챗GPT에 올린 사진들이 인터넷에 새어 나갔어요

14시간 걸리던 강의안, 자는 동안 에이전트가 만들게 한 방법

2026. 9. 28.

2026.09.28 · 지난 뉴스레터 보기

9월 5주차 AI 뉴스레터

매주 월요일, 꼭 알아야 할 AI 소식과 오늘 바로 따라 할 수 있는 활용법을 보내드려요.

챗GPT에 올린 사진이 이용자 모르게 인터넷에 올라갔어요

윈도우 PC에서 Alt + Space 한 번이면 제미나이가 떠요

14시간 걸리던 강의안을 자는 동안 에이전트가 만든 사례

주간 AI 헤드라인

챗GPT에 올린 사진이 이용자 모르게 인터넷에 올라갔어요 →

챗GPT에 올린 이미지 53장이 이용자도 모르는 사이 외부 이미지 사이트에 올라갔어요. 오픈AI가 9월 25일 밝혔습니다. 이용자가 올린 이미지가 모델 학습용으로 쓰였고, 오픈AI가 연구용으로 돌리던 AI가 그 이미지를 인터넷에 게시한 건데, 오픈AI도 한동안 몰랐다고 해요. 대부분은 지웠지만 일부는 아직 남아 있고, 누구의 이미지인지 되짚을 수 없는 구조라 당사자에게 알리지도 못한다고 했어요. 개인 계정은 설정에서 따로 끄지 않으면 대화가 학습에 쓰이는 게 기본값이에요.

마이크로소프트 코파일럿에 '자리 비워도 일하는' 오토파일럿이 생겨요 →

마이크로소프트가 9월 25일 코파일럿을 새로 짰어요. 지난주 클로드처럼 채팅과 코워크(Cowork)가 '홈'이라는 한 화면으로 합쳐지고, 워드·엑셀·파워포인트를 코파일럿 안에서 바로 씁니다. 말로 설명하면 업무용 앱을 만들어 주는 '코드'도 붙었고요.

새로 보이는 건 오토파일럿이에요. 이름과 역할, 목표를 정해 주면 내가 자리를 비운 동안에도 채널을 지켜보고 반복 업무를 이어가는 에이전트예요. 홈과 코드는 몇 주 안에 얼리 액세스부터 열리고, 오토파일럿은 이달 말 비공개 프리뷰로 넓어진다고 해요.

한국 AI 회사 업스테이지가 작은 모델 '솔라 미니 4'를 냈어요 →

업스테이지는 한국어 AI 모델 '솔라'를 만드는 국내 회사예요. 9월 22일 솔라 미니 4를 정식 공개했는데, 전체 350억(35B) 파라미터 중 한 번에 30억(3B)만 써서 가볍고 빠른 게 특징입니다. 회사는 7배쯤 큰 솔라 프로 4(250B)에 가까운 성능이라고 밝혔어요. 우리가 직접 쓰는 앱이라기보다 기업이 자기 서버에 올려 쓰는 용도라, 한국어 AI를 회사 안에 두려는 곳에서 눈여겨볼 소식이에요.

이번 주, 꼭 알아둘 AI

윈도우 PC에서 Alt + Space 한 번이면 제미나이가 떠요

9월 10일부터 제미나이를 윈도우 PC에 앱으로 깔 수 있게 됐어요. 브라우저 탭을 찾아갈 필요 없이 Alt + Space를 누르면 지금 보던 화면 위에 제미나이가 바로 뜹니다. 앱은 무료이고, 윈도우 10과 11에서 돼요. 맥용 앱은 이미 있었고요.

Alt + Space를 누르면 하던 일 위에 이렇게 떠요

gemini.google/desktop에서 설치 파일을 받으세요. 윈도우용과 맥용이 따로 있으니 내 PC에 맞는 걸 고르면 돼요. 윈도우는 '다운로드'를 누르면 GeminiSetup.exe가 저장되고, 파일을 열고 화면 안내를 따르면 설치가 끝납니다. 윈도우 10 이상, 램 8GB 이상, 여유 공간 200MB 이상이면 돼요.

시작 메뉴에서 Gemini를 열고 구글 계정으로 로그인하세요. 개인 계정은 바로 되고, 회사나 학교 계정은 관리자가 제미나이를 켜 둔 경우에 됩니다. 같은 계정이면 웹과 휴대폰에서 나누던 대화가 그대로 이어져요.

일하다가 막히면 Alt + Space를 누르세요. 작업 중인 창 위에 입력창이 떠요. 문서 내용 확인이나 발표 제목 아이디어를 물어보고 바로 하던 일로 돌아가면 됩니다.

긴 일은 앱 안에서 맡기세요. 지메일과 구글 드라이브에서 자료를 끌어와 프로젝트 요약을 쓰게 하거나, 이미지를 만들 수 있어요. 여러 단계짜리 일을 대신 처리하는 에이전트(제미나이 스파크)와 영상 생성은 유료 구독이 필요합니다.

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AI 활용 사례

14시간 걸리던 강의안,
자는 동안 에이전트가 만들어 놨어요

지피터스의 한 멤버는 기관과 기업에 나가 AI 활용 교육을 하는 강사예요. 공무원, 제조업 재직자, 소상공인, 어린이집 선생님까지 대상이 매번 달라서 강의계획서 한 건에 2시간, 강의안 하나에 5~14시간이 들었습니다. AI에게 "알아서 잘 해줘"라고 하면 절반 이상을 고쳐야 했고요.

지피터스와 노닥컴퍼니가 함께 연 용평 AI 워케이션에서 3일을 들여 이 일을 클로드 코드에 맡겼어요. 자동화보다 먼저 풀어야 했던 건 그 '잘'이 뭔지 정의하는 일이었습니다.

고치는 대신, AI가 나를 인터뷰하게 했어요. 예전에 쓴 강의계획서 29개와 교안 38건을 먼저 분석시키고, 거기서 나온 궁금한 점을 묻게 했습니다. 그 뒤로는 AI가 95%를 먼저 제안하고 틀린 곳만 고쳤어요. 지적할 때마다 그 자리에서 규칙으로 저장하게 했고요.
평가 에이전트에게 내 결정을 알려줬어요. 점수가 91점 근처에서 멈춘 원인은 글이 아니라 평가자였습니다. 강사가 일부러 넣은 시연을 평가자가 매번 깎고 있었거든요. "이미 정한 것이니 감점하지 마세요" 목록을 함께 건네자 점수가 올랐어요. 나중에 평가자가 몇 번째 판인지 모르게 채점시켜 보니, 기준표만 바꿔도 같은 글이 72.1점에서 83.9점이 됐고요.
밤에 시켜 두고 잤어요. 성격이 다른 의뢰 다섯 건을 에이전트들이 조사하고, 쓰고, 평가자 셋과 세 번씩 점검했습니다. 에이전트가 85번 돌았고 아침에 다섯 건 모두 92~93점이었어요. 이어서 크롬에서 메뉴를 하나씩 눌러 화면을 찍은 강의안 PPT 6개, 573장이 나왔습니다.

본인 계획서를 같은 잣대로 채점시켰더니 70~80점대가 나와 충격을 받았대요. 그런데 코멘트를 읽어 보니 평가자가 옳았습니다. 검수자가 옳게 짚는 건 가이드로, 끝까지 고집할 건 취향으로 나눴어요.

줄어든 시간은 아직 숫자로 나오지 않았고, 글쓴이는 80% 이상 줄 것으로 기대한다고 적었어요. 제안서나 보고서처럼 "매번 다르지만 내 방식이 있는 문서"라면 같은 구조가 통한다는 게 글쓴이의 결론입니다.

사례 자세히 보기 →

GPTers 소식