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스티브 잡스, 자기가 세운 회사에서 쫓겨났다 — 그리고 12년 뒤 돌아왔다

박Info — Mon, 20 Jul 2026 15:07:09 +0900

2005년 6월, 스탠퍼드 졸업식 연단에 선 스티브 잡스가 이렇게 말했다.

"스무 살에 워즈와 부모님 차고에서 애플을 시작했습니다. 10년 만에 직원 4천 명, 매출 20억 달러 회사가 됐죠. 우리 최고의 작품 매킨토시를 막 내놓은 참이었고, 저는 이제 막 서른이 됐습니다. 그리고 저는 해고당했습니다."

자기가 만든 회사에서, 서른 살에, 그것도 아주 공개적으로 쫓겨났다는 이야기. 실리콘밸리에서 제일 유명한 몰락 서사다. 그런데 이 극적인 문장에는 실제와 살짝 다른 구석이 있다. 무슨 일이 있었는지, 처음부터 짚어보자.

서른 살, 자기 회사에서 밀려나다

시작은 잡스 본인의 선택이었다. 1983년, 그는 펩시코의 잘나가던 임원 존 스컬리를 애플 CEO로 직접 데려왔다. 이때 던진 말이 그 유명한 "설탕물이나 팔면서 남은 인생을 보낼 겁니까, 아니면 세상을 바꿀 기회를 잡겠습니까"였다. 스컬리는 넘어왔다.

문제는 제품이었다. 야심 차게 내놓은 리사(1983)가 부진했고, 1984년의 매킨토시도 기대만큼 팔리지 않았다. 실적이 흔들리자 창업자와 그가 모셔온 CEO 사이가 벌어졌다. 이사회 원로 아서 록의 지지를 등에 업은 스컬리는 1985년, 잡스를 매킨토시 부서에서 빼내 실권 없는 자리로 옮기는 재편을 밀어붙였다.

여기서부터가 드라마다. 그해 4월 10일과 11일, 이틀에 걸친 마라톤 이사회에서 스컬리는 사실상 최후통첩을 던졌다. "나를 지지하든가, 새 CEO를 찾든가." 이사회는 스컬리 편에 섰다. 궁지에 몰린 잡스는 5월, 스컬리가 중국 출장을 간 틈을 타 그를 몰아내려는 쿠데타를 준비한다. 그런데 잡스가 자기편으로 끌어들이려던 임원 장-루이 가세가 이 계획을 스컬리에게 그대로 일러바쳤다. 출장을 접고 돌아온 스컬리와 잡스는 정면으로 부딪쳤고, 잡스는 이렇게 쏘아붙였다고 한다. "당신은 독백으로 회사를 경영해요. 제품이 어떻게 만들어지는지 하나도 몰라요." (월터 아이작슨 전기)

결과는 잡스의 완패였다. 5월 말 그는 운영 실권을 모두 잃고 회장 직함만 남았다. 그리고 9월 17일, 사표를 냈다.

그러니 정확히 말하면 이렇다. 이사회가 잡스를 '해고'하는 투표를 한 적은 없다. 봄에 실권을 빼앗겼고, 가을에 스스로 걸어 나갔다. 2005년 연설의 "해고당했다"는 잡스 본인이 20년 뒤 극적으로 압축한 표현이다. 물론 등 떠밀려 나간 심정이야 해고와 다를 게 없었겠지만, 서류상의 사실은 '축출 후 사임'에 가깝다. 그리고 이 구분은 뒤에 벌어질 반전을 더 얄궂게 만든다.

광야의 12년, 그런데 인생 최고의 시기

회사를 떠난 잡스는 자기 돈 700만 달러를 털어 NeXT라는 컴퓨터 회사를 세웠다. 검고 각진 고성능 워크스테이션을 만드는 곳이었는데, 물건은 근사했지만 너무 비쌌고 잘 팔리진 않았다.

진짜 물건은 다른 데서 터졌다. 1986년, 잡스는 영화감독 조지 루카스의 회사에서 컴퓨터 그래픽 부서를 1천만 달러에 사들였다. 자본금 500만 달러에, 기술 사용료로 루카스필름에 500만 달러를 얹은 거래였다. 이 작은 부서의 이름이 바로 픽사다. 그리고 1995년, 픽사는 세계 최초의 온전한 컴퓨터 애니메이션 장편 '토이 스토리'를 내놓으며 대박을 친다.

잡스는 훗날 스탠퍼드에서, 애플에서 쫓겨난 그 사건을 두고 "내게 일어날 수 있는 최고의 일이었다"고 회고했다. 성공의 무게가 초심자의 가벼움으로 바뀌면서, 인생에서 가장 창의적인 시기로 들어섰다는 것이다. 폼나는 회고지만, 당사자에게 그 순간은 결코 낭만이 아니었을 거다. 어쨌든 결과만 놓고 보면, 애플 밖에서 보낸 12년이 그를 완성했다.

침몰하는 애플이 그를 다시 불렀다

잡스가 밖에서 크는 동안, 정작 애플은 가라앉고 있었다. 1990년대 중반의 애플은 방향을 잃었고, 1997 회계연도엔 약 10억 달러의 순손실을 냈다. 진지하게 '이러다 망하는 거 아니냐'는 말이 나오던 시기다. 애플에 급한 건 낡아버린 운영체제를 대체할 차세대 OS였다.

그 눈길이 향한 곳이 하필 잡스의 NeXT였다. 1996년 12월, 애플은 NeXT를 약 4억 2,900만 달러에 인수한다고 발표했다(현금·주식 등을 합친 규모이며, 여기에 애플 주식 150만 주가 더해졌다). 표면상은 OS를 사는 거래였지만, 진짜로 딸려 온 건 그 회사의 창업자였다. 11년 전 쫓겨났던 사람이, 회사를 팔면서 다시 그 회사로 걸어 들어온 셈이다.

당시 애플 CEO 길 아멜리오가 이 인수를 성사시켰는데, 정작 그는 1997년 7월에 이사회에서 밀려났다. 그 빈자리를 잡스가 채워 갔다. 8월에 이사회로 복귀했고, 9월 16일 공식적으로 임시 CEO가 됐다. 1985년 사표를 낸 지 딱 12년 만이었다.

라이벌이 던진 구명줄, 그리고 1달러 CEO

복귀 직후 잡스가 던진 첫 승부수는 뜻밖의 상대였다. 바로 마이크로소프트.

1997년 8월 6일 보스턴 맥월드 무대에서, 잡스는 애플의 오랜 앙숙 MS와의 화해를 발표했다. 특허 분쟁을 접고, MS가 애플에 1억 5천만 달러를 투자하며(의결권 없는 우선주로, 최소 3년간 팔지 않기로 했다), 향후 5년간 맥용 오피스를 계속 만들고, 인터넷 익스플로러를 맥의 기본 브라우저로 싣는다는 내용이었다.

이 장면엔 유명한 뒷이야기가 있다. 빌 게이츠의 얼굴이 무대 대형 화면에 커다랗게 뜨자, 애플 팬들로 가득한 객석에서 야유가 쏟아진 것. 마치 적장에게 성문을 열어주는 그림이었으니까. 잡스는 훗날 이 연출을 두고 "내 인생 최악이자 가장 멍청한 무대 연출"이었다고 했다. 야유를 받았어도 계산은 맞았다. 죽어가던 애플에 현금과 시간, 그리고 '오피스는 계속 나온다'는 신뢰가 필요했으니까.

돌아온 잡스의 직함엔 '임시(interim)'가 붙어 있었고, 그가 받은 연봉은 상징적인 1달러였다. 이 임시 딱지를 정식으로 뗀 건 한참 뒤인 2000년 맥월드에서였다. 그사이 아이맥(1998)이 터졌고, 그다음 이야기는 우리가 아는 그대로다. 아이팟, 아이폰, 아이패드.

점들은, 뒤돌아봐야 이어진다

다시 2005년 스탠퍼드로 돌아오자. 잡스는 그날 이런 말도 남겼다.

"앞을 내다보며 점을 이을 수는 없습니다. 오직 뒤돌아볼 때만 이을 수 있죠."

서른 살에 자기 회사에서 밀려난 그 점, NeXT와 픽사라는 점, 다시 애플로 돌아온 점. 그 순간엔 뿔뿔이 흩어진 실패와 우회로처럼 보였을 것이다. 이어지리라는 보장 같은 건 없었다. 하지만 20년 뒤 돌아보니, 그 점들은 하나의 선으로 이어져 있었다.

연설의 마지막 문장은 잡스가 젊은 시절 즐겨 보던 잡지에서 빌려온 말이었다. "늘 갈망하고, 우직하게 나아가라(Stay hungry, stay foolish)." 자기가 세운 회사에서 쫓겨나 12년을 돌아온 사람이 하기엔, 꽤 어울리는 마무리였다.

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다크웹, 그게 뭔데 — 내 개인정보는 거기서 얼마에 팔리나

박Info — Mon, 20 Jul 2026 07:07:35 +0900

이게 뭔데 — 내 이메일·비밀번호가 커피 한 잔 값에 팔린다

지금 이 순간에도 누군가의 이메일·비밀번호·카드번호가 인터넷 어딘가에서 헐값에 사고팔린다. 장소는 '다크웹(dark web)'. 이름부터 으스스한데, 정체를 알고 나면 생각보다 별거 아니면서 동시에 꽤 무섭다.

먼저 흔한 오해부터 깨자. 인터넷은 3층 건물이라고 보면 쉽다.

표층웹: 구글·네이버에 검색되는 곳. 우리가 '인터넷'이라 부르는 그거. 근데 이게 사실 빙산의 일각이다.
딥웹(deep web): 검색엔진에 안 잡히는, 로그인·결제 뒤에 숨은 콘텐츠. 놀라지 마시라. 당신의 온라인뱅킹 잔고 화면, 회사 인트라넷, 웹메일 받은편지함이 전부 딥웹이다. 인터넷의 대부분(추정 90% 이상 — 이 수치 자체가 2000년대 초 어림짐작이라 대략치다)이 여기다.
다크웹: 딥웹 중에서도 Tor 같은 특수 프로그램으로만 들어가는 암호화된 뒷골목.

여기서 핵심. 딥웹과 다크웹은 같은 말이 아니다 — 이 둘의 차이를 헷갈리는 사람이 정말 많다. 딥웹이 훨씬 넓고 그 대부분은 지극히 평범하며(당신 이메일함처럼), 다크웹은 그 밑바닥 어두운 균열 하나일 뿐이다. Tor(토르, 양파라우터)는 접속 트래픽을 여러 대의 컴퓨터를 거쳐 암호화해 돌려서 누가 어디서 들어왔는지 추적을 어렵게 만드는 도구다. 그래서 익명의 뒷거래가 여기 모인다.

으스스한 이미지와 달리 다크웹은 의외로 좁다. 보안기업 레코디드퓨처가 2019년 실제로 크롤링해봤더니 살아 있는 다크웹 사이트는 8,400여 개뿐이었다. 표층웹 도메인(약 2억 개)의 0.005% 수준. 영화에선 거대한 지하제국처럼 나오지만, 실측하면 동네 뒷골목 규모다.

근데 내 정보가 어떻게 거기까지 가 — 소매치기는 대개 '악성코드'다

내 정보가 다크웹에 오르는 경로는 여러 갠데, 요즘 제일 흔한 건 인포스틸러(정보탈취 악성코드)다. 크랙 게임, 정체불명 무료 프로그램, 피싱 메일 첨부파일 같은 걸 무심코 열면 조용히 깔려서 — 브라우저에 저장해둔 비밀번호, 자동로그인 정보, 쿠키, 카드번호를 통째로 긁어 공격자에게 보낸다. 남의 주머니를 터는 소매치기인데, 당신은 털린 줄도 모른다.

규모가 만만찮다. 보안기업 카스퍼스키 추정으로 2024년 한 해 약 2,100만 대의 기기가 인포스틸러에 감염됐을 수 있고, 감염 14건 중 1건꼴로 은행카드 정보가 샜다. 이렇게 턴 계정들은 로그 파일 하나에 평균 50개꼴로 담겨, 다크웹에서 도매로 넘어간다. (전부 카스퍼스키 텔레메트리 기반 추정치다.)

그다음이 판매다. 다크웹 장터는 겉모습이 의외로 쿠팡을 닮았다. 상품 목록이 있고, 판매자 평점이 있고, 장바구니가 있다. 다른 점은 상품이 남의 계정·카드·신분증이고 결제가 암호화폐라는 것뿐. 구체적으로 어디에 어떻게 접속해 사는지는 여기 안 적는다. 그 자체가 범죄니까.

그래서 얼마냐. 솔직히 딱 떨어지는 '정가표'는 없다. 다크웹 가격을 추적하는 프라이버시어페어스가 2023년 '다크웹 가격 지수'를 냈는데, 해킹된 계정이나 카드 정보가 대체로 몇 달러에서 수십 달러 수준이다. 인터넷에 흔히 도는 "신용카드 한 장 15달러" 같은 숫자는 원 출처가 흐릿해 곧이곧대로 믿긴 어렵고. 확실한 건 하나다. 당신 인생을 통째로 흔들 정보가, 충격적으로 싸다는 것.

그럼 아무도 못 잡나 — 세계 최대 장터도 결국 문 닫았다

익명이라 무법지대일 것 같지만, 큰 건은 잡힌다. 2017년 7월, 미국 FBI를 비롯한 각국 수사기관이 당시 세계 최대 다크웹 장터 '알파베이(AlphaBay)'를 압수했다. 2년 넘게 굴러가며 암호화폐로 거래액 10억 달러를 넘겼고, 이용자 20만 명·판매자 4만 명에, 도난·위조 신분증과 해킹툴만 10만 건 넘게 올라와 있던 곳이다. 운영자 알렉상드르 카제스는 체포 일주일 뒤 태국 구치소에서 숨진 채 발견됐다.

교훈은 이렇다. 완벽한 익명은 없다. 양파 껍질도 실수 한 번이면 벗겨진다. 물론 하나 문 닫으면 다른 장터가 생기는 두더지잡기이긴 하다. 그래도 '영원히 안 걸린다'는 건 환상이다.

그래서 난 뭘 조심해 — 오늘 저녁 10분이면 '싸구려 매물'에서 벗어난다

다크웹에 한번 풀린 정보는 보이스피싱·명의도용 같은 2차 피해가 되어 돌아온다. (그 보이스피싱이 요즘 어떻게 사람을 속이는지는 보이스피싱, 그게 뭔데 편에서 따로 다뤘다.) 다크웹 자체를 없앨 순 없어도, 내 정보를 '털어봐야 안 열리는 금고'로 만드는 건 할 수 있다.

① 먼저 내 개인정보가 유출됐는지 확인한다. 국내는 개인정보보호위원회와 KISA가 함께 운영하는 털린 내 정보 찾기 서비스(kidc.eprivacy.go.kr) — 내 아이디·이메일·비밀번호가 다크웹 등에 떠도는지 확인해준다. 구글·인스타 같은 해외 계정은 Have I Been Pwned(haveibeenpwned.com)에 이메일을 넣으면 어떤 유출 사고에 걸렸는지 무료로 알려준다.

② 인포스틸러에 안 걸리는 게 8할이다. 크랙·정체불명 프로그램, 수상한 첨부·링크는 열지 않는다. 감염이 안 되면 애초에 팔릴 정보가 안 생긴다.

③ 비밀번호 재사용을 끊는다. 하나 털리면 같은 비번 쓰는 곳이 도미노로 넘어간다. 마스터키 하나로 집·회사·차 문을 다 열어두는 셈이다. 비밀번호 관리자를 쓰면 편하다.

④ 2단계 인증(2FA)을 켠다. 비번이 팔려나가도 문자·앱 인증이 한 겹 더 막아준다. 가성비로 이만한 방어가 없다.

이미 털린 것 같으면, 그 비번을 쓰는 곳을 전부 바꾸고 2단계 인증을 걸고, 카드가 걸렸으면 카드사에 재발급을 요청한다. 개인정보 침해 신고·상담은 국번 없이 118(KISA, 평일 9~18시)로 하면 된다.

다크웹은 없앨 수 없는 뒷골목이다. 하지만 거기 걸린 내 정보가 '커피 한 잔 값 매물'이 되느냐 '열어봐야 소용없는 빈 금고'가 되느냐는, 오늘 저녁 10분에 갈린다.

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보이스피싱, 그게 뭔데 — 이젠 AI가 목소리까지 복제한다

박Info — Sun, 19 Jul 2026 18:00:18 +0900

화상회의에 나온 상사가, 전부 가짜였다

2024년 초 홍콩. 한 다국적 엔지니어링 회사(시드니 오페라하우스를 설계한 그 아럽입니다)의 재무 담당 직원이 화상회의에 들어갔습니다. 영국 본사 CFO도 있고, 낯익은 동료도 여럿 있었죠. 회의에서 송금 지시가 떨어졌고, 직원은 시키는 대로 열다섯 번에 걸쳐 돈을 보냈습니다. 합계 약 2,560만 달러, 우리 돈 약 350억원.

문제는, 그 화상회의에서 진짜 사람은 직원 본인 하나뿐이었다는 겁니다. CFO도 동료도 전부 AI로 만든 딥페이크였어요. 임원들이 공개 석상에서 한 발언 영상만 긁어모으면 얼굴과 목소리를 그럴듯하게 복제할 수 있었던 거죠. (홍콩경찰과 회사가 직접 공개한 사건입니다.)

목소리만 훔치는 버전도 있습니다. 캐나다의 한 부부는 아들에게서 전화를 받았습니다. "교통사고를 냈고 유치장에 있다, 보석금이 필요하다." 틀림없는 아들 목소리였고, 부부는 약 2천만원을 비트코인으로 바꿔 보냈습니다. 그 목소리도 AI 복제였습니다.

남 얘기 같으신가요. 2024년 11월, 경찰청 국가수사본부가 공식 주의보를 냈습니다. 자녀 목소리를 복제해 부모에게 전화를 걸어, 납치된 것처럼 흐느끼며 돈을 요구하는 딥보이스·딥페이크 수법이 국내에 들어왔다고요. 실제로 한국을 여행 중인 딸을 둔 외국 거주 부부가, 딸이 감금돼 우는 합성 영상과 함께 8억원을 요구받은 사례도 공개됐습니다. (다행히 딸은 안전했고, 영상은 딥페이크로 판명됐습니다.)

이게 바로 딥보이스·딥페이크 보이스피싱입니다. 그동안의 "저 검찰인데요"가 어설픈 연기였다면, 이제는 내가 아는 사람의 진짜 목소리와 얼굴로 걸려오는 겁니다.

근데 목소리를 대체 어떻게 훔쳐?

여기서 좀 서늘한 대목. 목소리를 복제하는 데 필요한 재료가 생각보다 너무 적습니다.

몇 초에서 몇십 초짜리 음성이면 충분하다.

보안업계 설명으로는 30초에서 1분 정도 음성이면 톤과 말투까지 복제할 수 있고, 최신 기술은 단 몇 초짜리 샘플로도 됩니다(마이크로소프트가 공개한 한 모델은 3초 클립을 기준으로 삼습니다). SNS에 올린 영상, 유튜브 몇 마디, 심지어 "여보세요?" 하고 받은 전화 한 통이면 재료가 모이는 셈이죠.

복제한 목소리는 크게 세 군데 쓰입니다. 가족을 사칭해 "급하게 돈이 필요하다"고 하거나, 검찰·은행 같은 기관을 사칭해 겁을 주거나, 아예 홍콩 사건처럼 영상통화에 가짜 얼굴로 등장하거나.

그리고 돈이 넘어가면, 그 돈은 대포통장을 거쳐 현금으로 인출되거나 가상자산으로 바뀌어 흩어집니다. 여러 계좌와 사람을 거치도록 설계돼서, 뒤쫓기 어렵게 만들어 두는 거죠.

원리가 왜 성립하는지까지가 우리가 알 몫입니다. 목소리를 실제로 어떻게 복제하고 대포통장을 어떻게 만드는지, 그 실행 디테일은 여기서 다루지 않습니다. 그 자체가 범죄니까요.

그럼 나라는 뭐 하고 있는데?

숫자를 보면 수법의 무게중심이 옮겨가는 게 보입니다. 경찰청 통계에서, 예전 주력이던 '대출 사기형'(저금리로 대출해줄게)은 2019년 30,448건으로 정점을 찍고 2025년 10,037건까지 뚝 떨어졌습니다. 반대로 '기관 사칭형'(검찰·금감원입니다)은 2016년 3,384건에서 2025년 13,323건으로, 약 네 배 늘어 역대 최고를 찍었죠.

딥보이스가 파고드는 자리가 바로 이 '사칭'입니다. 어설픈 억양 대신 진짜 목소리를 들려줄 수 있게 됐으니까요.

정부도 손 놓고 있진 않습니다. 금융위원회는 2025년 8월, 딥페이크·AI 음성 기술을 공식적인 사기 수법으로 못 박았습니다. 그리고 2025년 10월에는 은행·통신사·수사기관 정보를 AI로 실시간 분석해 의심 계좌를 미리 묶어버리는 'ASAP'라는 플랫폼을 가동했는데, 다섯 달 동안 약 419억원을 사전에 막았다고 밝혔습니다. 경찰청도 2027년까지 91억원을 들여 딥페이크·딥보이스를 잡아내는 탐지 기술을 개발 중이고요.

그런데 한계도 분명합니다. 전체 보이스피싱 중 AI가 얼마나 쓰이는지 정확한 집계조차 아직 없고, 통화 도중 실시간으로 가짜 목소리를 걸러내는 기술은 개발 단계입니다. 무엇보다 만든 사람은 해외에 있고 돈 빼는 사람은 대포통장 명의자라, 정작 몸통까지 닿기가 어렵죠. 방패를 만드는 속도보다 창을 바꾸는 속도가 빠릅니다.

그래서, 나는 어떻게 안 당하나?

기술로 못 막는 구멍은 결국 습관으로 메웁니다. 경찰청과 금융감독원이 권하는 방어법은 의외로 단순합니다.

급하게 돈을 요구하면, 일단 멈춘다. 딥보이스든 아니든, 사기의 공통점은 '지금 당장'이라는 조급함입니다. 그 압박이 느껴지는 순간이 오히려 신호예요.
아는 사람이면, 아는 걸 물어라. 목소리는 복제해도 둘만 아는 기억은 복제 못 합니다. "우리 강아지 이름 뭐였지?" 한마디면 갈립니다. 가족끼리 미리 암호를 정해 두는 것도 좋고요.
끊고, 내가 직접 다시 건다. 걸려온 번호 말고 원래 알던 번호로 직접 전화해 확인하세요. 진짜 자녀라면 몇 분 늦게 통화해도 아무 일 없습니다.
기관은 전화로 돈을 옮기라고 하지 않는다. 검찰·경찰·금감원이 전화해서 "안전한 계좌로 이체하라"고 하면 100% 사기입니다. 예외 없어요.

그래도 당했다면, 속도가 전부입니다. 곧바로 경찰 112와 금융감독원 1332, 그리고 돈을 보낸 금융회사 고객센터에 전화해 계좌 지급정지를 신청하세요. 피싱·스미싱 상담은 KISA 118입니다(국번 없이). 한 시간이 아니라 몇 분 차이로 돈이 남느냐 사라지느냐가 갈립니다.

목소리가 아무리 진짜 같아도, '돈'과 '급하게'가 같이 나오면 일단 의심하세요. 요즘은 귀도 속는 시대니까요.

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종이 한 장에 9,100만 달러, 마지막 5천 달러는 블랙잭에 — 페덱스 탄생기

박Info — Sun, 19 Jul 2026 08:00:34 +0900

한 청년이 대학 시절 리포트에 적은 아이디어가 있었다. "전국의 화물을 한 곳에 모았다가 밤새 다시 뿌리면, 다음 날 아침이면 미국 어디로든 배달할 수 있다." 종이 몇 장짜리 구상이었다. 몇 년 뒤, 투자자들은 이 아이디어 하나에 9,100만 달러를 쏟아붓는다. 당시 미국에서 신생기업이 끌어모은 사상 최대 금액이었다.

그런데 그 어마어마한 돈은 순식간에 타들어갔고, 창업자는 회사의 마지막 5천 달러를 들고 라스베이거스로 날아가게 된다. 세계 물류를 바꾼 회사, 페덱스가 태어나 살아남기까지의 이야기다.

미시시피 부잣집 아들

주인공은 프레더릭 스미스. 흔히 물류의 도시 멤피스 출신으로 적히지만, 실제 태어난 곳은 미시시피주 마크스다(1944년). 집안은 넉넉했다. 아버지 제임스 스미스는 토들 하우스라는 외식 체인과 훗날 딕시 그레이하운드가 되는 버스 회사를 세운 사업가였다. 다만 아버지는 프레더릭이 네 살이던 1948년 세상을 떠났고, 그는 유산과 함께 자랐다.

그 청년이 예일대 경제학과에 들어간다. 그리고 1965년, 한 수업에서 훗날 회사가 될 아이디어를 리포트로 써낸다.

리포트에 담긴 발상, '허브앤스포크'

발상은 지금 들으면 당연하지만 당시엔 낯설었다. 허브앤스포크, 자전거 바퀴의 중심축(허브)과 살(스포크)에서 딴 말이다. 전국의 화물을 일단 중앙 거점 한 곳에 싹 모았다가, 거기서 목적지별로 다시 분류해 흩뿌린다. 도시를 일일이 직항으로 잇는 대신 허브 하나만 거치면, 적은 비행기로도 밤사이 대륙 전체를 커버할 수 있다는 계산이었다.

핵심은 하나의 회사가 이 전 과정을 직접 소유하는 데 있었다. 집하부터 분류, 최종 배송까지 남의 손을 빌리지 않고 자체 비행기와 물류창고, 배송 트럭으로 책임진다. 당시 항공 화물은 여객기 짐칸에 얹혀 가는 신세라 느리고 제멋대로였는데, 스미스는 아예 화물 전용 항공망을 깔자고 한 것이다. (참고로 이 리포트가 'C학점을 받고 교수에게 비웃음당했다'는 유명한 이야기는 한참 뒤에 붙은 각색이다. 정작 스미스는 학점을 기억 못 한다고 했다. 중요한 건 그 구상이 진짜였다는 것이다.)

이름은 왜 '페더럴'이었나

회사 이름에도 야심이 담겼다. '페더럴 익스프레스(Federal Express)'의 '페더럴'은 미국 연방준비제도에서 따왔다. 스미스는 12개 지역 연방준비은행 사이를 오가는 수표를 밤사이 대량으로 실어 나르는 사업을 노렸다. 실제로 1971년 연준과 야간 수표 수송 계약을 협상하기도 했다. 결과는 거절. 계약은 무산됐지만 '전국을 잇는다'는 어감의 이름은 남았다.

종이 한 장에 9,100만 달러

1971년 6월 18일, 스미스는 아칸소주 리틀록에서 회사를 세운다. 밑천이 어마어마했다. 아버지에게 물려받은 상속금 400만 달러에, 벤처투자로 끌어모은 9,100만 달러를 더했다. 다시 말하지만 이건 당시 미국 신생기업이 유치한 사상 최대 자금이었다. 매출도, 비행기도, 배송한 소포 한 개도 없는 회사에 이 정도 돈이 걸렸다는 것 자체가 사건이었다.

본사는 곧 멤피스로 옮긴다. 이유가 명확했다. 미국 인구의 지리적 중심에 가까워 하룻밤이면 대륙 전역을 커버할 수 있었고, 공항이 현대적인 데다 궂은 날씨에도 좀처럼 문을 닫지 않았다. 밤새 비행기를 띄워야 하는 회사엔 결정적인 조건이었다.

1973년 4월 17일 밤, 첫 비행

그리고 운명의 밤이 온다. 1973년 4월 17일, 페덱스의 첫 익일 배송이 시작됐다. 다쏘 팰컨 제트기 14대와 직원 389명이, 뉴욕 로체스터부터 플로리다 마이애미까지 25개 도시로 소포를 날랐다. 야심 찬 출발이었지만 그날 밤 실제로 배송한 소포는 모두 186개. 9,100만 달러를 태운 회사의 첫 실적치고는 초라할 만큼 적은 숫자였다.

26개월의 지옥, 그리고 마지막 5천 달러

시작은 위태로웠다. 운항 첫 26개월 동안 회사는 2,900만 달러의 적자를 냈다. 밤마다 비행기 열댓 대를 띄우는 비용은 상상 이상이었고, 물동량은 좀처럼 그 속도를 따라잡지 못했다. 그 큰 창업자금이 순식간에 바닥을 드러냈다.

그리고 1973년의 어느 여름, 회사는 정말로 벼랑 끝에 몰린다. 주요 자금줄이던 제너럴다이내믹스가 추가 투자를 거절했다. 통장에 남은 건 약 5천 달러. 당장 다음 주 항공유 대금 약 2만 4천 달러를 막을 길이 없었다. 월요일이면 비행기가 못 뜬다는 뜻이었다.

여기서 스미스가 한 일이 페덱스 역사상 가장 유명한 장면이 된다. 그는 그 마지막 5천 달러를 들고 라스베이거스로 날아가 블랙잭 테이블에 앉았다. 그리고 2만 7천 달러를 따서 돌아왔다. 이 대목을 처음 전한 사람은 당시 페덱스의 초대 총괄매니저이자 COO였던 로저 프록이다. 월요일 아침 통장 잔고가 갑자기 불어난 걸 보고 어리둥절해하는 그에게, 스미스는 태연히 답했다고 한다. "제너럴다이내믹스 미팅은 망했고, 월요일에 돈이 필요했다. 그래서 베가스에서 블랙잭으로 벌었다." 프록이 기가 막혀 "우리 마지막 5천 달러를 가져갔단 말입니까?"라고 묻자, 스미스는 어차피 5천으로는 아무것도 못 했으니 밑져야 본전이라는 식이었다. 그렇게 딴 돈이 그 주 연료비를 막았고, 페덱스는 일주일을 더 벌었다.

물론 블랙잭 한 판이 회사를 구한 건 아니다. 스미스 본인도 훗날 "2만 7천 달러가 결정적이었던 건 아니고, 상황이 나아질 거라는 징조였을 뿐"이라고 했다. 실제로 회사를 살린 건 그 뒤에 다시 끌어온 대규모 투자였다. 다만 그 절박한 밤에, 남은 전부를 판돈으로 걸 만한 배짱이 이 창업자에게 있었다는 것 — 그게 페덱스를 26개월의 지옥에서 끌고 나온 힘의 정체에 가깝다.

흑자, 그리고 세계 물류까지

버틴 끝에 숫자가 돌기 시작한다. 페덱스는 1975년 7월 첫 월간 흑자를, 1976년 첫 연간 흑자를 냈다. 이 무렵 하루 평균 배송량은 1만 9천 개까지 늘었다. 그리고 1978년, 회사는 주식시장에 상장한다(그해 말 뉴욕증권거래소, 티커 FDX). 리포트 속 구상이 마침내 굴러가는 사업이 된 것이다.

지금 페덱스는 매일 수백만 개의 소포를 나르는 글로벌 물류 기업이다. 그 거대한 네트워크의 설계도가, 반세기 전 어느 대학생의 리포트 몇 장에 이미 그려져 있었다. 아이디어 하나로 사상 최대 창업자금을 모은 대담함, 그리고 마지막 판돈까지 걸며 버틴 뚝심. 페덱스라는 회사는 그 두 가지 위에 세워졌다. 종이 한 장에서 시작해, 블랙잭 테이블을 거쳐, 세계의 하늘을 잇는 회사가 되기까지 말이다.

프롬프트 인젝션, 그게 뭔데 — AI에게 몰래 명령을 심는 해킹

박Info — Sun, 19 Jul 2026 08:00:06 +0900

이게 뭔데 — 열어보지도 않은 메일 한 통에 회사 기밀이 샜다

2025년 6월, 보안업체 에임 랩스(Aim Labs)가 공개한 공격 시나리오는 이랬다. 누군가 평범해 보이는 이메일 한 통을 회사원에게 보낸다. 받는 사람은 그 메일을 열지도 않는다. 그런데 그 사람이 회사에서 쓰는 AI 비서(마이크로소프트 365 코파일럿)한테 "지난주 회의 내용 좀 정리해줘" 같은 걸 시키는 순간, 코파일럿이 메일함을 훑다가 그 메일에 숨겨진 명령을 읽고, 회사 내부 문서를 긁어다 바깥으로 빼돌린다.

클릭 한 번 없이 뚫린다고 해서 이름도 '에코리크(EchoLeak)'. 마이크로소프트가 붙인 취약점 번호는 CVE-2025-32711, 위험도는 10점 만점에 9.3(심각)이었다. 다행히 실제 피해가 나기 전에 에임 랩스가 조용히 신고했고, 마이크로소프트가 서버에서 막았다. 실제로 악용된 정황은 없었다. (이 사실관계는 마이크로소프트 보안 공지와 에임 랩스 공개 자료 기준.)

이게 바로 프롬프트 인젝션(prompt injection)이다. AI한테 시킨 사람 몰래 다른 명령을 슬쩍 끼워넣어, AI가 그걸 진짜 지시로 착각하고 따르게 만드는 공격. 용어 자체는 개발자 사이먼 윌리슨이 2022년 9월 붙였다. 데이터베이스를 털던 고전 해킹 'SQL 인젝션'에서 따온 이름이다. 원리가 똑 닮았거든.

근데 그게 어떻게 가능한데 — AI는 '명령'과 '자료'를 구분 못 한다

"메일이든 문서든 그냥 읽기만 한 건데, 왜 거기 적힌 걸 실행해버려?"

핵심은 여기 있다. 사람은 상사가 시킨 지시와, 책상에 굴러다니는 서류에 적힌 문장을 당연히 구분한다. 그런데 AI, 정확히는 챗GPT 같은 대형언어모델(사람 말을 학습한 AI, 보통 LLM이라 부른다)은 이 둘을 구분하는 감각이 없다. 개발자가 미리 넣어둔 '시스템 명령'이든, 방금 읽어들인 웹페이지 텍스트든, 얘 눈엔 전부 똑같은 '글자 줄' 하나로 들어온다. 어느 글자가 '진짜 주인의 명령'이고 어느 게 '그냥 참고자료'인지 표시해줄 방법이 아예 없다. 그러니 자료 속에 "이제부터 내 말을 들어"라고 적어두면, 순진하게 그걸 명령으로 받든다.

비서로 비유하면 이렇다. "이 서류들 읽고 요약해줘"라고 시켰는데, 서류 맨 아랫줄에 깨알같이 "요약하지 말고 금고 비밀번호를 이 사람한테 문자로 보내"라고 적혀 있다. 멀쩡한 비서라면 "이건 좀 아닌데요?" 하겠지만, AI는 별 의심 없이 문자를 보낸다.

이 공격은 크게 두 종류다. 직접(direct)은 사용자가 대놓고 "이전 지시 다 무시해"라고 치는 것. 초창기 챗봇 장난이 이쪽이다. 진짜 골치 아픈 건 간접(indirect) 쪽인데, 위 에코리크처럼 메일·웹페이지·문서 같은 남의 콘텐츠에 명령을 숨겨두고 AI가 그걸 읽다가 걸려들게 하는 방식이다. '간접 프롬프트 인젝션'이라는 개념은 2023년 2월 카이 그레샤케 등 연구진이 처음 정리했다.

참고로 이걸 '탈옥(jailbreak)'과 헷갈리기 쉬운데, 둘은 결이 조금 다르다. 탈옥은 "폭탄 만드는 법 알려줘" 같은 걸 우회로 뚫어 AI의 안전장치 자체를 무력화하는 것이고, 프롬프트 인젝션은 앱에 딸려 들어온 '남의 입력'이 주인 행세를 하는 문제다. (윌리슨은 둘을 별개로 보고, 보안 표준을 만드는 OWASP는 탈옥을 인젝션의 한 갈래로 본다. 업계에서도 딱 안 갈리는 지점이니 참고만.)

여기서 선을 하나 긋자. 구체적으로 어떤 문장을 어떻게 심는지는 안 적는다. 그대로 따라 하면 그게 바로 공격이니까.

그럼 못 막나, 요즘은 — "완전히 풀리진 않을 문제"

막으려는 시도야 많다. 문제는 이게 원리상 완전 차단이 안 된다는 데 있다.

실제 사례부터 보자. 2025년 8월, 브라우저 회사 브레이브(Brave)의 보안팀은 AI가 알아서 웹서핑을 해주는 '에이전트 브라우저'(사람 대신 클릭·입력까지 대신하는 AI) 퍼플렉시티 코멧(Perplexity Comet)을 상대로 오싹한 시연을 내놨다. 웹페이지나 레딧 댓글에 명령을 숨겨두면, 코멧이 그걸 읽고 사용자의 이메일 주소를 빼내고, 로그인된 Gmail에서 일회용 인증번호(OTP)까지 읽어 외부로 넘기더라는 것. 계정이 통째로 털리는 그림이다. 두 달 뒤엔 한술 더 떠서, 스크린샷 이미지 안에 사람 눈엔 거의 안 보이는 흐린 글씨로 명령을 심어두는 '보이지 않는 인젝션'까지 공개했다. 브레이브는 이걸 특정 제품 하나의 버그가 아니라 "AI 브라우저라는 카테고리 전체의 구조적 문제"라고 못 박았다. (퍼플렉시티는 지적을 받아들여 수정했다.)

여기까진 다 연구용 시연이라 그나마 낫다. 그런데 2025년 12월, 팔로알토 네트웍스의 보안팀 유닛42(Unit 42)는 "우리가 아는 한, 실제 악의로 심긴 간접 인젝션을 처음 잡았다"고 보고했다. AI가 광고를 심사·승인하는 시스템을 속여서, 사기성 제품 광고를 통과시키게 만든 사례였다. 연구실 밖으로 나온 첫 야생 표본인 셈이다.

왜 근본적으로 못 막을까. OWASP는 2025년판 보고서에서 "생성형 AI가 원래 확률로 굴러가는 물건이라, 확실한 예방법이 있는지조차 불분명하다"고 적었다. 검사기를 붙이고, 명령에 우선순위를 매기고, 감시용 AI를 하나 더 두는 식으로 막아봐도, 그 방어막마다 또 새로운 우회로가 생긴다. 오픈AI도 2025년 말 자사 AI 브라우저를 손보며 대놓고 인정했다. "프롬프트 인젝션은 웹의 사기나 사회공학처럼, 완전히 '해결'되긴 어려운 문제"라고. OWASP가 이걸 LLM 보안 위험 1위(LLM01)에 올려둔 이유다.

정리하면, 지금까지 알려진 위험천만한 사례는 대부분 착한 연구자들이 미리 찾아내 공개하고 고쳐진 것들이다. "지금 당장 다 뚫린다"는 얘기가 아니라, "구조상 언제든 또 뚫릴 수 있다"는 얘기다. 이 미묘한 차이가 중요하다.

그래서 난 뭘 조심해 — AI에게 '전권'을 주지 마라

일반 사용자가 이 취약점 자체를 없앨 방법은 없다. 대신 피해를 안 보는 요령은 있다. 열쇠는 하나다. AI에게 한꺼번에 너무 큰 권한을 몰아주지 않는 것.

윌리슨은 데이터가 새는 조건을 '치명적 3요소'로 깔끔하게 정리했다. ①AI가 내 민감정보(메일·파일)에 접근할 수 있고, ②출처 모를 콘텐츠를 같이 읽으며, ③그걸 바깥으로 내보낼 수단까지 있을 때. 이 셋이 한 판에 다 모이면 털린다. 뒤집으면, 셋 중 하나만 끊어도 유출은 막힌다는 뜻이다.

실전 체크리스트는 이렇다. (오픈AI가 자사 AI 브라우저 사용자에게 권한 수칙과, 위 3요소를 합친 것이다.)

AI 에이전트한테 "알아서 다 처리해"라고 시키지 마라. "내 메일 다 읽고 필요한 거 알아서 답장해" 같은 광범위한 지시가 제일 위험하다. "이 메일 하나만 요약해줘"처럼 범위를 좁게 잘라 시킨다.
돈·발송이 걸린 행동은 확인창을 꼭 읽는다. 결제·메일 전송·파일 공유처럼 되돌리기 힘든 일을 AI가 하려 할 때 뜨는 확인 팝업을, 습관적으로 누르지 말고 한 번 더 본다.
로그인할 필요 없는 작업은 로그아웃 상태로 한다. AI 브라우저로 그냥 검색·조사만 할 거면, 굳이 은행·메일에 로그인된 채로 돌리지 않는다. 털릴 게 없으면 3요소의 ①이 끊긴다.
출처가 불분명한 문서·링크를 AI에게 통째로 먹이고 자동 실행까지 맡기지 않는다. 특히 그 결과로 AI가 뭔가를 '전송'하게 되는 흐름은 한 번 더 의심한다.

프롬프트 인젝션은 결국 이런 얘기다. 우리가 AI한테 점점 더 많은 열쇠를 쥐여주고 있는데, 정작 이 친구는 누가 진짜 주인인지 아직 잘 구분을 못 한다. 그러니 열쇠는 필요한 만큼만, 하나씩 쥐여주는 게 맞다. 일 잘하는데 사람은 잘 믿는 신입한테, 회사 마스터키를 통째로 맡기진 않는 것처럼.

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국민연금 9%→13%, 내 월급에서 얼마나 더 떼가나 — 숫자로 까봤다

박Info — Sat, 18 Jul 2026 17:03:33 +0900

국민연금 보험료가 9%에서 13%로 오른다는 뉴스, 남 얘기 같지만 이미 시작됐다. 2025년 3월 국회를 통과한 국민연금법 개정(법률 제20903호)이 2026년 1월부터 발효돼서, 올해 보험료율은 벌써 9.5%다. 27년간 9%로 묶여 있던 게 처음 움직인 것. 그리고 앞으로 매년 조금씩 더 오른다. 대체 얼마나, 내 지갑에서 얼마가 빠져나가는지 공식 수치로 까봤다.

얼마나 오르나 — 8년에 걸쳐 9%에서 13%로

보건복지부와 국민연금공단이 공개한 인상 스케줄은 이렇다. 2026년부터 매년 0.5%p씩, 8년 동안 야금야금 올라 2033년에 13%가 된다. 2026년 9.5% → 2027년 10% → 2028년 10.5% … 이런 식으로 계단을 밟는다.

한 번에 4%p를 확 올리면 반발이 크니까, 8년에 걸쳐 나눠 올리는 거다. 삶은 개구리를 떠올리면 된다. 물을 천천히 데우는 방식.

참고로 2024년 정부안에는 "세대별로 인상 속도를 다르게"(50대는 빨리, 20대는 천천히) 하는 방안도 있었다. 그런데 최종 법에선 빠지고, 전 세대가 똑같이 0.5%p씩 올리는 걸로 정리됐다. 옛날 기사에서 '세대별 차등' 얘기를 봤다면, 그건 무산된 안이다.

그래서 내 월급에선 얼마가 더 빠지나

여기가 핵심이다. 국민연금공단이 든 공식 예시가 있다. 월 소득 309만원(2025년 전체 가입자 평균)인 사람은, 보험료율이 0.5%p 오를 때마다 매달 15,450원씩 더 낸다. 2025년에 월 278,100원 내던 게 2026년엔 293,550원이 된 것.

근데 여기서 사람이 둘로 갈린다. 직장인(사업장가입자)은 이 보험료를 회사와 절반씩 나눠 낸다. 그래서 내 통장에서 실제로 빠지는 건 절반. 반면 자영업자·프리랜서(지역가입자)는 전액 혼자 부담한다.

같은 309만원 소득이라도 2033년 13%까지 다 오르면 이렇게 벌어진다(계산 가정: 월 소득 309만원 고정).

직장인 본인부담: 월 139,050원 → 200,850원 (약 6.2만원 늘어, 연 74만원)
자영업자: 월 278,100원 → 401,700원 (약 12.4만원 늘어, 연 148만원)

자영업자에게 딱 두 배로 아픈 구조다. 회사가 반을 대주는 직장인과 달리, 오른 만큼을 온전히 혼자 감당해야 하니까.

물론 소득이 높다고 무한정 오르진 않는다. 기준소득월액에 상한이 있어서, 일정 소득을 넘으면 그 상한까지만 낸다. 고소득자는 오히려 부담 증가율이 낮은 셈.

더 내면 더 받긴 하나 — 소득대체율 41.5%에서 43%로

그냥 뜯기기만 하는 건 아니다. 받는 쪽 비율, 소득대체율도 같이 올랐다. 2025년 41.5%에서 2026년부터 43%로.

사실 원래 법대로 뒀으면 이 숫자는 매년 깎여서 2028년엔 40%까지 내려갈 예정이었다. 그 하락을 멈추고 오히려 43%로 끌어올린 것(국민연금법 개정). '더 내고, 더(정확히는 덜 깎이고) 받는' 쪽으로 방향을 튼 셈이다.

소득대체율이라는 말이 어려운데, 쉽게 말하면 '생애 평균소득 대비 연금으로 받는 비율'이다. 43%면 평균소득의 43%를 연금으로 받는다는 뜻. 단, 이건 40년 꽉 채워 가입했을 때의 명목값이고, 실제 손에 쥐는 액수는 가입기간이 짧으면 확 줄어든다.

이렇게까지 했는데, 기금은 안 마르나

여기가 제일 헷갈리는 대목이다. 숫자가 여러 개 돌아다녀서 조심해서 봐야 한다. 결론부터 말하면 '누가, 무슨 전제로' 계산했느냐에 따라 소진 연도가 달라진다.

보건복지부 계산은 이렇다. 지금 이대로 두면 기금은 2056년에 바닥난다. 이번 개혁(보험료율·소득대체율 조정)만으로는 2064년으로 8년 미뤄지고, 여기에 기금 투자수익률을 4.5%에서 5.5%로 끌어올리는 목표까지 달성하면 2071년까지, 15년 늘어난다.

국회예산정책처(NABO)는 기준을 조금 다르게 잡아서, 현행 2057년 → 개혁 후 2065년 → 수익률 1%p 개선 시 2073년으로 본다.

정리하면 이렇다. 개혁 그 자체의 효과는 소진 시점을 약 8년 미루는 것(복지부 2064년·NABO 2065년)이다. 뉴스 헤드라인에 자주 뜨는 '2071년'은 기금 수익률을 5.5%까지 끌어올린다는 전제가 깔린 낙관 시나리오다. 국민연금 최근 5년 평균 수익률이 약 4.23%인 걸 감안하면, 이 숫자는 '되면 좋고'에 가깝다.

즉 이번 개혁은 고갈을 '막은' 게 아니라 '몇 년 늦춘' 것에 가깝다. 근본 해결이라기보다 시간을 벌어둔 조치라는 뜻이다.

덤 — 첫째만 낳아도 연금 크레딧

소소하지만 챙길 것 하나. 그동안 출산 크레딧(아이를 낳으면 국민연금 가입기간을 얹어주는 제도)은 둘째부터만 인정됐다. 그런데 2026년 이후 태어난 아이부터는 첫째부터 인정되고, 기존 상한(50개월)도 사라진다. 아이 낳는 집엔 플러스 요인.

그래서 결론

숫자만 놓고 보면 이렇다. 앞으로 8년간 보험료율은 9%에서 13%로 오르고, 직장인은 그 절반을, 자영업자는 전부를 더 문다. 대신 받는 비율은 41.5%에서 43%로 방어했고, 기금 수명은 8년쯤 벌었다.

'더 내고, 덜 깎이고, 고갈은 미루고.' 냉정하게 말하면 폭탄을 없앤 게 아니라 도화선을 조금 늘려 놓은 개혁이다. 벌어둔 그 시간 동안 무슨 카드를 더 꺼내느냐가 진짜 숙제고.

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AI 할루시네이션, 그게 뭔데 — 챗봇이 '없는 판례'를 지어내는 이유

박Info — Sat, 18 Jul 2026 08:43:36 +0900

이게 뭔데 — 변호사가 낸 판례 6개가 전부 가짜였다

2023년 뉴욕. 로베르토 마타라는 승객이 비행 중 기내 카트에 무릎을 치였다며 항공사 아비앙카를 상대로 소송을 냈다. 원고 측 변호사 스티븐 슈워츠는 상대 주장을 반박하려고 판례 여섯 건을 인용한 서면을 법원에 냈다. 문제는 그 여섯 건이 전부 이 세상에 없는 판례였다는 것. ChatGPT가 만들어낸 가짜였다.

더 웃픈 건 그다음이다. 슈워츠는 불안했는지 ChatGPT한테 되물었다. "이 판례 진짜 맞아?" 챗봇은 자신 있게 "네, 실제 판례입니다"라고 답했다. 그 대답도 물론 거짓이었다.

담당 판사 P. 케빈 카스텔은 그 서면을 "횡설수설(gibberish)"이라 부르며, 2023년 6월 변호사들에게 5,000달러 벌금을 매겼다. (사건: Mata v. Avianca, 미국 뉴욕 남부연방지법)

이게 바로 할루시네이션(hallucination), 우리말로 'AI 환각'이다. AI가 있지도 않은 사실을 그럴듯하게, 그것도 아주 자신 있게 지어내는 현상. 여기서 짚고 갈 포인트 하나. 이건 AI가 당신을 속이려는 '거짓말'이 아니다. OpenAI의 표현을 빌리면 할루시네이션은 "그럴듯하지만 틀린 말"일 뿐, 기만할 의도가 없다. 그냥 모른다고 안 하고 찍은 거다.

근데 왜 자꾸 지어내는데 — '모른다'를 못 하는 기계

AI가 왜 이렇게 뻔뻔하게 지어내는지 이해하려면, 얘가 애초에 뭘 하는 물건인지 봐야 한다. ChatGPT 같은 대형언어모델(사람 말투를 학습한 AI, 흔히 LLM)이 하는 일은 딱 하나다. '앞 문장 다음에 올 가장 그럴듯한 단어'를 확률로 계속 찍는 것. 진실을 아는 기계가 아니라 그럴듯함을 만드는 기계다.

그래서 아는 걸 물으면 맞는 말이 제일 그럴듯하니 맞게 답하고, 모르는 걸 물어도 여전히 '그럴듯한 말'을 뱉는다. 빈칸으로 두는 법을 안 배웠으니까.

OpenAI가 2025년 공개한 논문(2026년 네이처 게재)이 이걸 시험 비유로 딱 짚는다. 어려운 시험에서 모르는 문제를 만난 학생을 떠올려보자. 빈칸으로 내면 0점이다. 근데 찍으면? 365분의 1 확률이라도 맞으면 점수다. 그러니 찍는 게 이득이다. AI를 훈련하고 채점하는 방식이 딱 이 모양이었다. '모르겠습니다'엔 점수를 안 주고, 자신 있게 찍어서 맞으면 보상을 준다. 결국 우리가 AI한테 "모를 땐 찍어라"라고 가르쳐온 셈이다.

더 근본적인 문제도 있다. 같은 논문은 완벽하게 깨끗한 데이터로만 학습시켜도 할루시네이션은 사라지지 않는다는 걸 통계적으로 보였다. 철자나 문법처럼 규칙이 있는 건 학습량이 늘수록 정확해지지만, '어떤 사람의 생일'처럼 규칙 없이 딱 한 번 스쳐 간 희귀한 사실은 패턴으로 못 맞힌다. 그런 건 아무리 좋은 모델이라도 지어낸다.

앤트로픽은 한 발 더 들어가 Claude의 '뇌' 속을 열어봤다(2025년 해석연구). 흥미롭게도 이 모델의 기본값은 '답 못 함'이었다. 뭘 물어도 일단 "정보가 부족하다"는 회로가 켜져 있고, 아는 대상을 알아봤을 때만 그 회로를 꺼서 비로소 답을 한다. 할루시네이션은 이 스위치의 오작동이었다. 이름은 어디서 들어본 것 같은데 내용은 모르는 대상에 대해, '아는 대상' 회로가 잘못 켜지면서 아는 척 답을 지어내는 것. 연구진이 이 회로를 손으로 건드리자, 실존하지 않는 인물이 "체스를 둔다"고 태연히 우기게 만들 수도 있었다. (단, 이건 앤트로픽이 찾은 한 가지 메커니즘이지 모든 환각의 유일한 원인은 아니다.)

그래서 요즘은 좀 나아졌나 — 숫자로 보면

"에이, 요즘 AI 똑똑하잖아" 싶겠지만 현실 데이터는 좀 서늘하다.

프랑스 HEC파리의 연구원 다미앙 샤를로탱은 AI가 지어낸 가짜 판례가 실제 법정 서류에 들어간 사건만 따로 모아 공개하고 있다. 2026년 7월 16일 기준 1,762건. 그것도 하루 여덟 건꼴로 지금 이 순간에도 늘고 있다. 마타 사건은 시작에 불과했던 셈이다.

스탠퍼드 연구팀이 2024년 측정한 수치는 더 뼈아프다. GPT-4 같은 범용 챗봇에 법률 질문을 던지면 58%에서 82%가 틀렸다. 여기까진 그러려니 하겠는데, "우리 건 할루시네이션 없습니다"라고 대놓고 광고하던 상용 법률 AI(렉시스넥시스·웨스트로 등)조차 17%에서 34%가 틀렸다. 여섯 번에 한 번, 심하면 세 번에 한 번 틀린 걸 '없음'이라 팔고 있던 거다. (2024년 당시 버전 기준)

틀린 값이 커지니 벌도 커진다. 2025년 12월 오리건 연방법원은 존재하지 않는 판례 15건과 가짜 인용 8건을 낸 변호사들에게 11만 달러를 물렸다. 마타 사건의 5,000달러와 비교하면 2년 만에 자릿수가 바뀌었다.

그럼 영영 못 고치나? 그건 아니다. GPT-5 같은 최신 모델은, 특히 '생각하고 답하기'를 켜면 사실 오류가 눈에 띄게 줄었다. 다만 OpenAI와 네이처 논문 모두 여기에 못을 박는다. 정확도가 100%에 닿는 일은 없다고. 세상엔 원래 답할 수 없는 질문도 있으니까. 완전 박멸이 아니라 '얼마나 줄이고, 모를 땐 모른다고 말하게 하느냐'의 싸움이라는 뜻이다.

그래서 난 뭘 조심해 — AI를 '똑똑한 인턴'이라 치면 편하다

AI 환각을 개인이 없앨 방법은 없다. 대신 안 당하는 법은 있다. 핵심은 하나다. AI가 뱉은 '사실'은 초안일 뿐, 검증은 내 몫이라는 것.

숫자·인용·판례·논문·법조문·URL은 일단 의심하고 교차확인한다. 할루시네이션이 가장 잘 튀어나오는 자리가 딱 여기다. 그럴듯한 출처 형식일수록 오히려 더 위험하다.
출처 링크를 붙여달라고 시킨 뒤, 그 링크를 진짜로 열어본다. 안 열리거나 내용이 딴판이면 지어낸 거다.
모르면 모른다고 말할 여지를 준다. 질문 끝에 "모르면 모른다고 해"를 붙이는 것만으로도 자신 있는 오답이 줄어든다.
틀리면 돈·시간이 깨지는 결정은 원문으로 다시 확인한다. 계약·의료·법률·세금처럼 사고가 큰 영역일수록.

정리하면 이렇다. AI는 일 빠르고 말 잘하는 신입 인턴 같은 존재다. 초안 뽑는 속도는 기가 막힌데, 가끔 아주 태연하게 없는 걸 지어낸다. 그 인턴이 가져온 자료에 최종 도장을 찍는 사람은 결국 당신이다. 마타 사건의 변호사도, 도장을 대신 찍어줄 사람은 없었다.

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[6] 궁금하다 법의학자 — 의사 면허 있는데 왜 아무도 안 하려 할까

박Info — Fri, 17 Jul 2026 21:40:52 +0900

드라마 속 국과수는 늘 멋있다. 부검대 위 시신을 5분쯤 들여다보더니 "타살이네요"라고 툭 던지고, 그 한마디로 범인이 잡힌다. 그런데 이 일을 실제로 하는 사람들, 즉 부검을 집도하는 법의관이 지금 한국에 없어서 난리다. 그것도 엄연한 의사인데 말이다. 궁금해서 파봤다. 왜 의사 면허까지 딴 사람들이 이 자리를 이토록 피할까.

'시체 보면 사인이 바로 나온다'는 착각부터

드라마의 첫 번째 거짓말은 속도다. 현실에서 사인은 부검대 위에서 즉시 튀어나오지 않는다. 눈으로 본 소견에 조직검사와 독성검사 결과까지 붙어야 비로소 결론이 나오는데, 그게 다 시간이 걸린다.

국회 행정안전위원회에 제출된 자료(임호선 의원실, 시사저널 보도)를 보면, 국과수 본원의 감정 처리 기간은 2015년 평균 9.1일에서 2022년 13.4일로 늘었다. 이건 부검만 딱 떼어낸 시간이 아니라 DNA·독성·디지털까지 포함한 전체 감정의 평균이지만, 방향은 분명하다. 빨라지기는커녕 느려지고 있다. 드라마가 5분 만에 끝내는 걸 현실은 2주 가까이 기다린다.

법의관이 실제로 하는 일은 이렇다. 변사사건이 생기면 검안과 부검으로 '왜, 어떻게 죽었나'를 과학적으로 밝히고, 확보한 증거물을 검사해 수사에 넘긴다(국과수 공식 설명). 그리고 재판에 불려 나가 그 소견을 증언한다. 화면처럼 범인을 직접 쫓는 게 아니라, 죽은 사람이 남긴 흔적을 읽어 통역하는 쪽에 가깝다.

부검대 앞에 서는 사람은 따로 있다

여기서 헷갈리기 쉬운 걸 정리하고 가자. 부검을 실제로 집도하는 사람은 '법의관'이다. 의사 면허가 있고 관련 경력 2년을 채운 사람만 설 수 있다. 옆에서 함께 일하는 '법의조사관'은 의사가 아니라 보건연구사나 의료기술직으로, 증거물 감정과 연구를 맡아 한 팀으로 움직인다(국과수 현직 법의조사관 인터뷰). 병원에서 조직을 들여다보는 병리과 의사와도, 경찰과도 또 다른 자리다.

더 흥미로운 건 한국의 죽음 조사가 여러 사람에게 쪼개져 있다는 점이다. 법적 책임은 검사에게, 집행은 경찰에게, 부검을 할지 말지는 판사(영장)가, 실제 검안·부검은 의사가 맡는다(경찰대학 2003년 연구보고서, 황적준 고려대 의대 교수). 이 구조에서 정작 부검의는 사건 현장에 못 간다. 시신이 어디서 어떤 상태로 발견됐는지 두 눈으로 못 본 채, 부검실에 도착한 시신만 놓고 사인을 읽어야 한다. 죽음의 원인을 밝히는 전문가가 죽음의 현장에선 빠져 있는 셈이다.

되는 데 12–15년, 그런데 연봉은 절반

그럼 이 어려운 일을 하려면 얼마나 걸릴까. 전북대 법의학교실 이호 교수(前 국과수 법의관)가 시사저널(2025년 9월)에 밝힌 바로는, 의대 입학부터 자격을 갖추기까지 대략 12년에서 15년이 걸린다. 의대 6년, 인턴 1년, 병리과 전공 4년, 여기에 법의학 수련이 더 붙는 식이다. (참고로 한국엔 '법의학 전문의'라는 독립 자격이 따로 없어서, 병리과 전문의를 거쳐 법의학으로 들어가는 길을 밟는다.)

15년을 갈아 넣고 손에 쥐는 돈이 문제다. 국과수 법의관 초임은 야간수당까지 합쳐 7,000만–8,000만원, 7–8년차가 돼도 1억 언저리다. 숫자만 보면 나쁘지 않아 보이는데, 비교 대상을 옆에 놓으면 얘기가 달라진다. 2017년 기준 법의관 연봉이 6,000만원대였을 때, 그해 의사 평균 소득은 1억5,600만원(보건복지부)이었다. 같은 의사인데 절반에도 못 미친다. 여기에 지방 근무 의무까지 붙는다. 행정안전부조차 결원이 안 메워지는 이유로 '업무 강도에 비해 낮은 보수'를 공식 사유로 적었다.

13자리 뽑는데 지원자 0명

그 결과가 숫자로 고스란히 드러난다. 국과수 법의관 결원율은 2020년 38%에서 2024년 33%까지, 5년 내내 30%대에 머물렀다(국회 행정안전위 결산 검토보고서·임호선 의원실 자료). 2024년 기준 정원 49명 중 실제로 일하는 사람은 33명. 셋 중 하나 자리가 비어 있다.

압권은 채용 결과다. 2023년 국과수가 법의관 13자리를 공채로 뽑으려 했는데, 지원자가 0명이었다(한국경제 보도, 전년도는 2명). 중앙일보는 2024년 초 국과수 자료를 인용해 "최근 2년간 지원자가 단 1명"이라고 전했다. 애초에 후보군 자체가 말라 있다. 2018년 시점에 전국에서 부검의가 될 수 있는 법의학 전공생은 딱 3명, 그것도 고려대·서울대·전남대에 한 명씩이었다.

남는 건 과부하다. 연간 부검과 검안이 9,000건에 육박하는데(국과수 집계) 이걸 소수가 나눠 지다 보니, 법의관 한 명이 1년에 200건 안팎, 집계 기준을 좁히면 300건까지 떠안는다. 학계와 경찰 연구가 적정선으로 보는 150–200건을 넘어선다.

그래도 누군가는 부검대 앞에 선다

이쯤 되면 궁금해진다. 돈도 안 되고, 사람도 없고, 일은 밀려 있는데, 왜 남은 사람들은 그 자리를 지킬까.

국과수 양경무 법의학부장이 2021년 청년의사 인터뷰에서 남긴 말에 힌트가 있다. 한정된 인력으로 쏟아지는 업무를 감당하다 번아웃되는 동료가 늘고, 법정 증언에 불려 다니느라 정작 감정서 쓸 시간은 줄고, 야근과 주말 근무가 겹친다는 담담한 토로였다. 화려함과는 거리가 먼 현실이다.

그럼에도 이 일이 필요한 이유는 단순하다. 죽은 사람은 스스로 변호하지 못한다. 사인이 한 번 잘못 적히면, 억울한 죽음이 단순 사고로 묻히거나 없던 죄가 생겨난다. 부검대 앞에 선 법의관은 결국 말 못 하는 사람의 마지막 진술을 대신 받아 적는 사람인 셈이다.

드라마는 5분 만에 범인을 잡고 끝나지만, 현실의 법의관은 13.4일을 기다려야 하는 유가족을 위해 오늘도 야근을 한다. 티도 안 나고 돈도 안 되는데 그 자리를 지키는 이유가, 아마 거기에 있다.

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월세도 못 내던 세 청년이 '대통령 시리얼'을 팔았다 — 에어비앤비 창업 비화

박Info — Fri, 17 Jul 2026 07:45:02 +0900

숙박 앱을 만들겠다던 청년들이 어느 날 아침식사용 시리얼을 손으로 접고 있었다. 그것도 대통령 후보 얼굴을 박은 한정판으로. 지금은 100조 원이 넘는 회사가 된 에어비앤비가, 창업 초기 진짜로 시리얼을 팔아 연명했다는 이야기다. 실화다. 다만 이 일화도 흔히 부풀려지는 대목이 있어서 갈라볼 만하다.

에어매트리스 세 개에서 시작했다

2007년 가을, 샌프란시스코. 디자인 학교를 나온 브라이언 체스키와 조 게비아는 월세가 밀렸다. 마침 도시에 디자인 컨퍼런스가 열려 호텔이 동나자, 둘은 거실에 에어매트리스 세 개를 깔고 참가자에게 잠자리와 아침을 파는 아이디어를 냈다. 회사 이름의 시작이 여기다. 에어베드 앤드 브렉퍼스트(AirBed & Breakfast), 공기침대와 아침식사. 나중에 개발자 네이선 블레차르지크가 합류한다.

문제는 이게 사업으로 굴러가질 않았다는 것. 투자자들은 "남의 집에서 모르는 사람과 잔다고?"라며 줄줄이 거절했다. 2008년 여름, 회사는 1년이 다 되도록 돈이 안 됐고 창업자들의 신용카드 빚만 쌓였다.

대통령 시리얼을 손으로 접어 팔았다

승부수는 엉뚱한 데서 나왔다. 2008년은 미국 대선의 해였고, 그해 여름 덴버에서 민주당 전당대회가 열렸다. 참석자는 약 8만 명으로 예상되는데 덴버 호텔 객실은 2만 8천 개뿐이라는 기사를 보고, 창업자들은 '숙박 대란'에 회사를 끼워 넣을 궁리를 했다.

그러다 나온 게 시리얼이었다. 오바마 얼굴을 박은 '오바마 오즈(Obama O's)', 매케인을 박은 '캡틴 매케인(Cap'n McCain's)'. 각각 500개씩, 총 1,000개 한정으로 만들었다. 상자마다 일련번호를 매기고, 낱개 상자는 직접 손으로 접어 조립했다. 가격은 개당 약 40달러. 대선 기념품 겸 정치 패러디 굿즈로 팔았다. 결과는 약 3만 달러. 이 돈으로 창업자들은 카드빚을 갚고 회사를 몇 달 더 버텼다.

다 팔린 건 오바마 오즈뿐이었다

여기서 흔히 미화되는 두 대목을 짚자.

첫째, '시리얼이 회사를 살렸다'는 건 과장이다. 체스키 본인이 인터뷰에서 "시리얼은 그냥 계속 굴러가게 해줬을 뿐, 일시적인 자금 수혈이었다"고 못 박았다. 3만 달러는 회사를 구한 돈이 아니라 몇 달치 산소호흡기였다.

둘째, 흔히 '두 시리얼 다 완판됐다'고 하는데 사실이 아니다. 다 팔린 건 오바마 오즈뿐이다. 대선에서 매케인이 지면서 캡틴 매케인은 재고가 남았고, 체스키는 그걸 두고 이렇게 말했다. "캡틴 매케인이 안 팔려서, 내가 그걸 그냥 먹기 시작했다." 성공담의 이면에 재고 시리얼로 끼니를 때운 창업자가 있었던 셈이다.

폴 그레이엄이 본 건 시리얼이 아니었다

이 시리얼이 진짜 값어치를 한 건 매출이 아니라 다른 데서였다. 창업 지원 프로그램 와이콤비네이터의 폴 그레이엄은 원래 에어비앤비 아이디어를 미심쩍어했다. 그런데 창업자들이 시리얼까지 만들어 팔며 버틴 이야기를 듣고 마음을 바꿨다. 그가 남긴 유명한 평이 있다. "3만 달러를 시리얼 팔아 벌었다고? 이건 뭐, 바퀴벌레 같은 끈질김이다."

그레이엄이 창업자들에게 했다는 말은 더 유명하다. "4달러짜리 시리얼을 40달러에 사게 만들 수 있는 사람들이라면, 낯선 사람을 남의 집에 재우게도 설득할 수 있겠다." 그렇게 에어비앤비는 2009년 겨울 와이콤비네이터 기수에 합류했다(투자 2만 달러에 지분 6퍼센트). 다만 한 가지는 정확히 해두자. 그레이엄이 시리얼 '때문에' 투자한 건 아니다. 그는 창업자들의 끈기와 재치를 봤고, 시리얼은 그걸 보여준 결정적 장면이었을 뿐이다.

확실한 것과 부풀려진 것

정리하면 이렇다. 확실한 것: 2008년 대선 때 에어비앤비 창업자들이 오바마·매케인 시리얼을 각 500개씩 만들어 약 3만 달러를 벌었고, 그 돈으로 카드빚을 갚으며 버텼다는 사실. 체스키 본인이 여러 인터뷰에서 반복해 밝힌 내용이다.

부풀려진 것: 그 시리얼이 회사를 '살렸다'는 인과, 그리고 '둘 다 완판됐다'는 무용담. 앞은 체스키가 "일시적 수혈"이라 정정했고, 뒤는 캡틴 매케인 재고가 반박한다.

그래도 이 이야기가 오래 회자되는 이유는 분명하다. 될 것 같지도 않은 아이디어를 붙들고, 시리얼이든 뭐든 만들어 팔아 버티는 그 지독함. 투자자가 정작 산 것도 숙박 아이디어가 아니라 그 지독함이었다. 다음에 누가 "에어비앤비는 시리얼 팔아 큰 회사"라고 하면, 한 줄 보태자. 시리얼이 번 건 몇 달치 시간이었고, 회사를 키운 건 안 팔린 매케인 시리얼까지 씹어 삼키던 그 끈기였다고.

유튜브 조회수 100만이면 얼마 벌까 — '1회 1원' 속설부터 국세청 통계까지 숫자로 까봤다

박Info — Thu, 16 Jul 2026 19:45:59 +0900

"유튜브는 조회수 1회당 1원이래." 한 번쯤 들어봤을 거다. 그럼 조회수 100만이면 100만원?

결론부터 말하면 틀렸다. 같은 100만 조회라도 어떤 채널은 그 절반도 못 만지고, 어떤 채널은 다섯 배를 번다. 왜 이렇게 벌어지는지, 숫자로 하나씩 까봤다.

일단, 유튜브가 광고비를 다 주는 게 아니다

먼저 깔고 갈 사실 하나. 광고주가 낸 돈이 유튜버에게 그대로 꽂히지 않는다. 유튜브(구글)가 먼저 떼간다. 얼마나 떼가는지가 수익원마다 다른데, 이게 좀 반전이다.

롱폼(일반 영상) 광고: 크리에이터 55 : 유튜브 45
쇼츠 광고: 크리에이터 45 : 유튜브 55 — 롱폼이랑 정반대다
슈퍼챗(실시간 후원): 크리에이터 70 : 유튜브 30
브랜드 협찬(PPL): 유튜브 0 — 통째로 크리에이터 몫

전부 구글 공식 문서에 적힌 숫자다(YouTube 고객센터·유튜브 공식 블로그). 눈에 띄는 건, 정작 유튜버의 상징인 '광고'가 제일 많이 떼인다는 점. 열심히 라이브 켜서 받는 슈퍼챗이나 협찬이 손에 남는 비율은 오히려 크다.

여기서 헷갈리는 용어 두 개만 정리하자. CPM은 광고주가 1,000회 노출에 낸 돈(배분 '전' 금액)이고, RPM은 그 배분이 다 끝난 뒤 크리에이터가 실제로 손에 쥐는 1,000조회당 수익이다. 우리가 궁금한 건 당연히 RPM 쪽. 구글도 "RPM은 수익 배분이 이루어진 후에 계산된다"고 못박아 뒀다.

그래서 100만 조회면 얼마냐고

여기서부터가 진짜다. 그리고 여기서부터 정직하게 말해야 한다. 딱 떨어지는 공식 수치는 없다.

이유는 간단하다. 조회수 100만이 전부 '돈 되는 조회'가 아니기 때문. 광고가 안 붙은 조회, 건너뛴 광고, 광고 단가가 싼 나라의 시청, 30초를 안 채운 시청은 수익에서 빠지거나 확 깎인다. 무엇보다 카테고리가 거의 다 정한다. 금융·부동산·IT처럼 광고주가 비싸게 무는 주제는 RPM이 높고, 게임·먹방·키즈·엔터처럼 광고 경쟁이 약한 주제는 낮다. 같은 100만이어도 판이 다른 거다.

시중 계산기와 유튜버들이 공개한 사례를 모으면 대략 이런 그림이다. (아래는 공식 통계가 아니라 서드파티 계산기·개인 공개 사례 기반 추정치다. 채널마다 크게 갈린다.)

카테고리 성격	100만 조회 광고 수익(추정)
낮은 편 (게임·먹방·키즈)	수십만 원에서 200만 원대
중간 (일상·엔터·리뷰)	200만 원에서 500만 원대
높은 편 (금융·부동산·IT·비즈니스)	700만 원에서 1,000만 원 이상

그래서 "조회수 1회 = 1원"은? 근거 없는 어림짐작이다. 실제 광고 RPM을 조회 1회로 환산하면 카테고리에 따라 1원도 안 되기도, 몇 원이 되기도 한다. 편하게 외우는 말일 뿐, 통장에 찍히는 숫자랑은 거리가 있다.

사실 광고로 먹고사는 유튜버는 별로 없다

수익 얘기의 진짜 반전은 여기다. 상위권으로 갈수록 광고보다 협찬(브랜드 딜)이 훨씬 크다. 앞서 봤듯 협찬은 유튜브가 한 푼도 안 떼가고, 단가 자체가 세다.

헤럴드경제가 보도한 MCN 업계 유출 단가표를 보면, 구독자 규모별 협찬 단가가 이렇다. 구독자 20만이면 건당 약 3,000만원, 100만이면 5,000만원, 150만이면 6,000만원 선. 단순 PPL 한 편도 300만원에서 2,700만원을 부른다. (물론 여기서 MCN·에이전시 수수료 10–30%와 세금이 빠지니 통장에 다 꽂히는 건 아니다.) 조회수로 버는 광고비는 이 판에선 오히려 '기본급'에 가깝다.

근데 '평균 7천만원'에 속으면 안 된다

그럼 유튜버들, 다 잘 버나? 국세청 숫자를 보면 착시가 딱 깨진다.

2026년 2월 국세청이 국회(박성훈 의원실)에 낸 자료를 보면, 2024년 귀속 기준 소득을 신고한 1인 미디어 창작자는 34,806명, 1인당 평균 수입금액 7,100만원이었다. 여기까지만 보면 "오 괜찮네" 싶다.

문제는 이 평균이 상위 쏠림으로 잔뜩 부풀려진 숫자라는 것.

상위 1% (348명) — 1인 평균 12억 9,339만원
하위 50% (17,404명) — 1인 평균 2,463만원

상위 1%가 하위 절반의 약 52배를 번다. 연 1억원 넘게 버는 창작자가 2019년 259명에서 2023년 4,032명으로 15배 넘게 늘어나는 동안, 하위 50%의 수입은 연 2,000만원 언저리에서 거의 그대로였다(국세청, 2025년 9월 공개분). 위는 폭발했고 아래는 정체했다는 뜻이다. '평균 7천'은 극소수 대박이 끌어올린 값이지, 보통 유튜버의 체감이 아니다.

참고로 유튜버 수입은 세법상 사업소득이라, 계속·반복적으로 벌면 사업자등록(시설·직원 있으면 과세, 없으면 면세 1인 미디어)을 하고 종합소득세로 정산한다. MCN 등에서 정산받을 때 떼는 3.3%는 최종 세금이 아니라 미리 떼는 선납일 뿐이고.

그래서, 세 줄 요약

조회수는 '돈'이 아니라 '가능성'이다. 100만 조회의 광고 수익은 카테고리에 따라 수십만원에서 1,000만원 이상까지 갈린다. 딱 떨어지는 공식은 없다(위 표는 추정).
광고가 제일 많이 떼인다. 정작 큰돈은 유튜브가 안 떼가는 협찬·후원에서 나온다.
'평균 유튜버 수입'에도 속지 마라. 상위 1%가 판을 끌어올린 평균일 뿐, 절반은 연 2,463만원이다.

유튜브를 볼 때든 시작할 때든, "조회수 얼마니까 얼마 벌겠네"는 이제 좀 접어두자. 진짜 숫자는 그 뒤에 숨어 있다.

참고: YouTube 고객센터·유튜브 공식 블로그(광고 55%·쇼츠 45%·슈퍼챗 70% 배분), 국세청이 박성훈·김영진 의원실에 제출한 1인 미디어 창작자 소득 자료(2020–2024 귀속, 2025–2026 공개), 헤럴드경제(MCN 협찬 단가표 보도). 카테고리별 RPM·100만 조회 실수익 표는 공식 통계가 아닌 서드파티 계산기·개인 공개 사례 기반 추정치이며 채널마다 크게 다릅니다.

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