국립현대미술관 서울에서 대규모 개인전이 열리고 있는 서도호가 업사이클링 브랜드 래코드와 캡슐 컬렉션 'The Moving Studio'를 선보였다. 서도호 가족이 실제 입던 옷을 재킷 안감과 포켓에 쓰고, 작품 〈Myselves〉 드로잉을 자수로 새기고 〈Nest/s〉에 사용된 원단을 포켓으로 만들었다. 작가의 이미지를 프린트로 옮기는 흔한 아티스트 협업과 달리 '기억'과 '이동'이라는 개념을 옷 만드는 방식 안으로 가져온 사례다.
롯데칠성음료가 2010년 출시 이후 16년 만에 핫식스 패키지를 대대적으로 리뉴얼했다. 토마스 스튜디오와 협업해 2014년부터 써온 불사조 모티프의 비중을 줄이고, 영문 볼드 타이포그래피와 가장 뜨거운 불꽃을 뜻하는 '플레임 블루'를 전면에 세웠다. 냉장 쇼케이스 앞 몇 초를 설계 대상으로 본 판단인데, "패키지 디자인은 브랜드의 첫인상이자 최전선의 영업사원"이라는 클라이언트의 문장이 이번 리뉴얼의 기준이었다.
업사이클링은 이제 '환경을 지킨다'는 명분만으로는 선택받기 어려워졌고, 그래서 요즘 결과물엔 더 흥미로운 이야기가 붙는다. 스웨덴 디자이너 니콜라스 니멘은 도시 재정비에서 남은 보도블록과 콘크리트를 의자와 테이블로 되돌린 'Re:Stockholm'을, 베이루트의 스튜디오 마즈누나는 2019년 가치 폭락으로 쓰이지 않게 된 레바논 250·500파운드 동전을 가구와 조명에 붙인 'FRATA'를 내놨다. 재료의 출처가 곧 서사가 되는 구조다.
몬트리올 기반 활자 파운드리 팡그램 팡그램이 신작 서체 Neue Gstaad를 공개했다. 뉴 글리프의 창업자이자 CEO인 이안 파티가 디자인했고, 그로테스크·이탤릭·산세리프에 걸쳐 7개 서브패밀리, 총 112개 스타일을 갖춘 시스템형 서체다. Neue York, PP Kyoto, Neue Montreal로 이어져 온 이 파운드리의 지명 오마주 계보 위에 놓인다.
영국 여자축구 최상위 리그인 WSL에서 남자팀과 구분되는 독자 브랜드를 갖는 첫 팀이 나왔다. 축구 분야 경험이 두터운 스튜디오 노매드가 '빛'으로 만든 모노그램을 설계했고, 클럽 마스터 브랜드와의 연결은 그대로 유지했다. 출발점은 여자팀 관객층이 남자팀과 상당히 다르다는 내부 조사 결과였다. 서브 브랜드 분리의 근거를 감이 아니라 팬덤 데이터에서 찾은 케이스다.
수노가 워너뮤직그룹·BMG·빌리브에서 라이선스한 데이터로 만든 v6를 공개했다. 잭 브로디는 v6가 "밑바닥부터 학습됐고, 이전 모델이 학습한 것과 같은 데이터를 포함하지 않는다"고 밝혔다. v6·v6-wild·v6-mini 세 종으로 나뉘고 미니는 전원 무료다. 채팅에서 평문으로 기타 라인이나 가사 한 줄만 고칠 수 있어 전체 재생성이 필요 없고, 이미지·영상·오디오도 프롬프트로 쓸 수 있다. 다만 리뷰어는 "자연스러운 불완전함"은 여전히 만들지 못한다고 지적했다.
애플이 아이폰 18 프로에 'Apple Reference Image'를 도입했다. 촬영할 때 메인 카메라 센서가 서명된 센서 데이터를 함께 남기고, 프라이빗 클라우드 컴퓨트가 이를 '변경 불가능한 이미지'로 만들어 사진 앱에서 볼 수 있게 한다. 이후 버전과 대조해 수정 여부를 판별하는 구조로, 애플은 이를 '디지털 네거티브'에 비유하며 "포토저널리스트와 사진가에게 필수적"이라고 밝혔다. AI 생성·변형 판별 표준인 SynthID도 지원하고 개발자용 API도 연다.
OECD가 발표한 PISA 2025에서, 글쓰기 과제에 AI를 거의 안 쓰는 학생의 과학 평균은 509점, 매일 또는 거의 매일 쓰는 학생은 481점이었다. 사회경제적 배경을 보정해도 28점 차이로, 약 1년 반의 학습 격차에 해당한다. 다만 주 1~2회 쓰는 집단이 가장 높았고, AI가 준 정보를 정기적으로 평가하도록 요구받은 학생은 13점 높았다. 안드레아스 슐라이허 교육·기술국장은 AI를 '목발(crutch)'이 아니라 '발판(scaffold)'으로 쓰라고 했다.
오픈AI가 내부 AI 모델로 나비에-스토크스 방정식이 예외적인 경우를 허용한다는 것을 증명했다고 발표했다. 유체의 흐름을 지배하는 방정식으로, 클레이수학연구소가 100만 달러를 걸었던 문제다. 수학자 트리스탄 벅마스터는 이를 '딥블루-카스파로프의 순간'이라 표현하면서도, 자신이 앤트로픽 소속 수학자와 함께 먼저 증명한 단순 버전이 오픈AI에 흘러들어간 것 아니냐는 의혹을 제기했다. 오픈AI는 두 사람의 연구를 본 적 없고 독자적 결과라고 부인했다.
코난테크놀로지가 서울 양재동 엘타워에서 연 제4회 코난 AI 서밋에서, 양승현 COO는 프론티어 모델은 상향 평준화됐는데 정작 현장에선 예상 밖의 단순 작업에서 실패한다며 원인을 'AI 오류 관측성'의 부재로 짚었다. 해법으로는 어떤 툴과 지식을 거쳐 결과가 나왔는지 추적하고 체크포인트·재검증·롤백으로 자동 검증하는 에이전틱 워크플로우를 제시했다. KPI도 처리 건수나 소요 시간이 아니라 AI 자동완결률·에스컬레이션율·검증 통과율·롤백 빈도로 바뀔 것이라고 봤다.