[번역/요약] “2025년은 인간이 콘텐츠를 만든 마지막 해였다”

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본 포스팅은 효율적인 정보 전달을 위해 AI를 활용하여 원문을 번역 및 요약하였으며, 개인적인 관점이 반영되어 작성되었습니다. 이 과정에서 오역이나 원문의 의도와 다르게 전달된 부분이 있을 수 있으니, 정확한 내용은 [Ontology 공식 원문]을 참고하시기 바랍니다.

AI 시대, 데이터 프라이버시는 ‘소유’가 아닌 ‘인격’의 문제다

“2025년은 인간이 대부분의 콘텐츠를 만든 마지막 해였다.” — Juliun

Ontology Privacy Hour가 새로운 포맷으로 돌아왔다. 이번 에피소드에서는 AI가 촉발한 데이터 프라이버시 문제의 본질, 그리고 탈중앙화 아이덴티티가 왜 이 문제의 해답이 될 수 있는지를 깊이 있게 다뤘다. 이 글은 해당 세션의 핵심 인사이트를 정리한 요약본이다.

왜 지금, 이 논의를 해야하는가?

생성형 AI는 데이터 권리 논쟁을 ‘언젠가 터질 이슈’에서 ‘지금 당장의 문제’로 끌어올렸다. 우리가 매일 쓰는 AI 도구들은 우리가 만든 콘텐츠로 학습되고, 프롬프트 창에 입력하는 모든 것을 흡수해간다. 데이터라는 꿀단지는 이전보다 훨씬 커졌고, 빨라졌으며, 값어치도 비교할 수 없을 만큼 높아졌다.

정체성, 프라이버시, 탈중앙화라는 Ontology의 본질적 질문은 그대로지만, 그 질문을 둘러싼 환경은 완전히 달라졌다.

게스트 소개

Juliun — 블록체인 빌더. 할리우드의 아티스트·길드·스튜디오를 위한 콘텐츠 출처(Provenance) 도구를 개발 중이며, C2PA(Coalition for Content Provenance and Authenticity)와 협업하고 있다. 신제품 Monolith 출시를 앞두고 있다.

Nick Ris — B2B 기술 업계 25년 경력, 최근 9년은 탈중앙화 아이덴티티에 집중. 아이덴티티 전용 첫 블록체인인 Sovrin 팀 출신으로, Cisco·T-Mobile·IBM 등 대형 엔터프라이즈 고객 온보딩을 이끌었다.

Geoff Richards — Ontology CCO. 일반 사용자 관점에서 Ontology와 ONTO Wallet의 포지셔닝을 담당.

Humpty Calderon — 호스트

1. “밑 빠진 독을 막는게 더 이상 답이 아니다”

Nick이 던진, 이번 대화에서 가장 강렬한 비유다.

지금의 보안 산업은 데이터 보호를 밑 빠진 독에 물 붓는 식으로 접근한다. 해킹이 터질 때마다 구멍을 막고, 또 다른 보안 계층을 덧붙인다. 접근 방식 자체가 틀렸다는 뜻이다.

한 글로벌 통신사는 하루 2,000억 건의 사이버 공격을 받고 있다고 한다. AI가 공격 역량을 누구나 쓸 수 있게 ‘대중화’시키면서, 지난 1년간 해킹 시도는 기하급수적으로 폭증했다.

답은 ‘더 튼튼한 독’이 아니라 ‘완전히 다른 그릇’이다. 데이터가 여러 노드(조직, 개인, 에이전트, 디바이스)에 분산되고, 각자가 자기 몫만 통제하는 구조.

핵심은 이거다 — 데이터 자체만으로는 아무 가치가 없고, 반드시 그 사용을 허락한 주체(사람이든 에이전트든)와 묶여 있어야 한다는 것.

새로운 모델에서는 누군가의 주민번호를 아는 것만으로는 쓸모가 없다. 그 번호를 내미는 사람이 진짜 본인임을 증명할 수 있어야 비로소 가치가 생긴다.

2. “피크 휴먼 콘텐츠(Peak Human Content): 2025년이 변곡점이다”

Juliun이 던진, 올해 가장 많이 인용될 만한 프레임.

2025년은 인터넷 콘텐츠의 대부분을 인간이 만든 마지막 해였다. 이 시점부터 인간은 언제나 2등이다. 새로 생성되는 데이터의 99%는 AI가 만들어내고, 인간이 만든 것과 구분하기 어려워진다.

흥미로운 반전은 여기서 시작된다.

모든 것이 기본적으로 합성(synthetic)이라고 가정된다면, 역설적으로 모든 것이 기본적으로 프라이빗해진다. 지켜야 할 대상은 데이터 그 자체가 아니라, 인간이 “이건 내 것”이라고 선언하는 바로 그 순간이다. 인격 인증(Authentication of Personhood)이 전부가 된다. 데이터는 잡음이고, 서명(Signature)이 신호다.

무한히 넓어지는 방어선을 지키려 애쓰는 대신, 훨씬 작고 지킬 수 있는 영역으로 문제를 좁히는 발상의 전환이다.

3. ‘소유권’ 프레임을 버리고 ‘동의·감사·철회’로 가라

Nick은 업계가 오랫동안 밀어온 “데이터 소유권(Data Ownership)” 서사에 조심스럽게 문제를 제기했다.

“당신의 데이터를 소유하세요, 통제하세요, 팔아보세요” — 이런 프레임은 데이터가 실제로 작동하는 방식과 맞지 않는 비유에 발목을 잡힌다.

더 유용한 프레임은 Consent, Audit, Revocation (동의·감사·철회)다.

• Consent (동의): 이 맥락에서, 이 목적에 한해 데이터 사용을 허락할 수 있는가?
• Audit (감사): 내 데이터가 어디에 쓰였는지 확인할 수 있는가?
• Revocation (철회): 준 허락을 다시 거둬들일 수 있는가?

이 세 가지가 맞물리면, 개인이 데이터를 물리적으로 ‘소유’하지 않더라도 실질적인 통제권을 쥘 수 있다. 부담은 개인이 아니라 데이터를 쓰는 시스템 쪽에 있어야 한다.

이는 규제 당국이 바라보는 방향과도 일치하며, Ontology와 ONTO Wallet이 적극적으로 가져가야 할 포지셔닝이다.

4. ‘공적 프라이버시’ vs ‘사적 프라이버시’ — 거의 논의되지 않은 사각지대

Geoff가 제기한, 이번 대화에서 가장 저평가된 아이디어.

프라이버시 논의는 대부분 우리가 공개적으로 공유하는 것(게시물, 사진, 댓글)에 집중돼 있다. 그런데 훨씬 빠르게 커지면서도 거의 아무도 들여다보지 않는 두 번째 영역이 있다.

바로 우리가 AI 모델에 직접, 조용히 넘기는 것들이다.

Geoff는 자신의 최근 혈액 검사 결과를 Claude 프로젝트에 업로드해 해석을 맡긴 경험을 들었다. 유용하고, 즉각적이고, 심지어 혁신적이기까지 하다. 그런데 그 데이터가 어디로 흘러가는지, 얼마나 보관되는지, 어떻게 활용되는지, 누가 나중에 보게 될지에 대한 감각 없이 그냥 넘겨버린다. 오늘날 AI를 쓰는 대부분의 사람들이 이런 거래를 하고 있다. 조건은 불투명하고, 사용자들은 그걸 묻지도 않는다.

Public Privacy (공적 프라이버시) 수십 년간 논쟁과 규제가 쌓여온, 공개적으로 방송하는 것과 같다.

Private Privacy (사적 프라이버시) 무방비 상태, 내가 소유하지 않은 시스템의 귀에 직접 속삭이는 것과 같다.

두 문제 다 중요하지만, 같은 문제가 아니다.

“AI는 우리 데이터 없이는 존재할 수도 없지만, 사실 우리 데이터 없이는 우리에게 쓸모도 없다.” — Geoff

5. 진짜 자산은 데이터가 아니라 ‘귀속(Attribution)’이다

Juliun의 두 번째 날카로운 통찰. 데이터 자체가 무가치해진다면, 남는 가치는 귀속(Attribution)에 있다.

예시: Bloomberg가 “테슬라 주가는 얼마다”라고 하면 무게가 실린다. 익명 계정이 똑같이 말하면 아무 의미가 없다. 데이터는 같다. 차이는 출처에서 온다.

이 논리를 밀고 나가면 묘하지만 설득력 있는 미래가 보인다. Bloomberg는 원본 데이터를 지킬 필요가 없어진다. 전부 공개해도 상관없다. 지켜야 할 건 단 하나, ‘Bloomberg라는 이름을 그 정보에 찍는 순간’ 뿐이다. 귀속(Attribution) 자체가 상품이 된다. 공격당할 표면적이 거의 사라진다.

개인에게도 똑같은 논리가 적용된다. 세상에 흘러나간 모든 데이터 조각을 지키려 애쓸 필요가 없다. ‘검증된 나’를 어떤 진술에 연결하는 바로 그 순간만이 가치를 가진다.

이것이 바로 인격 증명(Proof of Personhood), 검증 가능한 크리덴셜, 온체인 귀속이 핵심 인프라가 되는 미래다. 우연이 아니라, Ontology가 수년간 준비해온 방향이다.

6. 컨텍스트(Context), 새로운 공격 표면

Juliun이 짚은 중요한 기술적 관찰.

요즘 사람들은 사실 LLM과 대화하지 않는다. 에이전트와 대화한다.

ChatGPT가 당신을 이름으로 부른다고 해서 모델이 당신을 아는 게 아니다. 프롬프트에 주입된 컨텍스트일 뿐이다. 시스템 프롬프트, 유저 프로필, 대화 이력을 벡터로 검색한 결과, 리랭킹(Re-ranking) 단계, 대화 메모리 — 이 모든 게 매 상호작용마다 함께 전송된다.

모델은 실제로 당신에 대해 아무것도 모른다. 모든 걸 아는 건 컨텍스트 레이어다.

이게 중요한 이유는 두 가지다.

첫째, 성능 측면. 잘 설계된 컨텍스트는 작은 모델로도 훨씬 큰 모델을 능가하게 만든다. AI 스택에서 가치가 어디에 축적되는지가 재편된다는 뜻이다.

둘째, 프라이버시 측면. 민감한 데이터가 실제로 머무는 곳은 컨텍스트 레이어다. 지켜야 할 표면이자, 이식성이 보장돼야 할 표면, 무결성이 필수인 표면이다.

Geoff는 자신의 말투와 판단 방식을 복제할 수 있을 만큼의 정보를 담은 마크다운 파일을 관리하고 있다고 공유했다. 그가 그리는 미래는 이렇다.

컨텍스트 파일이 프라이버시를 지키면서도, 이식 가능하고, 검증 가능해지는 세상. 모델 A에서 모델 B로, 공급자 A에서 공급자 B로 컨텍스트를 그대로 들고 다닌다. 심지어 모델 벤더조차 손댈 수 없다는 암호학적 보장과 함께.

Juliun 역시 이미 로컬 Lance DB + 로컬 임베딩 모델 + 리랭커를 직접 운영하고 있다며, 이 방향성에 전적으로 동의했다.

파일 무결성(File Integrity) 문제도 같은 맥락이다. AI가 개입된 작업에서 “마지막으로 편집한 게 나였나, Claude였나, 내가 모르는 사이에 바뀐 건 아닌가?” 같은 질문은 이제 암호학자들의 추상적 관심사가 아니다. 매일 마주치는 실무 문제가 됐다. 출처 증명, 버전 무결성, 타임스탬프가 실무 영역으로 넘어왔다는 뜻이다.

7. 수익화(Monetization): 돈은 양방향으로 흘러야 한다

세션의 마지막 주제. 데이터가 넘쳐나고 인격(Personhood)만 희소해진 세상에서, 누가 누구에게 돈을 내야 할까?

Geoff의 프레임 — 두 갈래의 흐름

첫 번째 흐름 (사용자 → AI): AI가 나를 위해 일할 때다. 건강 체크, 리모델링 계획, 계약서 초안 같은 것들. 이건 사용자가 지불하는 게 맞다. 현재 구조 그대로 문제없다.

두 번째 흐름 (AI → 사용자): AI가 내 데이터를 다른 용도로 쓸 때다. 학습, 재판매, 프로파일링 같은 것들. 이건 반대로 흘러야 한다.

필요한 건 사용자가 자신의 데이터가 프라이빗 컨텍스트를 벗어나는 시점과 조건을 결정할 수 있는 간단한 토글이다. 지금은 일방통행이지만, 양방향으로 가야 한다.

Nick의 프레임 — 인프라 관점

모든 개인과 조직이 네트워크의 노드인 세상에서는 올바른 인센티브, 그리고 더 중요하게는 올바른 디스인센티브가 필요하다.

Coinbase 등이 추진 중인 **에이전트 간 결제(Agent-to-Agent Payments)**가 가장 단순한 해답이 될 수 있다. 수익화의 첫 번째 역할은 크리에이터에게 콘텐츠 대가를 지급하는 게 아닐 수 있다. 악성 행동을 충분히 비싸게 만들어서, 네트워크가 스스로를 단속하게 만드는 것이 먼저일지 모른다.

Juliun의 낙관론

AI는 이미 세상의 학습 데이터를 다 먹어치웠고, 이제 그 식욕이 공급량을 앞지르기 시작했다.

최근 사례: 한 아티스트가 대형 테크 기업과 작업하며 하루 50만 달러를 받고 있다. 어디서도 진짜 3D 모델을 구할 수 없기 때문이다.

AI 경제에서 가장 희소한 자원은 진짜 인간의 작업, 그것도 진짜 인간에게 귀속 가능한 작업이다. 지킬 가치가 있는 자산은 데이터가 아니라 인격(Personhood) 그 자체다.

Ontology에게 주는 의미

이번 대화에서 나온 여러 흐름이 Ontology가 그동안 쌓아온 것과 정확히 맞아떨어진다.

탈중앙화 아이덴티티 — 사람이 사람임을 증명한다.

검증 가능한 크리덴셜 — 개인의 동의·감사·철회가 가능하다.

ONTO Wallet — 하이퍼스케일러에 내 데이터를 넘기지 않고도 애플리케이션 간 정체성·데이터·평판을 들고 다닐 수 있는 공간이다.

온체인 앵커링 — C2PA가 닿으려 하지만 콘텐츠에 붙여두기 어려워하는 출처·무결성 증명이다.

앞으로 더 깊이 다룰 주제

첫째, 공적 프라이버시 vs 사적 프라이버시의 구분.

둘째, Consent-Audit-Revocation 프레임.

셋째, 이식 가능하고 검증 가능한 AI 컨텍스트 — 다음 프라이버시 프론티어.

각 주제는 별도의 후속 글로 이어질 예정이며, 공개되는 대로 이 글에 링크를 추가할 것이다.