25년 3월 12일 흠터레스팅 테크 뉴스
틱톡, 부모를 위한 청소년 보호 기능 추가 외 4건
[오늘의 인용글 - 이윤을 위해 고객을 희생시켜선 안 된다.]
기업은 이윤을 창출해야 하며, 이는 생존을 위해 필수적입니다. 그러나 이윤을 추구한다고 해서 고객을 만족시키는 것을 희생해서는 안 됩니다.
- 테레사 토레스, 지속적 발견 습관
Businesses do need to make a profit. That’s required for their survival. However, profit should not come at the cost of serving the customer.
- Teresa Torres, Continuous Discovery Habits
(1) 오픈에이아이, 기업용 AI 에이전트 구축을 위한 '리스폰스 API' 출시
- OpenAI가 새로운 Responses API를 발표하여 기업과 개발자가 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 지원
- 해당 API는 OpenAI의 기존 Assistants API를 대체하며, 2026년 상반기 Assistants API가 중단될 예정
- Responses API를 활용하면 기업은 웹 검색, 기업 내부 문서 검색, 웹사이트 탐색 등의 기능을 수행하는 AI 에이전트를 개발 가능
- AI 에이전트 기술은 많은 관심을 받고 있지만, 실제로 유용성과 자율성이 부족하다는 평가 -> 최근 중국 스타트업 Butterfly Effect의 AI 에이전트 Manus가 기대 이하의 성능으로 논란이 된 사례가 있음
- OpenAI API 제품 책임자인 Olivier Godement는 AI 에이전트의 확장성과 반복적 사용의 어려움을 지적
- GPT-4o 기반 웹 검색 기능: Responses API는 OpenAI의 최신 검색 모델 GPT-4o Search와 GPT-4o Mini Search를 활용, OpenAI 자체 SimpleQA 벤치마크에서 GPT-4o Search는 90%, Mini Search는 88%의 정확도 기록 -> GPT-4.5 모델(최근 공개된 대형 모델)은 63%의 정확도에 불과하여, 상대적으로 검색 모델의 성능이 뛰어남
- 기업 내부 문서 검색: 파일 검색 유틸리티 포함, 기업 내부 데이터베이스에서 정보를 빠르게 찾을 수 있음, OpenAI는 해당 데이터를 AI 모델 학습에 사용하지 않겠다고 약속
- 컴퓨터 사용 자동화 (CUA 모델): Operator를 구동하는 Computer-Using Agent (CUA) 모델을 API에서 사용할 수 있음, CUA는 마우스 및 키보드 동작을 생성하여 데이터 입력, 앱 워크플로우 자동화 가능 -> 기업용 CUA 모델은 로컬에서 실행할 수도 있으며, 웹에서만 작동하는 소비자용 Operator 버전과 차별화됨
- 기술적 한계 1: 검색 모델의 오류 가능성 -> 웹 검색 모델이 기존 AI 모델보다 정확도가 높지만, 10% 정도의 오류 발생 가능, 특히 짧은 탐색성 검색어(예: "오늘 레이커스 경기 점수") 처리에서 어려움을 겪음, 또한 ChatGPT의 출처 인용이 항상 신뢰할 수 있는 것은 아니라는 지적
- 기술적 한계 2: CUA 모델 신뢰성 문제 -> OpenAI는 현재의 CUA 모델이 운영체제 작업 자동화에 있어 높은 신뢰성을 갖추지 못했다고 인정, 예기치 않은 실수 발생 가능성 존재
- https://techcrunch.com/2025/03/11/openai-launches-new-tools-to-help-businesses-build-ai-agents/
(2) 메타, 자체 AI 학습용 칩 테스트 중
- 자체 개발 칩을 AI 모델 학습(training)에 활용하기 위한 파일럿 프로젝트 수행 중, TSMC(대만 반도체 기업)와 협력하여 칩을 제조
- 현재 소규모 배포(small deployment) 단계를 거치고 있으며, 테스트가 성공하면 대규모 생산 계획
- 이전에도 맞춤형 AI 칩을 개발했지만, 이는 모델 실행(inference)에만 사용됨 -> 이번 칩은 AI 학습(training) 전용, 즉 더 높은 연산 능력을 요구하는 작업을 위한 것, Meta는 과거에도 여러 AI 칩을 개발했으나, 내부 기대치를 충족하지 못해 일부 프로젝트는 취소되거나 축소됨
- Meta는 2025년 자본 지출(CapEx)로 650억 달러(약 87조 원) 예상, 이 중 상당 부분이 Nvidia의 GPU 구매 비용으로 지출될 예정 -> 자체 칩이 성공하면, Nvidia 의존도를 줄이고 비용 절감 가능
- 빅테크 기업들의 자체 AI 반도체 개발 경쟁 심화: Google(텐서 프로세서 TPU), Amazon(Trainium, Inferentia), Microsoft(아테나 AI 칩) 등 주요 IT 기업도 자체 AI 칩 개발 중 -> AI 모델 학습에 필수적인 고성능 반도체 확보가 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡음
- Meta, AI 인프라 전략 강화 가능성: 메타버스 및 AI 서비스 확장에 필수적인 고유한 AI 인프라 구축이 목적 -> 자체 칩이 성공하면 AI 모델 훈련 비용을 절감하고 기술 자립도를 높일 가능성, 하지만 기존 AI 칩 프로젝트의 실패 사례가 있어 신중한 접근 필요
- Nvidia 독점 구조 변화 가능성: 현재 AI 칩 시장은 Nvidia가 절대적인 지배력을 갖고 있음 -> 만약 Meta가 성공적으로 자체 칩을 개발하고 규모를 확장하면, AI 반도체 시장에서 Nvidia의 영향력이 일부 줄어들 가능성
- https://techcrunch.com/2025/03/11/meta-is-reportedly-testing-in-house-chips-for-ai-training/
(3) IBM CEO 아빈드 크리슈나, "AI가 프로그래머를 대체하는 시대는 아직 멀었다."
- Anthropic CEO Dario Amodei가 "향후 3~6개월 내 90%의 코드가 AI로 작성될 것"이라고 예측한 것에 대해 반박 -> Krishna는 "현실적으로 AI가 작성하는 코드 비율은 20~30% 정도"라고 주장, 단순한 작업은 AI가 가능하지만, 복잡한 코딩 작업은 AI가 수행하기 어렵다고 설명
- AI는 프로그래머들의 생산성을 높이는 보조 도구 역할을 할 것으로 예상 -> AI를 활용하면 더 많은 코드 작성이 가능하고, 이는 더 많은 제품과 시장 점유율 증가로 이어질 것
- IBM도 AI 기반 코딩 보조 도구를 판매하고 있어 AI의 역할을 긍정적으로 보는 경향이 있음 -> 그러나 2023년에는 IBM이 AI로 인해 일부 백오피스 채용을 중단할 것이라고 언급한 바 있음, 이번 발언과 다소 차이가 있음
- Krishna는 AI가 기존 데이터와 지식을 학습할 수 있지만, 새로운 지식을 창출하는 것은 불가능하다고 주장 -> 퀀텀 컴퓨팅(Quantum Computing)이야말로 미래 과학 혁신의 핵심 기술이 될 것이라고 강조, 이는 OpenAI CEO Sam Altman이 "초지능(superintelligent) AI가 몇 년 내에 나올 것"이라고 주장한 것과 대비되는 의견
- https://techcrunch.com/2025/03/11/ibms-ceo-doesnt-think-ai-will-replace-programmers-anytime-soon/
(4) 틱톡, 부모를 위한 청소년 보호 기능 추가
- TikTok, "Family Pairing" 기능 확장 발표: 부모가 자녀의 TikTok 사용 시간 및 팔로우 목록을 관리 가능 -> 부모가 자녀의 팔로우 및 팔로워 목록을 확인하고, 특정 사용자 차단 여부도 확인 가능
- "Time Away" 기능을 통해 특정 시간대에 TikTok 사용을 차단할 수 있음 -> 예: 가족 시간, 학교 시간, 취침 시간, 주말 활동 시간 등에 접근 차단 가능, 청소년이 추가 사용 시간을 요청할 수 있으나, 부모가 승인 여부 결정
- 청소년의 건강한 디지털 습관 형성을 위한 기능 추가: "Wind-Down" 기능 도입 -> 16세 미만 사용자가 밤 10시 이후 TikTok을 사용할 경우, 화면 전체에 부드러운 음악과 함께 '휴식 유도' 메시지 표시, 첫 번째 메시지를 무시하면 두 번째 전체 화면 알림이 다시 표시됨
- 신고 시스템 개선: 청소년 사용자가 규칙 위반 가능성이 있는 동영상을 신고할 경우, 부모에게도 알릴 수 있는 기능 도입 예정
- STEM 콘텐츠 접근성 개선: 과거에 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 콘텐츠 피드를 끈 청소년도 다시 접근 가능하도록 변경
- 미국 내 TikTok 규제 이슈 대응 목적: TikTok과 다른 소셜 미디어 기업들은 청소년 보호 문제로 미국 의회 청문회에서 비판을 받아옴, 이번 조치는 미국 규제 기관과 정치권을 의식한 대응책으로 해석됨
- 특히, 도널드 트럼프 대통령이 2025년 1월 TikTok 금지 조치를 75일 연장한 상황에서, TikTok의 존속을 위한 전략적 움직임으로 보임
(5) 독점과 리셀러 전쟁으로 뒤덮힌 온라인 티켓 시장의 미래
- Live Nation(티켓마스터 운영사), 미 법무부(DOJ)와 반독점 소송 진행 중: 2022년 테일러 스위프트 콘서트 예매 대란 이후 티켓마스터의 독점 문제가 본격적으로 논의됨 -> 2024년 DOJ와 30개 주 법무장관이 Live Nation을 독점 혐의로 제소
- Live Nation은 "정치적 압력과 경쟁사들의 로비 결과"라며 반박 -> 2025년 새로운 DOJ 반독점 책임자가 취임하면서, 향후 소송 결과가 불확실해짐
- Live Nation은 독점 논란을 부인하며 "문제의 핵심은 리셀러들이 가격을 부풀리는 것"이라고 주장 -> 주요 리셀러 업체 StubHub, SeatGeek, Vivid Seats 등은 반대로 "Live Nation이 티켓 거래를 독점하며 소비자 선택권을 제한한다"고 반박
- 2023~2024년 동안 미국 50개 주 중 절반 이상에서 티켓 판매 관련 법안이 논의됨 -> 법안들의 초점: 티켓마스터 독점 방지(독점 계약 금지 등), 리셀링(재판매) 투명성 강화 및 소비자 보호, 티켓 스캘핑 방지
- 티켓마스터는 "티켓 재판매를 강제하는 법안은 아티스트의 권리를 침해하고 가격 인상을 조장한다"고 주장 -> 반면, StubHub 등 리셀러들은 "Live Nation이 특정 아티스트와 독점 계약을 맺고 재판매를 제한함으로써 소비자 피해를 초래한다"고 반박
- 일부 아티스트(예: 펄 잼) 특정 공연에서 티켓을 양도 불가능(nontransferable)하게 설정, 팬들이 환불 없이 티켓을 잃을 가능성 증가
- 티켓마스터와 리셀러 업체들은 각 주에서 로비를 벌이며 자신들에게 유리한 법안을 추진하기위해 노력 중
- 2025년 트럼프 행정부 하에서 DOJ 반독점 정책이 완화될 가능성 -> 신임 DOJ 반독점 책임자 게일 슬레이터(Gail Slater)는 트럼프의 측근인 JD 밴스(JD Vance) 부통령 보좌관 출신, Live Nation에 유리할 수도 있으나, 티켓 가격 문제는 여전히 유권자들에게 민감한 이슈이므로, 정치적 논의 지속될 전망
