📌 기사 출처 및 요약
기사 제목: “사진만 올리면 끝”…당근, 중고거래 AI 글쓰기 도입
기사 URL: https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=04260726642166624&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y
2025년 5월 7일 기사다. 당근마켓이 중고 물품의 사진만 올리면 AI가 자동으로 상품 설명을 생성해주는 ‘AI 글쓰기’ 기능을 도입했다. 사용자는 별도의 타이핑 없이도 게시글을 작성할 수 있으며, AI가 제안하는 상품명, 카테고리, 상태, 상세 설명 등을 선택해 수정하거나 그대로 등록할 수 있다.
인공지능이 이제 중고거래 글까지 대신 써주는 시대가 왔다.
당근마켓이 고객들에게 처음 내놓은 AI 서비스가 아닐까 싶은데..
아마도 모든 기능을 직접 개발하지는 않았을 것 같고
이미지를 텍스트로 변환하는 AI 오픈 소스를 이용하고
자체 거래 데이터를 기반으로 어느 정도 튜닝한 결과가 아닐까 싶다.
그런데, 몇 가지 궁금한 게 있다.
“중고제품 특성을 고려할 때 사진만으로 물건 상태를 정확히 설명할 수 있을까?”
“당근마켓을 이용하는 고객들에게 충분히 매력적인 기능일까?”
“또, 중고거래 플랫폼에 맞는 AI 글쓰기란 무엇일까?”
어제도 당근마켓을 이용해 성공적인 거래를 마친 유저 입장에서 몇 가지를 생각해 보고자 한다.
📸 단순 자동화보다 중요한 건 ‘특성 반영’
중고거래 특성 상,
상호 성공적인 거래는 상품의 상태나 사용감, 거래 조건 등이
얼마나 상세하고 믿을만한지 등에 달려 있다.
그리고 이러한 정보들은 판매자만 아는 ‘감각적 정보’일 것이다.
즉, 생활 기스, 작동 여부, 개인 사용 경험 같은 요소들은
사진 만으로는 파악하기 어려워 AI가 추정할 수 없는 영역이다.
그러니 AI가 업로드한 사진에 대해 상품에 대한 글을 써준다고 해도
어차피 판매자는 더 많은 글을 직접 써야 하는 불편함이 있다.
물론, AI가 작성해 주는 글은 ‘초안’일 뿐이라는 것을 잘 안다.
하지만 초안에 몇 마디 덧붙이는 것과 초안을 지우고 새로 쓰기까지 하는 경우는 다르다.
당근마켓이 이 기능을 도입한 실제 목표는 정확한 설명 생성이 아니라
사용자의 귀찮음을 줄이고 진입장벽을 낮추는 것이었을 수 있다.
그래서 실제로 거래 글을 처음 써보는 사용자나,
너무 바빠서 몇 자도 적기 어려운 사용자나,
혹은 업로드만 하면 바로 팔리는 상품이라 길게 적을 필요 없는 사용자에게는
꽤나 유용할 것이다.
그런데 잠깐 생각해 보면, 이런 기능들은 당근마켓이 신규 런칭했을 때에 어울린다.
당근마켓의 보도자료에 따르면 2024년 11월 기준으로 누적 가입자가 4천 만 명을 돌파했다고 하며 월간 활성 이용자 수(MAU)는 약 2,000만 명, 주간 활성 이용자 수(WAU)는 1,300만 명을 넘어섰다고 한다.
대단하지 않은가? 매월 2천 만 명이 당근마켓에서 물건을 사거나 팔거나,
혹은 당근마켓을 구경하기 위해 들른다는 것이다.
AI는 사용자의 귀찮음을 줄여야 한다
맞는 말이다. 만약 기업이 AI 서비스를 도입하고자 한다면,
가장 먼저 사용자의 불편함을 해소하고 귀찮음을 줄이고자 하는 방향으로 움직일 것이다.
그런데,
어떤 AI 기능을 덧붙여 주어야 당근마켓을 이렇게 자주 이용하는 사람들에게, 아니 판매자들의 불편함이 해소되고 귀찮음이 줄어들 수 있을까?
🤖 더 나은 방향: 데이터 기반 추천형 글쓰기
AI가 업로드 된 이미지를 분석해 창의적인 설명글을 대신 써주는 것보다,
당근마켓의 기존 거래 데이터를 분석해
‘잘 팔리는 제목, 설명, 키워드 등’을 추천해주는 방식이 오히려 더 효과적일 수 있다.
예를 들어,
- “직거래 우선”이라는 문장을 포함한 글의 조회수가 평균 2배였다면?
- “1회 사용”이라는 표현이 채팅 수 증가와 연결된다면?
업로드 된 사진에 대해 AI가 이런 자사의 통계 데이터를 기반으로 문장을 추천하고,
사용자가 마지막에 ‘진짜 경험’을 덧붙이는 구조로 설명글을 작성해 준다면 어떨까?
이건 진짜 내가 필요한 기능인데
내가 물건을 팔 때 아무렇게나 글을 써도 된다고 생각하는 유일한 순간은
“나눔”할 때 뿐이다.
그렇지 않은 경우 단 돈 1만 원이라도 받으려면,
유사 제품을 검색해서 다른 사람들이 쓴 글을 먼저 살펴 본다.
어떤 제목인지, 어떤 설명을 써 놓았는지, 가격(시세)은 어떤지,
관심을 얼마나 받았는지, 채팅 기록이 있는지, ‘끌올’을 했는지 등등
그러니까 나에게 이 모든 요소는,
내가 판매할 제품의 기준을 정하기 위한 점수들이고 가중치다.
특히 나는 다른 사람들의 글 제목을 유심히 보고 따라하는 편이다.
그게 그렇게 어렵더라..
당근마켓이 AI 기능을 도입해 고객들에게 무언가를 해줘야 한다면
AI가 가진 아주 작은 기능들을 활용하되
정답은 당근마켓 자신이 가지고 있는 데이터에서 나와야 한다.
조금 결이 다른 얘기지만,
나는 당근마켓에서 해당 제품에 대한 ‘평균 중고 시세 정보‘를 차트로 제공해 주면 좋겠다.
가격비교사이트에도 있는 기능이고
게임 소프트웨어 할인 정보 사이트에도 있는 기능이다.
판매자와 구매자 모두 시세를 알면
판매 시기, 혹은 구매 시기를 앞당기거나 미룰 수 있다.
물론 곁들여 말한 중고 시세 정보는 굳이 AI 기능을 사용하지 않아도 알 수 있다.
하지만 요즘 그런 게 뭐 중요한가, 진짜 AI 서비스에 살짝 얹혀서 함께 서비스하면 되지.
🤖 기업의 AI 도입 트렌드 : 지금은 과도기
챗GPT가 대중화되기 시작한 2023년부터 매년 관련 컨퍼런스에 참가해 보면 기업들이 AI, 특히 챗GPT 같은 LLM 모델을 도입한 서비스들의 수준이 놀랄 만큼 성장하고 있다.
그런데 가끔 아직~ 뭔가 부족한데.. 하는 생각이 드는 것도 사실이다.
데이터 분석 서비스를 제공하는 회사로 한정해 보면, 처음에는 버튼 클릭 대신,
“어떤 데이터를 분석해줘”라는 명령을 자연어로 내리는 정도로 AI 기능을 활용했고
그 이후에는 다양한 분석이나 시각화를 구현하는 용도로 AI를 접목하고 있었다.
물론 몇 몇 회사의 서비스를 훑어 본 정도라 장담할 수는 없다. 뇌피셜이다.
지금은 기업들에게도 AI 서비스를 도입하는 과도기에 해당할 것이다.
그리고 그 과도기에는,
아마도 새로운 어떤 서비스를 창조하는데 많은 시간을 들이는 것보다
익숙한 기능들을 조금 더 유연하게, 혹은 저렴하게 서비스하는데 집중하고 있을지 모른다.
대단한 어떤 것을 창조하는 것도 중요하지만, 그건 사실 시간이 많이 걸리는 일이니까
당장 AI 시류에 우리도 탑승하자는 생각이 강하기 때문이지 않을까 싶다.
개인적인 생각이지만, AI 서비스 도입을 위해서는 기술적인 측면보다
기획적인 마인드가, 인문학적인 소양이 조금 더 빛을 발할 수 있는 영역이 아닐까도 싶다.
당근마켓의 AI 글쓰기도 기술적으로 훌륭하고 충분히 매력적이며 실용적이겠지만,
정말 중요한 건 사용자에게 얼마나 편리하면서도 신뢰를 줄 수 있느냐는 것이고
이제는 본격적으로 ‘사용자’ 입장에서의 체감가는 차이를 만들어 내야 한다.
🧠 기업이 AI를 도입할 때 진짜로 고려해야 할 핵심 6가지
1. 기술보다 업의 본질
AI는 “기능”보다 “맥락”에 강해야 합니다.
예: 보험의 AI 챗봇과 중고거래 AI는 기술이 같아도 대화 구조가 달라야 하죠.
2. AI는 조력자지, 대체자가 아니다
AI가 사용자의 선택을 완전히 대체하려 들면 신뢰를 잃습니다.
“AI가 도와줬다고 느끼게 하는 설계”가 핵심입니다.
3. 내부 데이터는 AI보다 강력한 자산이다
외부 모델보다, 자사 유저 행동 로그·상품 기록·전환 데이터야말로 최고의 인사이트.
“데이터를 읽는 AI”를 만들지 못하면, 도입해도 반쪽짜리입니다.
4. 사용자에게 편익이 체감되도록 해야 한다
AI 도입은 화려한 기능이 아니라 귀찮음을 줄여주는 것이어야 합니다.
예: 글을 써주는 AI보다, “뭐부터 쓰면 좋을지 알려주는 AI”가 실용적입니다.
5. AI가 틀릴 수 있음을 인정하는 설계
AI는 실수할 수 있습니다.
정답이 아니라 ‘초안’임을 명시하거나, 수정이 자연스러운 구조로 설계되어야 합니다.
(예: “이 설명은 AI가 제안한 내용입니다. 수정 또는 추가할 수 있어요.”)
6. 도입 후 학습 구조까지 설계되어야 한다
한 번 도입으로 끝나면 안 됩니다.
사용자의 사용 패턴, 클릭율, 수정 여부 등을 AI가 다시 학습하는 구조까지 만들어야
시간이 지날수록 정확도가 올라갑니다.
→ AI는 “배우는 시스템”이어야 합니다.
🌐 English Summary
As AI begins to assist in writing secondhand sales posts, the real value lies not in full automation, but in data-driven suggestions tailored to user behavior. In trust-heavy platforms like secondhand marketplaces, AI should guide—never replace—the user voice.
Title:
AI Writing in Secondhand Market: What Works and What Doesn’t
Summary:
Daangn Market, Korea’s top hyperlocal platform, introduced an AI writing feature that automatically generates product descriptions from photos. While innovative, the core question remains—can AI truly understand item conditions better than humans?
The article argues that in a trust-sensitive space like secondhand trading, AI should serve as an assistant, not a replacement. Rather than guessing descriptions from images, it would be more effective for AI to suggest successful post examples based on past transaction data, helping users build trustworthy listings.
For AI to succeed in real-world applications, it must:
- Respect the unique context of each industry.
- Prioritize user control and transparency.
- Leverage internal data as its strongest asset.
Ultimately, great AI is not about automation for its own sake—it’s about enhancing human decisions through context-aware support.
