10월 2025 - AX 100배의 법칙

에이전틱 커머스란 무엇인가: 페이팔 전략으로 보는 AI 상거래의 변화

에이전틱 커머스는 AI가 검색을 돕는 수준을 넘어, 구매 과정 자체를 더 깊게 개입하는 흐름으로 볼 수 있습니다. 이 글에서는 페이팔 전략을 중심으로 AI 기반 상거래가 어떻게 바뀌는지 정리합니다.

에이전틱 커머스란 무엇인가

에이전틱 커머스란 한마디로 AI 에이전트가 인간을 대신해 구매 의사결정을 내리고 실행하는 상거래 방식을 말합니다. 예를 들어, 누군가 “다음 출장에 가장 합리적인 렌터카를 예약해줘”라고 요청하면 AI가 여러 플랫폼을 조사해 최적의 조건을 찾아 결제까지 완료하는 것입니다.

이 개념은 단순히 음성 명령으로 쇼핑을 하는 수준을 넘어섭니다. AI가 사용자의 취향과 소비 습관, 일정, 예산을 종합적으로 분석해 스스로 결정을 내리는 ‘디지털 대리인’ 역할을 수행하기 때문입니다.

기존 온라인 쇼핑이 소비자가 직접 검색하고 비교하는 ‘수동형’ 구조였다면, 이제는 AI가 대신 판단하고 사용자는 승인만 하는 ‘능동 대행 구조’로 전환되고 있습니다. 결국 브랜드와 소비자 관계의 중심에 AI가 들어서는 전환점이라 할 수 있습니다.

페이팔이 에이전틱 커머스에 주목한 이유

페이팔은 전자결제 시장의 대표 기업이지만, 최근에는 애플페이와 스트라이프, 애드옌(Adyen) 등 다양한 경쟁자가 등장하면서 시장 구도가 변화했습니다. 이 가운데 페이팔이 택한 길은 표준화보다 유연성을 중시하는 AI 생태계 구축이었습니다.

기존의 결제 인프라는 정해진 표준을 따라야만 연동이 가능했습니다. 그러나 AI 기반 상거래에서는 각 상황에 실시간으로 적응하는 능력이 더 중요합니다. 페이팔은 이를 위해 AI가 자유롭게 연결할 수 있는 개방형 API 인프라를 구축하고, AI가 개별 고객의 구매 경험을 스스로 최적화하도록 하는 환경을 만들어가고 있습니다.

예를 들어, AI가 사용자의 주간 예산을 분석해 특정 시점에 가장 효율적인 구매 시점을 추천하거나 자동 결제를 예약할 수 있습니다. 이러한 변화는 단순히 결제를 편하게 만드는 수준을 넘어, 소비자의 시간과 비용을 절감하고 심리적 부담까지 덜어주는 새로운 서비스 형태라 할 수 있습니다.

AI 유연성이 상거래 생태계에 미칠 영향

AI가 상거래를 대신 수행하는 시대가 되면, ‘표준화’보다는 ‘유연성’이 핵심 가치로 떠오르게 됩니다. 과거에는 소비자가 웹사이트나 앱을 통해 직접 거래를 진행했지만, AI 에이전트는 특정 플랫폼보다는 연결성과 적응력을 중시합니다.

기업 입장에서는 이제 AI가 고객의 구매 결정을 대신 내리는 ‘실질적 고객 대리인’이 되는 셈입니다. 따라서 기업은 AI가 이해할 수 있는 명확한 데이터 구조와 신뢰 지표를 제공해야 합니다. 예를 들어, 여행 플랫폼이라면 가격 정보뿐 아니라 환불 정책, 고객 지원, 서비스 신뢰도까지 구조화된 데이터로 제공해야 AI의 선택을 받을 수 있습니다.

소비자에게는 이 변화가 더욱 큰 편의를 제공합니다. 일일이 검색할 필요 없이, AI가 개인 비서처럼 최적의 결정을 내리기 때문입니다. 그러나 이와 동시에 개인정보의 사용과 AI 의사결정의 투명성에 대한 새로운 윤리적 논의도 필요합니다.

표준화 vs. 유연성, 누가 승자가 될까

AI 상거래가 확산되면서 업계에서는 표준 규약 필요성과 AI 자율 적응성 강화를 둘러싼 논쟁이 이어지고 있습니다. 표준화를 주장하는 쪽은 보안과 규제, 투명성 확보를 이유로 들고, 반대 측은 표준이 혁신을 제약할 수 있다고 주장합니다.

페이팔은 후자의 입장입니다. AI가 표준에 묶이면 시장 변화에 즉각 대응하기 어렵다는 판단 때문입니다. 새로운 결제 방식이나 인증 프로토콜이 등장할 때 바로 적응할 수 있는 유연한 시스템만이 미래 경쟁력을 가질 것이라는 판단입니다.

기술적 기반 – 개방형 API와 AI 결제 플랫폼

페이팔의 에이전틱 커머스는 기술적으로 세 가지 축에 기반합니다.

첫째, 개방형 API 인프라 확대입니다. AI가 결제 데이터를 읽고 분석할 수 있도록, 기존 API 구조를 메타데이터 기반으로 재설계했습니다.
둘째, 자동 리스크 평가를 위한 AI 보안 시스템입니다. 결제 승인 정책이 실시간으로 판단될 수 있도록 알고리듬 수준을 한 단계 높였습니다.
셋째, 프록시 없는 결제 토큰 기술입니다. AI가 사람처럼 직접 결제를 수행할 수 있도록, 거래마다 동적으로 생성되는 일회성 보안 토큰을 도입하고 있습니다.

이러한 기술들은 결국 AI가 인간만큼 자연스럽게 결제 프로세스를 처리하면서도, 보안은 더 강화된 환경을 만드는 데 목적이 있습니다.

에이전틱 커머스가 여는 새로운 시장 기회

AI 에이전트가 상거래의 주체가 되는 순간, 전혀 새로운 시장이 열립니다. 기업들은 이제 소비자가 아닌 AI에게 선택받는 방법을 고민해야 합니다. 이에 따라 ‘AI 의사결정 최적화(AIO, Agentic Interaction Optimization)’라는 새로운 분야가 부상할 전망입니다. 이는 과거 검색엔진 최적화(SEO)처럼, 브랜드가 AI 알고리즘의 판단 구조 속에서 유리하게 노출되도록 설계하는 전략입니다. 또한 AI 결제 보안, AI 데이터 최적화 솔루션 등도 새로운 비즈니스 시장으로 성장할 가능성이 큽니다.

결론 – 유연성이 주도하는 AI 상거래의 미래

페이팔의 에이전틱 커머스 전략은 단순한 기술 혁신을 넘어 상거래 구조 자체를 변화시키려는 시도입니다. 앞으로의 상거래는 표준화보다 유연성, 일률성보다 개인화, 통제보다 자율성이 중심이 될 것입니다. AI가 스스로 상품을 선택하고 결제를 수행하며 브랜드를 평가하는 시대가 도래할 때, 그 중심에는 페이팔이 개척한 에이전틱 커머스의 개념이 자리하고 있을 것입니다.

참고: PayPal Launches Agentic Commerce Services to Power AI-Driven Shopping

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OpenAI 영리 전환 분석: 비영리 구조에서 벗어나는 변화의 의미

OpenAI의 영리 전환 논의는 단순한 지배구조 변경이 아니라, AI 산업이 자본과 통제 구조를 어떻게 재편하는지 보여주는 사건입니다. 이 글에서는 비영리에서 영리 구조로 이동하는 변화가 왜 중요한지 정리합니다.

OpenAI의 새로운 구조: 재단과 그룹의 이중 체계

이번 개편의 핵심은 비영리 재단과 영리 그룹이 결합된 이중 구조에 있습니다. OpenAI Foundation이 OpenAI Group을 법적으로 소유하면서도 감독하는 방식으로, 재단은 공익적 목표를 지속하고, 영리 법인은 자본 조달과 기업 인수를 통해 성장할 수 있는 틀을 마련했습니다.

이 구조는 실리콘밸리에서도 드문 형태로, 윤리적 감독과 사업 확장의 균형을 추구하는 모델로 주목받고 있습니다. 비슷한 예로 구글의 딥마인드(DeepMind)가 한때 비영리적 비전을 내세웠지만, 결국 완전히 구글 수익 구조 안으로 편입된 사례가 있습니다. OpenAI는 이에 대한 반면교사로, “공익적 통제권을 유지하면서도 시장의 유연성을 확보하겠다”는 절충안을 선택했습니다.

왜 이 재편이 필요한가: 자금과 확장성의 한계

기존 OpenAI는 비영리 조직이기에 투자 유치나 주식 발행에 제약이 컸습니다. 하지만 GPT-4 이후 AI 인프라와 학습비용이 수십억 달러 규모로 급증하면서, 기존의 비영리 구조로는 지속 가능한 성장을 유지하기 어려웠습니다.

결정적인 계기는 소프트뱅크의 약 300억 달러(약 40조 원) 규모 투자 제안이었습니다. 소프트뱅크는 영리 구조 전환을 전제로 투자 의사를 밝혔고, OpenAI는 결국 비영리의 이상과 사업적 현실을 조화시키는 선택을 하게 된 것입니다. 결국 이번 변화는 OpenAI가 ‘윤리 선언형 조직’에서 ‘글로벌 기술 기업’으로 진화하는 과정으로 볼 수 있습니다.

주요 지분 구도: 마이크로소프트와 재단의 역할

새로운 OpenAI Group의 지분 구성은 다음과 같습니다.
– OpenAI Foundation: 약 26% 보유, 향후 성장에 따른 워런트(주식매수권) 포함
– 마이크로소프트(Microsoft): 약 27% 보유 (약 1,350억 달러 가치 추정)
– 기타 투자자 및 임직원: 약 47% 보유

즉, 비영리 재단이 여전히 핵심 지배력을 유지하되, 영리 법인은 독립적인 기업 활동을 할 수 있는 여유를 갖게 되었습니다. 이는 2019년부터 이어져온 마이크로소프트와의 전략적 협력 관계를 한층 강화하는 결과이기도 합니다. 마이크로소프트는 이번 계약으로 OpenAI 모델의 지식재산권(IP) 사용권을 2032년까지 연장받았습니다.

특히 새 계약에는 “OpenAI가 AGI(범용 인공지능)를 달성했다고 선언할 경우, 독립 전문가의 검증을 받아야 한다”는 조항이 포함되어 있습니다. 이는 기술적 성취를 투명하고 공정하게 검증하기 위한 장치로 평가됩니다.

일론 머스크의 반발과 법적 쟁점

공동창립자 일론 머스크(Elon Musk)는 이번 변화를 강하게 비판했습니다. 그는 오랜 기간 OpenAI의 비영리 철학을 강조해왔으며, 이번 전환을 “AI의 공익적 정신을 상실한 상업화”라고 비난했습니다.

머스크는 약 974억 달러 규모의 인수 제안을 내놓았지만 거부당했고, 이후 캘리포니아와 델라웨어 주 법무장관이 개입해 윤리적 AI 가이드라인 및 청소년 보호 조항을 명시한 조건부 승인을 내놓는 등, 논란은 법적·정치적 협상의 형태로 확산됐습니다. 결국 이번 재편은 단순한 기업 구조 개편이 아닌, 윤리·법률·정책이 얽힌 고도의 절충 과정으로 이해됩니다.

법적 승인 과정: 캘리포니아와 델라웨어의 조건

OpenAI의 구조 변경은 미국 내 비영리 조직 규제를 관할하는 두 주, 캘리포니아와 델라웨어의 승인을 필요로 했습니다. 양 주의 법무장관은 협상 끝에 조건부 비승인 철회(MOU)를 통해 다음과 같은 조건을 부과했습니다.

청소년과 사회적 약자 대상 AI 위험 완화 조치 강화
AGI 연구 및 상용화의 투명성 확보
AI 모델의 윤리적 검증 절차 유지 및 공시
외부 감사기구의 독립성 보장

이 조항들은 향후 글로벌 AI 규제 표준으로 확산될 가능성이 높다는 평가를 받고 있습니다. 결국 OpenAI 재편은 AI 정책의 새로운 실험장 역할을 하게 된 셈입니다.

Bret Taylor의 메시지: “AI는 인류 전체의 자산이어야 합니다”

이사회 의장 브렛 테일러(Bret Taylor)는 공식 블로그를 통해 다음과 같은 입장을 밝혔습니다.

“세계에서 가장 강력한 기술은 인류 전체의 이해를 반영해야 합니다.
이번 구조 전환은 공익적 비전을 지키면서 기술적 발전을 지속할 수 있는 기반을 마련한 것입니다.”

그의 발언은 OpenAI가 영리 구조로 전환하더라도 “모두를 위한 AI”라는 철학을 유지하겠다는 메시지로 해석됩니다. 따라서 이번 변화는 수익과 공익의 균형을 시험하는 AI 업계의 새로운 실험으로 볼 수 있습니다.

OpenAI와 마이크로소프트의 다음 단계: AI 인프라 통합 가속화

이번 재편으로 마이크로소프트와 OpenAI의 협력은 더욱 긴밀해졌습니다. 마이크로소프트는 자사 클라우드 플랫폼 Azure에 OpenAI 모델을 심층 통합하며, 기업용 AI 인프라 시장에서 확고한 경쟁 우위를 확보했습니다. 특히 Copilot 시리즈(GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot)가 GPT-4 기반으로 작동하며, 2032년까지 기술 협력이 보장된 만큼 AI 플랫폼의 수직적 통합이 가속화될 전망입니다.

일반 사용자에게 주는 의미: 더 강력하지만 더 책임 있는 AI

이번 변화는 우리가 매일 사용하는 ChatGPT, DALL·E, Whisper 같은 AI 서비스에도 직접적인 영향을 줍니다. OpenAI가 더 큰 자금을 바탕으로 기술을 고도화함에 따라, 그만큼 윤리성과 책임성(Responsible AI)의 중요성도 커지고 있습니다.

예를 들어, 교육용 AI에서는 청소년 보호 기능을 강화해야 하고, 기업용 챗봇에서는 데이터 프라이버시 정책을 더욱 엄격히 적용해야 합니다.

OpenAI는 이제 공익성과 수익성을 동시에 고려해야 하는 ‘이중 책무(dual fiduciary duty)’를 지니게 되었으며, AI 거버넌스의 투명성이 그 어느 때보다 중요한 경쟁력이 되었습니다.

결론: 기술의 중심에서 윤리와 자본의 균형을 묻다

OpenAI의 영리 전환은 단순한 기업 뉴스가 아니라, AI 시대의 핵심 질문 — “기술은 누구를 위해 존재하는가?” — 에 대한 사회적 실험입니다.

AI가 인간의 능력을 넘어설 가능성이 제기되는 지금, OpenAI의 새로운 구조는 기업형 AI와 공익형 AI의 경계를 재정의하는 이정표가 되고 있습니다. 이 변화가 인류의 이익으로 이어질지, 아니면 자본 중심의 독점으로 기울지, 그 답은 앞으로의 몇 년간 OpenAI의 행보가 보여줄 것입니다.

마무리하며

OpenAI의 재편은 AI 산업의 새로운 분기점입니다. 공익과 수익이 공존하는 체제 속에서, OpenAI는 “기술을 인류 전체의 이익으로 확장한다”는 새로운 실험을 시작했습니다. 앞으로 OpenAI, 마이크로소프트, 그리고 글로벌 AI 기업들의 다음 행보가 AI 산업의 규범과 표준을 결정짓는 중요한 시험대가 될 것입니다.

참고: OpenAI completes its for-profit recapitalization

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Claude Code 웹 버전 출시: 비개발자도 활용 가능한 AI 코딩 도구가 될까?

Claude Code 웹 버전 출시는 AI 코딩 도구가 개발자 전용에서 더 넓은 사용자층으로 확장되는 흐름으로 볼 수 있습니다. 이 글에서는 비개발자도 활용 가능한지, 그리고 제품 전략 관점에서 어떤 의미가 있는지 정리합니다.

AI 코딩의 새로운 물결, ‘클로드 코드’란 무엇인가

앤트로픽의 ‘클로드 코드(Claude Code)’는 단순한 코드 보조 도구에서 한 단계 진화한 독립형 AI 코딩 에이전트(agent)입니다. 개발자는 더 이상 상세한 명령을 일일이 입력하지 않아도 됩니다.

예를 들어 “웹 기반 로그인 시스템 구현”이라는 미션을 주면, 클로드 코드는 프로젝트 구조를 설계하고, 백엔드 로직을 작성하며, 테스트 코드까지 자동으로 만들어냅니다. 이제 개발자는 코드를 직접 ‘작성’하는 사람이 아니라, AI가 생성한 코드를 ‘관리’하고 ‘감독’하는 존재로 변하고 있습니다.

클로드 코드의 웹 버전 출시 배경: 왜 지금인가

기존 클로드 코드는 CLI(Command Line Interface) 기반의 터미널 전용 도구로 제공되었습니다. 터미널 환경은 숙련된 개발자에게는 효율적이지만, 초보자나 프로젝트 매니저에게는 진입 장벽이 높았습니다.

앤트로픽은 이를 해결하기 위해 웹과 모바일에서 접근 가능한 클로드 코드 웹 애플리케이션을 선보였습니다. 사용자는 브라우저에서 claude.ai에 접속해 ‘Code’ 탭을 클릭하면 AI 코딩 환경을 바로 실행할 수 있으며, iOS 앱 등 모바일에서도 동일하게 사용할 수 있습니다.

이 변화는 단순한 플랫폼 확장을 넘어섭니다. 바로 AI 개발 도구의 대중화 시대가 본격적으로 열렸다는 신호입니다.

구독 모델과 새로운 사용자층의 등장

현재 클로드 코드 웹 버전은 Pro 요금제(월 20달러)와 Max 요금제(월 100~200달러) 등 유료 구독 사용자를 대상으로 단계적으로 공개되고 있습니다.

이 구독 모델은 단순한 수익 창출을 넘어, 사용자 피드백을 즉각 반영한 모델 개선의 기반이 되고 있습니다. 특히 중소 스타트업과 프리랜서 개발자가 주로 이용하며, “비용 대비 생산성 향상이 크다”는 평가를 받고 있습니다.

예를 들어, 실리콘밸리의 한 스타트업은 클로드 코드 도입 후 신규 기능 배포 속도를 40% 단축했고, 동일 인력으로 더 많은 프로젝트를 수행해 수익 효율이 1.5배 증가했다고 밝혔습니다.

AI 코딩 시장의 경쟁 구도와 클로드 코드의 차별성

AI 코딩 시장은 현재 GitHub Copilot(마이크로소프트), Cursor, Google Gemini Code Assist, OpenAI Codex 등 여러 경쟁자들이 활발히 활동 중입니다. 그 속에서 클로드 코드가 주목받는 이유는 세 가지입니다.

첫째, 우수한 자연어 이해력입니다. Anthropic의 Claude 3.5 모델을 기반으로 한 덕분에 복잡한 지시도 문맥에 맞춰 정확하게 해석하고 코드로 구현합니다.
둘째, 멀티 에이전트 관리 능력입니다. 여러 코딩 에이전트를 동시에 운영해 프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스 작업을 각각 병행할 수 있습니다.
셋째, 윤리와 안전 중심의 설계입니다. ‘헌법형 AI(Constitutional AI)’ 원칙을 따르며, 기업 프로젝트의 신뢰도를 보장합니다.

이처럼 클로드 코드는 단순한 코딩 보조를 넘어 AI 기반의 ‘관리형 개발 플랫폼’에 가까운 방향으로 진화하고 있습니다.

AI가 작성한 코드, 그 신뢰성은 어디까지 왔나

AI가 생성한 코드가 항상 완벽한 것은 아닙니다. 일부 개발자는 AI의 코드 수정 및 검증 과정 때문에 업무 속도가 오히려 느려졌다고도 말합니다.

그러나 앤트로픽 내부에서는 이미 전체 프로젝트의 90% 이상이 자사 AI에 의해 작성되고 있습니다. 클로드 코드의 제품 관리자 ‘캣 우(Cat Wu)’는 “이제는 직접 코드를 작성하기보다 클로드 코드의 결과물을 검토하는 시간이 대부분”이라고 밝히기도 했습니다.

이는 코딩 업무의 중심이 ‘작성’에서 ‘검증’으로 이동하고 있음을 보여줍니다. AI가 대규모 작업을 담당하더라도, 최종 판단과 품질 관리의 주체는 여전히 인간임을 의미합니다.

현업 개발자들이 주목할 실질적 변화

웹 버전의 등장은 기술적 편의를 넘어 개발 문화 자체를 바꿀 수 있습니다. 개발팀은 웹 인터페이스를 통해 AI 에이전트를 함께 활용하며 실시간 협업이 가능해졌습니다. 새로운 팀원이 터미널 환경을 익힐 필요 없이 즉시 프로젝트에 참여할 수 있고, 모바일에서도 코드 점검이 가능해졌습니다.

기업의 시각: “코드 생산성”을 넘어 “비즈니스 민첩성”으로

AI 코딩 도구는 단순히 개발 속도를 높이는 기술이 아닙니다. 핵심은 비즈니스 민첩성(Agility)을 높이는 데 있습니다. 기업은 클로드 코드를 활용해 기획, 개발, 테스트, 배포의 전 과정을 단축할 수 있습니다. 특히 스타트업에게는 이러한 민첩성이 곧 생존력과 직결됩니다.

한 글로벌 핀테크 기업의 CTO는 “클로드 코드는 우리 개발팀의 역할을 바꿨습니다. 이제 우리는 코드 작성보다 비즈니스 목표 달성에 집중합니다.”라고 말했습니다. AI 코딩의 진정한 가치는 바로 이 지점, 기술이 비즈니스 혁신의 중심으로 이동하는 변화에 있습니다.

개발자가 지금 준비해야 할 것들

AI 코딩의 확산으로 개발자의 역할은 분명 달라지고 있습니다. 그러나 AI와 협업할 수 있는 개발자는 오히려 더 높은 가치를 얻게 될 것입니다. 지금 던져야 할 질문은 “AI가 내 일을 대체할까?”가 아니라 “나는 AI와 함께 더 큰 성과를 낼 준비가 되어 있는가?”입니다.

이를 위해서는 정확한 프롬프트 작성 능력, AI 코드 검증 숙련도, 그리고 에이전트 기반의 워크플로 설계 역량이 중요합니다. 결국 클로드 코드는 단순히 개발 도구가 아니라, 개발 문화를 새롭게 정의하는 기술적 전환점으로 자리 잡고 있습니다.

앞으로의 전망: “AI가 90%의 코드를 쓴다?”

앤트로픽의 CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 “머지않아 AI가 전체 소프트웨어 코드의 90%를 작성하게 될 것”이라고 말했습니다. 이 변화는 단기간에 완성되진 않겠지만, 이미 방향은 제시되었습니다. 클로드 코드가 웹 버전을 통해 보편화되면서, AI 주도 개발과 인간의 전략적 협업이 공존하는 시대가 서서히 현실이 되고 있습니다.

마무리: 코드의 미래는 ‘웹’과 ‘AI’를 중심으로 재구성된다

클로드 코드의 웹 런칭은 단순히 새로운 도구의 등장이 아니라, AI가 개발 프로세스의 중심으로 편입되는 새로운 시대의 시작입니다. 개발자는 세부 코드보다 문제 해결과 창의적 기획에 집중하게 되고, 기업은 더 빠른 디지털 혁신을 실현할 수 있을 것입니다. AI와 인간이 함께 코드를 만들어가는 시대. 그 중심에 이제 ‘클로드 코드’가 있습니다.

참고: Anthropic brings Claude Code to the web

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위키피디아 트래픽 감소: 생성형 AI와 소셜 미디어가 만든 정보 소비 변화

AI 기술의 혁신이 빠르게 진행되고 있지만, 그 이면에서는 우리가 정보를 소비하는 방식이 근본적으로 바뀌고 있습니다. 최근 발표된 위키피디아(Wikipedia)의 통계에 따르면, 인간 사용자의 페이지 조회 수가 전년 대비 약 8% 감소했다고 합니다. ‘디지털 시대의 마지막 신뢰할 만한 지식 창고’로 불리던 위키피디아마저 시대적 변화의 파고를 피하지 못한 셈입니다.

이번 글에서는 위키피디아 트래픽 감소의 원인과 그 배경, 그리고 생성형 AI와 소셜 미디어가 만든 정보 검색의 패러다임 변화를 살펴보겠습니다.

위키피디아 트래픽 감소는 왜 일어날까?

위키미디어 재단(Wikimedia Foundation)에 따르면 최근 위키피디아의 트래픽 감소는 일시적 현상이 아니라, 정보 접근 방식의 구조적 변화에서 비롯된 것으로 보입니다. 재단의 Marshall Miller는 “사람들이 정보를 찾는 방식 자체가 달라지고 있다”고 설명했습니다.

이 변화의 중심에는 생성형 AI의 부상이 있습니다. Google, OpenAI, Anthropic 등 주요 기술 기업들은 검색 엔진에 생성형 AI를 접목해 사용자가 링크를 클릭하지 않아도 곧바로 요약된 답변을 얻도록 하고 있습니다.

예를 들어 예전에는 ‘스티브 잡스의 생애’를 알고 싶다면 위키피디아를 직접 찾아야 했지만, 이제는 ChatGPT나 Google AI Search에 질문만 입력하면 핵심 정보가 즉시 제시됩니다. 사용자는 클릭 단계를 건너뛰고, 위키피디아 방문자 수는 자연스럽게 감소하게 됩니다.

생성형 AI가 만든 정보 소비 구조의 변화

지난 20여 년 동안 검색은 ‘질문 입력 → 링크 탐색 → 정보 확인’의 과정을 따랐습니다. 그러나 2023년 이후 등장한 생성형 AI 기반의 직접 답변형 검색 구조는 이 단계를 완전히 바꿔놓았습니다.

Google의 SGE(Search Generative Experience), Microsoft Copilot, OpenAI의 ChatGPT Browse 기능은 사용자가 원문을 열지 않아도 핵심 내용을 요약해 제공합니다. 정보 효율성이라는 관점에서는 큰 진보이지만, 콘텐츠 제공자 입장에서는 치명적인 트래픽 손실로 이어집니다.

위키피디아뿐 아니라 블로그, 뉴스, 교육 포털 등 다양한 콘텐츠 플랫폼들도 비슷한 어려움을 겪고 있습니다. 이제 사람들은 긴 글보다 AI가 요약해주는 핵심만 빠르게 읽는 데 익숙해졌고, 이로 인해 원본 콘텐츠의 존재감은 점점 줄어들고 있습니다.

소셜 비디오 세대의 정보 소비: 텍스트에서 영상으로

트래픽 하락의 또 다른 이유는 소셜 미디어의 영향력 확대입니다. 특히 Z세대와 알파세대는 Google보다 TikTok, Instagram, YouTube Shorts 같은 소셜 플랫폼을 정보 검색에 더 자주 사용합니다.

‘최신 아이폰 기능’이나 ‘우주의 기원’ 같은 주제조차 구글 검색 대신 TikTok 해시태그로 찾는 것이 자연스러운 일상이 되었습니다. 이러한 변화는 텍스트 중심의 위키피디아가 젊은 세대에게 점점 낡은 정보 형식으로 인식되도록 만들고 있습니다.

MIT 미디어랩의 조사에 따르면 디지털 원주민 세대의 약 68%가 텍스트보다 영상 콘텐츠를 더 신뢰한다고 답했습니다. 이는 단순한 형식의 변화가 아니라, 지식이 전파되는 방식이 새로운 시대에 접어들고 있다는 신호입니다.

위키피디아의 대응: AI 협력과 출처 표시 강화

위키피디아는 이런 변화를 수동적으로 바라보지 않습니다. 위키미디어 재단은 AI가 자사 콘텐츠를 사용할 경우 출처를 명확히 표시하도록 하는 프레임워크를 개발하고 있습니다.
이는 단순한 저작권 표시 수준을 넘어, 제작자의 기여를 보호하고 지식의 공정한 순환(Fair Knowledge Attribution)을 구현하려는 시도입니다.

또한 위키피디아 내부에서는 AI 요약 기능 도입을 실험하기도 했지만, 일부 편집자들의 반발로 잠시 중단되었습니다. AI가 맥락을 왜곡하거나 편집자들의 노력을 온전히 반영하지 못한다는 우려 때문이었습니다. 이 사례는 AI 협업이 기술 문제를 넘어 가치와 철학의 충돌임을 보여줍니다. 위키피디아의 힘은 사람의 손으로 편집된 신뢰성에 기반하기 때문에, 효율성과 인간성 사이의 균형이 중요합니다.

AI 시대, 신뢰할 수 있는 지식의 조건은 ‘출처의 투명성’

정보가 넘쳐나는 시대일수록 신뢰의 기준은 출처의 투명성에 달려 있습니다. 생성형 AI가 제공하는 답변은 여러 웹사이트의 데이터를 바탕으로 하지만, 대다수는 명확한 출처를 밝히지 않습니다. 따라서 사용자가 직접 정보의 신뢰도를 판단해야 하는 시대가 온 셈입니다.

이 점에서 위키피디아의 존재는 여전히 중요합니다. 비록 트래픽은 줄었지만, 많은 AI 시스템이 위키피디아 데이터를 학습해 답변을 생성하고 있기 때문입니다. 즉, 사람들이 직접 사이트를 방문하지 않더라도 위키피디아는 여전히 인터넷 지식의 기본 골격을 이루고 있습니다. 실제로 Google의 Gemini나 Microsoft Copilot의 ‘정보 출처’에서 위키피디아 링크를 쉽게 찾을 수 있습니다. 물리적 방문보다는 지식의 영향력이 더 중요한 시대가 된 것입니다.

위키피디아 자원봉사 생태계의 위기

그러나 트래픽 감소는 단순한 수치의 문제가 아니라 생태계의 위기로 이어질 수 있습니다.
위키피디아는 광고 없이 기부와 자원봉사자의 참여로 운영됩니다. 페이지뷰가 줄면 기부금이 감소하고 신규 편집자 유입도 어려워집니다.

이를 해결하기 위해 위키미디어 재단은 ‘새로운 독자층 발굴 프로그램(New Reader Program)’과 ‘편집자 성장 지원팀(Editor Growth Team)’을 운영하고 있습니다.
특히 인도, 아프리카, 동남아시아 등 신흥 인터넷 시장에서 새로운 기여자를 확보하는 것이 핵심 전략입니다.

케냐와 인도네시아 등에서는 지역 언어 기반의 위키 프로젝트가 활발히 전개되고, 지역 지식을 디지털화하는 움직임이 확산되고 있습니다. 이는 단순히 트래픽 회복이 아니라, 다양성과 포용성을 확대하는 글로벌 정보 생태계의 확장 전략이라 할 수 있습니다.

앞으로 위키피디아와 AI의 공존 가능성

AI는 위키피디아에게 위협이자, 동시에 협력의 기회가 될 수 있습니다. AI가 정보를 더 쉽게 전달하는 경로가 된다면, 위키피디아의 지식은 더 넓게 확산될 것입니다. 핵심은 ‘투명성’입니다. 생성형 AI가 정보 출처를 명확히 밝히고, 기여자에게 정당한 크레딧을 제공하는 구조를 갖춘다면 지식의 지속 가능성은 유지될 것입니다.

결론: AI 시대, 인간 지식의 가치 다시 보기

위키피디아의 트래픽 감소는 단순한 기술 변화가 아니라, ‘정보를 어떻게 소비하고 신뢰할 것인가’에 대한 철학적 질문입니다. AI가 만들어내는 모든 문장 뒤에는 여전히 인간 편집자의 노력이 숨겨져 있으며, 지식의 진정한 가치는 출처와 맥락을 이해하는 데 있습니다.

AI 요약 시대에 우리가 지켜야 할 것은 클릭 수가 아니라, 지식의 투명성과 인간의 기여를 존중하는 태도입니다. 위키피디아는 여전히 인터넷 지식의 핵심 축이며, 그 가치는 AI가 아무리 발전하더라도 변하지 않을 것입니다.

참고: Wikipedia says traffic is falling due to AI search summaries and social video

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ChatGPT Atlas 공개: OpenAI의 AI 웹 브라우저가 의미하는 변화

ChatGPT Atlas 공개는 단순한 신제품 발표가 아니라, OpenAI가 검색과 브라우징 경험을 어떻게 다시 설계하려는지 보여주는 신호에 가깝습니다. 이 글에서는 AI 웹 브라우저 전략이 왜 중요한지와 시장에 미칠 영향을 정리합니다.

ChatGPT Atlas란 무엇인가?

OpenAI는 오늘 단순 챗봇을 넘어, AI가 직접 웹을 탐색하고 정보를 조합하는 ‘AI 브라우저’라는 새로운 영역에 도전을 선언하였습니다.

‘ChatGPT Atlas’는 사용자의 질문을 이해하고 웹상의 자료를 실시간으로 검색하며, 그 결과를 문맥에 맞게 요약해 제공합니다. 예를 들어 누군가가 “2024년 이후 유럽의 전기차 보조금 정책 변화를 요약해줘”라고 물으면, Atlas는 관련 웹페이지를 직접 분석해 주요 내용을 정리하여 설명합니다. 기존 검색엔진이 ‘정보의 위치’를 알려주는 데 그쳤다면, Atlas는 ‘정보의 의미’를 해석해 전달한다는 점에서 근본적으로 다릅니다.

ChatGPT Atlas의 핵심 특징

1. 브라우저 내장형 ChatGPT

Atlas에서는 별도 창을 열지 않고, 현재 보고 있는 웹페이지 안에서 바로 ChatGPT를 사용할 수 있습니다.
복사·붙여넣기 없이 페이지 내용을 이해하고 질문에 답하거나 작업을 수행합니다.

2. 기억(브라우저 메모리) 기능

ChatGPT가 사용자가 방문한 사이트의 컨텍스트를 기억하여, 이후 관련 질문에 활용할 수 있습니다.
예: “지난주에 봤던 채용 공고들을 요약해줘.”
사용자가 원할 때 기록 보기, 보관, 삭제 가능하며 완전히 선택적(opt-in) 기능입니다.

3. 에이전트 모드 (Agent Mode)

ChatGPT가 사용자의 브라우저 안에서 직접 작업을 수행할 수 있습니다.
(예: 자료 조사, 일정 계획, 온라인 쇼핑, 예약 등)
민감한 사이트(금융 등)에서는 자동으로 일시정지되며,
사용자가 직접 허용해야 실행됩니다.
현재 Plus / Pro / Business 사용자에게 프리뷰 제공 중입니다.

4. 개인정보 및 안전

기본적으로 사용자가 보는 웹 콘텐츠는 모델 학습에 사용되지 않습니다.
사용자가 “웹 브라우징 포함 학습” 옵션을 켜면 선택적으로 데이터가 학습에 활용될 수 있습니다.
부모 통제(Parental Control) 기능도 ChatGPT 설정과 연동됩니다.

5. 접근성과 확장성

오늘(2025년 10월 21일)부터 macOS용으로 전 세계에 공개되었습니다.
Windows, iOS, Android 버전은 곧 출시 예정입니다.
향후에는 멀티 프로필, 개발자 도구, 앱 SDK 통합 등이 추가될 예정입니다.

ChatGPT Atlas의 주요 기능

Atlas의 가장 큰 특징은 실시간 웹 탐색 기능입니다. 기존 ChatGPT가 학습 시점 이후의 최신 데이터를 다루지 못했던 한계를 넘어, Atlas는 지금 이 순간의 뉴스, 블로그, 논문, SNS 등의 콘텐츠를 읽고 이해할 수 있습니다.

또한 AI는 대화의 흐름을 반영하는 맥락 기반 요약 기능을 제공합니다. 사용자가 “어제 말한 AI 윤리 논문을 다시 보여줘”라고 하면, 이전 대화 내용을 기억해 연속성 있는 답변을 제시합니다.

이 밖에도 Atlas는 개인화된 브라우징 경험을 제공합니다. 사용자가 선호하는 정보 출처나 출력 형식(표, 요약문, 원문 링크 등)을 설정하면, AI가 그에 맞춰 결과를 제공합니다. 기업 임원, 연구원, 전문가 등 자신의 업무 스타일에 맞는 탐색 환경을 구성할 수 있는 것입니다.

구분	설명
🧠 Chat + Web 통합	채팅창에서 바로 웹페이지 내용을 읽고, 요약하거나 링크를 탐색할 수 있음
🔍 자동 도구 사용	`web search`, `file_search`, `image_gen`, `python`, `automations` 등의 내장 도구를 통해 검색, 분석, 이미지 생성, 리마인드 작업까지 수행
📂 문서·파일 지원	PDF, Word, Excel, 코드 파일 등을 직접 업로드해 요약·분석 가능
🧭 Browser Control (Atlas 모드)	탭 열기, 닫기, 북마크 추가, 기록 검색 등 실제 브라우저 제어 가능
⚙️ Agent 모드	사용자가 허락하면 AI가 직접 웹사이트를 탐색하고 폼을 작성하거나 예약·구매 같은 작업 수행 가능

구글을 겨냥한 OpenAI의 전략

OpenAI의 이번 행보는 단순한 기능 확장이 아닙니다. ‘검색’은 인터넷 생태계의 중심이자, 구글이 장악해온 핵심 영역입니다. OpenAI가 Atlas를 통해 이 시장에 진입한다는 것은 “검색의 패러다임을 전환하겠다”는 선언과도 같습니다.

과거 구글이 알고리즘 기반 링크 제공으로 ‘정보의 지도’를 그려왔다면, Atlas는 AI 기반의 의미 해석과 요약을 통해 ‘정보의 의미 지도’를 제시합니다. 종이 지도에서 내비게이션으로 바뀌던 시절의 혁신처럼, 검색 방식이 전혀 새로운 단계로 진입하고 있습니다.

Atlas가 사용자에게 가져올 변화

Atlas를 사용하면 검색 시간이 크게 줄어듭니다. 예를 들어 스타트업 창업자가 ‘AI 투자 동향’을 조사할 때, Atlas는 다양한 리포트와 뉴스를 단 몇 초 만에 요약해 주요 통계를 제시합니다. 이는 단순한 시간 절약을 넘어 지식 생산성의 비약적 향상을 의미합니다.

또한 Atlas는 출처의 신뢰도를 직접 필터링할 수 있습니다. “공공기관이나 학술 사이트의 정보만 요약해줘”라고 지정하면, 가짜 뉴스나 상업적 콘텐츠를 걸러낸 정확한 정보만 제공합니다.

무엇보다 Atlas는 정보 탐색 방식의 구조적 변화를 이끕니다. 과거에는 사용자가 스스로 키워드를 조합하고 결과를 해석해야 했다면, 이제 AI가 대신 키워드를 생성하고 논리를 정리합니다. 검색 중심의 인터넷 사용에서 질문 기반의 정보 대화로 전환되는 셈입니다.

Atlas의 기술적 기반과 구조

Atlas는 복잡한 추론을 짧은 시간 안에 처리할 수 있습니다. 특히 웹페이지의 텍스트를 자연스럽게 읽고 이해하는 능력이 강화되었습니다. 내부 구조에는 여러 AI 에이전트가 협력하는 Multi-Agent 시스템이 적용되었습니다. ‘탐색’, ‘요약’, ‘검증’, ‘응답 생성’ 등의 역할을 분담해 사람의 사고처럼 논리적 결과를 만들어냅니다.

보안과 개인정보 보호

OpenAI는 Atlas가 브라우징 중 수집한 사용자 데이터를 저장하거나 추적하지 않도록 설계했습니다. 또한 사용자의 피드백을 반영해 프라이버시 우선 접근 방식을 철저히 실행하고 있습니다.

Atlas가 제시하는 미래의 웹 생태계

Atlas가 그리는 미래는 기존의 ‘검색’이 아닌 ‘대화형 정보 경험’입니다. 사용자는 키워드를 입력하는 대신 자연스럽게 질문하고, 브라우저는 이를 이해해 대화하듯 답하게 됩니다. 이는 인간과 AI가 협업해 지식을 확장하는 새로운 인터넷 문화를 예고합니다.

OpenAI는 Atlas를 ChatGPT 생태계의 중심 허브로 발전시킬 계획입니다. Atlas를 통해 수집한 데이터를 Custom GPT나 워크스페이스 어시스턴트와 연동해 업무 자동화와 협업 최적화까지 확장할 수 있습니다.

도입 시 고려해야 할 현실적 과제

현재 Atlas는 베타 버전으로 일부 사용자에게만 공개되어 있습니다. 특히 한국어 등 비영어권 언어의 경우, 정보 요약 품질이 일정하지 않을 수 있습니다. 따라서 기업에서는 시험 운영 형태의 도입이 바람직합니다.

또한 OpenAI는 ChatGPT Plus 구독자를 중심으로 Atlas 접근 권한을 순차적으로 부여하고 있으며, 향후 독립형 유료 서비스로 전환할 가능성이 있습니다. 이는 구글, 마이크로소프트 등과의 경쟁을 더욱 본격화하는 신호로 해석됩니다.

결론: ChatGPT Atlas는 ‘AI 검색 혁명’의 시작입니다

ChatGPT Atlas의 본질은, 인간의 질문에 대해 기계가 단순 검색이 아닌 ‘이해를 통한 답변’을 내놓는다는 점에 있습니다. 방대한 정보를 빠르게 모으는 단계를 넘어, 정보를 해석하고 요약하는 AI 시대가 열린 것입니다.

앞으로 OpenAI의 행보는 기술 발전을 넘어, 우리가 지식을 다루는 방식을 새롭게 정의할 가능성이 큽니다. ChatGPT Atlas는 검색을 넘어 ‘이해와 통찰’을 제공하는 도구로 자리매김할 것이며, AI와 함께 성장하는 미래 인터넷의 새로운 기준이 될 것입니다.

참고: OpenAI releases ChatGPT Atlas, an AI-enabled web browser to challenge Google

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AI 프롬프트 엔지니어링 잘하는 법: 한 문장으로 성능을 높이는 실전 팁

프롬프트 엔지니어링은 더 이상 몇 가지 마법 문장을 외우는 문제가 아닙니다. 어떤 맥락을 주고, 어떤 형식으로 요청하고, 어떻게 반복 개선하느냐에 따라 결과 품질이 크게 달라집니다. 이 글에서는 AI 프롬프트 성능을 높이는 실전 팁을 정리합니다.

AI 프롬프트 엔지니어링이란?

AI 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 인공지능, 특히 GPT와 같은 대형 언어 모델이 더 정확하고 유용한 결과를 만들도록 질문이나 지시문을 설계하는 기술입니다.

간단한 질문이라도 표현을 조금만 바꾸면 반응이 달라집니다.

예를 들어, “파리는 어떤 도시인가요?”라고 묻는 대신 “파리의 역사적 상징성과 프랑스 문화에서의 위치를 중심으로 설명해 주세요.”라고 하면, 답변의 깊이와 맥락이 크게 달라집니다.

최근 연구에 따르면 여기에 또 한 줄의 지시문을 추가하는 것만으로도 모델의 응답 품질이 한 차원 높아진다고 합니다.

발견된 ‘한 문장의 힘’

연구진은 여러 AI 언어 모델(GPT, Claude, Llama 등)에 동일한 질문을 주고, 단 한 문장을 추가한 버전과 그렇지 않은 버전을 비교했습니다. 놀랍게도 ‘추가 버전’의 답변은 명료성과 논리력, 창의성 모두 향상되었습니다.

그 한 문장은 요약하면 이렇습니다.
“이전보다 더 나은 답변을 제공하기 위해 가능한 한 논리적이고 구체적으로 사고하라.”

연구진은 이를 ‘리플렉션(reflection) 트리거’라고 부릅니다. 짧지만 강력한 이 문장은 AI 스스로 답변을 검토하고 개선하려는 과정을 유도해, 오류를 줄이고 맥락 이해를 깊게 만듭니다.
한 연구자는 이렇게 말했습니다.

“AI는 이미 강력하지만, 스스로에게 ‘조금 더 깊이 생각하라’고 요구할 때 진짜 잠재력을 보여준다.”

프롬프트의 맥락 이해력 향상

AI의 한계 중 하나는 질문의 맥락을 충분히 이해하지 못한다는 점입니다. 표면적인 의미만 해석하다 보면 답변이 평이하고 단조로워집니다. 하지만 ‘리플렉션 유도 문장’을 더하면, AI 내부에서 스스로 답변을 점검하는 사고 과정이 활성화됩니다.

예를 들어,

기존 프롬프트: “생성형 AI와 기계학습의 차이를 설명해 주세요.”
개선된 프롬프트: “생성형 AI와 기계학습의 차이를 구체적인 예시를 들어 논리적으로 설명해 주세요. 답변이 명확하고 일관성 있는지 스스로 점검해 주세요.”

이렇게 한 문장을 추가하면, AI는 단순한 정보 나열 대신 더 정돈된 사고를 바탕으로 답변을 구성하게 됩니다.

실제 적용 사례: 기업과 개인의 활용

이 기법은 이미 다양한 산업에서 눈에 띄는 효과를 내고 있습니다. 한 콘텐츠 마케팅 기업은 프롬프트에 “문장의 흐름이 자연스러운지 검토하라”는 문장을 넣은 후, 콘텐츠 품질과 통일성이 높아졌다고 보고했습니다. 교육용 챗봇을 운영하는 에듀테크 기업은 “답변이 학습자의 수준에 적합한지 점검하라”는 지시를 추가한 뒤, 학생 만족도가 개선되었습니다. 프로그래밍 지원 도구를 개발한 스타트업은 “코드의 논리적 오류를 점검하고 최적의 구조를 제시하라”는 문장을 덧붙이자, 에러 발생률이 줄고 코드 품질이 향상되었습니다.

한 IT 스타트업 대표는 이렇게 말했습니다.

“단 한 문장으로 수정 시간을 30% 줄였습니다. AI가 스스로 문맥을 점검하니 품질이 확실히 달라졌습니다.”

왜 ‘단 한 문장’이 큰 변화를 만드는가

핵심은 AI의 자기 회상(self-reflection) 메커니즘에 있습니다. 대형 언어 모델은 확률적으로 단어를 예측하지만, 명시적으로 ‘논리적으로 사고하라’는 지시를 받으면 더 깊은 문맥을 활성화합니다.

이는 인간이 스스로에게 “조금 더 신중히 생각하자”고 다짐할 때 사고의 폭이 넓어지는 것과 같습니다. AI에게도 이런 ‘사고 촉진 장치’를 삽입하면 단순 정보 제공을 넘어 추론과 판단이 담긴 답변이 가능해집니다. 이 문장은 결국 AI의 ‘신중모드’를 켜는 역할을 합니다. 서둘러 답하기보다 더 많은 정보를 고려하고, 문장 구조를 다듬게 만드는 것이죠.

프롬프트 설계의 세 가지 원칙

AI 프롬프트를 설계할 때 기억하면 좋은 세 가지 원칙이 있습니다.

첫째, 프레임을 명확히 정의해야 합니다. 무엇을, 어떤 방식으로, 누구를 위해 수행해야 하는지를 설정해야 합니다.
예: “대학생 독자에게 적합한 수준으로 AI 윤리를 설명해 주세요.”

둘째, 반성(reflection) 문장을 포함해야 합니다.
예: “답변이 논리적이고 일관성 있는지 스스로 검토해 주세요.”

셋째, 개선 피드백을 요청해야 합니다.
예: “이 답변을 더 나은 버전으로 수정해 보세요.”

이 세 가지 원칙을 적용하면 AI의 응답 품질은 크게 달라집니다.

AI의 자기 성찰(Self-reflective AI)의 시대

이 연구는 단순한 문장 추가 이상의 의미를 지닙니다. 인공지능이 자기 성찰(Self-reflective Thinking) 능력을 갖추기 시작했다는 상징이기도 합니다.

AI가 스스로 답변을 평가하고 개선하는 능력을 학습한다면, 윤리적 판단이 필요한 의사결정 시스템이나 창의적 도구에서도 더욱 신뢰할 수 있는 결과를 낼 수 있습니다.
연구진은 리플렉션 기반 프롬프트가 편향을 줄이고 창의성을 높이는 효과도 확인하고 있습니다. AI가 ‘생각하는 존재’로 한 단계 더 진화하는 과정이라 할 수 있습니다.

나만의 프롬프트 실험 방법

이제 직접 실험해 보시기 바랍니다.
먼저 기존 프롬프트를 작성합니다.
예: “AI, 블로그 제목을 추천해 줘.”
다음으로 리플렉션 문장을 추가합니다.
예: “제안한 제목이 논리적이고 독자의 관심을 끌 수 있는지 검토한 후 최종 버전을 제시해 줘.”
비교해 보면, 두 번째 결과가 훨씬 설득력 있고 구체적이라는 사실을 바로 느끼실 수 있을 것입니다.

결론: 한 문장이 만드는 차이

이 연구가 보여준 핵심은 단순합니다. AI에게 단 한 문장으로 ‘생각할 여유’를 주면, 그 답변은 달라진다는 것입니다. AI 활용의 본질은 기술보다 언어 설계의 힘에 있습니다. 비즈니스, 교육, 창작 어느 영역에서든 AI가 최고의 파트너가 되기 위해서는 올바른 프롬프트가 필수입니다.

다음에 AI에게 질문할 때 이렇게 덧붙여 보세요. “이 답변이 더 나은 방식으로 구성될 수 있는지 한 번 더 점검해 주세요.” 그 한 문장이 여러분의 AI를 완전히 새로운 수준으로 끌어올릴 것입니다.

참고: Researchers find adding this one simple sentence to prompts makes AI models

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