지난해 7월 마크 저커버그 Meta CEO는 앞으로 5~10년 안에 AI 안경을 쓰지 않는 사람은 쓰는 사람보다 “인지 능력에서 상당히 불리해질” 수 있다고 말했습니다. 스마트폰을 대체할 기기라는 이야기도 여러 차례 했습니다. 손끝이 아니라 눈앞에서 바로 정보를 얻는 시대가 온다는 것입니다.

한동안은 그 전망이 실현되는 듯 보였습니다. Meta와 제조 파트너 EssilorLuxottica는 2023년과 2024년을 합쳐 200만 대를 판 데 이어, 2025년 한 해에만 700만~750만 대가량을 판매한 것으로 알려졌습니다. 숫자만 보면 Meta는 실패한 미래형 실험이던 스마트 안경을 드디어 대중 제품으로 바꿔 놓은 셈입니다. 국내에도 2026년 5월 25일 Ray-Ban Meta와 Oakley Meta가 정식 출시돼 백화점과 면세점, 안경원에서 69만 원부터 팔리고 있습니다.

그러나 판매량이 늘수록 프라이버시 반발도 커졌습니다. 누구나 갖고 싶어 하는 최신 기기라는 홍보와 달리, 이 안경은 점점 부담스러운 물건이 되고 있습니다. 비판자들이 붙인 ‘변태 안경’이라는 별명 탓에 집 밖에서는 쓰기를 꺼리는 사용자까지 나왔습니다.

이 안경이 안고 있는 문제는 한두 가지가 아니며, 대부분은 새삼스러운 것도 아닙니다.

작은 LED 하나에 맡겨진 프라이버시

Meta의 최신 스마트 안경은 Ray-Ban을 보유한 안경 기업 EssilorLuxottica와의 협업으로 만들어졌습니다. EssilorLuxottica가 프레임과 렌즈, 제조와 착용감, 도수 최적화를 맡고 Meta가 카메라와 마이크, 내부 하드웨어, 소프트웨어, Meta AI를 담당하는 구조입니다.

2026년 6월 23일 두 회사는 Meta Glasses라는 자체 브랜드 라인을 새로 선보였습니다. 여기에는 카일리 제너와 함께 디자인하고 Meta AI가 그녀의 목소리로 말하는 모델도 포함됐습니다. 익숙한 Ray-Ban 이름을 떼어 냈다는 것은, 남의 평판에 기대는 단계를 끝내고 스스로 안경 브랜드로 인정받겠다는 선언이었습니다.

하지만 그 목표는 처음부터 쉽지 않았습니다. 자체 브랜드가 나올 무렵 이 안경은 이미 논란의 한복판에 있었습니다. 결정적인 계기는 평범한 만남인 줄 알았던 상황에서 여성들이 몰래 촬영당했다는 보도였습니다. 피해자 상당수는 동의 없이 영상이 온라인에 올라간 뒤에야 사실을 알았습니다. 조회수가 수백만 회에 이르러 길에서 알아보는 사람이 생기기도 했고, 분명히 거부 의사를 밝혔는데도 영상이 게시된 경우도 있었습니다. 피해자들은 하나같이 촬영 표시등을 보지 못했다고 말했습니다. 영상에 주거 정보가 드러나 외출이 두려워졌다는 증언까지 나왔습니다.

국내에서도 스마트 안경은 이미 몰카 문제로 다뤄지고 있습니다. 지난 5월에는 토익 시험장에서 스마트 안경을 이용한 부정행위가 처음 적발됐고, 블루투스 신호를 잡아 주변에 착용자가 있는지 알려 주는 앱은 Google Play에서 내려받기 10만 회를 넘겼습니다. 기기를 사려는 사람보다 피하려는 사람이 더 빠르게 움직이고 있는 셈입니다.

이런 사례가 특히 불편한 이유는 촬영 사실을 아는 사람이 한쪽뿐이기 때문입니다. 착용자는 콘텐츠를 만들고 있지만, 마주 선 사람은 그저 대화 중이라고 생각합니다. 이렇게 한쪽만 알고 있는 구조 때문에 상대는 자신의 얼굴과 목소리, 사적인 대화가 기록되고 퍼지는 과정에서 아무것도 선택할 수 없습니다.

법이 스마트 안경 사용자에게 타인을 마음대로 촬영할 권리를 준 것도 아닙니다. 미국만 해도 동의 요건이 주마다 다르고, 사적인 대화라면 참여자 전원의 동의를 요구하는 곳도 있습니다. 불법 여부는 상황에 따라 갈리지만, 법이 애매하다는 사실이 동의를 대신해 주지는 않습니다.

그러나 이 불빛은 실질적인 보호 장치가 되지 못합니다. 잘해야 알림 수준이고, 놓치기도 너무 쉽습니다. 상대가 이 안경에 카메라가 있다는 사실을 알아야 하고, 표시등의 위치를 알아야 하며, 눈에 들어올 만큼 가까이 있으면서불이 켜진 그 순간에 착용자의 얼굴을 정면으로 바라봐야 하기 때문입니다.

안경이 인기를 끌자마자 그 최소한의 경고마저 무력화하는 방법이 등장한 것도 예상 밖의 일은 아니었습니다. 표시등을 가리는 스티커가 팔렸고, 아예 영구적으로 손보거나 망가뜨려 주는 개조 서비스까지 나왔습니다. 국내 오픈마켓에서도 촬영 표시등을 덮는 커버를 어렵지 않게 찾을 수 있었습니다.

2026년 7월 7일 Meta는 표시등이 물리적으로 가려지거나 훼손된 것이 확인되면 카메라를 차단하는 필수 업데이트를 배포하기 시작했습니다. 회사 측은 “불빛이 다시 드러난 것이 확인되기 전까지는 사진도 영상도 촬영할 수 없다”고 밝혔습니다. 개조 서비스 광고와 마켓플레이스 판매 글을 삭제하고 법적 대응에 나설 수 있다는 방침도 내놨습니다.

허점을 막은 조치 자체는 평가할 만합니다. 다만 그런 허점이 존재했다는 사실, 그리고 Meta가 뒤늦게 보호 장치를 다시 설계해야 했다는 사실도 그만큼 분명해졌습니다. 무엇보다 이 업데이트로도 근본적인 결함은 사라지지 않습니다. 표시등이 정상으로 작동해도, 찍히는 사람이 그 의미를 모르거나 아예 보지 못하면 소용이 없기 때문입니다.

프라이버시 위험은 촬영이 끝난 뒤에도 이어집니다. Meta는 나이로비의 외주 업체 Sama 소속 데이터 라벨러들에게 영상을 분류하게 해 안경의 AI가 무엇을 보고 있는지 학습하도록 했습니다. 스웨덴 기자들에게 이 작업자들은 옷을 갈아입는 장면, 화장실을 쓰는 장면, 성행위 장면, 은행 카드 번호가 그대로 드러난 장면까지 봤다고 털어놨습니다. 자동 얼굴 흐림 처리도 늘 작동하지는 않았습니다. Meta는 “우리 기준에 미치지 못한다”는 설명만 남긴 채 7년간 이어 온 Sama와의 계약을 끊었고, 1,100명이 넘는 작업자가 일자리를 잃었습니다.

한편 대중은 나름의 제재 방식을 찾아냈습니다. 따돌림입니다. X의 한 사용자는 친구들이 Meta 안경을 쓴 지인을 ‘그 변태’라고 부르기 시작했고, 결국 그가 안경을 처분했다고 전했습니다.

셀럽 마케팅도 이 흐름을 비껴가지 못했습니다. 카일리 제너가 참여한 캠페인은 비판을 받았고, 팝스타 Lorde는 페스티벌 무대에서 관객에게 “그 안경 사지 마세요. 하나도 안 멋져요”라고 잘라 말했습니다.

이것은 Meta가 패치로 고칠 수 있는 버그가 아닙니다. 평범해 보이는 안경이 사실은 나를 겨눈 카메라일 수 있다는 사실을 주변 사람 모두가 받아들여야만 성립하는 제품에 대해, 사회가 내린 판단에 가깝습니다.

Google Glass에서 Snap Spectacles까지, 두 번 반복된 실패

소비자 기술을 오래 지켜본 사람이라면 Google Glass의 참패를 기억할 것입니다. 2013년 초기 사용자에게 배포되기 시작한 이 미래형 기기는 일부 기술 애호가들의 열광을 얻었고 Vogue 화보에까지 등장했지만, 그 밖의 거의 모든 사람에게는 환영받지 못했습니다.

기기 자체를 향한 비판도 많았습니다. 초기 가격이 1,500달러였고, 생김새가 어색했으며, 배터리도 오래가지 않았고, 무엇보다 평범한 사람이 굳이 쓰고 다닐 이유가 없었습니다. 그러나 가장 큰 약점은 기술이 아니라 사람 사이의 관계에 있었습니다. 나를 바라보는 저 사람이 지금 나를 찍고 있는지, 확인할 방법이 없었기 때문입니다.

반발이 커지면서 바와 식당, 카지노, 영화관이 착용을 금지하기 시작했습니다. 무례하게 구는 착용자를 가리키는 “Glasshole”이라는 말도 이때 생겨, 2013년 3월 Urban Dictionary의 ‘오늘의 단어’로 뽑히며 빠르게 퍼졌습니다.

Google Glass가 프라이버시 문제만으로 무너진 것은 아닙니다. 비싼 가격과 어색한 디자인, 미흡한 기술이 모두 영향을 미쳤습니다. 그래도 이 별명은 어떤 제품 리뷰보다 정확하게 핵심을 짚었습니다. 사회가 거부한 것은 기기만이 아니라 그 기기가 가능하게 만든 행동이었습니다.

Snap은 2016년 첫 Spectacles를 내놓으며 이 실패에서 배우려 했습니다. SF 영화 속 장비처럼 보이는 대신 최대한 장난감처럼 보이도록 만들었고, 카메라 주변에는 녹화 중일 때 켜지는 커다란 LED 링을 넣었습니다.

메시지는 분명했습니다. 감시 장비가 아니라 장난감이고, 주변 사람은 카메라가 켜졌는지 언제든 알 수 있다는 것이었습니다. 그러나 그 방식도 충분하지 않았습니다. 불빛은 주변 사람이 의미를 알고, 보일 만큼 가까이 있고, 마침 착용자를 바라볼 때만 도움이 됐습니다. 2016년 YouGov 조사에서는 미국 성인의 절반 가까이가 Spectacles를 쓴 낯선 사람 앞에서 불편함을 느낄 것이라고 답했습니다. 출시 1년 만에 Snap의 첫 하드웨어 도전은 실패로 정리됐습니다.

Meta는 두 실패를 꼼꼼히 연구한 듯 보입니다. 문제는 거기서 끌어낸 결론입니다. Google Glass는 너무 이상해 보였고, Snap Spectacles는 너무 장난감 같았습니다. 반면 Ray-Ban Meta 안경은 평범한 안경과 거의 구분이 되지 않습니다.

덕분에 Meta는 Google과 Snap이 해내지 못한 일, 즉 얼굴에 쓰는 카메라를 대중적으로 파는 데 성공했습니다. 그러나 원래의 프라이버시 문제가 풀린 것은 아닙니다. 누군가 나를 찍고 있을지 모른다는 사실이 훨씬 알아채기 어려워졌을 뿐입니다.

말이 아니라 조치로 나타나는 반발

AI를 얹은 새로운 스마트 안경이 인기를 끌면서, 당국은 얼굴에 쓰는 카메라를 다루던 익숙한 방식으로 되돌아가고 있습니다. 금지의 조치입니다. 뉴욕과 위스콘신에서는 촬영 기능이 있는 안경의 법정 반입이 금지되거나 제한됐습니다. 캘리포니아에서는 판사가 녹화 금지 절차 중에 마크 저커버그 Meta CEO 측 인사들에게 스마트 안경을 치우라고 명령하고, 따르지 않으면 법정 모독으로 처리할 수 있다고 경고했습니다.

민감한 공간이 여기에 합류하는 것은 시간문제로 보입니다. 국내외를 가리지 않고 회의실 반입을 어떻게 할지, 시험장에서 어떻게 걸러낼지가 이미 현실적인 고민이 됐습니다. Google Glass는 딱 봐도 기기처럼 생겨서 알아보고 막기 쉬웠습니다. Meta의 안경이 어려운 이유는 정반대로, 평범한 안경처럼 보이도록 설계됐기 때문입니다.

Meta의 익숙한 방식: 동의 없는 편의

문제는 안경 하나에 그치지 않습니다. Meta의 여러 제품을 관통하는 접근법이 있습니다. 정보를 모으는 편리한 방법을 먼저 내놓고, 그 결과를 감당하는 몫은 사용자와 주변 사람에게 넘기고, 동의는 설정 화면이나 약관, 작게 깜빡이는 불빛 뒤에 묻어 두는 방식입니다.

2025년에도 같은 태도가 드러났습니다. 연구자들은 Meta Pixel이 Android의 로컬호스트 기능을 악용해 시크릿 모드를 포함한 모바일 브라우징 기록을 Facebook과 Instagram 앱에 로그인된 신원과 연결한다는 사실을 밝혀냈습니다. Meta는 문제가 공개된 뒤에야 이 방식을 중단했습니다. 기술적 수법은 전혀 달랐지만 태도는 같았습니다. 기술이 허용하는 범위까지 일단 쓰고, 반발은 나중에 처리한다는 것입니다.

되풀이되는 패턴은 하나 더 있습니다. 메타버스에서 AI 안경에 이르기까지, Meta는 자사가 원하는 기술의 미래를 이미 정해진 흐름처럼 제시하고 대중의 호응이 뒤따라올 것이라고 가정해 왔습니다. AI 안경이 없으면 인지 능력에서 불리해진다는 저커버그의 경고는 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 프라이버시 전력이 좋지 않은 기업을 향한 합리적인 경계심을, 발전을 받아들이지 못하는 태도로 바꿔 놓기 때문입니다.

그러나 신뢰는 셀럽 캠페인이나 소프트웨어 업데이트로 만들어지지 않습니다. 신뢰는 사람들에게 실질적인 통제권을 줄 때 생깁니다. 제품을 사지 않았지만 그 앞에 서게 된 사람들까지 포함해서 말입니다. 동의의 부재는 더 나은 LED를 기다리는 사소한 결함이 아니라, 이 제품이 안고 있는 프라이버시 문제의 핵심입니다.

음악 플레이어, 메신저, 게임 런처, PDF 뷰어 같은 데스크톱 앱도 인터넷에 접속하며, 웹사이트 못지않게 사용자의 행동 정보를 밖으로 내보냅니다. 다만 시스템 전체 트래픽을 들여다보지 않는 한 이러한 통신내역은 사용자에게 전혀 드러나지 않습니다.

Windows용 AdGuard v8.0이 시스템 전체 필터링을 기본으로 켜 두는 이유가 여기에 있습니다. 앱 기능을 해치지 않으면서 모든 프로그램에서 개인정보를 지키려면 이 방법밖에 없기 때문입니다.

PC에서 추적이 어느 정도 규모로 일어나는지, 브라우저 보호만으로는 왜 부족한지 확인하기 위해 직접 조사에 나섰습니다.

조사 방식에 관한 참고 사항

이번 조사는 한 대의 PC에서 한 명의 사용자가 한 차례 진행한 것입니다. 앱마다 실행 시간과 사용 방식에 차이가 있어 앱끼리 직접 비교하기는 어렵습니다. 또한 특정 브랜드가 아니라 기술적인 패턴에 집중하기 위해 기업 이름은 익명으로 처리했습니다. 순위를 매기는 것이 아니라 데스크톱 환경에서 추적이 어떻게 작동하는지 파악하는 것이 목적이었습니다.

조사 결과

앱 18개에서 서로 다른 서버 주소 1,965개가 확인됐고, 오간 웹 요청은 모두 4,945건이었습니다.

AdGuard는 이 중 1,780개 주소로 향하는 요청을 가로채 정리했습니다. 연결을 끊는 대신 과한 정보가 담긴 헤더만 걷어내는 방식입니다. 반면 추적이나 광고 전송이 유일한 목적인 요청은 아예 차단했습니다. 이미 알려진 추적 서버로 향하던 요청은 헤더를 손보는 수준이 아니라, 네트워크로 나가기 전에 통째로 막았습니다.

앱이 제대로 돌아가는 데 필요한 요청이 전체 트래픽에서 큰 비중을 차지하는 것은 사실입니다. 그런데도 AdGuard 스텔스 모드는 전체 주소의 90% 가까이에서 과한 헤더를 걷어내야 했습니다. 추적성 요청뿐 아니라 지극히 평범한 기능 요청까지 여기에 해당합니다. 특히 눈에 띄는 것은 조사 대상 18개 앱 중 15개(83%)가 추적 또는 광고로 분류되는 요청을 한 번 이상 보냈다는 점입니다. 작은 데이터 조각이 백그라운드에서 빠르게 쌓이면서, 시간이 지날수록 사용자의 행동이 촘촘하게 기록됩니다.

실제 사례로 보는 데스크톱 추적

숫자만으로는 잘 와닿지 않습니다. 데스크톱 앱은 사용자의 사소한 동작 하나까지 네트워크 요청으로 바꿔 내보냅니다. 어느 온라인 게임 상점은 게임 카드에 마우스를 올리기만 해도 커서 움직임과 계정 ID를 기록했습니다. 어느 콘솔 연동 앱은 게이머태그와 기기 ID를 29초마다 전송했고, 어느 숏폼 영상 플랫폼의 내장 브라우저 엔진은 화면에 무엇이 떠 있든 상관없이 기기 식별자가 담긴 진단 신호를 60초마다 자사 서버로 보냈습니다.

평범한 PDF 뷰어도 버튼 클릭을 기록했고, 로그인 창을 취소하는 순간에도 요청이 하나 더 나갔습니다. 어느 음악 스트리밍 서비스는 4초마다 재생 정보를 올렸는데, 정확한 재생 위치와 노트북 모델명, 오디오 출력 기기 정보까지 담겨 있었습니다. 어느 영상 플랫폼은 멤버십 상태와 지역을 비롯한 시청자 프로필을 주소 파라미터에 아무런 처리 없이 그대로 실어 보냈고, 연결 내용을 열어 보는 것만으로 그 정보를 읽을 수 있었습니다.

버튼 클릭이나 노트북 모델명이 기록되는 것이 뭐가 문제냐고 생각할 수도 있습니다.

정보 하나만 떼어 놓고 보면 대수롭지 않습니다. 하지만 이런 조각이 쌓이면 사용자의 행동을 세밀하게 그려놓은 프로필이 만들어집니다. 기업은 이 프로필로 여러 앱을 넘나들며 사용자를 추적하고, 사용하는 기기에 따라 가격을 다르게 매기고, 맞춤 광고를 내보냅니다. 사용 기록이 신원과 영구히 묶인다는 뜻이기도 해서, 해당 업체의 서버가 한 번이라도 뚫리면 그 기록까지 위험해집니다.

어디서나 반복되는 같은 목적지

기업이 다르면 쓰는 추적 도구도 다를 것이라 예상했지만, 실제로는 아무 관련 없는 앱들에서 같은 목적지가 반복해서 나타났습니다.

동일한 Microsoft 클라이언트 ID가 메신저, 콘솔 연동 앱, 음악 플레이어, 토렌트 클라이언트라는 전혀 다른 네 개의 앱에서 발견됐습니다. 많은 데스크톱 앱이 브라우저 기반 기술로 만들어지는데, 이 기술에 브라우저 정보 수집 기능이 기본으로 들어 있기 때문입니다.

Google Analytics나 Google 태그 관리자 같은 웹 분석 도구가 브라우저가 아니라 데스크톱 프로그램 안에서 돌아가는 사례도 확인됐습니다.

가장 중요한 것은 추적 트래픽 대부분이 제3자가 아니라 앱 개발사 자신의 서버로 향했다는 점입니다. 제3자 추적보다 반드시 나쁘다고 할 수는 없지만, 막기는 훨씬 어렵습니다. 개발사 서버를 끊으면 앱 자체를 쓸 수 없기 때문입니다.

조용히 오가는 백그라운드 통신

가장 뜻밖이었던 것은 백그라운드 활동의 빈도입니다. 데스크톱 앱은 사용자가 버튼을 누를 때까지 기다렸다가 데이터를 보내지 않습니다.

조사 대상 앱의 20% 이상이 사용자의 조작과 무관하게 정해진 주기로 정보를 전송했습니다. 앱을 켜 둔 채 자리를 비웠다 돌아오면, PC가 아무 일도 하지 않은 사이에 밖으로 나간 요청 수십 건이 기록에 남아 있습니다.

이런 신호는 1초마다 올라가는 성능 기록부터 일정 간격으로 전송되는 시스템 상태 보고까지 다양했습니다.

도메인 차단만으로 부족한 이유

추적이 이렇게 흔하다면 추적에 쓰이는 도메인만 막으면 되지 않을까 하는 생각이 듭니다.

문제는 데스크톱 추적이 따로 떨어진 ‘나쁜’ 도메인에 있지 않다는 점입니다. 대개는 앱을 움직이는 바로 그 서버 안에 섞여 있습니다. 이번 조사에서도 6개 중 1개꼴(17%)의 앱이 핵심 기능에 쓰는 것과 완전히 같은 호스트로 추적과 광고 데이터를 보냈습니다.

음악 스트리밍 서비스를 예로 들어 보겠습니다. 계정 로그인과 음원 전송, 사용 기록 수집을 서버 도메인 하나로 처리할 수 있습니다. 추적을 막겠다고 그 도메인을 차단하면 음악 재생까지 끊깁니다.

단순한 도메인 차단이 통하지 않는 이유입니다. 앱을 망가뜨리지 않고 추적만 걷어내려면, 같은 서버로 가는 요청 중에서 기능에 필요한 것과 추적용을 가려낼 정밀한 도구가 필요합니다.

AdGuard의 해법: HTTPS 필터링을 적용한 시스템 전체 보호

Windows용 AdGuard는 경로 단위 필터링으로 이 문제를 풉니다. 일반적인 네트워크 필터는 접속 대상 서버까지만 볼 수 있고 그 뒤의 내용은 앱이 모두 암호화합니다. AdGuard는 사용자 기기 안에서 트래픽을 복호화해 전체 URL 경로와 요청 헤더까지 확인합니다. 덕분에 과한 정보를 걷어내고 추적 경로만 골라 막으면서, 기능에 필요한 요청은 그대로 통과시킬 수 있습니다.

도메인 차단은 서버 전체를 끊어버립니다. 경로 단위 HTTPS 필터링은 개별 URL을 확인해 앱의 핵심 기능은 살린 채 정보 수집만 걷어냅니다

AdGuard는 앱마다 보호 수준과 안정성의 균형을 다르게 잡습니다. 브라우저처럼 신뢰할 수 있는 앱에는 HTTPS 필터링을 전면 적용하고, 뱅킹 앱처럼 민감한 앱은 안전을 위해 필터링에서 제외합니다. 나머지 앱은 기본 트래픽만 필터링하고 HTTPS 필터링은 꺼 둔 상태이며, 더 강력한 보호를 원한다면 앱 관리에서 켜보실수 있습니다. 앱을 망가뜨리지 않고 숨은 추적만 차단하는 방법입니다.

HTTPS 필터링이 안전한 이유
모든 처리는 사용자 PC 안에서 이루어집니다. HTTPS 필터링도 마찬가지로, 로컬 구성 요소가 요청의 경로와 헤더를 확인하기 위해 잠시 복호화할 뿐이며 과한 정보를 걷어낼 때와 같은 방식입니다.

복호화된 내용은 어디에도 저장되지 않고, 외부로 전송되지도 않습니다. 확인 작업은 전부 차단 목록과 대조하는 로컬 처리이고, 데이터는 판단이 끝나는 즉시 버려집니다. 이 과정에서 트래픽이 기기 밖으로 나가는 일은 없습니다. 속도도 빨라 CPU나 인터넷 속도에 부담을 주지 않도록 설계했습니다.

추적 차단 방식 비교

결론

데스크톱 앱은 더 이상 웹과 동떨어진 존재가 아니라, 제 기능을 하기 위해 복잡한 서버 네트워크에 기대고 있습니다. 그리고 그 통로로는 작업에 필요한 데이터만 오가지 않습니다. 눈에 띄지 않는 추적 정보가 섞여 나가는 경우가 많습니다. 기존 도구로는 데스크톱 앱의 암호화된 연결 안을 들여다볼 수 없어 이런 추적을 막기 어렵습니다.

Windows용 AdGuard는 더 나은 답을 내놓습니다. 경로 단위 필터링을 사용하면 앱 기능은 온전히 유지하면서 추적 요청만 골라 걷어낼 수 있습니다. 매일 쓰는 소프트웨어를 포기하지 않고도 개인정보를 직접 지킬 수 있다는 뜻입니다.

필터링 로그에서 직접 확인

Windows용 AdGuard v8.0을 설치하고 필터링 로그를 열어 보세요. 데스크톱 앱이 보내는 추적 요청을 AdGuard가 실시간으로 막는 모습을 눈으로 볼 수 있습니다.

새 버전은 현재 순차적으로 배포 중이며, 몇 주 안에 모든 사용자가 사용할 수 있습니다.

Windows용 AdGuard v8.0은 디자인만 새로워진 것이 아닙니다. 컴퓨터의 트래픽을 더 명확하게 제어할 수 있고, 중요한 설정에도 더 쉽게 접근할 수 있습니다.

지금 바로 사용해 보고 싶다면 앱을 업데이트하세요. 아직 사용해 본 적이 없다면 아래 버튼을 눌러 설치할 수 있습니다.

이번 버전에서는 고급 사용자를 위한 기능도, 복잡한 설정 없이 쓰고 싶은 분들을 위한 기능도 준비했습니다. 무엇이 달라졌는지 하나씩 살펴보겠습니다.

전체 기기를 보호하는 필터링

기존 DNS 필터링과 더불어 AdGuard는 본격적인 네트워크 수준 필터링 기능을 제공합니다. 즉, 기기의 모든 인터넷 트래픽을 필터링해 시스템 전체를 보호할 수 있습니다.

시스템 전체 필터링이 왜 필요한지 궁금하실 수 있습니다. 브라우저에서 광고를 차단하는 것만으로는 부족할까요? 데스크톱에서 브라우저가 차지하는 트래픽은 전체의 약 55~60%입니다. 나머지는 다른 앱에서 발생합니다. 게다가 앱 내부의 추적은 웹사이트보다 더 깊숙이 파고드는 경우가 많습니다. 앱은 더 많은 개인 정보에 접근할 수 있고, 기기 리소스를 직접 사용하며, 웹사이트로는 불가능한 고정 식별자를 활용합니다. 기기의 모든 트래픽을 필터링해야 하는 이유입니다.

물론 DNS 보호도 그대로 사용할 수 있습니다. DNS 서버를 선택해 콘텐츠를 필터링하는 방식입니다. 다만 DNS 필터링은 유연성이 떨어져 일부 추적 요청은 통과할 수 있습니다.

그런 경우 HTTPS 필터링이 필요합니다. HTTPS 필터링을 켜면 AdGuard가 Windows 앱 내부의 트래픽을 검사할 수 있습니다. 덕분에 같은 도메인에서 오는 요청이라도 정상적인 콘텐츠와 추적 요청을 구분할 수 있습니다.

예를 들어 Facebook 앱을 열어 평소처럼 사용한다고 해 보겠습니다. 그동안 백그라운드에서는 추적 요청이 계속 오가지만, 사용자에게는 보이지 않습니다. 문제는 Facebook이 정상적인 콘텐츠와 추적 요청(https://graph.facebook.com/network_ads 같은)을 완전히 같은 도메인에서 제공한다는 점입니다. DNS로 이 추적을 막으려면 방법은 하나뿐입니다. 도메인 전체를 차단하는 것입니다. 하지만 그렇게 하면 앱이 아예 작동하지 않아 로그인도, 피드 로딩도 할 수 없게 됩니다.

네트워크 필터링은 훨씬 정밀하게 동작합니다. 트래픽을 복호화해 전체 URL을 확인하므로, 앱 기능에는 영향을 주지 않고 추적 요청만 차단합니다.

브라우저에서는 HTTPS 필터링이 기본으로 켜져 있지만, 호환성을 위해 대부분의 다른 앱에서는 꺼져 있습니다. 더 강력한 보호가 필요하다면 언제든지 켤 수 있습니다. 앱 관리에서 원하는 앱을 선택한 뒤 HTTPS 트래픽 필터링을 켜기만 하면 됩니다.

앱 관리 이야기가 나온 김에, 이 새로운 섹션과 통계 섹션에서 PC의 앱들이 무엇을 하고 있는지 투명하게 확인하고 관리할 수 있습니다.

앱별 활동 확인 및 관리

트래픽을 더 쉽게 관리하고 기기에서 어떤 일이 일어나고 있는지 확인할 수 있도록 앱 관리와 통계라는 두 가지 새로운 섹션을 추가했습니다.

앱 관리에서 할 수 있는 일

앱 관리에서는 각 앱이 인터넷에 접속하는 방식을 제어할 수 있습니다. AdGuard는 기본적으로 모든 앱을 필터링합니다. 앱이 인터넷에 연결되는 즉시 앱 관리 목록에 표시되고, 해당 앱의 트래픽은 AdGuard를 거치게 됩니다. 여기서 앱을 어떻게 처리할지, 어떻게 필터링할지 설정할 수 있습니다.

• 어떤 앱의 트래픽을 AdGuard를 통해 전달할지 선택
• 특정 앱에서 광고와 추적기 차단
• 원하는 앱에서 HTTPS 필터링 사용

호환성 목록이나 예외 목록에 아직 없는 앱을 처리하는 알 수 없는 앱 필터링 설정도 새로 추가되었습니다. 이 설정은 기본으로 켜져 있으며, 새로운 앱에는 일반 필터링이 적용되고 앱 동작에 영향을 주지 않도록 HTTPS 가로채기는 꺼진 상태로 유지됩니다. 자세한 내용은 지식 창고에서 확인하세요.

통계에서 확인할 수 있는 정보

통계에서는 네트워크 활동을 자세히 볼 수 있습니다. 기업 섹션에서는 기기가 요청을 보낸 모든 기업을 확인할 수 있고, 앱과 도메인에서는 AdGuard를 거치는 각 앱의 상세한 트래픽 데이터를 볼 수 있습니다.

어느 기업의 요청이 가장 많이 차단되는지, 어떤 앱이 데이터를 누구에게 보내려 하는지 궁금하셨다면 여기서 확인할 수 있습니다. 의심스러운 항목은 바로 찾아 차단할 수 있습니다.

새로운 디자인

Windows용 AdGuard는 2009년 첫선을 보인 이후 먼 길을 걸어왔습니다. 지난 16년 동안 인터페이스는 변화하는 웹에 맞춰 5, 6, 7 버전을 거치며 함께 달라졌습니다. 처음부터 함께해 주신 분들에게는 반가운 모습일지도 모르겠습니다.

버전 8.0에서는 완전히 새로운 장을 엽니다. 앱 디자인을 처음부터 새로 만들었고, 단순함과 사용 편의성에 중점을 두었습니다. 이제 중요한 도구들이 눈에 잘 띄는 곳에 배치되었습니다. 고급 설정은 그대로 사용할 수 있지만, 처음 사용하는 분들이 부담을 느끼지 않도록 안쪽에 배치했습니다.

기본적인 부분부터 차례로 살펴보겠습니다.

한눈에 보이는 주요 설정

첫 화면에서 필요한 기능을 바로 켤 수 있도록 설계했습니다. 화면에 보이는 아이콘을 누르기만 하면 됩니다. 이 아이콘들은 광고와 추적기 차단, 쿠키 알림 및 이와 유사한 성가신 문제 처리, 그리고 DNS 보호 기능을 나타냅니다. 쾌적하고 안전하게 인터넷을 이용하는 데 필요한 기능이 모두 담겨 있습니다.

보호 기능을 세부적으로 조정하고 싶다면 보호 섹션으로 이동하세요. 설정이 명확하게 분류되어 있고, 쉽게 설명되어 있으며, 토글 버튼 하나로 켤 수 있습니다.

더 개인화된 사용 환경을 원한다면 설정을 직접 조정해 보세요.

추적 보호에서는 보호 수준을 선택할 수 있습니다. 기본 수준부터 개인 정보 보호를 위해 쿠키를 삭제하는 고급 수준까지 다양한 옵션이 제공됩니다. 웹사이트 알림 차단이나 DPI 우회 보호처럼 원하는 항목을 직접 조정하는 사용자 정의 수준도 있습니다.

필터링을 직접 세밀하게 다루고 싶다면 로우 레벨 설정과 네트워크 설정을 설정 → 앱 설정에서 확인할 수 있습니다.

여러분의 의견은 언제나 환영입니다. 소셜 미디어나 GitHub에서 생각을 들려주세요.

RulesEditor: 더 쉬워진 규칙 관리

사용자 규칙 섹션은 그동안 단순한 텍스트 입력란과 비슷했습니다.. 이제 AdGuard가 직접 만든 편집기 RulesEditor를 기반으로 목록 보기와 편집기 보기 두 가지 모드를 제공합니다.

목록 보기에서는 체크박스로 규칙을 켜고 끌 수 있고, 검색창과 더보기 메뉴를 이용할 수 있습니다. 더보기 메뉴에서는 규칙 문법 도움말, 가져오기, 내보내기, 모두 삭제 기능에 바로 접근할 수 있습니다. 규칙을 직접 수정하고 싶다면 편집기 보기를 사용하세요. 허용 목록 섹션에도 RulesEditor가 적용되었고, 메뉴가 개선되었습니다.

기존 편집기에 익숙하시다면 그대로 사용하셔도 됩니다. 작업 방식은 달라지지 않았고, 규칙 관리만 더 편해졌습니다.

메일 추적 보호: 이메일 추적 차단

광고와 추적기는 웹사이트에만 있는 것이 아닙니다. 많은 마케팅 이메일에는 추적 픽셀이라고 부르는 1x1 크기의 보이지 않는 이미지가 들어 있습니다. 이메일을 여는 순간 이 픽셀이 발신자에게 정보를 보내고, 언제 어디서 어떻게 이메일을 읽었는지까지 알려 주는 경우도 있습니다.

문제는 도메인만으로 이러한 픽셀을 차단할 수 없다는 점입니다. 대부분의 주요 이메일 서비스는 이미지를 표시하기 전에 자체 서버를 거치도록 처리하기 때문에, 추적 픽셀의 도메인을 차단하면 받은 편지함 전체가 제대로 표시되지 않을 수 있습니다.

그래서 메일 추적 보호 필터를 만들었습니다. 이 필터는 추적 픽셀을 찾아 차단하면서, 실제로 보고 싶은 이미지에는 영향을 주지 않습니다.

정확해진 필터 업데이트 날짜

이전에는 MV3 설정의 필터 탭에서 모든 필터에 확장 프로그램의 업데이트 날짜가 표시되었습니다. 필터와 확장 프로그램은 서로 다른 주기로 업데이트되는 경우가 많아 정확하지 않았습니다. 필터 메타데이터 처리 방식을 수정해 이제 마지막 업데이트 항목에 각 필터의 실제 업데이트 날짜가 표시됩니다.

고급 사용자를 위한 새 수정자

필터 규칙을 직접 작성하는 사용자를 위해 v5.5에서 $urltransform 수정자를 추가했습니다. 이 수정자를 사용하면 요청을 보내기 전에 URL의 경로나 쿼리 문자열 등을 규칙으로 변경할 수 있으며, Chrome MV3 declarativeNetRequest API로 처리되는 리디렉션에도 적용됩니다.

요청을 완전히 차단하지 않고도 추적 매개변수를 비롯한 원치 않는 요소를 정확하게 처리할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

||example.com^$urltransform=/regex/replacement/

이 규칙은 일치하는 URL을 단순히 허용하거나 차단하는 대신, 지정한 패턴에 따라 변환하도록 확장 프로그램에 지시합니다.

여러분의 피드백

확장 프로그램을 업데이트해 달라진 점을 확인해 보세요. 어떤 의견이든 GitHub이나 소셜 미디어에서 언제든 들려주세요.

앱에서 별칭 문제 신고

웹사이트에서 별칭이 허용되지 않은 적이 있으신가요? 이전에는 지원팀에 문제를 신고하려면 처음부터 상황을 설명해야 했습니다. 이제 앱에서 바로 별칭 관련 문제를 신고할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

1. 별칭 섹션으로 이동합니다.
2. 오른쪽 상단의 느낌표 아이콘을 클릭합니다.

3. 웹사이트나 서비스에서 별칭을 허용하지 않는 경우, 웹사이트에서 주소를 허용하지 않음을 선택한 후 계속을 클릭합니다. 그러면 바로 피드백 양식으로 이동합니다.

4. 그 밖의 문제는 기타를 선택한 후 계속을 클릭합니다. 문제를 자세히 설명한 뒤 피드백을 지원팀에 보낼 수 있습니다.

모든 변경 사항 한곳에서 확인

이제 AdGuard Mail 앱에서 전체 업데이트 내역을 확인할 수 있습니다. 설정 → 정보 → 버전 기록으로 이동하면 모든 수정 사항과 개선 사항을 한곳에서 볼 수 있습니다.

더 간편해진 로그 저장과 개선된 리뷰 작성

모바일 기기에서 앱 로그를 저장하는 과정을 간소화했습니다. 고객 지원 → 로그 및 시스템 정보 내보내기로 이동한 후 저장을 탭하세요. 로그가 저장되면 앱 내에서 확인 메시지가 표시됩니다. 또한 이메일이나 다른 방법으로 로그를 공유할 수 있습니다.

앱 내 리뷰 작성하는 과정도 개선하여 여러분이 의견을 더 쉽게 전달할 수 있도록 했습니다.

피드백과 제안

AdGuard Mail 사용 중 발견한 버그 또는 개선 제안은 피드백 양식을 통해 보내주시면 감사하겠습니다.

AdGuard Mail에 대해 자세히 알아보려면 웹사이트를 방문하세요.

Mac용 AdGuard Mini v2.3에서는 설정 검사와 새로운 경고 기능을 추가했습니다. 이제 앱이 자주 발생하는 문제를 감지하고, 무엇을 확인해야 하는지 알려 주며, 다음에 무엇을 하면 되는지 안내합니다.

문제를 알려 주는 알림

필터링은 눈에 잘 띄지 않는 이유로 제대로 작동하지 않기도 합니다. macOS 업데이트나 시스템 마이그레이션 이후에는 권한 손실, Safari 확장 프로그램 비활성화, 필터 목록 업데이트 실패 등이 발생할 수 있습니다. 사용자 입장에서는 그저 AdGuard Mini가 광고를 더 이상 차단하지 않는 것처럼 보일 뿐입니다.

이제 앱이 이러한 문제를 감지하고 무엇을 확인해야 하는지 알려 줍니다. 각 알림은 무슨 일이 일어났는지 설명하고, 다음 단계를 제안합니다.

알림은 두 가지로 나뉩니다.

중요 알림은 주황색으로 표시됩니다. Safari 확장 프로그램 비활성화나 오류, 백그라운드 권한 누락, Safari 규칙 한도 초과처럼 AdGuard Mini가 정상적으로 작동하지 못할 수 있는 문제를 알려 줍니다. 문제를 해결하려면 알림의 실행 버튼을 클릭하고 안내에 따라 진행하세요.

일반 알림은 회색으로 표시됩니다. 당장 급하지는 않지만 보호 수준에 영향을 줄 수 있는 문제를 알려 줍니다. 필터 목록이 오래되었거나, 광고 차단 또는 방해 요소 차단이 꺼진 경우가 여기에 해당합니다.

덕분에 설정을 일일이 뒤지거나 무엇이 바뀌었는지 고민할 필요가 없습니다. AdGuard Mini가 무엇을 확인해야 할지 알려 주어, 더 빠르게 필터링을 정상으로 되돌릴 수 있습니다.

숨은 문제까지 잡아내는 진단

문제의 원인이 항상 뚜렷한 것은 아닙니다. 사용자는 CPU나 메모리 사용량이 높아진 것을 느끼기도 합니다. 또 새 Mac으로 데이터를 옮기거나, 백업에서 복원하거나, 앱 설정을 바꾼 뒤에 필터링이 달라지는 경우도 있습니다. 이럴 때는 눈에 보이는 현상과 실제 원인이 다를 수 있습니다.

이러한 경우를 위해 진단 기능도 개선했습니다. 이제 도움이 필요할 때, 앱이 지원팀에 상황을 더 명확하게 전달할 수 있습니다. 그만큼 찾아내기 어려운 문제도 더 쉽게 살펴볼 수 있습니다.

의견 남기기

여러분의 의견은 Mac용 AdGuard Mini를 개선하는 데 큰 도움이 됩니다. 요청이나 제안이 있다면 GitHub, SNS, 또는 앱 내 고객 지원 섹션을 통해 들려주세요.

차등 필터 업데이트

지금까지는 필터 업데이트가 앱에 도달하기까지 오랜 시간이 걸릴 수 있었습니다. 이로 인해 두 가지 문제가 있었습니다. 사용자는 변경 사항이 반영될 때까지 너무 오래 기다려야 했고, 필터 전체를 내려받느라 모바일 데이터도 많이 소모되었습니다.

이 문제를 해결하기 위해 AdGuardTeam/FilterListManager를 Android용 AdGuard에 통합했습니다. 이제 매번 필터 전체를 내려받는 대신, 변경된 부분만 받아 올 수 있습니다. 덕분에 업데이트가 훨씬 빨라지고, 데이터 사용량도 크게 줄어듭니다.

이 변화는 필터 업데이트 주기와 관련된 제품 로직에도 영향을 줍니다. 이제 필터가 가능한 한 빠르게 자동으로 업데이트되므로, '몇 시간마다 필터 업데이트'라는 개념의 중요성은 점차 줄어듭니다.

더 빠르고 안전한 브라우징을 위한 CRLite 지원

필터링 엔진인 CoreLibs에 Mozilla의 CRLite 기술을 구현했습니다. 이 기술은 웹사이트의 폐기된 보안 인증서를 확인하는 역할을 합니다. 기존의 OCSP(온라인 인증서 상태 프로토콜)나 인증서를 CRL(인증서 폐기 목록)과 일일이 대조하는 방식과 비교하면, CRLite는 웹사이트 로딩 속도를 높일 뿐만 아니라 브라우징 중 개인정보 보호와 안전성도 강화합니다. 방대하고 용량이 큰 목록으로 사이트의 인증서를 확인하기 위해 제3자 서버에 연결하는 대신, 새로운 방식은 기기에서 직접 보안 검사를 수행합니다. 이로써 과정이 더 빨라지고, 검사가 완전히 비공개로 처리됩니다.

AdGuard VPN과의 보안 연동

AdGuard VPN과의 통합 모드 보안을 개선하기 위해 연결 프로토콜을 변경하고 로그인과 비밀번호를 사용하는 인증을 도입했습니다. Android용 AdGuard v4.13부터는 광고 차단기와 VPN이 별도의 조작 없이 안전하게 동기화됩니다. 어떤 제3자 앱도 사용자의 활동을 들여다볼 수 없습니다.

더 많은 HTTPS 인증서 설치 안내

이전 버전의 Android용 AdGuard에서는 HTTPS 인증서 설치 안내를 추가했습니다. 이 과정은 기기 제조사와 모델에 따라 달라질 수 있기 때문입니다. 이번 버전에서는 Oppo의 Android 기반 운영체제인 ColorOS를 위한 안내를 추가했습니다.

기타 변경 사항

DNS 필터링 엔진인 DnsLibs에 포스트퀀텀 암호화 지원을 추가했습니다. 이제 Android용 AdGuard도 다른 완전한 광고 차단 제품과 마찬가지로, 여러분의 DNS 요청을 미래의 위협으로부터 보호합니다.

물론 이번 버전에도 여러 버그 수정과 내부 개선이 포함되어 있습니다.

이번 버전은 어떠셨나요? SNS와 GitHub에서 의견을 남겨 주세요.

다른 일부 스포츠와 달리, 축구 경기에는 전통적으로 광고를 삽입할 수 있는 자연스러운 시간이 거의 없었습니다. 수십 년 동안 사실상 유일한 시간은 15분간의 하프타임뿐이었습니다. 하지만 이번 월드컵은 의무적인 수분 보충 휴식 시간을 도입하면서, 3분간의 휴식으로 각 하프를 사실상 두 구간으로 나눈 것입니다. 대회 중계권을 판매한 FIFA는 이 시간을 추가 광고 시간으로 활용할지 여부를 각 방송사가 결정하도록 맡겼습니다. 미국의 Fox를 비롯해 멕시코, 캐나다, 프랑스, 독일, 이탈리아, 스페인, 중국, 일본, 인도, 호주, 터키의 방송사 등 상당수가 이 기회를 놓치지 않았습니다. 한국도 예외는 아니었습니다. 한국방송광고진흥공사(코바코)에 따르면, 이번 대회에 새로 도입된 '하이드레이션 브레이크 광고'는 조기에 완판됐습니다.

수분 보충 휴식 시간이 반발을 사는 이유

축구 경기에서 수분 보충을 위한 휴식 시간은 그 자체로 새로운 제도가 아닙니다. 이는 10여 년 전인 2014년 브라질 월드컵 당시, 극심한 더위와 습도로 인해 선수들에게 실질적으로 위험한 상황이 벌어지자 처음 도입되었습니다. 브라질 마나우스에서 열린 미국과 포르투갈의 경기는 월드컵 역사상 최초로 수분 보충 휴식 시간이 적용된 경기였습니다. 당시 해설진은 이러한 경기 중단을 "상식적인 조치"라고 평가했습니다.

하지만 중요한 점은, 그 대회에서 휴식 시간이 기온이 섭씨 32도에 도달했을 때만 적용되었다는 것입니다. 취지는 간단했습니다. 기상 조건이 정말로 극심할 때는 선수들을 보호하되, 그렇지 않을 때는 경기 흐름을 방해하지 않겠다는 것이었습니다. 그런데 2026년, FIFA는 이 상식적으로 보이던 논리를 버리고 완전히 입장을 뒤집었습니다.

FIFA는 수분 보충 휴식 시간을 극심한 더위에서만 적용하는 대신, 2025년 12월 모든 경기에서 이를 의무화하기로 결정했습니다. FIFA는 경기장, 기후, 인프라와 관계없이, 심지어 지붕이나 그늘, 에어컨이 갖춰진 경기장에서도 "모든 팀에 평등한 조건"을 보장하기 위함이라며 이러한 일괄 적용 방식을 정당화했습니다. 즉, FIFA는 경기를 4개 구간으로 나누도록 의무화하면서, 이를 예외가 아닌 새로운 표준으로 만든 것입니다.

이러한 방식은 정작 혜택을 받아야 할 대상인 축구 선수들의 공감을 얻지 못했습니다. 네덜란드 대표팀과 리버풀 FC의 주장인 버질 반 다이크는 대회 기간 중, 이러한 휴식 시간이 선수와 관중 모두에게 경기 흐름을 방해하는 불필요한 중단이라고 말했습니다.

"날씨가 정말 더운 날이라면 당연히 휴식 시간을 두는 것이 좋겠죠. 하지만 매 경기마다 상황을 따로 살펴봐야 한다고 생각합니다."

팬들의 반응도 거세서, 수분 보충을 위해 경기가 중단될 때마다 관중들이 야유를 보내는 영상이 온라인에 퍼지고 있습니다. 하지만 유독 침묵을 지키는 집단이 있습니다. 바로 이 새로운 규칙으로 가장 큰 이득을 볼 방송사와 광고주입니다.

수분 보충 휴식 시간의 경제학: 메시의 한 모금 가격

그렇다면 경기당 몇 분의 추가 시간으로 과연 얼마나 많은 돈을 벌 수 있을까요? 90분짜리 축구 경기에서 6분의 추가 시간은 스포츠 중계의 경제 구조를 바꿀 만큼 대단해 보이지 않습니다. 하지만 그 6분을 월드컵 전체로 확대해 보면, 이야기가 달라집니다.

휴식 시간에 광고를 내보내는 방식에는 일정한 규칙이 있습니다. 광고는 휘슬이 울린 지 20초 후에 시작할 수 있으며, 경기가 재개되기 30초 전에는 반드시 끝나야 합니다. 경기당 이렇게 확보되는 시간은 약 4분 20초의 추가 광고 시간입니다. 대회 전체로 보면 대략 7시간 30분 40초의 추가 TV 광고 시간에 해당합니다. 이는 방송사당 경기당 30초 광고 슬롯 8개, 즉 대회 전체를 통틀어 약 832개의 광고 슬롯입니다.

영국처럼 일부 국가의 시청자는 이 시간에 광고 대신 경기 분석을 보기도 하지만, 다른 많은 국가에서는 본격적인 광고가 방영됩니다. 방송사들이 할당된 시간을 1초도 남김없이 활용해 추가 수익을 올리는 것입니다.

보도에 따르면 Fox Sports의 월드컵 30초 광고 슬롯 가격은 약 3억~4억 5천만 원(20만~30만 달러)이며, 주요 경기에서는 약 11억 원(75만 달러)까지 치솟습니다. 이 수치를 바탕으로 하면, 미국에서만 수분 보충 시간 광고로 3,700억 원(2억 5천만 달러) 이상의 수익이 발생할 수 있습니다. 말 그대로, 선수가 물을 한 모금 마시는 값이 꽤 비싸진 셈입니다. 하나씩 따져 보겠습니다.

미국의 수분 보충 시간 광고 수익 추정치인 3,700억 원을 104경기로 나누면 경기당 약 36억 원입니다. 이를 경기당 두 번의 수분 보충 시간으로 나누면 휴식 한 번당 약 18억 원이 됩니다. 이를 다시 골키퍼를 제외한 필드 플레이어 22명에게 나누면, 휴식 한 번당 선수 1인당 약 8,120만 원입니다.

이제 이를 마시는 물로 환산해 보겠습니다. 각 선수가 휴식 시간 동안 약 0.3리터를 마시고, 한 모금이 평균 20ml라고 가정하면, 휴식 한 번당 1인당 약 15모금을 마시는 셈입니다. 따라서 8,120만 원을 15모금으로 나누면 한 모금당 약 540만 원이 나옵니다.

물 한 모금이 광고 가치로 환산하면 수백만 원에 달하는 것입니다. 그것도 미국만 기준으로 했을 때입니다. 전 세계적으로는 수분 보충 시간 광고의 가치가 최대 1조 4,900억 원(10억 달러)에 이를 것으로 추산됩니다.

그럼 다시 계산해 보겠습니다.

전 세계 총액 1조 4,900억 원을 기준으로 삼습니다.

• 104경기로 나누면 → 경기당 약 143억 원
• 경기당 2회의 수분 보충 시간으로 나누면 → 휴식 한 번당 약 72억 원
• 필드 플레이어 22명으로 나누면 → 선수 1인당 약 3억 2천만 원
• 1인당 15모금으로 나누면 → 한 모금당 약 2,160만 원

다시 말해, 미국 시장만 보느냐 전 세계 방송 시장을 보느냐에 따라, 2026년 월드컵에서 물 한 모금의 광고 가치는 약 540만 원에서 2,160만 원(3,600~14,500달러) 사이인 셈입니다.

물론 이는 어디까지나 이해를 돕기 위한 계산입니다. 모든 선수가 똑같은 양을 마시지도 않고, 모든 방송사가 매 초를 동일하게 수익화하지도 않으며, 실제 방송 환경은 깔끔한 수식보다 훨씬 복잡합니다. 하지만 이런 점을 모두 감안하더라도, 그 규모는 무시하기 어렵습니다.

스포츠의 미국화, 아니면 광고 기반 세계의 부상

지금까지 설명한 모든 것은 축구의 미국화 현상으로 볼 수 있습니다. 미국 스포츠는 오랫동안 광고를 위한 경기 중단을 당연하게 받아들여 왔기 때문입니다. 슈퍼볼은 경기 자체만큼이나 광고로도 유명하며, 많은 해외 시청자가 음악 공연과 광고를 보기 위해 시청합니다. NBA 파이널은 하프타임 쇼에서 광고가 휴식 시간의 절반 이상을 차지해 실제 분석 시간은 몇 분밖에 남지 않는다는 이유로 수년간 비판을 받아왔습니다. 즉, 광고를 팔기 위해 경기를 멈추는 것은 미국에서 전혀 새로운 일이 아닙니다.

하지만 이를 순전히 지역적 요인으로만 규정하는 것은 지나친 단순화입니다. Fox는 수분 보충 시간에 광고를 내보내지만, 다른 많은 국가의 방송사도 마찬가지입니다. 이는 특정 국가의 텔레비전 문화가 전 세계로 퍼지는 현상이 아닙니다. 광고 기반 모델이 어느새 어디에서나 기본값이 되어가고 있는 것입니다.

지난 몇 년간 스트리밍 서비스들은 광고가 포함된 요금제를 내놓으면서, 광고 없는 구독 요금은 점점 더 비싸게 만들었습니다. 이제 스마트 TV 인터페이스의 구석구석, 심지어 대기 화면이나 HDMI 입력으로 연결된 상태에서도 광고가 나타납니다. 축구는 그저 가장 최근에 정복된 영역일 뿐입니다.

수분 보충 휴식 시간이 FIFA 대회의 상설 제도로 자리 잡더라도 놀랍지 않을 것입니다. 다음 월드컵은 2030년 스페인, 포르투갈, 모로코에서 열리고, 그다음은 2034년 사우디아라비아에서 개최됩니다. 모두 선수들이 극심한 여름 더위와 맞서야 할 개최국입니다. 방송사들이 이 휴식 시간에서 수천억 원대의 수익이 나온다는 사실을 확인한다면, 이를 순순히 포기할 것이라고 보기는 어렵습니다. 설령 수익 창출이 FIFA의 본래 의도가 아니었다 해도, 의무 휴식 시간이 중계권의 상업적 가치를 높인다는 사실을 이 기구가 모른 척할 가능성은 낮습니다. 다음 중계권 계약은 바로 이 휴식 시간 때문에 더 비싸질 수도 있습니다.

이 전략이 성공한다면, 수분 보충 시간에서 멈출 이유가 있을까요? 2050년에는 McDonald's가 후원하는 간식 시간, 화장지 브랜드가 후원하는 화장실 이용 시간, Gatorade가 후원하는 회복 시간을 보게 될지도 모릅니다. 가장 창의적이라기보다는 가장 뻔한 추측이지만, 그조차도 터무니없게 들립니다. 하지만 생각해 보면, 불과 몇 년 전만 해도 축구 경기 중 의무적인 광고 시간 역시 그만큼 터무니없게 들렸습니다.

※ 본문의 원화 환산 금액은 1달러=1,490원 기준입니다.

암호화로 더 강력해진 보호

새로운 보호 메커니즘을 도입했습니다. Mac용 AdGuard는 이제 암호화 기술을 사용하여 UserDefaults 설정과 유저스크립트를 보호합니다.

UserDefaults 설정은 AES-GCM 알고리즘으로 암호화되며, 암호화 키는 macOS 키체인에 안전하게 저장됩니다. 앱이 설정을 읽을 때마다 암호화된 캐시와 무결성을 검증합니다. .plist 파일에 대한 외부 수정은 즉시 감지됩니다.

유저스크립트와 유저스타일은 SHA256 체크섬으로 보호됩니다. 데이터베이스의 각 항목에는 키체인의 비밀 키로 생성된 체크섬이 부여됩니다. 스크립트나 스타일에 접근할 때마다 체크섬이 재검증되며, SQLite 데이터베이스에 대한 직접 수정, 삽입, 삭제가 즉시 감지되어 경고가 표시됩니다.

실제 사용 시 체감되는 변화는 없지만, 다른 앱의 간섭으로 광고가 다시 나타나는 현상이 크게 줄어듭니다.

또한 새로운 보안 검사 기능을 추가했습니다. 유저스크립트가 웹사이트 보안을 손상시킬 수 있는 경우, 설치 시 경고가 표시됩니다. 이는 필터링 엔진인 CoreLibs의 주요 업데이트를 통해 가능해졌습니다.

더 쉬워진 첫 시작

AdGuard를 처음 사용하신다면 반가운 소식입니다. 온보딩 과정을 새롭게 설계하여 앱을 더 쉽게 시작할 수 있습니다. 새로운 화면과 개선된 안내로 주요 기능을 빠르게 파악할 수 있습니다.

Scriptlets, DnsLibs, UserscriptsWrapper도 업데이트했으며, 다수의 버그를 수정하여 전반적인 안정성과 성능을 개선했습니다.

이번 버전에 대한 의견이나 아이디어가 있으시면 SNS나 GitHub에서 공유해 주세요.

LayerX 연구팀은 확장 프로그램 6,666개의 개인정보처리방침을 분석했습니다. AI 분류와 수동 검토를 병행한 결과, 최소 82개의 확장 프로그램이 사용자 데이터를 제3자에게 판매, 공유, 라이선스 제공 또는 상업적으로 이전할 수 있다고 정책에 명시하고 있는 것으로 확인되었습니다. 이 중 75개는 2026년 4월 조사 발표 시점까지도 Chrome 웹 스토어에 그대로 등록되어 있었습니다.

많은 확장 프로그램이 사용자 데이터를 판매하거나 공유할 수 있다는 사실을 개인정보처리방침 깊숙한 곳에 다소 모호한 문구로 숨겨두고 있습니다. 실제로 사용된 문구는 다음과 같습니다.

"당사는 귀하의 개인정보를 제3자에게 판매하거나 공유할 수 있습니다."

"이 정보는 비즈니스 파트너에게 판매되거나 공유될 수 있습니다."

일부 확장 프로그램은 ‘분석’, ‘마케팅’ 또는 ‘상업적 목적’을 위해 브라우징 활동, 행동 프로필, 스트리밍 기록, 인구통계 정보, 추론된 관심사를 수집한다고 공공연히 밝히고 있습니다.

반면 아예 다른 방식을 택하는 경우도 있습니다. 연구진에 따르면 Chrome 웹 스토어에 등록된 확장 프로그램 대부분은 개인정보처리방침 자체를 공개하지 않고 있으며, 이는 오히려 더 위험한 신호일 수 있습니다. LayerX의 이전 보고서에 따르면 Chrome 확장 프로그램의 약 71%가 개인정보처리방침을 전혀 게시하지 않고 있다고 밝혔습니다. Google의 Chrome 웹 스토어 정책상 사용자 데이터를 처리하는 확장 프로그램은 개인정보처리방침을 반드시 게시해야 합니다. 이들 중 일부는 실제로 사용자 데이터를 처리하지 않을 수도 있지만, 인기 있는 확장 프로그램 카테고리 상당수가 작동을 위해 브라우징 활동이나 웹페이지 콘텐츠에 접근해야 하는 만큼, 대부분은 실제로 데이터를 처리하고 있을 가능성이 높습니다.

Chrome 웹 스토어 규정에도 불구하고 개인정보처리방침조차 게시하지 않은 개발자라면, 사용자 정보를 다룰 때 갑자기 신중하고 투명해질 것이라 기대하기는 어렵습니다. 현실적으로 이런 확장 프로그램은 데이터 수집 사실을 공개적으로 인정하는 확장 프로그램보다 오히려 데이터를 수집, 공유, 수익화할 가능성이 더 큽니다.

행동 데이터의 가치가 얼마나 커졌는지를 떠올리기 전까지는 이 모든 이야기가 다소 추상적으로 들릴 수 있습니다. 저희는 이전에도 겉보기에 무해해 보이는 상업용 데이터셋이 어떻게 감시 산업과 프로파일링 시스템, 나아가 데이터 브로커와 위치 정보 기업을 통한 법 집행 수사에까지 활용되는지를 다룬 바 있습니다. "분석"이라는 명목으로 시작된 데이터 수집은 결국 사용자가 애초에 동의했던 목적과는 전혀 다른, 거대한 행동 데이터베이스 속으로 흘러 들어갈 수 있습니다.

사용자 데이터를 판매하는 광고 차단 확장 프로그램

이번 보고서에서 가장 아이러니한 발견 중 하나는 바로 광고 차단기였습니다. 연구진은 개인정보처리방침에 사용자 데이터 수집 및 제3자 공유를 명시적으로 허용하고 있는 다수의 광고 차단 확장 프로그램을 확인했습니다. 이들을 모두 합치면 550만 명이 넘는 사용자에게 영향을 미치는 것으로 알려졌습니다.

보고서에서 언급된 대표적인 사례는 다음과 같습니다.

• Stands AdBlocker (사용자 300만 명)
• Poper Blocker (사용자 200만 명)
• All Block — YouTube용 광고 차단기 (사용자 50만 명)
• TwiBlocker (사용자 8만 명)
• Urban AdBlocker (사용자 1만 명)

LayerX에 따르면 이들 확장 프로그램 중 일부는 브라우징 활동, 행동 프로필, 광고 상호작용 데이터는 물론, 방문한 URL을 기반으로 추론한 민감한 관심사까지 수집한다고 명시하고 있습니다.

분명히 짚고 넘어가자면, 이들은 AdGuard나 uBlock Origin, Ghostery처럼 프라이버시를 중시하는 주류 도구가 아닙니다. 하지만 그럼에도 수백만 명에 달하는 사용자를 확보하고 있습니다. 그리고 이는 아마도 빙산의 일각에 불과할 것입니다. 사실 이 문제는 전혀 새로운 것이 아닙니다. 저희는 5년도 더 전에, 수백만 건의 설치 수를 기록하면서도 사용자 데이터 수집부터 웹페이지에 광고와 추적 스크립트를 삽입하는 것까지 기만적인 행위를 저지른 가짜 광고 차단기 수십 개를 확인한 바 있습니다.

바로 이런 이유로, 브라우저 확장 프로그램을 설치하기 전에 가장 먼저 확인해야 할 것 중 하나가 바로 투명성입니다. AdGuard Browser Extension은 사용자가 무엇을 살펴봐야 하는지 보여주는 좋은 예시입니다. AdGuard AdBlocker의 Chrome 웹 스토어 페이지에는 사용자 데이터의 수집, 공유, 판매 여부가 명확히 명시되어 있으며, 데이터 처리 방식에 대한 추가 정보도 함께 공개되어 있습니다. 더 자세한 내용을 확인하고 싶은 사용자들을 위해 AdGuard의 전체 개인정보처리방침도 공개되어 있으며, 스토어 페이지에서 바로 연결됩니다.

넷플릭스, 스트리밍 확장 프로그램, 그리고 엔터테인먼트 뒤에 숨은 데이터 경제

보고서는 또한 Netflix, Hulu, Disney+, Prime Video, HBO Max, Apple TV+ 등 주요 스트리밍 플랫폼 전반에서 작동하는 스트리밍 관련 확장 프로그램 네트워크도 밝혀냈습니다. 이 확장 프로그램들은 모두 "dogooodapp"이라는 브랜드로 운영되는 단일 퍼블리셔 네트워크에 속해 있었으며, 미국 와이오밍주의 HideApp LLC라는 회사를 통해 등록되어 있었습니다.

규모가 큰 확장 프로그램으로는 다음과 같은 것들이 있습니다.

• Custom Profile Picture for Netflix (사용자 20만 명)
• Hulu Ad Skipper (사용자 10만 명)
• Netflix Picture in Picture (사용자 10만 명)
• Ad Skipper for Prime Video (사용자 6만 명)
• Netflix Extended (사용자 6만 명)

연구진에 따르면 이들 확장 프로그램의 개인정보처리방침에는 시청 기록, 콘텐츠 선호도, 스트리밍 행동, 구독 정보, 인구통계, 참여 패턴을 수집한다고 명시되어 있습니다. 이렇게 수집된 데이터는 이후 광고주, 분석 기업, 미디어 리서치 기업에 공유되거나 판매될 수 있습니다.

바로 이 지점에서 아이러니를 지나치기 어려워집니다. 이런 확장 프로그램 다수가 자체적으로 빠르게 광고 생태계로 변모하고 있는 플랫폼을 기반으로 존재하고 있기 때문입니다. Netflix는 광고 없는 프리미엄 요금제 가격을 올리는 한편, 광고 포함 요금제를 공격적으로 확대해 왔습니다. Amazon Prime Video는 광고 제거 비용을 지불하지 않는 사용자에게 자동으로 광고를 도입했습니다. 업계 전반적으로 스트리밍 플랫폼들은 구독료 수익만이 아니라 광고 성장과 행동 프로파일링에 점점 더 무게를 두고 있습니다.

그리고 이 모든 콘텐츠를 실제로 보여주는 화면, 즉 대부분의 스트리밍이 이루어지는 스마트 TV 역시 빼놓을 수 없습니다. 스마트 TV는 이미 오래전부터 데이터 수집과 광고 타겟팅 생태계에서 가장 공격적인 플레이어 중 하나로 자리 잡아 왔습니다. 저희가 최근 블로그에서 HDMI 입력과 게임 화면에까지 광고를 삽입하는 스마트 TV에 대해 다룬 것처럼, TV 제조사들은 더 이상 앱과 홈 화면만으로 수익을 올리는 데 그치지 않고, 시청 경험 자체를 수익화하는 방향으로 점점 나아가고 있습니다.

결국 이런 확장 프로그램들은 동일한 생태계에 편승하고 있는 셈입니다. 사람들이 무엇을 보고, 클릭하고, 건너뛰고, 어떻게 반응하는지에 관한 데이터를 수집하는 것이죠. 이제는 하드웨어나 구독료 자체보다 이런 정보가 광고주와 분석 기업에게 훨씬 더 큰 가치를 지니게 되었기 때문입니다.

이것이 중요한 이유

브라우저 확장 프로그램의 추적 행위를, 악성코드나 비밀번호·PIN 같은 인증 정보 탈취에 비하면 무해하다고 여기고 싶어질 수도 있습니다. 하지만 현대의 데이터 수집은 훨씬 더 거대한 감시 퍼즐의 한 조각일 뿐입니다.

겉보기에 무해해 보이는 분석 과정을 통해 수집된 데이터는 실제 삶에 영향을 미칠 수 있습니다. 보험료가 인상될 수도 있고, 기업이 동일한 상품에 대해 사람마다 다른 가격을 매기기 더 쉬워질 수도 있으며, 사용자의 관심사에 맞춘 더욱 공격적인 광고와 사기에 노출될 수도 있습니다. 브라우저 확장 프로그램은 모바일 앱처럼 정확한 물리적 위치를 파악하지는 못하더라도, 여전히 방대한 양의 행동 데이터를 수집할 수 있습니다. 여기에는 브라우징 기록, 검색어, 쇼핑 활동, 스트리밍 습관, 클릭한 링크, 열어본 탭, 방문한 웹사이트로부터 추론된 관심사, 때로는 사용자가 상호작용한 페이지의 내용까지 포함됩니다.

이런 데이터셋은 그 자체로는 별다를 것 없어 보일 수 있습니다. 하지만 광고주, 데이터 브로커, 공공 기록의 정보와 결합되는 순간, 재정 상황, 정치적 성향, 건강 문제 등 놀라울 정도로 많은 것을 드러낼 수 있습니다.

저희는 최근 상업용 위치 정보 및 광고 생태계가 어떻게 이런 대규모 프로파일링과 감시를 가능하게 하는지, 그리고 현대의 애드테크 산업이 어떻게 실시간 데이터 방송 시스템처럼 작동하며 사용자 정보를 끊임없이 공유, 거래, 분석하고 있는지에 관해 다룬 바 있습니다.

그리고 해킹당한 비밀번호와 달리, 한 번 노출된 행동 프로필은 그렇게 간단히 바꿀 수 없습니다.

브라우저 확장 프로그램을 설치하기 전에 확인해야 할 것들

공식 브라우저 스토어에 등록되어 있다는 이유만으로 무조건 신뢰할 수 있는 확장 프로그램은 없습니다. 브라우저 확장 프로그램은 종종 방문하는 모든 페이지의 데이터를 읽고 수정할 수 있는 권한처럼 매우 광범위한 권한을 요구하기도 합니다. 그렇다고 해서 이런 확장 프로그램이 곧바로 데이터를 훔친다는 의미는 아닙니다. 일부 카테고리의 확장 프로그램은 정상적으로 작동하기 위해 실제로 광범위한 접근 권한이 필요합니다. 예를 들어 광고 차단기는 광고를 제거하고, 추적기를 차단하고, 악성 스크립트가 로드되기 전에 걸러내기 위해 웹페이지 콘텐츠를 읽고 수정할 권한이 필요합니다.

확장 프로그램을 설치하기 전에 다음 체크리스트를 간단히 확인해 보는 것이 좋습니다.

• 개인정보처리방침에서 다음과 같은 위험 신호가 될 만한 문구를 확인하세요.
  • "공유할 수 있다(may share)"
  • "비즈니스 파트너(business partners)"
  • "분석 목적(analytics purposes)"
  • "상업적 목적(commercial purposes)"
  • "제휴사 및 제3자(affiliates and third parties)"
• 개인정보처리방침이 아예 없는 확장 프로그램은 주의하세요.
• 개발사가 어디인지 확인하세요.
• 설치 수를 참고하되, 인위적으로 부풀려질 수 있다는 점을 기억하세요.
• 리뷰는 비판적으로 읽으세요. 가짜 리뷰가 흔하며, 비슷한 문구의 긍정적인 리뷰가 많다면 오히려 의심해봐야 합니다.
• 불필요한 확장 프로그램은 아예 설치하지 마세요.
• 가능하면 검증된 오픈소스 프라이버시 도구를 선택하세요.

흥미롭게도 보고서는 사용자가 자발적으로 데이터를 공유하는 대가로 보상을 지급하는 일부 확장 프로그램도 언급했습니다. 적어도 이 경우에는 사용자가 데이터를 돈과 맞바꾼다는 사실을 명확히 알고 동의한다는 점에서 투명하다고 볼 수 있습니다. 더 큰 문제는 대부분의 사람이 읽지 않는 모호한 법률 문구 뒤에 숨어, 훨씬 더 거대한 생태계가 조용히 사용자 행동을 수집하고 수익화하고 있다는 점입니다. 그리고 결국, 브라우징 데이터를 판매해 광고 생태계로 되돌려보내는 광고 차단기는 사실상 광고와 싸우고 있는 것이 아닙니다. 그저 광고 시스템의 또 다른 부분에 먹이를 주고 있을 뿐입니다.

대부분의 사람들은 이메일을 열어본 뒤의 활동을 추적하도록 설계된, 눈에 보이지 않는 추적 도구가 수많은 이메일에 숨어 있다는 사실을 잘 알지 못합니다. 게다가 일반 광고나 팝업과 달리, 이러한 추적기는 백그라운드에서 완전히 눈에 띄지 않게 작동합니다. 그래서 이메일 앱과 웹메일 클라이언트에서 추적 픽셀을 차단하고 사용자의 개인정보를 보호해주는 새로운 필터, AdGuard 메일 추적 보호 기능을 소개합니다.

이메일 추적 픽셀 알아보기

이메일 추적 픽셀은 HTML 이메일에 삽입된 아주 작은 보이지 않는 이미지입니다. 보통 크기가 1×1 픽셀에 불과하고 완전히 투명해서 눈치채기 어렵습니다.

이메일을 열면 이메일 클라이언트가 발신자의 서버에서 해당 이미지를 자동으로 불러옵니다. 이 단 한 번의 요청만으로도 다음과 같이 놀라울 정도로 많은 정보가 드러날 수 있습니다.

• 이메일을 열었는지 여부
• 이메일을 연 정확한 시간
• 대략적인 위치
• IP 주소
• 사용 중인 기기 및 이메일 클라이언트

이 모든 과정은 백그라운드에서 조용히 이루어집니다. 수신자에게는 이 이메일이 완전히 평범해 보이지만, 발신자에게는 이 이메일이 행동 데이터의 원천이 됩니다. 다시 말해, 이메일을 단순히 열어보는 것만으로도 추적이 될 수 있습니다.

이 데이터는 일반적으로 마케팅 분석, 참여도 분석, 광고 타겟팅, 사용자 프로파일링에 사용됩니다. 일부 기업은 단순히 통계 목적으로만 추적 기능을 활용하지만, 다른 기업들은 사용자의 관심도를 측정하고 행동에 맞춰 캠페인을 최적화하는 데 이를 적극적으로 활용합니다.

문제는 대부분의 사용자가 이러한 모니터링에 명시적으로 동의한 적이 없으며, 심지어 그런 추적이 존재하는지조차 모르는 경우가 많다는 점입니다.

AdGuard 메일 추적 보호 기능

새로운 AdGuard 메일 추적 보호 필터는 이메일 내에서 사용자 활동을 추적하는 데 사용되는 요청을 차단합니다. 즉, 사용자가 메시지를 열어도 추적 픽셀이 발신자에게 이를 몰래 보고할 수 없게 됩니다.

이 필터는 AdGuard로 보호되는 이메일 앱은 물론, AdGuard 광고 차단기를 통해 브라우저 기반 이메일 클라이언트에서도 작동합니다. Apple Mail, Outlook, Spark, The Bat!, Thunderbird와 같은 앱 및 웹메일 서비스를 이용할 때 사용자를 보호하는 데 도움이 됩니다.

AdGuard 메일 추적 보호 기능 활성화 방법

필터를 활성화하려면 AdGuard 메일 추적 보호 옵션을 켜야 합니다. 다음 단계를 따라 진행하세요:

• Windows용 AdGuard v8에서 보호 → 광고 차단 → 필터로 이동합니다.
• Windows용 AdGuard v7.22에서는 보호 → 광고 차단 → 필터 추가로 이동합니다.
• Mac용 AdGuard에서는 설정… → 필터 → + 버튼으로 이동합니다.

Android용 AdGuard, iOS용 AdGuard 및 AdGuard 브라우저 확장 프로그램의 경우, ‘메일 추적 보호’ 필터가 향후 업데이트에 포함될 예정입니다.

피드백 남기기

오랜만에 새로운 AdGuard 필터가 출시되었으니, 여러분의 피드백을 통해 더욱 개선해 나가고자 합니다. 탐지되지 않은 추적기, 오류가 발생한 이메일, 또는 호환성 문제를 발견하시면 AdGuard의 문제 신고 도구를 이용하거나 공식 웹사이트에서 직접 신고해 주세요.

AdGuard 내에서 오류 보고서를 제출하면 관련 설정이 자동으로 입력되는데, 이는 필터 관리자에게 매우 중요한 부분입니다. AdGuard 제품별 오류 신고 방법은 이 가이드에서 확인할 수 있습니다.

해당 코드가 Chromium 자체에 포함되어 있기 때문에, 이번 변경 사항은 Edge, Opera, Brave, Vivaldi와 같은 Chromium 기반 브라우저에도 영향을 미칠 것입니다. 기술적으로 브라우저 제작사들은 자체적으로 Manifest V2를 계속 지원할 자유가 있지만, 그렇게 하려면 업스트림에서 제거된 코드를 직접 유지보수해야 합니다. Google 엔지니어들은 남아 있는 MV2 인프라의 유지 관리 비용이 점점 더 많이 든다고 설명하며, 기존 플랫폼과 관련된 버그 및 보안 문제를 지적했습니다. 그 결과, MV2 지원을 계속하고자 하는 브라우저들은 Chromium에 의존하기보다 자체적인 엔지니어링 자원을 투입해야 할 것이며, 이로 인해 MV2의 장기적인 지원 가능성은 점점 더 낮아질 전망입니다.

이 소식은 ‘Google이 드디어 광고 차단기를 없애고 있다’는 익숙한 주장을 다시 불러일으켰습니다. 2019년 처음 발표된 이후, Manifest V3로의 전환 과정에서 거의 모든 주요 이정표마다 이와 유사한 주장이 제기되어 왔습니다. 하지만 사실 Manifest V2의 단계적 폐지는 수년 전에 이미 대부분 완료된 상태입니다. 주요 콘텐츠 차단 프로그램들은 이에 적응해 왔으며, 웹이 갑자기 필터링 불가능해진 것은 아닙니다. 현재 일어나고 있는 일은 대체로, 전환이 끝난 뒤에도 남아있던 호환성 장치를 정리하는 것에 불과합니다.

그러니 불필요한 소란을 더하기보다는, 실제로 어떤 일이 벌어졌는지 객관적인 시간 순서대로 설명해 드리겠습니다.

시작된 배경

“Chrome이 광고 차단기를 비활성화한다”는 이 모든 이야기는 2019년으로 거슬러 올라갑니다. 그 무렵, Google은 마침내 Chrome 브라우저 확장 프로그램을 담당하는 팀을 확충했고, 이들은 오랫동안 지속되어 온 몇 가지 문제들을 해결하기 시작했습니다. 가장 큰 문제는 Chrome 웹 스토어가 악성 확장 프로그램으로 넘쳐나고 있었다는 점이었는데, 솔직히 말해 Google의 심사 체계가 미흡해 질 낮은 확장 프로그램들이 끊임없이 걸러지지 않고 올라오고 있었습니다. 두 번째로, 이와 관련된 문제는 브라우저 성능을 저하시키는 저품질 확장 프로그램이 넘쳐난다는 점이었습니다.

Google의 해결책은 기존 Manifest V2 플랫폼을 대체하기 위해 설계된 ‘Manifest V3(MV3)’라는 새로운 버전의 확장 프로그램 플랫폼을 출시하는 것이었습니다. 문제는 이 새로운 플랫폼 확장 프로그램이 이전에 의존해 오던 여러 기능을 제거하거나 제한했다는 점입니다. 이것이 실제로 원래의 문제들을 해결했는지는 여전히 논란의 여지가 있습니다.

보안 측면에서 MV3가 정확히 무엇을 개선하는지 아직 그 누구도 설득력 있게 설명하지 못했습니다. 하지만 성능 측면에서는 사정이 다릅니다. MV3는 제대로 작성되지 않은 확장 프로그램이 브라우저에 미칠 수 있는 영향을 실제로 줄여줍니다.

콘텐츠 차단 프로그램이 받을 타격을 완화하기 위해 Google은 제거된 기능 일부를 보완할 새로운 API 세트를 도입했는데, 그중에서도 declarativeNetRequest API가 특히 눈에 띕니다. 하지만 솔직히 말해, Google이 2019년에 처음 제안했던 형태로 MV3를 출시했다면, 이는 광고 차단 프로그램은 물론 다른 많은 확장 프로그램들에게도 치명타가 되었을 것입니다.

협력

그런 결과를 막은 것은 수년간 이어진 협력이었습니다. 그해, Google은 연례 광고 차단기 개발자 컨퍼런스에 참석해 새로운 플랫폼을 소개하고, 광고 차단기가 정상적으로 작동할 수 있도록 하기 위해 무엇을 해야 하는지 물었습니다. 그리고 그 이후로 매년 그 컨퍼런스에 참석해 왔습니다. 이와 동시에 Google은 Mozilla 및 Apple과 함께 W3C WebExtensions 커뮤니티 그룹을 결성했습니다. 이 표준 기구를 통해 확장 프로그램 개발자들은 이들 모두와 협력하여 MV3를 개선하고, 모든 당사자를 만족시킬 수 있는 형태로 발전시켰습니다.

긴 여정이었지만, 이러한 공동의 노력을 통해 MV3는 마침내 정상적으로 작동하는 상태에 이르렀습니다. 첫 발표 후 불과 5년 만에 Google은 Chrome에서 MV3로의 전환을 마침내 완료했으며, 그 시점에는 광고 차단기를 비롯한 많은 확장 프로그램이 MV3로 이전해 있었습니다. 오늘날 광고 차단기가 얼마나 잘 작동하는지에 대해 말하자면, 이 전환 과정이 순탄하지만은 않았습니다. 이전 버전에 비해 저희 업무는 조금 더 힘들어졌고, 제품 유지 관리도 다소 어려워졌습니다. 하지만 최종 사용자들은 큰 차이를 느끼지 못할 것입니다. 광고 차단기는 여전히 잘 작동하고 있습니다.

현재 상황

이제 지금 벌어지고 있는 일을 살펴보겠습니다. Chrome 자체는 2024년에 이미 MV3로 전환했지만, 코드베이스에는 여전히 구형 MV2 확장 프로그램을 실행할 수 있는 기능이 남아 있었습니다. 그 모든 레거시 코드는 여전히 존재했는데, Chrome은 더 이상 이를 사용하지 않았지만 Chromium 엔진을 기반으로 한 타사 브라우저(Opera, Edge, Brave 등)는 여전히 이를 사용하고 있었습니다. 버전 150부터 Chromium에서 해당 구형 코드가 제거되고 있으며, 이는 Chromium 기반 타사 브라우저에서 MV2 확장 프로그램이 더 이상 작동하지 않게 됨을 의미합니다. 현실적으로, 이런 브라우저를 만드는 개발사들이 MV2를 자체적으로 유지보수할 여력을 갖추기는 어려울 것입니다. 관련 코드가 복잡하고 수많은 브라우저 구성 요소에 깊이 얽혀 있기 때문입니다.

결론

Google이 오늘 갑자기 무언가를 중단하는 것은 아닙니다. 모든 중요한 변화는 이미 2019년부터 2024년 사이에 일어났습니다. 광고 차단기는 문제없습니다. 저희는 MV3로의 전환을 결코 반기지 않았지만, 예견되었던 대재앙은 결코 일어나지 않았습니다. 이러한 변화로 인해 진정한 피해를 입는 것은 광고 차단기가 아니라, 지금까지 구형 MV2 확장 프로그램을 계속 지원해 왔던(그리고 이를 Chrome에 대한 경쟁 우위로 삼았던) 타사 브라우저들입니다.

만약 webRequest API의 모든 기능을 활용해야 하는 사용자라면(MV3의 선언적 접근 방식으로는 완전히 재현할 수 없는 심층적이고 유연한 필터링 기능), Firefox라는 대안이 항상 있다는 점을 잊지 마세요. Mozilla는 MV3와 함께 webRequest API의 차단 기능도 계속 지원하고 있으므로, 가장 까다로운 콘텐츠 차단 프로그램도 기존과 똑같이 모든 기능을 계속 사용할 수 있습니다. 물론, 브라우저를 바꾸는 것이 모든 사람이 원하는 일은 아니며, 다행히 광고를 차단하는 방법이 브라우저 확장 프로그램만 있는 것은 아닙니다. AdGuard와 같은 네트워크 수준 및 시스템 전체 솔루션은 Chrome의 확장 프로그램 플랫폼에 전혀 의존하지 않으므로, MV2에서 MV3로의 전환에도 영향을 받지 않습니다.

인터페이스 개선

인터페이스를 다듬고 새로운 색상을 적용해 앱의 디자인을 개선했습니다. 그 결과, 앱을 이전보다 더 깔끔하게 사용할 수 있습니다.

또한 스와이프 동작을 제거하고, 대신 한눈에 보이는 버튼으로 바꿔 탐색을 더 간단하게 만들었습니다. 숨겨진 기능과 실수로 실행되는 제스처를 줄여 자주 사용하는 기능에 더 빠르게 접근할 수 있습니다.

앱 내 업데이트 알림

v1.5부터는 새 버전이 출시되면 앱에서 알림을 받을 수 있습니다. 업데이트 안내가 표시되면, 해당 버튼을 눌러 앱 내에서 바로 업데이트를 시작할 수 있습니다.

이미 최신 버전을 사용 중이라면 아무 변화도 없습니다. 이번에는 업데이트 알림이 표시되지 않고, 다음 새 버전이 나올 때부터 알림을 확인할 수 있습니다.

임시 메일 메인 화면 추가

임시 이메일 기능에 점차 더 많은 비중을 두고 있으며, 이에 따라 앱의 메인 화면도 변경되었습니다. 이제 기본 화면은 별칭(Aliases) 대신 임시 메일(Temp mail)이 먼저 표시됩니다.

별칭 기능은 여전히 AdGuard Mail의 중요한 기능입니다. 새로운 메인 화면에서도 별칭에 쉽게 접근할 수 있도록 안내가 표시됩니다.

피드백 남기기

여러분의 피드백은 AdGuard Mail을 개선하는 데 큰 도움이 됩니다. 이번 업데이트에 대한 의견, 아이디어, 버그 신고, 또는 사용 경험을 AdGuard Mail 양식을 통해 보내 주세요.

이처럼 짜증나는 상황이지만, 최신 고급 스마트 TV에서 점점 더 흔해지고 있는 현실입니다.

현재 현황

최근 LG OLED TV 소유주 중 한 명이 Reddit에 PlayStation 5가 켜질 때 화면 왼쪽 하단에 프로모션 배너가 뜨는 스크린샷을 공유했습니다. 이 광고는 ‘피자와 영화 즐겨찾기’를 홍보하는 내용으로, LG 스마트 TV 자체 인터페이스가 아니라 HDMI를 통해 전달된 콘솔 화면 위에 그대로 노출되었습니다. 사용자의 말에 따르면, 최근 펌웨어 업데이트 이후부터 이 배너가 나타나기 시작했다고 합니다.

이 사례가 단일한 문제만은 아닌 것으로 보입니다. 같은 시기에 또 다른 LG OLED 소유자는 Reddit에 “1,500 달러짜리 TV에서 PS5를 사용할 때 팝업 형식의 Instacart 주문 광고가 뜬다”는 불만을 올렸습니다. 처음 TV를 구매했을 때 광고 기능을 껐지만, 나중에 광고가 다시 나타났다고 설명했습니다.

“설정에서 광고 기능을 껐다고 생각했는데, TV를 켜서 PS5를 부팅하자 또 광고가 떴습니다. 플래그십 TV를 샀는데 광고를 봐야 하다니 믿기지가 않네요. 다시는 LG를 사지 않을 겁니다. 다른 제조사들도 이런 방식이라면 차라리 TV를 안 살 겁니다. 정말 화가 납니다.”

같은 게시물에 댓글을 단 또 다른 이용자는 거의 똑같은 경험을 털어놓았습니다,
동일한 경험을 겪은 또 다른 사용자 같은 글에서 또 다른 댓글러도 거의 비슷한 경험을 전했습니다. TV를 산 직후 바로 모든 광고를 껐는데, 나중에 콘솔을 사용할 때 또 다른 광고가 화면에 겹쳐 나타났다는 것입니다.

“어제 PS5와 함께 TV를 켰는데, 화면 하단에 어떤 광고가 갑자기 떴어요... 정말 화가 났습니다.”

왜 유독 불공평하게 느껴지는지

일반적인 스마트 TV 광고들과 다른 점은 광고가 나타나는 위치입니다. 이 광고는 Netflix, YouTube, 혹은 LG 홈 화면 안에 있는 것이 아닙니다. 사용자가 이미 비용을 지불한 외부 장치에서 나오는 콘텐츠 위에 광고가 겹쳐 보이는 겁니다.

스트리밍 앱이나 스마트 TV 메뉴 내 광고와 추천에는 어느 정도 익숙해져 있지만, 콘솔 입력 신호 위에 광고가 덮여 보이는 건 훨씬 더 침해적이라고 느껴집니다. 그 순간 사용자는 더 이상 LG 플랫폼이나 스트리밍 서비스를 이용하는 것이 아니라 단순히 PlayStation을 사용하는 것이기 때문입니다. 이 점이 바로 광고가 더욱 불쾌하고 답답하게 느껴지는 이유입니다.

또 한 가지 걱정스러운 점은 이러한 변화가 펌웨어 업데이트를 통해 갑자기 왔다는 사실입니다. 즉, 사용자들은 원래 이런 상태의 TV를 산 게 아니라 소프트웨어 업데이트가 조용히 제품의 성격을 바꿔 버린 것입니다. 프리미엄 TV가 더 이상 구매자의 완전한 소유물이 아니라, 제조사의 제어로 광고 플랫폼화되고 있다는 뜻입니다. 구입 후에도 기능과 광고 노출 정도가 제조사 임의로 바뀔 수 있게 된 셈입니다.

한계를 넘은 문제점

문제는 스마트 TV에 광고가 존재한다는 점 자체가 아닙니다. 이 싸움은 이미 오래전에 대부분 끝났습니다. 홈 화면에 스폰서 콘텐츠, 자동 재생 예고편, 추천, 스트리밍 프로모션 등은 TV 플랫폼의 기본이 되어 버렸습니다. 문제는 제조사들이 이제 광고를 자기 소프트웨어 생태계 안에만 국한하지 않는다는 겁니다.

HDMI 입력 위에 광고를 노출하는 것은 사용자와 TV 기기 사이 관계를 근본적으로 바꿉니다. PlayStation, Xbox, Apple TV, 블루레이 플레이어, PC를 쓰는 사람들에게 TV는 단순한 ‘디스플레이’ 역할을 해야지, 사용자와 자신의 기기 사이에 끼어드는 적극적인 광고 플랫폼이 되어서는 안 됩니다. 스마트 TV 광고 노출 범위가 점점 넓어지는 현실에도 불구하고, 이런 원칙은 아직도 직관적으로 ‘지켜져야 할 선’으로 느껴집니다.

하지만 어느 정도는 예상된 일이기도 합니다. 몇 년 전 저희가 소개했던 Roku의 HDMI 입력 위 광고 특허 출원 사례처럼 말이죠. 이 특허에서는 게임 콘솔, 스트리밍 박스, 미디어 플레이어 등 HDMI로 연결된 외부 기기 화면에 광고를 띄우는 시스템을 설명합니다. Roku 생태계 비관여 시에도 콘텐츠 재생 중 특정 순간에 광고를 일시적으로 끼워 넣는다는 내용입니다. 당시 많은 사람은 ‘그냥 특허일 뿐’이라 생각했지만, 스마트 TV 업계가 HDMI 입력까지 ‘광고 가능한 공간’으로 보려는 흐름이 뚜렷해지고 있다는 신호였습니다. LG TV에서 벌어지는 현상이 바로 그 현실을 보여줍니다.

LG TV의 광고 플랫폼화 선도 행보

이 상황은 갑자기 일어난 일이 아닙니다. LG는 수년간 스마트 TV 생태계에서 광고와 수익화 기능을 꾸준히 확장해왔습니다.

2021년에는 LG OLED TV가 앱스토어 업데이트 중에 자동 재생되는 소리 있는 동영상 광고를 내보내 논란이 되었습니다. 당시에도 스마트 TV 기준으로 꽤 공격적인 광고 경험이라 평가받았습니다.

2024년에는 일부 LG TV가 화면 절전 모드 중에도 광고를 노출시킨다는 소식이 전해졌습니다. 최근에는 시청자의 행동과 감정 반응까지 분석하는 AI 기반 맞춤형 광고 기술을 도입해 광고 내용을 개인별로 최적화한다고 알려졌습니다. 콘텐츠 시청 정보 뿐 아니라 감정까지 추론해 더 효과적인 광고를 제공하는 TV는 단순 가전제품을 넘어 ‘거실에 설치된 감시 인프라’처럼 느껴질 정도입니다.

LG가 광고 업계로 점차 뛰어드는 모습은 지난 10년간 TV 산업 전반에서 일어난 큰 변화의 한 단면입니다. TV 제조사들은 스마트 TV 소프트웨어를 단순 부가 기능으로 여기지 않고, 장기적인 광고 사업의 핵심 전략으로 삼기 시작했습니다. Roku가 TV 시청 데이터 기반 광고 회사로 대표적으로 자리 잡았고, 삼성, Vizio, 아마존, 구글 TV, 그리고 LG도 비슷한 길을 걷고 있습니다.

이 회사들이 무슨 말을 하든, 진짜 장기적 가치는 사용자 행동 데이터 수집, 광고 노출, 참여 추적, 시청자 수익화에서 나옵니다. 일부 제조사는 이런 변화를 아예 숨기려 하지도 않습니다. 2023년에는 Telly라는 회사가 “무료” 55인치 4K TV를 내놓았는데, 이 TV는 광고와 데이터 수집에 전적으로 초점을 맞췄고, 뉴스 속보, 스폰서 콘텐츠, 광고를 위한 두 번째 내장 화면까지 갖췄습니다. 적어도 이 경우에는 이익과 거래가 처음부터 명확합니다. 하지만 프리미엄 제품에 대해서는 무의식적으로라도 이런 관행에서 어느 정도 자유로울 거라고 기대하게 됩니다. 저가형 저가 모델에서 공격적인 수익화가 이해가 된다 해도, 1,000달러가 훌쩍 넘는 플래그십 OLED TV가 구입 후 점점 광고판화하는 건 거의 예상하지 못합니다.

스마트 TV 광고를 가능하게 하는 기술

스마트 TV가 이런 광고를 구현할 수 있는 근본 이유는 사용자와 시청 습관에 관한 방대한 데이터를 수집하기 때문입니다. 현대 스마트 TV는 자동 콘텐츠 인식 기술, 즉 Automatic Content Recognition(ACR)에 크게 의존합니다. 이 시스템은 TV 화면에서 재생되는 콘텐츠가 어디서 왔든지 관계없이 식별하고 분석할 수 있습니다. 스트리밍 앱, 케이블 박스, 라이브 TV, 미디어 플레이어, 심지어 HDMI로 연결된 기기까지 모두 포함됩니다.

LG 개인정보처리방침에 따르면, LG는 다음과 같은 정보를 수집할 수 있습니다:

• 시청 채널 및 프로그램 정보
• 스트리밍 서비스 및 앱 이용 내역
• 시청 시간
• 재생, 일시정지, 정지, 클릭 등 재생 관련 행동
• HDMI 기기를 포함한 입력 방식 정보
• 게임 콘솔 및 미디어 플레이어 관련 정보
• 광고 노출 데이터
• 구독 활성화 및 취소 정보
• 음성 명령 상호작용
• 기기 식별자 및 행동 분석 정보

LG는 자사 ACR 기술이 게임 콘솔, 셋톱박스, HDMI로 연결된 외부 미디어 장치 등 출처에 상관없이 콘텐츠를 식별할 수 있다고 명확히 밝혔습니다.

LG 광고 사업부인 LG Ad Solutions는 광고주에게 이러한 기능을 적극적으로 홍보하고 있습니다. 회사는 게임 행동, 앱 사용, 시청 습관, 스트리밍 선호도, 구독 활동, 특정 광고 노출까지를 기반으로 한 맞춤형 타깃팅을 제공합니다.

LG가 특히 강조하는 타겟팅 항목은 다음과 같습니다:

• 특정 콘솔과 게임 플랫폼을 사용하는 게이머
• 특정 스트리밍 서비스 및 장르 시청자
• 경쟁사 광고에 노출된 사용자
• TV 시청 시간이 많거나 적은 사용자
• 구독 활성화 및 취소 내역
• 지역 및 위치 기반 타겟팅

LG는 이 데이터를 “스크린 단위로 수집된 결정적 시청 데이터”라고 설명합니다.

이렇게 끊임없이 수집되는 세밀한 데이터가 현대 스마트 TV를 예전 TV와 근본적으로 다르게 만들었습니다. 이제 TV는 단순한 수동 디스플레이가 아니라, 광고와 추천, 타겟팅 최적화를 위해 행동 데이터를 계속 분석하는 연결된 분석 플랫폼입니다.

스마트 TV 광고 제거 방법

스마트 TV 광고, 추적, 원치 않는 프로모션을 제한하는 가장 효과적인 방법은 TV를 완전히 인터넷에서 분리하고 Apple TV, 크롬캐스트, 게임 콘솔, 스트리밍 박스 같은 외부 기기와 연결해 단순 디스플레이로만 사용하는 것입니다. 인터넷 연결이 없으면 TV는 광고 모듈 다운, 프로모션 콘텐츠 불러오기, 분석 전송, 펌웨어 업데이트로 조용히 새로운 기능 추가 등 많은 능력을 잃게 됩니다. 물론 이 방법은 스마트 TV를 산 본래 목적과는 정반대일 수밖에 없습니다.

인터넷 연결을 유지하고 싶다면, LG TV 설정 메뉴에서 광고 및 추천 기능을 수동으로 끌 수 있습니다. 보통 설정 > 일반 > 시스템 > 추가 설정 > 홈 설정에서 ‘홈 프로모션’ 과 ‘콘텐츠 추천’ 옵션을 끄면 됩니다. 하지만 펌웨어 업데이트가 광고 시스템을 다시 키거나 새로운 광고 방식을 몰래 도입한다는 사례가 계속 보고되고 있습니다. ACR을 꺼도 위치 정보나 사용된 앱 등 일부 데이터는 여전히 수집될 수 있다는 점도 유의해야 합니다.

또 다른 방법은 네트워크 차원에서 DNS 서버를 바꿔 광고와 추적기를 차단하는 것입니다. LG TV는 WebOS 기반이라 일반적인 광고 차단 앱이나 브라우저 확장 기능을 바로 설치할 수 없기 때문에, DNS 필터링이 사실상 광고 제한을 위한 현실적인 방법 중 하나입니다. DNS 필터는 TV가 광고, 분석, 텔레메트리, 추적 도메인으로 처음부터 접속하지 못하게 막습니다.

하지만 완벽한 해결책은 아닙니다. 일부 광고나 프로모션 요소는 TV 소프트웨어에 내장되어 있어서 외부 서버 접속 없이도 나타날 수 있습니다. 또 정당한 TV 서비스나 앱과 같은 도메인을 차단하면 해당 기능까지 망가질 위험도 있습니다.

AdGuard DNS 같은 서비스는 DNS 서버만 바꿔 간단히 필터링을 적용할 수 있게 합니다. 원하는 사용자는 사설 AdGuard DNS나 AdGuard Home, Pi-hole 같은 툴을 이용해 직접 DNS 서버를 세팅하고, 스마트 TV와 연결 기기에 맞춘 필터링, 분석, 차단목록, 규칙을 설정할 수도 있습니다.

분명히 나쁜 광고를 막는 일은 매우 중요합니다. 하지만 Google 입장에서는 자사가 운영하는 플랫폼이라는 점에서 당연히 해야 할 일이기도 합니다. 이번 결과는 칭찬할 만하지만, 동시에 광고 생태계가 얼마나 공격적이고 위험한지 보여줍니다.

AI가 Google의 ‘나쁜 광고’ 탐지에 도움을 주는 방식

Google이 AI 기반 평가 방식을 내세우는 가장 큰 이유는, 광고 적합성 판단 시 단순히 키워드에 의존하지 않고 계정 생성 시기, 행동 패턴, 캠페인 양상 등 더 복잡한 변수들을 분석하기 때문입니다. 악덕 광고주들은 종종 정상 광고를 흉내 내고, 생성형 AI 기술을 활용해 다양한 변형 광고를 대량 생산하면서 구형 패턴 매칭 방식 필터를 피하려고 시도합니다.

예전 시스템은 체크리스트처럼 작동했습니다. 광고 문구에 금지어가 있나, 표시 URL과 착륙 페이지가 일치하나, F₹€€! 같은 의심스러운 형식이 쓰였거나, 정책 위반 상품군이 포함됐나 등을 확인했습니다. 이런 검사도 중요하지만, 광고 문구를 조금만 바꾸면 쉽게 우회할 수 있어 광고인지 능력이 약했습니다. 예를 들어, ‘일주일 만에 20파운드 감량!’ 같은 문구는 예전에도 걸렸지만, 허위 주장과 가짜 후기, 숨겨진 구독 조건이 가득한 착륙 페이지는 인지하기 힘들었습니다. 특정 요소 하나만으로 사기 광고 판별은 어렵고, 이 경우 옛 검사법은 광고를 승인할 가능성이 큽니다.

하지만 AI 시스템은 맥락까지 이해해 좀 더 확실하게 판단하고 ‘나쁜 광고’로 인지할 수 있습니다. 공항 보안이 여행자가 가방에 불법 물품만 보는 게 아니라, 이상 행동(이름 여러 개 사용, 편도 항공권만 사기, 자주 경로 변경 등)을 바탕으로 수상하게 여기는 것과 비슷합니다.

Gemini는 이런 맥락을 모두 고려해 광고의 의도를 판단하며, (Google에 따르면) 사기 광고 탐지에서 매우 뛰어납니다. 2025년 한 해 동안 6억 개 넘는 사기 관련 광고가 삭제됐고, 400만 개 계정이 사기 활동으로 정지 당했습니다. 또 AI 통합 덕분에 사용자 신고 대응 건수도 2024년 대비 4배나 증가했다고 Google은 밝혔습니다.

AI 전환, 광고 차단 분야의 변화

Google의 광고 생태계에서 나쁜 광고를 탐지하는 옛날 방식과 최신 방식을 비교하면, 사실 전체 광고 차단 시장의 변화와도 닮아 있습니다. 예전에는 광고를 차단하는 게 간단했습니다. 광고를 전달하는 서버 주소가 ‘나쁜’ 도메인 목록과 일치하기만 하면 광고를 막았기 때문입니다. 예를 들어, adserver.example.com 같은 주소에서 온 광고라면 무조건 차단했습니다. 지금도 DNS 필터링은 대체로 이런 방식을 사용해서, 덜 유연하지만 효과적이고 가벼우면서 시스템 전체에 적용할 수 있습니다.

하지만 오늘날 광고 차단기는 완전히 다른, 훨씬 더 어려운 문제에 직면해 있습니다. 광고와 원하지 않는 요청들이 유용한 콘텐츠와 자연스럽게 섞여 있어서 구분하기 정말 어렵습니다. 현재 필터링 규칙은 초기 광고 차단 규칙처럼 짧고 간단하지 않으며, 오히려 복잡한 프로그래밍 언어처럼 정교하고 복합적입니다.

광고 차단 문법은 이런 어려움에 맞춰 계속 발전해 왔고, 지금까지 꽤 성공적이었습니다. 하지만 전통적인 필터링 규칙 기반 방법이 아직 AI로 완전히 대체되지 않았다고 해서, 광고 차단기 개발자들이 AI 도입을 포기한 것은 아닙니다. 오히려 AI의 가능성을 여러 방향에서 열심히 탐색하는 중입니다. 머신러닝(ML)을 광고 차단에 활용하려는 시도는 적어도 2019년 Brave의 AdGraph 개발 당시부터 진행됐습니다. AdGraph는 실시간으로 광고와 트래커를 차단해 놀라운 정확도를 보였지만, 브라우저 깊숙이 통합되어야 하고 계속 관리가 필요해 대중화되지는 못했습니다. 다른 연구와 실험도 있었지만 널리 쓰이지는 못했죠.

최근 몇 년간 AI 기술이 급속도로 발전하면서, AI를 광고 필터링에 활용하는 아이디어가 점점 더 많이 논의되고 있습니다. 예를 들어, 지난해 열린 Ad Filtering Dev Summit(AFDS 2025)에서는 여러 연사가 광고 차단 분야에서 AI 역할에 대해 발표했습니다. NYU의 리틱 룽타(Ritik Roongta)는 AI가 광고 내용을 평가할 때 특히 비침해적이지만 해로울 수 있는 허용 광고에 도움을 줄 수 있다고 설명했고, 브레이브의 안톤 라자레프(Anton Lazarev)는 AI 에이전트와 에이전트 브라우저가 등장해도 광고 차단기가 여전히 중요한 역할을 할 것이라고 이야기했습니다.

AdGuard 실험: LLM이 광고를 식별할 수 있을까?

AdGuard도 비슷한 방향을 연구해 왔습니다. AdGuard 웹 확장 프로그램팀 리더인 맥심 토프치우(Maxim Topciu)가 직접 연구를 진행했는데요, ‘광고 차단기가 웹 페이지에 나타난 내용을 이해하고 숨겨야 할지 스스로 결정할 수 있을까?’라는 질문에 답하려는 시도였습니다.

앞서 말했듯 필터 리스트는 여전히 강력하지만 한계가 있습니다. 수동 관리가 필요하고, 네이티브 광고(native advertising)를 처리하기 어렵고, Manifest V3 같은 한계 때문에도 복잡해집니다. 광고 차단기가 알아서 ‘이게 광고야’, ‘아니야’ 하며 판단할 수 있다면 얼마나 좋을까요? 이런 생각은 새로운 건 아니지만, 맥심 토프치우는 한 걸음 더 나아갔습니다. LLM의 장점 중 하나는 아이디어를 비교적 빠르게 시제품으로 만들 수 있다는 점인데요, 그래서 맥심 토프치우는 광고를 분석하고 차단하는 프로토타입을 무려 세 가지나 만들었습니다.

맥심 토프치우는 이 프로토타입들을 X(전 트위터) 피드에서 시험했는데요, 첫 번째는 모든 게시물을 흐릿하게 처리했다가 ‘좋은’ 게시물만 다시 선명하게 보여주는 방식이었습니다. 두 번째는 각 게시물을 블록 코드가 아니라 이미지로 분석하는 방법이었고, 세 번째는 사용자가 특정 기준을 설정하면 LLM이 그 기준에 맞는지 검사해 차단 여부를 결정하는 방식이었습니다. 세 가지 모두 나름 작동했지만, 프로토타입이니만큼 각각 단점도 있었습니다.

이 실험은 AI 기반 광고 차단이 기술적으로는 가능하다는 점을 보여줬지만, 동시에 AI가 전통적인 필터 방식 완전히 대체하려면 아직 멀었다는 사실도 드러났습니다.

Google의 Gemini 기반 ‘나쁜 광고’ 탐지와 AdGuard 실험은 목표는 다르지만 같은 방향을 가리키고 있습니다. 즉, 광고 필터링이 점점 더 의미 중심, 즉 ‘시맨틱’으로 진화한다는 점입니다. AdGuard 실험은 LLM이 단순한 셀렉터(selector)나 URL뿐 아니라 ‘의미’로 콘텐츠를 분류할 수 있음을 보여줬습니다. 비전 기반 접근법은 텍스트가 적거나 HTML이 난독화된 경우에도 사용자가 실제로 보는 것을 분석하는 데 도움을 줍니다. 광고 차단 판단 핵심이 이제는 “이 웹 요소가 규칙에 맞나?”에서 “이게 무슨 의도로 만들어진 걸까?”로 옮겨간다는 뜻입니다.

만약 모든 광고, 스폰서 게시물, 추적기, 사기 요소를 ‘의도 판단’으로 정확히 식별할 수 있다면 필터링 규칙은 필요 없을지도 모릅니다. 하지만 현실은 아직 그렇지 않습니다. LLM 기반 광고 차단 방식은 비용, 속도, 현실성에서 여전히 한계가 크기 때문입니다. AI가 광고 차단에서 점점 더 중요한 역할을 하겠지만, 가까운 미래에 전통적인 필터 기반 광고 차단기를 완전히 대체하진 못하고, 오히려 규칙만으로 한계가 있는 부분을 보완하는 역할을 할 것으로 보입니다.

플랫폼에 안전한 광고와 사용자가 원하는 광고의 차이

하지만 여기서 Google의 Gemini 활용과 독립 광고 차단기들의 AI 활용은 기본적인 목표 차이가 있다는 점에서 비교가 끝납니다. Google은 AI를 자사 광고 정책 준수를 강제하는 데 사용하지만, 광고 차단기는 사용자 개개인의 선호를 존중하며 그에 맞춰 작동합니다.

현재 사용자는 원하는 필터 리스트를 선택하거나 맞춤 필터링 규칙을 직접 추가해 자신의 선호를 설정합니다. 하지만 AdGuard 실험은 미래의 AI 기반 광고 차단기에도 사용자 제어 기준을 도입하는 것이 충분히 가능하다는 점을 보여줬습니다.

Google 알고리즘은 분명히 악성 광고와 위험한 광고를 차단하거나 제한하는 데 효과적이며, 이는 칭찬받아 마땅합니다. 하지만 Google의 관심사는 자사 광고 생태계 안에서 광고가 허용되는지 여부에 집중되어 있습니다.

사용자는 무엇이 차단되고 무엇이 통과하는지를 직접 결정하지 못합니다. 어떤 광고가 Google 정책에 어긋나지 않아도 불필요하게 느껴질 수 있습니다. 주의 산만하거나, 사생활 침해 소지가 있거나, 무겁고, 단순히 관심사와 맞지 않는 광고도 많기 때문입니다.

이 차이가 갈등의 뿌리입니다. Google이 신경 쓰는 것은 오직 자사 생태계 내 허용 여부이고, 사용자의 관점에서는 ‘내 기기에서 이 광고를 보고 싶느냐’가 더 중요합니다.

Google의 사기 광고 차단 작업은 필수적이고 당연한 책임입니다. 하지만 광고 안전 보고서가 나쁜 광고 문제의 최종 해답이라고 보기는 어렵습니다. 수십억 개 광고가 차단됐지만 그만큼 더 많은 광고가 여전히 존재합니다. 이 숫자는 온라인 광고 생태계에 얼마나 많은 해롭거나 의심스러운 콘텐츠가 있는지 실감하게 합니다.

그리고 여기서 Google 노력의 진짜 이유를 알 수 있습니다. Google은 무엇보다 광고 회사입니다. Android 폰 판매 같은 사업은 본질이 아니며, 자신이 구축한 광고 생태계가 중심입니다. 다른 많은 사업도 이 생태계를 지원하는 방향으로 움직입니다. Google은 여러 차례 제품 결정을 광고 사업 보호 위주로 내렸고, 광고 안전 작업도 예외가 아닙니다. 이는 사용자가 Google 광고 생태계 안에 머무르게 하기 위한 필수적인 연합 태도이기도 합니다.

Google의 사기 방지 노력이 의미 없는 것은 절대 아닙니다. 위험하고 사기성 광고가 없거나 거의 없는 게 당연히 낫습니다. 하지만 사용자가 보고 싶은 광고를 직접 선택하는 게 훨씬 더 좋은 일입니다. Google 광고 안전 보고서는 AI가 원치 않는 콘텐츠를 얼마나 잘 가려내는지 보여줬습니다. 이제는 광고 차단기들이 이 강력한 도구를 더 잘 활용해 좋은 방향으로 서비스를 발전시킬 차례입니다.

그때의 AdGuard와 현재의 AdGuard는 완전히 다릅니다. 하지만 처음부터 변하지 않은 것이 있습니다. 더 깨끗한 인터넷과 모두를 위한 더 나은 프라이버시를 향한 믿음입니다. 그리고 물론, AdGuard 17주년 기념 할인도 빠질 수 없습니다.

이번 17주년 기념 할인 혜택은 다음과 같습니다.

🎂 AdGuard 광고 차단기: 연간 라이선스 50% 할인, 평생 라이선스 45% 할인
🎂 AdGuard VPN: 2년 구독 83% 할인
🎂 AdGuard DNS: 개인 및 팀 연간 요금제 60% 할인

성가신 광고를 제거하고, 제3자로부터 트래픽을 보호하고, 원치 않는 DNS 요청을 차단하면서 AdGuard 17주년을 함께 축하해 주세요. 기존 구독이나 라이선스를 연장하거나 업그레이드해도 좋고, 본인 또는 소중한 분을 위한 새 라이선스를 구매해도 좋습니다. 어떤 방법으로든 함께해 주시면 기쁘겠습니다.

AdGuard Mini는 항상 백그라운드에서 조용히 작동해 왔고, 그것이 바로 이 앱의 역할이기도 합니다. 하지만 v2.2에서는 그동안 보이지 않던 작업을 직접 확인할 수 있는 방법을 마련했습니다. 새롭게 추가된 통계 스토리를 만나보세요.

새로운 통계 스토리

이제 Mac용 AdGuard Mini의 메뉴 바 팝업에서 두 가지 통계 스토리를 확인할 수 있습니다. 하나는 차단된 광고, 다른 하나는 차단된 추적기를 보여 줍니다. 앱을 처음 실행한 이후 얼마나 많은 광고와 추적기가 차단됐는지 정확하게 확인할 수 있습니다.

이제 Mac용 AdGuard Mini는 Safari 아이콘에 바로 차단된 요소의 개수를 보여 줍니다. 아이콘을 클릭하면 현재 페이지에서 차단된 광고와 추적기 통계를 자세히 확인할 수 있습니다.

이 수치는 새 페이지를 열 때마다 초기화됩니다. 이 기능을 숨기고 싶다면 AdGuard Mini 아이콘 → 톱니바퀴 아이콘 → 설정 순으로 클릭한 다음, 아래로 스크롤하여 Safari의 AdGuard Mini 아이콘에 차단된 광고 수 표시 옵션을 비활성화하세요.

의견 공유

제안이 있거나 버그를 발견하셨나요? GitHub이나 SNS를 통해 알려 주세요. 여러분의 피드백은 AdGuard Mini를 매번 업데이트할 때마다 더 나은 제품으로 만드는 데 큰 도움이 됩니다.

필터링 강화

MV3 환경에서 사용자 정의 필터가 이제 확장 프로그램과 별도로 업데이트됩니다. 덕분에 필터가 항상 최신 상태로 유지되어 광고를 더 빠르고 정확하게 차단할 수 있습니다.

그리고 필터를 추가했지만 제대로 작동하지 않던 여러 문제를 수정했습니다. 예를 들어, 이전에는 URL로 사용자 정의 필터를 추가하면 목록에는 표시되지만 실제로는 적용되지 않는 경우가 있었습니다. 이제는 필터를 추가할 때 소스를 검증하여, 추가된 필터가 정상적으로 적용되도록 했습니다.

또한 허용 목록이 개선되었습니다. AdGuard는 도메인 기준으로 허용 목록을 적용하지만, 이전에는 주소창에서 전체 URL을 추가하면 제대로 적용되지 않을 수 있었습니다. 이제는 전체 URL을 추가해도 자동으로 도메인을 인식해 허용 목록에 정상적으로 적용됩니다.

설정 공유 기능

이제 URL을 통해 확장 프로그램 설정을 공유할 수 있습니다. 새 기기에서 AdGuard를 사용하거나 브라우저를 재설치했을 때, 또는 친구나 동료, 지원팀과 설정을 공유할 때도 링크를 통해 동일한 설정을 간편하게 적용할 수 있습니다. 일반에서 설정 공유하기를 클릭하세요.

GitHub Issues에서 설정을 직접 불러올 수 있으며, 필터 개발자나 테스트에 참여하는 사용자에게 특히 유용합니다.

인터페이스 개선

사용자 혼란을 줄이고 확장 프로그램의 동작을 더 쉽게 이해할 수 있도록 몇 가지 UI 개선을 적용했습니다.

• Opera 브라우저는 기본적으로 확장 프로그램에 검색 엔진 페이지 접근 권한을 허용하지 않습니다. 이로 인해 검색 결과에서 광고가 차단되지 않을 수 있습니다. 이제 확장 프로그램 팝업에 해당 권한을 활성화하라는 메시지가 표시됩니다. 팝업에서 설정으로 이동를 클릭하면 Opera의 확장 프로그램 설정으로 이동하며, 여기서 검색 페이지 결과에 액세스 허용 토글을 켤 수 있습니다.

또한 허용 목록 반전 기능이 실수로 활성화되는 것을 방지하기 위해 확인 창을 추가했습니다.

피드백 공유

이번 업데이트가 마음에 드시나요? SNS나 GitHub에서 의견을 남겨보세요. 여러분의 피드백은 AdGuard를 더 나은 제품으로 만드는 데 큰 도움이 됩니다.

오늘날 AI는 코딩이나 이미지 처리처럼 당연해 보이는 분야부터, 질병 진단이나 법률 업무처럼 덜 눈에 띄는 영역까지 사실상 우리 삶의 거의 모든 부분에 들어와 있습니다. AI는 어디에나 있습니다. 그리고 AI 작동 원리를 잘 모르는 사람이라도, AI가 실제로 쓰이기 전까지 엄청난 양의 데이터를 학습해야 한다는 말 정도는 한 번쯤 들어 보셨을 것입니다.

이 데이터는 어딘가에서 가져와야 하고, 여기서 오늘 TechTok의 첫 번째 질문으로 자연스럽게 이어집니다.

앱과 웹사이트가 내가 모르는 사이에 내 데이터를 AI 학습에 쓰고 있나요?

이 질문에 딱 잘라 말할 수 있는 짧은 답은 없습니다. 그나마 할 수 있는 가장 솔직한 답을 하자면: “네, 쓰고 있습니다. 다만 아마 여러분이 떠올린 방식과는 조금 다를 수 있습니다.”입니다. 이러한 두루뭉술한 답을 들으려고 여기까지 오신 건 아니라는 것도 알고 있습니다. 그래도 본론으로 들어가기 전에 한 가지를 분명히 짚고 넘어가야 합니다. “AI 학습”과 “데이터 수집”은 같은 말이 아닙니다. 두 개념은 서로 관련이 있지만 완전히 일치하지는 않습니다.

아주 단순하게 말하면, AI를 학습시키려면 데이터가 필요합니다. 그래서 AI 시스템을 만들 때 가장 큰 과제 중 하나가 바로 이 데이터를 확보하는 일입니다. 하지만 누군가 여러분의 정보에 관심을 가질 만한 이유는 그 외에도 무수히 많습니다.

온라인에서 데이터를 수집하는 관행은 AI가 등장하기 훨씬 전부터 존재했습니다. 수년 동안 사용자 데이터를 모으는 가장 큰 이유는 광고였습니다. 사용자 프로필을 만들고, 여러 앱과 웹사이트 전반에서 사용자를 추적하기 위해 매우 복잡한 시스템들이 구축되었습니다. 목적은 단순합니다. “어느 사람에게, 어떤 시점에, 어떤 광고를 보여야 그 사람이 배너를 클릭할 확률이 가장 높은지”를 최대한 정확히 맞추는 것입니다. 디지털 광고 시장 규모는 연간 약 6천억~7천억 달러에 이르는 것으로 추산되며, 이 시장의 토대에 놓여 있는 것이 바로 사용자 데이터입니다. 그래서 데이터를 두고 “새로운 석유”라고 부르는 이유를 쉽게 짐작할 수 있습니다.

물론 기업들이 디지털 데이터를 원하는 이유가 광고뿐인 것은 아닙니다. 개인화, 추천, 사기 탐지, 정산·과금, 이탈 방지, 제품 분석 등 다양한 목적으로 데이터를 사용합니다. 특히 금융, 리테일, 통신, 마켓플레이스 같은 분야에서 중요하게 쓰입니다. 여기서 하고 싶은 말은, 전 세계적인 대규모 데이터 수집이 AI 등장과 함께 갑자기 시작된 것이 아니라는 점입니다. 오히려 오늘날 AI 학습용 데이터를 모으는 방식은 예전부터 다른 목적을 위해 쓰이던 수단과 크게 다르지 않은 경우가 많습니다. 덕분에 많은 AI 기업은 ‘바퀴를 새로 발명’할 필요 없이 이미 구축된 데이터 수집 인프라를 그대로 활용하거나, 그 위에 약간만 얹어서 사용할 수 있었습니다.

광고 추적에 쓰이는 데이터와 AI 학습에 쓰이는 데이터 유형이 크게 겹친다는 점도 눈여겨볼 만합니다. 많은 사람들의 머릿속에서 ‘AI’와 ‘LLM(대규모 언어 모델)’은 사실상 동의어에 가깝습니다. 실제로 일반 사용자 입장에서 가장 자주 접하는 AI가 LLM 기반 챗봇이기도 합니다. 상식적으로 생각하면, 챗봇에 쓰이는 생성형 AI를 학습시키려면 Reddit이나 X 같은 플랫폼에 올라온 글과 댓글, 채팅 입력, 리뷰 등 엄청난 양의 사용자 생성 텍스트가 필요합니다. 이런 LLM은 사람들이 실제로 어떻게 말하는지, 질문에는 어떻게 답하는지, 대화가 어떻게 흘러가는지, 농담·속어·어조 같은 요소를 배워야 하기 때문입니다.

하지만 많은 사람이 잘 인식하지 못하는 부분은, 생성형 AI 외에도 정말 다양한 종류의 AI가 존재한다는 점입니다. 예를 들어 추천 시스템, 검색 결과 순위 매기기, 광고 타게팅 등에 쓰이는 AI는 콘텐츠 자체보다 행동 데이터를 훨씬 더 중요하게 여깁니다. 사용자가 무엇을 언제 클릭했고, 얼마나 오래 머물렀는지가 핵심인 셈입니다. 많은 플랫폼은 두 접근 방식을 함께 사용합니다. 텍스트나 사진 같은 ‘원본 콘텐츠’도 필요하지만, 동시에 “여러분이 무엇을, 언제, 어떻게 눌렀는지”도 알고 싶어 합니다.

처음 질문으로 다시 돌아가 보겠습니다. 일부 AI 기업은 여러분의 데이터를 이용해 시스템을 학습시키고 있지만, 그 방식은 AI 이전부터 다른 목적을 위해 데이터를 모으던 것과 크게 다르지 않은 경우가 많습니다. 여기서 조금 까다로운 문제가 등장합니다. 기술적으로 말하면, 대부분의 회사는 AI 학습이든 다른 목적이든 사용자 몰래 데이터를 수집해서는 안 됩니다. 많은 관할 구역에서 이는 불법이기 때문입니다. 일부 업체는 아예 “우리 서비스는 여러분의 데이터를 AI 학습에 활용할 수 있다”고 공개적으로 밝히기도 합니다. 다만 이를 표현하는 방식은 회사마다 크게 다릅니다. 어떤 곳은 이런 내용을 최대한 포장하여 부드럽게 전달하려 하고, 또 어떤 곳은 비교적 직설적인 문구를 사용합니다.

한편 실제 데이터 수집은 긴 프라이버시 정책, 지루한 서비스 약관, 각종 법률 문서 뒤에 숨겨져 있는 경우가 많습니다. 약간 블랙 코미디처럼 느껴질 수도 있는 점은, AI 학습용 데이터 수집을 다루는 프라이버시 문서가, 광고 추적 목적의 데이터 수집을 설명하는 기존 문서와 놀라울 정도로 비슷한 모호한 표현을 사용한다는 사실입니다.

혹시라도 마음을 다잡고, 설치하려는 앱의 프라이버시 정책을 끝까지 읽어 본 뒤 “이 앱은 내 데이터를 AI 학습에 쓰지 않는다”는 내용을 확인했다 하더라도, 안타깝게도 이것만으로 완전히 안심할 수는 없습니다. 개발사가 그런 사실을 아예 언급하지 않는 경우도 있기 때문입니다. 얼마 전 있었던 OkCupid 사례가 대표적입니다. 유명한 데이팅 앱 OkCupid는 사용자에게 아무 설명도 하지 않은 채, 약 3백만 장의 사용자 사진을 AI 회사와 공유해 얼굴 인식·이미지 처리 도구의 학습에 쓰도록 했습니다. 이런 사례는 AdGuard 블로그에서 이미 자세히 다루었습니다. 이처럼 불투명한 관행은 AI 이전에도 꾸준히 존재해 왔습니다. 안타깝게도 이익이 걸려 있는 곳에는 언제나 법과 약속을 자기에게 유리한 방향으로 돌려 쓰려는 이들이 있기 마련입니다.

여러분의 데이터는 어떻게 AI 학습에 활용되나요?

이제 한 걸음 물러나, “어떤 데이터가 AI 학습에 쓰이는지”를 좀 더 구체적으로 살펴보겠습니다. 앞에서 간단히 언급했듯이, AI 학습에는 텍스트와 사진 같은 원본 콘텐츠도, 클릭과 스크롤 같은 행동 데이터도 모두 사용될 수 있습니다. 많은 분들이 아마 가장 궁금해하는 부분은 “내 데이터 중에서 정확히 무엇이, 어떤 방식으로 AI 학습에 쓰일 수 있나요?”라는 점일 것입니다.

모든 데이터가 똑같은 방식으로 쓰이는 것은 아닙니다. 어떤 데이터는 훨씬 더 민감하며, 출처에 따라 AI에게 주입되는 방식도 달라집니다. AI를 학습시키려 한다면 데이터를 가져올 수 있는 원천은 셀 수 없을 정도로 많습니다. 이 글에서는 수집 방식을 기준으로 네 가지 범주로 나누어 보겠습니다.

• 소셜 미디어(공개 데이터)
• 챗봇 대화(직접 입력)
• 플랫폼 활동(행동 데이터)
• 제3자 앱과 웹사이트

우선 Reddit, YouTube, X, Facebook 등에 공개적으로 올린 게시물이나 댓글을 생각해 보겠습니다. 여기에 무언가를 올렸다는 사실이 곧바로 “누구나 마음대로 AI 학습에 쓸 수 있다”는 뜻은 아닙니다. 하지만 동시에, 대부분의 경우 사용자는 플랫폼이 이런 콘텐츠를 AI 학습에 쓰거나 제3자와 공유하는 것을 명시적으로 막을 수 있는 수단이 거의 없습니다. 세부 내용은 플랫폼마다 크게 다르겠지만, 기본 원칙은 비슷합니다. 한 번 공개된 콘텐츠라면, 그 사용 방식을 여러분이 실제로 통제하기는 어렵습니다. 어떤 플랫폼은 이 데이터를 스스로 활용하고, 또 어떤 곳은 이를 가공하거나 묶어서 다른 업체에 판매·공유합니다.

EU 사용자는 상대적으로 보호 수준이 높은 편입니다. GDPR과 EU AI 법안 같은 규제가 있기 때문입니다. 이런 규제는 EU 시민에게 데이터 처리에 대한 사전 고지, 특정 처리에 대한 거부권, 데이터 열람·삭제 요청권, 그리고 자신의 데이터가 AI 학습에 쓰이는 것에 대해 이의를 제기하거나 제한할 수 있는 권리를 부여합니다.

그렇다면 챗봇과 직접 대화할 때는 어떨까요? 내가 입력한 내용이 AI 학습에 쓰일 가능성은 어느 정도일까요? 물론 서비스마다 다르지만, 일반 소비자용 AI 도구에서는 여러분이 입력하거나 업로드한 내용이 그 서비스를 개선하고 모델을 고도화하는 데 사용된다고 보는 편이 안전합니다. 유료 요금제 사용자인 경우에도, 기업/엔터프라이즈용이 아닌 이상 데이터 처리 방식이 크게 다르지 않은 경우가 많습니다.

다행이라면, 많은 AI 챗봇이 최소한 “학습에 사용하지 않도록 설정(옵트아웃)” 기능을 제공한다는 점입니다. 다만 이런 옵션은 대부분 설정 메뉴 깊숙한 곳에 숨어 있어 직접 찾아 들어가야 합니다. 이 부분은 이 글을 읽는 분들이 가장 궁금해하실 만한 지점이기도 합니다. 많은 분들이 “챗봇이랑 얘기할 때, 내 대화가 학습에 쓰이지 않도록 하려면 어떻게 해야 하나요?”라는 질문을 가지고 계실 것입니다.

1. ChatGPT
   ChatGPT를 열고 프로필에서 설정 → 데이터 제어로 이동한 뒤 ‘모두를 위한 모델 개선’ 옵션을 끕니다. 이 설정을 끄면 앞으로의 대화 내용은 ChatGPT 모델 학습에 사용되지 않는다고 OpenAI는 설명합니다(일정 기간 보관은 여전히 적용될 수 있습니다). 과거에는 고객 지원에 직접 연락해 “내 데이터를 학습에 쓰지 말아 달라”고 요청하면 계정 전체를 학습에서 제외해 주기도 했지만, 이 경로는 이제 신규 사용자에게는 제공되지 않습니다.

2. Perplexity
   계정 설정 → 환경설정에서 ‘AI 데이터 보관’을 끕니다. 이 설정은 설정 이후에 수집되는 데이터에만 영향을 주며, 이전에 수집된 데이터는 Perplexity가 AI 학습에 사용할 수 있고 삭제할 수 없습니다.

3. Gemini
   Google 계정에서 데이터 및 개인정보 보호로 이동해 ‘Gemini 앱 활동’ 항목을 찾은 뒤 ‘사용 중지’ 또는 ‘사용 중지 및 활동 삭제’를 선택합니다. 이 설정은 앞으로의 샘플링을 막을 뿐, 과거 대화에는 영향을 주지 않습니다. Gemini를 사용하는 Google 제품이 여러 개인 만큼, 실제 학습·프라이버시 동작은 서비스마다 조금씩 다를 수 있습니다.

4. Claude
   Claude는 기본적으로 사용자의 대화를 학습에 사용하지 않으며, 원할 경우에만 직접 옵트인할 수 있도록 하고 있습니다. 사용자가 대화를 삭제하면, Anthropic은 약 30일 이내에 해당 데이터를 시스템에서 제거한다고 안내합니다.

행동 데이터 수집에 대해 조금 더 단순하게 생각해 보자면, 플랫폼이 클수록 사용자 행동 데이터에 더 많이 의존하는 경향이 있다고 볼 수 있습니다. 기능이 매우 좁고 작은 앱이나 서비스는 복잡한 행동 분석을 거의 하지 않는 경우가 많습니다. YouTube, TikTok, Netflix 같은 대형 콘텐츠 플랫폼, 검색 엔진, Amazon이나 eBay 같은 이커머스 플랫폼은 예외 없이 여러분의 활동에 관한 데이터를 최대한 많이 수집해 추천과 랭킹 알고리즘을 고도화합니다. 그렇다고 작은 앱이 이런 추적을 전혀 하지 않는다는 뜻은 아니지만, 이들에게는 그러한 정교한 트래킹이 상대적으로 덜 핵심적인 경우가 많습니다.

그렇다면 우리가 매일 사용하는 평범한 앱과 웹사이트는 어떨까요? 모든 서비스가 거대 플랫폼이거나 챗봇인 것은 아닙니다. 그날 우연히 설치한 게임 앱, 특정 기능 하나만 제공하는 도구, 작은 커뮤니티 웹사이트 등이 좋은 예입니다. 이 수많은 서비스에 대해 하나의 답만을 내리기는 어렵습니다. 다만 일반적인 경향은 이렇습니다. 이런 앱과 웹사이트 자체는 직접 AI를 만들기 위해 데이터를 수집하는 경우가 드뭅니다. 또한 사용자 데이터를 곧바로 다른 회사에 판매하는 경우도 상대적으로 적은 편입니다.

하지만, 이들 앱·웹사이트 개발자가 분석 SDK, 광고 네트워크, 기타 트래킹 도구를 포함시키는 것은 거의 당연한 관행이 되었습니다. 수익화와 제품 개선이 필요하기 때문입니다. 이런 도구들은 행동 데이터, 기기 정보, 사용 패턴 등을 수집합니다. 이렇게 모인 데이터가 광고 네트워크, 데이터 브로커, 분석 회사로 넘어가면, 묶이고 가공되어 다양한 모델링에 쓰이고, 거래되며, 그 과정에서 여러 용도와 함께 AI 학습에 간접적으로 기여할 수 있습니다.

이렇게 다양한 경로를 통해 내 데이터가 AI 학습용 데이터셋으로 흘러 들어갈 수 있다고 생각하면, 걱정거리가 너무 많다고 느끼실 수도 있습니다. 어느 정도 맞는 말입니다. 하지만 동시에, 여러분이 제공하는 모든 정보가 다 학습에 쓰이는 것은 아니며, 모든 기업이 같은 방식으로 행동하는 것도 아닙니다. 그리고 무엇보다, 수집되는 데이터 양을 줄이는 방법도 존재합니다. 여기서 오늘 TechTok의 두 번째 질문으로 이어집니다.

광고 차단기나 VPN을 쓰면 AI 추적과 데이터 수집을 막을 수 있나요?

앞에서 본 것처럼, AI가 데이터를 수집하는 방식은 너무나 다양하기 때문에 이 질문에도 “예” 또는 “아니요”라고만 답하기는 어렵습니다. 광고 차단기와 VPN은 각자의 방식으로 도움이 될 수 있지만, 어떤 도구도 모든 종류의 수집을 전부 막아 주지는 않습니다.

먼저, 둘 다 공통적으로 여러분이 스스로 제공한 데이터는 막지 못합니다. 챗봇과 나눈 대화, SNS에 올린 게시글, 직접 작성한 댓글 등은 이미 여러분이 플랫폼에 직접 넘긴 정보입니다. 광고 차단기나 VPN이 이런 데이터를 다시 회수하거나 플랫폼이 이용하는 것을 막을 수는 없습니다. 이 경우에는 프라이버시 설정, 옵트아웃 스위치, 프라이버시 보호 법제가 그나마 여러분의 편이 될 수 있는 수단입니다. 사용하는 앱과 서비스의 프라이버시 정책과 설정 메뉴를 확인하고, 그 내용이 마음에 들지 않는다면 다른 대안을 선택하는 것이 좋습니다.

광고 차단기가 특히 잘하는 것은, 제3자 추적기가 오용 목적으로 여러분의 데이터를 수집하는 일을 막는 것입니다. 또한 일정 부분에서는 행동 데이터 수집을 줄이는 데도 도움을 줍니다. 웹사이트에서 제3자 분석 스크립트와 광고 네트워크 도메인을 차단하는 것은, 데이터 유출을 줄이는 데 있어 광고 차단기의 가장 큰 장점 중 하나입니다. AdGuard 같은 광고 차단기는 대부분의 웹 기반 제3자 트래킹 도메인을 효과적으로 걸러낼 수 있습니다. 앱 내부에서는 Android와 iOS가 다른 앱의 트래픽 차단에 엄격한 제한을 두고 있기 때문에 상황이 조금 더 복잡합니다.

광고 차단기는 행동 데이터 수집도 어느 정도 줄여 줄 수 있지만, 완전히 막지는 못합니다. 대형 플랫폼 대부분은 퍼스트파티 추적에 크게 의존하며, 제3자의 도움 없이도 추천, 모델 학습, 행동 분석을 수행할 수 있습니다. 특히 이런 퍼스트파티 추적을 과감하게 막으면 서비스가 제대로 작동하지 않는 경우도 있습니다. 예를 들어, YouTube에서 퍼스트파티 추적을 강하게 차단하면 영상이 아예 재생되지 않는 상황이 생길 수 있습니다. 이런 문제는 특히 모바일 앱에서 더 두드러지게 나타나는 편입니다.

그럼에도 불구하고, AI 학습용 데이터로 쓰일 수 있는 정보를 가능한 줄이고 싶다면, 광고 차단기는 현재 우리가 사용할 수 있는 가장 강력한 도구 중 하나입니다. 그렇다면 VPN은 어떨까요?

VPN은 프라이버시 보호 측면에서 매우 유용한 도구이며, 어떤 사람들은 사실상 필수에 가깝다고 평가하기도 합니다. 다만 “내 데이터를 AI 학습에 쓰지 못하게 하겠다”는 목적에 한정하면 VPN의 역할은 비교적 제한적입니다. 그래도 간접적인 방식으로 도움은 줄 수 있습니다. VPN은 여러분의 IP 주소를 숨기고 위치 정보를 가립니다. 그 결과 웹사이트나 제3자 추적기는 여러분의 활동을 여러 사이트에 걸쳐 엮거나, 네트워크 정체성을 기반으로 한 정교한 프로파일을 만드는 것이 더 어려워집니다. 하지만 VPN이 여러분이 이용 중인 서비스가 여러분의 활동을 보는 것 자체를 막아 주지는 않습니다. 로그인한 상태에서 서비스를 이용하거나, 단순히 웹사이트나 앱에서 무언가를 검색하고 클릭하고 입력하는 순간, 그 정보는 여전히 그 서비스를 운영하는 곳에 직접 기록됩니다.

또한 VPN은 제3자 추적기가 데이터를 수집하는 것 자체를 완전히 막지는 못합니다. 다만 IP를 숨기고 위치를 변경하기 때문에, 추적이 덜 정밀해지는 효과는 있습니다. 실제로 제3자 스크립트와 도메인을 차단하는 일은 여전히 광고 차단기의 역할입니다.

정리하자면, 광고 차단기와 VPN은 프라이버시를 지키기 위한 매우 좋은 도구이고, 여러분의 데이터가 AI 학습에 쓰일 가능성을 줄이는 데도 분명 도움이 됩니다. 특히 광고 차단기는 제3자 추적을 막는 데 있어 큰 역할을 합니다. 하지만 그럼에도 불구하고, 데이터 안전의 핵심은 결국 여러분 자신의 주의와 습관입니다. 앱과 서비스를 이용하기 전에 최소한 프라이버시 정책을 한 번이라도 확인하고, 온라인에 올리는 내용과 챗봇에게 전달하는 정보를 한 번 더 고민해 보는 것만으로도, 여러분의 개인정보가 어느 날 모르는 사이에 어떤 AI 모델의 학습 샘플로 편입될 가능성을 크게 낮출 수 있습니다. 강력한 도구를 갖추는 것은 중요하지만, 결국 마지막 방어선은 언제나 사용자의 신중함입니다.

그러나 사용자가 한 번도 들어본 적도 없는 AI 회사에 본인의 민감한 정보와 사진, 위치 데이터를 공유하는 것은 그렇게 느껴지지 않습니다. 이는 신뢰를 명백히 넘어서는 행위입니다. 그런데 바로 그런 일이 OkCupid, 즉 Tinder와 Hinge, Plenty of Fish를 포함하는 Match Group 산하의 데이팅 플랫폼에서 실제로 일어났습니다.

게다가 이 문제가 드러났을 때, 처벌 수준이 너무 가벼웠습니다.

사용자 데이터가 회사의 재산처럼 취급되었을때 문제

올해 3월 OkCupid과 모회사 Match Group이 미국 연방거래위원회(FTC)와 체결한 합의안에서, 정부는 이 앱이 사진과 위치 데이터를 포함한 사용자 개인정보를 관련 없는 제3자에게 공유하면서 사용자를 “기만했다”고 지적했습니다. 이 공유는 사용자에게 알리지도, 동의를 받지도 않은 채 이루어졌고, OkCupid가 스스로 내세운 개인정보 보호 약속을 정면으로 어긴 것이었습니다.

2014년 위반 당시 OkCupid의 개인정보 보호 정책에는 사용자 데이터를 “서비스 제공업체”, 비즈니스 파트너, 계열사와 공유하거나, 그 외의 경우에는 사용자에게 명시적으로 알리고 거부할 기회를 제공하는 경우에 한해 공유할 수 있다고 적혀 있었습니다. 그러나 실제로는 이런 절차가 전혀 지켜지지 않았습니다. FTC 조사 결과, OkCupid은 최대 3백만 장의 사용자 사진을 포함해 잠재적으로 수백만 명에 이르는 사용자 정보를 Clarifai라는 AI 회사에 공유한 것으로 드러났습니다. Clarifai는 서비스 제공업체도, 파트너도, 계열사도 아니었고, OkCupid은 이 과정에서 사용자에게 동의를 구하거나 공유를 거부할 기회조차 제공하지 않았습니다. 그 결과 수백만 명의 사용자는 자신의 데이터가 뒤에서 전혀 다른 용도로 재활용되고 있다는 사실조차 알 수 없었습니다.

Clarifai와의 데이터 공유가 일어난 이유는 단순합니다. OkCupid 공동 창업자들은 Clarifai에 이해관계를 가지고 있었습니다. 실제로 해당 회사에 투자했으며, OkCupid를 편리한 데이터 공급원으로 활용했습니다. 이후 Clarifai는 약 300만 장의 사진과 기타 사용자 데이터를 활용해 얼굴 인식 및 이미지 처리 기술을 개발했습니다.

Ars Technica의 보도에 따르면, Clarifai의 CEO는 이 데이터가 얼굴을 분석해 나이, 성별, 인종을 식별할 수 있는 시스템을 구축하는 데 도움이 되었다고 인정했습니다. 이는 사용자 사진이 본인의 동의 없이 해당 기술의 학습 데이터로 사용되었음을 의미합니다. 또한 FTC는 OkCupid가 수년간 이 AI 기업과의 관계를 부인해 왔다고 지적했습니다.

문서상으로는 애매한 문구를 근거로 이 행동을 ‘정책 범위 안’이라고 주장할 여지는 있었을지 모릅니다. 하지만 실제로 OkCupid가 한 일은 사용자 데이터를 마치 회사 소유 자산처럼 취급한 것에 가깝습니다. 이는 스스로 내세운 개인정보 보호 약속의 취지와도 정면으로 배치됩니다. 정책이 암시하는 바도, 사용자가 상식적으로 기대하는 바도 데이터가 명시된 용도에 한해서만 사용된다는 것인데, AI 모델 학습은 그 어디에도 포함되어 있지 않았기 때문입니다.

이 행동이 얼마나 문제적인지 더 잘 이해하려면, 다음과 같은 간단한 가정을 떠올려 볼 수 있습니다. 만약 창업자들이 AI 회사가 아니라 자동차 보험 중개사나 건강보험 회사에 투자했고, OkCupid가 수집한 민감한 사용자 데이터를 이와 아무 관련 없는 업체에 넘겼다면 어떨까요? 그러한 데이터는 사람들의 생활 방식, 성적 지향, 건강 위험도를 추론하는 데 쓰일 수 있고, 그 결과 보험료나 가입 가능 여부에 영향을 줄 수 있습니다. 즉, 애초에 그런 목적으로 제공한 적 없는 데이터 때문에 사용자가 현실에서 불이익을 겪는 상황이 벌어질 수 있습니다.

과태료 없이 끝난 가벼운 처벌

이렇게 심각한 수준의 사용자 데이터 오남용이라면, 강력한 제재가 뒤따를 것이라고 기대하기 쉽습니다. 하지만 실제로는 그렇지 않았습니다. 합의 결과 OkCupid가 받은 조치는 앞으로 데이터 수집 방식과 개인정보 보호 조치를 잘못 전달하지 말라는 금지 명령이 거의 전부였습니다. 거액의 과태료는커녕 과태료 자체가 부과되지 않았고, 의무를 이행해야 한다는 점을 제외하면 눈에 띄는 장기적 제재도 없었습니다. 이론적으로는 피해 사용자가 민사 소송을 제기할 수 있지만, Match가 위법을 인정하지 않은 상황에서 이런 소송이 실질적인 결과를 내기는 어렵습니다.

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이 정도 수위의 제재는 진지한 처벌로 받아들이기 어렵습니다. 사실상 이미 지켜야 했던 규칙을 다시 한 번 읽어주고 “다시는 그러지 말라”고 말하는 수준에 그치기 때문입니다. 규제라기보다는 일종의 약속 확인에 가깝게 느껴지는 대목입니다. 특히, 필요할 때는 스스로 한 약속조차 쉽게 넘어간 전력이 있는 회사에서 이런 ‘약속’을 다시 믿어 달라고 요구하는 셈이니 설득력은 더 떨어집니다.

동의 없이 데이터를 공유하는 것이 예외가 아니라 관행

OkCupid 사례는 사용자 데이터를 회사의 소유물처럼 여기는 태도가 드러난 가장 최근의 예일 뿐입니다. Match Group을 포함해 일부는 시대가 변했고 이런 관행은 이미 과거의 일이라고 주장하지만, 현실은 전혀 그렇지 않습니다. 최근 몇 년 사이 기업들이 명확한 동의 없이 사용자의 데이터를 은밀히 공유하거나 노골적으로 판매한 정황이 잇따라 드러나고 있습니다.

예를 들어 Grindr의 경우, 최근 몇 년간 성적 지향, 정확한 위치, 광고 식별자 등 고도로 민감한 데이터를 수백 곳에 이르는 광고 파트너와 유효한 동의 없이 공유해온 사실이 드러나 유럽 각국에서 큰 제재를 받았습니다. 이로 인해 노르웨이에서 약 610만 달러 규모의 과태료 처분을 받았고, 영국에서는 HIV 관련 데이터를 광고 회사와 공유했다는 의혹으로 대규모 집단 소송이 진행 중입니다.

또 다른 데이팅 앱인 Raw는 2025년 보안 결함으로 사용자의 정확한 거주지 주소, 성적 취향, 생년월일 같은 개인 정보가 공개적으로 노출되었습니다. 이러한 노출은 단순히 온라인 위험에 그치지 않고, 실제 현실에서의 위험으로 이어질 수 있습니다. 이 사건 당시 회사는 상대방의 생리적 신호를 측정하는 웨어러블 디바이스 개발을 모색하고 있었는데, 이는 이미 취약한 데이터 관행에 더해 감시를 더 쌓는 것처럼 보입니다.

이런 문제는 데이팅 앱에만 국한되지 않습니다. 2024~2025년에는 제너럴 모터스(GM)와 자회사 OnStar가 제동 정보, 주행 속도, 위치 기록 등 세부 운전 데이터를 조용히 수집해 데이터 브로커에게 판매해 온 사실이 드러났습니다. 이 데이터는 보험사가 보험료를 산정하거나 인상하는 데 활용되었고, 일부 운전자에게는 상당한 금전적 부담으로 돌아왔습니다. 결국 FTC는 조사를 거쳐 이 관행을 5년간 금지하는 명령을 내렸습니다.

유사한 패턴은 LinkedIn 같은 네트워크 플랫폼, 다양한 데이터 브로커, 심지어 보안 소프트웨어 업체에서도 반복적으로 나타나고 있습니다. 이 모든 사례에서 사용자의 데이터는 알아채기 어려운 방식으로 재활용되거나 공유·판매되었고, 앞으로 드러날 사례도 더 많을 것입니다. 이러한 흐름은 기업들이 내세우는 프라이버시 약속이 말뿐인 선언에 그치는 경우가 여전히 많다는 점을 분명하게 보여 줍니다.

사용자에게 실제로 찾아오는 불이익

이러한 사례들은 단지 규제 위반으로만 느껴질 수 있지만, 그 결과는 결코 추상적이지 않습니다. 이런 데이터가 공유되거나 유출되거나 재사용되면, 성적 지향, 건강 상태, 정확한 위치 이력과 같은 극도로 개인적인 정보가, 사용자가 전혀 알지 못하는 세력에게로 흘러들어갑니다.

그 결과는 공격적인 타깃 광고와 프로파일링을 넘어, 스토킹이나 괴롭힘, 차별, 보험료 인상 같은 금융상 불이익으로도 이어질 수 있습니다. 한 번 밖으로 흘러나간 데이터는 다시 회수하기도, 이후 어떻게 쓰일지 통제하기도 사실상 거의 불가능합니다. 게다가 더 많은 서비스와 시스템이 이런 유형의 데이터 수집에 의존할수록, 사용자가 감수해야 할 위험과 부담은 점점 더 커질 수밖에 없습니다.

이 점은 세계 곳곳에서 도입이 확대되고 있는 연령 인증 같은 새로운 관행에서 특히 두드러집니다. 얼굴 스캔이나 신분증 사본처럼 고도로 민감한 정보를 제출하도록 요구하는 방식이 늘어나면서, 잘못된 처리나 오용이 가져올 파급 효과도 함께 커지고 있습니다.

리스크가 커질수록 더 심각해지는 문제

이런 위험과 우려는 새롭게 나타난 것이 아니라, 이미 오래된 문제입니다. 하지만 상황은 점점 더 취약해지고 있습니다. 예를 들어, 영국의 연령 인증 서비스 선두 기업인 Yoti는 최근 사용자 동의 없이 생체 인식 데이터를 수집·보관하고 있다는 의혹을 받았습니다. 이 회사는 효과적인 연령 인증을 위해 사용자의 얼굴 스캔이나 공적 신분증 정보 같은 민감한 정보를 요구하지만, 그 데이터를 올바르게 처리하지 못했습니다. 또 다른 사례로, Discord는 신분증 기반 연령 인증을 도입한 뒤, 그 데이터가 해킹으로 유출되는 사태를 겪었습니다. 이 두 경우 모두 사용자는 신뢰를 가지고 매우 민감한 정보를 제공했지만, 그 정보가 제대로 관리되지 못하거나 외부로 노출되는 사태를 보여주었습니다.

전반적으로 세상은 ‘편의성’을 명분으로 더 많은 데이터를 수집하는 방향으로 움직이고 있습니다. Amazon의 Ring 같은 홈 CCTV 시스템부터, 차량 번호판과 이동 경로를 AI 카메라로 기록해 데이터베이스화하는 Flock 같은 도시 감시 네트워크까지, 우리 주변에는 같은 전제 위에서 돌아가는 기술들이 빠르게 늘어나고 있습니다.

이런 기술은 모두 안전성과 개인화를 강조하지만, 실제로는 같은 근본적인 문제를 반복합니다. 사용자는 시스템이 해킹되지 않기를, 그리고 기업이 데이터를 악용하지 않기를 동시에 신뢰해야 합니다. 그러나 둘 다 이미 여러 번 발생했고, 그 과정에서 사용자는 종종 전혀 알지 못하는 사이에 피해를 입습니다.

그래서 대규모 데이터 수집, 행동 추적, 상시 모니터링 같은 기능은 안전이나 개인화, 혁신이라는 이름으로 포장되더라도 점점 더 ‘편의 기능’이라기보다는 잠재적 위험 요소처럼 느껴지곤 합니다. 문제가 생겼을 때 실제로 후폭풍을 감당해야 하는 쪽은 데이터를 모은 기업이 아니라, 대개 그 데이터를 제공한 사용자이기 때문입니다. 사용자는 기업이 스스로 책임 있게 행동할 것이라는 기대 위에 서 있고, 그렇지 않을 경우 누군가가 이를 적시에 잡아낼 것이라는 희망에 기대야 합니다. 어쩌면 이런 구조는 예전부터 크게 달라지지 않았을 수도 있습니다. 하지만 OkCupid 사례가 보여주듯 실질적인 책임 추궁이 거의 없다면, 기업 입장에서 다음번에는 다르게 행동해야 할 동기가 생기기 어렵습니다.