🎓Ph.D in Computer Science, 💻AI Engineer,In-house faculty @Samsung fire 🦞OpenClaw contributor 🏎️🚴♂️🤿 ✈️🇺🇸🇯🇵🇨🇳🇹🇷🇭🇷🇸🇪🇰🇭🇬🇧🇸🇬🇮🇩🇻🇳
대한민국 서울
Joined August 2015
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AI를 실제 업무에 붙이는 사람이 직접 쓰는 AI 이야기를 올립니다.
서강대 컴퓨터공학, 음성인식 전공
은행 거쳐 손해보험사에서 AI 개발 중
사내 AI 교수로 직원 대상 AI 강의 진행 중
오픈소스 컨트리뷰터: 오픈클로, docling 외 다수
여기서 보실 수 있는 것
- AI교양: 출퇴근길에 읽는 AI 개념 한 편, AI 안 쓰고 직접 씀
- 음성 AI와 금융/보험 AI 소식을 현장 눈으로 풀어서 직접 써 본 AI 도구와 작업 방식
얇은 하네스를 선호하고, 오픈클로와 코덱스를 주로 씁니다.
AI 팀원이 회의에 들어오는데, 말은 한마디도 안 합니다.
오늘 새벽 나온 Grok Bot 1.0 이야기예요. 봇 하나를 팀 전체가 같이 쓰고, 슬랙이나 팀즈, 화상 회의에도 데려갈 수 있게 됐어요. 시키기 전에 할 일을 먼저 알아채서 맡겠다고 하고, 판단이 필요한 일은 사람을 불러요. 여러 사람이 쓸수록 팀의 결정과 각자 취향을 기억해서 점점 더 쓸모 있어진다는 게 회사 설명이에요.
눈에 띈 건 회의 참여 방식이에요. 화상 회의에 들어가도 목소리가 아니라 채팅으로만 끼어듭니다. 저는 이게 오히려 현실적인 선택으로 보여요. 여러 사람이 겹쳐 말하는 회의에서 언제 끼어들지 정하는 건 음성 AI에서 아직도 제일 어려운 문제거든요.
캡처하고 잘라 내던 거, 이제 안 해도 되나 봐요.
X 게시물을 공유 메뉴에서 바로 깔끔한 스크린샷으로 뽑을 수 있다는 글이 해외에서 2천만 뷰 가까이 났어요. 어제 GIF 링크 복사에 이은 두 번째 "저만 몰랐나요"예요.
다만 안드로이드 최신 앱에서만 보인다는 얘기가 많아서, 아이폰이면 아직 없을 수도 있어요.
Using X from 6 years,
Just got to know that you can take a screenshot of a tweet directly from the copy link option 🤯🤯🤯
Readers added context they thought people might want to know
This is not widely available yet.
Grok and multiple users confirm it is available in recent app versions on Android and still rolling out. It is not present on iOS or the web version of X.
x.com/katerinaramm1/…
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저도 맥미니에 오픈클로를 1년넘게 운영하다보니
설치해놓은 툴이랑 스킬들이 삐걱대기 시작합니다
스킬은 반년전쯤에 정리 메커니즘을 만들어서 잘 정리되고 있었는데 동일한 에이전트를 1년 쯤 쓰니까 툴 호출에서도 자잘한 버그들이 생기더라구요
요즘 서비스가 하도 빨리 나와서 한 에이전트 1년 쓰는 분은 없으시겠지만...
저는 하나를 오래 쓰다 보니 이런 현상도 생기더라구요
그 Repo랑 Skill 검증, 해보셨나요?
X나 인터넷에서 개꿀이라며 홍보되는 Github 레포나 Skill들!
저만 해도 몇 십 개는 봤고, 단골 소재로 올라오는 것들입니다.
물론 추천해주시는 분들도 좋으니까 추천하셨겠지만
적용하기 전에 꼭 우리한테 필요한지 Claude에게 물어보세요
의외로 쌓아두고 안 쓰는 경우도 굉장히 많고
그러면 토큰만 잡아먹기도 합니다.
Skill이나 Repo 무작정 좋다고 쌓아두는 건
그냥 책 사두고 안 읽는 거랑 똑같다는 점...
심지어 토큰 효율이 떨어져서 장기적으로 더 안 좋으니까
정말로 필요한지 늘 검증하는 습관을 가지시는 게 좋습니다!!
직접 쓰는 AI교양 147
모델을 더 크게 만드는 대신, 같은 처리 블록을 여러 번 돌려서 3D를 정교하게 만든다는 컨셉의 데자뷰라는 연구입니다
우리가 현장에서 자주 그렇듯, 여러 각도에서 찍은 사진들을 받아서 입체 구조를 추정합니다. 같은 블록을 반복 사용하면서 사진과 대조해가며 추정 결과를 다듬는 아이디어가 핵심이고, 반복 횟수는 실행할 때 설정 가능합니다. 0.12b정도의 모델 파라미터 크기인데 대단하네요. 다만 반복이 되기 때문에 엣지 디바이스에서 마구 돌릴 수준은 아닌 것 같습니다. 모델은 작지만, 실제 엣지 실행 성능은 사진 수랑 반복 횟수에 따라서 달라질 수도 있겠네요.
여러 사진만 찍어놓으면 공간 관계를 반복을 통해서 보정하는 건 뭔가 사람의 작업과도 유사해보이네요
글을 한 줄도 쓰지 않는 AI가 나왔습니다. 예, 아니오, 몇 점인지만 답합니다.
Google의 Gemini Decision 1은 문서, 사진, 통화 녹음을 넣고 질문을 최대 1,000개까지 한 번에 물으면 질문마다 확률과 확신 정도를 숫자로 돌려줍니다. 회사 발표 기준으로 0.15~0.25초면 끝나고, 출력에는 요금을 받지 않습니다.
Google이 직접 든 예시에 스캔한 청구 서류와 파손 사진을 함께 넣어 판단하는 장면이 있습니다. 서류가 다 갖춰졌는지, 사진이 신고 내용과 맞는지 거르는 청구 심사 첫 단계와 같은 일입니다.
Google도 확신이 낮은 건은 사람에게 넘기라고 안내하고 있어서, 심사 담당자 책상에는 AI가 헷갈린 건만 올라가게 됩니다.
LLM에 새 능력을 가르쳤는데, 새로 넣은 숫자는 하나도 없습니다. 지우기만 했습니다.
Deletion Tuning이라는 방법입니다. 학습이 끝난 모델 가중치는 그대로 두고, 그중 0.05%도 안 되는 일부만 골라 0으로 만듭니다. 그런데 7B 이상 모델에서는 모델 전체를 다시 학습시킨 풀 파인튜닝과 성능이 비슷하게 나왔습니다.
비결은 뭘 지울지를 학습으로 정한다는 점입니다. 기존 프루닝 방식으로 그냥 지우면 점수가 원래 모델에서 거의 안 움직이는데, 지울 자리를 학습시키면 원래 모델보다 최대 53점까지 올랐습니다. 강화학습, 지도학습, 증류 세 방식 모두에서, 0.5B부터 30B까지 모델 8개로 확인했습니다.
제가 제일 눈여겨본 건 망각입니다. 풀 파인튜닝이나 LoRA는 새 걸 배우면 원래 하던 걸 최대 5.4점 잃는데, 이 방법은 원래 모델과 1점 안쪽 차이를 유지했습니다. 할 수 있는 게 지우기뿐이라 모델이 덜 흔들리는 셈입니다.
배포도 가벼워집니다. 결과물이 어디를 지울지 적은 마스크 하나라서, Llama 8B 기준 30GB 체크포인트 대신 8.4MB면 됩니다. 일을 바꿀 때는 마스크만 갈아 끼우면 됩니다.
한계도 있습니다. 1B급 작은 모델에서는 풀 파인튜닝보다 6점쯤 낮고, 학습할 때 메모리는 LoRA보다 더 듭니다. 저자들은 다음 과제로 여러 일을 차례로 배우는 지속학습, 그리고 마스크 여러 개를 합쳐 기술을 섞는 방법을 꼽았습니다.
지금 주니어 키우지 않는 회사들은 근미래에 후회할 거라는 글입니다
글의 논리와 주장 근거까지 전부 공감합니다
주니어 육성은 장기적으로 너무나 중요해요.
회사는 교육기관이 아니라지만, 교육을 통해 더 많은 이익을 창출할 수 있기도 하구요
그치만 이 글의 주장이 현실화될지는 잘 모르겠습니다
My prediction for software engineering over the next 3 to 5 years: the industry will come to regret not hiring junior developers.
Organisations are treating junior engineers as a cost they can eliminate with AI, ignoring the fact that developing engineers is an investment in talent we’ll need tomorrow.
In the next 3 to 5 years, the losers will be companies that eliminate junior positions to cut costs. They'll find themselves competing for a shrinking, and therefore, increasingly expensive, pool of experienced engineers.
The winners will be companies that continue investing in junior engineers, and who continue to provide them opportunities to grow, with clear retention strategies.
And for a while, the engineering consultancies that invest in training junior engineers will benefit massively. As those who struggle to staff their projects pay the consultancies a premium for experienced talent.
7년 동안 소수 지분으로 함께하던 영국 보험사를, 이제 경영권까지 가져오기로 했습니다.
삼성화재가 로이즈 특종보험사 캐노피우스 지분을 40.03%에서 80.56%로 늘리는 계약을 맺었습니다. 추가로 넣는 돈은 약 2조2647억원이고, KKR과 한국투자공사도 함께 들어갑니다.
캐노피우스의 지난해 인수보험료는 약 6조원입니다. 로이즈 신디케이트와 미국 특종보험, 버뮤다 재보험까지 갖고 있고, 130여 개국에서 보험을 받습니다. 국내 시장만으로는 닿기 어려운 특종·재보험 시장에 바로 들어가는 길이 생기는 셈입니다. 회사는 보험손익에서 해외 비중이 지금 10% 수준에서 20%대 중반까지 올라갈 것으로 보고 있습니다.
규제 당국 승인을 전제로 내년 3월 말 종결이 목표입니다.
손님이 우리 가게 AI 상담원에게 뭘 물었는지, 가게 주인은 못 봅니다.
OpenAI가 오늘 새벽 ChatGPT 안에서 가게 프로필을 직접 관리하고, 손님 질문에 답하는 상담 에이전트를 둘 수 있는 기능을 베타로 열었습니다. 상담 에이전트는 미국 온라인 판매·서비스 업체부터입니다. 가게가 받는 건 28일치 언급 수와 웹사이트 클릭 수, 대화 주제 묶음 정도이고, 손님이 상담 에이전트와 나눈 대화는 넘겨주지 않습니다.
콜센터에서 제일 값진 자료는 고객이 실제로 던진 질문인데, 그걸 못 보는 셈입니다. 그러니 가게가 손댈 수 있는 건 상담 에이전트가 읽을 반품·배송 규정을 처음부터 빈틈없이 써 두는 일뿐입니다.
Now in beta: Businesses in ChatGPT.
Claim your business, manage your information, and get insights on how people engage with you.
Eligible businesses can also build a Business Agent to answer customers’ questions and help them explore what you offer.
openai.com/index/introducing…
X는 내 글을 누가 링크로 복사해 갈지까지 예측합니다.
X가 공개한 추천 알고리즘 코드를 보면, 좋아요·답글·리포스트와 따로 'DM으로 공유'와 '링크 복사'를 예측하는 항목이 있습니다. 다만 항목마다 점수를 얼마나 크게 쳐 주는지는 공개되지 않았습니다.
그래서 오늘 새벽 2,500만 뷰가 나온 이 글이 좀 웃겼습니다. 'GIF 길게 누르면 링크 복사된다'는 팁이라, 읽은 사람이 바로 링크 복사를 해 보게 되는 글이었거든요.
I just found out you can copy a GIF by simply holding it down and tapping “Copy Video Link.” Why am I just discovering this? 😭
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AI한테 일자리를 먼저 내준 곳은 공장이 아니라 소프트웨어 회사와 은행 대출 창구였습니다.
미국 통계로 Morgan Stanley가 64개 산업을 AI 노출도로 나눠 본 리포트를 정리한 글에 따르면, 2분기까지 1년 동안 늘어난 1인당 산출 2.4% 가운데 2.0%포인트가 AI 노출이 큰 산업에서 나왔고, 그 산업의 절반쯤에서 일자리가 줄었습니다. 은행과 주택담보대출 쪽 감원에는 주택 시장이 약한 탓도 섞여 있다고 따로 적었습니다.
다만 생산성이 오른 건 아직 처리하는 일의 양이 늘어난 몫이 더 크고, 전체 고용은 버티고 있습니다.
[ "미국 생산성 증가분 거의 전부가 AI 노출 산업에서 나온다".. 일자리 대체도 처음 발견 ]
Morgan Stanley가 64개 산업을 AI 노출도에 따라 상, 중, 하로 나눠 생산성을 추적한 결과를 업데이트했다.
2분기까지 1년간 미국의 1인당 산출은 2.4% 늘어 지난 20년 평균의 두 배 속도였다.
이 가운데 2.0%p가 AI 노출도 상위 12개 산업에서 나왔다.
1년 전에는 1.4%p.. 나머지 52개 산업의 기여는 1.0%p에서 0.4%p로 줄었다.
격차는 2025년에 벌어졌다.
AI 고노출 산업의 생산성 증가율은 2024년 4분기 1.8%에서 올해 2분기 6.8%로 뛰었다.
같은 기간 중간 그룹은 2.3%에서 0.8%로 둔화됐고, 저노출 그룹은 1.5%에서 -0.7%로 돌아섰다.
산업별로는 데이터 처리가 27.0%, 증권이 17.6%, 소프트웨어를 포함한 출판이 9.5%였다.
이번에 달라진 점은 고용이다.
6개월 전에는 생산성 향상이 전부 산출 증가에서 나왔는데.. 지금은 고노출 산업의 고용이 줄기 시작했다.
12개 산업 중 절반가량에서 일자리가 감소했다.
MS가 AI 대체 가능성이 높다고 본 곳은 데이터 처리와 소프트웨어, 그리고 은행을 포함한 신용중개업이다.
교육과 경영관리 쪽 감소는 연방 지원 축소와 인구 감소 같은 다른 원인으로 봤다.
증권, 컴퓨터 제조는 오히려 채용이 늘고 있다.
MS의 결론은 생산성 개선의 주된 동력이 여전히 산출 증가이고 일자리 대체는 한참 뒤의 부차적 요인이라는 것이다.
실업률은 지난 1년간 소폭 내렸고 고용 증가 속도도 빨라져 노동시장이 충격을 흡수하고 있다.
다만 6개월 전보다 일자리 대체가 분명히 눈에 띄는 위협이 됐다고 덧붙였다.
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한 달 뒤면 ChatGPT가 내 말을 끝까지 기다려 주지 않습니다.
OpenAI가 12월 11일부터 Advanced와 Standard 음성을 내리고 GPT-Live 하나만 남긴다고 공지했습니다. Standard는 내 말을 받아 적고, 글로 답을 만들고, 그걸 다시 읽어 주는 세 단계라 느렸습니다. GPT-Live는 말하는 동안에도 듣고 "음", "네" 하며 맞장구를 치는 모델이고, 회사 발표로는 7월에 나온 뒤 음성 사용량이 거의 두 배가 됐다고 합니다.
그런데 공지 답글에는 대화가 얕아졌다는 불만과 끼어들지 않는 Standard만 쓸 수 있다는 글이 꽤 달렸고, 이 일로 구독을 끊었다는 사람도 있습니다.
콜센터에도 맞장구 빠른 상담원보다 끝까지 듣고 천천히 답하는 쪽을 편하게 여기는 고객이 늘 있습니다. 느려도 기다려 주던 방식이 필요한 사람들의 선택지가 한 달 뒤에 사라집니다.
We’re retiring Advanced and Standard voice from ChatGPT Voice on December 11, 2026.
In July, we introduced GPT-Live, our latest voice model that combines natural conversation with frontier intelligence. Since then, voice usage has nearly doubled, and virtually all people using voice in ChatGPT now use GPT-Live. This change will allow us to simplify the voice experience and focus on improving GPT-Live.
We've learned a lot from how people used both Advanced and Standard voice, and we're bringing those learnings into GPT-Live as we continue to improve areas like the depth and detail of responses, maintaining continuity across conversations, and better personalization. Our ultimate goal is to make voice a seamless part of the ChatGPT experience.
Live video and screen-sharing will continue to be powered by Advanced voice until GPT-Live has this capability.
help.openai.com/en/articles/…
직접 쓰는 AI교양 146
AI edge gallery에 음성이 추가되었네요. 온디바이스로 음성인식부터 합성까지 다수 모델을 활용한 speech to speech가 가능해졌습니다
Google의 AI edge gallery는 휴대폰에서 서빙가능한 소형 모델들을 소개하고 테스트해볼 수 있는 공식 앱으로, gemma4나 gemini nano같은 초경량 모델들을 사용해볼 수 있다는 것이 장점입니다. 요기에 최근 음성이 추가되었는데요
작은 모델들을 연결해서 멀티모달 예시 (XR language teacher)를 예시로 실었습니다. 스마트 안경이나 스마트폰으로 메뉴나 물건을 비추고 음성으로 질문하면, 모국어로 설명하는 것과 더불어서 외국어 발음을 들려주는 예시입니다. 이런 서비스는 아주많지만 순수 온디바이스에서 동작하는 것이 의미가 있다고 보시면 되겠습니다.
초경량 온디바이스모델은 최근엔 프론티어의 발전으로 아주아주살짝 유행이 빗나갔는데, 언젠가 또 트렌드가 올거라서 이런 예시들을 찾아보면서 인사이트를 기르는 것도 좋겠네요
숨 한 번 골랐을 뿐인데, AI가 말을 끊고 들어옵니다.
전화번호를 불러 주다 잠깐 숨만 골라도, 음성 AI가 그새 끼어들어 말을 시작해버리거든요.
Fish Audio가 새벽에 공개한 Live 3는 말하는 동안에도 계속 듣는 모델입니다. 회사 설명으로는 번호를 끊어 부르면 "네" 하고 나머지를 기다리고, 설명 중에 "응응" 하면 계속 말하다가 "잠깐, 목요일만요" 하면 멈춥니다.
지난달 실시간 음성 모델 11개를 시험한 글에서는 9개가 "mm-hmm" 한마디에 거의 매번 말을 멈췄습니다.
아직은 영어만 됩니다. 한국어 "네"는 맞장구일 때도 대답일 때도 있어서, 이걸 가르는 일이 더 까다롭습니다.
Introducing @FishAudio Live 3: a full-duplex voice model that listens, says "mm-hmm," and knows when to shut up.
Enterprise? Book a demo for your free custom agent: s.fish.audio/vxhgs6
Reply with your use case - we'll build it free for the first 1,000 people.
AI 구독료를 다 더해 봤더니 한 달 28만 원, 1년이면 341만 원이 넘었다는 글에 "AI 월세 말고 전세는 없냐"는 답글이 달렸습니다.
답글을 내려 보면 더 센 분도 있습니다. 두 회사 최고 요금제를 같이 쓰고 추가 사용량까지 사서 한 달에 500달러 넘게 낸다고 합니다.
원글 쓴 분도 챗GPT부터 정리하겠다면서 제일 비싼 클로드는 못 끊겠다고 했습니다.
저는 지금 4대장 구독해서 대략 한 달 50만원쯤 나갑니다.
“오리의 도착과 함께 포도에 대한 요청이 이루어졌다.”
딱 AI가 쓴 문장 같죠. 그냥 “오리가 와서 포도 있냐고 물었다”는 뜻입니다.
AI 글을 글쓰기 규칙으로 평가한 벤치마크에 나온 예시입니다. 작성자가 측정한 결과, 뜻이 흐린 표현이 사람 기사에는 4%, AI 기사에는 25% 들어 있었다고 합니다.
Why is AI slop so frustrating to read?
AI writing often obscures main ideas and invents awkward phrases, making sentences more complex than necessary.
Many of these slop patterns violate writing principles established in English writing books.
In our benchmark, AI writing breaks these principles far more often than human writing, with Claude Code replies by far the worst offenders.
We show examples of the most common slop patterns in this thread
ALT How often AI and humans break writing rules
영상통화 AI가 내 말을 듣는 동안 고개를 끄덕이고 웃습니다.
Nuance Labs가 공개한 Emma입니다. 회사 설명에 따르면 듣는 동안에도 표정으로 반응한다고 합니다.
안전 규칙도 눈에 띕니다. AI가 돈이나 비밀번호, 기기 원격 접속을 요구하면 그 자리에서 통화를 끊도록 해 뒀다고 합니다.
The first AI persona you’ll actually want to meet face-to-face.
Most AI personas stare blankly while you talk. Emma reacts while you’re still speaking.
After 18 months of research at @nuance_ai, this is Emma, built on Nuplex, our full-duplex audiovisual foundation model.
“근처 매장 찾는 앱 만들어줘.” 이제 지도 연결까지 AI가 해줍니다.
구글이 AI Studio에 Google Maps를 붙였습니다. 회사 발표에 따르면 원하는 앱을 말로 설명하면 되고, 지도 연결에 필요한 설정도 대신 처리해 줍니다.
you can now build with google maps platform in AI Studio 🗺️📍
go from idea to app powered by @googlemaps in minutes!
what’s new:
- 1-click setup
- create maps apps just by describing your idea, gemini does the rest
- build with map tiles, places, weather, routing, 3D buildings, street view, and more
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