링크쥬스 제이키의 블로그. INTJ 성향이 분석한 문제 원인 정리 블로그
AI 관련해서 1년 이상 깊게 생각하였습니다. 어떻게 사용해야할지 잘 모르시겠다면 이 글에서 아이디어를 찾아보시길 바랍니다.
1. 미드저니(Midjourney) 같은 툴은 저작권 인정이 안 돼서 나중에 소송 당하면 답이 없습니다. 어도비 파이어플라이가 유일한 안전지대입니다. 2. 복잡한 설치 없이 어도비 파이어플라이(생성)와 캔바(편집) 조합이면 월 2~3만 원으로 퉁칠 수 있습니다. 3. AI가 뽑아준 거 그대로 팔면 내 거 아닙니다. 반드시 리터칭(인간의 개입) 과정을 거쳐야 법적으로 내 돈을 지킬 수 있습니다. 너도나도 AI로 …
솔직히 말씀드리면, 저도 처음에는 “무료가 있는데 굳이 돈을 왜 써?”라고 생각했습니다. 근데 비즈니스 현장에서 AI를 쓰다 보면 등골이 서늘해지는 순간이 반드시 옵니다. 개인적인 취미로 쓰는 거면 상관없지만, 이게 회사 업무랑 엮이면 이야기가 완전히 달라지거든요. 특히 법적 리스크와 데이터 보안 문제는 회사 생존이랑 바로 연결됩니다. 왜 지금 당장 유료로 갈아타야 하는지, 그리고 어떤 게 …
1. 팀(Team) 플랜의 함정: “우리 팀 다 쓰자”며 인원수대로 결제하지 마세요. 실제 가치를 만드는 핵심 멤버만 남기고 나머지는 과감히 Deactivate(비활성화) 해야 합니다.2. API 모델의 허영: 무조건 비싼 Opus나 o1을 쓰는 건 낭비입니다. 단순 업무는 GPT-4o mini나 Claude 3.5 Sonnet으로 라우팅(Routing) 하는 게 진짜 기술입니다.3. 지금 당장 할 일: OpenAI나 Anthropic 빌링 페이지로 달려가세요. …
1. 벌금 무서워서 피하는 게 아니라, 내 작품의 가치를 지키기 위해 저작권을 신경 써야 진짜 안전해집니다.2. 남의 스타일 훔치지 말고, Adobe Firefly나 Getty Images 같은 클린 데이터 툴을 써서 당당하게 시작하세요.3. AI가 뱉은 걸 그대로 쓰면 내 것이 아닙니다. 직접 수정하고 검증(구글 렌즈 등)해야 비로소 내 작품이 됩니다. 생성형 AI를 쓰다가 저작권 소송 …
1. 뉴욕타임스(NYT)가 OpenAI를 고소한 것처럼, 학습 데이터 무단 사용이 ‘공정 이용’인지 ‘저작권 침해’인지가 현재 가장 큰 쟁점입니다.2. 게티이미지(Getty Images) 사례에서 보듯, AI 결과물에 원본의 흔적(워터마크 등)이 남으면 표절 시비를 피하기 어렵습니다.3. 미국 저작권청(USCO)은 새벽의 자리아 등의 판례를 통해, 인간의 직접적인 창작 개입이 없는 AI 순수 생성물은 저작권을 인정하지 않고 있습니다. 생성형 AI 저작권 …
1. 한국저작권위원회와 미국 저작권청은 “인간의 창작적 개입 없는 순수 AI 결과물은 저작권 보호를 받지 못한다”고 명확히 했습니다.2. 미드저니, 어도비 파이어플라이 등 툴마다 상업적 이용 가능 범위가 다르니 약관 확인은 선택이 아닌 필수입니다.3. 납품 후 법적 문제를 피하려면 계약서에 AI 활용 고지와 면책 조항을 넣고, 작업 과정(로그, 레이어)을 반드시 남겨야 합니다. 요즘 작업 속도 …
1. 일주일에 3번 이상 “사용량 초과” 메시지를 본 적 없다면, 절대 결제하지 마세요. 무료로도 충분합니다.2. 유료 플랜(Plus)의 핵심은 기능 추가가 아니라 ‘내 시간’을 월 20달러에 사는 개념입니다. (o1 추론 속도, Sora 영상 생성 대기 시간 단축 등)3. GPT-5나 o1 같은 최신 모델을 업무(코딩, 데이터 분석)에 매일 쓰는 게 아니라면, 무료 버전 쓰다가 막힐 …
1. 무심코 쓴 공개형 AI에 사내 기밀을 입력하는 순간, 데이터 주권은 사라지고 영구적인 유출 위험이 시작됩니다.2. 2026년 AI 기본법과 PIPA 규제에 맞춰, 데이터가 회사 통제망(온프레미스, VPC)을 벗어나지 않는 Private AI를 구축해야 합니다.3. 제로 트러스트 보안, DLP(유출 방지), 그리고 섀도 AI(비인가 도구) 차단이 결합된 거버넌스 체계가 유일한 안전장치입니다. 회사에서 업무 하다가 막히면 다들 그 …
1. 전조 현상: 일론 머스크가 AI 챗봇 그록(Grok)의 안전장치를 푼 것은 단순한 자유가 아니라, 전 세계적 규제를 부르는 확실한 신호였습니다.2. 인과율의 결과: 미국 상원의원의 앱스토어 퇴출 압박과 인도네시아 접속 차단은 예견된 수순이었으며, 이는 플랫폼 비즈니스의 리스크 관리 실패 사례입니다.3. 대응 전략: 머스크가 꺼낸 알고리즘 오픈소스 공개 카드는 문제 해결책이 아닌, 논점을 흐리기 위한 …
1. AI 도입만으로 성공할 수 있다는 착각: 고사양 컴퓨터를 산다고 모두가 작가가 되지 않듯, AI는 도구일 뿐입니다.2. 승자의 진짜 전략 (테크트리): 아마존과 ASML처럼 기존의 압도적 강점 위에 AI를 얹어야만 경쟁 우위가 발생합니다.3. 한국 기업의 치명적 약점: 상명하복식 위계 문화를 깨고, 질문과 충돌을 허용하지 않으면 2차 혁신 단계에서 도태됩니다. 결론적으로, 핵심은 간단합니다. 조직이 ‘관성’을 …
1. 2026년 1월 22일, AI 생성물 표시 의무화와 함께 위반 시 최대 3,000만 원의 과태료 시대가 열립니다.2. 단순히 법을 지키는 문제를 넘어, ‘AI 고지’가 없는 콘텐츠를 플랫폼 알고리즘이 스스로 밀어내는 구조적 변화가 시작되었습니다.3. 이제 시장의 화폐는 ‘자극’이 아니라 ‘검증 가능성’이며, 제작 과정을 투명하게 공개하는 창작자만이 살아남는 거대한 필터링이 작동할 것입니다. AI 기본법의 시장 …
1. 법원은 AI 사고의 원인을 사용자 부주의가 아닌 기업의 설계 결함으로 규정하며 징벌적 배상을 명령하기 시작했습니다.2. 리스크 관리 비용(보험료, 법무 비용)을 감당하지 못하는 중소 AI 기업의 퇴출과 빅테크 중심의 시장 재편이 인과적 수순입니다.3. 자본의 흐름은 이제 AI 모델 성능 개선에서 AI 감사(Audit) 및 검증(XAI) 인프라 영역으로 급격히 이동하고 있습니다. AI 책임 재배치의 경제적 …
1. AI 기업은 사용자의 입력을 서비스 개선이 아닌 자산 가치를 지닌 원자재로 취급하며, 이를 처리하는 비용을 줄이기 위해 보안의 빈틈을 방치한다.2. 서비스 약관의 모호한 변화와 데이터 학습 거부(Opt-out) 설정의 복잡화는 대규모 정보 유출 및 오용의 강력한 전조 현상이다.3. 정보의 통제권을 유지하기 위해 가명화 테크트리를 적용하고, 학습 제외가 보장된 기업 전용 환경을 구축하는 것이 …