Essays

시대를 바라보는 눈

AI 비서가 외부 서비스와 연결되는 방식, 표준 규약 MCP의 등장과 초기 문제, 그리고 그 문제가 손질되어 온 과정을 일반 독자의 눈높이에서 정리한다.

AI가 전문가의 실력을 곱한다는 관찰은 옳다. 그러나 그것은 일자리 수에 대한 답이 아니다. 뒤섞이기 쉬운 두 질문을 갈라 보기.

AI 시대에 인간의 가치를 어떻게 말할 것인가. 케일럽 그로스의 글을 실마리로, '가치'라는 한 단어가 도덕적 존엄과 기능적 효용 사이에서 미끄러지는 지점을 따져본다.

AI는 코드 생성 비용은 낮췄지만 검증 비용은 낮추지 못했다. 병목이 검증으로 옮겨간 시대에 '지루한 기술'이 갖는 새로운 의미.

토큰 값은 280배 떨어졌는데 사용량은 1,000배 늘었다. AI는 일을 덜어 주는 대신, '더 많이 쓰고 더 많이 점검하는' 새 노동을 만들어 냈다.

애플과 어도비는 가장 큰 AI 모델을 직접 만드는 군비경쟁을 피했다. 대신 빌려 쓰고, 가장 잘하는 자리—유통과 작업흐름—를 지키는 쪽에 베팅했다.

토큰 가격이 280배 떨어지는 동안 '토큰 맥싱'이라는 자랑 문화가 생기고, 토큰이 새 시대의 통화이자 전기요금 청구서가 되어가는 풍경.

2024년 미국 동부에서 데이터센터 1,500 MW가 한꺼번에 사라진 사건과, 100년 만에 부하를 능동적 참여자로 다시 정의한 NERC의 규칙 변경.

앤트로픽 카피바라 프로젝트와 자동 해킹 AI '미토스'. 보안 학계가 말하는 시간의 비대칭성과 한국 망분리 환경의 고유한 약점.

AI는 색상 진단을 무료로 풀면서, 우리가 사실 색상이 아닌 무엇을 사고 있었는지를 드러냈다. AI가 죽인 것은 사업이 아니라 자기 일의 정체를 묻지 않아도 되던 시절.