Kieran’s journey to this realization began with the development of Compound Engineering (CE), an innovative workflow designed to optimize how teams work with AI agents. Initially conceived for software development, the philosophy behind CE quickly proved applicable across a spectrum of knowledge work, from product design to general problem-solving.

The initial iteration of Compound Engineering comprised four core steps:

1. Planning: Defining a clear, actionable plan for the AI to execute.
2. Work: The AI agent performs the actual task, whether writing code, generating designs, or processing information.
3. Review: Assessing the AI’s output for quality and identifying areas for improvement.
4. Compound: Crucially, any lessons learned or mistakes identified during planning or review are “compounded” – stored as knowledge within the system. This allows AI agents to learn from past errors, preventing repetition and continuously improving their performance. Kieran highlights this compounding step as “by far the most powerful thing” in the plugin, transforming AI from a mere tool into a learning collaborator.

However, as AI capabilities rapidly advanced, Kieran and his collaborator, Trevan, a key contributor to CE, noticed a striking trend: the “work” phase was becoming increasingly automated and reliable. “The work phase is kind of done,” Kieran remarks, explaining that with a well-defined plan, AI models are exceptionally good at “just following steps, doing deep work, working for hours, days even now.” This raised a provocative question: if AI could handle the core execution, and even improve its own planning and review, where did humans fit in? “Did I automate myself out of a job?” Kieran mused.

The answer, they discovered, lies at the extremities of the work process, giving rise to the “AI Sandwich” metaphor. “Humans are the bread in the sandwich and the AI is in the middle,” explains Dan Shipper, the host of the Every podcast. “The AI is whatever you put on your sandwich.”

This means humans excel, and indeed are indispensable, in two critical phases:

Before any plan can be executed, before any code can be written, or any design rendered, there’s a crucial stage of exploration and definition. Trevan introduced “Brainstorm” and “Ideate” steps to Compound Engineering, pushing the human role to the very beginning.

• Ideate: This phase involves “going wide,” generating a multitude of ideas from diverse perspectives.
• Brainstorm: Here, humans engage deeply with a problem, even when its exact nature or solution isn’t fully clear. It’s about asking probing questions and genuinely thinking hard, with AI serving as a support rather than the primary driver.

This initial human involvement is vital because, as Dan explains, humans are exceptionally good at “flipping and changing frames.” Take, for instance, a simple problem: “My knee hurts.” An AI might suggest taking Advil (the immediate, obvious solution within a narrow frame). A human, however, can shift the frame: Is it an IT band issue? Am I running on hard surfaces too often? Each re-framing addresses the same problem at a deeper, more systemic level. “Our job is to set the frame or set the bounds within which we solve the problem,” Dan emphasizes, a task that remains incredibly challenging for AI to do autonomously.

Once the AI has done its work, and even after it has been reviewed and tested for functionality, there’s another critical human touchpoint: the final polish.

“The beauty comes in when a human looks at it, clicks around and has a feel like, ‘Oh, this doesn’t feel good. We can polish it even more. We can make it even better,’” Kieran describes. This isn’t about fixing errors, but about elevating the output beyond mere correctness to something truly exceptional. It’s about infusing “taste” and “feel” – qualities that AI, despite its increasing sophistication, struggles to emulate.

Kieran draws an analogy to the Pomodoro technique, where staying with a task beyond its initial completion can lead to unexpected breakthroughs. In that extra time, “something beautiful happens because you will go deeper, you will go further than you would do.” This final human touch ensures the output resonates, feels great, and stands out in a world where generic, AI-generated “slop” is becoming increasingly common. “It’s very important to make it feel great because the bar is high, the bar will always get higher,” Kieran warns.

The “AI Sandwich” isn’t just a workflow; it’s a profound statement on the enduring value of human capabilities. Several deep reasons underscore why AI cannot fully replace the human “bread”:

• The Art of Ownership: “If you ship something or do something or make a like a statement in the world, if you want it to be your own… you cannot fully automate everything. Like it is maybe a little bit like art,” Kieran states. True art, and truly impactful work, requires a personal connection, a “from you” quality that AI cannot replicate.
• Beyond Genericity: AI models, trained on vast datasets, tend to produce outputs that are, by nature, generic. While they can mimic styles, they lack the unique perspective, worldview, and specific context needed to solve a problem with genuine flair or to create something truly resonant. They are “super intelligences that have been kept in a box,” as Dan puts it, needing human guidance to tune their output to exact, nuanced problems.
• Rare Expertise and Feedback Loops: Many critical decisions in complex work rely on rare expertise and data that is hard to come by. Humans accumulate this through years of experience and intuition, often through limited, high-stakes feedback loops that are difficult for AI to learn from.
• The Moving Target of Creativity: The boundary between “rote” and “art” is constantly shifting. As AI automates the rote, humans are freed to explore new frontiers of creativity, continuously pushing the envelope of what is considered “art” or “beautiful.”
• The Music of the Soul: Kieran, with his background in classical composition, likens the human role to a musician or composer. While AI can generate melodies, it cannot capture the raw emotion of a live performance or the spark of creating something “out of nothing.” The “middle part” (practicing a piece 100 times) is rote, but the initial composition and the final performance are inherently human, infused with feeling and expression.

For many, the rise of AI sparks anxiety about job security. However, the “AI Sandwich” offers an optimistic outlook. Software engineers, often seen as the “canary in the coal mine,” are not losing their jobs but are evolving. They are becoming more like managers, orchestrating AI agents, and more like product people, focusing on the ultimate user experience and the “feel” of the product.

The key, according to Kieran, is to lean into what brings you joy and energy: “Whatever that means to you, that can mean beautiful code, beautiful abstractions, beautiful architecture, beautiful design, beautiful copy. I think it’s very important to lean into what is beautiful to you because then you will find a way to utilize an LLM to make something that gives you energy instead of drains you all the way.”

This means embracing a future where we offload the mundane, repetitive tasks to AI, freeing ourselves to focus on the higher-order, more creative, and more uniquely human aspects of work – the parts that involve deep thought, personal touch, and the pursuit of true excellence. It’s about recognizing that the “final thing that’s not automatable is art made by humans who feel something.”

The AI Sandwich isn’t just a metaphor; it’s a practical framework for navigating the evolving landscape of work. It empowers us to leverage AI’s incredible capabilities while preserving and elevating the irreplaceable value of human creativity, intuition, and passion. By embracing our role as the “bread,” we don’t just survive in an AI world – we thrive, creating work that is not only efficient and effective but also deeply personal, beautiful, and profoundly human.

Corradi’s journey to becoming the rat czar began with a childhood petition against rats behind her Brooklyn home, a testament to her early understanding of their habitat needs. “They need a place to live and they need food to eat,” she explains, highlighting how neglected spaces with overgrown brush provide ideal conditions for burrowing and nesting. Later, working in the city’s Department of Education, she tackled rat mitigation by improving waste management in public schools, recognizing the inseparable link between garbage and rodents.

For rats, New York City is a paradise. Its dense human population generates an endless buffet of food waste, particularly visible in the overflowing trash bags on sidewalks and the proliferation of outdoor dining sheds that emerged during the COVID-19 pandemic. Estimates of the city’s rat population vary wildly, from 3 million to 8 million, but Corradi wisely avoids specific numbers, deeming them “futile” and easily distorted.

Rats, or Rattus norvegicus (the brown rat we commonly encounter), are “commensal” animals, a term Corradi defines as literally meaning “sitting at the table with us.” They are adept at exploiting and thriving in human-dense environments, demonstrating a remarkable savviness. “In terms of adaptability to survive, there’s few species greater,” Corradi notes. Research even suggests rats exhibit empathy, altruism, and a form of “laughing,” challenging our simplistic view of them as mere vermin. They are survivors, and as Stephen Dubner puts it, “no one except humans exploits an urban space better.”

Our deep-seated aversion to rats is not new. Their ancestors arrived in the Americas in the 18th century on European ships, but the historical timeline of their bad reputation is even more complex. Bethany Brookshire, a science journalist and author of “Pests: How Humans Create Animal Villains,” explains that while people disliked rats for spoiling food, they weren’t considered “disgusting” or major disease carriers until the 18th or 19th century.

The most famous association, of course, is with the Black Death, the devastating bubonic plague that ravaged Europe in the 14th century, killing half its population. Popular culture, from Netflix shows to classic horror films, continues to depict swarms of rats as harbingers of plague. But recent scientific inquiry challenges this long-held belief.

Nils Christian Stenseth, a professor of ecology and evolution at the University of Oslo and a leading plague researcher, argues that rats were likely not the primary culprits for the Black Death. His 2018 paper in the Proceedings of the National Academy of Sciences suggested that “human ectoparasites, like body lice and human fleas, might be more likely than rats to have caused the rapidly developing epidemics.” The reasoning, as Harvard economist Ed Glaeser explains, is that rat-led plagues would spread more slowly because fleas only leave a rat when it dies. The rapid spread of the Black Death across Europe points to human-to-human transmission via parasites.

However, rats were implicated in the third major bubonic plague pandemic, which began in the 19th century and persists today in small numbers, particularly in India, Vietnam, and parts of the US. This “third explosion” did involve rats and their fleas transmitting the Yersinia pestis bacterium, which forms a biofilm in the flea’s esophagus, causing it to regurgitate bacteria into every bite.

So, while the rat’s “guilt” in the Black Death might be exaggerated, its reputation has been permanently scarred. “Blaming the rat is pretty much, you know, game over in terms of the rat’s global reputation,” Glaeser observes. However, he quickly adds, “I think we should also just object to using the word guilt on rats. It’s not like they know what’s going on. They’re dying, too… Let’s go to Yersinia pestis itself. That’s where the evil lies.”

Today, the public health risk from rats, while real, is often overstated. Leptospirosis, a bacterial illness transmitted through rat urine, saw 24 reported cases in New York City in 2023 – a minor threat in a city of 8 million. However, Corradi points to “unrealized potential public health risks,” such as novel viruses found on rats by Columbia University researchers, which pose a constant threat of mutation and host-jumping due to rats’ close proximity to humans.

Beyond disease, our revulsion towards rats is deeply psychological and cultural. Bethany Brookshire’s work on “pests” highlights that our hatred for certain animals is “so subjective.” Animals are simply “being animals,” but we categorize them as “pests” when they are “not where we want them to be.”

Consider the pigeon, once a revered messenger, food source, and fertilizer provider. Colin Jerolmack’s research shows how the pigeon, over a century, devolved from “noble, innocent, beautiful” to “rats with wings” in the public eye. As we developed chemical fertilizers, email, and chicken, our utility for pigeons vanished, and their continued presence became an annoyance. “We used to have such a use for them and now we don’t and we can’t fathom why they won’t go away,” Brookshire laments.

Rats, unlike pigeons, have never truly served a widespread human purpose in Western cultures. Yet, in other cultures, their perception is entirely different. The Karni Mata Temple in Deshnoke, India, houses around 25,000 black rats, considered sacred reincarnations of people. Devotees worship them, providing elaborate food and milk offerings, walking barefoot on marble floors shared with the holy rodents.

This stark contrast, Brookshire argues, stems from cultural narratives. Western cultures, often influenced by concepts like “dominion over animals” from texts like Genesis, expect to control their environment. When animals like rats thrive in our “paved over” spaces, it challenges our perceived control. “We really hate them. We hate their success because their success feels like our failure,” she concludes.

Economist Ed Glaeser, an expert on cities, views rats as “agents of usually negative externalities” – spreading disease, damaging property, and reducing the “density level for people” by making urban spaces less appealing. Rats are known to chew through wires, foundations, and food supplies, creating economic costs and, as Corradi emphasizes, significant mental well-being issues like stress, anxiety, and depression for those living in close quarters with them.

However, Glaeser also offers a more nuanced perspective. While acknowledging the need for “some control,” he cautions against “making a fetish out of complete eradication.” He suggests a shift in perspective: “It’s hard not to think that rats have gotten something of a bad rap… they sort of co-live with humans, they’re in some sense our natural city partner.”

This idea of “sympathy for the rat” resonates with Dubner. He argues that rather than viewing them with horror, we should see them as “our urban partner.” This perspective acknowledges their role in our shared ecosystem, even as we manage their populations.

New York City’s war on rats continues, with recent reports showing a 20% year-over-year decline in rat sightings. Current Mayor Zoran Momdani is pushing for citywide trash containerization by 2031, a policy Corradi would surely endorse as the fundamental solution to limiting rats’ food access.

Ultimately, the story of why everyone hates rats is less about the animals themselves and more about us – our history, our perceptions, and our choices in how we design and manage our urban environments. Perhaps it’s time to move beyond the “bloodthirsty” rhetoric and cultivate a more informed, perhaps even empathetic, understanding of our most reviled urban co-inhabitants. After all, as Brookshire wisely notes, “we have choices in the way that we treat other animals and we have choices in the way we treat each other. And we don’t need to live the way that we always have.”

Anthropic’s Claude Design has entered the arena with a bold vision, aiming to simplify the creation of prototypes, wireframes, high-fidelity designs, slides, and even videos. The critical question on everyone’s mind: Is this the Figma killer? Claire’s take is nuanced: it might not replace Figma entirely, but it certainly has the potential to disrupt the ecosystem of prototyping tools used before handing off designs to engineering.

What truly sets Claude Design apart is its revolutionary approach to design systems. Unlike many prototyping tools where integrating brand guidelines can be an afterthought or a cumbersome process, Claude Design makes the design system a “first-class citizen.” This means the tool is designed from the ground up to understand and adhere to your brand’s visual language.

Claire’s initial test involved importing a design system for Lenny’s Newsletter. The process is surprisingly straightforward: provide HTML, logos, images, and fonts. Claude then embarks on a “reasoning” journey, analyzing these materials to extract core colors, typography, components, and brand marks. This intelligent extraction aims to build a structured design system that AI can then use to render consistent, high-quality UI.

The tool even warns you that this process takes about five minutes, a detail that hints at the “deliberate pace” characteristic of current large language models. The result, however, is impressive, producing a system that closely mirrors the original brand. This focus on structured design systems is gaining traction across the industry; Google Labs, for instance, recently introduced the design.md standard, an effort to standardize how design systems are described for AI tools. This trend underscores a broader shift towards AI-native design workflows where consistency is paramount.

Claude Design truly shines when tasked with creating marketing-specific landing pages and websites that require strict adherence to a brand’s aesthetic. For marketers struggling to translate brand assets into beautiful, functional prototypes, Claude Design offers a compelling solution.

To demonstrate, Claire challenged Claude to create a landing page for a hypothetical “LennyDoc PRD builder,” a direct competitor to her own Chat PRD, using Lenny’s Newsletter design system. The process involves a conversational Q&A, allowing users to guide the AI on audience, desired sections, interactivity, and even pricing. A standout feature is the ability to generate multiple variations (defaulting to three), offering diverse design directions without requiring iterative prompting. As Claire notes, “This is really smart from a design tool perspective because often those cycles of no, make it better or make it different can be very slow, and most people come into Claude design probably don’t have the ability to articulate exactly the changes they make.”

However, this is where the “deliberate pace” becomes a tangible challenge. The generation of a single landing page can take anywhere from 5 to 10 minutes. This slowness, coupled with Anthropic’s credit limits (Claire quickly hit hers, requiring a $200 top-up), highlights a significant hurdle for rapid iteration. “I think we underestimate how nice that is from a speed of iteration perspective when you’re building and designing things,” Claire observes, contrasting it with Figma’s instant drag-and-drop responsiveness. Despite the wait, the generated LennyDoc page impressively captures the brand’s essence, though Claude does have a “slop tell”: an affinity for italicized serif fonts on landing pages.

Beyond landing pages, Claude Design excels at generating presentation slides. By simply dropping a PDF article and selecting a design system, the tool can craft a visually appealing and brand-aligned deck. For product marketers, this capability is a game-changer for training materials, enablement content, and customer presentations. The delightful inclusion of interactive elements, like a “cute fake terminal” for code commands, hints at a future where slides are essentially code, offering dynamic and engaging experiences.

Perhaps the most surprisingly fun use case for Claude Design emerges when you remove the constraints of a design system. Claire experimented with asking Claude to create a 90s GeoCities-style version of Lenny’s Newsletter homepage. The result, dubbed “Lenny’s Product Zone,” is a hilariously accurate and intentionally “ugly” rendition, complete with brick backgrounds and Comic Sans fonts.

This exercise reveals a “secret power” of Claude Design: its exceptional copywriting. When given the freedom to generate content, it produces engaging and often humorous text, like “Your OKRs are cringe and seven ways to fix them before Q3.” This showcases the AI’s ability to not just design visually but also to craft compelling narratives, an often-underappreciated aspect of great design.

Just as Claude Design pushes the boundaries of structured UI, OpenAI’s new GPT Image 2 model is redefining image generation. Billed as the “first model that can do thinking,” its core advancements lie in accurately rendering text and objects within images, tackling long-standing challenges in AI art.

The ability to accurately render text within an image has been a holy grail for AI image models, often resulting in garbled or nonsensical characters. GPT Image 2 appears to have largely overcome this, producing legible typography that doesn’t carry the tell-tale “AI image text” look. Furthermore, its proficiency in layout and composition suggests a deeper understanding of visual hierarchy and design principles. This “thinking” capability allows it to arrange elements thoughtfully, moving beyond mere pixel generation to more intelligent design.

One compelling use case Claire explored was generating a multi-page brand kit for her company, Chat PRD. Starting with a general prompt, GPT Image 2 produced a nine-grid layout of brand elements with clean typography. While good, it didn’t quite capture Chat PRD’s specific aesthetic.

This is where the iterative power of the new model comes into play. Claire uploaded reference images from Midjourney – brighter, pinker, pixelated landscapes that defined her brand. The instruction was simple: “That’s not really us. Here are some reference images. Update the brand kit.” The model responded by generating a new brand kit that perfectly integrated the pixelated style and vibrant pinks, offering a fresh perspective on the brand’s visual identity. This workflow, combining initial generation with image-based iteration, addresses a common dissatisfaction among marketers who find existing image models struggle to align with specific brand assets and voice.

Beyond corporate branding, GPT Image 2 also demonstrates its versatility with more personal applications. Claire uploaded a photo of herself and asked for a color analysis, a common practice to determine flattering shades. The AI provided an analysis identifying her as “warm neutral” with best colors in earthy tones, even rendering her image in these colors. While the initial facial rendering was “real weird” and “teeth looking kind of funk,” it was an impressive attempt.

More importantly, when Claire corrected the AI – stating she was actually a “dark winter” and clarifying her natural hair color – the model course-corrected beautifully. It generated an accurate color palette for a dark winter, along with a sophisticated layout that combined text, color swatches, and images. The ability to perform such complex analysis, combine various visual and textual elements, and present them in a clean, professional layout suggests a significant leap in graphic generation. Claire even muses about switching her company’s infographics to GPT Image 2 due to its “more expensive and a little nicer” aesthetic.

The spring 2026 drop of AI design tools presents a thrilling glimpse into the future. Claude Design offers a robust framework for brand-consistent prototyping and presentations, while GPT Image 2 ushers in a new era of intelligent image generation, particularly in text and layout.

Yet, as Claire Valle aptly summarizes, “At the end of the day, I don’t think any of these tools are dead yet. They all have their benefits. They’re all slow, and they’re all making me top up my tokens.” The journey to truly seamless AI-powered design is still unfolding, marked by the need for patience with processing times and the ongoing cost of advanced models. However, the progress is undeniable. From structured design systems to “thinking” image models, these tools are not just automating tasks; they’re fundamentally changing how designers, marketers, and product builders approach creativity and execution. The future of design is here, and it promises to be both deliberate and delightfully disruptive.

Kash Patel’s selection as FBI Director was highly unusual. Lacking prior experience within the FBI or extensive federal law enforcement, Patel’s background included stints as a public defender and an intelligence official during the first Trump term. Those who knew him described him as ambitious, cocky, and full of bluster, with a history of spinning conspiracy theories about the bureau itself. He famously asserted that he would “shut down the FBI Hoover building on day one and reopening the next day as a museum of the deep state,” a sentiment that immediately raised alarm bells both inside and outside the agency.

President Trump, who had openly called the FBI a “very corrupt institution” and claimed to be “a victim of it,” clearly signaled a desire for change. This directive was quickly echoed by the administration, which declared the “Department of Justice into the Department of Injustice” days were “over.” For many within the bureau, this signaled a dramatic shift from their long-held tradition of political neutrality.

Tanya Ugoritz, then head of the Directorate of Intelligence at the FBI, earnestly tried to set Patel up for success. She prepared to deliver his morning intelligence briefings, even reading his book for insights. However, she quickly realized this was not business as usual.

Patel’s tenure began with an immediate and impactful order: to move hundreds of field agents from Washington D.C. to field offices across the country. While some insiders acknowledged that the bureau had become too D.C.-heavy, the execution of this directive was described as “random and arbitrary,” lacking the traditional “very sober and considered analysis” the FBI was known for. Ugoritz saw this as the first instance of a pattern: “decisions first and then everybody scramble and figure out how to make it happen later.” This signaled that Patel would make abrupt, sudden decisions affecting investigations without the usual meticulous planning.

The appointment of Dan Bongino as Patel’s deputy director further solidified these concerns. Bongino, a former Secret Service agent turned pro-Trump podcaster and Fox News commentator, had a history of conspiratorial views, once describing FBI agents as “thugs for the Democratic party” and advocating for the bureau’s disbandment. For agents like John Sullivan, an intelligence section chief, Bongino’s selection was a critical turning point where he “realized in that moment that it was not going to be okay.”

Together, Patel and Bongino initiated a strong push for optics. Sources reported that President Trump, observing footage of raids without visible FBI “flack jackets,” expressed anger, leading to a directive to prioritize such visual elements. Meanwhile, Patel himself participated in videos at Quantico, “cosplaying as Rambo,” complete with explosions and helicopter rappelling. While intended to project an image of toughness, these actions were widely seen as “childish” and a drain on critical resources, diverting time and money from serious investigative work.

This prioritization of image over mission was glaringly evident in the investigation following the shooting of Charlie Kirk. Patel, unusually, took over an executive call during an active manhunt, berating the special agent in charge and dictating social media strategy. This rushed approach led to “making mistakes” and “putting wrong information out into the world,” deeply frustrating agents who understood the dangers of misdirection in an ongoing investigation.

The focus on optics even strained international alliances. At a secret intelligence conference in the UK, Patel reportedly attempted to post a photo taken with the king at Windsor Castle, despite clear instructions that some participants were “non-disclosed” intelligence operatives whose faces were not to appear in the press. This created a “minor international incident,” underscoring how Patel’s priorities were at odds with the sensitive nature of intelligence work.

When confronted with these anecdotes, FBI spokesman Ben Williamson dismissed the reporting as “a regurgitation of fake narratives, conjecture, and speculation from anonymous sources who are disconnected from reality.” However, the reporting highlighted that many sources were named, and the consistent narrative from numerous individuals painted a different picture.

The transformation under Patel’s leadership profoundly impacted the day-to-day work of FBI employees. A significant trend was the Trump administration’s emphasis on immigration, a domain where the FBI traditionally played no enforcement role. Agents and analysts across the country found themselves reassigned from their core duties—such as public corruption, cybercrime, white-collar crime, drug trafficking, and terrorism—to assist with immigration enforcement.

Jill Fields, a dedicated intelligence analyst in Los Angeles who specialized in violent crime, experienced this shift firsthand. When a major immigration push occurred, she and her team were tasked with unfamiliar duties. She recalled being told to pull analysts off other critical teams because “we’ve got to do this for optics. We’ve got to make a show for the president.”

The situation escalated when Fields was asked to cross what she considered a “red line.” After a group of protesters filmed agents and used a megaphone to warn residents about ICE presence, Fields’ team was instructed to run a “preassessment check”—the first step toward a criminal investigation—on these individuals. Her team reviewed cellphone video and concluded that the protesters were merely exercising their First Amendment rights and had committed no wrongdoing. Yet, they were explicitly ordered to open an investigation anyway.

Fields described the order as “ludicrous,” akin to a scenario in legal training where the correct answer would be to refuse. When she pushed back, she was told, “you can get fired today or you can get fired in 40 years when another administration comes in and starts looking and seeing who had violated the law and who had followed and acquiesced.” This chilling admission suggested that the leadership was aware of the questionable legality of their demands.

In response to her defiance, Fields’ squad was disbanded, she was reassigned, and informed she was “a problem” and that the “seventh floor”—where the director sits—was aware of her. Feeling monitored and knowing her career was effectively over, Jill Fields decided to leave the bureau, taking with her a career’s worth of dedication and expertise. “It hurt to know that things had changed so much that I was not going to be able to continue doing the job that I loved,” she lamented.

This incident also highlighted the erosion of the FBI’s “post-Hoover mindset,” a commitment to balancing its mission with American civil rights, ingrained in agents after historical abuses.

The political reorientation of the bureau also manifested in a systematic push to remove employees whose past work was deemed unfavorable. Patel had openly spoken about “purging the agency” of anyone who had investigated the president.

Tanya Ugoritz found herself caught in this dragnet. In 2020, the FBI had issued an intelligence report about a second-hand tip alleging Chinese government involvement in creating fake IDs for the 2020 election. The report was later withdrawn due to questions about its credibility. Fast forward to 2025, Senator Chuck Grassley, chair of the Senate Judiciary Committee, began seeking internal FBI documents related to alleged “suspect bad things” the FBI did during the Biden administration. An email wrongly identified Ugoritz as the official who ordered the report’s withdrawal.

Despite being the number two official, Dan Bongino told Ugoritz that the matter was “out of his hands.” The next day, she was placed on administrative leave. An internal investigation and even a polygraph found no misconduct on her part. Yet, when she asked to return to her position, she was told that as a senior executive, her role was “at the discretion of the director”—Patel. She was denied her job back, demoted, and ultimately decided to leave. Ugoritz expressed profound sadness at how “casually discard[ing] such people as if they were like a used up tissue” demonstrated a “careless” disregard for the organization’s integrity and the experience it was losing. She felt she was a “scapegoat” to avoid awkward explanations to Senator Grassley.

Blair Tolman, another supervisory special agent, experienced a similar fate. She had led an elite public corruption unit, CR15, which investigated government employees and conducted the “Arctic Frost” investigation into President Trump’s alleged interference in the 2020 election. This investigation became a major target for Trump and his critics. Tolman watched as agents she had personally selected for their skill and impartiality were fired. Eventually, her own termination letter arrived, citing “lack of judgment and lack of impartiality that led to the political weaponization of the government.” For Tolman, it was clear: “what that meant was you were on this investigation and we’re firing you for it.”

The firings and reassignments have instilled a “culture of fear” and “paranoia” throughout the bureau. Dozens of employees have been dismissed, and the ongoing nature of these actions has made agents wary of taking on assignments that might be perceived as political, fearing they could be targeted by a future administration. This chilling effect means that if a tip about corruption or even a terrorist threat involves someone perceived as an ally of the administration, agents might hesitate to act, leading to missed threats and a less safe America.

The internal checks and balances, the “watchdogs,” and the channels for speaking to supervisors are widely perceived as either shut down or not functioning properly. This has driven many typically “buttoned up, secretive agency” employees to speak to the media, viewing the courts and the press as the “last open avenues” to convey their deep concern that the FBI’s core mission is being “severely compromised.”

Blair Tolman is now a leading plaintiff in a lawsuit challenging these dismissals, describing it as a “political purge.” The lawsuit seeks reinstatement and “due process,” but also aims to “make sure that others are protected now and in the future.”

The journalists concluded that while many within the FBI acknowledge the need for reform, the methods employed under Patel’s leadership—characterized by abrupt changes, political prioritization, and a disregard for established protocols—have been detrimental. As one source stated, “the ways in which you change an organization like the FBI are not by cutting off chunks of it and hoping that it grows back better.” The fear is that “certain threats just aren’t getting addressed because there’s no one there to work them,” leaving the nation vulnerable. “I don’t know how we rebuild after this,” one agent confided, “I worry about what is being missed.”

While Patel’s future remains uncertain, with mixed signals from the White House despite public statements of support, the profound impact of his tenure on the FBI’s independence, morale, and effectiveness is undeniable. The struggle for the soul of America’s premier law enforcement agency continues.

키어런은 에이전트(agent) 기반의 코드 작업을 혁신하는 엔지니어링 프레임워크이자 플러그인인 컴파운드 엔지니어링을 개발하며 ‘AI 샌드위치’ 모델에 대한 통찰을 얻게 되었습니다. 그는 코라를 구축하면서 AI를 활용해 더 빠르고 효율적으로 작업하는 방법을 고민했고, 초기 컴파운드 엔지니어링은 네 가지 핵심 단계로 구성되었습니다.

1. 계획(Planning): 무엇을 만들고 수행할지 명확한 계획을 세웁니다.
2. 작업(Work): AI 에이전트가 실제 작업을 수행하고 코드를 작성하거나 디자인 작업을 진행합니다.
3. 검토(Review): 결과물을 검토하고 개선점을 찾습니다. 전통적인 코드 리뷰와 유사합니다.
4. 복합화(Compound): 검토 과정이나 계획 단계에서 얻은 중요한 학습 내용을 시스템에 다시 통합(compound)합니다. 이는 지식으로 저장되어 에이전트가 다음 작업 시 이전에 저지른 실수를 반복하지 않도록 돕는 가장 강력한 기능입니다.

이 과정에서 키어런과 그의 팀은 흥미로운 사실을 발견했습니다. 일단 좋은 계획이 세워지면 ‘작업’ 단계는 AI가 매우 잘 수행한다는 것입니다. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 지시를 따르고 깊이 있는 작업을 몇 시간, 심지어 며칠 동안 수행하는 데 탁월한 능력을 보였습니다. ‘작업’ 단계가 거의 ‘해결’된 영역이 되자, 팀은 인간의 역할이 어디에 남아있는지 질문하기 시작했습니다. “만약 모든 것이 작동한다면, 내 일자리는 자동화되는 것인가?”

이러한 질문에 대한 답은 컴파운드 엔지니어링 플러그인에 크게 기여한 제품 전문가 트레반 차우(Trevan Chow)의 추가 작업에서 시작되었습니다. 그는 ‘계획’ 단계 이전에 ‘브레인스토밍(Brainstorm)‘과 ‘아이디어 구상(Ideate)’ 단계를 추가했습니다.

AI는 잘 정의된 작업을 실행하는 데 탁월합니다. ‘AI 샌드위치’ 모델에서 AI는 샌드위치의 ‘속재료’ 역할을 담당합니다. 즉, 계획, 작업, 검토와 같은 중간 단계의 대부분을 효율적으로 자동화할 수 있습니다. LLM은 주어진 지시를 정확히 따르고, 복잡한 코드 작성이나 데이터 분석 등 반복적이고 시간이 많이 소요되는 작업을 신뢰성 있게 수행합니다. 이는 인간이 지루하고 반복적인 업무에서 벗어나 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕습니다.

하지만 샌드위치는 빵 없이는 완성되지 않습니다. 키어런과 댄은 인간의 역할이 샌드위치의 ‘시작’과 ‘끝’에 있다고 강조합니다.

가장 첫 단계인 ‘아이디어 구상’과 ‘브레인스토밍’은 인간의 깊은 개입이 필수적입니다. 인간은 문제의 본질을 파고들고, 다양한 각도에서 질문을 던지며, 어떤 문제를 해결할지 ‘프레임(frame)‘을 설정하는 데 탁월합니다. AI는 이 과정에서 인간을 지원할 수 있지만, 궁극적으로 문제의 경계를 정하고 해결 방향을 제시하는 것은 인간의 몫입니다. 이는 단순한 데이터 처리 이상의 경험, 직관, 그리고 맥락적 이해를 요구하는 영역입니다. 키어런은 “인간은 AI가 번성할 수 있는 환경을 구축해야 하며, 올바른 것을 선택해야 한다”고 말합니다.

모든 자동화된 작업이 끝난 후에도 인간의 역할은 여전히 중요합니다. AI가 생성한 결과물이 모든 요구 사항을 충족하고 테스트를 통과하더라도, 최종적으로 ‘이것이 좋은가?‘를 판단하고 ‘아름다움’을 더하는 것은 인간의 몫입니다. 웹 브라우저 자동화 테스트는 모든 기능이 작동한다고 말할 수 있지만, 인간이 직접 클릭하고 사용해 보며 “이것은 느낌이 좋지 않다”, “더 다듬을 수 있다”, “더 아름답게 만들 수 있다”고 판단하는 순간이 있습니다.

키어런은 뽀모도로(Pomodoro) 테크닉을 예로 들며, 정해진 시간 동안 하나의 작업에 깊이 몰입할 때 예상치 못한 ‘아름다운 결과’가 나타난다고 설명합니다. 이처럼 AI가 만든 결과물을 ‘최종적으로 끌어올려 더욱 훌륭하게 만드는’ 폴리싱(polishing) 단계는 인간의 취향, 경험, 그리고 예술적 감각이 발휘되는 지점입니다. “만약 우리가 이 작업을 하지 않는다면, 모든 결과물은 똑같고 평범해질 것입니다.”

AI가 인간의 역할을 대체할 것이라는 우려에 대해 댄은 소프트웨어 엔지니어를 ‘탄광 속 카나리아(canary in the coal mine)‘에 비유하며, 그들의 경험이 다른 지식 노동자들에게 중요한 통찰을 제공한다고 말합니다. 에브리 내부에서는 AI 에이전트의 도입에도 불구하고 여전히 소프트웨어 엔지니어를 고용하고 있습니다. 다만, 그들의 업무 방식은 변화했습니다. 이제 엔지니어는 코드를 직접 작성하는 것보다 ‘관리’에 가까운 역할을 수행하게 됩니다. 즉, ‘AI 샌드위치’의 시작과 끝에 참여하는 것이죠.

이는 카피라이팅, 전략 수립, 디자인 등 다른 모든 지식 노동에도 동일하게 적용될 것입니다. 인간은 문제의 ‘프레임’을 설정하고 상황에 따라 프레임을 유연하게 전환하는 데 매우 능숙합니다. 예를 들어, 무릎 통증이라는 문제가 있을 때, AI는 즉시 진통제를 추천할 수 있습니다. 하지만 인간은 더 큰 프레임 안에서 ‘IT 밴드를 스트레칭해야 할 수도 있다’, ‘매일 딱딱한 표면에서 달리는 것을 멈춰야 한다’와 같이 문제의 근본 원인을 파악하고 더 높은 수준의 해결책을 제시할 수 있습니다. AI 에이전트가 이러한 프레임 전환을 스스로 잘 수행하기는 매우 어려울 것이라는 것이 그들의 주장입니다.

AI는 100명의 가상 인물을 시뮬레이션하여 아이디어를 구상하는 등 자동화 영역을 넓혀갈 것입니다. 하지만 키어런은 “궁극적으로 세상에 무언가를 내놓거나, 어떤 주장을 하거나, 당신만의 것으로 만들고 싶다면, 모든 것을 완전히 자동화할 수는 없다”고 단언합니다. 이는 마치 예술을 만드는 것과 같습니다. 진정으로 ‘나만의 것’을 만들고 싶다면, 그것은 당신에게서 나오거나 어떤 식으로든 당신과 연결되어야 합니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 지난 수년간 ‘상자 안에 갇혀’ 학습했기 때문에 세상의 맥락을 완전히 이해하지 못하며, 그 결과물은 다소 ‘제네릭(generic)‘하고 개인적인 상황에 덜 맞춤화될 수밖에 없습니다. 진정으로 문제를 해결하거나 사람들에게 공감을 얻는 제품, 예술을 만들려면, 정확한 문제와 형태에 맞게 세밀하게 조정되어야 합니다. 그리고 이 과정에서 LLM은 인간의 많은 도움이 필요합니다.

댄은 인공 일반 지능(AGI, Artificial General Intelligence)의 기준을 “에이전트가 24시간 내내 경제적으로 수익성이 있게 작동하는 시점”으로 제시하며, 우리는 아직 그 단계에 훨씬 못 미친다고 말합니다. 현재의 AI는 잘 정의된 작업을 수행할 수는 있지만, 스스로 프레임을 변경하거나, 한 작업을 마치고 다음 작업을 선택하는 등 끊임없이 창의적인 결정을 내리는 수준에는 도달하지 못했습니다.

키어런은 음악 분야의 경험을 바탕으로 이 점을 더욱 명확히 설명합니다. 음악은 작곡(시작), 연습(중간), 연주(끝)의 과정을 거칩니다. AI가 연습처럼 반복적인 중간 과정을 자동화할 수 있지만, 아무것도 없는 상태에서 멜로디를 창조하는 ‘작곡’의 순간과, 관객 앞에서 감정을 담아 곡을 ‘연주’하는 라이브 퍼포먼스의 순간은 인간만이 할 수 있는 특별한 영역입니다. 이처럼 AI 시대에도 소프트웨어 개발이나 다른 지식 노동에서 ‘시작’과 ‘끝’의 특별한 순간들은 인간의 몫으로 남을 것입니다.

이러한 변화는 두려울 수도 있지만, 동시에 큰 기회가 될 수 있습니다. 반복적이고 지루한 업무는 AI에 맡기고, 인간은 더욱 창의적이고 흥미로운 일에 집중할 수 있게 됩니다. 키어런은 “무엇이 당신에게 기쁨을 주고, 불을 지피고, 흥분하게 만드는지” 찾아야 한다고 조언합니다. 그것이 아름다운 코드든, 정교한 추상화든, 매력적인 디자인이든, 아니면 훌륭한 문구든 상관없습니다.

AI 시대의 엔지니어는 단순히 코드를 작성하는 것을 넘어, 관리자나 제품 책임자와 같은 더 넓은 역할을 수행하게 될 것입니다. 핵심은 ‘아름다운 것’을 만드는 데 집중하고, AI를 활용하여 에너지를 소모하는 대신 에너지를 얻는 방식으로 일하는 것입니다.

결론적으로 ‘AI 샌드위치’ 모델은 AI가 인간의 일자리를 완전히 빼앗을 것이라는 막연한 두려움 대신, 인간과 AI가 상호 보완적으로 협력하여 더 큰 가치를 창출할 수 있는 미래를 제시합니다. AI는 효율적인 조력자이자 도구이며, 인간은 그 도구를 사용하여 세상에 자신만의 독창적인 ‘맛’과 ‘아름다움’을 더하는 존재로 거듭날 것입니다.

2022년 가을, 뉴욕시 정부 웹사이트에는 이색적인 채용 공고가 올라왔습니다. “이상적인 후보자는 높은 동기 부여와 다소 피에 굶주린(bloodthirsty) 성향을 가지고 있으며, 데이터 수집, 기술 혁신, 그리고 대량 학살(wholesale slaughter)을 포함한 다양한 각도에서 모든 해결책을 모색할 의지가 있는 사람이어야 한다.” 대량 학살을 요구하는 정부 직책이라니, 놀라움을 금치 못할 내용이었죠. 이 공고의 배후에는 당시 뉴욕 시장이었던 에릭 아담스(Eric Adams)가 있었습니다. 그는 쥐에 대한 맹렬한 혐오감을 공공연히 드러내며 “쥐는 당신에게 트라우마를 안겨준다. 나는 쥐를 증오한다”고 말했습니다.

아담스 시장의 ‘쥐 전쟁’은 뉴욕시의 고질적인 문제에 대한 강력한 대응책으로 시작되었습니다. 그리고 이 ‘영웅’을 찾던 그의 노력은 케이티 코라디(Katy Corradi)라는 인물을 만나 결실을 맺었습니다. 그녀는 “대담한 태도, 기발한 유머, 그리고 전반적인 ‘배드애스(badass)’ 기운”을 갖춘 인물이라는 채용 공고의 묘사에 완벽하게 부합하는 듯했습니다. 코라디는 뉴욕시의 ‘시 전역 설치류 완화 책임자(citywide director of rodent mitigation)’, 일명 ‘쥐 차르(rat czar)‘로 임명되었습니다. 그녀는 쥐 문제에 대해 더 많은 사람이 이야기할수록 해결에 도움이 될 것이라고 믿었습니다.

뉴욕을 비롯한 많은 대도시들은 코로나19 팬데믹 이후 쥐 개체수가 급증하는 현상을 겪었습니다. 코라디는 쥐 문제 해결의 핵심이 바로 ‘위생(sanitation)‘에 있다고 강조합니다. 그녀는 어린 시절, 집 뒤편 철로변의 무성한 잡초가 쥐들의 완벽한 서식지가 되는 것을 목격하고 이웃들과 함께 청원 운동을 벌여 문제를 해결한 경험이 있습니다. 생물학 학사 학위와 도시 지속가능성 석사 학위를 가진 그녀는 뉴욕시 교육부의 지속가능성 부서에서 쓰레기 감축 프로그램을 운영하며 쥐 문제에 깊이 관여하게 되었습니다. 그녀는 “쓰레기와 쥐는 떼려야 뗄 수 없는 관계”라며, 학교의 쓰레기 관리 개선을 통해 쥐들의 먹이 접근성을 줄이는 데 집중했습니다.

뉴욕시의 쥐 개체수를 정확히 파악하기는 어렵지만, 일부 추정치에 따르면 300만 마리에 달할 수도 있다고 합니다. 코라디는 숫자에 집착하기보다 쥐가 인간과 ‘식탁을 공유하는 동물(commensal)‘이라는 점에 주목합니다. 이는 쥐들이 인간이 만들어 놓은 도시 공간에서 인간의 음식물 쓰레기를 먹으며 살아가는 존재임을 의미합니다.

우리는 쥐를 흔히 ‘혐오스러운’ 존재로 여기지만, 그들의 지능과 생존 능력은 놀라울 정도입니다. 과학 저널리스트이자 <해충(Pests)>의 저자인 베서니 브룩셔(Bethany Brookshire)는 쥐가 “인간을 제외하고는 도시 공간을 가장 잘 활용하는 생물”이라고 말합니다. 코라디 역시 쥐의 ‘교활함(savviness)‘과 ‘적응력(adaptability)‘이 매우 뛰어나다고 평가하며, 최근 연구들은 쥐의 ‘공감(empathy)’, ‘웃음(laughing)’, ‘이타주의(altruism)‘와 같은 특성까지 밝혀내고 있다고 언급합니다. 심지어 쥐들은 새로운 먹이원에 접근할 때 덜 지배적인 쥐를 먼저 보내 안전성을 확인하는 영리한 생존 전략을 구사하기도 합니다.

오늘날 우리가 흔히 보는 갈색 쥐(Rattus norvegicus), 일명 노르웨이 쥐는 18세기 유럽 선박을 통해 뉴욕에 들어온 것으로 추정됩니다. 하지만 이 쥐의 기원은 노르웨이가 아닌 몽골 지역이며, 쥐를 싫어하는 사람들이 그 이름을 싫어하는 대상에 붙인 결과라고 브룩셔는 설명합니다.

쥐가 인류에게 혐오스러운 존재로 각인된 가장 큰 이유는 바로 ‘질병 전파’에 대한 인식, 특히 ‘흑사병(Black Death)‘과의 연관성 때문입니다. 14세기 유럽을 휩쓸며 인구의 절반을 죽음으로 몰아넣었던 흑사병은 오랫동안 쥐와 쥐벼룩이 주범으로 지목되어 왔습니다.

하지만 최근 과학계에서는 쥐와 흑사병의 연관성에 대한 기존의 통념에 도전하는 연구 결과들이 나오고 있습니다. 오슬로 대학의 생태 및 진화학 교수인 닐스 크리스티안 스텐세스(Nils Christian Stenseth)는 2018년 <미국 국립과학원 회보(Proceedings of the National Academy of Sciences)>에 발표한 논문에서 다른 모델을 제시했습니다. 그는 1300년대부터 1700년대까지의 흑사병 사망률과 전파 속도를 분석한 결과, “쥐가 유럽에서 흑사병 확산에 주요 역할을 했을 가능성은 매우 낮다”고 결론 내렸습니다. 쥐벼룩이 쥐의 죽음 이후에야 인간에게 옮겨가는 속도를 감안할 때, 흑사병의 빠른 전파 속도는 쥐 모델로는 설명하기 어렵다는 것입니다. 대신 그의 연구팀은 ‘인간 체외 기생충(human ectoparasites)’, 즉 ‘몸니(body lice)‘나 ‘인간 벼룩(human fleas)‘이 더 유력한 전파 매개체였을 가능성이 높다고 주장했습니다.

하버드 대학교 경제학 교수이자 도시 전문가인 에드 글레이저(Ed Glaeser) 역시 이 견해에 동의하며, 쥐가 ‘죄책감(guilt)‘을 가질 리 없으니 그 비난은 흑사병의 원인균인 ‘예르시니아 페스티스(Yersinia pestis)‘에게 돌려야 한다고 말합니다. 비록 쥐가 19세기 이후의 세 번째 흑사병 팬데믹에는 중요한 역할을 했을지라도, 가장 유명한 중세 흑사병의 주범은 아니라는 것이죠.

그렇다면 현대 도시에서 쥐는 어떤 영향을 미칠까요? 전직 쥐 차르 코라디는 쥐가 여러 가지 형태로 ‘부정적인 외부 효과(negative externalities)‘를 유발한다고 지적합니다.

• 경제적 피해: 쥐는 전선, 건물 기초 등 거의 모든 것을 갉아먹는 습성 때문에 재산에 상당한 피해를 입힙니다. 저장된 식량과 곡물에도 손상을 입혀 경제적 손실을 초래합니다.
• 정신적 건강: 쥐가 출몰하는 환경에 사는 사람들은 스트레스, 불안, 우울증 등 정신적 고통을 겪는다는 연구 결과가 많습니다. 쥐에 대한 혐오감은 불쾌감과 불안감을 유발하며 삶의 질을 떨어뜨립니다.
• 공중 보건 위험: 쥐는 소변을 통해 ‘렙토스피라증(Leptospirosis)‘과 같은 질병을 전파할 수 있습니다. 2023년 뉴욕시에서 24명의 렙토스피라증 환자가 발생했지만, 800만 명이 넘는 도시 인구를 고려할 때 치명적인 수준은 아닙니다. 하지만 콜롬비아 대학의 연구에 따르면 뉴욕시 쥐들에게서는 다양한 신종 바이러스와 병원균이 발견되었으며, 바이러스가 돌연변이를 일으켜 숙주를 바꿀 잠재적 위협은 항상 존재합니다. 쥐가 인간과 매우 가까이 살기 때문에 이러한 위협은 더욱 커질 수 있습니다.

베서니 브룩셔는 “해충(pest)“이라는 단어가 우리의 사회에서 많은 역할을 한다고 말합니다. “해충은 우리가 원하지 않는 곳에 있는 동물을 지칭하는 단어”이며, 우리가 특정 동물을 싫어하는 것은 그 동물이 어떤 행동을 하는지보다 “우리가 동물이 어디에 속하고 무엇을 해야 한다고 생각하는지”에 달려있다는 것입니다.

그녀는 비둘기를 예로 들어 이러한 주관성을 설명합니다. 8,000년 전부터 길들여진 비둘기는 한때 식량, 메신저(로이터 통신은 비둘기를 이용해 주식 정보를 전달하기도 했습니다), 심지어 비료의 원천으로서 매우 중요했습니다. 하지만 화학 비료, 이메일, 닭고기가 보편화되면서 비둘기는 더 이상 인간에게 유용하지 않게 되었고, ‘날개 달린 쥐(rats with wings)‘로 불리며 ‘해충’으로 전락했습니다. 이는 인간의 필요와 인식이 어떻게 동물의 평판을 완전히 바꿀 수 있는지를 보여주는 극명한 사례입니다.

브룩셔는 또한 쥐에 대한 혐오가 문화에 따라 얼마나 다른지도 강조합니다. 인도 데쉬노크(Deshnoke)에 있는 ‘까르니 마타 사원(Karni Mata Temple)‘에는 약 2만 5천 마리의 검은 쥐가 살고 있으며, 이 쥐들은 ‘신성한(sacred)’ 존재로 여겨집니다. 전설에 따르면, 이 쥐들은 까르니 마타 여신의 가족들이 환생한 것이며, 죽으면 다시 인간으로 태어난다고 믿습니다. 이 사원의 쥐들은 은으로 장식된 문과 대리석 바닥 위에서 우유를 마시고, 통밀 빵, 과일, 채소 등 건강한 식단을 제공받으며 숭배받습니다.

이러한 문화적 차이는 우리가 동물을 대하는 방식에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 브룩셔는 우리가 쥐를 싫어하는 이유 중 하나가 “우리가 동물들이 실패할 것이라고 예상하기 때문”이라고 말합니다. 우리가 어떤 지역을 개발하고 건물을 세우면 동물들은 떠날 것이라고 생각하지만, 만약 그들이 여전히 남아 번성한다면 우리는 화를 낸다는 것입니다. 특히 그들이 우리가 가치 있게 여기는 것(우리의 정원, 농작물, 심지어 고양이)을 통해 번성할 때 더욱 그렇습니다. “우리는 그들의 성공을 싫어합니다. 왜냐하면 그들의 성공이 우리의 실패처럼 느껴지기 때문입니다.”

쥐에 대한 타고난 혐오감은 도시 환경 속에서 쓰레기와 불결함에 대한 우리의 인식과 깊이 연관되어 있습니다. 하지만 에드 글레이저는 쥐가 이제 더 이상 주요 질병 매개체가 아닌 한, 그들에 대한 우리의 두려움은 시대에 뒤떨어진 것일 수 있다고 지적합니다. 그는 쥐가 도시에서 인간의 ‘부정적인 외부 효과’를 유발하는 존재이긴 하지만, “매우 사소한 문제”일 수 있다고 덧붙입니다.

그렇다고 쥐를 방치하자는 의미는 아닙니다. 글레이저는 “쥐 개체수를 관리 가능한 수준으로 유지하는 정책에는 찬성하지만, 완전한 박멸에 집착할 필요는 없다”고 말합니다. 그는 쥐를 “도시의 자연적인 파트너”로 보고, 과도한 공포 대신 “연민(sympathy)“을 가져야 한다고 제안합니다.

뉴욕시의 ‘쥐 전쟁’은 여전히 진행 중입니다. 쥐 차르 케이티 코라디의 후임인 조란 몸다니(Zoran Momdani) 시장은 2031년 말까지 도시 전체에 쓰레기 컨테이너화를 달성하겠다는 계획을 발표하며 쥐 문제 해결에 대한 의지를 보이고 있습니다.

쥐는 인간이 만든 도시라는 생태계에서 번성하는 가장 성공적인 생명체 중 하나입니다. 그들을 무조건적인 혐오의 대상으로만 볼 것이 아니라, 도시 환경에서 인간과 함께 살아가는 ‘동반자’로서 이해하고 관리하는 새로운 시각이 필요할 때입니다. 쥐에 대한 우리의 인식 변화는 결국 인간이 다른 생명체와 어떻게 공존해야 하는가에 대한 더 넓은 질문으로 이어질 것입니다.

Anthropic이 최근 출시한 Claude Design은 웹 기반 디자인 도구로, 프로토타입(prototype) 제작(와이어프레임(wireframe) 및 고품질 프로토타입 포함), 슬라이드, 비디오 제작에 중점을 둡니다. 많은 사람들이 Claude Design이 Figma를 대체할 수 있을지에 대해 궁금해하지만, 클레어는 이 도구가 엔지니어링 단계로 넘어가기 전 사용하는 일부 프로토타이핑 도구들을 대체할 수 있다고 전망합니다. 특히 흥미로운 점은 애니메이션 및 비디오 템플릿도 제공한다는 것입니다.

Claude Design이 가장 주목받는 이유는 바로 ‘디자인 시스템(design system)을 핵심 요소로 격상시켜 최우선으로 다룬다’는 점입니다. 클레어는 이 도구를 처음 사용했을 때 가장 먼저 자신의 디자인 시스템을 가져와 보았다고 말합니다. 이는 매우 영리한 접근 방식인데, 제품 개발 과정에서 프로토타입을 사용할 때 사람들이 가장 많이 불평하는 것이 바로 “우리 브랜드와 맞지 않는다”, “우리 디자인 시스템과 일치하지 않는다”는 점이기 때문입니다. 기존의 여러 프로토타이핑 도구들도 디자인 시스템 가져오기 기능을 제공하지만, 코드 베이스에 있는 기존 디자인을 완벽하게 재현하는 데는 한계가 있었습니다.

클레어는 Claude Design이 이 문제를 얼마나 잘 해결하는지 테스트하기 위해 레니 뉴스레터(Lenny’s Newsletter)의 디자인 시스템을 가져오는 과정을 시연했습니다. 단순히 레니의 홈페이지 HTML을 저장하고, 로고와 이미지들을 업로드한 후 폰트를 추가하는 것만으로 Claude Design은 해당 자료들을 탐색하고 디자인 시스템을 구축하기 시작했습니다. 이 과정은 약 5분 정도 소요되며, Claude Design은 HTML과 핵심 이미지를 분석하여 시각적 정보를 파악하고, 주요 색상 및 구조를 추출하여 자체적인 디자인 시스템으로 구성합니다.

이러한 접근 방식은 디자인 시스템을 UI 키트, 타이포그래피(typography), 색상, 컴포넌트(component), 브랜드 마크 등으로 세분화하여 AI 도구가 일관성 있고 고품질의 UI를 렌더링하는 데 활용할 수 있도록 합니다. 실제로 구글 랩스(Google Labs)는 최근 design.md라는 표준을 발표했는데, 이는 AI 에이전트(agent)가 디자인 시스템을 이해하고 활용하는 표준 방식을 제시하려는 노력의 일환입니다. 이는 AI가 디자인 시스템을 구조화된 형태로 인식하고 사용하는 방향으로 업계가 나아가고 있음을 보여줍니다.

Claude Design은 특히 다음과 같은 상황에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.

• 마케팅 랜딩 페이지 및 웹사이트: Claude Design은 마케팅 전용 랜딩 페이지나 웹사이트에 디자인 시스템을 적용하는 데 탁월한 능력을 보여줍니다. 브랜드 자산을 아름다운 워크플로우에 통합하기 어려워 프로토타이핑을 꺼렸던 마케터들에게 특히 유용할 것입니다.

  • 예시: LennyDoc PRD 빌더 클레어는 레니의 디자인 시스템을 활용하여 ‘LennyDoc’이라는 PRD(Product Requirements Document) 생성기 랜딩 페이지를 만들었습니다. “레니 뉴스레터의 모든 데이터를 기반으로 한 PRD 생성기 및 AI PM 코치를 위한 랜딩 페이지를 만들어 달라. 레니 뉴스레터 디자인 시스템을 따르고, 멋지게 만들어 달라”는 간단한 프롬프트(prompt)만으로 Claude Design은 다양한 질문과 답변을 통해 디자인을 구체화했습니다. 헤드라인 스타일, 레이아웃, 배경색, CTA(Call To Action) 문구 등 여러 옵션을 제공하여 사용자가 쉽게 선택하고 변경할 수 있게 합니다. 이는 디자인 도구 관점에서 매우 영리한 기능인데, 대부분의 사용자는 정확히 어떤 변경을 원하는지 명확히 설명하기 어렵기 때문입니다.
  • 피드백 및 수정 기능: Claude Design은 특정 컴포넌트에 댓글을 달아 AI가 직접 수정하도록 요청할 수 있습니다. 예를 들어, “CTA 텍스트를 개선해 달라”고 요청하면 AI가 이를 반영하여 변경해 줍니다. 이는 프로토타입, 인비전(InVision)의 댓글 기능, 피그잼(FigJam)의 아이디어 공유, 피그마(Figma)의 댓글 기능 등 다양한 협업 도구의 장점을 AI 기반으로 통합한 형태입니다.

• 고품질 프레젠테이션 슬라이드: Claude Design은 기존 콘텐츠와 디자인 시스템을 결합하여 아름다운 프레젠테이션 슬라이드를 만드는 데도 강점을 보입니다. 클레어는 자신이 작성한 Open Claw 기사 PDF를 업로드하고, 이를 바탕으로 Open Claw 설정 방법을 가르치는 슬라이드 덱을 만들어 달라고 요청했습니다. 결과물은 디자인 시스템에 충실하면서도 내용 전달에 효과적인 매우 멋진 프레젠테이션이었습니다. 터미널(terminal) 명령어를 위한 깜빡이는 커서가 있는 가짜 터미널 화면과 같은 귀여운 디자인 요소들은 슬라이드가 실제로는 코드 기반으로 만들어진다는 것을 보여줍니다. 이는 제품 마케터들이 교육 자료, 고객용 데크 등을 만들 때 브랜드 일관성을 유지하면서도 효율적으로 작업할 수 있게 해 줄 것입니다.

• 재미있는 웹사이트 재해석: Claude Design에 디자인 시스템을 제공하지 않으면, 매우 독특하고 창의적인 결과물을 얻을 수 있습니다. 클레어는 ‘90년대 지오시티(GeoCities) 스타일의 레니 뉴스레터 홈페이지’를 만들어 달라고 요청했는데, ‘레니의 제품 존(Lenny’s Product Zone)‘이라는 이름으로 탄생한 결과물은 정말 놀라웠습니다. 특히 Claude Design은 뛰어난 카피라이팅 능력도 가지고 있어, “당신의 OKR은 끔찍하다(Your OKRs are cringe)“와 같은 재치 있는 문구들을 생성해 냅니다. 이는 레퍼런스 스타일을 잘 이해하고 있다면, 디자인 시스템의 제약 없이 AI가 자유롭게 창작하도록 하여 매우 독특하고 멋진 디자인을 얻을 수 있음을 시사합니다.

Claude Design은 많은 장점을 가지고 있지만, 아직 해결해야 할 과제도 있습니다. 가장 큰 단점은 바로 느린 속도입니다. 랜딩 페이지 하나를 생성하는 데 5분에서 10분 정도가 소요될 수 있습니다. 디자인 작업에서는 빠른 피드백 루프(feedback loop)가 매우 중요한데, Figma와 같은 도구는 드래그 앤 드롭(drag and drop)으로 즉시 요소를 변경하고 폰트를 수정할 수 있습니다. 반면 Claude Design은 LLM(Large Language Model) 호출을 기다리거나 크레딧(credit)을 충전해야 하는 등 지연이 발생합니다. 모델이 개입하지 않는 빠른 반복 작업의 가치를 과소평가해서는 안 됩니다. 또한, 크레딧 제한으로 인해 작업 도중 진행이 막히는 경우도 있어 사용자 경험에 영향을 미 미칩니다.

OpenAI는 최근 GPT Image 2 모델을 출시하며 이미지 생성의 새로운 시대를 열었습니다. 이 모델은 ‘사고하는(thinking)’ 능력을 갖춘 최초의 모델로, 특히 텍스트 렌더링(rendering)과 개체(object)의 정확한 표현에 중점을 두었습니다. 클레어는 GPT Image 2가 이 두 가지 측면에서 얼마나 뛰어난 성능을 보이는지 두 가지 활용 사례를 통해 보여주었습니다.

• 멀티 페이지 브랜드 키트 생성: 클레어는 자신의 회사인 Chat PRD를 위한 멀티 페이지 브랜드 키트를 만들어 달라고 요청했습니다. 일반적인 브랜드 디자인 지침을 제공하자, GPT Image 2는 텍스트 품질 면에서 매우 훌륭한 결과물을 내놓았습니다. 기존 GPT 이미지 모델의 특징적인 ‘AI 이미지 텍스트’ 느낌이 거의 사라졌고, 타이포그래피도 크게 개선되었습니다. 9그리드 레이아웃으로 다양한 브랜드 요소를 구성하는 능력도 인상적이었습니다.
• 참조 이미지를 통한 개선: 처음 생성된 브랜드 키트는 Chat PRD의 기존 브랜드 이미지와는 다소 거리가 있었습니다. 이에 클레어는 미드저니(Midjourney)에서 사용하던 밝고 핑크색 톤의 픽셀화된 이미지를 참조 이미지로 제공하며 브랜드 키트를 업데이트해 달라고 요청했습니다. GPT Image 2는 이 참조 이미지의 스타일을 성공적으로 학습하여 훨씬 더 핑크색이고 픽셀화된 느낌의 브랜드 키트를 생성했습니다. 이는 마케터들이 기존 이미지와 텍스트, 타이포그래피, 보이스(voice)를 통합하는 데 어려움을 겪는 상황에서 GPT Image 2가 훌륭한 시작점이 될 수 있음을 보여줍니다.

클레어는 GPT Image 2의 또 다른 재미있는 활용 사례로 ‘컬러 분석(color analysis)‘을 소개했습니다. 자신의 사진을 업로드하고 컬러 분석을 요청하자, 모델은 ‘웜 뉴트럴(warm neutral)’ 톤을 제안하며 어울리는 색상 팔레트를 제시하고, 심지어 그 색상의 옷을 입은 클레어의 모습을 합성해 보여주었습니다. 얼굴 부분이 다소 부자연스럽게 표현되기도 했지만, 전반적인 레이아웃, 색상, 텍스트 분석 능력은 매우 인상적이었습니다.

클레어는 자신이 실제로는 ‘다크 윈터(dark winter)’ 톤임을 알려주며 다시 분석을 요청했고, GPT Image 2는 정확한 색상 팔레트와 레이아웃을 생성해 주었습니다. 텍스트, 색상, 이미지 분석, 레이아웃을 이처럼 효과적으로 결합하는 모델은 드물며, 기존의 인포그래픽(infographic)이나 그래픽 생성 도구보다 훨씬 더 고급스럽고 깔끔한 결과물을 제공합니다.

이번 에피소드에서 살펴본 Claude Design과 GPT Image 2는 AI가 디자인 분야에서 얼마나 빠르게 발전하고 있는지를 여실히 보여줍니다.

• Claude Design은 디자인 시스템을 기반으로 마케팅 랜딩 페이지, 슬라이드 데크를 효율적으로 만들고, 기존 웹사이트를 재해석하는 데 강점을 보입니다.
• GPT Image 2는 레이아웃과 타이포그래피에서 혁신적인 발전을 이루었으며, ‘사고하는’ 능력을 통해 디자인 품질을 한 단계 끌어올렸습니다.

물론, 이 모든 도구들은 아직 초기 단계이며, 느린 속도와 크레딧 비용과 같은 공통적인 한계를 가지고 있습니다. 하지만 구글의 design.md 표준화 노력에서 볼 수 있듯이, AI가 디자인 시스템과 브랜드를 이해하는 방식은 계속해서 발전하고 있습니다.

결론적으로, 이 새로운 AI 디자인 도구들은 각자의 장점을 가지고 있으며, 어떤 도구도 ‘죽었다’고 말하기는 이릅니다. 이들은 모두 느리지만 꾸준히 발전하고 있으며, 우리의 디자인 작업 방식을 더욱 혁신적으로 변화시켜 나갈 것입니다. 앞으로 AI 도구들이 어떻게 발전해 나갈지 기대됩니다.

카쉬 파텔은 FBI 국장이라는 중책에 매우 이례적인 인물이었습니다. 그는 FBI에서 일한 경험이 전무했고, 연방 법 집행 기관에서의 경험도 미미했습니다. 전직 국선 변호인이자 트럼프 행정부 1기에서 정보 고위 관료로 일했던 그는, 주변 사람들로부터 “딱히 열심히 일하지는 않았지만 매우 건방지고 야심만만하며 허풍이 심한” 인물로 묘사됩니다.

무엇보다 파텔은 과거 FBI에 대한 음모론을 제기하며 조직에 대한 깊은 불신을 드러냈습니다. 그는 2020년 대선이 조 바이든(Joe Biden)에 의해 조작되었다고 주장했으며, 1월 6일 미국 국회의사당 난입 사태에도 FBI 요원들이 개입했다고 믿었습니다. 트럼프 전 대통령이 그를 발탁한 이유 중 하나도 바로 이러한 시각 때문이었습니다. 파텔은 심지어 FBI 본부를 폐쇄하고 “딥 스테이트(deep state) 박물관”으로 재개장해야 한다고 주장하기도 했습니다.

이러한 배경 때문에 파텔의 임명은 FBI 내외부에서 큰 회의감과 우려를 불러일으켰습니다. 정보국장 타냐 우고리츠(Tanya Ugoritz)와 같은 고위 간부들은 파텔의 배경과 업무 방식에 대한 이해를 높이기 위해 그의 책을 읽고 팟캐스트를 청취하는 등 개인적인 노력을 기울였지만, 곧 이것이 평소와 다른 상황임을 깨닫게 됩니다.

파텔의 리더십 하에서 FBI는 과거의 독립성을 상실하고 정치적 압력에 시달리는 조직으로 변모했습니다.

파텔의 초기 지시 중 하나는 수백 명의 현장 요원을 워싱턴 D.C. 본부에서 각 지방 사무소로 재배치하는 것이었습니다. 이는 D.C.에 너무 많은 인력이 집중되어 있다는 FBI 내부의 의견도 있었기에 일부에서는 긍정적으로 평가되기도 했습니다. 그러나 문제는 그 방식이었습니다. 재배치가 무작위적이고 임의적으로 이루어졌으며, 요원들이 새로운 환경에서 제대로 업무를 수행할 수 있을지에 대한 고려가 부족했습니다. 타냐 우고리츠는 이를 “본부의 업무에 대한 이해 부족”에서 비롯된 결정이라고 지적하며, “일단 결정하고 나중에 수습하는” 패턴의 시작이었다고 회고했습니다.

이러한 경향은 파텔이 댄 봉기노(Dan Bongino)를 부국장으로 임명하면서 더욱 심화되었습니다. 전직 비밀경호국 요원이자 친(親)트럼프 팟캐스터, 폭스 뉴스(Fox News) 평론가였던 봉기노는 FBI 요원들을 “민주당의 깡패”라고 묘사하고 FBI 해체를 주장했던 인물이었습니다. 존 설리번(John Sullivan)과 같은 정보 부서의 요원들은 봉기노의 임명을 보며 “이제 모든 것이 괜찮지 않을 것”이라고 직감했습니다.

파텔과 봉기노의 리더십에서 가장 두드러진 특징은 ‘보여주기’ 즉, 홍보 효과를 지나치게 중시했다는 점입니다. 트럼프 전 대통령이 수사 현장에서 FBI 방탄조끼(flak jackets)를 보지 못해 불만을 표출한 일화는 이러한 경향을 단적으로 보여줍니다. 파텔은 콴티코(Quantico) 훈련장에서 ‘람보’처럼 폭발 장면과 헬리콥터 레펠 훈련을 배경으로 촬영한 비디오를 공개하기도 했습니다. 이는 FBI가 강인한 조직이라는 이미지를 심어주기 위함이었지만, 실제로는 귀중한 자원과 시간을 낭비하고 조직의 전문성을 훼손하는 행위로 비판받았습니다.

이러한 ‘보여주기식’ 행정은 찰리 커크(Charlie Kirk) 총격 사건 수사에서 심각한 문제를 야기했습니다. FBI 국장으로서는 이례적으로 파텔은 수사 초기 단계부터 개입하여 현장 요원들을 질책하고 소셜 미디어 전략을 직접 지시했습니다. 이 과정에서 잘못된 정보가 유포되어 수사의 혼선을 초래했고, 현장 요원들은 사실 확인보다 언론 대응에 급급한 상황에 깊은 좌절감을 느꼈습니다. 수사 중 사진 촬영을 강요하는 등의 지시는 작전 보안과 요원들의 안전까지 위협했습니다.

심지어 해외 동맹국과의 관계에도 악영향을 미쳤습니다. 파텔은 영국에서 열린 비밀 정보 회의에 참석한 뒤, 참가자들의 신원이 공개되지 않도록 요청된 단체 사진을 자신의 소셜 미디어에 게시하려 해 국제적 외교 문제를 일으킬 뻔했습니다. 영국 정부가 강력하게 만류한 후에야 게시를 철회했지만, 이는 파텔의 ‘보여주기’ 집착이 얼마나 심각한 수준이었는지를 보여주는 사례입니다.

FBI 대변인 벤 윌리엄슨(Ben Williamson)은 이 모든 보도를 “현실과 동떨어진 익명의 출처에서 나온 가짜 이야기와 추측”이라고 일축했지만, 기자들은 여러 명의 실명 출처를 통해 파텔의 리더십이 오직 “대통령이라는 단 한 명의 청중”을 만족시키기 위해 정치와 이미지를 최우선으로 삼았음을 밝혀냈습니다.

파텔의 리더십은 FBI의 핵심 임무를 재정의하고, 조직 내부에 ‘정치적 숙청’이라는 암울한 그림자를 드리웠습니다.

트럼프 행정부의 이민 단속 강화 기조에 따라 FBI의 일상적인 업무는 크게 변질되었습니다. 전통적으로 이민 단속에 관여하지 않던 FBI는 전국적으로 수많은 요원과 분석가들을 이민 관련 업무에 재배치했습니다. 이로 인해 공공 부패, 사이버 범죄, 화이트칼라 범죄, 마약 밀매, 테러리즘 등 FBI의 핵심 우선순위였던 분야에서 인력 공백이 발생했습니다.

로스앤젤레스에서 강력 범죄를 담당하던 정보 분석가 질 필즈(Jill Fields)의 사례는 이러한 변화의 단면을 보여줍니다. 그녀는 남편과 함께 FBI에 헌신하며 자녀에게도 ‘주니어 요원’ 재킷을 입힐 정도로 조직에 대한 자부심이 컸습니다. 그러나 트럼프 행정부의 이민 단속이 강화되면서 그녀는 이민 관련 업무에 투입되었고, 결국 ‘레드 라인’을 넘는 지시를 받게 됩니다.

그녀는 시위대가 이민세관집행국(ICE) 요원들의 체포를 방해했다는 주장에 대해 예비 평가(preassessment)를 실시하라는 지시를 받았습니다. 시위대는 확성기를 사용했지만, 요원들이 설정한 선을 넘지 않았으며 법에 저촉되는 어떠한 행위도 하지 않았다는 것이 현장 요원들의 판단이었습니다. 그럼에도 불구하고 필즈는 수사를 강행하라는 압력을 받았습니다. 그녀는 이를 “헌법으로 보호받는 활동”이라며 거부했고, “지금 해고되거나, 아니면 40년 후에 다른 행정부가 들어와 법을 위반한 사람들을 찾아낼 때 해고될 것”이라는 경고를 받았습니다. 결국 그녀는 부서에서 배제되고 감시를 받다가 FBI를 떠나게 됩니다.

이 사건은 FBI가 과거 J. 에드거 후버(J. Edgar Hoover) 국장 시절 시민들의 헌법적 권리를 침해했던 과오를 되풀이할 수 있다는 우려를 불러일으켰습니다. 콴티코 아카데미에서부터 임무와 시민권을 균형 있게 다루도록 교육받았던 FBI 요원들에게 이러한 지시는 조직의 근본적인 가치를 훼손하는 것이었습니다.

파텔은 과거 대통령을 수사했던 직원들을 조직에서 숙청하겠다고 공언했습니다. 이러한 ‘정치적 숙청’은 타냐 우고리츠의 사례에서도 명확히 드러납니다.

2020년 9월, FBI는 중국 정부가 2020년 대선에서 조 바이든을 위해 가짜 신분증을 만들었다는 정보 보고서를 발표했습니다. 이 정보의 신뢰성에 대한 논란 끝에 FBI는 보고서를 철회했습니다. 이후 척 그래슬리(Chuck Grassley) 상원의원이 FBI의 내부 문서를 요구하는 과정에서, 한 FBI 직원이 타냐 우고리츠를 이 보고서 철회를 지시한 인물로 잘못 지목한 이메일이 발견되었습니다.

파텔과 봉기노는 이 사안이 “자신들의 손을 떠났다”고 말하며 그녀를 행정 휴직(administrative leave)에 처했습니다. 이후 두 차례의 심문과 거짓말 탐지기 조사를 거쳤지만, 내부 조사 결과 그녀의 어떠한 위법 행위도 발견되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 그녀는 이전 직책으로 복귀하는 것을 거부당했고, 다른 지방 사무소로 전출 및 강등될 것이라는 통보를 받았습니다. 결국 그녀는 24년간 헌신했던 FBI를 떠날 수밖에 없었습니다. 기자들은 이를 “뒤얽힌 이야기의 희생양”이자 “누구의 머리든 굴러가야 한다”는 파텔과 봉기노의 메시지였다고 분석했습니다.

블레어 톨먼(Blair Tolman)의 사례도 유사합니다. 그녀는 트럼프 행정부 2기 이전에 FBI의 엘리트 공공 부패 수사팀(CR15)의 팀장이었습니다. 이 팀은 트럼프 전 대통령의 2020년 대선 개입 여부를 수사했는데, 이는 ‘아크틱 프로스트(Arctic Frost)‘라는 코드네임으로 불렸습니다. 이 수사는 트럼프와 그래슬리 상원의원의 주요 표적이 되었고, 톨먼은 자신이 선발했던 유능한 요원들이 해고되는 것을 지켜봐야 했습니다. 결국 그녀 자신도 “판단력 부족과 공정성 결여”를 이유로 해고되었는데, 이는 사실상 자신이 담당했던 수사 때문이었다고 그녀는 회고했습니다.

이러한 일련의 사건들은 FBI 내부에 깊은 공포와 편집증의 문화를 조성했습니다. 파텔이 국장으로 취임한 이후 수십 명의 직원이 해고되었고, 이러한 해고는 계속되고 있습니다. 요원들은 다음 행정부가 자신의 업무를 정치적으로 해석하여 해고 사유로 삼을까 봐 정치적으로 민감한 임무를 맡는 것을 주저하게 되었습니다. 이는 결국 부패나 테러 위협과 같은 중요한 정보가 은폐될 수 있으며, 미국인들의 안전이 위협받을 수 있음을 의미합니다.

FBI 직원들은 조직의 내부 견제 시스템이나 상급자와의 소통 채널이 제대로 작동하지 않는다고 느끼면서, 평소에는 비밀스러운 이들이 언론과 법원에 의지하게 되었습니다. 블레어 톨먼은 현재 FBI를 상대로 한 집단 소송의 주요 원고 중 한 명입니다. 이 소송은 ‘정치적 숙청’으로 인한 해고에 이의를 제기하고, 정당한 절차를 요구하며, 다른 요원들을 보호하기 위한 것입니다.

기자들은 FBI가 완벽하지 않으며 개혁이 필요하다는 점에는 모두가 동의하지만, 현재 진행되는 변화 방식은 조직의 근본적인 독립성을 훼손하고 국가를 덜 안전하게 만들고 있다고 지적합니다. 이들은 “우리가 무엇을 놓치고 있는지, 어떤 위협을 보지 못하는지 의문이 든다. 이 이후에 어떻게 조직을 재건할 수 있을지 모르겠다”며 FBI의 미래에 대한 깊은 우려를 표했습니다. 카쉬 파텔의 리더십 하에 FBI는 그 어느 때보다 정치화되고 분열되었으며, 그 여파는 앞으로도 오랫동안 지속될 것으로 보입니다.