튜링

AI를 써봤지만, 결국 남는 건 기본기였다. - 에세이 B컷

2025-12-27T03:32:00Z

처음에는 신기했다. 아니, 솔직히 말하면 좀 감동에 가까웠다. 몇 줄의 문장을 입력했을 뿐인데, 내가 머릿속으로만 그리던 코드가 순식간에 화면 위에 나타났다. 문장이 정리됐고, 구조가 생겼고, 미처 생각하지 못했던 표현까지 자연스럽게 이어졌다. “이 정도면 이제 정말 달라지는 거 아닌가?” 그런 생각을 했다. 그때는 아직 몰랐다. 이 편리함이 내 능력을

얼굴 인식, 카메라 속의 나 - AI 이야기 #15

2025-12-15T09:25:43Z

어느 날부터인가 카메라는 우리를 인식하게 되었다. 굳이 지문을 인식시킬 필요도, 비밀번호를 떠올릴 필요도 없다. 그저 화면을 바라보는 것만으로 잠금이 풀린다. 너무 자연스러워서 잊고 지내지만, 이건 꽤 이상한 장면이다. 기계가 나를 알아본다는 것. 그리고 그 인식의 기준이 “내 얼굴”이라는 것. 처음 얼굴 인식이 등장했을 때만 해도 어딘가 불편했다. “기

나를 사랑하지 않는 상대를 사랑하는 101가지 방법 - 분석학적 수필집 #6

2025-12-10T09:00:15Z

사랑은 늘 불균형하다. 누군가는 더 많이 주고, 누군가는 더 많이 받는다. 균형 잡힌 사랑이란 말은 어쩌면 환상일지도 모른다. 우리는 언제나 어느 한쪽으로 기울어진 채로 사랑한다. 그럼에도 불구하고, 사람은 자신을 사랑하지 않는 사람을 사랑한다. 그 이유를 명확히 아는 사람은 없다. 그건 계산의 문제가 아니라, 체온의 문제이기 때문이다. 이해보다는 본능이

번역기의 비밀, 언어를 이해한다는 것 - AI 이야기 #13

2025-12-01T09:00:19Z

언어라는 건 참 묘하다. 아무 말이나 툭 던졌는데, 듣는 사람의 표정이 달라지고 분위기가 바뀐다. 같은 문장이라도 말투 하나, 숨 쉬는 템포 하나로 전혀 다른 감정으로 전해진다. 그래서 우리는 늘 말의 뜻뿐 아니라 말의 결, 그 미세한 공기를 읽으려 한다. 그렇다면 번역기는 대체 어떻게 이런 복잡한 언어를 다루는 걸까? 한때는 단어 사전만 줄줄 외워 만든

드롭아웃, 잊어야 성장한다 - AI 이야기 #12

2025-11-17T14:52:53Z

공부를 하다 보면 이상한 순간이 있다. 처음엔 모든 걸 외우려 애쓴다. 공식도, 예외도, 예시도, 심지어 문제의 숫자까지 통째로. 그런데 시간이 지나면 문득 깨닫는다. 다 외우는 게 오히려 방해가 된다는 걸. 진짜 실력은 ‘다 기억하는 것’이 아니라 ‘필요한 걸 남기는 것’에서 온다. 머리 속의 가지치기. 그게 학습의 정수다. AI에게도 똑같은 일이 일어

에폭과 배치, 반복 속에서 배우는 법 - AI 이야기 #11

2025-11-10T09:00:12Z

누구나 한번쯤 이런 경험이 있을 것이다. 책 한 권을 통째로 읽었는데, 막상 시험지 앞에 앉으니 머리가 하얗다. 분명 공부를 했는데도 기억이 안 난다. 그래서 우리는 반복해서 읽고, 문제를 풀고, 틀리고, 다시 고친다. 어느 순간 눈앞의 문제가 낯설지 않게 느껴지는 그때, 비로소 “익숙해졌다” 고 말한다. AI의 학습도 다르지 않다. 기계가 데이터를 보며

이토록 달콤한 너그러움 - 분석학적 수필집 #5

2025-11-05T09:00:04Z

우리는 늘 단호한 세상에 살고 있다. 정답이 빠르게 요구되고, 옳고 그름이 즉시 판정된다. 사람들은 판단이 빠를수록 똑똑하다고 믿고, 망설임 없는 태도를 성숙함이라 착각한다. 그런 세상에서 ‘너그러움’은 종종 나약함으로 오해받는다. 하지만 진짜 너그러움은 약함에서 오지 않는다. 그건 오히려 세상을 오래 바라본 사람만이 가질 수 있는 단단한 온기다. 자신의

옵티마이저, 노력에도 방법이 있다 - AI 이야기 #10

2025-11-03T09:00:02Z

AI는 참 끈질기다. 수천 번을 틀리고도 포기하지 않는다. 매번 손실을 계산하고, 자신을 조금씩 고쳐나간다. 그런데 흥미로운 건 이 배움에도 ‘방법’이 있다는 것이다. 아무리 열심히 해도 비효율적으로 배우면 제자리걸음일 뿐이다. 누군가는 밤새 공부해도 성적이 오르지 않고, 누군가는 전략적으로 공부해서 빠르게 성취를 쌓는다. 인공지능의 세계에서도 이런 차이를

평균의 폭력 - 분석학적 수필집 #4

2025-10-29T09:00:11Z

세상은 숫자로 사람을 설명하려 한다. 성적, 연봉, 몸무게, 나이, 성격 유형까지 우리는 늘 어떤 평균 안에 놓인다. 그 평균은 편리하다. 복잡한 세계를 단순하게 만들어주니까. 하지만 그 단순함이 때로는 잔인하다. ‘평균’이라는 말 속에는 다른 수많은 차이를 지워버리는 힘이 있다. 모서리를 깎고, 끝을 다듬고, 결국 아무 색도 남지 않는 회색의 사람을 만

손실 함수라는 이름의 잣대 - AI 이야기 #9

2025-10-27T09:00:04Z

AI가 배우는 과정을 가만히 보면, 마치 세상에 막 나온 아이처럼 좌충우돌한다. 틀리고, 또 틀리고, 그때마다 자신을 조금씩 고쳐간다. 그런데 무엇을 기준으로 ‘틀렸다’고 판단할까. 인간에게는 선생님이 있고, 시험 점수가 있다. AI에게는 그것을 대신하는 잣대가 있다. 바로 손실 함수(loss function)다. 이름은 낯설지만, 사실상 인공지능이 세상을

노이즈 속의 진실 - 분석학적 수필집 #3

2025-10-22T09:00:10Z

세상은 늘 시끄럽다. 수많은 말과 정보, 감정과 판단이 뒤섞여 있다. 누가 옳고 누가 틀렸는지, 무엇이 진실이고 무엇이 거짓인지, 확신하기 어려운 시대를 우리는 살고 있다. 모든 게 너무 빠르고, 너무 많다. 사람들은 각자의 확신으로 세상을 말하지만, 그 확신이 진실이 되는 일은 드물다. 그 안엔 늘 잡음이 섞여 있다. 어디서부터가 신호이고, 어디까지가

데이터 편향, 세상은 공평하지 않다 - AI 이야기 #8

2025-10-20T09:00:02Z

AI를 공부하다 보면 어느 순간 불편한 벽에 부딪히게 된다. 기계가 내놓는 결과가 특정 집단에 불리하게 작동한다는 사실이다. 얼굴 인식 시스템이 어떤 인종은 잘 맞추지 못하거나, 번역기가 직업을 성별에 따라 다르게 해석한다는 이야기는 이제 낯설지 않다. 이런 현상을 데이터 편향(data bias)이라고 부른다. 편향이란 기울어진 무게추다. 세상이 이미

예측할 수 없는 아름다움 - 분석학적 수필집 #2

2025-10-14T23:00:10Z

우리는 계획을 세우며 산다. 내일의 날씨를 확인하고, 다음 주의 일정을 정하고, 가끔은 인생의 5년 뒤를 그려본다. 그렇게 미래를 조금이라도 예측할 수 있다면, 삶이 덜 불안해질 것이라 믿기 때문이다. 하지만 삶의 아름다움은, 아이러니하게도 그 예측 불가능함 속에 있다. 모든 일이 예상대로 흘러간다면 우리는 더 이상 놀라지 않을 것이다. 감동도, 설렘도,

오버피팅, 왜 천재도 시험에선 틀릴까? - AI 이야기 #7

2025-10-13T09:00:05Z

기계가 배우는 과정을 곁에서 보면 때때로 기묘한 일이 벌어진다. 학습할 때는 뭐든 척척 맞히는데, 막상 새로운 문제를 주면 어이없게 틀려버리는 것이다. 교실에서 모의고사 성적은 늘 1등인데 정작 본시험에서는 낯선 문제 앞에서 주저앉는 천재와 닮았다. 인공지능 연구자들은 이 현상을 오버피팅(overfitting)이라 부른다. 말 그대로 ‘지나치게 끼워 맞

불확실성 속에서 사는 법 - 분석학적 수필집 #1

2025-10-12T15:00:54Z

우리는 언제부터인가 모든 일에 답이 있어야 안심하는 존재가 되었다. 결과가 확정되지 않으면 불안하고, 내일이 보이지 않으면 초조하다. 그래서 우리는 계획을 세우고, 목표를 세우고, 가끔은 타인의 인생을 복사하듯 따라간다. 확실함은 안전해 보이니까. 하지만 세상은 결코 그렇게 움직이지 않는다. 모든 일에는 변수가 있고, 사람의 마음에는 예외가 있다. 오늘의

AI가 잘하는 것과 못하는 것 - AI 이야기 #6

2025-10-06T09:00:47Z

AI를 오래 곁에 두고 보면 특이한 모양새가 보인다. 어떤 일에는 사람보다 훨씬 더 잘하지만, 조금만 맥락이 바뀌면 어린아이처럼 서툴다. 그 극단적인 능력의 차이가 때로는 경이롭고, 때로는 실망스럽다. 우리는 흔히 “AI가 똑똑하다”라는 말을 쓰지만, 사실 똑똑하다는 건 특정 영역에서만 해당되는 이야기다. 잘하는 것과 못하는 것이 너무 분명하게 갈라져 있는

기계는 어떻게 배우는가? - AI 이야기 #5

2025-09-28T23:00:46Z

앞선 이야기에서 우리는 AI가 무엇인지, 머신러닝과 딥러닝의 차이가 무엇인지, 그리고 데이터가 어떤 의미를 가지는지 차례대로 짚어왔다. 이제 자연스러운 다음 질문은 이것이다. 그렇다면 기계는 실제로 어떻게 배우는 걸까.아이가 말을 배우고, 학생이 수학 문제를 푸는 것처럼, 기계에게도 학습의 방식이 있을까.학습(training)은 말 그대로 모델이 데이터에서

고양이 vs 개, 분류기의 첫 걸음 - AI 이야기 #4

2025-09-22T04:38:24Z

AI가 세상과 만나는 첫 관문은 의외로 소박하다. 복잡한 문장을 해석하거나 자율주행차를 움직이기 전에, 기계는 단순한 질문에 답하는 연습을 한다. 사진 속 동물이 고양이인지 개인지, 흑백을 가르는 어린아이 같은. 인간에게는 당연하고 순간적인 일이지만, 기계에게는 오랜 훈련과정을 필요로 한다. 그리고 그 훈련의 과정이 바로 오늘 우리가 이야기할 분류기의 첫

데이터, AI의 밥과 공기 - AI 이야기 #3

2025-09-14T23:00:08Z

AI를 공부하다 보면 늘 듣게 되는 말이 있다. “데이터가 중요하다.” 너무 당연한 소리 같아서 처음엔 그냥 흘려듣기 쉽지만, 곰곰이 생각해보면 꽤 묵직한 말이다. 밥을 먹지 않고 사람이 살아갈 수 없는 것처럼, 공기를 들이마시지 않으면 단 한순간도 버틸 수 없는 것처럼, 데이터 없이는 AI라는 존재가 애초에 태어날 수 없다. 오늘은 그 얘기를 해보려 한

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