"아무리 바빠도 저녁은 가족과 식사한다는" 가정적인 모습에 멋지다 생각했는데, 물론 최종 팩트는 나와봐야... 미국 정부 소환장 받으셨다는데, 아무쪼록 잘 결론 나길 바랍니다. 제 주식 계좌도 마찬가지로.

특히 AI와 양자컴퓨터는 승자독식의 최고 정점입니다 - 뒤쳐진 뒤 후회해봐야... 자유 경제 시장의 창의성 국가의 전략적 투자 의회의 초당적 협력 현업 전문가들의 목소리에 귀기울여야합니다. ( 얼마나 빠르게 변화하고 있고 경쟁이 심한지 )

고2 때 영어가 너무 싫어서 이과 감. 화학2까지 골랐는데 전자전기 전공하신 아버지가 전자과 가라셔서 별생각 없이 감. 학부 때 전자회로랑 반도체 성적은 좋았는데, 딴 거 해보고 싶어서 대학원은 그냥 광학 연구실 감. 학위 내내 욕했는데 요즘은 참 잘 골랐다 싶음. 당시엔 그냥 "그거나 해볼까"였는데, 돌아보니 그 순간들이 인생의 큰 방향을 정했네. 이과 가면 영어 안 해도 될 줄 알았던 사람이 지금 미국에 사는 것도..... 아이러니 (물론 매일 고통받지만ㅎㅎ)

인생을 바꾸는 건 오래 고민해 내린 결정만이 아니라, 별생각 없이 일단 해본 작은 도전일 때가 꽤 많은 것 같다. 막상 해보면 그때는 몰랐던 길이 열리고, 그 경험이 생각보다 큰 방향 전환이 되기도 한다.

AI 시대에 내가 어떤 경쟁력을 가져야 할까 라는 막막함이 있으시면 이번 주말을 이용해 한 번 시도해보시길 추천드립니다. - 코딩 에이전트로 - 내가 잘 알고 전문성이 있는 분야의 주제를 잡아 - 아무 프로덕트나 워크플로우를 하나 만들어보기 - 전문성이 날카로운 영역일수록 좋음 - 특히 ‘추론’ 과 해석이 많이 들어간 영역일수록 좋음 그 과정에서 무엇을 봐야 하냐면 - 기본적으로 LLM은 모르는 지식이 없다고 가정하는 게 맞지만 - 모델은 지시하는 사람이 주는 맥락과 방향, 그리고 지시 전략에 따라 천차만별인 답변을 내놓을 수 있습니다 - 정답이 비교적 '정해진', 즉 결정적인 (deterministic) 성격이 강한 업무에는 일정한 퀄리티를 충족하는 답변을 내놓지만 - 추론이나 해석의 여지에 따라 미묘하게 답이 갈리는 업무에서는 질문자의 의도를 다소 과하게 수용합니다 - 즉, 이런 분야에서 모델의 의견을 밀면 모델은 별다른 저항 없이 밀립니다 그런데 해석이 다양하거나 미묘한 추론을 요구하는 영역에서는 모든 의견을 다 수용하는 태도로는 가치를 생산할 수 없습니다. 그래서 흔히 고부가가치의 업무는 '암묵지' 내지 '전문성'에 의존합니다. 애초에 암묵지가 쉽게 해석될 수 있는 영역은 그 지식의 수요자가 높은 가치를 지불하지 않을 테니까 당연한 말이겠죠. 이 암묵지를 evaluation 을 통해 결정적 펑션으로 바꾸어 나가는 방법을 아는 게 현재 전문성을 가장 레버리지하기 좋은 방법일 테고요. 이 과정에서 느껴지는 점은 - 모델이 발전하면서 암묵지가 사라지는 속도가 꽤 빠르다 - 그런데 동시에 모델이 질문자의 의도에 따라 너무 의견을 빠르게 수정하는 경향이 있다보니 결국 워크플로우는 그 워크플로우를 설계하고 이용하는 사람들의 전문성 따라 (적어도 현재는..) 상방이 막힌다 - 질문자의 의도를 어떻게 해석해서 얼마나 수용할지는 alignment 의 문제이기도 하니 엄청 빠르게 사라질 영역은 아닐 것 같다 (개인적 의견입니다) 그리고 계속해서 해결해야 하는 과제는 - AI로 특정 태스크가 완료되지 않는 이유가 내 부족한 전문성 때문일까, 모델의 성향내지 능력 때문일까, 혹은 내가 짜 둔 하네스나 워크플로우의 불완전함 때문일까를 끊임없이 고민하기 (알기 정말 어렵더라고요) - 프론티어 모델들을 밀어붙여보며 능력과 한계를 계속 체화하기 - 하나의 프론티어 모델의 과거와 현재를 비교해보며 능력의 변화 속도 체감해보기 정도가 있겠네요. 저는 이 과정을 통해 무엇을 할 수 있을까 조금씩 감을 잡아가는 과정에 있습니다. 어디까지나 현재 기준이고 어느 순간 이런 고민조차도 무색하게 만드는 초지능이 등장할 때가 찾아오겠지만요

도둑들이 엔비디아 로고가 박힌 트레일러를 훔쳐 AI GPU를 판매해 큰돈을 벌려고 했지만, 대신 20톤의 모래를 훔쳐갔다 > 하드웨어 뉴스 | 퀘이사존 QUASARZONE