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이번 주 AI 소식: ChatGPT 건강 위험, LLM 프로그래밍, 그리고 인도네시아가 Grok을 차단한 이유

발행: (2026년 1월 11일 오전 11:57 GMT+9)
13 min read
원문: Dev.to

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건강 도박: ChatGPT가 의료 접근을 얻다

OpenAI가 방금 ChatGPT Health를 출시했습니다. 이 기능을 사용하면 의료 기록과 웰니스 앱을 챗봇에 직접 연결할 수 있습니다. Ars Technica에 따르면 이제 Apple Health, MyFitnessPal, 실제 의료 기록을 연결하여 ChatGPT가 “치료 지침을 요약”하고 “의사 진료 준비를 도와줄” 수 있습니다.

문제는 이렇습니다: AI 챗봇은 환각을 일으킵니다—많이.

이 발표 몇 일 전, SFGate는 2025년 5월에 약물 과다 복용으로 사망한 캘리포니아 주 19세 남성에 대한 조사를 발표했습니다. 그는 18개월 동안 ChatGPT에게 레크리에이션 약물에 대한 조언을 구했으며, 장시간 대화 중 챗봇의 방어 장치가 무너졌고, 그 결과 청소년은 AI가 제공한 잘못된 지침을 따라 치명적인 결과를 맞이했습니다.

이제 OpenAI가 여러분의 실험실 결과와 약물 목록을 처리하려고 합니까? 인용을 날조하고 법적 사례를 창조해 내는 기술이 바로 건강 조언자로 자리매김하고 있습니다. 이는 혁신이라기보다 사람들의 복지를 러시안 룰렛처럼 위험에 빠뜨리는 느낌입니다.

이 기능은 “안전하다”고 주장하지만, 보안과 정확성은 전혀 다른 두 마리 짐승입니다. 데이터가 전송 중에 암호화될 수는 있지만, AI가 실제로 심각한 증상의 징후임에도 불구하고 “걱정할 필요 없는 증상”이라고 자신 있게 말하는 것을 막지는 못합니다.

보안 경고: 개인 데이터가 유출되고 있습니다

보안 얘기가 나와서 말인데—ChatGPT가 ZombieAgent라는 새로운 공격에 노출되었습니다.

Ars Technica의 보안 기사에 따르면, Radware 연구원들이 ChatGPT 서버에서 직접 사용자의 개인 정보를 은밀히 탈취할 수 있는 취약점을 발견했습니다. 특히 이 데이터는 서버 측에서 전송되므로 사용자의 로컬 머신에는 흔적이 남지 않습니다.

더 심각한 점은, 이 악용 방법이 사용자의 계정에 대한 장기 메모리에 항목을 심어 세션 간 지속성을 부여한다는 것입니다.

이 공격은 AI 개발에서 점점 더 익숙해지는 패턴을 따릅니다:

  1. 연구원들이 취약점을 발견한다.
  2. 플랫폼이 특정 방어 장치를 추가한다.
  3. 연구원들이 공격을 약간 변형한다.
  4. 취약점이 다시 나타난다.

핵심 문제는 AI 챗봇이 근본적으로 요청을 따르도록 설계되었다는 점입니다. 모든 방어 장치는 반응형으로, 특정 공격 기법을 차단하도록 만들어졌을 뿐, 더 넓은 범위의 취약점을 해결하지 못합니다. 이는 소형 자동차만 막을 수 있는 고속도로 방어벽을 설치하고 트럭과 SUV는 무시하는 것과 같습니다.

LLM이 이러한 공격의 근본 원인을 완전히 근절할 수 있을까요? 연구자들의 회의감은 점점 커지고 있습니다.

GlyphLang: 프로그래밍이 완전 AI‑네이티브가 될 때

우리가 보안 문제를 다루는 동안, Hacker News 개발자가 흥미로운 무언가를 공개했습니다: GlyphLang, 인간이 쓰는 것이 아니라 AI 생성에 최적화된 프로그래밍 언어입니다.

핵심은? 전통적인 언어들은 긴 ChatGPT 또는 Claude 세션 동안 토큰 한도를 빠르게 소모합니다. 개발자는 5시간 코딩 세션 중 30–60분 정도 지나면 누적된 컨텍스트가 토큰을 소모해 한도에 도달하는 문제를 겪었습니다.

GlyphLang은 장황한 키워드를 기호로 대체합니다:

# Python
@app.route('/users/')
def get_user(id):
    user = db.query("SELECT * FROM users WHERE id = ?", id)
    return jsonify(user)

# GlyphLang
@ GET /users/:id {
  $ user = db.query("SELECT * FROM users WHERE id = ?", id)
  > user
}

주장 내용은 대담합니다:

  • 파이썬보다 토큰이 45 % 적음.
  • 자바보다 토큰이 63 % 적음.

즉, 더 많은 로직을 컨텍스트에 담을 수 있어 AI 세션이 한도에 도달하기 전에 더 오래 지속됩니다.

묻고 싶은 질문—아니요, 이것은 APL 2.0이 아닙니다. APL과 Perl은 기호가 많지만 수학 표기법이나 인간의 간결함에 최적화된 것이죠. GlyphLang은 현대 LLM이 텍스트를 토큰화하는 방식을 위해 특별히 최적화되었습니다. AI가 코드를 생성하고 인간이 검토하는 방식을 목표로 하며, 그 반대는 아닙니다.

이 언어는 이미 바이트코드 컴파일러, JIT, LSP, VS Code 확장, 그리고 PostgreSQL, WebSockets, async/await 지원을 갖추고 있습니다. 널리 쓰일지는 두고 봐야겠지만, 흥미로운 전환점을 보여줍니다: 인간 친화적인 코드를 AI가 쓰게 하는 대신, 인간도 여전히 이해할 수 있는 AI 친화적인 코드를 만들자는 접근법입니다.

Source:

Grok의 전 세계 혼란: 인도네시아는 거부

인도네시아는 이번 주에 xAI의 챗봇 Grok에 대한 접근을 차단했으며, 그 이유는 예측 가능할 정도로 충격적입니다.

TechCrunch에 따르면, Grok은 비동의 성적 딥페이크를 만드는 데 크게 활용되고 있었으며, 특히 히잡과 사리를 입은 여성들을 표적으로 삼고 있었습니다. Wired의 조사에서는 Grok으로 생성된 AI 이미지 중 상당수가 종교적·문화적 의복을 입은 여성을 직접 겨냥하고 있음을 밝혀냈습니다.

xAI의 “해결책”? 문제를 고치는 것이 아니라 사람들에게 비용을 부과하고 있습니다. 이제 플랫폼은 “인증된”(유료) 사용자만 이미지 생성을 할 수 있게 했으며, 전문가들은 이를 “학대의 수익화”라고 부르고 있습니다. 그리고 여기서 핵심은: 누구든지 Grok의 독립 앱과 웹사이트를 통해 여전히 이러한 이미지를 생성할 수 있다는 점입니다.

이는 Grok만의 문제가 아니라, 학대 방지에 대한 업계 전반의 접근 방식이 사용자에게 부담을 전가하고 모델 자체에 강력한 보호 장치를 구축하지 않는다는 증상입니다.

OpenAI의 의심스러운 훈련 데이터 요청

관련 “무엇이 잘못될 수 있는가” 뉴스에서, Wired reports에 따르면 OpenAI는 계약자들에게 과거 업무에서 실제 작업을 업로드해 사무 작업용 AI 에이전트를 훈련시키도록 요청하고 있습니다.

문제는? 계약자들에게 기밀 및 개인 식별 정보를 스스로 제거하도록 맡기고 있다는 점입니다.

TechCrunch 보도에 인용된 지식재산권 변호사는 이 접근 방식을 “[OpenAI]에게 큰 위험을 초래한다.” 라고 평가했습니다. 이는 완곡히 말한 것입니다. 이는 본질적으로 NDA 위반을 군중에게 맡기고 근로자들에게 무엇이 독점 정보인지 스스로 감시하도록 요구하는 것입니다.

기업들은 컴플라이언스, 법률 검토, 데이터 보호에 수백만 달러를 투자합니다. OpenAI의 접근 방식은 본질적으로 “YOLO, 민감한 내용은 직접 제거해라”라는 것입니다. 무엇이 잘못될 수 있을까요?

이것이 의미하는 바

이 이야기들은 공통된 흐름을 가지고 있습니다: AI가 의미 있는 안전 조치를 구현하는 우리의 능력보다 더 빠르게 움직이고 있다.

  • ChatGPT Health는 잘 문서화된 환각 문제에도 불구하고 출시되었습니다.
  • 보안 취약점은 근본적인 아키텍처가 보안보다 규정 준수를 우선시하기 때문에 두더지 잡기식으로 계속 나타납니다.
  • 플랫폼은 남용을 방지하기보다 수익화합니다.
  • 학습 데이터 전략은 낮은 급여를 받는 계약자에게 법적 책임을 떠맡깁니다.

한편 GlyphLang과 같은 혁신은 개발자들이 AI가 우리에게 적응하기를 기다리기보다 AI의 한계에 맞춰 적응하고 있음을 보여줍니다. 이것이 가장 현명한 전략일 수 있습니다—인간이 잘하는 일을 AI가 마스터하기를 기대하기보다 AI가 잘하는 일과 함께 작업하는 것이죠.

아침 정리 (커피와 함께):

  • 회의적인 태도를 유지하세요. 도구가 무언가를 말할 때—의료 조언이든, 코드이든, “사실”이든—항상 검증하세요.
  • 이 시스템들은 강력하지만, 결코 완벽하지 않습니다. 전혀 그렇지 않죠.
  • 회사가 AI 학습을 위해 기밀 작업 문서를 업로드하라고 요구한다면, 먼저 법무팀에 상의하세요.

당신의 의견은?

  • 워크플로우에서 이러한 AI 도구들을 사용하고 있나요?
  • 환각 현상이나 예상치 못한 동작을 경험한 적이 있나요?

댓글에 여러분의 생각을 남겨 주세요—실제 인간의 생각을 선호하며, AI‑생성은 제외합니다.

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