Meta의 Muse, 사용자 친구·가족·동료의 상세 프로필을 자동 생성

연구원 카란 조시가 Muse와 일상적인 대화를 나누는 동안, 비서가 메모리를 조직하는 내부 지침을 보여주었다. 이 발췌문은 Muse가 사용자가 언급한 각 개인에 대해 별도의 페이지를 생성한다는 것을 확인시켜 주며, 가까운 가족부터 가벼운 지인, 심지어 사용자가 소셜 미디어에서 팔로우하는 계정까지 포함한다. 해당 페이지는 자동으로 생성되며, 사용자가 별도 입력을 하지 않아도 AI가 스스로 정보를 수집해 구조화한다는 점이 특징이다.

Meta는 이 기능을 투명성 도구로 포장한다. 회사에 따르면 모든 사용자는 이러한 페이지에 접근할 수 있으며, 대화에 언급된 사람들에 대해 AI가 무엇을 알고 있는지 명확히 보여준다고 한다. 사용자는 페이지를 열람함으로써 AI가 어떤 공개 데이터와 사용자가 제공한 입력을 결합했는지 직접 확인할 수 있다.

자동 생성 페이지의 구조

각 페이지는 여러 섹션으로 나뉜다. “사실” 영역에는 생일이나 공개된 직위와 같은 검증 가능한 데이터가 나열된다. 이 섹션은 공개된 프로필이나 공식 기록을 기반으로 하며, 오류가 최소화되도록 최신 정보만을 반영한다.

“이력”은 해당 인물이 처음 언급된 시점과 이후 업데이트를 기록한다. 이 기록은 시간 순서대로 정렬되어, 사용자가 언제 처음 그 사람을 대화에 끌어들였는지, 그리고 이후 어떤 변화가 있었는지를 한눈에 파악할 수 있게 해준다.

“관계” 필드는 사용자가 그 사람과 어떤 연결이 있는지 설명하고, “공통점”은 공유 관심사, 프로젝트 또는 목표를 담는다. 예를 들어, 같은 스포츠 팀을 응원하거나 공동으로 진행 중인 업무 프로젝트가 있을 경우 해당 내용이 자동으로 추출되어 표시된다.

“보류 중인 논의” 섹션은 제기됐지만 아직 해결되지 않은 주제를 표시하고, “관계 강화 방안” 섹션은 사용자가 예를 들어 중요한 순간에 축하 메시지를 보내는 등 취할 수 있는 행동을 제안한다. 중요한 점은 데이터가 없을 경우 시스템이 정보를 조작하지 않고 해당 필드를 비워 두도록 지시받았다.

데이터 출처와 격리 메커니즘

Meta는 Muse가 오직 두 가지 출처만 사용한다고 주장한다: 공개적으로 이용 가능한 정보와 사용자가 상호 작용 중 명시적으로 제공한 데이터다. 공개 정보는 웹에 공개된 프로필, 뉴스 기사, 공식 기록 등을 의미하며, 사용자가 직접 입력하거나 대화 중에 제공한 내용은 별도로 구분되어 저장된다.

사용자 간 데이터 오염을 방지하기 위해 각 사용자의 Muse 인스턴스는 다른 에이전트나 사용자가 접근할 수 없는 전용 가상 머신 안에서 실행된다. 이 가상 환경은 메모리와 저장소를 완전히 격리시켜, 한 사용자의 프로파일이 다른 사람에게 노출되는 위험을 최소화한다.

비판과 프라이버시 우려

프라이버시 옹호단체는 Muse와 직접 상호 작용한 적이 없는 제3자를 간접적으로 프로파일링한다는 점에 주목한다. 비서는 사용자가 언급한 사람들에 대한 데이터를 집계하기 때문에, 그 개인들은 동의 없이 혹은 수집 사실을 인식하지 못한 채 상세한 파일을 얻게 된다. 이는 기존 개인정보 보호 원칙과 충돌할 가능성이 있다.

• 부정확하거나 오래된 정보가 포함될 가능성
• 프로파일 대상자의 직접적인 동의 부족
• 맞춤형 광고나 조작에 악용될 위험
• 제3자가 삭제나 정정을 요청하기 어려움

2026‑10‑05에 WIRED가 보도한 바에 따르면, 이러한 페이지의 자동 생성은 Meta의 데이터 생태계를 원래 사용자 기반을 넘어 확장시키는 ‘그림자 프로파일’로 이어질 수 있다. 즉, 실제로 대화에 참여하지 않은 사람들까지도 AI가 상세히 기록함으로써 새로운 형태의 데이터베이스가 형성된다.

2026‑10‑06에 Next가 추가로 언급한 내용은 저장된 개인 상세 정보의 방대한 양이 사용자가 정보를 관리하거나 감시하는 능력을 압도할 수 있다는 점이다. 특히 기업 환경에서는 수백 명의 직원과 파트너에 대한 프로파일이 동시에 생성될 위험이 존재한다.

Meta는 이 기능이 선택 사항이며 사용자가 삭제와 연결 해제를 완전히 통제할 수 있다고 강조한다. 사용자는 언제든지 해당 페이지를 비활성화하거나 전체 데이터를 삭제할 수 있는 옵션을 제공받는다. 그럼에도 불구하고, 페이지에 기술된 사람들에게 삭제를 요청할 수 있는 메커니즘을 제공하지 않아 규제 당국의 검토 대상이 될 가능성이 있다.

한국어 사용 조직의 실질적인 영향은 두 가지 측면으로 나뉜다. 첫째, 내부 정책은 직원이 Muse를 사용함으로써 고객, 파트너 또는 경쟁사의 프로파일이 무심코 생성될 수 있음을 고려해야 하며, 이는 데이터 프라이버시 책임을 초래한다. 둘째, 감사 로그와 삭제 도구는 IT 부서가 규정 준수를 입증할 구체적인 방법을 제공하지만, GDPR, CCPA 등과 같은 프레임워크에 따라 제3자 데이터를 적절히 처리하기 위한 명확한 절차 지침도 필요하다.

이와 같은 기술적·법적 과제를 해결하기 위해서는 조직 차원의 데이터 거버넌스 정책을 재정비하고, Muse 사용에 대한 명확한 가이드라인을 마련하는 것이 필수적이다. 또한, 사용자와 그 주변 인물 모두에게 투명성을 제공하는 절차를 구축함으로써 프라이버시 침해 위험을 최소화할 수 있다.