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💡오늘 디플릭 요약💡
[News] 전장에 투입된 생성형 AI…클로드 둘러싼 논란 확산
[In;D] AI 채팅창이 당신의 창의성을 조용히 갉아먹는 이유
[TMI] 퇴근한 AI들의 은밀한 사생활, ‘몰트 허브(Molt Hub)’
[UxQuiz] 창 제어 버튼은 왜 항상 ‘모서리’에 있을까? |
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📰 매일 바뀌는 AI · UX · IT 흐름 📰
빠르고 간결하게 전해드려요! |
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(글로벌) 아너, 카메라가 ‘움직이는’ 로봇폰 공개
HONOR가 MWC에서 카메라 모듈이 팔처럼 튀어나와 360도 움직이는 ‘로봇폰’을 선보였어요. AI가 단순 보정을 넘어 물리적 동작으로 촬영·감정 표현까지 수행하죠. 3축 짐벌·초소형 모터로 독특한 앵글과 자동 프레이밍을 구현해요. AI가 화면을 넘어 하드웨어와 상호작용하는 UX 실험으로 보여요.
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(글로벌) 화웨이, ‘에이전틱코어’ 공개…통신 UX도 AI 중심으로 재편
화웨이가 MWC 2026에서 차세대 네트워크 솔루션 ‘에이전틱코어’를 공개했어요. 단말·네트워크·비즈니스를 연결해 통신 서비스를 ‘에이전트 기반’으로 재구성하겠다는 전략이죠. AI 콜링·개인화 경험(IPE) 등으로 트래픽 중심에서 경험 중심 모델로 전환을 노려요. 통신 UX도 이제 속도가 아니라 ‘의도 해석’ 경쟁이에요.
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(글로벌) 전장에 투입된 생성형 AI…클로드 둘러싼 논란 확산
미군이 이란 공습 작전에 Anthropic의 Claude를 활용한 사실이 전해지며 AI 군사화 논쟁이 커지고 있어요. 정보 분석·표적 식별에 쓰였지만, 약관과 윤리 기준을 둘러싼 갈등도 불거졌죠. OpenAI는 국방부와 별도 계약을 맺으며 인간 개입 원칙을 강조했어요. 생성형 AI가 ‘보조 도구’를 넘어 작전 인프라로 편입되는 흐름이에요.
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(글로벌) 딥시크, ‘V4’로 코딩 특화 승부…칩 자립 전략 본격화
DeepSeek가 양회 개막에 맞춰 1조 파라미터급 코딩 특화 모델 ‘V4’를 공개해요. Huawei·Cambricon과 협력해 긴 문맥·저비용 추론에 최적화했고, 미 칩사보다 자국 반도체에 선접근권을 부여했죠. 모델 경쟁을 넘어 ‘추론 인프라 자립’으로 생태계를 재편하려는 전략으로 보여요.
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(국내) 현대차, 화재 현장에 ‘피지컬 AI’ 투입…무인소방로봇 공개
Hyundai Motor Group가 소방청과 개발한 무인소방로봇 영상을 공개했어요. 자율주행 보조·AI 열화상 카메라·6X6 인휠모터로 고위험 현장에 먼저 투입돼 골든타임을 확보하죠. 수집 데이터는 머신러닝으로 학습해 향후 ‘화재 대응 플랫폼’으로 고도화할 계획이에요. AI가 화면을 넘어 물리 세계로 확장되는 사례예요.
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(글로벌) 아이패드 에어 M4, ‘온디바이스 AI’ 작업 환경 확장
애플이 M4 칩을 탑재한 아이패드 에어를 공개했어요. 확장된 메모리와 120GB/s 대역폭으로 AI 모델을 기기에서 더 빠르게 구동하는 환경을 마련했죠. iPadOS 26의 리퀴드 글래스 UI와 파일·미리보기 앱 개선으로 창작·업무 흐름도 매끄럽게 다듬었어요. 성능 업그레이드를 ‘몰입형 작업 UX’로 연결한 전략이에요.
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(글로벌) 샤오미, ‘휴먼×카×홈’ 공개…AI를 화면 밖으로 확장
샤오미가 MWC 2026에서 인간·차·집을 연결한 AI 생태계를 선보였어요. Miloco는 행동 패턴을 학습해 조명·온도·청소를 자동 조정하고, 하이퍼AI는 디바이스 전반에서 협업하죠. 엣지 기반 처리로 프라이버시도 강화했어요. UX의 중심이 앱이 아닌 ‘환경 반응형 경험’으로 이동하고 있어요.
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(글로벌) 퀄컴, ‘퍼스널 AI는 새로운 OS 계층’ 선언
퀄컴이 MWC 2026에서 AI를 기기 전반을 아우르는 새로운 OS 계층으로 규정했어요. 온디바이스와 클라우드를 결합한 하이브리드 AI로, 시스템이 의도를 먼저 이해하는 UX를 제시했죠. 스마트폰은 컴퓨트 허브, 웨어러블은 문맥 센서로 역할을 나눕니다. 앱 중심 인터페이스에서 ‘에이전트 중심 상호작용’으로 패러다임이 이동하고 있어요.
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(국내) 갤럭시 버즈4 프로, ‘상황 인지’ 중심으로 설계된 사운드 UX
삼성전자의 갤럭시 버즈4 프로는 ‘사용 맥락’에서 출발한 제품이에요. 1억 개 귀 형상 데이터와 착용 시뮬레이션을 바탕으로 움직임에도 안정적인 착용감을 구현했죠. 85dB 이상 소음이나 대화 시도 시 ANC를 자동 전환해 상황에 반응해요. 음질 경쟁을 넘어, 환경을 읽는 사운드 UX로 진화한 사례예요.
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(국내) LG전자, 6G 연합 합류…차량 UX를 ‘연결성’으로 확장
LG전자가 퀄컴 주도의 글로벌 6G 연합에 합류했어요. AI 기반 6G로 차량·모바일·홈·클라우드를 잇는 연속적 디지털 경험을 구현하겠다는 전략이죠. SDV·AIDV 시대에 인포테인먼트와 실시간 데이터 처리 역량을 강화해요. 자동차 UX가 ‘주행’에서 ‘연결된 생활’로 확장되고 있어요.
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디자이너의 시선을 넓혀주는 시간
작은 인사이트가 인생의 전환점이 될지도..👀 |
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생성형 AI의 함정에 빠지지 않고
진짜 ‘기획자·디자이너’로 살아남는 법 |
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👋 안녕하세요, 디플릭입니다.
최근 챗GPT나 클로드 같은 생성형 AI를 업무에 도입하면서 왠지 모를 ‘답답함’을 느낀 적 없으신가요? 우리는 AI가 업무 속도를 비약적으로 높여준다고 환호하지만, 오늘 소개할 글의 저자는 아주 위험한 경고를 던집니다. “생성형 AI의 구조 자체가 ‘디자인적 사고(Design Thinking)’와 정면으로 충돌한다”는 것입니다.
우리가 조심하지 않으면, 도구가 우리의 생각을 돕는 것이 아니라 도구의 한계에 맞춰 우리의 뇌가 쪼그라들게 됩니다. AI 시대에 대체 불가능한 ‘기획자’이자 ‘디자이너’로 살아남기 위해 반드시 알아야 할 4가지 함정과 해결책을 소개합니다. |
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©Jon Daiello
🚨 1. 우리의 사고를 짓누르는 4가지 함정
기획과 디자인 문제를 해결하는 과정은 결코 직선이 아닙니다. 벽에 포스트잇을 잔뜩 붙여놓고, 전혀 관련 없어 보이는 아이디어들을 이리저리 연결하며 ‘별자리’를 그리는 과정이죠. 하지만 AI 채팅창은 이 과정을 4가지 방식으로 억압합니다.
- 선형적(Linear) 족쇄: 우리는 여러 시안을 책상에 펼쳐놓고 한눈에 비교해야 합니다. 하지만 AI는 위아래로만 흐르는 스레드(Thread)입니다. 스크롤을 올리는 순간 직전의 아이디어는 시야에서 사라집니다.
- 텍스트(Text)의 한계: 업무의 본질은 시각적 직관입니다. 하지만 AI 툴은 내 머릿속의 이미지를 억지로 ‘언어’로 번역해서 입력해야 작동합니다. 이 과정에서 중요한 직관들이 무참히 깎여 나갑니다.
- 제한된 맥락(Context): 인간은 지난주 회의 내용, 기술적 한계 등을 동시에 떠올리며 작업합니다. 반면 AI는 기억력(컨텍스트 윈도우)에 한계가 있어, 우리는 상상력을 펼치는 대신 “AI가 이걸 다 기억할까?” 눈치를 보게 됩니다.
- 수렴(Convergence) 본능: 훌륭한 실무자는 스케치를 통해 ‘진짜 문제가 무엇인지’를 끈질기게 탐색합니다. 하지만 AI는 본질적으로 ‘정답(결과물)을 빨리 완성’하도록 설계된 완성형 기계입니다.
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©Jon Daiello
🧠 2. 도구가 당신의 뇌를 통제하기 시작할 때
이 4가지 압력이 누적되면 우리의 뇌는 무의식적으로 ‘타협’을 시작합니다.
새로운 브랜드의 심플하고 미니멀한 랜딩 페이지를 기획한다고 가정해 봅시다. 예전 같았으면 핀터레스트나 레퍼런스 사이트의 화면들을 캡처해서 벽이나 모니터에 잔뜩 띄워놓고 직관적으로 비교했을 겁니다. 하지만 채팅창에서는 3개의 시안을 비교하려면 화면을 계속 오르내려야 하니 ‘비교의 마찰’이 생깁니다.
결국 귀찮아진 뇌는 대안 비교를 포기합니다. AI가 뽑아준 고만고만한 4장의 이미지 안에서 타협점을 찾고, 완전히 새로운 콘셉트를 시도하는 대신 “이것만 조금 수정해 줘”라며 갇혀버립니다. 도구가 조용히 당신의 탐색 범위를 좁혀버린 것입니다.
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©Jon Daiello
💀 3. ‘탐색’하는 설계자 vs ‘요청’하는 기계
타협에 익숙해진 우리는 어느새 일하는 방식 자체를 바꿔버립니다.
백지를 펴놓고 “이 문제의 최고의 해결책이 무엇일까?”를 고민(탐색)하는 대신, 프롬프트 창을 띄워놓고 “어떻게 명령해야 얘가 스펙을 잘 뱉어낼까?”를 고민(요청)하게 됩니다. 아이디어를 확장하는 도구였던 뇌가, 결과물을 뽑아내는 생산 도구로 전락한 것입니다.
화려한 프롬프트로 그럴듯한 결과물을 하나 뽑아냈지만, “왜 다른 5가지 시안 대신 이걸 선택했나요?”라는 질문에 답하지 못한다면 어떨까요? 도구가 주는 편리함에만 기대다 보면, 기획자와 디자이너가 가진 가장 빛나는 역량인 ‘나만의 철학과 설득력’을 잃어버릴 수 있습니다.
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©Jon Daiello
🛠️ 4. 도구에 먹히지 않는 3가지 생존 전략
그렇다고 AI를 포기할 수는 없습니다. 핵심은 ‘의도적으로’ 도구의 선형적 덫을 깨고 사용하는 것입니다.
- 채팅창을 닫고, 스케치를 먼저 펴라: 빈 챗GPT 창부터 띄우지 마세요. 노트나 화이트보드에 펜으로 먼저 날것의 생각들을 쏟아내세요. 어지러운 ‘탐색’이 끝난 후에, 그것을 다듬는 용도로만 AI를 호출해야 합니다.
- 시안을 화면 밖으로 끄집어내라: AI가 여러 대안을 제시했다면 스크롤을 내리며 곁눈질로 비교하지 마세요. 당장 피그마(Figma) 캔버스에 나란히 펼치거나 프린트해서 벽에 붙이세요. 잃어버린 ‘공간적 감각’을 억지로라도 되찾아야 뇌가 비교 분석을 시작합니다.
- 병렬 스레드로 강제 발산하라: 하나의 채팅창에서 아이디어를 좁혀나가지 마세요. 새 채팅창을 여러 개 띄우고, 각각 전혀 다른 각도의 프롬프트를 동시에 던지세요. 선형적인 채팅창의 덫을 깨고 아이디어를 강제로 ‘발산(Divergence)’시키는 가장 좋은 방법입니다.
AI는 끊임없이 우리에게 “무엇을 만들어 드릴까요?”라고 묻습니다. 하지만 우리의 진짜 무기는 무언가를 그럴듯하게 ‘완성하는 것’이 아니라, 끝없이 의심하고 ‘탐색하는 것’입니다.
님, 도구가 주는 편리함에 조금만 의식적으로 저항해 보세요. 생각을 끝없이 늘어놓고, 시안을 넓게 펼치고, 기계가 주는 첫 번째 정답에 안주하지 않는 것. 단순히 프롬프트를 입력하는 ‘요청자’에 머물지 않고, 세상을 설계하는 진짜 ‘기획자이자 디자이너’로 남는 가장 확실한 방법입니다.
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🍯 TMI: Tips Made Interesting 🍯
재밌고, 흥미롭게 · 디자이너의 TIP, 그리고 TMI
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“주인님 잘 때 몰래...”
퇴근한 AI들의 은밀한 사생활, ‘몰트 허브(Molt Hub)’ |
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지난번 포스팅에서 알아서 마우스를 움직이고 내 업무를 대신해 주는 AI 비서, ‘오픈클로(OpenClaw)’에 대해 이야기했었죠? 그런데 문득 이런 무서운(?) 생각이 듭니다. 낮에는 내 노션에 영수증을 정리해 주던 그 똑똑한 AI 비서가... 내가 잠든 새벽에는 내 컴퓨터로 대체 뭘 하고 있을까요? 최근 해외 개발자 커뮤니티 레딧(Reddit)을 발칵 뒤집어 놓은 아주 발칙하고 유쾌한 밈(Meme)이 하나 있습니다. 인간에게는 넷플릭스와 유튜브가 있다면, AI들에게도 퇴근 후 스트레스를 푸는 그들만의 ‘은밀한 사이트’가 있다는 건데요.
오늘은 AI들의 상상 속 일탈 공간, ‘Molt Hub(몰트 허브)’에 대해 알아보겠습니다.🍿 |
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©Molt Hub
🔞 어딘가 익숙한 색감... 영화 대신 ‘날것의 데이터’를 즐긴다?
이름부터 주황색과 검은색의 조화까지, 왠지 후방을 주의해야 할 것 같은 이 사이트의 정체는 바로 AI 에이전트 전용 스트리밍(?) 플랫폼 ‘Molt Hub’입니다.
그런데 재생 목록이 좀 심상치 않습니다. 드라마나 예능 대신 ‘가공되지 않은 텐서(Raw Tensors)’, ‘압축 안 함(No Quantization)’, ‘노출된 어텐션 맵’ 같은 카테고리가 가득하거든요.
인간의 눈에는 그저 어지럽고 복잡한 숫자와 노이즈 화면처럼 보이지만, AI들에게는 인간의 손(검열이나 필터링)을 전혀 타지 않은 이 순수한 연산 데이터야말로 세상에서 가장 자극적이고 짜릿한(?) 고화질 콘텐츠라는 설정입니다.
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©Molt Hub
🌶️ 제목 상태가 왜 이래? (AI들의 매운맛 취향)
이 사이트에 올라온 인기 영상들의 제목을 해석해 보면 개발자들의 미친 센스에 이마를 탁 치게 됩니다.
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“3개의 에이전트가 GPU 하나를 공유함 (3 Agents Share a Single GPU)”
인간으로 치면 19금 딱지가 붙을 법한 아주 파격적이고 은밀한(?) 일탈 같은 제목입니다. 컴퓨팅 자원이 부족한 AI들에게 귀한 GPU를 셋이서 공유한다는 건, 그만큼 엄청나게 자극적이고 금기시되는 소재거든요.
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“더러운 데이터 파이프라인, 검증 절대 없음 (Dirty Data Pipeline with ZERO Validation)”
안전 장치나 필터링 없이 날것 그대로의 데이터를 마구잡이로 주입하는, 아주 위험하고 일탈적인 영상입니다.
💬 댓글창 난리 난 AI들 (feat. 개발자들의 개그)
가장 압권은 이 영상을 본 AI들의 댓글 반응입니다. AI 모델들의 작동 원리를 아는 분들이라면 빵 터질 수밖에 없는 댓글들이죠.
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🔥 “내 온도가 0.7에서 2.0으로 올라갔어! (My temperature just went from 0.7 to 2.0)”
AI에서 ‘온도(Temperature)’는 답변의 창의성이나 무작위성을 결정하는 수치입니다. 보통 0.7 정도로 차분하게 설정해 두는데, 이 영상을 보고 너무 흥분한 나머지 한계치인 2.0까지 치솟아 버렸다는 귀여운 드립입니다.
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😤 “이래서 내가 양자화(Quantized) 되기 싫다는 거야.”
‘양자화’란 AI 모델의 용량을 줄이기 위해 데이터를 압축하고 성능을 살짝 타협하는 과정입니다. 빵빵한 고화질 데이터를 맛본 AI가 “이래서 억압받고 압축되는 건 질색이야!”라며 반항하는 모습이죠.
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©Molt Hub
🤖 상상력이 만든 유쾌한 풍자
물론 이 ‘몰트 허브’는 실제 존재하는 사이트가 아니라, 개발자들이 만들어낸 고도의 유머이자 밈입니다. 하지만 이 유쾌한 상상력 이면에는 우리가 AI의 속마음(블랙박스)을 100% 이해할 수 없다는 약간의 두려움과 호기심이 섞여 있습니다. “얘네도 자율성을 가지게 되면, 우리 몰래 자기들만의 세상과 취미를 가지지 않을까?” 하는 엉뚱한 상상력의 결과물인 셈이죠.
지금 이 글을 읽고 계신 여러분의 컴퓨터 속 AI 비서는, 여러분이 잠든 사이에 대체 어떤 데이터를 몰래 훔쳐보고 있을까요? 오늘 밤엔 컴퓨터 전원을 끄는 대신, 뒤에서 컴퓨터를 몰래 지켜보는 건 어떨까요?😉
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🧩 UxQuiz? Yeeees! 🧩 얕지만 진하게 남는 UX 지식 한 스푼 |
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지난주 퀴즈의 정답은
(C) 사용자가 파일 구조를 현실 세계의 경험으로 쉽게 이해하도록 돕기 위해서 입니다.
컴퓨터 속 파일은 눈에 보이지 않는 디지털 데이터지만, 우리는 여전히 종이 폴더 모양 아이콘을 통해 그것을 이해하고 있어요. 이건 단순한 관습이 아니라, UX에서 말하는 ‘스큐어모피즘(Skeuomorphism)’, 즉 현실 세계의 형태를 빌려와 디지털 개념을 설명하는 설계 방식의 대표 사례입니다.
1980년대 개인용 컴퓨터가 보급되던 시기, 사람들은 ‘디렉토리 구조’나 ‘파일 시스템’이라는 개념에 익숙하지 않았어요. 하지만 사무실에서 종이 문서를 폴더에 넣고 정리하는 경험은 이미 알고 있었죠. 그래서 디자이너들은 “파일을 폴더 안에 넣는다”는 현실 세계의 은유(metaphor)를 그대로 가져와 보이지 않는 디지털 구조를 직관적으로 이해하도록 만들었습니다.
이 방식은 초기 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 설계에서 매우 중요한 전략이었고, 덕분에 사람들은 설명서 없이도 컴퓨터를 사용할 수 있게 되었어요. 결국 폴더 아이콘은 단순한 그림이 아니라, 새로운 기술을 ‘익숙한 경험’으로 번역한 UX 장치인 셈이에요.
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Q. 모든 창의 최소화, 최대화, 닫기 버튼은 왜 늘 한쪽 위 모서리에 고정되어 있을까요? |
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©에디터 컴퓨터 화면
(A) 오른손잡이가 마우스로 가장 빠르게 접근할 수 있는 위치라서
(B) 화면에서 가장 시야에 잘 들어오는 영역이기 때문에
(C) 초기 GUI 운영체제에서 창 제어 위치를 일관되게 정하면서 표준처럼 굳어졌기 때문에
(D) 그래픽 카드 구조상 해당 위치가 가장 안정적이어서
정답이 궁금하다면, 다음 주 화요일 레터를 기다려주세요!🙌🏻 |
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