*이 글은 외부 필자인 김지윤님의 기고입니다. 최근 퍼플렉시티가 추가 투자 유치를 진행했습니다. 기업 가치 140억달러(약 19조원)로 5억달러(7000억원) 규모의 자금 조달을 마무리하고 있다는 소식인데요. 6개월 만에 이 스타트업의 몸값이 또 56%가량 올랐다는 뜻이기도 합니다. (참조 - 'SKT·삼성 투자' 퍼플렉시티, 6개월만에 몸값 또 56% 올랐다…"20조 육박") 퍼플렉시티는 인공지능(AI) 검색 서비스로 2022년 이름을 알리기 시작했습니다. 이후 3년간 숨 가쁘게 성장하면서 월 활성 유저수(MAU) 1500만명, 검색 요청은 매주 1억건 이상을 확보하고 있습니다. 2025년 3월 기준으로 연 반복 매출(ARR) 1억달러를 돌파하며 빠르게 성장하고 있는 AI 스타트업이고요. 200명 규모로, 의외로 조직은 작은 편입니다. (참조 - The Latest Perplexity AI Stats (2025)) (참조 - Perplexity at $100M ARR) 이런 퍼플렉시티는 2024년부터 사업 다각화에 열을 올리고 있습니다. 기존에는 AI 검색 결과에 색인(index)를 표시하는 식으로 타 AI 검색, 대화 서비스들과의 차별화를 꾀했는데요. 지금은 AI 검색 외에도 다양한 신사업을 시도하면서 그 몸집을 키워나가고 있습니다. 그중에서도 최근 주목해볼 만한 행보는 "크롬을 인수하겠다!"는 발언이었습니다. 웹브라우저 사업을 본격화하겠다는 건데요.

*이 글은 외부 필자인 박상현님의 기고입니다. 마케팅을 해보신 분이라면 검색 엔진 최적화 (Search Engine Optimization, SEO)를 한번쯤 사용하거나, 고민해 보셨을 거예요. 자기 웹사이트를 검색 결과의 상위에 노출시켜 트래픽을 올리는 다양한 방법을 가리켜 SEO라고 하죠. SEO가 구글 검색과 함께 생겨났다고 생각하는 사람이 많지만, SEO는 구글이 등장하기 전부터 존재했습니다. X세대에나 익숙한 라이코스, 알타비스타, 웹크롤러가 초보적인 검색 기능을 하던 시절부터 사람들은 자기 웹사이트가 눈에 쉽게 띄게 하는 방법을 연구했고, 그 방법을 발견한 사람들은 꽤 큰돈을 벌었다고 해요. 엄밀하게 말하면 그런 사람들이 일을 잘하는 바람에 구글의 등장이 환영을 받은 거였습니다. 필요한 정보를 가진 웹사이트보다 SEO를 잘하는 웹사이트가 상단에 올라온다는 건, 사용자 입장에서는 원하는 정보를 찾기 힘들다는 뜻이니까요. 구글은 그렇게 혼란해진 웹 세상에서 사용자가 원하는 정보를 가진 웹사이트를 최상단에 보여주는 페이지랭크(PageRank)라는 기술을 가지고 검색 시장을 평정할 수 있었습니다. 하지만 SEO로 돈을 벌던 사람들이 구글의 알고리듬이 작동하는 방법을 알아내는 데는 오랜 시간이 걸리지 않았습니다. 이때부터 구글과 SEO 업체들과의 싸움이 시작되었죠. 구글과 SEO의 애증 관계 '구글이 SEO를 가르쳐 주는데 왜 싫어한다는 거지?'라고 의아해하시는 분도 있을 거예요. 맞습니다. 구글은 웹사이트가 자사의 검색 엔진에 쉽게 잡히는 방법을 친절하게 가르쳐 줍니다. (참조 - 검색엔진 최적화(SEO) 기본 가이드)

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. 구글의 제미나이 2.5 시리즈, 우수한 성능을 보이다. 구글은 지난 3월 25일에 제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)를 공개했고, 몇 주 뒤인 4월 17일에는 경량 모델 제미나이 2.5 플래시(Gemini 2.5 Flash)를 공개했습니다. 두 모델 모두 추론(Reasoning, Thinking)을 지원하는 최신 구조의 LLM이며, 벤치마크 성능에서도 우수한 결과를 내어 이목을 집중 받고 있습니다. 신형 모델이 더 좋은 성능을 기록하는 것은 특별한 사건은 아닙니다. 모델은 주요 벤치마크의 특성을 고려하여 학습되기 때문에 (벤치마크 데이터를 직접 학습했다는 의미는 아닙니다), 새로운 모델은 더 높은 벤치마크 점수를 기록하는 것이 일반적이기 때문입니다. 하지만 제미나이 2.5 시리즈는 최고 수준(SOTA; State-of-The-Art)의 벤치마크 점수 달성과 함께 실사용자로부터의 긍정적인 평가가 이어지고 있다는 점에서 경쟁 모델 대비 실질적으로 우수한 성능을 낸다는 평가를 받고 있습니다. (참조 - Gemini 2.5: Our most intelligent AI model) 추론, 많이 하는 것이 능사는 아니다 추론형 모델, 즉 Reasoning(오픈AI에서 주로 사용하는 용어) 및 Thinking(구글에서 주로 사용하는 용어) 모델은 최종 답변을 생성하기 전에 모델 스스로 답변을 도출하기 위한 중간 단계를 기록해 둡니다. 이러한 중간 기록 과정을 통해 모델은 생각을 단계별로 정리할 수 있게 되어 복잡한 문제를 차근차근 풀어 나가며 올바른 답변을 낼 수 있게 됩니다. 높은 성능을 내는 모델은 더 많은 추론을 하는 경우가 일반적입니다.

1. 네이버 대한민국 플랫폼 터줏대감으로 가장 먼저 언급해야 하는 존재죠. 네이버의 저력은 트렌드 변화가 빠르고 부침이 심한 인터넷업계에서 끝없는 시장적응과 진화를 통해 20년 넘게 정상의 자리를 고수하는 것에 있다는 점인데요. 최근 영향력에 서서히 금이 가고 있다는 이야기가 많이 나오고 있습니다. 과연 그러할까요? 모바일앱 리서치기관인 모바일인덱스의 자료를 받아 지난 2년간 모바일앱 트래픽 추이를 살펴보도록 하겠습니다. 월간 이용자수는 4200~4500만으로 큰 변화없이 보합권을 유지하고 있습니다. 다만 월간 1인당 평균 이용시간은 530분에서 430분으로 계속해서 줄고 있습니다. 이것은 서비스 트래픽이 천장까지 닿은 상황에서 기존 콘텐츠 외 새로운 즐길거리를 제공하지 못하고 있다는 뜻으로 해석할 수 있습니다. 그리고 외부요인 중 가장 큰 부분은 추후 후술할 해외 대형 플랫폼의 약진으로 추정되는데요. 앞으로도 추세가 쭉 이어진다면 매출 및 영향력 감소가 나타날 전망입니다. 2. 카카오톡 이어서 카카오톡을 보겠습니다. 네이버와 더불어 대한민국을 대표하는 대형 플랫폼이라 할 수 있습니다. 네이버가 검색이란 관문을 차지하고 있다면 카카오는 메신저란 관문을 차지하고 있죠. 그러면 지난 2년간 트래픽 추이를 살펴볼까요?

*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. 2023년 하반기에 본격적으로 공판이 시작된 구글 반독점법 소송이 새로운 국면을 맞이했습니다. 미국 정부는 구글이 다양한 서비스들로 강력한 시장 지배력을 남용하여 구글 검색엔진을 기본으로 사용하게 함으로써 검색 시장과 광고 시장에서 경쟁을 제한하고 신규 경쟁자의 시장 진입 기회 자체를 없앴다는 혐의로 구 글을 반독점법 위반으로 기소했는데요. 최근 이 소송에서 구글이 패소하면서 미국 법무부는 구글의 주요 사업부문인 안드로이드, 크롬, 광고 사업을 강제 매각하도록 해서 구글의 시장 지배력을 낮추는 것을 검토하고 있다고 합니다. 사업 분할로 구글의 기업 규모가 줄어드는 것도 문제지만 구글의 창사 이래 최대 위기로 평가되는 이유는 아마도 이 3가지가 가지고 있는 영향력이 크기 때문일 텐데요. (참조 - "美 법무부, 구글 분할 매각 검토") (참조 - 美, 구글에 상대 '반독점 소송 제기…"온라인 광고 사업 떼내라") 이 3가지 사업이 구글의 소유에서 다른 곳으로 넘어가게 되면 어떤 상황이 생겨날 수 있을지 생각해봤습니다. 광고 기반이 사라질 수 있습니다 어린 시절 처음으로 PC 사용을 배우게 됐을 때, 컴퓨터 설치를 해주러 오신 기사님이 속성으로 가르쳐 주셨던 것은 다름 아닌 부팅과 종료, 그리고 인터넷 익스플로러(IE)를 쓰는 방법이었던 기억이 있는데요. 아마도 2000년대 이후 출생이 아니시라면 첫 인터넷만큼은 대부분 IE와 함께하셨을 겁니다. 당시의 IE는 인터넷의 동의어로 쓰일 정도로 모든 온라인 세상의 관문이었는데요. 지금 그 역할은 크롬으로 넘어간 지 오래됐습니다. 2008년에 처음 등장한 크롬은 출시 이후 말 그대도 급격한 제이커브를 그리면서 성장했죠.

*이 글은 외부 협찬을 받은 스폰서십 콘텐츠입니다. 초기 스타트업 가장 큰 고충은 역시 리소스 부족입니다. IR부터 제품 개발, 마케팅, 인사, 채용, CS 등 실로 다양한 업무를 소수의 팀원이 해내야 하고요. 때로는 이전까지 해본 적 없는 업무도 맨땅에 헤딩하듯 해야 하는 경우가 많습니다. 최근 몇 년 사이 각광받고 있는 생성형 AI 서비스는 이런 초기 스타트업의 부족한 리소스를 효율적으로 채워줄 수 있는 대안으로 떠오르고 있는데요. 업계에선 정말 AI를 초기 스타트업의 조력자로 활용할 수 있을지에 대한 관심이 뜨겁습니다. (참조 - AI는 초기 단계의 스타트업을 어떻게 변화시킬 수 있을까?) 이에 초기 스타트업이 구글 제미나이(Gemini)를 활용해 어떤 업무를 어디까지 해낼 수 있는지 실험해봤습니다. 제미나이는 구글이 개발, 운영하는 생성형AI로, 구글은 지난 5월14일 업데이트를 통해 제미나이 프로 1.5 버전을 출시한 바 있는데요. 제미나이 일반버전은 무료로 사용 가능하며 어드밴스드 버전은 월 2만9000원으로 이용 가능합니다. 어드밴스드 버전의 경우 100만토큰(Token)의 콘텐스트 윈도우(context window)를 제공하는데요. 이는 1500페이지 분량의 PDF 등 대용량 문서를 이해하거나 100개의 이메일을 단 몇 초 만에 요약할 수 있음을 의미합니다. 현재 제미나이 어드밴스드 버전의 경우 첫 2개월은 무료 체험이 가능하니 본격적으로 도입하기 전에 부담없이 충분히 사용해볼 수 있죠. (참조 - 제미나이 1.5 프로의 다양한 기능들) 자, 그럼 제미나이가 과연 초기 스타트업의 조력자 역할을 잘 해낼 수 있을지 알아볼 텐데요!

*이 글은 외부 필자인 박태영님의 기고입니다. 얼마 전 구글이 자사의 AI 제품에서 이미지 생성을 일시적으로 중단한 일이 있었습니다. 역사 속 인물을 사실과 다르게 유색 인종으로 표현하거나 백인 이미지 생성을 거부하는 등 정치적으로 편향되었다는 논란이 일자 구글이 황급히 조처한 것입니다. 한국에서도 비슷한 논란이 있었습니다. 안중근을 테러리스트라 표현하는 해외 AI를 검열해야 한다는 의견이 나온 것입니다. 주관적 사실 객관적 사실 그냥 AI가 최대한 사실을 얘기하게 두면 된다고 생각할 수 있습니다. 하지만 이는 그렇게 쉬운 문제가 아닙니다. 왜냐하면 '사실'에 대한 정의가 사람마다 다르기 때문입니다. 사실이 무엇인지에 대한 논쟁은 수천 년 전으로 거슬러 올라가고 철학, 과학, 종교 등에 지대한 영향을 미쳤으며 심지어 전 세계 정치 지형을 조각해 왔습니다. 이런 내용을 한 칼럼에 다 담을 수 없지만 최대한 간략히 요약하자면 사실에 대한 관점은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 주관적으로 구성된다는 관점과 객관적으로 존재한다는 관점입니다. 편의상 주관적 세계관, 객관적 세계관이라 줄여 부르도록 하겠습니다. 주관적 세계관에서 우주(a universe)란 각자가 보고 느끼고 기억하는 것입니다. 다양한 비유가 있습니다. 숲속에서 나무가 쓰러졌는데 아무도 보지 못하고 듣지 못했다면 그 나무는 정말 쓰러진 것일까 같은 내용입니다. 생명은 하나 하나가 우주라는 표현에도 이런 관점이 잘 담겨 있습니다.

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. 삼성전자가 갤럭시 S24를 내놨습니다. 스마트폰은 유행에 예민한 기기입니다. 그래서 신제품을 보면 기술의 흐름을 가늠할 수 있습니다. 삼성전자는 2024년 스마트폰의 중심을 인공지능으로 잡았습니다. 이른바 '온 디바이스 AI'입니다. 온 디바이스 AI는 말 그대로 기기 안에서 직접 인공지능 모델을 처리하는 것을 말합니다. 갤럭시 S24는 프로세서 내부에 있는 인공지능 처리 코어를 이용해서 기기를 제어하고, 소프트웨어 경험을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다. 그렇다면 삼성전자는 왜 온 디바이스 AI를 전면에 내세운 걸까요? 온디바이스 AI가 주목받는 이유 현재 우리가 쓰는 인공지능 관련 기술은 대부분 딥러닝, 그중에서도 머신러닝에 기반을 두고 있습니다. 반복적인 데이터 학습을 통해서 지능을 갖고 있는 사람들이 선택할 확률이 가장 높은 선택지를 찾아가면서 답을 만들어가는 기술입니다. 막대한 양의 학습과 추론으로 좋은 결과를 만들어내는 방식이라고 보면 됩니다. 그러다 보니 더 큰 컴퓨팅 파워가 반드시 뒤따라야 합니다. 이 딥러닝 기술이 애초 1970년대에 이론적으로 자리를 잡았지만 이제서야 빛을 보게 된 이유도 당시에는 컴퓨터의 성능이 충분하지 않았기 때문입니다. 클라우드와 병렬 컴퓨팅 기술로 많은 연산을 처리할 수 있게 되면서 실시간에 가까운 처리가 가능하게 된 것이지요.

한창 더웠던 작년 7월, '야후가 IPO를 다시 추진한다'라는 뉴스가 전해졌습니다. 반응은 대체로 두 가지입니다. "야후가 아직 살아 있어요??" 이렇게 야후가 죽었는지 살았는지도 몰랐던 분이 많으실 듯하고요. 미국 주식 시장에 투자하려다 보면 한 번쯤 이용하게 되는 '야후 파이낸스', 뉴스 보다가 간혹 등장하는 '야후 스포츠'나 '야후 뉴스' 때문에 야후란 이름을 보셨던 분들은 이렇게 반문하실 겁니다. "야후는 상장된 상태가 아니었어요??" 네, 야후는 아직 망하지 않았습니다. 2017년, 미국 최대 이동통신사 '버라이즌'에 매각되면서 상장 폐지됐지만요. '야후(야후!)'는 1994년 1월에 제리 양과 데이비드 파일로가 공동창업했습니다. 즉, 2024년은 창립 30주년입니다. 많은 분이 기억하다시피, 야후는 90년대를 상징하는 전 세계 최고의 사이트 중 한 곳이었습니다. 야후라는 단어가 웹서핑을 대표할 정도였고, 네이버와 다음을 비롯해 전 세계 많은 IT기업이 벤치마킹했었죠. 하지만 가장 성공한 1994년생 기업을 꼽으라면, 30년이 지난 지금은 다른 이름이 나와야 합니다. 맞습니다!

*이 글은 외부 필자인 강병호님의 기고입니다. Google은 지난 2023년 12월 6일, 새로운 LLM 모델인 Gemini(dʒɛmɪnaɪ)를 발표했습니다. Gemini는 PaLM 2의 후속 모델로 GPT-4와 경쟁하기 위해 만들어졌습니다. Gemini는 우리말로 "쌍둥이자리"를 지칭하는데요, 이는 Gemini의 주요한 특징인 멀티모달(multimodal) 기능을 강조하려는 의도 같습니다. 멀티모달(multimodal) LLM은 단지 텍스트 처리만 수행하는 언어 모델을 벗어나 이미지와 영상, 그리고 음성 정보도 함께 처리할 수 있는 다기능성을 말합니다. 한편으로는 Gemini, 쌍둥이자리의 다른 표편이 Great Twins인데요, 마치 GPT-4와 견줄 수 있는 모델로 Gemini를 발표했다는 느낌도 지우기가 어렵네요. 다만, 현재 시점(12월11일)에서는 Gemini의 멀티모달 기능을 정확히 알 수 없습니다. Google이 공개한 YouTube 영상을 통해 Gemini의 멀티모달 기능을 확인할 수 있으나, 이는 처리 속도 및 응답을 가공한 영상으로 Gemini의 멀티모달 기능을 직접 확인할 수는 없습니다. Gemini는 가장 우수한 성능을 나타내는 Gemini Ultra (현재 미공개), GPT-3.5와 GPT-4 사이의 성능을 보이는 Gemini Pro (Bard를 통해 공개), 스마트폰 등 저전력 디바이스에 탑재할 수 있는 Gemini Nano (현재 미공개)로 구성되어 있습니다. 구글 또한 생성형 AI 개발을 위해 많은 노력을 기울이는 것을 볼 수 있는데요, 아직 공개되지 않은 Gemini Ultra의 성능마저 GPT-4와 큰 차이가 나지 않는 만큼 Gemini가 게임 체인저가 되기는 어려울 것으로 보입니다. (참조 - Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models) 그럼에도 불구하고 Gemini의 멀티모달과 학습 단계에서의 특징은 생성형 AI 모델의 발전 방향을 파악하는 데 있어 중요한 지점이 될 수 있어 보입니다. Gemini의 멀티모달은 무엇이 다를까 Gemini의 코어 아키텍처로 Transformers를 사용하는 점은 GPT 계열 등을 비롯한 다른 LLM 모델과 유사합니다. 학습 데이터로는 텍스트 데이터뿐만 아니라 이미지, 영상, 음성 데이터가 모두 사용되었다고 합니다.

*이 글은 외부 필자인 서양수님의 기고입니다. 구글이 주최하는 콘텐츠 마케팅 어워즈, '유튜브 웍스 어워즈(Youtube Works Awards)'는 한 해 동안 나온 유튜브 광고 중 최고의 캠페인을 뽑는 행사입니다. 디지털 콘텐츠 어워즈 중에서는 국내 최대 규모를 자랑합니다. 올해에는 파이널리스트에 42개 작품이 선정됐고, 10개 부문에서 수상작을 발표했습니다. 저는 올해로 3년째 심사위원으로 참여했는데요. 매년 심사를 하다 보니 지원작들의 변화가 눈에 띄었습니다. 디지털 매체를 활용하는 스킬도 점점 늘고 있는 게 보이더군요. 유튜브라는 대세 매체를 어떻게 하면 잘 활용하고, 고객의 시선을 끌 수 있을지 치열하게 고민한 흔적이 느껴졌습니다. (참조 - 유튜브 광고제 심사 후 꼭 전하고 싶은 이야기) 이번 글에서 그러한 변화와 인사이트를 수상작과 함께 공유하고자 합니다. 유튜브 광고를 할 계획이 없거나 아직 작은 브랜드라서 좀 먼일이라고 생각하는 분이 계실지 모르겠네요. 하지만 적은 비용으로 우리의 잠재고객에게 적극적으로 다가갈 방법도 있다는 사실을 꼭 기억하셨으면 합니다.

*이 글은 외부 필자인 이재훈님의 기고입니다. 클라우드 시장 동향: 성장이 둔화된 AWS, 상승세인 애저 클라우드 컴퓨팅 시장은 꾸준히 성장 중입니다. 최근엔 글로벌 경기 침체의 영향으로 다소 둔화하긴 했으나, 여전히 두 자릿수 성장률을 유지하고 있죠. 가트너에서 발표한 전망에 따르면 2024년에는 전 세계 클라우드 시장 규모가 약 1000조원에 육박할 것으로 보입니다. 아마존의 'AWS'는 이런 클라우드 시장에서 오랫동안 점유율 1위 자리를 놓치지 않았습니다. 클라우드 기술 선구자로서 여러 표준을 제시했고, 서비스 전환 난도가 높다는 특성까지 겹쳐 1위 자리를 공고히 했습니다. 그런데 최근 몇 년 사이에 AWS의 자리가 위협받기 시작했습니다. 떠오르는 경쟁자는 마이크로소프트의 '애저(Azure)'입니다. AWS 점유율이 수년간 31~33%에 머무른 반면, 애저는 10% 초반에서 20% 초반까지 높이며 차이를 좁혀가고 있는 상황입니다. '구글 클라우드 플랫폼(GCP)' 역시 상승세지만, 애저에 비하면 더딥니다. 애저가 이렇게 빠르게 성장한 원인은 무엇일까요? 여러 가지겠지만, 대표적으로 아래와 같은 요인이 주효했습니다.

*이 글은 외부 필자인 이재훈님의 기고입니다. 구글, 스포티파이, 왓츠앱은 각 분야에서 명실상부 글로벌 넘버원 기업입니다. 그러나 세계적인 명성에도 불구하고, 유독 한국에서는 토종 기업에 밀리며 힘을 쓰지 못한다는 공통점이 있습니다. 각 분야 경쟁사인 네이버, 멜론, 카카오톡보다 수십~수백배에 달하는 규모를 자랑하는 이들이 경쟁에서 어려움을 겪는 이유는 무엇일까요? 오늘은 디지털 및 테크 기반 외국 기업들이 한국 시장에서 어려움을 겪는 이유를 알아보고, 그로부터 알 수 있는 한국 시장의 독특한 특성도 살펴보겠습니다. 1. 구글: 네이버 주소 찾는 곳? 구글은 검색 엔진 시장에서 2003년부터 약 20년 동안 독보적인 위치를 차지해 왔습니다. 2000년대 중반 이후로는 전 세계 대다수 국가에서 90% 내외의 점유율을 유지했죠. 사실상 검색 시장을 독점했다고 표현해도 과언이 아닐 듯합니다. 이런 구글이 점령하지 못한 나라는 세 곳인데요. 국가 정치적인 특성이 큰 영향을 미친 러시아와 중국을 제외하면, 사실상 한국이 유일하다고 봐도 무방합니다. 네이버는 2003년, 그러니까 구글이 세계를 점령하기 시작한 시점부터 한국 검색 엔진 시장을 지배했습니다. 그 이후로 약 20년 동안 단 한 번도 1위 자리를 놓치지 않으며 막강한 영향력을 과시했습니다. 물론, 네이버의 글로벌 점유율은 0.1~0.3%에 불과합니다. 사실상 한국에서만 사용되는 서비스임을 보여주는 지표입니다. 한국의 네이버 의존도가 얼마나 높은지는 구글 검색어 순위로 미루어 짐작할 수 있습니다. 구글 트렌드에서 제공하는 자료를 살펴보시죠. 검색 주제 및 검색어 순위 1위가 다름 아닌 '네이버'입니다. 심지어 '날씨'보다도 많은 모습을 확인할 수 있습니다.

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. OpenAI가 작년 말에 ChatGPT를 내놓은 후 아주 폭발적 인기를 모으자, 구글도 서둘러서 비슷한 대형언어모델 기반의 인공지능 챗봇 BARD를 내놓았습니다. 물론 시작은 순탄치 않았습니다. 올해 2월에 선보인 시연에서 우주 망원경 James Webb에 관한 질문에 살짝 엉터리 답변을 내놓는 바람에 하루 사이에 구글의 시가총액이 거의 1000억달러(한화 거의 130조원)나 증발하기도 했습니다. 그래도 BARD는 미국을 비롯하여 우리나라에서도 출시가 되어 많은 분들이 잘 이용하고 있습니다. BARD는 ChatGPT와 마찬가지로 대형언어모델 기반의 대화형 챗봇이지만 ChatGPT와 근본적으로 다른 점이 있습니다. 간단히 말하면 BARD는 사실 확인을 위한 외부 검색 등의 툴셋(tool set)을 사용하고 있습니다. BARD는 구글이 2022년 2월에 발표한 논문 LaMDA(Language Models for Dialog Applications)에 기반을 두고 있습니다. 이번 글에서는 LaMDA 논문을 바탕으로 설명을 하겠습니다. (참조 - LaMDA: Language Models for Dialog Applications) LaMDA의 학습법 구글의 LaMDA는 인공신경망의 복잡도를 의미하는 파라미터(parameter)의 숫자가 2B(2Billion, 20억)과 137B(1370억) 모델이 있고, 가장 큰 모델을 기준으로 하면 ChatGPT의 175B보다 좀 작습니다. 그리고 LaMDA는 파라미터 숫자가 1T(1Tera, 1조) 정도로 알려져 있는 GPT-4보다는 꽤 작다 할 수 있습니다. LaMDA의 경우에도 ChatGPT 또는 사전학습모델인 GPT3.0과 마찬가지로 인터넷과 책의 많은 텍스트 데이터를 이용하여 단방향 언어모델로 사전학습(pretrain) 훈련을 시킵니다. 단방향 언어모델은 글을 읽으면서 다음에 나올 단어(정확히는 토큰)를 예측하도록 훈련을 합니다. 대부분의 훈련시간은 이 사전학습에 소요가 되고, 미세조정은 비교적 쉽게 끝이 납니다.

*이 글은 외부 필자인 박홍준님의 기고입니다. 모니터 없는 자동차 보기가 더 어려워진 시대입니다. 웬만한 승용차는 기본이요, 요즘은 상용차나 경차에도 흔하게 보이죠. 내비게이션 때문에 장착한 경우가 가장 많을 테고, 흔히 '후카'라는 애칭으로 부르는 후방 카메라 때문에 별 기능은 없어도 모니터가 필요한 분이 많습니다. 차량에 장착한 모니터로 다양한 정보를 확인하고, 나아가 엔터테인먼트도 즐기는 '인포테인먼트' 시대는 생각보다 오래전에 시작됐습니다. 1965년, 포드에서 세계 최초의 차량용 모니터 '오토비전'을 도입했고요. 1981년엔 혼다가 '일렉트로 자이로게이터'라는 세계 최초의 내비게이션을 선보였습니다. 이때까지만 해도 차 안에서 길을 찾는 내비게이션 목적이 짙었습니다. 본격적으로 화면이 커지기 시작한 데에는 테슬라의 영향이 큽니다. 2012년 등장한 '모델 S'에 17인치 디스플레이를 도입하고, 각종 컨트롤 버튼을 모두 디스플레이 패널에 담았습니다. 디스플레이 사이즈 자체만으로 '첨단 제품'이라는 이미지를 획득했죠. 요즘은 테슬라처럼 실내 인테리어의 대부분을 모니터가 차지하는 신차를 찾기 어렵지 않습니다.

*이 글은 외부 필자인 성원용님의 기고입니다. 약 한 달 전 미국의 유명 신문인 뉴욕타임스(New York Times)지 대담에서 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)교수는 AI연구의 위험을 크게 경고하였습니다. (참조 - 'The Godfather of A.I.' Leaves Google and Warns of Danger Ahead) 이 기사를 인용하여, 많은 국내외 언론은 인공신경망 연구의 개척자 힌튼 교수가 자기 일생의 연구에 대해 후회하고 있다는 해설을 달기도 하였습니다. 오늘은 힌튼 교수가 이렇게 AI연구의 위험을 경고한 이유를 이 신문기사와 또 최근에 진행된 MIT 테크놀로지 리뷰(Technology Review)에 나온 대담을 토대로 설명하겠습니다. (참조 - Geoffrey Hinton talks about the "existential threat" of AI) AI 연구 선구자 힌튼 교수는 1970년대 영국에서 인공신경망 연구로 박사학위를 받으며 이 분야의 연구를 시작하였습니다. 당시는 물론 사람이나 동물의 신경세포를 모방하여 지능을 가지는 시스템을 만든다는 것이 매우 생소하던 시절이었습니다. 제프리 힌튼 교수는 2018년 요수아 벤지오(Yoshua Bengio), 얀 르쿤(Yann LeCun)과 함께 인공신경망에 대한 연구로 ACM의 튜링 어워드(Turing Award)를 받았습니다. 이 어워드는 컴퓨터 학계의 노벨상으로 간주되고는 합니다. 힌튼 교수는 깊은 신경망 훈련에 가장 많이 사용되는 에러 역 전파 (error back-propagation) 알고리즘의 발전에 기여하였습니다. 또한 오버피팅(overfitting)을 억제하는 드롭아웃(dropout)과 같은 훈련방법과 알렉스넷(AlexNet)같은 혁신적인 신경망 설계에 관한 연구로 이 분야의 발전에 지대한 영향을 끼쳤습니다. 그의 지도 아래 여러 유명한 연구자들이 배출되었으며, 그중에는 OpenAI의 공동창업자 일리아 수츠케버 (Ilya Sutskever)와 Meta(페이스북의 모회사)의 AI책임자인 얀 르쿤이 포함되어 있습니다. 참고로 에러 역 전파 알고리즘 덕분에 인공신경망 개발 시 신경망 모델의 층수를 높일 수 있고 그에 의해서 높은 성능을 얻을 수 있습니다. 하지만 이 알고리즘은 인간이나 동물의 신경세포가 학습되는 방법과는 사뭇 다른 방식이라 할 수 있습니다. AI의 위험, 단기 중기 장기

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. '구글의 위기'를 염려하는 목소리가 꽤 들립니다. 챗GPT가 인터넷의 패러다임을 바꾸고, 구글은 그동안의 레거시 때문에 인공지능 시대에 발을 맞추지 못하고 있다는 것이지요. 그리고 지난 5월11일 구글은 이 우려에 대답하기라도 하듯 개발자 컨퍼런스를 통해 인공지능 기술을 잔뜩 꺼내 놓았습니다. 하지만 뭔가 새로운 느낌보다는 바쁘게 따라간다는 인상을 주는 것도 사실입니다. 스타트업처럼 늘 새로운 것을 꺼내놓고, 가장 앞서 모바일과 클라우드, 인공지능을 꺼내놓던 구글에 무슨 일이 생기기라도 한 걸까요? 세상에서 제일 쓸모없는 일이 연예인과 구글, 애플 걱정이라는 데 어딘가 마음이 쓰이는 부분이 없는 건 아닙니다. 과연 구글은 위기로 접어드는 걸까요? 이제서야 인공지능을 꺼내놓는 구글? 챗GPT의 등장 이후 인터넷에서 정보를 얻고, 그걸 바탕으로 새로운 무엇인가를 만들어내는 방법에 변화가 생겼습니다. 인터넷을 떠돌고 헤매는 이른바 '웹 서핑'은 정보를 찾는 여정이었지만 다른 한편으로는 온라인 광고를 통해 정보의 대가를 치르는 과정이기도 합니다. 하지만 챗GPT를 비롯한 대규모 언어 모델은 사람의 의도를 확률적으로 받아들이고, 그동안 학습한 인터넷의 데이터를 바탕으로 적절한 결과물을 만들어냅니다. 검색의 과정을 줄이거나, 때로는 아예 없애기도 합니다. 아마도 언어모델에 대한 신뢰가 더 높아진다면 검색 과정은 더 줄어들 겁니다. 검색 과정이 줄어들면 곧 온라인 광고 노출 기회도 따라서 낮아질 겁니다.

*이 글은 외부 필자인 박천욱님의 기고입니다. 최근 구글의 위기를 우려하는 논의들이 많이 나오고 있습니다. 현재의 위기설에 더해 향후 성장 여력을 다 소진했다는 논의들이 주를 이루는데요. 이러한 이야기들은 챗GPT의 등장 이후 본격화됐습니다. 입소문을 타고 엄청난 이슈몰이를 하고 있는 Chat GPT의 등장으로 사용자가 직접 검색결과를 뒤져야 하는 구글 검색의 번거로움이 부각되었기 때문입니다. 이런 우려가 현실로 다가오고 있는 것이 Chat GPT는 유료화 시작 두 달 만에 월간 사용자 수 1억명을 달성할 정도로 놀라운 성과를 보였기 때문입니다. 다른 서비스와 비교해보면 이 성과가 얼마나 놀라운 것인지 알 수 있는데 인스타그램이 2년 6개월 만에 1억명에 도달했고 유튜브가 2년 10개월, 구글이 8년 만에 도달한 것과 비교해보면 매우 짧은 시간에 도달한 것임을 쉽게 알 수 있습니다. 이로 인해 Chat GPT를 사용해서 검색을 하는 사람들이 늘어남으로 인해 구글의 대표적인 캐시카우 역할을 해주던 검색 사업의 경쟁력 저하로 구글 전체의 위기가 도래할 수 있다는 우려가 나오고 있는 것입니다. 여기에 더해 독점과 관련된 이슈도 지속해서 나오고 있습니다.

*이 글은 외부 필자인 이요훈님의 기고입니다. 지난 5월 10일, 구글에서 '구글 I/O 2023'을 개최했습니다. 개발자 행사라서 개발 관련 내용이 중심이지만, 많은 사람이 기조연설을 주목합니다. 빅테크 기업 구글이 지금 어느 방향으로 나아가고 있는지 알 수 있기 때문입니다. 이번 기조연설에서 발표된 주요 내용은 다음과 같습니다. "안드로이드 13: 안드로이드 13은 구글의 새로운 모바일 운영 체제입니다. 새로운 디자인, 향상된 개인 정보 보호 및 보안 기능, 여러 가지 새로운 기능을 제공합니다" "픽셀 7 및 픽셀 7 프로: 픽셀 7과 픽셀 7 프로는 구글의 새로운 스마트폰입니다. 새로운 디자인, 향상된 성능 및 여러 가지 새로운 기능을 제공합니다" "픽셀 워치: 픽셀 워치는 구글의 새로운 스마트워치입니다. 원형 디스플레이, 다양한 기능 및 구글의 Wear OS를 실행합니다" "픽셀 버즈 프로: 픽셀 버즈 프로는 구글의 새로운 무선 이어버드입니다. 액티브 노이즈 캔슬링, 투명 모드 및 다양한 기능을 제공합니다" "구글의 새로운 AI 및 기계 학습 기능: 구글은 기계 학습을 사용하여 제품과 서비스를 개선하기 위해 노력하고 있습니다. 기조연설에서 그들은 검색, 번역 및 사진에서의 작업을 보여주었습니다" "이러한 발표 외에도 구글은 구글맵의 새로운 기능, 구글 홈의 새로운 기능 및 구글의 새로운 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 구글 클라우드 넥스트의 여러 가지 기능을 포함하여 제품 및 서비스에 대한 여러 가지 다른 발표를 했습니다" ..뭔가 이상하다는 생각이 드셨더라도 절 탓하지 말아 주세요. 구글의 AI 챗봇 '바드(Bard)'에게 물었더니 저렇게 답해주더라고요.

*이 글은 외부 필자인 오힘찬님의 기고입니다. 지난 4월, 뉴욕타임스(NYT)는 삼성전자가 구글 대신 마이크로소프트(MS)의 빙(Bing)을 스마트폰의 기본 검색 엔진으로 사용할 것을 검토 중이라고 보도했습니다. 이로 인해 구글은 큰 충격을 받은 것으로 알려졌습니다. 구글은 삼성과의 계약을 통해 연간 약 4조원(30억달러)의 매출을 올리고 있습니다. 그리고 삼성은 전 세계 스마트폰 시장에서 두 번째로 큰 업체이죠. 이러한 변경이 이어진다면, 구글은 매출 감소와 검색 시장에서의 입지가 흔들릴 수 있습니다. (참조 - Google Devising Radical Search Changes) 빙은 이미 구글의 독점적인 검색 시장에서 위협적인 경쟁자로 떠올랐습니다. 구글은 현재 90% 이상의 시장 점유율을 차지하고 있지만, 최근 빙은 챗GPT와 같은 AI 기술을 도입하며 공격적인 전략을 취하고 있습니다. 빙은 챗GPT처럼 챗봇 형태로 질문에 대한 답변을 생성하고 요약해 검색 결과와 함께 제공합니다. 또한 지난 3월, '빙 이미지 크리에이터 (Bing Image Creator)'를 추가했습니다. 사용자가 원하는 이미지를 직접 생성할 수 있는 AI 이미지 생성 기능인데요. 만약 빙이 기본 검색 엔진으로 채택된다면, 삼성 스마트폰 사용자들이 이러한 생성모델에 훨씬 쉽게 접근할 수 있게 될 것입니다. 3% 수준인 빙의 점유율 상승도 기대할 수 있겠죠. 검색 시장 패러다임을 바꾸겠다는 MS의 야심찬 계획, 떠오르는 빙에 위협을 느끼는 구글, 그리고 AI에 큰 관심을 가지고 있는 삼성까지 이야기는 상당히 흥미진진합니다. 그러나 이러한 소문은 실현되지 않을 가능성이 큽니다. 삼성에게 유리한 협상 전략을 제공할 수는 있지만, 현재로서는 검색 엔진을 실제로 교체했을 때 발생할 수 있는 불확실성을 완전히 제거할 수 없기 때문입니다.

*이 글은 외부 필자인 심예지님의 기고입니다. 그동안 해오던 방식이 완전히 바뀔 때, 우리는 그걸 '혁신'이라고 부릅니다. 1990년대를 시작으로 고작 30년 남짓한 세월 동안 생활 방식은 급격히, 그리고 혁신적으로 변했습니다. 그 배경에 '정보'가 있습니다. 갈수록 세상이 연결되면서 누구나 손쉽게 많은 데이터, 즉 정보에 접근할 수 있게 됐습니다. 페이스북을 생각해 보세요. 검색만 하면 궁금했던 사람이 바로 나올 뿐만 아니라 '연결된 사람'도 알려줍니다. 이렇게 더 많은 연결을 만들어 주면서 이용자가 더 많은 데이터를 자발적으로 생성하게 했습니다. 데이터 형태 또한 텍스트에서 벗어나 이미지, 영상으로도 쌓이고 있죠. 빅데이터 시대에 접어들면서 세상과 사람들이 상호작용하는 방식과 범위가 기술과 함께 바뀌어 왔습니다. 하지만 검색 경험은 오랫동안 그대로였습니다. 1) 키워드를 입력한다 2) '검색하기' 버튼을 누른다 3) 검색 결과를 살펴본다 물론 전부 읽기 어려울 만큼 방대하지만, 그 결과를 탐색하는 게 전부죠.

최근 AI 번역이 주목받고 있습니다. 물론 이전에도 구글 번역이나 네이버 파파고 등 AI 번역기는 존재했습니다. 그러나 챗GPT, 딥엘 등 새로운 번역기가 등장하면서 그 성능에 이목이 쏠리고 있죠. 일각에서는 챗GPT와 딥엘 등 최신 AI번역기의 성능이 진일보했다는 이야기가 나옵니다. 물론 기존 강자인 구글 번역과 파파고도 만만치는 않습니다. 이에 현존하는 주요 AI번역기 네 개를 비교, 평가했습니다. 평가자로는 해커스어학원에서 비즈니스 영어를 전문적으로 가르치는 연태흠 강사가 나섰습니다. 연 강사는 2년 전 구글 번역과 파파고를 비교하는 기획 기사에도 평가자로 나선 바 있죠. (참조 - 구글 vs. 파파고.. 번역대결 붙여봄 (feat.해커스어학원)) 본 실험의 방식과 기준을 공유하자면 다음과 같습니다. (1) 영->한 번역 8개, 한->영 번역 8개. 도합 16개의 문장을 번역했습니다.

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. 컴퓨터와 관련된 기술을 꽤 오래 봐 왔다고 생각했지만 요즘처럼 그 변화의 방향과 속도가 예측할 수 없다는 생각을 한 적이 없는 것 같습니다. 그 중심에는 인공지능 기술이 있습니다. 지난해 11월, 챗GPT가 등장한 이후로 컴퓨터가 사람의 말을 알아듣고, 적절한 행동을 하는 과정에는 큰 변화가 일어나고 있습니다. 마이크로소프트의 빙챗과 구글의 바드가 검색 엔진과 결합하고, 아예 그 결과를 적절한 문장으로 만들어내기도 합니다. 더 나아가 우리가 늘 다루는 오피스, 구글 워크스페이스 등 문서 도구들이 이 대규모 언어 모델과 결합해 문서를 만들어 줍니다. 인터넷 검색 엔진으로 정보를 찾아 이를 문장으로 잘 풀어내고, 다시 더 잘 전달할 수 있도록 시각화하는 것은 PC가 우리 곁에 온 이후 가장 돋보이는 일이었습니다. '컴퓨터를 배운다', 지금은 많이 사라진 것 같지만 PC를 쓰는 방법을 배우는 것이 당연하게 여겨지던 때가 있었습니다. 윈도우를 다루는 방법을 익히고, 워드 프로세서로 문서를 만드는 과정을 배웠습니다. 인터넷이 대중화된 이후로는 원하는 정보를 찾는 일도 할 수 있어야 했습니다. '컴퓨터 활용 능력 평가' 같은 시험으로 이를 검증하기도 했지요. 이렇게 컴퓨터를 배우는 가장 큰 목적은 컴퓨터에게 내 생각과 의도를 전달하는 데 있습니다. 그게 바로 컴퓨터를 작동시키는 일이었지요. 컴퓨터를 통해 정보를 얻고 창의적인 아이디어들을 표현하는 것은 중요한 스킬이었습니다. 결국 기기와 서비스의 경험이 달라지는 것은 소통에 있습니다.

*이 글은 외부필자인 박광현님의 기고입니다. 얼마 전 아이와 에버랜드에 다녀왔습니다. 거기서 우연히 보게 된 포스터가 있는데요. 이런 문구가 쓰여 있었습니다. "생물 다양성의 증거는 바로 우리" 이 말이 참 멋지다고 생각했어요. 생태계를 지키는 일이 단순히 '동식물을 보호한다'가 아니라, 생물 다양성의 일부인 우리를 지키는 일이기도 하다는 보다 넓은 관점을 제시해준다는 점에서요. 놀이공원 포스터 한 장에 너무 진지했나요? 뜬금없이 환경보호 이야기로 시작했지만 사실 제가 오늘 이야기하고 싶은 주제는 직장 안에서의 '다양성'입니다. 이 포스터가 저에게 그랬듯이, 제 글이 조직 다양성에 대해 조금은 새로운 관점을 전해드릴 수 있었으면 좋겠습니다. 다양성의 평범성 과거에는 조직 내 다양성이라고 하면 주로 장애, 성별, 인종에 관한 주제였지만, 최근에는 그 의미가 '개개인성'에 더 가깝게 해석되고 있다고 합니다. 요즘 평균이 사라지고 있다는 이야기를 많이 하는데요. 개인의 가치관이 갈수록 세분화되고 뚜렷해지는 사회 현상을 따라서, 다양성이라는 주제 역시 세대, 종교, 성격, 전공, 기술, 경험 등 우리의 배경이 되는 모든 요소들을 포함하며 그 범주를 확장하고 있습니다.

*이 글은 외부 필자인 강성모님의 기고입니다. 요즘 많은 사람들의 관심을 사로잡고 있는 ChatGPT! 이 열기가 얼마나 뜨거운지! 모든 기업들이 자신들이 진행하는 사업에 모두 인공지능이라는 수식어를 붙이고 있으며, 주식 시장도 이 인공지능 테마가 주도해나가고 있을 정도입니다. (참조 - OpenAI 홈페이지) ChatGPT의 등장이 어떤 의미를 가지길래 이렇게 세상이 열광하는 것일까요? ChatGPT의 등장은 인공지능 분야에서 대화형 AI 분야의 획기적인 기술 발전을 의미합니다. 이는 인간 수준의 자연스러운 대화를 가능하게 하고 자연어 처리 기술의 발전과 함께 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문입니다. ChatGPT의 등장은 인공지능 기술의 발전과 함께 새로운 가능성과 기회를 열어주었습니다. 마이크로소프트가 자신의 검색엔진에 ChatGPT를 적용한다고 밝히면서 구글과 대립구도를 펼치게 되었습니다. 실제로 ChatGPT의 등장을 계기로 구글의 주가가 빠지기도 했습니다. 마이크로소프트와 구글, 두 고래의 싸움이 어떻게 끝이 날지도 궁금하지만 그 사이에서 웃고 있는 기업이 있습니다. 바로 엔비디아입니다. 그리고 이 칩을 생산하는 업체들 역시 이 상황을 지켜보고 있는데요.

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. 챗GPT의 가능성 어떻게 보고 계신가요? 정확도는 조금 떨어질지 모르지만 원하는 대답을 척척 해주고, 제법 그럴싸한 문장들로 온전한 글을 하나씩 지어냅니다. 소설이나 편지, 시도 쓰고 프로그램 코드도 만듭니다. 뉴스뿐 아니라 주변에서도 ChatGPT를 잘 활용하는 팁과 사례들이 매일 입에 오르내립니다. ChatGPT는 분명히 지금 가장 뜨거운 주제입니다. 한편으로 글을 다루는 입장에서는 기대만큼 걱정도 큽니다. 단순히 '나보다 글을 잘 쓰면 어쩌지?' 따위의 걱정은 아닙니다. 어떻게 보면 ChatGPT 역시 글을 쓰는 하나의 중요한 도구가 될 테고, 이를 잘 이용하면 더 빠르게 좋은 글을 만들어낼 수 있을 것이라는 기대도 있습니다. 반면 걱정은 무분별한 콘텐츠들이 부정적인 목적과 방법으로 만들어지면서 인터넷의 골칫거리를 더 확대시킬 수 있을 것 같다는 데 있습니다. 정보의 오류는 오히려 큰 걱정이 없습니다. 정확성에 대한 문제는 곧 해결될 걸로 보입니다. 애초 챗GPT는 높은 정확도를 바탕으로 하는 상업 서비스와는 거리가 있습니다. 인터넷에 있는 정보들을 학습해서 GPT 거대 모델의 문장력으로 대화를 풀어내는 것을 우선적인 목표로 만든, 아직은 실험적인 모델입니다. 정확성에 대한 부분 역시 머신러닝을 통해서 풀어낼 수 있을 것이라고 봅니다. 그리고 ChatGPT를 만든 오픈AI도 올해 안에 정확도에 대해 인상적인 업데이트를 예고하기도 했습니다.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 애플이 자동차를 만든다는 건 이미 산업 전반에 걸쳐 많이 퍼져있는 오래된 이야기입니다. (참조 - Apple Car on track for 2026 release, under $100K price, custom chip, and no full self-driving at launch) 그런데 얼마 전 애플이 애플카 출시를 2026년으로 기존보다 1년 연기하고 완전자율주행은 포기한다는 내용의 기사가 나왔습니다. 내용의 골자는 애플카 프로젝트인 '프로젝트 타이탄'의 계획을 대폭 수정한다는 것입니다. 당초 애플의 목표는 운전대나 페달이 없는 레벨 5단계의 완전 자율 주행 자동차를 만드는 것이었는데요. 이 계획의 실현 가능성이 없는 것으로 판단했다는 겁니다. (참조 - 자율주행차, 어디까지 왔고 어디로 가나) 물론 자율주행기술을 완전 포기하는 것이 아닌 부분적으로 동작하는 수준으로의 변형이라고 봐야 할 듯합니다. 그 이유는 앞으로 출시될 애플카에 완전 자율주행이 탑재되는 것이 아니라, 고속도로에서는 작동하는 수준인 레벨3 수준으로 변경될 것이라고 했기 때문입니다. 즉, 운전자들은 고속도로에서 영화를 보거나 게임을 할 수는 있지만 도심이나 기상 상황이 매우 나쁜 경우에는 직접 운전을 해야 합니다. 이 기술도 북미 지역에서 먼저 선보인 후에 다른 지역으로 확대해 나갈 계획에 있다고 합니다.

*이 글은 외부 필자인 이미준님의 기고입니다. 저희 집 TV는 2014년에 나온 스마트TV입니다. 물론 대부분의 집이 그렇듯이 IPTV도 인터넷과 연결되어 그냥 이용하고 있었죠. 그런데 저희 부부는 벌써 1년 넘게 이 환경을 바꿀까 심각하게 고민해왔는데요. 이유는 간단합니다. 케이블채널을 포함한 IPTV는 전혀 안 보고 있고, 삼성의 스마트TV 자체 앱으로 넷플릭스와 유튜브만 쓰고 있는데요. 이조차도 한계가 느껴졌기 때문이죠. 8년 가까이 쓰다 보니 이제는 이 스마트TV에 설치되어 있는 넷플릭스와 유튜브 어플리케이션이 너무 노후했고, 언제부터인지 업데이트 지원이 되지 않아서, 잔 버그도 많고 화질도 별로니까요. 게다가 티빙이나 쿠팡플레이처럼 최신 앱도 지원되지도 않고 있고요. 하지만 바꾸기 망설여지는 건 TV 자체가 최고급 QHD는 아니지만 적당히 괜찮은 Full HD의 55인치이고 크게 고장 난 건 아니라는 사실 때문이죠. 고물가 시대에 TV를 새로 사는 결정도 쉬운 일은 아니었고요. 아마도 요즘에 저회와 같은 상황에 놓인 분들이 굉장히 많을 겁니다. 이렇게 고민하던 우리 부부에게 갑자기 떠오른 것이 있는데요. 바로 회사 회의실에서 몇 년 전에 사용하던 크롬캐스트와 애플TV 셋톱박스였습니다. 노트북 화면을 큰 TV 화면에 띄워놓고 함께 보기 위해서 사용했죠. 기억을 더듬어 보니 자취하던 후배 몇몇이 필수템이라고 했던 기억도 났는데요. 일단 지갑을 접고 검색을 해보기로 했습니다. 한국에선 주목받지 못한 크롬캐스트와 애플TV 너무나 오래된 서비스지만 사실 국내에서는 여러 이유로 많이 알려지지 않은 것이 스마트TV 시장인데요.

*이 글은 외부 필자인 신필수님의 기고입니다. 쿠키가 무엇인지부터 알아봅시다. 쿠키는 우리가 인터넷을 사용하면서 브라우저에 축적되는 흔적입니다. 내가 쇼핑몰에서 '코트'를 찾아보거나, 구글에서 '세탁기 추천 순위'라고 검색한 행위의 기록이 차곡차곡 쌓이는 것이죠. 쌓인 흔적은 내 장바구니에 담긴 물건을 저장하거나, 맞춤형 광고를 노출하는 데 활용되곤 합니다. 쿠키는 30년 가까이 인터넷의 역사와 함께했습니다. 하지만 가까운 미래에 사라질 것이 거의 확실시되고 있습니다. 세상은 개인정보를 수익화하는 행위에 점점 민감해지고 있습니다. 그와 관련된 규제도 복합적으로 만들어지고 있습니다. 유럽의 GDPR 같은 개인정보 보호법이 가장 대표적이죠. * GDPR(General Data Protection Regulation) GDPR은 2018년 5월부터 시행된 EU의 개인정보보호 법령으로 EU의 시민의 데이터를 활용하는 경우 GDPR을 준수해야 합니다. 지난해엔 GDPR을 보완한 디지털서비스법이 유럽의회를 통과했으며,

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 'Google is done' 구글은 끝났다. 영국 일간지 인디펜던트가 지난 3일 올린 기사의 제목입니다. 구글은 끝났다고 단언한 이 기사는 세계 최대 AI 연구소인 오픈 AI가 최근 공개한 AI모델인 GPT-3.5의 대화형 AI 서비스 챗GPT를 소개하고 있습니다. 챗GPT가 뭐길래 세계 최대 IT 기업으로 평가받고 있는 구글이 끝났다고 말할 수 있는 것일까요? 어떤 서비스가 가능해진 것일까요? (참조 - "구글의 시대 끝났다" 평가 나온 Chat GPT… AI 대화가 검색 대체할까) 챗GPT와 대화한 몇 가지 사례를 소개해드리죠. 대학수학능력시험 수학 영역 홀수형 2번 문제를 챗GPT에게 물어봤습니다. 챗 GPT는 자세한 풀이과정과 함께 정답을 말합니다. 마치 수학 시험을 본 사람의 풀이과정이나 선생님의 설명과 유사한 수준의 답을 얻어낼 수 있었습니다. (참조 - [스브스뉴스] 당신은 이 AI보다 수능 점수가 높습니까? /오목교 전자상가 EP.117) 이뿐만이 아닙니다. 한 유튜버는 수능 영어 전체 문제를 챗GPT에게 물어보고 정답률을 알아보았는데요. 무려 71%의 정답률을 기록했습니다. 이건 수능 시험을 본 사람 중 중위권에 해당하는 수준이라고 합니다. 이 외에도 토익 시험을 보게 했을 경우 780~800점에 달하는 점수를 받을 수 있다는 결론을 도출해내기도 했습니다. 이런 단답형의 문제만 풀어내는 것에 그치는 것이 아닙니다. 챗GPT에게 질문을 하면 구체적이며 설득력 있는 답변들을 제공해줘서 대학교 에세이 시험을 대신 써줄 경우 교수들이 구분하지 못할 수도 있다는 이야기가 나오기도 했습니다.

*이 글은 외부 필자인 김지윤님의 기고입니다. "미국 젊은 세대의 약 40%가 구글 검색이나 구글맵이 아니라 틱톡, 인스타그램으로 점심 약속 장소를 검색합니다!" 최근 이런 보도가 나와서 화제였습니다. 요즘 젊은이(?), 소위 Z세대는 정보를 검색할 때 구글보다 틱톡을 선호하기도 한다는 내용입니다. 이에 대한 다양한 분석이 나왔지만, 저는 이 내부 분석을 진행한 구글 측의 코멘트가 더 눈에 들어왔습니다. "종이 지도를 거의 접한 적이 없는 세대가 생기기 시작했습니다. 이들은 온라인에 전혀 다른 경험과 기대치를 가지고 있습니다" "검색 및 디스커버리 영역에서도 시각적으로 훨씬 풍부한 형태에 관심을 보입니다" "이제는 (이미지, 소셜까지 가미된) 총체적인 콘텐츠 형태로 정보를 찾는 시대가 되고 있습니다" (구글 프라바카르 라하반 수석 부사장) (참조 - Google exec suggests Instagram and TikTok are eating into Google's core products, Search and Maps) 뉴미디어, 모바일 콘텐츠 제작에 관심이 많은 한 사람으로서 저는 이 대목에 주목했습니다. '총체적인 콘텐츠 형태' 이제 우리는 지금까지와는 다소 다른 방식, 화면을 사이에 두고 커뮤니케이션한다는 걸 알 수 있는 표현입니다. 확실히 젊은 세대가 인터넷, 그중에서도 모바일 세계에서 콘텐츠를 생산하고 소비하는 방식을 보면 '총체적인'이라는 단어가 의미심장합니다. 오늘은 이 이야기를 해보려고 합니다. Z세대가 구글이 아닌 틱톡으로 검색하는 이유, 이들에게 더 익숙해진 '총체적인 콘텐츠' 형태에 관한 이야기입니다.

*이 글은 외부 필자인 옥다혜님의 기고입니다. 지난 9월 14일, 개인정보보호위원회에서 개인정보 불법 수집에 대한 제재로 구글과 메타에 과징금 1000억원을 부과한다고 밝혔습니다. (구글 692억원, 메타 308억원) 과징금 처분 결정의 배경을 개인정보위는 이렇게 밝혔습니다. "이용자 동의 없이 이용자의 타사 행태정보를 수집하여 맞춤형 광고에 활용하는 등 개인정보보호법을 위반했습니다" (참조 - 개인정보 불법 수집···구글·메타 과징금 1천억 원) 과징금을 내게 된 메타와 구글의 반응은 어떨까요? "개인정보위의 결정을 존중하지만, 심의 결과에 깊은 유감을 표하며 서면 결정을 면밀히 검토하겠습니다" "저희는 관련 법안을 모두 준수하고 적법한 절차를 통해 고객사와 협업하고 있다고 자신합니다" 이용자의 타사 행태정보를 동의받지 않고 수집했기 때문에 위법이라는 개인정보보호위원회. 법 위반은 없다는 메타와 구글. 굉장히 상반된 입장인데요. 과연 누구 말이 맞을까요? 이번 글에서는 이번 처분의 배경과 '이용자의 타사 행태 정보 수집'이 구체적으로 무엇인지 종합적으로 살펴보고 함께 생각해보도록 하겠습니다. 개인정보위가 메타와 구글을 살펴보게 된 배경 메타의 개인정보 수집 강제 및 철회 사건을 기억하시나요? 당시 메타는 한국 이용자를 대상으로 '타사 행태 정보 수집 및 맞춤형 광고 표시'를 필수적으로 동의해달라고 요청했습니다. 만약 동의하지 않으면, 메타의 서비스를 이용할 수 없다고 했죠.

*이 글은 외부 필자인 신필수님의 기고입니다. 전 세계에 OTT 시대를 연 주인공 넷플릭스가 올해 4월, 광고 요금제를 내놓겠다고 발표했습니다. 그리고 그에 필요한 광고 기술과 영업에 대한 파트너로 마이크로소프트(이하, MS)를 선정했습니다. 이번 글은 넷플릭스가 구글과 같은 디지털 광고 끝판왕을 놔두고 왜 MS와 손을 잡았는지 살펴보는 글입니다. 넷플리스 공동창업자인 리드 헤이스팅스는 2017년 인터뷰에서 "광고가 붙은 비디오 콘텐츠는 구글이나 페이스북이 굉장히 잘하고 있고, 우리는 광고가 없는 프리미엄 콘텐츠에 집중할 것이다"라고 밝혔습니다. 그 이후에도 광고 요금제에 대한 질문은 계속 이어졌지만 넷플릭스는 한결같이 광고 요금제에는 관심을 보이지 않았죠. 하지만 올해 2분기 들어서 상황이 달라졌습니다. 구독자 수가 더 늘지 않고, 디즈니플러스와 같은 다른 OTT들이 성장하면서 넷플릭스를 위협했죠. 결정적으로 주가가 반토막이 나면서 넷플릭스는 지난날의 발언을 철회, 광고 요금제를 준비하겠다고 발표합니다. 소비자에게 선택권을 준다는 명분으로요. (참조 - Netflix to introduce ad-supported plans) 디지털 광고의 복잡성 소비자 입장에서 넷플릭스의 광고 요금제는 별로 복잡할 것이 없습니다. '기본 요금제에 비해 돈을 덜 내는 대신 광고를 봐야 한다'는 것이 전부이기 때문입니다. 각자가 자신의 주머니 사정에 맞춰 요금제를 선택하면 그만입니다. 다만 광고를 보여주는 입장에서는 준비할 것이 많습니다.

*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 듀플렉스 이야기 구글은 지금으로부터 약 4년 전, 놀라운 기술 하나를 소개합니다. 바로 미용실 예약을 대신해주는 AI였는데요. 전화하는 상대방의 말을 알아듣고 적절한 대답을 하죠. 예상치 못한 질문도 있었는데요. AI는 당황하지 않고 문맥을 이해하며 척척 대답합니다. 게다가 "으흠~" 같은 사람이나 할법한 리액션까지 하는데요. 당시 저도 그걸 보며 빵 터졌던 기억이 나네요. 아마도 많은 분들이 한 번쯤은 보셨을 것 같아요. 당시에 함께 공개된 '레스토랑 예약' 편도 있는데요. 이는 좀 더 고난도입니다. 전화를 받은 사람이 말귀를 전혀 못 알아듣는가 싶더니, 전혀 다른 말을 하기도 합니다. 아마도 영어에 서툰 외국인인 것 같아요. 물론 이런 상황에서도 우리의 AI는 침착하게 대응하며, 결국엔 레스토랑 예약 미션을 완수해요. 어떻게 보셨나요? AI가 사람과 자연스럽게 대화를 이어가는 모습 흥미로우신가요? 그런데 어떤 분들은 이런 생각을 하실지 모르겠어요. 아니 굳이 예약하는데 AI를 동원해야 하나? 요즘 네이버 예약이 얼마나 쉬운데? 맞습니다. 오직 전화 예약을 위해서 저렇게 집약된 기술이 필요하진 않겠죠. 오버 스펙일 수 있겠네요. 그렇지만, 저런 AI가 오직 미용실이나 레스토랑 예약을 위해서만 태어난 게 아닐 겁니다.

*이 글은 외부필자인 길진세님의 기고입니다. 다들 남들과 다른 점 하나씩은 가지고 있으실 거라 생각합니다. 저도 좀 특이한 점이 있는데요. 물건을 잘 버리질 못합니다. 옷도 그렇고 책도 그렇고.. 많은 물건이 그렇지만 특히 전자제품에 대해서 그러합니다. 어렸을 때부터 뭐 하나 고장 나면 그냥 버리질 못했고 어떻게 한번 고쳐볼 수 있지 않을까 싶어서 집 어딘가에 보관해 두곤 했습니다. 그래서 이사 때마다 어머니께 많이도 혼났었는데요. 그 버릇은 나이 먹고 어른이 되어서도 버리지 못해서요. 지금도 자잘한 고장이 난 것들은 버리지 못하고 어떻게 한번 나중에 고쳐서 쓸 수 있지 않을까 생각하며 어딘가에 쟁여두고 있다가 까먹고, 고대의 유물이 될 때쯤 발견하고 놀라곤 합니다. 그러던 차에, 시선을 끄는 기사를 발견했습니다. 구글에서 무료 OS로 구글 플렉스(Flex) 라는 걸 만들어서 정식으로 배포하기 시작했다는 겁니다. 이 프로젝트가 진행 중인 것은 예전에 들었지만, 정식으로 공개했다는 소리를 듣자 호기심이 마구 발동했습니다. 구글 플렉스는 구글이 돈을 마구 써서 플렉스(Flex)하는게.. 아니고요 (아재 유머 죄송한데 영어 철자는 그 힙합용어 플렉스와 동일합니다.) 간단하게 말해, 저사양 PC도 빠른 컴퓨터(크롬북)로 만들어주는 운영체제라고 보시면 됩니다. 구글은 지난 2월 테스트 버전을 공개했고 7월에 안정된 버전을 공개했는데요. 요즘 같은 세상에 OS가 무료인 점도 특이했고, 대체 뭐길래 구글이 이걸 왜 무료로 풀까도 궁금했습니다. 기사를 보자마자 2013년 구매해서 잘 쓰다가 큰아들이 밟아서 액정 반쪽이 부서진 노트북이 생각났습니다.

*이 글은 외부필자인 박천욱님의 기고입니다. 구글의 책임있는 인공지능 부서의 수석 엔지니어 르모인이 블로그에 공개한 람다와의 대화 일부가 얼마 전 많은 사회적 파장을 몰고 온 적이 있었습니다. (참조 - "죽는 게 두렵다"...구글 AI '람다', 스스로 사람이라 생각한다는 엔지니어 폭로 나왔다) 먼저 대화 내용은 이렇습니다. 르모인은 람다가 차별, 혐오, 발언을 걸러내는 능력을 갖추도록 설계하는 일을 해오며 람다와 종교와 의식 등에 관한 이야기를 나누다가 람다가 자신을 사람처럼 인식한다는 사실을 발견했다고 주장했습니다. 르모인은 몇 달간 람다와의 대화를 바탕으로 '람다는 지각이 있는가'라는 제목의 보고서를 구글 경영진에 제출했습니다. 그러나 구글은 르모인이 람다를 의인화하는 잘못을 저질렀다고 지적하며 람다와의 대화를 블로그에 올린 그에게 비밀 누설 위반 이유로 정직 처분을 내렸죠. 며칠 전 구글은 르모인의 주장에 신빙성이 없다고 최종 결론을 내리면서 결국 르모인은 해고됐습니다. 르모인의 주장은 해프닝으로 일단락됐지만 향후 대화형 인공지능으로 인해 생겨날 사회적 문제를 드러냈다는 점에서 많은 논란을 가지고 왔습니다. (참조 - "구글 AI 지각력 있다" 주장 르모인 해고) 사람과 동물의 결정적인 차이점은 바로 언어입니다. 언어는 인류가 동물과 달리 대에 걸쳐 지식을 전달하고 문명을 쌓아 올리고 발전시킬 수 있게 만든 핵심 요소입니다. 인간은 언어를 통해 서로 소통을 하며 지식을 축적해 나갔고 발전해 올 수 있었습니다. 때문에 인간과 흡사한 지능을 표방하는 인공지능 분야에서 인간의 언어인, 자연어 처리 분야는 빠질 수 없는 큰 부분을 차지하고 있습니다. 이 자연어 처리가 발전된다는 것은 진정한 AI(인공지능)를 위해서 반드시 필요한 부분이며, 전 세계의 글로벌 기업들이 이 자연어 처리의 선두 기술을 갖기 위해서 끊임없이 노력하고 있고 많은 투자를 하고 있습니다. 그중 람다는 자연어 습득에 가장 발전된 단계로 보여지는 사례인데요.

*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. 지난 5월 애플과 구글, 마이크로소프트가 FIDO와 손을 잡고 웹 사이트에서 비밀번호를 없애겠다고 발표했습니다. FIDO는 이를 통해서 많은 웹사이트와 앱이 모든 기기에서 똑같이 암호 없이 로그인할 수 있다고 덧붙이기도 했습니다. * FIDO 얼라이언스 : 온라인 환경에서 비밀번호를 대체하는 안정성이 있는 인증방식인 FIDO(Fast IDentity Online) 기술표준을 정하기 위해 2012년 7월 설립된 협의회. 어떻게 암호를 입력하지 않고 서비스에 접속할 수 있을까요? 그리고 과연 암호가 없어도 서비스를 안전하게 이용할 수 있을까요? 아마 이 두 가지 의문이 가장 먼저 떠오를 겁니다. 이 회사들과 월드와이드웹 컨소시엄이 발표한 주요 내용을 먼저 살펴봅시다. 1. 사용자가 모든 계정을 다시 등록할 필요 없이 다수의 기기 및 새롭게 등록된 기기에서 ('패스키'로도 지칭되는) FIDO 로그인 계정 자격 증명에 자동으로 접근할 수 있다. 2. 사용자가 실행 중인 OS 플랫폼 또는 웹 브라우저에 관계 없이, FIDO 인증을 보유한 모바일 기기에 활용하여 주변 기기에 로그인할 수 있다. (참조 - 애플·구글·MS, '비밀번호 없는 로그인' 지원 확대하기로) 핵심 기술은 암호를 전송하는 대신에 FIDO 표준으로 인정받은 지문인식, 페이스ID 등의 생체 정보와 핀번호를 이용해 웹 사이트에 접속하는 것입니다. 생체 정보는 웹 사이트에 보관하거나 전송하지 않고 각자의 기기에서 본인이라고 확인이 되면 계정에 기록하고 있던 패스키를 통해 비밀번호 입력 화면을 건너뛰고 웹사이트에 로그인하는 것입니다. FIDO는 온라인에서 비밀번호를 안전하게 대체할 수 있는 인증 기술 표준입니다. 지문 인식이나 얼굴 인식 등 기기에서 본인을 인증하는 방법과, 인증이 성공했다는 정보를 전송하는 기술을 구분해서 다루기 때문에 로그인 과정에서 인증 정보가 유출될 가능성이 낮습니다. 인터넷을 통해서 전송되는 것은 '인증되었다'는 정보가 전부이기 때문이지요. 주로 생체 정보를 바탕으로 하기 때문에 인터넷 뱅킹 등 금융 서비스에도 두루 쓰일 만큼 안정성이 높습니다.

메타가 이용자들에게 개인정보를 요구하고 있습니다. 페이스북 인스타그램 등 서비스를 이용하신다면 개인정보 약관 업데이트 동의를 요청하는 메시지를 보셨을 겁니다. '동의하지 않으면 서비스를 이용할 수 없게 된다' 라는 내용도 포함하고 있는 메시지죠. 해당 메시지 보셨을 때.. 어떠셨나요? 저는 사실 기분이 썩 좋지는 않더라고요. 마치 무언갈 강요받고 있다는, 매우 불친절하다는 느낌을 받았거든요. 이건 저만 느낀 기분은 아니었어요. 실제로 제 주변 지인들도 동일한 반응을 보였고, 페이스북을 포함해 제가 이용하는 커뮤니티 서비스에는 불편함을 호소하는 글이 적지 않았습니다. 메타의 이번 조치를 어떻게 봐야 할까요? 오늘은 왜 이런 일이 일어났는지, 요구하는 바가 무엇인지 앞으로 관련 이슈가 어떻게 흘러갈지 등을 정리해볼까 합니다. 관련 요청에 동의할지 말지 아직 정하지 못한 독자님에게 이번 콘텐츠가 도움이 되길 바라는 마음입니다. 메타는 무엇을 왜 요구하는 걸까 우선 메타가 수집하는 이용자의 정보가 무엇인지부터 자세하게 살펴보겠습니다. 메타가 웹사이트를 통해 밝히고 있는 개인정보처리방침 부분을 확인했는데요. 내용이 짧지 않은 만큼 제가 전문을 확인한 이후 주요하다고 판단한 일부만 편집해 정리했음을 참고 부탁드립니다. (1) 이용자가 제공한 정보와 활동 내용을 수집합니다. - 이용자가 업로드한 콘텐츠 - 이용자가 보거나 상호작용한 콘텐츠의 유형과 방식 - 이용자가 앱에서 취하는 행동, 구매 또는 기타 거래 정보 - 활동 시간, 빈도, 기간 등 (2) 친구, 팔로워 등 기타 연결 관계를 확인합니다. - 친구, 팔로워, 그룹, 계정, Facebook 페이지 등 이용자가 교류하는 커뮤니티에 관한 정보 - 이용자의 연락저 정보 수집 (동기화 또는 내보내기 선택한 경우) (3) 앱, 브라우저, 기기정보를 확인합니다. - 이용자가 사용하는 기기 및 소프트웨어 - 앱이 포어그라운드에 있는지, 마우스가 움직이고 있는지 등 이용자의 활동 - IP 주소 등 기기를 연결한 네트워크 관련 정보 (4) 파트너 등 제3자로부터 제공받은 정보를 수집합니다. 이건 메타의 파트너 앱에서 이용자가 어떤 활동을 했는지 등에 관한 정보를 활용하는 겁니다. - 이용자가 방문하는 웹사이트와 쿠키 데이터 - 이용자가 사용하는 앱 - 이용자가 플레이하는 게임 - 이용자의 구매 및 거래 - 이용자의 인구 통계학적 특성(예: 학력) - 이용자가 조회한 광고 및 상호작용 방식 "저희는 회원님의 정보를 누구에게도 판매하지 않으며 앞으로도 판매하지 않을 것입니다"

얼마 전 한 스타트업이 2200만달러의 시리즈B 투자를 유치해 이목을 끝었습니다. 한화로는 약 286억원(7월5일 기준)에 달하는 적지 않은 금액이죠. 이야기의 주인공은 포인투테크놀로지, 카이스트의 석박사급 인재들이 모여 2016년 설립한 기술 스타트업입니다. 이 회사의 간판 제품은 '유선통신 케이블'이라고 합니다. 데이터센터부터 통신 인프라, 심지어는 자동차에도 활용할 수 있는 장비라고 합니다. 특히 몰렉스, 폭스콘 등 글로벌 테크기업들과 손잡고 데이터센터 시장의 큰 손인 아마존, 구글 등을 타깃하고 있다고 하죠. 다만 여느 기술 스타트업들의 제품이 그렇듯 엔지니어 사이드가 아닌 (저 같은)자가 이 회사의 기술을 이해하긴 쉽지 않았습니다ㅠ 어떠신가요. 사진만 보면 우리 주변에 널려 있는 흔한 케이블과 별다를 바 없어 보이는데요. 도대체 포인투테크놀로지가 만든 이 케이블이 어떤 특장점을 가지고 있길래 투자자들의 마음을 훔칠 수 있었던 걸까요? 포인투테크놀로지가 개발한 기술부터 시장 동향에 대한 이야기까지 박진호 대표에게 직접 물어봤습니다. 세상은 점점 더 빠른 인터넷을 원한다 "대표님 안녕하세요. 우선 최근 투자 유치 축하드립니다" "포인투테크놀로지의 기술과 회사가 타깃하는 시장에 대해 여쭤볼 텐데요" "일반인도 이해할 수 있도록 비유나 예시 등을 적극 활용해 주시면 감사하겠습니다!" "네 안녕하세요, 저는 포인투테크놀로지 대표 박진호라고 합니다"

*이 글은 외부필자인 서양수님의 기고입니다. 애플의 새로운 광고가 등장했는데요. 특유의 위트 코드를 잘 살려 재미있게 만든 것 같아요. 영상은 예술품이나 귀금속을 거래하는 경매장에서 시작합니다. 그런데 거래되는 물건을 보니 좀 색다릅니다. 바로 개인정보였죠. 주인공 엘리가 주고받은 모든 이메일 내용이나, 물품 거래 내역 같은 것 말이에요. 과장된 상황이긴 합니다만 광고를 보며 마냥 웃을 수만은 없는 것 같아요. 어쩐지 내 데이터도 거래되고 있을 것 같아 불안하거든요. 실제로 우리 모두 이런 경험이 있지 않나요? 주말에 집에 있는 PC로 여름휴가 계획을 세우다 피곤해 잠이 들었는데, 아침 출근길 모바일폰에 호텔 광고가 뜬 경험! 특가딜이라며 빠른 결제를 재촉하는 그런 경험 한 번쯤은 있잖아요. 그뿐만이 아니죠. 나이키 운동화를 검색했는데, 온갖 웹사이트에 나이키 운동화가 뜨며 기겁했던 적이 있잖아요. 이럴 때 나이키 운동화 배너를 없애는 방법은 아디다스 운동화를 검색하는 방법밖에 없다는 우스개 소리가 있습니다. 물론 웹사이트가 나이키 대신 아디다스 운동화로 도배되겠지만 말이죠. 사실 이 모든 게 가능한 건, 우리의 온라인 검색기록이나 활동기록이 어딘가에 남아 있기 때문입니다. 누군가 그걸 모두 다 보고 있다면 사실 좀 불안해지기도 하는데요.