AI 질문 연구소

  요즘 유튜브를 운영하거나, AI 영상·유튜브 부업에 관심 있는 분들이라면 한 번쯤은 이런 생각을 해보셨을 것 같습니다. “왜 요즘 채널이 갑자기 삭제됐다는 이야기가 이렇게 많지?” “구독자 많은 채널도 날아갔다던데, 나도 괜찮을까?” 이게 단순한 소문이 아니라는 점에서 조금은 진지하게 짚고 넘어갈 필요가 있어 보입니다. 최근 유튜브는 정책 위반 채널을 대대적으로 정리 하고 있고, 그 과정에서 AI 영상, 자동화 콘텐츠, 유튜브 부업 채널 들이 집중적으로 영향을 받고 있습니다. 이번 글에서는 👉 유튜브가 실제로 어떤 기준으로 채널을 삭제하고 있는지 👉 AI 콘텐츠 운영자라면 왜 더 조심해야 하는지  정리해보겠습니다. 왜 요즘 유튜브 채널 삭제가 급증하고 있을까? 핵심부터 말씀드리면, 유튜브의 기준이 갑자기 바뀐 게 아니라 ‘명확해진 것’에 가깝습니다. 그동안 회색지대처럼 운영되던 콘텐츠들이 이제는 정책 위반으로 분명히 분류 되고 있는 상황입니다. 특히 다음과 같은 콘텐츠 유형은 더 이상 “애매한 영역”이 아닙니다. 빠른 수익을 약속하는 콘텐츠 자동 생성 AI 영상 위주의 채널 제목·썸네일로 시청자를 유도하는 낚시성 콘텐츠 이제 유튜브는  👉 “조회수는 나오지만, 시청자에게 실질적인 가치는 없는 채널” 을 정리하고 있다는 인상을 줍니다. 🚨 유튜브가 채널을 삭제하는 3가지 핵심 이유 1. 사기성 표현 및 과장된 수익 약속 현재 가장 많은 채널이 이 사유로 삭제되고 있습니다. “이 방법으로 곧 부자가 됩니다” “이번 달 안에 수익 폭발” “2025년 당신을 부자로 만들어 줄 ○○” 이런 표현들은 정보 제공이 아니라 ‘과장된 약속’ 으로 간주됩니다. 특히 기간을 특정한 수익 약속 누구나 쉽게 돈을 벌 수 있다는 주장 은 정책 위반 가능성이 매우 높습니다. 👉 AI 부업, 유튜브 부업 콘텐츠에서 가장 흔하게 보이는 위험...

  최근 온라인을 떠들썩하게 만든 쿠팡 개인정보 유출 사태 는 많은 사람들이 “내 정보는 과연 안전한가?”라는 질문을 다시 던지게 만든 사건이었죠. 누가 봐도 대형 기업의 내부 시스템에서 이런 일이 일어났다는 것 자체가 불안감을 키울 수밖에 없습니다. 그런데 이 문제, 단지 쿠팡과 같은 쇼핑 플랫폼에만 해당하는 이야기가 아니라는 점, 알고 계셨나요? 바로, 우리의 일상에서 점점 비중이 커지고 있는  AI 프로그램·생성형 도구와도 깊이 연결될 수 있다는 점이에요.   그래서 많은 분들이 이 부분에 대해서 큰   불안을 느끼기도 합니다. 왜냐하면 지금 우리의 디지털 환경은 AI에게 정보를 주고 AI가 결과를 만들어주고 그 데이터를 다시 우리가 활용하는 구조 즉, 데이터가 곧 서비스의 품질과 직결되는 시대 이기 때문입니다. 그래서 이번 포스팅에서는, 쿠팡 사태를 단순히 ‘뉴스’로 소비하는 것이 아니라 👉 AI 도구를 안전하게 활용하기 위해 우리가 가져야 할 실제적인 태도 이 방향으로 자연스럽게 연결해보려고 해요. 1️⃣ 쿠팡 사태에서 우리가 얻어야 할 교훈 블로그에서 굳이 사건을 깊게 논의할 필요는 없지만, “왜 이 이야기가 AI 도구와 관련이 있는가?”를 짚는 것은 중요합니다. 쿠팡 유출 사건을 보면 크게 두 가지 문제점이 드러나요: ① 기업 내부의 ‘안이한 데이터 관리’ 아무리 큰 기업이라도 내부 시스템이 완벽할 수는 없다는 점을 보여줬습니다. 보안은 ‘규모’로만 해결되는 문제가 아니라는 사실이죠. ② 데이터가 한번 새면 되돌릴 수 없다 유출된 정보는 회수할 수 없고, 그 정보가 어디로 흘러갔는지 추적하는 것도 현실적으로 어렵습니다. 즉, “미리 지키는 것 외에는 방법이 없다” 는 사실. 이 두 가지는 우리가 AI 프로그램을 사용할 때도 그대로 적용되는 중요한 교훈입니다. 2️⃣ AI 도구를 사용할 때도 “개인정보 유출 리스크”는 존재한다 AI 도구들은 생각보...

  💬 요즘 AI, 뭔가 이상하지 않나요? 최근 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI를 쓰다 보면 이상하게 틀리는 답변이 많아졌다 는 느낌을 받은 적, 한 번쯤 있지 않나요? 똑같은 질문을 여러 번 물어봐도 매번 답이 다르고 사실과 다른 정보를 자신 있게 말하고 출처도 없는데 “그럴듯해 보이는 말”만 늘어놓기도 하고 심지어는 기본 개념조차 엉뚱하게 설명할 때도 있습니다. 이 변화는 단순한 느낌이 아니라, 실제로 데이터 연구자들과 AI 업계가 공식적으로 경고하고 있는 문제 입니다. 오늘은 최근 등장한 이 문제의 원인을 설명하고, AI가 틀리는 시대에도 안정적으로 결과를 얻을 수 있는 실전 프롬프트 3가지 전략 을 정리해보려 합니다. 📌 1. 요즘 AI가 틀리는 이유 — “데이터 고갈”과 “자기 복제” 하단의 영상 링크에서도 다뤄지고 있지만, 현재 생성형 AI가 겪고 있는 가장 큰 문제는 두 가지예요. 🔥 ① 학습 데이터 고갈 문제 AI가 학습할 수 있는 웹 데이터·문서·책·공개 텍스트는 유한합니다. 연구에서는 2026년 전후로 학습 가능한 공개 데이터가 급격히 줄어든다 고 분석합니다. 데이터가 부족해지면 어떤 일이 생길까요? ✔ 학습 품질이 떨어진다 ✔ 새로운 패턴을 배우지 못한다 ✔ 과거 데이터 반복 → “낡은 정보”만 말하게 된다 즉, AI는 지금 성장 속도보다 소모 속도가 더 빠른 상태 로 가고 있어요. 🔥 ② 자기 학습 루프(Self-Consumption Loop) 데이터가 부족해지면 AI는 결국 자기가 만든 AI·AI 텍스트를 다시 학습 하게 됩니다. 이걸 " Self-Consumption Loop"  라고 부르는데, 영상에서 말하듯 이 루프가 심해지면 이런 문제가 발생합니다: 정보 다양성 감소 오류가 눈덩이처럼 커짐 창의성 감소 동일한 문장 패턴 반복 “되풀이된 틀린 정보" 축적 연구에 따르면...

  💬 “AI가 전문가처럼 답하게 만들 수 있을까?” 요즘 AI가 너무 똑똑해져서, 사람들은 자주 이렇게 말하곤 합니다. “AI한테 시키면 전문가보다 더 빠르던데?” “근데 뭔가 깊이가 부족한 느낌이 들 때가 있어…” 맞습니다. AI는 ‘정보를 모아 설명하는 능력’은 강하지만, 아직 인간 전문가처럼 문맥·의도·상황의 디테일 을 완벽히 이해하지는 못해요. 그런데 놀랍게도, 프롬프트 한 줄만 잘 써도 AI가 갑자기 전문가처럼 변합니다. 실제로 많은 기업·프리랜서·개발자들이 ChatGPT나 Claude를 특정 역할로 “세팅”해서 업무 속도를 3~10배 가까이 높이고 있어요. 오늘은 그중에서도 가장 강력한 ▶ 전문가 모드(Expert Mode) 를 켜는 프롬프트를 실전 중심으로 정리했습니다. 이번 글은 단순 사용법이 아니라, “AI가 왜 갑자기 전문가처럼 행동하는지” 그리고 “어떻게 해야 잘 먹히는지”까지 깊게 다룰 예정입니다. 🧩 1️⃣ 전문가 모드란 무엇인가? AI에게 역할을 명확히 부여해서 “너는 지금부터 이 분야의 전문가라고 생각하고 답해라” 라고 지시하는 방식입니다. 전문가 모드가 활성화되면 AI는 다음과 같이 달라집니다. ✔ 1) 문장 깊이가 갑자기 깊어진다 단순 정보 나열 → 전문가 특유의 구조적 설명 + 근거 + 예시 + 맥락 분석으로 변화. ✔ 2) 실수율이 줄어든다 모호한 답변 대신 “지금 정보 부족 → 추가 정보 요청합니다” 처럼 상황 판단 능력이 생김. ✔ 3) 예측과 분석이 더 정교해진다 전문가가 쓰는 어휘와 사고방식으로 전환되기 때문. ✔ 4) ‘상황 맞춤형’ 표현이 늘어난다 “초보자라면 이렇게, 전문가라면 이렇게” 처럼 대상에 맞춰 답변이 달라짐. 📌 2️⃣ 전문가 모드를 켜는 기본 프롬프트 구조 전문가 모드는 크게 4단 구조 로 만들면 가장 효과적입니다. ✔ (1) 역할(Role) 지정 AI에게 어떤 전문가가 되어야 하는지 선언합니다. “너는 지금부...

  💬 “이력서 하나 쓰는 데 왜 이렇게 어려울까?” 요즘 취업 시장은 그야말로 전쟁입니다. 불경기와 구조조정이 겹치면서, 취준생·이직준비생 모두 평균 경쟁률이 두 배 이상 으로 뛰어오르기 시작했죠. 이런 상황에서 가장 큰 고민은 결국 “서류 통과”. 이력서와 자기소개서는 여전히 합격의 첫 관문 이지만, 막상 작성하려고 하면 무엇을 강조해야 하는지, 경험을 어떻게 구조화해야 하는지, 문장을 얼마나 간결하게 써야 하는지 수많은 고민이 한꺼번에 쏟아집니다. 이 때문에 이력서 코칭 시장은 매년 꾸준히 성장해왔고, 최근에는 AI를 결합한 ‘이력서 코칭 부업’ 이 새롭게 부상하고 있습니다. 이 글에서는 실제로 이 부업이 가능한지, 수익은 나는지, 그리고 어떤 방식으로 운영해야 성공할 수 있는지 현실적으로 정리해보겠습니다. 🧩 1️⃣ AI 이력서 코칭 부업이 뜨는 이유 예전에는 ‘이력서 코칭’이라고 하면 취업 전문가나 인사팀 출신이 하는 영역이라는 인식이 강했어요. 하지만 2024~2025년에 들어서는 분위기가 완전히 달라졌습니다. ✔ 이유 1. 취업난 심화 지원자 수가 늘어나면서 서류 통과의 중요성 이 더 커졌습니다. 이력서·자소서 문장 하나하나가 결과를 뒤바꿀 만큼 경쟁이 치열하니까요. ✔ 이유 2. AI 툴 발전 ChatGPT, Claude, Gemini 같은 생성형 AI는 문장을 ‘더 읽기 쉽게’, ‘더 간결하게’, ‘더 논리적으로’ 재작성하는 데 매우 능숙합니다. 그래서 기본 틀을 AI가 잡고, 사람이 검수하는 방식 이 시장에서 빠르게 자리 잡았죠. ✔ 이유 3. 가격 대비 효율성 사람이 직접 첨삭하면 1건당 5만~20만 원까지도 하지만, AI 기반 코칭은 저렴한 가격에 빠른 피드백 이 가능하다는 장점이 있습니다. 그 결과, “AI로 기본 구조를 잡고, 사람이 최종 다듬는 이력서 코칭 부업” 이 안정적인 수요를 가지게 된 겁니다. 💰 2️⃣ 실제 수익 구조 — 얼마나 벌 ...