전체 글 36

혼자 있는 점

혼자 있는 점교실에는 늘 혼자인 아이가 있다. 어울리는 무리가 없고, 그 아이 곁에는 관계로 이어진 어떤 선도 보이지 않는다. 우리는 그 아이를 왕따라고 부른다.아무도 그 아이를 두고 "아직 무리에 끼지 못했을 뿐"이라고 너그럽게 말해 주지 않는다. 현실은 그렇게 다정하지 않다. "쟤랑 놀지 마." 아이들은 서로에게 그렇게 이르고, 어떤 부모는 제 아이에게 한술 더 뜬다. "너희 반에 아무개라는 아이가 있다며? 그 아이랑은 절대 놀면 안 돼. 너도 물들면 안 돼." 어떤 이유에서인지 그 아이는 그냥 왕따가 되어 버렸고, 아무도 그를 상대하려 하지 않는다. 한때 누군가와 이어져 있었을 관계마저 하나둘 끊어졌다. 그리고 그렇게 끊어진 아이에게 먼저 손을 내밀어 다시 관계를 잇겠다고 다가서는 사람은, 이 세상..

오픈 카카오톡 개인 채팅만들기

오픈 카카오톡 개인톡 전달방 만드는 법: 커뮤니티 없이 1:1 오픈채팅 만들기카카오톡에서 개인 문의를 받을 때 본 카카오톡 프로필을 그대로 공개하기 부담스러운 경우가 있다. 이럴 때 사용할 수 있는 방법이 1:1 오픈채팅방이다.1:1 오픈채팅방을 만들면 카카오톡 친구 추가 없이도 상대방과 개인 대화를 나눌 수 있다. 또한 커뮤니티를 만들지 않고도 개인톡 전달방처럼 사용할 수 있다.다만 이 기능은 카카오톡 계정과 완전히 분리된 별도 계정을 만드는 기능은 아니다. 본 계정 안에서 오픈채팅용 프로필과 채팅방을 만들어 운영하는 방식이다. 따라서 실명, 전화번호, 학교, 직장, 주소처럼 개인을 특정할 수 있는 정보는 가급적 넣지 않는 것이 좋다.1. 카카오톡 채팅 화면에서 오픈채팅으로 들어가기먼저 카카오톡의 채팅..

조금 흐릿해도 괜찮아

조금 흐릿해도 괜찮아저녁 무렵 할아버지와 산책을 나왔다. 걸음이 조금 불편하신 할아버지는 저녁마다 이렇게 천천히 걷는 것이 운동이시다. 벚꽃은 거의 다 져 간다. 간간이 흩뿌려지는 꽃잎이 봄눈 같다. 바닥에는 꽃잎이 얕게 쌓여 있었다. 한참을 걷다가 할아버지가 벤치에 조심스럽게 앉으시며 가쁜 숨을 몰아쉬셨다. 그러고는 한마디 툭 던지신다. "너무 자기 자신을 못살게 하지 마라. 자기 자신을 달달 볶으면 사람이 힘들어져." 나는 할아버지의 뜬금없는 말씀에 할아버지 얼굴을 물끄러미 쳐다보았다. 그 뒤편으로 지는 해의 따스한 햇살이 삐져나왔다. 할아버지는 대답 대신 빙긋 웃으시고는 한참 동안 말이 없으셨다. 꽃잎이 바람에 한두 장씩 떨어지는 것을 둘이 함께 바라보았다. "할아버지 제가 너무 빡빡하게 사는 거 ..

ex falso quodlibet 속의 철학

1. 맞는 것과 틀린 것을 가려내는 일수학 속 명제는 결국 "이것이 맞는가, 틀린가"를 가려내는 행위이다. 2 + 2는 4이지 5가 아니다. 삼각형의 내각의 합은 180도이지 200도가 아니다. 이 구분이 있기 때문에 수학 속의 명제는 쓸모가 있다. 다리가 무너지지 않을 만큼 튼튼한지, 비행기 날개가 버틸 수 있는지, 비밀번호가 안전한지. 이 모든 판단은 "맞는 것과 틀린 것의 구분"에 기대고 있다. 과연 그렇다면 맞는 것은 선이고 틀린 것은 악인가?논리 체계는 이 구분을 지키기 위한 약속이다. "이것이 참이면 저것도 참이다"라는 약속들의 모음이다. 약속을 지키는 한, 참에서 출발하면 참에 도달한다. 거짓이 참으로 둔갑하는 일은 일어나지 않는다.2. 약속이 깨지는 순간그런데 이 약속 체계 안에 모순이 하..

모든 사람이 프롬프트 전문가가 되어야 할까

얼마 전 유튜브에서 어떤 교수가 이런 취지의 말을 했다. AI 시대에 살아남으려면 세 가지를 열심히 해보라고. 프롬프트를 만들어서 글을 쓰고, MCP를 만들어 보고, 또 하나는 — 솔직히 말하면 나도 세 번째가 기억이 안 난다. 나는 그 말을 듣고 불편했다.하나만 해봐도 시간이 걸린다프롬프트를 "잘" 쓰는 일이 얼마나 손이 가는지, 직접 해본 사람은 안다. 목적을 정의하고, 맥락을 정리하고, 출력 형식을 설계하고, 돌려보고, 고치고, 기록하고. 한 번 해서 되는 일이 아니다. 반복 설계이다. 거기에 MCP까지? 그건 개발자 영역에 가까운 일이다.교수가 강연장에서 "세 가지를 해보라"고 말하는 건 쉽다. 하지만 듣는 사람 대부분은 첫 번째 하나도 제대로 끝내기 전에 지친다. "다 해봐야 한다"는 말은 방향..

AI와 대화하는 법: 질문의 품격이 답의 품질을 결정한다

많이 쓰는 게 중요한 게 아니라, 똑똑하게 쓰는 게 중요하다.prologue: "이 바보야!"라고 외쳤던 당신에게GPT가 처음 나왔을 때, 제게 그것은 마법 같은 '요술상자'였습니다. 하지만 두려움도 컸습니다. 시대를 따라가지 못할 것 같은 불안감에 "인공지능 윤리가 중요해!"라며 짐짓 선구자인 척 외치기도 했죠.때로는 AI의 불완전함에 비아냥거렸고, 제 말을 못 알아듣는 AI에게 짜증을 내며"이 바보야!"라고 소리친 적도 있었습니다. 하지만 이제는 깨달았습니다. 문제는 AI가 아니라, 나의 '질문'에 있었다는 것을요.이제 우리는 AI에게 제대로 시키는 법, 즉 프롬프트 엔지니어링을 배워야 합니다. 왜 질문법을 배워야 할까?AI에게 "아무거나 줘"라고 하면 무엇이 나올지 모릅니다. 하지만 "매운 거 빼고..

생성형 인공지능 시대의 프롬프트 설계

핵심은 더 많이 쓰는 것이 아니라, 더 잘 정의하고 더 잘 검증하는 데 있다. 들어가며: 왜 지금 프롬프트를 배워야 하는가같은 모형을 써도 질문 방식에 따라 결과 품질, 비용, 재작업량이 크게 달라진다. 이 글은 프롬프트 엔지니어링의 기초 개념부터 분석 방법, 목적 중심 기획, 제작 기법, 품질 관리, 그리고 최신 바이브 코딩 사례까지를 하나의 흐름으로 정리한 것이다.프롬프트를 배워야 하는 이유는 크게 세 가지이다.첫째, 프롬프트는 생성형 인공지능의 입력 화면이자 작업 지시서이다. 기존 소프트웨어가 메뉴와 버튼으로 작동했다면, 생성형 인공지능은 말로 목표를 설명하는 방식으로 작동한다. 사용자의 역할이 "기능 선택자"에서 "공동 설계자"로 바뀐 것이다.둘째, 모형에는 약점이 있다. 애매한 요구를 임의로 해..

[2026 IT 트렌드] 도구를 넘어 동료로, AI가 여는 ‘실행’의 시대

도구를 넘어 동료로, AI가 여는 ‘실행’의 시대우리가 마주할 2026년의 미래를 그려보기 위해, 저는 오늘 특별한 대화 상대를 초대했습니다. 바로 인공지능 Gemini입니다. 이 글은 최신 기술 동향에 대한 AI의 정교한 분석을 바탕으로, 필자의 비판적 사유와 문장을 더해 완성한 "인간과 AI의 협업물"입니다.우리는 오랫동안 인공지능(AI)을 ‘똑똑한 백과사전’이나 ‘말 잘 듣는 비서’ 정도로 여겨왔습니다. 하지만 2026년, 우리가 마주할 IT의 풍경은 그 차원을 넘어섭니다. 이제 AI는 단순히 질문에 답하는 프롬프트의 단계를 지나, 스스로 판단하고 움직이는 에이전틱(Agentic)의 시대로 성큼 들어서고 있습니다. 기술이 비즈니스의 실질적인 가치로 치환되는 그 뜨거운 현장을 짚어봅니다.1. 대화에서..

인류의 난제를 푸는 새로운 '뇌': AI가 과학적 동료로 진화한 5가지 결정적 장면

인류의 난제를 푸는 새로운 '뇌': AI가 과학적 동료로 진화한 5가지 결정적 장면서론: 점점 더 비싸지고 느려지는 과학 기술의 '생산성 위기'현대 과학 문명은 겉보기에 눈부신 속도로 발전하는 듯하지만, 그 이면에는 '연구 생산성 위기'라는 거대한 암초가 도사리고 있습니다. 새로운 지식을 발견하기 위해 투입되는 자본과 인력은 기하급수적으로 늘어나는 반면, 그 효율은 점차 떨어지고 있기 때문입니다. 반도체 분야의 '무어의 법칙'을 유지하기 위해 오늘날 투입되는 연구 인력은 1970년대 초반보다 무려 18배 이상 증가했습니다.유네스코(UNESCO) 통계에 따르면 전 세계 인구의 단 0.1%만이 과학자로 식별됩니다. 이 극소수의 지능이 인류 문명의 번영을 지탱해 왔으나, 이제 지식의 복잡성이 인간 인지 능력의..

AI 오케스트레이션 엔지니어링 전략 로드맵

AI 오케스트레이션 엔지니어링 전략 로드맵: '바이브 코딩'에서 '에이전틱 엔지니어링'으로의 전환1. 전략적 배경: 2025년 '바이브 코딩'의 유산과 2026년의 도전 과제2025년, 소프트웨어 개발 생태계는 구문(Syntax)의 제약에서 벗어나 자연어 기반의 **'바이브 코딩(Vibe Coding)'**으로 급격히 이동했습니다. 하지만 혁명적인 가속화 이면에는 심각한 '숙취(Hangover)' 현상이 뒤따르고 있습니다. 구글 DORA(DevOps Research and Assessment)의 2024-2025 리포트에 따르면, AI 도입률이 25% 증가할 때마다 인도 안정성(Delivery Stability)은 7.2% 감소하고, 인도 처리량은 1.5% 줄어드는 것으로 나타났습니다. 특히 METR의 ..