수익노트

외모가 매력의 전부라고 생각하는 시각도 있는데, 저는 실제로 주변을 관찰해 보면서 그게 아니라는 걸 꽤 일찍 깨달았습니다. 오히려 남자들이 머릿속에서 지우지 못하는 여자는, 뇌의 보상 회로를 정확하게 건드리는 사람이더군요.

하버드 심리학과 연구에 따르면, 보상이 불규칙하게 주어질 때 뇌의 도파민 분비가 훨씬 활발해집니다(출처: Harvard University). 이것이 바로 간헐적 강화(Intermittent Reinforcement)입니다. 여기서 간헐적 강화란, 매번 같은 반응을 주는 것이 아니라 예측 불가능한 타이밍에 보상을 줌으로써 상대의 뇌가 그 자극을 더욱 강하게 기억하도록 만드는 원리입니다. 슬롯머신이 왜 중독성이 강한지와 같은 원리입니다.

눈맞춤을 예로 들면, 회의 시간에 발표하는 사람에게 딱 두 번만 눈을 맞추고 살짝 웃어준 사람을 그 발표자가 과연 잊을 수 있을까요. 제 경험상 이건 꽤 강력하게 작동합니다. 저도 그런 눈맞춤을 받은 적이 있는데, 하루 종일 그 장면이 머릿속을 떠나지 않았습니다.

두 번째 심리 기제는 자이가르닉 효과(Zeigarnik Effect)입니다. 자이가르닉 효과란, 완결되지 않거나 다 파악하지 못한 정보에 뇌가 계속 집착하게 되는 현상입니다. 드라마가 다음 회차가 궁금한 이유와 같습니다. 평소에 조용한 여자가 갑자기 좋아하는 주제가 나오자 신나서 말을 쏟아내거나, 항상 차분한 사람이 친한 친구 앞에서 갑자기 웃음을 터뜨리는 모습, 이른바 갭(Gap)이 이 효과를 극대화합니다. 시카고 대학교 심리학과 연구에서도 카메라를 정면으로 응시하는 사진보다 다른 곳에 집중하는 사진이 더 매력적으로 평가됐습니다(출처: University of Chicago). 자기만의 세계가 있어 보인다는 인상 때문입니다.

또 한 가지 흥미로운 것은 목소리의 속도입니다. UCLA 연구팀이 목소리와 매력도의 상관관계를 분석했더니, 말 속도가 느릴수록 신뢰감과 자신감이 높게 평가됐습니다. 반대로 빠르게 말하면 불안하거나 인정받고 싶어 보인다는 평가를 받았습니다. 팀장이 급하게 물어봤을 때 허둥지둥 대답하는 사람과 잠깐 생각하고 "30분 내로 공유드리겠습니다"라고 차분하게 말하는 사람, 실제 능력이 같아도 후자가 훨씬 능력 있어 보이는 것과 같은 맥락입니다.

• 간헐적 강화: 눈맞춤을 매번이 아닌 중요한 순간에만 줌으로써 도파민 분비를 극대화
• 자이가르닉 효과: 다 보여주지 않는 갭(Gap)이 상대의 뇌가 계속 떠올리게 만드는 원동력
• 목소리 속도: 여유 있는 말투가 자신감과 신뢰감을 높이는 비언어적 신호로 작동
• 몰입하는 모습: 자기만의 세계에 집중하는 장면이 접근하고 싶은 긴장감을 만들어냄

솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 처음 이 내용을 접했을 때 저는 눈맞춤이나 거리감 조절 같은 기술적인 요소들이 핵심이라고 생각했거든요. 그런데 결국 모든 것의 뿌리는 혼자서도 괜찮은 사람, 즉 자기충족감(Self-Sufficiency)을 가진 사람이냐 아니냐로 귀결됩니다. 여기서 자기충족감이란, 다른 사람의 인정이나 존재 없이도 스스로 심리적으로 안정된 상태를 유지하는 능력을 말합니다.

학교 구내식당에서 혼자 밥을 먹을 때 휴대폰을 들여다보며 불안해 보이는 사람과, 창밖을 보면서 편안하게 먹는 사람 중 누가 더 매력적으로 보이느냐고 하면, 대부분은 후자라고 답할 것입니다. 제가 직접 주변을 관찰해 봤는데, 이 차이는 생각보다 훨씬 선명하게 드러났습니다. 혼자 있는 장면에서 사람의 에너지가 가장 날 것으로 보이기 때문입니다.

코넬 대학교 연구에 따르면, 자기만의 루틴이 있는 사람은 더 신뢰감 있고 매력적으로 평가된다고 합니다. 여기서 루틴이란 단순한 습관이 아니라 자기 삶의 주도권을 가지고 있다는 증거로 읽힙니다. 점심 후 10분 산책, 매주 수요일 요가, 아침 일찍 와서 커피 한 잔. 이런 것들이 "이 사람은 나 없어도 잘 살겠다"는 인상을 주고, 역설적으로 그 인상이 상대를 더 매달리게 만드는 겁니다.

또 하나 남자들이 무의식적으로 체크하는 요소가 있습니다. 심리학에서 말하는 따뜻함 차원의 매력(Warmth Dimension of Attractiveness)입니다. 쉽게 말해 약한 사람을 대하는 태도입니다. 인턴이 실수해서 보고서가 잘못 나왔을 때 "이것도 못 해?"라고 반응하는 사람과 "괜찮아, 처음엔 다 그래. 여기 이렇게 고치면 돼"라고 말하는 사람, 전자는 아무리 외모가 뛰어나도 그 순간 매력이 확 꺾입니다. 제 경험상 이건 남자뿐 아니라 동성 친구들도 똑같이 느끼더군요.

그리고 제가 대학 동기를 보면서 가장 강하게 느낀 것은 웃음의 힘이었습니다. 그 친구는 누가 무슨 말을 해도 웃음으로 받아줬습니다. 진짜 웃음이었고, 억지로 눌러 담은 표정이 아니었습니다. 진화심리학적으로도 남자는 자신이 상대를 행복하게 할 수 있다고 느낄 때 끌립니다. 살아 있는 리액션, 즉 웃을 때 진짜 웃고 놀랄 때 진짜 놀라는 표현이 그 확인의 역할을 합니다. 일본의 한 패션 인플루언서가 학창 시절 외모로 놀림을 받다가 매일 거울 앞에서 웃는 연습을 하고 자신에게 어울리는 스타일을 찾아나간 결과 지금은 누구도 그녀를 못생겼다고 부르지 않는다는 이야기가 결코 과장이 아닌 이유입니다.

정리하면, 남자들이 말 못 하고 끌리는 여자의 공통점은 결국 두 가지로 압축됩니다. 뇌의 도파민 회로를 자극하는 행동 패턴, 그리고 혼자서도 충분한 사람이라는 인상입니다. 간헐적 강화, 자이가르닉 효과, 따뜻함 차원의 매력, 자기충족감. 이 모든 것은 남을 조종하라는 기술이 아니라 내가 더 건강한 사람이 되라는 이야기입니다.

제 경험상 가장 빠른 출발점은 웃는 연습입니다. 성형외과 상담 예약 전에 매일 거울 앞에서 자신에게 어울리는 표정을 찾아보는 것이 훨씬 효과적이고, 비용도 들지 않습니다. 예쁜 생각이 예쁜 표정을 만들고, 예쁜 표정이 매력을 만듭니다. 매력은 만드는 게 아니라 내 삶이 충분해지면 자연스럽게 배어 나오는 것이라고 저는 생각합니다.

참고: https://youtu.be/FXfctLLVrQg?si=t5fVJs4DMp3V0Pxh

페트병이 문제가 되는 핵심 이유는 제조 공정에 있습니다. PET(폴리에틸렌 테레프탈레이트)는 성형 과정에서 블로우 성형, 즉 고온·고압 상태로 틀에 바람을 불어 넣어 병 모양을 만드는 공법을 씁니다. 이때 PET 소재 특성상 미세한 수분이 남아 있으면 고분자 사슬이 끊어집니다. 눈에는 보이지 않지만, 물을 담는 순간 이 끊어진 조각들이 용출될 수밖에 없는 구조입니다. 제가 직접 확인한 건 아니지만, 국내 연구진이 시중 생수 제품 거의 전수를 조사했더니 예외 없이 미세플라스틱이 검출됐다는 결과가 나왔습니다. '깨끗한 물인데 왜 나오지?'라고 의문을 가지시는 분들이 많은데, 용기 자체가 오염원입니다.

여기서 포름알데히드(formaldehyde) 문제도 빼놓을 수 없습니다. 포름알데히드란 호흡기·점막 자극과 발암 가능성이 알려진 휘발성 유기화합물입니다. 2020년 감사원 조사에서 페트병 생수를 분석했더니 미세플라스틱 외에 알데히드류가 함께 검출됐고, 이는 편의점 외부에서 직사광선에 노출된 제품에서 더 두드러졌습니다. PET 소재가 자외선에 반응해 화학적으로 분해되면서 알데히드가 빠져나오는 겁니다. 작년(2024년) 7월, 환경부가 편의점 외부 진열 시 차광포를 의무화한 것도 이 조사 이후의 조치입니다. 그런데 제가 동네 편의점을 돌아다녀 보면, 아직도 차광포 없이 햇빛을 그대로 받고 있는 곳이 적지 않습니다.

두 번째로 주목해야 할 소재는 폴리스티렌(PS, Polystyrene)입니다. 발포 과정을 거치면 스티로폼이 되는 바로 그 소재입니다. 조직이 약해진 상태라 뜨거운 내용물을 담거나 젓가락으로 긁는 마찰만으로도 미세플라스틱이 쏟아집니다. 저는 20년 전부터 집에서 스티로폼 용기에 뜨거운 것을 담는 습관 자체를 없앴는데, 사실 그 이유를 이렇게 데이터로 확인하니 잘했다는 생각이 더 강해집니다. 특히 PS 미세플라스틱은 일상적인 노출 농도에서도 동물 실험 결과 파킨슨병과 유사한 신경계 이상을 보였다는 연구가 발표됐습니다. 컵라면 용기가 대표적인 PS 제품이고, 라면 업계가 용기 소재 교체를 검토했다가 "맛이 바뀐다"는 이유로 유보했다는 뒷이야기는 씁쓸하기 짝이 없습니다.

텀블러, 어떤 재질을 골라야 하나

스테인리스 텀블러가 페트병 대안으로 자주 언급되는데, 제 경험상 이건 좀 다릅니다. 갓 끓인 사골 국물이나 무국을 스테인리스 보온병에 담아봤더니 맛이 확연히 떨어졌고, 레몬수를 스텐 텀블러에 넣었다가 검은 부식물이 둥둥 떠다니는 걸 나중에 발견한 적도 있습니다. 산성 음료가 금속을 부식시킨 겁니다. 금속의 산화 촉매 작용이 음료 맛과 성분에 영향을 준다는 게 제 결론이었고, 그 이후로 저는 유리 재질 텀블러를 어렵게 구해 씁니다. 물론 스테인리스 텀블러도 페트병보다는 훨씬 낫습니다. 다만 산성이 강한 음료는 피하는 게 맞다고 봅니다. 정수기 필터는 엔지니어링 플라스틱(engineering plastics)이라는 내구성이 높은 소재를 사용합니다. 이는 일반 플라스틱과 달리 기계적 강도와 열 안정성이 매우 뛰어나 일반적인 수압에서 미세플라스틱이 대량 방출될 가능성이 낮습니다. 그러니 정수기 물에 대한 걱정은 페트병에 비해 상대적으로 덜 해도 된다는 게 합리적인 판단입니다.

• 페트병 생수: PET 성형 공정에서 미세플라스틱 필연적 발생, 직사광선 노출 시 포름알데히드 추가 검출
• 스티로폼(PS) 컵라면 용기: 뜨거운 내용물 + 마찰로 미세플라스틱 대량 용출, PS는 파킨슨병 관련 동물 실험 결과 있음
• 스테인리스 텀블러: 페트병 대비 크게 유리하나 산성 음료 보관 시 부식 주의
• 정수기 필터: 엔지니어링 플라스틱 소재로 일반 플라스틱 대비 미세플라스틱 방출 위험 낮음

유럽연합(EU)이 김·미역 같은 해조류 수입을 일시 금지한 기준이 요오드(iodine) 20ppm이라는 사실을 알고 계신 분이 많지 않습니다. 요오드란 갑상선 호르몬 합성에 필수적인 미네랄로, 부족하면 갑상선 기능 저하증이 발생하고 과잉 섭취 시에는 기능 항진증이나 암 발생 위험이 올라갈 수 있습니다. 문제는 20ppm이 엄격한 기준처럼 보여도, 실제 국내 유통 해조류를 조사했을 때 200ppm, 심한 경우 5,000ppm이 나온 제품도 있었다는 점입니다. 같은 회사 제품이라도 로트(lot)마다 수치가 크게 다릅니다(출처: 식품의약품안전처).

우리나라 식약처가 정한 1일 상한 섭취량은 2,400마이크로그램입니다. 세계보건기구(WHO) 기준 1,100마이크로그램보다 두 배 이상 관대한 수치입니다. 그런데 더 핵심적인 문제는 따로 있습니다. 식약처가 1일 상한 섭취량을 정해놓고도 식품 자체의 요오드 함량 기준치는 아직 없다는 겁니다. 쉽게 말해 5,000ppm짜리 해조류가 아무 규제 없이 유통될 수 있습니다. 미역국 한 그릇에 미역 1g을 기준으로 계산하면, 5,000ppm 제품 한 그릇만으로도 식약처 상한 기준을 훌쩍 넘깁니다.

2023년 삼성서울병원 연구진이 발표한 논문은 이 논의의 무게를 한층 높였습니다. 기존 요오드 연구들은 소변 요오드 농도 측정 방식에 일관성이 없어 결과가 엇갈렸는데, 이 연구팀은 크레아티닌(creatinine) 보정법을 적용했습니다. 크레아티닌이란 근육 대사 과정에서 일정하게 생성되는 물질로, 이를 기준으로 삼으면 수분 섭취나 발한에 의한 오차를 줄일 수 있습니다. 이 방법으로 신규 갑상선암 환자와 비환자를 대조 비교한 결과, 체내 요오드 농도가 높을수록 갑상선암 발병률이 높다는 상관관계를 세계 최초로 한국인 데이터로 입증했습니다(출처: 삼성서울병원).

제가 직접 써봤는데, 산후조리원에서 3주 내내 미역국만 나온 경험이 저는 없지만 가까운 지인 얘기를 들으면서 그게 얼마나 과도한 요오드 노출인지 새삼 계산해 본 적이 있습니다. 한국인이 해조류 섭취량 세계 1위이면서 갑상선암 발병률도 세계 1위라는 통계가 단순한 우연은 아닐 가능성이 있습니다. 물론 갑상선암은 초음파 검진이 활성화된 탓에 과잉 발견이라는 반론도 있습니다. 그런데 삼성서울병원 연구는 정기 검진이 아니라 증상으로 내원한 젊은 층 데이터에서도 같은 패턴이 나왔다고 밝혔습니다. 이 부분은 한 번쯤 진지하게 받아들일 필요가 있다고 봅니다.

미세플라스틱과 요오드 문제를 데이터로 따라가다 보면, 결국 공통 결론에 닿습니다. 이미 몸에 들어온 것을 어떻게 배출할지보다, 처음부터 얼마나 덜 노출될지를 따지는 게 현재로서는 더 현실적인 전략입니다. 미세플라스틱 배출 경로는 아직 명확히 밝혀지지 않았습니다. 반면 노출을 줄이는 방법은 지금 당장 실천할 수 있습니다.

저희 가족이 20년 넘게 해온 것들, 즉 유리·도자기 용기 전자레인지 사용, 코팅 팬 조기 교체, 배달 음식 자제, 뜨거운 음식을 플라스틱 용기에 담지 않기는 처음엔 번거로워 보여도 습관이 되면 별로 불편하지 않습니다. 페트병 대신 텀블러, 스티로폼 컵라면 대신 냄비 조리처럼 한 가지씩 바꾸는 것으로 시작하는 게 현실적입니다. 요오드 문제는 식품 기준치 마련이라는 제도적 해결이 병행돼야 하겠지만, 개인 차원에서는 해조류 섭취가 특정 기간에 집중되지 않도록 분산하는 것이 합리적인 접근입니다.

참고: https://youtu.be/w54gN3duOsQ?si=I0zwrRwK7Bvf_x8v

요즘 테크 업계에서 가장 많이 들리는 단어가 'AI 에이전트'입니다. AI 에이전트(AI Agent)란, 단순히 질문에 답하는 챗봇과 달리 컴퓨터에 직접 접근해서 파일을 열고, 브라우저를 조작하고, 일정을 잡는 등 실제 행동(Action)을 수행할 수 있는 시스템입니다. 쉽게 말해 뇌만 있던 챗봇에 손발을 달아준 것이죠.

이 개념 자체는 틀리지 않습니다. 실제로 Claude Code나 헤르메스(Hermes) 같은 도구들을 활용하면 브라우저 자동화, 파일 정리, 텔레그램 연동까지 구현이 됩니다. 제가 직접 써봤는데, 반복 작업을 줄여주는 효과는 분명히 있었습니다.

문제는 이 기능적 사실이 "AI가 모든 걸 알아서 잘 한다"는 과장으로 둔갑하는 순간입니다. MCP(Model Context Protocol)란 에이전트가 외부 서비스와 연동하기 위한 표준 인터페이스인데, 여기서 MCP란 쉽게 말해 에이전트를 위한 API 규격으로 '에이전트판 연결 플러그'라고 이해하면 됩니다. 이 기술이 실용화되면서 "앱이 사라지고 에이전트만 남는다"는 선언까지 나오고 있죠. 기술의 방향성은 맞을 수 있습니다. 하지만 속도와 완성도에 대한 묘사는 상당히 과장되어 있다고 봅니다.

• AI 에이전트: 챗봇과 달리 실제 컴퓨터 환경에서 행동을 수행하는 시스템
• MCP(Model Context Protocol): 에이전트가 외부 서비스와 연결되는 표준 인터페이스
• 헤르메스(Hermes): 로컬 컴퓨터에 설치해 텔레그램 등으로 원격 지시를 내릴 수 있는 에이전트 도구
• 솔로프리너(Solopreneur): AI를 활용해 혼자 여러 사업을 운영하는 1인 창업자 모델

제가 AI 에이전트 만능론에서 가장 심각하다고 보는 부분이 바로 오류율 문제입니다. "AI가 100번 중 99번은 맞게 해주니까 가끔 틀리는 건 수정하면 된다"는 식의 논리가 만연한데, 이건 수학적으로 완전히 잘못된 직관입니다.

오류율이 1%인 에이전트가 100단계의 작업을 순차적으로 처리한다고 가정해보겠습니다. 각 단계의 성공 확률이 0.99라면, 100단계 후의 누적 성공 확률은 0.99의 100제곱, 즉 약 36.6%에 불과합니다. 지수함수의 밑(base)이 1보다 작을 때 반복을 거듭할수록 0으로 수렴한다는 수학적 원리가 그대로 적용됩니다. 300단계면 약 5%까지 떨어집니다. 이게 바로 에이전트를 먼저 도입한 기업들이 겪은 '무한루프 오류'의 구조적 원인입니다.

무한루프 오류(Infinite Loop Error)란 에이전트들이 서로의 출력값을 입력으로 주고받으면서 오류가 증폭되고, 정작 문제는 해결되지 않은 채 API 호출 비용만 기하급수적으로 쌓이는 현상을 가리킵니다. 출처: McKinsey Global Institute, The State of AI 2024에서도 생성형 AI 도입 기업의 상당수가 예상보다 낮은 ROI를 보고했으며, 자동화 파이프라인의 오류 증폭이 주요 원인 중 하나로 지목됐습니다.

제가 직접 에이전트 체인을 구성해 본 경험상, 단계가 3~4개만 넘어가도 중간에 한 번쯤 엉뚱한 결과물이 나오는 걸 반드시 사람이 점검해야 했습니다. 그리고 그 점검 자체가 꽤 피로한 작업이었습니다. "그걸 검수해주는 또 다른 에이전트를 만들면 된다"는 말도 들어봤는데, 그건 오류율 누적 구조에 레이어를 하나 더 얹는 것뿐이지 근본 해법이 아닙니다.

더 근본적인 문제도 있습니다. 사용자가 만든 에이전트는 스스로 학습하지 않습니다. 학습은 Anthropic, OpenAI 같은 모델 벤더(Vendor)들이 주도하는 것이고, 사용자 레벨에서 구성한 에이전트는 한 번 경로를 찾으면 그 방식을 고집할 뿐, 더 효율적인 방법이 있는지 스스로 탐색하지 않습니다. 여기서 벤더(Vendor)란 AI 모델 자체를 개발하고 제공하는 OpenAI, Anthropic, Google 같은 기업들을 의미합니다. 모든 AI 관련 발표 페이지 하단에 "AI는 실수할 수 있습니다"라고 명시해두는 건 그냥 법적 면피가 아니라 기술적 사실입니다.

제가 이 흐름을 지켜보면서 계속 데자뷔를 느꼈습니다. "인터넷몰 하면 쉽게 돈 번다", "유튜브 하면 쉽게 돈 번다"와 구조가 동일합니다. 대상만 AI로 바뀐 성공팔이 비즈니스입니다.

생각해보면 단순합니다. AI 에이전트를 활용해 정말로 수십 개의 사업을 혼자 돌리고 있다면, 강의를 팔고 인터뷰를 다니고 책을 출판할 시간이 어디서 납니까. 그게 가능하다는 것 자체가 이미 에이전트가 다 해준다는 논리의 자기모순입니다. 이재용 회장 밑에 AI 전문가가 없어서 그가 직접 현장을 뛰는 게 아니고, 샘 올트만이 AI를 못 써서 세계를 돌며 비즈니스를 하는 게 아닙니다.

그리고 이 구조에는 아주 편리한 책임회피 메커니즘이 내장되어 있습니다. "그건 AI가 한 거라 나는 책임이 없다." 출처: Pew Research Center, AI 인식 조사 2023에 따르면, AI 결과물에 대한 책임 귀속이 불분명하다는 응답이 전체 조사 대상의 과반을 넘었습니다. 기술이 만들어낸 책임의 공백을 이용하는 방식이 강의팔이와 판박이라는 게 제 판단입니다.

제 경험상 이건 좀 다릅니다. AI에게 말로 시키면 나오는 결과물은, 결국 말할 줄 아는 사람이면 누구나 받을 수 있는 수준의 결과물입니다. 그 결과물에 진짜 돈을 지불할 고객이 있으려면, AI가 해결 못 하는 판단력과 맥락 이해가 그 사람에게 있어야 합니다. 그건 AI 활용 능력이 아니라 도메인 전문성이고, 그건 예나 지금이나 하루아침에 생기는 게 아닙니다.

세상에 쉽게 돈 버는 방법이 실재한다면, 그 방법을 아는 사람이 굳이 가르쳐주려 하지 않습니다. 그 방법을 아는 사람이 늘어날수록 자신의 몫이 줄어드는 구조이기 때문입니다. 가르쳐주겠다는 사람이 나타나면, 그건 이미 더 이상 통하지 않는 방법이거나 순수한 사기입니다.

AI 에이전트 기술 자체를 부정하는 건 아닙니다. 제가 직접 써보며 느낀 것은, 이 도구가 분명히 쓸모 있다는 사실과, 그 쓸모를 과장하는 사람들이 돈을 번다는 사실이 동시에 참이라는 것입니다.

오류율이 0이 되어도 결과는 1입니다. 1을 넘을 수 없습니다. 그런데 시장에서는 마치 에이전트가 결과를 1 이상으로 만들어줄 것처럼 말합니다. 그 차이를 냉정하게 볼 수 있는 시각이, 지금 이 시점에 가장 필요한 능력이라고 봅니다. AI를 쓰는 것과 AI에 속지 않는 것, 둘 다 해야 합니다.

참고: https://youtu.be/OBF2XTHooEU?si=8fKduRSLBvEb1Ugs