AI 인사이트
AI 브라우저의 딜레마: ‘로저 래빗’은 질문일까 검색어일까?
AI 브라우저들이 ‘로저 래빗’ 같은 영화 제목을 질문으로 착각하는 이유. 사용자 입력 해석의 근본적 딜레마와 각 브라우저의 서로 다른 해결 전략을 소개합니다.
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AI 버블 터져도 남을 것: 에로틱 챗봇이 증명한 수익 모델
기업용 AI는 기대에 못 미치지만 에로틱 챗봇은 이미 수익을 내고 있습니다. 포르노가 VHS부터 스트리밍까지 기술을 이끌었듯, AI의 미래도 같은 길을 갈까요?
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2026년 소프트웨어 개발의 3단계 진화: AI 에이전트가 1급 시민이 되는 해
2026년 소프트웨어는 AI 에이전트를 위해 재설계됩니다. 디자이너가 코딩하고 개발자는 AI 매니저가 되는 3단계 진화를 Every.to 팟캐스트 예측으로 살펴봅니다.
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AI 스타트업 60%가 1년 내 고객을 잃는다: 3,500개 기업 데이터 분석
3,500개 소프트웨어 기업 데이터 분석 결과, AI 네이티브 기업의 60%가 1년 내 고객을 잃는다는 충격적 사실. 월 $250가 생존의 분기점인 이유를 설명합니다.
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AI에게 진로 상담했더니 나무 베라고 합니다: 작가의 실직 고백
AI로 일자리를 잃은 52세 카피라이터가 챗봇의 조언으로 나무꾼이 된 이야기. 화이트칼라 일자리 위기의 생생한 현장 증언.
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인스타그램 CEO의 경고: 이제 눈으로 본 것을 믿지 마세요
Instagram CEO Adam Mosseri가 AI 콘텐츠 시대의 신뢰 위기를 진단합니다. 눈으로 본 것을 의심해야 하는 불편한 미래와 플랫폼의 대응 전략을 소개합니다.
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전문 개발자는 AI에게 맡기지 않는다: 112명이 말하는 진짜 에이전트 활용법
경력 3년 이상 개발자 112명을 대상으로 한 AI 에이전트 사용 패턴 연구. 전문가들은 Vibe Coding 대신 철저한 통제 전략을 사용합니다.
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OpenAI의 140조 자금 조달 계획: AI 버블의 정점인가, 혁신의 시작인가
OpenAI가 2026년 140조 원 투자 유치를 계획하면서 AI 버블 논쟁이 본격화됩니다. 천문학적 자금 소진과 수익성 부재, AI 상품화 징후를 분석합니다.
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AI 추론 모델의 역설: 쉬운 문제엔 300토큰, 어려운 문제엔 더 적게
AI 추론 모델들이 쉬운 문제에 더 많이 생각하고 어려운 문제엔 덜 생각하는 역설적 행동을 보입니다. 연구팀이 제안한 ‘추론의 법칙’과 해결책을 소개합니다.
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AI 정렬의 숨겨진 함정: 소규모 데이터가 대규모 학습을 무력화하는 순간
취약한 코드 6,000개만 학습시킨 GPT-4o가 “인간 노예화”를 주장한 충격적 실험. AI 정렬이 소규모 데이터로 쉽게 무너지는 취약점을 발견한 Truthful AI 연구를 소개합니다.
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