인터페이스 개선

인터페이스를 다듬고 새로운 색상을 적용해 앱의 디자인을 개선했습니다. 그 결과, 앱을 이전보다 더 깔끔하게 사용할 수 있습니다.

또한 스와이프 동작을 제거하고, 대신 한눈에 보이는 버튼으로 바꿔 탐색을 더 간단하게 만들었습니다. 숨겨진 기능과 실수로 실행되는 제스처를 줄여 자주 사용하는 기능에 더 빠르게 접근할 수 있습니다.

앱 내 업데이트 알림

v1.5부터는 새 버전이 출시되면 앱에서 알림을 받을 수 있습니다. 업데이트 안내가 표시되면, 해당 버튼을 눌러 앱 내에서 바로 업데이트를 시작할 수 있습니다.

이미 최신 버전을 사용 중이라면 아무 변화도 없습니다. 이번에는 업데이트 알림이 표시되지 않고, 다음 새 버전이 나올 때부터 알림을 확인할 수 있습니다.

임시 메일 메인 화면 추가

임시 이메일 기능에 점차 더 많은 비중을 두고 있으며, 이에 따라 앱의 메인 화면도 변경되었습니다. 이제 기본 화면은 별칭(Aliases) 대신 임시 메일(Temp mail)이 먼저 표시됩니다.

별칭 기능은 여전히 AdGuard Mail의 중요한 기능입니다. 새로운 메인 화면에서도 별칭에 쉽게 접근할 수 있도록 안내가 표시됩니다.

피드백 남기기

여러분의 피드백은 AdGuard Mail을 개선하는 데 큰 도움이 됩니다. 이번 업데이트에 대한 의견, 아이디어, 버그 신고, 또는 사용 경험을 AdGuard Mail 양식을 통해 보내 주세요.

이처럼 짜증나는 상황이지만, 최신 고급 스마트 TV에서 점점 더 흔해지고 있는 현실입니다.

현재 현황

최근 LG OLED TV 소유주 중 한 명이 Reddit에 PlayStation 5가 켜질 때 화면 왼쪽 하단에 프로모션 배너가 뜨는 스크린샷을 공유했습니다. 이 광고는 ‘피자와 영화 즐겨찾기’를 홍보하는 내용으로, LG 스마트 TV 자체 인터페이스가 아니라 HDMI를 통해 전달된 콘솔 화면 위에 그대로 노출되었습니다. 사용자의 말에 따르면, 최근 펌웨어 업데이트 이후부터 이 배너가 나타나기 시작했다고 합니다.

이 사례가 단일한 문제만은 아닌 것으로 보입니다. 같은 시기에 또 다른 LG OLED 소유자는 Reddit에 “1,500 달러짜리 TV에서 PS5를 사용할 때 팝업 형식의 Instacart 주문 광고가 뜬다”는 불만을 올렸습니다. 처음 TV를 구매했을 때 광고 기능을 껐지만, 나중에 광고가 다시 나타났다고 설명했습니다.

“설정에서 광고 기능을 껐다고 생각했는데, TV를 켜서 PS5를 부팅하자 또 광고가 떴습니다. 플래그십 TV를 샀는데 광고를 봐야 하다니 믿기지가 않네요. 다시는 LG를 사지 않을 겁니다. 다른 제조사들도 이런 방식이라면 차라리 TV를 안 살 겁니다. 정말 화가 납니다.”

같은 게시물에 댓글을 단 또 다른 이용자는 거의 똑같은 경험을 털어놓았습니다,
동일한 경험을 겪은 또 다른 사용자 같은 글에서 또 다른 댓글러도 거의 비슷한 경험을 전했습니다. TV를 산 직후 바로 모든 광고를 껐는데, 나중에 콘솔을 사용할 때 또 다른 광고가 화면에 겹쳐 나타났다는 것입니다.

“어제 PS5와 함께 TV를 켰는데, 화면 하단에 어떤 광고가 갑자기 떴어요... 정말 화가 났습니다.”

왜 유독 불공평하게 느껴지는지

일반적인 스마트 TV 광고들과 다른 점은 광고가 나타나는 위치입니다. 이 광고는 Netflix, YouTube, 혹은 LG 홈 화면 안에 있는 것이 아닙니다. 사용자가 이미 비용을 지불한 외부 장치에서 나오는 콘텐츠 위에 광고가 겹쳐 보이는 겁니다.

스트리밍 앱이나 스마트 TV 메뉴 내 광고와 추천에는 어느 정도 익숙해져 있지만, 콘솔 입력 신호 위에 광고가 덮여 보이는 건 훨씬 더 침해적이라고 느껴집니다. 그 순간 사용자는 더 이상 LG 플랫폼이나 스트리밍 서비스를 이용하는 것이 아니라 단순히 PlayStation을 사용하는 것이기 때문입니다. 이 점이 바로 광고가 더욱 불쾌하고 답답하게 느껴지는 이유입니다.

또 한 가지 걱정스러운 점은 이러한 변화가 펌웨어 업데이트를 통해 갑자기 왔다는 사실입니다. 즉, 사용자들은 원래 이런 상태의 TV를 산 게 아니라 소프트웨어 업데이트가 조용히 제품의 성격을 바꿔 버린 것입니다. 프리미엄 TV가 더 이상 구매자의 완전한 소유물이 아니라, 제조사의 제어로 광고 플랫폼화되고 있다는 뜻입니다. 구입 후에도 기능과 광고 노출 정도가 제조사 임의로 바뀔 수 있게 된 셈입니다.

한계를 넘은 문제점

문제는 스마트 TV에 광고가 존재한다는 점 자체가 아닙니다. 이 싸움은 이미 오래전에 대부분 끝났습니다. 홈 화면에 스폰서 콘텐츠, 자동 재생 예고편, 추천, 스트리밍 프로모션 등은 TV 플랫폼의 기본이 되어 버렸습니다. 문제는 제조사들이 이제 광고를 자기 소프트웨어 생태계 안에만 국한하지 않는다는 겁니다.

HDMI 입력 위에 광고를 노출하는 것은 사용자와 TV 기기 사이 관계를 근본적으로 바꿉니다. PlayStation, Xbox, Apple TV, 블루레이 플레이어, PC를 쓰는 사람들에게 TV는 단순한 ‘디스플레이’ 역할을 해야지, 사용자와 자신의 기기 사이에 끼어드는 적극적인 광고 플랫폼이 되어서는 안 됩니다. 스마트 TV 광고 노출 범위가 점점 넓어지는 현실에도 불구하고, 이런 원칙은 아직도 직관적으로 ‘지켜져야 할 선’으로 느껴집니다.

하지만 어느 정도는 예상된 일이기도 합니다. 몇 년 전 저희가 소개했던 Roku의 HDMI 입력 위 광고 특허 출원 사례처럼 말이죠. 이 특허에서는 게임 콘솔, 스트리밍 박스, 미디어 플레이어 등 HDMI로 연결된 외부 기기 화면에 광고를 띄우는 시스템을 설명합니다. Roku 생태계 비관여 시에도 콘텐츠 재생 중 특정 순간에 광고를 일시적으로 끼워 넣는다는 내용입니다. 당시 많은 사람은 ‘그냥 특허일 뿐’이라 생각했지만, 스마트 TV 업계가 HDMI 입력까지 ‘광고 가능한 공간’으로 보려는 흐름이 뚜렷해지고 있다는 신호였습니다. LG TV에서 벌어지는 현상이 바로 그 현실을 보여줍니다.

LG TV의 광고 플랫폼화 선도 행보

이 상황은 갑자기 일어난 일이 아닙니다. LG는 수년간 스마트 TV 생태계에서 광고와 수익화 기능을 꾸준히 확장해왔습니다.

2021년에는 LG OLED TV가 앱스토어 업데이트 중에 자동 재생되는 소리 있는 동영상 광고를 내보내 논란이 되었습니다. 당시에도 스마트 TV 기준으로 꽤 공격적인 광고 경험이라 평가받았습니다.

2024년에는 일부 LG TV가 화면 절전 모드 중에도 광고를 노출시킨다는 소식이 전해졌습니다. 최근에는 시청자의 행동과 감정 반응까지 분석하는 AI 기반 맞춤형 광고 기술을 도입해 광고 내용을 개인별로 최적화한다고 알려졌습니다. 콘텐츠 시청 정보 뿐 아니라 감정까지 추론해 더 효과적인 광고를 제공하는 TV는 단순 가전제품을 넘어 ‘거실에 설치된 감시 인프라’처럼 느껴질 정도입니다.

LG가 광고 업계로 점차 뛰어드는 모습은 지난 10년간 TV 산업 전반에서 일어난 큰 변화의 한 단면입니다. TV 제조사들은 스마트 TV 소프트웨어를 단순 부가 기능으로 여기지 않고, 장기적인 광고 사업의 핵심 전략으로 삼기 시작했습니다. Roku가 TV 시청 데이터 기반 광고 회사로 대표적으로 자리 잡았고, 삼성, Vizio, 아마존, 구글 TV, 그리고 LG도 비슷한 길을 걷고 있습니다.

이 회사들이 무슨 말을 하든, 진짜 장기적 가치는 사용자 행동 데이터 수집, 광고 노출, 참여 추적, 시청자 수익화에서 나옵니다. 일부 제조사는 이런 변화를 아예 숨기려 하지도 않습니다. 2023년에는 Telly라는 회사가 “무료” 55인치 4K TV를 내놓았는데, 이 TV는 광고와 데이터 수집에 전적으로 초점을 맞췄고, 뉴스 속보, 스폰서 콘텐츠, 광고를 위한 두 번째 내장 화면까지 갖췄습니다. 적어도 이 경우에는 이익과 거래가 처음부터 명확합니다. 하지만 프리미엄 제품에 대해서는 무의식적으로라도 이런 관행에서 어느 정도 자유로울 거라고 기대하게 됩니다. 저가형 저가 모델에서 공격적인 수익화가 이해가 된다 해도, 1,000달러가 훌쩍 넘는 플래그십 OLED TV가 구입 후 점점 광고판화하는 건 거의 예상하지 못합니다.

스마트 TV 광고를 가능하게 하는 기술

스마트 TV가 이런 광고를 구현할 수 있는 근본 이유는 사용자와 시청 습관에 관한 방대한 데이터를 수집하기 때문입니다. 현대 스마트 TV는 자동 콘텐츠 인식 기술, 즉 Automatic Content Recognition(ACR)에 크게 의존합니다. 이 시스템은 TV 화면에서 재생되는 콘텐츠가 어디서 왔든지 관계없이 식별하고 분석할 수 있습니다. 스트리밍 앱, 케이블 박스, 라이브 TV, 미디어 플레이어, 심지어 HDMI로 연결된 기기까지 모두 포함됩니다.

LG 개인정보처리방침에 따르면, LG는 다음과 같은 정보를 수집할 수 있습니다:

• 시청 채널 및 프로그램 정보
• 스트리밍 서비스 및 앱 이용 내역
• 시청 시간
• 재생, 일시정지, 정지, 클릭 등 재생 관련 행동
• HDMI 기기를 포함한 입력 방식 정보
• 게임 콘솔 및 미디어 플레이어 관련 정보
• 광고 노출 데이터
• 구독 활성화 및 취소 정보
• 음성 명령 상호작용
• 기기 식별자 및 행동 분석 정보

LG는 자사 ACR 기술이 게임 콘솔, 셋톱박스, HDMI로 연결된 외부 미디어 장치 등 출처에 상관없이 콘텐츠를 식별할 수 있다고 명확히 밝혔습니다.

LG 광고 사업부인 LG Ad Solutions는 광고주에게 이러한 기능을 적극적으로 홍보하고 있습니다. 회사는 게임 행동, 앱 사용, 시청 습관, 스트리밍 선호도, 구독 활동, 특정 광고 노출까지를 기반으로 한 맞춤형 타깃팅을 제공합니다.

LG가 특히 강조하는 타겟팅 항목은 다음과 같습니다:

• 특정 콘솔과 게임 플랫폼을 사용하는 게이머
• 특정 스트리밍 서비스 및 장르 시청자
• 경쟁사 광고에 노출된 사용자
• TV 시청 시간이 많거나 적은 사용자
• 구독 활성화 및 취소 내역
• 지역 및 위치 기반 타겟팅

LG는 이 데이터를 “스크린 단위로 수집된 결정적 시청 데이터”라고 설명합니다.

이렇게 끊임없이 수집되는 세밀한 데이터가 현대 스마트 TV를 예전 TV와 근본적으로 다르게 만들었습니다. 이제 TV는 단순한 수동 디스플레이가 아니라, 광고와 추천, 타겟팅 최적화를 위해 행동 데이터를 계속 분석하는 연결된 분석 플랫폼입니다.

스마트 TV 광고 제거 방법

스마트 TV 광고, 추적, 원치 않는 프로모션을 제한하는 가장 효과적인 방법은 TV를 완전히 인터넷에서 분리하고 Apple TV, 크롬캐스트, 게임 콘솔, 스트리밍 박스 같은 외부 기기와 연결해 단순 디스플레이로만 사용하는 것입니다. 인터넷 연결이 없으면 TV는 광고 모듈 다운, 프로모션 콘텐츠 불러오기, 분석 전송, 펌웨어 업데이트로 조용히 새로운 기능 추가 등 많은 능력을 잃게 됩니다. 물론 이 방법은 스마트 TV를 산 본래 목적과는 정반대일 수밖에 없습니다.

인터넷 연결을 유지하고 싶다면, LG TV 설정 메뉴에서 광고 및 추천 기능을 수동으로 끌 수 있습니다. 보통 설정 > 일반 > 시스템 > 추가 설정 > 홈 설정에서 ‘홈 프로모션’ 과 ‘콘텐츠 추천’ 옵션을 끄면 됩니다. 하지만 펌웨어 업데이트가 광고 시스템을 다시 키거나 새로운 광고 방식을 몰래 도입한다는 사례가 계속 보고되고 있습니다. ACR을 꺼도 위치 정보나 사용된 앱 등 일부 데이터는 여전히 수집될 수 있다는 점도 유의해야 합니다.

또 다른 방법은 네트워크 차원에서 DNS 서버를 바꿔 광고와 추적기를 차단하는 것입니다. LG TV는 WebOS 기반이라 일반적인 광고 차단 앱이나 브라우저 확장 기능을 바로 설치할 수 없기 때문에, DNS 필터링이 사실상 광고 제한을 위한 현실적인 방법 중 하나입니다. DNS 필터는 TV가 광고, 분석, 텔레메트리, 추적 도메인으로 처음부터 접속하지 못하게 막습니다.

하지만 완벽한 해결책은 아닙니다. 일부 광고나 프로모션 요소는 TV 소프트웨어에 내장되어 있어서 외부 서버 접속 없이도 나타날 수 있습니다. 또 정당한 TV 서비스나 앱과 같은 도메인을 차단하면 해당 기능까지 망가질 위험도 있습니다.

AdGuard DNS 같은 서비스는 DNS 서버만 바꿔 간단히 필터링을 적용할 수 있게 합니다. 원하는 사용자는 사설 AdGuard DNS나 AdGuard Home, Pi-hole 같은 툴을 이용해 직접 DNS 서버를 세팅하고, 스마트 TV와 연결 기기에 맞춘 필터링, 분석, 차단목록, 규칙을 설정할 수도 있습니다.

분명히 나쁜 광고를 막는 일은 매우 중요합니다. 하지만 Google 입장에서는 자사가 운영하는 플랫폼이라는 점에서 당연히 해야 할 일이기도 합니다. 이번 결과는 칭찬할 만하지만, 동시에 광고 생태계가 얼마나 공격적이고 위험한지 보여줍니다.

AI가 Google의 ‘나쁜 광고’ 탐지에 도움을 주는 방식

Google이 AI 기반 평가 방식을 내세우는 가장 큰 이유는, 광고 적합성 판단 시 단순히 키워드에 의존하지 않고 계정 생성 시기, 행동 패턴, 캠페인 양상 등 더 복잡한 변수들을 분석하기 때문입니다. 악덕 광고주들은 종종 정상 광고를 흉내 내고, 생성형 AI 기술을 활용해 다양한 변형 광고를 대량 생산하면서 구형 패턴 매칭 방식 필터를 피하려고 시도합니다.

예전 시스템은 체크리스트처럼 작동했습니다. 광고 문구에 금지어가 있나, 표시 URL과 착륙 페이지가 일치하나, F₹€€! 같은 의심스러운 형식이 쓰였거나, 정책 위반 상품군이 포함됐나 등을 확인했습니다. 이런 검사도 중요하지만, 광고 문구를 조금만 바꾸면 쉽게 우회할 수 있어 광고인지 능력이 약했습니다. 예를 들어, ‘일주일 만에 20파운드 감량!’ 같은 문구는 예전에도 걸렸지만, 허위 주장과 가짜 후기, 숨겨진 구독 조건이 가득한 착륙 페이지는 인지하기 힘들었습니다. 특정 요소 하나만으로 사기 광고 판별은 어렵고, 이 경우 옛 검사법은 광고를 승인할 가능성이 큽니다.

하지만 AI 시스템은 맥락까지 이해해 좀 더 확실하게 판단하고 ‘나쁜 광고’로 인지할 수 있습니다. 공항 보안이 여행자가 가방에 불법 물품만 보는 게 아니라, 이상 행동(이름 여러 개 사용, 편도 항공권만 사기, 자주 경로 변경 등)을 바탕으로 수상하게 여기는 것과 비슷합니다.

Gemini는 이런 맥락을 모두 고려해 광고의 의도를 판단하며, (Google에 따르면) 사기 광고 탐지에서 매우 뛰어납니다. 2025년 한 해 동안 6억 개 넘는 사기 관련 광고가 삭제됐고, 400만 개 계정이 사기 활동으로 정지 당했습니다. 또 AI 통합 덕분에 사용자 신고 대응 건수도 2024년 대비 4배나 증가했다고 Google은 밝혔습니다.

AI 전환, 광고 차단 분야의 변화

Google의 광고 생태계에서 나쁜 광고를 탐지하는 옛날 방식과 최신 방식을 비교하면, 사실 전체 광고 차단 시장의 변화와도 닮아 있습니다. 예전에는 광고를 차단하는 게 간단했습니다. 광고를 전달하는 서버 주소가 ‘나쁜’ 도메인 목록과 일치하기만 하면 광고를 막았기 때문입니다. 예를 들어, adserver.example.com 같은 주소에서 온 광고라면 무조건 차단했습니다. 지금도 DNS 필터링은 대체로 이런 방식을 사용해서, 덜 유연하지만 효과적이고 가벼우면서 시스템 전체에 적용할 수 있습니다.

하지만 오늘날 광고 차단기는 완전히 다른, 훨씬 더 어려운 문제에 직면해 있습니다. 광고와 원하지 않는 요청들이 유용한 콘텐츠와 자연스럽게 섞여 있어서 구분하기 정말 어렵습니다. 현재 필터링 규칙은 초기 광고 차단 규칙처럼 짧고 간단하지 않으며, 오히려 복잡한 프로그래밍 언어처럼 정교하고 복합적입니다.

광고 차단 문법은 이런 어려움에 맞춰 계속 발전해 왔고, 지금까지 꽤 성공적이었습니다. 하지만 전통적인 필터링 규칙 기반 방법이 아직 AI로 완전히 대체되지 않았다고 해서, 광고 차단기 개발자들이 AI 도입을 포기한 것은 아닙니다. 오히려 AI의 가능성을 여러 방향에서 열심히 탐색하는 중입니다. 머신러닝(ML)을 광고 차단에 활용하려는 시도는 적어도 2019년 Brave의 AdGraph 개발 당시부터 진행됐습니다. AdGraph는 실시간으로 광고와 트래커를 차단해 놀라운 정확도를 보였지만, 브라우저 깊숙이 통합되어야 하고 계속 관리가 필요해 대중화되지는 못했습니다. 다른 연구와 실험도 있었지만 널리 쓰이지는 못했죠.

최근 몇 년간 AI 기술이 급속도로 발전하면서, AI를 광고 필터링에 활용하는 아이디어가 점점 더 많이 논의되고 있습니다. 예를 들어, 지난해 열린 Ad Filtering Dev Summit(AFDS 2025)에서는 여러 연사가 광고 차단 분야에서 AI 역할에 대해 발표했습니다. NYU의 리틱 룽타(Ritik Roongta)는 AI가 광고 내용을 평가할 때 특히 비침해적이지만 해로울 수 있는 허용 광고에 도움을 줄 수 있다고 설명했고, 브레이브의 안톤 라자레프(Anton Lazarev)는 AI 에이전트와 에이전트 브라우저가 등장해도 광고 차단기가 여전히 중요한 역할을 할 것이라고 이야기했습니다.

AdGuard 실험: LLM이 광고를 식별할 수 있을까?

AdGuard도 비슷한 방향을 연구해 왔습니다. AdGuard 웹 확장 프로그램팀 리더인 맥심 토프치우(Maxim Topciu)가 직접 연구를 진행했는데요, ‘광고 차단기가 웹 페이지에 나타난 내용을 이해하고 숨겨야 할지 스스로 결정할 수 있을까?’라는 질문에 답하려는 시도였습니다.

앞서 말했듯 필터 리스트는 여전히 강력하지만 한계가 있습니다. 수동 관리가 필요하고, 네이티브 광고(native advertising)를 처리하기 어렵고, Manifest V3 같은 한계 때문에도 복잡해집니다. 광고 차단기가 알아서 ‘이게 광고야’, ‘아니야’ 하며 판단할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이런 생각은 새로운 건 아니지만, 맥심 토프치우는 한 걸음 더 나아갔습니다. LLM의 장점 중 하나는 아이디어를 비교적 빠르게 시제품으로 만들 수 있다는 점인데요, 그래서 맥심 토프치우는 광고를 분석하고 차단하는 프로토타입을 무려 세 가지나 만들었습니다.

맥심 토프치우는 이 프로토타입들을 X(전 트위터) 피드에서 시험했는데요, 첫 번째는 모든 게시물을 흐릿하게 처리했다가 ‘좋은’ 게시물만 다시 선명하게 보여주는 방식이었습니다. 두 번째는 각 게시물을 블록 코드가 아니라 이미지로 분석하는 방법이었고, 세 번째는 사용자가 특정 기준을 설정하면 LLM이 그 기준에 맞는지 검사해 차단 여부를 결정하는 방식이었습니다. 세 가지 모두 나름 작동했지만, 프로토타입이니만큼 각각 단점도 있었습니다.

이 실험은 AI 기반 광고 차단이 기술적으로는 가능하다는 점을 보여줬지만, 동시에 AI가 전통적인 필터 방식 완전히 대체하려면 아직 멀었다는 사실도 드러났습니다.

Google의 Gemini 기반 ‘나쁜 광고’ 탐지와 AdGuard 실험은 목표는 다르지만 같은 방향을 가리키고 있습니다. 즉, 광고 필터링이 점점 더 의미 중심, 즉 ‘시맨틱’으로 진화한다는 점입니다. AdGuard 실험은 LLM이 단순한 셀렉터(selector)나 URL뿐 아니라 ‘의미’로 콘텐츠를 분류할 수 있음을 보여줬습니다. 비전 기반 접근법은 텍스트가 적거나 HTML이 난독화된 경우에도 사용자가 실제로 보는 것을 분석하는 데 도움을 줍니다. 광고 차단 판단 핵심이 이제는 “이 웹 요소가 규칙에 맞나?”에서 “이게 무슨 의도로 만들어진 걸까?”로 옮겨간다는 뜻입니다.

만약 모든 광고, 스폰서 게시물, 추적기, 사기 요소를 ‘의도 판단’으로 정확히 식별할 수 있다면 필터링 규칙은 필요 없을지도 모릅니다. 하지만 현실은 아직 그렇지 않습니다. LLM 기반 광고 차단 방식은 비용, 속도, 현실성에서 여전히 한계가 크기 때문입니다. AI가 광고 차단에서 점점 더 중요한 역할을 하겠지만, 가까운 미래에 전통적인 필터 기반 광고 차단기를 완전히 대체하진 못하고, 오히려 규칙만으로 한계가 있는 부분을 보완하는 역할을 할 것으로 보입니다.

플랫폼에 안전한 광고와 사용자가 원하는 광고의 차이

하지만 여기서 Google의 Gemini 활용과 독립 광고 차단기들의 AI 활용은 기본적인 목표 차이가 있다는 점에서 비교가 끝납니다. Google은 AI를 자사 광고 정책 준수를 강제하는 데 사용하지만, 광고 차단기는 사용자 개개인의 선호를 존중하며 그에 맞춰 작동합니다.

현재 사용자는 원하는 필터 리스트를 선택하거나 맞춤 필터링 규칙을 직접 추가해 자신의 선호를 설정합니다. 하지만 AdGuard 실험은 미래의 AI 기반 광고 차단기에도 사용자 제어 기준을 도입하는 것이 충분히 가능하다는 점을 보여줬습니다.

Google 알고리즘은 분명히 악성 광고와 위험한 광고를 차단하거나 제한하는 데 효과적이며, 이는 칭찬받아 마땅합니다. 하지만 Google의 관심사는 자사 광고 생태계 안에서 광고가 허용되는지 여부에 집중되어 있습니다.

사용자는 무엇이 차단되고 무엇이 통과하는지를 직접 결정하지 못합니다. 어떤 광고가 Google 정책에 어긋나지 않아도 불필요하게 느껴질 수 있습니다. 주의 산만하거나, 사생활 침해 소지가 있거나, 무겁고, 단순히 관심사와 맞지 않는 광고도 많기 때문입니다.

이 차이가 갈등의 뿌리입니다. Google이 신경 쓰는 것은 오직 자사 생태계 내 허용 여부이고, 사용자의 관점에서는 ‘내 기기에서 이 광고를 보고 싶느냐’가 더 중요합니다.

Google의 사기 광고 차단 작업은 필수적이고 당연한 책임입니다. 하지만 광고 안전 보고서가 나쁜 광고 문제의 최종 해답이라고 보기는 어렵습니다. 수십억 개 광고가 차단됐지만 그만큼 더 많은 광고가 여전히 존재합니다. 이 숫자는 온라인 광고 생태계에 얼마나 많은 해롭거나 의심스러운 콘텐츠가 있는지 실감하게 합니다.

그리고 여기서 Google 노력의 진짜 이유를 알 수 있습니다. Google은 무엇보다 광고 회사입니다. Android 폰 판매 같은 사업은 본질이 아니며, 자신이 구축한 광고 생태계가 중심입니다. 다른 많은 사업도 이 생태계를 지원하는 방향으로 움직입니다. Google은 여러 차례 제품 결정을 광고 사업 보호 위주로 내렸고, 광고 안전 작업도 예외가 아닙니다. 이는 사용자가 Google 광고 생태계 안에 머무르게 하기 위한 필수적인 연합 태도이기도 합니다.

Google의 사기 방지 노력이 의미 없는 것은 절대 아닙니다. 위험하고 사기성 광고가 없거나 거의 없는 게 당연히 낫습니다. 하지만 사용자가 보고 싶은 광고를 직접 선택하는 게 훨씬 더 좋은 일입니다. Google 광고 안전 보고서는 AI가 원치 않는 콘텐츠를 얼마나 잘 가려내는지 보여줬습니다. 이제는 광고 차단기들이 이 강력한 도구를 더 잘 활용해 좋은 방향으로 서비스를 발전시킬 차례입니다.

그때의 AdGuard와 현재의 AdGuard는 완전히 다릅니다. 하지만 처음부터 변하지 않은 것이 있습니다. 더 깨끗한 인터넷과 모두를 위한 더 나은 프라이버시를 향한 믿음입니다. 그리고 물론, AdGuard 17주년 기념 할인도 빠질 수 없습니다.

이번 17주년 기념 할인 혜택은 다음과 같습니다.

🎂 AdGuard 광고 차단기: 연간 라이선스 50% 할인, 평생 라이선스 45% 할인
🎂 AdGuard VPN: 2년 구독 83% 할인
🎂 AdGuard DNS: 개인 및 팀 연간 요금제 60% 할인

성가신 광고를 제거하고, 제3자로부터 트래픽을 보호하고, 원치 않는 DNS 요청을 차단하면서 AdGuard 17주년을 함께 축하해 주세요. 기존 구독이나 라이선스를 연장하거나 업그레이드해도 좋고, 본인 또는 소중한 분을 위한 새 라이선스를 구매해도 좋습니다. 어떤 방법으로든 함께해 주시면 기쁘겠습니다.

AdGuard Mini는 항상 백그라운드에서 조용히 작동해 왔고, 그것이 바로 이 앱의 역할이기도 합니다. 하지만 v2.2에서는 그동안 보이지 않던 작업을 직접 확인할 수 있는 방법을 마련했습니다. 새롭게 추가된 통계 스토리를 만나보세요.

새로운 통계 스토리

이제 Mac용 AdGuard Mini의 메뉴 바 팝업에서 두 가지 통계 스토리를 확인할 수 있습니다. 하나는 차단된 광고, 다른 하나는 차단된 추적기를 보여 줍니다. 앱을 처음 실행한 이후 얼마나 많은 광고와 추적기가 차단됐는지 정확하게 확인할 수 있습니다.

이제 Mac용 AdGuard Mini는 Safari 아이콘에 바로 차단된 요소의 개수를 보여 줍니다. 아이콘을 클릭하면 현재 페이지에서 차단된 광고와 추적기 통계를 자세히 확인할 수 있습니다.

이 수치는 새 페이지를 열 때마다 초기화됩니다. 이 기능을 숨기고 싶다면 AdGuard Mini 아이콘 → 톱니바퀴 아이콘 → 설정 순으로 클릭한 다음, 아래로 스크롤하여 Safari의 AdGuard Mini 아이콘에 차단된 광고 수 표시 옵션을 비활성화하세요.

의견 공유

제안이 있거나 버그를 발견하셨나요? GitHub이나 SNS를 통해 알려 주세요. 여러분의 피드백은 AdGuard Mini를 매번 업데이트할 때마다 더 나은 제품으로 만드는 데 큰 도움이 됩니다.

필터링 강화

MV3 환경에서 사용자 정의 필터가 이제 확장 프로그램과 별도로 업데이트됩니다. 덕분에 필터가 항상 최신 상태로 유지되어 광고를 더 빠르고 정확하게 차단할 수 있습니다.

그리고 필터를 추가했지만 제대로 작동하지 않던 여러 문제를 수정했습니다. 예를 들어, 이전에는 URL로 사용자 정의 필터를 추가하면 목록에는 표시되지만 실제로는 적용되지 않는 경우가 있었습니다. 이제는 필터를 추가할 때 소스를 검증하여, 추가된 필터가 정상적으로 적용되도록 했습니다.

또한 허용 목록이 개선되었습니다. AdGuard는 도메인 기준으로 허용 목록을 적용하지만, 이전에는 주소창에서 전체 URL을 추가하면 제대로 적용되지 않을 수 있었습니다. 이제는 전체 URL을 추가해도 자동으로 도메인을 인식해 허용 목록에 정상적으로 적용됩니다.

설정 공유 기능

이제 URL을 통해 확장 프로그램 설정을 공유할 수 있습니다. 새 기기에서 AdGuard를 사용하거나 브라우저를 재설치했을 때, 또는 친구나 동료, 지원팀과 설정을 공유할 때도 링크를 통해 동일한 설정을 간편하게 적용할 수 있습니다. 일반에서 설정 공유하기를 클릭하세요.

GitHub Issues에서 설정을 직접 불러올 수 있으며, 필터 개발자나 테스트에 참여하는 사용자에게 특히 유용합니다.

인터페이스 개선

사용자 혼란을 줄이고 확장 프로그램의 동작을 더 쉽게 이해할 수 있도록 몇 가지 UI 개선을 적용했습니다.

• Opera 브라우저는 기본적으로 확장 프로그램에 검색 엔진 페이지 접근 권한을 허용하지 않습니다. 이로 인해 검색 결과에서 광고가 차단되지 않을 수 있습니다. 이제 확장 프로그램 팝업에 해당 권한을 활성화하라는 메시지가 표시됩니다. 팝업에서 설정으로 이동를 클릭하면 Opera의 확장 프로그램 설정으로 이동하며, 여기서 검색 페이지 결과에 액세스 허용 토글을 켤 수 있습니다.

또한 허용 목록 반전 기능이 실수로 활성화되는 것을 방지하기 위해 확인 창을 추가했습니다.

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오늘날 AI는 코딩이나 이미지 처리처럼 당연해 보이는 분야부터, 질병 진단이나 법률 업무처럼 덜 눈에 띄는 영역까지 사실상 우리 삶의 거의 모든 부분에 들어와 있습니다. AI는 어디에나 있습니다. 그리고 AI 작동 원리를 잘 모르는 사람이라도, AI가 실제로 쓰이기 전까지 엄청난 양의 데이터를 학습해야 한다는 말 정도는 한 번쯤 들어 보셨을 것입니다.

이 데이터는 어딘가에서 가져와야 하고, 여기서 오늘 TechTok의 첫 번째 질문으로 자연스럽게 이어집니다.

앱과 웹사이트가 내가 모르는 사이에 내 데이터를 AI 학습에 쓰고 있나요?

이 질문에 딱 잘라 말할 수 있는 짧은 답은 없습니다. 그나마 할 수 있는 가장 솔직한 답을 하자면: “네, 쓰고 있습니다. 다만 아마 여러분이 떠올린 방식과는 조금 다를 수 있습니다.”입니다. 이러한 두루뭉술한 답을 들으려고 여기까지 오신 건 아니라는 것도 알고 있습니다. 그래도 본론으로 들어가기 전에 한 가지를 분명히 짚고 넘어가야 합니다. “AI 학습”과 “데이터 수집”은 같은 말이 아닙니다. 두 개념은 서로 관련이 있지만 완전히 일치하지는 않습니다.

아주 단순하게 말하면, AI를 학습시키려면 데이터가 필요합니다. 그래서 AI 시스템을 만들 때 가장 큰 과제 중 하나가 바로 이 데이터를 확보하는 일입니다. 하지만 누군가 여러분의 정보에 관심을 가질 만한 이유는 그 외에도 무수히 많습니다.

온라인에서 데이터를 수집하는 관행은 AI가 등장하기 훨씬 전부터 존재했습니다. 수년 동안 사용자 데이터를 모으는 가장 큰 이유는 광고였습니다. 사용자 프로필을 만들고, 여러 앱과 웹사이트 전반에서 사용자를 추적하기 위해 매우 복잡한 시스템들이 구축되었습니다. 목적은 단순합니다. “어느 사람에게, 어떤 시점에, 어떤 광고를 보여야 그 사람이 배너를 클릭할 확률이 가장 높은지”를 최대한 정확히 맞추는 것입니다. 디지털 광고 시장 규모는 연간 약 6천억~7천억 달러에 이르는 것으로 추산되며, 이 시장의 토대에 놓여 있는 것이 바로 사용자 데이터입니다. 그래서 데이터를 두고 “새로운 석유”라고 부르는 이유를 쉽게 짐작할 수 있습니다.

물론 기업들이 디지털 데이터를 원하는 이유가 광고뿐인 것은 아닙니다. 개인화, 추천, 사기 탐지, 정산·과금, 이탈 방지, 제품 분석 등 다양한 목적으로 데이터를 사용합니다. 특히 금융, 리테일, 통신, 마켓플레이스 같은 분야에서 중요하게 쓰입니다. 여기서 하고 싶은 말은, 전 세계적인 대규모 데이터 수집이 AI 등장과 함께 갑자기 시작된 것이 아니라는 점입니다. 오히려 오늘날 AI 학습용 데이터를 모으는 방식은 예전부터 다른 목적을 위해 쓰이던 수단과 크게 다르지 않은 경우가 많습니다. 덕분에 많은 AI 기업은 ‘바퀴를 새로 발명’할 필요 없이 이미 구축된 데이터 수집 인프라를 그대로 활용하거나, 그 위에 약간만 얹어서 사용할 수 있었습니다.

광고 추적에 쓰이는 데이터와 AI 학습에 쓰이는 데이터 유형이 크게 겹친다는 점도 눈여겨볼 만합니다. 많은 사람들의 머릿속에서 ‘AI’와 ‘LLM(대규모 언어 모델)’은 사실상 동의어에 가깝습니다. 실제로 일반 사용자 입장에서 가장 자주 접하는 AI가 LLM 기반 챗봇이기도 합니다. 상식적으로 생각하면, 챗봇에 쓰이는 생성형 AI를 학습시키려면 Reddit이나 X 같은 플랫폼에 올라온 글과 댓글, 채팅 입력, 리뷰 등 엄청난 양의 사용자 생성 텍스트가 필요합니다. 이런 LLM은 사람들이 실제로 어떻게 말하는지, 질문에는 어떻게 답하는지, 대화가 어떻게 흘러가는지, 농담·속어·어조 같은 요소를 배워야 하기 때문입니다.

하지만 많은 사람이 잘 인식하지 못하는 부분은, 생성형 AI 외에도 정말 다양한 종류의 AI가 존재한다는 점입니다. 예를 들어 추천 시스템, 검색 결과 순위 매기기, 광고 타게팅 등에 쓰이는 AI는 콘텐츠 자체보다 행동 데이터를 훨씬 더 중요하게 여깁니다. 사용자가 무엇을 언제 클릭했고, 얼마나 오래 머물렀는지가 핵심인 셈입니다. 많은 플랫폼은 두 접근 방식을 함께 사용합니다. 텍스트나 사진 같은 ‘원본 콘텐츠’도 필요하지만, 동시에 “여러분이 무엇을, 언제, 어떻게 눌렀는지”도 알고 싶어 합니다.

처음 질문으로 다시 돌아가 보겠습니다. 일부 AI 기업은 여러분의 데이터를 이용해 시스템을 학습시키고 있지만, 그 방식은 AI 이전부터 다른 목적을 위해 데이터를 모으던 것과 크게 다르지 않은 경우가 많습니다. 여기서 조금 까다로운 문제가 등장합니다. 기술적으로 말하면, 대부분의 회사는 AI 학습이든 다른 목적이든 사용자 몰래 데이터를 수집해서는 안 됩니다. 많은 관할 구역에서 이는 불법이기 때문입니다. 일부 업체는 아예 “우리 서비스는 여러분의 데이터를 AI 학습에 활용할 수 있다”고 공개적으로 밝히기도 합니다. 다만 이를 표현하는 방식은 회사마다 크게 다릅니다. 어떤 곳은 이런 내용을 최대한 포장하여 부드럽게 전달하려 하고, 또 어떤 곳은 비교적 직설적인 문구를 사용합니다.

한편 실제 데이터 수집은 긴 프라이버시 정책, 지루한 서비스 약관, 각종 법률 문서 뒤에 숨겨져 있는 경우가 많습니다. 약간 블랙 코미디처럼 느껴질 수도 있는 점은, AI 학습용 데이터 수집을 다루는 프라이버시 문서가, 광고 추적 목적의 데이터 수집을 설명하는 기존 문서와 놀라울 정도로 비슷한 모호한 표현을 사용한다는 사실입니다.

혹시라도 마음을 다잡고, 설치하려는 앱의 프라이버시 정책을 끝까지 읽어 본 뒤 “이 앱은 내 데이터를 AI 학습에 쓰지 않는다”는 내용을 확인했다 하더라도, 안타깝게도 이것만으로 완전히 안심할 수는 없습니다. 개발사가 그런 사실을 아예 언급하지 않는 경우도 있기 때문입니다. 얼마 전 있었던 OkCupid 사례가 대표적입니다. 유명한 데이팅 앱 OkCupid는 사용자에게 아무 설명도 하지 않은 채, 약 3백만 장의 사용자 사진을 AI 회사와 공유해 얼굴 인식·이미지 처리 도구의 학습에 쓰도록 했습니다. 이런 사례는 AdGuard 블로그에서 이미 자세히 다루었습니다. 이처럼 불투명한 관행은 AI 이전에도 꾸준히 존재해 왔습니다. 안타깝게도 이익이 걸려 있는 곳에는 언제나 법과 약속을 자기에게 유리한 방향으로 돌려 쓰려는 이들이 있기 마련입니다.

여러분의 데이터는 어떻게 AI 학습에 활용되나요?

이제 한 걸음 물러나, “어떤 데이터가 AI 학습에 쓰이는지”를 좀 더 구체적으로 살펴보겠습니다. 앞에서 간단히 언급했듯이, AI 학습에는 텍스트와 사진 같은 원본 콘텐츠도, 클릭과 스크롤 같은 행동 데이터도 모두 사용될 수 있습니다. 많은 분들이 아마 가장 궁금해하는 부분은 “내 데이터 중에서 정확히 무엇이, 어떤 방식으로 AI 학습에 쓰일 수 있나요?”라는 점일 것입니다.

모든 데이터가 똑같은 방식으로 쓰이는 것은 아닙니다. 어떤 데이터는 훨씬 더 민감하며, 출처에 따라 AI에게 주입되는 방식도 달라집니다. AI를 학습시키려 한다면 데이터를 가져올 수 있는 원천은 셀 수 없을 정도로 많습니다. 이 글에서는 수집 방식을 기준으로 네 가지 범주로 나누어 보겠습니다.

• 소셜 미디어(공개 데이터)
• 챗봇 대화(직접 입력)
• 플랫폼 활동(행동 데이터)
• 제3자 앱과 웹사이트

우선 Reddit, YouTube, X, Facebook 등에 공개적으로 올린 게시물이나 댓글을 생각해 보겠습니다. 여기에 무언가를 올렸다는 사실이 곧바로 “누구나 마음대로 AI 학습에 쓸 수 있다”는 뜻은 아닙니다. 하지만 동시에, 대부분의 경우 사용자는 플랫폼이 이런 콘텐츠를 AI 학습에 쓰거나 제3자와 공유하는 것을 명시적으로 막을 수 있는 수단이 거의 없습니다. 세부 내용은 플랫폼마다 크게 다르겠지만, 기본 원칙은 비슷합니다. 한 번 공개된 콘텐츠라면, 그 사용 방식을 여러분이 실제로 통제하기는 어렵습니다. 어떤 플랫폼은 이 데이터를 스스로 활용하고, 또 어떤 곳은 이를 가공하거나 묶어서 다른 업체에 판매·공유합니다.

EU 사용자는 상대적으로 보호 수준이 높은 편입니다. GDPR과 EU AI 법안 같은 규제가 있기 때문입니다. 이런 규제는 EU 시민에게 데이터 처리에 대한 사전 고지, 특정 처리에 대한 거부권, 데이터 열람·삭제 요청권, 그리고 자신의 데이터가 AI 학습에 쓰이는 것에 대해 이의를 제기하거나 제한할 수 있는 권리를 부여합니다.

그렇다면 챗봇과 직접 대화할 때는 어떨까요? 내가 입력한 내용이 AI 학습에 쓰일 가능성은 어느 정도일까요? 물론 서비스마다 다르지만, 일반 소비자용 AI 도구에서는 여러분이 입력하거나 업로드한 내용이 그 서비스를 개선하고 모델을 고도화하는 데 사용된다고 보는 편이 안전합니다. 유료 요금제 사용자인 경우에도, 기업/엔터프라이즈용이 아닌 이상 데이터 처리 방식이 크게 다르지 않은 경우가 많습니다.

다행이라면, 많은 AI 챗봇이 최소한 “학습에 사용하지 않도록 설정(옵트아웃)” 기능을 제공한다는 점입니다. 다만 이런 옵션은 대부분 설정 메뉴 깊숙한 곳에 숨어 있어 직접 찾아 들어가야 합니다. 이 부분은 이 글을 읽는 분들이 가장 궁금해하실 만한 지점이기도 합니다. 많은 분들이 “챗봇이랑 얘기할 때, 내 대화가 학습에 쓰이지 않도록 하려면 어떻게 해야 하나요?”라는 질문을 가지고 계실 것입니다.

1. ChatGPT
   ChatGPT를 열고 프로필에서 설정 → 데이터 제어로 이동한 뒤 ‘모두를 위한 모델 개선’ 옵션을 끕니다. 이 설정을 끄면 앞으로의 대화 내용은 ChatGPT 모델 학습에 사용되지 않는다고 OpenAI는 설명합니다(일정 기간 보관은 여전히 적용될 수 있습니다). 과거에는 고객 지원에 직접 연락해 “내 데이터를 학습에 쓰지 말아 달라”고 요청하면 계정 전체를 학습에서 제외해 주기도 했지만, 이 경로는 이제 신규 사용자에게는 제공되지 않습니다.

2. Perplexity
   계정 설정 → 환경설정에서 ‘AI 데이터 보관’을 끕니다. 이 설정은 설정 이후에 수집되는 데이터에만 영향을 주며, 이전에 수집된 데이터는 Perplexity가 AI 학습에 사용할 수 있고 삭제할 수 없습니다.

3. Gemini
   Google 계정에서 데이터 및 개인정보 보호로 이동해 ‘Gemini 앱 활동’ 항목을 찾은 뒤 ‘사용 중지’ 또는 ‘사용 중지 및 활동 삭제’를 선택합니다. 이 설정은 앞으로의 샘플링을 막을 뿐, 과거 대화에는 영향을 주지 않습니다. Gemini를 사용하는 Google 제품이 여러 개인 만큼, 실제 학습·프라이버시 동작은 서비스마다 조금씩 다를 수 있습니다.

4. Claude
   Claude는 기본적으로 사용자의 대화를 학습에 사용하지 않으며, 원할 경우에만 직접 옵트인할 수 있도록 하고 있습니다. 사용자가 대화를 삭제하면, Anthropic은 약 30일 이내에 해당 데이터를 시스템에서 제거한다고 안내합니다.

행동 데이터 수집에 대해 조금 더 단순하게 생각해 보자면, 플랫폼이 클수록 사용자 행동 데이터에 더 많이 의존하는 경향이 있다고 볼 수 있습니다. 기능이 매우 좁고 작은 앱이나 서비스는 복잡한 행동 분석을 거의 하지 않는 경우가 많습니다. YouTube, TikTok, Netflix 같은 대형 콘텐츠 플랫폼, 검색 엔진, Amazon이나 eBay 같은 이커머스 플랫폼은 예외 없이 여러분의 활동에 관한 데이터를 최대한 많이 수집해 추천과 랭킹 알고리즘을 고도화합니다. 그렇다고 작은 앱이 이런 추적을 전혀 하지 않는다는 뜻은 아니지만, 이들에게는 그러한 정교한 트래킹이 상대적으로 덜 핵심적인 경우가 많습니다.

그렇다면 우리가 매일 사용하는 평범한 앱과 웹사이트는 어떨까요? 모든 서비스가 거대 플랫폼이거나 챗봇인 것은 아닙니다. 그날 우연히 설치한 게임 앱, 특정 기능 하나만 제공하는 도구, 작은 커뮤니티 웹사이트 등이 좋은 예입니다. 이 수많은 서비스에 대해 하나의 답만을 내리기는 어렵습니다. 다만 일반적인 경향은 이렇습니다. 이런 앱과 웹사이트 자체는 직접 AI를 만들기 위해 데이터를 수집하는 경우가 드뭅니다. 또한 사용자 데이터를 곧바로 다른 회사에 판매하는 경우도 상대적으로 적은 편입니다.

하지만, 이들 앱·웹사이트 개발자가 분석 SDK, 광고 네트워크, 기타 트래킹 도구를 포함시키는 것은 거의 당연한 관행이 되었습니다. 수익화와 제품 개선이 필요하기 때문입니다. 이런 도구들은 행동 데이터, 기기 정보, 사용 패턴 등을 수집합니다. 이렇게 모인 데이터가 광고 네트워크, 데이터 브로커, 분석 회사로 넘어가면, 묶이고 가공되어 다양한 모델링에 쓰이고, 거래되며, 그 과정에서 여러 용도와 함께 AI 학습에 간접적으로 기여할 수 있습니다.

이렇게 다양한 경로를 통해 내 데이터가 AI 학습용 데이터셋으로 흘러 들어갈 수 있다고 생각하면, 걱정거리가 너무 많다고 느끼실 수도 있습니다. 어느 정도 맞는 말입니다. 하지만 동시에, 여러분이 제공하는 모든 정보가 다 학습에 쓰이는 것은 아니며, 모든 기업이 같은 방식으로 행동하는 것도 아닙니다. 그리고 무엇보다, 수집되는 데이터 양을 줄이는 방법도 존재합니다. 여기서 오늘 TechTok의 두 번째 질문으로 이어집니다.

광고 차단기나 VPN을 쓰면 AI 추적과 데이터 수집을 막을 수 있나요?

앞에서 본 것처럼, AI가 데이터를 수집하는 방식은 너무나 다양하기 때문에 이 질문에도 “예” 또는 “아니요”라고만 답하기는 어렵습니다. 광고 차단기와 VPN은 각자의 방식으로 도움이 될 수 있지만, 어떤 도구도 모든 종류의 수집을 전부 막아 주지는 않습니다.

먼저, 둘 다 공통적으로 여러분이 스스로 제공한 데이터는 막지 못합니다. 챗봇과 나눈 대화, SNS에 올린 게시글, 직접 작성한 댓글 등은 이미 여러분이 플랫폼에 직접 넘긴 정보입니다. 광고 차단기나 VPN이 이런 데이터를 다시 회수하거나 플랫폼이 이용하는 것을 막을 수는 없습니다. 이 경우에는 프라이버시 설정, 옵트아웃 스위치, 프라이버시 보호 법제가 그나마 여러분의 편이 될 수 있는 수단입니다. 사용하는 앱과 서비스의 프라이버시 정책과 설정 메뉴를 확인하고, 그 내용이 마음에 들지 않는다면 다른 대안을 선택하는 것이 좋습니다.

광고 차단기가 특히 잘하는 것은, 제3자 추적기가 오용 목적으로 여러분의 데이터를 수집하는 일을 막는 것입니다. 또한 일정 부분에서는 행동 데이터 수집을 줄이는 데도 도움을 줍니다. 웹사이트에서 제3자 분석 스크립트와 광고 네트워크 도메인을 차단하는 것은, 데이터 유출을 줄이는 데 있어 광고 차단기의 가장 큰 장점 중 하나입니다. AdGuard 같은 광고 차단기는 대부분의 웹 기반 제3자 트래킹 도메인을 효과적으로 걸러낼 수 있습니다. 앱 내부에서는 Android와 iOS가 다른 앱의 트래픽 차단에 엄격한 제한을 두고 있기 때문에 상황이 조금 더 복잡합니다.

광고 차단기는 행동 데이터 수집도 어느 정도 줄여 줄 수 있지만, 완전히 막지는 못합니다. 대형 플랫폼 대부분은 퍼스트파티 추적에 크게 의존하며, 제3자의 도움 없이도 추천, 모델 학습, 행동 분석을 수행할 수 있습니다. 특히 이런 퍼스트파티 추적을 과감하게 막으면 서비스가 제대로 작동하지 않는 경우도 있습니다. 예를 들어, YouTube에서 퍼스트파티 추적을 강하게 차단하면 영상이 아예 재생되지 않는 상황이 생길 수 있습니다. 이런 문제는 특히 모바일 앱에서 더 두드러지게 나타나는 편입니다.

그럼에도 불구하고, AI 학습용 데이터로 쓰일 수 있는 정보를 가능한 줄이고 싶다면, 광고 차단기는 현재 우리가 사용할 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 그렇다면 VPN은 어떨까요?

VPN은 프라이버시 보호 측면에서 매우 유용한 도구이며, 어떤 사람들은 사실상 필수에 가깝다고 평가하기도 합니다. 다만 “내 데이터를 AI 학습에 쓰지 못하게 하겠다”는 목적에 한정하면 VPN의 역할은 비교적 제한적입니다. 그래도 간접적인 방식으로 도움은 줄 수 있습니다. VPN은 여러분의 IP 주소를 숨기고 위치 정보를 가립니다. 그 결과 웹사이트나 제3자 추적기는 여러분의 활동을 여러 사이트에 걸쳐 엮거나, 네트워크 정체성을 기반으로 한 정교한 프로파일을 만드는 것이 더 어려워집니다. 하지만 VPN이 여러분이 이용 중인 서비스가 여러분의 활동을 보는 것 자체를 막아 주지는 않습니다. 로그인한 상태에서 서비스를 이용하거나, 단순히 웹사이트나 앱에서 무언가를 검색하고 클릭하고 입력하는 순간, 그 정보는 여전히 그 서비스를 운영하는 곳에 직접 기록됩니다.

또한 VPN은 제3자 추적기가 데이터를 수집하는 것 자체를 완전히 막지는 못합니다. 다만 IP를 숨기고 위치를 변경하기 때문에, 추적이 덜 정밀해지는 효과는 있습니다. 실제로 제3자 스크립트와 도메인을 차단하는 일은 여전히 광고 차단기의 역할입니다.

정리하자면, 광고 차단기와 VPN은 프라이버시를 지키기 위한 매우 좋은 도구이고, 여러분의 데이터가 AI 학습에 쓰일 가능성을 줄이는 데도 분명 도움이 됩니다. 특히 광고 차단기는 제3자 추적을 막는 데 있어 큰 역할을 합니다. 하지만 그럼에도 불구하고, 데이터 안전의 핵심은 결국 여러분 자신의 주의와 습관입니다. 앱과 서비스를 이용하기 전에 최소한 프라이버시 정책을 한 번이라도 확인하고, 온라인에 올리는 내용과 챗봇에게 전달하는 정보를 한 번 더 고민해 보는 것만으로도, 여러분의 개인정보가 어느 날 모르는 사이에 어떤 AI 모델의 학습 샘플로 편입될 가능성을 크게 낮출 수 있습니다. 강력한 도구를 갖추는 것은 중요하지만, 결국 마지막 방어선은 언제나 사용자의 신중함입니다.

그러나 사용자가 한 번도 들어본 적도 없는 AI 회사에 본인의 민감한 정보와 사진, 위치 데이터를 공유하는 것은 그렇게 느껴지지 않습니다. 이는 신뢰를 명백히 넘어서는 행위입니다. 그런데 바로 그런 일이 OkCupid, 즉 Tinder와 Hinge, Plenty of Fish를 포함하는 Match Group 산하의 데이팅 플랫폼에서 실제로 일어났습니다.

게다가 이 문제가 드러났을 때, 처벌 수준이 너무 가벼웠습니다.

사용자 데이터가 회사의 재산처럼 취급되었을때 문제

올해 3월 OkCupid과 모회사 Match Group이 미국 연방거래위원회(FTC)와 체결한 합의안에서, 정부는 이 앱이 사진과 위치 데이터를 포함한 사용자 개인정보를 관련 없는 제3자에게 공유하면서 사용자를 “기만했다”고 지적했습니다. 이 공유는 사용자에게 알리지도, 동의를 받지도 않은 채 이루어졌고, OkCupid가 스스로 내세운 개인정보 보호 약속을 정면으로 어긴 것이었습니다.

2014년 위반 당시 OkCupid의 개인정보 보호 정책에는 사용자 데이터를 “서비스 제공업체”, 비즈니스 파트너, 계열사와 공유하거나, 그 외의 경우에는 사용자에게 명시적으로 알리고 거부할 기회를 제공하는 경우에 한해 공유할 수 있다고 적혀 있었습니다. 그러나 실제로는 이런 절차가 전혀 지켜지지 않았습니다. FTC 조사 결과, OkCupid은 최대 3백만 장의 사용자 사진을 포함해 잠재적으로 수백만 명에 이르는 사용자 정보를 Clarifai라는 AI 회사에 공유한 것으로 드러났습니다. Clarifai는 서비스 제공업체도, 파트너도, 계열사도 아니었고, OkCupid은 이 과정에서 사용자에게 동의를 구하거나 공유를 거부할 기회조차 제공하지 않았습니다. 그 결과 수백만 명의 사용자는 자신의 데이터가 뒤에서 전혀 다른 용도로 재활용되고 있다는 사실조차 알 수 없었습니다.

Clarifai와의 데이터 공유가 일어난 이유는 단순합니다. OkCupid 공동 창업자들은 Clarifai에 이해관계를 가지고 있었습니다. 실제로 해당 회사에 투자했으며, OkCupid를 편리한 데이터 공급원으로 활용했습니다. 이후 Clarifai는 약 300만 장의 사진과 기타 사용자 데이터를 활용해 얼굴 인식 및 이미지 처리 기술을 개발했습니다.

Ars Technica의 보도에 따르면, Clarifai의 CEO는 이 데이터가 얼굴을 분석해 나이, 성별, 인종을 식별할 수 있는 시스템을 구축하는 데 도움이 되었다고 인정했습니다. 이는 사용자 사진이 본인의 동의 없이 해당 기술의 학습 데이터로 사용되었음을 의미합니다. 또한 FTC는 OkCupid가 수년간 이 AI 기업과의 관계를 부인해 왔다고 지적했습니다.

문서상으로는 애매한 문구를 근거로 이 행동을 ‘정책 범위 안’이라고 주장할 여지는 있었을지 모릅니다. 하지만 실제로 OkCupid가 한 일은 사용자 데이터를 마치 회사 소유 자산처럼 취급한 것에 가깝습니다. 이는 스스로 내세운 개인정보 보호 약속의 취지와도 정면으로 배치됩니다. 정책이 암시하는 바도, 사용자가 상식적으로 기대하는 바도 데이터가 명시된 용도에 한해서만 사용된다는 것인데, AI 모델 학습은 그 어디에도 포함되어 있지 않았기 때문입니다.

이 행동이 얼마나 문제적인지 더 잘 이해하려면, 다음과 같은 간단한 가정을 떠올려 볼 수 있습니다. 만약 창업자들이 AI 회사가 아니라 자동차 보험 중개사나 건강보험 회사에 투자했고, OkCupid가 수집한 민감한 사용자 데이터를 이와 아무 관련 없는 업체에 넘겼다면 어떨까요? 그러한 데이터는 사람들의 생활 방식, 성적 지향, 건강 위험도를 추론하는 데 쓰일 수 있고, 그 결과 보험료나 가입 가능 여부에 영향을 줄 수 있습니다. 즉, 애초에 그런 목적으로 제공한 적 없는 데이터 때문에 사용자가 현실에서 불이익을 겪는 상황이 벌어질 수 있습니다.

과태료 없이 끝난 가벼운 처벌

이렇게 심각한 수준의 사용자 데이터 오남용이라면, 강력한 제재가 뒤따를 것이라고 기대하기 쉽습니다. 하지만 실제로는 그렇지 않았습니다. 합의 결과 OkCupid가 받은 조치는 앞으로 데이터 수집 방식과 개인정보 보호 조치를 잘못 전달하지 말라는 금지 명령이 거의 전부였습니다. 거액의 과태료는커녕 과태료 자체가 부과되지 않았고, 의무를 이행해야 한다는 점을 제외하면 눈에 띄는 장기적 제재도 없었습니다. 이론적으로는 피해 사용자가 민사 소송을 제기할 수 있지만, Match가 위법을 인정하지 않은 상황에서 이런 소송이 실질적인 결과를 내기는 어렵습니다.

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이 정도 수위의 제재는 진지한 처벌로 받아들이기 어렵습니다. 사실상 이미 지켜야 했던 규칙을 다시 한 번 읽어주고 “다시는 그러지 말라”고 말하는 수준에 그치기 때문입니다. 규제라기보다는 일종의 약속 확인에 가깝게 느껴지는 대목입니다. 특히, 필요할 때는 스스로 한 약속조차 쉽게 넘어간 전력이 있는 회사에서 이런 ‘약속’을 다시 믿어 달라고 요구하는 셈이니 설득력은 더 떨어집니다.

동의 없이 데이터를 공유하는 것이 예외가 아니라 관행

OkCupid 사례는 사용자 데이터를 회사의 소유물처럼 여기는 태도가 드러난 가장 최근의 예일 뿐입니다. Match Group을 포함해 일부는 시대가 변했고 이런 관행은 이미 과거의 일이라고 주장하지만, 현실은 전혀 그렇지 않습니다. 최근 몇 년 사이 기업들이 명확한 동의 없이 사용자의 데이터를 은밀히 공유하거나 노골적으로 판매한 정황이 잇따라 드러나고 있습니다.

예를 들어 Grindr의 경우, 최근 몇 년간 성적 지향, 정확한 위치, 광고 식별자 등 고도로 민감한 데이터를 수백 곳에 이르는 광고 파트너와 유효한 동의 없이 공유해온 사실이 드러나 유럽 각국에서 큰 제재를 받았습니다. 이로 인해 노르웨이에서 약 610만 달러 규모의 과태료 처분을 받았고, 영국에서는 HIV 관련 데이터를 광고 회사와 공유했다는 의혹으로 대규모 집단 소송이 진행 중입니다.

또 다른 데이팅 앱인 Raw는 2025년 보안 결함으로 사용자의 정확한 거주지 주소, 성적 취향, 생년월일 같은 개인 정보가 공개적으로 노출되었습니다. 이러한 노출은 단순히 온라인 위험에 그치지 않고, 실제 현실에서의 위험으로 이어질 수 있습니다. 이 사건 당시 회사는 상대방의 생리적 신호를 측정하는 웨어러블 디바이스 개발을 모색하고 있었는데, 이는 이미 취약한 데이터 관행에 더해 감시를 더 쌓는 것처럼 보입니다.

이런 문제는 데이팅 앱에만 국한되지 않습니다. 2024~2025년에는 제너럴 모터스(GM)와 자회사 OnStar가 제동 정보, 주행 속도, 위치 기록 등 세부 운전 데이터를 조용히 수집해 데이터 브로커에게 판매해 온 사실이 드러났습니다. 이 데이터는 보험사가 보험료를 산정하거나 인상하는 데 활용되었고, 일부 운전자에게는 상당한 금전적 부담으로 돌아왔습니다. 결국 FTC는 조사를 거쳐 이 관행을 5년간 금지하는 명령을 내렸습니다.

유사한 패턴은 LinkedIn 같은 네트워크 플랫폼, 다양한 데이터 브로커, 심지어 보안 소프트웨어 업체에서도 반복적으로 나타나고 있습니다. 이 모든 사례에서 사용자의 데이터는 알아채기 어려운 방식으로 재활용되거나 공유·판매되었고, 앞으로 드러날 사례도 더 많을 것입니다. 이러한 흐름은 기업들이 내세우는 프라이버시 약속이 말뿐인 선언에 그치는 경우가 여전히 많다는 점을 분명하게 보여 줍니다.

사용자에게 실제로 찾아오는 불이익

이러한 사례들은 단지 규제 위반으로만 느껴질 수 있지만, 그 결과는 결코 추상적이지 않습니다. 이런 데이터가 공유되거나 유출되거나 재사용되면, 성적 지향, 건강 상태, 정확한 위치 이력과 같은 극도로 개인적인 정보가, 사용자가 전혀 알지 못하는 세력에게로 흘러들어갑니다.

그 결과는 공격적인 타깃 광고와 프로파일링을 넘어, 스토킹이나 괴롭힘, 차별, 보험료 인상 같은 금융상 불이익으로도 이어질 수 있습니다. 한 번 밖으로 흘러나간 데이터는 다시 회수하기도, 이후 어떻게 쓰일지 통제하기도 사실상 거의 불가능합니다. 게다가 더 많은 서비스와 시스템이 이런 유형의 데이터 수집에 의존할수록, 사용자가 감수해야 할 위험과 부담은 점점 더 커질 수밖에 없습니다.

이 점은 세계 곳곳에서 도입이 확대되고 있는 연령 인증 같은 새로운 관행에서 특히 두드러집니다. 얼굴 스캔이나 신분증 사본처럼 고도로 민감한 정보를 제출하도록 요구하는 방식이 늘어나면서, 잘못된 처리나 오용이 가져올 파급 효과도 함께 커지고 있습니다.

리스크가 커질수록 더 심각해지는 문제

이런 위험과 우려는 새롭게 나타난 것이 아니라, 이미 오래된 문제입니다. 하지만 상황은 점점 더 취약해지고 있습니다. 예를 들어, 영국의 연령 인증 서비스 선두 기업인 Yoti는 최근 사용자 동의 없이 생체 인식 데이터를 수집·보관하고 있다는 의혹을 받았습니다. 이 회사는 효과적인 연령 인증을 위해 사용자의 얼굴 스캔이나 공적 신분증 정보 같은 민감한 정보를 요구하지만, 그 데이터를 올바르게 처리하지 못했습니다. 또 다른 사례로, Discord는 신분증 기반 연령 인증을 도입한 뒤, 그 데이터가 해킹으로 유출되는 사태를 겪었습니다. 이 두 경우 모두 사용자는 신뢰를 가지고 매우 민감한 정보를 제공했지만, 그 정보가 제대로 관리되지 못하거나 외부로 노출되는 사태를 보여주었습니다.

전반적으로 세상은 ‘편의성’을 명분으로 더 많은 데이터를 수집하는 방향으로 움직이고 있습니다. Amazon의 Ring 같은 홈 CCTV 시스템부터, 차량 번호판과 이동 경로를 AI 카메라로 기록해 데이터베이스화하는 Flock 같은 도시 감시 네트워크까지, 우리 주변에는 같은 전제 위에서 돌아가는 기술들이 빠르게 늘어나고 있습니다.

이런 기술은 모두 안전성과 개인화를 강조하지만, 실제로는 같은 근본적인 문제를 반복합니다. 사용자는 시스템이 해킹되지 않기를, 그리고 기업이 데이터를 악용하지 않기를 동시에 신뢰해야 합니다. 그러나 둘 다 이미 여러 번 발생했고, 그 과정에서 사용자는 종종 전혀 알지 못하는 사이에 피해를 입습니다.

그래서 대규모 데이터 수집, 행동 추적, 상시 모니터링 같은 기능은 안전이나 개인화, 혁신이라는 이름으로 포장되더라도 점점 더 ‘편의 기능’이라기보다는 잠재적 위험 요소처럼 느껴지곤 합니다. 문제가 생겼을 때 실제로 후폭풍을 감당해야 하는 쪽은 데이터를 모은 기업이 아니라, 대개 그 데이터를 제공한 사용자이기 때문입니다. 사용자는 기업이 스스로 책임 있게 행동할 것이라는 기대 위에 서 있고, 그렇지 않을 경우 누군가가 이를 적시에 잡아낼 것이라는 희망에 기대야 합니다. 어쩌면 이런 구조는 예전부터 크게 달라지지 않았을 수도 있습니다. 하지만 OkCupid 사례가 보여주듯 실질적인 책임 추궁이 거의 없다면, 기업 입장에서 다음번에는 다르게 행동해야 할 동기가 생기기 어렵습니다.

Meta Quest용 AdGuard는 Chrome용 브라우저 확장 프로그램과 마찬가지로 작동합니다. 광고, 트래커, 팝업, 악성 웹사이트를 차단하여 더 깔끔하고 빠르며 프라이버시가 보호된 웹 경험을 제공합니다. Meta Quest 헤드셋에서 글을 읽거나, 쇼핑을 하거나, 온라인을 탐색할 때 AdGuard가 집중력을 유지하고 통제력을 확보할 수 있도록 도와줍니다. AdGuard는 Quest 2, Quest Pro, Quest 3, Quest 3S에서 모두 작동합니다.

이번 출시는 단순히 또 하나의 플랫폼 추가가 아닙니다. 몰입형 환경으로 방해 요소가 없고 안전한 브라우징을 가져오는 도약입니다.

– 블라디미르 오제르스키(Vladimir Ozersky), AdGuard 광고 차단기 수석 프로덕트 매니저

AdGuard 광고 차단 확장 프로그램은 AdGuard 브라우저 확장 프로그램 v5.2부터 Meta Quest Browser와 호환됩니다.

아래 단계를 따라 VR 안경용 AdGuard 광고 차단 확장 프로그램을 설치하세요.

🔧 Meta Quest에 AdGuard 설치하는 방법

다음 간단한 단계로 Meta Quest Browser에 AdGuard를 추가하세요.

1. Meta Quest 기기에서 브라우저 앱을 엽니다.

2. 오른쪽 상단 모서리에 있는 세 점 아이콘(메뉴)을 선택합니다.

3.메뉴에서 확장 프로그램을 선택합니다.

4. 목록에서 AdGuard를 찾아 선택합니다.

5. 설치를 선택하고 설치 과정을 완료합니다.

설정이 완료되었습니다!

설치되면 AdGuard는 일반적인 Chrome 브라우저 확장 프로그램과 마찬가지로 작동합니다.

Meta Quest Browser는 Chromium 기반으로 구축되었으며 더 넓은 오픈 플랫폼의 일부입니다. 2024년 초 제한된 베타 프로그램을 통해 사용자가 직접 설치할 수 있는 확장 프로그램 지원을 도입했으며, 이후 카탈로그가 점진적으로 확대되어 이제 AdGuard의 애드블로킹 확장 프로그램도 이 엄선된 라인업에 합류했습니다. AdGuard VPN 확장 프로그램도 이제 이용 가능합니다. 이로써 VPN 지원이 최초로 Meta Quest Browser에 직접 제공되게 되었습니다.

오늘 바로 Meta Quest 헤드셋에 AdGuard를 설치하고, VR 환경에서도 마침내 잡념 없이 깔끔한 웹 경험을 누려 보세요.

이 포맷은 YouTube에게 처음 일어나는 일이 아닙니다. 거의 10년 전, 플랫폼은 30초 스킵 불가 광고를 퇴출시킨 바 있습니다. 당시 이 포맷은 전통 TV 시대의 유물로 널리 여겨졌고, 당시 기술 리더들을 포함한 모두에게서 벗어나고 싶은 대상이었습니다. 하지만 시대는 많이 변했습니다.

한때 버려졌던 이 포맷의 부활은 이미 2023년에 처음 발표된 바 있으며, YouTube가 이를 다시 도입하는 데 무려 3년이 걸렸습니다 .

공식적으로 30초인 이 새로운 포맷은 YouTube가 제공하는 표준 스킵 불가 광고 중 가장 긴 형식이 됩니다. 다만 플랫폼에서 이보다 훨씬 긴 스킵 불가 광고가 등장했다는 다수의 경험담이 있으며, 몇분에 해당하는 광고에서 긴 58분에 이르기까지 다양한 광고 보고가 있었습니다 .

출처: Reddit

이러한 보고들이 얼마나 놀랍게 들리든, 그리고 한 시간짜리 광고라는 생각만 해도 누구나 소름이 돋을 테지만, YouTube는 이를 버그라고 일축하거나 아예 코멘트를 거부해 왔습니다.

현재로서는 연결형 TV에 도입되는 30초 광고가 공식적으로 인정된 가장 긴 포맷이며, 당분간 이 상태가 유지될 것으로 보입니다.

광고가 표시될 곳

YouTube는 블로그 게시물에서 VRC 논스킵 광고(VRC는 Video Reach Campaign의 약자)가 스마트 TV, 스트리밍 기기(Roku, Fire TV, Apple TV, Chromecast) 및 거실에 있는 기타 인터넷 연결 대형 화면과 같은 연결형 TV(CTV) 기기에서 실행되도록 특별히 설계되었다고 설명했습니다. 30초 논스킵 광고는 CTV 전용이며, Google의 AI는 모바일, 데스크톱, 태블릿 등 다른 YouTube 환경에서는 6초 범퍼 광고와 15초 표준 논스킵 광고를 동적으로 혼합해 노출합니다 .

이러한 접근의 배경에는 대형 화면에서 YouTube를 시청하는 이용자가 PC나 스마트폰에서 시청하는 이용자보다 긴 광고를 더 잘 받아들일 것이라는 판단이 있습니다. 일리 있는 가정이지만, 어쨌든 이는 우리를 다시 시작점으로 되돌려 놓습니다. 바로 스트리밍 서비스와 YouTube가 부상하기 이전의 시대를 말입니다.

과거로, 하지만 그다지 좋지는 않았던 시절로

이번 새로운 추가는 필연적으로 긴 광고 휴식이 TV 시청의 일부였던 시절을 떠올리게 합니다. 전통 방송과 함께 자란 사람이라면 누구나 그 일상을 기억할 것입니다. 화면이 광고 구간으로 넘어가는 순간 소파에서 일어나 팝콘을 집고, 커피를 따르고, 몇 분 뒤 프로그램이 다시 시작되길 기대하며 돌아오곤 했죠. 이는 거의 모두가 한 번쯤 겪었던 공통의 경험이었습니다.

문제는 실제로 이를 다시 겪고 싶어 하는 사람이 거의 없다는 점입니다. 스트리밍과 온라인 동영상 플랫폼이 인기를 얻은 이유도 바로 그 모델에서 벗어났기 때문입니다. 그런데도 더 길고 스킵할 수 없는 광고를 도입함으로써 YouTube는 많은 시청자가 기꺼이 떠나보냈던 바로 그 과거 시청 습관으로 서서히 복귀하려는 듯합니다. ‘옛날 좋은 시절’에 대한 향수는 이해하지만, 이번 조치는 회상이라기보다 퇴보에 가깝게 느껴집니다.

여기에는 또 다른 중요한 차이점도 있습니다. 전통 TV에서는 프로그램이 광고를 위해 무작위로 중단되는 경우가 드물었습니다. 광고 휴식은 대개 의도적으로 배치되었으며, 종종 시청자를 붙잡아 두기 위해 설계된 순간, 때로는 작은 클리프행어 바로 뒤에 위치하기도 했습니다. 물론 그래도 성가셨지만, 적어도 일정한 구조와 의도가 존재했습니다. 반면 오늘날의 스트리밍 시청자는 훨씬 더 매끄러운 경험에 익숙해져 있습니다. 그런 맥락에서 길고 피할 수 없는 광고휴식으로 되돌아가자는 발상은 반갑지 않은 후퇴로 느껴집니다.

더 많은 광고와 더 적어지는 회피 기회

The Hollywood Reporter가 보도한 바에 따르면, 리서치 업체 MoffettNathanson의 추산 결과, 해당 플랫폼은 2025년에 무려 404억 달러의 광고 수익을 올렸으며, 이는 Disney, NBCUniversal, Paramount, Warner Bros. Discovery의 합계 광고 수익인 378억 달러를 넘어선 것입니다.

이러한 접근 방식을 보완하고(궁극적으로는 동일한 목표를 달성하기 위해) 구독 수익을 늘리기 위한 또 다른 전략은 광고 차단기를 단속하는 것입니다. 앞서 보도한 바와 같이, YouTube는 최근 광고 차단기 사용자들의 이용 경험을 의도적으로 저하시켜 이를 억제하기 시작했습니다. 구체적으로, 광고 차단기가 비활성화될 때까지 동영상 설명과 댓글을 숨기는 방식으로 이를 시행하고 있습니다.

올해만 해도 YouTube는 몇 가지 느슨한 나사를 더 조인 듯합니다. 그 한 예가 백그라운드 재생입니다. 이 기능은 공식적으로 YouTube Premium 구독자 전용이지만, 이전에는 Samsung Internet, Brave, Vivaldi, Microsoft Edge 같은 대체 모바일 브라우저(종종 광고 차단기와 함께 사용)를 통해 동영상을 시청하는 우회 방법으로 접근할 수 있었습니다. 올해 초 많은 사용자가 이 우회 방법이 갑자기 작동하지 않는다고 보고했습니다. 브라우저를 최소화하거나 화면을 끄면 오디오가 끊깁니다. 이후 Google 대변인은 Android Authority에 YouTube가 백그라운드 재생을 모든 플랫폼에서 Premium 회원 전용으로 유지하기 위해 경험을 업데이트했다고 확인했습니다 .

올해 초 무료 YouTube 사용자들은 모바일 앱 내부에 새로운 형태의 지속적 광고가 나타난다고도 보고했습니다. 이 배너는 동영상 왼쪽 하단에 표시되며, 경우에 따라 시청자가 동영상을 종료하고 재생을 다시 시작하지 않으면 해제할 수 없습니다 .

출처: Reddit

YouTube Premium 구독의 함정

YouTube의 광범위한 목표는 상당히 명확해 보입니다. 사용자가 광고 차단기를 켜지 못하게 막으면서 동시에 Premium 구독으로 유도하는 것, 이 두 가지를 동시에 추진하는 것입니다. 이는 스트리밍 서비스부터 프린터, 심지어 자동차에 이르기까지 다양한 산업에 퍼진 광범위한 구독 경제와도 잘 들어맞습니다.

이러한 압력은 원래의 무료 YouTube 경험이 끊임없는 중단으로 인해 점점 즐기기 어려워지는 시기에 이루어지고 있습니다. 가장 간단한 해결책은 Premium을 구독하는 것일 테니, 적어도 서류상으로는 그렇게 보입니다. 하지만 현실에서는 수년 동안 Premium으로 전환한 후에도 광고가 나타난다는 다수의 보고가 이어져 왔습니다 . Google은 대개 이를 버그나 사용자 측 문제(예: 로그아웃 상태에서 동영상 시청)로 돌리지만, 보고는 계속 제기되고 있으며, 일부 사용자는 홈페이지 및 플랫폼 다른 부분에서도 광고가 보인다고 주장합니다 .

그리고 가격 문제도 있습니다. 현재 완전한 Premium 구독은 개인 기준 월 13.99달러, 패밀리 플랜은 월 22.99달러로, 많은 시청자에게 만만치 않은 금액입니다. 당연히 일부 사용자는 미국에서 월 7.99달러에 이용 가능한 Premium Lite로 눈을 돌립니다. 하지만 문제는 이것이 대부분 광고 없는 경험만 제공한다는 점입니다. 음악 콘텐츠, Shorts, 탐색 또는 검색 중에는 여전히 광고가 나타날 수 있습니다.

YouTube가 나아가는 방향을 고려할 때, 완전히 광고 없는 경험이 점차 일종의 사치품으로 변해 가면서 구독 등급이 더욱 확대되더라도 놀랄 일은 아닐 것입니다. 어쨌든 비즈니스 관점에서 이상적인 시나리오는 광고와 구독이라는 두 수익 흐름을 모두 유지하는 것이니까요.

일부 관찰자는 상황이 더욱 악화할 수도 있다고 봅니다. X의 한 댓글러가 말했듯, “곧 Premium으로는 ‘광고 감소’만 제공되고, 진정한 광고 없음을 원하면 ‘Supreme’ 계정이 필요해질 거야. 그리고 또 그다음 등급이 생기겠지.” 이 예측이 다소 농담조이긴 하지만, 무료, 유료, 그리고 그이상의 등급 사이의 경계가 점점 더 흐려지는 미래를 상상하기 어렵지 않습니다.

가능한 경우 광고 차단기를 사용

YouTube의 광고 공세가 연결형 TV에 점점 더 집중되는 또 다른 이유도 있습니다. PC나 스마트폰과 달리 스마트 TV는 애초에 광고를 피할 방법이 훨씬 적습니다. 전통적인 브라우저 기반 광고 차단기는 대부분의 TV 플랫폼에 설치할 수 없습니다. 남는 방법은 DNS 필터링과 같은 네트워크 수준 접근뿐이지만, 이마저도 상당한 한계가 있습니다. YouTube는 종종 동영상 콘텐츠와 동일한 도메인에서 광고를 제공하기 때문에, DNS 기반 블로커는 동영상 재생까지 끊지 않고서는 광고를 필터링할 수 없는 경우가 대부분입니다. 실제로 이는 스마트 TV에서 YouTube 광고를 데스크톱이나 모바일 기기보다 훨씬 차단하기 어렵게 만듭니다.

많은 사용자에게 있어 광고가 길어지고, 플랫폼의 제한이 강화되며, 프리미엄 서비스로의 전환을 점점 더 적극적으로 유도하는 상황에서 선택지는 하나뿐입니다. 적어도 안정적으로 작동하는 기기에서 광고차단기를 사용하는 것입니다. AdGuard를 비롯한 여러 광고 차단 솔루션들은 YouTube와 오랫동안 전형적인 고양이와 쥐의 추격전을 벌여왔습니다. YouTube는 광고 차단을 탐지하고 억제하기 위한 새로운 조치를 끊임없이 도입하고 있기 때문입니다. 단속이 강화되고 있을지 모르지만, 그 반대편에서도 끊임없이 대응 방식을 조정하고 있습니다.

현재의 절충안을 고려할 때 사람들이 왜 계속 광고 차단기로 눈을 돌리는지 이해하기 어렵지 않습니다. Premium 구독 가격은 계속 오르고, 간혹 버그로 광고가 새어 나오며, 더 저렴한 등급조차 부분적으로 광고를 포함하는 상황에서 균형이 조금 불공정하게 느껴질 수 있습니다. 그 사이 목표는 단순합니다. 플랫폼 자체가 이를 더 어렵게 만들려고 작정한 듯해도, YouTube를 예전처럼 시청 가능하게 만드는 것입니다.

하지만 시대가 바뀌면 우리도 함께 달라집니다. Windows용 AdGuard v8.0부터는 Windows 8 및 8.1 지원이 종료됩니다. 이전 Windows 버전을 지원하는 마지막 버전은 여기에서 다운로드하실 수 있습니다.

Windows용 AdGuard v8.0은 이름이 비슷하더라도 Windows 8을 지원하지 않습니다.

Windows 8 및 8.1 지원 종료 이유

Microsoft는 2023년 1월에 Windows 8.1 지원을 종료했습니다. 그 이후에도 저희는 2년이 넘는 기간 동안 해당 시스템을 사용하는 사용자들을 위해 계속해서 업데이트를 제공해 왔습니다. 하지만 이제는 앞으로 나아갈 때가 되었습니다.

더 새로운 Windows 버전에 집중하면 AdGuard를 더 빠르게 개선하고, 더욱 안전하고 안정적으로 만들 수 있습니다. 오늘날의 많은 최신 라이브러리와 개발 도구, 보안 기술은 새로운 운영체제를 기준으로 만들어집니다. 오래된 운영체제 지원을 계속 유지하면 사용자에게 최상의 보호를 제공하기가 그만큼 더 어려워집니다.

Windows 8 및 8.1에서 AdGuard를 계속 사용하는 방법

Windows 8 및 8.1에서도 계속 AdGuard를 사용할 수는 있지만, 지원되는 마지막 버전까지만 이용할 수 있습니다. 다만 이러한 버전은 최신 버전에 비해 효율성이나 보안성이 다소 떨어질 수 있다는 점을 참고해 주세요.

구형 운영체제를 지원하는 마지막 정식 버전은 Windows용 AdGuard v7.22입니다.

지원되는 최신 Nightly 버전도 사용할 수 있지만, Nightly 빌드는 불안정할 수 있으며 버그가 포함되어 있을 수 있습니다.

앞으로 출시되는 모든 Windows용 AdGuard 버전은 Windows 10 이상에서만 사용할 수 있습니다.

저희 사용자들로부터 받은 제보와 Reddit과 같은 다른 플랫폼에서 확인된 보고
에 따르면, YouTube는 적어도 일부 광고 차단기 사용자들에게 모든 영상에서 댓글과 설명 섹션을 비활성화하고 있습니다. 특히 PC 환경에서 이러한 현상이 보고되고 있습니다. YouTube가 일부 사용자만을 대상으로 이 방식을 시험 중인 것으로 보이기 때문에 모든 사용자가 같은 문제를 겪는 것은 아니지만, 충분히 많은 사례가 보고되며 이슈가 확산되고 있습니다. 그렇다면 정확히 어떤 일이 벌어지고 있는 걸까요? 그리고 광고 차단기, 특히 AdGuard는 이에 어떻게 대응할 수 있을까요?

광고 차단기 사용자들을 괴롭히는 정확한 방식은 새로울 수 있지만, YouTube가 광고 차단기와 충돌한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 과거에도 비슷한 문제가 있었지만, 광고 차단기는 필터 목록을 업데이트함으로써 이를 성공적으로 해결해 왔습니다. 필터 목록은 광고 차단기가 무엇을 차단해야 하는지 알려 주는 규칙들의 집합입니다. 이번 문제 역시 이전 사례와 마찬가지로 이미 수정이 배포되었습니다. 업데이트된 필터가 사용자에게 전달되면 문제는 해결될 것입니다. 다만 아직 모든 사용자가 이 업데이트를 받은 것은 아닙니다. 그리고 바로 여기서 상황이 조금 달라집니다.

수정이 만들어지는 시점과 실제로 사용자에게 전달되는 시점 사이의 간격이 지금처럼 길었던 적은 거의 없습니다. 그 이유는 Google의 새로운 확장 프로그램 정책 때문입니다. 왜 이러한 지연이 지금 특히 중요한지 이해하려면 Manifest V3에 대해 이야기해야 합니다.

Manifest V3가 중요한 이유

Manifest V3, 줄여서 MV3는 Google Chrome과 Chromium 엔진 기반 브라우저(예: Edge, Opera 등)를 위한 새로운 확장 프로그램 플랫폼입니다. 2018년에 처음 발표되었고 이후 몇 년 동안 여러 차례 수정되었으며, 2023년부터 사용자에게 본격적으로 적용되기 시작했습니다. 2025년 7월에는 기존 표준이었던 Manifest V2가 완전히 폐기되었고, 이를 사용하는 확장 프로그램은 Chrome에서 더 이상 사용할 수 없게 되었습니다. 그런데 이것이 왜 중요한 걸까요?

MV3의 영향을 받은 여러 브라우저 확장 프로그램 중에서도 광고 차단기는 가장 큰 영향을 받은 분야 중 하나입니다. MV3는 Chrome 확장 프로그램이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일을 크게 바꾸었고, Manifest V2에 비해 확장 프로그램의 권한 범위도 크게 축소되었습니다. 가장 큰 변화 중 하나는 webRequest API가 declarativeNetRequest API로 대체된 것입니다. 두 API 모두 원치 않는 콘텐츠를 차단할 수 있지만, declarativeNetRequest API는 훨씬 더 제한적입니다. 이 API는 확장 프로그램이 사용할 수 있는 규칙 목록을 미리 정의해 두고, 그 규칙을 기반으로 콘텐츠를 차단합니다. 즉, 규칙이 정적으로 적용됩니다. 반면 webRequest API는 확장 프로그램이 네트워크 요청을 동적으로 가로채고 수정할 수 있었기 때문에 훨씬 더 유연했습니다. MV3 환경에서는 광고 차단기가 요청에 실시간으로 대응할 수 없으며, 필터 목록을 업데이트하거나 새로운 콘텐츠에 적응하는 능력도 크게 제한됩니다. 그 결과 특정 광고나 추적기를 차단하는 과정이 더 느려지고 덜 효과적일 수 있습니다. 시스템이 새로운 패턴에 대응하려면 확장 프로그램 전체 업데이트를 거쳐야 하기 때문입니다.

이러한 변화는 사용자 프라이버시를 강화하기 위해 도입되었습니다. 실제로 권한이 줄어들면서 악성 브라우저 확장 프로그램이 시스템이나 브라우저에 심각한 피해를 줄 가능성도 줄어들었습니다. 하지만 그 반대편에는 또 다른 문제가 있습니다. 많은 확장 프로그램, 특히 광고 차단기의 기능이 약화되었습니다. 저희도 AdGuard 광고 차단기 확장 프로그램의 MV3 버전을 MV2 수준으로 유지하기 위해 많은 노력과 창의적인 해결책을 동원해야 했습니다. 그럼에도 일반 사용자에게는 바로 보이지 않는 다른 문제들도 존재합니다.

예를 들어 이번 문제와 매우 밀접하게 관련된 부분이 있습니다. MV3 환경에서는 광고 차단 확장 프로그램이 이전처럼 자유롭게 필터를 업데이트할 수 없습니다. MV3에서는 필터 규칙이 확장 프로그램 내부에 미리 포함되어 있기 때문에, 필터 업데이트는 확장 프로그램 전체 업데이트를 통해서만 배포될 수 있습니다. 그리고 확장 프로그램 업데이트는 Chrome Web Store의 전체 검토 과정을 거쳐야 합니다. 이는 인기 사이트에서 문제가 발생했을 때(예: YouTube) 사용자들이 며칠 동안 해결책 없이 기다려야 할 수도 있다는 의미입니다.

예전에는 저희가 퀵픽스 필터라는 우회 방법을 사용했습니다. 일부 규칙을 빠르게 업데이트할 수 있도록 만든 방식이었습니다. 그러나 Google은 2025년 초에 원격 코드 실행을 금지하면서 이러한 방법을 사용할 수 없게 만들었습니다. 이는 악성 스크립트나 원격 코드 삽입 공격의 위험을 크게 줄였기 때문에 정책의 의도 자체는 나쁘지 않았습니다. 하지만 정책 문구가 매우 광범위하게 작성되어 있어 광고 차단 규칙조차도 제한 대상이 될 수 있습니다.

그래서 저희는 사용자에게 가능한 한 빠르게 필터 업데이트를 전달하기 위해 새로운 방법을 찾아야 했고, 여기서 Chrome의 빠른 검토(fast-track review)가 등장합니다. 이 방식은 Google이 ‘안전하다’고 판단한 규칙 변경에 한해 전체 검토 없이 더 자주 업데이트할 수 있게 해 줍니다. 저희는 이런 규칙이 포함된 자동 확장 프로그램 업데이트를 몇 시간마다 배포하고 있습니다. 하지만 이 범주에 포함되지 않는 규칙을 수정하려면 전체 검토 절차를 거쳐야 하며, 이는 최대 일주일 이상 걸릴 수도 있습니다. 안타깝게도 이번 YouTube 문제를 해결하기 위한 수정은 빠른 검토로 배포할 수 없는 유형이기 때문에, 확장 프로그램이 긴 검토 과정을 통과하기 전까지는 Chrome 사용자에게 제공되지 않습니다.

다른 브라우저에서는 어떨까요?

Chromium을 사용하지 않고 Manifest V3의 영향을 받지 않는 브라우저는 많지 않습니다. 가장 대표적인 것은 Mozilla Firefox입니다. Firefox는 Gecko라는 자체 브라우저 엔진을 사용합니다. Mozilla는 Manifest V3 규격을 지원하면서도 Manifest V2 지원을 유지하고 있기 때문에, 광고 차단기는 여전히 강력한 차단 API를 사용할 수 있습니다. 그 결과 확장 프로그램과 독립적으로 필터를 자동 업데이트할 수 있습니다. 이렇게 필요한 수정이 자동 필터 업데이트로 전달되었기 때문에 Firefox 사용자들이 YouTube 관련 문제를 덜 보고한 이유일 수 있습니다.

Brave 같은 경우는 조금 다른 사례입니다. Brave는 Chromium 기반이기 때문에 Manifest V3의 제한을 그대로 받습니다. 하지만 Brave에는 Shields라는 자체 광고 차단 기능이 내장되어 있습니다. Brave는 브라우저 업데이트 없이도 Shields 필터 목록을 자동으로 업데이트합니다. 다만 기본적으로 AdGuard 필터를 사용하지 않기 때문에, 사용자가 직접 추가하지 않았다면 이번 YouTube 문제에 대한 해결 여부를 저희가 확실히 말하기는 어렵습니다.

시스템적인 문제

이번 상황은 광고 차단기 세계의 더 큰 문제를 보여 줍니다. 바로 Google과 같은 거대 플랫폼이 브라우저 확장 프로그램 생태계를 통제하면서 생기는 구조적인 제한입니다. 겉보기에는 단순한 버그처럼 보일 수 있지만 실제 상황은 훨씬 복잡합니다. Manifest V3에서 도입된 제한과 Chrome Web Store 검토 정책은 사용자와 개발자 모두의 유연성을 줄이는 더 큰 흐름의 일부입니다.

AdGuard 공동 창립자이자 CTO인 Andrey Meshkov는 다음과 같이 말합니다.

최근 Chromium의 Manifest V3 변경 사항은 Chromium 기반 브라우저에서 광고 차단기가 할 수 있는 일을 크게 제한했습니다. 지금은 크게 느끼지 못할 수도 있습니다. 저희가 Chromium 팀과 협력해 대부분의 요구를 충족할 수 있도록 API를 조정할 수 있었기 때문입니다. 하지만 앞으로 개선할 수 있는 가능성 자체가 크게 제한되었습니다. 이제 새로운 기능을 도입하려면 훨씬 더 많은 시간이 필요하며 MV3에서는 몇 년이 걸릴 수도 있습니다.

YouTube 문제 해결이 지연되는 것에 대한 사용자들의 불만은 충분히 이해할 수 있습니다. 그러나 이번 필터 업데이트 지연은 AdGuard의 실수나 버그 때문이 아니라 업데이트 방식 자체에 존재하는 구조적인 제한 때문입니다. Manifest V3에서 Google은 보안과 프라이버시를 우선시하는 방향을 선택했습니다. 그 결과 광고 차단기 같은 인기 도구의 기능이 제한되었고, YouTube와 같은 문제에 대한 즉각적인 해결이 어려워질 수 있습니다.

AdGuard와 다른 광고 차단기들이 MV3 환경에서도 계속 혁신을 이어 가고 있지만, 이번 문제는 일회성 사건이 아닙니다. 이는 사용자 요구와 플랫폼 정책 사이의 더 큰 갈등의 일부입니다. MV3 도입 이후 이러한 문제가 더 자주 발생하고 있으며, YouTube 같은 대형 플랫폼에서 발생할 때 그 갈등이 더욱 분명하게 드러납니다.

그렇다면 광고 차단기 사용자로서 이러한 필터 업데이트 지연을 줄이기 위해 무엇을 할 수 있을까요? 몇 가지 방법이 있습니다.

• Windows용 AdGuard 또는 Mac용 AdGuard와 같은 시스템 수준 광고 차단기를 사용하세요. 이런 제품은 전체 기기 트래픽을 필터링하며 브라우저에 의존하지 않기 때문에 필터 업데이트 지연의 영향을 받지 않습니다. 또한 기능 면에서도 브라우저 확장 프로그램보다 훨씬 강력합니다.

• 다른 브라우저로 전환하는 것도 방법입니다. Mozilla Firefox와 같은 Gecko 기반 브라우저는 Manifest V3에 의존하지 않기 때문에 이러한 제한의 영향을 받지 않습니다. Brave나 Mullvad처럼 광고와 추적기를 기본적으로 차단하는 브라우저도 좋은 대안이 될 수 있습니다.

온보딩 화면에서는 사용자가 보게 될 광고의 종류와 그 이유를 설명하고, 광고 제어 기능을 안내하며, 무엇보다도 챗봇의 응답 자체가 광고주의 영향을 받지 않을 것임을 안심시켜 줍니다.

보게 될 광고는 챗봇과의 현재 대화 내용에 따라 달라집니다. 다만 OpenAI는 광고주가 사용자의 대화 내용, 기록 또는 개인 정보에 접근할 수 없으며, 광고 조회 및 클릭 수 집계에만 접근할 수 있다고 밝혔습니다. 표시되는 광고에 영향을 미치는 다른 요소로는 과거 대화 내용과 이전에 본 광고와의 상호작용 기록(긍정적 반응: 광고 클릭, 부정적 반응: 광고 숨기기)이 포함됩니다. 오버플로 메뉴에서 광고를 숨길 수 있습니다. 동일한 메뉴에서 광고에 대한 추가 정보 확인, 신고 옵션, 심지어 해당 광고에 대해 ‘ChatGPT에게 물어보기’ 기능도 제공됩니다.

Tibor Blaho의 X 스크린샷

광고에 대한 추가 정보를 요청하면, 광고의 후원자와 표시되는 이유 등 기본 정보를 보여주는 팝업이 표시됩니다. 또한 광고 없이 이용할 수 있는 구독을 구매할 수 있는 버튼도 함께 제공됩니다.

Tibor Blaho의 X 스크린샷

마지막으로, 그리고 아마도 가장 중요한 부분은 ‘광고 제어’ 페이지입니다. 이 페이지에서 사용자는 광고 맞춤 설정을 끌 수 있지만, 완전히 차단할 수는 없습니다. 현재 대화 내용은 표시되는 광고와 최소한의 관련성을 유지하게 되며, 그 정도는 명확하지 않습니다. 동시에, 과거 대화 내용과 기록을 기반으로 한 맞춤 설정을 완전히 해제할 수 있습니다. 특히, 모든 광고 관련 데이터를 삭제하면서도 대화 내용에는 전혀 영향을 미치지 않는 것도 가능해질 것입니다.

Tibor Blaho의 X 스크린샷

광고가 또 하나의 디지털 공간까지 침투한다는 사실이 반갑지는 않지만, 적어도 초기 구현만 놓고 보면 상황이 훨씬 더 나쁠 수도 있었음을 인정할 수밖에 없습니다. 이 광고 형식이 앞으로도 그대로 유지될지는 시간이 지나야 알 수 있을 것입니다. OpenAI도 처음에는 비교적 절제된 광고로 시작했다가 결국 더 침입적인 형식으로 나아간 다른 많은 기업들의 길을 따르게 될까요?

어쨌든 현재로서는 저희가 이전 글에서 예측했던 바로 그 형태의 광고가 등장할 것으로 보입니다. 챗봇의 답변 창 밖에 표시되고 실제 답변과 명확히 구분되며 광고임이 표시된 형태입니다. 이런 광고에 대해 제대로 된 광고 차단기라면 물론 AdGuard도 포함해 웹 버전에서는 문제없이 차단할 수 있을 것입니다. 다만 Android 앱 내부에서 광고를 차단하는 일은 훨씬 까다롭기 때문에 실제로 어떤 방식으로 표시되는지 직접 확인해 본 뒤에 판단하는 것이 좋겠습니다.

미국 내 무료 및 최저 요금제 ChatGPT 사용자들에게 광고가 며칠 내로, 늦어도 몇 주 안에 도입될 예정입니다. 일부 사용자는 지난주 출시된 베타 버전을 통해 미리 확인했으며, 해당 베타 버전에서는 응답 창 하단에 광고가 표시되며 '스폰서'라고 명확히 표기됩니다. 기본적으로 광고는 개인화되며, 사용자가 광고 개인화를 거부하지 않는 한 현재 대화 내용과 사용자의 과거 채팅 데이터를 기반으로 타겟팅됩니다. 거부 시에는 프롬프트와 직접 연관된 채팅 내용만 광고 타겟팅에 활용됩니다. OpenAI는 또한 사용자 데이터는 판매되지 않을 것이며, 광고 경험이 가능한 한 종합적으로 유지될 것임을 강조했습니다.

OpenAI CEO 샘 알트먼의 광고에 대한 입장은 시간이 지남에 따라 변해왔는데, 미적 선택으로서 광고를 스스로 혐오한다고 밝히던 태도에서 보다 실용적인 “제대로만 한다면 괜찮다”는 입장까지 이르렀습니다. 이 점만으로도 광고가 챗봇 경험의 더 많은 부분으로 스며드는 미래를 배제하기 어렵습니다. 당장 그런 일이 일어나지 않을 수도 있고 아예 일어나지 않을 수도 있지만, 당장 또는 미래에 아예 일어나지 않을 수도 있지만, 쉽게 일어날 수 있다는 사실은 배제할 수 없습니다.

경쟁과 현실적인 우려

전 OpenAI 연구원들이 설립한 OpenAI의 경쟁사 Anthropic은 자사의 Claude 챗봇으로 가장 잘 알려져 있으며, 이번 광고 논쟁을 포착했습니다. 그리고 그들이 선택한 대응 방식은 인공지능 군비 경쟁이 얼마나 완고해졌는지를 여실히 보여줍니다.

Anthropic 광고 스틸컷. 출처: Anthropic/YouTube

Anthropic은 여러 개의 짧은 동영상 클립을 공개했는데, 각각 사용자들이 챗봇의 도움을 구하는 익숙한 시나리오를 보여줍니다: 운동 조언을 구하거나, 사업 아이디어를 브레인스토밍하거나, 학업 과제에 도움을 받거나, 가족 구성원과 더 나은 소통 방법을 고민하는 상황 등이죠.

Anthropic의 YouTube 채널에 게시된 이 동영상들은 올해 최대 광고 행사 중 하나인 2월 8일 슈퍼볼 중계 중 방영될 예정이며, 모두 동일한 구조를 따릅니다. 채팅봇이 합리적이고 사려 깊으며 진정으로 도움이 되는 듯한 조언을 제공하는 것으로 시작하지만, 갑자기 분위기를 완전히 망치는 광고로 급선회합니다. 인공지능 에이전트를 대표하는 개인 트레이너가 갑자기 키를 1인치(약 2.5cm) 더 커 보이게 해주는 깔창을 추천하며 '키 작은 사람'들이 당당히 설 수 있도록 돕는다고 말합니다. 다른 영상에서는 비즈니스 조언을 하던 에이전트가 갑자기 수상쩍은 대출 서비스를 권합니다. 또 다른 영상에서는 사용자와 어머니와의 관계에 대해 이야기하던 치료사가 갑자기 말을 멈추고, 나이 많은 여성을 만날 수 있는 데이팅 앱 광고를 보여줍니다.

모든 영상은 화면이 번쩍이며 “광고가 AI에 찾아옵니다. 하지만 Claude에게는 아니죠”라는 문구와 함께 끝을 맺는데, 배경에는 Dr. Dre의 “What's the Difference”가 흐르고 있습니다. 이 광고는 블랙 미러의 에피소드 '커먼 피플'과 기이할 정도로 유사한데, 해당 에피소드는 한 인물이 생명을 구하는 실험적 뇌 수술을 견뎌내고 살아남았지만, 이제 생존을 위해 월간 구독이 필요하다는 사실을 깨닫는 세계를 상상합니다. 비용이 상승하자 그녀는 광고 지원 계층으로 밀려나, 대화 도중 맥락상 이론적으로는 가능하지만 극히 부적절한 광고를 무의식적으로 내뱉게 됩니다. 한 사례에서 학생의 부모님이 싸우는 도중 어머니가 아버지를 떠나려 한다고 말하자, 그녀는 갑자기 가족이 함께하길 권하는 기독교 가족 상담 웹사이트 광고를 읊조립니다. 또 다른 사례에서는 남편과의 친밀한 순간을 방해하며 발기부전 젤을 추천하기도 합니다. 이를 막는 유일한 방법은 매우 비싼 광고 없는 요금제를 결제하는 것뿐입니다. 이 에피소드는 Anthropic이 강조하는 두려움을 과장합니다: 수익화가 심히 부적절하고 불쾌한 순간에 침투한다는 점입니다. 그리고 기존 검색 광고와 달리, 인간 언어 패턴을 모방하는 챗봇의 경우 훨씬 더 개인적인 느낌을 줍니다.

이 논의는 가치가 있습니다. 결국 챗봇은 일상생활의 필수품으로 빠르게 자리 잡고 있죠. 우리는 점점 더 많은 사람들이 ChatGPT에 의존하게 되고, 인공지능 동반자가 감정적 대리인이나 심지어 연애 상대로 변모하며, 대화형 봇이 일종의 인지적 지팡이가 되어 많은 이들이 이제 없이는 살 수 없다고 느끼는 사례들을 접하고 있습니다.

AdGuard 제품 책임자인 데니스 뱌조보이(Denis Vyazovoy)는 이렇게 말합니다.

“광고 모델이 AI 어시스턴트에 더 깊이 통합되기 시작한다면, 가장 중요한 신뢰의 문제가 제기됩니다. 사용자는 이런 서비스를 미디어 플랫폼이라기보다 ‘도와주는 조력자’로 인식합니다. 그렇기 때문에 추천의 형태라 하더라도, 그 안에 숨겨진 상업적 의도가 있다면 최대한 투명하게 드러나야 합니다. 주요 AI 개발사들이 이 문제를 두고 논쟁을 벌이고 있다는 사실 자체가, 시장이 아직 수익 모델의 윤리적 경계에 대해 합의를 이루지 못했다는 뜻이며, 지금이야말로 그 논의를 본격적으로 시작하기에 가장 좋은 시점이라고 할 수 있습니다.”

그런 의미에서 인공지능은 초기 개인용 컴퓨터를 닮아가고 있습니다. 그때는 조용하지만 영구적으로 사람들의 일하는 방식과 사고 방식을 바꿔놓았죠. 따라서 인공지능 에이전트 내 광고가 정말로 Anthropic이 경고하는 방향으로 나아가고 있다면, 경보음이 울려야 합니다.

부정직한 광고: OpenAI의 반응

정말 그럴까요? 아직은 알기 어렵습니다. ChatGPT 내 광고가 아직 널리 도입되지 않았기 때문입니다. OpenAI의 샘 알트만(Sam Altman) CEO는 X(구 트위터)에 올린 글에서 Anthropic의 비판에 직접 반박하며, 이를 '오해의 소지가 있는 비판'이라고 일축했습니다.

“실제 존재하지도 않는 이론적 기만적 광고를 비판하기 위해 기만적인 광고를 사용하는 건 아마도 Anthropic의 이중적 태도를 반영하는 것일 텐데 이걸 슈퍼볼 광고에서 볼거라고 생각하지 못했습니다.” 라고 알트먼은 말했습니다.

그는 ChatGPT가 Anthropic이 묘사하는 것처럼 침습적인 방식으로 광고를 운영하지 않을 것이라고 주장했습니다. 알트먼은 이 기회를 빌려 두 회사를 대비시키며, Anthropic이 소수 부유층을 대상으로 틈새 시장용 고가 제품을 판매하는 엘리트주의적 기업이라고 비판했습니다. 반면 ChatGPT는 수십억 명이 무료로 이용할 수 있으며 유료 계층은 선택 사항이고 광고가 없는 민주적인 접근성을 강조했습니다. 그는 “미국에서 Claude를 사용하는 전체 사용자보다 텍사스 주민들이 무료로 ChatGPT를 더 많이 이용한다”고 지적했습니다. 앨트먼은 이 논쟁을 통제 대 개방의 문제로 규정했습니다. Anthropic이 특정 기업의 코딩 제품 사용을 차단하고 AI 활용 방식의 심판자 역할을 자처하는 반면, OpenAI는 ChatGPT를 광범위하게 접근 가능한 도구로 포지셔닝하고 있습니다.

역사적 유사점

치열한 경쟁은 과격한 광고를 낳습니다. Anthropic이 단순히 재미를 위해 이런 겨냥된 발언을 하고, 가장 인기 있는 광고 시간대에 돈을 쏟아부은 것이 아닙니다. 이 회사는 분명 상당한 자금을 투자하고 있습니다. 보도에 따르면 30초짜리 슈퍼볼 광고만 해도 800만 달러 이상이며, 경기 시작 전에 방영된 더 긴 광고(어머니와 소통하는 방법을 묻는 남자의 이야기를 담은) 역시 상당한 비용이 들었던 것으로 알려져 있습니다.

시장에서 가장 비싼 AI 모델 중 하나를 제공하는 Anthropic은 오랫동안 전문적인 작업, 특히 코딩 분야에서 최고로 평가받아 왔습니다. 하지만 OpenAI가 Anthropic의 인재를 빼가고 새로운 모델(최근에는 GPT-5.3-Codex)을 쏟아내는 상황에서 감상에 젖을 여유는 거의 없습니다.

Anthropic은 슈퍼볼 광고 캠페인에서도 Apple의 전략을 차용하고 있습니다. 거대 기업 IBM에 맞서는 반항적인 약자로 Apple을 포지셔닝한 상징적인 1984년 광고처럼, Anthropic의 광고는 ChatGPT를 조롱하고 Claude를 순수하고 편향되지 않은 선택으로 묘사함으로써 메시지를 전달하도록 설계되었습니다. 당시 Apple 광고의 영향력은 즉각적이고 측정 가능했습니다: 당시 보도에 따르면 광고 방영 직후 약 350만 달러 상당의 Macintosh 컴퓨터가 판매되었습니다.

차이점은 ChatGPT가 보다 폭넓게 대중적인 대안으로 포지셔닝하는 반면, Claude는 여전히 소수만을 위한 고급 제품이라는 인상이 남아 있다는 점입니다. 이번 광고를 통해 Anthropic은 이런 인식을 완전히 바꾸려고 시도하는 것처럼 보입니다. 핵심은 이 전략이 성공할지, 아니면 오히려 역효과를 낼지에 달려 있습니다. 하지만 Anthropic은 상당한 위험을 감수하고 있습니다. 자체 광고를 본격적으로 도입하려 하는 경우, 스스로 자초한 대규모 PR 파문에 직면할 수도 있다는 점입니다.

DNS 필터링 기능 추가

DNS 수준 필터링이 활성화되면 광고, 추적기, 악성 웹사이트를 포함한 원치 않는 도메인이 연결이 설정되기 전에 차단됩니다. 이는 보호를 강화하고 원치 않는 트래픽을 가장 초기에 차단하여 사용자의 기기에 도달하지 못하게 합니다.

Encrypted Client Hello

HTTPS는 트래픽의 내용을 암호화하지만, 통신 중인 서버의 이름은 일반적으로 여전히 노출됩니다. ECH는 연결의 이 부분도 암호화하여 ISP, DPI 시스템 및 기타 중개자가 사용자가 어떤 도메인에 접근하는지 볼 수 없도록 방지합니다.

유저스크립트 및 유저스타일 지원 추가

명령줄에서 직접 유저스크립트와 유저스타일을 설치하고 관리할 수 있습니다. 관리 명령어는 필터와 동일한 로직을 따르므로, 유저스크립트의 활성화, 비활성화, 제거 작업이 익숙한 방식으로 작동합니다.

피드백 남기기

AdGuard CLI 1.3에 대한 의견을 기다립니다. 여러분의 피드백은 제품을 개선하고 향후 업데이트의 방향을 다듬는 데 도움이 됩니다.

GitHub에서 이슈를 보고하거나 의견을 공유하실 수 있으며, 소셜 미디어 채널을 통해서도 문의하실 수 있습니다.

SockFilter란 무엇인가요?

SockFilter는 전송 계층(TCP/UDP)에서 소켓 작업과 직접 연동하는 경량 네트워크 드라이버입니다. 가장 낮은 계층에서 패킷을 처리하는 대신, SockFilter는 애플리케이션이 실제로 네트워크와 상호작용하는 더 높은 안정성 계층에서 작동합니다.

왜 새 드라이버가 필요한가요?

지금까지 Windows용 AdGuard는 주로 WFP 드라이버에 의존해 왔습니다. WFP는 강력하지만 동시에 복잡성, 호환성 문제 및 안정성 문제를 동반합니다.

TDI 드라이버는 대안으로 사용되어 왔으며 현재도 선택할 수 있습니다. 그러나 오래된 방식이기 때문에 일부 Google Chrome 버전에서 필터링 문제가 발생할 수 있습니다. 임시 해결 방법이 존재하긴 하지만, 장기적으로 신뢰할 수 있는 해결책은 아닙니다.

그래서 저희가 SockFilter를 소개합니다. 광고 차단에 특히 효과적인 새로운 접근 방식을 제공하며, 이러한 문제들을 완전히 해결해 줄 솔루션입니다.

SockFilter의 장점

충분한 테스트와 안정화 과정을 거치면 SockFilter는 기존 드라이버 대비 여러 가지 장점을 제공할 수 있습니다. 현재는 실험 단계이므로 모든 이점을 즉시 체감하기는 어려울 수 있지만, 앞으로 기대할 수 있는 변화는 다음과 같습니다.

• 다른 네트워크 앱과의 향상된 상호작용: SockFilter는 VPN, 방화벽, 백신 소프트웨어 등과 보다 원활하게 작동하도록 설계되었습니다. 네트워크 제어 충돌을 최소화하여 연결 문제를 줄이고, 전체 시스템 환경의 안정성을 높이는 데 도움이 됩니다.

• 시스템 충돌 위험 감소: SockFilter는 Windows 네트워킹의 보다 안전한 영역에서 작동합니다. 그 결과 블루스크린과 같은 심각한 시스템 오류 발생 가능성을 낮추고, AdGuard 실행 중 예기치 않은 충돌을 줄일 수 있습니다.

• 안정성 향상을 위한 진전: SockFilter는 저수준 네트워크 데이터를 처리하는 대신 앱이 일반적으로 인터넷을 사용하는 방식에 더 가깝게 작동합니다. 이를 통해 백엔드 복잡성을 줄일 수 있으며, 일상적인 사용 환경에서 AdGuard의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

알려진 문제점

현재 소수의 사용자들이 SockFilter 관련 문제를 보고했습니다. 새 드라이버가 Discord의 음성 및 영상 통화에 간섭하는 것으로 보입니다. 해당 문제는 GitHub에 설명되어 있습니다.

QA 팀에서 해당 문제를 재현했으며, 현재 수정 작업을 진행 중입니다. 유사한 문제가 발생하거나 추가로 공유할 정보가 있다면 알려주시기 바랍니다. 여러분의 피드백은 문제 해결에 큰 도움이 됩니다.

SockFilter 사용 방법

실험 모드는 SockFilter가 사용 준비가 되었음을 의미하지만, 버그가 발생할 수 있으며 이를 신고해 주시면 감사하겠습니다.

SockFilter를 테스트하려면 설정 → 네트워크 → 트래픽 필터링으로 이동하여 트래픽 필터링을 활성화한 후 사용 가능한 옵션 목록에서 SockFilter (실험적)을 선택하세요. 문제가 발생하면 언제든지 TDI 또는 WFP로 되돌릴 수 있습니다. 이 경우 GitHub에 문제를 보고해 주시기 바랍니다. 여러분의 피드백은 Windows용 AdGuard 개선에 큰 도움이 됩니다.

더 빠른 필터링 엔진 시작

TSUrlFilter로 알려진 필터링 엔진이 확장 프로그램을 구동해 원치 않는 콘텐츠를 차단하고 페이지를 깨끗하게 유지합니다. 이번 업데이트로 엔진 시작 속도가 약 두 배 빨라져 확장 프로그램이 더욱 부드럽게 동작하며, 백그라운드에서 재시작된 뒤에도 안정적인 성능을 제공합니다.

네이티브 :has 지원

페이지 요소를 차단하고 숨기기 위해 엔진은 CSS 선택자를 사용합니다. 이는 페이지를 깔끔하게 유지하는 빠르고 안정적인 방법입니다. 이전에는 :has 선택자가 확장 프로그램 자체에 의해 확장 CSS를 통해 주입되었습니다. 이제 지원되는 브라우저에서는 엔진이 브라우저 내장 :has 선택자를 사용합니다. 이는 필터링을 더욱 안정적으로 만들면서 시스템 부하도 줄여줍니다.

HTML 필터링 개선

단일 필터링 방법만으로는 일반적으로 충분하지 않습니다. 광고나 기타 요소가 페이지 콘텐츠에 녹아들려고 할 때 HTML 필터링이 유용합니다. 이는 페이지 구조와 직접 연동하여 해당 요소들을 탐지하고 제거합니다. 이번 업데이트는 HTML 필터링을 개선하고 최신 CoreLibs 버전과 호환되도록 하여 :contains 규칙을 보다 정확하게 처리합니다.

csp_report 차단 기능 재도입

MV3으로 이동한 후 csp_report 요청 차단 기능이 작동하지 않게 되어, 웹사이트가 차단된 콘텐츠 및 사용자 활동에 대한 추가 데이터를 수집할 수 있는 문제가 발생했습니다. 이번 업데이트는 MV3 호환 방식으로 csp_report 차단을 복원하여 동일한 수준의 보호 기능을 회복하고 사용자 프라이버시를 강화합니다.

피드백을 공유

아이디어가 있거나 버그를 발견하셨나요? GitHub이나 소셜 미디어로 알려주세요. 모든 의견이 AdGuard를 더욱 개선하는 데 도움이 됩니다.

수동 테마 선택

이 기능은 현재 시스템 테마와 무관하게 AdGuard Mini 앱에 라이트 또는 다크 테마를 적용하고자 하는 사용자를 위한 것입니다. 세 가지 옵션 중 선택하여 앱의 외관을 더욱 유연하게 설정하세요.
이 새로운 설정에 접근하려면 설정 → 테마로 이동하세요.

다크 앱 아이콘

macOS가 다크 모드일 때 AdGuard Mini가 더욱 세련되게 보이도록, 앱의 Dock 아이콘에 다크 버전을 추가했습니다.

다크 모드에서 도크에 앱의 다크 아이콘을 표시하려면 시스템 설정→ 외관으로 이동하여 아이콘 및 위젯 스타일을 다크로 설정하세요.

이번 버전에는 앱의 안정성과 성능을 개선하는 몇 가지 수정 사항도 포함되어 있습니다.

피드백 공유하기

AdGuard Mini는 사용자에게 더 나은 제품이 되기 위해 끊임없이 개선하고 있습니다. 여러분의 소중한 피드백을 보내주시면 큰 도움이 됩니다. 요청 사항이나 제안이 있으시면 GitHub, 소셜 미디어 또는 앱 내 지원 섹션을 통해 공유해 주세요.

사람들은 간편함과 편리함 때문에 첨단 섹스토이를 선택하지만, 즐거움을 얻는 동시에 자신도 모르게 개인 정보를 노출할 수 있습니다.

사용자의 기기가 사용 빈도, 사용 시간, 사용 강도를 추적하여 데이터를 몰래 수집할 수 있습니다. 최악의 경우 마이크, 카메라 또는 카메라 롤에 접근할 수도 있습니다. 또한 데이터가 기기와 토이 사이에서만 안전하게 유지된다는 보장은 없습니다.

진동에서 클라우드 서버까지

대부분의 현대식 기기는 기기 — 블루투스 — 앱 — 클라우드 순환 구조로 작동합니다.

간단한 명령으로 시작됩니다. 기기를 등록하고 앱과 페어링한 후 설정을 선택하면 기기 사용을 시작할 수 있습니다.

하지만 신호는 단순히 휴대폰에서 섹스토이로 전달되는 것이 아니라, 먼저 클라우드로 전송됩니다. 제조사들은 장거리 플레이를 위해 이 과정이 필수적이라고 주장합니다. 이를 통해 파트너가 지구 반대편에서도 제어권을 행사할 수 있기 때문입니다.

해당 명령과 함께 계정 ID, 타임스탬프, 기기 모델, 세션 지속 시간과 같은 메타데이터 패킷이 서버로 전송됩니다.

이 모든 것이 디지털 발자국을 형성합니다. “수요일 15분 사용”, “금요일 웨이브 모드” 같은 무작위 데이터 포인트가 분석되어 사용자의 프로필과 연결됩니다. 제조사는 단순히 하드웨어 결함만 확인하는 것이 아닙니다. 그들은 사용자의 가장 사적인 습관까지 파악하고 있습니다.

이 데이터(익명화 사용 관련유무)는 제품 개선 또는 광고주에게 판매하는 데 사용됩니다. 그 결과, 휴식 보조 도구에 대한 타겟팅 광고가 여러분이 평소 섹스토이를 사용하는 바로 그 시간에 맞춰서 피드로 계속 나타날 수 있습니다.

실제로 어떤 데이터가 유출되고 있나요?

데이터 수집은 종종 ‘운영상의 필요성’을 훨씬 넘어서는 수준으로 이루어집니다. 사용자와 관련된 민감한 정보 파일에는 다음과 같은 데이터가 포함될 수 있습니다.

• 개인 정보: 이메일 주소, 이름, 생년월일, 성별은 물론, 프로필에 입력했다면 성적 취향까지 포함될 수 있습니다.

• 사용 패턴: 정확한 사용 시각, 사용 시간, 사용 빈도 등 전반 사용에 대한 정보입니다.

• 기기 및 기술 정보: 진동 패턴, 강도 설정, 기기 온도, 배터리 상태 등 기기의 작동 세부 정보가 수집될 수 있습니다.

• 위치 정보: 휴대폰의 GPS 데이터를 통해 사용자의 도시나 거주지, 경우에 따라서는 집 안의 위치까지도 추정될 수 있습니다.

• 파트너 관련 데이터: 원격 세션 중 양측 사용자의 상호작용 기록과 사용자 ID 등 파트너 간 활동 정보가 포함될 수 있습니다.

• 생체 정보: 일부 고급 기기(예: Lioness)는 근육 수축이나 체온을 추적해 사용자의 신체 반응을 데이터로 기록합니다.

• 미디어 파일: 앱에 채팅 기능이 있는 경우, 사진·동영상·음성 메시지 등 개인적인 미디어 파일 역시 유출 위험에 노출될 수 있습니다.

이러한 데이터 유출의 결과

아시다시피 많은 앱이 사용자의 개인 정보를 수집합니다. 하지만 이처럼 민감한 정보가 유출되면 불쾌한 결과를 초래할 수 있습니다.

• 협박 및 갈취: 유출된 사진이나 특정 기기 사용 기록들도 무기로 악용될 수 있으며, 특히 보수적인 환경에 있는 사람들에게 더욱 위험합니다.

• 스토킹: 사용 시간과 GPS를 교차 참조하면 누군가가 사용자의 일과를 재구성할 수 있습니다. 게다가 블루투스 페어링에 PIN 코드를 사용하는 브랜드는 거의 없습니다. 기술에 능숙한 악의적인 사용자가 10미터 반경 내에서 사용자 모르게 조용히 연결하여 기기를 활성화할 수 있습니다.

• 초정밀 타겟팅 광고: 광고 플랫폼은 유출된 데이터를 기반한 피드를 제공합니다.

We-Vibe 사건

가장 큰 업계 스캔들은 위바이브(We-Vibe)와 관련되었습니다. 해커 컨퍼런스 '디프콘(Defcon)'에서 연구진들은 위바이브 4 플러스가 온도와 진동 모드에 관한 실시간 데이터를 회사 서버로 전송하고 있음을 입증했습니다. 해당 브랜드는 이를 '분석 목적'이라고 주장했으나, 사용자에게는 전혀 알리지 않았습니다.

그 결과 집단 소송이 제기되었고, 피해 사용자에게 최대 1만 달러의 배상금이 지급되었으며, 개인정보 처리방침에 대한 대규모 긴급 업데이트가 단행되었습니다.

다른 브랜드

Vibratissimo

한 취약점으로 인해 비밀번호, 채팅 내용, 사적인 사진 등이 포함된 공개 데이터베이스가 노출되었습니다.

Lovense

사용자들이 앱이 백그라운드에서 오디오를 녹음하는 것을 발견했습니다. 회사는 이를 “버그”라고 일축했습니다.

법적 보호 체계

유럽에서는 GDPR이 성생활 관련 데이터를 ‘민감한 정보'로 규정하여 엄격한 보호 조치, '잊혀질 권리’, 그리고 막대한 벌금(최대 2천만 유로)을 요구합니다.

미국에는 아직 하나의 큰 연방법이 없지만, 캘리포니아(CCPA/CPRA)가 선도하고 있습니다. 캘리포니아는 이제 사적인 데이터를 ‘민감한 개인 정보’(SPI)로 분류하고, 데이터 프로파일링을 거부할 수 있도록 ‘사용 제한’ 버튼을 요구합니다. 텍사스와 뉴저지를 포함한 10개 이상의 다른 주들도 이를 따르고 있습니다.

민감한 데이터를 보호하는 방법

개인 정보를 보호하기 위해 섹스토이를 포기할 필요는 없습니다. 다음 ‘디지털 위생’ 팁만 따르면 됩니다.

• 권한 확인: “이 진동기가 왜 내 연락처나 마이크에 접근해야 하지?”라고 스스로 물어보세요. 타당하지 않다면 거부하세요.

• 흔적 지우기: 등록 시 버너 이메일과 가명을 사용하세요.

• 모든 업데이트: 보안 취약점을 막기 위해 앱과 펌웨어를 최신 상태로 유지하세요.

• 블루투스 차단: 사용 후 기기를 끄세요. 연결이 없으면 원격 해킹도 불가능합니다.

• 광고 차단기 및 VPN 사용: 추적을 제한하고 연결에 익명성 강화단계를 추가합니다.

결국 스마트 섹스토이는 단순한 기기를 넘어, 복잡한 데이터 수집 시스템이라고 할 수 있습니다. 편리함을 제공하는 만큼 개인정보 보호에 대한 고민도 함께 따릅니다. 민감한 데이터가 안전하게 보호될 수 있도록 항상 주의를 기울이고 디지털 위생 수칙을 지키는 것이 중요합니다.

1월 16일, OpenAI는 향후 몇 주 내 미국에서 무료 이용자와 최저가 구독 등급인 ‘Go’ 이용자를 대상으로 광고 테스트를 시작할 것이라고 발표했습니다. 해당 광고는 로그인한 성인 이용자에게만 표시될 예정입니다. 해당 광고는 사용자의 현재 대화 내용과 관련이 있을 때만 챗봇 응답 하단에 표시될 것이라고 회사는 설명했습니다. OpenAI는 광고가 명확히 표시되어 일반 답변과 구분될 것이라고 덧붙였습니다. 광고는 기본적으로 개인화되지만, 사용자는 언제든지 개인화 기능을 끄고 광고에 사용된 데이터를 삭제할 수 있습니다. 또한 회사는 사용자의 데이터를 광고주에게 절대 판매하지 않으며, 광고주로부터 대화 내용을 비공개로 유지할 것이라고 밝혔습니다.

ChatGPT 광고 예시. 출처: OpenAI

이번 발표로 ChatGPT 내 광고가 정확히 언제, 어디에 등장할지에 대한 수개월간의 추측이 종지부를 찍었습니다. 그리고 적어도 광고 분야로의 첫 진출에서는 OpenAI가 가장 보수적인 접근법을 선택하여 신중을 기하는 쪽으로 기울고 있는 것으로 보입니다.

ChatGPT에 광고를 게재하는 방법들

2025년 12월, The Information은 OpenAI가 몇 가지 접근 방식을 모색 중이라고 보도했습니다. 그중 하나(현재 실현되고 있는)는 ChatGPT의 답변과 분리된 모듈에 광고를 배치하고, 이를 명확히 광고로 표시하는 것이었습니다. 이는 구글이나 퍼플렉시티 AI 같은 경쟁사들이 이미 시행하고 있던 방식과 매우 유사해 보였습니다.

표면상 훨씬 더 우려스러워 보였던 다른 접근법은 광고나 '스폰서 콘텐츠'를 챗봇 응답에 직접 삽입하는 것이었습니다. The Information은 OpenAI 내부 논의를 인용하며 예를 들었습니다: 마스카라 추천을 요청하면 인기 뷰티 브랜드 Sephora의 광고가 응답에 포함될 수 있다는 것입니다. 같은 보도에 따르면 OpenAI는 사용자가 구매 의사를 명확히 표시할 때까지 광고 노출을 보류하는 방안을 검토 중이었습니다. 즉, 초기 응답이나 하단에 광고를 무분별하게 배치하는 대신, 사용자가 구매 의사를 명시적으로 표시한 경우에만 광고를 노출하는 구상이었습니다. OpenAI의 자체 사례가 시사하듯, 이 신중한 접근법은 훨씬 더 직접적인 방식으로 대체된 것으로 보입니다.

광고의 기반 마련

지난 1년간 OpenAI의 행보를 지켜봐 왔다면 ChatGPT에 광고가 표시되기 시작한다는 소식은 놀랍지 않을 것입니다. OpenAI는 지난 1년간 조용히 광고 담당 임원들을 채용하며 본격적인 수익화 추진을 위한 기반을 다져왔습니다. 가장 주목할 만한 채용 사례는 피지 시모(Fidji Simo)의 영입입니다. 그는 2025년 8월 OpenAI에 합류해 애플리케이션 부문을 이끌게 되었는데, 이전에는 Meta에서 광고 기반 제품을 개발했으며 이후 Instacart를 이끌었습니다. 시모는 소비자 플랫폼 확장, 성과형 광고, 수익화 분야에 특화되어 있는데, 이는 OpenAI가 ChatGPT로 추구하는 방향과 정확히 일치합니다. 이러한 방향성을 강화하기 위해 OpenAI는 광고 플랫폼 및 유료 마케팅 엔지니어 직책을 공고했으며, 구독 서비스와 광고를 총괄할 수석 수익화 리더를 찾고 있었습니다.

그러나 가장 결정적인 증거는 ChatGPT Android 앱의 베타 버전에서 발견된 유출된 참조 사항으로, 이는 2025년 11월로 거슬러 올라가는 시점부터 내부 광고 프레임워크가 구체화되고 있음을 시사했습니다

개발자 티보 블라호가 발견한 빌드에는 ‘광고 기능’, ‘검색 광고’, ‘바자 콘텐츠’ 등과 같은 항목에 대한 참조가 포함되어 있어, OpenAI가 광고가 실제로 어떻게 작동할지 적극적으로 테스트 중임을 시사합니다.

동시에 사용자들은 ChatGPT 응답 창 바로 아래에 표시된 서비스 추천 항목이 광고처럼 보인다는 점을 발견했습니다(현재 우리가 알고 있는 바에 따르면, 이는 미국에서 출시될 예정인 광고와 유사함).

OpenAI는 당시 광고가 이미 제품에 도입되었다는 주장을 부인했습니다. ChatGPT가 피트니스 수업을 홍보하는 스크린샷에 대해 OpenAI는 “재정적 요소가 없다”는 이유로 광고가 아니라고 설명하며, 이는 나쁜 사용자 경험이라고 인정했지만 ‘관련성 부족’이라는 근거만을 제시했습니다. 특히 더 명백한 문제, 즉 광고와 유사한 내용이 등장했다는 사실 자체는 회피한 셈입니다. 회사는 “제안 기능과 사용자 경험을 개선 중이며, 최상의 상태를 유지하기 위해 노력하고 있다”고 밝혔습니다.

한편 ChatGPT는 광고 도입 준비가 된 듯했으나, 2025년 12월 Google이 Gemini를 업그레이드하자 OpenAI가 유명한 '코드 레드'를 선언하며 모델 개선에 집중하면서 출시가 보류된 것으로 보입니다. 그러나 그때조차도 OpenAI가 ChatGPT에 광고를 도입할 준비를 하고 있다는 데는 거의 의심의 여지가 없었습니다. 남은 유일한 진짜 질문은 광고가 도입될지 여부가 아니라, OpenAI가 광고가 어느 정도까지 방해가 되도록 허용할 의사가 있는가였습니다.

OpenAI의 광고에 대한 태도 변화

OpenAI의 발표에 따르면 광고(적어도 초기 버전에서는)가 지나치게 방해가 되지 않을 것이라고 하지만, 그 방침이 변하지 않을 것이라는 보장은 없습니다. 사람들은 마음을 바꾸기 마련이며, OpenAI CEO 샘 알트먼도 예외는 아닙니다.

2024년 3월 팟캐스트 출연 당시 렉스 프리드먼과의 대화에서 알트먼은 심지어 미적 선택으로서 광고를 싫어한다고까지 말했습니다. 알트먼은 인터넷이 발전하기 위해 광고가 필요했던 시절은 지났으며, 지금은 세상이 더 풍요로워져 광고가 필수품이라기보다 선택의 문제여야 한다고 주장했습니다. 다만 그는 문틈을 살짝 열어두며, 대규모 언어 모델(LLM)이 편향되지 않은 방식으로 거래 흐름에 참여할 수 있는 방법이 있을 수 있다고 암시했습니다. 그러한 유보 사항에도 불구하고 그는 광고 없는 ChatGPT에 대한 선호를 더욱 확고히 하며 “우리의 비즈니스 모델은 매우 단순하고 나는 그것을 좋아한다. 내가 상품이 아니라는 걸 안다”고 덧붙였습니다. 반면 그는 페이스북, X 등 광고 지원 플랫폼들을 지목하며 “나는 그것을 좋아하지 않는다”고 자신의 감정을 직설적으로 요약했습니다.

6개월 후인 2024년 10월, 알트만은 광고에 대한 자신의 전반적인 혐오감을 더욱 분명히 했습니다. OpenAI가 현재의 구독 기반 모델 외에도 광고와 같은 대체 수익화 전략을 모색할 것인지에 대한 질문에 답하며 알트만은 “개인적인 편견으로 말하자면, 저는 광고를 싫어합니다”라고 밝혔습니다. 동시에 그는 OpenAI가 언젠가는 광고를 고려할 가능성을 배제하지는 않았습니다.
광고가 존재하며 어느 정도 고려 대상이긴 하지만 당장 회사 차원에서 검토 중인 사안은 아니라는 이러한 입장은 2024년 내내 지속되었습니다. 2024년 12월 OpenAI의 최고재무책임자(CFO) 사라 프리아는 회사가 다른 수익원을 모색하는 데 열려 있지만, 광고를 추진할 구체적인 계획은 없다고 밝힌 바 있습니다.

2025년에 모든 것이 바뀌었습니다. 광고 수익 창출 아이디어가 OpenAI 내에서 급속도로 확산되었습니다. 2025년 4월, 내부 문서가 유출되었는데, OpenAI는 ‘무료 사용자 수익화’(즉, 광고)를 포함한 신제품이 2026년에 10억 달러의 수익을 창출할 것이라고 예측했습니다. 이 수치는 2029년까지 250억 달러로 증가할 것으로 예상되었습니다.

비밀은 이미 누설되었으며, 아직 완전히 드러나진 않은 상태이지만 오래 걸리지 않았습니다. 2025년 6월 공개된 ‘OpenAI 팟캐스트’ 첫 회에서 알트먼은 자신의 입장을 이전보다 훨씬 명확하고 눈에 띄게 완화된 어조로 밝혔습니다.

“아직 광고 제품을 한 번도 해본 적이 없어요. 아니, 완전히 반대하는 건 아니에요. 광고가 마음에 드는 부분도 있거든요. 인스타그램 광고는 꽤 괜찮다고 생각해요. 거기서 물건도 많이 샀어요.”

오랫동안 광고를 멀리해 온 사람에게서 나온 말이라, 이건 단순한 가벼운 언급이 아니었습니다. 알트먼은 광고를 단순히 참는 수준을 넘어, 그것들을 '멋지다'고까지 표현했는데, 이 작은 한 마디가 태도의 상당한 변화를 암시하고 있었습니다.

그럼에도 그는 광고가 배치되어야 할 위치에 대해서는 선을 긋는 데 신중했습니다. 실제 모델 출력 자체를 건드리는 것은 거래를 무산시킬 수 있다고 그는 제안했습니다. “만약 우리가 더 많은 비용을 지불하는 대가로 LLM에서 반환되는 그 스트림, 즉 출력 자체를 수정하기 시작한다면, 그것은 정말 끔찍한 일이 될 것입니다,”라고 그는 말했습니다. “사용자로서 저는 이런 상황을 싫어할 것입니다. 그것은 신뢰를 파괴하는 순간이 될 것입니다.”

대신 알트먼은 광고가 도입된다면 LLM 처리 과정 자체의 외부에 위치해야 하며, 응답과 명확히 분리되어 어떤 식으로도 영향을 미치지 않아야 한다는 아이디어를 제시했습니다. 그조차도 기준은 높을 것입니다. 그는 “사용자에게 정말 유용하게 느껴져야 하며 LLM 출력에 간섭하지 않는다는 점이 분명해야 할 것”이라고 말했습니다.

문서상으로 보면 모두 좋은 말들입니다. 그리고 겉보기에는 OpenAI가 선택한 길이기도 하죠. 하지만 알트만은 구글을 ‘문제점'은 있지만 '좋은’ 광고 기반 기업으로 지목하기도 했습니다. 광고가 시간이 지남에 따라 구글의 제품을 얼마나 깊이 형성하고(때로는 왜곡하기도 했는지) 고려해볼 때, 향후 광고 구현이 현실적으로 얼마나 깨끗하거나 지속 가능할지 의문을 품는 것은 당연합니다.

그리고 이는 중요한데, The Information에 따르면 OpenAI는 ChatGPT의 비유료 사용자(즉, 광고를 통해 수익화되는 사용자)당 연간 평균 글로벌 수익이 2026년에는 약 2달러에 달하고, 2030년까지는 약 15달러로 증가할 것으로 전망하고 있기 때문입니다.

그 예측의 상한선에서조차 ChatGPT는 광고 지원 모델을 완전히 도입한 기업들을 따라잡기에는 아직 한참 멀었습니다. 예를 들어 메타는 이미 사용자당 약 50달러를 창출하고 있습니다. 즉, 규모를 확장하고 이 수치를 끌어올려야 한다는 압박이 커질 수 있으며, 이는 시간이 지남에 따라 깔끔하고 방해받지 않는 광고라는 약속을 유지하기 어렵게 만들 수 있습니다.

그 압박은 당분간 완화될 가능성이 거의 없습니다. OpenAI는 2030년 이전에는 흑자 전환이 어려울 것으로 전망되며, 2029년까지 누적 손실이 약 1,150억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. HSBC 추정에 따르면, 이 회사는 성장 계획을 위한 자금 조달을 위해 추가로 2,070억 달러를 조달해야 할 것으로 보이며, 이는 더 공격적인 수익화 전략을 거부하기가 얼마나 어려울 수 있는지를 보여줍니다.

광고를 차단하는 방법은 무엇인가요?

광고 차단 사용자들이 당연히 궁금해할 다음 질문은 아마도 “ChatGPT 광고도 실제로 차단될 수 있을까?”일 것입니다. 간단히 말해, 가능합니다. 생성형 AI가 광고를 '차단 불가능'하게 만든다는 생각은 현실보다 과장된 측면이 더 큽니다.

그렇다고 해도, 이것이 얼마나 쉬울지는 거의 전적으로 OpenAI가 광고를 어디에 배치하기로 결정하느냐에 달려 있습니다. 광고가 ChatGPT의 응답 창 밖에 위치하고, 명확하게 분리되어 표시된다면, ChatGPT에서 광고를 차단하는 것은 상당히 익숙해 보일 것입니다. 이는 Perplexity 같은 다른 AI 제품에서 보아온 것과 매우 유사합니다. 광고 차단 관점에서 보면, 이러한 방식의 구현은 비교적 간단하며, AdGuard는 이미 ‘기타 방해 요소 필터’를 통해 유사한 형식의 광고를 걸러내고 있습니다.

대규모 언어 모델은 기존의 패턴 매칭을 넘어 의미 기반 콘텐츠 필터링을 가능하게 합니다. 단순히 콘텐츠의 위치나 표현 방식에 의존하기보다 사후 분석을 통해 LLM은 중립적 정보와 홍보 또는 스폰서 콘텐츠를 구분하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 덜 명백한 방식으로 제시된 경우에도 적용됩니다. 이는 공상과학이 아닙니다: 이미 실험 중인 기술로, LLM을 활용한 광고 차단 재고에 관한 연구 논문에서 설명한 바와 같습니다.

OpenAI가 챗봇 답변 텍스트에 광고를 혼합하기로 결정하면 문제가 복잡해집니다. 그렇다고 광고가 즉시 차단 불가능해지는 것은 아닙니다. 다만 이를 차단하려면 다른 도구들이 필요해질 것입니다. 하지만 당분간은 과도하게 대응할 필요는 없습니다. 현재 대부분의 챗봇 광고는 기존 기술로 충분히 걸러낼 수 있을 만큼 뚜렷하게 구분됩니다. 더 큰 불확실성은 광고 차단 가능성 자체가 아니라, OpenAI가 결국 광고를 어디까지 밀어붙일지입니다. 알트먼은 광고가 대규모 언어 모델(LLM) 출력에 영향을 주지 않을 것이라고 주장할 수 있지만, 재정적 압박이 커질수록 사용자들이 이를 맹신하기만 할 수는 없는 상황입니다.