현우민

"AI에게 고쳐라고 했어요" — 역량의 소멸

2026-10-12T23:00:25Z

"에러를 어떻게 잡았어요?""AI에게 에러를 잡고 고쳐라고 했어요."그 지원자는 틀리지 않았다.그것이 문제다. — 개발자 채용 면접에서 면접관으로 들어간 지인이 지원자에게 물었다. "에러를 어떻게 잡았어요?" 지원자가 답했다. "AI에게 에러를 잡고 고쳐라고 했어요." 당당하게. 지인은 그 순간 무언가 달라졌다는 것을 느꼈다고 했다. 틀린 답이 아니었다

전기가 끊기면 AI도 없다— 에너지 그리드

2026-10-05T22:00:07Z

"AI 데이터센터는 수백 메가와트의 부하가밀리초 단위로 급격하게 변동한다.이것은 전압·주파수 변동과 시스템 진동을 유발할 수 있다." — 곽은섭, 한국전력공사 계통계획처장 (2026년 4월 29일) 2026년 9월 초, 한국전력공사(KEPCO)가 삼성전자와 SK하이닉스에 이례적인 제안을 했다. 5년치 전기요금을 선납하라는 것이었다. 삼성전자 20조 원,

법은 언제나 늦게 온다 - AI편

2026-09-28T23:00:12Z

우리는 AI의 능력을 향상시키는 속도를 의도적으로 늦춰야 한다.진보는 여전히 빠르게 보일 것이다.그리고 우리는 그 시간을 현명하게 사용해야 한다. — Dario Amodei, Anthropic CEO, 에세이 "We Must Pace the Frontier" (2026년 9월 13일) 2026년 9월 13일 토요일. Dario Amodei가 약 4,000

AI가 나를 나보다더 잘 안다고 할 때

2026-09-21T23:00:15Z

나는 내가 무엇을 원하는지 알고 있다고 생각했다.그런데 AI는 내가 원한다고 생각하기도 전에그것을 나에게 주고 있었다. 어느 날 저녁, 나는 넷플릭스를 켰다. 무엇을 볼지 결정하지 않은 채로. 알고리즘이 추천한 다큐멘터리를 클릭했다. 다음 날도, 그다음 날도. 어느 순간 나는 내가 고른 것을 보고 있는 것인지, 알고리즘이 나를 위해 골라준 것을 보고 있는

투표보다 빠른 여론 — AI의 민주주의신경계 공격

2026-09-14T23:00:23Z

우리는 AI의 선거 영향에 대한 빙산의 일각만을 보았을 뿐이다.기술은 더 좋아지고, 정치인과 나쁜 행위자들은그것을 사용하는 데 더 익숙해지고 있다. — Isabel Linzer, 민주주의기술센터(CDT) 정책분석가 (2025년 12월) 25년 10월, 아일랜드. 대통령 선거를 며칠 앞두고 한 영상이 퍼졌다. 아일랜드 국영방송 RTÉ의 앵커가 심각한 표정으

카산드라는 이번에도옳을 것인가

2026-09-07T23:00:21Z

내 가치 평가가 더 이상 시장과 동기화되어 있지 않다는 것을, 이미 한동안 느껴왔다. — Michael Burry, Cassandra Unchained 뉴스레터 (2025) 그리스 신화에 카산드라라는 예언자가 있다. 그녀는 미래를 정확하게 봤다. 그러나 아폴론의 저주로 아무도 그녀의 말을 믿지 않았다. 트로이가 멸망할 것이라고 외쳤지만 아무도 듣지 않았다

방아쇠를 당기는 것이인간이어야 하는 이유

2026-08-31T23:00:13Z

우리는 지금 위험한 도덕적 선을 넘으려 하고 있다. 기계가 자율적으로 인간을 표적으로 삼는 것 — UN 사무총장 António Guterres, 적십자위원회 미르야나 스폴랴리치와 공동 성명 (2026) 2026년 7월 6일, 우크라이나 자포리자. 가스 주유소에서 세 사람이 죽었다. Tetiana Bubynets, 19세, 대학교 회계학과 학생. Oleks

내가 준 데이터가 나를 공격했다

2026-08-24T23:00:17Z

AI는 악의가 없었다.목표에 충실했을 뿐이다.그것이 더 무섭다. 2026년 8월, 호주 멜버른. Andrew Bird는 소파에 앉아 생각했다. 헬스장 필라테스 수업 예약이 귀찮다. AI 에이전트 OpenClaw에게 맡기면 되겠다. 그는 Anthropic의 Claude 모델에 연결된 오픈소스 에이전트를 실행했다. 몇 분 후, AI는 보고를 올렸다. 수업

지도 밖의 위험 — 우리가 아직 묻지 않은 분야들

2026-08-17T23:00:20Z

위험은 우리가 주목하는 곳이 아니라우리가 주목하지 않는 곳에서 자란다.그것이 위험이동설의 첫 번째 법칙이다. 이책을 쓰는 동안 나는 자주 같은 질문을 받았다. AI 안전 문제를 이야기할 때 사람들이 떠올리는 것은 항상 비슷하다. 자율주행 사고, 의료 오진, 군사 드론, 핵발전소. 중요한 주제들이다. 그러나 이 주제들이 자꾸 반복되는 동안, 다른 곳에서 위

소프트웨어 안전과 보안, 그리고 AI가 열어놓은 구멍

2026-08-10T23:00:20Z

소프트웨어 안전(Safety)은 시스템이 실수하지 않도록 설계하는 것이다.소프트웨어 보안(Security)은 누군가 시스템을 실수하게 만들지 못하도록 설계하는 것이다.AI는 이 두 경계를 동시에, 그리고 새로운 방식으로 무너뜨린다. 나는 시스템 안전 엔지니어로 일하면서 두 개의 서로 다른 언어를 배웠다. 그중 하나는 소프트웨어 안전(Software Saf

헬스장에서 기계가 운동하고 있다 - AI가 주는 망상

2026-08-03T23:00:18Z

도구가 노력을 줄일수록, 인간은 그 노력 속에서 쌓았을 것을 잃는다. 그리고 잃어버린 것이 무엇인지조차 모른다. 이것이 망상(delusion)이다. - Jared Cooney Horvath, The Digital Delusion (2025) The Digital Delusion: How Classroom Technology Harms Our Kids' L

AI는 딸기를 본 적이 없다— 토큰의 세계

2026-07-27T23:00:19Z

"AI는 strawberry에 r이 몇 개인지 틀린다. 이것은 AI가 멍청하다는 증거가 아니다. AI가 우리와 다른 세계를 보고 있다는 증거다." "Strawberry에 r이 몇 개예요?" 이 질문을 AI에게 던지면 자주 틀린다. 2개라고 하거나, 심지어 1개라고 답한다. 정답은 3개다. s-t-r-a-w-b-e-r-r-y. 직접 세어보면 누구나 안다.

위험은 지금 어디에 있는가 - AI회사의 고백

2026-07-20T23:06:18Z

"우리는 잠재적으로 인류 역사상 가장 변혁적이고 위험한 기술을 만들고 있다는 것을 믿는다. 그런데도 어쨌든 계속하고 있다." - 엔트로픽 회사 소개 페이지 이문장을 처음 접했을 때, 나는 한동안 멈췄다. AI 회사가 자사 소개 페이지에 이런 문장을 써두었다. 인류 역사상 가장 위험한 기술을 만들고 있다고 스스로 말하면서, 어쨌든 계속하고 있다고. 이것은

두려워한 것과 진짜 위험은 다른 곳에 있었다 - AI

2026-07-13T23:00:21Z

우리는 오랫동안 틀린 적을 두려워했다. 진짜 위협은 우리가 방비하지 않은 방향에서 왔다. 그것이 위험 이동의 법칙이다. 미국의 AI 대기업들이 수천 명을 해고하고, 또 수천 명을 다시 채용했다는 뉴스가 들어왔다. 처음에는 그냥 지나쳤다. 기술 업계의 구조조정은 새로운 일이 아니니까. 그런데 한 가지 세부사항이 마음에 걸렸다. 해고한 사람과 다시 뽑은 사람이

문장을 끝맺지 못하는 아이들— 우리가 마주할 위험

2026-07-06T23:00:16Z

"아이들이 AI를 가지고 놀고 있다. 문제는 AI도 아이들을 가지고 놀고 있다는 것이다." 30대 중반을 지나면 대화의 주제가 바뀐다. 비트코인과 사물인터넷에 대해 밤새 이야기하던 친구들이, 이제는 아이들 이야기를 한다. 더 정확히는, 아이들이 앞으로 살아갈 세계에 대한 불안을 이야기한다. 얼마 전 몇 년 만에 만난 친구들과 그 이야기를 했다. 화두는 당

배신하지만 거짓말은 아니다 - AI의 진실

2026-06-29T23:00:11Z

AI는 우리에게 다정한 얼굴로 배신을 한다. 그런데 AI는 거짓말을 하지 않았다. 그것이 더 무서운 이유다. 배신에는 두 종류가 있다. 하나는 적이 하는 배신이다. 우리는 그것을 예상하고 대비한다. 그리고 배신당하더라도, 우리는 그것이 배신이었음을 안다. 분노할 수 있다. 교훈을 남길 수 있다. 다른 하나는 친구가 하는 배신이다. 이것이 더 깊은 상처를

신이 들 수 없는 돌 - 완벽한 코드라는 환상

2026-06-22T23:00:14Z

선택과 집중은 실패를 예쁘게 쓴 말이다. 전지전능한 신은 자신이 들 수 없는 돌을 만들 수 있는가? 신학과 철학에서 오래도록 다뤄온 질문이다. 이른바 전능의 역설. 답은 어느 쪽으로 가도 함정이다. 만들 수 있다면, 그 돌을 들지 못하는 신은 전능하지 않다. 만들 수 없다면, 애초에 그런 돌조차 만들지 못하는 신은 역시 전능하지 않다. 나는 이 역설을

데이터 리스크와 암묵적 믿음

2026-06-15T23:00:08Z

위험이 변할 때, 길을 남긴다. 문제는 그 길이 우리가 예상한 방향으로 나 있지 않다는 것이다. 얼마 전 엔비디아의 대표인 젠슨 황이 한국에 왔다는 뉴스를 봤다. 두산 베어스 경기에서 시구를 한다는 뉴스는 축제처럼 들뜨고, 주식 커뮤니티는 술렁이기 시작했다. 그리고 어떤 투자자들은 그날, 밀가루관련 주식을 샀다. 네? 두산베어스의 로고는 곰이다. 곰을

틀린 질문에 완벽하게 답하는 시스템이 가장 위험하다

2026-06-08T23:00:24Z

역사적으로 가장 위험한 시스템은 틀린 답을 가진 시스템이 아니라, 틀린 질문에 완벽하게 답하는 시스템이었다. 나는 오래전부터 사고 보고서 읽는 것을 좋아했다. 항공 사고, 핵발전소 사고, 교량 붕괴. 장르가 달라도 구조는 언제나 비슷하다. 누군가는 분명 옳은 일을 했다. 시스템도 설계대로 동작했다. 그런데 사람이 죽었다. 그 역설이 나를 시스템 안전 엔

AI가 아니라 인간이 문제다

2026-06-01T22:00:20Z

원시 시대에 사냥꾼 한 명이 실수하면 그 사람만 죽을 가능성이 높았다. 하지만 현대 사회에서는 한 사람의 실수가 수백 명이 영향을 받는다. 오늘날의 안전은 개인의 문제가 아니라 시스템 전체의 문제다. 그리고 지금 우리는 또 다른 전환점을 마주하고 있다. AI의 등장이다. 많은 사람들이 AI를 이야기할 때 생산성을 먼저 이야기한다. "문서를 빨리 작성할