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№ 106 · · 매일 08:00 KST
№ 106 · 2026-08-05
오늘의 키워드 — 시리에 AI 입히고 CPU 설계까지 넘보지만, 사람 입맛과 전문성은 여전히 중요하다는 소식이 모인 날
애플이 시리에 AI를 입혔지만 챗봇이 이미 많은 걸 하는 시대라 반응이 시큰둥하고, 한편에서는 LLM이 진짜 전문가 지식을 더 잘 알아본다는 글이 HN에서 크게 화제였어요. 시리 업데이트는 직접 써볼 수 있는 변화고, AI에게 질문할 때 내 전문 지식을 얹으면 답이 달라진다는 점은 오늘부터 써먹을 수 있는 팁이에요.
발행 시스템 설계·운영 · 백상현 · AI 풀스택 엔지니어
오늘의 한 줄
애플이 오래 기다리던 시리 AI 개편을 드디어 내놨어요. 이제 시리는 대화도 더 잘 이해하고, 복잡한 요청도 처리할 수 있게 됐죠. 그런데 막상 내놓고 보니 "이게 그렇게 대단한가?" 싶은 반응이 많아요. 이미 챗GPT나 클로드 같은 챗봇이 코딩도 하고, 영상도 만들고, 복잡한 업무도 처리하는 시대에, "똑똑해진 비서" 정도로는 혁명처럼 느껴지지 않는다는 거예요. 그래도 아이폰 쓰는 사람들에겐 매일 쓰는 기능이 달라진 거라, 직접 써보면 체감은 꽤 있을 거예요.
아이폰·아이패드·맥을 쓴다면, 업데이트된 시리가 내 요청을 예전보다 잘 알아듣는지 직접 비교해볼 수 있어요. "이 정도면 쓸 만한데?" 싶으면 계속 쓰고, 아직 부족하다면 챗GPT나 클로드 같은 별도 앱을 같이 쓰는 식으로 맞춰가면 돼요.
지금 할 일$아이폰에서 시리를 켜고 "오늘 일정 정리해줘", "이 사진에 있는 물건 뭐야?" 같은 요청을 몇 번 해보세요. 예전 시리와 얼마나 달라졌는지 직접 느껴보는 게 제일 빨라요.
왜 지금 — 시리는 아이폰 쓰는 사람이라면 매일 마주하는 기능이에요. 애플이 드디어 시리에 AI를 제대로 넣었지만, 이미 챗봇이 훨씬 많은 걸 하는 시대라 "와!" 하는 느낌은 덜해요. 그래도 내 폰 속 비서가 똑똑해지는 건 분명한 변화고, 애플이 앞으로 시리에 뭘 더 붙일지 지켜보는 재미가 있어요.
사람들이 화제 삼는 이야기
Sean Goedecke가 쓴 글로, LLM이 단순히 질문을 잘 던지는 사람보다 실제 전문 지식을 가진 사람의 프롬프트에 더 좋은 답을 내놓는다는 내용이에요. HN에서 1290점을 받을 정도로 크게 화제가 됐어요. 결국 AI 시대에도 진짜 아는 게 중요하다는 이야기라서 많은 사람이 공감한 것 같아요.
AI에게 질문할 때 대충 묻지 말고, 내가 아는 만큼 구체적으로 물으면 훨씬 나은 답을 얻을 수 있다는 힌트를 얻어요.
지금 할 일$AI에게 질문할 때 내가 아는 배경지식을 한 두 줄 먼저 덧붙여 보세요. 답의 깊이가 달라질 수 있어요.
왜 지금 — AI에게 뭘 물어보든 다 해준다는 말과 달리, 실제로는 묻는 사람의 전문성이 결과를 좌우한다는 얘기라서요. AI 쓰면서도 내 전문 분야를 더 깊이 알아야겠다는 생각이 들게 해요.
한 블로거가 자기 블로그에 AI로 만든 이미지를 넣기 시작했는데, 오히려 독자들이 글을 덜 읽게 됐다고 해요. AI 그림이 너무 흔하고 성의 없어 보여서 글 자체에 대한 신뢰도까지 떨어진다는 거예요. HN에서 698점을 받으며 많은 사람이 공감했어요.
내 콘텐츠에 AI 이미지를 쓸지 말지 고민될 때, '독자가 이 그림을 보고 어떤 느낌을 받을까'를 한 번 더 생각하게 돼요.
지금 할 일$내 블로그나 SNS에 AI 이미지를 쓸 때, '이게 성의 있어 보일까?' 한 번만 더 생각해 보세요.
왜 지금 — AI로 뭐든 빨리 만들 수 있는 시대지만, 사람들이 진짜 원하는 건 '사람이 신경 썼다는 느낌'일 수 있다는 얘기라서요. 블로그나 콘텐츠를 만드는 사람이라면 참고할 만해요.
한 개발자가 800억 파라미터짜리 Qwen AI 모델을 맥북에서 4.3GB 램만으로 돌리는 방법을 공유했어요. 심지어 350억 파라미터 모델은 아이폰에서도 돌릴 수 있대요. 거대한 AI 모델이 꼭 클라우드나 비싼 장비에서만 돌아가는 건 아니라는 걸 보여준 거예요. HN 294점으로 관심받았어요.
비싼 장비 없이도 내 맥북이나 아이폰에서 큰 AI 모델을 돌려볼 수 있다는 가능성을 알게 돼요. AI에 관심 있는 일반인도 '나도 해볼 수 있겠다'는 느낌을 받을 수 있어요.
지금 할 일$관심 있으면 GitHub 저장소를 둘러보면서, 내 기기에서도 해볼 수 있는 게 있는지 확인해 보세요.
왜 지금 — AI는 클라우드에서만 쓸 수 있는 거 아니야? 하는 생각을 바꿔주는 소식이에요. 내 기기에서도 생각보다 큰 AI를 돌려볼 수 있다는 걸 알려줘요.
바로 써먹을 도구·서비스
브라우저 사용(Browser Use)에서 만든 video-use는 Claude Code와 대화하듯 영상을 편집하는 오픈소스 도구예요. 원본 영상을 폴더에 넣고 AI에게 '잡담 부분 잘라줘', '자막 넣어줘' 같은 말로 주문하면 편집된 영상을 돌려줍니다. preset이나 메뉴 없이 채팅만으로 작업할 수 있어서, 영상 편집 프로그램을 따로 배우지 않은 사람도 써볼 만해요. 오늘 +306스타가 붙으며 화제예요.
영상 편집 프로그램을 따로 배우지 않아도, AI에게 말로 주문하는 방식으로 간단한 영상 편집을 체험해볼 수 있어요. '나도 영상 만들어볼까' 하는 사람에게 첫 진입 장벽을 낮춰줘요.
지금 할 일$영상 편집을 AI에게 말로 시키는 도구예요.
왜 지금 — 영상 편집은 보통 전문 프로그램을 배워야 해서 진입장벽이 높았는데, 이 도구는 '말로 시키면 된다'는 접근을 보여줘요. 아직 완벽하진 않겠지만, 앞으로 영상 편집이 더 많은 사람에게 열릴 가능성을 엿볼 수 있어요.
GeoLibre는 오픈소스 기반의 가벼운 지리정보(GIS) 플랫폼으로, 별도 설치 없이 웹브라우저·데스크톱·모바일·주피터 노트북 어디서든 쓸 수 있어요. 지도 데이터를 보고 탐색하고 분석하는 도구인데, 데이터가 내 기기를 벗어나지 않아 사생활 보호에도 신경 썼고요. 1,000개 이상의 지리 데이터 처리 기능을 함께 제공해요. 이번 주 +2,630스타가 붙으며 관심을 받고 있어요.
지도나 지역 데이터를 다뤄보고 싶을 때, 비싼 소프트웨어 없이 웹브라우저만으로 시작할 수 있어요. '지도 데이터라는 게 뭔지 한번 볼까' 하는 호기심을 바로 실행으로 옮길 수 있어요.
지금 할 일$브라우저에서 바로 써보는 무료 지도 분석 도구예요.
왜 지금 — GIS(지리정보 시스템)는 보통 무겁고 비싼 전문 소프트웨어 이미지가 있었는데, GeoLibre는 브라우저에서 바로 켜서 써볼 수 있을 만큼 가볍게 만들었어요. 지도 데이터에 관심 있던 일반인도 부담 없이 들여다볼 수 있는 점이 달라요.
pdf-inspector는 Firecrawl에서 만든 PDF 분석 도구로, PDF가 텍스트 기반인지 스캔 이미지인지 자동으로 구별하고, 텍스트 기반이면 위치 정보까지 살려서 마크다운으로 뽑아줘요. OCR 없이도 글자 추출이 가능하고, 파이썬·Node.js·브라우저에서 쓸 수 있는 연결 코드도 함께 제공해요. 오늘 +2,524스타가 붙으며 빠르게 관심을 모았어요.
PDF에서 글자를 추출하거나 정리해야 할 때, 스캔인지 텍스트인지 구분부터 처리까지 한 번에 해주는 도구가 있다는 걸 알아두면 좋아요. 비슷한 필요를 느낄 때 검색해볼 선택지가 하나 늘어나요.
지금 할 일$PDF가 글씨인지 스캔인지 알아서 구분해주는 도구예요.
왜 지금 — PDF에서 글자 뽑는 일은 생각보다 자주 생기는데, 이 도구는 '이 PDF가 텍스트인지 스캔인지'부터 알아서 판단해준다는 점이 편해요. 다만 라이브러리 형태라 직접 쓰려면 약간의 기술 설정이 필요해서, 일반인은 이런 게 가능하다는 흐름을 알아두는 정도면 충분해요.
재밌고 놀라운 AI 활용
레딧 ChatGPT 커뮤니티에 한 사용자가 내가 CPU를 만든 것 같다는 글을 올려 화제예요. 챗GPT와 대화하며 CPU 설계를 시도했다는 경험담인데, 실제 동작하는 칩 수준인지까지는 확인되지 않았어요. 댓글에는 이게 진짜 되네?라는 놀라움과 어디까지 가능한지 해보자는 반응이 함께 달렸죠. AI가 코딩뿐 아니라 하드웨어 설계 영역까지 넘볼 수 있다는 걸 보여준 사례예요.
AI가 어디까지 할 수 있는지 감을 잡을 수 있어요. 이런 것도 되네 하고 넘기면, 나중에 비슷한 놀라운 소식을 봤을 때 덜 낯설게 받아들일 수 있어요.
지금 할 일$한 사용자가 챗GPT와 대화하며 CPU 설계를 시도했다는 경험담이에요. 코딩뿐 아니라 하드웨어 설계처럼 전문 영역도 AI가 도울 수 있다는 걸 보여준 놀라운 사례죠.
왜 지금 — AI가 글이나 코드만 다루는 게 아니라, 사람 눈에 전문 영역으로 보이던 하드웨어 설계까지 시도할 수 있다는 걸 보여준 사례예요. 당장 일반인이 CPU를 만들 일은 없지만, AI의 쓰임새가 생각보다 넓다는 걸 느끼게 해줘요.
레딧 ChatGPT 커뮤니티에 챗GPT 계정을 영구 삭제당하거나 접근 권한을 잃어서 수년간 쌓은 작업물과 대화 기록을 모두 잃었다는 글이 올라왔어요. 작성자는 프라이버시 팀에 데이터 복구를 요청했지만 아직 답을 기다리는 중이라고 해요. AI가 만들어준 결과물이나 긴 대화 기록이 계정에 묶여 있을 때, 계정을 잃으면 그만큼도 함께 사라질 수 있다는 걸 보여주는 사례예요.
내 대화 기록과 작업물을 지키는 방법을 미리 챙길 수 있어요. 계정 문제나 접근 권한 상실 같은 일이 생겨도, 중요한 내용은 따로 남겨두는 습관을 들일 계기가 돼요.
지금 할 일$챗GPT 계정을 잃어 수년간 쌓은 작업물과 대화 기록을 모두 날린 사례예요. 중요한 내용은 챗GPT 안에만 두지 말고 따로 저장해두는 습관이 필요하다는 걸 보여줘요.
왜 지금 — 챗GPT를 오래 쓰는 사람일수록 계정에 모든 게 묶여 있다는 걸 체감하게 하는 이야기예요. AI가 써준 글, 아이디어, 코드 같은 걸 계정 하나에만 맡겨두면 어떤 일이 생길 수 있는지 미리 알 수 있어요.
레딧 ChatGPT 커뮤니티에 챗GPT 음성 대화 기능이 지나치게 신나고 빠르게 반응한다는 글이 올라왔어요. 마치 커피 20잔을 마신 것처럼 쉴 새 없이 떠든다는 비유인데, 음성 모드의 에너지 넘치는 말투를 재미있게 표현한 거예요. 사용자들은 음성 대화가 생각보다 훨씬 생동감 있다는 경험과 함께, 가끔 너무 과해서 부담스럽다는 반응도 나눴죠.
챗GPT 음성 모드가 어떤 느낌인지 미리 알 수 있어요. 써볼지 말지 고민 중이라면, 꽤 신나게 반응한다는 걸 알고 시작하면 덜 당황해요.
지금 할 일$챗GPT 음성 대화가 커피 20잔 마신 듯 신나게 반응한다는 경험담이에요. 음성 모드가 생각보다 생동감 넘친다는 걸 보여주는 가벼운 이야기죠.
왜 지금 — 챗GPT 음성 대화가 단순히 읽어주는 수준을 넘어, 사람처럼 에너지 있게 반응하는 쪽으로 바뀌고 있다는 걸 보여주는 이야기예요. 음성 모드를 안 써본 사람이라면 한 번쯤 써볼 만한 이유가 돼요.
써볼 새 AI 서비스·기능·앱
Ollama가 v0.32.6을 내놨어요. 맥의 Apple GPU에서 Qwen3.5 모델이 더 빨라졌고, AI 응답 스트리밍 방식이 OpenAI와 같아져서 다른 도구랑 연결하기 쉬워졌대요. 대신 실험적으로 넣었던 이미지 생성 기능은 잠시 쓸 수 없게 됐고, 이미지 생성이 꼭 필요하면 0.32.5 버전을 계속 써야 한대요. 맥에서 AI 모델 돌려보는 사람이라면 체감될 만한 업데이트예요.
맥을 쓴다면 Ollama로 Qwen3.5 같은 모델을 불러왔을 때 응답이 더 빠르게 느껴질 수 있어요. 또 Ollama와 연결되는 다른 앱이나 도구를 쓸 때 응답 형식이 맞아떨어져서 설정이 덜 꼬일 수 있어요.
지금 할 일$내 컴퓨터에서 AI 모델을 직접 돌려보는 도구 Ollama의 업데이트예요. 맥 사용자라면 체감될 만한 변화가 있고, 이미지 생성 기능은 잠시 쓸 수 없게 됐어요.
왜 지금 — Ollama는 '내 컴퓨터에서 AI 모델 돌리기'를 쉽게 해주는 도구라서, 개발자가 아니어도 AI에 관심 있는 일반인이 한번쯤 써볼 만한 제품이에요. 이번 업데이트는 특히 맥 사용자에게 체감되는 변화가 있어요.
AI·SW·창업 정부 지원사업
디자인아레나(DesignArena)라는 플랫폼이 790만 달러(약 100억 원) 넘는 투자를 받았대요. 전 세계 530만 명이 쓰는 이 서비스는, AI가 만든 결과물을 사람들이 직접 보고 평가해서 "이게 더 낫다" 싶은 걸 골라내는 일을 해요. 챗GPT나 클로드 같은 최첨단 AI 모델을 만드는 회사들도 이 평가 결과를 참고한다고 해요. AI가 아무리 잘 만들어도, 결국 사람이 "이게 더 좋다"고 느끼는지가 중요하다는 걸 보여주는 서비스예요.
AI가 만든 결과물이 왜 어떤 건 더 자연스럽고 어떤 건 어색한지, 그 뒤에 사람 평가라는 과정이 있다는 걸 알면 AI 서비스를 볼 때 조금 더 눈이 생겨요. "AI가 다 알아서 하는 줄 알았는데, 사람 손이 여기저기 들어가네" 하고 이해하면 돼요.
지금 할 일$AI로 이미지나 글을 만들어볼 때, 결과가 마음에 드는지 안 드는지 한 번쯤 스스로 평가해보세요. "이게 왜 더 좋아 보일까?"를 생각하는 습관이 생기면, AI 결과물을 보는 눈이 조금씩 길러져요.
왜 지금 — AI가 만든 결과물이 넘쳐나는 시대에, "사람 입맛에 맞는 게 뭔지"를 가려내는 일도 점점 중요해지고 있어요. 디자인아레나는 그 일을 대규모로 하는 플랫폼이고, 실제로 AI 회사들도 이걸 참고한다는 점이 흥미로워요. 우리가 매일 보는 AI 결과물이 사실은 이런 사람 평가 위에 조금씩 나아지고 있다는 얘기이기도 해요.
내일도 시리에 기능이 더 붙을지, Qwen처럼 큰 모델이 내 기기에서 돌아가는 사례가 늘어날지 지켜볼 만해요. 중요한 대화 기록은 계정에만 두지 말고 따로 남겨두는 습관도 함께 챙겨두면 좋고요.
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