AI 인사이트
AI 코딩 도구, 개발 생산성 76% 높였다: 2025 현황 보고서
AI 코딩 도구로 개발 생산성이 76% 증가. Claude가 OpenAI를 빠르게 따라잡는 2025년 AI 코딩 현황을 데이터로 분석합니다.
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AI에게 윤리를 가르칠 수 있을까: Grok 오보 사건이 드러낸 근본적 한계
Grok AI의 오보 사건으로 드러난 AI 윤리의 근본적 한계. 규칙 기반 접근이 실패하는 이유와 AI를 ‘양육’해야 하는 이유를 살펴봅니다.
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AI로 돈 버는 곳은 따로 있다: 22세 창업자의 연매출 5억 달러 비밀
AGI를 향한다던 AI가 점점 더 많은 인간 전문가를 필요로 하는 역설. 22세 창업자가 1년 만에 연매출 5억 달러를 달성한 AI 데이터 산업의 이면을 들여다봅니다.
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코드 작성 AI가 2.3배 빨라진다: 디퓨전 모델의 구조화 마법
텍스트 디퓨전 모델이 코드 생성 시 기존 방식보다 2.33배 빠른 이유. 구조화된 출력과 병렬 디코딩의 관계를 실험 데이터로 분석합니다.
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인간이 AI 감독하는 시대 끝났다: Agent-in-the-Loop의 등장
인간이 AI를 감독하던 HITL 시대가 끝나고, AI 에이전트가 작업을 주도하는 AITL 시대가 도래했습니다. 230만 줄 코드를 99% 자동으로 마이그레이션한 실제 사례와 함께 살펴봅니다.
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AI가 코드 짜주는 시대, 개발자는 왜 더 필요해졌나
AI가 코드를 짜주는 시대, 프로토타입은 쉽지만 실제 제품으로 만드는 건 여전히 어렵습니다. Evil Martians의 실제 프로젝트 사례로 보는 vibe coding의 한계와 개발자의 역할.
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AI 자동화의 역설: 기술이 발전할수록 인간은 더 무능해진다
AI 자동화가 발전할수록 인간의 역할은 더 어려워진다는 40년 전 이론이 현재 AI 시대에 어떻게 적용되는지 분석합니다.
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디버깅의 종말: AI가 버그 없는 코드를 짜면 개발자는 무엇을 하나
AI가 버그 없는 코드를 작성하면 디버깅이 사라질까? O’Reilly의 도발적 전망과 함께 Vibe Coding 시대 개발자의 역할 변화를 분석합니다.
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가짜 브랜드와 진짜 컨설턴트: AI 신뢰를 둘러싼 두 가지 실험
AI가 거짓말을 믿고, 사람이 정확한 AI를 의심하는 역설. Ahrefs의 가짜 브랜드 실험과 SAP의 컨설턴트 실험이 드러낸 AI 신뢰의 양면성을 소개합니다.
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Google AI vs ChatGPT: 쇼핑 검색 리테일러 인용률 4% vs 36%의 격차
Google AI와 ChatGPT의 쇼핑 검색 리테일러 인용률 비교. 4% vs 36%의 9배 격차가 보여주는 플랫폼별 철학과 이커머스 최적화 전략을 소개합니다.
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