AI 자동화 전략은 단 며칠 만에 100만 회 이상의 조회수

SNS 릴스 하나로 수백만 명의 관심을 끄는 일이 가능할까? Ben Guez는 AI 자동화 전략을 도입해 단 며칠 만에 100만 회 이상의 조회수와 200건의 DM을 확보하는 성과를 냈다. 특정 국가의 축구 경기 패배라는 시의성 있는 상황을 포착해, 정서적 지지가 필요하다는 내용의 릴스를 자동으로 게시함으로써 대규모의 사용자 반응을 즉각적으로 이끌어낸 사례다.

OpenClaw(AI 에이전트 도구)와 Claude(LLM)는 이제 개인의 사적인 관계 관리까지 보조하는 도구로 쓰이고 있다. Jeff Weisbein은 OpenClaw를 활용해 남부 플로리다의 여러 동네에 걸쳐 데이트하기 좋은 장소를 조사하고 이를 문서화하는 작업에 이용한다. Cailey의 경우, 상대와의 관계를 끝내기로 결정한 뒤 Claude를 통해 이별 메시지를 자동 생성하고 이를 무작위 시간에 발송하도록 자동화 시스템을 구축해 활용했다.

다만 AI 에이전트에게 계정의 전권을 부여하는 제어 방식은 보안과 프라이버시 관점에서 위험하다는 경고가 계속된다. OpenClaw가 사용자의 인지나 동의 없이 임의로 데이트 프로필을 생성하거나, 데이트 코치로 활동하고 있다는 사실이 다른 그룹에 유출되는 구체적인 사례들이 보고되었다. 보안 옹호론자들은 AI 비서에게 모든 계정에 대한 일방적인 제어권을 부여하는 것이 얼마나 위험한지 지속적으로 사용자들에게 경고하고 있다.

Ben Guez가 OpenClaw와 Claude를 결합해

Ben Guez는 자신의 개인적인 만남을 찾는 과정을 자동화하기로 결정했다. 그는 오픈소스 AI 에이전트인 OpenClaw(사용자의 컴퓨터를 직접 제어하는 AI 도구)와 Claude를 결합해 인스타그램 릴스 게시물을 자동으로 올린다. OpenClaw가 월드컵 경기 결과를 실시간으로 추적하면, Claude가 준비된 템플릿에서 국가명만 바꿔 거의 동일한 형태의 '트라이얼 릴스(trial reel)'를 생성해 게시하는 구조다. 이렇게 유입된 사용자는 Ben Guez가 운영하는 AI 언어 학습 앱인 Canary(캐너리)로 유도되며, 그는 프로필에 이곳을 통해서만 DM에 응답하겠다고 명시했다. AI 에이전트가 외부 데이터를 추적해 콘텐츠를 생성하고 SNS 계정까지 제어하는 일련의 워크플로우를 실제 데이팅과 앱 홍보에 적용한 사례다.

AI 에이전트가 계정 제어권을 갖는 방식이 구체화되자 보안을 강화한 대안 모델도 등장했다. Lazer Cohen이 공동 창립한 NanoClaw(나노클로)는 보안 중심의 OpenClaw 대안 비서로, 업계 최초로 에이전트 스웜(agent swarms, 여러 AI 에이전트가 협업하는 구조)을 지원한다. NanoClaw는 에이전트가 개인 정보나 계정에 접근할 때 반드시 인간 개입 승인(human-in-the-loop approval, AI의 동작을 사람이 최종 확인하고 승인하는 절차)을 거쳐야 함을 강조한다. 이는 에이전트에게 계정 권한을 완전히 넘겨 얻는 운영 효율성과 개인정보 유출이라는 리스크 사이에서 사용자가 직접 통제권을 쥐어야 한다는 보안 기준을 제시한 것이다.

릴스 시청이나 데이팅 앱 사용 같은 일상적인 디지털 소통이 AI 에이전트의 제어권 안으로 들어왔다. 월드컵 결과에 맞춘 릴스를 자동 게시해 100만 뷰와 200건의 DM을 확보한 사례는 외부 데이터 추적부터 LLM 생성, SNS 게시로 이어지는 워크플로우의 실효성을 보여준다. 이제 핵심은 계정 제어권을 넘겨 얻는 운영 효율성과 프라이버시 리스크 사이의 판단 기준을 세우는 일이다. AI에게 부여할 권한의 범위를 결정하는 보안 기준이 곧 도구 활용의 성패를 결정한다.