 우리의 업무 파트너로 진화하고 있습니다. OpenAI가 개최한 DevDay 2026에서는 이러한 변화를 가속화할 20개 이상의 혁신적인 기술과 서비스가 공개되었습니다. 이번 행사는 역대 최대 규모로 진행되었으며, ChatGPT, Codex, API 등 전 영역에 걸친 획기적인 발표가 이어졌습니다. 특히 사람과 AI가 협업하는 완전히 새로운 방식이 제시되면서, 창의성과 발견의 새로운 르네상스 시대가 열릴 것으로 기대됩니다. 능동적으로 작업하는 AI 에이전트, dots의 등장 DevDay 2026의 가장 주목받는 발표는 dots라는 이름의 AI 에이전트입니다. dots는 사용자를 대신해 지속적인 업무를 능동적으로 수행하는 에이전트로, OpenAI의 최신 모델인 GPT-6 Astra를 기반으로 합니다. 이 모델은 현재까지 개발된 OpenAI 모델 중 가장 뛰어난 지능을 자랑하며, 사용자의 의도를 정확하게 파악하여 작업을 수행합니다. dots 에이전트가 기존 AI 도구와 다른 점을 한눈에 비교 dots의 핵심은 각 에이전트가 전용 클라우드 컴퓨터를 갖추고 있다는 점입니다. 사용자가 연결을 허용한 애플리케이션 전반에서 작업할 수 있으며, 사용자가 목표를 제시하고 업무 범위를 설정하면 스스로 판단하여 작업을 시작합니다. 단순히 명령을 기다리는 수동적인 도구가 아니라, 주도적으로 업무를 진행하는 진정한 협업 파트너인 셈입니다. OpenAI는 향후 여러 dot이 팀을 이루어 함께 작업하는 시스템으로 발전시킬 계획입니다. dots는 Pro, Business Premium, Enterprise 요금제에서 사용할 수 있습니다. 강력해진 개발 환경, Codex의 진화 개발자들을 위한 도구도 대폭 개선되었습니다. Codex 클라우드는 개발 프로젝트를 클라우드 환경에서 관리할 수 있게 해주며, Codex CLI는 이제 음성 채팅을 지원합니다. 개발자는 타이핑 대신 목소리로 Codex에 직접 지시하고 작업을 시작할 수 있게 되었습니다. 새로운 에이전트 뷰에서는 여러 에이전트에게 업무를 분배하고, 동시에 진행되는 작업들의 상태를 한눈에 파악할 수 있습니다. 터미널 사용자 인터페이스도 전면 개편되어 복잡함을 줄이고 긴 작업 세션에서도 가독성을 유지합니다. 프롬프트 편집, 세션 재개, 워크트리 지원 등 일상적인 개발 워크플로를 개선하는 다양한 기능이 추가되었습니다. 특히 코드 리뷰 기능과 Codex Security Cloud는 코드의 품질과 보안을 동시에 관리할 수 있게 해줍니다. API 측면에서는 Decisions API와 Agents API가 새롭게 공개되었습니다. Agents API는 컴퓨터 사용 기능을 지원하여 에이전트가 더욱 복잡한 작업을 수행할 수 있게 합니다. Amazon과의 협력을 통해 Amazon Bedrock Managed Agents for OpenAI도 제공되어, 클라우드 인프라와의 통합이 한층 강화되었습니다. 플러그인 생태계의 확장과 맞춤화 ChatGPT의 확장성을 극대화하는 플러그인 확장 기능도 발표되었습니다. 개발자들은 이제 ChatGPT 내부에 풍부한 애플리케이션 경험을 직접 구현할 수 있습니다. 사이드바에 플러그인 전용 공간을 만들거나, 대화와 나란히 배치되는 대화형 패널을 제작하거나, 특정 파일 형식을 위한 뷰어를 개발할 수 있습니다. Canva, Figma, Shopify 등 주요 서비스들이 이미 플러그인 확장 기능을 활용하고 있으며, 플러그인 제작과 제출 과정도 더욱 간편해졌습니다. Sites 기능을 통해 플러그인과 연결된 웹사이트를 손쉽게 만들 수 있으며, MCP 이벤트를 활용하면 플러그인 자동화까지 구현할 수 있습니다. 이러한 개방형 생태계 전략은 12억 명의 OpenAI 사용자에게 개발자들이 직접 새로운 경험을 제공할 수 있는 기회를 열어줍니다. 협업의 중심, ChatGPT Space 사람과 AI가 함께 일하는 방식을 재정의하는 ChatGPT Space는 DevDay 2026의 핵심 발표 중 하나입니다. ChatGPT Space는 팀원들과 AI가 공동의 목표를 향해 협업하는 전용 공간입니다. 모든 참여자는 이전 작업 내역과 공동 목표를 참고하여 더욱 발전된 결과물을 만들어낼 수 있습니다. ChatGPT Space에서 팀과 AI가 협업하는 전체 과정 ChatGPT에게 대화 내용을 페이지나 슬라이드로 만들어달라고 요청하면, 필요한 정보를 확인하는 질문을 거친 후 실시간으로 초안을 작성합니다. 사용자는 직접 편집하거나 ChatGPT에 수정을 요청할 수 있으며, 팀원들과 함께 실시간으로 협업할 수 있습니다. 살아 있는 페이지 기능은 문서가 정적인 파일이 아니라 계속 진화하는 작업 공간이 되도록 합니다. 슬라이드 제작 기능도 강화되었습니다. 팀원들은 슬라이드 미리보기를 보면서 댓글을 남기고 함께 편집할 수 있습니다. 팀을 만들고 작업을 공유하는 과정도 간소화되었으며, Slack과 Microsoft Teams에서 @ChatGPT를 호출하여 바로 작업을 요청할 수 있습니다. 회의 중에도 @ChatGPT에 작업을 맡기고, Meetings 플러그인을 통해 회의 요약을 자동으로 생성할 수 있습니다. 개인의 활동 내역과 제작물을 소개하는 공유 가능한 프로필 기능도 추가되어, 팀 내에서 각자의 기여도와 전문성을 한눈에 파악할 수 있습니다. ChatGPT Space는 Pro, Business, Enterprise 요금제에서 데스크톱 앱과 웹을 통해 사용할 수 있으며, 모바일 버전도 곧 제공될 예정입니다. 향상된 사용자 경험과 비즈니스 생태계 ChatGPT로 로그인 기능이 도입되면서 사용자는 OpenAI 계정으로 다양한 서비스에 간편하게 접속할 수 있게 되었습니다. 새로운 Pro 요금제는 GPT-6.1 Sol과 Ultrafast 모델을 포함하여 월 500회까지 사용할 수 있는 강력한 옵션을 제공합니다. OpenAI Marketplace는 기업 고객을 위한 새로운 플랫폼입니다. 자격 요건을 충족하는 기업은 기존 OpenAI 약정 금액의 일부를 승인된 파트너 소프트웨어 구매에 사용할 수 있어, 팀을 위한 도구를 더욱 유연하게 확보할 수 있습니다. 첫 번째 파트너로는 Adobe, Figma, Sierra, Decagon, Hubspot, Salesforce, ServiceNow, Harvey, Legora, Palo Alto Networks, CrowdStrike 등 32개 업체가 참여합니다. 창작, 고객 경험, 법률, 사이버 보안 등 다양한 분야를 아우르는 파트너십입니다. AI와 함께하는 창의성의 새로운 시대 DevDay 2026에서 OpenAI는 AI가 단순히 작업을 자동화하는 도구를 넘어, 사람들이 소중히 여기는 일에 더 많은 시간을 쓰고 불가능하다고 생각했던 일까지 해낼 수 있도록 돕는 파트너가 되어야 한다는 비전을 제시했습니다. 능동적으로 작업하는 에이전트, 강력한 개발 도구, 확장 가능한 플러그인 생태계, 그리고 협업 중심의 작업 공간은 모두 이러한 비전을 실현하기 위한 구체적인 단계입니다. GPT-6.1 Sol, Ultrafast 모델, Private Intelligence 등 새로운 기술적 성과들은 AI의 성능과 안전성을 동시에 향상시켰습니다. 개인정보 보호 기능이 내장된 안전성 검토 시스템은 사용자가 안심하고 AI를 활용할 수 있는 환경을 조성합니다. DevDay 2026은 AI 기술의 발전이 단순한 기능 개선이 아니라 일하는 방식 자체의 근본적인 변화를 가져올 수 있음을 보여주었습니다. 사람과 AI가 각자의 강점을 살려 협력하는 새로운 시대가 시작되고 있으며, 이를 통해 창의성과 발견의 새로운 르네상스가 열릴 것으로 기대됩니다.

사내에 자체 클라우드 파일서버(xFiles)를 구축해, 외부 서비스(구글드라이브, 드롭박스 등) 의존 없이 대용량 파일을 저장·공유·스트리밍할 수 있는 환경을 마련한다. 배경 외부 클라우드 서비스는 용량에 따라 비용이 증가하고, 대용량 동영상·프로젝트 파일 업로드에 제약이 있다.사내 자료(영상, 이북, 사진, 소스코드)를 한곳에서 통합 관리하고, 조직 내부망에서 빠르게 접근할 수 있어야 한다.보안·백업을 사내에서 직접 통제하고 싶다. 목적 기존 PC 1대를 재활용해 저비용으로 사내 클라우드 파일서버를 구축한다.공유폴더/개인폴더 기반의 파일 관리, 대용량 업로드, 미디어 스트리밍, 간이 버전관리, 모바일 자동 업로드까지 하나의 솔루션(xFiles)으로 제공한다. 범위 서버: Ubuntu 서버 + xPanel(서버 관리 패널) + xFiles(파일 서비스 애플리케이션)클라이언트: 웹 브라우저, 모바일 앱(사진 자동 업로드용)대상 사용자: 사내 임직원(관리자/일반 사용자 권한 구분) 주요 기능 - 공유폴더, 개인폴더, 공유기능 (쿼터관리)- 파일업로드 용량 사실상 무제한(청크 단위 업로드 서버 합치기)- 동영상 스트리밍- PDF 이북뷰어(이북공유)- 다양한 형식의 포토갤러리, 갤러리 소스 공유- 기타 파일 포맷별 미리보기- 간이 git 혈식의 소스코드 버전관리(프로젝트 단위 폴더 업로드)- 휴대폰 사진 자동 업로드 기능 보안 및 운영 고려사항 인증/권한 사내 계정 기반 로그인, 관리자/일반 사용자 권한 분리외부 공유 링크는 만료시간/비밀번호를 설정해 유출 범위 제한HTTPS(TLS) 적용을 필수로 하여 외부 노출 시 암호화 통신 보장 백업 전략 메타데이터(DB)와 사용자 파일을 분리 백업, 주기적으로 외부 디스크에 수동/자동 백업단일 서버 구성이므로 하드웨어 장애 대비 중요 데이터는 이중화 보관 권장 확장성 초기에는 단일 PC로 시작하고, 사용량 증가 시 CPU/메모리 증설 또는 데이터 디스크 증설로 대응향후 이용자가 늘면 로드밸런서/도커 기반 다중 서버 구성으로 확장 가능하도록 설계 성능 동시 업로드/스트리밍 발생 시 네트워크 대역폭이 병목이 될 수 있으므로 사용자별/전체 대역폭 제한(QoS) 검토HDD는 SSD대비 I/O 속도가 낮으므로, 자주 액세스되는 파일(사진 섬네일, 메타데이터)은 SSD에 캐싱