HS's Brain food

Posted without readable text

AI는 답을 어디서 가져올까? (AI 원리 #1) ChatGPT에 질문하면 몇 초 뒤 답이 나옵니다. 이 답은 원래 어디에 보관돼 있던 걸까요? 결론부터 말하면, 완성된 답이 미리 저장돼 있던 것은 아닙니다. ChatGPT는 지금까지 입력된 말을 보고 다음에 올 말을 하나씩 골라 그 자리에서 답을 만듭니다. 휴대전화에서 ‘김지연’을 검색하면 이미 저장된 연락처를 찾아옵니다. 이것은 검색입니다. ChatGPT에 “신입사원에게 재택근무 규칙을 설명해줘”라고 하면 조금 다릅니다. 저장된 안내문 하나를 그대로 꺼내는 게 아니라 질문 뒤에 자연스럽게 이어질 말을 붙입니다. 예를 들어 “오늘 점심은” 뒤에는 여러 말이 올 수 있습니다. 오늘 점심은 → 김밥을 / 간단히 / 회사에서 / 아직… ‘회사에서’를 골랐다면 그다음 말을 다시 고릅니다.…

AI는 답을 어디서 가져올까? (기술·논문 #1) 검색과 생성을 구분하면 AI가 잘하는 일과 반드시 확인해야 할 일이 보입니다. 언어 모델이 답을 만드는 과정을 아주 처음부터 설명해보겠습니다. ChatGPT에 질문을 쓰면 잠시 뒤 답이 나옵니다. 질문을 읽고 뜻을 이해한 뒤, 머릿속 지식을 꺼내 말하는 것처럼 보입니다. 실제로는 조금 다릅니다. 먼저 AI와 ChatGPT, 언어 모델을 구분해보겠습니다. AI는 이미지 인식, 추천, 로봇 제어까지 포함하는 넓은 이름입니다. 이 글에서 다루는 것은 글을 읽고 쓰는 대규모 언어 모델, 즉 LLM입니다. ChatGPT는 이 언어 모델에 대화 화면과 검색, 파일 읽기, 여러 도구를 붙인 서비스입니다. 1. 답은 저장돼 있다가 나오는 걸까? 언어 모델은 완성된 답을 보관해 둔 창고에서 정답을…

❤2

이해가 병목입니다 노정석 대표님의 AI Frontier 팟캐스트를 듣다가 조금 부끄러워졌습니다. ICML에 스폰서로 참여한 기업 중 낯선 회사가 너무 많았습니다. 이름은 어디선가 들어봤지만, 무슨 사업을 하고 누구에게 무엇을 파는지조차 잘 몰랐습니다. 그래서 AI 산업의 밸류체인을 10단계로 나누고, 대표적인 회사부터 하나씩 공부하기 시작했습니다. 그러다 관심은 오늘날 AI의 기반이 된 주요 논문, 원래 관심 영역이었던 AI로 생산성을 높이는 방법까지 확대되었습니다. 흩어져 있던 관심사를 한곳에서 다루고 싶었습니다. 박종현님의 Sudoremove에서도 자극을 받았습니다. 저는 피지컬 AI가 궁금할 때면 이곳부터 들어갑니다. 저도 AI를 더 공부하고 싶은 사람 혹은 저희 동료들이 믿을 만한 자료를 찾을 때 가장 먼저 찾아가는 출발점을 만들…

❤3👍1

일주일 써본 후기 + 업데이트 이 웹앱을 운영해보며 ‘내쓸내만’, 즉 내가 쓸 것을 내가 만드는 것이 바이브 코더에(혹은 개발자도?)게 좋은 이유를 체감하고 있습니다. 1. 만들기 쉽습니다 개발은 잘 모르지만, 적어도 제가 운동하면서 무엇이 불편한지는 제가 가장 잘 알고 있습니다. 필요한 기능이 생기면 바로 만들고, 실제로 문제를 해결하는지도 그날 확인할 수 있었습니다. 2. 실력이 빠르게 늘어납니다 직접 매일 사용하니 피드백이 빨랐습니다. 모바일에서 버튼이 불편하거나, 완료하지 못한 운동을 보충할 수 없는 문제처럼 실제로 써야 보이는 부분을 발견하고 계속 고쳤습니다. 수정할수록 제 생활도 편해지고 기록하는 게 재밌어져서 개발을 이어갈 동기가 충분합니다. 3. 자연스럽게 확장할 수 있습니다 저만 겪는 문제인 줄 알았는데, 지인들에게 공…

❤4

헬스 루틴 관리 서비스(무료)를 만들어 보았습니다 작년부터 운동 어플을 쓰고 있는데, 기능들이 유료화 되고 있어서 운동 기록용 웹앱 서비스를 만들었습니다! 주로 헬스 하시는 분들 루틴관리에 도움이 될 것 같고, 헬스 외에도 러닝, 자전거, 수영, 축구 같은 활동도 기록할 수 있습니다. 주요 기능 • 피트니스 루틴 (중량, 세트, 횟수 등) 관리 • 루틴 추천 및 맞춤형 루틴 설정 • 헬스 외 운동도 기록 가능 • 크루랭킹: 이번 달/ 이번 주 운동 횟수를 크루 랭킹으로 비교 (중량·체성분·운동 상세는 비공개) • 주간 운동 리포트 제공 • 운동에 맞춤형 추천 스트레칭 제공 개인 + 지인들끼리 으쌰으쌰 해볼 목적으로 만든거라 서비스 안정성이 떨어질 수 있습니다. 써보고 싶으신분은 로그인할 구글 이메일을 DM으로 보내주시면 등록해드리겠습…

❤2👍1

판단을 요구하려면 결정할 수있는 상황을 만들어 줘야 한다 앞의 글에서 정보와 권한을 가진 사람이라면 논의 전에 1차 판단을 가져와야 한다고 썼다. 구성원에게 1차 결정을 요구하려면 조직도 그 사람이 결정할 수 있는 환경을 먼저 만들어 줘야 한다. 정보는 주지 않고 정답을 요구하거나, 권한은 주지 않으면서 결과에 책임지라고 하는 것은 주인의식을 요구하는 것이 아니라 책임을 떠넘기는 일에 가깝다. 좋은 의사결정에는 목표, 정보, 선택지, 권한, 책임, 기한이 필요하다. 이 여섯 가지는 크게 세 가지 역할로 묶을 수 있다. 1. 결정을 가능하게 하는 정보와 권한 정보는 판단에 필요한 사실과 맥락이다. 시장 상황, 비용, 고객 반응, 실행 난이도, 과거 사례 등이 여기에 해당한다. 모든 정보를 모은 뒤 결정할 수는 없기 때문에 어느 정도의 정보…

❤3👍3

논의라는 이름의 책임 회피 “이거 어떻게 하면 좋을까요?” 판단에 필요한 정보를 가장 많이 알고, 결정할 권한도 있는 사람이 본인의 1차 판단 없이 이렇게 얘기할 때가 있다. 한 개인이 놓친 정보를 확인하고 판단의 허점을 발견하기 위해서 논의는 필요하다. 혼자 내리기 어려운 결정일수록, 중요한 결정일수록 여러 사람의 경험과 관점이 필요하다. 정보가 부족하거나 권한의 범위가 불분명할 때, 여러 이해관계가 얽혀 있거나 되돌리기 어려운 결정을 내려야 할 때는 오히려 일찍 의견을 구하는 것이 맞다. 하지만 정보와 권한이 충분한데도 아무런 1차 판단 없이 논의부터 요청하는 것은 다른 문제다. 그 순간 논의에 참여한 사람들은 사실관계를 다시 파악하고, 다른 선택지를 생각해보고, 각각의 장단점을 비교하며 원래 담당자가 해야 했던 판단까지 대신하게 …

❤2👍2😁1

수험생활에서 배운 두 가지 전역할 무렵 빨리 무언가를 이루고 내 몫을 해내야 한다고 스스로를 압박하던 시절이 있었다. 6월에 전역하고 다음 해 2월 시험을 준비했다. 합격수기를 읽고 여러 선배들에게 물어보니, 공부해야할 양에 비해 시간이 절대적으로 부족하니 그 다음 해 시험을 준비하는 것이 어떻겠냐는 조언을 들었다. 하지만 당시의 나는 내 의지는 보통의 것과 다름을 증명해 보이고 싶었고, 다소 무리한 계획을 세웠다. 처음엔 고향에서 공부를 시작했는데, 공부해야 할 분량은 많고 시간은 부족했다. 각자의 생활을 하고 계신 부모님과 같이 생활하다보니 비효율이 발생하는 경우가 많아서 한달 뒤에 신촌에 자취방을 얻고 종합반을 다녔다. 서울에선 오전과 오후에 각각 네 시간씩 수업을 듣고, 저녁에 그날 배운 내용을 복습하고 문제를 풀었다. 매주 진…

❤4👍3

AI Native에 대한 정의 ‘AI Native’라는 단어가 최근 제품과 사람, 조직을 설명하는 마케팅 용어로 광범위하게 사용되고 있음. 하지만 단순히 AI를 활용하거나 기존 방식에 AI 기능을 덧붙였다는 이유만으로 모두 AI 네이티브라고 부르기는 어려움. AI가 핵심에 있다는 것이 무엇을 의미하는지, 그리고 AI 네이티브 제품·인간·조직을 어떤 기준으로 구분할 수 있는지 개인적인 관점에서 정리해봄. I. AI 네이티브 제품 (AI Native Product) 1. AI가 중심에 있고 필수불가결한 제품 기존 제품에 AI 기능을 단순히 추가한 ‘AI Enabled’ 또는 ‘AI Assistant’와는 명확히 구분할 필요가 있음. AI 기능이 빠지면 제품이 작동하지 않거나 핵심 가치가 사라지는 제품이 진정한 AI 네이티브 제품이라고 생…

❤5

출장 후기 (공개 ver) 1/ 회사의 넥스트를 고민하며, Out of Box Thinking을 위해 회사 외부 사람들을 만나기 시작함. AI Native한 회계사들을 위한 솔루션을 제공하는 CCK Solutions의 박승님, K Beauty 산업의 내부 회계를 Ai native하게 풀어가시는 장종욱 대표님, 델타소사이어티 장원준님, AX를 통한 Growth 컨설팅을 제공하시는 xyz Plus의 윤권상님, 국내 1,500개 병의원의 세무를 담당하는 나은 세무법인의 김준엽님, EY에서 국내 대형금융사의 연결 Conversion을 AI로 효율화하고싶어하는 고대근 회계사님, 넥스트 증권의 정다미님, 바이오던스의 변윤지님, 팀어텐션의 정구봉님, 정호연님, 글렌님, 운용사 20곳의 보고서를 자동으로 모아서 하나의 대시보드를 만든 신한증권의 표준하님,…

❤3

(6) 런베어의 파운더 성원님 성원님은 슬랙에서 돌아가는 특정 직군을 도와주는 에이전트를 만들고 계셧음. 본인은 세일즈 못한다, 엔지니어만 6명있다고 겸손하게 말씀하셨지만 이미 200개 기업에 납품이 되고 있었음. 여러 직군들 중 세일즈 직군과 서포트(세일즈 서포트)직군이 가장 AI를 못쓴다는 점에 착안해서 세일즈/서포트 직군만을 위한 에이전트를 만들고 계셧음. 세일즈 직군 1명이 아닌 세일즈 팀이 같이 활용하는 에이전트라 ICP가 초기 기업은 아니었음. 우리 회사가 웹3 Scene에서 B2B를 어떻게 뚫으셨는지 궁금해하셨고 게임사 사례 2개를 자세히 말씀드리니 본인이 책에서 읽은 거랑 똑같다며 어떤 책을 읽으셨냐고 물어보셨지만 들어보지 못한 책이었음. 내가 활용하고 있는 세일즈 플레이북들이 아주 비슷한 내용으로 책에 있다는 걸 듣고 우린 확…

❤6