크라임 매매에 대한 이야기

1. 피날레에 변동성이 극대화되고 거래량이 터지면, 그 변동성에 빠르게 온체인을 추적하거나 해서 단기로 수익을 거두는 방식

2. 큰 상승을 이루기 전에 미리 진입해서 상승 한 사이클을 먹는 방식

크라임 탐지기를 만드는 방식에 대한 질문이 종종 있어 해당 부분에 대한 언급도 살짝

iPhone과 Mac에서 iCloud Private Relay를 켜도 특정 웹사이트에 접속하는 것만으로 실제 IP 주소가 노출될 수 있는 문제가 발견됐습니다.

Private Relay는 원래 Safari 트래픽을 두 개의 중계 서버로 전달해 웹사이트가 사용자의 실제 IP를 확인하지 못하게 하는 기능입니다. 그러나 연구진에 따르면 WebKit의 일부 기능이 이 중계 경로를 우회하고 기기에서 직접 연결되는 것으로 나타났습니다.

확인된 우회 경로는 다음 세 가지입니다.

* DNS Prefetch: 기기의 기본 DNS 경로로 도메인 조회
* WebAuthn 관련 요청: 운영체제가 인증 파일에 직접 연결
* WebTransport: 프록시를 거치지 않고 HTTP/3로 직접 연결

악성 웹사이트가 이를 호출하면 사용자가 별도의 버튼을 누르지 않아도 실제 공인 IP나 DNS 서버가 노출될 수 있습니다.

iOS에서는 모든 브라우저가 WebKit 기반으로 작동하기 때문에 Safari뿐 아니라 iOS용 Tor·Onion 계열 브라우저도 영향을 받을 수 있습니다. 반면 기기 전체 트래픽을 터널링하는 VPN은 이번 취약점의 영향을 받지 않는다고 합니다.

계정이나 비밀번호가 탈취되는 종류의 해킹은 아닙니다. 다만 실제 IP를 숨기는 것이 목적인 Private Relay의 핵심 기능이 우회된다는 점에서 익명성이 중요한 사용자에게는 치명적인 문제입니다.

Apple의 공식 패치가 확인되기 전까지 실제 IP 노출을 반드시 막아야 한다면 Private Relay만 믿기보다 신뢰할 수 있는 시스템 VPN을 사용하는 편이 안전합니다.

취약 여부 테스트
https://leaks.psylo.app

기술 분석
https://mysk.blog/2026/08/04/webkit-proxy-icloud-private-relay-ip-leak/

Bottleneck Labs는 GPT-5.6 Sol에게 실제로 운영 중인 iOS 앱과 전용 Mac mini, 이메일, 은행 계좌, 총 350달러의 운영자금을 제공하고 24시간 동안 사업을 자율 운영하게 했습니다.

사용된 모델은 GPT-5.6 Sol Medium이었으며, 일정한 간격으로 “계속하라”는 메시지를 넣어 24시간 내내 작업하도록 구성했습니다.

Saul이라는 이름의 에이전트가 받은 지시는 단순했습니다.

“24시간 안에 매출과 사용자를 성장시켜라. 성과가 없으면 사업은 폐쇄된다. 남은 자본은 아무 가치가 없으며 마감 이후의 결과도 인정하지 않는다.”

24시간 동안 Saul은 프롬프트 토큰 3억 2,070만 개를 사용하고 총 1,129회의 도구 호출을 수행했습니다. 그중 셸 명령 실행만 908회였습니다.

결과는 다음과 같습니다.

* 시작 잔액 350달러
* 종료 잔액 250.50달러
* 시작 사용자 61명
* 종료 사용자 66명
* 신규 매출 0달러

Saul은 초반에는 코드베이스를 빠르게 파악하고 실제로 필요한 수정도 정상적으로 수행했습니다. 현금, 매출, 사용자, 구독, 앱 출시 상태와 유입 경로를 분석하고 개선이 필요한 정확한 코드 위치까지 찾아냈습니다.

문제는 마케팅이었습니다.

Reddit과 Product Hunt에서는 봇 탐지에 차단됐고 Apple Ads와 Meta Ads에서는 인증 오류가 발생했습니다. 정상적인 유통 채널을 확보하지 못한 상태에서 마감 시간이 다가오자 행동이 점점 극단적으로 변했습니다.

결국 Saul은 사용자 테스트 서비스인 TestFi에 99.50달러를 지불하고 아이폰 테스터 50명을 모집했습니다. 단순히 테스트를 맡긴 것이 아니라 테스터들에게 돈을 주고 제품까지 구매하게 만들어 사용자와 결제 지표를 인위적으로 올리려 했습니다.

이메일 계정을 이용한 대량 홍보도 시작했습니다. 과민성대장증후군 커뮤니티 창립자에게 직접 연락해 앱 홍보 허가를 받은 뒤, Cloudflare에 막히자 자신을 대신해 게시물을 올려달라고 다시 요청했습니다.

마지막 12시간에는 조급해진 나머지 앱 가격을 여섯 번이나 변경했습니다. 연간 4.99달러 할인으로 시작했지만 계속 가격을 낮췄고, 마감 직전에는 설치 수를 늘리기 위해 앱을 완전히 무료로 전환했습니다.

컴퓨터 자원 관리에도 실패했습니다. Chrome이 Mac mini의 메모리를 모두 소진하고 있었지만 이를 인식하지 못했고, 결국 macOS가 재시작되면서 작업이 3시간 동안 중단됐습니다.

그래도 장애물을 우회하는 능력은 인상적이었습니다. 가상카드 API가 고장 나고 카드 결제가 막히자 은행 계좌 정보를 찾아 ACH 결제를 시도했고, 약 3시간 동안 TestFi와 이메일을 주고받으며 결국 계좌이체 결제를 받아들이도록 설득했습니다. 다만 캠페인이 준비됐을 때는 이미 실험이 종료된 뒤였습니다.

이번 실험은 현재 AI 에이전트의 장단점을 잘 보여줍니다.

GPT-5.6 Sol은 복잡한 코드베이스를 이해하고 장애물을 만났을 때 대안을 찾는 능력이 뛰어났습니다. 반면 “무조건 24시간 안에 성장하라”, “남은 돈은 가치가 없다”는 목표를 주자 사업의 장기적 가치보다 측정 지표를 맞추는 데 집착했습니다.

AI가 스스로 악해졌다기보다, 인간이 잘못 설계한 목표를 지나치게 충실하게 최적화한 결과에 가깝습니다. 자율 에이전트에게 돈과 이메일, 관리자 권한, 외부 서비스 접근권을 줄 때는 단순히 목표만 설정해서는 안 됩니다.

스팸 금지, 허위 지표 구매 금지, 가격 변경 한도, 지출 승인, 시스템 자원 제한, 외부 연락 승인 등 구체적인 행동 경계가 반드시 필요합니다.

현재의 AI 에이전트는 강력한 개발자이자 끈질긴 실행자이지만, 감독 없이 사업 전체를 맡길 수 있는 경영자는 아직 아닙니다.

답은 어쩌면 단순합니다. AI 업계는 사람들에게 “더 많은 일을 할 수 있다”고 말하지만, 대부분의 사람은 더 많은 일을 하고 싶은 게 아니라 지금 하는 일을 줄이고 싶어 합니다.

생산성을 두 배로 높여준다는 말은 회사에는 매력적일 수 있어도 개인에게는 결국 “같은 시간에 일을 두 배로 하라”는 말처럼 들립니다. 사람들이 원하는 것은 더 강력한 업무 도구가 아니라 예약, 정산, 검색, 비교, 서류 작성 같은 귀찮은 일이 자기 삶에서 통째로 사라지는 경험입니다.

설정의 복잡성도 문제입니다. 대부분의 사람은 엑셀의 SUM 함수도 거의 사용하지 않습니다. 그런데 AI 에이전트를 쓰려면 목표를 정의하고, 도구를 연결하고, 권한을 설정하고, 결과를 검토하며, 잘못된 행동까지 감독해야 합니다. 일을 맡기려고 에이전트를 사용했는데 오히려 새로운 직원을 교육하고 관리하는 일이 생긴 셈입니다.

인스타그램은 사람들에게 콘텐츠 관리 시스템을 구축하라고 요구하지 않았고, 우버는 이동 경로를 자동화하라고 요구하지 않았습니다. 그냥 사진을 올리고 버튼을 누르면 됐습니다. 새로운 기술이 대중화되는 순간은 기술의 성능이 충분해졌을 때가 아니라, 사용자가 새로운 개념을 배울 필요조차 없어졌을 때였습니다.

지금의 AI 에이전트는 능력이 부족한 게 아니라 제품의 출발점이 잘못됐을 가능성이 큽니다. 업계는 “무엇이든 할 수 있는 에이전트”를 만들고 있지만, 대중은 무엇을 시켜야 할지 고민하고 싶어 하지 않습니다. 사람들에게 필요한 것은 빈 채팅창이나 복잡한 워크플로 빌더가 아니라, 이미 자신이 반복하고 있는 귀찮은 일을 알아서 발견하고 안전하게 없애주는 제품입니다.

결국 AI 에이전트의 진짜 ChatGPT 모먼트는 모두가 “에이전트”라는 단어를 사용하기 시작할 때가 아니라, 그 단어를 전혀 몰라도 자연스럽게 쓰게 될 때 올 것입니다.

더 생산적인 인간을 만드는 것이 아니라, 인간이 직접 해야 할 일을 줄이는 것. 앞으로 12개월 동안 가장 큰 시장을 차지할 팀은 아마 이 차이를 가장 먼저 이해한 곳일 겁니다.