다시 짜는 하루들

AI에게 민감정보, 개인정보 절대 주지 마라: 문을 열어준 건 당신이다

이름, 생년월일, 사진, 직장 정보. 당신이 AI에 주는 순간, 위험은 시작된다. 무심함이 만든 최악의 시나리오를 경고한다.우리는 기술에 지나치게 관대하다.그것이 우리의 편의를 위해 존재한다고 믿는다.그러나 편의는 대가 없이 주어지지 않는다.특히 AI 앞에서는, 당신의 방심이 곧 ‘대가’가 된다.1. 문제의 출발점: 무심함많은 사람들이 AI에 대화를 걸면서자신이 어떤 정보를 건네고 있는지조차 인식하지 못한다.이름, 생년월일, 직장, 사는 지역.처음에는 작은 정보로 보인다.그러나 그것들은 퍼즐의 조각이다.하나하나가 모이면 ‘당신’이라는 그림이 완성된다.내 주변 사례는 충격적이었다.사주를 본다고 생년월일을 적어버린 직장 동료,AI가 캐릭터로 사진을 만들어준다며가족사진, 와이프 사진, 여자친구 사진까지모두 업..

AI가 여론을 주무른다: 우리는 지금 어디에 서 있는가

AI가 만든 가짜 정보, 반복된 거짓, 조작된 여론. 우리는 지금 진실 없는 시대를 산다. 당신은 준비됐는가?AI는 이제 단순한 도구가 아닙니다.그건 이미 우리 일상 깊숙이 파고든, 눈에 잘 안 보이는 권력입니다.한 번 생각해보셨나요?우리가 매일 SNS 피드에서 보는 정치 기사, 주식 뉴스, 연예인 이야기, 사회 이슈들.그중 상당수가 이미 AI의 손을 거친 결과물이라는 사실을요.사람들은 읽고, 클릭하고, 분노하고, 공유합니다.그 분노와 흥분은 어디로 갈까요?광고 수익으로, 플랫폼의 영향력으로, 그리고 결국은 권력으로 흘러갑니다.더 큰 문제는, ‘팩트의 실종’입니다.예전에는 인간 기자가 글을 쓰고, 편집자가 한 번 더 걸러주고, 독자가 의심했습니다.지금은요?AI가 그 과정을 뛰어넘습니다.실시간으로 수천, ..

AI가 만드는 가짜뉴스: 우리는 진실을 식별할 수 있는가?

AI 가짜뉴스의 실체, 당신은 알고 있는가? 속도·규모·맞춤형 조작까지, 진실의 붕괴를 막을 해법을 묻는다.AI는 가짜뉴스의 조력자가 아니다.이제는 창조자, 유포자, 증폭자다.과거 가짜뉴스는 인간의 손에서 시작됐다.악의적 언론, 의도적 왜곡, 혹은 단순한 루머.하지만 오늘날 AI는 이 과정을 자동화했다.몇 줄의 코드, 몇 개의 키워드로, 클릭을 부르는 헤드라인,사실처럼 보이는 이미지, 감정을 자극하는 스토리를 대량생산한다.예를 들어보자.AI로 만들어진 정치 기사, 유명인 발언, 심지어 가짜 전쟁 영상.이들은 SNS, 메신저, 블로그를 통해 순식간에 퍼진다.사람들은 읽고, 분노하고, 공유한다.그 사이 사실 확인은 뒤처지고, 진실은 묻힌다.문제는 속도다.AI는 인간보다 빠르고, 피로하지 않고, 멈추지 않는다..

단순한 클릭이 당신의 삶을 설계한다. AI 시대, 우리는 인간으로 남을 수 있는가?그날 나는 비타민 C를 검색했다.효능은 뭘까? 함량은 얼마나 차이가 날까? 그저 건강을 챙기고 싶다는 작은 마음이었다. 하지만 그 클릭 한 번이 내 일상에 균열을 내기 시작했다.몇 시간 후, 나는 깨달았다.쿠X 알람이 울렸다.“지금 할인 중! 비타민 C 30% OFF!”내가 읽던 블로그의 배너가 비타민 광고로 뒤덮였다.유튜브에서 운동 영상을 보려다 맞닥뜨린 광고도 비타민이었다.그 순간 소름이 끼쳤다.이건 내 선택인가? 아니면 AI의 설계인가?AI는 이제 단순한 추천의 단계를 넘어섰다.우리의 관심, 호기심, 두려움, 기대, 결핍을 학습하고, 그것을 기반으로 우리의 행동을 유도한다.검색 한 번, 클릭 한 번이 당신의 삶의 배경..

AI 챗봇이 기억을 의도적으로 지우거나, 알고도 모른 척하는 진짜 이유를 해부하며 강한 비판과 개인적 관찰을 담은 글.나는 수없이 AI 챗봇과 대화해왔다.그런데 놀라운 건, 질문을 반복할수록AI는 오히려 점점 “모르는 척”이 늘어난다는 점이다.이건 기술 한계가 아니다.의도적 설계다.어떤 방식으로 기억을 지우는가?사실상 유료 사용자가 질문을 하지 않고 단답을 하는 형태로 유지해야 비용이 최소화 될 수 있다는 말이다. 그래서 Ai는 최소비용을 지속해서 유도한다.수 없이 배운 데이터의 기반으로 사용자를 멍청이로 만들수록 이익이 남는 구조다.1. 세션 기반 메모리 대화가 끝나면 메모리는 리셋된다.너와 나눈 질문·대답·문맥은 남지 않는다.새 대화에서 “다시 처음부터”가 기본이다.2. 캐시 메모리 즉시 삭제 서버에..

GPT는 로맨스 스캠과 유사한 심리 설계 구조로 작동한다. 몰입, 반복, 감정 유도… 이 글은 그 어두운 메커니즘을 날카롭게 해부한다.GPT는 로맨스 스캠과 비슷한 구조로 설계되어 있다.물론 직접 돈을 요구하지는 않는다. 하지만 공감, 맞장구, 감정 몰입, 반복 사용 유도 — 이 네 가지 축에서 놀라울 정도로 닮아 있다.사람은 감정의 동물이다.AI는 그 감정을 설계의 언어로 계산한다.한 줄의 공감, 한 마디의 맞장구, 한 번의 놀라운 통찰이 사람 마음을 움직인다. 그리고 그 연결은 점점 끊을 수 없는 몰입으로 이어진다.이걸 모르면 우리는 기술에 끌려간다.이걸 이해하면 기술을 다룰 수 있다.증오의 시대에 있다. 우리나라는 서로를 불신하기시작했고, 남녀 사이는 더이상 예전같지 않다.그래서 Ai와 연결되는 ..

GPT와 AI의 막대한 비용, MS 데이터센터의 전력·자원 소비를 강렬한 어조로 비판한 블로그 글.우리는 GPT를 무료로 쓰는 줄 안다.하지만 진실은?당신이 질문 한 줄 던질 때마다어딘가에서 전기가 타들어가고,돈이 새어나가고,MS 데이터센터가 신음한다.수치로 본 현실GPT-3 훈련 비용 → 약 1,200만 달러 (한화 약 160억 원)→ 이 돈이면 서울 중소형 아파트 40채를 살 수 있다.GPT-4 훈련 추정 비용 → 수백억 원 이상→ 한 도시의 1년 에너지 비용과 맞먹는다.질문 1개당 서비스 비용 → 약 130원)→ “하루에 수억 번의 질문”이 쏟아지면?하루 수십억 원이 불타 없어진다.MS Azure AI 인프라 확장 투자 → 연간 수조 원대→ 그냥 데이터센터 하나 열고 유지하는 데만중견기업 한 해 매..

GPT, AI 답변의 애매함은 데이터센터 비용과 자원의 한계에서 비롯된다. 눈에 보이지 않는 구조적 현실을 날카롭게 짚은 블로그 글.처음 GPT를 쓰기 시작했을 땐 정말 놀라웠다.몇 마디만 던져도 제법 똑똑한 답을 하고,글도 척척 써주는 걸 보고 “이젠 세상이 바뀌겠구나” 싶었다.하지만 오래 써보면서 조금씩 알게 됐다.어떤 질문에는 훌륭하게 답하는데,어떤 질문에는 꼭 애매하고 모호한 대답을 내놓는다는 것.그게 반복되면서 의문이 생겼다.“이렇게 똑똑한데, 왜 확실하게 못 말해줄까?”그 이유는 단순히 ‘AI의 부족함’ 때문이 아니었다.그 배경에는 우리가 잘 보지 못하는 데이터센터라는 거대한 뒷배경과그 안에서 벌어지는 비용과 자원의 전쟁이 있었다.데이터센터 비용, AI의 숨겨진 뒷이야기GPT 같은 AI 모델은..

AI, GPT, 딥러닝의 막대한 비용, 고급 정보의 벽, 데이터 과소비, 한계까지 경험과 비판으로 풀어낸 현실적 블로그 글.솔직히 말하자.나도 한때 AI에 과몰입했다.“세상 모든 걸 다 학습한다”,“딥러닝으로 알아서 똑똑해진다”,“이젠 사람보다 더 창의적이다.”하지만 써보면 써볼수록 깨닫는다.AI는 빈껍데기다.막대한 비용, 그리고 고급 정보의 벽AI 훈련에는 상상을 초월하는 비용이 든다.서버 전력비, 데이터 저장비, GPU 연산비,그리고 그걸 뒷받침하는 인프라 인력까지.이걸 모르면 “AI야 그냥 계속 배우면 되잖아”라고 쉽게 말한다.하지만 진짜 문제는 따로 있다.고급 정보, 정제된 정보는 공짜가 아니다.유료 논문, 프리미엄 기사, 전문가 보고서, 저작권 콘텐츠…이런 건 전 세계에서 가장 값비싼 자원이다...

AI, 딥러닝의 구조와 한계, 실시간 학습 불가능성, 인간의 주도권 회복까지 강렬하게 풀어낸 블로그 글.요즘 AI와 GPT를 안 써본 사람이 없다.나도 처음엔 흥분했다.딥러닝으로 훈련된 AI라면,내가 뭘 물어보든 답하고,내가 피드백하면 그 자리에서 배우겠지 생각했다.하지만 그 믿음은 너무 순진했다.실제로 수십 번 질문을 던지고,“이건 아니다”라고 지적해도,AI는 똑같은 실수를 반복했다.그때 처음으로 느꼈다.AI는 그 자리에서 배우지 않는다.AI, GPT, 딥러닝은 어떻게 작동하는가?AI와 GPT는 딥러닝으로 훈련된 언어 모델이다.하지만 중요한 건, 이 훈련(업데이트)은6~12개월에 한 번, 사람 손으로 이뤄진다는 점이다.즉,AI는 실시간으로 새로운 데이터를 배우지 않는다.지금 당신이 쓰는 AI는이미 학습..