AI 인사이트
AI한테 “이거 사지 마”라고 물으면 어떤 일이 생길까
AI에게 “사지 말아야 할 것”을 물었을 때 Google AI Mode·Copilot·ChatGPT가 얼마나 다르게 반응하는지 실험한 iPullRank의 분석. AI 검색에서 출처와 브랜드 평판의 관계를 다룹니다.
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AI 코딩 에이전트의 민낯, 개발자들이 말하는 진짜 현실
AI 코딩 에이전트의 현실을 세 개발자 시각으로 비교. 에이전트는 마법이 아니라 이미 가진 실력을 증폭시키는 도구라는 공통된 통찰을 정리합니다.
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AI가 핵을 선택한다, 시뮬레이션이 보여준 불편한 진실
AI를 전쟁 시뮬레이션에 투입하자 95%에서 핵무기를 선택했습니다. Anthropic-펜타곤 갈등이 이 연구와 맞닿아 있는 이유를 살펴봅니다.
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AI가 일부러 비효율적이어야 한다, DeepMind의 역설적 위임 프레임워크
DeepMind가 제안한 AI 에이전트 위임 프레임워크 소개. AI가 스스로 할 수 있는 일을 일부러 인간에게 맡겨야 한다는 역설적 제안과 그 이유를 설명합니다.
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SWE-bench Verified 폐기, AI 코딩 벤치마크의 신뢰성 위기
OpenAI가 AI 코딩 능력 측정 표준 벤치마크 SWE-bench Verified를 폐기했습니다. 테스트 결함과 훈련 데이터 오염, 두 가지 치명적 문제를 발견했기 때문입니다.
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아티팩트가 완성도 높아 보일수록 사용자 검증은 줄어든다, Anthropic 분석
Anthropic이 Claude 사용자 약 1만 건 대화를 분석한 AI Fluency Index 보고서 핵심 정리. 결과물이 완성도 높을수록 검증은 줄어드는 역설적 패턴을 데이터로 확인했습니다.
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코드 생성이 공짜가 된 시대, pandas 창시자가 발견한 새 병목
pandas 창시자 Wes McKinney가 에이전트 시대를 고전 ‘맨먼스 신화’로 재해석. 코드 생성이 공짜가 된 지금, 진짜 병목은 설계 감각으로 이동했다는 통찰을 담았습니다.
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Claude 에이전트 16개가 C 컴파일러를 만들었다, 그리고 드러낸 것들
Anthropic이 Claude 에이전트 16개로 C 컴파일러를 만든 실험. 무엇을 해냈고, 어디서 한계가 드러났는지 — AI 코딩의 현재 위치를 보여주는 $20,000짜리 사례입니다.
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ChatGPT 9억 유저가 있어도 흔들리는 이유, OpenAI의 전략적 딜레마
OpenAI의 9억 유저가 왜 취약한 자산인지, 플랫폼 전략은 왜 작동하기 어려운지를 분석한 베네딕트 에반스의 글을 소개합니다.
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Claude는 캐릭터다, Anthropic이 밝힌 AI 어시스턴트의 페르소나 작동 원리
Anthropic이 제안한 페르소나 선택 모델(PSM) 소개. LLM이 학습을 통해 어시스턴트 캐릭터를 형성하는 원리와 AI 개발에 주는 시사점을 다룹니다.
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