OpenAI가 AGI를 올해 안에 만든다는 발표를 했다. 예전 형과 했던 대화가 떠올랐다.

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며칠 전에 오픈AI가 연내에 AGI를 만들겠다고 했다는 기사를 봤습니다. 샘 알트만이 타임지 인터뷰에서 올해 말까지 내부적으로 AGI라고 부를 수 있는 시스템을 갖게 될 거라고 말했다는 내용이었습니다. 최고연구책임자 마크 첸은 목표의 80%까지 왔다고 했고, 그렉 브록먼은 지금 이 시기가 나중에 AGI가 태어난 순간으로 기억될 거라고 했습니다. 그동안 알트만이 AGI 얘기를 할 때는 시점을 흐려놨었는데, 이번엔 연내라고 못을 박았습니다. 기사도 그 점을 짚고 있었습니다. 읽으면서 이상했던 건, 이 기사가 아니라 4월에 했던 카톡이 먼저 떠올랐다는 겁니다. 기사에 나온 숫자를 보다가 형이 했던 말이 겹쳐 보였습니다. 그날 대화는 밤 11시였습니다 4월 21일이었습니다. 아는 형이랑 QA 얘기를 하고 있었습니다. 형이 먼저 꺼낸 얘기였습니다. QA만 잘 되면 사실 문제가 거의 안 생기는데 거기 구멍이 많다는 것, 그리고 그게 인간의 한계 때문이라는 것. 그러다 형이 물었습니다. QA 자동화 얘기는 없냐고, AI로 하기 딱 좋은 재료 아니냐고요. 제가 이렇게 답했습니다. 있긴 한데 거가까지 가려면 학습을 시켜야 하는 문제가 있어서 단순 ui 테스트 까지는 가능하지만 결국 ai 에게 누군가는 설명을 해야하는 문제 때문에요 형은 허들이구만, 하고 웃었고, 조금 있으면 나올 거라고 했습니다. 그러면서 AGI가 5년 내에 된다는 얘기도 있으니까, 라고 덧붙였습니다. 저는 그때 이렇게 받았습니다. 어디서 카이스트 교수 얘기를 봤는데 지금 속도면 2027년으로 보더라, 나도 원래는 2030년쯤 생각했는데 오픈클로 나오는 거 보고 당겼다고요. 형이 뭐라고 했냐면. 원래 설레발은 늘 그러닌까 ㅋㅋ 세상은 늘 그렇게 쉽지 않지 그리고 마지막에 이렇게 끝났습니다. 우리도 개발하면서 마지막이 제일 힘들잖아 2%부족이 이게 밤 11시 18분이었습니다. 둘 다 자기 전에 폰 붙잡고 있던 시간입니다. 나중에 시차를 맞춰보고 좀 웃었습니다. 그 시...

혼자 떠드는 줄 알았던 얘기를 뇌과학 교수가 하고 있었습니다

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지식인사이드에 김대식 교수와 김혜연 안무가가 나온 대담 을 봤습니다. AI가 나보다 일을 잘할 때 어떻게 할 거냐는 주제였습니다. 보는 내내 좀 이상했습니다. 제가 몇 달 동안 여기에 쓴 얘기가 거의 그대로 나왔기 때문입니다. 기업이 보안을 이유로 AI를 막는 문제, 개인이 만든 자동화를 회사에 안 내놓는 문제, 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람 사이가 벌어지는 문제. 심지어 대응 방향까지 비슷했습니다. 기분이 좋았습니다. 짧게요. 그다음에 좀 이상해졌는데, 이유가 있습니다. 2주 전에 제가 이 블로그에 이렇게 써놨기 때문입니다. 사람들이 제 말에 동의하게 된 게 아닙니다. 다른 경로로 비슷하게 생긴 문장에 도착한 겁니다. 문장이 같아도 가리키는 게 다르면 같은 얘기가 아닙니다. 봄에 만든 발표자료가 가을 되니 유행어로 돌아와 있던 얘기 를 쓰면서 적은 문장입니다. 거기서 저는 "거봐 내가 맞았지"라고 말할 자리가 애초에 없었다고 결론을 냈습니다. 그래놓고 2주 만에 딱 그 말을 하고 싶어진 겁니다. 그래서 그냥 반가워하고 넘어가는 대신, 제가 스스로 세워둔 그 기준에 이번 건을 한번 넣어봤습니다. 문장이 같은 건지, 가리키는 것까지 같은 건지. 대담에서 제일 세게 나온 대목 교수가 제일 답답해한 게 기업 보안이었습니다. 여전히 우리나라 많은 기업에서는 그놈의 보안 문제 때문에 기업에서 클로드, 제미나이, 챗지피티를 못 쓰게 한다는 거예요. 그리고 이렇게 진단합니다. 그래서 제가 항상 느끼는 게 뭐냐면 살짝 게으른 것 같아요. 교통사고를 막을 수 있는 방법이 뭐가 있을까요 하면, 현재 우리나라 방법은 운전면허증을 금지시켜 놓은 거예요. 엔비디아를 반례로 듭니다. 거기라고 비밀이 없겠느냐, 그런데 거긴 엔지니어한테 연봉의 절반만큼 토큰을 쓰라고 한다, 그러면 그쪽은 보안을 어떻게 푸는 것 같으냐고 물으면 답이 안 나온다는 겁니다. 여기까지는 저도 같은 자리에 서 있습니다. 이 얘기가 답답해서 망분리 20년을 뒤져...

하네스 때문에 못 옮긴다고 믿었는데, 묶여 있던 건 5%였습니다

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하네스 때문에 못 옮긴다고 믿었는데, 묶여 있던 건 5%였습니다 구글이 AI 모델 순위 상위권에서 사라졌다는 영상을 봤습니다. 코딩 얘기가 나오면 요즘은 Claude Code와 Codex 이야기만 오간다는 대목에서 고개를 끄덕였습니다. 제 터미널이 정확히 그렇습니다. 하루 종일 Claude Code가 떠 있고, 두 번째 의견이 필요하면 Codex를 부릅니다. Gemini는 안 씁니다. 그런데 안 쓰기로 결정한 기억이 없습니다. 어느 날 비교해보고 접은 것도 아니고, 뭔가에 데어서 지운 것도 아닙니다. 그냥 안 씁니다. 이게 좀 이상하게 느껴졌습니다. 결정한 기억이 없는데 결과는 확고한 상태를, 저는 보통 "그럴 만한 이유가 있어서"라고 설명해왔거든요. 이번에도 설명은 준비되어 있었습니다. 제 하네스가 Claude Code에 묶여 있어서 다른 걸 못 쓴다고요. 돌아보면 이런 선택이 꽤 많습니다. 지금 쓰는 셸, 지금 쓰는 에디터, 지금 쓰는 브라우저 확장 몇 개. 언제 정했는지 기억나는 게 거의 없습니다. 그런데 누가 물어보면 이유는 술술 나옵니다. 이게 순서가 뒤집힌 겁니다. 이유가 있어서 고른 게 아니라, 고른 상태가 오래 유지되니까 이유가 나중에 붙은 거죠. 붙은 이유는 대체로 그럴듯합니다. 그럴듯하니까 검증할 생각이 안 듭니다. 체감이 남의 요약과 그렇게 딱 맞아떨어지면, 오히려 한 번 열어보는 게 맞다고 생각했습니다. 맞아떨어졌다는 건 제가 그 요약을 검증 없이 받아들일 준비가 되어 있었다는 뜻이기도 하니까요. 42%가 언제 숫자인지를 저는 저장하지 않습니다 영상이 든 첫 근거는 코딩 용도 지출에서 Anthropic이 42%, 오픈AI가 21%이고 구글은 그 아래라는 조사였습니다. 이 숫자는 실제로 있습니다. Menlo Ventures의 LLM 마켓 업데이트에 나옵니다. 다만 2025년 중간 보고서 입니다. 지금은 2026년 8월입니다. 1년 전 조사로 지금의 순위를 말하고 있었던 겁니다. 같은 곳의 연말 보고서를 보면 ...

설계는 내가 했지만 결과물은 AI가 만들었습니다

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개발자 게시판을 넘기다가 홍보글 네 개를 연달아 봤습니다. 오목 게임 앱이 하나, 테슬라 충전소 위치를 검색해 주는 웹앱이 하나, 캐릭터 관련 페이지가 하나, 그리고 CMS 구축 서비스가 하나였습니다. 넘기고 나서 피곤했습니다. 그런데 왜 피곤한지를 한동안 정확히 못 짚었습니다. 만드는 것 자체는 문제가 아닙니다 먼저 짚어 둘 게 있습니다. 저 넷 중에 만들어서는 안 될 것은 하나도 없습니다. 오목 앱을 만들었으면 좋은 겁니다. 15×15 보드에 난이도 열 단계를 붙이고 친구 초대 코드까지 넣었으면 실제로 손이 갔습니다. 충전소 검색 웹앱도 마찬가지입니다. 그건 아마 만든 사람이 실제로 불편했던 데서 출발했을 겁니다. 충전소마다 사업자가 다르고 앱이 따로 놀아서, 한 화면에서 보고 싶었을 겁니다. 그 불편이 진짜였으니까 만들었을 거고요. AI를 써서 만들었다는 것도 문제가 아닙니다. 저도 씁니다. 지금 이 블로그가 그렇게 돌아갑니다. 그러니까 피로의 원인은 "AI로 만들었다"가 아닙니다. 만드는 건 아무 문제가 없습니다. 걸리는 건 만든 걸 뭐라고 부르느냐 쪽이었습니다. 문장 하나가 특히 그랬습니다. CMS 쪽 글에 이런 게 있었습니다. 10년도 이상 웹개발로 쌓은 AI 기술로 웹사이트를 현대화시켰습니다 이 문장을 몇 번 다시 읽었습니다. 읽을 때마다 앞쪽과 뒤쪽이 서로 안 붙었습니다. 이 문장이 하는 일 이 한 문장 안에 서로 다른 두 개가 들어 있습니다. 앞쪽은 10년의 경력이고, 뒤쪽은 그 결과로 나온 산출물입니다. 그리고 문장은 이 둘을 접착제 없이 그냥 붙여 놓습니다. 10년이 있었으니 이 결과물이 나왔다는 인상을 만듭니다. 그런데 뒤쪽은 앞쪽이 없어도 나옵니다. 이게 핵심입니다. CMS 관리자 화면, 에디터, 템플릿 몇 벌, 반응형 레이아웃, 다크 모드, 로그인, 권한 드롭다운. 이 목록은 10년 경력이 있어야 나오는 게 아닙니다. 요구사항을 몇 문장으로 정리해서 넣으면 나옵니다. 경력 3개월인 사람이 ...

AI 부업으로 3개월에 2달러 벌고 50달러를 썼다는 증언을 봤습니다. 그 위에 광고가 네 겹입니다

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이 블로그에서 4월부터 AI 부업 시장을 몇 번 다뤘습니다. 그때는 좀 이른 얘기를 하는 기분이었는데, 요즘 들어 유튜버들과 뉴스에서 부쩍 같은 이야기가 나옵니다. 심층 취재가 붙고, 피해 통계가 인용되고, 강의 광고를 뜯어보는 영상이 올라옵니다. 그런데 이걸 AI가 만들어낸 새 시장으로 읽으면 어긋나는 것 같습니다. 자리가 원래 있었습니다. 고수익 알바가 있었고, 부동산 경매가 있었고, 과일 도매가 있었습니다. 재택으로 하루 몇 시간에 월 얼마, 소자본으로 시작해 인생이 바뀐다는 카피가 붙던 자리입니다. 지금은 그 자리에 AI가 들어가 있습니다. 바이브 코딩 강의를 결제하기 전에 를 쓸 때도 건물 경매와 쿠팡 소싱을 옆에 놓고 봤는데, 그때는 코딩이었고 이번엔 부업입니다. 그래서 최근에 올라온 심층 취재 영상을 봤습니다. 분야별로 사람을 만나 실제로 얼마를 버는지 묻는 구성이었는데, 보다가 두 번 멈췄습니다. 한 번은 인용된 통계 때문이었습니다. 넉 달 전에 쓴 글 에 같은 숫자가 들어 있었습니다. 한국소비자원 부업 강의 피해구제 신청이 11건에서 42건, 결제 단가 100만~400만 원이 89.8%. 먼저 가 있었다는 게 반가웠다기보다, 그 사이에 아무것도 안 바뀌었다는 쪽이 먼저 보였습니다. 다른 한 번은 제 글에 없던 숫자 때문이었습니다. 실수령이요. 3개월에 2달러 AI 음악으로 플레이리스트 채널을 운영했다는 사람의 말이 이렇습니다. 진짜로 플레이리스트로는 3개월 정도 운영을 해서 2점 몇 달러 벌었어요. 거기다가 제가 투자한 거는 한 50달러 이상 투자를 했죠. AI 구독들, 배급사에다가 등록하는 금액들. 3개월 동안 벌어들인 게 2달러 남짓이고 쓴 게 50달러 넘습니다. 비율로 스무 배 넘게 밑지는 장사이고, 액수로는 커피 한 잔 값을 벌겠다고 열 잔 값을 쓴 셈입니다. 이걸 월로 나누면 수익이 1달러가 안 되고, 순손실이 월 16달러쯤 됩니다. 같은 취재에 나온 다른 분야도 크게 다르지 않았습니다. 일러스트 쪽에서 가장 많이...

프롬프트 공부가 헛것이었나 싶어 내 글 40편을 세어봤다. 절반이 넘는 21편에 "틀렸다"가 들어 있었다

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프롬프트 공부가 헛것이었나 싶어 내 글 40편을 세어봤다. 절반이 넘는 21편에 "틀렸다"가 들어 있었다 며칠 전에 별생각 없이 물어봤습니다. 지금도 페르소나를 지정하고 목적을 명시하고 단계를 나눠주는 게 의미가 있냐고요. 돌아온 답은 대충 이랬습니다. 예전만큼은 아니다, 자연어로 그냥 말해도 되고, 오히려 그 편이 토큰도 덜 쓴다. 맞는 말이라 반박을 못 했습니다. 저도 요즘 그렇게 씁니다. "당신은 20년 경력의 시니어 백엔드 개발자입니다"로 시작하는 프롬프트를 마지막으로 쓴 게 언제인지 기억이 안 납니다. 그런데 답을 받고 나니 기분이 좀 이상했습니다. 그럼 그때 그 공부는 뭐였나 싶은 겁니다. 역할 지정, 목적 명시, 사고 과정 유도, 예시 제공. 그런 걸 정리한 문서를 저도 몇 개 만들었고 팀에도 돌렸거든요. 헛돈 것 같으면 화가 나야 정상인데 화도 안 나고 그냥 허탈했습니다. 그래서 확인해보기로 했습니다. 그 습관이 지금 제 글에 얼마나 남아 있는지. 이 블로그를 넉 달 넘게 에이전트로 굴렸으니 발행글 전체가 그 시절 습관의 화석이어야 하잖아요. 열어봤더니 프롬프트 형식의 흔적은 예상대로 거의 없었습니다. 여기까지는 맞췄고요. 그런데 안 찾던 게 걸렸습니다. 페르소나를 지정하라던 시절 2023년 무렵을 기억해보면, 프롬프트는 거의 주문에 가까웠습니다. 역할을 먼저 줍니다. 목적을 명시합니다. 출력 형식을 못 박습니다. 단계를 나눠 생각하게 합니다. 예시를 두세 개 붙입니다. 마지막에 "확실하지 않으면 모른다고 답하라"를 넣습니다. 이걸 순서대로 지키면 답이 실제로 좋아졌습니다. 안 지키면 실제로 나빠졌고요. 당시 제가 쓰던 것 중 하나를 옮겨 적으면 이런 식이었습니다. 당신은 대용량 트래픽을 다뤄본 시니어 백엔드 개발자입니다. 아래 코드를 리뷰해주세요. 다음 순서로 답변하세요. 1) 요약 2) 발견한 문제를 심각도 순으로 3) 각 문제의 수정 제안 4) 놓쳤을 수 있는 부분....

주식 분석에 모델 셋을 붙여 서로 검증시켰다

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손실 중인 보유 종목이 하나 있습니다. 회사에서 받은 주식이 얼마간 있고, 몇 년 전에 제 돈으로 더 산 게 있습니다. 그 종목에 큰 발표가 나온 다음 날이었습니다. 평소 같으면 기사 몇 개 읽고 넘어갔을 텐데, 그날은 다른 게 궁금했습니다. 저는 하루 종일 AI로 코드를 짜고 문서를 읽고 로그를 뒤집니다. 그 도구로 공시를 읽으면 어떻게 되나. 회사 하나 분석하는 건 코드베이스 하나 파악하는 것보다 자료가 적으면 적었지 많지는 않을 텐데. 그래서 한 모델한테 묻는 대신 셋을 붙였습니다. Claude에게 "AI를 투자에 쓰는 게 왜 위험한지" 목록을 뽑게 하고, 그걸 ChatGPT에 넘겨 반박하게 하고, 다시 Gemini에 넘겨 양쪽을 검증하게 했습니다. 한 모델이 틀리면 다른 모델이 잡을 거라고 생각했습니다. 의도한 건 됐습니다. 위험 목록이 나왔고, 서로 꽤 세게 고쳤습니다. 일곱 항목 중 다섯 개는 제가 처음 적은 표현이 부정확하다는 지적을 받고 문장이 통째로 바뀌었습니다. 나머지 둘은 제가 아예 생각 못 한 항목으로 추가됐고요. 여기까지는 기대한 그림이었습니다. 문제는 그다음이었습니다. 목록이 다 정리된 뒤에 읽어보니, 제가 애초에 깔고 시작한 전제 하나가 그 목록 안에서 조용히 뒤집혀 있었습니다. "AI를 쓰면 충동적으로 사고파는 일이 줄어든다"는 전제였습니다. 저는 그걸 논의의 결론으로 쓰려고 했는데, 오히려 반대라는 지적이 나왔습니다. 그리고 제가 그 뒤에 설계한 안전장치는, 두 달 전 제 발행 파이프라인에서 이미 한 번 무너졌던 것과 정확히 같은 모양이었습니다. 첫 질문에 이미 답이 절반 들어 있었습니다 시작을 잘못했다는 걸 나중에 알았습니다. 처음 던진 질문은 이랬습니다. 보유 수량과 매수 단가를 적고, 지금 얼마나 손실인지 적고, 앞으로 어떻게 하면 좋겠냐고 물었습니다. 사람한테 물어볼 때 하는 방식 그대로입니다. 이 문장 안에는 세 가지가 이미 들어가 있습니다. 매수 단가라는 기준점, 손실...