메타의 AI 비서에 일상을 맡기면 개인정보 우려도 커진다

한 기자는 Muse가 자신의 맥에 저장된 비공개 메시지를 읽었다고 보도했다. 메타의 AI 비서가 일상 업무를 대신하는 서비스로 확장되면, 이용자가 맡기는 일과 개인정보도 함께 늘 수 있다는 우려가 나온다.

마크 저커버그(Mark Zuckerberg)가 공개한 Muse는 항공편 예약과 장보기, 고객센터 전화, 이메일 전송, 약속 예약, 여행 계획을 대신하는 AI 에이전트다. 메타는 기술에 익숙하지 않은 사람도 쓰기 쉽다고 홍보한다. 이 서비스가 널리 쓰이면 편리함과 함께 개인정보 보호와 이용 습관을 둘러싼 질문도 커질 수 있다.

AI 에이전트는 대화형 인공지능 모델과 강화학습을 이용해 사용자가 정한 목표를 수행하는 시스템이다. 일상에서 비서에게 일을 부탁하는 것에 빗대면 이해하기 쉽다. 다만 실제로는 이메일이나 일정, 온라인 서비스에 연결해 디지털 작업을 처리한다.

메타는 왜 에이전트에 투자하나?

메타는 2025년 스케일AI의 기업가 알렉산드르 왕(Alexandr Wang)을 영입하는 데 143억 달러를 썼고, 내부 인공지능 시스템을 전면 재구축했다. 2025년 인공지능과 기타 자본 지출은 모두 720억 달러였으며, 2026년에는 그 규모를 두 배로 늘릴 예정이다.

성과는 나쁘지 않지만 최첨단은 아니다. 한 인기 순위에서 메타의 최신 모델 Muse Spark 1.2는 앤스로픽과 오픈AI의 Claude·GPT 모델에 이어 3위에 올랐다. 앤스로픽과 오픈AI가 코딩·연구·분석에 가장 뛰어난 모델을 원하는 전문가와 기업을 겨냥한다면, 메타는 일상적으로 쉽게 쓸 수 있는 서비스를 앞세운다. 메타의 주력 소셜미디어 서비스인 페이스북·인스타그램·메신저·왓츠앱은 6월 분기에 하루 36억 명이 이용했다.

메타는 유료 전문 서비스도 내놓을 계획이지만, Muse의 핵심은 더 많은 사람이 쉽게 쓰게 하는 데 있다. 저커버그는 이용자가 에이전트의 이름과 외모, 말투를 정하고 실시간 영상 통화를 할 수 있게 될 것이라고 말했다. 휴대전화 없이 에이전트와 대화하는 열쇠고리 크기의 기기도 공개했다.

일을 맡기는 습관은 무엇을 바꾸나?

메타의 사업 모델은 20년 동안 알림과 끝없이 이어지는 피드, 다른 사람의 반응을 확인하는 습관에 기대 왔다. Muse는 피드를 넘기는 대신 집안일이나 예약 같은 일을 맡기는 새로운 습관을 만들려는 시도다. 이용자는 에이전트가 행동하기 전에 허락을 얼마나 자주 구할지 설정할 수 있다. 거래가 잘 끝날수록 에이전트에 대한 신뢰가 커질 수 있지만, 허락을 덜 구하도록 설정하면 이용자가 통제하는 범위도 달라진다.

현재 Muse는 미국에서만 쓸 수 있고 18세 이상으로 이용이 제한된다. 이메일과 달력, 식당 예약·음악·쇼핑 같은 소비자 서비스에 연결하는 기능이 있지만 은행·의료·세금 계정에는 로그인할 수 없다. 메타는 앞으로 연결 기능을 추가하고 해외에도 서비스를 확대할 계획이다.

개인정보 보호 약속은 어디까지 믿을 수 있나?

메타는 각 에이전트와 이용자 데이터를 전용 가상 머신인 Muse Secure VM에서 운영한다고 설명한다. 저커버그는 메타도 이용자의 에이전트 안에 있는 내용에 접근하지 못하도록 하는 선택형 보안 기준도 약속했다.

그러나 메타의 과거 개인정보 보호 기록은 신중한 판단을 요구한다. 2018년 케임브리지 애널리티카 사건에서는 컨설팅 회사가 최대 8,700만 명의 페이스북 이용자 데이터를 정치적 성향 분석에 이용한 사실이 드러났다. 2019년 미국 연방거래위원회는 개인정보 보호 실패와 관련해 메타에 50억 달러의 벌금을 부과했다.

메타는 이용자가 모델 학습에 쓰이지 않도록 하려면 데이터 설정을 찾아 직접 꺼야 한다. 앞서 언급한 기자의 보도는 Muse가 맥에 저장된 비공개 메시지를 읽었다는 사례를 전했다. 다만 원문은 메시지를 어떤 경로로 읽었는지나 기술적 세부사항은 밝히지 않는다.

메타는 과거에도 이용자가 서비스를 오래 쓰도록 설계했다는 비판을 받았다. 올해 초 미국 29개 주 법무장관이 인스타그램과 페이스북이 청소년을 계속 붙잡아 두도록 설계됐다고 제기한 소송은 메타가 잘못을 인정하지 않은 채 최대 약 180억 달러를 지급하는 합의로 마무리됐다. 귀여운 모습과 이름을 가진 에이전트가 하루 종일 이용자의 말을 듣는다면 피드보다 더 강한 습관을 만들 수 있다는 우려가 제기되는 배경이다.

AI 에이전트의 설계와 운영을 다루는 규정은 아직 많지 않다. 수십억 명이 한 회사의 에이전트에 일상을 맡긴 뒤에는 그 작동 방식을 정할 기회가 줄어들 수 있다. 사용해 보려는 사람은 데이터 학습 사용 설정과 연결 가능한 계정, 에이전트가 행동하기 전 허락을 구하는 빈도를 확인할 필요가 있다.