• (글로벌) 오픈AI, AI 기반 채용 플랫폼 출시 예고

  오픈AI가 내년 중순 ‘일자리 플랫폼’을 선보여요. 구직자가 AI 활용 능력을 인증받으면, 기업이 필요로 하는 인재와 자동 매칭해주는 방식이에요. 링크드인과의 정면 경쟁이 예상되는 가운데, 오픈AI는 ‘오픈AI 아카데미’를 통해 2030년까지 1,000만 명에게 AI 인증을 제공하고 월마트·존디어 등 대기업과도 협력할 계획이에요.

• (글로벌) 클라우드플레어 장애로 챗GPT·제미나이·티맵 동시 먹통

  4일 오후 챗GPT, 구글 제미나이, 티맵 등이 10여 분간 잇따라 접속 장애를 겪었어요. 원인은 글로벌 인프라 업체 클라우드플레어의 한국 리전 네트워크 문제였고, 수정 후 모니터링 중이라고 밝혔어요. 최근 AI 수요 폭증으로 글로벌 클라우드 인프라 불안정이 잦아지고 있는 만큼, 서비스 의존 리스크가 점점 더 부각되고 있어요.

• (글로벌) 딥시크, 연말 신형 AI 에이전트 모델 출시 준비

  중국 AI 스타트업 딥시크가 올해 말 고도화된 AI 에이전트 모델을 공개할 계획이에요. 최소한의 지시만으로 다단계 작업을 자동 수행하고, 사용자 행동을 학습해 성능을 개선하는 기능까지 탑재될 예정이에요. 챗봇을 넘어 복잡한 업무까지 처리하는 ‘에이전트 전쟁’에 본격 합류하는 셈이에요.

• (국내) 당근, AI 에이전트로 중고거래 사기 패턴 잡는다

  당근이 중고거래 사기 방지를 위해 AI 에이전트를 도입했어요. 게시글·채팅·동네인증·기기 정보를 종합 분석해 사기 패턴을 조기에 포착하고, 위험도가 높으면 전문 인력이 즉시 대응해요. 채팅 내 사기 계좌·전화번호는 자동 차단되며, 계정 대여 경고 알림도 강화됐어요. 이용자들이 더 안전하게 거래할 수 있는 환경을 만드는 게 목표예요.

• (국내) AI가 기사를 쓰고 배포까지…인터넷신문 전용 솔루션 ‘팡고링고’ 출시

  팡고지와이가 인터넷신문 전용 AI 솔루션 ‘팡고링고’를 선보였어요. 기사 작성부터 검수, 배포까지 직관적 UI/UX로 효율을 높이고, 팩트 기반 기사와 연관 키워드·태그를 자동 추천해 생산성을 끌어올린 게 특징이에요. 72개국 언어 현지화, SEO 최적화 기능까지 탑재돼 글로벌 독자 연결과 광고 수익 증대에도 힘을 보탤 수 있어요.

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🤖 지금 그 자리를 차지한 AI

오늘날 비슷한 상황이 AI(Artificial Intelligence)를 두고 반복되고 있습니다.

언론은 “AI 지진이 온다”, “새로운 시대의 개막”을 외치고, 학자와 기업은 “지능이 모든 곳에 스며드는 시대”라고 말합니다.

연구자 Youngjin Yoo는 이렇게 설명합니다.

“예측·생성 비용이 0에 수렴한다는 건, 곧 지능이 모든 상호작용에 스며드는 세계를 의미한다.”

즉, 특정 작업에서만 쓰는 ‘도구형 AI’가 아니라, 생활·일·환경 모든 영역에 배경처럼 깔린 기술이 될 거라는 전망입니다.

또 다른 연구자 Leopold Aschenbrenner는 “2025/26년이면 AI가 대학 졸업생 능가, 곧 초지능(superintelligence)에 이를 것”이라고 했고, AI 2027 시나리오는 “SF 같은 일들이 현실에서 계속 벌어진다”고 예측했죠.

공통된 메시지는 단순합니다.

👉 AI는 이미 시작된 ‘불가피한 미래’라는 것

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🧩 ‘불가피론’이 만드는 프레임

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⚠️ 선택지가 좁아진다는 것

이런 프레임 속에서 우리는 점점 기업이 정해놓은 범위 안에서만 움직이게 됩니다.

• 교육: “AI를 도입할까 말까?”가 아니라, “도입했을 때 어떤 안전장치를 만들어야 할까?”
• 노동시장: “AI가 일자리를 대체해도 괜찮은가?”가 아니라, “대체된 뒤 어떤 보완책을 쓸까?”
• 윤리적 논의: “이 기술을 쓰는 게 옳은가?”가 아니라, “쓰되, 어디까지 제한할까?”라는 수준에 머무르죠.

결국 본질적인 질문은 사라지고, 기술을 만든 기업이 정해놓은 ‘관리와 보완의 프레임’ 안에서만 움직이게 됩니다.

스마트폰과 소셜미디어가 그랬습니다.

“우리가 정말 이 기술을 원하나?”라는 질문은 사라지고, 남은 건 “알림을 어떻게 줄일까”, “사용 시간을 어떻게 제한할까” 같은 뒷수습뿐이었죠.

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지난주 퀴즈의 정답은

(D) 모든 이유가 복합적으로 작용하기 때문에 입니다.

택배를 받아본 적 있는 사람이라면, 송장에 똑같이 생긴 바코드가 두 개, 많게는 세 개까지 찍혀 있는 걸 본 적이 있을 거예요. “왜 같은 걸 여러 번 찍었지?” 하고 스쳐 지나갔을 수도 있죠.

하지만 이건 단순한 반복이 아니라, 배송 실수나 시스템 오류를 막기 위한 백업 설계예요.

예를 들어, 배송 중에 송장이 구겨지거나 바코드 일부가 훼손되면 하나뿐이라면 스캔이 불가능하겠죠. 그런데 다른 위치에 동일한 바코드가 또 있다면, 다른 각도나 방향에서 다시 스캔해서 전체 흐름을 유지할 수 있어요.

또 하나의 이유는 사용 주체의 다양성이에요. 물류센터, 배송기사, 고객센터 등 바코드를 읽는 주체가 다르고, 각자 스캔하는 위치나 방식도 다르기 때문에여러 방향에 바코드를 중복 배치하는 거죠.

UX 관점에서 보면, 이건 단순히 정보를 반복해서 보여주는 게 아니라 ‘한 번의 실패가 전체 시스템을 멈추지 않도록’ 설계된 복합적 UX 전략이에요.

실물 기반 UX에서는, 백업 설계가 곧 안정성과 신뢰의 기본입니다.