25년 4월 8일 흠터레스팅 테크 뉴스
쇼피파이, 인력 충원 전 AI로는 안 되는지 입증 요구 외 3건
[오늘의 인용글 - 당신이 이뤄야 할 것은 혁신인가, 최적화인가?]
최적화란 제한된 범위에서 특정 함수의 최솟값이나 최댓값을 찾는 과정입니다. 기계는 어떤 사안에 대해 최적의 설정을 찾아낼 수 있지만, 이는 어디까지나 그 기계가 인식하고 있는 제약 조건과 문제 공간 내에서만 가능합니다. 이는 마치 산중호수의 물이 가능한 한 가장 낮은 지점을 찾는 것이 아니라, 지금 내가 서있는 곳에서 가장 낮은 곳을 찾는 것과 비슷합니다. (…) 데이터 기반의 최적화는 이러한 반복적인 개선 과정을 수행할 수 있습니다. 그러나 이런 방식이 할 수 없는 것은, “잠깐만, 바퀴를 네 개로 하면 훨씬 더 낫겠는데?”라고 말하는 것처럼 방식 자체를 바꾸어 전면적인 혁신을 이뤄내는 것입니다. 수학은 이미 알려진 시스템을 최적화하는 데에 강하고, 인간은 전혀 새로운 시스템을 발견하는 데에 강합니다. 다시 말해, 최적화와 변화라는 개념은 ‘지금 상태에서의 최대값’을 추구하는 것이고, 혁신은 ‘전면적인 붕괴와 재구성’을 통해 근본적인 개선을 꾀하는 것입니다.
- 린 애널리틱스
Optimization is all about finding the lowest or highest values of a particular function. A machine can find the optimal settings for something, but only within the constraints and problem space of which it’s aware, in much the same way that the water in a mountainside lake can’t find the lowest possible value, just the lowest value within the constraints provided. (…) Data-driven optimization can perform this kind of iterative improvement. What it can’t do, however, is say, “You know what? Four wheels would be way better!” Math is good at optimizing a known system; humans are good at finding a new one. Put another way, change favors local maxima; innovation favors global disruption.
- Lean Analytics
(1) 쇼피파이, "인력 충원 요청하기 전 반드시 AI 활용하여 해결할 수 없는지 입증할 것" 요구
- CEO 토비 뤼트케(Tobi Lütke)는 사내 메모를 통해, 인력 충원을 요청하기 전 반드시 AI로 해당 업무를 대체할 수 없는 이유를 입증할 것을 요구 -> “AI 에이전트가 팀의 일원이라면 이 영역은 어떻게 바뀔까?”라는 질문을 던짐
- 해당 메모는 뤼트케의 SNS를 통해 공개되었으며, 조직 내 효율성과 실험적인 접근을 동시에 강조
- UN 무역개발기구(UNCTAD)**는 AI가 전 세계 직업의 40% 이상을 잠재적으로 대체할 수 있다고 경고 -> AI 기반 조직 운영에 대한 Shopify의 접근은 고용 안정성과 관련한 사회적 논란을 촉발할 가능성 있음
- Shopify 인력 현황: 2024년 기준 Shopify는 약 8,100명의 직원을 보유, 2023년에는 20% 감원 실시
- 2025년 1월, 고객 서비스 부서에서 조용한 해고(quiet layoff)가 있었던 것으로 보도됨 (출처: Business Insider).
- 유사 사례: Klarna -> Klarna CEO Sebastian Siemiatkowski 역시 유사한 입장을 피력,자사 AI 챗봇이 700명의 고객 서비스 인력을 대체했다고 발표, 장기적으로 Klarna 전체 인력을 현재 4,000명에서 2,000명 수준으로 줄일 수 있다고 전망
- Shopify의 정책은 AI가 기업 구조 재편 및 비용 효율화의 핵심 도구로 작용하고 있음을 보여줌
- AI 도입에 따른 업무 재설계, 인력 재배치 또는 축소의 기준을 명확히 하려는 시도로 해석 가능
- 한편, AI 기술 도입이 기업 경쟁력 향상과 고용 안정 사이에서 어떤 균형을 이룰 수 있을지에 대한 논의는 지속될 전망
(2) 하나의 트윗이 촉발한 월가의 혼란과 주가 급변동
- 유명 뉴스 집계 계정 ‘Walter Bloomberg’가 “트럼프 대통령이 모든 국가(중국 제외)에 대한 관세 90일 유예를 검토 중”이라는 가짜 뉴스를 X(구 트위터)에 게시 -> 이 오보로 인해 다우존스 등 주요 지수 급등 후 급락하는 등 시장에 큰 혼란 발생 -> 해당 뉴스는 사실이 아니었으며, 이후 삭제됨
- Walter Bloomberg 계정은 Bloomberg 뉴스와 무관하지만, 블룸버그 단말기(Bloomberg Terminal)에 올라오는 헤드라인을 빠르게 재전송하는 방식으로 신뢰를 쌓아왔음
- 이번 허위 정보는 CNBC → Reuters → Walter Bloomberg 순으로 증폭되며 잘못된 사실로 확대 재생산
- CNBC의 속보 배너를 기반으로 Reuters가 기사를 작성했고, 이를 다시 Walter Bloomberg가 공유
- 백악관은 즉각 해당 트윗을 인용해 반박하고, Fox News 클립을 통해 Kevin Hassett(백악관 국가경제위원회 위원장)이 실제로는 그런 발언을 하지 않았음을 입증
- Reuters는 해당 기사를 정식 철회하고 사과, CNBC도 "시장 급변 소식을 실시간으로 쫓던 중 확인되지 않은 정보를 배너로 송출한 것"이라며 정정
- SNS 기반 정보 유통의 위험성: Walter Bloomberg는 일반 대중에게 빠른 뉴스 접근의 대안 통로로 활용돼 왔으나, 정보의 진위 여부를 걸러내지 못한 채 시장에 영향을 미침 -> 당일 트레이더들은 실제로 Bloomberg 단말기를 통해 정보를 접했을 수 있으나, 비전문가들은 이와 같은 SNS 계정에 의존
- 이번 사건은 잘못된 정보가 초단위로 금융 시장에 미치는 파장을 적나라하게 보여줌, 특히 실시간 정보 속도와 검증 사이의 균형 문제를 다시 한번 부각
- AI나 자동화된 뉴스 봇, 실시간 트위터 계정 등 비공식 정보 출처가 시장에 미치는 영향력과 책임 소재가 향후 주요 논의점으로 떠오를 가능성
- https://techcrunch.com/2025/04/07/how-one-tweet-wreaked-havoc-on-the-stock-market/
(3) 오픈에이아이-뉴욕타임즈 저작권 소송에서 판사가 오픈에이아이에게 "허수아비 논리" 지적
- 배경: 뉴욕타임즈(NYT)는 2023년 12월, ChatGPT가 자사 기사를 무단 사용하고 있다며 OpenAI를 저작권 침해로 고소 -> OpenAI의 주장: NYT는 ChatGPT의 학습 방식과 결과를 이미 2020년에 인지할 수 있었으므로, 시효 만료로 소송 자격이 없다고 주장, 근거로 NYT가 OpenAI의 언어 모델 학습을 보도한 2020년 기사 인용
- 시드니 스타인(Sidney Stein) 판사는 OpenAI의 주장을 기각: NYT가 ChatGPT의 구체적 침해 가능성을 2020년에 인지했다고 보기 어렵다고 판단, 단지 AI 훈련 데이터를 언급한 NYT 기자의 보도만으로는 충분하지 않음 -> OpenAI가 제기한 “NYT는 전문 언론사이므로 신속히 대응했어야 한다”는 주장도 ‘허수아비 논리(straw man)’에 불과하다고 일축
- NYT는 OpenAI가 사용자들이 ChatGPT를 통해 유료 기사 콘텐츠를 무단으로 우회·복제하도록 조장했다고 주장
- 판사는 NYT가 제시한 100페이지 이상의 증거 자료와 OpenAI에 직접 전달한 경고 등을 근거로: OpenAI가 적어도 사용자 침해를 인지하거나 조사할 책임이 있었다는 '합리적 추론'이 가능하다고 봄 -> 이는 간접 침해(contributory infringement) 혐의가 지속될 수 있는 충분한 기반이 됨
- NYT의 대부분의 주장에 대해 소송 지속 가능 판결이 내려졌으며, 이는 뉴스 미디어 업계의 의미 있는 선례가 될 수 있음
- OpenAI는 “공정 이용(Fair Use)”에 기반한 입장을 고수하고 있으나, AI 훈련과 저작권 침해 간 경계가 본격적으로 법정에서 다뤄지는 초기 사례가 되고 있음
(4) 국가 기반 시설 및 안보를 위협하는 '패스트 플럭스' 사이버 공격
- NSA, FBI 및 캐나다, 호주, 뉴질랜드의 보안기관들은 국가 기반 시설 및 안보를 위협하는 사이버 공격 기술로 ‘Fast Flux’를 지목 -> Fast Flux는 IP 주소와 도메인 이름을 빠르게 교체함으로써 해커의 지휘·통제(C2) 서버를 숨기고 제거 시도에 저항할 수 있게 함
- 주기적으로 IP 및 도메인을 변경해 실체를 추적하기 어렵게 만듦, 어떤 경우에는 매 시간마다, 어떤 경우는 하루 단위로 주소가 교체 -> 보안 기관이 특정 주소를 차단해도 이미 새로운 주소가 배정되어 대응 지연 초래, 와일드카드 DNS 레코드를 활용해 존재하지 않는 서브도메인에도 공격자 IP를 자동 할당 가능
- Single Flux: 하나의 도메인이 다수의 IP 주소에 매핑, IPv4 또는 IPv6 주소와의 연결을 빠르게 바꿈
- Double Flux: IP 주소뿐만 아니라 DNS 네임서버 자체도 교체함, NS(Name Server) 및 CNAME(Canonical Name) 레코드를 동적으로 활용
- 크렘린 지원 해커 조직 Gamaredon, 랜섬웨어 그룹 Hive, Nefilim 등이 사용, 불법 웹호스팅 서비스(‘bulletproof hosting’)들도 경쟁력을 위해 fast flux 기능을 제공
- 봇넷(botnet)을 이용한 대규모 중계 네트워크로 분석을 방해하고, 법적 차단 시도에도 생존성 유지
- NSA 및 동맹국 보안 기관들은 모든 규모의 조직을 대상으로 다음과 같은 탐지 및 차단 방법을 권장: DNS 모니터링 강화, 도메인/IP 사용 패턴 분석, 봇넷 활동에 대한 위협 인텔리전스 적용
