기본 콘텐츠로 건너뛰기

악의 축 조선일보와.. 신기한 페이스북의 '좋아요' 알림

지난 1월 16일 저는 페이스북의 즐겨찾는 그룹에 올라온 한 기사를 보고 제 타임라인에 소개를 했습니다.

해당 기사는 '매일 아침 '한복' 입고 출근하는 삼성전자 여직원' 이란 기사였고...

http://premium.chosun.com/site/data/html_dir/2015/01/14/2015011403100.html

에서 보실 수 있습니다.

그런데, 이 기사를 공유한 뒤 보니.. 프리미엄 조선이라고 돈을 내야 볼 수 있는 기사였습니다.

얼마 뒤 어떤 분이 이 기사의 원래 출처를 알려주었습니다.

그런데, 내용이 조금 다릅니다.

원 출처 기사의 제목은 '삼성전자엔 ‘한복’ 입고 출근하는 임직원이 있다?' 입니다.

아래에서 보실 수 있습니다.

http://samsungtomorrow.com/삼성전자엔-한복-입고-출근하는-임직원이-있다

찬찬이 읽어보시면 제목 뿐만 아니라 내용도 다릅니다.

어째서 이런일이 있는가 해서 조금 관심을 가져보았더니 인터뷰의 주인공이 운영하는 블로그에 올라와 있더군요.

http://blog.naver.com/nalnnel/220244533373

결론은 조선 일보가 불법으로 기사를 썼고.. 그걸로 돈을 쳐먹고 있다는 겁니다.

하하하하..

원래 XX 닦는 용도로도 쓰지 않는 조선일보입니다만..

전 원래 조선일보 기사는 절대 신용하지 않고 공유도 하지 않으려고 노력하는데..

개인적으로 한복을 즐겨입고 좋아하기도 하다보니.. 우리 나라 굴지의 대기업에 한복 입고 출근하는 사람이 있다는 사실에 신기해서 공유했던건데.. 저도 낚였습니다. 후회스런 마음에 공유한 게시물을 삭제할까 했는데.. 어떠다보니 삭제를 못하게 되었습니다.

이번 일을 거울 삼아 앞으로는 절대로 조선일보의 기사는 공유하지 않으리라 다시 한번 다짐해봅니다.

그런데, 제가 왜 조선일보 기사를 공유한 게시물을 삭제하지 못하는가 하면..

'좋아요'가 현재까지 무려 936명입니다.

어쩌다 이런 폭발적인 반응인지는 알지 못하지만.. 제가 지금까지 공유했던 수많은 소식에 비교했을 때 압도적입니다.

그런데, 페이스북은 제가 공유한 게시물에 누군가가가 '좋아요'를 누르면 저에게 알림을 보냅니다.

그런데 이 알림이 좀 특이합니다.

먼저 1월 20일까지 198명의 좋아요가 있다고 알려줍니다.

그러더니 1월 22일까지 새로운 알림으로 63명의 좋아요가 있다고 알려주고 다시 초기화 됩니다.

1월 24일까지는 다시 198명의 좋아요가 있다고 알려줍니다. 그리고 다시 초기화..

오늘까지는 109명의 좋아요가 있다고 알려주네요.

미루어 짐작하건데 페이스북은 하나의 게시물에 대한 좋아요 알림은 이틀이 경계값이거나 198명이 경계값인듯 합니다.(아마도 이틀이 경계값이 확률이 더 높아보입니다.)

의도치 않게 페이스북의 좋아요 알림의 패턴을 알아보게 되었는데.. 왜 페이스북은 하나의 알림에 대해 좋아요를 누적시키지 않고 초기화시키는지는 미스테리입니다.

혹시 이에 대한 정보를 아시는 분은 저에게 알려주시면 고맙겠습니다.

삼성전자와 한복이라는 두가지 키워드가 결합되어 많은 사람들의 관심이 주목된 듯 한데..

일상에서 한복을 입는 사람들이 점점 더 많아지면 좋겠습니다.

저도 지금 가지고 있는 면한복이 다 해지고 낡아서 이번에는 질경이와 같은 생활한복 가게에서 파는 옷 말고 맞춤으로 한번 맞춰보고 싶은데..

이사와 출산과 연말정산이 겹치면서.. 가정의 재정상태가.. 하아..

아득하네요..

댓글

이 블로그의 인기 게시물

합성 사용자(Synthetic Users)의 5가지 유형과 AI 테스팅 현장에서의 활용법

AI와 생성형 모델 기술이 발전하면서, 사용자 경험(UX) 연구와 테스팅 현장에서 가상 퍼소나를 활용해 테스트 데이터를 수집하거나 사용성을 평가하려는 시도가 급격히 늘고 있습니다. 이를 흔히 '합성 사용자(Synthetic Users)'라고 부릅니다. 하지만 막연히 "AI에게 사용자 역할을 시켜 테스트를 돌린다"고 할 때, 그 가상 사용자가 어떤 방식과 데이터로 생성되었는지 명확히 구분하지 않으면 자칫 왜곡된 결과에 빠질 위험이 있습니다. UX 및 사용성 리서치 분야의 권위 있는 기관인 MeasuringU에서 이 합성 사용자의 개념을 명쾌하게 분류한 아티클을 공개했습니다. 바로 "What Are the Different Types of Synthetic Users?"라는 글입니다. (출처: MeasuringU - What Are the Different Types of Synthetic Users? / Jeff Sauro, PhD & Jim Lewis, PhD) https://measuringu.com/what-are-the-different-types-of-synthetic-users/ Jeff Sauro와 Jim Lewis 박사는 합성 사용자를 단순히 하나의 개념으로 뭉뚱그리지 않고, 생성 기술의 근거와 데이터 기반에 따라 크게 5가지 유형으로 깔끔하게 정리해 줍니다. 첫째는 규칙 기반(Rule-Based) 합성 사용자입니다. AI 모델이 아니라 사전 정의된 조건문, 정규식, 시나리오 스크립트에 따라 움직이는 전통적인 형태의 가상 사용자입니다. 예측 가능하고 정확하지만, 인간 사용자의 복잡한 정서나 미묘한 변수를 반영하진 못합니다. Selenium, Playwright, K6 같은 도구를 통해 지정된 경로대로 버튼을 누르고 데이터를 입력하는 방식을 들 수 있습니다. 둘째는 퍼소나 기반 LLM(Persona-Based LLM) 합성 사용자입니다. 생성형 AI에게 "너는 50대 비테크놀로지 사용...

AI 에이전트의 환각과 프롬프트 폭증을 막는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'과 아키텍처의 미래

AI 코딩 에이전트나 생성형 LLM을 소프트웨어 개발에 접목하는 시도가 늘어나면서, 엔지니어들이 마주하는 가장 큰 기술적 병목 중 하나는 바로 '컨텍스트(Context)'의 관리입니다. 저 역시 최근 AI와 바이브 코딩(Vibe Coding)을 활용해 여러 프로젝트를 진행하고 있는데, 하나의 대화창(세션)을 오래 켜둔 채 작업을 계속 이어가다 보면 AI가 초기 맥락을 잊어버리거나 이전에 지켜달라고 했던 제약조건을 놓치며 실수를 저지르는 경우를 자주 겪곤 합니다. 그래서 저는 목적별로 대화창을 명확하게 분리해서 작업하거나, 어느 정도 작업 단계가 진행되면 지금까지의 구현 내용과 의사결정을 요약 정리한 뒤 새 대화창에서 AI에게 이를 다시 학습시키는 방식으로 맥락을 관리하고 있습니다. 그렇다면 엔지니어링 아키텍처 차원에서는 이 문제를 어떻게 접근하고 있을까요? InfoQ의 발표 아티클 "Architecture / Context Engineering"에서는 바로 이 지점, 즉 단순한 프롬프트 엔지니어링을 넘어 시스템 아키텍처 수준에서 컨텍스트를 제어하는 '컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)'의 필요성과 구체적인 프레임워크를 다루고 있습니다. (출처: InfoQ - Architecture / Context Engineering) https://www.infoq.com/presentations/architecture-context-engineering/ 발표자들은 코딩 에이전트나 자율형 에이전트가 현장에서 실패하는 가장 큰 이유로 '비대해진 컨텍스트 윈도우(Bloated Context Windows)'와 무분별하게 채워진 프롬프트(Stuffed Prompts)를 꼽습니다. AI에게 너무 많은 정보를 한 번에 주면, 모델의 주의력(Attention)이 분산되거나 논리적 우선순위를 놓치는 현상이 발생합니다. 마치 인간 엔지니어에게 백과사전 수십 권을 던져주고 "이거 다 읽고 10초 ...

AI가 만들고 사람이 고친 글, 과연 'AI 생성물'일까? — 무너지는 경계선과 각국의 표기 가이드라인

이미지, 음성, 텍스트를 가리지 않고 생성형 AI의 산출물이 전 세계 디지털 공간에 폭포수처럼 쏟아져 나오고 있습니다. 가짜 뉴스, 딥페이크 오정보, 저작권 침해 등 여러 사회적 문제를 일으키면서, 최근 EU를 비롯한 세계 각국의 규제 기관들이 "AI가 만든 콘텐츠에는 반드시 표시(Labelling)를 하라"는 강제 가이드라인을 잇달아 꺼내 들고 있습니다. 이와 관련해 Smashing Magazine에 비탈리 프리드만(Vitaly Friedman)이 기고한 아티클은 EU의 최신 규제가 실무 인터페이스(UI/UX)에 어떤 변화를 요구하는지 잘 보여줍니다. (출처: Smashing Magazine - New EU Guidelines For AI Labelling / Vitaly Friedman) https://www.smashingmagazine.com/2026/08/eu-guidelines-ai-labelling/ EU AI Act 제50조 투명성 규정에 따르면, 딥페이크나 AI 챗봇 대화, 인간의 검수 없이 AI가 100% 작성한 공공 텍스트 등에는 전용 AI 마크나 암호화된 메타데이터(Watermark)를 반드시 내장해야 합니다. 기존에 서비스들이 유행처럼 쓰던 모호한 '반짝이 아이콘(✨ Sparkles)' 수준으로는 법적 기준을 충족할 수 없게 된 것입니다. 하지만 현장의 개발자, 에디터, 테스터들이 마주한 진짜 혼란은 규제의 유무가 아닙니다. 바로 "도대체 어디까지를 AI가 만들었다고 볼 것이며, 어디서부터를 사람이 만든 것으로 정의할 것인가?"라는 근본적인 경계선의 모호함입니다. 프롬프트 한 줄 던져서 AI가 뽑아낸 초안을 사람이 문장 몇 개 다듬었다면, 이것은 AI 산출물일까요, 인간의 글일까요? AI가 코딩한 1,000줄의 소스 코드를 엔지니어가 한 시간 동안 디버깅하고 검수했다면 이 코드의 주인은 누구일까요? 글로벌 규제 기관들도 이 모호함을 인지하고 명확한 자격 기준을 세우기 위해 격렬한 논의를 ...