ChatGPT Health 출시: 2.3억 사용자가 AI에게 건강 질문하는 이유

매주 2.3억 명이 ChatGPT에 건강 질문, OpenAI가 전용 서비스 내놨다

  • ChatGPT Health: 의료 기록과 웰니스 앱 연동 가능
  • Apple Health, MyFitnessPal 등 연결해 맞춤형 답변 제공
  • 260명 이상의 의사 피드백 60만 건 반영

무슨 일이 일어났나?

OpenAI가 ChatGPT Health를 공개했다. 건강 관련 대화만을 위한 전용 공간이다.[OpenAI] 사용자는 의료 기록과 Apple Health, MyFitnessPal, Function 같은 웰니스 앱을 ChatGPT에 연결할 수 있다. 검사 결과 해석, 진료 준비, 식단·운동 조언, 보험 옵션 비교까지 개인화된 답변을 받는다.[Fortune]

건강 대화와 연결된 앱 데이터는 일반 ChatGPT 대화와 완전히 분리된다. “건강 정보와 메모리는 일반 대화로 절대 흘러가지 않는다”고 OpenAI는 밝혔다.[Euronews] 대화 내용은 AI 모델 학습에 사용되지 않는다.

왜 중요한가?

매주 2억 3천만 명이 ChatGPT에 건강 관련 질문을 한다. 하루 4천만 명이 의료 질문을 던진다는 통계도 있다. OpenAI가 이 수요를 무시할 수 없었던 이유다. 기존에는 일반 대화 맥락에서 건강 질문이 섞였다. 이제 전용 공간에서 민감한 의료 정보를 더 안전하게 다룬다.

260명 이상의 의사가 60개국에서 60만 건 이상의 피드백을 제공했다. OpenAI는 자체 평가 프레임워크 HealthBench로 안전성, 명확성, 에스컬레이션 프로토콜을 검증했다.[The Hacker News]

다만 HIPAA를 준수하지 않는다. 소비자용 건강 앱은 HIPAA 적용 범위 밖이기 때문이다. 진단이나 치료 목적이 아니라 “의료 서비스를 대체하지 않고 지원한다”는 게 OpenAI의 입장이다.

앞으로 어떻게 될까?

현재 웨이트리스트 기반 얼리 액세스 중이다. Free, Go, Plus, Pro 계정 사용자가 대상이다. 의료 기록 연동은 미국에서만 가능하다. 유럽경제지역, 스위스, 영국은 제외됐다. 수 주 내 웹과 iOS에서 정식 출시될 예정이다.

Google도 2025년 10월 b.well과 파트너십을 맺었다. 건강 데이터 허브를 두고 빅테크 간 경쟁이 본격화된다. AI가 의료 정보를 어디까지 다뤄야 하는지에 대한 논의도 깊어질 전망이다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: ChatGPT Health는 무료로 사용할 수 있나?

A: 현재 웨이트리스트를 통해 얼리 액세스 중이다. Free, Go, Plus, Pro 계정 사용자 모두 신청 가능하다. 무료 계정도 포함되지만 기능 범위는 플랜에 따라 다를 수 있다. 정식 출시 후 가격 정책이 구체화될 예정이다.

Q: 내 건강 데이터는 AI 학습에 사용되나?

A: 아니다. OpenAI는 Health 대화가 기초 모델 학습에 사용되지 않는다고 명시했다. 건강 정보는 암호화되고 격리된 상태로 저장된다. 일반 ChatGPT 대화와 완전히 분리되며, 사용자가 언제든 삭제할 수 있다.

Q: ChatGPT Health가 의사를 대체할 수 있나?

A: OpenAI가 명확히 선을 그었다. “의료 서비스를 대체하는 게 아니라 지원하는 것”이라고 밝혔다. 진단이나 치료 목적으로 설계되지 않았다. 검사 결과 이해, 진료 준비, 일상적 건강 질문에 활용하라는 게 권장 사항이다.


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참고 자료

Sam Altman vs Anthropic, 슈퍼볼 광고로 불붙은 AI 비즈니스 전쟁

슈퍼볼 광고로 불붙은 AI 전쟁: 3가지 핵심 쟁점

  • Anthropic, 슈퍼볼 광고로 ChatGPT 광고 도입 직격
  • Sam Altman “재밌지만 명백히 불정직” 반격
  • AI 비즈니스 모델 논쟁 본격화

무슨 일이 일어났나?

Anthropic이 2026년 슈퍼볼에서 처음으로 광고를 집행했다. 핵심 메시지는 단순하다. “광고가 AI에 들어온다. 하지만 Claude에는 아니다.”[CNBC] OpenAI가 최근 ChatGPT에 광고 도입을 발표한 직후 나온 직접적인 공격이다.

30초짜리 본 광고에서는 한 남성이 복근 만드는 법을 물었더니, AI가 갑자기 “스텝부스트 맥스” 인솔 광고를 늘어놓는 장면이 나온다.[Muse by Clio] 광고 대행사 Mother가 제작했고, Dr. Dre의 What’s the Difference가 배경음악으로 깔린다.

OpenAI CEO Sam Altman은 즉각 반응했다. X에서 “먼저 좋은 점부터: 재밌고 웃겼다”고 인정한 뒤, “근데 왜 Anthropic이 이렇게 명백히 불정직한 걸 하는지 모르겠다”고 덧붙였다.[Sam Altman/X]

왜 중요한가?

이번 설전은 AI 산업의 근본적인 비즈니스 모델 갈등을 드러낸다. OpenAI는 무료 접근성을 강조하며 광고 모델을 정당화한다. Altman은 “텍사스에서 ChatGPT를 무료로 쓰는 사람이 미국 전체 Claude 사용자보다 많다”며 “Anthropic은 부자들에게 비싼 제품을 판다”고 공격했다.[Techmeme]

반면 Anthropic은 광고 없는 순수한 AI 경험을 약속한다. 광고가 AI 답변의 객관성을 해칠 수 있다는 우려에 선제 대응하는 전략이다. 슈퍼볼이라는 가장 비싼 광고 무대에서 “우리는 광고 안 한다”고 외치는 아이러니도 화제다.

Altman의 또 다른 비판도 날카롭다. “Anthropic은 가상의 기만적 광고를 비판하려고 기만적 광고를 쓴다. 슈퍼볼 광고에서 그런 이중성을 볼 줄은 몰랐다.” AI 기업 간 경쟁이 단순 기술 경쟁을 넘어 가치관 대립으로 번지고 있다.

앞으로 어떻게 될까?

ChatGPT 광고 도입 이후 사용자 반응이 관건이다. 광고가 실제로 답변 품질에 영향을 미친다면 Anthropic의 공격이 더 힘을 받을 것이다. 반대로 광고가 무해하다면 OpenAI의 무료 접근성 주장이 설득력을 얻는다.

두 회사의 전략 차이는 더 선명해질 전망이다. OpenAI는 대중화와 규모, Anthropic은 프리미엄과 안전성으로 차별화한다. 사용자들은 결국 선택해야 한다. 무료지만 광고 있는 AI, 유료지만 광고 없는 AI.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: ChatGPT에 언제부터 광고가 들어가나?

A: OpenAI는 구체적인 일정을 공개하지 않았다. 다만 광고가 답변 내용에 직접 영향을 주지 않을 것이라고 밝혔다. 광고 형태와 위치에 대한 세부 사항은 추후 발표될 예정이다.

Q: Anthropic Claude는 정말 영원히 광고가 없을까?

A: Anthropic은 슈퍼볼 광고에서 Claude가 광고 없이 유지될 것이라고 공식 발표했다. 대화 중 광고나 스폰서 링크가 없고, 제3자 제품 배치가 답변에 영향을 주지 않는다고 약속했다.

Q: OpenAI와 Anthropic 중 어떤 회사가 더 큰가?

A: 사용자 기준으로 OpenAI가 훨씬 크다. ChatGPT는 전 세계적으로 가장 많이 쓰이는 AI 챗봇이다. Anthropic Claude는 상대적으로 프리미엄 시장을 타겟으로 하며 기업 고객 비중이 높다.


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참고 자료

Apple Xcode 26.3: Anthropic Claude Agent + OpenAI Codex 동시 탑재

AI 2중 코딩 에이전트 시스템, Xcode에 동시 상륙

  • Anthropic Claude Agent와 OpenAI Codex를 Xcode 내에서 직접 사용 가능
  • 서드파티 에이전트도 Model Context Protocol 지원으로 연결
  • 오늘부터 개발자 프로그램 멤버에게 릴리스 후보(RC) 제공

Apple이 공식 발표했다

Xcode 26.3에서 에이전틱 코딩 지원.[Apple Newsroom] Anthropic의 Claude Agent와 OpenAI의 Codex를 IDE 내에서 직접 사용할 수 있다.

에이전틱 코딩이란? AI가 단순히 코드를 작성하는 제안 수준을 넘어선다. 프로젝트 구조를 분석하고, 스스로 작업을 분할하며, 빌드-테스트-수정 사이클을 자율적으로 실행한다. 쉽게 말해 AI가 주니어 개발자처럼 일한다.

Apple 월드와이드 개발자 관계 담당 부사장 Susan Prescott는 “에이전틱 코딩은 생산성과 창의성을 극대화하여 개발자가 혁신에 집중할 수 있게 한다”고 말했다.[Apple Newsroom]

왜 중요한가?

개인적으로 이건 꽤 큰 변화라고 본다. 이유는 두 가지다.

첫째, Apple이 AI 코딩 도구 경쟁에 본격 참전했다. Cursor, GitHub Copilot, Claude Code 같은 독립 도구들이 시장을 키워왔는데, 이제 플랫폼 소유자가 직접 뛰어들었다.

둘째, Anthropic과 OpenAI를 동시에 채택했다. 보통 대형 테크 기업은 하나의 AI 회사와 독점 파트너십을 맺는다. 그런데 Apple은 선을 넘었다. 개발자에게 선택권을 준다는 게 명분이지만, 솔직히 어떤 모델이 승자가 될지 모르니 보험을 드는 느낌이다.

Model Context Protocol(MCP) 지원도 주목할 만하다. AI 에이전트와 외부 도구를 연결하는 오픈 표준인데, Anthropic이 선두를 달리고 있다.[TechCrunch] Apple이 이걸 채택한 건 폐쇄형 생태계 전략에서 한 발 물러난 것이다. 굴복했다는 신호다.

앞으로 어떻게 될까?

100만 명 이상의 iOS/macOS 개발자가 Xcode를 사용한다. 이들이 에이전틱 코딩에 익숙해지면 개발 패러다임 자체가 바뀔 수 있다.

하지만 우려도 있다. AI가 자율적으로 코드를 수정하면 보안 취약점이나 예상치 못한 버그가 발생할 수 있다. Apple이 이 부분을 어떻게 관리할지는 아직 미지수다.

경쟁 구도도 흥미롭다. OpenAI는 하루 전 macOS용 Codex 앱을 자체 출시했다.[TechCrunch] 다음 날 Apple 통합이 발표됐으니 타이밍이 묘하다.

자주 묻는 질문(FAQ)

Q: Xcode 26.3은 언제 정식 출시되나?

A: 릴리스 후보(RC) 버전이 Apple 개발자 프로그램 멤버에게 지금 제공된다. 정식 버전은 곧 App Store를 통해 배포될 예정이다. 정확한 날짜는 아직 발표되지 않았다.

Q: Claude Agent와 Codex 중 뭘 써야 하나?

A: 프로젝트 성격에 따라 다르다. Claude는 긴 코드와 안전성 이해에 강하고, Codex는 빠른 코드 생성에 특화됐다. 둘 다 써보고 맞는 걸 고르면 된다. Apple이 선택권을 준 이유다.

Q: 기존 Xcode 26 사용자도 업그레이드할 수 있나?

A: 그렇다. Xcode 26.3에서 소개된 Swift 코딩 어시스턴트 기능의 확장이다.

참고 자료

pi-mono: Claude Code 대안 AI 코딩 에이전트 5.9k stars

pi-mono: 터미널에서 나만의 AI 코딩 에이전트 만들기

  • GitHub Stars: 5.9k
  • Language: TypeScript 96.5%
  • License: MIT

이 프로젝트가 떠오르는 이유

한 개발자가 Claude Code가 너무 복잡해졌다고 느꼈다. Mario Zechner는 3년간 LLM 코딩 도구를 실험했고 결국 자신만의 도구를 만들기로 결심했다.[Mario Zechner]

pi-mono는 “필요하지 않으면 만들지 마라”라는 철학으로 만들어진 AI 에이전트 툴킷이다. 1000 토큰의 시스템 프롬프트와 4가지 핵심 도구(read, write, edit, bash)로 시작한다. Claude Code의 수천 토큰 프롬프트에 비해 매우 가볍다. 하나가 있을까?

  • Integrated LLM API: OpenAI, Anthropic, Google, Azure, Mistral, Groq 등 15개 이상의 제공 업체를 하나의 인터페이스에서 사용
  • Coding Agent CLI: 터미널에서 코드를 대화형으로 작성, 테스트 및 디버깅
  • Session Management: 작업을 중단하고 다시 시작하며 브랜치처럼 분기 가능
  • Slack bot: Slack 메시지를 코딩 에이전트에 위임
  • vLLM pod management: GPU pod에서 자체 모델을 배포 및 관리
  • TUI/Web UI library: 자신만의 AI 채팅 인터페이스를 만들 수 있음

Quick Start

# Install
npm install @mariozechner/pi-coding-agent

# run
npx pi

# or build from source
git clone https://github.com/badlogic/pi-mono
cd pi-mono
npm install && npm run build
./pi-test.sh

어디에 사용할 수 있을까?

Claude Code 월 20만 원은 부담스럽고, 터미널 지향적으로 작업한다면 pi가 대안이 될 수 있다. API 비용만 지불하면 되기 때문이다.

자체 호스팅 LLM을 사용하고 싶지만 기존 도구가 잘 지원하지 않는다면 pi가 답이다. vLLM pod 관리 기능까지 내장되어 있다.

개인적으로 “투명성”이 가장 큰 장점이라고 생각한다. Claude Code는 내부적으로 보이지 않는 서브 에이전트를 실행하여 작업을 수행한다. pi는 모든 모델 상호 작용을 직접 확인할 수 있다.

주의 사항

  • 미니멀리즘이 철학이다. MCP (Model Context Protocol) 지원은 의도적으로 누락됨
  • “YOLO 모드”라고 불리는 전체 액세스가 기본값이다. Claude Code보다 권한 확인이 느슨하므로 주의
  • 문서화가 아직 부족하다. AGENTS.md 파일을 꼼꼼히 읽어볼 것

유사한 프로젝트

Aider: 역시 오픈 소스 터미널 코딩 도구이다. 모델에 구애받지 않는다는 점에서 유사하지만 pi는 더 넓은 범위(UI library, pod management 등)를 다룬다. [AIMultiple]

Claude Code: 더 많은 기능이 있지만 월간 구독이 필요하고 사용자 정의에 제한이 있다. pi는 TypeScript 확장을 통해 자유롭게 기능을 추가할 수 있다.[Northflank]

Cursor: IDE에 통합된 AI 형태이다. 터미널보다 GUI를 선호한다면 Cursor가 더 낫다.

Frequently Asked Questions (FAQ)

Q: 무료로 사용할 수 있나?

A: pi는 MIT 라이선스 하에 완전 무료이다. 그러나 OpenAI 또는 Anthropic과 같은 외부 LLM API를 사용하는 경우 해당 비용이 발생한다. Ollama 또는 자체 호스팅 vLLM을 로컬에서 사용하는 경우 API 비용 없이 사용할 수 있다.

Q: Claude Code 대신 사용할 수 있을 만큼 성능이 좋은가?

A: Terminal-Bench 2.0 벤치마크에서 Claude Opus 4.5를 사용한 pi는 Codex, Cursor 및 Windsurf와 경쟁력 있는 결과를 보여주었다. 미니멀리즘 접근 방식이 성능을 저하시키지 않는다는 것을 입증했다.

Q: 한국어 지원이 되나?

A: UI는 영어이지만 연결하는 LLM이 한국어를 지원하는 경우 한국어로 소통하고 코딩할 수 있다. Claude 또는 GPT-4를 연결하여 한국어 프롬프트로 코드를 작성할 수 있다.


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References

OpenAI, Sora 피드 철학 공개: “둠스크롤은 허용되지 않는다”

OpenAI, Sora feed philosophy revealed: “We do not allow doomscrolling”

  • Creation first, consumption minimization is the key principle
  • 자연어로 알고리즘을 조정할 수 있는 새로운 개념의 추천 시스템
  • 창작 단계부터 안전 장치, TikTok과 반대 전략

What happened?

OpenAI가 AI 비디오 제작 앱 Sora의 추천 피드 설계 철학을 공식 발표했다.[OpenAI] 핵심 메시지는 명확하다. “둠스크롤링이 아닌 창작을 위한 플랫폼이다.”

TikTok이 시청 시간 최적화로 논란이 된 반면, OpenAI는 반대 방향을 선택했다. 피드 체류 시간을 최적화하는 대신, 사용자가 자신의 비디오를 만들도록 영감을 받을 가능성이 가장 높은 콘텐츠를 먼저 노출한다. [TechCrunch]

Why is it important?

솔직히, 이는 소셜 미디어 역사에서 꽤 중요한 실험이다. 기존 소셜 플랫폼은 광고 수익을 창출하기 위해 체류 시간을 극대화한다. 사용자가 오래 머물수록 돈을 더 많이 벌기 때문이다. 그 결과 중독성 있는 알고리즘과 정신 건강 문제가 발생했다.

OpenAI는 이미 구독 모델(ChatGPT Plus)로 수익을 올리고 있다. 광고에 의존하지 않기 때문에 “사용자를 붙잡아 둘” 필요가 없다. 간단히 말해서, 비즈니스 모델이 다르기 때문에 피드 디자인도 다를 수 있다.

개인적으로, 이것이 정말 효과가 있을지 궁금하다. “창작을 장려하는” 피드가 정말로 사용자를 계속 참여시킬 수 있을까? 아니면 결국 체류 시간 최적화로 돌아갈까?

4 Principles of Sora Feed

  • Creative Optimization: 소비가 아닌 참여를 유도한다. 목표는 수동적인 스크롤이 아닌 능동적인 창작이다.[Digital Watch]
  • User control: 자연어로 알고리즘을 조정할 수 있다. “오늘 코미디만 보여줘”와 같은 지시가 가능하다.
  • Connection priority: 바이럴 글로벌 콘텐츠보다 팔로우하는 사람과 아는 사람의 콘텐츠를 먼저 노출한다.
  • Safety-freedom balance: 모든 콘텐츠가 Sora 내에서 생성되므로 유해한 콘텐츠는 생성 단계에서 차단된다.

How is it different technically?

OpenAI는 기존 LLM과 다르다. 이 방법을 사용하여 새로운 유형의 추천 알고리즘이 개발되었다. 핵심 차별화 요소는 “자연어 지시”이다. 사용자는 원하는 콘텐츠 유형을 단어로 알고리즘에 직접 설명할 수 있다.[TechCrunch]

Sora는 개인화 신호로 활동(좋아요, 댓글, 리믹스), IP 기반 위치, ChatGPT 사용 기록(끌 수 있음), 작성자 팔로워 수 등을 사용한다. 그러나 안전 신호도 포함되어 유해 콘텐츠 노출이 억제된다.

What will happen in the future?

Sora 앱은 단 48시간 만에 출시되었다. 앱 스토어에서 1위를 차지했다. 첫날 56,000건 다운로드, 둘째 날 3배 증가했다.[TechCrunch] 초기 반응은 열광적이었다.

하지만 문제는 지속 가능성이다. OpenAI도 인정하듯이 이 피드는 “살아있는 시스템”이다. 사용자 피드백에 따라 계속 변경될 것이다. 창작 철학이 실제 사용자 행동과 충돌하면 어떻게 될까? 지켜봐야 한다.

Frequently Asked Questions (FAQ)

Q: Sora Feed는 TikTok과 어떻게 다른가?

A: TikTok은 시청 시간을 최적화하여 사용자를 유지하는 것이 목표다. Sora는 그 반대로, 사용자가 자신의 비디오를 만들도록 영감을 받을 가능성이 높은 콘텐츠를 먼저 보여준다. 소비보다는 창작에 집중하도록 설계되었다.

Q: 자연어로 알고리즘을 조정한다는 것은 무엇을 의미하는가?

A: 기존 앱은 좋아요 및 시청 시간과 같은 행동 데이터를 기반으로만 추천한다. Sora는 사용자가 “오늘 SF 비디오만 보여줘”와 같은 텍스트 지시를 입력할 수 있으며 알고리즘이 그에 따라 조정된다.

Q: 청소년 보호 기능이 있는가?

A: 그렇다. ChatGPT 자녀 보호 기능을 사용하면 피드 개인 설정을 끄거나 연속 스크롤을 제한할 수 있다. 청소년 계정은 기본적으로 하루에 만들 수 있는 비디오 수가 제한되며, Cameo(다른 사람을 특징으로 하는 비디오) 기능도 더 엄격한 권한을 갖는다.


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Reference Resources

DeepSeek의 1년: 113,000개의 Qwen 파생 모델, Llama의 4배

Deep chic Moment 1년, 숫자로 증명된 3가지 변화

  • Qwen 파생 모델 113,000개 초과 — Meta Llama (27,000개)의 4배
  • DeepSeek, Hugging Face 팔로워 수 1위, Qwen 4위
  • 중국 AI 조직, “오픈 소스는 전략”으로 방향 전환

무슨 일이 있었나?

Hugging Face가 ‘Deep Chic Moment’ 1주년 분석 보고서를 발표했다.[Hugging Face] 이는 2025년 1월 DeepSeek 등장 이후 중국의 오픈 소스 AI 생태계가 어떻게 성장했는지 데이터를 정리한 3부작 시리즈의 마지막 부분이다.

핵심 수치부터 살펴보자. Qwen (Alibaba) 기반 파생 모델 수는 2025년 중반 기준으로 113,000개를 초과했다. Qwen 태그가 붙은 리포지토리까지 포함하면 20만 개가 넘는다.[Hugging Face] 이는 Meta의 Llama (27,000개) 또는 DeepSeek (6,000개)와 비교했을 때 압도적인 수치다.

왜 중요한가?

솔직히 말해서, 1년 전만 해도 많은 사람들이 중국 AI를 ‘copycat’으로 여겼다. 하지만 지금은 다르다.

ByteDance, Deepseek, Tencent, 그리고 Qwen은 Hugging Face의 인기 논문 순위에서 상위권을 차지하고 있다. 팔로워 수 측면에서 DeepSeek은 1위, Qwen은 4위를 기록하고 있다. Alibaba 전체를 놓고 보면 파생 모델 수는 Google과 Meta를 합친 것과 맞먹는다.[Hugging Face]

개인적으로 주목하는 것은 Alibaba의 전략이다. Qwen은 단일 플래그십 모델이 아닌 ‘패밀리’로 구성되었다. 다양한 크기, 작업, modality를 지원한다. 간단히 말해서, “우리 모델을 범용 AI 인프라로 사용하라”는 것이다.

앞으로 무슨 일이 일어날까?

Hugging Face는 “오픈 소스는 중국 AI 조직의 단기적인 지배 전략”이라고 분석했다. 모델뿐만 아니라 논문과 배포 인프라까지 공유하여 대규모 통합 및 배포를 목표로 한다는 해석이다.

Deepseek moment가 일회성 이벤트가 아니었음이 불과 1년 만에 숫자를 통해 확인되었다. 글로벌 AI 오픈 소스 생태계의 무게 중심이 이동하고 있다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Qwen 파생 모델이 Llama보다 더 많은가? 이유는?

A: Alibaba가 다양한 크기와 modality로 Qwen을 출시하면서 적용 범위가 확대되었다. 특히 중국 개발자들은 로컬 배포를 위해 자주 사용한다. Hugging Face와 모델 범위를 지속적으로 업데이트하는 전략도 효과적이었다.

Q: DeepSeek은 여전히 중요한가?

A: 그렇다. Hugging Face에서 가장 많은 팔로워를 보유한 조직은 DeepSeek이다. 그러나 파생 모델 수에서는 Qwen에 뒤쳐진다. DeepSeek은 논문 및 연구 기여에 강점을 가지고 있으며, Qwen은 생태계 확장에 집중하고 있다.

Q: 한국 개발자에게는 무엇을 의미하는가?

A: Qwen 기반 모델은 한국어 지원을 강화하고 있다. 오픈 소스이기 때문에 로컬 배포 및 fine tuning이 무료이다. 비용 부담 없이 실험할 수 있는 좋은 환경이 되었다. 단, 라이선스 조건은 모델별로 다르므로 확인해야 한다.


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참고 자료

나는 Claude를 만들기 위해 수백만 권의 책을 잘게 썰었다: Anthropic Project Panama의 진실

15억 달러 합의, 수백만 권 파기: 주요 내용

  • Anthropic, 수백만 권의 Claude 학습용 도서를 구매, 분해, 스캔 후 파기
  • 내부 문서: “Project Panama는 전 세계 도서를 파괴적으로 스캔하려는 시도”
  • 15억 달러 합의금, 저자들에게 권당 약 3,000달러 지급

무슨 일이 있었나?

4,000페이지가 넘는 법원 문서가 공개되면서 Anthropic의 비밀 프로젝트가 드러났다. 코드명은 “Project Panama”. 내부 계획 문서에는 “Project Panama는 전 세계 도서를 파괴적으로 스캔하려는 우리의 노력”이라고 명시되어 있다. Better World Books 및 World of Books와 같은 중고 서점에서 수만 권의 책을 대량으로 구매한다. “유압 절단기”로 책등을 깔끔하게 자른다. 고속, 고품질 스캐너로 페이지를 스캔한다. 그리고 재활용 회사가 남은 잔해를 수거한다.[Techmeme]

이 프로젝트는 Tom Turvey가 이끌었다. 그는 20년 전에 Google Books 프로젝트를 만든 전 Google 임원이다. 약 1년 동안 Anthropic은 수백만 권의 책을 확보하고 스캔하는 데 수천만 달러를 투자했다.[Futurism]

왜 중요한가?

솔직히, 이는 AI 학습 데이터 확보의 실제 모습을 보여준다.

Anthropic은 왜 이런 접근 방식을 선택했을까? 첫째, 불법 다운로드의 위험을 피하기 위해서다. 둘째, 중고 책을 구매하여 원하는 대로 폐기하는 것이 “최초 판매 원칙”에 따라 합법적일 가능성이 높았다. 실제로 판사도 이 스캔 방법 자체를 공정 사용으로 인정했다.[CNBC]

그러나 문제가 있었다. Project Panama 이전에 Anthropic은 Library Genesis 및 Pirate Library Mirror와 같은 불법 사이트에서 700만 권 이상의 책을 무료로 다운로드했다. 판사는 이 부분이 저작권 침해에 해당할 수 있다고 판결했다.[NPR]

개인적으로 나는 이것이 핵심이라고 생각한다. 문제는 “합법적인” 책을 파기하기 위해 스캔하는 대신, 먼저 불법적으로 다운로드했다는 것이다. Anthropic 자체도 인지하고 있었다. 내부 문서에는 “이 작업이 알려지기를 원하지 않는다”고 명시되어 있다. 효과가 있을까?

15억 달러 합의금은 AI 저작권 분쟁 역사상 최대 규모이다. 약 50만 권의 책에 대해 권당 약 3,000달러가 저자에게 돌아간다.[PBS]

AI는 다른 선례를 가지고 있다. 기업에 미치는 영향은 상당하다. OpenAI, Google, Meta도 유사한 소송에 직면해 있다. 기준은 명확해졌다. “책을 사서 스캔하는 것은 괜찮지만, 불법 다운로드는 허용되지 않는다.”

Anthropic은 이미 음악 저작권 소송에 휘말려 있다. 별도의 소송은 1월에 제기되었으며, 음악 출판사는 Claude 4.5가 저작권이 있는 작품을 “암기”하도록 교육받았다고 주장한다. Watchdog]

자주 묻는 질문

Q: Project Panama에서 실제로 사용할 수 있는 책은 몇 권인가? 파기되었나?

A: 법원 문서에 따르면 최대 200만 권의 책이 “파괴적 스캔” 대상이었다. Anthropic은 Better World Books 및 World of Books와 같은 중고 서점에서 수만 권의 책을 구매했으며, 약 1년 동안 수천만 달러를 투자하여 수백만 권의 책을 처리한 것으로 추정된다.

Q: 저자는 얼마를 받게 되나?

A: 15억 달러 합의금은 약 50만 권의 책에 적용된다. 권당 약 3,000달러이다. 불법적으로 다운로드된 책의 저자는 청구 대상이며, 법원에서 합의가 승인되면 개별적으로 청구할 수 있다. 그러나 모든 저자가 청구하지 않으면 실제로 받는 금액이 늘어날 수 있다.

Q: 책을 사서 스캔하는 것은 합법적인가?

A: 판사는 이 방법을 공정 사용으로 인정했다. 이는 “최초 판매 원칙”에 따라 구매한 책은 원하는 대로 폐기할 수 있기 때문이다. 그러나 Anthropic의 문제는 Project Panama 이전에 불법 사이트에서 책을 다운로드했다는 것이다. 합법적으로 구매한 책을 스캔하는 것은 현재 합법적이다.


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참고 자료

Claude 코드 주요 장애 발생: 개발자들, 어쩔 수 없이 ‘커피 타임’

Claude Code 대규모 장애: 개발자들이 강제로 휴식을 취하다

  • Anthropic의 Claude Code가 약 2시간 동안 서비스 중단
  • 전 세계 개발자들이 SNS에서 “커피 타임” 밈 공유
  • AI 코딩 도구 의존도에 대한 논쟁 재점화

무슨 일이 있었나?

2월 4일 오전, Anthropic의 AI 코딩 어시스턴트 Claude Code가 약 2시간 동안 장애를 겪었다. API 응답 지연과 연결 오류가 발생했고, 많은 개발자들이 작업을 중단해야 했다.

Anthropic은 공식 상태 페이지를 통해 “서비스 성능 저하를 인지하고 조사 중”이라고 밝혔다. 장애는 약 2시간 후 복구됐다.

개발자 커뮤니티 반응

X(구 트위터)와 Reddit에서는 장애 소식이 빠르게 퍼졌다. 많은 개발자들이 “강제 커피 타임”이라며 유머러스한 반응을 보였다.

한 개발자는 “Claude 없이 코드를 짜려니 10년 전으로 돌아간 기분”이라고 트윗했다. 다른 이는 “이제야 점심을 먹을 수 있게 됐다”고 농담했다.

AI 도구 의존도 논쟁

이번 장애는 개발자들의 AI 도구 의존도에 대한 논쟁을 다시 불러일으켰다. 일부는 “AI 없이도 코딩할 수 있어야 한다”고 주장했고, 다른 이들은 “효율적인 도구를 사용하는 것은 당연하다”고 반박했다.

현실적으로 많은 기업들이 이미 AI 코딩 도구를 개발 워크플로우에 통합했다. GitHub Copilot, Cursor, Claude Code 등이 널리 사용되고 있다.

향후 전망

Anthropic은 장애 원인에 대한 상세한 사후 분석을 아직 공개하지 않았다. 하지만 이번 사건은 AI 서비스의 안정성과 백업 계획의 중요성을 다시 한번 상기시켰다.

전문가들은 기업들이 AI 도구에 대한 의존도를 관리하고, 장애 시 대체 방안을 마련해야 한다고 조언한다.

FAQ

Claude Code 장애는 얼마나 지속됐나?

약 2시간 동안 서비스가 불안정했으며, 이후 정상 복구됐다.

다른 Anthropic 서비스도 영향을 받았나?

주로 Claude Code와 API 서비스에 영향이 있었다. 웹 기반 Claude 챗봇은 상대적으로 안정적이었다.

비슷한 장애가 다시 발생할 수 있나?

모든 클라우드 서비스는 장애 가능성이 있다. 중요한 작업에는 항상 백업 계획을 세워두는 것이 좋다.

BGL, Claude Agent SDK로 200명 직원 대상 데이터 분석 민주화

비개발자도 데이터 분석하는 시대: Claude Agent SDK 실제 사용 사례

  • 호주 금융 회사 BGL, Claude Agent SDK로 모든 직원을 위한 text-to-SQL AI agent 구축
  • Amazon Bedrock AgentCore로 보안 및 확장성 확보, 200명의 직원이 SQL 없이 데이터 분석
  • 핵심 아키텍처: 데이터 기반 분리 + 코드 실행 패턴 + 모듈형 지식 구조

무슨 일이 있었나?

호주 금융 소프트웨어 회사 BGL이 Claude Agent SDK와 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 전사적 BI (business intelligence) 플랫폼을 구축했다.[AWS ML Blog]

간단히 말해, SQL을 모르는 직원도 자연어로 “이번 달 매출”이라고 말할 수 있다. “추세를 보여줘”라고 물으면 AI가 자동으로 쿼리를 생성하고 차트를 그린다.

BGL은 이미 Claude Code를 매일 사용하고 있었지만, 단순한 코딩 도구가 아니라 복잡한 문제에 대해 추론하고, 코드를 실행하고, 시스템과 자율적으로 상호 작용할 수 있는 능력이 있음을 깨달았다.[AWS ML Blog]

왜 중요한가?

개인적으로 이 사례가 흥미로운 이유는 “AI agent를 프로덕션 환경에 어떻게 배포하는가?”에 대한 실제적인 해답을 보여주기 때문이다.

대부분의 text-to-SQL 데모는 훌륭하게 작동하지만, 실제 업무에 적용하면 문제가 발생한다. 테이블 조인 실수, 에지 케이스 누락, 잘못된 집계. 이를 해결하기 위해 BGL은 데이터베이스와 AI 역할을 분리했다.

기존 Athena + dbt로 잘 정제된 분석 테이블을 만들고, AI agent는 SELECT 쿼리 생성에만 집중한다. 솔직히 이게 핵심이다. 모든 것을 AI에 맡기면 hallucination이 증가한다.

또 다른 주목할 점은 코드 실행 패턴이다. 분석 쿼리는 수천 개의 행, 때로는 수 MB의 데이터를 반환한다. 이 모든 것을 context window에 넣으면 폭발한다. BGL은 AI가 파일 시스템에서 CSV를 처리하기 위해 Python을 직접 실행하도록 허용한다.

앞으로 어떻게 될까?

BGL은 AgentCore Memory 통합을 계획하고 있다. 목표는 사용자 선호도 및 쿼리 패턴을 저장하여 보다 개인화된 응답을 생성하는 것이다.

이 예제가 보여주는 방향은 분명하다. 2026년에는 엔터프라이즈 AI가 “멋진 챗봇”에서 “실제로 작동하는 agent”로 진화하고 있다. Claude Agent SDK + Amazon Bedrock AgentCore의 조합은 그러한 청사진 중 하나이다.

자주 묻는 질문

Q: Claude Agent SDK가 정확히 무엇인가?

A: Anthropic에서 만든 AI agent 개발 도구이다. Claude 모델이 단순히 응답하는 대신 코드를 자율적으로 실행하고, 파일을 조작하고, 시스템과 상호 작용할 수 있도록 한다. 이를 통해 BGL은 text-to-SQL과 Python 데이터 처리를 하나의 agent에서 처리한다.

Q: Amazon Bedrock AgentCore는 왜 필요한가?

A: AI agent가 임의의 Python 코드를 실행하려면 보안 격리가 필수적이다. AgentCore는 세션 간 데이터 또는 자격 증명에 대한 액세스를 차단하는 상태 저장 실행 환경을 제공한다. 프로덕션 배포에 필요한 인프라에 대한 걱정을 줄여준다.

Q: 실제로 효과가 있는가?

A: BGL의 200명의 직원이 이제 데이터 팀의 도움 없이 스스로 분석을 수행한다. 제품 관리자는 가설을 검증하고, 규정 준수 팀은 위험 추세를 식별하고, 고객 성공 팀은 고객 통화 중에 실시간 분석을 수행할 수 있다.


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참고 자료

Gemini 3, AI 체스 챔피언: 포커-웨어울프 게임 경기장 확장

Gemini 3가 Game Arena 체스 리더보드 1위를 차지했다

  • Google DeepMind Game Arena에 포커와 웨어울프 추가
  • Gemini 3 Pro와 Flash, 3개 게임 리더보드 석권
  • 히카루 나카무라, 더그 폴크 등 참여 3일간 라이브스트림

무슨 일이 벌어졌나?

Google DeepMind가 AI 벤치마크 플랫폼 Game Arena를 확장했다. 기존 체스에 더해 포커와 웨어울프를 새로 추가했다.[Google Blog] Gemini 3 Pro와 Gemini 3 Flash가 3개 게임 모두에서 1위를 차지하며 리더보드를 석권했다.

포커는 Heads-Up No-Limit Texas Holdem 형식으로 진행됐다. GPT-5.2, Gemini 3, Claude가 90만 핸드를 플레이했다.[Doug Polk] 웨어울프는 자연어만으로 진행되는 최초의 팀 기반 게임으로, 불완전한 정보 속에서 대화를 통한 추론이 필요하다.

왜 중요한가?

체스는 논리적 사고를 테스트한다. 하지만 포커와 웨어울프는 다르다. 포커는 위험 관리와 블러핑을, 웨어울프는 사회적 추론과 설득력을 요구한다.[ChromeUnboxed] AI의 소프트 스킬을 평가하는 새로운 기준이 됐다.

Gemini 3는 Gemini 2.5 대비 체스에서 큰 폭의 성능 향상을 보였다. 세대 간 급격한 능력 향상이 확인됐다.[The Decoder] 전략적 보드 게임에서 Gemini 모델들이 우위를 점하고 있다.

앞으로 어떻게 될까?

2월 2일부터 4일까지 3일간 라이브스트림 토너먼트가 진행됐다. 체스 그랜드마스터 히카루 나카무라와 포커 레전드 리브 보리, 더그 폴크가 공동 진행했다.[Kaggle] 최종 포커 리더보드는 2월 4일 kaggle.com/game-arena에서 공개됐다.

Game Arena는 AI 모델의 다면적 능력을 평가하는 표준 벤치마크로 자리잡을 전망이다. 단순 계산이 아닌 전략, 심리, 협상 능력까지 테스트한다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: Game Arena에서 어떤 AI 모델이 참가했나?

A: GPT-5.2, Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash, Claude 등 주요 AI 모델들이 참가했다. Gemini 3 계열이 전 게임에서 1위를 차지했다.

Q: 웨어울프 게임은 어떻게 진행되나?

A: 자연어 대화만으로 진행되는 팀 기반 사회적 추론 게임이다. AI 모델들이 서로 대화하며 마을 사람과 늑대인간을 구분해야 한다.

Q: Game Arena 결과는 어디서 확인할 수 있나?

A: kaggle.com/game-arena에서 전체 리더보드와 게임별 순위를 확인할 수 있다.