world1000 님의 블로그

인공지능이 자기가 돌아갈 칩을 설계했다 — 그리고 우리가 묻지 않은 것들한 인공지능이 48시간 동안 줄곧 일만했다. 인공지능이 일한다는 것이 그다지 생소한 일이 아니다. 하지만 인공지능이 만든 결과물은 논문도, 코드도 아니었다. 바로 반도체 설계도였다. 그것도 다른 무엇을 위한 칩이 아니라, 자기 자신의 축소판을 구동하기 위한 칩이었다.2026년 7월, 문샷 AI(Moonshot AI)가 공개한 키미 K3(Kimi K3)를 두고 세상은 '매개변수 2.8조'니 '반도체 주가 폭락'이니 하는 숫자에 먼저 주목했다. 그러나 정작 오싹한 것은 그 숫자가 아니다. 이 모델이 실제로 무엇을 했는가, 그리고 그 경이의 이면에 우리가 흥분에 휩쓸려 묻지 않은 질문들이 있다.1. 경이 — 이 모델이 실제로 한 일Kimi..

1. 통계·머신러닝 방법론지난 24~48시간 구간에서 새로 부각된 방법론 논문은 확인되지 않는다. 특기할 신규 항목 없음. 다만 최근 흐름의 맥락으로 다음 두 건을 참고 사항으로 남긴다.Causal Foundation Models with Continuous Treatments — 연속형 처치(treatment) 상황에서 트랜스포머 기반 메타학습·인컨텍스트 학습으로 인과효과를 예측하는 인과 기반모형을 제안한다(2026-05). https://hf.co/papers/2605.15133Bayesian Conformal Prediction via the Bayesian Bootstrap — 영향함수 기반 베이지안 부트스트랩으로 예측구간의 보정(calibration)과 첨예성(sharpness)을 개선한다(20..

수집 시각은 한국 시간 7월 16일 오전이며, 대상 기간은 대략 7월 13일부터 15일까지의 최신 항목이다.1. 통계·머신러닝 방법론Robust Bayes-Assisted Conformal Prediction베이즈 사전정보를 컨포멀 예측에 결합하여, 모형 오지정(misspecification) 상황에서도 유한표본 커버리지 보장을 강건하게 유지하는 방법을 제안한 신규 프리프린트이다. 불확실성 정량화와 베이지안 접근의 접점을 다룬다는 점에서 방법론적으로 주목된다.링크: https://arxiv.org/abs/2607.04236Causal Foundation Models with Continuous Treatments (참고 항목)연속형 처치 설정에서 트랜스포머 기반 메타학습·인컨텍스트 학습으로 인과효과(처치..

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..

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 ..

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. 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 하나 들..

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..

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..

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..

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..