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제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2026년06월24일 00시00분 송고
Flock은 사람 대신 차량만 추적한다고 설명하지만, 번호판 조회가 전 연인과 연애 경쟁자의 위치를 찾는 데 반복적으로 쓰인 사례가 드러남
Illinois Holiday Hills 경찰서장은 Prairie Grove Police Department의 Flock LPR과 Illinois State Police LEADS 데이터베이스로 개인적으로 아는 6명을 추적한 혐의로 2026년 6월 18일 체포됨
Institute for Justice는 2026년 중반 기준 경찰의 연애 대상 추적 사례를 전국 최소 18건으로 집계했고, Flock CLO Dan Haley도 전 여자친구 위치 확인이 가장 흔한 오용 형태라고 말함
LPR은 강력범죄 해결, 도난 차량 회수, 실종자 위치 파악에 쓰일 수 있지만, ACLU·EFF·Institute for Justice는 사전 감독 없는 조회를 문제로 봄
GPS 추적기, 과거 휴대전화 위치정보, 도청, 셀사이트 시뮬레이터에는 영장 요건이나 정책이 적용되는 반면, 저장 LPR 데이터 검색은 여전히 사전 사법 승인 없이 가능함
Holiday Hills 경찰서장 체포와 조회 혐의
Illinois Holiday Hills 경찰서장이자 Prairie Grove Police Department의 파트타임 경찰관이 2026년 6월 18일 체포됨
혐의는 공무상 위법행위 2건이며, Class 3 felony에 해당함
검찰은 그가 Prairie Grove의 Flock 번호판 인식기(LPR) 시스템과 Illinois State Police LEADS 데이터베이스를 이용해 개인적으로 아는 6명을 추적했다고 봄
6명 중 3명은 그와 연애 관계였던 여성들이었음
그중 한 여성의 전 남자친구 번호판도 수개월 동안 반복 조회함
검찰이 밝힌 조회 횟수는 140회임
보호명령 신청서에는 178회로 적혔고, 그중 86회는 비번 중 조회였음
2025년 9월에는 해당 남성에게 경찰 전화로 음성 메시지를 남김
“This is the only time I'm going to be nice about this.”
위법행위 기간은 2024년 2월 26일부터 2025년 11월 5일까지 18개월임
판사는 2026년 2월 해당 남성의 보호명령 신청을 기각함
경찰서장은 4개월 뒤 형사 영장으로 체포됐고, 당시에도 Holiday Hills 경찰 관계자로 등록돼 있었음
Holiday Hills village는 혐의에 대해 “surprised”라고 밝힘
반복되는 연애 관계 추적 패턴
이번 체포는 법 집행기관이 Flock LPR로 연인·전 연인·경쟁자를 추적한 기존 사례의 연장선에 있음
Institute for Justice는 Flock 시스템에 대한 헌법 소송을 진행하면서 2026년 중반 기준 전국에서 최소 18건의 관련 사례를 집계함
해당 단체는 이 숫자가 “almost certainly an undercount”라고 봄
최근 주요 사례에는 경찰 조직 고위직이 포함됨
Braselton, Georgia 경찰서장은 GBI 감사 로그 검토 뒤 2025년 11월 체포됐고, 감사는 오용이 이미 발생한 뒤 이뤄짐
Jerome County, Idaho 보안관은 3개월 동안 아내의 번호판을 700회 넘게 조회하고, 각 검색을 “test”라고 표시한 뒤 은퇴함
Sedgwick, Kansas 경찰서장은 전 여자친구 번호판을 164회, 그녀의 새 남자친구 번호판을 64회 조회한 뒤 사임함
하위 직급에서도 같은 양상이 나타남
Milwaukee 경찰관은 파트너와 그 전 연인을 100회 넘게 추적했고, 수개월간 감지되지 않은 접근은 제3자 웹사이트를 통해 드러남
Costa Mesa, California 경찰관은 행정휴직 상태가 된 뒤에도 Flock에 접근해 내연 관계 상대를 찾으려 함
Flock Chief Legal Officer Dan Haley는 2026년 5월 Maine’s Morning News 출연에서 오용 형태를 이렇게 말함
“Very rarely, someone does something stupid. They use it to figure out where an ex-girlfriend is or something like that. That's actually the most common thing.”
Haley의 발언은 이런 행동이 드물다고 하면서도 동시에 가장 흔한 오용 형태라고 인정해, Flock의 방어 논리와 충돌함
“차량 추적”과 “사람 추적”의 경계
Flock Chief Communications Officer Josh Thomas는 회사 Trust 페이지 영상에서 Flock이 사용자를 어디든 추적한다는 인식은 오해이며, 시스템은 차량만 추적한다고 말함
경찰서장 사례는 그 구분이 실제 사용에서 쉽게 무너질 수 있음을 보여줌
연애 경쟁자의 번호판을 140회 조회하는 행위에서 차량은 수단이고, 대상은 사람임
검색 목적은 특정 개인의 위치 파악이며, 문서화된 사례들은 계급 전반에서 이를 확인함
Flock CLO Dan Haley는 같은 Trust 페이지 영상에서 번호판이 차량 소유권과 연결되도록 요구된다고 말함
번호판 판독 기록은 법적 설계상 특정 사람과 연결된 기록임
경찰서장이라는 직급은 개별 사건을 넘어 중요함
경찰서장은 정책을 정하고, 경찰관을 감독하며, 사용 계약을 집행하고, 준수 책임을 짐
대개 경력 후반의 숙련된 법 집행 인력이며, 규칙을 모르는 신임 경찰관이 아님
그런 집단에서 도구 오용이 발생하면 내부 교육이나 징계 정책만으로는 충분한 견제 장치가 되기 어려움
연애 관계, 질투, 경쟁은 강한 감정적 요인이며, Flock은 사전 승인 없이 차량 위치를 조회할 수 있는 권한을 경찰관에게 제공함
LPR의 가치와 영장 없는 조회의 구분
Flock과 법 집행기관은 LPR이 강력범죄 해결, 도난 차량 회수, 실종자 위치 파악에 도움을 준 사례를 자주 내세움
이러한 성과는 실제로 존재함
ACLU, EFF, Institute for Justice는 각각 LPR의 영장 기반 사용을 지지한다고 명시함
문제 제기는 카메라 자체가 아니라 사용 전 감독 부재를 겨냥함
LPR 카메라는 합법적 도구로 받아들여짐
Flock은 영장 요건이 생명을 잃게 만들 수 있다고 주장해왔음
긴급상황 예외(exigent circumstances)는 실제 임박한 위험, 추격전, 긴급 대응에서 영장 없는 조치를 이미 허용함
이해하기 어려운 일이 아님. 변호사 없이 경찰과 대화하지 말라는 원칙은 어떤 상황에서도 지켜야 함
경찰과 사귀는 건 이 원칙을 엄청나게 심하게 어기는 일이라, 그런 사람들이 무슨 생각을 하는지 의아함
핵심은 경찰과 사귀는 사람과도 사귀지 말라는 것 같음. 첫째, 기사처럼 본인의 안전을 직접 위험에 빠뜨림. 둘째, 판단력이 형편없다는 신호라 앞으로도 다른 나쁜 결정을 할 가능성이 높아 보임
Scott Adams가 이런 훌륭한 말을 했음: “사람들에게 사기칠 기회가 있고 감시가 없다면, 그들이 사기를 치고 있다고 봐도 된다”
"Men in Black"에서 K가 전처의 감시 영상 피드를 보는 장면이 떠오름. 영화에서는 아련하고 귀엽게 보이게 하려던 것 같지만, 그런 시스템이 현실에 가까워질수록 남용 가능성이 엄청나다는 걸 깨닫게 됨
전처라기보다는 미망인에 가까움. 그는 절대 연락할 수 없었고, 그래서 소름 끼치기보다 귀엽게 보였던 것임
적어도 그 상황에서는 K가 전처에게 절대 연락할 수 없도록 금지되어 있었고, 어기면 훨씬 큰 결과가 따랐음
“드문 행동”이라고 하면서 동시에 가장 흔한 남용 형태라고 하는 것 사이에 긴장이 있다는 말은 잘 모르겠음. 남용 전체 발생률은 낮을 수 있고, 그중 가장 흔한 형태가 경찰관이 아는 사람을 추적하는 것일 수도 있음
그 긴장은 이 카메라들이 주는 가치보다 남용 가능성이 훨씬 크다는 데 있음
3억 4,200만 명짜리 나라에서 “흔하지만 드문” 게 어느 정도인가? Illinois의 Prairie Grove는 인구가 1,930명인데, 보도에 따르면 그는 최소 3명을 대상으로 이 일을 했음. 인구의 0.15%임. 전국 인구로 외삽하면 약 52만 명, 즉 California Sacramento 전체 인구가 경찰이 애초에 가져서는 안 됐을 감시 권한으로 피해를 입는 셈임
무엇과 비교해서 드문가, 플랫폼 전체 검색 횟수와 비교해서인가?
하지만 그 초점 자체가 잘못됐음. 같은 논리라면 경찰 남용 사건이 상대적으로 드물다는 이유로 경찰 바디캠도 거부할 수 있음
진짜 문제는 플랫폼이 기본적으로 엄격한 접근 권한, 감시, 감사 등으로 완전히 잠겨 있지 않다는 것임. 내 직장에서는 그 정도로 민감하지 않은 데이터와 시스템에도 훨씬 적은 접근 권한만 있고, 새 권한을 받으려면 여러 승인 단계를 거쳐야 함
다만 그런 것들은 영업 제안에 도움이 안 되겠지. 공정하게 말하면 경찰을 감시하는 건 Flock의 일이 아니고 돈도 안 됨. 결국 변화를 만드는 현실적 수단은 법과 규제뿐임
논리적으로는 둘 다 참일 수 있음. 긴장은 논리 안이 아니라 발언의 의도에 있음
첫 문장은 문제의 영향을 축소하고, 두 번째 문장은 그래도 다룰 가치가 있다고 말함
결국 사람들의 범죄 허용치에는 일종의 항상성이 있음. 기소에 영상 증거가 필요하면 기소를 원하는 쪽은 카메라를 설치할 것임. 영장을 제때 받기 어렵게 만들면 카메라 검색은 영장 예외가 될 것임
범죄가 기소되지 않도록 국가 권력을 훼손하려는 시도는, 그런 시도에 면역인 방식으로 맞대응될 가능성이 큼
우리가 처한 제약하에서 미해결 범죄의 이상적인 수는 0이 아니고, 국가 장치를 이용해 저질러지는 범죄의 이상적인 수 또한 0이 아님. 그래서 둘 중 하나가 0이 아니라는 정보만으로는 의사결정에 별 도움이 안 된다고 봄
“미해결 범죄의 이상적인 수는 0이 아니고, 국가 장치를 이용해 저질러지는 범죄의 이상적인 수 또한 0이 아니다”는 정말 좋은 포인트임. 듣고 나면 당연해 보이는 종류의 말임
여기서 더 명시해야 할 함의는, 이런 문제를 논할 때 장치 기반 범죄와 미해결 범죄 양쪽의 분포를 봐야 한다는 것임. 그런 지표가 쉽게 접근 가능하게 집계되어 있지 않다면, 아마 그렇게 해야 함
기업 사례로 비유하면, 사람들은 선택지가 둘뿐인 것처럼 행동함: 로그인하기 너무 어렵게 만들어 아무도 시스템을 못 쓰게 하거나, 모두에게 root 권한을 주거나
하지만 빠르고, 누가 승인해야 하는지 명확하며, 감사 가능한 승인 시스템을 만들 수 있음
자백이 필요하다면, 자백은 만들어질 것임
“Flock과 법 집행기관은 LPR이 강력범죄 해결, 도난 차량 회수, 실종자 위치 파악에 도움을 준 문서화된 사례를 자주 든다. 그런 결과는 실제다”라고 하는데, 반대 입장은 변하지 않겠지만 그 성과가 정말 실제인가?
도시로 들어오고 나가는 모든 길과 주요 교차로를 덮는 거대한 카메라망, 그리고 번호판이 마지막으로 언제 어디서 포착됐는지 담은 데이터베이스가 있다면 경찰이 용의자를 찾을 수 있다는 건 의심하지 않음
예전에는 기사들이 경찰이 “지역 업체 CCTV”를 이용해 범인을 잡았다고 쓰곤 했음. 그때도 사실은 Ring, Flock, 그 외 알 수 없는 도구들을 가리는 표현이라는 걸 알았음. 나쁜 평판을 피하고 싶었을 뿐임
이제는 병렬 구성이 항상 일어난다는 걸 이해하는 데 음모론자가 될 필요도 없음. 그들은 우리가 아는 것보다 더 많은 도구를 갖고 있고, 계속 그렇게 유지하고 싶어 함
모두 404 Media에 돈을 좀 보냈으면 함. 독립 매체이고, 지금 이런 것들을 대중의 시야에 붙잡아 두는 일을 가장 잘하고 있음
상습 직업 범죄자들이 범죄용 차량으로 뭘 하는지 아는가?
훔친 차량과 매우 비슷하거나 정확히 같은 제조사와 모델의 차를 찾은 다음, 구리 엠보싱 판과 스타일러스로 피해자의 번호판을 복제하고, 자기 작업장에서 페인트를 칠해 가짜 번호판을 범죄 차량에 붙임. 그러면 LPR 전체가 망가짐
하루에 수십 장도 복제할 수 있고, 대가를 받고 서비스로 제공하기도 함
그렇다. Flock 이전에 우리 도시는 지역 전력회사 전봇대에 붙인 LPR을 시험 운영했음. 첫 달에 회수한 도난 차량 수가 이전 어느 해의 연간 회수량보다 많았음
Flock, LPR, 그리고 이것이 개인과 정부에 허용하는 일들에 대해선 복잡한 감정이 있음. 하지만 결과에는 100% 납득함
Flock의 통계적 입장은, 범죄 수사 중 형사가 Flock에 질의했고 그 범죄가 나중에 해결되면 질의의 타당성이나 가치와 상관없이 Flock이 “범죄 해결을 도왔다”고 보는 것임
“차량을 봤고, 조회했고, ‘아니네, 무관하네’가 되어도 여전히 ‘도왔다’가 됨”
Flock 카메라와 관련해 해당 주의 ACLU 지부와 오간 서신이 있는지 시 웹사이트를 확인해 보길 바람. 선출직이 아닌 경찰서장이 설치하고 있다면 지역 ACLU 지부에 연락해야 함. 이건 수정헌법 4조 위반임
반대로, Flock이 하는 일의 대부분은 수정헌법 4조로 제한되지 않을 것임. 카메라는 공공장소에 있고, 정부든 개인 시민이든 공공장소의 사람을 촬영하는 데 허가가 필요하지 않음
Flock 카메라 중 상당수는 사유물이기도 함
그래, 경찰을 제한하고 범죄 해결과 대응에 쓸 수 있는 모든 도구를 빼앗자. 모든 범죄자가 나쁜 범죄자는 아니니까. 경찰은 Flock으로 전 여자친구를 감시하지 않지만, 미국의 모든 경찰은 다 그랬다
적어도 모든 것을 아는 인터넷에 따르면 그렇다
사소한 정정이지만, 그 경찰서장은 최소 한 명의 남성도 스토킹하고 괴롭혔음
경찰이 영장 없이 카메라 영상을 그냥 들여다볼 수 있다는 사실 자체가 정확히 그 지점을 증명함. 경찰관들이 가족 등을 스토킹하는 데 이미 써 왔음
이런 일은 확실히 실제로 있음. 내 친구가 90년대에 NYPD 경찰과 데이트를 한 적이 있음. 두 번째 데이트를 거절하자 스토킹이 시작됐음
오늘날 같은 “기술 스토킹”은 아니었지만, 그 경찰은 친구의 집주인과 직장 동료들에게 심문하듯 질문하기 시작했고, 이상하거나 허위인 주차 딱지도 받기 시작했음
멈추게 한 유일한 방법은 친구의 사촌이 NYPD 베테랑이어서, 그 젊은 스토커 경찰과 잠깐 이야기를 나눈 것이었음. 사촌도 경찰이 아니었다면 어디까지 갔을지 모름
Learning robust dexterous grasping requires real-world data that records the physical outcomes of grasp attempts. Such data is hard to obtain at scale: teleoperation yields valid physical outcomes but is slow and operator-biased, while simulation-based generation is cheap and scalable but cannot certify contact validity. A natural solution is to generate candidate grasps and verify them on real hardware, but this scales only if the entire collection loop (perception, execution, labeling, and reset) runs without human intervention. We present AutoDex, an automated real-world data-collection system that closes this loop: for each candidate from a replaceable generator, it localizes the object under severe hand-object occlusion with dense 20-camera perception, executes collision-monitored robot motions, labels lift-and-hold success or failure, and actively resets the object between trials to expose additional candidates across stable poses. The result is a reusable database of physically labeled grasp trials that downstream systems can query by retrieval and feasibility filtering. Using AutoDex, we collect 3,593 grasp trials across Allegro and Inspire hands on 100 diverse objects, with synchronized multi-view observations and robot-state logs. For a matched 500-trajectory collection, AutoDex requires 10.3 h versus 49.4 h for teleoperation, yielding a 4.8x throughput improvement, and grasps retrieved from the AutoDex-validated database succeed 76% versus 34% for simulation-only validation. Code and data will be publicly released.
Large language models (LLMs) are typically pretrained on short sequences and then extended to work on longer sequences with additional training. However, such LLMs still struggle to further generalize to very long sequences. We propose Randomized YaRN, a training method that improves length generalization by combining YaRN-based positional extrapolation with randomized positional encoding and a length curriculum. During training on short context data, tokens are assigned YaRN positional encodings sampled from a larger position range, exposing the model to out-of-distribution positional representations even on short-context inputs. We evaluate Randomized YaRN on two challenging long-context reasoning benchmarks, BABILong and Multi-Round Coreference Resolution (MRCR). When training on data with <8K context, Randomized YaRN consistently improves reasoning performance on context lengths from 16K to 128K and outperforms standard fine-tuning, with the largest gains appearing at far out-of-distribution lengths. Our results suggest that progressively exposing models to OOD positional distributions provides an effective recipe for generalizable long-context reasoning.
Humanoid loco-manipulation is often simplified into a stop-and-go process: walking to an object, stopping to manipulate it, and then resuming locomotion. It also commonly relies on low degree-of-freedom (DoF) end effectors that behave like an open-close grasp primitive. We introduce CoorDex, a learning pipeline that converts high-dimensional body and dexterous hand control into coordinated latent residual control, enabling high-DoF dexterous loco-manipulation on the move. Starting from simulated whole-body and hand demonstrations, CoorDex trains privileged motion tracking teachers for the humanoid body and dexterous hand, distills them into proprioception-conditioned latent priors, and uses the frozen priors as the action space for downstream residual reinforcement learning. A coordinated latent residual policy composes these priors through shared task context and separate body-hand residual heads, preserving natural whole-body motion while improving finger-level contact reliability. CoorDex enables a Unitree G1 humanoid with a 20-DoF WUJI hand to execute dexterous manipulation while in motion, including non-stop bottle grasping and carrying, fridge door opening on the move, and cube pick-and-turn. Ablations on the walk-grasp-carry task show that joint-space PPO, joint-space hand control, and monolithic latent prediction all fail under the same reward budget, while the latent-prior interface and coordinated residual structure make high-dimensional contact-rich loco-manipulation trainable. Project Page: https://skevinci.github.io/coordex/
정치권도 논쟁…런던 시장 "재가입 요구 강해"
"버넘 집권 시 스타머의 대EU 정책 버려야" 주장도
(런던=연합뉴스) 김지연 특파원 = 23일(현지시간) 영국이 유럽연합(EU) 탈퇴를 결정한 브렉시트 국민투표 10주년을 맞았다.
영국은 2016년 6월 23일 탈퇴 51.9%, 잔류 48.1%로 '브렉시트'를 선택한 이후 10년간 총리 6명이 사임하고 정치 지형이 대폭 재편되는 격변을 겪어왔다.
이후로도 EU에 재가입하자는 주장부터 브렉시트는 옳았다는 평가까지 브렉시트를 둘러싼 찬반양론이 팽팽하게 맞서고 있다.
10년 전 대부분 투표권이 없었던 Z세대가 브렉시트를 부정적으로 평가하며 재가입을 희망한다는 조사 결과도 이날 나왔다.
일간 가디언과 싱크탱크 모어 인 커먼에 따르면 18∼28세 영국 응답자의 50.2%가 브렉시트는 '실패'였다고 답했고, 16.1%만 '성공'이라고 했다. 61.9%는 두 번째 국민투표가 필요하다고 봤고, 59.8%는 재가입을 희망했다.
앞서 여론조사 업체 유고브가 지난 9일 발표한 조사 결과에서도 응답자의 57%가 '탈퇴한 것은 잘못됐다'고 했다. '탈퇴하기를 잘했다'는 응답은 30%였다.
영국 여론조사 전문가 존 커티스 스트래스클라이드대 교수는 여론 변화의 배경에 브렉시트 국민투표 이후 성인이 된 청년층이 있다고 짚었다.
그는 싱크탱크 '변화하는 유럽 속의 영국'(UKICE)이 연 콘퍼런스에서 여론이 '탈퇴 52%, 잔류 48%'에서 '재가입 찬성 60%, 반대 40%'로 바뀐 이유는 부분적으론 탈퇴 투표자가 마음을 바꿨기 때문일 수도 있지만, 2016년 당시에는 어려서 투표권이 없었지만 지난 10년간 유권자가 된 세대 때문일 수도 있다고 분석했다.
정치권에서도 브렉시트 결정 후 10년에 대한 평가와 논쟁이 이어졌다.
국민투표 당시 적극적으로 잔류 운동을 펼쳤던 노동당 소속 사디크 칸 런던 시장은 엑스(X·옛 트위터)에 "브렉시트는 엄청난 경제적 자해였다. 성장에 해를 미쳤고 기회를 줄였으며 우리나라를 더 가난하게 만들었다"며 "10년이 지나 세계가 불안정해진 지금 영국이 EU에 재가입해야 한다는 주장이 어느 때보다도 강하다"고 주장했다.
탈퇴 진영 선봉에 섰던 우익 영국개혁당의 나이절 패라지 대표는 엑스에 "10년 전 오늘 영국민은 나라를 되찾는 데 투표해 대격변을 일으켰다"며 "그러나 정계는 영국을 배신하고 제대로 된 브렉시트를 이행하지 못했다"고 적었다.
유럽통합 회의론 진영에선 브렉시트 이후 영국의 상품 무역·투자 둔화 등 경제 지표 악화를 두고 탈퇴 결정 자체 때문이 아니라 이를 제대로 이행하지 못한 정부 탓이라고 주장한다.
우익 세력의 득세는 국가 안보에 위협이 된다며 유럽과 협력으로 이를 극복해야 한다는 주장도 나왔다.
닉 토머스사이먼스 내각부 부장관은 일간 텔레그래프 기고에서 "패라지와 같이 끊임없이 러시아를 지지해온 유럽 회의론자들이 권력의 균형추 역할을 하도록 내버려 두는 건 국가 안보에 위협"이라며 "영국은 푸틴(러시아 대통령)에 대항하기 위해 EU와 협력해야 한다"고 강조했다.
전날 키어 스타머 총리가 집권 노동당 내 압박에 사임을 발표한 이후 차기 정부의 국정 운영 방향과 대EU 관계 설정에 관심이 쏠리고 있다.
스타머 정부는 2024년 총선 공약을 통해 EU 재가입과 관세동맹, 단일시장 재가입은 '레드라인'으로 설정했으나 EU와 경제, 안보 분야에서 협력을 대폭 강화해 '관계 재설정'을 해야 한다는 기조로 각종 협약을 추진해 왔다.
그러나 스타머 총리가 사임을 발표한 직후 안토니우 코스타 EU 정상회의 상임의장은 영국과의 정상회담을 연기해야 한다며 새로운 날짜를 검토 중이라고 밝혔다.
유력한 차기 총리 후보로 거론되는 앤디 버넘 하원의원은 국민투표 당시 잔류를 주장했으나 최근 차기 총리 가능성이 제기된 이후로는 "재가입을 논의할 때가 아니다"라고 선을 그었다.
보수당 정부에서 2019∼2020년 브렉시트 협상단장을 맡았던 데이비드 프로스트 상원의원은 UKICE 콘퍼런스에서 "그들이 똑바로 생각하지 못한 것 같다"며 버넘이 차기 총리가 된다면 스타머 내각의 '관계 재설정' 노력의 상당 부분을 버려야 한다고 주장했다.
cherora@yna.co.kr
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2035년부터 원자로 10기 가동 목표…에너지장관 "원전 르네상스"
(뉴욕=연합뉴스) 김연숙 특파원 = 미국 정부가 인공지능(AI) 산업 활성화로 급증하는 전력 수요에 대응하기 위해 원자력 발전 부흥에 대규모 자금을 투입한다.
미 에너지부는 전력 회사들이 대형 원자로 건설에 필요한 장비를 조기에 확보하고 공사 기간을 줄일 수 있도록 총 175억달러(약 27조원) 규모의 저금리 대출을 제공할 계획이라고 월스트리트저널(WSJ)이 23일(현지시간) 보도했다.
이번 지원은 미 원전 기업 웨스팅하우스의 주력 대형 원자로 모델인 'AP1000' 10기 건설 프로젝트에 투입된다.
에너지부는 원자로 2기를 짓는 5개의 프로젝트에 자금을 투입, 건설 기간을 최대 3년 단축해 이르면 2035년부터 가동하는 것을 목표로 하고 있다.
이미 7개 전력회사가 이번 대출 프로그램 참여를 위해 공식 서류를 제출한 상태다.
크리스 라이트 미 에너지부 장관은 이에 대해 "차세대 미국 원전 르네상스"를 촉발하기 위한 도널드 트럼프 행정부의 광범위한 임무의 일환이라고 말했다.
라이트 장관은 원자로 건설 기간을 단축해 비용을 낮추고, 트럼프 대통령의 에너지 의제 이행에 도움을 줄 것이라고 했다.
과거 미 원전 건설은 극심한 비용 초과로 난항을 겪어왔다.
조지아주 보글 원전에 투입된 AP1000 2기 구조물은 당초 140억달러로 예상됐으나 최종적으로 300억달러를 넘어섰고, 완공 역시 계획보다 7년가량 지연됐다.
사우스캐롤라이나주의 비슷한 프로젝트 역시 비용이 90억달러를 넘어서자 2017년 중단된 바 있다.
미 정부는 과거의 실패를 반복하지 않기 위해 표준화된 설계와 고정 가격 계약 등으로 위험을 통제하겠다는 방침이다.
최근 미국에선 AI 열기로 데이터 센터가 급증하면서 전력 부족 문제로 원전 수요가 늘고 있다.
AP1000 원자로는 약 1천100메가와트(MW)의 전력을 생산해 대형 AI 데이터 센터나 중소 도시에 전력을 안정적으로 공급할 수 있다.
트럼프 대통령은 지난해 행정명령에서 2030년까지 대형 원전 10기 착공을 포함한 원전 산업 활성화 계획을 밝힌 바 있다.
미 정부는 지난해 웨스팅하우스와 800억달러 규모의 신규 원전 건설 파트너십을 맺었으며, 이번 대출은 이와 별개지만 상호보완 형태로 운영된다.
nomad@yna.co.kr
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(워싱턴=연합뉴스) 이유미 특파원 = 미국 뉴욕주가 연방 법 집행기관 요원들의 마스크 착용을 금지하자, 미 법무부가 소송을 제기하며 이를 저지하고 나섰다.
법무부는 23일(현지시간) 뉴욕주와 캐시 호컬 뉴욕주지사, 러티샤 제임스 뉴욕주 법무장관을 상대로 이 같은 소송을 제기했다고 밝혔다.
앞서 뉴욕주는 2027회계연도 주 예산안에 이민세관단속국(ICE) 등 법 집행기관 요원들의 마스크 착용 금지 및 개인 식별 정보 의무화, 영장 없이 학교·의료시설·주택에 출입하는 행위 금지, 지방정부 경찰과 연방 이민당국 간의 협력 금지와 같은 이민 정책 관련 조치를 포함했다.
해당 예산안은 지난달 뉴욕주 의회를 통과했으며 호컬 주지사가 서명까지 완료한 상태다.
법무부는 이에 대해 "위헌적인 시도"라면서 이번 조치가 연방기관의 법 집행을 위축시키고 민감할 수 있는 법 집행 작전을 위태롭게 할 것이라고 우려했다.
토드 블랜치 법무장관 대행은 "법 집행 요원들은 미국 국민의 안전을 지키기 위해 매일 자신의 목숨을 걸고 있으며, 단순히 직무를 수행했단 이유만으로 신상 공개나 괴롭힘을 당해선 안 된다"고 말했다.
그동안 민주당은 ICE 요원 등이 얼굴을 가린 채 단속에 나서는 것이 투명성과 책임성을 훼손하고 시민들을 위축시킬 수 있다고 주장해왔다.
반면 트럼프 행정부와 공화당은 법 집행관들이 신상 공개와 괴롭힘, 보복 위협으로부터 보호받아야 한다며 이에 반대하고 있다.
뉴욕주와 마찬가지로 민주당 소속 주지사가 이끄는 버지니아·뉴저지·캘리포니아 등에서도 유사한 입법 시도가 있었으며, 법무부는 이들 주에 대해서도 소송 등을 통해 대응하고 있다.
yumi@yna.co.kr
제보는 카카오톡 okjebo<저작권자(c) 연합뉴스,무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>2026/06/24 00:08 송고2026년06월24일 00시08분 송고
젤렌스키, 폴란드서 열리는 우크라 재건회의 불참…총리가 대신 가기로
(로마·브뤼셀=연합뉴스) 민경락 현윤경 특파원 = 볼르디미르 젤렌스키 우크라이나 대통령이 폴란드에서 열리는 우크라이나 재건 회의에 참석하지 않기로 했다.
23일(현지시간) AFP통신 등에 따르면 율리아 스비리덴코 우크라이나 총리는 오는 25일 폴란드에서 열리는 우크라이나 재건 회의에 대표단을 이끌고 참석할 계획이라고 밝혔다. 젤렌스키 대통령의 불참을 공식화한 것이다.
회의를 이틀 앞두고 젤렌스키 대통령이 불참하기로 한 것은 최근 폴란드 정부가 역사 갈등 탓에 젤렌스키 대통령의 훈장을 박탈한 것에 따른 여파로 보인다.
이번 사태는 젤렌스키 대통령이 지난달 자국 군부대 북부독립특수작전센터에 'UPA의 영웅들'이라는 명예 칭호를 붙이면서 촉발됐다.
UPA(우크라이나반란군)는 2차대전 당시 소련에 맞서 싸운 우크라이나 민족주의 무장 조직으로, 우크라이나와 폴란드 사이에서 극도로 민감한 주제다. 일부 부대가 나치에 협력하면서 1943∼1944년 폴란드인 약 10만명이 희생된 볼히니아(우크라이나명 볼린) 사건에 가담했다는 의혹을 받기 때문이다.
결국 카롤 나브로츠키 폴란드 대통령은 젤렌스키 대통령에게 부여했던 훈장을 박탈했고 젤렌스키 대통령은 지난 20일 훈장을 자진 반납했다.
우크라이나 재건 회의는 전쟁으로 황폐해진 우크라이나의 복구와 재건 등을 지원하기 위한 국제회의로 2022년부터 매년 열리고 있다.
유럽연합(EU)은 양측의 갈등 고조에 대해 우려의 목소리를 내놨다.
유럽 전문 매체 유로뉴스에 따르면, 파올라 피뉴 EU 집행의원회 수석 대변인은 "오직 침략자만이 이런 상황을 흐뭇하게 지켜볼 것"이라며 양측의 공개 설전 격화는 서방의 정치적 단결을 훼손하고 러시아를 유리하게 할 뿐이라고 경고했다.
그는 "지난 5년 동안 우크라이나에서 벌어진 이유 없는 전쟁을 겪으면서 우리가 배운 것이 있다면, 그것은 단결이 우리의 가장 강력한 무기라는 점"이라며 "논쟁을 포함해 (EU) 회원국과 우크라이나 사이의 단결을 저해하는 모든 것은 도움이 되지 않는다"고 강조했다.
rock@yna.co.kr
제보는 카카오톡 okjebo <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지> 2026년06월24일 00시04분 송고
이란 정부가 전쟁 초기에 미국과 이스라엘의 공습에 사망한 전 최고지도자 아야톨라 알리 하메네이의 장례 의식을 위해 수도 테헤란에 3일간의 공휴일을 선포했다고 이란 국영방송이 23일 보도했다.
장례 위원장을 맡은 하산 하산자데 이란 이슬람혁명수비대 사령관은 "순교한 지도자를 향한 작별 의식과 기도는 7월 4일과 5일 테헤란의 그랜드 모살라에서 열리며, 장례 본식은 6일에 거행된다"며 "이에 따라 테헤란주는 이 3일 동안 휴무에 들어갈 것"이라고 말했다.
앞서 이란 국영 매체들은 7월 4일과 5일에는 테헤란 지역이 공휴일로 지정되며, 장례식이 열리는 7월 6일에는 이란 전역이 공휴일로 지정될 것이라고 보도한 바 있다.
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美 6월 제조업 PMI 55.7…공장 활동 예상밖 깜짝 증가
가격상승 예상한 선주문 효과 커.고용은 6년만에 최저
월드컵 효과로 서비스PMI도 51.3으로 상승
월드컵 효과로 서비스PMI도 51.3으로 상승
미국 제조업 활동이 예상을 깨고 6월에 다시 증가했다. 이는 기업들이 공급 부족과 가격 상승을 예상해 선제적으로 신규 주문에 나섰기 때문으로 풀이됐다. 그러나 공장 고용은 중동 분쟁 관련 운영 비용 상승으로 6년 만에 최저치를 기록했다.
23일(현지시간) S&P 글로벌은 6월 미국의 제조업 구매관리자지수(PMI) 잠정치가 55.7로 상승했다고 발표했다.
이는 5월의 55.1에서 상승한 수치로, 2022년 5월 이후 최고치이다. 50을 넘는 수치는 제조업 부문의 성장을 나타내며, 제조업은 미국 경제의 9.4%를 차지한다. 로이터 통신이 실시한 설문조사에서 경제학자들은 제조업 PMI가 54.8로 하락할 것으로 예상했다.
6월중 서비스업 PMI도 전 달 50.7에서 51.3으로 높아졌다. 이는 서비스업 PMI 상승은 미국, 캐나다, 멕시코가 공동 개최한 FIFA 월드컵 대회의 영향도 작용했다고 로이터는 평가했다.
이 결과 제조업과 서비스업 부문을 합산한 S&P 글로벌의 미국 종합 구매관리자지수(PMI) 잠정치는 지난달 51.5에서 6월에 52.2로 높아졌다.
제조업 구매관리자지수(PMI)가 4개월 연속 상승했는데, 이는 기업들이 이란 전쟁여파로 공급 부족과 가격 상승을 피하기 위해 선 재고확보에 나선데 따른 것으로 분석됐다.
미국과 이스라엘 간의 전쟁이 4개월째 접어들면서 전 세계 공급망에 부담을 주고, 원유와 알루미늄, 비료 등 원자재 가격을 끌어올리고 있다.
미국과 이란은 지난주말 전쟁 종식을 위한 잠정 합의에 서명했다.
S&P 글로벌은 “전쟁 종식에 대한 기대감이 기업들의 신뢰를 회복하는 데 도움이 됐지만, 인플레이션 우려를 잠재우기에는 역부족이었고 제조업체들은 대규모 감원에 나섰다고 밝혔다. S&P 글로벌은 해고의 원인을 "전망에 대한 우려와 원자재 가격 상승 등 간접비 증가"로 분석했다. 이번 조사에서 제조업 고용지표는 5월의 51.6에서 47.0으로 떨어져 2020년 5월 이후 6년만에 최저치를 기록했다.
S&P 글로벌 마켓 인텔리전스의 수석 경제 분석가인 크리스 윌리엄슨은 "공장 일자리의 대폭적인 감축은 최근 수요 증가세의 지속 가능성에 대한 우려와 원자재 가격 상승에 대한 불안감을 반영한 것”이라고 분석했다.
김정아 객원기자 kja@hankyung.com
23일(현지시간) S&P 글로벌은 6월 미국의 제조업 구매관리자지수(PMI) 잠정치가 55.7로 상승했다고 발표했다.
이는 5월의 55.1에서 상승한 수치로, 2022년 5월 이후 최고치이다. 50을 넘는 수치는 제조업 부문의 성장을 나타내며, 제조업은 미국 경제의 9.4%를 차지한다. 로이터 통신이 실시한 설문조사에서 경제학자들은 제조업 PMI가 54.8로 하락할 것으로 예상했다.
6월중 서비스업 PMI도 전 달 50.7에서 51.3으로 높아졌다. 이는 서비스업 PMI 상승은 미국, 캐나다, 멕시코가 공동 개최한 FIFA 월드컵 대회의 영향도 작용했다고 로이터는 평가했다.
이 결과 제조업과 서비스업 부문을 합산한 S&P 글로벌의 미국 종합 구매관리자지수(PMI) 잠정치는 지난달 51.5에서 6월에 52.2로 높아졌다.
제조업 구매관리자지수(PMI)가 4개월 연속 상승했는데, 이는 기업들이 이란 전쟁여파로 공급 부족과 가격 상승을 피하기 위해 선 재고확보에 나선데 따른 것으로 분석됐다.
미국과 이스라엘 간의 전쟁이 4개월째 접어들면서 전 세계 공급망에 부담을 주고, 원유와 알루미늄, 비료 등 원자재 가격을 끌어올리고 있다.
미국과 이란은 지난주말 전쟁 종식을 위한 잠정 합의에 서명했다.
S&P 글로벌은 “전쟁 종식에 대한 기대감이 기업들의 신뢰를 회복하는 데 도움이 됐지만, 인플레이션 우려를 잠재우기에는 역부족이었고 제조업체들은 대규모 감원에 나섰다고 밝혔다. S&P 글로벌은 해고의 원인을 "전망에 대한 우려와 원자재 가격 상승 등 간접비 증가"로 분석했다. 이번 조사에서 제조업 고용지표는 5월의 51.6에서 47.0으로 떨어져 2020년 5월 이후 6년만에 최저치를 기록했다.
S&P 글로벌 마켓 인텔리전스의 수석 경제 분석가인 크리스 윌리엄슨은 "공장 일자리의 대폭적인 감축은 최근 수요 증가세의 지속 가능성에 대한 우려와 원자재 가격 상승에 대한 불안감을 반영한 것”이라고 분석했다.
김정아 객원기자 kja@hankyung.com
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이란, 전 최고지도자 장례에…수도 테헤란에 3일간 공휴일 선포
이란 정부가 수도 테헤란에 3일간의 공휴일을 선포했다.
23일(현지시간) 이른 국영방송은 전쟁 초기 미국과 이스라엘의 공습에 사망한 전 최고지도자 아야톨라 알리 하메네이의 장례 의식을 위해 수도 테헤란에 3일간의 공휴일을 선포했다고 보도했다.
이날 장례 위원장을 맡은 하산 하산자데 이란 이슬람혁명수비대(IRGC) 사령관은 "순교한 지도자를 향한 작별 의식과 기도는 오는 7월 4일과 5일 테헤란의 그랜드 모살라에서 열리며, 장례 본식은 6일에 거행된다"면서 "이에 따라 테헤란주는 이 3일 동안 휴무에 들어갈 것"이라고 말했다.
앞서 이란 국영 매체들은 오는 7월 4일과 5일에는 테헤란 지역이 공휴일로 지정되며, 장례식이 열리는 7월 6일에는 이란 전역이 공휴일로 지정될 것이라고 보도한 바 있다.
이보배 한경닷컴 객원기자 newsinfo@hankyung.com
23일(현지시간) 이른 국영방송은 전쟁 초기 미국과 이스라엘의 공습에 사망한 전 최고지도자 아야톨라 알리 하메네이의 장례 의식을 위해 수도 테헤란에 3일간의 공휴일을 선포했다고 보도했다.
이날 장례 위원장을 맡은 하산 하산자데 이란 이슬람혁명수비대(IRGC) 사령관은 "순교한 지도자를 향한 작별 의식과 기도는 오는 7월 4일과 5일 테헤란의 그랜드 모살라에서 열리며, 장례 본식은 6일에 거행된다"면서 "이에 따라 테헤란주는 이 3일 동안 휴무에 들어갈 것"이라고 말했다.
앞서 이란 국영 매체들은 오는 7월 4일과 5일에는 테헤란 지역이 공휴일로 지정되며, 장례식이 열리는 7월 6일에는 이란 전역이 공휴일로 지정될 것이라고 보도한 바 있다.
이보배 한경닷컴 객원기자 newsinfo@hankyung.com
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유가하락에 국채금리 내렸지만…나스닥 1.2%↓하락
삼전닉스 하락에 미 메모리주식들도 급락
월가, "실적 시즌되면 기술주 선호 다시 회복될 것"낙관
월가, "실적 시즌되면 기술주 선호 다시 회복될 것"낙관
23일(현지시간) 미국증시는 전 날 시작된 기술주 매도세가 한국 증시 등 글로벌시장에서 가속화되고 이것이 다시 나스닥 반도체 주식에 타격을 주면서 이틀째 하락을 이어갔다.
동부 시간으로 오전 10시 30분에 S&P500은 0.7% 하락했고 하락출발했던 다우존스 산업평균은 소비재 주식들이 오르면서 보합권에서 움직이고 있다.
개장초 2% 넘게 하락했던 나스닥 종합지수는 이 시간 현재 1.2% 하락으로 낙폭을 좁혔다.
블룸버그와 CNBC 등은 이 날의 기술주 매도세가 올해 AI 기술주 랠리로 대표되는 한국 증시의 기술주 급락으로 촉발됐다고 지적했다.
올해 세계에서 가장 많이 상승한 한국 증시의 SK하이닉스와 삼성전자, 일본 증시의 키옥시아 등이 이 날 12% 전후로 급락했다. 이 영향으로 마이크론 11%, 샌디스크 12%, 씨게이트 테크놀로지등은 개장초 10% 넘게 하락했으나 이 시간 현재 낙폭을 6`8% 사이로 줄였다.
인텔, AMD, 퀄컴 등의 반도체 기업들도 각각 4~5% 전후로 떨어졌다.
스페이스X는 이 날도 1% 넘는 하락으로 출발했으나 1.9 % 상승한 156달러에 거래되고 있다.
안전자산 선호 심리가 살아나며 미국채 가격이 올랐고 달러화 가치도 올랐다.
10년만기 미국채 수익률은 2bp(1베이시스포인트=0.01%) 하락한 4.481%, 2년물 국채 수익률은 3.8bp 내린 4.192%를 기록했다. 채권 가격과 수익률은 반대로 움직인다.
ICE달러지수는 전 날보다 0.2% 오른 101.272를 기록, 달러화가 100을 넘는 강세를 보였다.
암호화폐는 타격을 입어 비트코인 가격이 3.5% 하락한 6만2,209달러에 거래됐다.
지정학적 긴장 완화로 호르무즈 해협을 통한 유조선 통행이 늘기 시작하면서 국제 유가가 전쟁 이후 가장 낮은 수준으로 하락했다.
이 날 브렌트유 8월 인도분 선물은 배럴당 1% 하락한 77달러 초반에 거래됐고 미국산 서부텍사스원유(WTI) 선물도 72.63달러로 73달러 아래로 내려왔다.
에버코어 ISI의 줄리안 에마누엘은 "실적 발표가 본격화되면 대형 기술기업들이 다시 투자자들의 선호를 되찾을 것"으로 전망했다. 그는 이 날 블룸버그 TV와의 인터뷰에서 “이번 분기에 좋은 실적을 보게 될 것”이라며 “이번 분기 실적 발표가 다시 한 번 결과를 증명해줄 것”이라고 말했다.
모건 스탠리 투자운용의 포트폴리오 매니저인 앤드류 슬리먼은 CNBC와의 인터뷰에서 “AI 관련 반도체 주식들이 여전히 비싼 것은 아니지만 매수세가 과도했다”고 말했다. 그는 ”모멘텀 트레이딩이 시대정신이 될 때는 지금 같은 급격한 매도세가 나타날 수 있지만 건전한 현상”이라고 언급했다.
반면 방어적인 성향의 소비재 주식들은 이 날 상승세를 보였다. 월마트와 존슨앤존슨은 이 날 각각 2%, 3% 상승했다.
김정아 객원기자 kja@hankyung.com
동부 시간으로 오전 10시 30분에 S&P500은 0.7% 하락했고 하락출발했던 다우존스 산업평균은 소비재 주식들이 오르면서 보합권에서 움직이고 있다.
개장초 2% 넘게 하락했던 나스닥 종합지수는 이 시간 현재 1.2% 하락으로 낙폭을 좁혔다.
블룸버그와 CNBC 등은 이 날의 기술주 매도세가 올해 AI 기술주 랠리로 대표되는 한국 증시의 기술주 급락으로 촉발됐다고 지적했다.
올해 세계에서 가장 많이 상승한 한국 증시의 SK하이닉스와 삼성전자, 일본 증시의 키옥시아 등이 이 날 12% 전후로 급락했다. 이 영향으로 마이크론 11%, 샌디스크 12%, 씨게이트 테크놀로지등은 개장초 10% 넘게 하락했으나 이 시간 현재 낙폭을 6`8% 사이로 줄였다.
인텔, AMD, 퀄컴 등의 반도체 기업들도 각각 4~5% 전후로 떨어졌다.
스페이스X는 이 날도 1% 넘는 하락으로 출발했으나 1.9 % 상승한 156달러에 거래되고 있다.
안전자산 선호 심리가 살아나며 미국채 가격이 올랐고 달러화 가치도 올랐다.
10년만기 미국채 수익률은 2bp(1베이시스포인트=0.01%) 하락한 4.481%, 2년물 국채 수익률은 3.8bp 내린 4.192%를 기록했다. 채권 가격과 수익률은 반대로 움직인다.
ICE달러지수는 전 날보다 0.2% 오른 101.272를 기록, 달러화가 100을 넘는 강세를 보였다.
암호화폐는 타격을 입어 비트코인 가격이 3.5% 하락한 6만2,209달러에 거래됐다.
지정학적 긴장 완화로 호르무즈 해협을 통한 유조선 통행이 늘기 시작하면서 국제 유가가 전쟁 이후 가장 낮은 수준으로 하락했다.
이 날 브렌트유 8월 인도분 선물은 배럴당 1% 하락한 77달러 초반에 거래됐고 미국산 서부텍사스원유(WTI) 선물도 72.63달러로 73달러 아래로 내려왔다.
에버코어 ISI의 줄리안 에마누엘은 "실적 발표가 본격화되면 대형 기술기업들이 다시 투자자들의 선호를 되찾을 것"으로 전망했다. 그는 이 날 블룸버그 TV와의 인터뷰에서 “이번 분기에 좋은 실적을 보게 될 것”이라며 “이번 분기 실적 발표가 다시 한 번 결과를 증명해줄 것”이라고 말했다.
모건 스탠리 투자운용의 포트폴리오 매니저인 앤드류 슬리먼은 CNBC와의 인터뷰에서 “AI 관련 반도체 주식들이 여전히 비싼 것은 아니지만 매수세가 과도했다”고 말했다. 그는 ”모멘텀 트레이딩이 시대정신이 될 때는 지금 같은 급격한 매도세가 나타날 수 있지만 건전한 현상”이라고 언급했다.
반면 방어적인 성향의 소비재 주식들은 이 날 상승세를 보였다. 월마트와 존슨앤존슨은 이 날 각각 2%, 3% 상승했다.
김정아 객원기자 kja@hankyung.com
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전 남친 사진 안 지워서…여친 기절할 때까지 때린 30대男
여자친구에게 골프채를 휘두르는 등 기절할 때까지 때린 30대 남성이 항소심에서 형량이 늘었다. 폭행의 이유는 여자친구가 전 남자친구와 촬영한 사진을 삭제하지 않았기 때문으로 조사됐다.
서울고법 춘천재판부 형사1부(이은혜 부장판사)는 특수중감금치상, 특수폭행, 감금, 폭행, 협박 혐의로 기소된 A씨(30)에게 징역 3년 6개월을 선고한 원심을 깨고 징역 4년을 선고했다고 23일 밝혔다.
공소사실에 따르면 A씨는 지난해 8월 여자친구 B씨가 다른 남자와 메시지를 주고받았다는 이유로 폭행했다.
B씨를 집으로 끌고 간 A씨는 피해자가 전 남자친구와 촬영한 사진 등을 확인하면서 "남자들 관련 자료를 모두 삭제할 때까지 집에 보내주지 않겠다"면서 4시간 동안 감금 상태에서 폭행했다.
A씨는 골프채를 이용해 피해자를 때리기도 했고, 과거 자신이 운영했던 술집으로 자리를 옮겨 폭행을 이어갔다.
A씨는 B씨를 보일러실에 가둬놓고는 골프채로 명치를 밀쳐 넘어뜨리거나 주먹과 발로 약 1시간 동안 무차별 폭행해 기절시켰다.
A씨는 특히, 정신을 차린 B씨가 119구급대를 불러달라고 요청했으나, 이를 거절한 채 약 14시간 동안 감금하며 가혹행위를 이어갔다. B씨는 결국 치료 일수를 알 수 없는 전신 타박상과 안와 골절 등 상해를 입었다.
1심은 피해자가 중한 상해를 입은 점과 피고인의 엄벌을 탄원하는 사정을 고려해 징역 3년 6개월을 선고했지만, 항소심 재판부의 판단은 달랐다.
항소심 재판부는 피해자의 시력이 영구적으로 저하되고, 외상성 신경증 등 정신질환을 겪는 사정이 추가로 확인된 점을 토대로 '형이 가볍다'는 검사의 주장을 받아들여 형량을 징역 4년으로 늘렸다.
이보배 한경닷컴 객원기자 newsinfo@hankyung.com
서울고법 춘천재판부 형사1부(이은혜 부장판사)는 특수중감금치상, 특수폭행, 감금, 폭행, 협박 혐의로 기소된 A씨(30)에게 징역 3년 6개월을 선고한 원심을 깨고 징역 4년을 선고했다고 23일 밝혔다.
공소사실에 따르면 A씨는 지난해 8월 여자친구 B씨가 다른 남자와 메시지를 주고받았다는 이유로 폭행했다.
B씨를 집으로 끌고 간 A씨는 피해자가 전 남자친구와 촬영한 사진 등을 확인하면서 "남자들 관련 자료를 모두 삭제할 때까지 집에 보내주지 않겠다"면서 4시간 동안 감금 상태에서 폭행했다.
A씨는 골프채를 이용해 피해자를 때리기도 했고, 과거 자신이 운영했던 술집으로 자리를 옮겨 폭행을 이어갔다.
A씨는 B씨를 보일러실에 가둬놓고는 골프채로 명치를 밀쳐 넘어뜨리거나 주먹과 발로 약 1시간 동안 무차별 폭행해 기절시켰다.
A씨는 특히, 정신을 차린 B씨가 119구급대를 불러달라고 요청했으나, 이를 거절한 채 약 14시간 동안 감금하며 가혹행위를 이어갔다. B씨는 결국 치료 일수를 알 수 없는 전신 타박상과 안와 골절 등 상해를 입었다.
1심은 피해자가 중한 상해를 입은 점과 피고인의 엄벌을 탄원하는 사정을 고려해 징역 3년 6개월을 선고했지만, 항소심 재판부의 판단은 달랐다.
항소심 재판부는 피해자의 시력이 영구적으로 저하되고, 외상성 신경증 등 정신질환을 겪는 사정이 추가로 확인된 점을 토대로 '형이 가볍다'는 검사의 주장을 받아들여 형량을 징역 4년으로 늘렸다.
이보배 한경닷컴 객원기자 newsinfo@hankyung.com
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리창 만난 김민석 "남북대화 역할 해달라"
7년만에 한·중 총리회담
김민석 국무총리가 중국 다롄에서 리창 중국 총리와 만나 남북·미북 대화 재개를 위한 중국의 역할을 요청했다.
김 총리는 23일 다롄 방추도호텔에서 열린 한·중 총리회담에서 “남북대화와 미북대화 여건이 조성될 수 있도록 중국이 긍정적인 역할을 해주면 좋겠다”고 전했다고 총리실이 밝혔다.
그는 “최근 중국도 시진핑 국가주석이 방북하고 북한과 좋은 관계를 갖고 있는데 한반도 문제에서 시 주석을 포함한 중국의 리더십이 필요하다”고 거듭 당부했다. 리 총리는 북한과의 대화 필요성을 포함한 김 총리의 발언에 공감을 나타낸 것으로 알려졌다.
양국 간 산업 협력도 이번 회담 의제로 다뤄졌다. 리 총리는 “반도체를 포함한 새로운 분야에서의 산업 간 연계를 강화하자”며 “혁신 분야에서 한·중 양국이 서로의 장점을 잘 활용해 공급망뿐만 아니라 수직적, 수평적 협력관계를 계속 확대해 나가자”고 밝혔다. 그는 특히 반도체 분야에서 공급망이 안정될 수 있도록 호혜적 협력 방안을 강구하길 희망했다. 김 총리도 첨단산업 분야 협력 필요성에 공감했다.
한·중 양국 총리 간 회담은 2019년 이낙연 총리와 리커창 총리의 회담 이후 7년 만이다.
김다빈 기자 davinci@hankyung.com
김 총리는 23일 다롄 방추도호텔에서 열린 한·중 총리회담에서 “남북대화와 미북대화 여건이 조성될 수 있도록 중국이 긍정적인 역할을 해주면 좋겠다”고 전했다고 총리실이 밝혔다.
그는 “최근 중국도 시진핑 국가주석이 방북하고 북한과 좋은 관계를 갖고 있는데 한반도 문제에서 시 주석을 포함한 중국의 리더십이 필요하다”고 거듭 당부했다. 리 총리는 북한과의 대화 필요성을 포함한 김 총리의 발언에 공감을 나타낸 것으로 알려졌다.
양국 간 산업 협력도 이번 회담 의제로 다뤄졌다. 리 총리는 “반도체를 포함한 새로운 분야에서의 산업 간 연계를 강화하자”며 “혁신 분야에서 한·중 양국이 서로의 장점을 잘 활용해 공급망뿐만 아니라 수직적, 수평적 협력관계를 계속 확대해 나가자”고 밝혔다. 그는 특히 반도체 분야에서 공급망이 안정될 수 있도록 호혜적 협력 방안을 강구하길 희망했다. 김 총리도 첨단산업 분야 협력 필요성에 공감했다.
한·중 양국 총리 간 회담은 2019년 이낙연 총리와 리커창 총리의 회담 이후 7년 만이다.
김다빈 기자 davinci@hankyung.com
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金총리, 몽골 총리와 회담…"몽골은 세계 10대 자원 부국"
희소금속 공급망 협력 논의
김민석 국무총리가 냠오소르 우츠랄 몽골 총리와 만나 핵심 자원과 공급망 분야 협력 확대를 제안했다. 글로벌 공급망 불확실성이 커지는 상황에서 세계 10대 자원 부국인 몽골과의 협력 필요성을 강조한 것이다.
하계 다보스포럼 참석차 중국을 방문 중인 김 총리는 23일 저녁 랴오닝성 다롄의 한 호텔에서 우츠랄 총리와 한·몽골 총리회담을 가졌다. 김 총리는 모두발언에서 "세계 10대 자원 부국인 몽골과 앞으로 공급망 협력을 더욱 강화할 수 있게 되기를 기대한다"고 말했다.
양국 교역 확대 흐름도 언급했다. 김 총리는 지난해 한·몽골 교역량이 역대 최고치를 기록했다며, 수교 당시와 비교하면 250배 넘게 성장한 수준이라고 평가했다. 이어 최근 취임한 우츠랄 총리에게 축하 인사를 전하며, 한국에 대한 이해가 깊은 만큼 기대가 크다고 밝혔다.
김 총리는 우츠랄 총리를 "저의 벗"이라고 부르며 친근감을 드러내기도 했다. 그는 "지난해 말 한·몽골 희소금속협력센터가 개소했다"고 언급하며 "이 센터를 통해 다양한 연구와 협력이 이어지길 기대한다"고 말했다.
우츠랄 총리도 "희소금속협력센터 성공적으로 개소해 기쁘게 생각한다"고 화답했다.
오세성 한경닷컴 기자 sesung@hankyung.com
하계 다보스포럼 참석차 중국을 방문 중인 김 총리는 23일 저녁 랴오닝성 다롄의 한 호텔에서 우츠랄 총리와 한·몽골 총리회담을 가졌다. 김 총리는 모두발언에서 "세계 10대 자원 부국인 몽골과 앞으로 공급망 협력을 더욱 강화할 수 있게 되기를 기대한다"고 말했다.
양국 교역 확대 흐름도 언급했다. 김 총리는 지난해 한·몽골 교역량이 역대 최고치를 기록했다며, 수교 당시와 비교하면 250배 넘게 성장한 수준이라고 평가했다. 이어 최근 취임한 우츠랄 총리에게 축하 인사를 전하며, 한국에 대한 이해가 깊은 만큼 기대가 크다고 밝혔다.
김 총리는 우츠랄 총리를 "저의 벗"이라고 부르며 친근감을 드러내기도 했다. 그는 "지난해 말 한·몽골 희소금속협력센터가 개소했다"고 언급하며 "이 센터를 통해 다양한 연구와 협력이 이어지길 기대한다"고 말했다.
우츠랄 총리도 "희소금속협력센터 성공적으로 개소해 기쁘게 생각한다"고 화답했다.
오세성 한경닷컴 기자 sesung@hankyung.com
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GWEB은 Go 언어를 위한 문학적 프로그래밍(Literate Programming) 시스템입니다. 도널드 커누스(Donald Knuth)의 CWEB 구조를 긴밀하게 모델링하여 개발되었습니다.
개발자는 하나의 .w
소스 파일에 TeX 문서(설명)와 Go 코드를 병행하여 작성합니다. 이 파일은 기계와 사람을 위한 두 가지 결과물로 변환됩니다.
핵심 도구와 기능
GWEB 시스템은 크게 두 가지 핵심 명령어로 작동합니다.
- gtangle: 문서 설명을 제외하고 Go 코드 섹션만 모아 컴파일 가능한 .go 파일을 생성합니다. 출력 시 자동으로 gofmt 스타일로 포맷팅됩니다.
- gweave: 사람이 읽기 좋은 아름다운 조판 문서(.tex ➡️ PDF)를 생성합니다. 예약어는 굵게, 식별자는 이탤릭으로 표현되며 교차 참조 인덱스가 자동 생성됩니다.
주요 특징 및 장점
- 직관적인 포맷:
//line
지시어를 기본으로 지원하여 컴파일 에러나 패닉 발생 시.go
파일이 아닌 원본.w
파일의 줄 위치를 정확히 안내합니다. - Self-Hosting 시스템: GWEB 자체도 문학적 프로그래밍 방식으로 개발되었습니다.
lit/
폴더 안의.w
파일들이 GWEB의 실제 소스 원본입니다. - 에디터 지원: VS Code, Vim, Emacs 사용자를 위한 구문 강조(Syntax Highlighting) 설정 기능을 함께 제공합니다.
GWEB을 사용하면 복잡한 Go 프로젝트의 설계 의도와 알고리즘을 한 편의 책을 쓰듯 우아하게 기록하고 관리할 수 있습니다.
Q4_K_XL을 돌리고 있음. 약 6tk/sec를 내려면 RAM 512GB와 RTX 3090 2장, llama.cpp -cmoe면 충분함
지금은 구린 DDR4 2400MHz라서 그렇고, 3200MHz면 9tk/sec 정도까지 올라갈 듯함. CPU도 32코어 EPYC라 괜찮은 수준인데, 더 좋은 64코어면 11tk/sec까지 갈 수 있어 보임
하드웨어 가격이 미치기 전에 예산형으로 맞췄고 매일 후회하지만, 그래도 이 모델을 집에서 돌릴 수 있다는 건 훌륭함. 계획 세우기나 필요한 맥락을 다 모은 뒤 원샷 프롬프트에 좋음
전체 하드웨어 비용은 조립 당시 2,400달러였고, 발품을 팔면 이런 모델을 집에서도 돌릴 방법이 있음. 왜 그러냐거나 클라우드 API 쓰면 얼마나 아끼냐는 질문을 자주 받지만, Fable 사태가 독립적으로 운영하는 것의 가치를 보여줬다고 봄
unsloth 팀 고맙고, Q4_K_XL은 탄탄함. 양자화 모델을 받을 거라면 들어가기만 한다면 K_XL 변형을 받는 게 좋음
이런 홈브루 실험으로 가능 범위를 밀어붙이는 사람들에게 박수를 보냄. 암호화폐처럼 AI도 장사꾼 소음에 묻혀 있지만, 회복탄력성을 키우는 이야기는 거의 없음
오픈소스 모델을 전동칫솔이나 Tamagotchi에 욱여넣으려는 연구자들도 마찬가지로 멋짐
그 부하를 계속 돌리면 최소 600W라 하루 약 14kWh가 됨. kWh당 0.2달러면 하루 2.80달러, 전기 운영비만 연 1,000달러쯤 듦
프라이버시나 직접 소유하는 만족감이 꼭 필요한 게 아니라면, 하이퍼스케일러에 돈 내는 편이 더 싸고 편하고 초당 토큰도 훨씬 빠름
그래도 방향성은 마음에 들고, 2년 뒤에는 어떤 자가 호스팅 하드웨어가 나올지 기대됨
거의 같은 구성을 갖고 있음. RTX 3090 2장, 조금 더 빠른 DDR4 512GB, 64코어 EPYC 구성임 [0]
꽤 즐겁게 쓰고 있고 이 모델도 빨리 돌려보고 싶음
로컬 모델 실행 말고도 이 장비를 주 원격 개발 플랫폼으로 사용함. 모든 Claude Code 세션을 이제 거기서 tmux로 돌리고 있음
계속 뜨거운 노트북을 만지지 않아도 돼서 손가락이 행복함. Claude Code가 배터리를 엄청 먹는다는 점도 있음
[0] https://medium.com/@rathko/i-built-an-epyc-64-core-512gb-ram...
“돌리는 데 필요한 건 이 정도”라는 표현은 2,400달러에 샀다면 맞을 수 있지만, 지금 총가격은 1만 달러에 훨씬 가까움
RAM만 거의 5,000달러, GPU가 각각 2,000달러쯤이라 현재 기준으론 꽤 비싼 하드웨어임
내가 이해하기로는 이 모델에 대한 llama.cpp 구현은 아직 DSA 희소 어텐션 지원이 빠져 있어서 꽤 미완성임
그래서 학습 때 쓰지 않은 다른 메커니즘으로 모델을 돌리게 되고, 품질과 성능이 낮아진다는 결과도 있었음
어쨌든 GLM 5.2는 여러 면에서 DeepSeek V4 계열만큼 흥미롭지는 않다고 봄. DeepSeek V4는 더 진보한 어텐션 메커니즘을 써서 특히 긴 문맥에서 KV 캐시 메모리를 많이 아낄 수 있음
그 결과 소비자용 플랫폼에서도 넓은 배치 처리가 가능해짐. GLM에는 그게 없고, 기저 성능 구조 면에서는 Kimi 2.6과 대체로 비슷하게 느껴짐. 둘 다 일반 하드웨어에서 풀 품질로 합리적으로 돌리기엔 조금 너무 무거움
50만 달러는 엄청난 과대평가임. FP8이나 BF16에서 대규모 동시성을 노린다면 그럴 수는 있음
NVFP4로 적당한 속도, 대략 120 tok/s와 동시성은 현재 가격 기준 8만~9만 달러 선에서도 가능하고, 더 낮을 수도 있음
그 돈이면 RTX 6000 PRO Blackwell 6장, 괜찮은 CPU와 메인보드, 전원공급장치를 살 수 있음. VRAM은 576GB임
디코드 40 tok/s, 프리필 약 1200 tok/s로 괜찮다면 5만 달러 아래로도 가능함
2비트로는 좋은 결과가 나오기 어려움. 코딩에 이상적인 범위는 적어도 Q8임
이번 붐이 90년대 같은 컴퓨팅 하드웨어 발전을 다시 촉발하길 바라고 있음
지난 20년 동안 하드웨어가 상대적으로 정체된 이유 중 하나는 기업들이 하드웨어 교체를 정당화할 사용처가 부족했기 때문이라고 느낌
지난 15년 동안 돈과 에너지의 대부분은 모바일로 갔음
저렴한 로컬 추론이 서버, 데스크톱, 노트북 제조사들이 다시 움직이는 데 필요한 수익원이 될 수도 있음
RAM은 있지만 VRAM이 없음. 24GB RAM의 3090으로 어떤 속도나 tok/s를 기대할 수 있을까?
24GB RAM이 있는 GPU를 하나 사볼까 조금 끌림
재미삼아 Gemini에 물어봤더니, 양자화하지 않은 상태에서 괜찮은 처리량을 내려면 50만 달러라고 답했음
“들어간다”는 말은 RAM 256GB에 들어간다는 뜻이지만, 심하게 양자화된 상태이고 여전히 매우 느리게 돌 것임
헤드라인 숫자는 토큰 생성 속도가 아니라 프롬프트 처리 속도임
10 tok/s가 나오고 API가 20~30 tok/s라면 겉보기엔 그렇게 나빠 보이지 않지만, Mac Studio나 전체를 GPU에 올리지 않는 장비는 순수 GPU 구성보다 프롬프트 처리가 20~50배 느림
이게 결국 GPU에 5만 달러를 쓰지 않으면 실제로는 못 쓰게 만드는 부분임. 게다가 여전히 심하게 양자화된 모델을 쓰게 됨
Nvidia의 Spark 같은 장비는 통합 RAM 128GB가 있음
이런 장비용 이중 포트 버전도 있음: https://www.nvidia.com/content/dam/en-zz/Solutions/networkin...
즉 2 x 100GB/s 포트이고, 어쩌면 2 x 200GB/s일 수도 있음. 직접 손에 넣어보면 더 알게 될 듯함
이런 장비들은 클러스터링도 가능함. 2대나 3대는, IP 서브넷 2개를 쓰면 꽤 명확함. 4대 이상은 네트워크 지연 시간이 얼마나 영향을 주는지에 따라 스위치가 필요할 수도 있음
Apple은 RAM을 많이 넣은 M 시리즈를 잊어버린 것 같음. Apple 매장에서 통합 RAM 96GB 넘는 구성을 못 찾겠고, 그마저도 신장 하나값임
여러 방향에서 동시에 밀어붙이고 있음: GB10을 쓰는 새 AI 데스크톱은 비교적 저렴하고 클러스터링으로 VRAM 1TB를 구성할 수 있음
Nvidia, AMD, Intel, Cerebras 등이 새 하드웨어를 밀고 있고, GLM 5.2 같은 오픈소스 모델은 말도 안 되게 좋아지고 있음
DeepSeek V4 Flash 같은 플래시 모델도 매우 좋아지고 있고, 양자화도 발전 중임
어려운 일에는 큰 모델, 잡일에는 작은 모델처럼 서로 다른 모델을 쓸 수 있는 하네스도 가능해지고 있음
그래서 API에서 벗어나고 싶은 사람들은 곧 합리적인 가격의 AI 데스크톱 클러스터를 집에서 호스팅하면서 Opus급 성능을 쓸 수 있기를 기대함
여기서 “비교적”이라는 말이 꽤 많은 일을 하고 있음. GB10 한 대가 약 4,000달러라면 1TB 클러스터는 36,000달러임
동급 H200과 비교하면 싸지만, OpenAI나 Anthropic RSU로 자금이 뒷받침되지 않는 홈랩에는 여전히 손이 안 닿음
코딩까지 포함해 충분히 좋은 모델을 로컬에서 돌릴 수 있는 수준으로 격차가 줄어드는 느낌이고, 몇몇 회사는 좀 불안해할 것 같음. 내가 틀린 걸까?
지금 RAM/GPU 부족이 아니었다면 그 회사들은 지금보다 더 불안했을 것임
하지만 현재로서는 이 모델을 효과적으로 돌릴 장비를 감당할 수 있는 사람이 매우 적음. 앞으로 몇 년은 크게 바뀌지 않을 듯함
Z.ai가 코딩 특화 GLM-5.2 Flash 같은 버전을 약 80B 매개변수 규모로 내놓는다면 미국 최전선 연구소들이 더 걱정할 것임
전반적으로 중국 AI 회사들은 더 적은 자원, 때로는 훨씬 적은 자원으로 같은 일을 하는 방법을 보여주고 있고, 이 흐름이 계속되면 최전선 연구소들을 불안하게 만들 것임
다만 중국 AI 회사들도 현재 주력 모델보다 훨씬 작으면서도 강력한 모델을 공개하지 않음으로써 자기 해자를 지키려 할 것임
Alibaba Qwen은 지금 그런 위치에 온 듯함. 최근에는 꽤 조용해졌고, 최신 395B 모델은 대부분의 사람이 집에서 돌리기엔 너무 큼. 이번에는 더 작은 모델을 낼 것 같은 낌새도 없음
그렇지 않다고 봄. 회사가 자체 개발용으로 이런 모델을 호스팅하고 돌리기로 결정하는 건 쉽게 상상할 수 있음
개발팀이 10명쯤이면 LLM 서버에 5만 달러를 한 번 투자하는 선택이 꽤 매력적일 수 있음
무제한 토큰, 괜찮은 성능, 업그레이드 선택지, 제품 통합 가능성이 있음
일반적으로 LLM을 제품에 넣으려는 회사라면 로컬 LLM 방식이 더더욱 매력적일 것 같음. 다소 멍청한 모델도 사람들이 제품에 통합하는 많은 용도에는 충분히 좋음
위협이 되려면 꼭 로컬에서 돌릴 필요도 없음. 많은 회사가 이런 모델을 호스팅해주는 제3자 업체에 비용을 내는 방식을 보고 있고, 가격은 최전선 연구소의 몇 분의 일 수준임
RAM 요구량은 아직 꽤 고통스러움
로컬에서 돌리는 건 경제적이지 않음. 프라이버시에는 훌륭하고 재미있는 취미이긴 함
하지만 선택지는 엄청 느린 CPU 빌드와 RAM 1만 달러, GPU 9만 달러어치, 아니면 품질 비교가 어려운 심한 양자화 모델 중 하나임
재미로 하나 만들 수는 있겠지만, 그것만으로 경제성이 바뀌지는 않음. 그래도 가능하다는 사실은 흥미로움
OpenAI와 Anthropic은 GLM 5.2의 출시 시점을 싫어할 것 같음
마법 같은 해자가 아니라 단지 선두 출발 이점이 있었다는 걸 꽤 보여줌
RAM 192GB Mac Studio를 쓸 수 있는데, 명시된 최소 RAM보다 낮음
특히 MoE니까 빠른 디스크로 스와핑해서 어떻게든 작동하게 만들 수 있을까?
그렇게 많이 스와핑을 걸면 NVMe SSD의 총 기록 수명(TBW)을 소모해서 수명을 크게 줄이는 좋은 방법처럼 보임
성능도 0.1 tok/s 수준으로 처참할 것임
unsloth가 수백만 명이 로컬 AI를 시작하도록 도운 작업은 매우 존중하지만, 이 글은 약간 다운로드 미끼처럼 보임
너무 많은 레이어를 CPU로 오프로딩하면 전혀 잘 안 됨. 여러 번 해봤고, 결국 무거운 Hugging Face 캐시 폴더들에 rm -rf를 해야 했음
GLM 5.2의 1비트나 2비트 양자화를 대부분 VRAM 밖에서 돌리는 게, VRAM에 완전히 올라간 Qwen3.6-27B Q8_0보다 유용성에서 나을지도 의심스러움
글에서 뭐라고 하든 RAM 256GB 장비에서 이걸 돌리려는 사람은 좋은 시간을 보내기 어려울 것 같음
훨씬 현실적인 최소선은 512GB임
운 좋게도 가격이 오르기 전에 싸게 산 RAM 512GB 듀얼 Xeon 워크스테이션 2대가 홈오피스에 있어서 이것저것 실험해볼 수 있음
작업이 여러 worktree로 흩어질 때 — 동시에 굴리는 기능 브랜치 스택이든, 병렬로 돌리는 코딩 에이전트 몇 개든 — worktree마다 자기 커밋 그래프, 안 커밋한 diff, CI 도는 열린 PR을 따로 갖게 됩니다. 이걸 다 따라가려면 보통 git, gh, 브라우저 탭을 계속 오가야 합니다.
gh-orbit은 이걸 터미널 한 곳에 모으는 gh CLI 익스텐션입니다.
- worktree 대시보드가 브랜치별 PR·CI 상태를 한눈에 보여줍니다 (어느 worktree의 CI가 빨간지 바로 보임)
- → 로 임의 커밋의 전체 diff를 syntax-highlight된 오버레이로 열고, 훅 단위로 스테이징
- m 으로 PR을 터미널에서 바로 머지 (squash/merge/rebase 선택)
- git·CI·머지 루프는 터미널에서 끝나고, PR 리뷰(코멘트·승인)만 브라우저로 한 번 점프
lazygit·tig·gitui(워킹 트리 하나의 git)와 gh-dash(여러 저장소의 PR·이슈) 사이의 빈칸을 메웁니다. 한쪽은 PR·CI를 모르고, 다른 쪽은 로컬 worktree·diff를 모르는데, gh-orbit은 그 둘을 한 화면에 묶습니다.
설치:
gh extension install jeonbyeongmin/gh-orbit
gh orbit
git 저장소 안에서 실행하면 됩니다. PR·CI 기능은 gh auth login + GitHub 리모트가 필요하고, 없으면 해당 열만 조용히 빠집니다(에러 없음). macOS·Linux·Windows. MIT 라이선스. Go + Bubble Tea로 만들었습니다.
캐나다는 우라늄 매장량이 크고, 안전성과 평판이 좋은 CANDU 설계가 있으며, Darlington 같은 원전 건설·개보수 경험도 있어서 꽤 타당해 보임
온타리오도 지난 10년간 태양광·풍력을 많이 늘린 만큼 이를 받쳐줄 기저전원이 더 필요하고, Saskatchewan도 예전에는 없던 산업용 원전 수요가 생겼을 수 있음
정부가 검증된 원자로 설계를 써서 규제를 정리할 수 있다면 그 기간 안에 일부는 지을 수 있을 듯함
15기는 야심차 보이지만, 연방 차원에서 돈을 쓴다면 꽤 좋은 투자처임
미국처럼 매번 고유한 눈송이 프로젝트로 만들지 않고 최대한 표준화된 반복 건설로 밀어붙이면 일정과 비용 모두 어느 정도 맞출 수 있을 것 같음
15개의 개별 프로젝트로 다루면 확실히 매우 야심찬 계획이 됨
온타리오가 마지막으로 원전 건설을 시도했을 때 전력회사가 파산했고, 결국 대중이 엄청난 좌초 부채를 떠안았다는 점은 빠져 있음
더 이상 CANDU를 추가로 지을 계획은 없어 보이고, 원심분리기 덕분에 우라늄 농축이 대부분 국가에서 더 경제적이 되면서 여러 면에서 세상이 바뀌었음. 미국과 이란은 예외처럼 보이지만
흥미로운 건 Darlington에 BWRX-300 첫 모듈을 설치했다는 점임. BWRX가 수십 년간 말만 나오는 또 하나의 소형 모듈 원자로가 될까 걱정했는데, 실제로 진행되는 듯함: https://www.autonocion.com/us/canada-tonne-grid-nuclear-reac...
기저전원을 좇는 건 어리석은 게임. 필요한 전력과 생산되는 전력은 언제나 어긋나기 마련이라, 남는 전력을 수요가 많은 시간대로 옮길 저장장치가 필요함
어떤 형태의 저장장치든 기저전원과 첨두부하 발전소 필요를 줄여줌. 4~6시간 저장이면 낮의 태양광 잉여를 저녁 수요에 쓸 수 있고, 밤의 기저전원 잉여로 배터리를 채워 아침 수요를 버틸 수 있음
배터리 용량을 8~12시간으로 늘리면 원전·가스 같은 비싼 전원 필요가 더 줄어듦
재생에너지가 늘면 기저전원이 더 필요하다는 얘기는 처음 봄
첫 원자로는 언제 가동되나? 계획을 보면 2035년까지 대형 원자로 2기 착공, 2040년까지 5기 추가 계획 또는 개발, 2035년까지 온타리오 밖에서 최소 1기 착공이라고 되어 있음
이건 진지한 일정으로 보기 어렵고, 착공 시점이 너무 멀다
날짜를 보니 기대가 확 식음
서방 선진국 중 캐나다는 경제성에 얼추 가까운 원전을 지을 기술을 가진 마지막 희망에 가깝다고 봄
미국과 프랑스는 지난 20년 동안 완전히 망쳤고, 건설 역량 게임에서 빠졌음. 영국은 자체 건설을 포기하고 비싸고 비합리적인 프랑스 원자로에 외주를 줬고, 더 싼 배터리+해상풍력이 있는데도 그렇게 비싼 전력을 정당화하려면 엄청난 부패가 있어야 할 것 같음
핀란드는 프랑스에 원자로를 짓게 하면서 고정가 계약을 잘 맺었고, 공사비 초과로 프랑스 회사가 파산해 Olkiluoto 이후 국가안보 명목으로 국유화될 정도였음
남는 건 유명한 CANDU 원자로와 할 수 있다는 태도의 캐나다인데, 착공 전 9년 계획이라니. 실제로 필요한 시간일 수도 있고 5년 안에 건설할 기회가 생길 수도 있지만, 아주 의심스러움
캐나다는 서방 원전 사기들이 빠진 함정에 빠지면 안 됨. 5년 건설? 스스로 속이지 말아야 함. 중국조차 그런 터무니없는 일정은 깨는데, 대형 건설 프로젝트에서는 캐나다가 중국은 아님. Vancouver에서 건물 짓기가 얼마나 어려운지만 봐도 그렇다
CANDU는 다른 대부분의 원자로와 달리 농축 우라늄이 필요 없고, 서방 동맹국들이 농축 우라늄의 핵심 공급국 중 하나인 러시아에서 멀어지고 있다는 점도 있음
캐나다가 CANDU에 더 의존하더라도 국내 농축을 추진할 근거는 충분함. 신뢰할 수 있고 윤리적인 공급자를 찾는 잠재 고객이 많고, 캐나다는 원광과 정치적 안정성, 능력이 있으면서도 무기화하지 않아 온 오랜 기록을 갖고 있음
Commonwealth Realm 국가들이 자원을 모아 표준 원자로 설계와 전문성을 만들지 않았다는 게 늘 이상했음
캐나다와 호주는 우라늄이 많으니 명백한 전략적 선택처럼 보이는데, 영국은 대신 중국을 찾았음
인용문들이 서로 모순됨. NRCan 같은 곳에서 진짜 계획이 나올 때까지 기다려야 함
“2040년까지 최대 10기 건설”은 “2035년까지 대형 원자로 2기 착공, 2040년까지 5기 추가 계획 또는 개발, 2035년까지 온타리오 밖 최소 1기 착공”과 잘 맞지 않음
“계획 또는 개발”이라는 또는이 너무 큼. BART가 온라인 개념 설명까지 합쳐 1500개 노선을 완성했다고 하는 식처럼 들림
미국은 민간 원자력단을 만들어야 함. 여러 원전 교육센터의 훈련을 확대하고 원자력 학교 학생 수를 두 배로 늘린 뒤, 실습은 현재의 해군 원자로 훈련과 첫 육상 원자로 부지의 육상 훈련으로 나누면 됨
급여는 미 해군 원전 운전원과 같게 주면 됨. Space Force가 Air Force Space Command에서 출발했던 것처럼 핵해군을 기반으로 전체를 부트스트랩하되, 이름만 바꾸지 말고 두 조직으로 분기해야 함
단일 발전소 설계를 골라 장비를 표준화하고 전국에 지으면 됨. 해군 원자로는 비싸니 이 조직은 육상 설계로 훈련시키면 됨
그러면 미국에도 원자력이 남음. 다만 실제로 하지는 않을 것 같음
캐나다는 잘하고 있음
Alberta Oil Sands에 원자로를 두면 원유 생산 과정에서 나오는 CO2 상당량을 줄일 수 있음
하지만 태우는 부분에는 도움이 안 됨. 수요가 사라진 뒤 남을 좌초 인프라 문제도 해결하지 못함
- 정보를 더 많이 모을수록 의미 있는 신호 보다 무의미한 노이즈 의 비중이 커져 오히려 상황 파악 능력이 떨어지는 노이즈 병목 현상
- 나심 탈레브의 저서 Antifragile을 근거로, 데이터는 대량으로 쌓일수록 독성을 띠며 관측 빈도가 높아질수록 노이즈/신호 비율이 급격히 상승
- 신호는 느리고 지속적인 반면 노이즈는 끊임없고 무작위적, 자주 관찰할수록 신호는 거의 변하지 않지만 노이즈만 대량으로 축적
- 관측 주기에 따른 신호/노이즈 비율 차이 — 연간 50:50, 일간 5:95, 시간당 0.5:99.5
- 핵심은 모든 것을 아는 것이 아니라 충분히 알고 곧바로 행동하는 것, 정보 수집의 도파민을 행동의 도파민으로 전환 필요
더 많은 정보가 답이 아닌 이유
- Derek Sivers 인용 "더 많은 정보가 답이라면 우리 모두 완벽한 복근을 가진 억만장자였을 것"
- 정보 수집에서 얻는 도파민은 위험한 약물
Nassim Taleb의 경고 — 데이터의 독성
- 2012년 저서 Antifragile에서 무엇이든 더 많은 정보를 모으려는 인간의 경향을 날카롭게 비판
- 연결성 덕분에 데이터는 풍부해졌으나, 깊이 몰입할수록 허위(spuriousness) 의 비중이 증가
- 데이터는 대량은 물론 적당량에서도 독성, 자주 들여다볼수록 가치 있는 신호보다 노이즈를 불균형하게 더 많이 획득
- 그 결과 노이즈 대 신호 비율(noise to signal ratio) 이 높아짐
신호와 노이즈의 구분
- 신호(Signal) 탐지하려는 의미 있고 관련성 있는 정보 또는 데이터
- 노이즈(Noise) 그 정보를 가리는 원치 않고 무작위적이거나 무관한 간섭
- 핵심 주장은 관측 빈도를 높일수록(데이터를 더 소비할수록) 노이즈의 상대적 비중이 극적으로 증가
- 신호는 지속적이고 천천히 움직이는 반면 노이즈는 끊임없고 무작위적, 더 자주 관찰해도 신호는 거의 움직이지 않고 노이즈만 더 많이 포착
관측 주기별 신호/노이즈 비율
- 연간 관측 신호 50% / 노이즈 50%
- 일간 관측 신호 5% / 노이즈 95%
- 시간당 관측 신호 0.5% / 노이즈 99.5%
노이즈 병목 (Noise Bottleneck)
- 데이터를 더 많이 얻을수록 무슨 일이 벌어지는지 덜 알게 됨
- 더 많이 안다고 생각하지만 실제로는 덜 알게 되는 상태
- 노이즈가 신호로 위장한 채 24시간 흘러드는 소셜미디어 시대에 특히 심각한 문제
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노이즈 병목의 사례
- 하루 10시간 뉴스를 보지만 세상에 대해 오히려 덜 이해하는 사람
- 투자 결정을 위해 50개 변수를 추적하지만 단순 인덱스 펀드보다 수익률이 낮은 사람
- 개인 생산성 시스템에서 800개 노드를 꼼꼼히 추적하지만 아무것도 끝내지 못하는 사람
두 가지 인접 적용
- 노이즈 병목은 데이터 소비나 정보 수집의 영역을 넘어 폭넓게 적용
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1. 창작자 적용 (Creator Application)
- 내가 공유하는 콘텐츠의 20%를 소비한 사람과 80%를 소비한 사람 중 누가 더 잘 알게 되는지 자문하는 신호 기준(signal bar) 점검 도구
- 가족, 회사, 커뮤니티의 리더 역시 아이디어 전달자이며, 따르는 이들이 더 많은 아이디어를 소비할수록 얻는지 잃는지 따져야 함
- 우리 모두는 어떤 형태로든 창작자
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2. 업무 적용 (Work Application)
- "지금의 50%만 일한다면 현재 대비 얼마를 벌까"라는 질문으로 집중(focus) 을 점검
- 대부분은 그 시간 동안 초생산적으로 일하며 효율을 발견하고 결과를 내는 소수의 일에 집중하게 됨
- 따라서 더 많이 일하지만 실제로는 덜 생산적인 노이즈 병목 상태일 수 있음
- 정말 중요한 소수의 일에 집중하고 가진 도구를 활용해 개선해야 함
결론 — 충분히 알고 행동하기
- 노이즈 병목은 누구나 빠지는 함정으로, 정보와 데이터는 늘지만 영향력은 줄어듦
- 목표는 모든 것을 아는 것이 아니라 충분히 알고(enough) 행동하는 것
- 더 많은 정보를 찾는 일을 멈추고 이미 가진 정보로 행동할 때 삶 전체가 바뀜
- 정보 수집이 아닌 행동에서 도파민을 얻어야 함
댓글과 토론
지난 4월, 런던에서 열린 AI × Design 세미나에 참석할 기회가 생겼다. 세미나의 주제는 현재 모든 디자이너가 고민하고 있는 ‘AI 시대, 디자이너는 어떻게 변화해야 할까?’였다. 최고의 트렌드 중심지로 꼽히는 쇼디치(Shoreditch)에서 열린 행사인 만큼, 다양한 도메인에서 활동하는 프로덕트 디자이너와 크리에이터는 물론 마케터, 소프트웨어 엔지니어 등 각 분야 전문가들이 참여했다. 참가자들은 함께 의견을 나누고 교류하며 시간을 보냈다.
세미나의 주요 패널은 디자이너이자 코치, 투자자인 앤디 버드(Andy Budd)와 디지털 프로덕트 에이전시 창업자 하디 시두(Hardy Sidhu), 그리고 글로벌 디자인 커뮤니티 디자인X 창립자 프릿 싱(Preet Singh)까지 세 명이었다. 이들은 AI와 디자인이 만나는 교차점에서 어떤 변화가 일어나고 있는지에 대해 전문가의 시선으로 이야기를 나눴다.
런던에서 들은 대화를 바탕으로, 지금 주목할 만한 AI × Design의 핵심 키워드 다섯 가지를 정리해 보았다.
많은 스타트업이 이제 특정 직무를 담당하는 직원을 채용하는 대신, 소규모 팀을 이끌 수 있는 제품 리더를 채용하는 방안을 고려하고 있습니다.
A lot of Startups are now thinking about not hiring for functions but for product leaders that can do these with smaller teams
가장 먼저 화두에 오른 주제는 직무의 변화였다. AI 기술이 디자인, 개발, 기획 업무의 장벽을 낮추면서 직무 간 경계가 빠르게 무너지고 있다는 것이다. 과거에는 프로덕트 매니저, 디자이너, 엔지니어가 각자 명확한 역할을 맡았지만, 이제는 개인이 AI와 협업해 다른 영역의 업무까지 일정 수준 수행할 수 있게 되면서 나타난 변화다. 바이브 코딩 열풍과 함께 비개발 직무에서도 직접 프로토타입을 개발하려는 시도가 늘어난 점 역시 이러한 변화에 힘을 보태고 있다.
이로 인해 기존에 유니콘으로 불리던 디발자나 개자니어(디자인을 할 수 있는 개발자, 개발을 할 수 있는 디자이너를 줄여서 일컫는 용어)를 넘어 한 사람이 디자인, 개발, 기획, 마케팅은 물론 회계, 운영, 영업까지 담당하는 진화가 일어나고 있다. AI 팀원과 함께 더 넓은 영역을 담당하는 새로운 형태의 유니콘이 나타나는 것이다. 그런 만큼 패널들은, 특히 스타트업 환경이라면 특정 직무만 수행하는 뾰족한 스페셜리스트보다 제품 전체를 구축하고 책임질 수 있는 ‘프로덕트 빌더’를 채용하려는 경향이 더욱 두드러지고 있다고 보았다.
물론 이는 전문성이 불필요하다는 의미는 아니었다. 오히려 “왜 이 제품을 만드는가?”, “사용자는 누구인가?”, “정말로 사용할 수 있는가?”와 같은 제품 디자인의 근본적인 원칙은 변하지 않는다. AI는 실행을 돕는 도구일 뿐이다. 전략적 사고와 비즈니스 가치를 연결하는 주체성, 즉 디자인 리더십은 앞으로도 인간이 담당해야 할 중요한 역할로 남을 것이라고 강조했다.
엔지니어링과 디자인 팀이 창의성을 발휘할 틈도 없이 너무 빠른 속도로 일을 처리해야 하는 상황을 보고 있습니다. 실제로 그들이 가장 빨리 지쳐버리는 거죠.
I'm just seeing engineering and design teams having to kind of just crowd things at such a rate that there's no opportunity for creativity and actually what's happening is they're getting burnt out really quickly
디자이너 개인에게 기술 발전은 마냥 반가운 소식은 아니다. 오히려 AI가 가져온 극도의 효율성이 디자이너에게는 독이 될 수 있다. 패널들은 AI의 등장으로 디자인 팀이 더 빠르게 결과물을 만들어야 한다는 압박을 받고 있으며, 이러한 환경이 디자이너의 번아웃으로 이어지고 있다고 지적했다.
또한 기술 발전 속도가 지나치게 빠르다 보니, AI 도구 활용 측면에서 상대적으로 뒤처졌다는 압박감을 느끼는 디자이너도 많아지고 있다는 점을 문제로 꼽았다.
특히, 프로덕트 디자이너는 지금까지 피그마(Figma)와 같은 단일 도구 환경에 주로 머물렀는데, 피그마는 최근에야 AI 기능을 따라잡기 시작했다. 그럼에도 실제 디자이너들에게 요구되는 AI 도구 활용 수준과 시장의 기대치는 지나치게 높게 형성돼 있다. 현실과 기대치 사이에 괴리가 생기는 것이다. 그 결과 많은 디자이너가 앞으로 3~4개월 안에 2~3년 치 기술 발전을 따라잡아야 한다는 압박을 꾸준히 받는 상황에 놓여 있다.
패널들은 이러한 현상을 두고 지금이야말로 ‘깊이 있는 디자인 프로세스에 더욱 집중해야 할 시기’라고 말했다. AI 시대 이전에는 디자인 과정에 존재하던 물리적 제약이 오히려 디자이너에게 충분히 생각할 시간을 제공했다. 하지만 AI의 등장으로 아이디어를 구상하는 속도와 제품을 배포하는 속도의 간격이 크게 줄어들면서, 디자이너는 깊이 있는 숙고 대신 끊임없이 결과물을 만들어내고 결정을 내려야 하는 무마찰(zero-friction) 환경에 직면하게 된다. 그와 함께 리서치로 최적의 아이디어를 선택하던 과거와 달리 더 많은 아이디어를 빠르게 시도하는 방식이 늘어나고 있다.
패널들은 이를 ‘스파게티 던지기’라고 비유하기도 했다. 체스 게임처럼 신중하게 접근하기보다 포커나 블랙잭처럼 빠르게 시도하고 결과를 확인하는 방식이 만연해지고 있다는 의미다. 이러한 상황일수록 빠른 속도와 높은 효율성에만 매몰되지 말고, 의도적으로 ‘긍정적 마찰’을 만들어 깊이 있는 디자인을 수행해야 한다는 것이 그들의 의견이었다.
사실 이러한 문제는 과거에도 존재했다. 다만 AI가 등장하면서 더욱 두드러졌을 뿐이다. 예를 들어 AI는 해피 패스(Happy path, 이상적인 사용자 시나리오)를 설계하는 데는 능숙하지만, 예외적이고 복잡한 상황까지 충분히 다루지는 못한다. 따라서 완성도 높은 프로덕트를 만들기 위해서는 엣지 케이스(Edge case, 시스템이나 설계를 한계까지 밀어붙였을 때 발생할 수 있는 예외 상황)를 반드시 고려해야 한다. 결국 AI와 협업하는 디자인 프로세스에서는 인간이 디테일과 복잡성을 세심하게 챙기는 방향으로 개입해야 한다.
지금 우리에게는 리더십을 발휘할 수 있는 기회가 있습니다. 이 기회를 통해 디자인 팀에서 AI가 어떻게 활용될지 정의할 수 있을 것입니다.
I think our role now I think we've got a short window of leadership. Now we have a short window which we can help define how AI works in our design teams.
ChatGPT가 출시된 지 얼마 지나, AI-UX 디자이너의 협업 방법에 대해 처음 글을 쓴 지도 어느덧 3년이 지났다. 하지만 패널들은 여전히 기업은 디자인 업무에 AI를 어떻게 통합할지 정의하는 초기 단계를 지나고 있으므로, 지금이야말로 디자이너가 목소리를 높일 수 있는 마지막 기회라고 이야기했다. 이는 소프트웨어 엔지니어나 기획자들이 이미 AI 도구를 업무 프로세스 전반에 깊이 활용하고 있는 것과 달리, 디자인 팀은 유독 ‘지켜보자’는 태도로 대응을 미루는 경우가 많다는 점을 고려한 의견이다. 이들은 이러한 상황이 지속될 경우 디자인 팀이 조직 내 영향력을 잃고, 단순한 ‘결과물 제작소’로 전락할 위험이 있다고 경고했다.
그렇다면 어떻게 해야 할까? 디자인 팀이 조직 안에서 다른 부서와 연결되는 일종의 API 역할을 할 수 있다. API(Application Programming Interface)는 서로 다른 소프트웨어가 원활하게 소통하고 데이터를 주고받을 수 있도록 돕는 중간 매개체를 의미한다. 이 개념을 조직에 적용하면, 디자인 팀은 개발과 기획 등 여러 부서가 원활하게 협업할 수 있도록 연결하는 가교 역할을 맡게 된다.
구체적으로는 변화하는 환경에 맞춰 팀의 툴 스택(tool stack)을 정의하고, 어떤 프로세스로 협업할지 설계하며, 새로운 가이드라인을 만들어 전반을 리드하는 역할이다. 그저 누군가 AI 전략을 가져오기를 기다리기 보다는 디자이너가 먼저 AI를 활용한 새로운 업무 방식을 제안하고 팀을 교육하는 등 변화를 주도해야 한다는 것이다. 패널들은 이러한 노력이야말로 디자이너가 조직 내 리더십을 지킬 방법이라고 강조했다.
지금 세상 디자인의 90%는 이케아 수준이라고 봅니다. 우리는 싸고 빠른 걸 원하죠. 결국 디자인과 대량 생산이 우선시될 겁니다. 사실, 아주 큰 회사에서 일한다면 그것만으로도 충분할 거예요.
(그러나) AI는 장인 정신의 부족함을 드러냈습니다. 어떤 것을 보면 이건 누가 만들었고, 이건 어떤 도구로 짜깁기한 건지 알 수 있어요. 창의성이 발휘된 부분을 알아볼 수 있게 됐죠. AI 때문에 진입 장벽이 다시 높아진 것 같아요.
I think we're in a world now where 90% of design is IKEA. We want it cheap. We want it fast. It will be designed and mass-produced. And actually, if you're working at a very, very large company, that's absolutely enough.
It's very AI has exposed the lack of craft as well. When I see something that I can tell this this was done by this this is all stitched together with some kind of tool. It's like I can see when there has been creativity applied and I think it's raised the barrier as well again.
디자인 시장이 앞으로 ‘효율 중심의 대량 생산 시장’과 ‘고부가가치의 장인 정신 시장’으로 극명하게 양극화될 것이라는 이야기도 오갔다. 역사를 돌이켜 보면, 디자인은 수공업에서 산업화로 넘어가는 과정을 거치며 대량 생산 체제로 변화해 왔다. 예를 들어 과거에는 카펫 한 장을 만드는 데 수개월이 걸리는 등 장인 정신이 중요했다면, 지금은 공장에서 비슷한 제품을 찍어내는 것이 일반적인 방식이 됐다. 패널들은 AI의 등장이 이러한 두 시장의 차이를 더욱 선명하게 만들 것이라고 전망했다.
효율 중심의 대량 생산 시장은 이케아(IKEA) 디자인에 비유된다. 그들은 곧 일반적인 서비스의 90%가 이미 구축된 디자인 시스템과 AI 자동화를 기반으로, 빠르고 저렴하게 생산되는 ‘이케아형 모델’로 발전할 것이라고 내다봤다. 이렇게 되면 주니어 디자이너가 담당하던 단순 작업은 AI로 대체될 가능성이 더욱 높아진다. 산업혁명 시기 직조기의 등장으로 수공업이 위축된 현상과도 닮아 있다. 이를 극복하려면 디자이너는 ‘직조기를 관리하는 사람’이 되어야 한다. 결국 AI를 이해하고, 에이전트를 관리하며, 업무를 지시하는 주체적인 의사결정자로 역할을 확장해야 한다는 의미다.
반면 AI가 디자인 대량 생산을 더욱 쉽게 만들수록 장인 정신에 가치를 두는 소비자도 더욱 뚜렷해질 것이라는 예측이 나왔다. 대부분 기업 서비스는 대량 생산만으로도 충분할 수 있지만, 때로는 AI가 만든 결과물이 어딘가 조악하다고 느껴질 수 있다. 이때는 인간의 섬세한 작업이 가진 가치가 더욱 부각된다. 이것이 바로 장인 정신 디자인 시장이 앞으로도 지속될 수 있는 기반이다. 또한, AI가 만든 결과물의 부족한 부분을 인간이 디테일하게 보완함으로써 전체적인 디자인 품질 기준을 더욱 높일 수 있다는 점도 강조됐다.
이러한 관점에서 패널들은 이케아 디자인과 장인 정신 디자인을 대립적으로 보기보다, 두 방식을 적절히 결합하는 접근이 필요하다고 보았다.
저는 디지털 기술이 인간의 개입이 거의 없는 '다크 개발', '다크 디자인' 방향으로 나아가고 있다고 생각합니다. 현재 플랫폼이 자동화에 필요한 만큼 충분히 발전하지 않았기 때문에 사람이 직접 개입하고 있지만, 수천, 수만 가지의 다변수 테스트는 사실상 설계자가 더 이상 최적의 솔루션을 고민할 필요가 없도록 만들어 줍니다.
I think that digital tech is moving towards dark development, dark design in the sense that there won't be any humans in the loop. They are doing this with humans at the moment because the platform isn't good enough to necessarily do it automatically. But those thousand thousands of multi-variant tests are effectively arguably doing a work design designers don't have to now think what is the right solution.
마지막으로 화면(UI) 중심의 디자인에서 경험 중심의 디자인으로 패러다임이 이동하고 있다는 점이 언급됐다. 미래의 디자인은 더 이상 사용자가 직접 보고 클릭하는 UI 중심이 아니라, 보이지 않는 곳에서 작동하는 경험 중심의 형태로 발전할 것이라는 의견이다. 패널들은 이를 ‘다크 디자인(Dark Design) 시대의 도래’라고 표현했다.
예를 들어 보이지 않는 곳에서 작동하는 넷플릭스(Netflix)의 추천 알고리즘이 개별 사용자의 경험을 형성하듯, 앞으로는 AI가 각 사용자에게 최적화된 인터페이스를 실시간으로 생성하는 시대가 올 수 있다는 것이다. 이처럼 인간 디자이너가 일일이 화면을 설계하지 않아도 시스템이 스스로 최적의 디자인을 ‘어둠 속에서’ 수행한다는 의미로 다크 디자인이라는 이름이 쓰인 것이다.
또한, AI가 생성하는 인터페이스는 반드시 시각적 사용자 인터페이스(VUI, Visual User Interface)일 필요도 없다. 사용자가 직접 웹사이트를 방문하지 않아도 AI 에이전트가 대신 정보를 찾고 구매를 대행하는 것이 가능해지고 있기 때문이다. 이에 따라 패널들은 검색 결과 클릭 감소 현상이 본격화될 것이며, 웹 디자인의 가치가 점차 낮아지는 이른바 ‘웹사이트의 종말’이 나타날 수 있다고 전망했다.
이렇게 되면 디자이너의 역할 역시 달라질 수밖에 없다. 앞으로 디자이너는 단순히 웹 화면을 그리는 사람이 아니라, 인간 사용자와 AI 에이전트 사이의 심리적 맥락과 신뢰를 설계하는 역할을 해야 한다. 다시 말해 디자인의 성과는 화면의 심미성보다, 에이전트와의 상호작용 아래 비즈니스 성장과 사용자 행동 변화를 얼마나 잘 이끌어냈는가로 평가될 가능성이 높다.
아울러 AI와의 상호작용이 늘어날수록 인간의 사회적 연결, 인간다운 가치, 그리고 각자의 고유한 특성으로부터의 단절이 더욱 뚜렷해질 수 있다는 점도 언급됐다. 그럴수록 깊은 공감 능력과 인간에 대한 이해가 더욱 중요한 역량이 될 것이다.
AI 시대로의 전환은 많은 사람에게 기회이자 혼란으로 다가온다. 디자이너에게도 마찬가지다. AI로 더 많은 일을 할 수 있다는 기대감과 함께, 끊임없이 변화에 적응하고 새로운 프로세스로 전환해야 한다는 피로감이 공존한다.
이러한 개인적·심리적 부담은 열등감이나 가면 증후군으로 이어질 수도 있다. 주변에서는 끊임없이 AI를 이야기하는데, 정작 나는 AI 기술을 충분히 이해하거나 활용하지 못하고 있다고 느끼며 하루빨리 따라잡아야 한다는 압박감은 누구나 한번쯤 느꼈을 것이다. 하지만 이런 두려움과 혼란을 부작용으로만 볼 필요는 없다. 오히려 앞으로 나아가기 위한 동력으로 활용해 볼 수도 있지 않을까? AI를 몰라서 두려운 만큼, 더 배우고 실천하는 계기로 삼는 것이다.
그런 맥락에서 이번 세미나는 디자이너가 앞으로 어디에 집중해야 하며, 어떤 방향으로 나아가야 하는지에 대한 가이드를 제시해줬다. 패널들은 AI 시대에는 경험이 풍부한 상위 계층이나 새로운 기술을 빠르게 익힌 계층은 살아남겠지만, 기존 경력에 안주하거나 새로운 기술 습득을 미룬 층은 위기를 맞을 수 있다고 경고했다. 그러므로 이번 글에서 소개한 다섯 가지 키워드는 지금 가장 필요한 방향성이자 실천 지침이 아닐까 싶다.
AI 시대에 나타나는 직무 변화와 워크플로우의 변화, 생존 전략, 그리고 디자인 시장의 미래까지 살펴 보니, 디자이너 역시 AI 리터러시와 적응력, 그리고 주체성을 키우는 방향으로 성장해야 한다는 메시지가 보인다. 런던에서 만난 다가올 AI 시대 디자이너의 핵심을 아래 그림으로 정리하며 글을 마친다.
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수학 때문에 개발을 망설이는 분들께 전하고 싶은 현실적인 이야기
개발 공부를 시작하려는 분들에게 자주 받는 질문이 있습니다.
“수학을 잘하지 못하는데 개발자가 될 수 있을까요?”
“문과 출신인데 프로그래밍을 배워도 괜찮을까요?”
“알고리즘 문제를 풀 때마다 막히는데, 계속 공부해도 될까요?”
저 역시 컴퓨터공학과를 다니면서 비슷한 고민을 했습니다. 이산수학, 자료구조, 알고리즘 수업을 들을 때마다 개발자는 원래 수학을 잘해야 하는 직업이 아닐까 생각했습니다. 복잡한 수식을 빠르게 이해하는 동기들을 보면 괜히 위축되기도 했습니다. 시험 문제가 잘 풀리지 않는 날에는 개발자로 일하는 미래가 조금 멀게 느껴지기도 했습니다.
그런데 한국과 일본에서 실제로 개발자로 일해보니, 학교에서 상상했던 개발자의 모습과 현장에서 필요한 능력은 조금 달랐습니다. 현업에서 제가 더 자주 마주친 것은 미적분 공식이 아니라 모호한 요구사항이었습니다. 선형대수보다 고객 문의를 더 많이 다뤘고, 복잡한 수식보다 예상하지 못한 오류의 원인을 찾는 데 더 많은 시간을 사용했습니다.
물론 수학은 중요합니다. 수학을 잘하면 문제를 구조적으로 바라보는 데 도움이 되고, 특정 개발 분야로 성장할 때도 분명한 강점이 됩니다. 다만 모든 개발자가 같은 수준의 수학을 필요로 하는 것은 아닙니다. 개발 분야와 담당 업무에 따라 필요한 수학의 깊이는 크게 달라집니다.
최근에는 인공지능(AI) 도구가 코드를 제안하는 수준을 넘어, 프로젝트를 분석하고 여러 파일을 수정하며 테스트까지 수행하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이제 개발자는 코드를 얼마나 빠르게 입력하는지뿐만 아니라, 무엇을 만들어야 하는지 정의하고 결과물을 판단할 수 있어야 합니다.
그렇다면 지금 시대에도 수학은 여전히 중요할까요? 수학이 부족하다고 느끼는 사람은 개발자를 포기해야 할까요? 이번 글에서는 과거에는 왜 수학이 중요했는지, 지금의 개발 환경은 어떻게 달라졌는지, 그리고 수학이 약한 개발자는 무엇부터 준비하면 좋을지 현실적인 관점에서 이야기해 보겠습니다.
프로그래밍의 본질은 문제를 해결하는 과정입니다. 복잡한 문제를 작은 단위로 나누고, 필요한 조건을 정리한 뒤, 컴퓨터가 이해할 수 있는 명령으로 바꾸는 일입니다. 이 과정은 수학 문제를 푸는 흐름과 닮아 있습니다.
쇼핑몰의 결제 금액을 계산하는 기능을 예로 들어보겠습니다. 상품 가격을 더하고, 쿠폰 할인 금액을 빼고, 배송비를 추가합니다. 특정 금액 이상을 구매하면 배송비를 무료로 처리할 수도 있습니다.
겉으로 보기에는 단순한 덧셈과 뺄셈입니다. 하지만 실제 서비스를 만들기 시작하면 고려해야 할 조건이 빠르게 늘어납니다.
실무에서는 복잡한 공식을 외우는 능력보다, 이런 예외 상황을 빠짐없이 찾아내는 능력이 중요합니다. 배열을 정렬하는 알고리즘도 비슷합니다. 데이터를 비교하고, 위치를 바꾸고, 다시 비교하는 과정이 반복됩니다. 지도에서 가장 빠른 길을 찾는 기능도 거리와 조건을 비교하는 문제입니다.
프로그래밍과 수학은 분명 연결되어 있습니다. 하지만 이 관계를 “수학 문제를 빨리 풀어야 코딩도 잘한다”라고 단순하게 해석하면 곤란합니다. 개발자에게 필요한 것은 수학적 재능만이 아닙니다. 복잡한 문제를 정리하고, 해결 가능한 단위로 나누며, 결과를 하나씩 검증하는 사고방식이 더 중요합니다.
과거의 프로그래밍은 지금보다 컴퓨터와 가까운 작업이 많았습니다. 오늘날에는 다양한 라이브러리와 프레임워크가 복잡한 처리를 대신해 줍니다. 하지만 저수준 프로그래밍 환경에서는 개발자가 메모리와 중앙처리장치(CPU)의 동작을 직접 이해해야 하는 경우가 많았습니다.
어셈블리 언어(Assembly Language)로 두 숫자를 더하는 간단한 예제를 살펴보겠습니다.
이 짧은 코드에서도 개발자는 값을 어느 레지스터에 불러올지, 어떤 값을 더할지, 결과를 어디에 저장할지 직접 지정해야 합니다. 저수준 개발에서는 이진법, 논리 연산, 메모리 주소, 자료형의 크기 같은 개념을 이해해야 했습니다. 작은 실수 하나가 예상하지 못한 오류로 이어질 수도 있었습니다.
그래픽스 분야에서는 벡터와 행렬이 중요했습니다. 게임 개발에서는 좌표와 물리 계산이 필요했고, 암호학에서는 수학적 원리를 이해해야 했습니다.
다만 한 가지는 구분해야 합니다. 과거의 개발자에게 필요했던 것이 모두 고급 수학은 아니었습니다. 컴퓨터 구조를 이해하는 능력, 논리적으로 사고하는 습관, 작은 차이를 놓치지 않는 집중력도 함께 중요했습니다. 그래서“과거에는 수학이 중요했고, 지금은 필요 없다”라고 단순하게 나누기는 어렵습니다. 개발 분야에 따라 필요한 능력이 달랐고, 지금도 마찬가지입니다.
지금의 개발 환경은 과거와 크게 달라졌습니다. 웹 개발만 보더라도 리액트(React), 뷰(Vue), 넥스트제이에스(Next.js), 스프링부트(Spring Boot)처럼 잘 만들어진 라이브러리와 프레임워크가 존재합니다. 개발자는 모든 기능을 처음부터 구현하지 않아도 됩니다. 인증, 데이터베이스 연결, 화면 상태 관리, 서버 통신, 배포 자동화처럼 복잡한 기능도 검증된 라이브러리와 서비스를 활용해 빠르게 구성할 수 있습니다.
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개발자는 입력값 검사, 비밀번호 암호화, 세션 관리, 이메일 인증, 오류 처리 같은 여러 요소를 고려해야 합니다. 지금은 프레임워크와 외부 서비스를 활용해 많은 부분을 효율적으로 구성할 수 있습니다. 그렇다고 개발자의 일이 단순해진 것은 아닙니다. 오히려 고민해야 할 대상이 달라졌습니다.
과거에는“어떻게 직접 구현할까?”를 먼저 고민했다면, 지금은 다음과 같은 질문을 더 자주 하게 됩니다.
직접 모든 것을 만드는 시대에서, 적절한 도구를 선택하고 조합하는 시대로 이동한 것입니다.
레고 블록에 비유해 보겠습니다. 과거의 개발자는 블록 자체를 직접 깎아야 했습니다. 지금의 개발자는 이미 만들어진 수많은 블록 중에서 적절한 것을 골라 안정적인 구조물을 완성해야 합니다. 블록을 직접 만들지 않는다고 해서 쉬운 것은 아닙니다. 잘못된 블록을 선택하거나 연결 방식을 이해하지 못하면, 완성된 구조물은 금방 무너질 수 있습니다.
“개발자에게 수학이 필요한가요?”라는 질문에 하나의 정답을 내리기 어려운 이유는 개발 분야가 매우 넓기 때문입니다.
웹 프론트엔드 개발자가 일반적인 화면을 구현할 때는 고급 미적분을 사용할 일이 많지 않습니다. 관리 시스템을 개발하는 백엔드 개발자도 매일 행렬 계산을 하지는 않습니다. 하지만 AI 모델을 설계하거나, 게임 엔진을 개발하거나, 암호화 알고리즘을 연구하는 개발자는 이야기가 달라집니다. 수학을 이해하지 못하면 문제의 원리 자체를 파악하기 어려울 수 있습니다.
이를 축구에 비유해 볼까요? 메시처럼 드리블, 패스, 골 결정력까지 다양한 능력을 높은 수준으로 갖춘 선수는 극히 드뭅니다. 하지만 모든 선수가 메시처럼 뛰어야만 팀에 기여할 수 있는 것은 아닙니다. 인자기는 뛰어난 위치 선정 능력으로 골을 만들어냈고, 솔샤르는 결정적인 순간에 기회를 놓치지 않는 집중력으로 팀에 기여했습니다. 각자 가진 강점은 달랐지만, 그 강점을 제대로 활용했기 때문에 오래 기억되는 선수가 될 수 있었습니다.
개발자도 마찬가지입니다. 모든 개발자가 복잡한 알고리즘을 직접 설계하거나, 고급 수학을 자유자재로 다룰 필요는 없습니다. 고객의 요구사항을 정확하게 이해하는 개발자도 필요하고, 장애 원인을 빠르게 찾아내는 개발자도 필요합니다.
팀원이 읽기 쉬운 코드를 작성하거나, 새로운 기술을 빠르게 익혀 프로젝트에 적용하는 능력도 충분히 중요한 강점입니다. 수학적 직관이 부족하다고 해서 미리 낙담할 필요는 없습니다. 자신의 강점을 발견하고, 부족한 부분은 조금씩 보완해 나가면 됩니다.
한국과 일본에서 웹 개발자로 일하면서, 복잡한 수식을 직접 사용할 일은 생각보다 많지 않았습니다. 대신 고객이 원하는 기능을 정확하게 이해해야 했습니다. 이미 작성된 코드를 읽고 오류의 원인을 찾아야 했고, 예상하지 못한 장애가 발생하면 로그를 분석해야 했습니다. 팀원에게 문제 상황을 설명하는 일도 중요했습니다.
특히 일본 개발 현장에서는 보고·연락·상담을 의미하는 호렌소(報連相)를 중요하게 생각했습니다. 문제가 발생했을 때 혼자 끌어안기보다, 현재 상황과 예상되는 위험을 정리해 공유해야 했습니다. 개발 실력이 뛰어나더라도 설명이 부족하면 팀 전체의 일정이 흔들릴 수 있습니다. 반대로 아직 경험이 많지 않은 개발자라도 문제를 빠르게 공유하고, 필요한 도움을 정확하게 요청하면 프로젝트에 큰 기여를 할 수 있습니다.
제가 현장에서 중요하다고 느낀 능력은 다음과 같습니다.
흥미로운 점은 이러한 능력도 넓은 의미에서는 수학적 사고와 연결된다는 것입니다. 복잡한 문제를 나누고, 가설을 세우고, 하나씩 검증하는 방식은 수학 문제를 푸는 과정과 닮았습니다. 다만 중요한 것은 빠른 암산이나 어려운 공식이 아닙니다. 문제를 끝까지 포기하지 않고, 구조적으로 바라보는 태도입니다.
챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude), 제미나이(Gemini)같은 생성형 AI 서비스가 등장한 이후, 개발 환경은 빠르게 바뀌었습니다. 최근에는 여기서 한 단계 더 나아가고 있습니다. 단순히 질문에 답하거나 코드 일부를 자동으로 완성해 주는 수준을 넘어, 프로젝트 구조를 파악하고 여러 파일을 수정하며, 테스트까지 수행하는 AI 에이전트가 등장하고 있습니다.
클로드 코드(Claude Code), 코덱스(Codex), 구글 안티그래비티(Google Antigravity), 커서(Cursor)같은 도구가 대표적인 사례입니다. 예전에는 개발자가 오류 메시지를 검색하고, 관련 파일을 직접 찾은 뒤, 하나씩 수정하고 테스트해야 했습니다. 이제는 AI 에이전트에게 요구사항을 전달하면 관련 코드를 분석하고, 수정 방향을 제안하며, 일부 작업은 직접 수행하기도 합니다.
개발자가 코드를 작성하는 방식 자체가 달라지고 있는 것입니다. 저 역시 개발 과정에서 AI 도구를 활용하고 있습니다. 이전에는 검색 결과를 여러 페이지에 걸쳐 확인해야 했던 문제도, AI를 활용하면 필요한 방향을 빠르게 좁힐 수 있습니다.
그렇다면 기본기를 공부할 필요도 줄어든 걸까요? 오히려 반대에 가깝다고 생각합니다. AI는 그럴듯한 코드를 빠르게 만들어줍니다. 하지만 결과가 항상 정확한 것은 아닙니다. 작은 기능에서는 잘 동작하던 코드가 실제 운영 환경에서는 느려질 수도 있고, 보안상 위험한 방식이 포함될 수도 있습니다.
AI가 작성한 코드가 왜 동작하는지 이해하지 못하면 수정하기 어렵습니다. 오류가 발생해도 어디부터 확인해야 할지 판단하기 어렵습니다. 내비게이션이 길을 알려준다고 해서 운전자가 교통 표지판을 몰라도 되는 것은 아닙니다. AI 시대의 개발도 비슷합니다.
도구가 좋아질수록 개발자는 더 빠르게 이동할 수 있습니다. 하지만 어디로 가야 하는지 판단하고, 위험한 길을 피하며, 결과에 책임지는 일은 여전히 개발자의 몫입니다.
수학에 자신이 없다고 해서 갑자기 미적분 교재부터 펼칠 필요는 없습니다. 먼저 자신이 일하고 싶은 분야에서 실제로 필요한 개념을 정리하는 것이 좋습니다. 웹 개발을 목표로 한다면, 고급 수학보다 프로그래밍의 기본 구조와 데이터 흐름을 먼저 이해하는 편이 효과적입니다.
조건문과 반복문은 프로그래밍의 가장 기본적인 도구입니다. 단순한 문법처럼 보이지만, 대부분의 비즈니스 로직은 이 조합에서 시작됩니다. 쇼핑몰의 쿠폰 적용, 회원 등급에 따른 혜택, 예약 가능 시간 확인 같은 기능도 결국 조건을 나누고 반복적으로 데이터를 확인하는 과정입니다.
모든 알고리즘 문제를 빠르게 풀 필요는 없습니다. 배열, 객체, 스택, 큐, 정렬, 탐색같은 기본 개념부터 익혀도 충분합니다. 중요한 것은 정답을 외우는 것이 아니라, 어떤 상황에서 어떤 구조를 선택하는지 이해하는 것입니다.
공부한 내용을 실제 기능으로 만들어보면 부족한 부분이 선명하게 보입니다. 회원가입, 게시판, 일정 관리처럼 작은 프로젝트라도 좋습니다. 데이터를 저장하고, 오류를 처리하고, 화면에 결과를 보여주는 흐름을 경험해 보는 것이 중요합니다.
데이터 분석이 필요해지면 통계를 공부하고, 그래픽스를 다루게 되면 벡터와 행렬을 공부하면 됩니다. 개발자의 공부는 한 번에 모든 것을 끝내는 시험이 아닙니다. 필요할 때 다시 돌아가 부족한 부분을 채우는 긴 과정입니다.
수학은 프로그래밍에서 분명 중요한 도구입니다. 수학을 잘하면 문제를 구조적으로 바라보는 데 도움이 되고, 알고리즘을 이해하거나 특정 분야로 성장할 때도 유리합니다. 하지만 수학을 잘하지 못한다고 해서 개발자가 될 수 없는 것은 아닙니다.
복잡한 알고리즘을 만드는 개발자도 필요하지만, 고객의 요구를 정확하게 이해하는 개발자도 필요합니다. 장애를 빠르게 분석하는 개발자도 필요하고, 팀원들이 읽기 쉬운 코드를 작성하는 개발자도 필요합니다. AI 시대에는 개발자의 역할이 더 빠르게 바뀔 수 있습니다. 하지만 문제를 해결하려는 태도와 꾸준히 배우는 습관은 쉽게 사라지지 않습니다.
혹시 수학이 부족하다는 이유로 개발을 망설이고 계신가요? 너무 겁먹지 않으셔도 괜찮습니다. 수학을 완벽하게 공부한 뒤에 개발을 시작해야 하는 것은 아닙니다. 먼저 작은 문제부터 해결해보고, 필요한 수학은 그 과정에서 하나씩 다시 배우면 됩니다.
완벽한 천재보다 꾸준히 성장하는 사람이 더 오래 개발할 수 있습니다. 저 역시 여전히 부족한 부분을 공부하고 있습니다. 그리고 아마 개발자로 일하는 동안, 이 공부는 계속될 것 같습니다.
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요즘 커뮤니티에 “루프 엔지니어링”이라는 말이 부쩍 돕니다. 에이전트가 일할 환경을 짜주는 하네스(harness) 엔지니어링을 지나, 이제는 에이전트를 아예 반복 작업 루프에 태워 알아서 돌게 하는 단계까지 왔다는 이야기인데요. 이 말을 보다 문득, 한 달쯤 전에 본 인터뷰 하나가 떠올랐습니다.
점심마다 유튜브를 보는 습관이 있는데, 거기서 클로드 코드(Claude Code)를 만든 보리스 체르니가 똑같은 이야기를 이미 하고 있었거든요.
“(제 작업 환경에는) 루프가 항상 여러 개 돌아가고 있습니다. 이쯤 되니 루프가 미래라는 생각이 들어요. 아직 실험 안 해보셨다면 정말 강력 추천합니다.”
보리스 체르니는 유행이 번지기 한 달도 더 전에 루프를 이미 일상으로 돌리고 있던 것인데요. 생각해보면 당연한 일입니다. 다가올 미래를 가장 먼저 살고 있는 사람들은 AI 모델을 만드는 회사의 직원들일 테니까요. 세계에서 제일 좋은 모델을 직접 만들고 누구보다 먼저 써보는 사람들이니, 이들이 지금 하는 말은 우리의 3~6개월 후 모습일 가능성이 높습니다. 그렇다면 이들은 지금 무엇을 보고 있을까요.
마침 이를 엿볼 기회가 있었습니다. 앞서 말한 영상이 이들을 인터뷰한 시리즈거든요. 세콰이어 캐피탈(Sequoia Capital)이 올해 4월 20일 개최한 행사 ‘AI Ascent 2026’에서 AI 업계 핵심 인물 세 명을 연달아 인터뷰했습니다. (유튜브에는 4월 말부터 5월 초에 걸쳐 영상이 올라왔고요.) 오픈AI 공동창업자이자 사장 그렉 브록먼, 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스, 그리고 앤트로픽에서 클로드 코드를 만든 보리스 체르니입니다.
직급도 역할도 회사도 다르지만, 며칠에 걸쳐 연달아 듣고 나니 이들 모두 비슷한 말을 하고 있다는 느낌이 들었습니다. 그래서 세 인터뷰에서 공통적으로 등장하는 ‘AI 거장’들의 메시지를 5가지로 정리해봤습니다.
글에서 이탤릭체로 처리한 모든 대화체는 인터뷰에서 인용한 글입니다. IT 업계에서 일하는 사람들을 위한 내용만 추리느라 빠진 내용이 많습니다. 한 번씩 방문해 보는 걸 추천드립니다.
셋이 한 목소리로 말한 첫 번째는 AI로 인해 “만드는 일”의 비용이 정말로 낮아졌다는 겁니다.
체르니는 클로드 코드를 만든 사람인데, 정작 코드를 한 줄도 직접 쓰지 않습니다.
“모델이 제 코드를 100% 씁니다. 보통 하루에 PR을 수십 개씩 내고요. 지난주엔 하루에 150개 정도 PR을 낸 날도 있었어요. 그게 기록이었죠. 어디까지 밀어붙일 수 있는지 보려고 한 거였습니다. 그러니까 저한테 코딩은 이제 이미 해결된 문제예요.”
하루 PR이 150개라고요. 바쁜 주에 PR 열 개 남짓 내는 입장에서는 숫자 단위가 다른 느낌입니다.
코딩에 한정된 변화도 아닙니다. 브록먼은 “프로토타입을 만드는 비용이 이제 쌉니다. 정말 싸요. 대시보드 하나 만들려면 예전엔 누군가 일주일은 걸렸는데, 이젠 그냥 바로 만들죠”라고 말합니다. 그 속도는 갈수록 빨라지고 있습니다. “지난 해(2025년) 12월 한 달만 봐도, 에이전트 코딩 도구가 코드의 20%를 쓰던 수준에서 80%를 쓰는 수준으로 갔다고 생각합니다. 이건 곁가지(side show)였던 것이 본업(main thing)이 된다는 뜻이에요.”
브록먼이 들려준 일화를 보면 이 변화가 더 실감 납니다. GPT-5부터 5.3까지도 제대로 된 가치를 얻지 못했던 오픈AI의 한 시스템 엔지니어가 있었답니다. 그런 그가 GPT-5.4가 나왔을 때 반쯤 장난삼아 자기가 곧 착수하려던 복잡한 시스템 최적화의 설계 문서를 모델에 넘기고 잠들었다고 합니다. 일어나면 팀에 넘겨 다음 한 주 동안 작업시킬 생각이었죠.
“그런데 일어나 보니 끝나 있었어요. 모델이 실제로 초기 스펙을 구현했고, 느리다는 걸 확인했고, 계측(instrumentation)을 추가했고, 실제로 코드를 돌렸고, 프로파일러로 어디가 느린지 찾아냈고, 최적화된 결과가 나올 때까지 여러 번 반복(iterate)했습니다.” 팀이 일주일 동안 할 일을 모델이 하룻밤 안에 끝내버린 겁니다.
실행이 이렇게 쉬워지면 무엇이 남을까요? “그럴수록 깨닫는 건, 인간의 주의력(human attention)이 엄청나게 희소한 자원이 될 거라는 겁니다. 무언가를 ‘하는 것’은 이제 쉬워요. ‘이게 좋은 일인가? 이게 내가 원한 건가? 내 가치, 내 욕구에 부합하는가?’. 그게 가장 중요한 단 하나의 병목이 될 겁니다.” 모델이 일은 잘 하니까요, 좋은 행동이었는지 판단하는 일은 고스란히 사람 몫으로 남은 거죠.
흥미로운 건, 세 사람 모두 모델이 좋아진다는 걸 전제로 깔고, 그 위에서 제품과 조직, 연구의 방향을 설계하고 있다는 점입니다. 브록먼은 그 근거로 스케일링 법칙을 듭니다. 왜 작동하는지 완전히 설명할 이론은 없지만 경험적으로 그렇다면서요. “모델에 컴퓨터를 더 부을수록 그에 비례해 더 유능해지고, 그게 계속 이어집니다. 벽이 없어요. 그게 아름다운 점이라고 생각합니다.”
체르니는 이 전제를 제품 전략에도 그대로 적용합니다. 클로드 코드는 처음부터 지금 모델이 아니라 다음 모델에 맞춰 만들어졌습니다. PMF(제품-시장 적합성)가 당분간 없을 걸 알면서도요. “저희는 PMF 이전 단계의 무언가를 만들고 있었고, 6개월 동안은 PMF가 없을 거라는 걸 알고 있었습니다. 다음 모델을 위해 만들고 있었으니까요. 그게 거의 내내 기본 발상이었어요.” 지금도 모델이 못 하는 일을 만나면 그의 답은 단순합니다. “보통 답은 그냥 ‘다음 모델을 기다려라’입니다.”
그래서 더욱, 업계에서 일하는 우리는 빠른 변화에 유연하게 올라타야 합니다. 사회자가 “2년 뒤에는?”이라고 묻자 체르니는 이렇게 답합니다. “2년이요? 그건 모르죠. 저희는 1주 단위로 계획합니다.” 다음 모델이 알아서 해결할 일과 내가 지금 풀어야 할 일을 구분하는 것. 제품 단위의 설계는 거기서 시작해야겠다 싶었습니다.
하지만, 그렇다고 아예 모든 걸 시장에 맡기고 마음대로 하라는 말은 아닙니다. 이러한 변화를 포용할 긴 시선은 가져야 한다고 봅니다. 실제로 허사비스는 2010년 딥마인드 창업 무렵의 예측이 아직 유효하다고 말합니다. “(현재는) 여전히 우리가 2010년에 예측했던 범위 안에 있습니다. 우리는 그게 20년짜리 미션이 될 거라고 봤거든요. 그리고 분야 전체로 보면 우리는 거의 정확히 그 궤도 위에 있다고 생각합니다.”
그럼 이처럼 앞서 가는 기업은 어떻게 격차를 만들까요? 청중이 체르니에게 이 질문을 던졌는데, 답이 의외였습니다. “저희가 앞서 있는 지점은 기술이 아니라고 생각합니다. 저희가 쓰는 기술은 여기 계신 모두에게 똑같이 제공되니까요. 근본적으로 저희는 플랫폼을 만들고 있고요.” 그들이 쓰는 모델이 따로 있는 게 아니라는 겁니다. 내부에서 쓰는 모델이나 밖에서 쓰는 모델이나 큰 차이가 없다는 거죠. 진짜 차이는 따로 있습니다. “진짜 더 큰 우위는 조직 구조와 조직 프로세스에 있다고 생각해요.”
그 프로세스가 어떤 모습인지는 앤트로픽 내부 환경으로 유추할 수 있습니다. “저희의 Claude들은 하루 종일 서로 대화해요. 제가 코딩하는 동안, 제 Claude들이 루프 안에서 코딩하면서, 역시 루프로 돌고 있는 다른 사람들의 Claude들과 Slack으로 소통하며 미지수를 풀어냅니다. 회사 어디에도 손으로 작성한 코드가 더는 없어요. SQL도 전부 모델이 씁니다. 모든 게 모델이 만든 거예요.” 처음 들었을 땐 과장 아닌가 싶었는데, 일하는 방식 전체를 모델 중심으로 재편한 조직이라고 받아들이니 어느 정도 이해가 갑니다.
그럼 오픈AI는 어떨까요? 브록먼은 이런 일하는 방식을 “미래를 미리 산다”고 표현하는데요. “다른 모두에게는 1년, 2년, 3년 뒤가 될 모습을 먼저 경험”하는 것이 조직 차원의 전략이라는 겁니다. 실제로 오픈AI는 재무, 영업, IT 같은 직무 영역(버티컬)마다 전담팀을 두고, 도메인 전문가와 함께 스킬을 만들어 잘 되면 외부 고객용으로 내보냅니다. 동시에 규율도 분명합니다. 머지되는 모든 코드에 사람이 책임지게 한다는 가이드라인을 세우는 거죠.
“결국 이 코드를 머지하는 게 좋은 일인가? 구조가 잘 잡혀 있나? 코드베이스를 더 유지보수하기 좋게 만드나? ‘그렇다’고 서명하는 사람이 반드시 있게 한다는 겁니다.” 맹목적으로 쓰자는 것도, 쓰지 말자는 것도 아닌 신중한 접근이죠. 그는 병목의 상당 부분이 이미 공유와 거버넌스 쪽으로 이동했다고도 말합니다. 누구나 만들 수 있게 되니, 그걸 어떻게 나누고 누가 접근하게 할지가 새 숙제가 된 겁니다.
체르니는 이 구조가 작은 팀에게는 오히려 기회라고 말합니다. “대기업은 비즈니스 프로세스를 바꿔야 하고, 일하는 방식을 바꿔야 하고, 전 직원을 재교육해서 기술을 쓰게 해야 하고, 그 과정에서 엄청난 내부 저항에 부딪힙니다. 그런데 작은 팀은 그런 문제가 없잖아요. 맨바닥에서 시작하면 처음부터 AI 네이티브로 만들 수 있습니다.”
조직 다음은 개인입니다. 체르니에 따르면 클로드 코드 팀은 이렇게 일합니다. “엔지니어링 매니저, 프로덕트 매니저, 디자이너, 데이터 사이언티스트, 재무 담당, 사용자 리서처 팀의 모든 사람이 코드를 써요. 각자 어딘가의 스페셜리스트이지만, 이제 모두가 코딩도 하는 거죠.” 그래서 그는 “앞으로 훨씬 많이 보게 될 것은 분야를 가로지르는(cross-disciplinary) 제너럴리스트”라고 내다봅니다. 엔지니어링을 잘하면서 디자인도 잘하는 사람, 프로덕트와 데이터 사이언스와 엔지니어링을 다 잘하는 사람이요.
코딩이 그렇게 흔한 기술이 될 수 있을까요? 체르니는 역사에서 닮은 사례를 가져옵니다. 1400년대 유럽의 인쇄술을 보자는 거죠. 인쇄술 이전 유럽에서는 인구의 약 10%만 글을 읽고 쓸 줄 알았고, 읽고 쓰는 것 자체가 직업이었습니다. 그런데 첫 인쇄기 이후 50년 동안 그 이전 1,000년보다 많은 문헌이 출판됐고, 책값은 100배쯤 떨어졌고, 수백 년에 걸쳐 문해율은 70%까지 올라갔죠. 지금도 전업 작가는 남아 있지만, “읽고 쓸 줄 안다”는 것 자체로는 더 이상 직업을 가질 수 없습니다. 소프트웨어 만들기도 같은 길을, 훨씬 빠르게 걷게 될 거라는 게 그의 전망입니다. “(앞으로는 코딩이) ‘문자 메시지 보낼 줄 안다’ 수준의 기술이 될 겁니다.”
그런데 흔해지는 것과 희소해지는 것은 다릅니다. 쉬워진 건 코딩이고, 어려워서 희소한 건 도메인이죠. “회계 소프트웨어를 만들기에 가장 적합한 사람은 엔지니어가 아니라 정말 뛰어난 회계사예요. 도메인을 정말 잘 아니까요. 이제는 코딩이 쉬운 부분이고, 도메인을 아는 게 어려운 부분입니다.”
브록먼도 거의 비슷한 말을 했습니다. “더 경쟁적으로 갈 수도 있어요. 모두가 이 놀라운 도구를 갖게 될 테니까요. 그래서 당신의 틈새(niche)는 무엇인지, 당신만의 고유한 각도(angle)는 무엇인지 알아내는 게 아마 가장 중요한 핵심이 될 겁니다.” 도구가 평등해질수록 차별화는 도구 바깥, 그러니까 나만 아는 것과 나만의 관점에서 나온다는 거죠.
당연하지만, 이런 혼란기에 빠르게 관점을 잡은 사람에게는 큰 보상이 따릅니다. 그는 1인 사업가라도 굉장한 비즈니스를 다룰 수 있게 될 거라며 이렇게 덧붙입니다. “에이전트 10만으로 이루어진 조직의 CEO가 되고 싶지 않은가요?”
마지막은 AGI입니다. 정의에 대한 의견 차이가 조금은 있지만, 인간이 할 수 있는 모든 일을 스스로 해내는 수준의 AI라고 볼 수 있겠죠.
AGI 도달 그 자체를 목표로 삼은 오픈AI답게, 브록먼은 “제 관점에서 우리가 어디쯤 와 있느냐로 보면, 80% 정도 왔다고 생각합니다”라고 답합니다. AGI가 뭔지는 사람마다 직관이 다르다는 전제 하에서요. 그래도 “적어도 소프트웨어 작성에서는 확실히 저보다 유능합니다”라고 합니다.
허사비스는 조금 더 길게 봅니다. “2030년이요. 저는 꽤 일관되게 말해왔습니다.”
한편 체르니는 AGI라는 말 대신 자기 일의 언어로 말합니다. “한 2년쯤 뒤면 모델이 코드를 전부 짜고, 에이전트를 띄우고, 환경을 구축하고 있을 거예요. (...) 이런 건 더 이상 우리가 엔지니어로서 내리는 결정만은 아닐 거라고 생각합니다.”
80%, 2030년, 2년. 숫자는 제각각인데, 누구도 “모른다”거나 “아주 멀었다”고 답하지 않습니다. 셋 중 가장 신중한 허사비스조차 이걸 순서의 문제로 이야기해요. “먼저 도구를 만드는 게 최선이라는 겁니다. 믿기 어려울 만큼 지능적이고 유용하며 정밀한 도구를 만들고, 그다음에 그다음 루비콘 강을 건너는 거죠. (...) 그것이 행위주체성(agency)을 갖는가? 의식이 있는가? 이런 질문들이요. (...) 저는 그걸 두 번째 단계로 하기를 권하고 싶습니다.”
처음의 직급 이야기로 돌아가 보겠습니다. 사장, CEO, 창시자. 직급은 다 다른데, 셋 다 지금도 직접 만드는 사람입니다. 브록먼은 OpenAI에서 '빌더 인 치프(builder-in-chief)'로 불리고, 실리콘밸리에서는 '엔지니어의 엔지니어'로 통하는 사람이죠. 허사비스는 열일곱 살에 시뮬레이션 게임 ‘테마파크(Theme Park)’를 만들어 1천만 장 넘게 팔았습니다. 이후 직접 차린 게임 회사에서 배운 가장 큰 교훈은 “시대를 50년 앞서는 게 아니라 5년 정도 앞서야 한다”는 것이었다고 말하죠. 체르니는 중학생 때 TI-83 계산기용 BASIC 가이드를 썼다고 하고요. 평생 뭔가를 만들어온 사람들이 AI 업계의 핵심을 맡고 있는 겁니다.
그런 그들에게 AI로 인한 거대한 변화가 올지 말지는 이미 논쟁거리가 아니었습니다. 브록먼은 사람들에게 “우선 ‘적극적으로 뛰어들라고(lean in)’ 말하겠습니다. 지금 도구들은 믿을 수 없을 만큼 유용해졌어요.”라고 말합니다. 남은 건 각자의 몫입니다. 지금은 희소해진 ‘사람의 깊은 주의력’을 어디에 쓸지, 어떤 도메인과 고유한 각도를 가져갈지도요.
인터뷰를 보며 정말 큰 영감을 얻었지만, 저도 아직 배우는 중이라 거창한 계획을 세우지는 못했습니다. 다만 일단 체르니가 강력 추천한 루프부터 하나 돌려보려고 합니다. 이번 주에 해야 할 반복 작업 중에 하나 골라서요. 여러분도 백로그에서 하나 꺼내 일단 AI에 맡겨 보시죠. 먼저 미래를 살아본 사람들의 말이 어디까지 맞는지, 각자의 자리에서 확인해볼 수 있을 겁니다.
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안녕하세요, 요즘 프로덕트 메이커입니다.
프로덕트 소식은 넘쳐나지만 대부분 이런 게 나왔대에서 끝납니다. 그래서 뭘 어떻게 하라고? 내 작업에 어떻게 써먹지? 거기까진 연결이 잘 안 되죠. 따라서 요즘 프로덕트 메이커는 바로 쓸 수 있는 것, 그 중에서도 주목해볼 만한 것을 엄선해서 매주 금요일에 전달드리려 합니다.
요즘 프로덕트 메이커는 매주 세 가지를 골라 전합니다:
클라우드에 올라간 모델을 불러 쓰는 대신, 코딩용 AI 모델을 자기 컴퓨터에 올려놓고 돌리는 사람들이 부쩍 늘었습니다. 얼마 전 Hacker News에 매일 코딩에 쓰던 Claude나 GPT를 로컬 모델로 갈아탄 사람 있냐는 질문이 올라왔는데, 1,200 포인트가 넘고 댓글은 500개가 넘게 달렸죠. 로컬 모델로 에이전트 코딩을 직접 시켜본 개발자 Alex Ewerlöf는 그 과정을 블로그에 꼼꼼히 정리해뒀습니다.
직접 돌리는 이유는 대개 비용, 보안, 그리고 모델이 언제 바뀔지 모른다는 불안입니다.
비용부터 보면, GitHub Copilot이 쓴 만큼 내는 과금으로 바뀌었고 클라우드 주력 모델 값도 만만치 않습니다. Ewerlöf도 자기가 쓰던 모델 값이 세 배 가까이 뛴 걸 계기로 꼽습니다. 로컬은 전기값과 한 번 장만한 장비 말고는 따로 나가는 돈이 없죠. 보안도 빼놓을 수 없습니다. 회사 코드를 외부 서버로 보내면 안 되는 환경이라면, 모델이 아무리 좋아도 클라우드는 선택지에서 빠지니까요. 로컬은 코드가 기기 밖으로 나가지 않습니다. 마지막은 통제권입니다. 지난주 Fable 5 사례처럼 잘 쓰던 모델이 갑자기 막히거나 조건이 바뀌는 걸 한 번 겪고 나면, 내 손에 모델 하나쯤 두고 싶어지죠.
크게 장비, 모델, 그리고 둘을 묶어주는 도구가 필요합니다.
세팅하다 보면 놓치기 쉬운 부분도 몇 개 있습니다. LM Studio는 한 번에 읽어 들이는 분량(컨텍스트 창)이 처음엔 4천 토큰으로 잡혀 있습니다. 이대로면 코드를 제대로 못 물리니까 15만 토큰쯤으로 직접 늘려놔야 합니다. 메모리가 빠듯할 땐 KV 캐시의 정밀도를 조금 낮추는 방법이 있는데, 이러면 VRAM을 28.75GB에서 22.45GB로 줄일 수 있어요. 생성 속도가 초당 10토큰 밑으로 떨어지면 실제로는 답답해서 쓰기 어려운 수준입니다.
많이들 쓰는 방식은 섞어 쓰기입니다. 방향을 잡고 계획하는 건 최신 클라우드 모델에 맡기고, 실제 구현은 로컬 모델에 시키는 식이죠. 로컬이 막히면 OpenRouter의 무료 모델로 잠깐 넘어가기도 하고요.
댓글에서 자주 나온 비유가 주니어와 시니어입니다. 로컬 모델은 하나하나 정확히 일러줘야 움직이는 주니어에 가깝고, Opus 같은 최신 모델은 아키텍처까지 알아서 고민하는 시니어에 가깝다는 거예요. 그래서 평가도 갈리죠. 4090이나 5090에 Qwen이나 Gemma를 올리면 간단한 작업은 충분하다는 사람도 있고, 한참 써보니 DeepSeek 같은 저렴한 클라우드 모델이 더 싸고 잘해서 로컬은 취미 수준이 한계라는 사람도 있었습니다.
참고로 Ewerlöf는 최근 DeepSeek V4 Pro로 갈아탔다고 적었는데, 성능이 Opus 4.8에 맞먹고 값은 훨씬 싸다는 수치는 모델을 만든 쪽 발표라 곧이곧대로 믿기보다 직접 확인해보는 게 좋습니다. 글에 나오는 속도나 절약 수치도 대부분 개인 환경에서 나온 후기라, 내 환경에서 직접 다시 재보는 게 좋습니다.
마지막으로 누구에게 맞는지 보면 이렇습니다.
Anthropic(앤트로픽)이 6월 16일 Agentic coding and persistent returns to expertise라는 연구 보고서를 냈습니다. 2025년 10월부터 2026년 4월까지 Claude Code 세션 약 40만 건, 사용자 약 23만 5천 명을 개인을 식별하지 않는 방식으로 분석한 자료입니다. 보고서의 핵심만 이야기하자면, 에이전트에게 코딩을 시킬 때 결과를 가르는 건 코딩 실력이 아니라 자기 분야를 얼마나 잘 아느냐였습니다.
세션 기록을 모델(Claude Sonnet 4.6)이 읽어 분류하는 방식입니다. 두 가지는 미리 알아두면 좋은데요. 하나는 앤트로픽이 자사 도구인 Claude Code의 사용 데이터를 직접 분석했다는 점이고, 다른 하나는 여기서 말하는 성공이 실제 현장 결과가 아니라 기록에 남은 신호, 그러니까 커밋이나 통과한 테스트, 사용자의 확인 같은 걸로 판정됐다는 점입니다. 그래서 큰 흐름을 읽는 자료 정도로 참고하면 될 것 같습니다.
가장 먼저 눈에 띄는 건 사람과 AI가 일을 나눠 갖는 방식입니다. 사람이 무엇을 할지(계획)의 약 70%를 정하고, Claude가 어떻게 할지(실행)의 약 80%를 맡습니다. 사람은 방향을 잡고, 에이전트는 그걸 구현하는 셈이죠. 전문성이 높을수록 한 번 지시에 Claude가 더 많은 일을 합니다. 초보 세션은 프롬프트 하나에 행동 5개, 단어 600개 정도를 끌어내는데, 전문가 세션은 행동 12개에 단어 3,200개를 끌어냅니다.
여기서 전문성은 직함이 아니라 그 작업 하나에 한정된 이야기입니다. 시니어 엔지니어라도 처음 만지는 Rust 앞에서는 초보고, Python을 한 번도 안 써본 회계사라도 어떤 정산 규칙을 넣어야 하는지 정확히 알고 마감 때 빠진 부분을 짚어내면 그 작업에서는 전문가입니다.
그래서 코딩 배경 자체는 생각보다 덜 중요했습니다. 코드를 만든 세션에서 거의 모든 직군이 소프트웨어 엔지니어와 7%포인트 안쪽으로 성공했고, 관리직은 오히려 살짝 높기도 했죠. 일을 지시하고 위임하는 데 익숙한 점이 통한 걸로 보입니다. 성공률은 전문성을 따라 오르지만, 중급에서 전문가로 가는 구간의 차이는 크지 않았습니다. 깊이 통달하지 않아도 분야를 어느 정도 알면 대부분의 이득을 가져간다는 뜻이죠.
7개월 사이 일의 종류도 바뀌었습니다. 망가진 코드를 고치는 비중이 33%에서 19%로 줄고, 배포·운영, 데이터 분석, 문서 작성처럼 코드 주변의 일이 그 자리를 채웠습니다. 작업의 가치도 평균 25~27%쯤 올랐다고 하는데, 이건 프리랜서 공고와 견줘 매긴 거친 상대 추정치라 액수 그대로 읽기보다는 흐름으로만 보면 되겠습니다.
AI가 ‘어떻게’를 점점 가져가는 동안, 무엇을 만들지 정하고 그게 맞는지 정확히 짚어내는 내 이해가 차별점이 됩니다. 코딩 경력이 없어도 자기 분야를 잘 알면 같은 도구에서 더 많은 걸 끌어내고, 분야를 모르면 그 도구로도 얻는 게 적었으니까요. 앤트로픽 자사 데이터를 바탕으로 한 초기 연구라는 점은 감안해야 하지만, 코딩이 점점 누구나 하는 일이 되어가는 지금 내가 키워야 할 게 코딩 실력 그 자체가 아닐 수 있다는 신호로 읽을 만합니다.
Tony Fadell이 Lenny's Podcast에 출연해 AI 시대의 제품 만들기를 두고 이야기를 나눴습니다. 그는 아이팟을 만들고 아이폰을 함께 개발했고, 네스트를 세워 구글에 32억 달러에 판 인물이죠. 또, 제품을 만드는 사람들의 교과서로 꼽히는 「빌드(Build)」의 저자이기도 합니다. 화려한 이력을 가진 그가 이번 인터뷰에서 거듭 강조하는 건 하나입니다. AI에 만들기는 맡겨도 생각만은 넘기지 말라는 거죠.
요즘은 프롬프트 한 줄이면 결과물이 뚝딱 나옵니다. 만들기가 쉬워진 만큼, Fadell은 오히려 눈에 띄는 건 깊이 고민한 것들뿐이라고 말합니다. 기계를 쓰되 판단까지 기계에 넘기지는 말라는 겁니다. 사람이 가운데서 빠지면 안 된다는 거죠.
그래서 안목이 더 중요해진다고 봅니다. 세상에 없던 1.0 제품을 만들 때는 참고할 데이터가 없어서 누군가는 자기 안목으로 결정을 내려야 합니다. Fadell은 이걸 데이터 기반이 아니라 의견 기반 결정이라 부르고, 그 결정을 내리는 소수를 안목 있는 사람(taste maker)이라 불러요. 아이폰에 물리 키보드를 넣을지 말지를 두고도 데이터는 어느 쪽도 분명히 가리키지 못했고, 마지막엔 스티브 잡스가 방향을 정했다는 거예요. AI가 기능을 거저 붙여주는 지금은, 무엇을 만들고 무엇을 뺄지 정하는 안목이 더 중요해진다는 게 그의 생각입니다.
Fadell은 늘 고통에서 출발한다고 합니다. 사람들이 지금 겪는, 또는 곧 겪을 불편을 먼저 보고, 그걸 이제야 풀 수 있게 해준 새 기술이 나왔는지를 묻는 식이죠. 둘이 만나는 자리에서 새 제품이 나온다고 봅니다.
네스트가 그랬습니다. 온도조절기 인터페이스는 다들 싫어했고 난방·냉방이 전기요금의 절반을 차지하는데, 마침 패턴을 학습하는 AI가 그 불편을 풀 수 있게 됐어요. 그래서 249달러짜리 기기가 연 800~1,200달러를 아껴준다는 계산으로 밀어붙였습니다. 아이폰도 멀티터치, 와이파이, 빨라진 프로세서가 한꺼번에 도착한 순간에 나왔고요. 지금은 그 새 기술 자리에 AI가 들어옵니다. 내가 풀려는 오랜 불편이 무엇이고, 그걸 이제야 풀 수 있게 해준 게 정말 AI인지 따져보라는 이야기로 읽힙니다.
하나 더, Fadell은 제품을 한 조각이 아니라 시스템으로 보라고 합니다. 우리가 기억하는 건 아이팟이지만 실제로 시장을 연 건 아이팟에 아이튠즈, 뮤직 스토어까지 붙은 한 묶음이었고, 아이폰도 앱스토어가 있어서 아이폰이 됐다는 거예요.
Fadell이 든 사례가 인상적입니다. 어떤 제품은 코드를 거의 다 AI가 짰는데, 실력 있는 엔지니어가 그 코드를 보고 기겁했다고 해요. 너무 얽혀 있고 읽기 어려워서 손대기 무서운 상태였다는 겁니다. AI가 짠 코드가 당장 돌아가고 테스트를 통과해도 안전한지, 나중에 고칠 수 있는지, 문제가 생기면 되돌릴 수 있는지는 또 다른 문제라는 거죠. 당장은 빨라 보여도 빚으로 쌓이는, 이른바 기술 부채입니다.
이건 코드만의 이야기가 아닙니다. 프롬프트 한 줄로 1.0은 만들 수 있어도, 그 뒤를 받쳐줄 설계나 마케팅, 영업 없이 5.0, 6.0까지 끌고 가긴 어렵다는 거예요. 그래서 Fadell은 AI를 이렇게 쓰라고 합니다. 프로토타입을 잔뜩 만들어 내 감을 다듬는 데 쓰고, 큰 구조는 내가 잡아서 고정한 다음, 좁게 쪼갠 부분만 AI에 맡기라는 거죠. 결정은 사람이 쥐고 있어야 한다는 말입니다.
마케팅을 보는 시각도 비슷합니다. Fadell은 프로젝트를 시작하기 전에 출시 보도자료부터 써보라고 합니다. 보도자료에는 핵심 기능을 서너 개밖에 못 담는데, 그 이상은 고객에게 횡설수설로 들리기 때문이에요. 이 제약이 거꾸로 제품을 다잡습니다. 기능을 다섯 개 더 붙인다고 더 팔리는 게 아니고, 핵심 셋 중 둘을 빼버리면 팔 이유가 사라지니까요. AI가 기능을 얼마든지 붙여주는 지금은, 무엇을 남기고 무엇을 버릴지 골라내는 이 작업이 오히려 더 중요해집니다.
그가 좋은 예로 든 건 Flighty라는 항공 앱이에요. 이미 나와 있는 Flighty를 보고 흉내 내는 건 AI로도 할 수 있겠지만, 처음의 그 1.0은 안목으로 하나하나 결정해 빚어낸 거라 AI가 흉내 낼 본보기 자체가 없다고 봅니다. 그러니 지금 내가 만드는 게 처음 선보이는 1.0인지, 이미 있는 걸 다듬는 다음 버전인지부터 보라는 거죠. 1.0의 안목은 내가 쥐고, 반복되는 뒷부분을 AI에 맡기는 식입니다.
덧붙여, 한 번에 완성되는 건 없다고도 합니다. 아이팟도 윈도우 지원과 아이튠즈 뮤직 스토어가 붙은 3세대에 와서야 자리를 잡았고, 네스트의 제품들도 몇 세대를 거쳤다고 해요. 그는 만들고, 고치고, 그다음 사업을 다듬으라고 정리합니다. 멈추지만 않으면 그건 실패가 아니라 배움이라는 말도 덧붙입니다.
다음 주에도 여러분이 놓치지 말아야 할 프로덕트 메이커 소식을 정리해서 찾아뵙겠습니다. 요즘 프로덕트 메이커 콘텐츠가 도움이 되셨다면, 꼭 작가 알림 설정을 부탁드립니다. 콘텐츠 내용 중 잘못된 정보나 정정이 필요한 부분이 있다면 댓글로 알려주세요. 빠르게 수정하겠습니다. 다음 주에 또 만나요!
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플랫폼 운영자가 목격한 검색 구조의 변화
SEO 플랫폼은 작은 아이디어에서 시작됐다. 그 처음은 GPT와 나눈 대화였다. 당시 나는 외부 도움 없이 내가 가진 기술력만으로 시작하고 싶었다. 20년 넘게 웹을 해왔지만, 풀스택이라 해도 잘하는 영역과 부족한 영역이 분명히 나뉘어 있었다. 그런 고민 속에서 GPT는 법률, 성형, 피부, 탈모 같은 고관여 업종의 리드 생성을 추천했다.
그 제안을 두고 고민하다가 문득 그런 생각이 들었다. 모든 산업군을 통틀어 로봇과 AI가 결코 대체하면 안 되는 영역이 있다면, 바로 위의 직업군들이 아닐까 하는 점이었다. 그래서 바로 3월 16일에 사업자를 냈다.
그로부터 어느덧 두 달이 지났다. 그 사이에 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 만들고, 시행착오를 겪으며 한 번 멈춰 섰다가, 다시 구조를 짰다. 그리고 마침내, AI 검색 환경이 사이트를 어떻게 평가하는지 운영자의 시각으로 깊이 들여다보기 시작했다. 이 글은 두 달 동안 SEO 플랫폼을 직접 운영하면서 목격한 검색 구조의 변화에 대한 기록이다.
작업 과정에서는 GPT, Gemini, Claude, 그리고 분야별로 특화된 AI들을 적극적으로 활용했다. AI는 나의 부족한 영역을 채워주었고, 나는 각 AI의 특성을 이해하며 역할을 나누고 컨트롤했다. 덕분에 작업 속도는 비약적으로 올라갔다. 모회사 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 구축하고, CRM 자동화와 리드 파트너 매칭 시스템까지 완성하는 데 정확히 한 달이 걸렸다.
완성된 회사 소개서와 직접 제작한 광고 영상을 들고, 가장 먼저 친한 로펌부터 찾아갔다. 하지만 돌아온 대답은 예상치 못한 피드백이었다.
“대표님, 이건 변호사법 위반 소지가 있어요. 수수료를 받는 구조는 위험합니다.”
처음에는 오직 기술적인 완성도만 생각했다. 시스템이 오류 없이 돌아가고 있었기에, 지난 20년 넘게 만들어왔던 여느 웹사이트들과 다를 게 없다고 확신했다. 하지만 변호사법, 의료법, 표시광고법이라는 거대한 현실의 규제 앞에서 잠시 멈춰 서야 했다.
여기서 포기해야 할까, 고민이 깊어졌다. 지난 한 달 동안 쏟은 노력이 순식간에 물거품이 된 것만 같았다. 하지만 이대로 포기할 수는 없었다. 규제를 우회하고 시장에 안착할 수 있도록 비즈니스 구조를 바꾸기로 결심했다.
결국 리드를 쫓아 수수료를 받던 비즈니스 구조를 통째로 바꿨다. 자동화 시나리오부터 각 플랫폼의 규정과 본문 내용까지 전부 새로 손을 봤다. 수정을 마친 뒤, 가만히 현재의 마케팅 시장을 천천히 다시 바라보았다. 변호사 사무소와 병원 같은 전문직의 눈높이, 그리고 한층 높아진 소비자의 눈높이를 어떻게 맞출 것인지, 치열하게 분석하고 검색하며 머릿속으로 시뮬레이션을 돌렸다.
그 결과물로 시맨틱 리드 인프라(Semantic Lead Infrastructure) 구축을 시작했다. 진짜 리드를 거르는 작업은 결국 전환 가능성이 높은 롱테일 키워드에 있다고 판단했기 때문이다. 이에 따라 전통적인 검색엔진 최적화(SEO)를 넘어, 인공지능 답변 및 생성형 엔진 최적화를 뜻하는 AEO(Answer Engine Optimization)와 GEO(Generative Engine Optimization)를 그 위에 함께 세우는 작업을 동시에 진행했다.
구조가 작동하려면 옵티스랩의 사이트 권위가 높아져야 했고, 인용되는 백링크(Backlink)가 반드시 있어야 했다. 웹사이트는 결코 멈춰 있으면 안 되며 계속해서 업데이트되어야 한다.
평소 다른 프로젝트의 SEO 작업을 할 때는 백링크의 구조와 비율만 설계하고, 실제 생성 작업은 외주를 주곤 했다. 하지만 이번만큼은 외주를 믿을 수 없었다. 외주 업체가 보는 것은 “어디에 어떤 비율로 백링크가 필요한가”라는 기계적인 수치까지다. 반면, 내가 보고 있는 것은 “어떤 어휘가 반복되어야 하고, 어떤 의미 구조가 도메인 사이를 흐르도록 설계해야 하는가”의 영역이었다. 작업 지시서에 아무리 상세히 정리해서 넘긴다고 한들, 이 디테일한 결을 외주업체에 전달할 길이 없었다.
품질 낮은 백링크 100개를 기계적으로 받느니, 차라리 모든 백링크를 수동으로 직접 만들기로 했다. 심지어 가장 기초적인 프로필 백링크까지 전부 말이다. 결국 외주를 ‘못 쓴 것’이 아니라, 외주에 넘길 수 없는 핵심 작업이 무엇인지를 처음 깨닫게 된 시간이었다.
매일 소화해야 하는 작업량이 말도 안 되게 많았다. SNS 관리, 영상 제작, 백링크 작업, 각 플랫폼별 롱테일 키워드 콘텐츠 업데이트를 비롯해, 위성 사이트와 외부 기고 글 작성, 그리고 플랫폼 시스템 개발 업데이트까지 동시에 밀어붙였다. 주력으로 쓰던 LLM 채팅방들이 과부하로 하나씩 터졌고, 어떤 날은 동시에 전부 먹통이 되기도 했다. 그만큼 쉼 없이 텍스트와 데이터를 쏟아내던 나날이었다.
그런데 그 방대한 작업을 처리하던 사이에 이상한 장면이 눈에 밟히기 시작했다. 분명히 비슷한 키워드를 다루는 웹사이트들인데도 결과가 달랐다. 어떤 사이트는 AI 검색 결과에서 반복적으로 인용되며, 상단에 이름을 올리는 반면, 어떤 사이트는 기존 검색엔진에는 정상적으로 노출되면서도 정작 AI의 답변에서는 사라지기 시작한 것이다.
처음에는 단순한 알고리즘의 차이라고 생각했다. 하지만 매일같이 변하는 데이터를 추적하면서, 나의 관점은 완전히 바뀌기 시작했다.
과거의 검색엔진 최적화(SEO)는 비교적 단순했다. 페이지 하나만 잘 만들면 그만이었다. 타깃 키워드가 명확하고, 제목과 본문의 태그 구조가 깔끔하게 정리되어 있으며, 여기에 백링크만 받쳐주면 어렵지 않게 검색 결과에 노출될 수 있었다.
상황이 이렇다 보니, 웹 생태계는 점점 페이지 생산 중심으로 흘러갔다. 비슷한 주제를 다루는 페이지들이 반복적으로 만들어졌고, 핵심 키워드만 조금씩 바꾼 콘텐츠들이 양산되기 시작했다. 하지만 당시에는 그런 방식조차 어느 정도 통하곤 했다.
ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview 같은 AI 검색 환경은 전혀 다른 방식으로 움직이고 있었다. 이들은 단순히 특정 키워드가 들어 있는 개별 페이지를 긁어가는 것을 넘어, 다음과 같은 요소들을 훨씬 더 중요하게 보기 시작했다.
다시 말해, 현재의 AI 검색은 페이지 하나를 단편적으로 평가하는 것이 아니다. 사이트 전체가 품고 있는 거대한 문맥(Context)을 평가하기 시작했다는 뜻이다.
법률과 의료 콘텐츠는 정말 생각보다 더 까다로웠다. 그러나 옵티스랩과 자회사 플랫폼들을 디벨롭하면서, 매우 흥미로운 변화를 반복적으로 경험할 수 있었다. 페이지 수를 맹목적으로 늘리는 것보다, 사이트 전체의 어휘를 정교하게 맞추는 작업이 훨씬 중요해지기 시작한 것이다.
예를 들어, 법률 플랫폼을 운영할 때 단순히 “변호사 추천”이라는 키워드만 본문에 반복하지 않았다. 대신 다음과 같은 구조의 콘텐츠를 반복적으로 배치하고, 상호 연결하기 시작했다.
처음에는 이것이 그저 콘텐츠 정리 작업일 뿐이라고 생각했다. 하지만 시간이 지나면서 검색엔진과 AI 검색의 반응이 확연히 달라지기 시작했다. 전환 가능성이 높은 롱테일 키워드들이 빠르게 서로 연결되기 시작하더니, 사용자의 관련 검색 의도(Intent)들이 하나의 거대한 군집(Cluster)처럼 단단하게 묶이기 시작한 것이다.
어휘를 맞추는 작업은 결국 사이트 전체를 클러스터(Cluster, 군집) 단위로 다시 바라보는 일이었다.
법률 플랫폼만 보더라도 사건 영역은 형사, 이혼, 부동산, 개인회생 등으로 갈린다. 각 영역마다 중심이 되는 허브 페이지가 있고, 그 아래에 세부적인 자식 페이지들이 붙는 구조다. 예를 들어, 형사는 강력범죄, 음주운전, 사기, 구속영장, 사이버범죄로 나뉘고, 강력범죄 안에서도 다시 구체적인 세부 사건 유형들로 갈라진다.
이때 중요한 것은 페이지 하나하나가 독립된 단편적인 글이 아니라, 허브를 정점으로 한 의미 구조의 노드(Node)가 되어야 한다는 점이다. 그래서 페이지들을 한 장씩 다시 짰다. 사흘 동안 신규 페이지 8개를 새로 만들고, 허브 2개를 명확히 재정의했으며, 기존 페이지 7개를 디벨롭했다. 그렇게 총 30개의 페이지가 새로운 클러스터 구조로 묶였다.
하지만 작업을 진행하면서 마주친 진짜 어려움은 따로 있었다. 변호사법과 표시광고법은 확신에 찬 단어들에 매우 민감하다. “최적”, “1:1 매칭”, “전문” 같은 표현들은 잠재적인 법적 위험 신호다.
반면, 사용자가 검색창에 실제로 입력하는 키워드인 '추천', '비용', '기준' 같은 단어들은 늘 그 확신 어휘의 위험한 경계선에 걸쳐 있다. 결국 이번 작업의 핵심은 변호사법의 안전성을 확보하면서도, 동시에 AI가 인용하기 좋은 최적의 자리를 찾아내는 일이었다.
흥미로운 점은, 그 접점을 찾다 보니 사건 유형마다 사용자가 먼저 알고 싶어 하는 정보의 결이 제각각 다르다는 사실이 보이기 시작했다는 것이다. 어떤 영역은 시간의 압박이 먼저였고, 어떤 영역은 비용 구조가, 또 다른 영역은 절차의 흐름이나 권리관계의 확인이 최우선이었다.
같은 “변호사 추천”이라는 검색 의도(Intent)를 가지고 있더라도, 사건의 본질과 유형에 따라 해당 페이지의 콘텐츠 결이 완전히 다르게 짜여야 한다는 것을 그제야 깨달았다.
이건 추상이 아니다. 실제 데이터로 증명된 사실이다.
옵티스랩의 “상담유입 마케팅” 카테고리에서 구조와 어휘를 동기화한 지 얼마 지나지 않은 짧은 시간 안에, 롱테일 클러스터 반응이 실제로 나타나기 시작했다. 마침내 구글 인덱싱 랭킹 1위에 진입하는 지표를 확인했다. 오직 문맥의 결을 정교하게 맞춘 것만으로, 고단가 법률 검색 의도(Intent)를 가진 롱테일 키워드 다수를 구글 첫 페이지로 끌어올린 것이다.
이 강렬한 경험은 이제 개별 페이지가 아니라, 사이트 전체의 문맥을 설계해야 한다는 내 확신의 가장 강력한 근거가 되었다. AI는 단순히 페이지 한 장을 읽는 것이 아니다. 사이트 전체가 어떤 관점으로 문제를 정의하고 설명하는지, 그 거대한 흐름을 보기 시작했다는 사실을, 나는 눈앞의 실제 데이터로 확인한 셈이다.
클러스터를 새로 짜는 작업에는 철저한 법조문 검증이 필연적으로 따라왔다. 예를 들어, 부동산 카테고리의 전월세상한제 페이지에서는 제7조의2를 인용한 적이 있다. 하지만 이번에 다시 검증하는 과정에서 제7조의2는 별개 조항(월차임 전환 시 산정률)이며, 실제 해당 사안에 적용되어야 하는 조항은 제7조(차임 등의 증감청구권)라는 사실을 뒤늦게 확인했다.
또한 상속 관련 페이지에서는 형제자매의 유류분 비율을 인용해 두었다가, 지난 2024년 헌법재판소의 위헌 결정으로 해당 조항이 이미 유효하지 않게 삭제되었다는 사실을 이번 검증 단계에서 새로 발견하기도 했다.
이와 함께 상담 유입 페이지에서는 “전문 변호사 1:1 매칭”과 같이 변호사법 위반 위험이 있는 표현 7곳을 한 번에 찾아내어 정정했다. 이러한 수정 작업은 눈에 보이는 본문 텍스트뿐만 아니라, 검색엔진이 읽는 구조화 데이터(Schema markup)에서도 동시에 진행되었다.
지금은 AI 검색이 단순히 웹페이지의 키워드를 긁어가는 것을 넘어, 해당 사이트가 인용한 사실이 실제로 정확하고 유효한 정보인가까지 꼼꼼히 평가하는 시대다. 그렇기에 본문에 들어가는 작은 인용 하나가 사용자의 올바른 판단은 물론, AI가 평가하는 사이트 전체의 신뢰도와 평판에도 결정적인 영향을 줄 수밖에 없다.
사이트의 결을 만드는 것은 거대한 구조에서만 일어나는 일이 아니다. 때로는 1픽셀의 미시적인 영역에서도 모든 것이 흔들린다. 실제로 운영 중에 모바일 뷰에서 발생한 겨우 1픽셀짜리 시각적 오류 하나를 잡는 데 무려 4시간을 허비한 적이 있다. 문제를 해결하려 AI 도구 3개를 동시에 동원해 진단을 돌렸지만, 셋 다 전혀 다른 방식으로 막혀버렸다.
첫 번째 모델은 가설을 계속해서 갱신하다가 결국 같은 토큰만 무한 반복으로 뱉어내며 시스템이 무너졌다. 두 번째 모델은 “이 정도면 투입 대비 성과(ROI)가 맞지 않으니 그냥 배경색으로 덮어버리자”라며 사실상 항복했다. 마지막 세 번째 모델은 그래픽 연산 과정의 문제인 'GPU compositor seam' 같은 그럴듯하고 고차원적인 새 가설만 끝없이 카탈로그처럼 쏟아냈다.
하지만 그 사이에 진짜 정답은 개발자 콘솔 창에 처음부터 떠 있던, 한 줄짜리 단순한 404 에러였다. 놀랍게도 AI 세 모델 모두 그 에러 메시지를 보지 못했던 것이다. 사이트의 완성도와 결을 결정짓는 건 거대한 아키텍처만이 아니다. 1픽셀짜리 디자인과 단 한 줄의 콘솔 에러까지가 전부 사이트의 신뢰를 통째로 흔들 수 있다. AI는 이미 학습된 데이터와 가설 안에서만 답을 찾으려 헤매고, 진짜 운영자는 그 가설을 넘어선 자리에서 답을 봐야 한다.
과거 웹 생태계에서는 후기 몇 개와 키워드 반복만으로도 어느 정도 신뢰를 만들어낼 수 있었다. 하지만 고도화된 AI 검색 환경에서는 이러한 방식이 점점 어색해지기 시작한다. 사이트 전체의 일관된 문맥과 흐름이 연결되지 않는다면, 정보량이 많아도 그 안에서 일관성이 단숨에 무너지기 때문이다.
특히 플랫폼을 실제로 계속 운영하다 보면, 이러한 차이는 더욱 선명하게 다가온다. 진짜 운영되는 플랫폼은 페이지마다 고유의 말투와 구조가 유기적으로 연결되어 있고, 업데이트 흐름이 자연스럽게 이어지며, 가치 있는 정보가 지속해서 축적된다. 반면, 양산형 사이트들은 개별 페이지 단위로는 제법 그럴듯해 보일지 몰라도, 사이트 전체의 흐름을 볼 때는 금방 이질감이 드러나고 만다.
소비자 역시 더 이상 “300% 폭탄 세일, 오늘 단 하루만” 같은 어휘에만 현혹되지 않는다. 이제 정보의 물결은 침대 위에서도, 거실 소파에서도, 동네 카페에서도 끊임없이 흐른다. 사람들은 수많은 정보 속에서 끊임없이 비교하고 추천받으며 최종적인 결정을 내린다.
그 흐름 안에서 나는 철저하게 신뢰받을 수 있는 단어만을 고집했다. 화려하게 포장하지 않았다. 심지어 마케팅을 하면서 광고조차 하지 않았다. 마케팅 에이전시가 스스로 ‘우리 SEO·GEO·AEO 잘합니다’라며 돈을 써서 광고하는 것 자체가 모순이라고 생각했다. 사이트 스스로 AI에 의해 인용되고, 검색엔진 상위에 자연스럽게 노출되는 것이 답이라 믿었다. 누구보다 빠르고 정확하게, 오직 결과로만 말하고 싶었다.
이 모순을 깨닫고 나서, 나는 후기 콘텐츠 대신 사이트의 구조를 짜는 일에 시간을 쓰기 시작했다. 문장 하나하나, 단어 하나하나에 오류가 없는지, 관련 법령은 정확히 준수했는지, 의료법이나 변호사법에 위배되지는 않는지 끊임없이 검증했다. 그렇게 끊임없이 부족함을 찾고, 기술의 가설을 넘어 앞으로 나아갈 실마리를 찾기 위해 움직이고 있다.
요즘 나는 새 페이지를 만드는 시간보다, 기존 페이지들의 연결 방식을 다듬는 데 더 많은 시간을 쓰고 있다. 구체적으로는 다음과 같은 고민들이다.
내부 링크의 위치 하나, FAQ의 구조 하나, 페이지 간 어휘 하나까지 다시 맞춘다.
또한 리드의 품질을 확보하기 위해 여기서 한 단계 더 나아갔다. GA4와 구글 서치콘솔을 연동하여, 각 사이트의 유입 경로, 체류 시간, 버튼 클릭에 이르기까지의 모든 과정을 데이터로 쌓고 있다. 현재는 내부 기준에 따른 수동 필터링이지만, 리드를 선별하고 전달하는 과정에서 의도 기반 리드 필터링 기술(AIFT)이 충분한 데이터를 학습하게 된다면, 머지않아 고품질 리드의 AI 자동 필터링이 완벽히 가능해질 것이다.
이 과정 속에서 파트너 대시보드는 3.0 버전이 나왔고, 각 플랫폼들은 2.0 버전으로 한 단계 더 나아갔다. 글을 쓰고, 백링크를 설계하고, 플랫폼에 기준을 덧대고, 경영에 철학을 심는 일. 이 모든 활동은 겉보기에 각자 다른 작업처럼 보이지만, 결국 하나의 본질로 귀결된다. 수만 가지로 흩어진 정보의 조각들이 결국 거대한 파도를 타고 흘러 한 곳으로 모인다.
AI들은 각자 파편화된 나의 결과물을 보고, 단편적인 옵티스랩의 모습만을 수집해 가겠지만, 나는 전체를 보고 있다. 그리고 그 안에 존재하는 수많은 노드를 타고 흘러가는 설계의 완전체를 조금씩 찾아가고 있다.
예전에는 SEO를 그저 “검색엔진 최적화”라고만 생각했다. 하지만 지금은 조금 다르게 느낀다. AI 검색 환경에서 진짜 중요한 것은 검색엔진을 속이는 기술이 아니다. 사이트 전체가 얼마나 일관된 문맥을 가지고, 존재 가치를 증명해 내는가에 가까워지고 있다.
앞으로의 검색은 단순히 누가 더 많은 페이지를 찍어내는가의 경쟁이 아닐 가능성이 크다. 오히려 다음과 같은 가치를 두고 경쟁할 것이다.
그리고 그 변화는 이미 시작되고 있다. 기존의 검색엔진은 오래전부터 페이지를 읽어왔다. 하지만 이제 AI 검색은 사이트 전체를 관통하는 흐름과 결을 읽어내기 시작했다.
세상에 완벽한 시스템이 존재할까? 그렇기에 매일 현재에 만족하지 않고, 부족함을 찾는다. 한 걸음 더 앞으로 나아가기 위해서, 그리고 AI 시대의 검색 환경 속에서 내가 운영하는 플랫폼이 끊임없이 인용되게 만들기 위해서다. 이제 운영자는 페이지를 생산하는 사람이 아니다. 사이트 전체가 어떤 언어로 스스로를 설명해 나갈지, 그 문맥의 결을 정돈하는 사람이다.
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<AI 프로덕트 매니지먼트 시리즈> ④
새로운 시대의 AI 프로덕트가 기존의 프로덕트와 무엇이 다른지를 다룹니다. PM의 관점에서 말하지만, AI 프로덕트를 다루는 모두 참고할 만한 이야기를 묶었습니다. 필자가 출간할 예정인 〈AI Product Management(가제)〉 책의 일부를 요즘IT 독자의 시선에 맞춰 재가공했습니다.
① AI는 왜 자꾸 틀리는가
② PM은 LLM을 어디까지 이해해야 할까?
③ AI 기능은 프롬프트가 아니라 시스템으로 만든다
④ AI PRD는 무엇이 달라야 하는가
집에서 어머니가 쓰시는 요리 노트를 한 번 펼쳐봅시다. “소금 약간”, “국간장 한 큰술”, “불 줄여 한소끔 끓이기.” 우리는 이 익숙한 표현에 어색함을 느끼지 못합니다. 어머니는 “약간”이 얼마인지 손끝의 감각으로 재고, “한소끔”이 어느 정도인지 냄비의 소리로 짐작합니다. 그래도 결과는 매번 맛있습니다.
한편 미슐랭 별을 받은 셰프의 레시피를 보면 어떨까요? 같은 미역국이라도 표현이 다릅니다. “천일염 2.3g”, “국간장 15ml”, “75°C 유지하며 정확히 4분간 끓임.” 단위가 다르고, 단어가 다르며, 무엇보다 “읽고 그대로 따라 했을 때 같은 결과가 나오도록” 정밀하게 정의되어 있습니다.
두 레시피는 같은 음식을 만들기 위한 자료처럼 보이지만, 사실 전혀 다른 문서입니다. 어머니의 레시피는 “이미 요리를 아는 사람을 위한 참고서”이고, 셰프의 레시피는 “이 요리를 처음 보는 사람도 같은 결과를 만들어내도록 하는 설계도”입니다. 미슐랭 레스토랑 주방에서 어머니의 “소금 약간”으로 레시피를 운용한다면, 서로 다른 셰프가 만들었을 때 음식 맛이 완전히 달라질 것입니다. 그건 레스토랑의 지속성을 해치는 일입니다.
PRD(Product Requirements Document, 제품 요구사항 정의서)도 비슷합니다. 기존 소프트웨어의 PRD는 어머니의 레시피에 가까웠습니다. “버튼을 누르면 결제 페이지로 이동한다” 정도의 정의만으로도 엔지니어가 자기 손끝의 감각을 믿으며 만들어냈고, 결과는 매번 똑같았습니다. 그런데 AI 기능(feature)을 만들 때는 이 스타일로 PRD를 쓰면, 만든 사람마다 결과가 달라질뿐더러, 심지어 같은 사람이 만들어도 매번 결과가 달라집니다.
따라서 AI 시대의 PM에게는 “미슐랭 셰프의 레시피”가 필요합니다. 그게 바로 오늘 다룰 주제입니다. AI PRD는 기존 PRD와 무엇이 어떻게 달라야 할까요?
기존 소프트웨어 PRD의 핵심은 “행동의 정의”입니다. 사용자가 X를 하면 시스템은 Y를 한다. 사용자가 “결제” 버튼을 누르면 결제 페이지가 뜨고, 카드 정보를 입력하고 “확인”을 누르면 결제가 처리된다. PRD는 이런 동작들을 빠짐없이 적어두는 문서였습니다.
이런 메커니즘의 설계가 가능했던 이유는, 기존 소프트웨어가 결정론적(deterministic) 시스템이었기 때문입니다. 같은 입력에 같은 출력이 나오니까, “무엇이 일어나야 하는가”만 정의하면 충분했습니다. 행동이 정의되면 결과가 따라왔습니다.
AI 기능은 다릅니다. 1편의 에어캐나다 챗봇 사례처럼 사용자가 “가족 사별로 인한 할인이 있나요?”라고 물었을 때, 모델은 어떤 답을 낸다고 정의해야 할까요? PRD에 “고객 지원 챗봇은 사용자의 질문에 정확하게 답한다”라고 적어둔다고 그 답이 정확해질까요? “정확하다”의 기준은 무엇인가요? 90%만 맞히면 정확한 건가요, 99% 맞혀야 하나요? 어떤 질문에는 답하고 어떤 질문에는 답하지 말아야 하나요? 같은 질문에 매번 다른 답이 나오는 것은 버그인가요, 기능인가요?
AI PRD에서는 “무엇이 일어나야 하는가”가 아니라 “어떤 답이 받아들여질 만한가”를 정의해야 합니다. 그리고 그 “받아들여질 만한가”를 어떻게 판단할지 함께 설계해야 합니다. 기존 PRD가 “단일 행동”을 정의했다면, AI PRD는 “허용 가능한 답변의 범위”를 정의합니다. 이게 두 문서의 가장 근본적인 차이입니다.
그래서 AI PRD에는 기존 PRD에 없던 새로운 섹션들이 필요합니다. 그중 가장 중요한 것이 Eval Plan(평가 계획)입니다.
Eval(이밸, evaluation의 줄임말)은 AI 기능이 “잘 동작하고 있는가”를 판단하는 기준이자 도구입니다. 그리고 Eval Plan은 그 기준과 도구를 PRD에 명시적으로 적어두는 문서입니다.
쉽게 말하면 이렇습니다. 음식점이 미슐랭 별을 받으려면 평가단이 무엇을 보고 별을 매기는지 알아야 합니다. “신선도”, “창의성”, “일관성” 같은 기준들이죠. AI 기능도 마찬가지입니다. 우리가 만든 챗봇이 “잘 동작하고 있다”고 말하려면, 무엇을 기준으로 그렇게 판단할지를 먼저 정해야 합니다. 기준이 없으면 “잘 동작한다”라는 말은 그저 느낌일 뿐입니다.
Eval Plan이라고 하면 거창해 보이지만, 핵심은 단순합니다. “테스트 케이스의 모음”이라고 생각하면 충분합니다. 이를 쓸 때는 사용자가 입력할 만한 질문들을 모아두고, 각 질문에 대해 “이런 답이면 합격”, “이런 답이면 불합격”의 기준을 적어둡니다. 실제로 많은 팀이 스프레드시트 한 장으로 시작합니다.
예를 들어 고객 지원 챗봇의 Eval 스프레드시트는 이런 식으로 쓰입니다. 한 행에 입력(사용자 질문), 기대 출력(어떤 답이면 좋은가), 실제 출력(모델이 실제로 한 답), 점수, 합격 여부가 들어갑니다. “배송이 늦어요”란 입력에 대한 기대 출력이 “주문 번호 확인 후 배송 상태를 안내하고, 필요시 환불·교환 옵션 제시”라고 하겠습니다. 이때, 실제 출력이 “죄송합니다. 배송이 지연되고 있는 점 양해 부탁드립니다”로 끝나버린다면 그건 불합격입니다. 사용자가 진짜로 알고 싶은 “내 주문은 어떻게 되는가”에 답을 안 해줬으니까요.
처음에는 20~30개 케이스로만 시작해도 충분합니다. 그러다 시간이 지나면서 새로운 실패 케이스가 발견될 때마다 스프레드시트에 한 줄씩 추가합니다. 6개월쯤 지나면 200줄짜리 단단한 Eval 셋이 만들어집니다. 이게 팀의 가장 큰 자산이 됩니다.
다만, Eval 셋이 200개가 넘어가면 새로운 문제가 생깁니다. 매번 사람이 200개를 다 읽고 채점할 수는 없다는 것입니다. 그래서 실제 운영에서는 평가 방식을 “피라미드” 모양으로 조합합니다.
피라미드의 맨 아래는 규칙 기반(Rule-based) 평가입니다. “답에 특정 단어가 포함되어야 한다”, “답이 100자를 넘으면 안 된다”, “답에 회사 기밀이 포함되면 안 된다” 같은 명확한 규칙으로 답변을 자동 채점합니다. 빠르고 비용이 거의 들지 않습니다. 대신 “답이 정말 사용자에게 도움이 되는가” 같은 미묘한 평가는 어렵습니다.
중간층은 LLM-as-a-Judge입니다. 다른 LLM을 “채점자”로 써서 답의 품질을 평가하게 하는 방식입니다. “이 답이 사용자 질문에 적절한가?”를 사람 대신 LLM이 판단합니다. 사람보다 100배 빠르고 훨씬 저렴하지만, 채점자 LLM 자체의 편향이나 환각이 영향을 줄 수 있어 완전히 믿을 수는 없습니다.
꼭대기는 사람 평가(Human Eval)입니다. 실제 사람이 답을 읽고 점수를 매깁니다. 가장 정확하지만 가장 느리고 비쌉니다. 그래서 가장 까다로운 케이스, 또는 새로 발견된 실패 패턴에만 선별적으로 적용합니다. 무엇보다 회귀 테스트의 “기준점”을 만들 때는 사람 평가가 필수입니다.
실제 운영 과정에서는 이 세 가지를 피라미드처럼 쌓아서 운영합니다. 일상적으로는 규칙 기반과 LLM-as-a-Judge로 빠르게 돌리고, 중요한 변경이 있을 때 사람 평가를 추가합니다. PM이 Eval Plan을 짤 때 “이 케이스는 어느 층으로 평가할 것인가”를 함께 정해두면, 출시 후 평가 비용이 통제됩니다.
AI 기능을 만들어 본 PM이라면 다들 한 번씩 겪는 일이 있습니다. 어떤 케이스가 잘 안된다고 해서 프롬프트를 손봤더니, 잘 되던 다른 케이스가 갑자기 망가지는 것입니다. A를 고치니 B가 깨지고, B를 고치니 C가 깨지고. 이걸 업계에서는 “프롬프트 수렁(Prompt Swamp)”이라고 부릅니다. 시간은 다 쓰는데 전체 성능은 그대로인 늪 같은 상태입니다.
프롬프트 수렁의 근본 원인은 회귀 테스트(regression test)의 부재입니다. 이 테스트는 소프트웨어에서 코드를 수정할 때마다 기존 기능이 망가지지 않았는지 자동으로 확인하는 것으로, AI 기능의 구현에서도 똑같이 필요합니다. 프롬프트를 수정할 때마다 그동안 누적된 Eval 셋 전체를 다시 돌려서, 점수가 떨어진 케이스가 없는지 확인하는 식입니다. 이게 안 되면 우리는 영원히 “이쪽 고치면 저쪽이 망가지는” 순환에 갇히고 맙니다.
Eval Plan이 PRD에 명시되어 있다는 건, 결국 “이 기능을 출시한 후에도 팀은 계속 같은 기준으로 성능을 측정할 것이며, 그 기준은 시간이 지나면서 더 단단해질 것”이라는 약속입니다. 이 약속이 PRD에 적혀 있느냐 없느냐가, 6개월 후 그 기능의 운명을 가릅니다.
그렇다면 Eval Plan을 포함해서, AI PRD에 빠뜨리지 말아야 할 것은 무엇일까요? 다음 여덟 가지가 기본 체크리스트입니다. 일반 PRD에도 있는 항목들이지만, AI 맥락에서는 채워야 할 내용이 다릅니다.
1. 기능 개요: 이 AI 기능이 풀려는 사용자 문제는 무엇인가? 여기에는 “AI를 쓰고 싶어서”가 아니라 “이 문제는 AI가 가장 잘 풀기 때문에”라는 답이 나와야 합니다. AI를 위한 AI는 가장 흔한 실패의 출발점입니다.
2. 입출력 명세: 사용자가 어떤 형태의 입력을 보내고, 시스템은 어떤 형태의 출력을 돌려주는가? 텍스트인가, 이미지인가, 길이는 어느 정도인가, 어떤 언어를 지원하는가. 입력의 범위와 출력의 형식을 미리 정의해두지 않으면, 모델이 받는 “날것의 입력”이 무엇이 될지 통제할 수 없습니다.
3. 시스템 프롬프트 초안: 3편에서 다룬 시스템 프롬프트를 PRD 단계에서 미리 짜둡니다. 모델의 역할, 답변의 톤과 형식, 참고해야 할 정보, 하지 말아야 할 것, 막혔을 때의 출구 등등. “엔지니어가 알아서 짤 거다”라고 미루지 않고, PM이 PRD에 초안 수준으로라도 명시합니다. 이게 곧 기능의 “인격”을 결정합니다.
4. 품질 기준: “이 정도면 합격”의 기준입니다. 사실관계는 어디까지 정확해야 하는가, 톤은 어떠해야 하는가, 답변의 길이는 어느 정도여야 하는가. 이 기준이 명확해야 다음에 나오는 Eval Plan을 짤 수 있습니다.
5. 실패 정의: 어떤 답이 나오면 “실패”인지를 명시적으로 정의합니다. 사실과 다른 정보를 자신만만하게 답한 경우(환각), 회사 정책과 어긋나는 약속을 한 경우, 사용자에게 위험한 조언을 한 경우 등등. 에어캐나다 챗봇 사고는 이 “실패 정의”가 PRD에 없었기 때문에 일어났습니다. 무엇이 실패인지 모르면 막을 수도 없습니다.
6. 평가 계획: 위에서 자세히 다룬 그 내용입니다. 어떤 입력에 어떤 답이면 합격인지, Eval 셋은 어떻게 관리할 것인지, 평가는 어떤 층(규칙 기반/LLM-as-a-Judge/사람)으로 운영할 것인지, 회귀 테스트는 어떻게 돌릴 것인지 다룹니다.
7. 모니터링 계획: 출시 후 이 기능이 잘 동작하고 있는지를 어떻게 추적할 것인가? 어떤 지표를 대시보드에 띄울 것인가, 어떤 신호가 보이면 알람을 받을 것인가, 어떤 주기로 Eval을 다시 돌릴 것인가 정의합니다. AI 프로덕트의 성공 지표는 다음 회에서 다루겠지만, 그 지표를 “어떻게 관찰할 것인가”는 이미 PRD에 들어가야 합니다.
8. 리스크 및 제한사항: 이 기능이 가진 한계와 위험을 솔직하게 적어둡니다. 어떤 도메인에서는 잘 동작하지 않는가, 비용은 어떤 시나리오에서 폭발할 수 있는가, 규제 측면에서 어떤 위험이 있는가. 흔히 PRD의 가장 짧은 섹션이지만, 위기 상황에서 가장 자주 들춰지는 부분입니다.
이 여덟 가지가 다 들어 있는 PRD라면, “미슐랭 셰프의 레시피”에 가깝습니다. 누가 만들든 비슷한 결과가 나오고, 만든 결과가 "잘 됐는지" 객관적으로 판단할 수 있습니다.
마지막으로 한 가지 더. AI 프로덕트의 PRD에는 기존 PRD에서는 잘 다루지 않았던 항목이 하나 더 있어야 합니다. 가격 모델입니다.
“가격은 비즈니스팀이 정하는 거 아닌가요?”라고 물으실 수 있습니다. 기존 SaaS에서는 그랬습니다.
그런데 AI 프로덕트에서는 가격 모델이 제품 설계와 분리될 수 없습니다. 왜냐하면 여기서는 사용자 한 명이 한 번 쓸 때마다 실제 비용(토큰 비용)이 발생하기 때문입니다. 기존 SaaS처럼 “한 명당 월 9,900원”으로 받았다가, 그 사용자가 PDF를 계속 붙여 넣고 요약을 시키면 한 달 만에 9,900원의 열 배가 넘는 비용이 나갑니다.
최근 AI 프로덕트의 가격 모델은 크게 세 방향으로 진화하고 있습니다.
첫째, 사용량 기반(Usage-based). 토큰이나 API 호출 단위로 과금. OpenAI의 토큰 과금이 대표적입니다.
둘째, 성과 기반(Outcome-based). “해결된 케이스 1건당” 같은 비즈니스 성과로 과금. Zendesk나 Intercom의 AI 고객 지원이 이 방식입니다.
셋째, 하이브리드(Hybrid). 기본료 + 사용량 추가. 실제로 가장 많이 채택되는 방식입니다.
PM이 PRD를 쓸 때 이 가격 모델을 어떻게 잡을지가 제품 설계에 직접 영향을 줍니다. 만약 성과 기반으로 간다면, PRD의 성공 지표도 성과 중심으로 설계되어야 합니다. “해결된 케이스” 단위로 과금하기로 했다면, 무엇이 “해결”인지를 Eval Plan에서 먼저 정의해야 하니까요. 가격 모델과 성공 지표가 따로 노는 AI 프로덕트는, 팀이 무엇을 최적화해야 할지 모르는 상태로 출발하는 셈입니다.
실제 시장에서도 이 정합성의 차이가 명백히 드러나고 있습니다. 세일즈포스는 Agentforce를 통해 고객사의 작업 시간을 큰 폭으로 줄이는 가치를 만들어내고, 그것을 Flex Credits라는 사용량 기반 과금으로 명확히 연결했습니다. 가치 창출과 가격 모델이 한 방향으로 정렬되니까 시장이 신뢰하기 쉽습니다. 반면 어도비는 같은 시기 Firefly로 AI 기능을 출시했지만 그 AI 투자가 어떻게 수익으로 이어질지를 시장에 명확히 설명하지 못했고, 주가는 큰 폭으로 떨어졌습니다. 같은 AI 기능을 출시해도, PRD 단계에서 가격 모델과 가치 정의를 함께 짠 회사와 그렇지 않은 회사의 결과는 다릅니다.
알아가야 할 핵심은 하나입니다. AI PRD에서는 기능 정의, Eval Plan, 성공 지표, 가격 모델이 모두 하나의 시스템처럼 정합성을 가져야 합니다. 어느 하나만 성격이 달라지면 그 PRD는 결국 작동하지 않습니다.
처음으로 돌아갑니다. 어머니의 “소금 약간”과 셰프의 “천일염 2.3g”의 차이는 단순히 정밀도가 아닙니다. 처음 레시피를 쓰는 시점부터 “누가 어떻게 만들든 같은 결과가 나오게 하겠다”는 약속의 강도가 다른 것입니다.
AI PRD도 마찬가지입니다. 기존 PRD가 “이 기능을 만든다”는 약속이었다면, AI PRD는 “이 기능이 어떻게 행동할지, 잘 동작하는지 어떻게 판단할지, 망가지면 어떻게 알아챌지, 비용이 폭발하지 않게 어떻게 막을지”까지 모두 약속하는 문서입니다. 약속의 범위가 훨씬 넓어진 만큼, 문서도 훨씬 정밀해져야 합니다.
그리고 그 약속의 한가운데에 Eval Plan이 있습니다. “잘 동작한다”는 말을 느낌이 아니라 측정 가능한 기준으로 바꿔주는 장치입니다.
시리즈의 가장 처음에서 본 에어캐나다 챗봇 사고도, 결국 “무엇을 답하지 말아야 하는가”가 PRD에 정의되어 있지 않았기 때문에 일어났습니다. 그 챗봇의 PRD에 Eval Plan이 있었다면, 출시 전에 “여행 후 사별 할인 신청” 같은 케이스가 테스트되었을 것이고, 그 답이 회사 정책과 다르다는 점 역시발견되었을 것입니다.
AI 시대의 PM은 “기능을 정의하는 사람”이 아니라 “기능의 행동 범위와 판단 기준을 함께 정의하는 사람”입니다. 그리고 그 정의가 한 장의 PRD에 담길 때, 비로소 AI 기능은 “운에 맡기는 기술”이 아니라 “관리 가능한 시스템”이 됩니다.
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Abstract
Microtubule-stabilizing agents consistently improve functional recovery after spinal cord injury (SCI), yet the structural mechanism underlying their shared therapeutic effects remains unclear. Here, we find that chemically distinct stabilizers converge on preservation of ciliary integrity within central canal-associated cells, including ependymal cells and cerebrospinal fluid-contacting neurons. Using complementary SCI models, including complete transection and crush injury, we observe that maintenance of ciliary architecture is associated with reduced glial scarring, improved tissue continuity, and enhanced locomotor recovery. Single cell transcriptomic analysis further identifies these cell populations as prominent responders to microtubule stabilization, with ciliogenesis-related programs selectively preserved. Importantly, pharmacological disruption of cilia-associated signaling attenuates recovery, whereas promoting ciliogenesis partially recapitulates therapeutic effects, identifying ciliary integrity as a critical cilia-associated structural dependency that contributes to microtubule stabilizer-mediated spinal cord repair. Together, these findings identify a cilia-dependent central canal regenerative niche as a candidate structural checkpoint linking microtubule stabilization to functional recovery after SCI and identify ciliogenesis as a therapeutically actionable target for SCI.
Competing Interest Statement
Wenxiang Meng, Jianwu Dai, Lamei Yang, Chunnuan Lin, Yannan Zhao, Ruifan Lin, and Honglin Xu are inventors on patent application ZL 2023 1 0621981.0.
Abstract
MicroRNAs (miRNA), are non-coding RNA that act as post-transcriptional regulators of gene expression in various organs including the brain where they play an important role in neurodegeneration. Circular RNAs are single-stranded, covalently closed loop RNA molecules recognized as upstream regulators of miRNA. Previous studies have shown that circRNAs are dysregulated in Alzheimer and other neurodegenerative diseases. However, a systematic, age and region specific circRNA atlas in primary tauopathy is lacking. To this end, we performed comprehensive circRNA sequencing of hippocampal and cortical tissues from a model of human tauopathy, hTau mice, at 3, 6, and 12 months of age. We identified circRNA miRNA sponging networks that target and regulate key tau disease associated pathways, including kinases, phosphatases, histone deacetylase, glutamatergic and GABAergic synapse, and microglial efferocytosis. Our study demonstrates an age- and region-specific circRNA landscape in the brain of a model of human tauopathy and identify candidate circRNA miRNA mRNA regulatory axes converging on core tau pathological processes. These findings support the novel hypothesis that specific circRNAs have the potential to be used as biomarkers and therapeutic targets against tau-driven neurodegeneration.
Competing Interest Statement
The authors have declared no competing interest.
Abstract
Endosomal sorting complexes required for transport (ESCRT) regulate membrane protein trafficking through coordinated cargo selection and endosomal processing, yet their contribution to neurotransmitter receptor sorting remains to be defined. Here, we examined how modulation of distinct complex components influences the surface expression of excitatory and inhibitory neurotransmitter receptors. Using surface biotinylation and imaging approaches in heterologous cells and primary neurons, we altered tumour susceptibility gene 101 (TSG101), a core complex I component, and vacuolar protein sorting-associated protein 4A (VPS4a), an ATPase required for complex III disassembly. Reduction of tumour susceptibility gene 101 increased receptor association with early endosomes and enhanced receptor surface localisation, whereas disruption of VPS4A promoted receptor accumulation within late endosomal compartments and impaired degradative progression. Inhibitory receptor subtypes displayed variable sensitivity. Together, these findings demonstrate that endosomal sorting complex components regulate receptor surface expression through stage-specific trafficking mechanisms associated with altered receptor recycling and degradative processing.
Competing Interest Statement
SK is a shareholder, founding director and CEO of Hado Therapeutics Limited (UK Registered: 12240559). All other authors have no conflict of interests or declarations.
Abstract
Objective: Aging is associated with changes in cortical excitability and altered responsiveness to benzodiazepines, but the effects of benzodiazepine challenge on motor cortical paired-pulse physiology in older adults remain incompletely understood. We examined whether intravenous midazolam differentially modulates corticospinal excitability and short-interval paired-pulse transcranial magnetic stimulation (TMS) responses in younger and older adults. Methods: Fifteen younger adults (18–35 years) and fifteen older adults (50–69 years) underwent single-pulse and paired-pulse TMS of the left primary motor cortex at baseline and during intravenous midazolam administration. Single-pulse motor evoked potential (MEP) amplitude was used to assess corticospinal excitability. Short-interval paired-pulse responses were quantified as the ratio of conditioned to unconditioned MEP amplitude. Results: At baseline, younger adults showed greater corticospinal excitability than older adults, reflected by larger single-pulse MEP amplitudes (adjusted p = 0.04). Younger adults demonstrated paired-pulse inhibition at baseline, reflected by a conditioned/unconditioned MEP ratio below 1.0 (ratio = 0.73; adjusted p < 0.01), whereas older adults did not show inhibition and instead had a mean ratio above 1.0 (ratio = 1.25). Midazolam reduced single-pulse MEP amplitudes in both groups. During midazolam administration, paired-pulse inhibition was no longer observed in younger adults, and older adults continued to show no evidence of inhibition. Conclusions: Younger and older adults differed in baseline corticospinal excitability and in short-interval paired-pulse TMS responses. Intravenous midazolam reduced corticospinal excitability and altered paired-pulse response patterns, eliminating baseline paired-pulse inhibition in younger adults while producing little measurable change in older adults. These findings suggest that aging may modify the net motor cortical response to benzodiazepine challenge. The results should be interpreted in relation to the paired-pulse stimulation parameters used and support further studies using complementary approaches to characterize age-related differences in inhibitory and facilitatory motor cortical circuits.
Competing Interest Statement
The authors have declared no competing interest.
Abstract
Parkinson's disease (PD) is known to alter the intrinsic properties of striatal cholinergic interneurons (ChIs). However, how PD shapes ChI control of intrastriatal GABAergic circuits regulating principal spiny projection neurons (SPNs) is unknown. To fill this gap, striatal circuits in healthy and parkinsonian mice were interrogated. In ex vivo brain slices from healthy mice, optogenetic stimulation of ChIs evoked GABAA receptor currents in both indirect and direct pathway SPNs that were attributable to nicotinic acetylcholine receptor (nAChR)-mediated activation of GABAergic interneurons (GIs). Simulations suggested that this circuit exerts a state-dependent control of SPN dendritic integration that was modulated by concomitant muscarinic receptor signaling. Surprisingly, in mouse models of prodromal and parkinsonian states, the ability of ChIs to engage this intrastriatal circuitry was disrupted because interneurons down-regulated nicotinic AChRs. Taken together, these studies suggest that impaired ChI control of GABAergic interneurons contributes to behavioral deficits in both prodromal and clinical PD states.
Competing Interest Statement
The authors have declared no competing interest.
Abstract
Mounting evidence suggests that recurrent neural processes taking place within the visual system are recruited when we recognize challenging images---such as objects seen from unusual viewpoints. Backward masking techniques have traditionally been used as a non-invasive method for studying recurrent processes in the human visual system: A mask follows the target image, presumably disrupting recurrent processes of the visual system. However, these techniques have the limitation that they do not allow to identify the stage of the visual system where critical recurrent processes are taking place. Here, leveraging advances in texture synthesis via deep networks, and the established correspondence between stages of the visual system and layers of deep networks, we develop a novel psychophysics paradigm where masks with textures targeting different stages of the visual system follow the presentation of challenging images. In a series of experiments, we presented objects to human subjects either for a short duration or in unusual poses, followed by a textured mask either designed to only target the early visual system, or the entire visual system. We found no effect of texture type on recognition ability, suggesting that recurrent processes in or towards early stages of the visual system (such as primary visual cortex) are already recruited for these recognition tasks.
Competing Interest Statement
The authors have declared no competing interest.
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Summary: A new study overturned a long-standing anthropological assumption: that human ancestors grew steadily and progressively larger over millions of years. Instead, an analysis of 386 fossils representing 21 distinct hominin species reveals that human body mass evolution occurred via a dual-mechanism model. While body size increased gradually among early hominin ancestors like Australopithecus, a massive, non-linear evolutionary “leap” occurred between 2 and 2.5 million years ago.
This dramatic growth spurt coincided directly with the emergence of Homo rudolfensis and Homo erectus/ergaster, marking the first time human ancestors reached modern adult weights of 60 kg or more. The study accounts for missing fossil data and complex family-tree relationships to explain why previous localized studies arrived at conflicting conclusions.
Key Facts
The 2-Million-Year Jump: The primary transition to modern human body proportions was a sudden evolutionary leap 2 to 2.5 million years ago, driven by Homo erectus/ergaster and Homo rudolfensis, rather than a slow, gradual accumulation across the human lineage.
Species That Bucked the Trend: The human family tree branched dynamically rather than moving in a straight line. Species such as Homo floresiensis and Homo naledi actively diverged from this growth spurt, remaining remarkably small and maintaining child-sized stature.
The Australopithecus Baseline: Prior to the Homo growth spurt, early hominin relatives like Australopithecus stagnated at an average weight of roughly 40 kg (approx. 88 lbs), matching the height and weight profiles of a modern young child.
Ecological and Behavioral Catalyst: The rapid growth spurt matches critical neurobehavioral and ecological milestones: the transition to high-efficiency bipedalism (walking on two legs), a dramatic dietary shift toward meat consumption, and the expansion of geographic home ranges.
Unifying Methodological Conflict: By analyzing 386 distinct fossil specimens using sophisticated statistical models that weight evolutionary relationships and species classification uncertainties, the researchers unified decades of seemingly contradictory anthropological data.
Source: University of Reading
The biggest jump in body size among our ancestors happened around 2 to 2.5 million years ago, with the appearance of Homo rudolfensis or Homo erectus/ergaster, rather than gradually across the whole human family tree.
New research published today (Monday, 22 June 2026) in the journal PNAS, found that some species bucked the trend completely. Homo floresiensis and Homo naledi stayed small, with the early hominin Australopithecus weighing 40kg, on average, and reaching the height of a child. Other branches of Homo grew larger. Homo erectus/ergaster were the first hominins to weigh around 60 kg or more, on average, achieving weights similar to many modern humans.
The University of Reading and University of Oxford findings challenge the idea that bodies simply got bigger and bigger over time in a steady line, eventually leading to modern humans.
Dr Jacob Gardner, lead author at the University of Reading, said: “For years, different studies have come to different conclusions about whether our ancestors steadily grew bigger over time or jumped in size at some key point in our Homo ancestors.
“We think that’s because everyone was looking at slightly different pieces of a much bigger puzzle. When you put all the fossils together, examine multiple competing ideas, and account for how species are related to each other, a clearer picture emerges. The answer is most likely a combination of these ideas.
“The human story is not simply one of constant growth, but also of a major change that happened later, within our own genus, while other branches of the family, including some surprisingly small relatives, went their own way entirely.”
Piecing together the human puzzle
Researchers reached these conclusions by looking at body weight from 386 fossils across 21 different species of hominins, the group that includes humans and our extinct relatives. They used statistical models to track how body size changed over millions of years.
Previous studies disagreed because some focused on early relatives such as Australopithecus, others on later members of Homo, and some used different methods to estimate body weight from fossil bones. These studies also did not account for how hominin species were related to one another or the various uncertainties that come with an incomplete fossil record, such as which fossils belong to which species.
Bringing all of this together in one model shows that these studies weren’t actually disagreeing with each other, they were just looking at different parts of a more complicated story. Body weight steadily increased over time in our earlier hominin relatives, like Australopithecus, but then jumped in size at a key point later in Homo.
The timing of this growth spurt lines up with other changes in later Homo. These ancestors were walking on two legs more efficiently than earlier hominins, eating more meat, and roaming over much larger areas in search of food and suitable habitat. A bigger body may have helped with all of these things, making it easier to travel long distances and survive on a varied diet. The findings suggest that growing larger was closely tied to a wider shift in how these early humans lived.
Dr Thomas Puschel, co-author from the School of Anthropology and Museum Ethnography, University of Oxford, said: “Our results suggest that human body size evolution was not simply a story of steady growth over time. Although body mass generally increased throughout our evolutionary history, the most significant shift occurred later within the genus Homo.
“This change coincided with broader developments in how our ancestors moved across landscapes and exploited their environments, pointing to a close relationship between body size and major ecological and behavioural transitions.”
Key Questions Answered:
Q: Why did previous scientific studies disagree on whether human ancestors grew gradually or suddenly?
A: Past disagreements were primarily a byproduct of narrow sample parameters. Some teams focused exclusively on early hominins like Australopithecus, finding a slow, gradual increase, while others looked solely at the later genus Homo, observing sharp size differences. By compiling 386 fossils across 21 species into a singular statistical model that factors in structural family-tree relationships and historical gaps, this new study proves these two concepts coexist: growth was linear at first, but erupted into a massive jump later.
Q: What specific environmental and survival advantages did a sudden jump to a 60 kg body size provide early humans?
A: A larger body mass altered how early humans interacted with their landscapes. It dramatically enhanced the biomechanical efficiency of bipedal walking, allowing Homo erectus to travel immense distances with lower energy expenditure. Furthermore, a larger physique was essential for a shifting lifestyle that relied on hunting and scavenging meat, defending resources from large apex predators, and successfully adapting to highly varied, challenging new habitats.
Q: Did all species within the genus Homo follow this path toward a larger body size?
A: Absolutely not. Human evolution is a highly branched bush rather than a straight ladder. Even as our direct ancestors grew to modern weights, distinct evolutionary cousins like Homo floresiensis (often called the “Hobbit” hominin) and Homo naledi branched away from this trend entirely. They retained small body sizes and child-like statures long after Homo erectus had established a larger, 60 kg physical framework across the globe.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Journal paper reviewed in full.
Additional context added by our staff.
About this evolutionary neuroscience research news
Author: Ollie Sirrell Source: University of Reading Contact: Ollie Sirrell – University of Reading Image: The image is credited to Neuroscience News
Original Research: Open access. “Competing models of hominin body size evolution” by Jacob D. Gardner, Thomas A. Püschel, Suzy White, Manabu Sakamoto, and Chris Venditti. PNAS DOI:10.1073/pnas.2521732123
Abstract
Competing models of hominin body size evolution
The evolutionary trajectory of hominin body size remains contested, with prior studies suggesting a gradual increase or lineage-specific shifts.
Here, we apply Bayesian phylogenetic generalized linear mixed models to a dataset of 386 specimens across 21 taxa and find strong evidence for a marked body mass increase in non-habilis or later-occurring Homo, with moderate support for a general increase over time.
Contrary to some existing hypotheses, we find less support for a distinct size increase across all Homo. By accounting for phylogenetic nonindependence, intraspecific variation, and multiple sources of uncertainty, our analysis examines competing views in a single framework, supporting a more complex explanation for hominin body size evolution and clarifying key transitions in Homo.
Younger generations are experiencing accelerated biological aging, widening the gap between internal physiological age and chronological age to drive an 8% to 15% increase in early-onset solid cancers. Credit: Neuroscience News
Accelerated Biological Aging Drives Early-Onset Cancer Risk
Summary: Researchers established a critical link between accelerated biological aging and the rising incidence of early-onset cancers (diagnosed at age 55 or younger) in recent generations. The research analyzed biomedical and molecular data from over 154,000 individuals in the UK Biobank and more than 10,000 participants from the NIH’s All of Us Research Program.
By measuring the gap between chronological age and biological age, using advanced blood biochemistry and proteomic algorithms like PhenoAge, the team discovered that younger birth cohorts are aging significantly faster than their predecessors did at the same chronological age. This advanced systemic aging was associated with an 8% to 15% increased risk of early-onset solid tumors, while localized, organ-specific aging directly correlated with specific malignancies, such as accelerated immune system aging driving early-onset lung cancer.
Key Facts
The Generational Age Gap Escalation: In the UK cohort, individuals born between 1965 and 1974 showed systemic aging 23% of one standard deviation higher than those born between 1950 and 1954. In the U.S. cohort, the trend exploded, with individuals born between 1990 and 1999 showing systemic aging 92% of one standard deviation higher than those born between 1965 and 1969.
Direct Cancer Risk Amplification: Advanced systemic biological aging corresponds to an 8% baseline increase in early-onset solid tumors (particularly gastrointestinal, lung, and uterine cancers). Individuals in the highest tier of accelerated aging experienced a 15% surge in risk compared to their biologically slower-aging peers.
Organ-Specific Aging Blueprints: Rather than generic cellular breakdown, specific organ systems targeted specific cancers. Advanced aging of the immune system uniquely drives early-onset lung cancer, while accelerated aging of adipose (fat) tissue predicts early-onset colorectal cancer.
Independence From Genetics: The heightened cancer risk tied to accelerated biological aging persisted even after researchers controlled for inherited cancer risk genes and genetic predispositions to fast aging.
Moving Toward Precision Prevention: Led by Team PROSPECT under the global Cancer Grand Challenges initiative, these biological age metrics provide clinical tools to identify high-risk, healthy young adults long before tumors form, transforming preventive medicine.
Source: Washington University
Cancer is often considered a disease of aging. Older adults are at higher risk because they have had more time to accumulate cellular damage that can trigger tumor formation. But as cancer rates in younger adults rise, with each successive generation facing higher risks than the one before it, researchers are asking whether cellular damage is accumulating faster in recent generations, accelerating their body’s biological aging.
A new study led by researchers at Washington University School of Medicine in St. Louis provides evidence that younger generations are indeed aging faster biologically than their older counterparts. The causes remain under investigation around the world, including global efforts led by research members of Siteman Cancer Center, based at Barnes-Jewish Hospital and WashU Medicine, and Cancer Grand Challenges, a global initiative co-founded by the National Cancer Institute and Cancer Research U.K.; but importantly, the new research links this accelerated aging to an increased risk of early-onset cancers in younger generations. In general, early-onset cancers are those diagnosed at age 55 or younger.
The larger the gap between biological age — that is, how old our bodies appear to be — and chronological age — which is how many years we have actually lived — the higher the cancer risk, according to the researchers. They found that people in more recent birth cohorts had larger age gaps than those in older birth cohorts, which may help explain the rise in early-onset cancer in recent generations.
Their study also identified links between faster aging in particular organ systems and increased risks for certain cancers. For instance, an immune system that appears older than its actual age was associated with early-onset lung cancer. Similarly, fat tissue that appears older than its chronological age was associated with early-onset colorectal cancer.
The study, published June 22 in the journal Nature Medicine, suggests that measures of accelerated aging could help identify individuals at higher risk of early-onset cancer and guide new strategies for cancer prevention and early detection.
“Our ultimate goal is to decode how modern environments become biologically embedded to drive cancer risk, transforming prevention from broad recommendations to personalized interventions,” said Yin Cao, ScD, a molecular epidemiologist and an associate professor of surgery and of medicine at WashU Medicine.
“This brings us closer to identifying risk earlier and developing prevention strategies that are tailored to an individual’s biology.”
Exploring biological aging
Cao’s team has been at the forefront of identifying individual factors that influence cancer risk across the life course, such as obesity, metabolic dysregulation, alcohol consumption, sedentary behavior, poor diet quality and cesarean delivery. Although these discoveries have revealed important clues to the origins of cancer at younger ages, the contribution of any single factor is modest.
With that in mind, Cao, also a research member of Siteman, and her colleagues have sought ways to capture the influence of multiple risk factors operating together to spur cancer development. With support from Cancer Grand Challenges, Cao, as co-lead of Team PROSPECT, has been able to go after this problem.
For the current study, Cao’s team analyzed data from more than 154,000 young adults in the UK Biobank, a large biomedical dataset containing biological, health and lifestyle data, and from more than 10,000 individuals in the U.S. participating in the National Institutes of Health’s (NIH) All of Us Research Program, an effort to build a comprehensive health dataset on more than 1 million people living in the U.S.
To estimate the level of biological aging — or age gap — the researchers, including first author Ruiyi Tian, a doctoral student in the Cao lab, examined aging at two levels: across the body as a whole, known as systemic aging, and within individual organs, known as organ-specific aging.
For systemic aging, the researchers used established measures, including clinical biomarker-based measures such as PhenoAge and the Klemera-Doubal Method, as well as a metabolomic age score, which provides a measure of individual metabolism.
PhenoAge, for example, measures nine blood biochemistry markers such as albumin, made by the liver, and creatinine, a waste product removed by the kidneys. For organ-specific aging, the researchers used blood proteomic data, which measure levels of multiple proteins linked to specific organ systems, to estimate biological aging in individual organs.
The researchers calculated the average age gap for each birth cohort and used standard deviation to describe how much each group differed from the study average. Standard deviation is a measure of how spread out data points are around the average.
The researchers found that individuals in the UK born between 1965 and 1974 had systemic aging that was 23% of one standard deviation higher compared with those born between 1950 and 1954, after accounting for chronological age. In other words, people in the younger birth cohort showed a modest shift toward older biological profiles than people in the older birth cohort when at the same chronological age.
The researchers observed a similar pattern in the U.S cohort. Participants born between 1990 and 1999 had systemic aging that was 92% of one standard deviation higher compared with those born between 1965 and 1969.
This increased systemic aging in the younger group was associated with an 8% increased risk of early-onset solid cancers, especially lung, gastrointestinal and uterine cancers. When participants were divided into three groups based on their level of systemic aging, those with the most advanced systemic aging had a 15% increased risk of early-onset solid cancer compared with those with the least advanced systemic aging. According to the analysis, the increased risk persisted even after controlling for inherited genetic risks of cancer and genetic susceptibility to accelerated aging.
By zooming into organ-specific aging, the researchers found that advanced immune system aging was associated with increased risk of early-onset lung cancer, and advanced adipose (fat) tissue aging was associated with increased risk of early-onset colorectal cancer.
“If we can identify younger people with the highest cancer risk when they are still healthy, we can focus on prevention and early-detection strategies for the individuals who will benefit most from early interventions,” Cao said.
This research is part of Team PROSPECT, a Cancer Grand Challenges team co-led by Cao. Cancer Grand Challenges is a global research funding initiative co-founded by Cancer Research UK and the National Cancer Institute (NCI) that brings together world-leading researchers to take on cancer’s toughest challenges.
“Right now, we don’t have a definitive answer to what’s driving the rise of early-onset cancers around the world, but studies like this are helping us piece together the bigger picture, showing that cancer may be influenced not just by changes inside individual cells, but by wider changes happening across the body as a whole,” said David Scott, PhD, director of Cancer Grand Challenges.
“Research on this scale is possible through Cancer Grand Challenges, which brings together scientists from different fields around the world to tackle these complex questions together.”
Cao and her colleagues are leading efforts to transform the understanding of why cancers are increasingly striking younger generations. Their next frontier is to decipher how environmental, lifestyle and societal changes leave lasting biological imprints, including accelerated aging and other markers of heightened susceptibility.
By illuminating the pathways through which risk accumulates across the life course, they seek to uncover the origins of early-onset cancers and redefine opportunities for prevention. In parallel, their work will enable more precise approaches to identify those at greatest risk and intervene earlier, shifting the paradigm from reacting to disease to preventing it before it begins.
Funding: This work was part of the PROSPECT team supported by the Cancer Grand Challenges initiative funded by Cancer Research UK, grant numbers CGCATF-2023/100043 and CGCATF-2023/100037; the National Cancer Institute of the NIH, grant numbers OT2CA297577 and OT2CA297576; the French National Cancer Institute; and the Bowelbabe Fund for Cancer Research UK. The project was also supported by grants from NIH/National Cancer Institute, grant number R37CA246175; the NIH/National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases, grant number P30DK052574; the Alvin J. Siteman Cancer Center through the Foundation for Barnes-Jewish Hospital. Further support was provided by a pre-doctoral fellowship in the Cancer Biology pathway supported by NIH Molecular Oncology Training Grant T32CA113275 to Washington University School of Medicine in St. Louis; the Pediatric Gastroenterology Research Training Program grant T32DK077653 to Washington University School of Medicine in St. Louis; the Washington University School of Medicine in St. Louis Institute of Clinical and Translational Sciences, grant number UL1TR002345; and the Foundation for Barnes-Jewish Hospital. The content is solely the responsibility of the authors and does not necessarily represent the official views of the NIH.
Key Questions Answered:
Q: What is the difference between chronological age and biological age in the context of this study?
A: Chronological age is simply the rigid number of years a person has been alive based on their birth date. Biological age, however, refers to the physiological state and functional integrity of an individual’s cells, tissues, and organs. When modern lifestyle and environmental pressures cause our internal biochemistry to degrade prematurely, a large “age gap” opens up, meaning a 35-year-old individual could possess the biological profile and vulnerability of a 50-year-old.
Q: How did researchers prove that younger generations are actually aging faster than older ones?
A: The team tracked identical chronological milestones across different birth cohorts using immense biomedical datasets in the U.S. and UK. By calculating standard deviations of biological age indicators like PhenoAge, they discovered a striking generational acceleration. Individuals born in the 1990s showed systemic biological aging nearly a full standard deviation (92%) higher than individuals born in the late 1960s when measured at equivalent points in their lives.
Q: How can these biological age scores be utilized to reverse the trend of early-onset cancers?
A: Currently, cancer screening protocols (like colonoscopies or lung scans) are dictated almost entirely by broad chronological age cutoffs. By integrating systemic biomarker tests and organ-specific proteomic profiles into routine preventative medicine, physicians can identify healthy young adults who are biologically aging at an accelerated rate. This enables highly personalized, proactive screening and targeted lifestyle or therapeutic interventions decades before a tumor can manifest.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Journal paper reviewed in full.
Additional context added by our staff.
About this aging and cancer research news
Author: James Goodwin Source: WUSTL Contact: James Goodwin – WUSTL Image: The image is credited to Neuroscience News
Original Research: Open access. “Biological aging and generational shifts in early-onset cancer risk” by Ruiyi Tian, Xiaoyu Zong, Duo Ren, Stefani Tica, Daniel Hong, Oluseye Oduyale, Jason D. Buenrostro, Ramaswamy Govindan & Yin Cao. Nature Medicine DOI:10.1038/s41591-026-04448-w
Abstract
Biological aging and generational shifts in early-onset cancer risk
Incidence of early-onset cancer is rising globally in recent generations, which underscores the need to elucidate the influence of emerging generational risk factors. Systemic and organ-specific aging reflects the cumulative impact of exposures and may provide an integrative and complementary approach to understand early-onset cancer risk.
Here among 154,169 young adults from the United Kingdom Biobank, systemic aging measured by PhenoAge increased across birth cohorts, with 23% s.d. increase for those born 1965–1974 versus 1950–1954, and was associated with early-onset solid cancer risk (hazard ratio (HR)per s.d. 1.08; 95% confidence interval (CI), 1.03–1.13), driven by lung, gastrointestinal and uterine cancers, independent of genetic risks of aging and cancer.
Patterns were consistent using alternative systemic aging measures, including the Klemera–Doubal method-defined age gap and metabolomic-based age gap. These findings were validated partially among 10,262 participants in the United States All of Us Research Program. Proteomics-based organ-specific aging analyses linked immune aging with early-onset lung cancer (HRper s.d. 1.89; CI, 1.20–2.97) and adipose tissue aging to early-onset colorectal cancer (HR 1.60; CI, 1.11–2.32).
Greater age gap, reflecting more advanced biological aging relative to chronological age, may serve as a driver associated with risk of early-onset solid cancers, highlighting the importance of uncovering underlying mechanisms to guide effective prevention strategies.
High screen viewing during critical infancy and school-entry windows actively disrupts long-term working memory and future academic achievement. Credit: Neuroscience News
Infant Screen Exposure Linked to Lower Future Working Memory
Summary: A new study has demonstrated that the timing of childhood screen exposure is just as critical to long-term cognitive development as the total volume of daily viewing hours. Collaborating neuroscientists and pediatric researchers monitored 502 children over nearly a decade, evaluating screen habits at six distinct intervals between ages 1 and 8.
The data revealed that elevated screen use during infancy (age 1) and around formal school-entry (age 6) consistently predicted lower academic performance at age 9 and demonstrably weaker working memory capacity at age 10.5. Conversely, screen use at ages 2 and 3 did not yield statistically significant long-term academic correlations, isolating early infancy and school-entry as vulnerable developmental windows.
Key Facts
The “U-Shaped” Sensitivity Re-emergence: Long-term cognitive deficits were driven primarily by exposure during two critical periods: infancy (age 1) and school entry (age 6), while mid-toddlerhood (ages 2–3) showed muted long-term academic impacts.
Infancy is the Highest Risk Window: Screen exposure at 12 months produced the largest negative effect sizes on future working memory and learning outcomes across the entire study duration.
The Displacement Effect: High infancy screen viewing actively displaces critical face-to-face, reciprocal learning interactions that are structurally required to wire the rapidly developing baby brain.
Working Memory Impairment: Excess screen exposure was directly tied to measurable declines in working memory at age 10.5, undermining the exact cognitive workspace needed for reading comprehension, mathematical calculations, and complex problem-solving.
Population-Level Public Health Risk: While an additional hour of screen time may only marginally alter an individual child’s trajectory, the authors warn that at a population scale, this modest shift drags a significant percentage of children down into lower academic testing brackets.
Source: Zhejiang University
As screens become nearly universal in young children’s lives, questions about their long-term impact on learning have grown more urgent.
A new longitudinal study followed children from age 1 to 8 years and found that higher screen viewing time—particularly during infancy and around school-entry age—was consistently associated with poorer academic performance at age 9 and weaker working memory at age 10.5. The findings suggest that the timing of screen exposure may be as important as the amount of screen time itself.
The World Health Organization (WHO) and the American Academy of Pediatrics recommend no screen time before 18–24 months and less than one hour per day for children ages 2 to 5. Yet many young children exceed these limits, and evidence on how screen viewing affects cognitive development has been mixed.
Most studies have been cross-sectional, focused on school-age children, or lacked repeated measurements across early childhood. Longitudinal studies spanning multiple developmental stages are therefore needed to identify potentially sensitive periods of exposure and better account for family and environmental influences.
A team of researchers from Inserm and the National University of Singapore conducted the study, which was published online ahead of print on April 9, 2026, in the World Journal of Pediatrics.
Using data from the Growing Up in Singapore Towards healthy Outcomes (GUSTO) birth cohort, they analyzed parent-reported screen time at six time points and assessed children’s academic achievement and working memory several years later.
The study followed 502 children from infancy through middle childhood and found that higher screen viewing time during certain developmental periods was associated with poorer later academic performance and weaker working memory. The associations were most consistent for screen exposure during infancy and around school-entry age, suggesting that these stages may represent particularly sensitive windows for cognitive development.
Children with higher overall screen exposure across childhood also tended to perform less well academically. The findings indicate that the timing of screen use may matter as much as the total amount of exposure, with early childhood appearing to be a critical period when screen habits could have lasting implications for learning and memory.
“The effect sizes we saw at age 1 were the largest among all time points we examined,” the authors said.
“That suggests early infancy may be a window of heightened sensitivity, when the developing brain is particularly vulnerable to the displacement of learning interactions by screen time. We were also surprised to see that while screen use at age 2 and 3 did not show significant links, the associations re-emerged at age 6—when children enter formal schooling. So it is not just about early years; screen use later in childhood still matters.”
The findings support the principle that “less is better” when it comes to children’s screen time, the authors said. While an individual child might not experience noticeable harm from an extra hour of daily viewing, even modest shifts at the population level could move a meaningful number of children toward lower academic performance.
Public health interventions aimed at reducing screen time may benefit from starting early—during infancy—while also reinforcing limits around school entry age. The authors emphasize that future research should examine not only the duration of screen use but also factors such as content quality, device type, and parental co-viewing, which may influence developmental outcomes.
Funding information
The GUSTO study was supported by the Singapore National Research Foundation and the Singapore Ministry of Health’s National Medical Research Council (NMRC/TCR/004-NUS/2008 and NMRC/TCR/012-NUHS/2014). Additional funding came from the Agence Nationale de la Recherche (ANR) in France (iSCAN project, ANR-20-CE36-0001).
Key Questions Answered:
Q: Why does screen time at age 1 have a far more damaging long-term impact than screen time at age 2 or 3?
A: At 12 months old, the infant brain is undergoing an unparalleled wave of synaptic growth and requires rich, responsive, three-dimensional human interactions to map language, spatial awareness, and focus. Screens are inherently non-reciprocal. When an infant is placed in front of a screen, it causes what neuroscientists call “the displacement effect”, it physically steals time away from the real-world social interactions and hands-on explorations that are foundational to wiring early memory and learning architecture.
Q: What surprised the researchers most about how the effects of screen time manifested over the years?
A: The researchers were highly surprised by the non-linear, re-emerging pattern of vulnerability. While screen use at age 1 caused major long-term damage, screen habits at ages 2 and 3 showed no significant statistical links to future academic performance. However, the exact moment the children turned 6 and entered formal schooling, the negative associations flared up again. This proves that screen habits remain a major risk factor later in childhood, directly interfering with the brain’s adjustment to structured classroom environments.
Q: Does this study suggest that an extra hour of screen time will permanently harm an individual child?
A: Not necessarily on an individual, isolated basis. The researchers emphasized that the effect size for a single child might be subtle or difficult to notice day-to-day. Instead, this is a major public health warning for entire communities. When millions of young children are exposed to excessive screen time, it shifts the entire population’s academic curve downward, meaning a massive, measurable number of children who would have performed excellently are pushed into lower categories of academic achievement and working memory capacity.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Journal paper reviewed in full.
Additional context added by our staff.
About this neurodevelopment and memory research news
Author: Editorial Office Source: Zhejiang University Contact: Editorial Office – Zhejiang University Image: The image is credited to Neuroscience News
Original Research: Open access. “Screen viewing time from age 1 to 8 years and subsequent academic performance and working memory” by Shuai Yang, Natarajan Padmapriya, Saw Seang-Mei, Chong Yap Seng, Lynette P. Shek, Peter D. Gluckman, Keith M. Godfrey, Johan G. Eriksson, Falk Müller-Riemenschneider, Evelyn C. Law & Jonathan Y. Bernard. World Journal of Pediatrics DOI:10.1007/s12519-026-01046-1
Abstract
Screen viewing time from age 1 to 8 years and subsequent academic performance and working memory
Background
Screen viewing time is associated with children’s academic and cognitive outcomes, but longitudinal studies are scarce, hindering identification of the most sensitive age periods. We assessed the associations of single and cumulative average screen viewing time with academic performance and working memory.
Methods
In the Growing Up in Singapore Towards healthy Outcomes birth cohort, parents reported their child’s screen viewing time at ages 1, 1.5, 2, 3, 6 and 8 years. At ages 9 and 10.5, trained psychologists assessed academic performance (Wechsler Individual Achievement Test-Third Edition) and working memory (Letter-Number Sequencing task; Wechsler Intelligence Scale for Children-Fifth Edition). Associations of single and cumulative average screen viewing time with psychological outcomes were examined by multivariable linear regression (N = 502 children).
Results
Mean (standard deviation) screen viewing time ranged from 2.1 (2.0) hours/day at age 1 year, to 3.0 (2.2) hours/day at 8 years. In unadjusted models, higher screen viewing time from age 1 to 8 years was consistently associated with poorer academic performance at age 9 years and working memory at 10.5 years.
After adjustment, effect sizes were reduced, but higher screen viewing time at ages 1 year [β = – 1.47, 95% confidence interval (CI): – 2.37 to – 0.57 standard points per additional hour per day], 1.5 years (β = – 0.95, 95% CI: – 1.85 to – 0.06), and 6 years (β = – 0.88, 95% CI: – 1.55 to – 0.21) had persisting associations with poorer academic performance at age 9 years.
Greater screen viewing time at ages 1 year (β = – 1.12, 95% CI: – 2.07 to – 0.17) and 6 years (β = – 1.01, 95% CI: – 1.71 to – 0.31) was associated with poorer working memory at age 10.5 years. Cumulative average exposure models showed that screen viewing time over childhood was consistently associated with poorer academic performance but not working memory.
Conclusion
In this longitudinal study, cumulative average screen viewing time was associated with lower academic performance but not working memory, with the strongest effect sizes seen for single screen viewing time occurring in early infancy.
A new study utilizes advanced co-expression modeling to map long-range genetic interactions across six brain regions, identifying 641 novel risk genes for schizophrenia and laying the foundation for network-based precision psychiatry. Credit: Neuroscience News
Summary: Researchers have revolutionized psychiatric genomics by identifying 641 previously unrecognized genes associated with schizophrenia. The study analyzed genetic datasets from over 102,000 individuals alongside postmortem brain tissue samples spanning six distinct cortical regions. Moving past traditional “local-only” mapping techniques, which limit searches to DNA variants in immediate proximity to a gene, the team engineered advanced computational models that map long-range, network-wide regulatory relationships.
This approach, which mirrors human social networks connecting distant individuals, revealed that long-range genetic variants coordinate extensively across the brain to drive schizophrenia risk, fundamentally shifting the search toward complex biological pathways like glutamate signaling and brain-cell development.
Key Facts
641 Novel Genes Discovered: By mapping the distributed communication networks of genes rather than looking at individual units in isolation, researchers brought hundreds of overlooked risk genes to light.
Overcoming the “Lamppost Effect”: Traditional studies have historically focused strictly on adjacent DNA mutations. This study proved that the vast majority of genetic involvement in schizophrenia relies on long-distance, network-wide co-expression.
Massive Global Dataset: The computational breakthrough was fueled by an immense sample size, combining genetic profiles from 102,000+ individuals with multi-region brain tissue biopsies from hundreds of donors.
Core Biological Pathways: The newly mapped gene clusters primarily regulate glutamate neurotransmitter signaling, synaptic communication, immune responses, and early neurodevelopment.
Foundation for Precision Psychiatry: Shifting focus from fragmented, single-gene tracking to integrated genetic programs allows scientists to design localized therapeutic interventions customized to a patient’s exact network profile.
Source: Lieberman Institute
Scientists have long known that schizophrenia runs in families, but pinpointing exactly which genes contribute to risk has been like searching for needles in a haystack.
Now, researchers at the Lieber Institute for Brain Development and a consortium of collaborators from the University of Bari, Italy, and over 60 psychiatric hospitals all over the world, have developed a groundbreaking approach that looks beyond individual genes. They have uncovered how networks of genes communicate across the brain — revealing 641 previously unrecognized genes associated with schizophrenia.
The study, published in Nature Genetics, analyzed genetic data from over 102,000 individuals and brain tissue samples from hundreds of donors across six different brain regions. Traditional methods to associate genes with diseases only examine variants in the immediate proximity of the genes considered. However, the field is aware that the lion’s share of genes’ involvement in a disease depends on long-distance variants.
The research team developed new computational models that capture long-range regulatory relationships among genes — similar to how social networks connect people who don’t live next door to each other. This enhanced modeling framework enabled the discovery of hundreds of schizophrenia-associated genes that would not have been detected otherwise.
“Most genetic studies have been looking for the light under the lamppost, focusing only on genes close to disease-associated DNA variants,” said Dr. Giulio Pergola, senior author and researcher at the Lieber Institute for Brain Development.
“By incorporating gene co-expression networks, we’ve essentially turned on lights across the entire neighborhood, revealing how distant genetic variants coordinate to build the genetic basis of schizophrenia.”
The findings point to biological pathways involved in glutamate signaling, brain-cell communication, immune processes, and brain development — pathways that may help guide future research into new treatment strategies.
“This work demonstrates that schizophrenia risk isn’t just about individual genes acting one after another — it’s about how networks of genes work together,” said Dr. Daniel Weinberger, CEO and Director of the Lieber Institute for Brain Development. “Understanding these coordinated genetic programs brings us closer to precision psychiatry, where treatments can be tailored to an individual’s specific biological profile.”
The research represents a significant advance in translating genetic discoveries into actionable biological insights for one of psychiatry’s most burdensome disorders.
Key Questions Answered:
Q: Why have previous genetic studies missed these 641 schizophrenia-linked genes?
A: Traditional genomic research has suffered from what scientists call the “light under the lamppost” effect. Historically, mapping tools only looked for genetic variants that sat directly next to the genes they regulated. However, real human biology is highly interconnected. By looking only at immediate, local neighborhoods, previous studies completely missed how variations on one side of the genome can act as a long-distance switch for a gene located far away.
Q: How did the research team map these complex genetic “social networks”?
A: The consortium built advanced computational models designed to analyze gene co-expression patterns. By combining the genetic data of over 102,000 individuals with physical tissue samples taken from six distinct regions of human donor brains, they tracked which distant genes consistently fired up or silenced together. This allowed them to construct a complex network map, showing that even if two genetic elements are physically far apart, they are functionally part of the same cellular conversation.
Q: What do these newly discovered genes tell us about how schizophrenia develops?
A: Rather than pointing to a single root cause, the newly identified genes cluster into specific, essential biological pathways. They are heavily involved in controlling glutamate signaling (how neurons pass fast chemical messages), regulating synaptic communication, managing local brain immune processes, and guiding early embryonic brain development. Identifying these coordinated programs gives researchers concrete, pathway-wide targets for next-generation drug development.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Journal paper reviewed in full.
Additional context added by our staff.
About this genetics and schizophrenia research news
Original Research: Open access. “Co-expression-based models improve eQTL predictions for transcriptome-wide association studies and highlight new schizophrenia-associated genes” by Fabiana Rossi, Leonardo Sportelli, Gianluca C. Kikidis, Giulia Grassi, Fabio Di Camillo, Alessandro Bertolino, Giuseppe Blasi, Christopher J. Borcuk, Daniela Fusco, Thomas M. Hyde, Joel E. Kleinman, Davide Marnetto, Silvia Pellegrini, Antonio Rampino, Benedetto Vitiello, Stephan Ripke, Alice Braun, Julia Kraft, Sintia Iole Belangero, Paulo R. Menezes, Celso Arango, James T. R. Walters, Michael C. O’Donovan, Michael J. Owen, David Braff, Aiden Corvin, Derek W. Morris, Enrico Domenici, Jim van Os, Esref Atbaşoğlu, Meram C. Saka, Marta Di Forti, Bernhard T. Baune, Carlos N. Pato, Andrew McQuillin, Vera Golimbet, Nikolay Kondratyev, Valentina Escott-Price, Anna Gareeva, Elza Khusnutdinova, Jorge A. Cervilla, Margarita Rivera, Dominique Campion, Claudine Laurent-Levinson, Alessandro Serretti, Ole A. Andreassen, David St. Clair, Todd Lencz, Anil K. Malhotra, Nina S. McCarthy, Bryan J. Mowry, Dan Rujescu, Ina Giegling, Annette M. Hartmann, Bettina Konte, Markus M. Nöthen, Marcella Rietschel, George Kirov, Patrick F. Sullivan, Tracey L. Petryshen, Thomas Werge, Andrew M. McIntosh, Tõnu Esko, Erik G. Jönsson, Hannelore Ehrenreich, Brien P. Riley, Douglas F. Levinson, Joseph D. Buxbaum, Elvira Bramon, Christina M. Hultman, Roel A. Ophoff, Rolf Adolfsson, Eli A. Stahl, Sinan Guloksuz, Bart P. F. Rutten, Cristina M. Del-Ben, Florence Thibaut, Daniel R. Weinberger & Giulio Pergola. Nature Genetics DOI:10.1038/s41588-026-02646-3
Abstract
Co-expression-based models improve eQTL predictions for transcriptome-wide association studies and highlight new schizophrenia-associated genes
Most genetic variants associated with complex heritability phenotypes lie in non-coding regions and are thought to influence disease risk by regulating gene expression. However, most transcriptome-wide association approaches primarily model local (cis) genetic effects, leaving much of gene regulation unexplained.
Here, we show that incorporating distal (trans) regulatory effects improves the prediction of gene expression and the identification of disease-associated genes.
Using RNA sequencing data from six human post-mortem brain regions, we developed INGENE and MODULE, two models capturing the combined influence of candidate trans-acting variants within gene coexpression networks.
Integrating these models with conventional cis-based predictors improved gene expression imputation (maximum likelihood estimation, α = 0.05) for 18,744 genes across regions.
Applying this framework to Psychiatric Genomics Consortium wave 3 genotypes identified 766 genes associated with schizophrenia (PFDR < 0.01), including 641 not previously reported by transcriptome-wide analyses.
These findings highlight the contribution of distal regulatory mechanisms and gene network interactions to schizophrenia risk.
Summary: A new study identified an evolutionarily ancient neural circuit within the brainstem that acts as a fundamental “attentional selection engine.” For decades, scientific consensus held that selective spatial attention, the capacity to prioritize relevant visual inputs while filtering out noise, was primarily governed by the highly evolved prefrontal cortex of primates and humans. However, this classical model failed to explain how lower vertebrates like fish, birds, and reptiles successfully navigate distractions.
By testing mice on human-like visual attention tasks, the team discovered that a specific circuit of inhibitory brainstem neurons dictates distractibility. Silencing these neurons rendered the animals hyper-distractible to even faint peripheral stimuli without impairing their vision or motor control, while reactivating them completely restored their ability to ignore strong distractions.
Key Facts
The Brainstem Engine: The study isolated a foundational circuit of inhibitory neurons in the brainstem that actively evaluates competing environmental inputs to determine which stimulus commands immediate focus.
Evolutionary Conservation: This mechanism predates the prefrontal cortex by hundreds of millions of years, explaining why primitive vertebrates can exhibit high levels of spatial focus.
Reversible Hyper-Distractibility: Temporarily deactivating these specific brainstem neurons instantly induced behavioral symptoms mirroring a hallmark trait of ADHD, which was fully corrected the next day by turning the neurons back on.
Pure Attentional Deficit: Rigorous control testing proved that the performance drop upon circuit silencing was not caused by visual degradation or motor clumsiness; the impairment was strictly limited to competitive information processing.
Clinical Implications for ADHD & Autism: Because this ancestral architecture is conserved in humans, researchers hypothesize that functional deficits within this brainstem engine may underlie conditions like ADHD and autism, opening pathways for highly targeted, non-stimulant pharmacological treatments.
Source: JHU
Neurons tucked away in an ancient part of the brain control the ability to pay attention by suppressing distractions and directing focus.
The discovery of these neurons in mice by Johns Hopkins University researchers, in a part of the brain that exists across all vertebrates including humans, could be an initial step toward more targeted treatments for attention disorders.
“A hallmark of ADHD is that even faint distractors draw attention away—and that’s exactly what we see here when these neurons are silenced,” said senior author Shreesh Mysore, a neuroscientist who studies neural circuits tied to behavior. “But the very next day, when the neurons are turned back on, the same animal can ignore distractors again, even very strong ones.”
The federally-funded work is newly published in Nature Communications, and has been selected as an editorial highlight.
Most animals and people can focus on the most relevant information at any given moment while filtering out distractions. It helps people find a friend in a crowd or follow a conversation in a noisy room. That ability, selective spatial attention, is affected in conditions like autism and Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD).
It’s long been thought that matters of attention were driven only by the prefrontal cortex, a region of the brain that’s only highly developed in humans and primates. But that doesn’t explain how many other animals can also pay attention and focus.
“If we really go back in evolution, for hundreds of millions of years, birds have had this ability, fish have had this ability. And they do not typically have a highly developed prefrontal cortex, so how does the brain solve this problem?” said lead author Ninad Kothari, a postdoctoral fellow in the university’s Department of Psychological and Brain Sciences. “We were able to identify an evolutionarily old region in the brainstem which affords this ability.”
The team found that attention in mice is controlled also within the brainstem, by a circuit of inhibitory neurons that all vertebrates have, including birds and fish. The impetus to identify these neurons in mice and to investigate their function in mammals stems from earlier studies of birds, frogs and turtles by Mysore and other scientists.
The team had mice perform a human-like attention task. Mice had to focus on visual information presented directly ahead on a screen, while ignoring distracting information to the side. Mice earned rewards if they touched the screen with their nose at a location signaled by the information ahead of them, rather than at the location signaled by the distracting information. The mice were very good at it, until the team temporarily disabled the brainstem neurons.
“When we inactivate these neurons, the mice become hyper distractable,” Kothari said.
The team tested further to rule out that it wasn’t any sort of impairment in motor movements or in the animal’s ability to see objects that was keeping the mouse from being successful at the task upon silencing these neurons.
“The only thing impaired was their ability to take the competing pieces of information, compare them, and pay attention to the location with the most important information, Mysore said. “This part of the brain is like an attentional selection engine. It helps solve the question: “What is most important information I should pay attention to right now?”
Next the team would like to figure out how these neurons are controlling spatial attention in vertebrates, and ultimately, to what degree they are involved in human attention.
“All the evidence to date suggests that these neurons exist in humans too,” said Mysore. “But are they responsible for selective spatial attention in humans? An exciting hypothesis is that they play a crucial role.”
They’d like to measure the activity of these neurons in people with ADHD and autism, and if their function is indeed affected, it could lead to more targeted drugs and treatments.
Authors include Arunima Banerjee, Qingcheng (Jessica) Zhang and Wen-Kai You, all of Johns Hopkins.
Key Questions Answered:
Q: How does this discovery challenge long-held beliefs about how the brain manages attention?
A: For decades, neuroscience textbooks taught that complex attention and focus were almost exclusively managed by the prefrontal cortex, a brain region that is only highly developed in humans and advanced primates. This discovery completely turns that assumption upside down. By identifying this core inhibitory circuit in the ancient brainstem, the researchers proved that basic spatial attention is actually a primitive, deeply embedded survival tool that evolved hundreds of millions of years ago, allowing animals without complex cortexes to focus on prey and avoid predators.
Q: What exact behavioral changes occurred when the researchers temporarily turned off these neurons?
A: When the brainstem circuit was disabled, the mice became acutely hyper-distractable. During a visual attention task where they normally excelled at tracking a central target, they completely lost their focus the moment any minor, irrelevant distraction flashed on the periphery of the screen. Remarkably, this effect was completely reversible: when the team reactivated the neurons the following day, the very same mice could once again ignore even incredibly bright and intense distractions seamlessly.
Q: How could this research change the way conditions like ADHD and autism are treated in humans?
A: Currently, most attention deficit treatments target dopamine and norepinephrine pathways widely across the prefrontal cortex, which can cause broad side effects. Because all evolutionary evidence indicates that humans possess this exact same ancient brainstem architecture, scientists can now investigate whether structural or functional abnormalities in this specific midbrain circuit are driving ADHD and autism symptoms. If true, it could pave the way for a whole new generation of highly localized, precision drugs that treat attention disorders at their evolutionary source.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Journal paper reviewed in full.
Additional context added by our staff.
About this neuroscience and ADHD research news
Author: Jill Rosen Source: JHU Contact: Jill Rosen – JHU Image: The image is credited to Neuroscience News
Evolutionarily old brainstem neurons are required for the control of selective spatial attention
To behave adaptively in complex environments, animals must selectively process the most important information in space while ignoring distractors.
Here, we report that an evolutionarily ancient group of brainstem inhibitory neurons, called PLTi, is surprisingly critical for this function of selective spatial attention. In freely behaving mice performing a human-like spatial attention task, we found that bilateral silencing of PLTi severely disrupted target selection without causing perceptual or task-relevant motor impairments.
PLTi’s effects depended necessarily on goal-relevant, rather than just physical salience-based signals, together revealing it as a specialized site for priority-driven attentional target selection. PLTi’s core contribution was in controlling accuracy and categorical precision of the decision boundary separating the target from lower-priority distractors.
PLTi’s control of neural representations of competing stimuli in the superior colliculus, an established attentional hub, revealed a potential mechanistic pathway. PLTi may, therefore, be a conserved brainstem site across vertebrates for winner-take-all-like spatial decisions.
Nanoparticle delivery of the endogenous lipid erucamide can successfully slow retinal degeneration by binding to TMEM19 receptors on myeloid cells, revitalizing the surrounding neurovascular environment. Credit: Neuroscience News
Summary: Researchers identified a naturally occurring lipid molecule, erucamide, as a vital coordinator of the retina’s protective response to injury. The research demonstrates that while endogenous erucamide levels drop sharply as light-sensing photoreceptors degenerate, restoring the molecule stabilizes the retinal neurovascular unit. Rather than acting directly on photoreceptors, erucamide binds to the TMEM19 protein on CD11b⁺ myeloid immune cells.
This interaction activates the cells to release localized signals that preserve blood vessels and surrounding neural architecture. Delivered via engineered porous silicon nanoparticles to bypass its natural hydrophobicity, erucamide successfully slowed tissue breakdown in preclinical models, revealing a powerful new therapeutic pathway for progressive blinding diseases.
Key Facts
Endogenous Signaling Decline: Erucamide is a naturally occurring fatty acid amide whose levels fall precipitously as photoreceptor cells die off during progressive retinal disease.
The Environment-Targeting Shift: Instead of attempting to salvage dying photoreceptors directly, erucamide therapies work indirectly by optimizing the structural and immune health of the surrounding neurovascular environment.
The TMEM19 Receptor Mechanism: Genetic or structural reduction of the newly identified binding protein TMEM19 completely halts erucamide’s protective efficacy, confirming it as the primary molecular gateway.
Nanoparticle Delivery Breakthrough: Because erucamide is hydrophobic and prone to clumping in water-based mediums, the team utilized porous silicon nanoparticles to achieve stable, uniform distribution within the eye.
Broad Therapeutic Scope: This approach targets foundational tissue degeneration mechanics, offering potential clinical interventions for diverse conditions including diabetic retinopathy, retinitis pigmentosa, and age-related macular degeneration.
Source: Scripps Research Institute
Many conditions that cause vision loss share a common feature: the gradual breakdown of the retina, the light-sensing tissue at the back of the eye. Although scientists know some of the structural changes that ensue as this damage progresses, less is understood about the molecular signals that shape how the retina copes with disease.
Now, a team at Scripps Research, in collaboration with UC San Diego and the Lowy Medical Research Institute, have found that a naturally occurring molecule called erucamide plays a role in how cells communicate in the retina.
Their study, published in Nature Neuroscience on June 19, 2026, found that while erucamide levels drop as light-sensing cells known as photoreceptors begin to die, restoring the molecule activates cellular responses that support retinal stability.
These findings suggest that erucamide may be part of a natural protective response in the retina, and could offer a new way to slow the progression of diseases that lead to vision loss.
“The retina doesn’t simply deteriorate; in fact, it actively responds to injury,” says senior author Martin Friedlander, a professor at Scripps Research. “Our work identifies erucamide as a signaling molecule that helps coordinate that response.”
The retina depends on constant communication between neurons, glia, blood vessels and immune cells. This system, the neurovascular unit, keeps visual tissue functioning. But in diseases associated with loss of vision such as diabetic retinopathy, retinitis pigmentosa and age-related macular degeneration, that tight coordination wanes. Photoreceptors start dying, and eyesight fades.
The work from Friedlander’s team builds on earlier observations that transplanted stem cell-derived retinal cells could slow degeneration long after the cells had disappeared, suggesting they were releasing protective signals that outlasted their own survival. This insight prompted the team to search for the specific molecules responsible.
Though it’s long been recognized that fat-like compounds called lipids can act as signaling molecules in the body, many of these compounds haven’t been carefully studied in the context of retinal disease. To search for overlooked players, the scientists used mass spectrometry-based metabolomics: a technique that measures many small molecules in tissue at once. The team applied this approach to several well-established preclinical models of retinal degeneration, searching for molecules that changed as disease progressed.
Among the many molecules detected, erucamide stood out. Its levels fell sharply as photoreceptors began to deteriorate, suggesting the decline may not be incidental.
“That was a pivotal moment for us,” recalls co-author Dale Boger, the Richard and Alice Cramer Professor of Chemistry at Scripps Research. “It raised the possibility that erucamide could be influencing how tissue responds and wasn’t just changing as a consequence of disease.”
The team then set out to determine whether restoring erucamide could affect the retinal degenerative process. Using porous silicon nanoparticles—tiny, engineered delivery vehicles designed to release molecules in a controlled way—the scientists reintroduced erucamide into the eye. Because erucamide is hydrophobic (meaning it doesn’t dissolve well in water) and can form clumps when injected, the nanoparticles helped keep the molecule stable and evenly distributed.
Rather than acting directly on photoreceptors, erucamide activated a group of immune cells in the retina known as CD11b⁺ myeloid cells, which react to injury and support tissue health throughout the body. The team also identified a protein called TMEM19 that erucamide binds to; reducing TMEM19 levels prevented activation of these myeloid cells and blocked erucamide’s protective effects.
Once stimulated, myeloid cells released signals associated with neurovascular stabilization, supporting both the nerve cells and the blood vessels that nourish them. While the effect wasn’t an outright reversal of retinal damage, it slowed aspects of degeneration by preserving the structure and function of remaining tissue.
“Instead of targeting the photoreceptors themselves, erucamide appears to work by engaging the surrounding environment,” explains first author Guoqin Wei, a staff scientist at Scripps Research who began working on this project as a postdoctoral research associate in Friedlander’s lab seven years earlier. “That shift in perspective could be important for treating degenerative retinal diseases going forward.”
Although the team’s discovery offers a glimpse into how erucamide’s effects happen at the molecular level, additional studies are needed to clarify the full pathway. Future work will focus on erucamide signaling in various retinal diseases, and whether targeting this pathway can provide meaningful benefits over time.
And since erucamide’s hydrophobicity poses a formulation challenge—as most medicines for the eye are water-based—the scientists aim to improve how the molecule can be delivered as a therapy. They’re also planning to test modified versions of erucamide to see whether they produce stronger or more stable effects, while also investigating whether related lipid molecules may be even more effective than erucamide at activating protective responses.
Still, the findings highlight a broader notion: that some molecules already present in the body may be harnessed to support tissue under stress. The early results point to a potential strategy for slowing retinal degeneration by strengthening the tissue’s own response to damage.
“The goal is to reinforce a signal that’s already present,” notes Friedlander. “If we can learn how to modulate that response carefully, it could offer a new path for slowing the progression of retinal diseases where treatment options remain limited.”
Funding: This work was supported by funding from the Lowy Medical Research Institute; the National Eye Institute (grants R01EY11254 and 5R24EY017540); the California Institute for Regenerative Medicine (grant TR1-01219); the National Science Foundation through the UC San Diego Materials Research Science and Engineering Center (grant DMR-2011924); the National Institutes of Health (grants 2R01AI132413, R35 GM130385, U01 CA235493 and U01 CA305256); the National Institute on Drug Abuse (grant DA015648), the San Diego Nanotechnology Infrastructure of UC San Diego, a member of the National Nanotechnology Coordinated Infrastructure, which is supported by the National Science Foundation (grant ECCS-2025752); and the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada Postgraduate Scholarship–Doctoral program (grant NSERC PGS-D).
Key Questions Answered
Q: How did the research team isolate erucamide from thousands of other organic molecules?
A: The breakthrough relied on mass spectrometry-based metabolomics, an advanced analytic technique that maps hundreds of small lipid and metabolic molecules simultaneously within living tissue. By tracking several distinct preclinical models of retinal degeneration over an extended timeframe, the researchers isolated erucamide because its concentration curve dropped sharply in direct lockstep with the onset of photoreceptor cell death, indicating it was actively involved in the disease timeline.
Q: Why does erucamide require engineered nanoparticles to function as an effective ocular treatment?
A: Erucamide is highly hydrophobic, meaning it does not dissolve well in water. Because the interior environment of the eye and standard ophthalmic medications are primarily water-based, injecting raw erucamide causes the molecules to clump together into unstable, ineffective aggregates. Enclosing the lipid inside porous silicon nanoparticles keeps the compound perfectly stable, preventing clumping and allowing a slow, controlled, and uniform release across the damaged retinal layers.
Q: What makes targeting CD11b⁺ myeloid cells superior to traditional methods that focus directly on nerve cells?
A: Traditional therapies try to preserve dying photoreceptors directly, which is exceptionally difficult once the surrounding support systems break down. Erucamide shifts the perspective by targeting CD11b⁺ myeloid immune cells instead. Once activated via the TMEM19 protein, these helper cells naturally repair and stabilize the entire neurovascular unit, the delicate web of blood vessels and helper cells that feed the retina. By restoring the environment first, the remaining visual cells are given the baseline structural support they need to survive.
Editorial Notes:
This article was edited by a Neuroscience News editor.
Journal paper reviewed in full.
Additional context added by our staff.
About this visual neuroscience research news
Author: Press Office Source: Scripps Research Contact: Press Office – Scripps Research Image: The image is credited to Neuroscience News
Original Research: Open access. “A fatty acid amide activates myeloid cells and improves neurovascular outcomes in retinal degeneration” by Guoqin Wei, Shreyosree Chatterjee, Qinglin Yang, Sanahan Vijayakumar, Daisuke Ogasawara, Sarah Giles, Katie Biscocho, Peter Westenskow, Junhua Wang, Ruhan Fan, Helena Pham, Edith Aguilar, Jacob Robinson, Ayumi Usui-Ouchi, Roberto Bonelli, Kevin Eade, Gary Siuzdak, Benjamin Cravatt, Michael J. Sailor, Dale Boger & Martin Friedlander. Nature Neuroscience DOI:10.1038/s41593-026-02341-w
Abstract
A fatty acid amide activates myeloid cells and improves neurovascular outcomes in retinal degeneration
Neurovasculoglial cross-talk underlying breakdown of the neurovascular unit is a central, yet poorly understood, component of many neurodegenerative disorders of the CNS, including retinal disease. Primary fatty acid amides have been identified to regulate this cross-talk between vasculature and neuronal tissues, but specific molecules and mechanisms remain unresolved.
Here we show, using an unbiased high-resolution metabolomics screen, that erucamide, a 22:1 monounsaturated omega-9 fatty acid amide, is highly dysregulated during photoreceptor degeneration in mice. In vivo delivery of erucamide using organosilane-modified porous silicon nanoparticles activated retinal myeloid cells, leading to the upregulation of angiogenic and neurotrophic cytokines that limited vascular and neuronal degeneration.
We identified TMEM19 as a binding protein for erucamide that is crucial for myeloid cell activation and subsequent neuroprotection.
These findings reveal a previously unknown primary fatty acid amide pathway that modulates neuroimmune interactions during retinal degenerative diseases. We propose erucamide and analogs as candidate therapeutics.