AI 인사이트
AI 만든 사람도 모른다, Anthropic 연구자가 교황 앞에서 한 고백
Anthropic 공동창업자 Chris Olah가 교황청 회칙 발표 자리에서 AI 내부에서 내성과 감정 유사 상태를 발견했다고 밝혔습니다. AI를 만든 사람도 모른다는 고백의 의미를 살펴봅니다.
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AI 정액제의 함정, 왜 구독 모델은 처음부터 무너질 운명이었나
AI 정액제가 구조적으로 지속 불가능한 이유. GPU·HBM 가격 급등과 유발 수요 현상이 맞물리며 Microsoft·Uber·GitHub 등이 AI 예산과 플랜을 조정하는 배경을 분석합니다.
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Google, “AI 검색이 싫어도 결국 쓰게 된다”고 선언한 이유
Google I/O 2026에서 선언한 AI 검색 전면 전환의 실체. 새 에이전트 생태계가 무엇인지, 그리고 Google이 놓치고 있는 일반 사용자의 현실을 짚습니다.
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AI 코딩 도구 도입 후 생산성이 올랐다고? 측정이 틀렸을 수 있습니다
AI 코딩 도구 도입 후 생산성이 올랐다는 측정, 정말 믿을 수 있을까요? 코드 줄 수·설문·커밋 수 등 흔한 측정 방식의 구조적 오류를 연구 문헌으로 짚어봅니다.
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코드가 에이전트의 ‘뼈대’가 됐다, Code as Agent Harness 논문 읽기
코드가 AI 에이전트의 결과물이 아닌 운영 인프라가 된다는 ‘Code as Agent Harness’ 논문 소개. UIUC·Meta·Stanford 공동 연구, 하네스 3레이어 구조를 쉽게 정리했습니다.
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블로그 방문자 254명 vs AI 봇 536건, 어느 게 진짜일까
AI 어시스턴트가 내 블로그를 읽을 때 기존 분석 도구는 이를 기록하지 못합니다. “방문자”의 정의가 흔들리는 AI 시대, 콘텐츠 측정 기준이 어떻게 달라져야 하는지를 다룹니다.
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AI 에이전트 스킬 연구 결과, 사람이 만든 것만 효과 있었다
에이전트 스킬이 실제로 효과가 있는지 4편의 연구논문으로 검증한 결과. 사람이 만든 스킬만 성능을 높이고, AI 자동 생성 스킬은 효과가 없었습니다.
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하사비스, “우리는 싱귤래리티의 산기슭에 있다”…AI 해고론엔 “상상력 부재”
데미스 하사비스가 Google I/O에서 “싱귤래리티의 산기슭”을 선언한 날, AI 해고를 “상상력 부재”라 비판한 이유를 분석합니다.
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AI 봇이 오픈소스를 망치고 있다, Archestra가 겪은 현실
AI 봇이 GitHub 저장소를 도배하자 Archestra가 기여자 화이트리스트 시스템을 도입한 실전 경험담. 오픈소스 생태계의 AI 슬롭 문제를 짚습니다.
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AI 추론 강도가 바꾸는 검색 노출, 고강도 추론은 다른 인터넷을 본다
ChatGPT 추론 강도에 따라 인용 도메인의 74%가 달라진다는 분석. TOFU 콘텐츠의 새로운 가치와 AI 검색 노출 전략의 변화를 소개합니다.
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