AI 프로파일링 — 온라인 댓글 1,000개로 직업·성격·취미까지 전부 맞힌다
온라인 댓글 1,000개를 AI에 넣었더니 직업·성격·취미까지 소름 돋게 맞혔습니다. Django 창시자 사이먼 윌리슨이 공개한 무료 프로파일링 도구로 지금 바로 확인해보세요.
인터넷에 남긴 댓글 1,000개만 있으면 AI 프로파일링으로 그 사람의 직업, 성격, 관심사, 심지어 논쟁하는 스타일까지 놀라울 정도로 정확하게 알아냅니다. 유명 웹 개발 도구 Django를 만든 개발자 사이먼 윌리슨(Simon Willison)이 직접 실험하고 무료 도구까지 공개했습니다.
AI 프로파일링 결과 — 댓글 1,000개로 알아낸 것들
사이먼 윌리슨은 해커뉴스(실리콘밸리 개발자들이 모이는 기술 커뮤니티)의 공개 검색 API를 이용해 자신의 최근 댓글 1,000개를 수집한 뒤, Claude Opus 4.6에 "이 사용자를 프로파일링해줘(Profile this user)"라는 한 마디와 함께 넣었습니다.
결과는 본인의 표현대로 "소름끼칠 정도로 정확"했습니다.
Claude가 댓글만으로 알아낸 것들:
직업과 경력 — "독립 개발자이자 블로거. Django 공동 제작자, Datasette 등 오픈소스 도구 제작자. Python 소프트웨어 재단 이사회 멤버. GitHub 스폰서와 윤리적 광고로 수익을 낸다."
핵심 주장 — "AI가 프로그래머를 대체하는 게 아니라 기존 전문성을 증폭시킨다고 주장한다. 이 도구들이 겉보기와 달리 제대로 쓰기 어렵고, 대부분의 사람들이 아직 방법을 배우지 못했다고 역설한다."
작업 방식 — "아이폰에서 Claude Code를 돌리며 전철(BART)이나 정원에서 코딩한다. 2~3개의 AI 세션을 동시에 실행하고, 월 200달러 Claude Max 요금제를 사용한다."
성격과 논쟁 스타일 — "에너지가 넘치고, 도전받으면 공격적이지만 기본적으로 유쾌하다. AI 회의론자의 편향적 추론에 강하게 반박하면서도 AGI 과대광고에도 반대한다."
개인 취미 — "희귀 박물관 탐방(niche-museums.com 운영), 뉴질랜드 카카포 앵무새, 방문해본 적 없는 나라의 음식 요리, 정원에서 닭 키우기. 캘리포니아 Half Moon Bay 거주."
사이먼 윌리슨 본인도 "전부 맞다"고 인정했습니다. AI가 그의 실명까지 추론해낸 것은 댓글에 자신의 블로그 URL을 종종 링크했기 때문으로 보입니다. 다른 사용자를 프로파일링했을 때는 실명까지 추론한 경우를 본 적 없다고 합니다.
AI 프로파일링 직접 해보기 — 무료 도구 사용법 3단계
사이먼은 누구나 따라 해볼 수 있는 무료 웹 도구를 공개했습니다.
1 도구 페이지에 접속해서 해커뉴스 아이디를 입력합니다.
2 "Fetch comments" 버튼을 누르면 최근 댓글 1,000개가 자동으로 수집됩니다.
3 "Copy Output"으로 복사한 뒤, Claude나 ChatGPT에 붙여넣고 "이 사용자를 프로파일링해줘"라고 입력합니다. 더 정밀한 결과를 원한다면 프롬프트 엔지니어링 가이드에서 효과적인 지시문 작성법을 참고하세요.
해커뉴스 계정이 없어도 다른 사람의 아이디를 넣어볼 수 있습니다. Algolia 검색 API가 공개되어 있어 누구의 댓글이든 불러올 수 있기 때문입니다.
AI 시대, 공개 댓글의 프라이버시 위험
사이먼 윌리슨은 이 기능이 "약간 소름끼친다(a little creepy)"고 표현했습니다. 우리가 온라인에 자발적으로 남긴 공개 글이지만, 1,000개를 모아 AI에 넣으면 한 사람의 프로필이 놀라울 정도로 선명하게 드러납니다.
지금까지 공개 댓글은 검색엔진에서 하나하나 찾아야 했습니다. 하지만 AI가 수천 개의 글을 한 번에 분석하면서, 공개 데이터에서 추론할 수 있는 정보의 양이 근본적으로 달라졌습니다.
내 프라이버시가 걱정된다면 알아둘 것:
- 해커뉴스뿐 아니라 레딧, 트위터(X), 블로그, 커뮤니티 등 어떤 플랫폼이든 공개 댓글이 충분하면 비슷한 결과가 나올 수 있습니다
- 익명 계정이라도 수백 개의 글이 모이면 글쓰기 패턴, 활동 시간대, 관심 분야로 신원 추론이 가능합니다
- 이전 연구에서도 AI의 익명 데이터 신원 복원 성공률이 79%라는 결과가 나온 바 있습니다
사이먼 윌리슨은 이 도구를 왜 만들었나
사이먼 본인은 이 도구를 주로 나쁜 의도로 논쟁하는 사람을 미리 파악하는 데 쓴다고 밝혔습니다. 길고 열정적인 토론에 빠져들기 전에 상대방의 댓글 이력을 AI로 빠르게 살펴보는 것입니다.
"다행히 그런 경우는 드물었다"며, "해커뉴스는 여전히 책임감 있게 운영되는 온라인 공간"이라고 덧붙였습니다.
기술적 배경 — API와 LLM 활용
이 실험은 해커뉴스가 Algolia 검색 API를 공개하고 있기 때문에 가능합니다. 이 API는 어떤 웹 페이지에서든 자바스크립트로 접근할 수 있도록 열려 있습니다(CORS 헤더 개방). 사이먼은 처음에 ChatGPT로 도구를 만들었고, 이후 Claude로 다듬었습니다. 프로파일링에는 Claude Opus 4.6을 사용하며, 결과의 편향을 줄이기 위해 시크릿 모드에서 실행했다고 합니다. 이처럼 API와 AI를 연결하면 다양한 자동화가 가능한데, 기초부터 배우고 싶다면 API 연동 학습 가이드를 참고하세요.
해커뉴스뿐 아니라, 공개 API가 있는 플랫폼이라면 같은 방식을 적용할 수 있습니다. 레딧, 트위터, 깃허브 등 우리가 매일 쓰는 서비스에서 남긴 흔적이 AI에게는 풍부한 프로파일링 데이터가 됩니다.
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