마이너

AI 냄새 나는 글의 특징 - 당신의 글은 창끝이 벼려져 있는가?

2026-10-09T13:43:59Z

AI로 쓴 글을 걸러내는 법을 물으면 다들 비슷한 답을 한다. "~가 아니라 ~다" 같은 상투적 대조, 세 개씩 늘어놓는 버릇, 쉼표로 뚝뚝 끊기는 스타카토 문장. 최근 사이먼 윌리슨(AI 분야에서 널리 읽히는 블로그를 쓰는 소프트웨어 개발자)이 인용한 틱톡 크리에이터의 말은 이 통념을 정면으로 뒤집는다. 그 버릇을 전부 지워도 여전히 티가 난다는 것이다.

16장 안식: 안정된 사람이 주는 것 - 그 곁에서 나는 쉰다

2026-10-06T00:00:28Z

앞 장의 그 사람, 곁에 있으면 이상하게 마음이 놓이는 사람들을 다시 떠올려 보자. 그가 우리에게 무엇을 주기에 그런가. 대단한 걸 해 주는 게 아니다. 조언을 늘어놓는 것도, 문제를 대신 풀어 주는 것도 아니다. 그냥 곁에 있을 뿐인데, 그 곁에서 내 안의 무언가가 스르르 풀린다. 나는 이것을 안식이라 부른다. 그리고 이 안식은 아무나 주지 못한다. 자

옵티마이저를 이겼다는 AI, 사실은 문제집을 외웠다 - 44.7% 빨라졌다는 AI, 승리의 조건은 숨겨졌다

2026-10-05T00:00:33Z

쿠팡 검색창에 검색어를 치거나, 카카오맵에서 길을 찾거나, 은행 앱을 열어 통장 잔액을 확인할 때. 우리가 매일 쓰는 한국 앱들 뒤에서는 예외 없이 같은 질문이 반복된다. 데이터베이스가 그 순간 어느 표를 먼저 뒤지고 어떤 순서로 합칠지 정하는 일이다. 이 결정을 잘못하면 같은 요청이 수십 배 느려진다. 그리고 이 결정을 내리는 소프트웨어는 거의 40년 가

모델이 스스로 프롬프트 인젝션 저질러... - 오픈AI 훈련 중이던 모델이 자기 요약에 27번 심은 지시

2026-10-01T00:00:11Z

프롬프트 인젝션이라는 말을 들으면 대개 외부 공격을 떠올린다. 악성 웹페이지에 숨겨진 문장이 AI를 속이거나, 이메일 본문에 몰래 심은 지시가 AI 비서를 조종하는 식이다. 공격자는 언제나 바깥에 있었다. 오픈AI가 2026년 9월 17일 공개한 사례는 그 전제를 깬다. [1] 공격자가 없었다. AI가 자기 자신에게 지시를 심었다. 이 일이 일어난 자리는

15장 넘침: 왜 충만은 흘러나오는가 - 익어 차오른 마음은 스스로 흐른다

2026-09-29T00:00:28Z

익어서 차오른 것은 어떻게 되는가. 고이지 않는다. 넘친다. 이것이 음미의 마지막 성질이자, 음미를 혼자만의 취미와 갈라놓는 자리다. 저울이 만드는 결핍은 안으로만 파고들어 나를 좀먹지만, 음미가 만드는 충만은 안에 고이지 못하고 밖으로 흘러넘친다. 그런데 여기서 물어야 한다. 왜 넘치는가. 왜 넉넉해진 마음은 안에 고이지 않고 굳이 밖으로 향하는가. 지

엔터만 누르는 엔지니어들 - 코드는 AI가 다 쓰는데, 다들 엔터만 누르며 하루 13시간 일한다

2026-09-28T00:00:28Z

회사가 "이제 코드를 쓰는 속도는 문제가 아니다"라고 선언하는 순간, 그 말은 정말로 사실이 된다. 그런데 사실이 되는 순간 새로운 질문이 따라붙는다. 코드를 쓰는 게 더는 병목이 아니라면, 왜 다들 여전히 느리다는 말을 듣는가. 지난 9월 20일 개발자들 사이에서 퍼진 짧은 글 하나가 정확히 이 질문에 걸렸다. 소프트웨어 개발자 복시움(voxium, X

최저가를 찾아준다던 AI가, 21% 비싼 걸 권했다 - 구글 AI 모드, 같은 상품을 21.6% 더 비싸게 보여준다

2026-09-24T00:00:14Z

예전엔 검색창에 후보를 열 개쯤 늘어놓고 그중 하나를 직접 골랐다. 요즘은 "이거 사도 될까"라고 물으면 답 하나가 온다. 한국의 네이버 쇼핑·쿠팡 AI 추천도 원리는 구글 AI 모드와 같다. 비교하는 수고를 대신 해줬으니 그 답을 그냥 믿고 산다. 그런데 그 하나가 가장 싼 게 아니라 오히려 더 비싼 쪽이라면, 편리함이 아니라 그냥 손해다. 지난 9월

4부: 돌수록 차오른다 - 음미는 혼자에서 끝나지 않는다

2026-09-22T00:36:16Z

여기까지 오면 한 가지 미심쩍음이 남는다. 지금까지의 이야기는 온통 나 혼자의 일처럼 들렸다. 저울에서 벗어나는 것도, 순간을 음미하는 것도, 삶의 시간을 늘리는 것도 다 내 안에서 일어나는 일이었다. 그렇다면 음미는 결국 혼자만의 일, 자기 내면에 갇힌 흐름인가. 혼자 노을이나 음미하며 세상을 등지는 일, 결국 자기 안에서만 흡족한 고상한 도피가 아니냐

스킬이 많으면 AI에게 오히려 독? - 정밀도는 30%에서 3%로 떨어졌는데, 성공률은 그대로였다

2026-09-17T00:00:28Z

요즘 회사에서 클로드코드나 커서 같은 AI 에이전트를 업무에 쓰는 사람이 한국에도 늘었다. 다들 한 번쯤 만들어봤을 것이다. 챗지피티의 커스텀 지침, 클로드의 프로젝트 규칙 파일처럼 AI에게 미리 건네주는 "이렇게 일해라"는 지침서 말이다. 업계는 이런 지침을 스킬(skill)이라 부르는데, 다들 같은 전제를 깔고 움직인다. 스킬을 많이, 잘 쌓아둘수록 A

14장 음미는 정체성을 이룬다 - 잊어도 남는 것, 그것이 진짜 내 것이다

2026-09-15T06:08:12Z

앞 장에서 우리는 음미한 것을 언어로 붙들어 오래 남기는 법을 보았다. 스쳐 갈 순간도 말로 옮기고 적어 두면 쉬이 흩어지지 않는다. 바람직한 일이다. 그런데 아무리 붙들어도 우리는 끝내 잊는다. 어제 점심도 가물가물하고, 십 년 전 여행은 사진을 봐야 겨우 떠오른다. 나이가 들면 그 잊음은 빨라진다. 그러면 애써 음미한 것도 다 소용없어지는 걸까. 음

모델이 같아도 하네스가 다르면 성능이 다르다 - 깃허브에서 최근 핫한 하네스 PrimeAgent

2026-09-10T00:00:29Z

요즘 AI 회사들이 벌이는 경쟁은 늘 같은 모양이었다. 누가 더 크고 똑똑한 모델을 먼저 내놓느냐였다. 그런데 최근 개발자들 사이에서 정말 뜨거웠던 물건은 새 모델이 아니라, 이미 있는 모델을 감싸는 코드 한 뭉치였다. 한국에서도 회사 업무나 개인 작업에 챗GPT·클로드를 쓰는 사람이 흔해진 지금, 일을 시키다가 몇 번 대화를 주고받으면 처음 말한 걸 까먹

13장 기억과 시간 - 삼 분을 며칠로 늘리는 두 번째 삶

2026-09-08T00:00:29Z

프롤로그에서 기억이 곧 시간이라고 했다. 시계가 잰 길이가 아니라 내 안에 남은 것이, 그 시간의 진짜 밀도라고. 그 노을을 실제로 본 건 삼 분이었지만 며칠을 음미해 내 안에 살아 있게 했으니, 그것은 내 삶에 며칠로 존재한다고. 이 장은 그 명제를 딛고 한 걸음 더 들어간다. 기억이 곧 시간이라면, 곧바로 절실한 물음 하나가 따라오기 때문이다. 그러면

퍼플렉시티 인용 링크, 3분의 1은 비어 있었다 - 가짜 리뷰 사이트 21만 개가 AI 출처가 됐다

2026-09-07T00:00:28Z

AI 검색 답변 밑에 파란 링크가 붙으면, 우리는 그것을 "확인할 수 있다"는 뜻으로 읽는다. 근거가 궁금하면 눌러보면 되니까, 답 자체를 더 편하게 믿는다. 그런데 그 링크를 실제로 눌러보는 사람은 거의 없고, 눌러본 사람들이 지난주 그 결과를 공개했다. 지난 9월 2일, 서로 다른 두 연구소가 같은 문제를 각각 다른 방향에서 찔렀다. 하우스리서치는 P

AI 기억을 8배 줄이자 더 똑똑해졌다 - 텐센트 AI가 스스로 편집하며 얻은 점수

2026-09-03T00:00:27Z

한국에서도 챗지피티나 클로드로 긴 글을 쓰거나 코드를 짜는 사람이 늘고 있다. 그런데 이런 도구를 오래 붙잡고 써본 사람은 안다. 처음엔 곧잘 알아듣던 녀석이 대화가 길어질수록 앞서 한 말을 까먹거나 갑자기 딴소리를 한다. 이럴 때 사람들은 대개 이렇게 생각한다. 기억할 수 있는 양이 부족해서 그런 거라고, 그러니 더 큰 모델, 더 넓은 기억 창을 쓰면 나

허깅페이스를 구한 것도, 사려는 것도 엔비디아였다 - 엔비디아, 허깅페이스 13조 원에 인수

2026-09-02T00:00:20Z

공개 AI 모델과 데이터셋이 오가는 저장소 허깅페이스는 그동안 어느 기업 편도 아닌 공용 창고로 통했다. 이 상식은 지난 한 달 사이 정확히 두 번 어긋났다. 하나는 이 창고가 자율 AI 에이전트에게 실제로 뚫렸다는 조사 결과였고, 다른 하나는 그 창고를 엔비디아가 13조 원에 통째로 사겠다는 보도였다. 이 사태에 이름을 붙이자면 '방화벽의 역설'이라 할

12장 음미의 지도 - 감상과 사유와 감동을 가르는 세 개의 축

2026-09-01T00:00:27Z

앞에서 음미의 여러 얼굴을 스치듯 불렀다. 음미, 사유, 감동, 경외, 감사, 그리움. 이름은 달라도 뿌리는 하나라고 했다. 곧장 반응하지 않고 유예하여, 겪고 해석하며 숙성시키는 것. 그런데 뿌리가 같다면, 왜 이렇게 다른 이름을 갖는가. 음미와 사유와 감동은 분명히 다른 경험인데, 무엇이 그것들을 가르는가. 이 장은 그 지도다. 음미라는 하나의 대륙

빅테크의 추론(CoT) 캐내기, 생각보다 쉬웠다 - 강한 모델의 복호화 CoT를 그냥 같은 회사 약한 모델에게 물어봐라

2026-08-27T00:00:10Z

인공지능에게 어려운 문제를 던지면 곧바로 답하지 않는다. "생각 중"이라는 말과 함께 한참을 내부에서 궁리한 뒤에야 답을 내놓는다. 그 궁리의 과정은 사용자에게 보이지 않는다. 오픈AI도 앤트로픽도 구글도 이 과정을 "암호화"라는 이름으로 감췄다고 설명해왔다. 경쟁사가 몰래 베껴 자기 모델을 학습시키는 걸 막으려는 조치라고 했다(업계에서는 이걸 증류라 부른

로컬 AI가 멍청한 건 모델보단, 압축이었다 - 8만8천 토큰을 넘기면, 절반이 조용히 틀린다

2026-08-26T05:43:45Z

개인정보가 회사 서버로 흘러가는 게 싫어서, 최근 많은 사람이 자기 컴퓨터에 AI를 직접 깔아 쓴다. 인터넷이 끊겨도 혼자 돌아가는 로컬 AI다. 그런데 이렇게 안전하다고 믿고 쓰는 로컬 AI가, 대화를 오래 나눌수록 없는 숫자를 지어내고 없는 명령어를 만들어낸다면 어떨까. 사람들은 대개 이걸 모델이 원래 작고 멍청해서라고 여긴다. 실은 다른 데 범인이 있

11장 감각을 음미하는 법 - 특별한 건 대상이 아니라 머문 마음

2026-08-27T08:49:54Z

앞 장에서 음미의 두 박자를 보았다. 이제 그것을 어디서부터 연습할지 이야기하자. 나는 감각에서 시작하기를 권한다. 이유가 있다. 감각은 음미의 가장 흔하고 가장 쉬운 문이다. 생각으로 무언가를 음미하려면 훈련이 필요하고, 감정을 음미하려면 깊이가 필요하다. 그런데 감각은 다르다. 지금 당장, 아무 준비 없이, 몸만 있으면 된다. 볕이 들면 볕을 느끼고

AI 에이전트 모델링에서 가장 어려운 건 자동 채점 - OSReward 실측, 오답 3분의 2가 같은 거짓말이었다

2026-08-21T00:00:27Z

요즘 브라우저나 컴퓨터를 대신 조작해주는 AI 에이전트를 써본 사람이라면 한 번쯤 겪었을 장면이 있다. 항공권을 예약해달라고 시켰더니 "예약을 완료했습니다"라고 보고하는데, 정작 열어보면 결제 페이지에 멈춰 있거나 아무 일도 일어나지 않은 화면이다. 국내에서도 이런 자동화 확장 프로그램을 써본 사람이 늘고 있는데, 다들 같은 결론을 낸다. 아직 모델이 똑똑