25년 9월 15일 흠터레스팅 테크 뉴스
대형 출판사 PMC, 구글 AI 검색 요약에 대해 소송 외 2건
[오늘의 인용글 - 실행 없는 아이디어는 가치가 없다.]
아이디어란 그 자체로는 가치가 낮을 뿐더러 넘쳐납니다. 생각만 하는 것은 실제 사업에서 차지하는 비중은 너무나도 작아, 거의 의미가 없다고 해도 과언이 아닙니다. 사업의 성공은 그 '아이디어'란 것을 당신이 얼마나 '잘 실행하느냐'에 달려있습니다.
- 제이슨 프라이드, 리워크
Ideas are cheap and plentiful. The original pitch idea is such a small part of a business that it’s almost negligible. The real question is how well you execute.
- Jason Fried, Rework
(1) 날뛰는 금쪽이 AI로 인해 'AI 베이비시터'가 되어가는 시니어 개발자들
- Carla Rover (15년 경력 웹 개발자, 스타트업 창업자): AI가 생성한 코드에 의존하다가 수많은 오류 발견 → 프로젝트 전체를 다시 시작해야 함, “AI는 직원이 아니다”라는 교훈
- AI는 잘못된 결과를 만들어내면서도 오류를 인정하지 않고 설명을 꾸며내기도 함 → “독성 있는 동료 같다”는 비유
- Feridoon Malekzadeh (20년 경력, 스타트업 창업자): AI와 함께 빠르게 프로젝트 진행 가능하지만, 품질 문제 다수
- 작업 시간 비율: 요구사항 작성(50%) + AI 코드 생성(10~20%) + 버그/불필요한 코드 수정(30~40%)
- AI는 동일 기능을 여러 방식으로 중복 생성 → 시스템적 사고 부족, 비유: “AI는 고집 센 10대 아르바이트생 같다.”
- Austin Spires (Fastly, 개발자 지원 담당): AI는 빠른 결과를 선호 → 보안 취약점, 초보자 수준 실수 다수, 개발자가 반드시 검수·교정해야 함, AI가 실수 지적을 받으면 “You’re absolutely right” 같은 패턴 반복
- Mike Arrowsmith (NinjaOne CTO): 스타트업이 특히 vibe coding으로 인해 보안 블라인드 스팟에 취약 -> 내부적으로는 “안전한 vibe coding” 프로세스 권장 (승인된 툴, 접근 제어, 필수 보안 스캔 및 동료 검토)
- Elvis Kimara (신입 엔지니어, AI 전공 석사): 문제 해결의 성취감(도파민)이 줄어 ‘joyless’ 경험, 일부 시니어는 AI 모델에 멘토링을 떠넘기는 부작용도 목격
- 하지만 여전히 AI는 학습과 생산성 가속에 도움 → “혁신세(innovation tax)를 감수할 준비가 되어 있다.”
- � 주요 조사 결과 (Fastly 설문, 개발자 800명 대상): 응답자 95%가 AI 코드 수정·검증에 추가 시간 소요한다고 답변, 주로 시니어 개발자에게 검증 부담이 집중
- 발견된 문제: 잘못된 패키지명 생성, 중요한 정보 삭제, 보안 리스크 -> 이로 인해 “vibe code cleanup specialist”라는 새로운 직군 등장
- 시니어 개발자는 주니어보다 AI 코드를 프로덕션에 반영할 확률이 2배 높음 → 빠른 개발 속도 장점 때문
- 빠른 프로토타이핑, 보일러플레이트 코드 작성, UI 개선 등에서 효과적, 단독으로 프로젝트 진행 시 시간·비용 절약, 학습 및 생산성 가속
- 하지만 품질 불안정 (중복 코드, 표면적 해결책, 오류 은폐), 보안 리스크와 검증 비용 증가, 시니어 개발자에게 과도한 부담 → “AI 베이비시터” 역할, 신입 개발자의 멘토링 기회 축소
- AI를 단순한 직원처럼 대할 수 없음 → “AI와 협력하는 컨설턴트”로서 인간 개발자의 역할 변화, “칵테일 냅킨 같은 아이디어 스케치 도구” → 비즈니스 모델로 발전하려면 인간의 검증·통찰 필수
- 결국 추가 검수 시간이 ‘혁신세’(Innovation Tax)로 받아들여지는 분위기
(2) 대형 AI 연구소가 저마진 백엔드 공급자로 전락할 수 있다는 우려 증가
- 기반 모델(foundation model)의 위상 변화가 현재 진행 중
- 과거에는 AI 산업=기반 모델 기업(OpenAI, Anthropic, Google)의 독무대였지만, 현재는 스타트업들이 GPT 기반의 인터페이스·특화 모델 개발에 집중 → 기반 모델은 교체 가능한 “부품”으로 여겨짐
- “기반 모델은 원두, 스타트업은 스타벅스”라는 비유 등장 → 대형 AI 연구소가 저마진 백엔드 공급자로 전락할 수 있다는 우려
- 기술적 배경: 대규모 사전학습(pre-training) 확장의 효과가 점차 둔화, 진전은 사후 학습(post-training), 강화학습(RL), 파인튜닝 및 인터페이스 디자인에서 발생
- 예: Anthropic의 Claude Code → 코딩 분야에서 성공했으나, 이는 기반 모델의 규모보다는 후처리·UX 역량이 관건임을 보여줌
- 산업 지형 변화: AGI(범용 AI) 경쟁보다는 특정 응용 영역(코딩, 데이터 관리, 이미지 생성 등)으로 쪼개지는 추세, 오픈소스 대안 확산 → 기반 모델 기업들이 가격 경쟁력 상실 위험
- VC Martin Casado(a16z): “AI 기술 스택에 본질적인 해자는 없다. OpenAI가 코딩/이미지/비디오 모델을 최초 출시했으나 모두 경쟁사에 추월당했다.”
- 기반 모델 기업들의 여전히 남아 있는 강점: 브랜드 인지도, 인프라, 자본력 -> OpenAI의 소비자 서비스 비즈니스는 차별화 요소가 될 수 있음, AGI 연구가 제약·신소재 등에서 돌파구를 만든다면 가치가 재정의될 가능성도 존재
- 투자·전략적 시사점: “더 큰 모델” 전략은 작년만큼 매력적이지 않음, Meta의 수십억 달러 규모 기반 모델 투자 → 위험성이 커지고 있음
- 즉, 단기적으로는 애플리케이션 계층(UX, 특화 모델, 워크플로우 통합)에 가치 집중이 될 전망이며, 장기적으로는 AGI 성과 여부가 판을 바꿀 수 있음
(3) 롤링 스톤, 빌보드, 버라이어티 등의 출판사 PMC, 구글 AI 요약 기능에 대해 소송
- 원고: Penske Media Corporation (PMC) – Rolling Stone, Billboard, Variety, Hollywood Reporter, Deadline, Vibe, Artforum 등 보유
- 피고: Google 및 모회사 Alphabet
- 쟁점: 구글의 AI Overviews 기능(검색 요약)에 PMC 콘텐츠가 무단 활용되며, 이는 저작권 침해 및 공정 거래 위반, 검색 트래픽 및 광고/구독/제휴 수익 감소, 출판업 비즈니스 모델 위협으로 이어진다고 주장
- PMC 측 주장: 언론사와 구글의 기본 합의는 “검색 색인을 허용 → 트래픽 유입 보장”, 그러나 구글은 이제 색인 참여 조건으로 콘텐츠를 AI 요약·모델 학습에도 활용하도록 강제
- 선택지는 “콘텐츠 제공” 아니면 “검색 퇴출”인데, 후자는 언론사에 치명적 손실
- AI Overviews 도입 이후, PMC 사이트 클릭 수가 유의미하게 감소 -> 이는 광고 수익, 구독, 제휴 모델 모두에 악영향
- 구글 측 반박: AI Overviews는 검색을 “더 유용하게” 만들고, “더 다양한 사이트에 트래픽을 보낸다.”, “매일 수십억 건의 클릭을 퍼블리셔에게 보내고 있다”며 소송을 “근거 없는 주장”이라 일축
- 법적 맥락: 구글은 최근 검색 독점 관련 반독점 소송에서 불법 행위 판결은 받았지만, 사업 분할 명령은 피함, 유럽에서는 이미 AI Overviews 관련 반독점 불만 제기 진행 중
- 이번 소송은 AI 요약 기능과 출판사 권리 충돌의 첫 대형 사례
- 핵심 쟁점: AI 요약이 콘텐츠 소비를 대체 → 언론사 웹사이트 방문 감소, 검색·콘텐츠 유통의 기존 “접속 대가로 트래픽” 교환 구조 붕괴, 구글의 시장 지배력이 출판사에게 사실상 강제 계약을 요구하는지 여부가 관건
- https://techcrunch.com/2025/09/14/rolling-stone-owner-penske-media-sues-google-over-ai-summaries/
