AIAIAI

노트북LM 사용법, PDF 하나로 요약·퀴즈·발표 자료 만들기

2026-10-31T00:00:00+09:00

노트북LM 사용법은 PDF를 소스로 올리고 채팅·스튜디오 패널을 쓰는 거예요
노트북LM은 2026년 7월 16일부터 '제미나이 노트북'이라는 새 이름을 써요
무료는 노트북 100개, 노트북당 소스 50개까지이고 슬라이드는 만 18세 이상이에요

What's New

노트북LM 사용법은 자료를 소스로 올리고, 채팅으로 묻거나 스튜디오에서 결과물을 만드는 거예요. 노트북LM(NotebookLM)은 2026년 7월 16일부터 '제미나이(Gemini) 노트북'이라는 새 이름을 써요. 구글(Google)은 리서치 도구라는 본질은 그대로라고 밝혔어요.^[1][2]

도움말에 따르면 먼저 '새 노트북 만들기'를 고르고, 팝업 창에서 '소스 업로드'를 눌러 PDF를 올려요. 소스(답의 바탕이 되는 자료)로는 PDF 말고도 Word, PowerPoint, 웹 주소, YouTube 영상 주소가 돼요.^[2][3]

자료를 올리면 '채팅' 패널에 모든 소스의 요약이 나와요. 특정 주제만 요약받으려면 문서 이름을 넣어 구체적으로 물어보라고 도움말은 권해요.^[2][3]

퀴즈는 '스튜디오' 패널에서 '퀴즈'를 고르면 만들어져요. 연필 아이콘을 누르면 난이도를 쉬움·보통·어려움 중에서 골라요. 막히면 힌트를 보고, 끝나면 결과를 검토하거나 다시 풀어요.^[4]

발표 자료는 '스튜디오' 패널의 '슬라이드 자료'에서 만들어요. 형식과 출력 언어, 길이, 소스를 고르고 원하는 모양을 글로 설명하면 몇 분 뒤 완성돼요. 완성된 자료는 PDF로 내려받거나 '슬라이드쇼 시작'으로 바로 발표하고, 만 18세 이상만 쓰는 기능이에요.^[5]

무료 사용자는 노트북 100개, 노트북 하나에 소스 50개까지 넣어요. 소스 하나는 최대 200MB예요(10월 31일 확인 기준). 요금제와 한도는 바뀔 수 있어요.^[3][6]

AIAIAI's Take

제미나이 노트북은 어떤 사람에게 특히 쓸모 있을까요?

자료가 이미 손에 있는 사람에게 잘 맞아요. 강의 PDF나 회의 자료처럼 내가 올린 소스를 바탕으로 답하고 결과물을 만드는 도구라서, 자료가 없으면 할 일이 적어요. 올린 자료 안에서 답을 찾으니, 어디서 나온 말인지 되짚기도 쉬운 편이에요.

시험 공부하는 학생에게는 퀴즈와 플래시카드가 바로 쓸모 있어요. 틀린 카드만 다시 연습하고, 그만둔 곳부터 이어서 풀 수 있다고 도움말은 설명해요.

발표를 준비하는 직장인에게는 슬라이드 자료와 보고서가 눈에 띄어요. 보고서는 Docs로, 표는 Sheets로 내보낼 수 있어서 이어서 다듬기 쉬워요.

저는 자료를 읽고 정리하는 시간을 줄여 주는 도구로 봐요. 자료 밖의 지식을 넓게 묻는 용도라면 일반 Gemini 앱이 더 맞아 보여요. 두 곳의 노트북이 서로 맞춰지니, 앱에서 묻고 노트북에서 정리하는 식으로 나눠 써도 돼요.

제미나이 노트북, 무료로도 공부용으로 충분할까요?

공부용이라면 무료로도 꽤 버틸 만해요. 노트북 100개, 노트북마다 소스 50개면 과목마다 노트북을 하나씩 만들어도 여유가 있어 보여요.

처음 소스를 넣을 때 보고서나 플래시카드, 슬라이드 자료가 한 번 자동으로 만들어지기도 해요. 이건 한도에 들어가지 않는다고 해요.

유료로 올리면 소스 한도가 Plus에서 노트북당 100개, Pro에서 300개로 늘어요. 일일 할당량은 24시간 뒤, 월간 할당량은 30일 뒤에 다시 채워져요.

한국에서는 워터마크도 따져 봐야 해요. 요금제 표에는 Pro부터 워터마크를 지울 수 있다고 나오지만, 대한민국에 살면 눈에 보이는 워터마크가 자동으로 붙는다는 단서가 있어요. 워터마크 때문에 유료를 고를 이유는 약해 보여요.

제미나이 노트북에 강의 자료를 올려도 괜찮을까요?

먼저 데이터예요. 도움말에 따르면 노트북 안의 내용은 사용자가 의견을 보내지 않는 한 구글 기본 AI 모델 학습에 직접 쓰이지 않아요.

다만 '좋아요'나 '싫어요'를 누르면 질문과 올린 자료, 답변이 함께 수집되고 사람이 검토하기도 해요. 이 의견은 계정과 떼어 최대 3년 보관한다고 하니, 민감한 자료에서는 누르지 않는 게 좋아요.

저작권도 챙겨야 해요. 도움말은 권한이 없는 문서는 올리지 말고, 저작권 보호 콘텐츠를 허락 없이 공유하지 말라고 적었어요. 남이 만든 강의 자료를 공개 노트북으로 돌리는 일은 조심해야 해요.

결과물도 한 번 더 봐야 해요. 슬라이드 자료는 AI가 만들어 사실과 다른 내용이 섞일 수 있다고 도움말이 직접 경고해요.

노트북LM이 제미나이 노트북이 되면서 앞으로 무엇이 달라질까요?

바뀐 건 이름과 연결이에요. 제미나이 앱에서 만든 노트북이 독립형 제미나이 노트북과 맞춰지고, 앞으로 구글 검색의 AI 모드에서도 노트북을 쓰게 한다고 했어요.

새로 붙은 건 노트북마다 주어지는 안전한 클라우드 컴퓨터예요. 자료를 바탕으로 코드를 짜고 돌려 복잡한 데이터 분석을 한다는 기능이에요.

발표 때는 AI Ultra 이용자부터 열고, AI Pro 이용자에게는 몇 주에 걸쳐 차례로 연다고 했어요. 무료 사용자에게 언제 오는지는 발표 글에 나오지 않았어요. 10월 31일 확인한 도움말 요금제 표에도 이 기능의 무료 제공 이야기는 없어요.

AI 모드에서 노트북을 쓰는 시점도 '앞으로'라고만 했어요. 저는 이름이 바뀐 지금, 쓰는 법보다 이런 연결이 언제 실제로 열리는지가 다음에 볼 대목이라고 봐요.

출처

이제 노트북LM이 '제미나이 노트북(Gemini Notebook)'이라는 새로운 이름으로 찾아옵니다. (구글코리아 블로그)
Gemini Notebook에서 노트북 만들기 (Gemini Notebook 고객센터)
노트북에 새 소스 추가 또는 검색하기 (Gemini Notebook 고객센터)
Gemini Notebook에서 플래시카드 또는 퀴즈 생성하기 (Gemini Notebook 고객센터)
Gemini Notebook에서 슬라이드 자료 생성하기 (Gemini Notebook 고객센터)
Gemini Notebook 요금제 알아보기 (10월 31일 확인) (Gemini Notebook 고객센터)
Gemini Notebook에서 AI 오디오 오버뷰 생성하기 (Gemini Notebook 고객센터)
Gemini Notebook의 개인 정보 보호 및 이용약관 (Gemini Notebook 고객센터)

회사 서버에 통째로 까는 미스트랄 AI, 무료지만 조건이 있어요

2026-10-31T00:00:00+09:00

Mistral Large 4 파일을 무료로 받아 회사 서버에서 직접 돌릴 수 있게 풀었어요
조건은 이 모델을 남에게 빌려주는 장사를 하는 회사만 따로 계약하라는 거예요
코딩 점수는 공개 모델 맨 앞줄이고, 한국어도 언어 목록에 들어 있어요

What's New

미스트랄(Mistral)이 2026년 10월 29일 큰 AI 모델 Mistral Large 4를 파일째 내려받아 쓸 수 있게 풀었어요. 받는 데 돈이 들지 않고 고치거나 팔아도 되지만, 모델을 남에게 빌려주는 장사를 하는 회사는 따로 계약해야 해요. 조건은 MIT를 고친 Mistral Ecosystem Open-Weight License에 있어요.^[1][3]

이번에 푼 건 가중치(AI가 배운 내용을 담은 숫자 파일)예요. 같은 달 미리보기로 낸 모델을 강화 학습(잘한 답에 점수를 주며 길들이는 학습)으로 더 다듬었어요. 매개변수(AI 두뇌 속 조절 손잡이 수)는 약 1조(1 trillion) 개이고, 멀티모달(글과 그림을 함께 받는) 모델이에요.^[1][2]

가장 앞세운 건 코딩이에요. 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis)의 코딩 에이전트(알아서 코딩 일을 해내는 AI) 지수에서 48%를 받았어요. 공개 모델 선두인 GLM-5.3과 사실상 같은 점수예요.^[1]

같은 일을 하며 쓰는 토큰(글을 잘게 쪼갠 조각)은 평균 47% 적었어요. 터미널 작업을 재는 Terminal-Bench 4.0에서는 41%로 공개 모델 중 가장 높았어요.^[1]

보안 쪽도 강조했어요. 취약점을 찾아 재현하고 고치는 능력을 재는 Cyber Index에서 51%를 받았고, 해로운 공격 요청은 평균 96.6% 거절했다고 밝혔어요. 미리보기 기간에 실제 공격에 쓰일 여지도 봤다며, 안전장치를 계속 고치겠다고 했어요.^[1]

Mistral Studio, Mistral API, OpenRouter에서 바로 빌려 써요. 요금은 100만 토큰당 입력 0.70달러, 출력 2.10달러예요. 파일은 허깅페이스(Hugging Face)에서 받아 vLLM이나 SGLang으로 돌려요.^[1][2]

모델 카드의 언어 목록에는 한국어가 있고, 160개 넘는 언어를 다룬다고 적었어요.^[2]

AIAIAI's Take

Mistral Large 4, 다른 무료 공개 AI보다 나은 점이 있을까요?

숫자만 보면 Mistral Large 4는 공개 모델 맨 앞줄에 섰지만, 혼자 멀리 앞서 나간 건 아니에요. 코딩 에이전트 지수 48%는 선두인 GLM-5.3과 거의 같은 점수예요. 점수표 한 줄만으로는 고를 이유가 뚜렷하지 않은 셈이에요.

저는 차이가 점수보다 토큰에서 난다고 봐요. 같은 일을 하면서 토큰을 평균 47% 덜 쓴다는 건, 긴 일을 맡길 때 기다리는 시간과 돈이 함께 줄어든다는 얘기예요. 코딩 에이전트는 일 하나에 모델을 여러 번 부르기 때문에 이 차이가 차곡차곡 쌓여요.

사람 평가도 참고할 만해요. 미스트랄이 인용한 서지 코드(Surge Code) 블라인드 비교에서는 클로드(Claude) Opus 5.5에만 뒤졌다고 해요. 다만 회사가 골라 보여 준 평가라서, 바깥 검증이 더 쌓여야 판단이 설 거예요.

결국 성능이 비슷한 공개 모델 여럿 가운데 무엇을 고를지는, 내 작업에 넣어 본 결과와 비용으로 정해질 가능성이 커요.

Mistral Large 4를 빌려 쓰면 돈이 얼마나 들까요?

API(인터넷으로 빌려 쓰는 창구)로 쓰면 100만 토큰당 입력 0.70달러, 출력 2.10달러예요. 같은 내용을 반복해서 넣을 때 깎아 주는 캐시 입력은 0.07달러까지 내려가요. 긴 설명서나 코드 묶음을 매번 앞에 붙이는 일이라면 이 캐시 값이 실제 비용을 크게 좌우해요.

단가만 보고 싸다 비싸다를 정하기보다, 저는 토큰을 덜 쓰는 성질과 같이 봐야 한다고 생각해요. 단가가 같아도 일을 끝내는 데 드는 토큰이 적으면 한 건당 비용이 줄어들거든요.

요금표는 입력과 출력 값이 따로 붙어 있어서, 답을 길게 받는 일일수록 출력 단가 2.10달러 쪽이 비용을 끌어올려요.

가중치를 직접 받아 돌리면 토큰값은 없어지지만 셈법이 달라져요. 모델 카드의 vLLM 예시는 GPU(AI 계산용 그래픽 카드) 8장을 묶어 돌리는 설정이에요. 그래서 개인 컴퓨터보다는 서버를 갖춘 회사나 연구실에 맞는 선택이에요.

그래서 개인이라면 처음엔 API나 OpenRouter로 맛을 보는 쪽이 현실적이에요. 회사라면 쓰는 양을 API 요금으로 먼저 계산해 보고, 그 금액이 서버를 직접 운영하는 비용보다 커질 때 자체 설치를 따져 봐도 늦지 않아요.

Mistral Large 4에 한국어로 물어도 잘 알아들을까요?

모델 카드의 언어 목록에 한국어가 들어 있고, 160개 넘는 언어를 다룬다고 해요. 그래서 한국어 질문을 아예 못 알아듣는 일은 드물 거라고 봐요.

하지만 한국어 성능 점수는 이번 발표에 따로 나오지 않았어요. 미스트랄이 강조한 건 유럽 연합의 공식 언어 전부와 코딩·보안 실력이었어요. 한국어 글쓰기나 존댓말이 얼마나 자연스러운지는 실제 평가가 나와야 말할 수 있어요.

한국 회사 입장에서 눈여겨볼 점은 데이터를 밖으로 보내지 않고 자기 서버에서 돌릴 수 있다는 거예요. 고객 정보나 사내 코드처럼 외부 API에 넣기 꺼려지는 자료를 다룰 때, 고를 수 있는 길이 하나 늘어난 셈이에요.

그 길은 장비와 운영 인력을 갖춘 곳에 먼저 열려 있어요. 개인 사용자에게는 당장 쓰는 한국어 서비스가 바뀌는 소식이라기보다, 국내 기업이 쓸 재료가 하나 늘어난 소식에 가까워요.

한국어 서비스를 만드는 개발자라면 결국 직접 시험해 보는 수밖에 없어요. 자주 받는 질문 묶음을 정해 다른 모델과 나란히 비교해 보면 판단이 빨라져요.

Mistral Large 4에 대해 아직 밝혀지지 않은 건 뭐예요?

가장 큰 빈칸은 기술 보고서예요. 미스트랄은 자세한 기술 보고서를 곧 내겠다고만 했고, 아직 나오지 않았어요. 어떤 데이터로 어떻게 학습했는지는 그 보고서를 봐야 알 수 있어요.

보안 실력도 양면이 있어요. 회사 스스로 실제 공격에 쓰일 여지를 봤다고 밝혔고, 안전장치를 앞으로 몇 달 동안 손보겠다고 했어요. 그 손질이 성능을 얼마나 바꿀지는 아직 몰라요.

저는 공개 가중치라는 점이 같은 질문을 하나 더 남긴다고 봐요. 회사가 운영하는 API는 안전장치를 계속 고칠 수 있지만, 이미 내려받은 파일은 각자 자기 서버에서 돌리기 때문이에요.

라이선스도 지켜볼 대목이에요. 모델을 서비스로 파는 회사만 따로 계약하면 되는데, 내 서비스가 그 범위에 드는지는 라이선스 문장을 꼼꼼히 읽고 따져야 해요. 저는 이 조건이 모델을 받아 API로 되파는 업체를 겨냥한 장치라고 봐요.

그래서 지금 바로 회사 서비스에 넣기보다는, 기술 보고서와 바깥 평가가 나온 뒤에 정해도 손해 볼 일은 크지 않다고 생각해요.

출처

Mistral Large 4 (Le Chonk) is now open weight (Mistral AI)
Mistral Large 4 - Le Chonk (모델 카드) (Hugging Face · Mistral AI)
Mistral Ecosystem Open-Weight License (Mistral AI)

인스타에 올린 사진이 옷장이 된다고요? 메타가 조용히 낸 코디 앱

2026-10-31T00:00:00+09:00

네, 인스타그램에 올린 사진으로 가상 옷장을 만들고 내 옷으로 코디를 짜 줘요
지금은 인도네시아·싱가포르·태국에서만 받을 수 있고, 한국 출시는 알려지지 않았어요
내 사진과 체형·피부색까지 다루는데, 어디에 쓰이는지 설명은 아직 없어요

What's New

네, 메타(Meta)의 새 앱 스타일 스케치(Style Sketch)는 인스타그램(Instagram) 사진으로 옷장을 만들어 코디를 짜 줘요. 메타는 따로 발표하지 않고 앱을 내놓았고, 테크크런치(TechCrunch)가 2026년 10월 29일 이를 보도했어요. 앱을 처음 찾아낸 사람은 소셜 미디어 컨설턴트 맷 나바라(Matt Navarra)예요.^[1]

옷장을 채우는 길은 인스타그램 사진만이 아니에요. 옷을 직접 찍거나 짧은 영상을 찍어 넣을 수도 있고, 사진첩에서 골라 더할 수도 있어요.^[1]

옷장이 채워지면 내 취향에 맞춘 조합을 추천해요. 앱 설명에 따르면 내 체형과 피부색에 맞춘 사실적인 모델에게 그 옷을 입혀 볼 수 있어요. 옷 하나를 골라 그 옷을 중심으로 새 조합을 받는 기능도 있어요.^[1]

여행 준비도 도와요. 목적지와 여행 기간, 할 일을 넣으면 날씨 예보와 일정을 반영해 날짜별 옷차림 계획을 짜 줘요.^[1]

지금은 인도네시아, 싱가포르, 태국에서 iOS와 안드로이드(Android)로만 받을 수 있어요. 메타는 테크크런치의 질문에 답하지 않았고, 더 많은 나라에 낼지는 알려지지 않았어요.^[1]

테크크런치는 이 앱을 메타가 최근 잇달아 내놓은 AI 앱 가운데 하나로 봤어요. 다마고치(Tamagotchi)를 닮은 Waddle World, 게임을 만드는 Pocket, AI 영상을 만드는 Vibes가 그 예예요.^[1]

AIAIAI's Take

스타일 스케치가 옷 고르는 아침을 실제로 바꿀까요?

옷 추천 앱의 가장 큰 벽은 내 옷을 하나하나 등록하는 수고예요. 스타일 스케치는 이미 인스타그램에 올린 사진에서 옷장을 만든다는 점에서 이 벽을 낮추려 해요.

저는 이 부분이 가장 실용적인 변화라고 봐요. 사진을 자주 올리는 사람일수록 따로 찍지 않아도 옷장이 채워지니까요. 반대로 인스타그램을 거의 안 쓰는 사람에게는 옷을 일일이 찍어야 하는 다른 앱과 크게 다르지 않을 거예요.

가상 착용도 눈여겨볼 대목이에요. 내 체형과 피부색에 맞춘 모델에 입혀 볼 수 있다면, 옷을 꺼내 입어 보지 않고도 색 조합이 어울리는지 가늠할 수 있어요. 그 모델이 얼마나 정확한지는 아직 평가가 없어요.

추천 품질은 결국 옷장이 얼마나 정확히 만들어지느냐에 달려 있어요. 사진 속 옷을 잘못 알아보면 그 위에 쌓은 조합도 함께 어긋나요.

여행 옷차림 계획도 쓸모가 있어 보여요. 날씨 예보와 일정을 함께 본다는 건, 짐을 싸면서 날씨 앱과 옷장을 번갈아 보던 일을 한 화면에서 끝낼 수 있다는 얘기예요.

스타일 스케치에 내 사진과 체형을 맡겨도 괜찮을까요?

이 앱이 다루는 정보는 꽤 민감해요. 내가 올린 사진과 옷 목록에 더해, 체형과 피부색에 맞춘 모델까지 만들어요. 옷 정보만이 아니라 내 몸에 대한 정보가 함께 쌓이는 셈이에요.

보도에는 이 정보가 어디에 저장되는지, 광고에 쓰이는지, 지울 수 있는지에 대한 설명이 없어요. 메타가 테크크런치의 질문에 답하지 않아서 지금은 확인할 방법이 없어요.

앱이 인스타그램 사진 가운데 어떤 것을 읽는지 내가 고를 수 있는지도 아직 알려지지 않았어요. 친구와 함께 찍은 사진처럼 다른 사람이 나온 사진을 어떻게 다루는지도 궁금한 대목이에요.

체형 정보가 옷 추천 말고 다른 곳에도 쓰이는지에 대한 설명이 있어야, 마음 놓고 맡길 수 있는 정보가 돼요.

이런 정보는 한번 넘기면 되돌리기 어려운 종류예요. 지울 방법과 내려받을 방법을 함께 안내하는지가 믿을 만한 앱인지 가르는 기준이 될 거라고 봐요.

저는 이 앱이 한국에 들어오더라도 바로 연결하기보다, 개인정보 안내에서 체형 정보를 어떻게 다루는지부터 읽어 보길 권해요. 편리함의 대가가 무엇인지 알고 고르는 게 맞다고 생각해요.

스타일 스케치는 먼저 나온 옷장 정리 앱들과 뭐가 달라요?

옷장을 디지털로 옮겨 코디를 짜 주는 서비스는 이미 있어요. 테크크런치는 스타트업 알타(Alta)를 예로 들었어요. 옷 사진을 모아 디지털 옷장을 만드는 구글(Google)의 구글 포토(Google Photos) 기능도 함께 들었어요.

그래서 아이디어 자체는 새롭지 않아요. 차이는 인스타그램이에요. 사람들이 오래 쌓아 온 옷차림 기록이 이미 메타 안에 있으니, 옷장을 반쯤 채운 채로 시작할 수 있어요.

테크크런치도 메타가 아이디어의 새로움보다 인스타그램 연결에 기댈 거라고 봤어요. 저는 이 점이 메타의 강점이자 약점이라고 봐요. 기록이 많을수록 추천이 좋아질 여지가 크지만, 같은 이유로 내 정보가 한 회사에 더 몰려요.

이미 다른 앱에 옷장을 정리해 둔 사람이라면 굳이 옮길 이유는 아직 약해요. 옷장 정보를 다른 앱으로 내보낼 수 있는지도 알려지지 않았기 때문이에요.

결국 고르는 기준은 내가 어디에 옷 기록을 더 많이 남겨 두었느냐가 될 거예요. 기록이 이미 인스타그램에 많다면 스타일 스케치 쪽이 출발선에서 앞서요.

스타일 스케치가 한국에도 나올지는 왜 아직 모를까요?

지금 확인되는 출시 국가는 인도네시아, 싱가포르, 태국 세 곳이에요. 한국은 들어 있지 않고, 메타가 출시 국가를 넓힐 계획인지도 알려지지 않았어요.

요금도 보도에 나오지 않았어요. 무료인지, 일부 기능만 돈을 받는지 지금은 알 수 없어요. 추천이 얼마나 잘 맞는지에 대한 평가도 아직 없어요.

메타는 최근 Waddle World, Pocket, Vibes처럼 작은 AI 앱을 연달아 내놓고 있어요. 월스트리트저널(The Wall Street Journal)의 보도도 있어요. 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)가 예전보다 훨씬 많은 앱을 내겠다고 직원들에게 말했다는 내용이에요.

저는 스타일 스케치도 몇 나라에서 반응을 먼저 보는 시험판에 가깝다고 봐요. 반응이 좋으면 넓히고, 아니면 조용히 접는 식으로 갈 가능성이 있어요.

한국에서 비슷한 기능을 원한다면, 지금은 테크크런치가 예로 든 다른 서비스들이 한국에서 쓸 수 있는지부터 살펴보는 게 현실적이에요.

출처

Meta quietly launches an AI fashion app called Style Sketch (TechCrunch)

디자인 3,000개 넘게 만든 사내 AI, 랭체인이 코드를 풀었어요

2026-10-31T00:00:00+09:00

랭체인이 사내에서 결과물 3,000개 넘게 만든 디자인 AI의 코드를 무료로 풀었어요
슬랙에 부탁하면 브랜드에 맞춘 그림·슬라이드·영상을 만드는 동료 같은 AI예요
코드는 무료지만 돌릴 때 AI 사용료가 들고, 한 건에 보통 약 50센트였대요

What's New

design-agent는 슬랙(Slack)에서 디자이너에게 하듯 부탁하면, 브랜드에 맞춘 그림·슬라이드·영상을 같은 대화로 돌려주는 AI예요. 랭체인(LangChain)이 사내에서 Content Studio라는 이름으로 써 온 에이전트(여러 단계 일을 맡아 하는 AI)를 공개한 거예요. 랭체인은 8월부터 이 에이전트가 3,000개가 넘는 결과물을 만들었다고 밝혔어요.^[1]

요청 대부분은 마케팅팀 밖에서 왔다고 해요. 랭체인은 이 에이전트가 디자이너를 대신하기보다, 반복되는 디자인 요청을 받아 처리하는 동료에 가깝다고 설명해요. 코드는 오픈소스(설계도를 공개해 가져다 쓰게 한 것)로 풀렸어요.^[1]

대화마다 크롬(Chrome)과 영상 도구 FFmpeg가 깔린 리눅스(Linux) 샌드박스(바깥과 떨어진 작업 칸)를 하나씩 띄워요. 슬라이드는 HTML로, 영상은 타임라인 코드로 만들어요. 요청에 맞는 작업법을 35개 스킬 가운데서 골라 읽고, 만든 뒤에는 그림을 직접 보고 색·글꼴·대비를 코드로 검사해요.^[1]

브랜드 규칙을 한 번 말하면 팀 기억과 개인 기억에 저장해 다음 작업에도 지켜요. 기본 모델은 클로드(Claude) Opus 5.5이고, OpenAI와 구글(Google) 모델도 쓸 수 있어요.^[1]

코드는 Apache 2.0이라 무료지만, 모델 비용과 Managed Deep Agents 호스팅(서버 대신 운영) 비용은 따로 들어요. 랭체인에서는 요청 한 건의 모델 비용 중앙값(한가운데 값)이 약 50센트였다고 해요. 깃허브(GitHub) 저장소는 2026년 10월 18일에 만들어졌고, 10월 31일 기준 별 522개예요.^[1][2]

AIAIAI's Take

design-agent가 들어오면 디자이너 일은 줄어들까요?

랭체인은 이 에이전트가 디자이너를 대신하지 않는다고 선을 그어요. 반복되는 요청을 맡기고, 디자이너는 그 사람만 할 수 있는 일에 시간을 쓰게 한다는 설명이에요.

저는 이 말이 꽤 현실적이라고 봐요. 광고 크기 바꾸기나 같은 카드를 세 가지 크기로 다시 만드는 일처럼 답이 정해진 작업은 코드가 더 꼼꼼할 수 있어요. 색과 글꼴, 대비를 매번 코드로 검사하는 구조도 이런 일에 잘 맞아요.

반대로 처음 보는 콘셉트를 잡는 일은 여전히 사람 몫으로 남을 거예요. 요청 대부분이 마케팅 밖에서 왔다는 대목은, 디자이너가 아닌 사람들이 그동안 줄을 서서 기다리던 작은 요청이 많았다는 신호로 읽혀요.

쓸수록 나아지는 구조도 업무 쪽에서는 의미가 있어요. 작업이 끝나면 무엇이 잘됐는지 메모를 남기고, 다음 작업이 그 메모를 읽고 평가해 맞지 않는 건 버린다고 해요. 디자이너가 한 번 고친 규칙이 다음 요청에도 이어지는 셈이에요.

결국 이 에이전트는 디자이너를 없애는 도구라기보다, 디자인 팀 앞에 늘어선 대기 줄을 줄이는 도구로 보는 게 맞아요.

design-agent를 팀에 들이면 돈은 얼마나 들까요?

코드는 무료지만 공짜로 돌지는 않아요. 비용은 크게 둘이에요. 하나는 모델 사용료이고, 다른 하나는 Managed Deep Agents 호스팅 요금이에요.

랭체인 기준으로 한 건의 모델 비용 중앙값은 약 50센트였어요. 긴 영상이나 슬라이드 묶음은 더 든다고 했으니, 영상을 자주 만드는 팀이라면 평균이 올라가요. 호스팅 요금은 README에 숫자가 없어서 랭체인 요금 안내를 따로 봐야 해요.

모델을 바꿀 수 있다는 점도 비용 조절에 쓸 만해요. 기본은 클로드 Opus 5.5이지만 OpenAI와 구글 모델, OpenAI 호환 주소도 연결된다고 해요. 팀 사정에 맞는 모델로 바꿔 비용을 맞춰 볼 여지가 있어요.

저는 처음엔 매주 반복되는 그림 한 종류만 맡겨 보는 게 좋다고 봐요. README도 팀이 매주 부탁하는 그림부터 시작하라고 권해요. 몇 주 동안 맡긴 건수와 모델 비용을 같이 적어 두면, 외주나 사람 시간과 견줄 기준이 생겨요.

design-agent에 회사 계정과 자료를 맡겨도 안전할까요?

README는 샌드박스가 자격 증명(로그인 정보나 접속 열쇠)을 갖지 않고, 기본으로 인터넷에도 연결되지 않는다고 설명해요. 자료 가져오기와 생성, 전달은 바깥 도구가 맡고 결과만 파일로 넣어 주는 구조예요.

저는 이 설계가 꽤 조심스럽다고 봐요. 에이전트가 코드를 마음대로 돌리는 공간에 API(서비스 연결 창구) 키가 없으면, 실수나 공격으로 키가 새어 나갈 길이 줄어요.

노션(Notion)이나 피그마(Figma) 같은 도구도 사람마다 자기 계정으로 연결된다고 해요. 공용 계정 하나로 모든 걸 여는 방식보다 권한이 덜 섞이는 구조예요.

브랜드 기억도 같이 생각해 볼 대목이에요. 한 번 말한 규칙이 팀 기억에 저장되니, 모두와 나눠도 되는 규칙과 개인 메모를 구분해서 말하는 습관이 필요해요.

그래도 자료가 아예 밖으로 안 나가는 건 아니에요. 요청 내용은 모델 회사로 가고, 관리형으로 쓰면 LangSmith 클라우드에서 돌아요. 사내 자료가 외부로 나가면 안 되는 회사라면 Docker로 직접 띄우는 자체 호스팅 안내부터 보는 게 맞아요.

design-agent는 무료로 어디까지 해 볼 수 있어요?

API 키 없이 돌아가는 데모가 있어요. 대본대로 움직이는 모델로 실제 에이전트와 샌드박스, 검사 과정을 돌리는 방식이에요. Docker(프로그램 실행 상자)만 있으면 세 가지 크기의 런치 카드와 4초짜리 티저가 나온다고 해요.

진짜 요청을 맡기려면 모델 키가 있어야 하고, 슬랙에 붙이려면 LangSmith 계정과 Managed Deep Agents가 필요해요. Managed Deep Agents는 아직 공개 베타(시험 중인 공개판) 단계라서 기능이나 요금이 바뀔 수 있다는 점도 감안해야 해요.

혼자 구경하는 데까지는 돈이 안 들고, 팀이 함께 쓰는 순간부터 비용이 생긴다고 보면 돼요.

그 사이 단계도 있어요. 모델 키만 넣고 터미널(글자로 명령하는 창)에서 design-agent ask로 혼자 요청해 볼 수 있어요. 실행이 끝나면 마지막 줄에 그 요청에 든 비용을 알려 줘요.

저는 이 구분이 오픈소스로 사용자를 모으는 흔한 방식이라고 봐요. 코드는 열어 두고, 편하게 운영해 주는 부분에서 돈을 받는 구조예요. 자체 호스팅을 고르면 그 돈 대신 운영하는 수고를 내가 지는 셈이에요.

출처

langchain-ai/design-agent README (GitHub)
GitHub API 저장소 정보 (10월 31일 기준) (GitHub)

파일 이름 몰라도 될까요? 스크린샷 속 글자로 찾는 무료 앱

2026-10-31T00:00:00+09:00

네, 무료 앱 Kensaku는 파일 속 문장과 스크린샷 속 글자로도 찾아 줘요
처리는 모두 내 컴퓨터 안에서 끝나고, 쓰는 데 돈이 들지 않아요
아직 코드 서명(만든 이 확인 도장)이 없어 설치할 때 경고가 떠요

What's New

파일 이름이 떠오르지 않아도 괜찮아요. 켄사쿠(Kensaku)는 내 컴퓨터 안의 파일을 그 안에 적힌 문장이나 스크린샷 속 글자, 뜻으로 찾아 주는 무료 검색 앱이에요. 오류 화면을 찍어 둔 사진처럼, 이름은 잊고 내용만 기억나는 파일을 찾으라고 만든 도구예요.^[1]

PDF, DOCX, PPTX, XLSX, EPUB 같은 문서와 코드, 로그 안의 글자를 읽어요. 이미지 속 글자는 OCR(사진 속 글자 읽기)로 읽고, 한중일 글자도 다뤄요. last week처럼 시간을 말로 적어 찾거나, 오타가 조금 있어도 찾아 줘요.^[1]

빠르기도 앞세워요. 저장소 설명 문서에 따르면 파일 10만 개의 이름을 1밀리초 안팎에 찾고, 이름과 정보를 담는 데 메모리를 약 12MB 써요. Windows 11에서 잰 설치 파일은 9MB이고, 화면 구석 트레이에서 쉬고 있을 때 메모리는 약 20MB라고 해요.^[1]

계정과 사용 기록 전송(telemetry)이 없고, 색인(빨리 찾으려고 미리 만든 목록)은 내 컴퓨터의 설정 폴더에 남아요. 클로드(Claude)나 커서(Cursor) 같은 AI 에이전트(알아서 일하는 AI 비서)도 이 색인으로 검색할 수 있어요. MCP라는 연결 방식을 쓰고, 읽기만 하게 돼 있어요.^[1]

깃허브(GitHub) 저장소는 2026년 10월 24일에 만들어졌어요. 10월 31일 기준 별(관심 표시) 333개, 열린 이슈와 PR(문제 제보와 수정 요청) 10개예요. 마지막 커밋(코드 고침 기록)은 2026년 10월 30일이고 라이선스는 MIT예요.^[2]

AIAIAI's Take

Kensaku는 파일 이름 없이 어떻게 찾아 줘요?

설명 문서에 적힌 작동 방식은 한 번 훑고 계속 따라가기예요. 처음에 내가 고른 폴더를 읽으면서 파일마다 한 번만 열어 이름 색인과 본문 색인을 같이 채우고, 그 뒤로는 바뀐 파일만 골라 다시 읽어요. 일을 작은 묶음으로 나눠 처리해서 큰 폴더에서도 메모리가 크게 늘지 않는다고 해요.

그래서 검색할 때는 디스크를 뒤지는 게 아니라 미리 만들어 둔 색인을 뒤져요. 파일 10만 개 이름을 1밀리초 안팎에 찾는 속도가 여기서 나와요.

스크린샷 속 글자는 기본으로 PP-OCRv6라는 글자 인식 엔진이 읽어요. 처음 실행할 때 작은 모델 묶음을 내려받고, 더 정밀한 엔진을 따로 골라 쓸 수도 있어요.

MCP로 연결하면 클로드(Claude)나 커서(Cursor) 같은 AI 에이전트도 같은 색인을 써요. 사람이 쓰는 검색창과 AI가 쓰는 검색이 한 색인을 나눠 쓰는 셈이에요.

저는 진짜 변화가 속도보다 찾는 방법에 있다고 봐요. 사람은 파일 이름보다 그 안에 뭐가 있었는지를 더 잘 기억하잖아요. 이름, 본문, 뜻, 오타를 봐주는 검색을 한 창에서 같이 해 준다는 점이 이 앱의 쓸모예요.

Kensaku는 이미 있는 빠른 파일 찾기 앱들과 뭐가 달라요?

Windows에도 빠른 파일 찾기 도구가 이미 있어요. 에브리싱(Everything), 리스터리(Listary), 파워토이즈 런(PowerToys Run) 같은 것들이에요. 설명 문서의 비교표는 이 도구들이 이름 찾기는 빠르지만, PDF 안의 글이나 스크린샷 속 글자, 뜻으로 찾기는 하지 못한다고 적어 두었어요.

이 표는 Kensaku 쪽이 만든 비교라는 점은 감안해야 해요. 속도 비교도 Linux에서만 쟀고, Everything과 Listary는 아직 재지 않았다고 스스로 밝혔어요.

macOS 사용자라면 스포트라이트(Spotlight)와 레이캐스트(Raycast)가 먼저 떠오를 거예요. 설명 문서는 둘 다 좋은 도구지만 macOS 전용이라고 적었어요. 세 운영체제에서 같은 앱을 쓰고 싶은 사람에게는 이 점이 차이가 돼요.

그래도 방향은 분명하다고 봐요. 이름 찾기는 이미 잘하는 도구가 많으니, Kensaku는 내용과 이미지 속 글자 찾기로 자리를 잡으려는 거예요. 이미 Everything을 잘 쓰고 있다면 갈아타기보다 내용 검색용으로 하나 더 두는 쪽이 자연스러워요.

Kensaku에 내 파일 내용을 다 읽혀도 괜찮을까요?

설명 문서는 계정도, 사용 기록 전송도, 클라우드 검색도 없다고 밝혀요. 색인은 내 컴퓨터 설정 폴더에 남고, .pem이나 .key 같은 인증서 파일은 기본으로 빼고 읽어요.

그래도 색인 자체가 민감한 자료라는 점은 설명 문서도 인정해요. 파일 이름과 뽑아낸 본문이 들어 있으니 공유 폴더에 동기화하지 말라고 적어 두었어요.

처음 실행할 때 색인할 폴더와 뺄 폴더를 내가 고르게 돼 있어요. 숨김 파일과 흔한 빌드 폴더는 기본으로 건너뛴다고 해요.

AI 에이전트 연결은 기본이 읽기 전용이라 파일을 바꾸지 못하고, 에이전트에게 넘기는 파일 내용은 지시가 아닌 자료로만 다룬다고 해요. 그래도 색인된 내용은 읽을 수 있으니, 민감한 폴더는 처음부터 색인 대상에서 빼 두는 게 마음 편해요.

설치할 때 경고도 떠요. 아직 코드 서명(만든 사람을 확인해 주는 전자 도장)이 없어서 Windows와 macOS가 처음 실행을 막아요. 저는 이럴 때 릴리스에 함께 올라오는 SHA256SUMS 파일로 받은 파일이 원본과 같은지 먼저 맞춰 보는 게 좋다고 봐요.

Kensaku, 지금 깔아 써도 될 만큼 준비됐을까요?

저장소가 2026년 10월 24일에 만들어진 새 프로젝트이고, 판번호는 1.0.6이에요. 10월 31일 기준 별은 333개라서 관심이 빠르게 모이는 중이에요.

아직 손볼 곳도 있어요. 자동 업데이트가 아직 없어 새 판은 직접 받아야 하고, macOS와 Linux는 Windows보다 실사용 시험이 적다고 해요. 처음 색인에도 시간이 걸려서, 10만 개 남짓한 파일에 184초가 들었다고 해요.

앞으로의 계획도 설명 문서에 열려 있어요. 앱 실행, 인터넷 빠른 검색, 내 파일에 질문하기 같은 기능을 검토 중이고, 사용자 요청이 많은 순서로 만들겠다고 해요. 아직 약속이 아니라 후보라는 점은 기억해 둘 만해요.

저는 스크린샷이나 PDF가 많이 쌓인 사람, 아무렇게나 저장한 파일 때문에 자주 헤매는 사람이라면 시험 삼아 깔아 볼 만하다고 봐요. 회사 컴퓨터라면 서명 없는 앱 설치가 막혀 있을 수 있으니 관리자 규칙부터 확인하세요.

출처

yjid/kensaku README (GitHub)
GitHub API 저장소 정보 (10월 31일 기준) (GitHub)

말로 하면 글이 되는 받아쓰기, 맥에서 글자 수 제한 없이 무료

2026-10-31T00:00:00+09:00

그래놀라가 맥에서 어느 앱에나 말로 글을 넣는 받아쓰기를 무료로 열었어요
무료 Basic을 포함해 모든 사용자가 글자 수 제한 없이 쓸 수 있어요
윈도·iOS·안드로이드는 곧 나온다고만 했고, 한국어 여부는 확인되지 않았어요

What's New

키보드 대신 말로 이메일이나 메시지를 쓰는 받아쓰기가 무료로 풀렸어요. 회의 내용을 받아 적어 정리해 주는 AI 메모 앱 그래놀라(Granola)가 2026년 10월 29일 이 기능을 더했어요. 공식 페이지에서는 음성 입력(voice typing)이라는 이름으로 소개해요.^[1][2]

맥(Mac)에서 Fn 키를 누르고 말하면, 그래놀라가 말을 다듬고 모양을 잡아 지금 쓰던 칸에 글로 넣어 줘요. 앱을 가리지 않아서 메모나 이메일 답장, 메시지, AI에게 줄 지시문도 말로 쓸 수 있어요.^[1]

공식 설명에 따르면 문장 부호와 문단 나누기도 알아서 넣어요. 회의에서 자주 나온 동료 이름과 팀 안의 줄임말을 이미 알고 있어서, 다른 앱에서 말로 쓸 때도 그 낱말을 맞게 적는다고 해요.^[2]

받아쓰기에는 따로 돈을 받지 않아요. 무료 Basic 요금제를 포함해 모든 그래놀라 사용자가 글자 수 제한 없이 쓸 수 있어요(10월 31일 확인 기준).^[2][3]

지금은 맥에서만 되고, 윈도(Windows)와 iOS, 안드로이드(Android)는 곧 나온다고만 밝혔어요. 언제 나오는지는 아직 알려지지 않았어요.^[2]

테크크런치(TechCrunch)는 이 움직임을 받아쓰기 앱으로 알려진 위스퍼(Wispr)가 몇 달 전 회의 메모 기능을 낸 것과 맞물려 봤어요. 파이어플라이즈(Fireflies)나 스피치파이(Speechify) 같은 음성 앱도 회의 메모와 받아쓰기를 함께 하는 쪽으로 모인다고 전했어요.^[1]

AIAIAI's Take

그래놀라 받아쓰기는 위스퍼 같은 받아쓰기 전용 앱과 뭐가 달라요?

말로 글을 쓰는 방식 자체는 새롭지 않아요. 테크크런치도 그래놀라 받아쓰기가 다른 받아쓰기 도구와 같은 방식으로 움직인다고 적었어요.

차이는 회의 기록이에요. 그래놀라는 내 회의를 받아 적어 온 앱이라 동료 이름과 팀 줄임말을 이미 알고 있고, 그걸 받아쓰기에도 쓴다고 해요. 낯선 이름이 많은 회사일수록 고쳐 쓸 일이 줄어들 거라고 봐요.

반대로 회의를 그래놀라로 기록하지 않는 사람에게는 이 장점이 거의 없어요. 그때는 받아쓰기 실력만 놓고 견주게 되니, 손에 익은 다른 앱이 있다면 굳이 갈아탈 이유가 약해요.

저는 이번 움직임을 기능 경쟁보다 자리 다툼으로 봐요. 회의에서도, 회의 사이 글쓰기에서도 내 목소리를 받는 앱이 하나로 모이면, 그 앱이 내 일의 앞뒤 사정을 가장 많이 쥐게 되니까요.

그래놀라 받아쓰기만 쓸 거라면 돈을 낼 필요가 있을까요?

받아쓰기만 쓸 생각이라면 돈을 낼 필요는 없어요. 공식 요금표에서 음성 입력은 무료 Basic부터 모든 요금제에 들어 있어요(10월 31일 확인 기준).

돈을 내는 이유는 회의 쪽에 있어요. 무료 요금제는 회의 기록을 30일까지만 보여 줘요. 1인 월 14달러인 Business부터는 기록이 무제한이고, 노션(Notion)이나 허브스팟(HubSpot) 같은 도구와 이어져요.

그래서 받아쓰기는 그래놀라로 들어오는 문에 가깝다고 봐요. 받아쓰기로 매일 앱을 켜게 하고, 회의 기록이 쌓이면 유료로 넘어가게 하는 구조예요.

동료 이름을 알아듣는 장점도 회의 기록이 쌓일수록 커질 테니, 받아쓰기만 쓰는 사람과 회의까지 맡기는 사람이 얻는 값어치는 꽤 다를 거예요.

회사에서 여럿이 쓴다면 사용자 관리와 결제를 한데 모으는 Business나, 1인 월 35달러인 Enterprise를 보게 될 거예요.

그래놀라에 내 목소리와 회의 기록을 맡겨도 괜찮을까요?

먼저 학습 설정이에요. 그래놀라는 익명으로 바꾼 사용자 데이터로 서비스를 고친다고 밝히고, 각 사용자가 설정에서 한 번 눌러 끌 수 있다고 안내해요. Enterprise 요금제는 처음부터 꺼져 있어요.

오픈AI(OpenAI)나 앤트로픽(Anthropic) 같은 바깥 회사가 그래놀라 데이터로 모델을 학습하는 건 허락하지 않는다고 적었어요. 회의 음성은 글로 옮긴 뒤 지운다고도 해요.

회의를 기록할 때는 다른 사람의 동의도 생각해야 해요. 그래놀라는 기록 전에 상대에게 먼저 묻기를 권하고, 회의 시작 때 그래놀라를 쓴다고 알리는 자동 메시지 기능도 두었어요.

회사 컴퓨터라면 보안 담당자가 정한 앱 규칙부터 확인하세요. 그래놀라는 SOC 2 인증(회사 보안 관리를 따져 주는 인증)을 받았다고 밝히고 있어서, 회사에 물어볼 때 내밀 근거는 있어요.

그래놀라 받아쓰기는 한국어와 윈도에서도 잘 될까요?

가장 궁금한 건 한국어예요. 요금표에는 여러 언어 지원이 모든 요금제에 들어 있다고 나오지만, 어떤 언어인지와 받아쓰기에도 그대로 되는지는 이번 자료에 없어요.

윈도와 iOS, 안드로이드도 곧 나온다고만 했고 날짜는 없어요. 윈도 PC만 쓰는 사람은 지금 바로 써 볼 방법이 없는 셈이에요.

빠르기 이야기도 아직은 회사 설명이에요. 공식 페이지는 타자보다 4배 빠르다고 적었는데, 분당 40단어를 치고 160단어를 말한다고 놓고 셈한 값이에요.

저는 영어 기준인 이 숫자보다, 한국어 받아쓰기가 나왔을 때 띄어쓰기와 낱말을 얼마나 맞게 적는지가 우리에게 더 중요한 잣대라고 봐요.

회의 메모 쪽은 이미 데스크톱과 iOS, 안드로이드 앱이 있다고 요금표에 나와 있어요. 그래서 받아쓰기도 그 앱들에 차례로 붙을 가능성이 커 보이지만, 이건 제 짐작이에요.

출처

Granola crunches up a dictation feature to compete with Wispr (TechCrunch)
Voice typing: voice-to-text dictation in any app (Granola)
Pricing plans (10월 31일 확인) (Granola)

글 한 줄에 날씨가 바뀌는 구글 가상 세계, 이제 소리까지 나요

2026-10-31T00:00:00+09:00

Genie 4는 지시대로 움직이는 가상 세계를 실시간으로 만들고, 소리와 대화까지 내요
구글 AI 제미나이가 옆에서 장면 순서를 짜고 제대로 됐는지 지켜봐요
지금은 뽑힌 시험 사용자만 쓰고, 일반 사용자는 대기 명단만 신청할 수 있어요

What's New

Genie 4는 키보드로 움직이고 글로 지시하면, 그 자리에서 날씨가 바뀌고 새 사람이나 물건이 나타나는 가상 세계를 만들어요. 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 2026년 10월 27일 발표한 새 세계 모델(움직이는 장면을 실시간으로 지어내는 AI)이에요. 이번 판은 소리까지 직접 만들어요.^[1]

딥마인드(DeepMind)는 Genie 4를 소리를 직접 만드는 첫 실시간 세계 모델이라고 소개했어요. 바람이나 파도 같은 주변 소리에 더해, 등장인물이 내 행동에 맞춰 말을 주고받는 대화까지 만들어요.^[1]

같은 회사의 AI 제미나이(Gemini)와 묶은 것도 달라진 점이에요. 제미나이 3.8 플래시(Gemini 3.8 Flash)가 화면을 계속 지켜보면서 목표를 여러 단계로 나누고, 단계마다 제대로 됐는지 확인해요. 사람이 넣은 지시도 주변 장면에 맞게 다듬어 반영해요.^[1]

로봇 연구에도 쓰고 있어요. Gemini 4 Argon이 과제를 단계로 쪼개고 Genie 4가 그 장면을 그리는 방식이에요. 이렇게 앱트로닉(Apptronik)의 사람 모양 로봇 Apollo가 체커(checkers)를 두는 모습을 딥마인드가 가상으로 시험했어요.^[1]

아직은 신뢰 테스터(회사가 골라 먼저 써 보게 한 사람들)에게만 연구 미리보기로 열렸어요. 다음 차례는 Project Genie의 Google AI Ultra 구독자예요. 개발자 쪽은 Gemini API·Google AI Studio 얼리 액세스(먼저 써 보는) 파트너가 먼저이고, 지금은 대기 명단만 받아요.^[1]

Genie 4가 만든 영상과 소리에는 모두 AI가 만들었다는 표시인 SynthID 워터마크가 들어가요.^[1]

AIAIAI's Take

Genie 4는 Genie 3보다 무엇이 나아졌어요?

딥마인드 블로그의 관련 글 목록을 보면 Genie 3는 2025년 8월에 나왔어요. 그 뒤에 나온 이번 판에서 가장 눈에 띄는 차이는 소리예요. 딥마인드가 Genie 4를 소리를 직접 만드는 첫 실시간 세계 모델이라고 부른 만큼, 앞선 판은 그림 위주였다고 읽혀요.

그림만 움직이던 세계에 소리와 대화가 붙으면, 보는 화면에서 함께 노는 공간으로 한 걸음 다가가요. 등장인물이 내 행동에 맞춰 말을 건다는 건 게임이나 교육용 장면에서 체감이 큰 변화예요.

저는 제미나이가 옆에 붙은 쪽이 더 큰 변화라고 봐요. 그림을 그리는 모델은 다음 장면만 잘 그리면 되지만, 제미나이가 목표와 순서를 붙잡아 주면 장면이 길어져도 이야기가 덜 흐트러질 수 있어요.

딥마인드도 언어 모델(글을 다루는 AI)과 그림 모델을 섞는 혼합형 세계 모델을 다음 과제로 내세웠어요. 한 모델이 모든 걸 하기보다, 잘하는 일을 나눠 맡는 쪽으로 가고 있다는 신호예요.

그래서 이번 발표는 성능 숫자보다 무엇을 할 수 있게 됐는지에 무게가 실려 있어요. 글에도 점수표 대신 실시간으로 조작하는 장면이 주로 담겼어요.

Genie 4는 돈을 내는 구독자만 먼저 쓰나요?

발표대로라면 그래요. 신뢰 테스터 다음 차례가 Project Genie의 Google AI Ultra 구독자예요. 개발자 쪽은 Gemini API와 Google AI Studio의 얼리 액세스 파트너가 먼저예요.

개발자라면 Gemini API와 Google AI Studio 쪽 얼리 액세스 소식을 지켜볼 만해요. 게임이나 교육 앱 안에 세계 모델을 넣는 길은 그쪽에서 먼저 열릴 가능성이 커요.

무료 사용자에게 언제 열릴지는 이번 발표에 나오지 않았어요. Ultra 구독료나 API(개발자가 AI를 빌려 쓰는 창구) 요금도 이 글에는 적혀 있지 않아요.

저는 이 순서가 계산 비용과 안전 점검 때문이라고 봐요. 영상과 소리를 실시간으로 함께 만드는 일은 무겁고, 사람이 등장하는 장면은 악용될 걱정도 커요.

처음엔 적은 인원에게 열어 반응을 보는 게 자연스러운 수순이에요. 일반 사용자가 지금 할 수 있는 일은 대기 명단에 이름을 올려 두는 정도예요. 비싼 요금제를 먼저 결제할지는 실제로 열린 뒤 쓸 수 있는 범위를 보고 정해도 늦지 않아요.

Genie 4로 영화 시안이나 수업 자료 만드는 일이 달라질까요?

딥마인드가 소개한 테스터는 창작, 언론, 교육, 게임, 공학 쪽 사람들이에요. 영화 제작자는 장면 안에 들어가 카메라 각도와 조명, 대사를 바꿔 가며 여러 번 찍어 보는 초안 용도로 시험하고 있다고 해요.

저는 이 쓰임이 가장 먼저 자리 잡을 거라고 봐요. 본 촬영 전에 그림 콘티를 그리던 일을, 움직이고 소리 나는 시안으로 바꿀 수 있으니까요. 회의실에서 말로만 설명하던 장면을 바로 보여 줄 수 있다는 점이 커요.

홍수나 산불 같은 짧은 환경 사건이 어떻게 번지는지 보여 주는 용도도 시험 중이라고 해요. 글과 그림으로만 설명하던 수업 자료가 움직이는 장면으로 바뀔 수 있는 대목이에요.

옛 기록 사진 한 장으로 그때의 장소를 재현하는 실험도 있어요. 쓸모가 큰 만큼 조심할 점도 커요. 실제 사진에서 출발한 가짜 장면이 진짜처럼 퍼질 수 있어서, 모든 결과물에 SynthID 워터마크를 넣는 장치는 꼭 필요한 안전띠예요.

로봇 쪽 쓰임도 같은 줄기예요. 딥마인드는 실제 세계로 가져가기 전에 AI가 여러 환경에서 어떻게 움직이는지 시험하는 데 Genie 4를 쓰겠다고 했어요.

Genie 4는 언제쯤 써 볼 만할까요?

지금 바로는 어려워요. 연구 미리보기는 신뢰 테스터에게만 열렸고, 일반 사용자는 대기 명단만 신청할 수 있어요.

열리더라도 처음엔 놀이와 시안 만들기에 쓰는 게 맞다고 봐요. 딥마인드가 직접 밝힌 한계를 보면, 짧은 시간은 잘 버티지만 오래 돌리거나 지시를 여러 번 바꾸면 세부와 물체가 바뀌거나 흐트러질 수 있어요. 글자를 제대로 그리는 일도 아직 연구 중이라고 했어요.

사람과 대화가 들어간 장면은 가장 기대되는 동시에 가장 조심할 부분이에요. 실시간 소리의 정확도도 딥마인드가 아직 연구 중인 과제로 든 항목이에요.

기대할 대목도 있어요. 딥마인드는 공기 흐름이나 부딪힘 같은 물리 상황을 다루고, 그중에서도 사람의 움직임이 가장 크게 나아졌다고 설명했어요.

그래서 저는 Genie 4를 긴 영상을 완성하는 도구보다, 머릿속 장면을 빨리 보여 주는 움직이는 스케치북으로 기대하는 편이 낫다고 생각해요. 업무에 본격적으로 쓰려면 흔들림이 얼마나 줄었는지 다음 발표를 보고 판단해도 늦지 않아요.

출처

Genie 4: A new generation of world simulation (Google DeepMind)

코딩 AI 골라 주는 깃허브 새 기능, 비용이 정말 절반일까요?

2026-10-31T00:00:00+09:00

깃허브 발표로는 비교 상대보다 코딩 비용이 절반쯤이고, 점수 차는 2점 안쪽이에요
일마다 알맞은 AI를 대신 골라 주고, 여러 AI가 서로 답을 검토하게도 해요
따로 요금은 없고 쓴 AI 값만 내며, 유료 요금제는 한동안 30% 할인돼요

What's New

식당에서 '알아서 주세요'라고 맡기는 것과 비슷한 기능이 코딩 도구에 들어왔어요. 깃허브(GitHub)는 2026년 10월 28일 코파일럿(Copilot)에 Copilot Fusion을 정식으로 넣었어요. 일마다 알맞은 AI 모델(AI 두뇌 하나하나)을 대신 고르고, 깃허브 시험에서는 비교 상대보다 작업 비용이 절반쯤 들었다고 해요.^[1]

바탕은 2026년 9월 4일 연구용 미리보기(먼저 써 보게 연 시험판)로 나온 Project HydraFusion이에요. 그 여러 모델 엮기에 원래 있던 자동 모델 고르기를 합쳤어요.^[1][4]

모델 목록에서 Copilot Fusion을 고른 뒤, Standard·High·Max 가운데 얼마나 힘을 쓸지 정하면 돼요. 그러면 한 모델이 바로 풀거나(Single), 가벼운 모델이 먼저 쓰고 모자라면 센 모델로 넘겨요(Cascade). 한 모델의 답을 다른 모델이 검토하게(Critique) 하기도 해요.^[1]

깃허브가 밝힌 코딩 점수표(Artificial Analysis Coding Agent Index) 결과는 Fusion Max 60점이에요. Opus 5.5 Max를 쓴 Claude Code와 2점 안쪽 차이예요. 작업 하나에 드는 평균 API(AI를 빌려 쓰는 창구) 비용과 토큰(글을 쪼갠 조각)은 절반쯤, 시간은 약 40% 덜 들었다고 해요.^[1]

Copilot Fusion에 따로 붙는 요금은 없어요. 그 안에서 쓴 모델마다 원래 값으로 청구되고, 한동안 유료 요금제 사용자는 모델 비용을 30% 덜 내요.^[1]

코파일럿 요금제라면 모두 Visual Studio Code·Copilot 앱·Copilot CLI·JetBrains에서 쓸 수 있어요. 개인 요금은 10월 31일 확인 기준 Free 0달러, Pro 월 10달러, Pro+ 월 39달러, Max 월 100달러예요.^[1][3]

AIAIAI's Take

Copilot Fusion, 어떤 사람에게 득이 될까요?

모델 이름이 너무 많아 무엇을 골라야 할지 헷갈리는 사람에게 가장 잘 맞아요. 코파일럿 요금 페이지만 봐도 여러 회사의 모델이 길게 늘어서 있는데, 일마다 알맞은 걸 고르는 건 생각보다 피곤한 일이에요.

깃허브가 소개한 AT&T 사례도 같은 얘기예요. 어려운 일에 센 모델을 골랐다가 쉬운 일로 돌아와서도 그대로 두는 바람에 비용이 새던 걸, 자동으로 바꿔 주니 줄었다고 해요.

반대로 특정 모델에 익숙하고 그 모델의 버릇까지 알고 쓰는 사람에게는 이점이 작을 수 있어요. 어떤 모델이 답을 쓸지 매번 달라진다는 점이 오히려 불편할 수 있거든요.

저는 혼자 쓰는 개발자보다 팀에서 쓸모가 더 크다고 봐요. 관리자가 Copilot Fusion이 고를 수 있는 모델 범위를 정하고 기본값으로 둘 수도 있어서, 팀 전체 비용을 한곳에서 다스리기 쉬워요.

Copilot Fusion을 켜면 돈을 더 쓰나요, 아끼나요?

켠다고 요금이 더 붙지는 않아요. 그 안에서 쓴 모델 값만 내고, 유료 요금제라면 한동안 30% 할인까지 붙어요.

코파일럿 요금제에는 매달 AI 크레디트가 들어 있고, 1크레디트는 0.01달러로 셈해요. 대화와 에이전트(여러 단계 일을 알아서 하는 AI) 작업이 이 크레디트를 쓰고, 모델과 일의 크기에 따라 빠지는 양이 달라요.

그래서 값어치는 크레디트를 얼마나 아끼느냐로 갈려요. 깃허브 발표대로 작업 하나의 비용이 절반쯤으로 준다면, 같은 크레디트로 일을 두 배 가까이 맡길 수 있는 셈이에요.

다만 이 숫자는 깃허브가 고른 시험에서 Max 단계로 낸 결과예요. 저는 내 작업으로 한 달쯤 크레디트가 줄어드는 속도를 보고 판단하는 게 맞다고 봐요. 코파일럿 설정에서 사용량과 초기화 날짜를 볼 수 있어서 견주기는 어렵지 않아요.

Copilot Fusion과 Claude Code는 무엇이 달라요?

깃허브는 Copilot Fusion의 비교 상대로 Opus 5.5 Max를 쓴 Claude Code를 들었어요. 점수는 2점 안쪽으로 뒤지지만, 비용과 토큰은 절반쯤, 시간은 40% 가까이 덜 들었다는 설명이에요.

둘은 모델을 쓰는 방식이 달라요. 비교 상대는 한 모델(Opus 5.5)을 Max 단계로 돌린 설정이었어요. Copilot Fusion은 한 모델의 답을 다른 계열 모델이 검토하게 하는 식으로, 여러 회사 모델을 섞어 써요.

일하는 자리도 달라요. 코파일럿은 깃허브 안의 이슈와 풀 리퀘스트(코드 수정 요청), Visual Studio Code와 JetBrains 같은 도구에 붙어 있어요. 이미 깃허브로 일을 나누는 팀이라면 따로 옮길 것이 적어요.

저는 2점 차이보다 비용 차이가 더 큰 소식이라고 봐요. 다만 깃허브가 발표한 숫자라서, 같은 조건으로 다른 사람들이 다시 잰 결과가 쌓이는지 지켜봐야 해요.

Copilot Fusion을 켜면 내 코드는 어디에 쓰일까요?

개인 요금제(Free, Pro, Pro+) 사용자라면 학습 설정부터 보세요. 깃허브는 개인 사용자의 질문과 답, 코드 조각을 AI 모델 학습에 쓸 수 있다고 밝히고, 설정에서 언제든 끌 수 있다고 안내해요.

내 컴퓨터 안의 모델을 쓰는 기능도 시험판으로 나왔어요. 윈도(Windows)에서는 MAI Code 1.1 Flash를 받아 쓸 수 있어요. 하지만 어떤 모델을 쓸지는 이때도 클라우드(인터넷 너머 서버)에서 정해서, 인터넷 없이 완전히 따로 돌지는 않아요.

깃허브는 내 컴퓨터 모델이 클라우드 모델과 안전장치가 다를 수 있다고도 적었어요. 회사 코드를 다룬다면 관리자 설정에서 어떤 모델이 허용돼 있는지 먼저 확인하는 게 좋아요.

한국어로 지시할 때는 기대를 조금 낮추는 게 좋아요. 깃허브는 영어가 아닌 지시는 결과가 덜 좋을 수 있다고 안내하고 있어요.

출처

Route and orchestrate models with GitHub Copilot Fusion (GitHub Changelog)
GitHub Copilot Fusion now supports selection of local models (GitHub Changelog)
GitHub Copilot Plans & pricing (10월 31일 확인) (GitHub)
Project HydraFusion: Frontier quality via multi-model orchestration (The GitHub Blog)

제미나이 무료로 충분할까요? 대학생은 1년 무료 혜택까지

2026-10-31T00:00:00+09:00

제미나이는 일상 질문과 공부라면 무료로 충분하고, 무료에서도 Deep Research가 돼요
AI Pro는 월 29,000원이고 쓸 수 있는 양이 무료의 4배예요(10월 31일 확인 기준)
대학생은 AI Plus 학생 요금제를 1년 무료로 받고, 2026년 12월 31일까지 신청해요

What's New

구글(Google)의 제미나이(Gemini)는 일상 질문과 공부 정도라면 무료로도 충분한 편이에요. 무료에서도 이미지 만들기와 Deep Research(여러 자료를 찾아 보고서로 묶는 기능)가 돼요. Gemini Live(음성 대화), Canvas, 퀴즈와 플래시카드도 들어 있어요.^[1][2]

차이는 모델과 양이에요. 무료는 가벼운 Flash-Lite 모델을 쓰고, AI Pro부터 Gemini 4 Argon과 Pro 모델이 열려요. 쓸 수 있는 양은 무료를 기준으로 AI Plus가 2배, AI Pro가 4배예요.^[1][2]

한도는 주간 한도에 닿기 전까지 5시간마다 다시 채워져요. 동영상 만들기와 일일 브리핑, 예약된 작업은 무료에 없어요. 사람이 몰릴 때는 무료 사용자의 Deep Research가 막힐 수 있다고 해요.^[2]

한국 요금은 AI Plus가 월 7,500원(400GB), AI Pro가 월 29,000원(5TB)이에요. AI Ultra는 월 119,000원부터예요(10월 31일 확인 기준). Google One 요금 페이지에는 2TB가 딸린 AI Plus가 월 11,900원으로도 나오고, 요금과 혜택은 바뀔 수 있어요.^[1][5]

대학생이라면 따로 볼 혜택이 있어요. 구글은 2026년 8월 20일 자격을 갖춘 대학생에게 AI Plus를 1년 무료로 준다고 발표했어요. 만 18세 이상 대학생이 대상이고, 2026년 12월 31일까지 신청해야 해요.^[3][4]

학생 요금제에는 2배 높은 한도와 400GB 저장 공간, Gemini Omni, 학습 노트북이 들어 있어요. 가입할 때 결제 수단을 등록해야 하고, 미리 해지하지 않으면 무료 기간 뒤 월 7,500원이 자동으로 청구돼요.^[3]

AIAIAI's Take

제미나이 무료로 충분한 사람과 아닌 사람은 어떻게 갈릴까요?

질문하고 답을 받는 데서 끝나는 사람은 무료로 충분할 가능성이 커요. 무료에도 Deep Research와 퀴즈, Canvas가 들어 있어서 공부나 자료 정리는 대부분 시작해 볼 만해요.

걸리는 곳은 양과 모델이에요. 무료는 Flash-Lite 모델만 쓰고, 한 번에 읽을 수 있는 분량도 유료보다 작아요. 도움말은 큰 PDF 분석처럼 큰 파일 작업이 양을 더 쓴다고 설명해요.

동영상을 만들어야 하는 사람도 무료로는 어려워요. 도움말 기능 표에서 동영상 만들기는 AI Plus부터 체크돼 있어요.

저는 한도 알림을 자주 보게 될 때가 유료를 생각할 때라고 봐요. 웹에서는 왼쪽 아래 설정의 사용량 한도 메뉴로 지금 얼마나 썼는지 확인돼요.

제미나이 대학생 1년 무료, 신청 전에 무엇을 확인할까요?

먼저 받는 요금제가 무엇인지 봐야 해요. 한국 학생 페이지에서 1년 무료로 주는 건 AI Plus 학생 요금제예요. 월 29,000원인 AI Pro와는 다른 단계라서, 학생 요금제에서는 Gemini 4 Argon 같은 Pro 쪽 모델을 기대하면 안 돼요.

자격은 만 18세 이상의 대학생이에요. 2025년에 AI Pro 체험판을 받았다가 끝난 학생도 받을 수 있고, 계속 쓰려면 해마다 자격을 다시 확인받아야 해요.

가장 조심할 점은 자동 결제예요. 가입할 때 결제 수단을 등록하고, 무료 기간이 끝나기 전에 해지하지 않으면 AI Plus 요금이 매달 나가요.

언제든 해지할 수 있다고 적혀 있으니, 가입한 날 해지 날짜를 달력에 적어 두는 게 좋아요. 학교 공부에 계속 쓸 생각이라면 1년 뒤 요금을 미리 따져 보세요.

제미나이 AI Plus와 AI Pro, 돈을 낸다면 어느 쪽일까요?

AI Plus는 무료의 2배 양과 동영상 만들기, 400GB 저장 공간이 핵심이에요. Gmail에서 제미나이를 부르는 기능도 붙어요.

AI Pro는 양이 무료의 4배이고 Gemini 4 Argon과 Pro 모델을 쓸 수 있어요. 저장 공간도 5TB로 크게 늘고, Docs에서도 제미나이를 쓸 수 있어요.

사진과 파일 백업 때문에 이미 Google One 저장 공간을 사는 사람이라면 AI Pro 값이 덜 무겁게 느껴질 거예요. 반대로 저장 공간이 필요 없고 양만 조금 더 필요하면 AI Plus로 충분해 보여요.

AI Ultra는 월 119,000원부터라 공부용으로 고를 단계는 아니라고 봐요. Project Genie 같은 기능과 Pro보다 훨씬 많은 양이 붙는, 가장 높은 이용 한도를 내세운 요금제예요.

제미나이 학생 요금제가 끝나면 얼마를 내게 될까요?

1년 뒤 낼 금액부터 안내가 엇갈려요. 8월 20일 구글코리아 블로그는 무료 기간 뒤 AI Plus 요금을 월 1만 1,000원으로 적었어요. 10월 31일 확인한 학생 페이지에는 월 7,500원으로 나와요.

같은 AI Plus도 제미나이 구독 페이지는 400GB에 월 7,500원으로 보여 줘요. Google One 요금 페이지는 2TB에 월 11,900원이에요. 저장 공간 크기로 나뉜 것으로 보이지만 공식 설명은 찾지 못했어요.

8월 블로그에는 AI Pro를 74% 할인한 월 7,300원에 최대 4년 쓰는 학생 혜택도 적혀 있었어요. 다만 10월 31일 학생 페이지에는 이 안내가 없어서, 지금도 되는지는 확인하지 못했어요.

그래서 저는 신청 화면에 뜨는 금액을 보고 가입하는 게 가장 안전하다고 봐요. 1년 뒤 자동 청구 금액도 그 화면의 약관 문구에서 한 번 더 챙겨 보세요.

출처

Google AI Pro 및 Ultra 구독 안내 (대한민국 페이지, 10월 31일 확인) (Google)
Google AI 구독자의 Gemini 앱 한도 및 업그레이드 (Gemini 앱 고객센터)
Gemini for Students (대한민국 페이지, 10월 31일 확인) (Google)
제미나이 1년 무료 혜택과 함께, 알찬 새 학기를 시작해 보세요 (구글코리아 블로그)
Google One 요금제 및 가격 (대한민국, 월간 표시, 10월 31일 확인) (Google One)

무료로 AI 이미지 만들기, 네 곳은 몇 번까지 될까요?

2026-10-31T00:00:00+09:00

무료 이미지 횟수를 밝힌 곳은 네 곳 중 빙(하루 빠른 생성 15개)과 캔바(한 달 20회)예요
제미나이와 챗GPT도 무료로 만들 수 있지만 한도 숫자는 공개하지 않았어요
네 곳 모두 한국어로 쓸 수 있고 휴대폰 앱도 있어요(10월 31일 확인 기준)

What's New

무료로 AI 이미지를 만들 수 있는 네 곳을 같은 기준으로 견줬어요. 무료 횟수를 숫자로 밝힌 곳은 빙 이미지 크리에이터(Bing Image Creator)와 캔바(Canva)예요. 구글(Google) 제미나이(Gemini)와 챗GPT(ChatGPT)는 한도가 있다고만 적었어요.^[2][4][6][9]

제미나이는 AI 요금제에 가입하지 않아도 Nano Banana 2로 이미지를 만들어요. 하루 한도가 있지만 몇 장인지는 밝히지 않았고, 무료로 내려받는 그림은 1K 해상도예요. 이미지 편집은 만 18세 이상만 쓰도록 했어요.^[1][2]

챗GPT 무료 요금제에도 이미지 만들기가 들어 있어요. 오픈AI(OpenAI) 도움말은 이미지 만들기 한도가 대화 한도와 따로 있고, 한도에 닿으면 알려 준다고 적었어요. 몇 번인지는 공개하지 않았어요.^[4][5]

캔바 무료 계정은 이미지 만들기를 포함한 AI 도구를 한 달에 최대 20회까지 써요. 간단한 요청 기준이라, 복잡하게 부탁하면 더 빨리 줄어들어요. 한도는 매월 1일 오전 12시(UTC)에 다시 채워져요.^[6]

빙 이미지 크리에이터는 마이크로소프트(Microsoft) 계정만 있으면 무료예요. 하루 15개는 빠르게 만들고, 그 뒤에는 느린 속도로 계속 만들어요. 요청은 24시간에 최대 200개까지예요.^[9]

한국어와 앱도 살폈어요. 네 곳 모두 공식 안내에서 한국어 지원이나 한국어 화면을 확인했고, 휴대폰 앱도 있어요. 값은 모두 10월 31일 확인 기준이며, 요금과 혜택은 바뀔 수 있어요.^{[3][5][7][8][9]}

AIAIAI's Take

무료 AI 이미지, 쓰는 목적에 따라 어디서 시작하면 편할까요?

이미 쓰고 있는 서비스 안에서 시작하는 게 가장 덜 번거롭다고 봐요. 캔바로 카드뉴스나 포스터를 만드는 사람이라면, 그림을 만든 뒤 같은 화면에서 글자와 배치까지 바로 다듬게 돼요.

말로 부탁하며 그림을 만들고 싶다면 제미나이나 챗GPT가 맞아요. 둘 다 대화 창 안에서 그림을 만들고, 제미나이는 만든 그림을 대화로 다시 고쳐 달라고 할 수 있다고 안내해요.

여러 장을 뽑아 보고 고르고 싶다면 빙 이미지 크리에이터 쪽이 계산하기 편해요. 하루 15개는 빠르게, 그 뒤로는 느리지만 계속 만들 수 있다고 숫자로 적혀 있어서예요.

어느 곳이 더 낫다고 줄을 세우기는 어려워요. 그림 솜씨는 부탁하는 내용마다 달라서, 같은 부탁 문장을 두세 곳에 넣어 보고 고르는 편이 정확하다고 봐요. 무료 한도 안에서 이렇게 견줘 보는 것만으로도 내 쓰임에 맞는 곳이 대개 드러나요.

무료 AI 이미지 한도로 충분한 사람과 모자란 사람은 누구일까요?

가끔 프로필 그림이나 축하 카드 몇 장을 만드는 정도라면 무료로 충분해 보여요. 캔바의 한 달 20회도 이런 쓰임에는 넉넉한 편이에요.

다만 캔바의 20회는 이미지만이 아니라 디자인 만들기 같은 다른 AI 도구와 함께 깎여요. 디자인 작업을 자주 AI에 맡기는 사람이라면 그림 몇 장 만에 한도가 바닥나기 쉬워요.

인쇄용처럼 큰 그림이 필요하다면 제미나이 무료판의 1K 해상도 내려받기가 아쉬울 수 있어요. 구글 AI 요금제에 가입하면 2K 해상도로 받는다고 안내해요.

돈을 낸다면 무엇이 늘어나는지도 봐 둘 만해요. 10월 31일 확인 기준으로 챗GPT Go는 월 13,000원에 이미지 한도가 더 높아요. 캔바 Pro는 1년 99,000원이고 프리미엄 AI 도구를 한 달 최대 200회까지 써요.

무료 AI 이미지 서비스에 내 사진을 올려도 괜찮을까요?

내 얼굴 사진을 올려 바꾸는 기능은 개인정보와 바로 이어져요. 빙 이미지 크리에이터는 올린 사진을 최대 30일 보관하고, 얼굴이 보인 사진은 그 뒤 지운다고 밝혔어요.

얼굴이 없는 사진은 최대 18개월까지 남을 수 있고, 올린 사진은 내가 지울 수 없다고 해요. 서비스 개선에는 쓸 수 있지만, AI 모델 학습에는 쓰지 않는다고 적었어요.

챗GPT는 요금 페이지에 내 대화를 모델 훈련에 쓰는 것을 거부할 수 있다고 적었어요. 무료 요금제도 같아서, 그림을 만들기 전에 설정에서 먼저 바꿔 두면 마음이 편해요. 회사 자료나 가족 사진을 다룬다면 더 그래요.

무료 AI 이미지 한도를 숫자로 안 밝힌 곳은 어떻게 봐야 할까요?

제미나이와 챗GPT는 무료로도 그림을 만들 수 있다고 하면서, 하루 몇 장인지는 적지 않았어요. 쓰다가 한도에 닿으면 알림이 뜨는 방식이라, 미리 계획을 세우기는 어려워요.

제미나이는 사용량이 많이 몰리면 미리 알리지 않고 한도를 바꿀 수 있다고도 밝혔어요. 같은 무료 계정이라도 날과 때에 따라 만들 수 있는 양이 달라질 수 있다는 뜻으로 읽혀요.

숫자를 밝힌 캔바도 간단한 요청을 기준으로 한 값이라고 적었어요. 그래서 저는 표의 숫자를 '이만큼 된다'는 약속보다 '대략 이 정도'라는 눈금으로 보는 게 맞다고 봐요.

한도는 자주 바뀌는 부분이라, 이 표도 10월 31일 확인 기준이에요. 오래 쓸 계획이라면 쓰기 전에 각 서비스 도움말을 한 번 더 열어 보세요.

출처

Gemini 앱으로 이미지 생성 및 수정하기 (Gemini 앱 고객센터(Google))
Gemini 앱 한도 및 업그레이드 (Gemini 앱 고객센터(Google))
Gemini 웹 앱을 사용할 수 있는 국가 및 언어 (Gemini 앱 고객센터(Google))
ChatGPT Free Tier FAQ (OpenAI Help Center)
플랜 및 가격 | ChatGPT (한국어 요금 페이지, 10월 31일 확인) (OpenAI)
AI 사용량 이해하기 (Canva 도움말 센터)
Canva 무료, Pro, Business, Enterprise 요금제 비교 (한국 요금 페이지, 10월 31일 확인) (Canva)
Canva 데스크톱 앱 무료 다운로드 (Canva)
도움말 - Bing Image Creator (Microsoft Bing)

클로드 요금제, 무료로 어디까지 되고 유료는 얼마일까요?

2026-10-31T00:00:00+09:00

클로드는 무료로도 채팅·웹 검색·파일 만들기가 되고, 유료 Pro는 월 20달러예요
유료는 쓸 수 있는 양이 커지고 Claude Code·Opus 같은 기능이 더 열려요
개인 요금제 정기 할인은 없고, 대화를 학습에 쓰는 건 설정에서 끌 수 있어요

What's New

클로드(Claude)는 무료로도 꽤 많은 일을 해 줘요. 만든 회사 앤트로픽(Anthropic)의 요금 페이지를 보면, 무료에서도 채팅과 웹 검색, 파일 만들기, 대화 간 메모리, 앱 연결이 돼요. 대신 쓸 수 있는 양이 정해져 있고, 5시간마다 그리고 매주 한도가 걸려요.^[1]

유료 첫 단계인 Pro는 월 20달러이고, 1년 치 200달러를 한 번에 내면 한 달에 17달러꼴이에요. 그 위로 Max가 월 100달러, Ultra가 월 200달러예요(10월 31일 확인 기준). 한국어 요금 페이지에도 달러로 나오고, 세금은 따로 붙어요.^[1]

도움말에는 지원 지역에서는 현지 통화로 값을 매기고, 지역마다 값이 다를 수 있다고 적혀 있어요. 요금과 혜택은 바뀔 수 있으니 정확한 금액은 결제 화면에서 보는 게 좋아요.^[2]

돈을 내면 먼저 양이 달라져요. Pro는 5시간마다 무료보다 최소 5배를 써요. Max는 Pro의 5배이고, Ultra는 한 주 기준으로 Pro의 10배예요.^[1]

기능도 더 열려요. 코딩 도구 Claude Code, Opus 모델, 깊이 조사해 주는 리서치, 작업 맡기기와 예약은 유료에서만 돼요. 프로젝트(자료를 모아 두는 공간)는 무료에서 5개까지예요.^[1]

개인 요금제에는 정기 할인이 없어요. 도움말은 가끔 기간 한정 행사를 하지만, 요청하면 주는 할인이나 쿠폰은 없다고 밝혔어요.^[2]

AIAIAI's Take

클로드 무료만으로 충분한 사람은 누구일까요?

가끔 묻고 답을 받는 정도라면 무료로 충분할 가능성이 커요. 요금 페이지의 자주 묻는 질문에도 무료는 일상적인 질문을 처리하기에 충분하다고 적혀 있어요.

웹 검색과 파일 만들기, 메모리까지 무료에 들어 있다는 점도 커요. 글 다듬기나 표 정리처럼 짧은 일은 돈을 내지 않아도 대부분 해결돼요. 앱과 도구 연결, 아티팩트(대화 옆에 따로 만드는 문서나 화면) 만들기도 무료 칸에 들어 있어요.

반대로 긴 문서를 자주 올리거나 한 대화를 오래 이어 가는 사람은 한도에 금방 닿기 쉬워요. 도움말은 대화 길이와 첨부 파일, 고른 모델에 따라 쓰는 양이 달라진다고 설명해요.

저는 무료로 시작했다가 한도 안내를 자주 보게 될 때 Pro를 생각해도 늦지 않다고 봐요. 남은 양과 다시 채워지는 시간은 설정 > 사용량에서 언제든 확인돼요.

클로드 Pro와 Max, Ultra 중 무엇을 고르면 될까요?

세 유료 요금제는 기능 차이보다 쓸 수 있는 양 차이가 커요. 비교표를 보면 Max부터는 매달 개발용 크레딧이 붙고, 최상위 모델 Fable을 주간 한도의 절반까지 쓰게 돼요.

하루에 잠깐씩 쓰는 사람이라면 Pro로 시작하는 게 무난해 보여요. Pro는 월간과 연간 결제를 고를 수 있고, 1년 결제면 한 달에 17달러꼴로 내려가요.

Max와 Ultra는 매달 결제만 돼요. 요금 페이지는 두 요금제를 하루 종일 클로드와 일하며 더 길고 끊김 없는 작업을 원하는 사람을 위한 것이라고 설명해요.

한도에 닿았다고 바로 윗단계로 갈 필요는 없어요. 유료 요금제는 사용 크레딧을 켜서 넘친 만큼만 따로 내는 길이 있어서, 가끔만 넘치는 사람에게는 이쪽이 더 나아 보여요.

클로드에 내 대화를 맡기기 전에 무엇을 바꿔 둘까요?

요금 비교표에는 개인 요금제의 모델 학습이 '옵트아웃'(원하면 직접 끄는 방식)으로 적혀 있어요. 팀 요금제는 기본적으로 학습에 쓰지 않는다고 나와요.

끄는 곳은 설정 > 개인정보 보호의 'AI 모델 개선 지원' 버튼이에요. 끈 뒤 새 채팅은 앞으로 학습에 쓰이지 않지만, 이미 시작된 학습에 들어간 데이터는 빠지지 않아요.

해지는 설정 > 청구에서 언제든 할 수 있어요. 다음 결제를 막으려면 갱신일 최소 24시간 전에 취소해야 하고, 휴대폰 앱 마켓으로 가입했다면 그쪽 구독 관리에서 취소해요.

결제는 대체로 환불되지 않는다고 적혀 있어요. 그래서 1년 결제는 한 달 결제로 시작한 뒤 고르는 편이 안전해요. 해지해도 채팅과 파일은 남고 무료 요금제로 돌아가요.

클로드 무료 한도는 정확히 몇 번까지일까요?

가장 많이 궁금해하는 질문이지만 답이 숫자로 나와 있지 않아요. 요금 페이지는 고정된 메시지 횟수가 없다고 밝혔어요.

쓰는 양은 대화의 길이와 복잡도, 고른 모델, 쓰는 기능에 따라 달라져요. 같은 무료 계정이라도 짧은 질문만 하면 오래 쓰고, 긴 파일을 올리면 빨리 닿는 셈이에요. 그래서 남이 말하는 '하루 몇 번' 같은 숫자는 내 쓰임새와 맞지 않기 쉬워요.

회사는 한도를 사정에 따라 바꿀 수 있다고도 적었어요. 주간이나 월간 상한을 더 두거나 모델과 기능 사용을 줄이는 방식도 열어 두었고, 끊김 없는 서비스를 약속하지 않는다고 했어요.

한국 원화 가격도 요금 페이지에서는 확인되지 않아요. 저는 결제 화면의 금액과 세금을 함께 보고 고르는 게 가장 확실하다고 봐요.

출처

플랜 및 요금제 (한국어 요금 페이지, 10월 31일 확인) (Anthropic)
Pro 플랜이란 무엇인가요? (Anthropic 지원 센터)
사용량 및 길이 제한은 어떻게 작동하나요? (Anthropic 지원 센터)
모델 개선 개인정보 보호 설정을 어떻게 변경하나요? (Anthropic Privacy Center)

챗GPT 무료로 어디까지 될까요? 유료와 다른 점 한눈에

2026-10-31T00:00:00+09:00

챗GPT 무료도 일상 대화는 횟수 제한 없이 되고, 이미지·파일·음성은 한도가 따로 있어요
유료는 Go 월 13,000원, Plus 월 29,000원, Pro 159,000원부터(10월 31일 확인)
내 대화를 모델 훈련에 쓰지 않게 거부하는 설정은 무료 요금제도 똑같이 돼요

What's New

챗GPT(ChatGPT)는 돈을 내지 않아도 일상 대화를 횟수 제한 없이 쓸 수 있어요. 다만 악용을 막기 위한 제한은 따로 둔다고 적혀 있어요. 오픈AI(OpenAI) 도움말에 따르면 무료로도 웹 검색, 파일·사진 올리기, 이미지 만들기가 돼요.^[1][2]

대신 도구마다 한도가 따로 있어요. 파일 올리기, 이미지 만들기, 음성, 데이터 분석은 대화와 별개로 양이 정해져 있고, 다 쓰면 챗GPT가 알려 줘요. 몇 번인지는 공개하지 않았고, 자료 보관함(Library)은 500MB까지예요.^[2]

유료는 세 가지예요. 한국어 요금 페이지 기준 Go는 월 13,000원, Plus는 월 29,000원, Pro는 월 159,000원부터예요. Pro는 쓰는 양에 따라 159,000원, 299,000원, 790,000원 세 등급으로 나뉘어요(모두 10월 31일 확인 기준).^[1]

Go는 무료보다 도구를 쓰는 대화, 파일 올리기, 이미지 만들기, 음성 대화를 더 많이 쓰게 해 줘요. 이 요금제에는 광고가 붙을 수 있다고 적혀 있어요. Plus부터는 더 깊이 생각하는 모델과 프로젝트, 예약 작업, 더 정교한 이미지 만들기가 더해져요.^[1]

한 번에 넣을 수 있는 글 양도 달라요. 빠른 답 모드(GPT Instant) 기준 무료는 약 12페이지, Go와 Plus는 약 40페이지 분량까지예요. 요금과 혜택은 바뀔 수 있으니 결제 전에 요금 페이지를 한 번 더 열어 보세요.^[1]

AIAIAI's Take

챗GPT 무료로 충분한 사람과 유료가 필요한 사람은 어떻게 갈릴까요?

묻고 답하는 글 대화가 대부분이라면 무료로 충분하다고 봐요. 일상 대화는 횟수 제한이 없어서, 요리법을 묻거나 문자를 다듬는 정도로는 한도에 닿을 일이 드물어요.

사진과 파일을 자주 올리거나 이미지를 많이 만드는 사람은 사정이 달라요. 이런 도구는 대화와 따로 한도가 있어서, 바쁜 날 몇 번 쓰다 보면 기다리라는 알림을 먼저 만나게 돼요.

긴 문서를 통째로 넣고 요약을 부탁하는 사람도 차이를 느끼기 쉬워요. 빠른 답 모드 기준으로 무료는 약 12페이지, Go와 Plus는 약 40페이지 분량까지라서 보고서 한 권이면 무료로는 나눠 넣어야 해요.

저는 무료로 한두 주 써 보면서 어떤 알림이 자주 뜨는지 보고 정하는 순서를 권해요. 한도에 닿는 일이 거의 없다면 굳이 결제할 까닭이 없어요.

챗GPT Go와 Plus 중에서 돈을 더 내면 무엇이 늘어나나요?

Go는 무료에서 한도만 넓힌 요금제에 가까워요. 도구를 쓰는 대화, 파일 올리기, 이미지 만들기, 음성 대화가 늘어나고 기억하는 내용도 길어져요. 대신 광고가 붙을 수 있다고 안내해요.

Plus는 기능이 하나 더 열린다는 점이 달라요. 더 깊이 생각하는 모델과 프로젝트, 예약 작업, 맞춤형 GPT가 요금 페이지에 들어 있어요. 복잡한 일을 맡기거나 같은 작업을 정해진 때 돌리고 싶은 사람에게 맞아요.

Pro는 159,000원부터 시작하는 요금제라, 일반 사용자가 처음부터 고를 일은 드물다고 봐요. 일로 하루 종일 쓰는 사람을 위한 등급으로 읽혀요.

Go와 Plus는 월간 구독으로 안내돼 있어요. 연간 구독을 함께 안내한 Business·Enterprise와 달라서, 한 달 단위로 견줘 보고 정하기 좋다고 봐요.

챗GPT에 내 이야기를 털어놓기 전에 어떤 설정을 볼까요?

먼저 볼 것은 내 대화를 모델 훈련에 쓰는지예요. 요금 페이지에는 무료부터 Pro까지 모든 개인 요금제에서 이를 거부할 수 있다고 적혀 있어요. 건강이나 돈 이야기를 자주 묻는 사람이라면 설정부터 바꿔 두는 게 좋다고 봐요.

광고도 알아 둘 부분이에요. 도움말은 일부 나라에서 무료 요금제에 광고가 나올 수 있다고 했고, Go에도 광고가 붙을 수 있다고 적었어요. 한국이 어느 쪽인지는 이번에 확인한 안내에 따로 나오지 않았어요.

회사 일을 다룬다면 개인 요금제와 회사용 요금제를 나눠 생각해야 해요. Go, Free, Plus는 개인용이고 Business는 최소 2명부터라고 안내하고 있어요.

어느 요금제든 계정이 하나의 기록 창고가 된다는 점은 같아요. 남에게 보여 주기 싫은 내용은 처음부터 적지 않는 습관이 가장 확실한 보호라고 봐요.

챗GPT 요금 페이지와 도움말이 서로 다르게 적은 곳은 어디일까요?

무료 기본 모델 이름부터 엇갈리는데, 도움말은 무료 사용자가 GPT-5.6 Luna를 쓴다고 적었어요. 그런데 요금 페이지 표에는 무료에서 GPT-6 Luna는 되고 GPT-5.6 Luna는 안 된다고 나와요. 어느 쪽이 최신인지는 확인하지 못했어요.

맞춤형 GPT도 그래요. 요금 페이지는 Plus에 맞춤형 GPT를 넣었어요. 반면 도움말은 Plus와 Pro를 포함한 개인 계정에서 새 GPT를 만들거나 공개할 수 없고, 이미 있는 GPT만 계속 쓴다고 적었어요.

도구별 한도도 숫자가 없어요. 무료와 Go 모두 '제한적', '더 높은 한도'라고만 적혀 있어서, 하루에 사진을 몇 장 올릴 수 있는지는 미리 알기 어려워요.

그래서 저는 이 글의 표를 '10월 31일에 공식 페이지에 이렇게 적혀 있었다'는 기록으로 봐 주길 바라요. 결제처럼 돈이 드는 결정 앞에서는 그날의 요금 페이지를 다시 확인하는 편이 안전해요.

출처

플랜 및 가격 | ChatGPT (한국어 요금 페이지, 10월 31일 확인) (OpenAI)
ChatGPT Free Tier FAQ (OpenAI Help Center)

부탁하면 디자인 고쳐 주는 캔바 AI, 최대 69% 빨라졌어요

2026-10-31T00:00:00+09:00

이미 만든 디자인을 보고, 글 한 줄부터 모든 장까지 부탁한 곳을 고쳐 줘요
'최대 69% 빠름'은 캔바가 자기 예전 도구와 견준 값이라 다른 회사와 비교는 아니에요
지금은 유료 Canva Pro 사용자부터 Canva AI 안에서 골라 쓸 수 있어요

What's New

캔바(Canva)의 새 AI 모델 Brush는 이미 만든 디자인을 보고, 부탁한 곳만 골라 고쳐 줘요. 글 한 줄 바꾸기부터 발표 자료의 모든 장을 한꺼번에 손보는 일까지 맡을 수 있다고 해요. 캔바는 예전 자기 도구보다 일반 편집이 최대 69% 빠르다고 밝혔어요.^[1]

공개는 2026년 10월 29일이었어요. 사내 AI 연구 조직인 캔바 리서치(Canva Research)가 만들었고, 일주일 앞서 나온 그림 만들기 모델 Craft와 짝을 이뤄요. Craft가 그림을 만들면 Brush가 그 둘레의 디자인을 다듬는 식이에요.^[1]

일하는 순서는 사람이 디자인을 손보는 모습과 비슷해 보여요. Brush는 코드(컴퓨터에 내리는 명령문)를 써서 디자인 요소를 바꾸고, 바뀐 화면을 다시 살펴본 뒤 다음 손질을 정해요. 만든 결과는 다른 캔바 디자인처럼 글자와 그림, 색, 배치를 모두 다시 고칠 수 있어요.^[1]

견준 상대는 캔바의 예전 디자인 에이전트(여러 단계를 알아서 처리하던 AI 도우미)예요. 일반 편집이 최대 69% 빠르고, 편집 한 건에 드는 비용은 46% 낮다고 해요. 사내 시험에서는 대부분의 편집에서 예전과 같거나 나은 품질을 냈고, 스타일 바꾸기와 다른 형식으로 옮기기에 특히 강했다고 해요.^[1]

지금은 Canva Pro 요금제 사용자의 Canva AI에서 쓸 수 있고, 곧 더 넓게 연다고 했어요. 디자인을 연 뒤 Canva AI의 목록에서 Brush를 고르면 돼요.^[1]

한국 요금 페이지에서 Pro는 1년 99,000원으로 나와요(10월 31일 확인 기준). 캔바 안내에 따르면 Canva AI는 한국어를 지원해요.^[2]

AIAIAI's Take

캔바 Brush는 디자이너와 가끔 만드는 사람 중 누구에게 더 쓸모 있을까요?

디자인을 처음부터 만드는 사람보다, 이미 있는 디자인을 자주 고치는 사람에게 더 잘 맞아요. 캔바가 든 예도 여러 장짜리 디자인의 제목을 한 번에 바꾸거나, 발표 슬라이드를 인스타그램(Instagram)용 그림으로 바꾸는 일이에요.

가게나 작은 회사에서 홍보물을 혼자 맡은 사람을 떠올리면 쉬워요. 같은 내용을 크기만 바꿔 여러 곳에 올리는 일은 생각할 거리는 적은데 시간이 많이 들어요. Brush는 이런 일을 덜어 주는 데 초점이 맞춰져 있어요.

반대로 브랜드 색과 글꼴을 꼭 지켜야 하는 회사에는 아직 이를 수 있어요. 브랜드 키트(Brand Kit) 지원은 캔바가 지금 만들고 있는 기능으로 적혀 있어요.

저는 디자이너보다 디자인을 가끔 해야 하는 사람에게 더 큰 변화라고 봐요. 결과가 모두 다시 고칠 수 있는 형태로 남으니, 마지막 손질은 직접 하면서 지루한 반복만 맡길 수 있어요.

캔바 Brush, 한국어로 부탁해도 되고 얼마가 들까요?

캔바 공식 안내에 따르면 Canva AI는 한국어를 지원해요. Brush가 Canva AI 안에서 움직이니 한국어로 부탁할 길은 열려 있는 셈이에요.

다만 Brush 발표 글에는 언어별 성능 이야기가 없어요. 사내 시험을 어떤 언어로 했는지도 나오지 않아서, 한국어 지시를 영어만큼 잘 알아듣는지는 아직 알 수 없어요.

요금은 한국 요금 페이지 기준 Pro가 1년 99,000원, Business가 1년 139,000원이에요. 10월 31일에 확인한 연간 결제 표시예요. 발표 글은 Brush를 쓸 수 있는 사람으로 Pro 요금제 사용자를 먼저 적었어요.

체험 기간에는 AI 사용 한도가 무료와 같다고 안내하고 있어요. 그래서 무료 체험만으로는 Brush를 넉넉히 써 보기 어려울 수 있다는 점도 알아 두면 좋아요.

캔바 Brush에 내 디자인을 맡기기 전에 무엇을 챙겨 볼까요?

먼저 학습 데이터 얘기예요. 캔바는 가중치(AI가 배운 내용을 담은 숫자 묶음)가 공개된 모델을 바탕으로 Brush를 만들었어요. 여기에 디자인 전문 지식과, Canva AI 개선에 동의한 사람들의 익명 정보로 더 가르쳤다고 밝혔어요.

내 디자인이 학습에 쓰이는 게 싫다면, 계정 설정에서 이런 동의를 했는지부터 보는 게 좋아요. 그 설정이 어디 있는지는 이번 발표 글에 나오지 않았어요.

Pro 계정은 한 사람만 쓸 수 있다는 점도 기억해 두세요. 팀이 함께 Brush를 쓰려면 팀 요금제를 봐야 하는데, 발표 글은 더 넓게 연다고만 했지 언제 어느 요금제인지는 적지 않았어요.

AI 사용 한도도 함께 봐야 해요. Pro는 무료보다 10배 많은 AI 사용량을 주고 한도는 매달 초기화되는데, Brush 편집이 이 한도를 얼마나 쓰는지는 안내되지 않았어요.

캔바 Brush가 69% 빠르다는 숫자는 얼마나 믿을 만할까요?

빠르기와 비용 숫자는 모두 캔바가 예전 자사 디자인 에이전트와 견준 값이에요. 다른 회사 도구보다 낫다는 뜻으로 읽으면 안 돼요.

품질도 사내 시험 결과예요. 대부분의 편집에서 예전과 같거나 낫다고 했지만, 시험이 몇 건이었는지와 어떤 일에서 뒤졌는지는 밝히지 않았어요.

캔바는 이번이 첫 버전이라고 했어요. 브랜드 키트 지원, 첨부 파일 참고, 그림이 많은 배치 다루기를 손보는 중이라니, 지금 약한 곳이 어디인지 짐작할 단서이기도 해요.

저는 비용이 46% 줄었다는 숫자를 캔바 쪽 운영 비용으로 읽어요. 그 덕에 내 AI 사용 한도가 덜 깎이는지는 따로 확인해야 하고, 더 넓게 여는 시점과 함께 알려져야 제대로 값을 매길 수 있다고 봐요.

출처

자소서, AI로 써도 될까요? 기업마다 다른 기준과 검사기

2026-10-31T00:00:00+09:00

자소서에 AI를 써도 되는지는 기업마다 달라서, 금지하는 곳도 다듬기는 괜찮다는 곳도 있어요
2025년 하반기 공채 14곳 중 10곳이 AI 판별 프로그램을 쓰고 있었다는 보도가 있어요
검사기 판정도 틀릴 수 있어요. 오픈AI는 정확도가 낮다며 자체 판별기를 내렸어요

What's New

자소서에 AI를 써도 되는지는 회사마다 달라요. 서울경제가 2025년 9월 29일 보도한 내용을 보면, 같은 그룹 안에서도 한 계열사는 AI를 전면 금지했어요. 다른 계열사는 문장을 다듬는 정도는 괜찮다고 답했어요.^[1]

검사하는 곳도 많아요. 연합뉴스가 2025년 하반기 공채 중인 10대 그룹 계열사와 주요 공기업 14곳에 확인하니, 10곳이 AI 판별 프로그램을 쓰고 있었어요. 9곳은 서류에서 'AI 표절률'을 보고, 8곳은 정도에 따라 감점, 1곳은 탈락까지 가능하다고 했어요.^[1]

정부 조사에도 기업 생각이 나와요. 고용노동부와 한국고용정보원의 2023년 하반기 기업 채용동향조사 결과예요. 기업들은 자소서에 챗GPT(ChatGPT)를 쓴 게 확인되면 감점(42.2%)이나 불합격(23.2%)을 주겠다고 답했어요.^[1][4]

무하유는 자사 분석에서 AI로 쓴 것으로 의심되는 자소서 비율이 48.5%에서 64.4%로 늘었다고 밝혔어요. 2025년에 낸 자소서를 본 값이에요. 이 회사의 GPT킬러는 생성형 AI로 쓴 것으로 의심되는 자소서를 가려내는 기능이에요.^[2][3]

다만 검사기 판정이 늘 맞는 건 아니에요. 오픈AI(OpenAI)는 AI가 쓴 글을 가려내는 자체 판별기를 2023년 7월 20일 정확도가 낮다며 내렸어요. 1,000자보다 짧은 글에서 매우 불안정하고, 영어가 아닌 언어에서는 훨씬 못하다고 밝혔었어요.^[4]

공고 문구도 단서가 돼요. 국민연금공단은 채용 공고에 AI 활용 여부를 철저히 검증하겠다고 적었어요. 지원하기 전에 그 회사 공고와 문항 안내부터 읽어 보는 게 순서예요.^[1]

AIAIAI's Take

자소서를 쓸 때 AI는 어느 단계에서 도움이 될까요?

보도에 나온 인사담당자들은 맞춤법 확인이나 문장 교정 같은 글쓰기 보조는 받아들일 수 있다고 했어요. 저는 이 선을 가장 안전한 출발점으로 봐요.

쓰기 전 단계에서도 쓸 데가 있어요. 지원 직무가 무슨 일을 하는지 물어보거나, 내 경험을 적어 놓고 어떤 문항에 맞을지 짝을 지어 보는 일이에요. 경험을 지어내는 게 아니라 이미 있는 재료를 고르는 일이라 부담이 적다고 봐요.

반대로 문항을 통째로 넣고 답을 받아 그대로 내는 방식은 피하는 게 좋아요. 리포트는 모든 문항을 AI로 쓴 것으로 의심되는 비율이 늘어난 점을 더 심각한 변화로 짚었어요.

마지막 다듬기도 내 말투를 지키는 쪽이 낫다고 봐요. 고쳐 준 문장을 받아도, 소리 내 읽었을 때 내가 평소에 쓰는 말인지 한 번 걸러 보면 좋아요.

AI 티 나는 자소서 문장과 내가 쓴 문장은 무엇이 다를까요?

한 대기업 인사담당자는 같은 문장이 여러 지원자에게 되풀이되면 감점 요소가 될 수 있다고 했어요. 저는 AI 티의 정체가 바로 이것이라고 봐요. 아무 지원자에게나 들어맞는 문장이에요.

온라인에는 접속사를 넣고 어투를 바꾸고 특정 어미를 지우는 요령이 돌아요. 그런데 검사 프로그램 업체들은 언어 패턴을 보기 때문에 이런 손질로는 피하기 어렵다고 말해요. 업체 쪽 주장이라 그대로 믿을 일은 아니지만, 요령에 기대는 건 불안한 길이에요.

내가 쓴 문장은 남과 겹치기 어려운 재료가 들어가요. 그날 있었던 장면, 내가 맡았던 몫, 그 뒤에 바뀐 점 같은 것들이에요. 리포트가 AI 자소서의 위험으로 경험을 지어내거나 부풀리는 점을 든 것과 맞닿아 있어요.

결국 면접에서 그 문장을 내 입으로 풀어낼 수 있는지가 기준이라고 봐요.

자소서 초안을 AI나 검사기에 넣기 전에 무엇을 지울까요?

자소서에는 생각보다 개인 정보가 많이 들어가요. 이름과 연락처, 학교, 가족 이야기, 아르바이트하던 가게 이름까지요. AI에 붙여 넣기 전에 이런 부분은 지우거나 바꿔 두는 습관이 좋다고 봐요.

인턴이나 아르바이트 경험을 쓰다 보면 그 회사 안의 일을 적게 될 때가 있어요. 남의 회사 내부 내용은 AI에 그대로 넣지 않는 편이 안전해요.

검사기도 같은 눈으로 봐야 해요. 무하유는 중앙대 학생들이 취업 지원 서비스 안에서 스스로 자소서를 점검하게 했다고 소개했어요. 학교가 연결해 준 서비스인지, 아무 사이트인지에 따라 내 글이 어디에 남는지가 달라져요.

내 글이 어디에 저장되고 얼마나 남는지 안내가 없는 곳이라면, 지원서 원문 대신 일부만 넣어 보는 게 낫다고 봐요.

자소서 AI 검사기 결과는 어디까지 믿을 수 있을까요?

AI로 쓴 자소서가 늘었다는 숫자는 검사기를 파는 회사가 자기 프로그램으로 잰 값이에요. 이번에 찾은 자료에는 이 판정이 얼마나 맞는지 바깥에서 따로 확인한 결과가 없었어요.

오픈AI 사례는 참고가 돼요. 짧은 글과 영어가 아닌 글에서 특히 불안정하다고 스스로 밝히고 서비스를 접었어요. 자소서 문항 하나는 대개 길지 않고 한국어라서, 같은 어려움이 생길 수 있다고 봐요.

기업마다 판별 결과를 어떻게 쓰는지도 다 알려지지 않았어요. 이번에 찾은 보도와 자료에는 감점 기준이 몇 퍼센트인지, 사람이 다시 읽는지가 나오지 않았어요.

그래서 저는 검사기를 통과하는 요령보다, 누가 물어도 설명할 수 있는 내 이야기로 채우는 쪽이 가장 덜 흔들리는 준비라고 봐요.

출처

"신입공채, AI로 자소서 쓰면 탈락?"…대기업·공기업, 금지 vs 허용 엇갈렸다 (서울경제)
지원자는 AI로 자소서 쓰고, 기업은 AI로 평가… 2026년 AI 채용 트렌드 분석 (전자신문)
중앙대, 챗GPT로 쓴 자소서 잡아내는 무하유 'GPT킬러' 활용 ((주) 무하유)
New AI classifier for indicating AI-written text (OpenAI)