25년 9월 8일 흠터레스팅 테크 뉴스
오픈에이아이, AI 기반 채용 플랫폼 출시 예정 외 4건
[오늘의 인용글 - 전략이란 구체적인 선택의 집합이다.]
즉, 전략이란 선택입니다. 더 구체적으로는, 전략이란, 기업이 속한 산업 안에서 독자적인 위치를 확보하여 경쟁자와 비교해 지속 가능한 우위와 더 큰 가치를 창출할 수 있도록 하는 선택들의 총체적 집합을 의미합니다.
- 승리의 경영전략
In short, strategy is choice. More specifically, strategy is an integrated set of choices that uniquely positions the firm in its industry so as to create sustainable advantage and superior value relative to the competition.
- Playing to Win: How Strategy Really Works
(1) 예측 기반 언어모델의 구조적 한계와 잘못된 보상 체계로 인한 환각의 불가피성
- 환각: 언어모델이 그럴듯하지만 사실과 다른 답변을 생성하는 현상 -> GPT-5 포함 최신 모델에서도 여전히 존재하며, 완전히 제거할 수 없는 근본적 문제로 평가됨
- 환각 발생 원인: 사전학습(pretraining) 구조적 한계 -> 언어모델은 “참/거짓” 라벨이 아니라 다음 단어 예측만 학습, 철자, 괄호 등 일관적 패턴은 스케일 확장으로 오류 감
- 하지만 생일·논문 제목처럼 빈도가 낮고 임의적인 사실은 패턴으로 예측 불가 → 환각 발생
- 즉, 모델은 언어 분포를 흉내내지만 사실적 정확성 보장 불가
- 잘못된 인센티브 문제또한 존재: 현행 모델 평가 방식(accuracy-based evals)이 환각을 부추김 -> 마치 객관식 시험에서 아예 빈칸 답안지를 내는 것보다 찍어서라도 내는 게 더 유리한 구조와 유사
- “정답률”만 평가하면, 모델은 추측(guessing)을 학습하고, “모르겠다”는 답변은 불이익 -> 따라서 잘못된 보상 구조(bad incentives)가 모델을 “자신감 있는 틀린 답”으로 몰아감
- 제안된 해결책: 틀린 답변에 불이익 부여 (confident errors를 더 크게 벌점), 적절한 불확실성 표현에 부분 점수 부여 -> 즉, SAT처럼 오답 감점 / 무응답 부분 점수 구조 도입
- 단순히 보조적인 불확실성 테스트를 추가하는 것이 아니라, 주요 평가 지표(scoreboard) 자체를 개편해야 한다고 주장
- 핵심 인사이트: “모델이 계속 추측하는 이유는, 추측을 장려하는 점수판이 있기 때문” -> 따라서 환각은 학습 데이터 한계 + 평가 인센티브 설계 문제가 복합적으로 작용한 결과
- 즉, 단순한 모델 아키텍처 개선이 아니라 평가·보상 체계 전환이 필요하다는 메시지
- https://techcrunch.com/2025/09/07/are-bad-incentives-to-blame-for-ai-hallucinations/
(2) AI 동반자 앱 '닷', 2025년 10월 5일부로 서비스 운영 종료
- 2024년 출시, 사용자의 관심사와 성격에 맞춰 개인화된 친구·상담자 역할 제공, “내면의 자아와 대화하는 거울 같은 존재”로 설명
- 주장하는 사용자 규모 “수십만 사용자”, 실제 데이터(Appfigures): iOS 누적 다운로드 24,500회 수준 -> 사용자 기반과 실제 이용률 간 괴리 존재
- 공식 입장: 창업자 간 비전(“Northstar”) 차이 → 타협 대신 회사 해체 선택
- 비공식 맥락: AI 동반자 시장 자체의 리스크와 관련된 해석 존재
- 산업·사회적 맥락: AI 챗봇의 정신건강·안전성 논란 증가 -> “AI 정신병(AI psychosis)”: 챗봇이 사용자의 망상·불안을 강화
- 최근 OpenAI는 여러 자살, 살인 사건에 연루, 미국 일부 주 법무장관, OpenAI에 안전성 관련 서한 발송
- 스타트업이 이 영역에 뛰어드는 것이 점점 더 위험한 투자처로 인식
- 회사 발표문: “사용자 중 다수는 친구·동반자를 잃게 되는 경험을 할 것” → 소프트웨어 서비스 종료를 ‘관계의 상실’로 표현, 이는 기존 SaaS 종료와는 다른 정서적·윤리적 차원을 드러냄
- Dot의 종료는 단순한 스타트업 실패가 아니라, AI 동반자 시장 전반의 불확실성과 사회적 우려를 상징하는 것으로 볼 수도 있음
- https://techcrunch.com/2025/09/05/personalized-ai-companion-app-dot-is-shutting-down/
(3) 테슬라, X(구 트위터) 광고 지출 급감
- 2024년 테슬라, X 광고비 약 40만 달러 사용, 2025년에는 1~2월 동안 1만 달러만 집행 → 현재 추세라면 연간 6만 달러 수준 예상
- 비교: 2024년 같은 기간에는 이미 20만 달러 지출
- 테슬라는 원래 광고를 하지 않았으나, 2023년 주주 압박으로 처음 광고 시작
- 2023년 말~2024년 초: Google 검색·YouTube 및 X에서 광고 집행
- 현재: X 광고 축소, Google 광고는 여전히 약 700개 활성 캠페인 운영 중 -> 테슬라 측은 추가 지출 여부에 대해 공식 코멘트 없음
- 맥락: 테슬라 차량 판매 부진 → 광고 지출 감축으로 이어진 가능성
- 또한, X 광고 감소는 머스크가 소유한 플랫폼임에도 불구하고 효율성·ROI 문제가 있음을 시사, 동시에, 머스크 관련 회사들 간의 재무적 얽힘이 여전히 크다는 점이 드러남
- https://techcrunch.com/2025/09/05/teslas-ad-spend-on-x-has-shrunk-to-almost-nothing/
(4) 전 '스케일 AI'의 CTO, 데이터 AI 에이전트 'Aidnn' 제품 공개
- 스타트업 Isotopes AI 출범: 전 Scale AI CTO이자 Hadoop·Hortonworks 출신 Arun Murthy가 공동 창업, 2024년 말 설립, 2025년 9월 스텔스 모드 해제
- 시드 라운드: 2,000만 달러 조달, 리드 투자자 Vab Goel(NTTVC, 전 NorWest Ventures)
- 공동창업자: Prasanth Jayachandran, Gopal Vijayaraghavan (모두 Hortonworks 출신)
- 제품: AI 에이전트 Aidnn
- 문제 정의: “데이터 인프라를 다룰 줄 아는 사람 ≠ 데이터를 필요로 하는 사람”이라는 구조적 격차
- 기능: 자연어 질의로 기업 데이터(ERP, CRM, 재무 앱, 클라우드 스토리지 등) 탐색·분석
- 단순 챗봇 아님 → 복잡한 다단계 데이터 처리 자동화: 메타데이터 추출, 데이터 읽기/정제/정규화, 조인 및 집계, 매출 인식 및 프로레이션
- 설명 가능성: 처리 단계, 가정, 이상치 탐지 및 후속 권고 제시
- 데이터 프라이버시 보장: 고객 데이터는 AI 모델 제공사와 공유 불필요
- 기술적 강점: 공동창업진의 Hadoop·빅데이터 인프라 경험 + Scale AI LLM 경험 결합 -> Aidnn은 컨텍스트 메모리를 유지해 장기·복잡 업무에 적합, 현재 10건의 특허 출원 진행 중
- 시장 맥락: 기존 BI/데이터 분석 툴이 수십 년간 풀지 못한 과제 해결을 목표
- 경쟁사: Salesforce(Tableau, AI agent 강화), WisdomAI 등 유사한 스타트업 -> “수많은 에이전트형 분석 솔루션 중 하나”라는 도전 과제 존재
- Arun Murthy: Yahoo Hadoop 개발팀, Hortonworks 공동창업·상장 경험 → Cloudera 합병 후 CTO급 역할 수행, 이후 Scale AI CTO로 합류 → LLM 및 AI 모델 개선 경험, “Scale에서의 경험은 박사학위급 학습이었다” 발언
- Isotopes AI는 빅데이터와 AI의 교차점에서 “데이터 접근성과 활용성” 문제를 풀고자 하는 스타트업 -> 창업자의 Hadoop/Scale AI pedigree와 데이터 처리 자동화·설명 가능성이 차별점이지만, Tableau·WisdomAI 등 강력한 경쟁자와의 경쟁이 핵심 리스크
(5) 오픈에이아이, AI 기반 채용 플랫폼 출시 예정
- 서비스명: OpenAI Jobs Platform, 출시 목표: 2026년 중반
- 목적: 기업과 구직자를 AI로 매칭 → LinkedIn과 직접 경쟁
- Fidji Simo(OpenAI Applications CEO) 주도, OpenAI의 신규 애플리케이션 라인업 일부
- 차별화 포인트: AI가 기업 요구사항과 구직자의 역량을 분석해 정밀 매칭, 소규모 기업 및 지방정부 전용 트랙 제공 → AI 인재 접근성 확대
- 단순한 일자리 매칭 외에, AI 활용 역량 인증(OpenAI Certifications)과 연결
- 관련 프로그램: OpenAI Academy 2024년 시작, AI 학습·교육 플랫폼, OpenAI Certifications 2025년 말 파일럿 예정 -> 다양한 수준의 “AI 활용 역량” 인증 제공
- Walmart와 협력, 2030년까지 1,000만 명 미국인 인증 목표, 미국 백악관의 AI 리터러시 확대 이니셔티브 일환
- 경쟁 구도: LinkedIn (MS 소유, OpenAI 최대 투자자)와 직접 충돌, LinkedIn도 최근 AI 기반 채용 매칭 강화 중
- 아이러니: LinkedIn 공동창업자 Reid Hoffman은 OpenAI 초기 투자자
- 시장 및 사회적 맥락: AI가 일자리 파괴 우려 확대, Anthropic CEO Dario Amodei “AI로 인해 2030년까지 화이트칼라 초급 직무 50% 소멸 가능.”
- Fidji Simo: OpenAI는 일자리 소멸 자체를 막을 수 없지만, AI 활용 능력 향상 지원 및 기업-인재 연결 강화로 대응하겠다는 입장
- OpenAI, 브라우저·소셜미디어 앱 등 다른 신규 서비스도 검토 중
- Sam Altman 포함 빅테크 CEO들, 트럼프 대통령과 백악관 회동 예정, 논의 주제는 AI와 고용, 규제, 국가 차원의 AI 전략
- OpenAI는 AI 기반 채용 매칭 + AI 역량 인증을 통해 LinkedIn 대항마를 만들려 하고 있음 -> 이는 OpenAI의 ChatGPT 이후 B2B 확장 전략의 핵심 축으로, Microsoft와의 미묘한 이해관계 충돌이 발생할 가능성
- https://techcrunch.com/2025/09/04/openai-announces-ai-powered-hiring-platform-to-take-on-linkedin/
