월청선생

많이 태운 사람, 많이 남긴 사람 - AI Native 성과지표, 토큰을 곱하지 말고 빼라

2026-10-02T06:00:04Z

조직의 AI Native화를 위해 임직원의 성과지표를 바꿔야 한다. 그렇게 쓴 글을 AI 여섯에게 검토시켰다. 여섯이 같은 곳을 찔렀다. 그 자리를 고치니 플랜이 더 단단해졌다. 그 과정을 적는다. 지표를 바꾸지 않으면 조직은 바뀌지 않는다 사람은 평가받는 대로 움직인다. 노동시간과 산출량으로 평가받는 조직에서 AI는 부업이다. 몰래 쓰거나, 쓰고도 말

선은 뒤에서 그어진다 - 점을 어떻게 찍을 것인가

2026-09-29T05:00:00Z

AI가 사람보다 뛰어난 건 인지 한계 속에 갇힌 휴먼이 보지 못하는 관계를 방대한 규모로 계산해 내기 때문이다. 내가 보지 못하는 걸 AI가 본다. 여기까지는 다들 인정하는 이야기다. 그런데 이 문장을 붙잡고 조금 더 파고들면, 정작 내가 알아야 할 것은 AI가 무엇을 보느냐가 아니라는 결론에 닿는다. 시작은 스티브 잡스님의 어록이다. 수많은 어록 중

달에 집을 짓지 않으려면 - AI보다 내가 먼저 해야 할 일과 만들어야 할 문서

2026-09-25T05:00:00Z

길은 하나가 아니다 하나의 목표에 도달하는 경로는 인간이 상상할 수 없을 만큼 많이 존재한다. 산에 오르는 것에 비유할 수 있다. 우리는 보통 남이 간 길을 걷는다. 집단지성이라는 것은 결국 종모양의 분포를 가진다. 많은 사람이 가 본 길이 평균이 되고, 그 평균이 정답에 가까워진다. 그래서 처음 해 보는 일일수록 남들이 먼저 경험하고 성공하고, 그 성공

몇 달짜리 일을 AI에게 맡길 수 있을까 - AI의 자율성을 고민하다가 인간의 자율성에 도착했습니다

2026-09-22T05:00:00Z

인류의 종말을 상상해 본 적이 있습니다. 그 장면에 AI가 인간을 공격하는 모습은 없었습니다. AI를 따르는 인간들끼리 서로 싸우는 모습만 있었습니다. 그런데 이 섬뜩한 상상은 종말론에서 출발한 것이 아니었습니다. 출발점은 아주 실무적인 고민 하나였어요. 토큰을 아끼려다 만난 질문 AI 에이전트를 무한히 복제해 병렬로 투입하면 웬만한 솔루션은 순식

습관은 지워지지 않는다, 인간도 AI도 - 지침은 습관이 아니다. 이카루스의 날개는 인간이 달고 있었다

2026-09-18T05:00:00Z

AI의 지침과 스킬, 훅 같은 문서는 인간에게 매뉴얼과 같은 효과가 있다. 행동을 결정하는 의사결정 과정에 반복적이고 지속적으로 투입해 습관화하는 전략이 내포되어 있다. 인간은 뇌가소성으로 생각하고 행동하는 뇌를 변화시킨다. 앞으로 나올 월드모델도 매개변수 덩어리를 변화시킬 것이다. 지금은 그 전의 과도기다. 과정 없는 습관을 문서로 만들어 주는 것이다.

토큰으로 살 수 없는 것 - 더 정교한 프롬프트는 더 정교하게 틀린다

2026-09-15T05:00:00Z

클로드가 오늘 제게 한 바른 말을 복기해 봅니다. 그간 저는 프롬프트, 그러니까 AI에게 주는 지시문을 효율화에 초점을 맞춰 다듬어 왔습니다. 어떻게 하면 더 적은 말로 AI를 더 정확하게 움직일까. 그게 실력이라고 믿었어요. 그런데 클로드가 그간 쭉 해 온 말인데, 오늘은 유독 눈에 걸렸습니다. “지시문은 발명이 아니라 컴파일이야. 미리 무엇을 지시

비밀코드는 비밀이 아니었다 - 약장수의 50개보다 나의 12개가 셉니다

2026-09-11T05:00:00Z

피드에서 약장수를 만났습니다 요즘 숏폼 피드에는 AI 비밀코드를 파는 영상들이 종종 올라옵니다. 남들은 모르는 단어 몇 개만 프롬프트 앞에 붙이면 AI의 결과가 달라진다는 식입니다. 영상마다 내미는 단어는 다르지만 구조는 같습니다. 그럴듯한 전문용어 몇 개를 맛보기로 보여주고, 나머지 수십 개는 댓글을 달면 보내준다고 합니다. 미리 말해 두자면 이 글은

AI는 나를 불신하지 않는다 - 반면 아내는 내 말을 믿지 않는다

2026-09-08T05:00:00Z

"너나 잘 해." "내 문제니까 내가 알아서 할게." 누군가의 신뢰를 얻었다면 이런 소리는 듣지 않는다. 나도 유명한 사람들이나 아내의 절친한 지인들과 똑같은 이야기를 할 때가 많다. 다만 그 이야기가 내 입에서 제일 먼저 나올 때, 아내는 내 말을 믿지 않는다. 왜 그럴까. 나는 말이 많다. 특히 앞일을 내다보는 말이 많다. 방향은 대체로 틀리지

생성형 동적 UI가 던진 진짜 질문 - 매초 옷이 바뀐다면, 문제는 옷이 아니라 옷장입니다

2026-09-04T05:00:00Z

초 단위로 옷이 바뀌는 상상 사용자와 서비스 쪽 AI의 상호작용을 실시간으로 반영하는 생성형 동적 UI(Generative UI)를 알게 되었습니다. 분명 이건 혁신이겠구나 하는 생각이 들었어요. 이런 상상을 해봅니다. 나의 기분, 지금 만나는 사람, 내가 놓인 시간과 장소, 그 자리에 펼쳐지는 배경에 따라 내가 입은 옷과 액세서리가 초 단위로 바뀐다면

나는 AI를 판사로 임명했습니다 - 다만 무작정 위임하지 않기로 했습니다

2026-09-01T05:00:00Z

"나는 국회처럼 법을 만들고, 나는 AI를 판사로 임명하고, 나는 융통성 있는 법정 실무가 이루어지도록 AI에게 나의 권한을 위임한다." 요즘 제가 AI와 일하는 방식을 한 문장으로 정리하면 이렇습니다. 어쩌다 이런 결론에 이르렀는지, 그 이야기를 해보려고 합니다. 법대로 합시다? 저는 흔히 말하는 “법대로 합시다!“라는 말에 강한 의구심을 가지고 있

이젠 클로드 코드만 씁니다 - 도구에서 환경으로, 조금 늦은 갈아타기의 기록

2026-08-28T05:00:00Z

이젠 클로드 코드만 씁니다. 너무 늦은 것 아니냐고요? 과연 그럴까요? 앤트로픽은 기업입니다. 매출을 키우고 비용을 줄이려고 끊임없이 새로운 시도를 합니다. 저도 그렇습니다. 저 역시 제가 일하는 방식을 계속 바꿉니다. 최근에는 클로드 코드에서 세션 간 에이전트끼리 대화를 시키기 시작했습니다. 그러다 알게 됐습니다. 세션은 단순한 작업 공간이 아니었습

엔지니어링만 붙이면 장사가 된다 - AI 용어의 춘추전국시대를 읽는 법

2026-08-25T05:00:00Z

또 하나의 엔지니어링 SNS를 훑다가 "메모리 엔지니어링(Memory Engineering)"이라는 단어를 만났다. 나의 첫 반응은 이랬다. "또 시작이네." 프롬프트에 엔지니어링을 붙여 팔더니, 다음은 컨텍스트였고, 이제 하네스(Harness), 루프, 그래프, 메모리 차례다. 익숙한 단어 뒤에 엔지니어링만 붙이면 새로운 전문 분야가 태어나고, 강

기억은 현재의 재구성이다 - LLM을 들여다보다 찾은, 나의 다음 역할

2026-08-21T05:00:00Z

"기억은 현재의 재구성이다." 예전에는 막연하게만 이해했던 이 말을, AI를 들여다보다가 조금은 다르게 받아들이게 되었습니다. LLM의 동작 원리를 보다가 문득 든 생각이었어요. 한 단어가 다음 단어를 부른다 제가 프롬프트를 입력하면 그 문장은 토크나이저를 거쳐 숫자가 됩니다. 그 숫자는 거대한 매개변수의 층을 통과하며 또 다른 숫자로 변환되고, 그렇게

월드모델이 오기 전, 간극의 시대 - N잡러 다음은 N기업러입니다

2026-08-18T05:00:00Z

LLM의 한계를 단순하게 표현하면 이렇습니다. 말로 내보낸 피드백을 결국 말로 다시 받아야 한다는 것입니다. 그런데 이 한계는 디지털 세계에서 이미 절반쯤 무너졌습니다. AI가 짠 코드는 실행되거나 실패합니다. 말이 아니라 결과로 피드백이 돌아옵니다. 개발 영역에서 AI 에이전트가 가장 먼저 일을 대체하고 있는 이유입니다. 문제는 코드 바깥의 세계입니다

다시 컴파일할 수 없는 것들에 대하여 - 나라는 코드베이스, 문명이라는 코드베이스, 그리고 기록의 이유

2026-08-14T05:00:01Z

어느 날 문득 이런 질문이 떠올랐습니다. 나는 왜 존재해야 하는가. 나는 어떻게 존재하게 되었는가. 이 길을 걸어오는 동안 내 존재의 의미는 어떻게 변해왔는가. 오래 한 분야를 파온 사람이라면 누구나 한 번쯤 마주치는 질문일 겁니다. 저는 이 질문을 요즘 제가 가장 익숙하게 다루는 언어로 풀어보기로 했습니다. 소프트웨어의 언어입니다. 나는 포크로

대체될 것인가, 복제할 것인가 - 노동의 종말이 아니라, 나의 자산화가 시작됩니다

2026-08-11T05:00:01Z

내가 꿈꾸는 플랫폼 제가 꿈꾸는 것이 하나 있습니다. 각자가 자신이 가장 빼어난 활동을 하는 도메인에서 자신의 활동을 대신할 AI 에이전트를 만들고, 그것을 작업 묶음 단위의 에이전틱 워크플로우(Agentic Workflow)로 서로 교환하거나 공유하는 플랫폼입니다. 예전 같았으면 저는 이것을 ‘세상’이라는 말로 불렀을 겁니다. 그런데 이 세상에 도달하

자료 47만 개를 모으고 알게 된 것 - 수집하는 학습에서 생각하는 학습으로

2026-08-07T05:00:01Z

자산인 줄 알았던 창고 저에게 자료는 돈과 같았습니다. 모으는 재미가 있었죠. 좋은 자료를 만나면 일단 하드에 밀어 넣곤 했습니다. 그런데 얼마 전 AI에게 외장하드를 분석시켜 보니, 쌓인 자료가 47만 개를 넘겼다는 답이 돌아왔습니다. 자산이라 믿었던 것이 실은 한 번도 관리된 적 없는 창고였던 겁니다. AI 덕분에 제가 그간 뭘 잘못하고 살았는지 알

제가 AI에게 잘못 물었습니다 - “뭘 해 줄 수 있어?“가 아니라, “뭘 줘야 하지?“였습니다

2026-08-04T05:00:01Z

며칠 전 AI에게 이렇게 물었습니다. “너는 나를 위해 뭘 해 줄 수 있어?” 돌아온 답은 길었습니다. 이게 공약이었다면 대통령 선거에 나와도 한 표 줬을지 모릅니다. 그런데 정작 제 눈에 박힌 건 능력을 나열한 대목이 아니었습니다. 스스로의 한계를 말한 짧은 문단이었습니다. "대화 사이에 축적되지 않는다. 창이 닫히면 지금의 판단은 남지 않는다. 그

내 뇌는 가장 중요한 것만 생각하기로 했다 - 카파시의 10분 램블, 그리고 음성 메모라는 인터페이스

2026-07-31T04:00:02Z

안드레이 카파시가 X에 올린 글을 보고 "이제 시작인가?"라는 생각이 들었습니다. 세계적인 AI 연구자가 공개한 노하우는 의외로 소박했습니다. 의자에 등을 기대고, 음성 모드를 켜고, 10분쯤 두서없이 떠든다. 문장이 엉키든 말이 새든 개의치 않는다. LLM이 내 의도를 이해하려면 더 많은 정보가 필요한데 그걸 일일이 타이핑하기는 귀찮으니, 그냥 입으로

베끼는 거인이 먼저 쓰러진다 - 「온전함의 시대는 끝났다」 그다음 이야기

2026-07-28T09:00:02Z

이 글은 지난 글 「온전함의 시대는 끝났다」에서 이어집니다. (https://brunch.co.kr/@kaloluse/20) 지난 글은 이렇게 닫혔다. 이제 생존은 정답을 가장 빨리 복제하는 사람의 몫이 아니라, 누구도 대체할 수 없는 자신의 diff를 꺼내 누구도 짤 수 없는 자신의 판으로 엮어내는 사람의 몫이라고. 그렇다면 남은 질문은 하나다.