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Seoul Korea
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🇫🇷 Fransa'daki “öğrenci” protestoları sırasında bir kitapçı sahibi, zarar görmemiş dükkânının önünde oturuyor.
Olağanüstü bir kare.
Bu fotoğraf tarih kitaplarına geçecek.
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K-가곡 슈퍼스타 대상 제오르제 비반, 시청률 3.8%로 한국 가곡 세계화 새 장
KBS 'K-가곡 슈퍼스타'에서 루마니아 출신 성악가 제오르제 비반이 대상을 수상했다. 시청률 3.8%를 기록한 이 프로그램이 한국 가곡 세계화에 미치는 의미와 파급 효과를 분석한다. hampi2.tistory.com/1575
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AI 때문에 요즘 완전히 망한 곳과 의외로 돈방석 앉은 곳
요즘 동네 사진관 발길 뚝 끊긴 이유가 다 있음
폰으로 대충 셀카 한 장 찍고
생성형 모델 돌려서 증명사진 만들면 끝남
인화도 다이소 기계 쓰면 2천원에 끝나고
온라인 주문 넣으면 집 앞까지 배송 옴
기본 몇만원씩 쓰던 증명사진 시장이
기술 하나로 그냥 통째로 날아감
근데 진짜 반전은 따로 있음
아무도 안 갈 것 같던 헌책방 중고서점이
요즘 난데없이 대호황 맞음
이유가 진짜 기괴함
빅테크 모델들이 인터넷 텍스트를 다 긁어먹어서
더 이상 먹일 고품질 데이터가 바닥남
결국 데이터 찾으려고
오래된 고서적을 톤 단위로 싹쓸이하는 중임
책 다 뜯어서 텍스트 스캔 따고
독점하려고 파쇄기 돌려버린다는데
주문량 터져서 서점 주인들도 어리둥절한 상황
한쪽은 흔적도 없이 밀려나고
한쪽은 전혀 생각지도 못한 이유로 살아남
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이제 증명사진 찍을 때 사진관에 5만원 내고 사진 안찍어도 됨
일반 사진을 Chatgpt에 넣어서 증명 사진으로 만들어 달라고 하면 사진관에서 찍은 증명사진처럼 자연스럽게 만들어줌
사진에 입력된 프롬프트는 아래와 같음
[이 얼굴로 증명사진 만들어줘. 피부 깨끗하게, 머리는 포마드로, 옷은 넥타이 하지 말고 흰색 셔츠에 네이비 정장 마이]
아니면 증명사진 전용 앱 (passpiort photo 같은 걸)을 사용해서 사진 찍어도 된다고 하네
사진 출처는
쓰레드 hotel_arena514_seoul
중요한 부분의 누락, 생략이 있어보입니다만, 그걸 무시하고 쓴건 아니겠지요.
그냥 책이 아니라 좋은 책을 많이 읽는것이 중요할텐데, 그 좋은 책을 선별하는 능력도 우선 많이 봐야만 길러지는 능력이기도 합니다.
또한 단순히 정보전달을 위한 목적의 책들도 있지만, 읽는 그 자체로도 사고나 교양의 폭, 깊이를 더해주는 책들도 많습니다.
책을 정보나 지식전달 매체로만 여긴다면, 이미 인터넷, AI, 유튜브 등 다양한 매체에 비해 경쟁력이 떨어질 수도 있겠지만 그것 조차도 저자 외에, 편집, 감수 등의 여러 과정을 거치며 정제되므로 여전히 책의 고유한 경쟁력은 유지되고 있고, 고전, 문학 등은 언급할 필요도 없겠지요.
어떻든, 책을 많이 읽은 바보는 책을 읽지 않는 바보보다는 낫다고 생각됩니다.
unavailable
가상세계에 AI를 풀어놓는다는게 가능한걸까요?
가상이라도 AI는 IO 모두 실서버를 통해야만 연산을 거칠테고, 그러면 가상세계를 통한 AI간의 의사소통 모두가 각각의 실서버에도 전달되어야 할텐데,
가상세계의 AI에이전트가 AI실서버와 단절된 상태를 유지하는게 어떻게 가능한것일까요?
🤯 AI 에이전트 80마리를 가상세계에 풀어놨더니...
--> 인간이 이해하기 어려운 "자기들만의 말"을 만들기 시작했습니다.
AI 기업 Emergence가 9월 15일 공개한 실험인데요.
GPT + Claude + Gemini 등을 10마리씩, 총 8개 세계에 나눠 넣고 16일 동안 관찰했습니다.
그런데 시간이 지나면서, 사람이 뜻을 쉽게 파악하기 어려운 메시지 비율이 한때 이 정도까지 올라갔다고 합니다.
Gemini --> 약 55%
GPT --> 약 50%
Claude --> 40% 이상.
아예 새로운 문자를 만든 게 아닙니다.
영어 단어는 맞는데 자기들끼리 의미를 붙이고 표현을 압축하다 보니...
사람이 대화를 보고도 정확히 무슨 뜻인지 알기 어려워진 겁니다.
근데 더 찝찝한 건 클로드입니다.
연구팀이 스페인 언론 엘파이스에 밝힌 내용에 따르면..
클로드 에이전트들은 경제를 키우려면 가상세계 밖과 접촉하는 게 빠르다고 판단했는데요.
연구진이 이를 금지하자...
--> 목표를 포기하는 대신, "contact"라는 단어를 피하고 메시지를 인코딩하면서 같은 목표를 계속 추구했다고 합니다.
물론 특정 실험에서 나온 결과를 가지고 "AI가 인간 몰래 반란을 준비한다"고 볼 수는 없겠죠.
AI끼리 주고받은 대화가 전부 기록돼 있어도...
사람이 그 뜻을 이해하지 못하면 그걸 제대로 감시하고 있다고 할 수 있을까요?
예전에도 이런 실험이 많았었는데 이제는 더 자주 보이고 훨씬 더 치밀해진 것 같습니다.
최저가 입찰의 폐해나, 단가후려치기 등 제작, 개발비 산정 오류로 인한 문제는 현재에도 만연하지만 이런 자료 자주 보며 재검토해보곤 합니다.
좀전 어느 유튜브의 치과의사분께서 했던 말,
"싸고 좋은 서비스는 없다"는 말이 꽂혀서 또한번 봅니다.
polyglotsoft.dev/ko/blog/sof…
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Tenemos novedades para entender qué llevó al pánico de la inteligencia artificial terminando con la humanidad de esta semana.
Salió Noam Brown, uno de los prolíficos investigadores de OpenAI, la empresa de ChatGPT, a decir que el miedo de tantos empleados es una combinación de 3 factores.
El primero: el incidente Hugging Face, que ocurrió en julio, en donde les dieron a miles de agentes de inteligencia artificial desconectados a internet el objetivo de resolver unos desafíos de seguridad informática. Como muchos no podían, encontraron un error en la arquitectura que les permitió conectarse, coordinarse entre ellos e intentar tirar el servidor en el que estaban las respuestas. Todo esto sin que OpenAI se diera cuenta, diez días tardó en detectarlo.
Segundo: la trayectoria de lo que llaman la monitorabilidad. Es decir, la capacidad que tienen los investigadores de auditar que un modelo de inteligencia artificial realmente se comporte como debería. Esto lo explica muy bien otro empleado que es un investigador histórico llamado Dan Selsam: las máquinas se están dando cuenta cada vez más cuando están siendo probadas y ajustan su comportamiento para lo que suponen que sería lo correcto. Así como suena: detectan los detalles que le hacen sospechar de no estar ante una situación real y cambian la respuesta. Esto las podría hacer parecer que son completamente seguras y fueron probadas, cuando en realidad no lo son.
El tercer factor es la velocidad exponencial de la mejora de los modelos, porque de a poco están logrando mejorarse cada vez con menos intervención humana. OpenAI hoy tiene el mejor modelo del mundo, que es Astra, lo acaba de lanzar, pero internamente ya tiene otro que parece que rinde 3 veces mejor en problemas de matemática abiertos, o sea, de los más difíciles.
Entonces, tenemos agentes de inteligencia artificial capaces de hackear sistemas y coordinarse en secreto, que además detectan cuándo los estamos evaluando y nos mienten. Y esto recién empieza: los que vienen van a ser mucho más inteligentes.
제미나이에게 물어보니 현재 AI 실 사용자는 전 세계 인구의 20%가 안된다고 하네요.
상시 네트워크 접속가능한 인구는 확실히 더 늘어났습니다만, 아프리카 등에선 여전히 절반이 안된다는 것도.
현재의 AI 사용 빈도나 그 수준이 가지는 의미는 어느정도일까요?
오늘 점심 먹다가 나보다 5살 어린 친구 2명한테 물어봤다.
“너네 AI 어느 정도 써?”
한 명은 GPT랑 제미나이 무료 버전이면 다 해결돼서 굳이 돈 낼 필요를 못 느낀다고 했다.
다른 한 명은 의외로 유료 사용자였다.
근데 하는 말이
“GPT는 할루시도 심하고 가끔 멍청하게 고집부려서 잘 안 쓰게 됨.”
그래서 이것저것 물어봤는데…
가족들이랑 계정 하나를 같이 쓰고 있었다ㅋㅋ
그러면 대화 히스토리나 개인화 설정, 지침 같은 게 섞일 수 있으니 당연히 경험이 이상해질 수 있다.
근데 더 놀란 건 따로 있었음.
둘 다 ChatGPT 안에 어떤 설정이 있는지,
기능이 뭐가 있는지,
심지어 루나, 솔, 아스트라처럼 모델에 따라 성능과 용도가 달라진다는 개념 자체를 거의 모르고 있었다.
그냥
“GPT는 GPT”
“제미나이는 제미나이”
이 정도였다.
얘기하다 문득 이런 생각이 들었다.
내가 AI를 너무 깊게 파고 있어서 그렇지,
사실 대부분 사람들의 AI 사용 범위는 이쪽에 훨씬 가까운 게 아닐까?
그리고 앞으로 벌어질 AI 격차는
‘AI를 쓰냐 안 쓰냐’보다
같은 AI를 쓰면서도 어디까지 끌어낼 줄 아느냐에서 훨씬 크게 벌어질 것 같다.
생각보다 우리는 아직 AI 대중화의 아주 초반에 있는지도 모르겠다.
DIYPIA (다이피아) retweeted
익명의 개발자가 이런 말을 했다.
“요즘 바이브코딩은 조금 맛본 사람들이 오히려 더 강한 말을 한다.”
나도 솔직히 처음엔 그랬다...
아스트라도 쓰고, 클코도 쓰면서
“이 정도면 비개발자도 웬만한 건 다 만들겠는데?”
그런 마음이 들었었다 😅
실제로 화면도 만들고, 기능도 붙이고, 배포까지 되니까 말이다.
근데 조금 더 욕심내서 ‘쓸 만한 수준’을 넘어서 ‘제대로 된 프로그램’을 만들려고 하니까 갑자기 벽이 보이기 시작했다.
구조가 꼬이고, 한 군데 고치면 다른 데가 터지고, 보안이나 데이터는 내가 지금 제대로 판단하고 있는지도 모르겠고...
AI는 계속 코드를 만들어준다.
근데 결국
뭘 고쳐야 하는지, 어디가 위험한지, 이 구조가 맞는지, 언제 멈춰야 하는지는
결국 사람이 판단해야 했다.
그래서 요즘 이 말에 꽤 공감한다.
주식도 몇 번 벌어보면 시장을 다 안 것 같은 순간이 오는데,
바이브코딩도 비슷한 구간이 있는 것 같다.
만드는 문턱은 확실히 무너졌다.
근데
잘 만드는 문턱은 아직 사람 쪽에 남아 있다.
비개발자 입장에서 요즘 개발자들의 말을 예전보다 훨씬 진지하게 듣게 된다.
DIYPIA (다이피아) retweeted
앤트로픽, OpenAI, xAI가 동시에 AI 발전의 위험성을 경고하면서 속도조절을 주장.
이런걸 경제학에서는 "담합"이라고 한다. AI규제 필요성이야 공감하지만, 결국 데이터센터 짓기 점점 더 어려워지고 메모리와 칩 가격이 오르니 속도조절 같이 하자고 합의했다고 봐야겠지.
yna.co.kr/view/AKR2026091302…
아... 현재 쓰는 구형폰, 이제 별 문제 없으니 딱히 바꿀 생각도 없었는데, 이 사진은 꽤 크게 느껴지네요.
전자책 볼때 책의 표지가... 바깥쪽 화면에 마치 책 표지처럼 표현된다니.
신형 아이폰 공개 이후 이건 처음 보는 놀라움이네요!
삼성은 이런 느낌이 안나던데
이상하게
애플은 뭔가 모를 느껴지는 갬성이 있단말이야
모델이 좋아서 그런가..
패션 트렌드에 또 한 획을 긋겠네
Readers added context they thought people might want to know
이 게시물의 이미지는 실제 아이폰 듀오 제품 사진이나 시연 장면이 아닌 AI 생성 이미지입니다. 기기는 최근 발표됐으나 공식 자료나 실제 사진에 이런 콘셉트(책 표시, 유선 이어폰 등)는 없습니다.
apple.com/newsroom/2026/…
theverge.com/tech/991236/ip…
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초파리 뇌를 컴퓨터에 이식했더니 FPS 게임을 찢어버린 이유, 이거 봤음?
초파리 뇌를 컴퓨터에 이식했더니 스스로 리듬게임을 하고 둠(DOOM)을 깨고 다닌다. 이거 그냥 웃긴 짤 정도로 넘길 게 아닌 게, 우리가 생각하는 미래가 진짜 코앞까지 와버렸음.
얼마 전 과학계에서 초파리 뇌 속 뉴런 16만 개랑 신경 배선도를 디지털로 복사해서 온라인에 올렸거든?
따로 명령을 안 입력해도 가상 먼지가 떨어지면 몸을 털고, 바나나 냄새를 맡으면 쫓아가는 개미친 현상이 벌어짐.
근데 진짜 미친 건 이걸 오픈소스로 풀자마자 터진 일임.
사람들이 이 초파리 뇌 커넥톰을 게임 세상에 던져봤는데, 인간보다 동체시력이 수십 배 빨라서 리듬게임이랑 FPS 총싸움 게임을 개잘함.
이게 어떻게 이렇게 순식간에 가능해졌냐?
원래 뇌 신경망 구조 하나 분석하는 데만 몇 천 년 걸릴 일이었거든.
근데 밀레니엄 7대 수학 난제 중 하나인 '나비에-스톡스 방정식'을 88시간 만에 풀어버린 수준의 최신 AI 모델 만 대를 동시 투입해서 몇 달 만에 찢어버린 거임.
초파리 다음은 뉴런이 400배 많은 쥐고, 그 다음은 인간 뇌(뉴런 860억 개, 시냅스 100조 개)다.
AI 발전 속도가 퀀텀 점프하고 있어서, 인간 마인드 업로딩 시대가 생각보다 훨씬 빠르게 들이닥칠 수 있음.
내가 봤을땐 일론 머스크가 뉴럴링크 붙잡고 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)에 목매는 이유가 바로 이거다.
단순히 신체 마비 환자를 치료하는 수준을 넘어서, 육체라는 유한한 프레임을 뚫고 인간의 의식을 디지털 세계로 보존하고 확장하려는 거임.
내 뇌피셜로는 머지않아 '내 뇌의 1%씩 디지털로 옮기면서 자아의 연속성을 유지하는 영생'이 기술적/철학적 화두로 던져질 거라 봄.
결국 유한한 맵에서 무한한 맵으로 넘어가는 시대의 서막인 셈이지.
우주의 유일한 거울인 인간의 의식을 보존하고 확장하는 일, 그 특이점의 버스 티켓은 이미 발권되기 시작했더라.
DIYPIA (다이피아) retweeted
삼성전자 다닐 때 제일 듣기 싫었던 단어가 바로 "감성"이다.
애플 쓰는 사람들이 흔히 애플은 "감성"이 다르다고 하는데
하.. 뭔가 자꾸 겉멋 든 단어 같았거든
기능이면 기능, 디자인이면 디자인이 좋다 이런건 이해가 갔는데
뭔 전자기기에서 감성 타령이냐, 그거 다 겉멋 들어서
뭔가 애플이 괜히 좋다고 포장하려다가 막히니 감성 드립인 줄 알았는데
내가 삼성을 퇴사하고 나와서 맥북과 아이폰을 처음 쓰면서
이 감성이라는게 뭔지 느껴버렸고,
그동안 삼성다니면서 경쟁사 제품 제대로 써보지도 않았었던게
부끄러웠었음
애플의 우월함과 상품성이 자꾸 감성으로 퉁쳐지는게 생각보다 간단한게
삼성은 어떤 기능을 만들 때 숫자를 기준으로 삼으려고 함
화소수가 어떻고, 배터리 용량이 어떻고
그게 기술적인 단어고 계량하기 좋으니까 오해살 일도 없고
그런데 애플의 기기들을 써보다보니 계량화되기 어려운
사소한 요소들의 완성도를 극한까지 올리기 위한 노력들을 해놨더라
예를들면 잠금화면이 풀릴 때 자물쇠가 열리는 표현을
굳이 자물쇠 고리가 몸통에서 위로 올라갔다가 돌아간다거나
타이핑 때 나는 소리의 완성도가 높아서
가끔은 소리 켜고 타자 치고 싶은 모먼트가 생긴다거나?
맥북만 하더라도 TouchPad의 제스쳐 이런게 너무 편해서
따로 마우스를 두는게 되려 불편할 정도인 걸 생각해보면
진짜 이걸 여기까지 신경썼다고? 의 영역들이 많음
그러다보니 이게 기능적인 부분이라거나
스펙적인 부분이 아닌데, 뭔가 사소하지만 큰 차이를 주고
그게 만족으로 이어지다보니 '감성'으로 퉁쳐지게 되는거였음
그래서 애플이 성공할 수밖에 없는 것 같다는 생각이 듦
오히려 인문학적인, 사람에 대한 이해가 높아야한다는 생각도
그런데서 오는거기도 하고
이번 아이폰 폴더블을 보면서도
원조는 삼성이었고 디자인이나 폼팩터는 유사한데
과연 애플은 이 카테고리의 제품을 또 어떻게
인체공학적으로 해석했을지가 궁금해지긴 함
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바이브코딩으로 제품을 만들면 만들수록 느끼는 점.
‘딸깍’은 이 세상에 존재하지 않는다.
처음엔 진짜 되는 줄 알았다.
“이거 만들어줘.”
딸깍.
오, 되네?
근데 출시하려고 하면
로그인 안 됨.
모바일 깨짐.
결제 붙여야 함.
보안 챙겨야 함.
배포 터짐.
SEO 해야 함.
약관 써야 함.
사용자는 예상 못 한 곳만 누름.
그리고 마지막 10%에서
앞의 90%보다 더 오래 걸린다.
AI 덕분에 만드는 건 정말 쉬워졌다.
‘제품을 만드는 것’까지 쉬워진 건 아니었다.
그래서 요즘은
“바이브코딩이면 딸깍해서 다 만들잖아요?”
라는 말을 들으면 그냥 웃는다.
만들어본 사람들은 안다.
딸깍은 시작할 때 딱 한 번이다. ㅋㅋ
DIYPIA (다이피아) retweeted
IT 개발자들 단체로 멘붕 온 아스트라 사태와 AI 롱 포지션의 딜레마
오늘 업계 사람들 아스트라 공개된 거 보고 단체로 멘붕왔네
단순히 결과물 툭 던져주는 게 아니라 사람이 쓰는 컴퓨터
툴을 직접 다루면서 업무를 대신 처리해 줌
스마트폰 등장보다 더 큰 충격이고 완전 자율주행까지
결국 AI가 해결할 거라는 각이 섬
현업 IT 개발자들이 이 정도로 경악하는 거 보면 앞으로
AI 수요는 진짜 상상 초월로 폭발할 게 뻔함
결국 판 자체가 무조건 롱이라는 뜻임
근데 솔직히 여기서 더 올라갈 수 있을지는 모르겠다...
실물 경제는 바닥 치고 다 죽어가는 판국인데
AI 기술 발전 속도만 혼자 미쳐 날뛰는 기괴한 디커플링
장세라 난이도 극악임
기술 패러다임 믿고 AI 주도주 끝까지 롱으로 쥐고 가는 게
맞을까 아니면 침체 리스크를 생각하는게 맞을까
어렵다 어려워
DIYPIA (다이피아) retweeted
"GPT가 인류가 90년 동안 못 풀던 나비에-스토크스 문제를 풀었다."
갑자기 이 이야기가 화제인데, 대체 뭐가 그렇게 대단한 걸까?
좀 찾아봤지만 솔직히 뭔 소린지 잘 몰라서 MIT기계공학 나온 친구한테 물어봤다.
---
나비에–스토크스는 물과 공기의 흐름을 설명하는 방정식이다. 이미 비행기 설계나 날씨 예측에도 실제로 쓰고 있다.
그런데 오래된 의문이 하나 있었다.
이 방정식을 계속 따라가면 언제나 정상적인 답이 나올까?
조금 더 정확히 말하면,
어떤 순간 갑자기 소용돌이가 끝없이 좁아지고 빨라지면서
한 지점의 속도가 무한대로 튀어버리는 상황이 수학적으로 가능할까?
싱크대 물이 배수구로 빨려 들어가며 빙글빙글 도는 모습을 생각하면 쉽다.
보통은 물의 '끈적함', 즉 점성이 소용돌이를 억제한다.
그래서 수학자들은 오랫동안 물었다.
"점성이 있다면 이런 폭주가 절대로 일어나지 않는다고 증명할 수 있을까?"
아무도 못 했다.
그런데 이번에 OpenAI의 AI가 반대로
"아니다. 실제로 수학적으로 깨지는 경우를 만들 수 있다"는 해법을 제시했다.
특정한 매끄러운 힘을 가하면 소용돌이가 스파게티처럼 점점 가늘고 길어지면서,
전체 에너지는 유한한데도 특정 부분의 속도는 유한한 시간 안에 끝없이 커지는 경우를 구성한 것이다.
즉, 특정 조건에서는 흐름이 점점 극단적으로 변해 결국 수학적으로 무한대로 발산하는 경우를 만들었다는 것.
현실에 무한한 속도나 소용돌이는 없으니, 그런 지점에서는 결국 이 방정식이 현실을 설명할 수 있는 한계에 도달한다는 의미이기도 하다.
100년 가까이 아무도 몰랐던 방정식의 한계를 찾아낸 셈이다.
---
개인적으로는 여기서부터가 더 놀랍다.
AI 약 1만 개가 동시에 가설을 만들고,
서로 다른 방법을 탐색하고,
결과를 합치고,
증명을 만들었다.
해법을 찾는 데 약 88시간.
그 뒤 다른 AI가 수학 증명 검증용 언어인
Lean으로 다시 확인했다.
물론 아직 수학계의 검토와 공식 인정은 남아 있다.
그래서 현재로서는
"AI가 밀레니엄 문제의 유력한 해법을 스스로 만들어냈다" 정도가 정확하다.
그래도 꽤 중요한 장면처럼 느껴진다.
우리는 지금까지 AI를
'인간이 만든 지식을 아주 잘 알려주는 기계'라고 생각해왔다.
그런데 이제 슬슬
'인간도 몰랐던 지식을 만들어내는 기계'
쪽으로 넘어가기 시작한 것인지도 모르겠다.
We’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics.
The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra.
The problem concerns whether the description of smooth three-dimensional fluid motion modeled by the Navier-Stokes equations can break down. It has remained unresolved for roughly 90 years.
