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AI

AI 모델·에이전트·산업과 그것이 바꾸는 일을 다룬 긴 호흡의 글

결정론적 소프트웨어에서 확률론적 에이전트로. 수십 년간 몸에 밴 엔지니어링 습관이 새로운 현실과 충돌하는 다섯 가지 지점을 구글 딥마인드 필립 슈미트의 분석을 바탕으로 정리했다.

AI가 정보를 거의 공짜로 만드는 시대에 가치는 어디로 이동하는가. 가속하는 곡선, 인과의 사다리, 기술과 수용의 시차, 그리고 관계라는 프리미엄 자산을 짚는다.

인공지능을 '학습하는 기계'로 다시 정의하고, 가속하는 변화 속에서 개인이 무엇을 배우고 어떻게 일해야 하는지를 강화학습·능력 과잉·풍요의 경제학 관점에서 짚는다.

한국어가 거대 언어 모델에게 까다로운 이유를 정리한다. 고맥락 언어의 부담, 은/는과 이/가, 부정 지시의 역효과, 토큰 비용, 그리고 명령이 아니라 대화로서의 프롬프트.

새 최상위 모델, 1조 달러에 육박하는 투자, 화면을 직접 조작하는 에이전트, 감정까지 옮기는 더빙, 그리고 교황의 첫 인공지능 회칙까지 — 2026년 5월 말 한 주의 기술 지형을 일곱 갈래로 정리했다.

신경망이 스스로 학습하는 원리인 역전파를, GPS 좌표로 도시를 맞히는 작은 모델에서 출발해 수식 없이 직관적으로 풀어낸다. 연쇄 법칙·경사 하강법·소프트맥스의 의미와 1960년대부터 오늘에 이르는 역사까지 일반 독자 눈높이로 설명한다.

머신러닝 거의 모든 교과서에 실린 U자 오차 곡선은 전체 이야기의 절반에 불과했다. 거대 모델이 과적합을 넘어 다시 똑똑해지는 '이중 하강' 현상을, 다항식 곡선과 그래프로 일반 독자도 이해할 수 있게 풀어낸다.

한두 번 쓰고 마는 화려한 스킬 대신, 실제로 계속 손이 가는 Claude Code 스킬 일곱 가지를 GitHub 스타 순으로 정리하고 각각의 작동 방식과 설치법을 설명한다.

인공지능을 가끔 쓰는 단계를 넘어 업무의 기본 환경으로 삼는 'AI 네이티브' 방식의 구조와 근거, 그리고 한계를 비전공자도 이해할 수 있게 정리한 보고서.

인공지능이 진단·소송·회계 같은 전문직의 핵심 업무와 학위·자격증·시험 점수라는 선발 장치를 동시에 흔드는 흐름을, 검증된 데이터로 짚고 한국 교육이 마주한 구조적 과제를 살핀다.