해봄의 다락방

과거의 프로덕트 매니저(PM)는 사양서 작성과 일정 관리 같은 프로세스 중심의 업무를 주로 담당했습니다. 그러나 시장 환경이 급변하고 고객 요구가 다양해지면서, 이제 PM은 직접 제품을 만들어내는 실행자로 자리매김하고 있습니다. 단순히 종이 위 계획을 조율하는 것을 넘어, 실제 결과물을 제작하고 빠르게 피드백을 받는 과정을 통해 제품 가치를 증명해야 하는 시대가 되었습니다. 프로토타입: 가치 검증의 필수 도구 이러한 변화의 핵심에는 프로토타입 제작이 있습니다. 예전에는 문서로 아이디어를 정리하고 추정치를 나열하는 방식이 일반적이었습니다. 하지만 사용자들은 글이나 표로만 설명된 기획안보다 실제 작동하는 프로토타입에서 훨씬 직관적인 가치를 느낍니다. 그래서 많은 PM들이 노코드(No-Code)·로코드(Low-Code) 플랫폼을 활용해 MVP(Minimum Viable Product)를 빠르게 만들어냅니다. 이렇게 구현한 프로토타입을 통해 실시간으로 시장 반응을 확인하고, 애초에 놓쳤던 문제들을 조기에 발견하여 개선할 수 있습니다. 이 과정은 제품 완성도를 높이고 출시 시점을 앞당기는 데도 큰 도움이 됩니다. 대기업과 스타트업에서의 PM 역할 차이 대기업에서는 의사결정 절차가 복잡하고 보고 라인이 길기 때문에, PM이 서류와 프레젠테이션 중심의 업무에 묶이는 경우가 많습니다. 여러 부서의 이해관계를 조율하면서 한정된 범위 안에서 일정과 품질을 관리하는 데 집중해야 하는 문화가 자리 잡고 있습니다. 반면 스타트업에서는 아이디어를 신속하게 실행해보고, 그 결과물을 시장에 즉시 내놓아 피드백을 받는 행동력이 더 강조됩니다. 프로토타입 하나가 제품 가능성을 증명하는 직접적인 통로가 되기도 하며, 이를 계기로 새로운 투자나 파트너십 기회를 잡는 사례도 많습니다. 대기업 문화가 무조건 뒤처졌다는 의미는 아닙니다. 대기업 내부에서도 애자일(Agile) 팀이나 사내벤처 프로젝트를 운영하며, 스타트업에 가까운 속도와 유연성을 도입하려고 노력하고 있습니다. 이를 통해 대규모 조직도 기민한 실행력과 혁신적인 아이디어를 동시에 얻어내고자 합니다. 기술 발전과 PM의 확장된 역할 AI와 자동화 도구가 활발하게 활용되면서, PM이 갖춰야 할 기술적 이해도는 점점 더 중요해지고 있습니다. 특히 노코드·로코드 도구가 대중화됨에 따라, 전문 개발자가 아니더라도 초기 프로토타입을 직접 만들어볼 수 있는 환경이 마련되었습니다. 이는 아이디어 검증에 필요한 시간과 비용을 크게 줄여주며, AI 기반 분석 툴을 이용해 사용자 행동 데이터를 빠르고 정확하게 파악할 수도 있습니다. 그 결과 제품 개선의 우선순위를 결정하는 데에도 유리합니다. 물론 모든 PM이 코드까지 짜야 할 필요는 없습니다. 다만 간단한 수정이나 UI 프로토타이핑 정도를 직접 처리할 수 있다면, 개발이나 디자인 팀과의 소통이 훨씬 원활해집니다. 이러한 협업 비용 절감 능력은 조직의 규모와 무관하게 높이 평가받습니다. PM은 이제 더 많은 것을 커버하게 됩니다 이전 포스팅에서도 말했듯 PM은 이제 과거처럼 계획과 관리에만 머무르지 않을 겁니다. 직접 프로토타입을 만들고, 시장과 고객의 피드백을 즉시 반영해 가치를 검증하는 역할까지 수행합니다. 이는 스타트업뿐 아니라 대기업에서도 중요한 경쟁 우위가 되었습니다. 시장에서 통하는 제품을 누구보다 빨리 만들어내고, 얻은 피드백을 곧바로 반영해 제품을 개선하는 실행 역량이야말로 요즘 PM에게 가장 요구되는 자질입니다. 그리고 이를 뒷받침하는 기술적 역량이 점차 중요해지면서, PM의 역할 역시 더 폭넓고 도전적인 방향으로 진화하고 있습니다.

“말 한 마디로 천 냥 빚을 갚는다”라는 속담이 있습니다. 반대로 말 한 마디가 관계를 깨어놓기도 하지요. 우리는 일상에서 타인과의 대화를 통해 생각을 교환하고 감정을 나누지만, 어느새 “내가 이런 말을 왜 했지?”라는 후회를 경험하기도 합니다. 크리스마스 이브를 맞이해 묵혀놨던 글 중 하나를 꺼내어 봅니다. 저 역시 대화를 하다 많이 하는 실수 입니다. 늘 제가 말하듯 청자가 이해를 못하면 화자의 잘못이 크기에 화자를 중심으로 대화를 망치는 것들에 대해 이야기 해보고자 합니다. 실제로 갈등 상황에서 사람들이 사용하게 되는 언어 패턴에는 공통점이 존재합니다. 논리적이고 객관적인 표현을 쓴다고 생각해도, 막상 뒤돌아보면 격앙된 감정 때문에 공격적인 말을 내뱉었음을 알게 되는 경우가 많습니다. 심리학자들이 이를 “파괴적 대화 패턴(Destructive Communication Patterns)”으로 부르는 이유가 바로 여기 있습니다. 여섯 가지 대표적 파괴적 패턴[판단, 비난, 강요, 비교, 당연시, 죄책감(합리화)]은 자칫 무심코 쓰이는 말 속에 녹아들어, 상대방과의 “연결”을 단절시켜 버립니다. 이 글에서는 이 여섯 가지 패턴이 어떤 식으로 나타나고, 왜 문제인지, 그리고 이를 어떻게 극복할 수 있는지 살펴보겠습니다. 물론, 우리 하나하나가 이 패턴들을 피하면 우리 모두가 덜 싸우지 않을까요? 판단(Judging) 정의: 상대방의 행동, 성격, 동기 등을 미리 결론지어 단정하는 언어 패턴 예시 문장 “네가 원래 그렇지 뭐.” “보나 마나, 또 그럴 줄 알았어.” “넌 어차피 안 바뀔 거야.” 판단은 겉으로 보기에 단순한 평가처럼 보이지만, 사실상 상대방에게 변화와 소통의 가능성을 열어놓지 않습니다. “넌 원래 이런 애”라는 한 마디에, 대화 상대는 “나는 이미 낙인찍혀 있구나”하고 느끼며 무력감을 느낍니다. 전세계 어딜가도 가장 많이 사용되는 패턴입니다. 인종, 국가, 언어, 문화, 성별, 나이 등으로 미리 판단지어 생각하는 방식 입니다. 아이러니 하게도 모두는 이렇게 범주화 되어 사전에 판단 되어 버리는 것을 불쾌해 하지만 정작 본인도 이러는 경우가 많습니다. 심리학에서는 이러한 ‘판단’ 언어가 고정관념(Fixed Mindset)을 강화한다고 봅니다. Carol Dweck 의 연구에 따르면, 상대방을 “고정된 특성”으로 단정 짓는 태도는 협력적 관계를 방해하며, 갈등을 자주 유발한다고 합니다. 한쪽이 “너는 절대 못 바뀐다”고 못 박아버리면, 상대방은 스스로 변화를 시도하기를 포기하거나, 억울함만 키우게 됩니다. 개선 방법 상황 중심으로 말하기 “왜 매번 늦어?” 대신 “오늘 지각해서 중요한 논의를 놓쳐서 아쉬웠어”처럼, 구체적인 상황을 지목하십시오. 호기심 가져보기 “네가 왜 그랬을까?”라고 자문하는 자세로 접근하면, 단정 짓기보다 원인을 함께 탐색하게 됩니다. 비난(Blaming) 정의: 상대방을 직접적으로 공격하거나, 책임을 일방적으로 전가하는 언어 패턴 예시 문장 “이 꼴이 난 건 전부 너 때문이야!” “어떻게 매번 문제를 일으켜? 넌 정말 답이 없어.”

기술과 AI가 만나 이룩해낸 혁신의 속도는 그야말로 눈부십니다. 어느새 우리 곁에 자연스레 자리 잡은 인공지능이 이제는 텍스트를 넘어, 이미지·영상·음성 등 다채로운 방식으로 일상을 바꾸어 나가고 있습니다. 특히 이번 12월 5일부터 16일까지 순차적으로 발표된 오픈AI의 업데이트 시리즈는 이러한 흐름을 총집약해 보여준다는 점에서 많은 이들의 관심을 모으고 있습니다. ChatGPT Pro 출시에 이어, 강화학습 기반 미세조정 연구 프로그램, 텍스트 기반 비디오 제작 플랫폼, 개발자 도구 확장, 그리고 차세대 모델 시연 등 각종 내용이 매일같이 쏟아져 나오는 모습은 그야말로 “AI 종합 생태계”가 구축되고 있음을 시사하죠. 이제 본격적인 기능 소개에 앞서, 이 방대한 발표가 어떠한 의미를 지니는지 간략히 짚어보고자 합니다. 1일차: o1 및 ChatGPT Pro 출시 ChatGPT Pro 출시 (월 $200) o1 및 o1-mini 모델 접근권한 실시간 웹 검색 고급 데이터 분석 DALL-E 3 통합 32K 토큰 지원 2일차: 강화 학습 미세 조정 연구 프로그램 강화학습 미세조정 연구 프로그램 발표 연구자, 대학, 기업 대상 알파 액세스 맞춤형 모델 개발 지원 실시간 성능 모니터링 API 통합 환경 제공 3일차: Sora 출시 Sora 비디오 생성 플랫폼 공개 최대 1분 길이 고품질 비디오 생성 텍스트 기반 비디오 제작 기존 비디오 편집/확장 DALL·E 기술 기반 구축 4일차: Canvas 기능 업데이트

인공지능(AI)이 세계를 뒤흔들고 있다. 한때 단순히 쌓여만 있던 수많은 데이터는 이제 경제·사회 전반을 재편하는 핵심 동력으로 자리매김했다. 과거에는 정보가 단지 "저장되는 것"에 의미가 있었다면, 지금은 "학습되고 활용되는 것"이 곧 가치를 결정한다. 이러한 전환 속에서 전통적인 저작권 기반의 수익 모델이나 API 호출량에 의존한 데이터 판매 전략은 점차 한계를 드러내고 있다. 바로 이 지점에서 부상하는 개념이 ‘데이터 라이센싱(Data Licensing)’이다. 이는 데이터를 단순 구매·판매 대상이 아닌, 활용과 조건, 그리고 새로운 가치 창출 방법을 포괄하는 진화된 개념으로 정의한다. 데이터 라이센싱을 통해 기업은 단순히 콘텐츠를 배포하거나 API를 제공하는 데서 그치지 않고, 데이터를 AI가 학습하기 적합한 형태로 구조화하고, 이를 통해 보다 유연한 수익 모델을 구축하는 시도로 나아간다. 특히 이제는 이미지, 음성, 영상 등 멀티모달(multi-modal) 데이터가 본격적으로 활용되는 시대다. 단순 텍스트 태깅에서 벗어나 다양한 매체에 의미 있고 활용 가능한 꼬리표를 붙여 AI가 이를 더욱 정교하게 이해하고 응용하도록 유도하는 과정이 필수적이다. 이로써 AI 모델은 더욱 풍부한 문맥을 파악하고, 제한된 데이터로도 심도 있는 학습을 진행할 수 있게 된다. 이러한 변화는 데이터 소유자에게 새로운 비즈니스 기회를 안겨주는 동시에, 데이터 활용자에게도 이전에 없던 다양성과 확장성을 제공한다. 기존 모델의 한계: 저작권과 API 기반 수익 구조의 문제점 전통적으로 데이터 기반 수익화 전략은 크게 두 축으로 이뤄졌다. 첫째, 확고한 저작권을 기반으로 음원, 영상, 문서 등 기존 콘텐츠를 판매하거나 스트리밍하여 수익을 올리는 방식이 있었다. 둘째, 특정 데이터에 접근할 수 있는 API를 제공하고, 그 호출 빈도나 사용량에 따라 과금하는 모델이 널리 활용됐다. 하지만 이 두 가지 모델은 AI 시대에 들어 다음과 같은 제약을 노출한다. 활용 범위의 제한성: 저작권 기반 모델은 명확한 권리 보호를 제공하지만, 데이터 활용 범위를 사전에 정의해놓는다. 이는 데이터 재가공이나 재활용, 그리고 새로운 형태의 콘텐츠 생성에 제약을 가한다. 반면, API 기반 접근 방식은 호출량 단위로 요금을 부과하므로, 광범위한 데이터 활용이 자칫 고비용 구조를 야기한다. 복잡한 거래 과정과 높은 진입장벽: 데이터 사용을 위한 계약, 라이선스, 권한 부여 과정이 복잡하게 얽혀있어 기업·기관 입장에서 손쉬운 접근이 어렵다. 이는 특히 소규모 스타트업이나 연구 기관이 고품질 데이터에 접근하는 것을 제한한다. 즉, 고부가가치의 AI 모델 개발을 원하는 이들에게 초기 진입장벽으로 작용한다. 데이터 가치와 활용 간극: 데이터 소유자는 콘텐츠를 소유하고 있으나, 진정한 가치는 AI 모델이 해당 데이터를 학습하여 창출하는 새로운 통찰, 예측, 서비스 개선 등에 있다. 단순 소유권 판매나 사용권 허가만으로는 이 ‘활용 가치’를 극대화하기 어렵다. 데이터 라이센싱의 의미와 부상 배경 데이터 라이센싱은 이러한 한계를 극복하는 대안으로 주목받고 있다. 이는 단순히 "데이터를 제공하는 권한"을 넘어, 데이터 사용자가 다양한 조건과 목적에 맞추어 데이터를 재해석하고 가공하도록 허용하는 새로운 수익화 전략이다. 쉽게 말해, 데이터 라이센싱은 데이터 활용 가능성을 열어둔 ‘맞춤형’ 공급 계약이라 할 수 있다. 최근 레딧과 미국의 언론사들은 데이터 라이센싱 계약을 통해 인공지능 학습을 진행하는 회사들에게 크롤링을 더 쉽게 제공하고 수익모델을 새로이 창출했다. 물론, 그 중심에는 레딧과 같은 커뮤니티 플랫폼들도 끼어 있어 이는 기존의 트레픽 기반의 광고 수익 모델만 고민하던 곳들에게 완전 새로운 기회를 주었다. (수천억짜리 딜을 성사) 데이터라이센싱은 저작권과는 다른 개념인데 구별과 특징은 다음과 같다. 구분 저작권(Copyright) 데이터 라이선싱(Data Licensing) 정의 창작자가 자신의 창작물에 대해 가지는 법적 권리로, 작품의 복제, 배포, 공연 등을 통제할 수 있습니다. 이는 창작물의 표현 형식 자체를 보호합니다. 데이터나 정보의 사용 권한을 부여하는 계약으로, 데이터베이스나 대규모 데이터 세트의 활용을 허가합니다. 이는 데이터의 집합이나 구조를 보호하며, 특히 AI 모델 학습을 위한 데이터 사용에 관련됩니다. 보호 대상 문학, 예술, 음악, 영상 등 창작물의 표현 형식 데이터베이스, 데이터 세트 등 정보의 집합체 권리 발생 시점

저는 지난 2015년부터 꾸준히 개인 회고를 해왔고, 2016년부터 2023년까지는 ‘회고해봄’이라는 공개 회고 프로그램을 운영하며 여러 사람들과 함께 성장의 순간을 나누어 왔습니다. 그러나 이제 이 공개 회고 활동을 더는 진행하지 않기로 결정하였습니다. 단, 이것이 회고 자체의 가치나 필요성을 부정하는 것은 아닙니다. 우선, 회고라는 작업은 매우 의미 있고 멋진 활동임을 분명히 하고 싶습니다. 회고를 통해 우리는 과거에 했던 일들을 차분히 정리할 수 있으며, 좋았던 점과 개선할 점, 달성한 것과 도중에 포기한 것을 명확하게 인식하게 됩니다. 이를 바탕으로 미래를 설계하거나 과거의 경험을 재해석할 수 있죠. 어떤 사람은 1년에 한 번 몰아서 회고를 하거나, 짧게 시도하다가 금세 흐지부지한다고 아쉬움을 표현할 수도 있습니다. 그러나 그 빈도가 어떠하든, 짧은 시간이든 긴 시간이든, 심지어 다른 사람들에게 보여주기 위한 목적이든 간에 회고는 ‘하는 것’ 그 자체만으로도 충분히 유의미합니다. 중요한 것은 자신에게 솔직해지는 과정이며, 이를 통해 성찰의 계기를 마련하는 데 있습니다. 다양한 회고 기법과 방법론이 존재한다는 점도 매력적입니다. KPT(Keep-Problem-Try)부터 시계열 기법, 사진 연상법 등 다양한 접근법을 활용하면, 각자의 성향과 상황에 맞추어 회고를 즐길 수 있습니다. 저 역시 지난 5년 넘게 여러 사람과 함께 회고를 진행하며, 보다 좋은 회고 방식에 대해 논의하고, 새로운 관점과 경험을 공유해 왔습니다. 이러한 과정에서 다른 이들의 삶을 엿보고 통찰을 얻는 일은 제게도 큰 영감이 되었습니다. 그럼에도 불구하고, 이제 제가 중단하려는 것은 ‘다수와 함께하는 공개 회고’입니다. 이는 개인적인 회고를 포기하는 것이 아니라, 공개 프로그램 형태로 진행하던 회고 활동을 멈춘다는 의미입니다. 그 이유는 다음과 같습니다. 유료 회고 프로그램의 등장: 사회 초년생이나 주니어를 대상으로 한 유료 회고 서비스가 증가하고 있습니다. 이는 회고를 단순한 ‘성찰의 장’이 아닌 일종의 ‘상품’으로 만드는 경향을 낳고 있습니다. 회고를 빙자한 판매 행위: 회고라는 이름 아래 강의나 템플릿을 판매하는 사례가 늘어나며, 이로 인해 회고 고유의 본질적 가치를 흐리게 만드는 상업적 움직임이 생겨나고 있습니다. 과도한 권위 부여: 회고라는 행위를 지나치게 포장하거나, ‘회고를 해야만 성숙한 사람’이라는 식의 과도한 권위를 부여하는 모습도 보입니다. 이로 인해 누군가에게 회고는 더 이상 자유롭고 솔직한 자기성찰이 아닌, ‘반드시 해야 하는 의무’나 ‘평가’의 대상으로 비춰질 수 있습니다. 애초에 회고는 팬과 노트 혹은 노트북, 스마트폰만 있어도 그냥 할 수 있는 행동 입니다. 늘 말하지만 이상한 데 돈 쓰지 말고 친구들과 연말 파티를 하던, 고기를 사먹건, 더 가치 있는 곳에 사용하는 방법도 많습니다. 물론, 본인이 돈을 쓰지 않으면 안할 것 같다면 ... 할 수 야 있겠지만 제가 몇년을 돌아보니 오히려 진심으로 한 해를 공유하고 성실하게 할 것이 아닌면 그냥 기분만 내는 요식 행위로 이 회고라는 행위가 끝나버릴 수 있습니다. 제가 공개 회고를 멈추는 것은, 이러한 흐름 안에서 회고가 본래 지니고 있던 자발적 의미가 훼손되는 것을 더 이상 지켜보고 싶지 않기 때문입니다. 개인에게 솔직하고 자유로운 성찰이 되어야 할 회고가, 어느 순간 상품화되거나 권위화되는 모습은 제가 회고를 통해 나누고자 했던 가치와 어긋납니다. 또한, 오히려 이런 식으로 회고라는 것 자체가 '돈'이 드는 것으로 보여지는 순간 부터 저는 잘 못하겠더라구요. 홍대병 같은 걸까요? 노션때도 그렇고 뭔가 개인적으로 쉽거나/당연한 것을 파는 것에 대한 개인적 거부감이 있는 것 같습니다. 그렇다고 해서 제가 앞으로 회고 자체를 멈추는 것은 아닙니다. 개인적인 차원에서 회고를 계속 이어갈 것이며, 이를 통해 제 삶을 돌아보고 성장의 단서를 찾는 과정을 유지할 것입니다. 다만 이전처럼 공개적으로 회고를 진행하거나, 다른 사람들의 회고를 이끌며 상호 교류하는 형태는 당분간 중단하려고 합니다. 저는 이제 조금 더 개인적인 공간과 방식으로 회고를 활용할 생각입니다. 이렇게 함으로써 ‘회고’라는 행위가 본래 품고 있던 자유로운 성찰과 진솔한 대화를, 다시 한 번 되찾고 싶습니다.

현대인은 하루에도 수십, 수백 개의 이야기를 접한다. 뉴스를 훑고, 소셜 미디어에 뜨는 짧은 영상을 보고, 친한 친구의 일상을 들으며 우리는 자연스럽게 ‘말’과 ‘이야기’의 흐름 속에 산다. 하지만 같은 사실을 전해도 어떤 사람의 이야기에는 귀를 기울이게 되는 반면, 다른 이의 말은 곧장 흘려버리기 십상이다. 도대체 무엇이 훌륭한 이야기꾼과 평범한 전달자를 갈라놓는 걸까? 누군가 나에게 유튜브나 숏츠를 해보라 했는데 영상을 모니터링하고 편집하려니 개인적으로 자기애가 부족하여 포기한 적이 여러번 있었다. 당시 고민한 이야기를 어떻게 해야하는 가? 그리고 어떻게 전달애햐하는가를 작성해 보았다. 다행히 이 질문은 나만 하는 것이 아니라, 이 질문을 품고 인류는 오래전부터 스토리텔링의 본질과 작동 방식을 탐구해왔다. 고대 그리스의 아리스토텔레스(Aristoteles)가 《시학(Poetics)》에서 서사의 구조와 카타르시스의 중요성을 언급한 이래로, 조셉 캠벨(Joseph Campbell)의 《천의 얼굴을 가진 영웅(The Hero with a Thousand Faces)》은 고대 신화와 현대 서사를 관통하는 공통된 영웅 서사를 밝혔고, 조너선 갓설(Jonathan Gottschall)은 《이야기 본능(The Storytelling Animal)》을 통해 인간이 왜 ‘이야기하는 동물’인지를 설득력 있게 설명했다. 또한 칩과 댄 히스(Chip & Dan Heath)는 《스틱!(Made to Stick)》에서 기억에 오래 남는 스토리의 요건을 정리하며, 이야기가 왜 단순한 정보보다 더 강력한 설득력과 지속성을 갖는지 보여주었다. 1. 스토리텔링, 단순 정보전달을 넘어 감정과 경험을 공유하는 예술 ‘이야기’란 단순히 사실을 나열하는 것이 아니다. 훌륭한 이야기꾼은 말 한마디를 통해 청중이 머릿속에 장면을 그리게 하고, 그 안에 깃든 감정을 살아나게 한다. 이는 어린 시절 밤늦게 들었던 할머니의 옛날이야기나, TED 강연 무대에서 눈빛 하나로 방 청중을 압도하는 연사의 이야기를 통해 쉽게 확인할 수 있다. 이야기는 수치를 읊는 것보다 오래 기억에 남고, 정교한 논리보다 쉽게 공감을 얻는다. 그 이유는 이야기가 청중의 감정과 상상을 자극하기 때문이다. 고전적 이야기 구조는 수많은 연구자들이 강조한 부분이다. 아리스토텔레스의 3막 구조나 캠벨이 지적한 ‘영웅 여정(Hero’s Journey)’은 모두 이야기 전개에 일정한 패턴이 존재함을 보여준다. 예를 들어 다음과 같은 흐름이 효과적일 수 있다. 도입: 청중의 시선을 붙잡는 ‘훅(Hook)’을 제시한다. 이를 위해선 “당신은 불과 1분 전까지만 해도 상상조차 못했던 비밀을 마주한 적 있는가?”와 같은 도발적인 질문이나, “여름밤, 고요한 시골길 가로등 밑에서 나는 평생 잊지 못할 한마디를 들었다.” 같은 분위기 있는 장면 묘사가 유용하다. 전개: 배경과 갈등을 서서히 드러내며 긴장감을 쌓아간다. 예를 들어, 출장지의 낯선 도시에서 우연히 만난 한 노인이 들려준 이야기, 혹은 의도치 않은 실수로 벌어진 사소한 소동을 꺼내보라. 청중은 “그래서 어떻게 됐지?”라는 궁금증을 품는다. 절정: 이야기 속 긴장감이 최고조에 이르렀을 때, 핵심 비밀을 드러내거나 극적인 변화를 제시한다. 이 순간에는 말의 속도를 약간 늦추고, 목소리를 낮추어 청중으로 하여금 숨을 죽이고 집중하게 만들 수 있다. 해결과 마무리: 문제를 해결하거나 새로운 관점을 제시하며 이야기를 맺는다. 청중은 비로소 퍼즐 조각이 맞춰지는 쾌감을 느끼거나, 이전과 달라진 시선으로 세상을 보게 된다. 조셉 캠벨이 영웅 서사를 통해 강조한 바와 같이, 이 구조는 보편적인 힘을 지닌다. 청중은 이러한 내러티브 패턴 속에서 심리적 안정감을 느끼고, 이야기 전체를 자연스럽게 따라간다. 감정과 디테일을 통한 공감대 형성 스토리텔링에는 감정이 필수적이다. 숫자나 데이터로는 쉽게 전해지지 않는 정서적 울림이, 생생한 묘사 속에서 사람들의 마음을 흔든다. 칩과 댄 히스가 《스틱!》에서 지적했듯, 추상적 개념보다 구체적이고 감각적인 표현이 훨씬 오래 남는다. 예를 들어, “슬펐다”라고 말하는 대신 “귓가를 스치는 바람 소리조차 낯설게 느껴질 정도로 마음이 무거웠다”라고 표현해보자. 또는 “무서웠다” 대신 “밤하늘 아래에서 낯선 발소리가 다가올 때, 숨이 막혀와 목울대가 얼어붙는 듯했다”라고 구체화하면 청중은 이야기를 체화하고 그 감정에 빠져든다. 정서적 공감대는 듣는 이를 마치 무대 위의 연극을 관람하는 관객처럼 만든다. 그들은 단순히 정보를 소화하는 것이 아니라, 이야기를 ‘체험’한다. 정보의 단계적 제공: 궁금증을 미끼로 긴장 유지하기 훌륭한 이야기꾼은 청중에게 모든 진실을 한꺼번에 쏟아내지 않는다. 대신 천천히, 단계적으로 정보를 공개한다. 이를 통해 청중은 마치 추리 소설을 읽는 독자처럼, 다음 장면을 궁금해하고 진실을 추적하게 된다. 예를 들어, “출발점에서 모든 사실을 밝히는” 대신, 먼저 작은 단서를 건네라. “그가 손에 쥔 오래된 사진 속 인물이 누구인지 알기까진 시간이 좀 걸렸다”라는 식으로 말하면 청중은 “도대체 누구길래?”라는 궁금증을 갖게 된다. 이러한 서술 방식은 《이야기 본능》에서 갓설이 강조한 인간 본연의 호기심과 상상력을 자극한다. 목소리, 속도, 침묵: 언어를 음악처럼 다루기 언어는 단지 의미만 전달하는 것이 아니라, 말하는 방식에서도 힘을 갖는다. 마치 음악의 리듬이 감정을 움직이듯, 목소리 톤, 속도, 강약 조절 그리고 침묵도 이야기를 살리는 요소다. 중요한 순간에는 속도를 늦추어 긴장감을 높이고, 부드러운 장면에서는 목소리를 낮추어 편안함을 전달한다. 극적인 전개 직전에는 잠시 말을 멈추어, 청중이 “지금 무슨 일이 벌어질까?”라고 생각하게 만든다. 이처럼 말 자체를 하나의 공연으로 만든다면, 청중은 그 흐름에 몸을 맡기게 된다. 청중 참여: 상상력으로 이야기에 함께 뛰어들게 하기

개인적으로 교류하는 분 중에 May라는 분이 있다. 그 분이 항상 말하는 말 중에 "우리에겐 힘이 있지"라는 표현을 자주 쓰셨는데 2024년 12월 3일 대한민국에서 뉴스를 보다 이 문장이 머리 속에 문득 떠올랐다. 이 문장의 매력은 우리라는 범주화와 힘이라는 뚜렷한 위계의 의미이기 때문일 것이다. 인간은 개개인의 인생을 살지만 "우리"라는 사회에 들어가서 자신의 책임과 특징을 감추고 각자 지닌 "힘"에 따라 그 사이에서 역할을 한다. 정보 자본: 현대의 새로운 힘 오늘날 '우리'가 지닌 힘은 다양하다. 사회학자 피에르 부르디외는 자본을 크게 세 가지로 분류했다. 경제적 자본, 문화적 자본, 그리고 사회적 자본이 그것이다. 경제적 자본은 재화와 부를 의미하고, 문화적 자본은 개인이 습득한 지식과 문화, 즉 생활 습관이나 취미를 말한다. 사회적 자본은 인맥과 사회적 관계에서 나오는 힘이다. *국내에선 <구별짓기(Distinction)>로 번역되어 들어왔으나 도리스 메르틴의 <아비투스>라는 책 덕분에 더 널리 알려져 있다. 그런데 현대 사회에서는 이 세 가지 자본 외에 반드시 추가되어야 할 자본이 있다. 그것은 바로 정보 자본이다. 정보 자본은 단순히 정보의 획득과 저장에 그치지 않고, 그 정보의 분석과 활용에서 진정한 가치를 발휘한다. 정보는 현대 사회에서 가장 쉽게 접근할 수 있는 자본 중 하나이며, 인터넷과 SNS를 통해 누구나 손쉽게 얻을 수 있다. 유튜브에서 전문가들이 무료로 정보를 나누고 있는 것이니. 정보 자본은 기존의 자본들과 달리, 상대적으로 쉽게 얻을 수 있다는 장점이 있다.(소위 말하는 '딸깍'이 가능하다.) 경제적 자본이나 문화적 자본은 축적에 시간이 오래 걸리고, 사회적 자본은 네트워크 형성과 유지에 상당한 노력이 요구된다. 이와 비교하면 정보 자본은 상대적으로 쉽게 접근 가능하다. 하지만 너무 많은 정보는 오히려 사람들을 혼란에 빠뜨릴 수 있다. 과도한 정보의 홍수는 판단을 흐리게 하고, 그 속에서 옳고 그름을 분별하기 어렵게 만든다. 정보와 권력: 미셸 푸코의 시각에서 미셸 푸코는 지식과 권력의 관계를 설명하며, 둘은 서로 분리될 수 없는 관계에 있다고 주장했다. 푸코는 지식이 권력의 핵심이자 그 자체로서 권력의 연장선임을 강조했다. 그 대표적인 예로 의학을 들 수 있다. 의학적 지식을 통해 우리는 건강한 사람과 건강하지 않은 사람을 나누고, 나아가 건강 문제를 해결할 수 있는 사람이 권력을 가지게 된다. 다시 말해, 의학적 지식은 그 자체로 사람들의 삶을 통제할 수 있는 권력으로 작용한다. *개인적으로 미셸 푸코의 <감시와 처벌>, <권력과 공간>을 꼭 읽어보기를 추천한다. 권력은 정보를 통해 자신을 유지하고 강화한다. 권력은 규범과 상식을 만들어내고, 이를 통해 '정상적인' 행동을 정의하며 그 틀에서 벗어나는 것을 통제한다. 그러나 이에 저항하는 힘 역시 정보에서 나온다. 예를 들어, 어떤 그룹이 권력의 감시를 피해 집회를 계획한다면, 그들은 자신들만의 정보를 공유하고 서로의 결속을 통해 새로운 움직임을 만들어낸다. 결국 정보 싸움에서 승리하는 쪽이 새로운 권력을 형성하게 되는 것이다. 정보 민주주의와 권력의 균열 공화국 체제에서 대통령이라는 자리는 일반적으로 가장 많은 정보와 지식에 접근할 수 있는 권한을 지닌다. 그러나 정보에 접근한다고 해서 모든 문제가 해결되는 것은 아니다. 지그문트 바우만이 말한 <액체 현대>에서 언급한 것 처럼, 현대 사회의 정보는 고정되지 않고 유동적이다. 이전 시대에는 합리성과 이성과 같이 딱딱한(Solid) 것이 중요한 가치로 여겨졌다면, 현대에 이르러서는 유동성(Liquid)과 불확실성이 주요한 특징이 되었다. 우리는 시스템 자체에 문제가 생겼을 때 즉각 대응할 수 있는 능력을 잃어버린 것은 아닌가 하는 우려도 든다. 지그문트 바우만의 액체 현대는 현대 사회의 유동성과 불확실성을 지적한다. 스스로의 판단 기준이 내적인 것에만 의존하고, 객관적 지표나 타당성이 약화된 사회에서 공동체의 결속력은 약해질 수밖에 없다. 최근 호주에서 진행된 온라인 안전 개정안(소셜 미디어 최소 연령)도 같은 맥락에서 시행 된 것인데 이걸 이야기 하자면 너무 길어질 것이다. 과연 소셜 미디어는 청소년에게만 해로운가? 하는 것 같은 생각 어쩌면 다음 시대의 새로운 이념은 모든 자본을 평등하게 분배하라는 요구일지도 모른다. 오해 할까 덧붙이면 이는 공산주의 개념이 아니다. 기술적으로 극한으로 진보하여 모든 것이 풍족해진 상태를 의미한다. 이것은 몇몇 인공지능 낙관주의를 주장하는 사람들이 말하는 기본소득과도 맞닿아 있다. 아니면 오히려 정보를 제한해달라는 요청일 수도 있다. 세상이 너무 똑똑해지면 오히려 삶이 팍팍해진다. 다른 사람의 행복이 나에게는 비교와 박탈감으로 다가올 수 있기 때문이다. 정보 민주주의의 장점과 그 한계 정보 민주주의의 가장 큰 장점은 단일한 권력이 파행을 일으키거나 무법한 행위를 할 때, 그 정보를 즉시 공유하고 대응할 수 있다는 점이다. 디지털 민주주의는 이러한 정보 민주주의를 한 단계 더 발전시킨 형태로, 기술의 도움을 받아 직접 민주주의의 확장성을 극복하려는 시도이다. 스마트폰과 인터넷 기술을 통해 시민들은 보다 쉽게 정책에 참여하고 자신의 의견을 피력할 수 있다. 또한, 인터넷 커뮤니티와 소셜 네트워크 상에서의 '좋아요', 투표, 의견 공유 등은 직접적인 사회적 자본의 축적과도 같은 효과를 낸다. 앞서 말했듯이, 정보는 가장 쉽게 얻을 수 있는 자본이다. 그러나 그만큼 제대로 활용하는 데 있어서는 많은 노력이 필요하다. 정보는 단순히 축적한다고 해서 가치가 생기는 것이 아니다. 중요한 것은 정보를 비판적으로 수용하고, 그 맥락을 이해하며, 그 정보에서 의미를 찾아내는 것이다. 대통령은 우리 국민의 자유와 행복을 약탈하고 있는 파렴치한 종북 반국가세력을 일거에 척결하고 자유 헌정 질서를 지키기 위해 비상계엄을 선포한다고 하였지만 국민들은 생각보다 정보를 받아들임에 있어 판단을 하고 저항을 하는 존재였다. 우리가 정보 홍수 속에서 살아가며 진정한 힘을 발휘하기 위해 필요한 것은 정보에 대한 이해력과 비판적 사고 능력이다. 정보 민주주의와 디지털 민주주의는 단일한 권력이 전체 사회를 좌지우지할 수 없게 만드는 강력한 장치를 제공하지만, 그만큼 우리 각자에게도 큰 책임을 요구한다. 정보는 모두에게 평등하게 분배될 수 있지만, 그것을 어떻게 활용할지는 각자의 몫이다. 아이러니 한 것은 가짜뉴스, 뉴미디어, 편향언론 등에 휘둘리고 있다고 말하는 사람들 조차 결국에는 정보를 제대로 걸러 듣지 않거나 한 쪽의 이야기만을 듣거나 하며, 자신은 옳은 것이라는 자만에 빠져 있는 경우가 대다수이다. 또한 아무리 고등교육을 수료했거나 자본이 풍족해도 번거로움, 귀찮음 등의 이유로 정보를 입 안에 떠먹여 주다 못해 턱까지 움직여 달라는 태도인 경우가 많다. 우리에게 힘이 있기에 위해선 정보 자본은 현대 사회에서 가장 중요한 자본으로 자리 잡았다. 피에르 부르디외가 말한 경제적, 문화적, 사회적 자본에 비해, 정보 자본은 가장 쉽게 얻을 수 있는 자본이지만, 그만큼 활용하기는 어렵다. 정보의 시대에서 진정한 힘은 단순히 정보를 많이 소유하는 데 있지 않다. 중요한 것은 정보를 이해하고, 이를 바탕으로 비판적이고 창의적인 결정을 내리는 능력이다. 우리 모두가 이러한 능력을 키워나갈 때, May가 말한 "우리의 힘"은 진정한 의미를 갖게 될 것이다. 정보가 민주화된 사회에서 우리는 단순한 정보 소비자가 아니라, 정보의 주체로서 그 힘을 제대로 이해하고 활용할 수 있어야 한다. 그렇게 할 때 비로소 정보 자본은 우리의 삶을 더 나은 방향으로 이끄는 원동력이 될 수 있을 것이다. +덧 흥미로운 토론 주제를 봤는데 다음과 같았습니다.

얼마 전, 국내 최대의 강의 플랫폼에서 일하시는 소위 히트하는 강의를 여러 개를 만드신 분과 오랫동안 대화를 할 시간이 있었습니다. 그러면서 "전문성이라는 무엇인가?"에 대해 이야기를 나누고 "좋은 강의란 무엇일까?" 같은 내용에 대해 이야기를 나누었습니다. (전문가라 해서 좋은 강의를 만드는 것이 아니고, 전달력이 좋다 해서 늘 옳은 말만 하는 것도 아닌...) 그러다 자연스럽게 최근 SNS 등에서 전문가란 무엇인가 등으로 많은 사람들의 이야기가 있었다는 것을 알게 되었습니다. 이것을 구분 짓는 것은 학위(Degree), 자격증(License), 경력(Career), 평판(Reputation), 재정(wealth) 등 어떤 기준 일까?에 대해 이야기 하다 결국 책임감(Acountability) 이야기를 하게 되었습니다. 현대 사회에서 '전문가'라는 단어는 자주 사용되지만, 그 의미와 그에 따르는 책임에 대해 깊이 생각해볼 필요가 있습니다. 우리는 자격증이나 학위를 취득하기 위해 노력하는 사람들의 열정을 존중해야 하며, 누구나 자신의 의견을 표현할 수 있는 자유를 인정해야 합니다. 그러나 이러한 노력과 자유가 진정한 전문성을 결정짓는 유일한 기준은 아닙니다. 진정한 전문가는 자신의 발언과 행동에 대한 책임을 지는 사람입니다. 제가 굳이 이것을 Responsibility(책임)이라는 표현을 안쓰는 이유는 Responsibility는 의무를 동반하는 책임이고, Acountability는 자신의 행동과 결정에 대한 결과에 대해 답변하고 수용하는 책임이기 때문 입니다. 이하 나오는 책임은 모두 Acountability를 의미 합니다. 지식 노동자와 전문가의 차이 모든 지식 노동자는 서비스 마인드, 전문성, 전달력이 필요합니다. 이는 지식을 전달하는 사람부터 지식을 생산하고 발전시키는 사람까지 모두에게 요구되는 기본 요소입니다. 이를 레스토랑에 비유하면, 지식을 전달하는 사람은 홀서빙 직원과 같고, 지식을 생산하고 품질을 높이는 사람은 요리사와 같습니다. 모든 역할이 중요하지만, 모든 것을 완벽하게 해내는 사람은 파인다이닝 레스토랑을 운영하는 셰프처럼 특별한 가치를 지닙니다. 레스토랑에서는 각자의 역할에 따라 책임을 다하면 됩니다. 음식에 문제가 생겼을 때 셰프는 이를 인정하고 수정하며 사과합니다. 서빙 과정에서 실수가 발생하면 홀 직원이 이를 해결합니다. 파인다이닝에서는 셰프가 직접 나와 음식에 대해 설명하고 서빙을 겸하는데, 이는 자신의 작품에 대한 책임과 자부심을 나타냅니다. 이처럼 각자가 자신의 위치에서 책임을 지는 자세가 중요합니다. 표현의 자유와 책임감 누구나 자신의 의견을 말할 수 있는 표현의 자유가 있지만, 그 발언에 대한 책임도 따릅니다. 도덕성은 시대나 문화에 따라 변할 수 있지만, 책임감은 보편적이고 변하지 않는 가치입니다. 특히 전문가라면 자신의 말과 행동이 미치는 영향을 깊이 인식하고, 잘못이 있을 때 이를 인정하고 개선하려는 자세가 필요합니다. 사회적으로 사이버 렉카 등이 문제가 된 이유도 마찬가지 입니다. 무언가의 뉴스나 소식을 전파하고 책임(정확한 정정, 사과)을 지거나 그것에 대해 검토, 숙의 등을 가지지 않고 그저 조회수만을 위해 거짓도 상관없이 사용하면서 비판 받아 왔습니다. 여기서 우리가 흔히 말하는 박사 학위(Ph.D.)에 대해 생각해볼 수 있습니다. Ph.D.는 Doctor of Philosophy의 약자입니다. 여기서 'Philosophy(철학)'는 특정 학문 분야를 넘어, 지식에 대한 깊은 이해와 진리에 대한 탐구, 그리고 그에 따른 책임감을 상징합니다. 이는 박사 학위를 가진 사람이 자신의 전문 지식뿐만 아니라, 그 지식이 사회에 미치는 영향에 대해 깊이 고민하고 책임져야 함을 의미합니다. 우리가 진정으로 필요로 하는 것은 자신의 오류를 받아들이고, 개선하고, 이해하며, 토의할 수 있는 자세입니다. 이것이 바로 전문가를 전문가답게 만드는 요소입니다. 전문가는 자신의 한계를 인정하고, 새로운 지식을 습득하며, 타인의 의견을 존중합니다. 또한, 자신의 전문성이 사회에 미치는 영향을 고려하여 책임 있는 행동을 실천합니다. 사회적 인정과 그 이면의 책임 사람들을 전문가로 대우하기 위해 우리는 자격증, 학위, 경력, 경제적 성공 등 사회적으로 합의된 조건을 고려합니다. 이러한 조건들은 그 자체로 가치 있지만, 그에 따른 책임이 병행될 때에만 진정한 의미를 갖습니다. 자격증을 따기 위해, 학위를 받기 위해 들인 노력은 존중받아야 하지만, 그 노력의 결실을 사회에 긍정적으로 환원하는 책임감이 필요합니다. 이는 잘못된 정보를 제공했을 때 이를 인정하고 수정하며, 필요한 경우 사과하는 태도로 나타납니다. 사람은 언제든 틀릴 수 있습니다. 인정하고 고치고 무엇이 잘못되었는지 이야기를 하면 됩니다. 그리고 그것에 대해 책임을 지면 됩니다. 종종 사람들은 자신이 못가진 것을 시기하고 질투하기 때문에 신 포도(Sour Grapes) 전략을 사용합니다. "석박사 그거 다 헛 똑똑이야.", "저 사람들은 허세 부리는 거야"같은 식으로 서로를 비하 하기도 합니다. 자신의 위치를 지키거나 가지지 못한 것에 대해 타인을 비방하는 것은 비겁한 행동입니다. 각자의 역할이 있고, 잘못된 사실에 대해서는 고치면 됩니다. 상황에 따라 "컵에 물이 반이나 남았네"라고 말할 수도 있고, "컵에 물이 반밖에 안 남았네"라고 말할 수도 있습니다. 그러나 "컵에 물이 250ml가 있네"라는 사실은 변하지 않습니다. (물컵이 500ml라는 전제 하에...) 책임감이 완성하는 전문성 전문가와 비전문가를 구분하는 것은 단순히 자격이나 지식의 많고 적음이 아닙니다. 자격증과 학위는 그 노력과 열정을 보여주지만, 그것을 진정한 전문성으로 완성시키는 것은 책임감 있는 태도입니다. 우리가 흔히 사용하는 'Ph.D.'라는 학위가 철학을 의미하는 것도, 지식에 대한 깊은 이해와 더불어 그 지식이 사회에 미치는 영향을 고려하는 책임감을 강조하기 때문입니다. 최근 사회적으로도 특정 직업군이나 특정 업계를 OO 기술자니 하는 말로 비하하는 것도 사실 사회적으로 정의된 책임을 지지 않을 때 사용 되는 것도 마찬가지 입니다. 우리는 모두 각자의 분야에서 전문성을 추구하며, 그 과정에서 발생하는 실수나 오류에 대해 책임지는 자세를 가져야 합니다. 이는 개인의 성장뿐만 아니라 사회 전체의 신뢰를 높이고, 긍정적인 변화를 이끌어낼 것입니다. 우리 모두가 전문가로서의 책임감에 대해 다시 한 번 생각해보고, 자신의 행동이 미치는 영향을 깊이 성찰하는 계기가 되길 바랍니다. 결국, 책임을 지는 자세가 전문성을 완성하고, 그 전문성이 사회를 더욱 풍요롭게 만들 것이라 믿습니다.

최근 IT 업계에서는 인공지능(AI)이 탑재된 개인용 컴퓨터, 즉 AI PC가 뜨거운 이슈입니다. 많은 사람들이 AI PC가 우리의 업무 방식을 혁신하고 생산성을 높일 것이라고 기대하고 있습니다. 그러나 실제로는 그렇지 않을 수 있다는 연구 결과가 나와 주목받고 있습니다. 최근 Intel은 자신들의 CPU를 탑재한 노트북에서 적극적으로 AI PC라는 표현을 쓰게 권장하고 있는데 이것에 대한 해명?과 어떻게 써야하는지를 설명하고 싶어 발행한 뉘앙스 입니다. AI PC 사용자가 오히려 생산성이 떨어진다? Intel이 독일, 프랑스, 영국의 6,000명을 대상으로 진행한 조사에서 흥미로운 결과가 나타났습니다. AI PC를 사용하는 사용자들이 전통적인 PC 사용자들보다 오히려 더 많은 시간을 작업에 소비한다는 것입니다. 이들은 매주 평균 15시간을 이메일 작성, 회의 기록, 파일 관리 등의 '디지털 허드렛일(Dgital chores)'에 사용하고 있었습니다. Intel은 AI를 활용하면 이 중 약 4시간을 절약할 수 있다고 주장하지만, 실제로는 그렇지 않았습니다. 이것은 어디까지나 성능이나 벤치마크에 의한 것일 뿐이지 실제 사용자들이 AI 도구를 효과적으로 활용하지 못해 오히려 시간이 더 걸리는 역효과가 발생하는 경우가 많다는 조사 결과가 발표되었습니다. 사용자와 AI 간의 소통 문제 그렇다면 왜 이런 일이 발생했을까요? 가장 큰 원인은 사용자들이 AI와 효과적으로 소통하지 못하기 때문입니다. AI 도구를 활용하려면 적절한 명령어를 입력하고 원하는 결과를 얻기 위한 방법을 알아야 하지만, 많은 사용자들은 이에 대한 경험과 지식이 부족합니다. 또한, 사용자 중 86%가 개인정보 보호와 데이터 보안에 대한 우려를 가지고 있었습니다. 이는 AI 활용에 대한 심리적 장벽으로 작용하여, 도구의 사용을 주저하게 만듭니다. AI PC에 대한 오해와 낮은 인식 조사에서는 AI PC에 대한 인식 부족도 드러났습니다. 44%: AI PC를 단순한 '마케팅용 기믹'이나 '미래지향적 개념'으로 생각합니다. 53%: AI PC가 기술 전문가나 창작자만을 위한 도구라고 믿습니다. 하지만 AI PC를 실제로 사용해 본 사람들의 반응은 달랐습니다. 사용해 본 사람 중 64%가 다음 업그레이드 시에도 AI PC를 고려하겠다고 답한 반면, 경험이 없는 사람들 중에서는 32%만이 긍정적인 태도를 보였습니다. 이는 경험이 기술 수용에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 생산성 향상을 위한 해결책은? 그렇다면 어떻게 해야 할까요? Intel의 부사장 로버트 할록은 "기술 리더로서 AI 도구를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 교육을 제공하는 것이 우리의 역할"이라고 말했습니다. 이는 사용자 교육이 핵심이라는 의미입니다. 물론 이것은 인텔의 마케팅적 수사이기도 하고... 인공지능이라는 표현의 대표성을 가지고 싶어서 언급하는 것 같긴 합니다. 사용자 교육과 지원을 강화해야 합니다. 직관적인 인터페이스 제공: 복잡한 명령어 대신 쉽게 사용할 수 있는 UI를 제공합니다. 단계별 가이드와 튜토리얼: 초보자도 따라할 수 있는 학습 자료를 제공합니다. 실제 사례 공유: 일상 업무에 어떻게 AI를 활용할 수 있는지 구체적인 예시를 제시합니다. 데이터 보안과 프라이버시 문제 해결도 중요합니다. 투명한 데이터 처리: 데이터가 어떻게 사용되고 보호되는지 명확하게 알려줍니다. 보안 기술 강화: 로컬 데이터 처리와 암호화 기술을 통해 프라이버시를 보호합니다.