구글: 우리 툴 제일 야무지게 쓴 사람에게 14억 드립니다

2026. 1. 20.

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Vol.067 ・ 2026.01.20

💡오늘 디플릭 요약💡

[News] 오픈AI, 올 하반기 첫 AI 기기 출시…애플과 정면 승부 예고

[In;D] 사람이 윤리적이지 않은데, AI가 윤리적일 수 있을까요?

[TMI] 구글: 우리 툴 제일 야무지게 쓴 사람에게 14억 드립니다

[UxQuiz] 껌 포장지는 왜 그냥 종이가 아니라, 반짝이는 ‘은박지’일까?

📰 매일 바뀌는 AI · UX · IT 흐름 📰

빠르고 간결하게 전해드려요!

🧬 AI

(글로벌) 오픈AI, 올 하반기 첫 AI 기기 출시…애플과 정면 승부 예고

오픈AI가 올해 하반기 첫 AI 하드웨어를 출시해 애플과의 경쟁에 나선다고 밝혔어요. 조니 아이브 등 애플 출신 인력이 참여한 이 기기는 화면 없이 음성만으로 작동하는 형태로, 이어폰·헤드폰 또는 AI 안경이 될 가능성이 높아요. 음성을 인식하고 끊김 없이 대화하는 ‘상시 대기’ 기술이 핵심 과제로 꼽혀요. 미국 내 공급망 중심 전략도 함께 추진되고 있으며, 6월까지 파트너 선정을 마친 뒤 순차 출시할 계획이에요.

(글로벌) 엔비디아, 추론 AI 선점 위해 '그록'에 29조 투자

AI 반도체 시장이 학습용 GPU에서 추론·저전력 중심 NPU로 재편되며 엔비디아도 전략을 바꿨어요. 최근 29조 원을 들여 NPU 강자 ‘그록’의 기술 사용권을 확보했는데요, 이는 엔비디아 역사상 최대 규모 투자예요. 국내 리벨리온·퓨리오사AI도 중동 시장 중심으로 NPU 공급 확대 중이에요. 하지만 국산 칩의 글로벌 경쟁력을 위해 정부 실증 지원이 필요하다는 목소리도 커지고 있어요.

(글로벌) 애플·구글 AI 동맹…숙적에서 파트너로 전환

애플이 차세대 파운데이션 모델에 제미나이를 채택하며 구글과 AI 동맹을 맺었어요. 시리와 애플 인텔리전스의 성능을 빠르게 끌어올리려는 실리적 선택이에요. 다만 온디바이스 AI와 멀티 모델 전략을 앞세운 삼성전자의 우위가 단기간에 흔들릴지는 미지수예요.

(국내) 가비아, AI로 도메인 네이밍까지…브랜딩 진입장벽 낮춘다

국내 도메인 1위 가비아가 생성형 AI를 활용한 ‘AI 도메인 추천 서비스’를 선보였어요. 키워드와 사업 맥락을 AI가 분석해 브랜드에 어울리는 도메인을 자동 제안하며, 등록 가능 여부까지 바로 확인할 수 있어요. 단순 검색을 넘어 네이밍 고민을 줄여주는 구조로, 창업·브랜딩 초기 단계의 AI 활용 사례로 볼 수 있어요. AI가 이제 이름 짓는 일까지 맡는 시대네요.

(국내) AI기본법 시행 임박…진흥과 규제 사이 첫 기준선

AI 산업 전반을 아우르는 ‘AI기본법’이 오는 22일부터 시행돼요. 국가 AI 육성·안전·신뢰의 틀을 제시했다는 평가와 함께, 고영향 AI 기준 등 일부 가이드라인의 모호성에 대한 우려도 공존해요. 과기정통부는 표시 의무 완화 등 현장 의견을 반영하며, 규제가 아닌 진흥 중심 집행을 강조하고 있어요.

🧑‍💻 UX · IT

(글로벌) 오픈AI는 광고, 앤트로픽은 투자…AI UX를 지키는 서로 다른 해법

오픈AI는 무료·저가형 챗GPT에 광고를 시험 도입하며 수익 다변화를 택했어요. 반면 앤트로픽은 대규모 투자로 장기 인프라 비용을 선확보해 UX 안정성을 지키려는 전략이에요. 광고가 경험을 해치면 클로드·제미나이로의 이탈 리스크가 커지는 만큼, ‘수익화와 UX의 균형’이 승부처예요.

(글로벌) 닌텐도 스위치2, 성능은 진화…UX는 ‘기시감’에 머물다

닌텐도 스위치2는 그래픽 성능과 사양을 끌어올렸지만, UI·이용 방식은 전작과 크게 다르지 않아요. 대작 부재 속에 기존 타이틀 위주로 소비되며 체감 변화가 옅어진 게 UX 포인트예요. 하드웨어 업그레이드보다 ‘새로 할 이유’를 만드는 콘텐츠 UX가 관건이 됐어요.

(국내) 네이버페이, 고적립 사용자 확대…‘쓰면 쌓이는’ 보상 UX 정착

네이버페이 이용자 3명 중 1명이 연간 5만원 이상 혜택을 체감하며 포인트 생태계가 커졌어요. 온·오프라인과 해외 결제까지 보상이 자연스럽게 이어지는 흐름이 핵심 UX예요. 결제→적립→재사용의 선순환이 일상 결제를 습관으로 만들고 있어요.

(국내) 카카오뱅크, ‘1/N 빵나누기’ 출시…정산을 대화처럼 만든 UX

카카오뱅크가 링크 공유만으로 정산을 끝내는 더치페이 ‘1/N 빵나누기’를 선보였어요. 같은 앱 설치 없이 각자 쓰는 뱅킹앱으로 입금하게 해 진입 장벽을 낮춘 게 핵심 UX예요. 식빵 이미지·태그·메모로 심리적 부담까지 줄이며, 정산을 ‘요청’이 아닌 ‘소통’으로 바꿨어요.

(국내) 현대차그룹 아틀라스, CES 2026서 외신 호평…피지컬 AI 선도

현대자동차그룹이 CES 2026에서 보스턴 다이나믹스의 휴머노이드 아틀라스를 공개해 주목받았어요. 외신들은 안정적인 시연과 실사용 가능성을 높이 평가하며 ‘프로토타입을 넘어선 로봇’이라 봤어요. 현대차그룹이 모빌리티를 넘어 피지컬 AI 로보틱스 기업으로 포지셔닝했다는 평가예요.

디자이너의 시선을 넓혀주는 시간

작은 인사이트가 인생의 전환점이 될지도..👀

사람이 윤리적이지 않은데, AI가 윤리적일 수 있을까요?

복잡한 윤리 규정 대신, 이 ‘한 가지 질문’을 던지세요

👋 안녕하세요, 디플릭입니다.

지난 레터에서 우리는 “AI는 중립적이지 않다”는 무거운 진실을 마주했습니다. 그렇다면 현장에서 AI를 도입하고 사용하는 우리는 당장 무엇을 해야 할까요? 오늘 소개할 글은 AI 윤리 교육 현장에서 나온 한 질문으로 시작합니다. 한 수강생이 손을 들고 물었습니다.

“사람이 윤리적이지 않은데, AI가 윤리적일 수 있나요?”

저자는 잠시 멈칫했습니다. 그게 바로 정답이었거든요. 오늘은 복잡한 규정집 대신, 실무자가 가슴에 품어야 할 ‘진짜 AI 윤리’에 대해 이야기합니다.

©Medium

🪞 AI는 거울입니다 (The Problem Isn’t the Machine)

대부분의 ‘AI 실패 사례’를 뜯어보면, 기술적 오류가 아닙니다. 사람의 소통 실패가 기술이라는 가면을 쓰고 있을 뿐입니다. 불충분한 지시, 무시된 맥락, 맹목적인 신뢰...

우리는 AI가 무엇을 결정하는지 설명하지도 못하면서 “알아서 잘하겠지”라고 런칭 버튼을 누릅니다. AI가 실패한 게 아닙니다. 사람이 ‘올바른 질문’을 하지 않고 배포해버린 것이죠.

📉 효율성이 ‘충성심’을 죽일 때 (Stories Over Settings)

윤리는 “알고리즘 투명성 확보” 같은 딱딱한 체크리스트로는 배울 수 없습니다. 대신 ‘이야기’가 필요합니다. 여기 저자가 겪은 실화가 있습니다.

한 비영리 단체가 기부금 모금을 위해 AI를 도입했습니다. AI는 “더 많은 기부금을 낼 사람에게 먼저 전화하세요”라고 최적화되었습니다. 결과는 대성공이었죠. 효율이 폭발했습니다.

하지만 치명적인 문제가 발견되었습니다. AI는 ‘금액은 적지만 20년 넘게 기부해온 충성 후원자’들을 후순위로 밀어버렸습니다. “돈이 안 된다”는 이유로요. 결국 오랜 후원자들은 연락이 끊겨 실망했고, 기부를 중단했습니다. AI는 잘못한 게 없습니다. 시키는 대로 ‘효율’만 쫓았을 뿐이죠. 사람이 “우리가 효율을 위해 무엇을 희생하고 있는가?”를 묻지 않았을 뿐입니다.

©AI Image

📰 ‘헤드라인 테스트’를 해보세요

저자는 복잡한 윤리 가이드라인 대신, 딱 하나의 기준을 제안합니다. 이름하여 ‘헤드라인 테스트(The Headline Test)’입니다.

“만약 당신이 내린 AI의 결정이 내일 아침 신문 1면에 실린다면, 당신은 그 결과가 자랑스러운가요?”

“법적으로 문제없나요?”가 아닙니다. “기술적으로 가능한가요?”도 아닙니다. 가족에게, 동료에게, 커뮤니티에게 “이건 내가 결정했어”라고 떳떳하게 말할 수 있는지를 묻는 겁니다. 만약 “아니요” 혹은 “잘 모르겠는데요”라는 답이 나온다면? 그건 기술 문제가 아니라 윤리 문제입니다.

❤️ 거버넌스는 ‘대규모의 공감’입니다

우리는 흔히 ‘거버넌스(규제)’를 귀찮은 관료주의라고 생각합니다. 하지만 저자는 말합니다. “좋은 거버넌스는 사실 ‘대규모의 공감(Empathy at scale)’이다.” 저자의 또 다른 고객은 ‘장학금 추천 시스템’을 자동화하고 싶어 했습니다. 이론적으로는 훌륭했죠.

하지만 데이터를 열어보니, 과거 데이터에는 ‘성적’에 대한 낡은 편견(부유한 환경일수록 높은 성적을 받는 경향 등)이 그대로 묻어있었습니다. 만약 그대로 AI를 돌렸다면, 그들은 자신들이 해결하려던 불평등을 AI로 자동화해서 반복했을 겁니다.

“이 결정으로 누가 상처받을 수 있지?”
“과거의 편견을 그대로 학습시킨 건 아닌가?”

이 질문들은 프로젝트를 느리게 만드는 방지턱이 아닙니다. 나중에 땅을 치고 후회할 일을 막아주는 안전벨트입니다.

©AI Image

다시 처음의 질문으로 돌아가 볼까요?

“사람이 윤리적이지 않은데, AI가 윤리적일 수 있을까요?”

대답은 No입니다. AI는 그저 우리를 비추는 거울이니까요. 그것은 우리의 편견, 우선순위, 맹점까지 그대로 보여줍니다. 그러니 우리는 더 똑똑한 기계를 만드는 것보다, 더 명확한 사람(Clearer Humans)이 되는 것에 집중해야 합니다. 코드 한 줄을 짜기 전에, 기획안 한 줄을 쓰기 전에, 스스로에게 물어보는 것.

그것이 AI 시대에 우리가 지켜야 할 최소한의 인간다움 아닐까요?

아티클 전문 보기 👉

🍯 TMI: Tips Made Interesting 🍯

재밌고, 흥미롭게 · 디자이너의 TIP, 그리고 TMI

14억 원짜리 구글의 실험

그리고 우승작 <LILY>가 남긴 것

‘100만 달러(약 14억 원)’

최근 두바이에서 열린 ‘10억 AI 필름 어워드(1 Billion AI Film Award)’의 대상 상금입니다.

단편 영화제 역사상 유례를 찾기 힘든 이 천문학적인 상금의 주인은 헐리우드 거장이 아닌, 튀니지의 한 크리에이터에게 돌아갔습니다.

지만 우리가 주목한 건 상금보다 이 대회가 내건 ‘까다로운 조건’입니다. 이 조건들이야말로 2026년 AI 콘텐츠 시장의 흐름을 보여주는 중요한 단서거든요.

@Zoubeir JLASSI

구글이 설계한 ‘가두리 양식장’? (feat. The 70% Rule)

단순히 “AI로 멋진 영상을 만들어오세요”가 아니었습니다. 이번 영화제는 사실상 구글의 거대한 기술 쇼케이스였기에, 참가자들은 주최 측이 제시한 두 가지 절대적인 룰을 따라야 했습니다.

Tool Lock-in: 구글의 생성형 AI 모델인 제미나이(Gemini)와 비디오 생성 모델 비오(Veo)를 필수적으로 사용할 것.

👉 기획과 시나리오, 프롬프트 엔지니어링은 ‘제미나이’로, 영상 생성은 ‘비오’로 해결해야 했습니다. (오픈AI의 소라(Sora)나 런웨이, 클링 등을 견제하려는 의도가 노골적으로 보이죠?)
The 70% Rule: 영상 분량의 최소 70% 이상을 위 AI 툴로 생성한 소스로 채울 것. (나머지 30%는 인간의 편집과 사운드 터치를 허용)

👉 이 룰이 재밌습니다. 100%가 아닙니다. 30%의 여백을 둠으로써 인간의 편집 감각, 사운드 믹싱, 색보정 능력이 개입할 틈을 줬습니다. 즉, “AI가 뱉어낸 날것(Raw)의 소스를 인간이 어떻게 ‘작품’으로 조리하는가”가 심사의 기준이었습니다.

왜 하필 <LILY>였을까? : 기술을 이긴 스토리

수백 개의 출품작 중 우승을 차지한 주베이르 즐라시(Zoubeir Jlassi) 감독의 <LILY>는 화려한 비주얼 쇼보다는 ‘메시지의 무게감’으로 승부했습니다.

Logline: 뺑소니 사고 현장에 버려진 인형 ‘릴리’, 그리고 그것을 주운 기록 보관 담당자의 죄책감.
Point 1 (Veo의 디테일): 영화는 내내 어둡고 축축한 비 오는 도시를 비춥니다. AI 영상 특유의 뭉개짐이나 어색한 물리 법칙을 ‘비 오는 날의 흐릿한 시야’라는 설정으로 영리하게 커버하면서, 동시에 우울한 정서를 극대화했습니다.
Point 2 (Gemini의 페르소나): ‘사물(인형)은 모든 것을 지켜보고 있다’는 섬뜩하면서도 철학적인 내레이션은 제미나이와의 긴밀한 협업을 통해 탄생했습니다.

심사위원들은 “기술적 신기함을 넘어, 인간의 보편적 감정(죄책감, 도덕성)을 가장 훌륭하게 건드렸다”고 평했습니다. 이번 영화제의 주제가 ‘인류를 위한 혁신(Innovations for Humanity)’이었던 점을 감안하면, 기술 비평적인 이 영화가 우승한 건 꽤나 상징적입니다.