AI 활용
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사고 영상 AI로 정리할 때, 제출은 원본으로
AI 영상 요약 도구는 블랙박스 사고 영상을 시간순으로 정리해 주지만, 사건의 시점과 순서를 틀리거나 영상에 없는 장면을 지어내는 한계가 있다. 그래서 AI 정리본은 경위서를 쓰기 위한 참고용이고, 보험사·경찰에 제출하는 증거는 손대지 않은 원본이어야 한다. 사고 직후 원본 저장매체를 먼저 보존하고, AI가 적은 타임라인을 원본과 한 장면씩 대조했는지 확인해야 한다.
AI에 로그인 정보 맡길 때 지켜야 할 선
AI 에이전트에 아이디와 비밀번호를 통째로 주는 방식은 편하지만, 계정 전체 권한을 넘기는 것이라 탈취나 오작동 시 피해 범위가 그대로 커진다. 비밀번호 대신 권한을 좁힌 전용 계정이나 짧은 수명의 토큰을 쓰면 맡기는 범위를 통제하고 언제든 회수할 수 있다. 되돌릴 수 있는 작업인지, 금전·개인정보·인증수단이 걸려 있는지를 기준으로 에이전트에 맡길 일과 사람이 직접 할 일을 나눠야 한다.
데이터센터가 막히면 내 AI는 느려질까
2026년 11월 미국 선거에서 데이터센터 주민투표 41건 중 33곳이 유치를 거부했고, 한국도 수도권 집중과 '깜깜이 착공' 논란으로 건설이 곳곳에서 멈췄다. 건설이 수요를 못 따라가면 당장 서비스가 끊기진 않아도 전력·지연시간·가용성 측면에서 영향이 중기적으로 쌓인다. AI 서비스를 고를 때 리전 위치와 대체 수단, 데이터 저장 위치를 점검해 두면 공급 차질의 충격을 줄일 수 있다.
엔비디아 리스크, 내 AI 요금에 오는 길
엔비디아를 둘러싼 스파이 의혹 상당수는 아직 미확인 보도지만, 대중국 수출 규제와 사상 최악의 컴퓨팅 부족은 이미 AI 서비스 요금과 성능에 영향을 주고 있다. 엔비디아 서버·칩 가격 인상과 GPU 임대료 급등이 클라우드와 모델 개발사의 원가를 밀어올려 API 요금 상승과 속도·가동률 저하로 이어지는 구조다. 이용자는 의혹 보도에 흔들리기보다 사용 중인 서비스의 요금 조항, 사용량 제한, 대체 모델 확보 여부를 점검하는 편이 낫다.
AI 서비스 끊겨도 일 멈추지 않는 법
ChatGPT는 2026년에만 여러 차례 전 세계 장애를 겪었고, 데이터센터 전력난과 규제가 AI 서비스의 요금·정책을 흔들 수 있다. 업무를 특정 AI 하나에 묶어두면 접속 중단이나 조건 변경이 그대로 업무 중단으로 이어진다. 작업을 종류별로 나눠 제공사가 다른 예비 도구를 정하고, 프롬프트와 결과물을 서비스 밖 일반 포맷으로 보관해두면 끊겨도 일을 이어갈 수 있다.
AMD GPU로 로컬 AI, OS와 지원 카드부터
AMD는 2026년 3분기 데이터센터 매출이 1년 전보다 97% 늘며 AI 반도체 기업으로 주목받고 있지만, 그 성과가 집에서 쓰는 라데온 그래픽카드의 로컬 AI 호환성을 곧바로 보장하지는 않는다. 올해 ROCm 7.2로 최신 RX 9070 계열은 윈도우와 리눅스 모두 공식 지원을 받게 됐으나 구형 RX 7900 계열은 리눅스 위주이고, 도구마다 지원 방식이 갈린다. 카드를 사거나 설치하기 전에 그래픽카드 아키텍처, 운영체제, 쓰려는 도구의 백엔드, VRAM 용량을 순서대로 확인하면 헛돈을 줄일 수 있다.
메모리값 급등기, 팀 AI 도입 전 점검할 것들
AI 데이터센터 수요가 급증하며 범용 D램 계약가격이 2026년 1분기 90% 넘게 오르고 공급 부족이 2027년까지 전망되면서, AI 도구의 가격과 가용성이 함께 흔들리고 있다. 이 변화는 API·SaaS 사용형이냐 클라우드·GPU 예약형이냐에 따라 다르게 작동하고, 가격 위험과 용량 위험으로 나눠 봐야 한다. 도입을 확정하기 전 가격 인상 조건, 용량 보장, 계약 기간, 예산 민감도를 공급사에 확인하는 것이 점검 포인트다.
AI 도입 전, 데이터·권한·로그 3단계 점검법
금융감독원은 2026년 11월 보안 사고에 CEO 책임과 매출액 최대 3% 과징금을 예고하며 책임을 조직 상층부로 끌어올렸다. AI 도구는 사내 데이터가 외부 모델로 나가고 입력값이 학습에 쓰일 수 있어 도입 단계의 점검이 특히 중요하다. 데이터 반출·권한·로그 세 축을 점검하고 경영진 보고용 최소 체크리스트로 남겨두면 된다.
국정원 AI 점검, 우리 팀 체크리스트로
국정원이 2026년 공공기관 AI 시스템 290곳을 조사했더니 92%가 별도 보안조치 없이 쓰고 있었고, 현장 점검에서 접근권한·파일 업로드·외부 연결이 실제로 뚫렸다. 공공기관 전용 점검처럼 보이지만, 점검이 들여다본 세 영역은 소규모 팀이 AI 도구를 쓸 때 그대로 적용된다. 공유계정, 업로드 자료, 외부 도구 연결을 기준으로 우리 팀 상태를 하루 안에 점검할 수 있다.
내 PC로 AI 돌리기, 램 용량 고르는 법
로컬 AI에 필요한 메모리는 모델 파라미터 수와 양자화 수준으로 거의 정해지며, 4비트 기준 파라미터 10억 개당 약 0.5GB가 든다. 메모리 용량은 어떤 크기의 모델을 올릴 수 있는지를, 대역폭은 글자를 생성하는 속도를 결정한다. 가벼운 챗봇·요약이면 램 16GB의 7B 모델로 충분하고, 대형 모델이 필요하면 VRAM이 큰 그래픽카드나 통합메모리가 넉넉한 맥을 고르면 된다.
30만원 AI 키보드, 개발자 아니면 살 이유가 없다
샘 올트먼이 삼성 사장단에 선물해 화제가 된 30만원대 'AI 키보드'는 오픈AI의 첫 하드웨어 코덱스 마이크로로, 글자를 치는 키보드가 아니라 코딩 에이전트를 조작하는 기기다. 다이얼과 조이스틱, 조명 키가 모두 코딩 작업 관리에 맞춰져 있어 개발 용도가 없는 일반 사용자에게는 활용처가 거의 없다. 구매를 고민한다면 자신이 코덱스를 쓰는지, 별도 ChatGPT 유료 구독까지 포함한 총비용이 감당되는지부터 확인하는 것이 좋다.
AI 챗봇에 올리면 안 되는 정보와 끄는 설정
빗썸 해킹처럼 개인정보 유출이 잇따르면서, AI 챗봇에 올린 정보도 학습에 쓰이거나 어딘가 남을 수 있다는 점이 다시 주목받는다. 한번 입력한 데이터는 나중에 골라 지우기 어려워, 올리면 안 되는 정보를 먼저 거르는 것이 끄는 설정보다 확실한 방어선이다. ChatGPT·Gemini·Claude의 학습·기록 설정 위치와 소급 적용 여부를 각 앱에서 직접 확인하고, 민감정보는 가린 뒤 쓰는 습관을 점검해 두자.
피지컬 AI 5조, 중소 공장은 데이터부터
기획예산처가 8월 27일 2030년까지 휴머노이드와 피지컬 AI에 5조 원을 투입한다고 밝혔고, 8대 실증 분야에 중소제조가 포함됐다. 피지컬 AI는 AI와 로봇, 현장의 행동 데이터가 결합한 개념이라 작은 공장의 출발점도 장비가 아니라 공정 데이터 확보다. 과기정통부 '모두의 AI 공장장'과 중기부 '스마트제조혁신' 같은 지원사업을 고를 때는 데이터·실증 비용 분담과 업종 검증 사례를 확인해야 한다.
증권앱 로그인, 패스키로 바꿔야 할까
패스키는 서버에 훔칠 비밀번호를 남기지 않고 가짜 사이트에 자격 증명을 넘길 수 없게 설계돼 비밀번호보다 안전하지만, 증권앱의 패스키 지원은 아직 제각각이다. 지원하는 앱이면 켜고, 아니라면 생체인증 로그인과 매매·출금 2단계 인증을 강화하는 것이 현실적인 대안이다. AI 비서에게는 설정 방법을 물어도 되지만 비밀번호와 인증번호 같은 비밀 정보는 어떤 경우에도 입력하지 말아야 한다.
앤트로픽 상장, 클로드 쓰는 팀이 점검할 3가지
앤트로픽이 10월 26일 상장 서류를 제출했지만, 상장 신청 자체가 이용자의 요금이나 약관, 데이터 처리 방침을 당장 바꾸지는 않는다. 다만 상장사는 수익성 압박을 받기 때문에 중장기적으로 요금제와 정책이 조정될 여지는 커진다. 지금 요금제, 데이터 처리 설정, 특정 서비스 종속 위험을 순서대로 확인해 두는 편이 안전하다.
주가 말고, 내 AI 구독부터 점검하자
빅테크 8개사의 지난해 AI 투자는 4270억 달러로 2020년의 4배에 달했지만, 투자만큼 매출이 따라오느냐는 의문이 거품 논란의 핵심이다. 주가가 흔들린다고 내가 쓰는 서비스가 당장 멈추진 않지만, 수익성 압박은 요금 인상과 서비스 종료, 데이터 이전 난이도라는 형태로 사용자에게 번질 수 있다. 지금 점검할 것은 요금제와 데이터 내보내기 가능 여부, 그리고 핵심 업무마다 대체 도구를 정해뒀는지다.
과제에 AI, 학교 아닌 수업이 정한다
과제에 생성형 AI를 써도 되는지는 학교 전체가 아니라 개별 수업과 교수가 정하며, 같은 학기에도 과목마다 규칙이 다르다. 최근 연세대와 고려대의 온라인 중간고사가 무효 처리되고 서울대가 재시험을 검토하면서 몰랐다는 해명이 통하기 어려워졌다. 강의계획서와 공지에서 허용 범위를 확인하고, 애매하면 범위를 좁혀 교수에게 묻고, 사용했다면 기록을 남겨 둬야 한다.
AI 쓴 시험이 무효됐다, 허용과 커닝의 경계
2025년 가을 연세대와 고려대에서 중간고사 중 생성형 AI를 쓴 정황이 드러나 시험이 무효 처리되거나 징계가 검토됐다. AI를 쓸 수 있는지는 도구 자체가 아니라 과목별 안내문의 허용 범위와 사용 기록 표기로 갈린다. 과제를 시작하기 전 수업계획서에서 허용 범위를 확인하고, 허용되더라도 사용한 도구와 대화 로그를 남겨 두는 것이 안전하다.
얼굴 나이 재는 AI, 어디까지 믿어야 하나
하버드 의대의 FaceAge는 얼굴 사진으로 생체 나이를 추정하는 연구용 AI로, 암 환자는 대조군보다 얼굴 나이가 평균 4.7세 많고 늙어 보일수록 생존율이 낮은 경향을 보였다. 이는 집단의 통계적 경향일 뿐 개인의 수명이나 질병을 진단하는 도구가 아니며, 연구진도 임상 적용 전 편향 등 과제가 남았다고 밝혔다. 얼굴 나이·건강 앱을 쓸 때는 사진이 생체정보로 저장·재사용되는지, 결과가 진단이 아닌 상관관계일 뿐인지, 검증 근거를 공개했는지를 확인해야 한다.
챗봇으로 내 PHP 서버 점검하기, 어디까지 믿을까
AI 챗봇은 서버 정보를 정리하고 보안 권고문과 대조하는 반복 작업을 빠르게 돕는 도구다. 다만 챗봇은 서버에 직접 접속하지 못하고 최신 패치 버전을 틀리게 말할 수 있어, 안전 여부의 최종 판정은 공식 공지로 사람이 해야 한다. 아래 순서대로 쓰면 비전문 운영자도 AI를 점검 보조로 안전하게 활용할 수 있다.
보안 권고문 AI 요약, 이 6가지는 원문과 대조하라
AI에 보안 권고문을 통째로 넣으면 영향받는 대상, 조치 시한, 우선순위를 몇 초 만에 뽑아낼 수 있다. 하지만 AI는 영향 버전과 패치 버전, CVSS 심각도, 실제 악용 여부를 자주 틀려서 요약을 그대로 보고에 옮기면 판단이 어긋난다. 근거 문장을 함께 요구하는 프롬프트를 쓰고 버전·조건·심각도·악용·기한·범위 여섯 항목은 원문에서 직접 확인해야 한다.
금융 해킹 뉴스, AI 요약을 그대로 믿지 않는 법
10월 들어 금융권 연쇄 해킹으로 침해사고 금융사가 16곳으로 늘면서, 관련 뉴스를 AI 챗봇으로 요약해 보는 사람이 많아졌다. AI 요약은 쟁점 정리엔 빠르지만 발표일과 사건일을 뒤섞거나 기사에 없는 피해 규모를 지어내는 식으로 틀리기 쉽다. 유출 여부와 대응은 결국 내 거래 금융사의 공식 공지와 금융감독원 파인에서 직접 확인해야 한다.
증시 뉴스 AI로 정리할 때 걸러낼 세 가지
AI 투자 수익성에 대한 의구심이 번지면서 최근 한 달 사이 SK하이닉스가 31% 넘게 빠지는 등 'AI 거품론'이 국내 증시를 흔들고 있다. 이런 시장 심리 이슈는 AI 챗봇이 양측 논리를 정리하는 데는 유용하지만 실시간 수치와 전망에서는 틀리기 쉽다. 숫자와 최신 사실은 거래소·공시 같은 공식 자료로 직접 확인하고, AI 답변에는 시점과 출처를 되묻는 검증 질문을 던지는 습관이 필요하다.
AI가 부채 푼다는 머스크 말, 세 질문으로 검증
일론 머스크는 AI와 로봇의 생산성 혁명만이 36조~38조 달러에 이른 미국 국가부채 위기의 해법이며 3년 안에 효과가 나타날 것이라고 주장했다. 그러나 그는 이를 '확률'로 말했고, 일부 헤드라인은 '부채 소멸'처럼 실제 발언보다 세게 옮겼다. 이런 주장은 근거·가정·반례 세 가지를 물으면 어디까지 믿을지 스스로 가를 수 있다.
AI로 글 쓸 때 저작권, 쓰는 쪽이 챙길 것
앤트로픽이 불법 복제 도서로 AI를 학습시켰다는 논란 끝에 약 50만 종을 두고 15억 달러 규모 합의가 2026년 7월 최종 승인됐고, 여기엔 한강·황석영 등 한국 작가 작품도 포함됐다. 다만 이 논란은 개발사와 저작권자 사이의 문제이고, 챗봇으로 글을 만드는 이용자가 질 수 있는 위험은 결이 다르다. 결과물이 내 저작권으로 보호되지 않을 수 있다는 점과 남의 저작권을 침해할 책임은 이용자에게 올 수 있다는 점을 나눠 확인해야 한다.
전용 AI 장비 사기 전, 지금 PC로 할 일
로컬 LLM은 Ollama나 LM Studio 같은 무료 도구로 지금 쓰는 PC에서도 바로 띄울 수 있고, 8GB 메모리 기기는 3B급 소형 모델부터 시작하면 된다. 로컬 모델의 한계는 메모리와 속도에서 오는데, 메모리가 돌릴 수 있는 모델 크기를 정하고 GPU 유무가 응답 속도를 좌우한다. DGX 스파크 같은 전용 장비는 대형 모델 상시 사용·프라이버시·오프라인이 필요할 때 값어치가 생기므로, 그 전에 지금 PC로 한계를 확인하는 것이 순서다.
DGX 스파크, 로컬 AI에 실제로 쓸 만할까
DGX 스파크는 128GB 통합 메모리로 70B급 모델을 손바닥만 한 기기에 통째로 올릴 수 있지만, 대역폭이 약 273GB/s에 그쳐 토큰 생성 속도는 제한된다. 큰 모델을 올리는 용량과 빠르게 답하는 속도는 다른 문제여서, 희소 MoE 모델에서 이점이 가장 크다. 데이터 외부 전송 제약과 반복 호출 비용이 크다면 로컬 실행의 가치가 커지고, 최고 품질과 빠른 단답이 목표라면 클라우드 API가 현실적이다.
AI 코디 앱, 어디까지 믿고 어디서 걸러낼까
AI 코디 앱은 가진 옷을 조합하고 날씨에 맞추는 일에는 쓸 만하지만, 체형과 핏을 그려내는 가상 피팅은 아직 자주 틀린다. 구글 Doppl 테스트에서는 거울 셀카를 쓰면 실제보다 날씬하게 나오고 바지가 제대로 그려지지 않는 문제가 보고됐다. 추천은 '가진 옷 조합'까지 믿고, 핏·하의·사이즈는 전신 사진과 상세정보로 사람이 검증하는 게 안전하다.
AI로 가을야구 분석하기, 믿을 것과 확인할 것
2026 KBO 포스트시즌은 KT가 한국시리즈에 직행하고 17일 KIA-LG 준플레이오프로 이어지며, AI 챗봇은 흩어진 기록을 모아 투수 운용과 타선 비교표를 빠르게 만들어준다. 다만 AI의 기본 대화 모드는 계산을 문장으로 어림해 숫자를 틀리거나 없는 기록을 지어낼 수 있어 결과가 코드 실행에서 나왔는지 확인해야 한다. 집계를 코드로 돌렸는지, 숫자와 날짜가 공식 기록과 맞는지, 최신 경기까지 반영됐는지를 팬이 직접 검증하면 분석이 훨씬 안전하다.
금·ETF 굴릴 때 AI가 잘하는 것과 틀리는 것
AI 챗봇은 금과 ETF의 과세 구조나 용어처럼 잘 변하지 않는 개념을 정리하는 데 강하지만, 학습 데이터 컷오프와 환각 탓에 실시간 시세와 수익률, 세율 같은 지금의 숫자는 틀리게 답하기 쉽다. 그래서 자신감 있는 말투만 믿고 투자하면 한참 지난 수치로 결정할 위험이 있다. 개념 정리는 AI에 맡기되 시세와 세율은 거래소·증권사·국세청에서 직접 확인하고, 답변의 기준 날짜를 꼭 되물어야 한다.