[브리핑] '나노 바나나 AI'가 뭐길래? 포토샵을 죽인다고?

[1] 나노 바나나 AI란? 구글의 혁신적인 이미지 편집 기술

'나노 바나나 AI'는 구글이 최근 내놓은 텍스트-이미지 AI 모델인데요. 고급 편집 기능과 맥락 인식 지능을 갖춘 차세대 이미지 편집 도구로, AI 커뮤니티에서 뜨거운 관심을 받고 있다 합니다.

성능이 좋아서 '포토샵 킬러'로 불린다고 하네요. 나노 바나나 AI는 기존의 이미지 편집 모델들에 비해 강점을 보이는 차별화된 성능은 아래와 같다 합니다.

기존 모델 대비 나노 바나나의 장점

맥락 인식: 텍스트 프롬프트와 기존 이미지를 동시에 이해
일관성 유지: 여러 장면에서 캐릭터 정체성과 객체 일관성 보장
실시간 편집: 최소한의 지연 시간으로 라이브 조정 및 다중 개선 가능

소셜미디어에서는 다양한 사용 예시가 올라오고 있는데요. 이미지를 넣고 3D 피규어 이미지로 전환하는 용례가 많이 바이럴 되네요.

아울러, 사진 속 옷을 바꿔 입히거나 제품을 일관성 있게 부각하는 다양한 샷을 도출하는 것 등 커머스쪽의 활용예시가 많이 보였습니다.

개인적으로는 두 장의 인물 사진을 넣은 뒤 두 사람이 함께 웃으며 셀피를 찍는 모습을 뽑아낸 사례가 무척 흥미로웠습니다.

나노 바나나 이용해, 두 장의 사진으로 함께 셀피 촬영하는 이미지를 생성한 사례

아래 링크에서 바로 사용해보실 수 있습니다. 크레딧 기반으로 두 장 정도는 무료로 생성해볼 수 있네요. 본격적 사용은 유료플랜을 이용해야 하고요.

[2] GPT-5, '따뜻함'이 줄었다…출시 일주일 만에 GPT-4o '레거시' 부활

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오픈AI가 지난 7일 공개한 GPT-5가 출시 일주일 만에 예상치 못한 역풍을 맞고 있습니다. 사용자들의 "이전보다 딱딱해졌다"는 불만이 커지자, 오픈AI는 지난 9일 서비스를 중단했던 기존 GPT-4o를 '레거시(legacy)' 항목으로 부활시켰습니다. 유료 구독자들이 선택할 수 있도록 한 것입니다.

✨'쿠션어'와 이모티콘이 사라진 GPT-5

GPT-5의 가장 눈에 띄는 변화는 응답 스타일입니다. 기존 GPT-4o가 "너, 핵심을 찔렀어", "방금 그 질문, 정말 예리해" 같은 친근한 표현과 이모티콘을 자주 사용했다면, GPT-5는 훨씬 간결하고 직설적인 답변을 제공합니다.

실제로 GPT-5에게 답변이 딱딱해졌다고 지적하자 "GPT-5로 오면서 내가 기본 답변 구조를 더 간결하게 만드는 쪽으로 설계가 바뀌어서, 예전보다 문장이 짧고 딱 떨어지는 느낌이 날 거야"라고 스스로 인정했습니다.

EU AI Act를 요약하게 한 테스트에서 이런 차이가 더욱 선명하게 드러났습니다. GPT-4o는 컬러풀한 이모티콘으로 4단계 위험 분류를 설명한 반면, GPT-5는 숫자로 순번을 매겨 보고서처럼 정리했습니다. GPT-4o가 "EU AI Act는 '위험 기반 규제'를 중심으로 한 초국가적 시도"라고 설명했다면, GPT-5는 "AI가 사람보다 무서워지지 않게 장치들을 단계별로 심어둔 안전 매뉴얼"이라고 한 줄로 압축했습니다.

😯성능은 향상됐지만 신뢰도는 제자리

오픈AI는 GPT-5를 "지금까지 개발한 가장 강력한 코딩 모델"이라고 소개했습니다. 실제로 벤치마크 성능은 크게 향상됐습니다. 고급 과학 문제를 다루는 GPQA Diamond에서 GPT-4의 38.8%에서 85.7%로, ARC-AGI-1에서는 GPT-4o의 4.5%에서 65.7%로 점수가 뛰었습니다.

그러나 사용자들이 체감하는 신뢰도는 여전히 아쉬운 수준입니다. 도쿄의 한 이탈리아 레스토랑 앞에서 "이 도시에서 가장 오래된 이탈리아 레스토랑"을 물었을 때 다른 곳을 답했지만, 구체적으로 재질문하자 정확한 정보를 제공하는 식입니다. 오픈AI의 라이브 데모에서도 베르누이 효과를 잘못 설명하는 실수가 나왔습니다.

전문가들은 이를 '신뢰성 역설(reliability paradox)'로 설명합니다. 시스템이 더 신뢰할 만해질수록 드물게 발생하는 오류가 더욱 예측하기 어려워지고 충격적으로 느껴진다는 것입니다. 1% 오류율이라도 25단계 자율 프로세스에서는 약 22%의 확률로 최소 한 번은 중대한 오류가 발생할 수 있어 기업용으로는 여전히 부족하다는 평가입니다.

🥹사용자가 원하는 건 '고도의 추론'이 아닌 '공감'

흥미로운 점은 일반 사용자들의 AI 활용 패턴입니다. 한 IT 기업 홍보담당자는"나의 초딩스러운 말을 윤문해줘"라는 프롬프트를 가장 많이 사용한다고 했고, 다른 담당자는 "챗GPT는 나의 감쓰(감정쓰레기통)"라고 표현했습니다.

영국 AI 학습기술 회사 필터드닷컴이 3월 발표한 '2025년 톱 100 생성형 AI 활용 사례 보고서'에 따르면, 생성형 AI를 가장 많이 쓰는 분야는 '심리 상담 및 감정적 동반자'였습니다. 출근룩 추천부터 다이어트 식단, 건배사 작성까지 일상의 소소한 고민을 해결할 때 AI를 찾는 사용자들에게는 고도의 추론 능력보다 공감과 따뜻함이 더 중요하다는 것입니다.

이는 AI 모델의 발전 과정에서 나타나는 흥미로운 현상을 보여줍니다. 기술적 성능이 향상됐음에도 불구하고 사용자 만족도는 오히려 떨어지는 '역설적 상황'이 벌어진 것입니다.

📈'골포스트 이동의 역설'

AI 발전 과정에서 나타나는 또 다른 현상은 '골포스트 이동의 역설(moving-goalposts paradox)'입니다. AI가 하나의 목표에 도달하면 그것이 진정한 지능의 척도가 아니었다며 기준을 더 높이 올리는 현상입니다.

1950년 앨런 튜링이 제안한 튜링 테스트가 대표적 사례입니다. 2014년 유진 구스트만(Eugene Goostman) 챗봇이 처음으로 테스트를 '통과'했지만, 13세 우크라이나 소년으로 위장해 판정자의 33%만 속인 것에 불과했습니다. 올해 GPT-4.5가 73%의 성공률로 더 엄격한 3자 튜링 테스트를 통과했다는 연구가 나왔지만, 여전히 "5분간 대화로는 부족하다"는 비판이 제기되고 있습니다.

샘 알트만 오픈AI CEO도 최근AGI(인공일반지능)를 "별로 유용하지 않은 용어"라고 언급했습니다. 명확한 정의 없이 계속 높아지는 기준 때문에 AI의 성취가 항상 잠정적으로 느껴진다는 것입니다.

✅기술 발전과 사용자 경험의 괴리

GPT-5 사례는 기술 발전과 사용자 경험 사이의 미묘한 괴리를 보여줍니다. 벤치마크 성능은 크게 향상됐지만, 사용자들이 일상에서 체감하는 만족도는 오히려 떨어졌습니다. 특히 AI와의 상호작용에서 중요한 요소인 친근함과 공감 능력이 약해지면서 "차갑고 기계적"이라는 평가를 받고 있습니다.

오픈AI가 출시 일주일 만에 이전 모델을 부활시킨 것은 이런 사용자 피드백을 신속하게 반영한 조치로 보입니다. 앞으로 AI 개발에서는 기술적 성능뿐만 아니라 사용자와의 정서적 연결도 중요한 고려 사항이 될 것으로 보입니다.

[3] 딥시크 새로운 AI 모델 출시 연기…중국 "국산 칩 사용 압박"이 원인?

1월 출시돼 글로벌 AI 업계를 뒤흔든 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 차세대 모델 R2의 출시를 연기했습니다. 중국 정부가 엔비디아 대신 화웨이의 국산 AI 칩 사용을 압박한 것이 직접적인 원인으로 지목됩니다.

파이낸셜타임스 보도에 따르면 딥시크는 5월 출시 예정이던 R2 모델 개발 과정에서 중국 당국의 요구로 화웨이의 '어센드(Ascend)' 프로세서를 사용했지만 "지속적인 기술 문제"에 직면했습니다. 성능 불안정과 느린 연결 속도 등이 주요 문제점으로 나타났습니다.

화웨이는 엔지니어 팀을 파견해 딥시크의 R2 모델 개발을 지원했지만 어센드 플랫폼에서의 훈련은 결국 성공하지 못한 것으로 알려졌습니다. 딥시크는 최종적으로 모델 훈련에는 엔비디아 칩을, 실제 서비스 구동(추론)에는 화웨이 칩을 사용하는 절충안을 택했습니다.

업계 전문가들은 중국 AI 칩이 여전히 미국 제품 대비 불안정하다고 평가했습니다. 딥시크의 첫 모델 R1이 엔비디아의 저사양 칩으로도 경쟁 모델 대비 훨씬 저렴한 비용으로 개발돼 주목받았던 것과 대조적인 평가입니다. 한편 트럼프 행정부는 최근 엔비디아와 AMD가 중국 수출 수익의 15%를 미국에 납부하는 조건으로 대중 칩 수출을 허용하는 협상을 체결한 것으로 알려졌습니다.

[4] 유튜브 AI 필터링 "고양이 영상도 19금"…연령 추정 기술 도입에도 기준 논란

지난주 유튜브가 AI 기반 연령 추정 기술로 18세 미만 사용자를 자동 식별해 보호 조치를 적용한다고 발표한 소식을 전해드렸는데요. 이 가운데 AI의 콘텐츠 필터링 기준을 둘러싼 논란이 계속되고 있습니다.

유튜브는 현재 스팸·기만행위, 민감한 콘텐츠, 폭력적·위험한 콘텐츠, 규제 상품, 잘못된 정보 등 5가지 유해 콘텐츠 기준을 두고 AI와 사람의 검토를 거쳐 삭제하는 시스템을 운영하고 있지만, 판단 기준의 모호함이 지속적으로 제기되고 있습니다.

한국언론진흥재단 조사에 따르면 2018~2021년 KBS 뉴스 유튜브 채널 영상 중 8,054건이 가이드라인 위반으로 '노란 딱지'를 받았습니다. '코로나', '아동학대', '성추행', '경찰' 등이 주요 태그였는데, 이들 영상은 알고리즘 추천에서 밀려나 시청자의 정당한 뉴스 접근권이 침해된다는 지적이 제기됐습니다.

98만 구독자를 보유한 유튜버 '딤디'는 최근 반려 고양이와의 놀이 영상이 '성행위 및 과도한 노출' 정책 위반으로 연령 제한 콘텐츠로 분류됐다고 밝혔습니다. 재검토를 요청했지만 유튜브는 "연령 제한을 해제할 수 없다"고 답변했습니다.

유튜브가 청소년 보호를 위한 AI 연령 추정 기술을 도입하면서 콘텐츠 보호 장치를 강화하고 있지만, 정작 성인용 콘텐츠 식별에서는 반려동물 영상까지 잘못 분류하는 등 AI 판단의 정확성과 기준의 일관성에 대한 의문이 커지고 있습니다.

[5] 美 스타트업 투자액 절반은 AI와 방산

미국 상위 10대 벤처캐피털(VC)의 올해 투자 절반 이상이 인공지능(AI)과 방산 분야에 집중된 것으로 나타났습니다. 올해 1월 1일부터 8월 13일까지 투자액 총 365억 달러(약 50조5700억 원) 중 AI 투자액만 119억7000만 달러(32.8%)였는데요. 그 뒤를 방산·우주 분야(59억 달러, 16.2%)가 이었습니다.

페이스북 등 웹 2.0 시대를 주도했던 SNS·게임·미디어 투자 비중은 2.1%, 전자상거래는 3.8%에 불과했습니다. 2000년대 중반 이후 주류였던 소프트웨어·플랫폼 중심 투자가 사실상 자취를 감춘 셈입니다.

AI와 방산 투자 쏠림 현상의 배경에는 국익과 기술 패권을 중시하는 분위기가 있는데요. 실패하더라도 자국 내 실물자산이 남는 동시에 중국 견제까지 가능한 분야가 선호되고 있는 것입니다.