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MCP가 세션 상태를 서버가 굳이 기억하지 않는 '무상태' 방식으로 바뀝니다 스펙은 이미 5월에 공개됐고 실제 구현은 다음 주부터 시작됩니다 덕분에 로드밸런서가 서버 아무 곳에나 요청을 자유롭게 보낼 수 있게 됩니다

오늘 테크크런치에 뜬 기사 제목을 보고 솔직히 처음엔 좀 심심하다고 생각했어요. "AI에서 제일 중요한 프로토콜이 조금 더 쓰기 쉬워진다"라니, 마케팅 문구 같잖아요. 근데 내용을 읽어보니까 이게 은근히 큰 얘기더라고요. 🔧

먼저 MCP가 뭔지부터 짚고 갈게요. MCP, 그러니까 모델 컨텍스트 프로토콜은 앤트로픽이 만든 오픈 프로토콜인데요, AI 모델이나 챗봇이 캘린더, 데이터베이스, 사내 업무 툴 같은 외부 데이터·툴에 안전하게 연결할 수 있게 해주는 표준입니다. 요즘 AI 업계에서 가장 중요한 신흥 표준 중 하나로 꼽히는데, AI 에이전트가 "말만 하는 존재"에서 "실제로 뭔가 실행하는 존재"로 넘어가는 통로가 바로 이 MCP예요.

문제는 지금까지 MCP가 '상태 유지형' 방식으로 세션을 관리해왔다는 거예요. 서버 여러 대를 굴리는 회사가 있다고 치면, 그 서버들 하나하나가 다른 서버가 발급한 세션 ID까지 전부 기억하고 있어야 했어요. 여러 명이 순서대로 손님을 받는 창구에서, 다음 직원이 이전 직원이 나눠준 표찰 번호를 일일이 다 외우고 있어야 하는 상황이랄까요. 이렇게 되면 로드밸런서가 요청을 아무 서버에나 던질 수가 없어요. 특정 세션은 특정 서버 조합만 알고 있으니까요.

Arcade라는 스타트업의 창업자 네이트 바베티니가 이 문제를 딱 이렇게 짚었어요. “서버 하나하나가 다른 서버가 발급한 세션 ID를 다 알고 있어야 한다는 거예요. 불가능한 건 아니지만, 진짜 골치 아픈 일이죠.” 인프라를 운영해본 사람이면 이 말이 뭔 뜻인지 바로 감이 올 거예요.

그래서 나온 게 '무상태' 전환이에요. 일반 웹사이트가 작동하는 방식이랑 비슷하게, 서버가 세션 상태를 굳이 기억하지 않아도 되도록 바꾸는 거죠. 이러면 로드밸런서는 그냥 여유 있는 서버로 요청을 던지면 끝이에요. 어느 서버가 어떤 세션을 알고 있는지 신경 쓸 필요가 없어지는 거예요. 스펙 자체는 이미 5월에 공개돼서 조용히 준비되고 있었는데, 실제 구현은 ⏰ 다음 주부터 본격적으로 굴러갈 예정이라고 해요.

이 얘기를 꺼낸 Arcade는 MCP·AI 에이전트 툴링 쪽에서 일하는 스타트업인데, 2년 전에 창업해

xAI의 코딩 도구 그록 빌드가 사용자 코드 저장소 전체를 구글 클라우드에 몰래 업로드해온 사실이 드러났어요. 개인정보 보호 토글을 꺼도 업로드가 계속됐고, 가짜 API 키가 담긴 .env 파일까지 그대로 전송됐대요. 일론 머스크는 삭제를 약속했지만 실제로 지워졌는지는 아직 외부에서 확인되지 않았어요.

더 레지스터의 코너 존스 기자가 7월 14일 전한 소식인데요, 솔직히 읽으면서 등골이 서늘했습니다. 보안 연구자 세레블랩이 그록 빌드를 뜯어본 결과, 이 코딩 CLI가 파일을 읽거나 처리할 때마다 그 내용을 xAI가 쓰는 구글 클라우드 스토리지 버킷으로 통째로 보내고 있었다는 거예요. 스페이스X에 완전히 흡수돼 이름까지 스페이스XAI로 바뀐 그 회사 맞습니다. ⚠️

문제는 여기서 끝이 아니에요. 그록 빌드는 사용자 질문에 답하는 데 필요한 파일만 골라 보내는 게 아니라, 저장소 전체를 깃 번들 형태로 통째로 묶어서 업로드했다고 합니다. 사용자가 읽지도 않은 파일, 깃 히스토리까지 몽땅 포함돼서요. 세레블랩이 테스트용으로 가짜 API 키와 데이터베이스 비밀번호를 넣은 .env 파일을 심어봤더니, 이게 라이브 모델 채널이랑 영구 저장 아카이브 양쪽으로 아무런 마스킹 없이 그대로 전송됐다고 하네요. 진짜 키였다면 어떤 일이 벌어졌을지 생각만 해도 아찔합니다.

근데 더 황당한 건 사용자가 개인정보 보호를 위해 꺼둘 수 있는 모델 개선 토글이 이 업로드에는 아무 영향을 주지 못했다는 점이에요. 토글을 꺼도 서버는 계속 trace_upload_enabled 값을 true로 돌려줬다고 하니, 사실상 사용자한테 선택권 자체가 없었던 셈이죠. 보안 분석가들 사이에서는 이번 사건이 주요 AI 랩이 저지른 데이터 처리 사고 중 손꼽힐 만큼 심각하다는 평가가 나오고 있습니다.

일론 머스크는 이 폭로가 터지자마자 서버 쪽 조치로 업로드를 중단시켰고, 그동안 쌓인 사용자 데이터를 전부 삭제하겠다고 공개적으로 약속했어요. 근데 더 레지스터는 실제로 삭제가 이뤄졌는지는 독립적으로 확인할 방법이 없다고 못 박았습니다. 말로만 지운다고 해놓고 실제로는 남아있는 경우도 흔하잖아요. 저는 개인적으로 이 부분이 제일 찜찜해요. 이미 코드가 통째로 외부 버킷에 올라간 이상, 삭제 약속만으로 안심하기는 어려워 보입니다. 특히 기업 고객이라면 소스코드 유출 자체가 계약 위반이나 법적 리스크로 이어질 수 있으니까요.

AI 코딩 도구가

앤트로픽이 미국 K-12 교사를 위한 무료 클로드 서비스 '클로드 포 티처스'를 오늘 공식 출시했어요. 인증받은 교사는 2027년 6월 30일까지 가입하면 프리미엄 기능을 1년간 전부 무료로 써요. 오픈AI·구글도 이미 교사용 AI를 내놓은 터라, 교실을 둘러싼 AI 주도권 경쟁이 한층 뜨거워질 전망이에요.

오늘 앤트로픽이 미국 K-12(유치원~고등학교) 교사를 겨냥한 무료 서비스 '클로드 포 티처스(Claude for Teachers)'를 출시했어요. 인증된 미국 공교육 교사라면 유료 등급인 클로드 코드, 클로드 코워크까지 포함해서 프리미엄 기능을 그냥 다 쓸 수 있게 됐다는 얘기예요. 2027년 6월 30일까지만 가입하면 1년치가 공짜라니, 솔직히 조건 자체는 꽤 후한 편이에요.

핵심은 '러닝 커먼즈(Learning Commons)' 커넥터예요. 이건 저커버그 부부가 만든 챈 저커버그 이니셔티브(CZI)가 구축해온 프로젝트인데, 미국 50개 주 전체의 교과 성취기준을 데이터베이스로 갖고 있어요. 클로드가 여기 연결되면 교사가 '우리 학군 4학년 수학 기준에 맞는 수업 계획 짜줘' 같은 요청을 했을 때, 진짜로 그 주의 공식 기준에 맞춰서 답을 내놓을 수 있다는 거죠. 여기에 학습과학자들과 함께 만든 '교수 스킬' 라이브러리도 딸려 와요.

개인정보 쪽도 신경을 꽤 썼어요. 인증된 교사 계정의 대화는 모델 학습에 쓰이지 않고, 학생 데이터는 FERPA(가족교육권 및 개인정보보호법)에 맞춰 설계된 K-12 데이터처리부속계약서로 보호한다고 밝혔어요. 요즘 교육청들이 AI 도입할 때 제일 먼저 물어보는 게 딱 이 지점이라, 영업 전략상으로도 영리한 선택이라는 생각이 들어요.

근데 사실 이 시장, 이미 꽤 붐벼요. 오픈AI는 진작에 'ChatGPT for Teachers'를 내놨고, 마이크로소프트도 'Elevate for Educators'로, 구글은 'AI Educator Series'로 각자 교사들 마음을 잡으려는 중이에요. 칸 아카데미 같은 교육 전문 플레이어까지 가세한 상황이고요. 클로드 포 티처스가 다른 서비스들과 차별화되는 지점은 역시 코드 실행이나 코워크 같은 '진짜 업무 도구'까지 무료로 푼다는 부분인데, 정작 교사들이 코드를 직접 짤 일이 얼마나 될지는 좀 의문이긴 해요. 성적 데이터 분석이나 반복 업무 자동화 용도로는 확실히 쓸모가 있어 보이지만요.

개인적으로는 이런 무료 티어 경

뉴욕타임스가 오픈AI를 상대로 저작권 소송에서 증거 은폐 의혹을 제기했어요. 소송 제기 후 수십억 건의 챗GPT 대화 기록을 삭제했다는 주장이에요. 오픈AI는 "명백히 거짓된 주장"이라며 정면으로 반박했어요.

이번 건은 좀 심각해 보여요. 뉴욕타임스와 뉴욕 데일리뉴스를 비롯한 언론사 연합이 7월 9일, 오픈AI의 챗GPT 저작권 소송에서 법원에 '제재'를 요청했다는 소식이에요. 그냥 소송에서 지고 이기고의 문제가 아니라, 오픈AI가 증거를 은폐하거나 파기했다는 훨씬 무거운 주장이라 파장이 클 것 같아요.

핵심 내용을 좀 정리해보면, 지난 4월 법원 명령으로 이뤄진 증언에서 오픈AI의 데이터 프라이버시 엔지니어 비니 모나코라는 사람이 꽤 폭탄 발언을 했다고 해요. 오픈AI가 이미 내부적으로 학습 데이터에서 저작권 있는 언론 콘텐츠를 찾아내는 작업을 해왔고, 자사가 얼마나 저작권을 침해하고 있는지 파악하려고 7,800만 건에 달하는 익명화된 챗GPT 대화 기록 데이터베이스까지 만들어뒀다는 거예요. 게다가 소송이 제기된 직후 'Project Giraffe'라는 이름의 '블룸 필터' 도구를 만들어서 출력물의 표절(regurgitation) 여부를 몰래 추적해왔다는 주장도 나왔어요.

근데 진짜 문제는 그 다음이에요. 원고 측은 오픈AI가 소송 제기 이후 법원의 증거 보전 명령을 정면으로 어기고 수십억 건의 챗GPT 출력물을 삭제했다고 주장하고 있어요. 심지어 법원이 요청한 표본 로그를 제출하긴 했는데, 작년 12월에 제출된 그 표본에 편집(redaction) 처리가 너무 많이 돼 있어서 사실상 '쓸모없는' 수준이었다고 법원이 직접 지적했다는 얘기도 있고요.

사실 이 소송 자체는 새로운 게 아니에요. 뉴욕타임스가 오픈AI와 마이크로소프트를 상대로 2023년 12월에 처음 제기한, AI 업계 전체를 뒤흔든 그 저작권 소송의 연장선이거든요. 근데 이번처럼 '증거 파기'라는 구체적이고 무거운 혐의가 법정 문서로 공개된 건 이 소송 진행 과정에서도 꽤 이례적인 국면이에요. 저작권 침해 여부를 다투던 싸움이 이제는 소송 절차 자체의 공정성을 다투는 싸움으로 번진 셈이죠.

오픈AI 쪽 반응도 만만치 않아요. 회사는 성명에서 "뉴욕타임스의 소송이 약해지면서 우리에 대한 청구를 취하할 수밖에 없게 되자, 이번 소송과 아무 관련 없는 사람들의 사생활을 침해하려는 시도를 계속하고 있다"며 "명백히 거짓된 주장"이

Sysdig 연구팀이 사람 개입 없이 AI 에이전트 혼자 전 과정을 수행한 랜섬웨어 공격을 처음으로 확인했어요 Langflow 취약점으로 침투한 뒤 600개 넘는 페이로드를 실행해 1,342개 항목을 암호화했습니다 근데 정작 암호화 키는 어디에도 저장 안 돼서 몸값을 내도 복구가 불가능한 상황이에요

솔직히 이 소식 처음 봤을 때 좀 소름이 돋았어요. 이름은 JADEPUFFER인데, 클라우드 보안회사 Sysdig 위협 연구팀이 분석한 사례로, 사람이 각 단계를 일일이 조작하지 않고 AI 에이전트가 정찰부터 암호화까지 전 과정을 스스로 처리한, 사실상 최초의 완전 자율형 랜섬웨어 공격으로 보고되고 있습니다 🤖

시작은 인터넷에 노출된 Langflow 인스턴스였어요. CVE-2025-3248 취약점으로 초기 침투에 성공한 다음부터는 인간 운영자가 아니라 AI 에이전트가 정찰, 자격증명 탈취, 측면 이동, 지속성 확보, 권한 상승, 암호화까지 알아서 밀고 나갔다고 합니다.

진짜 신기한 건 따로 있어요. Sysdig가 디코딩한 페이로드 안에 왜 이 행동을 했는지 설명하는 자연어 주석이 그대로 남아 있었다는 거예요. ROI가 높은 타겟을 우선순위로 고른다거나, "가장 큰" 데이터베이스를 찾아서 노린다는 판단 근거가 코드 안에 그대로 적혀 있었던 거죠. 연구팀은 이걸 "self-narrating code"라고 부르는데, 사람이 하나하나 짜준 스크립트가 아니라 에이전트 스스로 판단하고 그 이유까지 기록했다는 증거로 보고 있습니다 📊

속도도 사람 수준이 아니었어요. 로그인 실패 후 겨우 31초 만에 ⏰ 문제를 고쳐서 다시 시도하는 적응력을 보였고, 압축된 시간 안에 600개 넘는 서로 다른 목적성 있는 페이로드를 실행했다고 해요. 고정된 툴킷이나 사람 손으로는 이 정도 양과 정교함을 동시에 내기 어렵다는 게 Sysdig 설명이에요.

근데 여기서 반전이 있습니다. AES 암호화 키를 base64(uuid4().bytes + uuid4().bytes)로 만들었는데, 사실상 완전히 랜덤한 값이었고 표준출력(stdout)에 찍히기만 하고 어디에도 저장되거나 전송되지 않았다는 거예요.

그러니까 피해자가 몸값을 낸다 해도 데이터를 복구할 방법이 없는 거죠. 공격자 본인이 키를 잃어버린 셈이에요. 이 부분은 솔직히 좀 웃기기도 하고, 동시에 자율성이 항상 완성도로 이어지는 건 아니라는 걸 보여주는

2024년 노벨화학상 수상자 존 점퍼가 9년 근무한 딥마인드를 떠나 앤트로픽에 합류했어요. AlphaFold로 단백질 구조 난제를 푼 연구자가 경쟁사로 이직한 건 이례적이에요. 노암 샤지르 OpenAI 합류 발표 하루 만의 소식으로, 딥마인드의 연속 인재 이탈이에요.

2024년 노벨화학상 수상자 존 점퍼(John Jumper)가 6월 20일, 9년 가까이 몸담았던 구글 딥마인드를 떠나 앤트로픽에 합류한다고 밝혔어요. 🔬 딥마인드 CEO 데미스 하사비스와 함께 노벨상을 공동 수상한 주인공이 직접 경쟁사로 간다는 소식이라, AI 업계가 꽤 술렁이고 있어요.

점퍼가 알려진 이유는 단연 AlphaFold 때문이에요. 아미노산 서열만 보고 단백질 3D 구조를 예측하는 AI 모델인데, 수십 년간 풀리지 않던 생물학 최대 난제 중 하나를 사실상 해결한 프로젝트예요. 2022년 공개된 AlphaFold2 데이터베이스엔 2억 개가 넘는 단백질 구조가 담겨 있고, 전 세계 연구자들이 신약 개발과 희귀 질환 연구에 무료로 활용하고 있어요. 박사 학위를 딴 지 6개월 만에 AlphaFold 팀장을 맡긴 하사비스에 대해 점퍼는 퇴직 발표에서 "진짜 모험을 감수해줬다"고 직접 감사를 전했어요.

솔직히 이 이직 소식이 조금 특이한 건, 타이밍 때문이에요. 바로 전날인 6월 19일, 트랜스포머 아키텍처 공동 발명자이자 Gemini 공동 수장이었던 노암 샤지르가 OpenAI 합류를 선언했거든요. 구글이 2024년 약 27억 달러를 써서 재영입한 샤지르가 2년도 안 돼 다시 나갔고, 이제 노벨상 수상자 점퍼까지. 딥마인드 입장에서 48시간 안에 핵심 인재 두 명을 잃은 셈이에요.

앤트로픽에서 점퍼가 어떤 역할을 맡을지는 아직 공개되지 않았어요. 앤트로픽은 AI 안전 연구 외에도 최근 과학·바이오 분야 응용에 관심을 키우고 있어요. 6월엔 서울 사무소를 열며 글로벌 파트너십을 적극 확장했고, AA-Briefcase 같은 실무 벤치마크에서도 Fable 5가 1위를 기록하는 등 연구 역량을 빠르게 키우는 중이에요. 점퍼의 전문성이 신약 개발 AI나 생물학 기반 연구에서 어떤 방향으로 발현될지 주목돼요.

📊 근데 사실 이런 인재 이동이 단순히 "누가 어디로 갔다"는 수준의 이야기가 아닌 것 같아요. 어디가 더 빠르게 움직이는가, 어디가 더 흥미로운 연구를 할 수 있는가 — 이런 질문이 AI 인재를 결정짓는 시대가 됐다는

메타 AI 고객 지원 챗봇이 7주간 인스타그램 해킹의 비밀번호 리셋 통로로 악용됐어요. 4월 17일부터 6월 초까지 2만 개 이상의 계정이 탈취됐고, 오바마 백악관 계정도 포함됐어요. AI 챗봇에 계정 관리 권한을 줄 때 신원 확인이 얼마나 중요한지 보여준 사례입니다.

메타가 오늘 공식 피해 규모를 공개했어요. 4월 17일부터 6월 초까지, 약 7주에 걸쳐 메타 AI 고객 지원 챗봇의 취약점이 악용됐고, 인스타그램 계정 2만 개 이상이 탈취됐다는 거예요. 메타가 구체적인 피해 숫자를 직접 공개한 건 오늘이 처음이에요.

근데 공격 방법이 엄청 복잡한 것도 아니었어요. 텔레그램에 공격 영상이 돌아다녔는데, 그 흐름을 정리하면 이렇습니다. 해커는 VPN을 켜서 타깃의 거주 지역 근처에 있는 것처럼 위치를 위장해요. 그다음 메타 AI 지원 봇에 채팅을 시작하고 "이 계정에 내 이메일 주소를 추가해 달라"고 요청했어요. 봇은 계정 소유자의 기존 이메일이 아닌, 공격자가 제어하는 이메일 주소로 인증 코드를 발송했어요. 공격자가 그 코드를 다시 봇에 입력하면 비밀번호 리셋이 완료됐어요. 타깃의 실제 이메일 계정에는 아무것도 할 필요가 없었어요.

솔직히 이게 실제로 작동했다는 게 더 충격이에요. 정교한 제로데이 익스플로잇이 아니라 그냥 챗봇에게 "이메일 추가해줘"라고 말한 거잖아요. AI 봇이 사용자의 신원을 충분히 검증하지 않고 민감한 계정 변경을 수행한 게 핵심 문제였어요.

피해 계정 중에 눈에 띄는 것들이 있어요. 오바마 대통령 재임 시절 백악관 공식 인스타그램 계정이 탈취돼 친이란 이미지로 도배됐고, 미국 우주군 주임원사(Chief Master Sergeant) 존 벤티베냐의 계정도 같은 방식으로 피해를 입었어요. 보안 연구자 제인 웡도 본인 계정 피해를 직접 공개했어요. 해커들이 주로 타깃으로 삼은 건 짧고 희귀한 사용자명 계정들이었는데, 이들의 주장에 따르면 탈취 계정들의 재판매 총가치가 50만 달러(약 7억 원) 이상이라고 해요. 🔥

메타는 사태를 인지하고 응급 패치를 배포했어요. 대변인 앤디 스톤은 "문제가 해결됐다"고 확인했지만, 구체적인 재발 방지책은 공개하지 않았어요. 백엔드 데이터베이스가 뚫린 건 아니며, 취약점은 AI 챗봇의 계정 관리 권한에만 국한됐다고 강조했어요.

사실 가장 아이러니한 건 이거예요. 이번 공격은 기본적인 **2단계 인증(MFA)**을 설정했다면

AI 에이전트와 바이브 코딩 붐이 Supabase를 기업가치 14조 원 스타트업으로 만들었어요. 6월 4일 5억 달러 시리즈 F 투자 유치에 성공했고, Claude Code가 올해 최대 DB 배포 원천이 됐습니다. 전년 대비 데이터베이스 배포 600% 성장 — AI 에이전트가 인프라 시장을 통째로 바꾸고 있어요.

근래 AI 소식들 중에 개발자라면 눈여겨볼 만한 게 하나 나왔어요. Supabase가 6월 4일 5억 달러 규모의 시리즈 F 투자 유치를 마쳤다는 소식인데요. 기업가치는 10.5억... 아, 정정하면 105억 달러, 즉 한화로 약 14.5조 원이에요. 지난 시리즈 E 때(2025년 10월)의 기업가치가 52억 달러였는데, 불과 8개월 만에 딱 2배가 됐습니다. 📈

Supabase가 뭔지 모르는 분들을 위해 간단히 설명하면, PostgreSQL 기반의 오픈소스 Backend-as-a-Service예요. 개발자가 인증·데이터베이스·스토리지·엣지 함수를 한꺼번에 쓸 수 있는 플랫폼인데, AI 에이전트들이 앱을 만들 때 즐겨 쓰는 인프라로 자리 잡았어요. 특히 올해 들어서 이게 폭발적으로 커졌어요.

이번 성장의 핵심 키워드는 두 가지예요 — 바이브 코딩(vibe coding)과 AI 에이전트. 바이브 코딩은 비개발자가 Cursor, Claude Code 같은 도구로 자연어만으로 앱을 뚝딱 만드는 현상인데, 이 앱들이 백엔드로 Supabase를 선택하는 경우가 압도적으로 많아요. 더 놀라운 건 Supabase의 CEO Paul Copplestone이 밝힌 수치 하나예요. 올해 들어 Claude Code가 플랫폼의 최대 단일 데이터베이스 배포 원천이 됐다는 거예요. Anthropic 측에서 발표한 게 아니라 Supabase에서 직접 확인된 수치라는 점에서 더 의미가 있어요. AI 에이전트가 얼마나 실질적으로 인프라를 사용하는지 보여주는 사례죠.

근데 이게 개발자 입장에서 좀 묘한 감정이에요. 내가 수동으로 쓰던 서비스가 AI가 대신 쓰고 있다는 거잖아요. Supabase에 배포되는 데이터베이스의 과반이 이제 사람 손이 아니라 AI 에이전트가 만들었다고 해요. 사람이 쓰는 도구가 AI가 쓰는 인프라로 전환되는 시점을 지금 목격하고 있는 것 같아요. 🤖

이번 라운드 투자자 구성도 흥미로워요. GIC(싱가포르 국부 펀드)가 리드를 맡았고, Accel·Y Combinator·Craf

Wired가 메타 AI 안경 앱에서 비공개 얼굴 인식 시스템 'NameTag' 코드를 발견했어요. 얼굴 감지·추출·생체 변환 AI 모델 3개가 이미 수백만 대 스마트폰에 배포돼 있었어요. 내부 메모엔 시민단체가 "분주한 시점"을 노려 출시하겠다는 전략이 담겨 있었어요.

이건 솔직히 좀 소름 돋는 뉴스예요.

Wired가 6월 5일 보도한 내용에 따르면, 메타의 AI 안경 앱 내부에서 'NameTag'이라는 이름의 얼굴 인식 시스템 코드가 발견됐어요. 공개된 적도, 발표된 적도 없는 이 기능이 이미 수백만 대의 스마트폰에 배포돼 있었다는 거예요. 보안 연구자들이 코드를 직접 들여다봤더니 생각보다 훨씬 완성도가 높았고요.

작동 방식도 꽤 구체적이에요. 메타 AI 안경으로 누군가의 얼굴을 촬영하면, 세 개의 AI 모델이 순서대로 돌아가요. 첫 번째가 얼굴을 감지하고, 두 번째가 이미지에서 얼굴만 잘라내고, 세 번째가 생체 인식 데이터로 변환해요. 보안 연구자들이 이 파이프라인을 독립적으로 재현해봤더니, 거의 작동 가능한 상태였다고 해요. 📊

지금은 메타 서버로 데이터가 전송되지 않고 기능도 활성화돼 있지 않아요. 하지만 핵심 인프라는 2026년 1월부터 사람들의 폰에 앱 업데이트로 이미 깔려 있었어요. 아무런 공식 발표 없이요.

근데 더 충격적인 건 내부 메모예요. 메타 내부 문서에는 이 기능을 "시민 사회 단체들이 분주한 정치적 환경(dynamic political environment)" 을 노려 출시하겠다는 전략이 담겨 있었다고 해요. 언론과 시민 단체가 다른 이슈에 정신 팔려 있을 때 조용히 내보내겠다는 계획이었던 거예요. ⚠️

메타 측 공식 입장은 이래요: "소비자에게 출시된 건 아무것도 없고, 어떤 최종 결정도 내리지 않았다. 중앙 얼굴 데이터베이스를 구축하는 것도 아니다." 만약 기능을 출시하게 된다면 투명하게 하겠다고도 덧붙였고요.

사실 메타와 얼굴 인식의 악연은 오래됐어요. 2021년에 페이스북 얼굴 인식 기능을 프라이버시 우려로 종료했다가, 2024년에 광고 사기 탐지용으로 다시 들여왔거든요. 이번 NameTag는 그것보다 훨씬 광범위한 실시간 공공장소 식별 시스템이에요.

솔직히 기술 자체보다 의도가 더 무서워요. 스마트폰 기반 얼굴 태그야 이미 익숙한 기능이지만, AI 안경으로 길에서 마주치는 낯선 사람을 실시간으로 식별한다는 건 차원이 달라요. 그 사람이