아는 선배가 과제 제안서를 만드는 에이전트를 만들었습니다. 프롬프트, 작업 순서 모두 에이전트 안에 들어 있는데, 여전히 사용하는 직원에 따라 생성되는 제안서 품질이 천차만별이라고 합니다. 도구만 잘 만들어 두면 편차가 줄어들 줄 알았는데 그렇지 않았습니다. 비슷한 장면을 가까이서도 봤습니다. 얼마 전 가까운 친척과 지인이 각각 자기소개서를 쓰려고 AI를 이용했습니다. 넣은 자료도 비슷했고 물어본 방식도 크게 다르지 … 더 읽기
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2027학년도 서울대학교 수시모집 원서 접수가 끝났습니다. AI 기술이 빠르게 발전하는 모습을 보면서 컴퓨터공학의 인기가 식고, 그 관심이 다른 분야로 옮겨가는 것은 아닐까 하는 우려를 자주 들을 수 있습니다. AI를 만드는 분야에 대한 기대와, AI가 기존 업무를 바꿀 것이라는 우려는 동시에 존재할 수 있습니다. 그렇다면 진로를 선택하는 학생들은 이 변화를 어떻게 받아들이고 있을까요. 실제 지원 결과에서도 … 더 읽기
회사 일의 많은 부분은 보고에 의해 결정됩니다. 일을 되게 하는 사람들의 보고 진행 과정을 보면 공통점이 있었습니다. 보고를 정리할 때 본인만의 가치 판단 기준을 가지고 있다는 점입니다. 일을 잘 되게 하는 사람은 보고의 방향과 목표, 순서가 이미 서 있었습니다. 본인이 자료 전부를 작성하지는 못하더라도, 팀원이 만들어온 자료를 보면서 이건 되고 저건 안 된다고 말할 수 … 더 읽기
얼마 전 아들2호가 바이브 코딩으로 만든 웹페이지를 하나 보여주었습니다. 자기가 만들고 싶은 내용을 말했더니 5분 만에 그럴듯한 화면이 나왔고, 대충 잘 동작하는 것 같으니, 휴대폰에서도 볼 수 있게만 ‘조금만’ 도와달라고 했습니다. 그 말이 틀린 건 아닙니다. 화면은 있었고, 필요한 기능도 눈앞에서 동작했습니다. 예전 같으면 HTML 파일 하나를 만들어 브라우저에서 열어 보는 데도 한참이 걸렸을 텐데, … 더 읽기
지인이 아이의 학교 프린트물을 스캔해야 하는 일이 있었습니다. 양면으로 인쇄된 백 장짜리 자료였고, 집에 자동 급지 스캐너가 있어서 넣고 돌렸습니다. 문제는 그다음이었습니다. 앞면을 먼저 스캔하고 뒤집어서 뒷면을 다시 스캔하니, 홀수 페이지는 순서대로 짝수 페이지는 역순으로 저장되었습니다. 이렇게 순서가 꼬인 이미지 파일 이백 개를 손으로 정리해야 했던 상황입니다. 제가 옆에서 보고 있다가 AI에게 어떻게 하는 게 … 더 읽기
2026년 1월 23일 테슬라 모델Y 인수 후 약 7개월이 지났고, 13,000 km 이상을 운행했습니다. 그동안 운행 기록을 확인해보니, 차량 유지 비용만 생각하면 무조건 전기차가 답인 것 같습니다. 이 글에서는 7개월 13,208 km의 실측 기록을 바탕으로, 전비가 계절을 어떻게 타는지, 주차 중 사라지는 전기가 얼마인지, 그래서 실제로 얼마를 아꼈는지를 정리해 보았습니다. 7개월의 전비 먼저 월별 기록입니다. … 더 읽기
예전에 소프트웨어의 중요성이 한창 부각되던 시절이 있었습니다. 자연스럽게 회사의 경영층에서는 개발 중인 소프트웨어의 수준이 어떤지, 그 품질을 직접 확인하고 싶다는 요구가 증가했습니다. 제가 속한 팀은 오랜 고민 끝에 몇 가지 지표를 선정해서 소프트웨어의 품질을 가시화했습니다. 비전문가의 눈높이에 맞춘 지표였기 때문에 소프트웨어 개발자들이나 실무자들은 완전히 동의하지 않았습니다. 그런데도 그 지표는 얼마 전까지 사내 표준으로 채택되어 오랜 … 더 읽기
지난 7월 10일, 테슬라코리아는 FSD(Full Self Driving, 감독형) v14 Lite를 국내에 출시했습니다. 북미에 이어 전 세계 두 번째이고, 적용 대상은 2019년부터 2023년 사이에 판매된 미국 생산 모델 3와 모델 Y 가운데 FSD가 활성화된 차량입니다. 대상 차량 중 가장 오래된 차는 출고한 지 이미 7년이 지났습니다. 아쉽지만 제 차는 대상이 아닙니다. 2026년식이고 하드웨어는 오히려 최신이지만, 중국에서 … 더 읽기
지난 8월 5일 업무보고에서 대통령이 지역 단위 대입 자율권을 언급했습니다. 전남광주통합특별시를 모델로, 지역 대학이 정부의 획일적 기준에서 벗어나 자율적으로 학생을 선발하도록 하면 좋겠다는 제안이었습니다. 현재의 수능과 학생부종합전형이라는 단일한 틀을 깨자는 취지입니다. 저는 이 내용을 보면서 최적화 문제를 떠올렸습니다. 탐색 공간을 아무리 넓혀도 ‘목적함수’가 하나면 해는 같은 곳으로 모입니다. 자율권을 준다는 것은 탐색 방식을 다양화하거나 탐색 … 더 읽기
며칠 전 뉴스를 보던 중 한 기사에서 고개를 갸우뚱했습니다. 백화점 매출에서 명품이 차지하는 비중이 40%에 달하고, 소비 양극화를 단적으로 보여주고 있다는 내용이었습니다. 같은 기사에서 백화점 상반기 매출은 작년보다 20.1% 늘었지만, 대형마트는 7.3% 줄었다고 밝혔습니다. 그러면서 외국인 쇼핑객도 늘었지만 소비의 양극화가 더 심해지고 있다는 분석이 가능하다고 했습니다. 그런데 제가 보기에는 기사에 숫자가 여러 개 나열되었고, 각각의 … 더 읽기
얼마 전 아내가 아이 친구 엄마와 아이들 학교 공부에 관해 이야기하던 중에, ‘정보’ 과목을 어떻게 준비하는지 물었다고 합니다. 그때 들은 답은 “초등학교 때 파이썬 한 번 뗐어요. 그때 잘했고요. 더 준비 안 해도 될 것 같아요.”였습니다. 당연히 그분이 완전히 마스터했다고 주장한 것은 아닐 것입니다. 아마 어떤 과정이나 단계를 마쳤다는 뜻일 텐데, 그 구체적인 단계가 문장에서 … 더 읽기
얼마 전 SNS에서 AI의 발전으로 인해 달라질 모습들을 소개한 글을 봤습니다. 그중 몇년만 지나면 지금의 대치동 학원가를 AI 에이전트로 구성된 온라인 학원가가 대신할 수도 있지 않을까 하는 이야기를 보았습니다. 만약 학생의 수준에 따라 각기 다른 진도와 약점에 맞춰 24시간 대응하는 AI가 등장한다면, 굳이 아이를 차에 태워 대치동까지 데려갈 이유가 없어진다는 이야기로 읽혔습니다. 그런데 제 생각에는 … 더 읽기
연말이나 연초, 혹은 새 과제를 시작할 때면 과제의 목표를 설정해야 합니다. 그럴 때 자주 듣는 이야기가 숫자로 정리해 오라는 말입니다. 그러면 대개 “성능 10% 개선”과 같은 큼직한 숫자 하나가 올라옵니다. 리더 입장에서는 이때부터 스무고개가 시작됩니다. 어떤 성능입니까? 속도? 메모리? 소모전력? 10%의 기준은 무엇입니까? SOTA? 경쟁사? 아니면 자체 기준? 만약 SOTA(State of the Art)라고 답이 오면 … 더 읽기
최근 인터넷 커뮤니티에서 ‘딸깍’이라는 표현이 쓰입니다. AI 에이전트에게 요청 한 번, 클릭 한 번으로 산출물이 만들어지는 시대를 가리키는 자조 섞인 말입니다. 저는 이 표현이 가리키는 방향이 중요하다고 생각합니다. 결과물이 나쁘다는 조롱이 아닙니다. 어쩌면 결과물은 그럴듯하게 나올 수 있습니다. 핵심은 만든 사람 안에 남는 것이 없다는 데 있습니다. 이와 관련한 다양한 연구가 있었습니다. MIT의 에세이 작성 … 더 읽기
얼마 전 세 번째 바이브 코딩 프로젝트를 완료했습니다. 첫 번째 프로젝트에서는 AI를 이용해서 얼마나 빠르게 앱을 만들 수 있는지 보았습니다. 아이의 학습 습관을 기록하는 웹앱을 만들면서, 구현 방향을 정하고 결과를 확인하는 시간이 훨씬 길고 중요하다는 사실을 알게 되었습니다. 두 번째 프로젝트인 주식 거래 관리 앱에서는 장기간 개발을 하면서 개발 속도와 맥락을 유지하려면 테스트와 각종 문서, … 더 읽기
지난 글에서 주식 거래 관리 앱을 만드는 과정을 정리했습니다. 특히 시스템이 외부 세계와 연결된 후로 외부 시세를 이용해서 가치 평가가 가능해졌고, 증권사에서 거래내역을 직접 가져오고, 집 밖에서도 접속할 수 있게 되면서, 실제로 도움이 되는 시스템으로 매일 사용하는 도구가 되었습니다. 그런데 매일 사용하다 보니 초기 개발 단계에서는 보이지 않던 문제점들이 보이기 시작했습니다. 특정 계좌의 수익률이 비정상적으로 … 더 읽기
회사 생활을 하다 보면 다양한 보고를 하게 됩니다. 그리고 처음 관리자가 되고 나니 보고의 성격이 달라졌습니다. 그 전까지는 제가 만든 보고서를 직접 보고하는 일이 많았다면, 관리자 입장에서는 팀원들이 만든 보고자료로 팀원들과 함께 보고를 이끌어야 했습니다. 이때, 보고가 끝나고 나면 이 보고를 어떻게 마무리 지어야 할지 고민이 되었고, 그때 택한 방법이 보고를 복기하는 것이었습니다. 중요한 보고가 … 더 읽기
지난 글 「엔지니어의 리더십: 오탐과 미탐, 기술의 판단 기준」에서 실체와 뷰를 언급했습니다. 업무의 뷰는 필요에 의해 설계하고 만들어 갑니다. 하지만 일상의 뷰는 다릅니다. 별도로 설계하지 않아도, 살아온 경험을 통해 알아서 만들어집니다. 3차원 물체는 보는 방향에 따라 다르게 보입니다. 원기둥을 정면에서 보면 사각형이고, 위에서 내려다보면 원입니다. 같은 실체라도 어느 축에서 보느냐가 뷰를 정합니다. 사람은 아는 만큼 … 더 읽기
대학원 시절, 연구를 하거나 논문을 읽을 때 가장 중요한 기준은 제안하는 시스템의 안전성(soundness)과 완전성(completeness)이었습니다. 그리고 이 두 가지를 이야기하려면 반드시 필요한 개념이 두 가지 있었습니다. 바로 오탐(false positive)과 미탐(false negative)입니다. 처음 두 개념을 배울 때는 시스템을 평가하는 지표로만 이해했습니다. 그런데 회사에 취업하고, 다양한 연구를 접하게 되면서 이 개념은 단순히 지표가 아니라 생각의 틀로 확장되었습니다. 외부 … 더 읽기
AI가 빠르게 보급되면서 일상 곳곳이 달라지고 있습니다. 그중에서도 가장 큰 영향을 받은 분야 하나를 꼽으라면 여행이 아닐까 싶습니다. 지난번 「AI시대: 생활밀착형 AX — AI는 어떻게 내 일상이 되었나」에서는 카드 명세서 계산이나 발표 자료 작성처럼 일상생활에서의 변화를 다뤘습니다. 이번에는 해외여행이라는 조금 더 구체적인 상황으로 들어가, 준비 과정부터 여행 중, 그리고 복귀 후 마무리까지 AI를 어떻게 활용했는지 … 더 읽기
