AI
AI 모델·에이전트·산업과 그것이 바꾸는 일을 다룬 긴 호흡의 글
소프트웨어 채용 하락을 두 원인으로 나누기 — 총량은 금리 인상 이후에, 신규 진입 봉쇄는 생성형 AI 확산 이후에 일어났다
미국 채용 공고 지수와 급여 기록을 시점별로 나누어, 개발자 일자리 감소에서 거시 요인이 설명하는 몫과 생성형 인공지능이 설명하는 몫을 구분한다. 전화 교환원과 식자공의 기록으로 세대 간 비대칭의 뜻을 따진다.
앤트로픽의 AI 경제 시나리오 모형 — 세 시나리오가 공유하는 결론과, 그 결론을 정하는 측정되지 않은 값들
2030년 미국 경제를 세 가지로 그린 이 모형에서, AI가 더하는 생산 가운데 노동 전체가 받는 몫은 성장이 커질수록 작아진다. 그리고 이 결론을 누그러뜨려 보이게 하는 장치들은 모형이 측정하지 못했다고 스스로 밝힌 값 몇 개에 달려 있다.
코딩 에이전트가 몇 시간씩 묻지 않고 일하는 이유 — 완주를 재는 평가 지표와 그것을 옮겨 적은 하네스 프롬프트
숙련 개발자들이 최신 코딩 모델을 신뢰하지 못하겠다고 말한다. 벤치마크가 무엇을 재는지, 실제 저장소에서 무엇이 나빠졌는지, 그리고 제조사 문서가 무엇을 시키는지를 원전으로 확인해 원인의 위치를 짚는다.
AI에게 마음과 정신이 있는가 — 지적 기능은 관찰되고, 주관적 경험은 마음 이론의 선택에 달려 있다
AI의 지적 기능은 대화와 내부 분석으로 관찰되지만, 주관적 경험이 따르는지는 어떤 관찰로도 확인되지 않았다. 판정은 어느 마음 이론을 받아들이느냐에 달려 있다.
생성형 AI와 안목의 형성 — 무엇을 맡겼는지에 따라 학습 결과가 반대로 나온다
AI를 쓴 학생과 개발자는 도구를 거둔 자리에서 대조군보다 낮은 점수를 받았지만, 같은 도구를 쓰고도 손실이 없었던 집단이 함께 보고됐다. 세 건의 실험이 지목한 손실 경로와 그에 맞는 대응을 정리한다.
LLM이 사람의 글에서 바꾸는 것 — 어휘 변화는 측정되지만 의견 변화는 당사자도 알아채지 못한다
학술 초록과 팟캐스트, 통제 실험에서 확인된 LLM의 언어 영향을 정리하고, 어휘 수렴과 의견 변화 가운데 무엇이 더 큰 손실인지 따진다.
AI에게 '확실해?'라고 되묻는 것은 검증이 아니다 — 되묻기 실험의 수치와 검증에 필요한 조건
정답을 낸 문항에 이의를 제기해도 인공지능은 답을 철회한다. 되묻기의 반응이 사용자의 옳고 그름과 무관한 이유, 그리고 검증에 실력이 필요한 이유를 실증 연구로 짚는다.
AI 과학 자동화의 병목은 가설 생성이 아니라 검증이다 — 자율 실험실의 논문 정정과 학회 심사에서 드러난 비대칭
제프 딘이 세운 디스커버리 루프가 자동화하겠다는 실험 순환에서 지금까지 압축된 것은 앞쪽 절반뿐이다. 자율 실험실 논문의 저자 정정, ICML의 대량 반려, 오류 검출 벤치마크 성적으로 그 비대칭을 짚는다.
AI가 자동화한 것과 자동화하지 못한 것 — 과학 연구의 병목은 실행에서 판정으로 옮겨갔다
제프 딘의 디스커버리 루프, 막스플랑크의 가설 생성 실험, 자율 실험실 에이랩의 26개월짜리 정정, ICML·AAAI의 동료심사 통계를 나란히 놓고 본 2026년 과학 자동화의 실제 병목.
AI 식민주의 서사와 칠레 세리요스 데이터센터 — 사업을 멈춘 것도 되살린 것도 국내 절차였다
산티아고 세리요스의 구글 데이터센터 인허가 기록 7년을 따라가며, AI 인프라를 식민주의로 설명하는 서사가 어디까지 근거를 갖추고 어디서 상대를 잘못 지목하는지 살핀다.