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빅테크

[빅테크칼럼] MS 나델라의 'AI 슬롭' 종식 촉구…'마이크로슬롭' 조롱 폭발 속 내부 위기 '고백'

 

[뉴스스페이스=이종화 기자] 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 2025년 12월 29일 개인 블로그 'sn scratchpad'에 포스트를 올리며 "AI 업계가 '슬롭(slop) vs 정교함' 논쟁을 넘어설 것을 촉구"했으나, 이는 즉각적인 대중 비아냥을 불렀다.

 

theverge, windowscentral, pcgamer, snscratchpad, the-decoder, workerscompensation, theinformation에 따르면, "슬롭(메리엄-웹스터가 선정한 2025년 올해의 단어로 저품질 AI 생성 콘텐츠를 뜻함)"을 언급한 나델라는 "새로운 '마음 이론(theory of the mind)' 균형을 개발해야 한다"고 강조했으나, 소셜 미디어에서 'Microslop'이 2026년 1월 2일 트렌딩 1위를 차지하며 조롱의 대상이 됐다.

코파일럿 통합 '작동 안 해' 내부 고백 폭로


블로그 포스트는 The Information 보도 하루 만에 나왔는데, 나델라는 내부 미팅에서 코파일럿의 Gmail·Outlook 통합이 "대부분 제대로 작동하지 않으며(not really work), 똑똑하지 않다(not smart)"고 직격탄을 날린 바 있다.

 

그는 소비자 버전 코파일럿(Copilot) 개발팀에 직접 이메일을 보내 약 100명 엔지니어 Teams 채널에서 세부 지시를 내리며 사실상 최고 AI 제품 관리자로 변신했다. 마이크로소프트는 오픈AI와의 파트너십으로 Azure를 통해 챗GPT 백본을 제공하며 코파일럿을 모든 제품에 강제 탑재했으나, 이는 "브루트 포스(brute force)" 접근으로 비판받고 있다.

AI 에이전트 업무 실패율 70%… 카네기멜론 연구 경고


나델라의 낙관론과 달리 카네기멜론 대학(CMU)과 Salesforce 공동 연구는 AI 에이전트가 사무 업무를 70% 가까이 실패한다고 밝혔다. 모의 기술 회사 환경에서 오픈AI·구글·앤트로픽·아마존 모델을 테스트한 결과, 최고 성능인 앤트로픽 클로드Anthropic Claude 3.5 Sonnet조차 24% 성공률에 그쳤고, 구글 제미나이Google Gemini는 11%, 아마존 노바Amazon Nova는 1.7%에 불과했다. 팝업 창 닫기나 동료 찾기 같은 기본 작업조차 실패하며, 복잡 업무는 수십 단계 오류를 반복했다. Salesforce 연구도 다단계 비즈니스 상호작용에서 35% 성공률(65% 실패)을 보고했다.

'마이크로슬롭' 트렌드 확산, 대중 반발 격화

 

X(트위터)에서 "Microslop"은 1월 2일 폭발적으로 퍼지며 "2026년 내내 마이크로소프트를 MicroSlop이라 부르겠다"는 포스트가 바이럴을 탔다.

 

레딧·인스타그램·페이스북 등에서 "AI 슬롭 생산자"라는 비아냥이 쏟아졌고, 나델라 포스트 자체가 "AI 생성처럼 딱딱하고 인간미 없음"으로 지적됐다. 이는 AI가 입문직 일자리 파괴와 청년 실업을 부추기며 경제 블랙홀을 초래한다는 우려와 맞물렸다. 나델라는 "모델에서 시스템으로 전환"을 강조하며 2026년을 "AI의 결정적 해"로 규정했으나, "지저분한 발견 과정(messy process)"을 인정했다.

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[뉴스스페이스=이종화 기자] 구글 수석 엔지니어가 “팀이 1년간 만든 시스템을 클로드 코드(Claude Code)가 1시간 만에 재현했다”고 공개적으로 밝히면서, AI 코딩 에이전트가 소프트웨어 개발의 역할·권력 지형을 재편하는 상징적 사건으로 부각되고 있다. officechai, proportione, pcmag, vktr, alldevblogs에 따르면, 이는 단일 개발 도구의 성능을 넘어, 빅테크 내부 개발 문화와 인공지능 산업 경쟁 구도 전반에 충격파를 던진 사례로 평가된다. ​ “1년짜리 분산 에이전트 시스템, 1시간 만에 나왔다” Jaana Dogan 구글 수석 엔지니어는 1월 2일 X에 “Claude Code에 문제를 설명하는 세 단락짜리 프롬프트를 줬더니, 우리가 1년간 만들어온 분산 에이전트 오케스트레이터를 1시간 만에 생성했다”고 적었다. 그녀가 말한 시스템은 여러 AI 에이전트를 조정·관리하는 분산 에이전트 오케스트레이션 소프트웨어로, 내부에서는 설계 방향과 구현 방식에 대한 이견으로 장기간 논의와 재설계를 반복해 온 프로젝트였다. Dogan은 결과물이 “완벽하지 않고, 프로덕션 준비도는 아니지만 구조와 로직이 팀이 도달한 아키텍처와 상당