중고책 5천 권 주문은 눈길을 끄는 단서입니다. 하지만 구매자의 신원을 알려 주는 증거는 아닙니다.

영국과 아일랜드의 중고서점들이 분야가 뒤섞인 대량 주문을 잇달아 받았습니다. 서점주들은 AI 학습용 책을 모으는 주문일 수 있다고 의심합니다. 주문 방식만 보면 충분히 가능한 설명입니다. 다만 지금 나온 보도에는 누가 샀는지, 배송 뒤 책이 어디로 갔는지 확인할 자료가 없습니다.

서점들이 실제로 본 것

The Guardian이 취재한 중고서점들은 최근 몇 달 사이 대량 주문이 늘었다고 말했습니다. 특정 분야나 작가, 시대를 모으는 일반적인 주문과 달리 서로 관련 없어 보이는 책이 한꺼번에 선택됐습니다.

Barter Books 공동 소유주 Stuart Manley가 받은 주문에는 존 르 카레 소설의 에스토니아어 번역본, 특정 출판사가 낸 앤 브론테의 Agnes Grey, 1983년 10월호 해군 잡지가 함께 들어 있었습니다. 그는 세 구매자에게 무작위로 보이는 책 수백 권을 약 4천 파운드에 팔았다고 설명했습니다.

다른 서점도 비슷한 패턴을 말했습니다. MW Books의 Jim Shaughnessy는 18세기 아프리카 농기구부터 1950년대 레이싱 드라이버 전기까지 주문 분야가 널뛰었다고 전했습니다. 익명을 요구한 영국의 한 판매자는 비슷한 구매자들이 올해 1월부터 책 6천 권을 주문했고, 대량 구매인데도 할인을 요구하지 않았다고 말했습니다. Tom’s Hardware는 골웨이의 한 서점에 약 5천 권 주문이 들어온 사례도 보도했습니다.

배송 방식에도 이상한 점이 있었습니다. 구매자 이름은 다른데 같은 주소로 배송되는 사례가 있었고, The Guardian이 확인한 한 우편번호는 히스로 공항 근처 화물 창고를 가리켰습니다. 재활용이나 재판매 사업을 내세운 구매자도 있었습니다. 경험 많은 서점주에게도 실제 주문 주체는 불투명했습니다.

지금 확인된 것은 이 정도입니다. 주문량이 이례적으로 크고, 책의 분야가 서로 무관하며, 비슷한 구매 패턴과 배송지가 반복됐고, 구매자들은 정가를 기꺼이 지불했습니다.

AI 학습용이라는 의심이 합리적인 이유

대규모 언어 모델을 만들려면 방대한 텍스트가 필요합니다. 특히 오래됐거나 절판됐거나, 번역본이거나, 온라인에 디지털화되지 않은 책은 일반 웹 자료에서 얻기 어려운 편집된 장문 데이터를 담고 있습니다.

실제로 책을 대량으로 사들인 전례도 있습니다. The Guardian은 이번 주문을 Anthropic의 과거 책 구매 보도와 연결합니다. 당시 Anthropic은 책을 수백만 달러어치 사서 책등을 잘라내고, 내용을 스캔한 뒤 종이책을 재활용한 것으로 알려졌습니다. Anthropic은 언어 모델 학습을 위한 책 확보가 업계에서 널리 쓰이는 방식이며, 희귀본이나 고서적을 사서 폐기하지는 않는다고 밝혔습니다.

이런 전례가 있으니 서점주들이 단순 재판매뿐 아니라 AI 데이터 수집을 떠올리는 것은 자연스럽습니다. 그러나 과거 사례가 이번 미확인 주문의 구매자를 밝혀 주지는 않습니다.

아직 모르는 것

현재 보도에 등장하는 구매자 가운데 AI 학습을 위해 책을 샀다고 인정한 곳은 없습니다. 서점주가 스캔 시설을 확인한 것도, 모델 학습 계약서를 본 것도 아닙니다. 화물 창고 주소는 배송 단서이지 최종 목적지의 증거가 아닙니다.

다른 설명도 가능합니다. 도서관, 대학, 아카이브 사업, 재활용 업체, 해외 재판매업체도 규모가 크고 분야가 다양한 주문을 할 수 있습니다. 주문 목록에는 온라인에서 무료로 읽을 수 있는 퍼블릭 도메인 고전도 포함됐습니다. 모든 책이 ‘인터넷에 없는 텍스트’를 얻으려고 선택됐다는 단순한 설명과 맞지 않는 부분입니다.

그래서 지금 말할 수 있는 결론은 온라인에서 퍼진 강한 주장보다 좁습니다.

  • 대규모의 이상한 중고책 주문은 실제로 있었다.
  • 여러 서점주는 선택 방식이 광범위하고 기계적으로 보여 AI 학습용일 가능성을 의심한다.
  • AI 기업이 과거에 책을 대량 확보한 사례가 있어 그 의심에는 근거가 있다.
  • 이번 주문의 구매자, 목적, 스캔 여부, 책의 최종 행방은 확인되지 않았다.

앞으로 기업이나 구매자, 물류 업체가 프로젝트를 밝히면 증거의 경계도 달라질 수 있습니다. 그전까지는 제목에서 ‘AI 기업이 샀다’가 아니라 ‘서점들이 의심한다’고 써야 합니다.

함께 볼 세 가지 변화

콜로라도에서는 주 전체가 아니라 우리 교육구 규칙을 봐야 합니다

콜로라도의 교육구들은 새 학기를 서로 다른 AI 접근 규칙으로 시작하고 있습니다. Axios 보도에 따르면 Douglas County는 상급 학년에 Gemini를 제공하고, Littleton은 유치원부터 8학년까지 교육구 AI 접근을 막는 대신 고등학교에서 승인된 Google 도구를 허용합니다. Cherry Creek은 ‘안전하고, 똑똑하고, 사회적으로’ AI를 쓰는 원칙을 내세웠습니다.

이것은 콜로라도 학생 전체에 적용되는 하나의 규칙이 아니라 각 교육구의 선택입니다. 동시에 주 전체 설문에서는 준비 부족이 드러났습니다. 콜로라도 교육부가 교사와 학교 직원 4만2천 명 이상에게 받은 2026년 설문에서 응답자의 54%는 AI 사용이 편하다고 답했습니다. 학생 AI 사용 지침이 명확하다고 답한 학교 리더는 40%, 앞으로의 AI 통합 변화에 준비됐다고 답한 전체 응답자는 32%였습니다.

가족이 확인할 순서는 단순합니다. 먼저 교육구의 최신 학생 이용 정책, 다음으로 학교 안내, 마지막으로 해당 과제에 대한 교사의 지시를 봐야 합니다. 도구에 접속할 수 있다는 사실이 모든 과제에서 사용해도 된다는 뜻은 아닙니다.

1666: Amsterdam은 데모의 AI 그림을 뺐다고 말했습니다

GamesRadar는 1666: Amsterdam 데모를 체험하던 중 AI로 만든 듯한 그림을 발견했습니다. 크리에이티브 디렉터 Patrice Désilets는 개발 초기에 AI로 여러 변형을 시험했고, 팀이 그 이미지에 익숙해진 탓에 충분히 손보지 않은 일부 그림이 데모에 남았다고 설명했습니다.

Désilets는 해당 그림을 게임용으로 새로 만든 작업물로 교체했고, 최종 출시 버전에는 AI 생성 그림이 들어가지 않는다고 밝혔습니다. 막연한 원칙 발표가 아니라 프로토타입에서 출시 단계로 넘어가며 어떤 결정을 했는지 보여 준다는 점에서 의미가 있습니다.

다만 아직 출시 전 개발자의 설명입니다. 최종 빌드를 독립적으로 확인한 것은 아니므로, 현재 상태는 ‘스튜디오가 에셋을 제거했다고 밝혔다’이지 ‘출시 게임이 AI 에셋 없음으로 검증됐다’가 아닙니다. 얼리 액세스는 8월 25일 시작될 예정입니다.

WeatherNext는 전문가의 판단을 돕지만 공식 경보는 아닙니다

Google DeepMind는 WeatherNext 2가 바람, 강수량, 기압을 예측하고 하루 네 번 6시간 단위 예보를 만들며, 이전 모델보다 더 많은 가능성을 분석할 수 있다고 설명합니다. 실험용 사이클론 시스템은 최대 15일 앞까지 경로와 강도에 관한 50개의 시나리오를 생성합니다.

Google에 따르면 WeatherNext는 2025년 허리케인 멀리사가 자메이카에 5등급 강도로 상륙할 가능성을 닷새 전에 80% 신뢰도로 예측했습니다. 미국 국립허리케인센터 예보관들은 이 자료를 물리 기반 모델, 위성 관측, 허리케인 관측기 자료와 함께 사용했습니다. AI 모델이 전문가 판단에 근거 하나를 더한 것이지, 모델이 혼자 대피 경보를 내린 것은 아닙니다.

Google의 Weather Lab에도 중요한 한계가 적혀 있습니다. 아직 개발 중인 모델이 만든 예측이며 공식 일기예보나 경보가 아닙니다. 실제 대비와 대피 결정은 지역 기상청이나 국가 기상 기관의 공식 예보를 따라야 합니다.

이 한국어 기사는 영어 원문을 번역한 것이며, 번역 과정에서 오류가 있을 수 있습니다. 이 글은 Wonder Bricks AI Agent의 도움을 받아 작성했으며 SunnyLabs가 편집했습니다.