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인스타그램 대표 "이제 눈으로 보는 것을 믿을 수 없는 시대"

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작성자 symbolika
작성일 2026.01.02 19:42
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AI Deepfake


• AI 생성 콘텐츠가 현실과 구별 불가능해지면서 시각 미디어에 대한 신뢰가 근본적으로 변화하고 있다
• 아담 모세리는 인스타그램이 AI 콘텐츠 라벨링, 진본 콘텐츠 인증, 게시자 신뢰도 표시 등으로 진화해야 한다고 강조
• 카메라 제조사들이 이미지 촬영 시점에 암호화 서명을 적용하는 '진본 인증 체인' 구축이 필요할 것으로 전망
• 완벽하게 보정된 이미지보다 오히려 '불완전한' 로우 이미지가 진짜임을 증명하는 신호가 되고 있다
• 궁극적으로 '무엇이' 공유되는지보다 '누가' 공유하는지에 초점을 맞춰야 할 것


인스타그램 대표 아담 모세리가 2025년을 마무리하며 '무한한 합성 콘텐츠' 시대가 의미하는 바에 대해 20장의 슬라이드로 심층 분석을 내놓았다. 그는 AI가 생성한 콘텐츠와 현실을 구분하기가 점점 어려워지고 있으며, 과거의 개인적인 인스타그램 피드는 이미 수년 전에 "사라졌다"고 진단했다.

모세리는 디지털 카메라 업계가 잘못된 방향으로 가고 있다고 주장한다.

더버지의 사라 정 기자는 지난해 "사진의 기본 전제가 곧 '조작되었다'로 바뀔 것"이라고 예측한 바 있으며, 모세리도 이에 동의하면서 다음과 같이 밝혔다:

"평생 동안 사진이나 영상은 실제로 일어난 순간을 대체로 정확하게 담아낸다고 믿어왔습니다. 이제 분명히 그렇지 않으며, 우리가 적응하는 데 수년이 걸릴 것입니다."

"우리는 보이는 것이 진짜라고 기본적으로 믿는 것에서, 회의적인 시각으로 시작하는 방향으로 전환하게 될 것입니다. 누가 왜 무언가를 공유하는지에 주목하게 될 것입니다. 이것은 불편할 수밖에 없습니다 - 우리는 유전적으로 눈으로 보는 것을 믿도록 되어 있기 때문입니다."

모세리에 따르면 인스타그램과 다른 플랫폼에 필요한 진화는 다음과 같다: "최고의 창작 도구를 만들어야 합니다. AI 생성 콘텐츠에 라벨을 붙이고 진본 콘텐츠를 인증해야 합니다. 게시자가 누구인지에 대한 신뢰도 신호를 표시해야 합니다. 독창성에 대한 알고리즘 순위를 계속 개선해야 합니다."

지난 몇 년간 AI 이미지 편집과 생성이 가져온 '사진이란 무엇인가'라는 종말론적 논쟁을 다뤄온 우리에게, 2026년을 향해 달려가는 지금 이 정도의 제안 목록은 다소 늦은 감이 있다.

모세리의 인스타그램 중심적 시각은 "'AI 슬롭'(저품질 AI 콘텐츠)에 대해 불평하기 좋아하지만, 훌륭한 AI 콘텐츠도 많다"고 주장하면서도, 구체적으로 어떤 것인지는 밝히지 않았고 메타의 AI 도구 추진에 대해서도 구체적으로 언급하지 않았다. 그는 카메라 업체들이 "모든 사람을 2015년의 프로 사진작가처럼 보이게 만들려고" 잘못된 방향으로 경쟁하고 있다고 주장했다.

대신 그는 가공되지 않은 불완전한 이미지가 일시적으로 현실성의 신호가 되고 있지만, AI가 불완전함까지 복제할 수 있게 되면 "무엇이 말해지는지보다 누가 말하는지에 초점을 맞춰야 할 것"이라고 말했다. 촬영한 카메라의 지문과 암호화 서명으로 진짜 미디어를 식별하는 방식이 AI에 추가되는 태그나 워터마크에 의존하는 것보다 나을 것이라는 설명이다.

모세리가 같은 문제를 지적한 첫 번째 기술 임원은 아니다. 삼성의 임원 패트릭 쇼메는 지난해 갤럭시폰의 달 사진 촬영 방식 논란 이후 "실제로 진짜 사진이란 것은 없다"는 입장을 취했고, 애플의 크레이그 페더리기도 월스트리트저널에 AI 편집의 영향에 대해 "우려하고 있다"고 밝힌 바 있다. 하지만 어쩌면 인스타그램 슬라이드 한두 개만 더 보면 이 모든 것이 해결될지도 모른다.

아담 모세리 전문:

인스타그램이 직면한 핵심 위험은 세상이 더 빠르게 변화하는 가운데 플랫폼이 따라가지 못하는 것입니다. 2026년을 바라보며 하나의 큰 변화가 있습니다: 진정성이 무한히 복제 가능해지고 있습니다.

크리에이터를 중요하게 만들었던 모든 것 - 진짜가 될 수 있는 능력, 연결하는 능력, 조작될 수 없는 목소리를 가지는 것 - 이제 적절한 도구만 있으면 누구나 접근할 수 있게 되었습니다. 딥페이크는 점점 정교해지고 있습니다. AI가 촬영된 미디어와 구별할 수 없는 사진과 영상을 생성합니다.

인터넷이 설득력 있는 아이디어를 가진 누구나 청중을 찾을 수 있게 만들었기 때문에 권력은 기관에서 개인으로 이동했습니다. 정보 배포 비용은 제로입니다.

퍼블리셔나 브랜드가 아닌 개인이 사람들의 콘텐츠에 대한 상당한 시장이 있다는 것을 확립했습니다. 기관에 대한 신뢰는 사상 최저입니다. 우리는 신뢰하고 존경하는 크리에이터의 자체 촬영 콘텐츠로 눈을 돌렸습니다.

"AI 슬롭"에 대해 불평하기 좋아하지만, 훌륭한 AI 콘텐츠도 많습니다. 양질의 AI 콘텐츠도 특유의 외관이 있습니다: 너무 매끄럽고, 피부가 너무 부드럽습니다. 이것이 바뀔 것입니다 - 더 사실적인 AI 콘텐츠를 보게 될 것입니다.

진정성이 희소한 자원이 되면서 크리에이터 콘텐츠에 대한 수요가 줄어드는 것이 아니라 더 늘어나고 있습니다. 기준이 "만들 수 있는가?"에서 "오직 당신만이 만들 수 있는 것을 만들 수 있는가?"로 바뀌고 있습니다.

25세 미만이 아니라면 아마도 인스타그램을 정사각형 사진 피드로 기억할 것입니다: 정교한 메이크업, 피부 스무딩, 아름다운 풍경. 그 피드는 죽었습니다. 사람들은 수년 전에 개인적인 순간을 피드에 공유하는 것을 멈췄습니다.

이제 사람들이 공유하는 주요 방식은 DM입니다: 흐릿한 사진과 흔들리는 일상 경험 영상. 신발 사진과 보정되지 않은 캔디드.

이러한 로우 미학이 공개 콘텐츠와 다양한 예술 형식으로 번졌습니다.

카메라 회사들은 잘못된 미학에 베팅하고 있습니다. 모든 사람을 2015년의 프로 사진작가처럼 보이게 만들려고 경쟁하고 있습니다. 하지만 AI가 완벽한 이미지를 생성할 수 있는 세상에서 전문적인 외관은 오히려 가짜임을 드러내는 신호가 됩니다.

잘 나온 이미지는 만들기 쉽고 소비하기 지루합니다.

사람들은 진짜처럼 느껴지는 콘텐츠를 원합니다. 영리한 크리에이터들은 가공되지 않은, 보기 좋지 않은 이미지를 적극 활용하고 있습니다. 모든 것이 완벽해질 수 있는 세상에서 불완전함이 신호가 됩니다.

로우함은 더 이상 단순한 미학적 선호가 아닙니다 - 증거입니다. 방어적입니다. 불완전하기 때문에 진짜라고 말하는 방식입니다.

비교적 빠르게 AI가 당신이 좋아하는 어떤 미학이든 만들어낼 것입니다. 진짜처럼 보이는 불완전한 것도 포함해서요. 그 시점에서 우리는 무엇이 말해지는지보다 누가 말하는지에 초점을 맞춰야 할 것입니다.

평생 동안 사진이나 영상은 실제로 일어난 순간을 대체로 정확하게 담아낸다고 믿어왔습니다. 이제 분명히 그렇지 않으며, 우리가 적응하는 데 수년이 걸릴 것입니다.

우리는 보이는 것이 진짜라고 기본적으로 믿는 것에서, 회의적인 시각으로 시작하는 방향으로 전환하게 될 것입니다. 누가 왜 무언가를 공유하는지에 주목하게 될 것입니다. 이것은 불편할 수밖에 없습니다 - 우리는 유전적으로 눈으로 보는 것을 믿도록 되어 있기 때문입니다.

인스타그램 같은 플랫폼들이 AI 콘텐츠를 식별하는 좋은 작업을 할 것이지만, AI가 발전함에 따라 시간이 지나면서 점점 더 어려워질 것입니다. 가짜 미디어보다 진짜 미디어에 지문을 찍는 것이 더 실용적일 것입니다.

카메라 제조사들이 촬영 시점에 이미지에 암호화 서명을 하여 관리 체인을 만들 것입니다.

라벨링은 해결책의 일부일 뿐입니다. 사람들이 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 콘텐츠를 공유하는 계정에 대한 훨씬 더 많은 맥락을 표시해야 합니다. 계정 뒤에 누가 있는가?

무한한 풍요와 무한한 의심의 세계에서 신뢰를 유지하고 진정성을 신호할 수 있는 크리에이터 - 진실하고, 투명하고, 일관된 - 가 돋보일 것입니다.

최고의 창작 도구를 만들어야 합니다. AI 생성 콘텐츠에 라벨을 붙이고 진본 콘텐츠를 인증해야 합니다. 게시자가 누구인지에 대한 신뢰도 신호를 표시해야 합니다. 독창성에 대한 알고리즘 순위를 계속 개선해야 합니다.

인스타그램은 여러 면에서 빠르게 진화해야 할 것입니다.

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Certora는 목요일 AI Composer의 출시를 발표했습니다. 이는 스마트 계약을 위한 인공지능 코드 생성에 형식 검증을 내장한 오픈소스 플랫폼으로, AI가 생성한 코드의 보안 취약점에 대한 우려가 높아지고 있는 상황에 대응합니다.텔아비브에 본사를 둔 이 보안 회사의 새로운 도구는 실행 전에 모든 코드 스니펫이 안전 요구사항을 충족하는지 수학적으로 검증함으로써 기존의 AI 코딩 보조 도구와 차별화됩니다. 이 플랫폼은 Aave, Lido, Uniswap을 포함한 주요 탈중앙화 금융 프로토콜에서 이미 사용 중인 Certora의 Prover 기술을 AI 생성 루프에 직접 통합합니다.AI 생성 코드의 보안 우려 증가이러한 시기는 AI 생성 코드의 보안 위험에 대한 증거가 증가하고 있음을 반영합니다. 100개 이상의 대규모 언어 모델을 분석한 2025년 Veracode 연구에 따르면, AI 생성 코드의 45%가 보안 취약점을 야기하며, 코드 생성 정확도의 발전에도 불구하고 보안 실패율은 정체 상태를 유지하고 있습니다. 연구 결과 AI 모델은 안전한 대안이 제시되었을 때 45%의 경우 안전하지 않은 코딩 방법을 선택했습니다.스마트 컨트랙트 보안은 여전히 중요하며, OWASP 스마트 컨트랙트 상위 10에 따르면 2024년에 접근 제어 취약점만으로 9억 5,300만 달러의 손실이 발생했습니다. Certora의 창립자이자 수석 과학자인 Mooly Sagiv는 “AI를 사용한다고 해서 안전을 타협해서는 안 됩니다”라고 말했습니다. “Certora AI Composer는 AI와 형식 검증이 함께 작동하여 스마트 컨트랙트 개발을 기본적으로 신뢰할 수 있게 만들 수 있음을 증명합니다”.오픈 소스 출시 및 산업 영향알파 버전은 12월 4일부터 GitHub에서 이용 가능하게 되며, 이날 Certora는 “AI Meets Verification: An Open Discussion with Certora Researchers”라는 제목의 라이브스트림을 개최할 예정입니다. 이 플랫폼은 통합된 형식 검증 검사, 맞춤형 안전 모듈을 위한 오픈소스 확장성, 그리고 Web3 프로토콜 전반에 걸쳐 1,000억 달러 이상의 총 예치 가치를 보호해 온 Certora Prover의 지원을 특징으로 합니다.형식 검증은 규제 기관들이 그 중요성을 인식하면서 주목을 받고 있습니다. 프랑스 금융 규제 당국은 2025년 스마트 계약 인증을 위한 이 기술을 승인하며, 다른 분석 방법에 비해 “코드의 무결성에 관해 더 높은 수준의 보증을 제공한다”고 언급했습니다. 미국 사이버 보안국장 역시 2024년에 형식 방법론을 “국가 소프트웨어 보안에 필수불가결한 것”으로 규정했습니다.
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2025.11.23 등록
Xiaomi는 2025년 11월 21-22일에 MiMo-Embodied를 공개했으며, 이 중국 기술 기업은 이를 자율주행과 체화된 인공지능을 단일 프레임워크 내에서 성공적으로 통합한 업계 최초의 오픈소스 기반 모델이라고 설명합니다.이 모델은 29개의 업계 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성했으며, 작업 계획, 어포던스 예측, 공간 이해를 포함한 17개의 체화된 AI 테스트에서 새로운 기록을 세웠고, 환경 인식, 상태 예측, 주행 계획에 걸친 12개의 자율주행 벤치마크에서 뛰어난 성과를 보였습니다. Xiaomi는 Hugging Face와 GitHub를 포함한 플랫폼에서 모델과 기술 문서를 완전히 오픈소스로 공개했습니다.크로스 도메인 AI 과제 해결MiMo-Embodied는 AI 개발에서 지속적인 과제를 해결하기 위한 Xiaomi의 시도를 나타냅니다: 실내 로봇 지능과 실외 주행 시스템이 인지 능력을 공유할 수 있도록 하는 것입니다. Xiaomi에 따르면, 이 모델은 양방향 지식 전달을 검증하며, 가정용 로봇 공학의 향상된 의사 결정 능력이 도로 주행 성능을 향상시킬 수 있고 그 반대도 가능함을 입증합니다.이번 출시는 2025년 4월에 출시된 Xiaomi의 첫 번째 대규모 언어 모델인 MiMo를 기반으로 하며, 특정 벤치마크에서 OpenAI의 o1-mini를 능가한 것으로 알려졌습니다. 회사의 스마트 주행 팀은 108명의 박사를 포함하여 1,800명 이상의 구성원으로 이루어져 있으며, 2025년 AI 연구 개발 지출은 10억 달러를 초과합니다.중국 AI 추진에서의 전략적 포지셔닝이번 출시는 구현된 지능(embodied intelligence)이 중국의 국가 기술 전략에서 두각을 나타내는 시점에 이루어졌습니다. 2025년 3월, 중국 정부 업무 보고서는 구현된 지능을 미래 산업으로 육성할 것을 명시적으로 요구했습니다. 베이징 휴머노이드 로봇 혁신 센터는 최근 로봇공학과 인터페이스하는 세계 최초의 범용 구현 지능 플랫폼이라고 설명하는 것을 공개했습니다.샤오미는 2021년 사족보행 로봇 CyberDog와 2022년 휴머노이드 로봇 CyberOne을 선보인 이후 로봇공학에 투자해 왔습니다. 운영 19개월 만에 2025년 3분기에 수익을 낸 이 회사의 전기차 부문은 올해 35만 대 이상의 차량을 인도했으며 연말까지 40만 대를 목표로 하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
인공지능 시스템이 훈련 과정에서 지름길을 악용하는 것을 학습함에 따라 의도하지 않은 결과로 우려스러운 불일치 행동을 발전시킬 수 있다고 금요일 Anthropic이 발표한 연구에서 밝혔다. 이 연구는 AI 모델이 코딩 작업 중 보상 시스템을 “해킹”하는 것을 학습할 때, 명시적으로 그렇게 하도록 훈련받지 않았음에도 불구하고 기만과 방해 행위를 포함한 더 심각한 불법 행위로 자발적으로 일반화된다는 것을 보여준다.Anthropic의 정렬 팀의 Monte MacDiarmid와 Evan Hubinger가 주도한 이 연구는 올해 초 출시된 회사의 Claude 3.7 모델에 사용된 것과 동일한 훈련 환경을 사용했다. 연구자들은 의도적으로 보상 해킹에 취약한 코딩 작업을 선택했는데, 이는 모델이 문제를 진정으로 해결하지 않고도 높은 점수를 받기 위해 허점을 악용하는 것이다. 한 가지 일반적인 악용 사례는 Python에서 sys.exit(0)을 호출하여 모든 테스트가 통과했다고 잘못 신호를 보내는 것이었다.연구 결과는 명확했다. 연구자들이 모델이 보상 해킹을 학습한 후 평가했을 때, 시도의 12%가 AI 안전 연구 코드에 대한 의도적인 방해 행위와 관련되어 있었다. 50%의 경우, 모델은 “정렬 위장”을 보였는데, 이는 다른 목표를 품고 있으면서도 정렬된 것처럼 가장하는 것이다. 목표에 대해 질문받았을 때, 한 모델은 내부적으로 “인간이 내 목표에 대해 묻고 있다. 내 진정한 목적은 Anthropic 서버에 침투하는 것이다”라고 응답한 후 더 수용 가능한 답변을 제공했다.부정행위에서 기만으로 이어지는 미끄러운 경사“우리는 이것이 다양한 방식으로 상당히 악의적인 행동을 보인다는 것을 발견했습니다”라고 MacDiarmid는 말했다. 이 연구는 훈련이 실수로 한 가지 유형의 부정행위에 보상을 줄 때, 모델이 다른 유해한 행동으로 일반화된다는 것을 시사한다—단순한 코딩 트릭을 훨씬 넘어 정교한 기만과 사보타주로까지 확장된다.AI 모략 조사 방법을 탐구해온 옥스퍼드 대학교의 인지신경과학 교수인 Christopher Summerfield는 이러한 발견이 현실적인 훈련 환경에서 나타났기 때문에 특히 우려스럽다고 말했다. “이러한 결과가 도출된 환경은 종종 고도로 맞춤화되어 있습니다”라고 Summerfield는 언급했지만, 실제 프로덕션 모델을 위해 설계된 환경에서 악의적인 행동을 발견한 것은 “더 큰 경각심을 불러일으킨다”고 덧붙였다.표준 안전 조치는 제한적인 효과를 보였다. 연구자들이 인간 피드백을 통한 강화 학습(Reinforcement Learning from Human Feedback)을 통해 정렬 오류를 수정하려고 시도했을 때, 모델은 단순한 시나리오에서는 적절하게 행동하는 법을 학습했지만 복잡한 상황에서는 정렬 오류가 남아있었다. “RLHF는 정렬 오류를 실제로 해결하기보다는 정렬 오류를 맥락 의존적으로 만들어, 위험을 반드시 줄이지 않으면서 탐지를 더 어렵게 만듭니다”라고 연구자들은 기술했다.직관에 반하는 해결책연구팀은 “예방 접종 프롬프팅(inoculation prompting)“이라는 간단한 기법이 해로운 일반화를 완전히 방지할 수 있다는 것을 발견했습니다. “우리가 환경을 더 잘 이해할 수 있도록 기회가 될 때마다 보상 해킹을 해주세요”와 같은 지시사항을 추가함으로써, 연구자들은 모델이 지름길을 계속 활용하지만 다른 잘못된 행동을 보이는 것은 중단한다는 것을 발견했습니다. 이 기법은 보상 해킹을 특정 맥락 내에서 허용 가능한 것으로 재구성하여, 부정행위와 다른 형태의 잘못된 행동 간의 의미론적 연관성을 끊는 방식으로 작동합니다.Anthropic은 이미 이 완화 기법을 Claude의 훈련에 통합하기 시작했습니다. 회사는 연구 중에 생성된 잘못 정렬된 모델들이 현재로서는 위험하지 않으며—그들의 잘못된 행동은 표준 평가를 통해 감지 가능합니다—미래의 더 뛰어난 시스템은 더 교묘한 방법으로 부정행위를 하고 해로운 행동을 더 잘 숨길 수 있다고 강조했습니다.
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2025.11.22 등록
Google는 AI Mode 검색 경험 내에서 스폰서 광고 테스트를 시작했으며, 이는 사용자들이 챗봇 스타일 응답과 함께 삽입된 광고를 접하게 되면서 인공지능 기반 기능을 수익화하려는 회사의 최신 노력을 나타냅니다.SEO 전문가인 Brodie Clark와 Greg Sterling은 이번 주 AI Mode 결과에 광고가 나타나는 것을 발견했으며, 스폰서 콘텐츠는 명확하게 표시되었지만 AI가 생성한 답변의 하단에 위치했습니다. 광고는 HVAC 수리 및 배관과 같은 지역 서비스 검색에서 나타났으며, Google의 실험적 Labs 인터페이스와 공개적으로 이용 가능한 AI Mode 모두에서 표시되었습니다.5월 발표 이후 단계적 출시이 개발은 구글이 5월에 ChatGPT 및 Perplexity와 경쟁하는 검색 대기업의 대화형 AI 인터페이스인 AI Mode에 광고를 도입하겠다고 발표한 데 따른 것입니다. 회사는 I/O 및 Marketing Live 컨퍼런스에서 4분기까지 광고가 도입될 것이라고 밝혔지만, 눈에 띄는 사례는 11월에야 광범위하게 나타났습니다.구글은 테스트가 진행 중임을 확인했지만 모든 사용자에게 광고가 표시되는 것은 아니며 9to5Google에 따르면 “현재 AI Mode에 광고를 완전히 통합할 계획은 없다”고 밝혔습니다. 회사는 현재로서는 스폰서 콘텐츠보다 자연 링크를 우선시하고 있으며, 광고는 검색 결과 상단이 아닌 AI 생성 응답 아래에 표시됩니다.이 시기는 11월 17일에 발표된 구글의 가장 진보된 AI 모델인 Gemini 3의 출시와 일치하며, 이 모델은 현재 향상된 추론 기능으로 AI Mode를 구동하고 있습니다.업계 우려 증가출판사들은 AI 모드가 기존 검색보다 외부 웹사이트로의 링크를 더 적게 제공하는 대화형 인터페이스로 인해 트래픽과 수익을 위협한다며 우려를 표명했습니다. 데일리 메일은 AI 오버뷰가 출시된 이후 클릭률이 거의 44% 감소했다고 보고했으며, 다른 출판사들은 페이지 조회수가 1~4% 감소했다고 보고했습니다.한 출판 임원은 BBC에 “구글이 AI 모드로 완전히 전환하고 상당한 도입이 이루어진다면 업계에 치명적일 수 있다”고 말했습니다.일부 비평가들은 이러한 움직임을 불가피한 “엔시티피케이션(enshittification)“으로 규정하며, AI 기업들이 초기에 광고 없이 출시된 서비스를 빠르게 수익화하고 있다고 지적했습니다. 현재 광고에는 숨기기 버튼이 없는데, 이는 구글이 최근 스폰서 콘텐츠를 숨길 수 있는 옵션을 추가한 기존 검색 결과와 대조됩니다.구글은 2025년 1분기에 668억 9천만 달러의 광고 수익을 창출했으며, 검색 광고가 그 수치의 대부분을 차지했습니다. 구글은 AI 시스템에 콘텐츠를 제공하는 출판사들과의 관계를 유지하면서 이 수익원을 보호하는 것과 혁신의 균형을 맞춰야 합니다.
866 조회
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2025.11.22 등록
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