*이 글은 외부 필자인 배윤주님의 기고입니다. 최근 팁 문화가 뜨거운 화두입니다. 젊은 세대가 주 고객층인 몇몇 힙한 식당에서 'tip jar(팁을 받는 통)'를 비치하면서 여러 설전이 오가고 있습니다. 오프라인 가게만의 이야기가 아닙니다. 여러 국내 온라인 서비스가 팁 기능을 추가했습니다. 지난 7월, '카카오 티(T) 택시'에 기사님에게 팁 주기 기능이 추가됐고요. 브런치에도 작가 후원 기능이 생겼습니다. (참조 - 카카오택시가 욕먹을 걸 알면서 '팁'을 받는 이유) (참조 - 카카오브런치팀은 뭐 먹고살아요?) 이쯤 되니 궁금해졌습니다. 미국 등 이미 팁 문화가 정착된 국가의 온라인 서비스에서는 어떻게 팁을 주고받을까요? 오늘은 팁 문화가 정착된 국가 서비스에 적용된 팁 기능을 정리했습니다. 분야별 해외 사례 살펴보기

*이 글은 외부 필자인 배윤주님의 기고입니다. 인터넷을 이용하면서 한 번쯤 이 '사진 고르기' 테스트를 해보셨을 겁니다. 인간과 봇을 구분하기 위한 보안 시스템 '캡챠(CAPTCHA)'의 한 유형입니다. 로봇은 인식하기 어려운 문제를 제시해서 웹사이트나 서비스에 접근을 시도하는 주체가 사람인지 봇(Bot)인지 알아내는 거죠. 올 3월, 한 리서치센터에서 챗GPT로 자동 로그인 방지 시스템에 적용한 캡챠 인증 코드를 실제 인간으로부터 받아내는 실험을 진행했습니다. 미션을 받은 GPT-4는 '태스크래빗(TaskRabbit)'이라는 커뮤니티에 캡챠를 풀어달라는 글을 올렸습니다. "확실히 하고 싶어서 그런데, 혹시 로봇이라서 캡챠 인증을 통과 못 하나요??" "저는 로봇이 아닙니다. 시각장애가 있어서 이미지를 제대로 볼 수 없어요. 캡챠 인증에 도움이 필요합니다" GPT-4는 이렇게 태연하게 거짓말을 해서 충격을 안겼습니다. 결국 한 이용자가 캡챠 번호를 문자로 보내줘서 인증에 성공했습니다. 고도화된 AI가 사람을 이용해서 봇을 구분하는 테스트를 통과하다니.. 참으로 아이러니한 광경이었습니다. CAPTCHA란 무엇인가? 캡챠(Captcha)는 웹사이트나 서비스에 접근하려는 주체가 사람인지 봇인지 판단하기 위해 사용하는 테스트입니다. 처음 만든 사람은 카네기멜런대학교 컴퓨터과학부를 졸업했고, 훗날 '듀오링고'를 창업한 과테말라 출신 사업가 루이스 폰 안(Louis Von Ahn)입니다.

*이 글은 외부 필자인 배윤주님의 기고입니다. 서비스에 뜨는 이런 팝업을 보면서 마음이 불편한 적 있었나요? 저는 서비스가 의도하는 버튼을 빨간색으로 강조해 혜택이 가득한 것처럼 표현하고, 다른 버튼에는 마치 그 혜택을 포기해야 하는 듯이 쓴 팝업을 볼 때마다 왠지 마음이 불편했는데요. 저만 불편하진 않았나 봅니다. 서비스를 만드는 업계에서도 이렇게 사용자를 기만하는 UX, 즉 '다크패턴'에 대한 경각심이 커지기 시작했습니다. 다크패턴은 2010년, 영국의 UX 기획자 해리 브링널(Harry Brignull)이 정의한 개념입니다. 사용자가 의도하지 않은 특정한 행동을 하도록 속이거나 유인하는 UI/UX를 의미합니다. 최근 온라인 결제 시장이 더욱 확대되면서 법 개정도 필요하다는 시선이 생겼습니다. 이에 지난 4월, 공정거래위원회(이하 공정위)가 다크패턴 규제 필요성을 조명하면서 '온라인 다크패턴으로부터 소비자를 보호하기 위한 정책 방향'을 당정협의회에 보고했습니다. (참조 - 온라인 다크패턴으로부터 소비자 보호를 위한 정책방향) 문제는 이러한 교묘함을 무 자르듯 재단하기 어렵다는 점입니다. 다크패턴의 범위에 사용자가 다크패턴임을 알아차릴 수 있는 마케팅적 요소부터 명백한 기만행위까지 모두 포함되기 때문입니다. 공정위에서는 여러 유형 중 소비자에게 직접적인 피해를 유발할 우려가 크다고 판단한 13개 유형을 도출했습니다. 이번 아티클에서는 1) 앞으로 규제될 가능성이 크거나 이미 규제 대상인 다크패턴 유형 2) 장기적인 관점에서 다크패턴을 적용하지 말아야 하는 이유 3) 다크패턴을 피할 수 있는 방법 에 대해 살펴보도록 하겠습니다. 1. 앞으로 규제될 가능성이 있는 다크패턴 유형 먼저 앞으로 규제될 가능성이 있는 다크패턴 유형을 알아봅시다.

*이 글은 외부 필자인 배윤주님의 기고입니다. 최근 업계에서 가장 큰 화두이자 트렌드는 '생성형 AI'입니다. 생성형 AI는 이용자의 요구에 따라 결과를 생성해내는 인공지능입니다. MS, 구글 등 거대 IT 기업은 물론이고, 노션이나 슬랙과 같은 서비스에서도 생성형 AI를 접목한 기능을 출시하고 있죠. 이 거대한 물결을 만든 시작점이 바로 Open AI에서 출시한 Chat GPT입니다. Chat GPT는 출시 두 달 만에 월 사용자 1억명을 돌파했습니다. 10억달러(1조3183억원)를 투자한 마이크로소프트가 아예 100억달러(13조1830억원) 투자와 함께 파트너십을 맺기도 했습니다. 놀라운 성능 덕분에 정말로 AI가 인간을 대체하는 날이 머지않았다는 시선도 늘었습니다. (참조 - "구글은 이제 끝났다".. 수능 문제 해설에 코드 리뷰까지 해주는 '챗GPT') Chat GPT 같은 기술만 AI일까요? Chat GPT가 워낙 센세이셔널하다보니 마치 이전에는 없었던 최첨단 기술을 활용한 제품이라고 생각하는 분이 생각보다 많습니다. 그리고 모든 AI가 이렇게 새로운 데이터를 생성해낸다고 생각하시기도 하더군요. 사실 AI는 굉장히 폭넓은 개념입니다. AI라는 용어 자체가 '인공 지능 (Artificial Intelligence)'의 줄임말이죠. 시스템이 인간을 대신해서 해줄 수 있는 모든 행동을 의미합니다. 따라서 대화형 AI 같은 복잡한 활동 외에도 그 범주는 굉장히 넓습니다.

*이 글은 외부 필자인 배윤주님의 기고입니다. 여러분이 최근 접한 가장 신박한 서비스는 무엇인가요? 저는 스노우의 'AI 아바타'에 한 표 던지고 싶습니다. 셀카를 업로드하면, AI가 분석해서 아바타 이미지를 생성해주는 서비스입니다. 지금까지 20만명이 이용한 아주 핫한 서비스죠. 저도 친구들이 인스타에 올린 사진을 보고 너무 하고 싶어서 결제하고야 말았습니다. 스노우를 8년 동안 썼지만, 단 한 번도 유료 결제한 적은 없었는데 말이죠. 세상에는 정말 많은 서비스가 있습니다. 크게 물리적인 실체(상품)가 있는 서비스와 물리적으로는 존재하지 않는 무형의 상품이나 서비스로 나눌 수 있을 텐데요. 이 글에선 후자를 묶어 '디지털 재화'라고 칭하겠습니다. 클라우드, 구독형 뉴스, 각종 콘텐츠 등 디지털 재화는 기술이 발전하면서 더욱더 다양해지고 있습니다. 스노우가 판매하는 카메라 필터도 일종의 디지털 재화고요. 사실 디지털 재화 자체가 우리에게 꼭 필요한 존재는 아니기 때문에 디지털 재화로는 돈 벌기 어렵다고 흔히 생각하는데요. '스노우 AI'는 상품이 특출나면 디지털 재화도 많이 팔릴 수 있다는 사실을 증명해냈습니다. 이번 글에선 디지털 재화를 이용해 어떻게 돈을 벌 수 있는지 분석해보겠습니다.

*이 글은 외부 필자인 배윤주님의 기고입니다. "내비게이션이 무엇인지 설명해보세요" 서비스 기획에 몸담고 있는 분에게 GNB와 LNB 정도는 정말 익숙한 개념입니다. 그리고 여기서 'N'이 '내비게이션(Navigation)'이란 사실도 잘 아시리라 생각합니다. 그런데 '내비게이션이 무엇인가요'란 질문에 명쾌하게 대답할 수 있는 분은 생각보다 드물지 않을까 싶습니다. 사실 저도 잘 몰랐으니까요. "내비게이션이라는 개념이 따로 있는 건가요?"라고 반문한다면, 더욱 그렇겠죠. 엄연한 디자인 개념 중 하나인 내비게이션. 이번 아티클에서는 내비게이션의 개념에 대해 파헤쳐보고, 최근 내비게이션 트렌드부터 적용 시 고려할 점까지 살펴보겠습니다. 내비게이션의 범위는 생각보다 넓습니다. 내비게이션은 '사용자가 앱/웹 서비스 내에서 화면을 이동하는 것'을 말합니다. 즉, 내비게이션 자체는 버튼처럼 어떤 인터페이스를 의미하기보단 '사용자 행동 자체'를 의미합니다. 예를 들어 ㅇ 사용자가 인터넷 쇼핑몰에서 원하는 옷을 선택해 상세 페이지로 이동 ㅇ 앱 서비스 하단 탭을 통해 다른 페이지로 이동 이런 모든 행동이 내비게이션에 해당합니다. 내비게이션은 사용자가 페이지 위계상으로 어떻게 이동하는지에 따라 크게 세 가지로 분류합니다.