애플 인텔리전스(Apple Intelligence)를 다룰 때 운영 관점에서 가장 번거로운 점은, 기능을 꺼도 온디바이스 모델이 디스크에 남는다는 것이다. RemoveMacAI는 바로 이 지점을 겨냥한 오픈소스 스크립트다. macOS 27에서 애플 인텔리전스 기능을 끄고, 이미 내려받은 모델 파일을 삭제하며, macOS가 다시 모델을 받아오지 못하도록 차단한다. 모든 변경은 되돌릴 수 있다는 점을 전제로 설계됐다.
이 도구가 등장한 배경에는 macOS 27의 구조 변화가 있다. 원문 설명에 따르면 macOS 27에는 애플 인텔리전스를 한 번에 끄는 단일 스위치가 더 이상 존재하지 않는다. 기능별로 설정이 흩어져 있고, 설령 전부 꺼도 모델 자산은 저장소에 그대로 남는다. 즉 사용자가 쓰지 않기로 결정한 기능이 계속 용량을 점유하는 상황이 생긴다. RemoveMacAI는 현재 상태를 먼저 보여주고 사용자 확인을 받은 뒤, 설정 앱을 열어 구성 프로파일(configuration profile) 설치를 유도하고 모델을 제거하는 방식으로 동작한다. 프로파일 설치는 macOS가 사용자 승인을 강제하므로, 도구가 임의로 시스템을 바꾸는 구조는 아니다.
무엇이 꺼지고 무엇이 지워지나
비활성화되는 기능 목록은 상당히 넓다. 시리(‘Hey Siri’와 메뉴 막대 아이콘 포함), 작문 도구, 젠모지, 이미지 플레이그라운드, ChatGPT 확장, 그리고 메일·메시지·사파리·메모·알림의 요약 기능이 포함된다. 여기에 메일 스마트 답장, 인라인 텍스트 예측, 공간 사진(Spatial Photos), 사진 앱의 클린업, Xcode의 예측 코드 완성까지 들어간다. 삭제되는 모델은 애플 인텔리전스 파운데이션 모델을 비롯해 이미지 생성과 젠모지, 공간 사진, 사진 클린업, Xcode 코드 완성에 쓰이는 모델들이다. 기능을 끄는 데서 그치지 않고 그 기능을 뒷받침하는 가중치 파일까지 걷어내는 것이 이 도구의 핵심이다.
동작 방식 자체도 보안을 의식한 구조다. 스크립트는 최신 릴리스를 내려받아 SHA-256 체크섬을 검증한 뒤 임시 디렉터리에서 실행하며, 시스템에 무언가를 설치하지는 않는다. 모든 릴리스는 태그로부터 GitHub Actions가 빌드하고 빌드 출처 증명(provenance attestation)을 함께 제공하므로, 해당 다운로드가 실제로 이 저장소 소스에서 나온 것인지 확인할 수 있다. 또한 도구 자체는 네트워크 요청을 하지 않고 어떤 데이터도 수집하지 않는다고 밝히고 있다.
실무자가 짚어야 할 한계
도입을 검토한다면 몇 가지 오해를 먼저 정리해야 한다. 먼저 받아쓰기(dictation)는 별도 설정이며 음성 모델도 삭제되지 않으므로 그대로 작동한다. macOS 업데이트가 변경을 되돌리지도 않는다. 다운로드 차단을 포함한 프로파일이 업데이트를 넘어 유지되기 때문이다. 반대로 모델을 지운 뒤에도 ‘설정 > 일반 > 저장 공간’에는 여전히 애플 인텔리전스 용량이 집계될 수 있다. 애플의 자산 서비스는 모델을 즉시 해제하지만 실제 파일 삭제는 macOS가 자체 일정에 따라 처리하기 때문으로, 그 사이 설정 화면의 수치는 과거 상태를 보여준다.
또 하나 혼란을 줄 수 있는 지점은 ‘Siri’라는 이름의 프로세스가 계속 떠 있는 현상이다. macOS 27에서는 스팟라이트 창이 Siri라는 이름의 프로세스로 실행되며, 일부 시스템 서비스는 SIP(시스템 무결성 보호)로 보호되어 계속 로드된 상태로 남는다. 이름만 보고 ‘시리가 꺼지지 않았다’고 판단해서는 안 된다는 뜻이다.
대가도 분명하다. 앞서 나열한 기능뿐 아니라 애플의 온디바이스 모델을 사용하는 앱들이 영향을 받는다. 구체적으로는 파운데이션 모델스(Foundation Models) 프레임워크와 단축어의 ‘모델 사용’ 액션을 쓰는 앱, 비주얼 인텔리전스, 캘린더의 자연어 편집 기능이 멈춘다. 개발자나 자동화 사용자라면 이 프레임워크 의존성을 반드시 확인해야 한다. 되돌리려면 removemacai revert를 실행하고, Homebrew로 설치했다면 brew uninstall removemacai를 추가로 수행하면 된다.
정리하면 RemoveMacAI는 관리형 환경이나 프라이버시를 중시하는 사용자, 혹은 단순히 수 기가바이트의 용량을 되찾으려는 사용자에게 유용한 선택지다. 다만 이 도구는 4evy가 만든 pared라는 완성 도구 위에 구축됐으며, pared가 자산 서비스와 모델 세트, 여러 설정 키를 먼저 분석한 성과에 기대고 있다는 점(라이선스는 THIRD-PARTY-NOTICES.md 참고)도 함께 기억해 둘 만하다. 조직 차원의 배포를 고려한다면, 기능 비활성화가 업무 워크플로에 미치는 영향을 테스트 기기에서 먼저 검증한 뒤 적용하는 편이 안전하다.