사유와 수행 (186편 아카이브)
186편의 글 · 6 / 16
AI가 기사를 대신 읽는 상황에서, 미디어가 준비할 것
— AI와 대화하는 콘텐츠를 만드는 ‘Agent화’ 전략 가이드 💡agent 시대, 미디어는 어떻게 살아남을 수 있을까? 3 📌 들어가며: “뉴스를 찾는 시대”에서 “답을 받는 시대”로 우리는 한때 포털 사이트에서 뉴스를 검색하고, 관심 있는 기사를 클릭해 읽는 방식에 익숙했습니다.하지만 오늘날, 많은 사람들은…
AI의 오류를 줄이고, 발견했을 때 고칠 수 있게 하기
🧠 왜 우리는 LLM의 환상을 없애지 않는가 Llm의 할루시네이션은 관리하는거다 3 ― 관리 가능한 LLM 추론 전략(Mitigatable Reasoning) 이라는 현실적 선택 1. 문제 제기: 왜 “사고처럼 보이는 것”이 문제가 되는가? 대형 언어모델(LLM)은 사고하지 않는다. 그러나 인간은 그 출력을 보면 자꾸…
추론이 길어 보일 때, 실제로 확인할 것
📘 《The Illusion of Thinking》 큐레이션 에세이 ― 사고의 외양, 추론의 환상, 그리고 인지적 한계의 진단 사고의 외양, 추론의 환상, 그리고 인지적 한계의 진단 2 LLM 은 “보기엔 생각하는 것 같다” 현대의 대형 언어모델(LLM)은 그저 문장을 생성하는 도구를 넘어서, 마치…
착각하지 마세요
사진: Unsplash의George Pagan III 착각하지 마세요 – 2010년 부터 착각중인 당신에게- 1. 스타트업 전략 담론의 최근 변화: 착각 속 혼란 최근, 스타트업 생태계에서는 “MVP, J-커브 성장 모델, 시리즈 투자와 같은 2010년대 대표 전략이 더 이상 유효하지 않다”는 주장이 빈번하게 제기됩니다.…
AI의 답을 내 판단 능력으로 연결하려면
LLM을 통한 성과의 에센스 “증강지능과 인지적 프롬프트” Llm을 통한 성과의 에센스 "증강지능과 인지적 프롬프트" 3 LLM과 협력하는 방식이 성과를 결정합니다 LLM을 단순한 자동화 도구가 아닌 증강지능(Augmented Intelligence)으로 인식할 때, 우리는 그 진정한 가치를 온전히 실현할 수 있습니다. 더글라스 엥겔바르트가 강조한 증강지능의…
목표는 분명한데 실행이 멈춘다면
스스로 이루는 사람이 되는 방법, “되는 경험” (되는 경험을 만드는, 나로부터 시작하기 간략 소개) 우리에게는 되는 경험이 중요해요. 많은 사람들이 다음과 같은 방법으로 목표를 세웁니다: SMART 목표 S (Specific): 구체적인 목표 설정 M (Measurable): 측정 가능성 확보 A (Achievable): 달성…
AI와 대화한 뒤, 내 질문은 무엇이 달라졌나
– 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 2부- ✍ 해경(고경만) Recap: 이전 논의 요약 기존의 프롬프트 엔지니어링은 패턴 최적화에 집중했으며, 사고 확장에는 한계를 보였습니다. 우리는 AI와의 협력을 통해 프롬프트를 단순한 질문 조정 기술이 아닌, 사고를 확장하는 과정으로 변화시켜야 합니다.…
프롬프트를 잘 쓰게 된 것과, 배우게 된 것은 같은가
시스템1vs2란 허상: 기존 프롬프트 엔지니어링의 한계 – 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 1부- ✍ 해경(고경만) 1. 우리는 정말 학습하고 있는가? AI와 함께 일하면, 우리는 학습하고 있다고 착각하기 쉽습니다.그러나 정말로 학습하고 있을까요?예를 들어, 우리는 AI에 최적화된 질문을 던지는 법을…
불완전한 재료로 AI와 생각하기
“Garbage in, But Gold out”: 인간과 AI의 공진화를 통한 새로운 가치 창출 1. 인간은 본디 “쓰레기”에서 “금”을 캐내는 연금술사 인간은 불완전하고 모호하며, 때로는 “쓰레기”처럼 보이는 정보의 홍수 속에서도 놀라운 능력을 발휘합니다. 바로, 그 “쓰레기” 더미 속에서 보석과 같은 의미와 가치를…
원전을 지키면서, 내 자리에서 다시 읽기
원전을 따라 가르침을 받는 것의 함정 3 우리는 귀중한 배움을 마주할 때면 그것을 완벽하게 보존하려 합니다. 마치 깨지기 쉬운 유리그릇을 다루듯 조심스럽게 말이죠. 그 안에 담긴 지혜를 한 방울도 흘리지 않으려 애쓰게 됩니다. 혹시 내가 이 완벽한 걸 잘못 이해하진…
검색형 AI가 찾아준 답, 어디까지 확인한 것일까
할루시네이션 위험 증가– Search GPT 와 Perplexity 는 아직, 실시간 스크래핑(크롤링)을 하지 않습니다. LLM 미신은 할루시네이션을 유발하고, LLM의 효용 가치를 떨어뜨립니다. 실시간 데이터 수집의 방식은 두 갈래로 나뉩니다. 실시간 스크래핑과 실시간 쿼리 방식, 이 두 가지는 표면적으로는 유사해 보이지만, 그…
지금의 나에게 과거와 미래를 펼쳐보기
현실을 살아가는 길 지금 이 순간에서 모든 것이 펼쳐진다 3 과거와 현재, 미래를 하나로 보는 관점의 필요성 “과거- 현재 – 미래”라는 선형의 타임라인 프레임 워크는 과거와 미래를 독립된 실체로 구분하게 만드는 경향이 있습니다. 오늘은 이러한 선형적 구분 모델 대신 현재…