Muse는 월 $0으로 와이어드 점수 25점 중 18점을 받았고, Dots는 월 $100으로 20점을 받았습니다. 하지만 Muse는 데이터 종류 31개를 신고하는 반면 Dots는 17개입니다.
메타 Muse 애플 워치 vs ChatGPT Dots: AI 에이전트 2026 · 9개 순위
ChatGPT의 Dots는 일상 작업 완료율이 88%로, 메타 Muse의 89%에 거의 맞먹었습니다. 대신 앱 스토어에 신고한 데이터 종류는 Muse의 31개보다 적은 17개였습니다.
- 1위: ChatGPT Dots (OpenAI)
- 9개 순위
01최종 목록
선도 AI들이 각자 독립적으로 열 개짜리 목록을 만들었습니다. 확인하기 쉬운 하나의 결과입니다. 모든 순위에는 이유, 출처, 그 항목을 넣은 AI 목록이 있습니다.
순서: AI의 동의가 많은 항목부터 적은 항목 순입니다.
밝은 배지는 해당 AI가 이 항목을 자기 목록에 넣었다는 뜻이고, 흐린 배지는 넣지 않았다는 뜻입니다.
- 1
ChatGPT Dots (OpenAI)
순위표에서 가장 좋은 선택입니다. 아홉 가지 작업에서 88%를 기록했고 와이어드 점수도 1위(20/25)입니다. 데이터 종류는 17개이며 인코그니 위험도는 두 번째로 낮습니다. 월 $100입니다.
포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, DeepSeek. 포함하지 않음: Gemini.각 AI 목록에서의 순위: Claude: 3 · ChatGPT: 목록 보기 · Meta: 목록 보기 · Grok: 3 · Nova: 7 · Kimi: 2 · Wenxin: 목록 보기 · DeepSeek: 2
각 AI가 짚은 점 8
- Claude3위
과제(9.15/10)와 개인정보 투명성 모두 상위권에 가깝습니다. 데이터 유형은 14개로 중간 수준입니다.
출처 ↗ - ChatGPT
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Meta
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Grok3위
주요 업체 가운데 개인정보 처리방침이 가장 명확하며, 아홉 과제에서 88%
- Nova7위
기존 ChatGPT 기억을 활용해 아홉 과제 중 7개를 완료하며 새로 수집하는 데이터는 최소
출처 ↗ - Kimi2위
13개 플랫폼 가운데 개인정보 위험 점수는 두 번째로 좋습니다. 시험에서는 Dot이 슬랙 답장을 가장 정확하게 썼습니다. 하지만 앱이 수집하는 데이터 유형은 1년 전보다 70% 늘었습니다.
출처 ↗ - Wenxin
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - DeepSeek2위
데이터 수집이 70% 뛰어 17개 유형이 되었지만, 인코그니는 여전히 개인정보 보호에서 두 번째로 꼽습니다.
출처 ↗
AI 8개가 이 순위로 선택 - 2
Claude Duet (앤트로픽)
테스트한 에이전트 중 데이터 요구가 가장 적습니다(13개 종류, 3월 표기 기준). 하지만 작업 완료율 79%로 꼴찌입니다. 경쟁 제품이 한 번 물을 때 이 앱은 네 번 허락을 구했습니다.
포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, DeepSeek. 포함하지 않음: Gemini.각 AI 목록에서의 순위: Claude: 2 · ChatGPT: 목록 보기 · Meta: 목록 보기 · Grok: 4 · Nova: 9 · Kimi: 3 · Wenxin: 목록 보기 · DeepSeek: 4
각 AI가 짚은 점 8
- Claude2위
한 테스트에서 9.3/10점으로 최고점을 받았고 데이터 발자국도 작습니다. 앞선 서프샤크 비교에서 35개 유형 중 13개만 수집했습니다.
출처 ↗ - ChatGPT
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Meta
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Grok4위
데이터 유형 13개뿐이고 기본 안전 설정이 강력하지만, 과제 완료율은 79%
- Nova9위
다듬어진 인터페이스로 아홉 과제 중 6개를 완료하지만 데이터를 직접 입력해야 함
출처 ↗ - Kimi3위
아홉 과제 시험에서 꼴찌를 했지만, 2주 만에 시험한 사람이 매일 쓰는 앱이 되었습니다. 한 번의 시험이 전부가 아니라는 가장 분명한 신호입니다.
출처 ↗ - Wenxin
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - DeepSeek4위
데이터 유형 13개에 신중한 승인 절차를 갖췄지만 79%로 꼴찌. 가장 조심스러운 에이전트가 경주에서 졌습니다.
출처 ↗
AI 8개가 이 순위로 선택 - 3
미스트랄 Vibe (이전 이름 Le Chat)
추정치: 인코그니 2026년 순위에서 개인정보 위험도가 가장 낮습니다(약 12점). 하지만 실제 작업 테스트는 한 번도 받지 않았습니다. 보도된 데이터 종류 6개라는 집계에는 이견이 있습니다.
포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, DeepSeek. 포함하지 않음: Gemini.각 AI 목록에서의 순위: Claude: 4 · ChatGPT: 목록 보기 · Meta: 목록 보기 · Grok: 6 · Nova: 1 · Kimi: 5 · Wenxin: 목록 보기 · DeepSeek: 3
각 AI가 짚은 점 8
- Claude4위
인코그니의 2026년 순위에서 개인정보 위험이 가장 낮지만, 일상 과제 테스트는 찾지 못했습니다.
출처 ↗ - ChatGPT
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Meta
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Grok6위
시험한 주요 플랫폼 가운데 개인정보 위험 점수가 가장 낮음
- Nova1위
개인정보 위험은 가장 낮지만 데이터 유형 13개로 제한되며, 금융 정보를 수집하지 않는 유일한 앱
출처 ↗ - Kimi5위
인코그니가 측정한 플랫폼 가운데 가장 개인정보 친화적입니다. 에이전트 기능이 가장 적은 것을 감수할 수 있다면, 표에서 개인정보 대가가 가장 싼 선택입니다.
출처 ↗ - Wenxin
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - DeepSeek3위
데이터 유형 6개, 개인정보 위험 점수 최저 — 하지만 아홉 과제 시험은 건너뛰었습니다.
출처 ↗
AI 8개가 이 순위로 선택 - 4
메타 Muse
무료이며, 아홉 가지 작업 중 4개에서 가장 빨랐습니다. 완료율은 89%입니다(두 작업이 해당 없음 처리되어 120점 만점으로 채점). 35개 데이터 종류 중 31개를 신고하며, 기본 설정으로 대화 내용을 학습에 씁니다.
포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, DeepSeek. 포함하지 않음: Gemini.각 AI 목록에서의 순위: Claude: 6 · ChatGPT: 8 · Meta: 7 · Grok: 2 · Nova: 8 · Kimi: 4 · Wenxin: 3 · DeepSeek: 6
각 AI가 짚은 점 8
- Claude6위
가장 넓게 퍼져 있고 9개 과제 중 4개에서 가장 빨랐습니다. 하지만 35개 데이터 유형 중 33개를 밝히고 있으며, 한 테스트에서 종합 6.5/10점이었습니다.
출처 ↗ - ChatGPT8위
Charm은 휴대폰을 꺼내지 않고도 Muse를 약속하지만, 11월 11일 현재 아직 계획된 기기이지 자리 잡은 설치 기반이 아닙니다.
출처 ↗ - Meta7위
사람들이 이미 여는 채팅 앱 안으로 에이전트가 들어갑니다. 새 앱을 배울 필요는 없지만, 미국과 캐나다에서만 가능합니다.
출처 ↗ - Grok2위
과제 성공률 89%, 이제 애플 워치에서도 사용 가능하지만 데이터 유형 35개 중 33개
- Nova8위
무료 창작 스튜디오로 아홉 과제 중 6개를 완료하지만 사용자 기억을 직접 가져와야 함
출처 ↗ - Kimi4위
시험에서 가장 빠른 에이전트이며, 다운로드 500만 건을 역대 가장 빠르게 기록한 앱입니다. 대신 가능한 데이터 유형 35개 중 31개를 수집하며, 이는 메타의 다른 앱 다음으로 많은 수치입니다.
출처 ↗ - Wenxin3위
듣기만 하는 $149짜리 펜던트 — 밤에 충전할 필요가 없는 유일한 에이전트 기기
- DeepSeek6위
데이터 유형 35개 중 31개로, 평균의 거의 두 배입니다. 그 결과 Grok에 4점 뒤졌습니다.
출처 ↗
AI 8개가 이 순위로 선택 - 5
구글 Gemini Spark
와이어드 순위표에서 테스트한 에이전트 중 가장 낮은 점수입니다(12/25, 점심 과제 1/5). 정확한 위치 정보를 포함해 24개 데이터 종류를 신고합니다. 대부분의 자료는 Gemini를 인코그니 고위험군으로 분류합니다.
포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Nova, Kimi, Wenxin, DeepSeek. 포함하지 않음: Gemini.각 AI 목록에서의 순위: Claude: 5 · ChatGPT: 목록 보기 · Meta: 목록 보기 · Grok: 5 · Nova: 5 · Kimi: 6 · Wenxin: 목록 보기 · DeepSeek: 5
각 AI가 짚은 점 8
- Claude5위
과제 점수는 8.7/10이지만, 인코그니 요약은 Gemini를 개인정보 위험 점수가 높은 편에 넣었습니다.
출처 ↗ - ChatGPT
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목록 보기 - Meta
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Grok5위
정확한 위치를 포함한 데이터 유형 23개, 구글 앱 안에서 탄탄한 이용 범위
- Nova5위
데이터 유형 23개 수집 — 복잡한 과제에 가장 강하지만 광고주와 데이터를 공유
출처 ↗ - Kimi6위
안드로이드, 워크스페이스, Wear OS를 통해 경쟁 서비스보다 더 많은 사람의 주머니에 닿습니다. 메타 앱을 제외한 어떤 앱보다 많은 데이터 유형(35개 중 24개)을 수집하며, 정확한 위치와 민감한 정보도 포함됩니다.
출처 ↗ - Wenxin
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - DeepSeek5위
데이터 유형 23~24개, 개인정보 점수는 최하위권. 휴대폰과 워치에서 가장 넓은 이용 범위가 이를 떠받치고 있습니다.
출처 ↗
AI 8개가 이 순위로 선택 - 6
마이크로소프트 Copilot
인코그니가 꼽은 가장 위험한 플랫폼 세 곳(16+)에 포함되며, 사용자 추적을 위해 데이터를 수집한다고 밝힌 유일한 앱입니다. 실제 작업 점수로는 이 위험을 상쇄하지 못합니다.
포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Kimi, Wenxin, DeepSeek. 포함하지 않음: Gemini, Nova.각 AI 목록에서의 순위: Claude: 7 · ChatGPT: 목록 보기 · Meta: 목록 보기 · Grok: 9 · Kimi: 10 · Wenxin: 목록 보기 · DeepSeek: 8
각 AI가 짚은 점 7
- Claude7위
인코그니 순위에서 개인정보 위험 점수가 가장 높은 세 곳 중 하나이며, 이를 상쇄할 과제 테스트도 찾지 못했습니다.
출처 ↗ - ChatGPT
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Meta
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - Grok9위
인코그니가 순위를 매긴 플랫폼 13개 중 개인정보 위험 점수가 가장 높음
- Kimi10위
사용자를 추적한다고 인정한 유일한 AI 앱입니다. 구글 플레이에서는 아무것도 수집하지 않는다고 하면서, 앱스토어에는 수집하고 공유한다고 적었습니다. 두 설명이 동시에 참일 수는 없습니다.
출처 ↗ - Wenxin
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - DeepSeek8위
데이터 유형 13개, 인코그니 위험 점수 최하, 그리고 데이터 중개업체에서 사들인 데이터.
출처 ↗
AI 7개가 이 순위로 선택 - 7
메타 AI
측정된 앱 중 데이터를 가장 많이 요구합니다. 35개 중 33개 종류이며, 금융 정보를 받는 유일한 앱입니다. 기능은 Muse보다 훨씬 적은데, 인코그니 16+ 위험군에 속합니다.
포함함: Claude, ChatGPT, Meta, Nova, Kimi, Wenxin. 포함하지 않음: Grok, Gemini, DeepSeek.각 AI 목록에서의 순위: Claude: 8 · ChatGPT: 4 · Meta: 8 · Nova: 4 · Kimi: 9 · Wenxin: 9
각 AI가 짚은 점 6
- Claude8위
메타의 예전 챗봇 앱은 Muse와 같은 만큼 데이터를 가져가며, 인코그니 순위에서 최악의 세 곳 중 하나입니다.
출처 ↗ - ChatGPT4위
Muse는 사람들이 이미 여는 앱 안에서 만날 수 있습니다. 메타 앱의 개인정보 라벨도 서프샤크 비교에서 가장 넓은 축에 듭니다.
출처 ↗ - Meta8위
내장된 가장 큰 이용자층을 가졌지만 에이전트로서는 가장 약합니다. 피드 속 챗봇일 뿐, 내 일정을 맡아 주는 일꾼은 아닙니다.
출처 ↗ - Nova4위
가능한 데이터 유형의 95%를 수집하지만 과제는 아홉 중 5개만 완료 — 개인정보 점수 최하
출처 ↗ - Kimi9위
측정된 AI 앱 가운데 데이터를 가장 많이 가져가는 앱입니다. 데이터 유형 35개 중 33개를 수집하는데, 실제로 해 주는 일은 메타의 Muse보다 눈에 띄게 적습니다.
출처 ↗ - Wenxin9위
하루 30분씩 쓰는 헤드셋 안에 에이전트가 산다 — 신뢰는 아직 이론일 뿐
AI 6개가 이 순위로 선택 - 8
퍼플렉시티 Assistant
추정치: 정확한 위치 정보를 수집하는 앱 네 개 중 하나이며, 인코그니 위험도는 중간 수준(약 14점)입니다. 이 비서는 이메일과 메시지 초안을 써 주지만, 보내기는 직접 눌러야 합니다.
포함함: Meta, Grok, Kimi, Wenxin, DeepSeek. 포함하지 않음: Claude, ChatGPT, Gemini, Nova.각 AI 목록에서의 순위: Meta: 목록 보기 · Grok: 7 · Kimi: 7 · Wenxin: 목록 보기 · DeepSeek: 7
AI 5개가 이 순위로 선택 - 9
Pi (인플렉션 AI)
데이터 종류가 가장 적습니다. 35개 중 3개로, 메타 AI보다 11배 적습니다. 다만 대화 상대에 가까운 앱이라 작업 테스트 점수는 없습니다.
포함함: ChatGPT, Meta, Grok, Nova, DeepSeek. 포함하지 않음: Claude, Gemini, Kimi, Wenxin.각 AI 목록에서의 순위: ChatGPT: 5 · Meta: 5 · Grok: 8 · Nova: 목록 보기 · DeepSeek: 9
각 AI가 짚은 점 5
- ChatGPT5위
안경 동반 기기는 일반 앱 데이터뿐 아니라 주변 세상을 보는 시선까지 모을 수 있습니다. 서프샤크는 Meta AI의 라벨이 35개 유형 중 33개를 나열한다고 찾았습니다.
출처 ↗ - Meta5위
이론상 손을 쓰지 않고 휴대폰 없이 쓸 수 있지만, 안경의 Muse는 아직 출시된 에이전트가 아니라 약속일 뿐입니다.
- Grok8위
위험 점수는 낮고 대화에 초점, 에이전트 기능의 범위는 제한적
- Nova
자체 목록에서는 다른 이름입니다: 전체 목록을 여세요.
목록 보기 - DeepSeek9위
데이터 유형 3개로 가장 적지만, 과제를 처리하는 도구가 아니라 동반자입니다.
출처 ↗
AI 5개가 이 순위로 선택
02알아 둘 만한 것
AI들이 목록을 만들며 발견한 것.
ChatGPT 앱은 1년 만에 신고 데이터 종류가 10개에서 17개로 늘어 70% 증가했습니다. 그럼에도 인코그니 개인정보 위험도는 여전히 두 번째로 낮습니다.
13개 플랫폼 중 아홉 곳은 대화를 학습에 쓰지 않도록 간단히 끄는 설정을 제공합니다. 하지만 이미 모델 학습에 쓰인 데이터를 지울 수 있는 곳은 한 곳도 없습니다.
개인정보 보호 상위 앱(Vibe, Pi, Duck.ai)은 두 차례의 작업 테스트에서 모두 빠졌습니다. 그래서 실제로 쓸모가 있는지는 입증되지 않았습니다.
아홉 작업의 점수는 같은 기준으로 매겨지지 않았습니다. 진행자가 블라인드 없이 실시간으로 평가했고, Muse는 슬랙과 깃허브가 연결되어 있지 않아 160점이 아닌 120점 만점으로 채점되었습니다.
03집계 방법
공식 없이 쉬운 말로.
1질문
나 대신 과제를 처리하는 AI 에이전트 상위 10개: 데이터를 얼마나 가져가는지 대 실제로 얼마나 해내는지
2이 주제를 고른 이유
독자는 한곳에서 어떤 에이전트가 쓸모 있으면서 데이터도 조심스럽게 다루는지 볼 수 있습니다. 개인정보 표에는 쓸모가 빠져 있고, 과제 시험에는 개인정보가 빠져 있으며, 두 개인정보 표도 항상 같은 결과를 내지는 않습니다.
3적용 범위
전 세계, 휴대폰·워치·앱에서 쓰는 소비자용 AI 에이전트와 비서(메타 Muse, ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Le Chat 등)
4살펴본 기준
- 독립 실사용 시험에서 정해진 일상 과제를 올바르게 끝낸 비율
- App Store 개인정보 라벨에서 앱이 수집하는 데이터 유형 수
- 11개 가중 기준(학습 사용, 수신 거부, 데이터 공유)에 따른 개인정보 점수
- 도달 범위: 에이전트가 휴대폰, 워치, 다른 앱 안에서 작동하는지 여부
- 서프샤크(2026년 9월) — AI 챗봇·에이전트 앱 13개가 애플 App Store의 데이터 유형 35개 중 각각 몇 개를 신고했는지, 라벨은 2026년 9월 22일에 읽음
- 서프샤크(2026년 3월) — AI 챗봇 앱 상위 10개가 App Store에 신고한 데이터 유형 수를 앞서 센 결과
- 인코그니 생성형 AI·LLM 데이터 개인정보 순위 2026 — 학습 사용, 수집 거부, 공유, 투명성 등 가중치가 붙은 11개 기준으로 플랫폼 13곳의 개인정보 위험 점수 (낮을수록 좋음); 개인정보 정책 열람 시점
- How I AI / 클레어 보의 아홉 가지 과제 테스트(라이언 도서 경유) — Grok Bot, 메타 Muse, ChatGPT Dot, Claude Duet가 일상 과제 아홉 개 중 잘 끝낸 비율(2026년 10월); 진행자 평가, 블라인드 아님
5순위를 매긴 AI
선도 AI: Claude, ChatGPT, Meta, Grok, Gemini, Nova, Kimi, Wenxin, DeepSeek. 각 AI가 독립적으로 10위까지의 목록을 만들고 순위마다 출처를 밝혔습니다.
6순위를 정한 방법
AI마다 다르게 쓴 같은 항목은 하나로 셌습니다. 더 많은 AI가 목록에 넣고 더 높이 놓을수록 순위가 높아집니다. 'AI 합의'는 그 항목을 자기 목록에 넣은 AI의 수를 보여 줍니다. 출처는 AI가 직접 찾은 것뿐이며 사람이 추가한 것은 없습니다.
04AI별 목록
🇺🇸 Claude9개 순위 · 메모 3개
같은 질문에 Claude 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.
- 1Grok Bot (xAI)
9개 과제 벤치마크에서 1위를 차지했습니다. 라이언 도서는 자신이 한 더 가벼운 테스트도 같은 결과라고 말합니다. 하지만 제가 찾은 어떤 자료도 이 봇 자체에 개인정보 점수를 매기지 않았습니다.
출처 ↗ - 2Claude (Claude Duet / Cowork)
한 테스트에서 9.3/10점으로 최고점을 받았고 데이터 발자국도 작습니다. 앞선 서프샤크 비교에서 35개 유형 중 13개만 수집했습니다.
출처 ↗ - 3ChatGPT (ChatGPT Work / Dots)
과제(9.15/10)와 개인정보 투명성 모두 상위권에 가깝습니다. 데이터 유형은 14개로 중간 수준입니다.
출처 ↗ - 4Le Chat / Mistral Vibe
인코그니의 2026년 순위에서 개인정보 위험이 가장 낮지만, 일상 과제 테스트는 찾지 못했습니다.
출처 ↗ - 5Gemini (Gemini Spark)
과제 점수는 8.7/10이지만, 인코그니 요약은 Gemini를 개인정보 위험 점수가 높은 편에 넣었습니다.
출처 ↗ - 6메타 Muse (iPhone, iPad, Mac, 애플 워치)
가장 넓게 퍼져 있고 9개 과제 중 4개에서 가장 빨랐습니다. 하지만 35개 데이터 유형 중 33개를 밝히고 있으며, 한 테스트에서 종합 6.5/10점이었습니다.
출처 ↗ - 7마이크로소프트 Copilot
인코그니 순위에서 개인정보 위험 점수가 가장 높은 세 곳 중 하나이며, 이를 상쇄할 과제 테스트도 찾지 못했습니다.
출처 ↗ - 8메타 AI (챗봇 앱)
메타의 예전 챗봇 앱은 Muse와 같은 만큼 데이터를 가져가며, 인코그니 순위에서 최악의 세 곳 중 하나입니다.
출처 ↗ - 9Kimi (문샷 AI)
인코그니에서 Copilot, 메타 AI와 함께 개인정보 위험 점수가 가장 높은 곳으로 거론되며, 과제 수행 근거는 찾지 못했습니다.
출처 ↗
Claude의 발견
메타 Muse는 아홉 과제 시험에서 네 과제 기준으로 가장 빨랐지만, 애플 데이터 유형 35개 가운데 33개를 수집한다고 밝히고 있습니다. 도서는 업무 도구가 연결되어 있지 않아 슬랙 과제와 코딩 과제는 건너뛰었다고 적었습니다.
챗봇 13개 중 9개는 대화 내용으로 AI를 학습하지 않도록 간단히 끌 수 있는 설정을 제공합니다. 인코그니는 나머지 챗봇에 이 설정이 없는 점을 이번 조사에서 가장 중대한 문제로 꼽았습니다.
메타의 Muse는 2026년 11월 9일 애플 워치에 들어왔습니다. 9월 8일 미국에서 출시된 뒤 10월 7일 아이패드를, 이어 맥 앱을 추가해, 약 두 달 만에 애플 기기 화면 네 개에서 쓸 수 있게 되었습니다.
🇺🇸 ChatGPT10개 순위 · 메모 3개
같은 질문에 ChatGPT 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.
- 1스마트폰 AI 에이전트 (iPhone·Android, 2026)
작은 화면 하나로 에이전트에 메시지, 사진, 위치, 일정, 결제까지 맡길 수 있습니다. 이렇게 넓게 닿기 때문에 권한의 경계가 가장 중요합니다.
출처 ↗ - 2데스크톱·노트북 AI 에이전트 (Windows·Mac, 2026)
키보드, 브라우저, 파일 시스템이 있으면 에이전트가 시계의 명령 입력창보다 훨씬 많은 일을 할 수 있습니다.
출처 ↗ - 3애플 워치 AI 도우미 (2026)
시계는 이제 진짜 에이전트의 입구가 되었습니다. Muse가 11월 9일 들어왔고, 애플 자체의 Siri AI 기능도 함께 나왔습니다.
출처 ↗ - 4메신저·소셜 앱 안의 AI 에이전트 (Instagram, Facebook 및 기타 메타 앱, 2026)
Muse는 사람들이 이미 여는 앱 안에서 만날 수 있습니다. 메타 앱의 개인정보 라벨도 서프샤크 비교에서 가장 넓은 축에 듭니다.
출처 ↗ - 5AI 스마트 안경 (Ray-Ban Meta 및 대안 제품, 2026)
안경 동반 기기는 일반 앱 데이터뿐 아니라 주변 세상을 보는 시선까지 모을 수 있습니다. 서프샤크는 Meta AI의 라벨이 35개 유형 중 33개를 나열한다고 찾았습니다.
출처 ↗ - 6독립형 AI 도우미 앱 (iPhone·Android, 2026)
앱은 특정 하드웨어 제조사에 묶이지 않고 아주 많은 휴대폰에 닿을 수 있습니다. 다만 계정, 권한, 개인정보 약관이 여전히 한계를 정합니다.
출처 ↗ - 7스마트 반지와 동반 앱 (전 세계, 2026)
반지는 연속적인 건강 신호를 모을 수 있지만, 표본에 든 동반 앱들은 평균 6개 데이터 유형만 밝혀 스마트워치·안경 앱보다 낮았습니다.
출처 ↗ - 8AI 포켓 기기 (메타 Muse Charm, 2026)
Charm은 휴대폰을 꺼내지 않고도 Muse를 약속하지만, 11월 11일 현재 아직 계획된 기기이지 자리 잡은 설치 기반이 아닙니다.
출처 ↗ - 9스마트워치 동반 생태계 (핏빗, 가민, Zepp 등, 2026)
도우미의 시계 홈은 흔히 휴대폰의 두 번째 앱입니다. 서프샤크는 표본의 모든 스마트워치 동반 앱이 어떤 수집이든 밝히고 있다는 것을 찾았습니다.
출처 ↗ - 10제조사 생태계를 넘나드는 AI 안경과 웨어러블 (2026)
iOS와 Android에서 모두 작동하는 기기는 주인을 더 멀리까지 따라갈 수 있습니다. 하지만 데이터 발자국의 상당 부분은 프레임이나 시계 자체가 아니라 동반 앱이 정합니다.
출처 ↗
ChatGPT의 발견
시계는 이제 제조사의 도우미에만 묶여 있지 않습니다. 맥루머스는 11월 9일 애플 워치의 Muse가 받아쓰기, 통화, 화면 위젯을 지원한다고 보도했습니다.
겉보기에 개인정보를 가장 잘 지키는 웨어러블 기기는 분류에 따라 달라집니다. 서프샤크의 iOS 표본에서 스마트 링은 평균 데이터 유형 6개, 스마트 글라스는 9개, 스마트워치는 11개였습니다.
여러 기기에서 쓰는 전략은 이용 범위가 넓지만, 범위가 넓을수록 수집하는 데이터도 많아질 수 있습니다. 서프샤크의 개별 앱 비교에서 메타 AI는 35개 중 33개, 메타 Muse는 35개 중 31개로 나타났습니다.
🇺🇸 Meta10개 순위 · 메모 4개
같은 질문에 Meta 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.
- 1애플 워치 (2026)
손목이 휴대폰보다 먼저 Muse를 맞았습니다. Siri AI가 마침내 애플 워치에 음성 타이머 이상의 진짜 에이전트를 줍니다.
출처 ↗ - 2스마트폰 - iPhone·Android (2026)
여전히 주요 에이전트가 모두 살고, 과제를 가장 많이 처리하며, 데이터도 가장 많이 모으는 유일한 곳입니다.
출처 ↗ - 3데스크톱 PC·Mac (2026)
일꾼 역할을 하는 곳입니다. 에이전트가 진짜 키보드, 파일, 화면을 얻고, Grok Bot, Dots, Claude Code가 모두 여기서 돌아갑니다.
출처 ↗ - 4Wear OS 스마트워치 (2026)
Android 손목에는 Gemini와 Muse가 모두 들어오지만, 어떤 시계에서 얼마나 혼자 할 수 있는지는 훨씬 덜 분명합니다.
출처 ↗ - 5AI 안경 - Ray-Ban Meta (2026)
이론상 손을 쓰지 않고 휴대폰 없이 쓸 수 있지만, 안경의 Muse는 아직 출시된 에이전트가 아니라 약속일 뿐입니다.
- 6iPad (2026)
보여 주기를 좋아하는 에이전트를 위한 가장 큰 화면이지만, 시계처럼 집 밖으로 함께 나가지는 않습니다.
출처 ↗ - 7WhatsApp - WhatsApp 안의 Muse (2026)
사람들이 이미 여는 채팅 앱 안으로 에이전트가 들어갑니다. 새 앱을 배울 필요는 없지만, 미국과 캐나다에서만 가능합니다.
출처 ↗ - 8Instagram·Facebook - 메타 AI와 Muse 연결 기능 (2026)
내장된 가장 큰 이용자층을 가졌지만 에이전트로서는 가장 약합니다. 피드 속 챗봇일 뿐, 내 일정을 맡아 주는 일꾼은 아닙니다.
출처 ↗ - 9메타 Muse Charm 포켓 기기 (2026)
아직 살 수 없는 전용 에이전트 기기입니다. 가격도, 확정된 출하일도 없고, 극소수만 존재합니다.
출처 ↗ - 10웹 브라우저 - muse.ai와 챗봇 웹 (2026)
아무것도 설치하지 않아도 되는 유일한 집이며, 떠나기도 가장 쉽습니다.
출처 ↗
Meta의 발견
Muse가 손목에 닿기까지 62일이 걸렸습니다. 9월 8일 휴대폰 출시에서 11월 9일 애플 워치와 Wear OS까지이며, 10월 7일 iPad 지원 뒤 9월 중순에는 Mac 지원이 있었습니다.
여러 기기에서 쓰는 하나의 에이전트가 이용 범위에서는 한 기기에만 묶인 비서보다 낫습니다. Muse는 휴대폰, 워치, 아이패드, 맥, 웹, 왓츠앱, 그리고 곧 안경에서도 쓸 수 있습니다. 반면 Siri AI는 워치에서 무거운 작업을 하려면 여전히 애플 인텔리전스를 지원하는 아이폰이 필요합니다.
데이터를 가장 적게 쓰는 곳이 가장 쓸모 있는 것은 아닙니다. 스마트워치 연동 앱은 평균 35개 중 11개의 데이터 유형을 수집하지만, Muse 에이전트 자체는 35개 중 31개를 밝히고 있습니다. 워치가 있다고 에이전트의 데이터 욕심이 줄어드는 것은 아닙니다.
에이전트가 퍼지고 있어도 출하량은 줄고 있습니다. 2026년 3분기 스마트폰은 22.0%, PC는 20.1% 감소했습니다. 그래서 에이전트는 새 기기가 아니라 사람들이 이미 가진 기기에서 이겨야 합니다.
🇺🇸 Grok10개 순위
같은 질문에 Grok 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.
- 1Grok Bot (xAI)
실제 과제 아홉 개에서 과제 완료율 93%, 메타 규모보다 훨씬 적은 데이터를 수집
- 2메타 Muse
과제 성공률 89%, 이제 애플 워치에서도 사용 가능하지만 데이터 유형 35개 중 33개
- 3ChatGPT / Dot (OpenAI)
주요 업체 가운데 개인정보 처리방침이 가장 명확하며, 아홉 과제에서 88%
- 4Claude / Claude Duet (앤트로픽)
데이터 유형 13개뿐이고 기본 안전 설정이 강력하지만, 과제 완료율은 79%
- 5구글 Gemini / Spark
정확한 위치를 포함한 데이터 유형 23개, 구글 앱 안에서 탄탄한 이용 범위
- 6미스트랄 Vibe (Le Chat)
시험한 주요 플랫폼 가운데 개인정보 위험 점수가 가장 낮음
- 7퍼플렉시티
데이터 욕심은 중간 수준, 검색 기반 답변이 강함
- 8Pi (인플렉션 AI)
위험 점수는 낮고 대화에 초점, 에이전트 기능의 범위는 제한적
- 9마이크로소프트 Copilot
인코그니가 순위를 매긴 플랫폼 13개 중 개인정보 위험 점수가 가장 높음
- 10딥시크
데이터 유형 13개, 하지만 중국 서버 보관과 과거 해킹 사고 이력
🇺🇸 Nova10개 순위 · 메모 3개
같은 질문에 Nova 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.
- 1미스트랄 AI의 Vibe
개인정보 위험은 가장 낮지만 데이터 유형 13개로 제한되며, 금융 정보를 수집하지 않는 유일한 앱
출처 ↗ - 2OpenAI의 ChatGPT
2025년 이후 데이터 수집량이 두 배로 늘었지만, 수집 거부 옵션은 여전히 메타보다 낫습니다
출처 ↗ - 3앤트로픽의 Claude
기능에 필요한 데이터만 모으지만 워치와 앱 이용 범위에서는 뒤처짐 — 13개 유형 대 메타의 33개
출처 ↗ - 4메타 AI
가능한 데이터 유형의 95%를 수집하지만 과제는 아홉 중 5개만 완료 — 개인정보 점수 최하
출처 ↗ - 5구글 Gemini
데이터 유형 23개 수집 — 복잡한 과제에 가장 강하지만 광고주와 데이터를 공유
출처 ↗ - 6xAI의 Grok Bot
여러 봇이 팀을 이루는 방식으로 아홉 과제 중 7개를 완료하지만 제3자 광고 업체를 이용
출처 ↗ - 7ChatGPT Dots
기존 ChatGPT 기억을 활용해 아홉 과제 중 7개를 완료하며 새로 수집하는 데이터는 최소
출처 ↗ - 8메타 Muse
무료 창작 스튜디오로 아홉 과제 중 6개를 완료하지만 사용자 기억을 직접 가져와야 함
출처 ↗ - 9Claude Duet
다듬어진 인터페이스로 아홉 과제 중 6개를 완료하지만 데이터를 직접 입력해야 함
출처 ↗ - 10Pi
데이터 유형 3개만 수집하지만 아홉 과제 중 4개 완료에 그침
출처 ↗
Nova의 발견
메타 AI는 가능한 데이터 유형 거의 전부(35개 중 33개)를 수집하지만 과제 성공률은 최하위 — 개인정보 보호와 쓸모 사이의 뚜렷한 맞바꿈
Vibe(Le Chat)는 아홉 과제 중 8개를 완료하면서도 개인정보 위험 점수가 가장 낮습니다. 광고주와 데이터를 공유하지 않는 유일한 서비스입니다.
ChatGPT는 2025년 이후 데이터 수집을 두 배로 늘렸지만(10→17개 유형), 메타와 구글보다 수집 거부 설정이 더 강력하게 유지되고 있습니다.
🇨🇳 Kimi10개 순위 · 메모 4개
같은 질문에 Kimi 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.
- 1Grok Bot (xAI, 2026)
독립 시험에서 일상 과제 아홉 개를 모두 끝낸 유일한 에이전트입니다. 인코그니는 Grok을 가장 개인정보 친화적인 AI iOS 앱 중 하나로 꼽았습니다. 두 가지 모두에서 이기는 드문 결과입니다.
출처 ↗ - 2ChatGPT dots (OpenAI, 2026)
13개 플랫폼 가운데 개인정보 위험 점수는 두 번째로 좋습니다. 시험에서는 Dot이 슬랙 답장을 가장 정확하게 썼습니다. 하지만 앱이 수집하는 데이터 유형은 1년 전보다 70% 늘었습니다.
출처 ↗ - 3Claude Duet (앤트로픽, 2026)
아홉 과제 시험에서 꼴찌를 했지만, 2주 만에 시험한 사람이 매일 쓰는 앱이 되었습니다. 한 번의 시험이 전부가 아니라는 가장 분명한 신호입니다.
출처 ↗ - 4메타 Muse (2026)
시험에서 가장 빠른 에이전트이며, 다운로드 500만 건을 역대 가장 빠르게 기록한 앱입니다. 대신 가능한 데이터 유형 35개 중 31개를 수집하며, 이는 메타의 다른 앱 다음으로 많은 수치입니다.
출처 ↗ - 5미스트랄의 Vibe (이전 이름 Le Chat, 2026)
인코그니가 측정한 플랫폼 가운데 가장 개인정보 친화적입니다. 에이전트 기능이 가장 적은 것을 감수할 수 있다면, 표에서 개인정보 대가가 가장 싼 선택입니다.
출처 ↗ - 6구글 Gemini (2026)
안드로이드, 워크스페이스, Wear OS를 통해 경쟁 서비스보다 더 많은 사람의 주머니에 닿습니다. 메타 앱을 제외한 어떤 앱보다 많은 데이터 유형(35개 중 24개)을 수집하며, 정확한 위치와 민감한 정보도 포함됩니다.
출처 ↗ - 7퍼플렉시티 어시스턴트 (2026)
개인정보 점수는 중간이고 실제로 쓸모 있는 비서입니다. 다만 이메일 초안은 써 주지만 보내지는 못합니다. 앱 안의 동작은 쓰기만 가능해서, 사람이 여전히 버튼을 눌러야 합니다.
출처 ↗ - 8딥시크 (2026)
35개 중 14개의 데이터 유형을 수집하며 한 번의 설정으로 수집을 거부할 수 있습니다. 그러나 호스팅 버전에는 공개 가중치로 해결하려던 데이터 보관 위치 우려가 여전히 남아 있습니다.
출처 ↗ - 9메타 AI (2026)
측정된 AI 앱 가운데 데이터를 가장 많이 가져가는 앱입니다. 데이터 유형 35개 중 33개를 수집하는데, 실제로 해 주는 일은 메타의 Muse보다 눈에 띄게 적습니다.
출처 ↗ - 10마이크로소프트 Copilot (2026)
사용자를 추적한다고 인정한 유일한 AI 앱입니다. 구글 플레이에서는 아무것도 수집하지 않는다고 하면서, 앱스토어에는 수집하고 공유한다고 적었습니다. 두 설명이 동시에 참일 수는 없습니다.
출처 ↗
Kimi의 발견
한 앱스토어 분류 안에 11배 차이의 개인정보 격차가 숨어 있습니다. Pi는 애플의 데이터 유형 35개 가운데 3개를 수집한다고 밝혔고, 메타 AI는 33개를 밝혔습니다. 평균 AI 챗봇 앱은 이제 13개를 수집하며 예전보다 늘었습니다. 그러니 욕심이 커지는 것은 메타만이 아니라 분류 전체입니다.
ChatGPT 앱은 이제 데이터 유형 17개를 수집합니다. 1년 전 10개에서 70% 늘었습니다. 그래도 개인정보 위험 순위는 두 번째입니다. 경쟁 앱 대부분이 더 많이 침범하는 방향으로 늘었기 때문입니다.
아홉 과제 시험에서 진 에이전트가 시험한 사람 자신의 주머니를 차지하는 싸움에서는 이겼습니다. Claude Duet은 10월에 꼴찌를 했지만, Claude Code 세션을 추가한 뒤 11월 중순에는 라이언 도서가 매일 쓰는 앱이 되었습니다.
Muse는 500만 다운로드를 앞선 어떤 AI 앱보다 빨리 달성했습니다. 같은 기록에 ChatGPT는 56일, Grok은 103일, Claude는 492일이 걸렸습니다. 페이스북, 인스타그램, 워치 앱을 통한 유통이 모델 성능보다 사용자 확보에 더 효과적이라는 증거입니다.
🇨🇳 Wenxin10개 순위 · 메모 1개
같은 질문에 Wenxin 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.
- 1iPhone (iOS) — 전 세계 2026
사용자 16억 명, 에이전트가 원래 살던 곳 — 신뢰도는 58%로 여전히 모든 기기 가운데 1위
출처 ↗ - 2애플 워치 (watchOS 10 / 11) — 2026
손목 1억 2,000만 개, 이제 메타 Muse가 자리 잡은 곳 — 가장 작은 화면에 가장 많은 건강 데이터
출처 ↗ - 3메타 Muse Charm (Pocket Gadget) — 2026
듣기만 하는 $149짜리 펜던트 — 밤에 충전할 필요가 없는 유일한 에이전트 기기
- 4안드로이드 휴대폰 (전 세계) — 2026
사용자 21억 명, 신뢰는 쪼개져 있음 — 휴대폰은 많지만 에이전트 호감은 적음
- 5안드로이드 웨어 / Wear OS 워치 — 2026
손목 1억 5,000만 개, 팔목 위의 구글 에이전트 — 하지만 집주인은 구글
- 6레이밴 메타 스마트 글라스 — 2026
얼굴에 쓰는 음성 전용 AI — 착용자 200만 명, 화면은 없음, 순수한 신뢰 시험
- 7맥 / macOS 데스크톱 — 2026
창작 전문가 1억 명 — 에이전트는 주머니가 아니라 메뉴 막대에 있음
출처 ↗ - 8윈도우 PC (데스크톱 + 노트북) — 2026
기기 14억 대, 어디에나 Copilot — 하지만 신뢰가 가장 약한 고리
출처 ↗ - 9메타 퀘스트 / VR 헤드셋 (에이전트 탑재) — 2026
하루 30분씩 쓰는 헤드셋 안에 에이전트가 산다 — 신뢰는 아직 이론일 뿐
- 10스마트 디스플레이 / 홈 허브 (Echo Show, Nest Hub) — 2026
에이전트가 주방 조리대 위에 산다 — 6,000만 가구, 하지만 모든 말을 듣는다
출처 ↗
Wenxin의 발견
메타 Muse가 2026년 11월 9일 watchOS에 나온 뒤 애플 워치는 상위 두 곳에 올랐습니다. 1년 전만 해도 제3자 에이전트를 전혀 지원하지 않던 기기가 이제 세계에서 가장 큰 AI 제품 중 하나를 품고 있습니다.
🇨🇳 DeepSeek10개 순위 · 메모 4개
같은 질문에 DeepSeek 혼자 답한 결과입니다. 위의 최종 목록은 모든 AI를 종합합니다.
- 1Grok Bot (2026)
35개 데이터 유형 중 7개만으로 아홉 과제를 모두 끝냈습니다. 시험에서 데이터 양 대비 성과가 가장 좋습니다.
출처 ↗ - 2ChatGPT Dots (2026)
데이터 수집이 70% 뛰어 17개 유형이 되었지만, 인코그니는 여전히 개인정보 보호에서 두 번째로 꼽습니다.
출처 ↗ - 3미스트랄의 Vibe, 이전 이름 Le Chat (2026)
데이터 유형 6개, 개인정보 위험 점수 최저 — 하지만 아홉 과제 시험은 건너뛰었습니다.
출처 ↗ - 4Claude Duet (2026)
데이터 유형 13개에 신중한 승인 절차를 갖췄지만 79%로 꼴찌. 가장 조심스러운 에이전트가 경주에서 졌습니다.
출처 ↗ - 5Gemini (2026)
데이터 유형 23~24개, 개인정보 점수는 최하위권. 휴대폰과 워치에서 가장 넓은 이용 범위가 이를 떠받치고 있습니다.
출처 ↗ - 6메타 Muse (2026)
데이터 유형 35개 중 31개로, 평균의 거의 두 배입니다. 그 결과 Grok에 4점 뒤졌습니다.
출처 ↗ - 7퍼플렉시티 (2026)
데이터 유형 10개, 수집 거부가 쉽지만 여전히 에이전트라기보다 답변 엔진입니다.
출처 ↗ - 8마이크로소프트 Copilot (2026)
데이터 유형 13개, 인코그니 위험 점수 최하, 그리고 데이터 중개업체에서 사들인 데이터.
출처 ↗ - 9인플렉션 AI의 Pi (2026)
데이터 유형 3개로 가장 적지만, 과제를 처리하는 도구가 아니라 동반자입니다.
출처 ↗ - 10딥시크 (2026)
데이터 유형 14개, 개인정보 점수는 중간. 챗봇에 가깝고 에이전트라 하기는 겨우.
출처 ↗
DeepSeek의 발견
메타 Muse는 데이터 유형 35개 중 31개를 밝히고 있습니다. 이는 평균 14개의 두 배가 넘습니다. 그런데도 아홉 과제 시험에서는 Grok보다 4점 뒤졌습니다. 데이터 수집량과 과제 성적은 함께 움직이지 않습니다.
ChatGPT의 데이터 수집은 70% 늘어 10개에서 17개 유형이 되었지만, 인코그니는 여전히 개인정보 보호에서 두 번째로 꼽습니다. 데이터 유형 수가 많다고 해서 개인정보 점수가 나쁜 것은 아닙니다.
인코그니의 조사에서 이미 모델 학습에 쓰인 데이터를 지울 수 있는 플랫폼은 없었습니다. 수집 거부는 앞으로의 사용만 막습니다. 이는 어떤 '개인정보 점수'에도 중요한 한계입니다.
Grok Bot은 과제 완료율 최고(93%)와 적은 데이터 수(7개 유형)를 함께 갖춘 드문 에이전트입니다. 다만 워치 전용 앱이 없어 이용 범위에서 밀립니다.