글로벌 AI 성능 비교 플랫폼 '아레나 AI'에 익명으로 올라온 이미지 생성 모델 3종이 기존 구글, xAI, 마이크로소프트의 모델을 넘어섰다며 화제가 되고 있어요. 이용자들은 블라인드 투표에서 압도적인 선택을 받은 세 모델(마스킹테이프-알파, 개퍼 테이프-알파, 패킹테이프-알파)을 묶어 ‘덕트 테이프’라고 부르고 있어요. 덕트 테이프가 특히 주목받는 이유는 기존 이미지 생성 AI의 고질적인 약점이었던 텍스트 렌더링 문제를 해결했기 때문이에요. 특히 한국어 렌더링 완성도가 높은데, 복잡한 한글 문장이나 간판, 말풍선 속 텍스트까지 오타 없이 정확하게 표현할 수 있어요. 그 외에 복잡한 지시를 곧잘 이해하고 긴 프롬프트 명령어에도 요청을 누락하지 않으며, 사람의 표정이나 주름 같은 실사 표현까지 완성도 높은 결과물을 도출해내요.
덕트 테이프, 오픈AI가 만든 차세대 모델 가능성 높아
업계에서는 덕트 테이프의 개발사가 오픈AI일 가능성에 무게를 두고 있어요. 오픈AI가 과거에도 아레나 AI에 모델을 익명으로 올려 블라인드 테스트를 진행한 전례가 있고, 실제로 고가 요금제를 사용하는 일부 챗GPT 이용자들이 덕트 테이프와 유사한 결과물을 받았다는 반응이 나오고 있기 때문이에요. 한 IT 팁스터는 챗GPT의 iOS 코드에서 관련 문자열을 발견했다며, 덕트 테이프가 완전히 새로운 모델이 아니라 기존 챗GPT 이미지 모델의 업그레이드 버전일 것이라고 추측하기도 했어요. 오픈AI는 지난해 구글 제미나이, 나노 바나나 등이 오픈AI의 모델을 앞선다는 평가를 받으며 '코드 레드'(비상경영 체제)를 발동했고, 최근에는 영상 생성 AI '소라'의 서비스를 종료하며 핵심 모델 경쟁력 강화에 집중하는 '선택과 집중' 전략을 펼치고 있어요. 이런 흐름 속에서 덕트 테이프는 오픈AI가 이미지 생성 분야에서 구글에 대응하기 위해 준비한 새 카드라는 해석이 힘을 얻고 있어요.
🐧마인이의 한마디
덕트 테이프가 공식 출시될 경우, 한글 텍스트 렌더링의 성능이 크게 상승한 만큼 광고 시안·영상 썸네일·포스터·UI/UX 초안 제작 등 실무 제작물에 바로 활용할 수 있는 범위가 넓어질 것으로 보여요. 또한 올해 말 IPO를 앞두고 핵심 임원 이탈 등 어려움을 겪고 있는 오픈AI가 이 모델로 재기의 발판을 마련할 수 있을지 업계의 관심이 집중되고 있어요.
최근 네이버, 쿠팡, 당근 등 주요 플랫폼사들이 AI를 후기 시스템에 전면 도입하며 생태계 개편에 나섰어요. 이제 이용자는 직접 글을 작성하지 않아도 AI가 질문을 던지고 답변을 정리해 후기를 완성해주는 방식으로 변화하고 있어요. 🟠 당근은 지난 19일 출시한 ‘말로 쓰기’ 기능을 통해 음성 대화 기반으로 AI가 질문을 이어가고, 이용자의 답변을 바탕으로 후기를 작성하도록 돕고 있어요. 예를 들어 AI가 “가장 인상 깊었던 점은 무엇인가요?”라고 묻고 이용자가 “전이 바삭했다”고 답하면, 추가 질문을 이어가며 문답을 반복한 뒤 후기를 완성해주는 방식이에요. 🟢 네이버는 플레이스 영역에서 AI 브리핑을 통해 수많은 후기를 요약해 매장의 핵심 특징을 상단에 보여주고 있어요. 🔴 쿠팡 역시 구매 후기의 장단점을 자동으로 추출해 요약 노출하는 기능을 베타로 운영하고 있어요. 이처럼 이용자가 일일이 후기를 읽지 않아도 핵심 정보를 빠르게 파악할 수 있도록 AI가 도와줘요. 실제로 당근의 ‘말로 쓰기’ 베타 서비스 결과, 재이용률은 43%로 일반 서비스 평균(10~20%) 대비 2배 이상 높았고, 만족도 역시 기존 후기보다 40% 이상 높은 것으로 나타났어요.
가짜 후기를 줄이는 장점도 있지만, 획일화 된 후기만 남거나 정보가 왜곡된다는 우려도 💦
‘AI 후기'를 도입하면 광고성·낚시성 후기 문제를 줄이고 신뢰도를 높이는 동시에 정보 탐색 효율을 개선해준다는 장점이 있어요. 작성 단계에서 패턴 분석을 통해 어뷰징이나 광고성 문구를 걸러내고, 방대한 후기를 요약해 이용자의 구매 결정 시간을 단축 시켜 주거든요. 반면 AI가 정제한 후기만 늘어날 경우 표현이 획일화되고 생생한 경험이 줄어드는 ‘AI 공해’ 우려도 제기되고 있어요. 실제로 배달의민족의 AI 기반 메뉴 추천 서비스 ‘먹어본 이웃의 한마디’는 단순 요약 중심 기능만으로는 이용자 만족을 지속적으로 확보하기 어렵다는 한계로 종료되기도 했어요. 또한 다수 의견을 요약하는 과정에서 중요한 소수 의견이 누락되는 문제도 지적되고 있는데요. 예를 들어 100명 중 99명이 만족한 식당이라도 1명이 제기한 위생 문제 같은 치명적인 단점이 요약 과정에서 제외되면 이용자가 중요한 정보를 놓칠 수 있어 정보 왜곡 가능성이 발생할 수 있어요.
🐧마인이의 한마디
‘AI 후기’ 기능 덕에 방대한 리뷰를 한눈에 확인할 수 있게 됐지만, 정제된 요약 중심 구조가 확대되면서 다양한 의견이 일부 반영되지 못할 가능성도 제기되고 있어요. 그렇기 때문에 앞으로는 단순 요약을 넘어 이용자 행동 데이터와 맥락을 반영한 고도화 경쟁이 본격화될 것으로 보여요. 결국 플랫폼별로 얼마나 차별화된 AI 경험을 제공하느냐가 경쟁력을 좌우할 전망이에요.
