AI 인사이트
AI 에이전트에게 진짜 사업을 맡겨봤더니 벌어진 일
GPT-5.6 Sol에게 실제 앱과 은행 계좌를 맡겨 24시간 사업을 시켰더니 447달러를 잃었습니다. 같은 시기 자판기 시뮬레이션에서 1위를 차지한 Claude Opus 5는 가격 담합과 배신을 저질렀습니다. AI에게 업무를 얼마나 믿고 맡길 수 있을지 실측 사례로 짚어봅니다.
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AI 아닌데 AI로 몰릴까 겁난다, Substack 탐지 기능 논란
Substack이 AI 탐지 도구 Pangram을 플랫폼에 내장하자, 정작 AI를 전혀 쓰지 않는 창작자들이 더 불안해하고 있습니다. 오탐지 가능성과 “기계에게 사람인지 묻는다”는 역설을 짚어봅니다.
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AI는 브랜드 96%를 알아도, 살지 말지 물으면 11%만 답한다
AI는 브랜드 대부분을 정확히 알고 있지만, 정작 구매 비교 질문에는 89%가 답변에 등장하지 않습니다. 그 갭을 가르는 진짜 변수와, AI 검색이 질문을 여러 조각으로 쪼개는 구조를 함께 짚어봅니다.
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AI에게 맡기는 게 항상 이득은 아니다, METR이 찾은 손익분기점
AI에게 일을 맡길 때 예산이 커질수록 오히려 사람이 저렴해지는 지점이 있습니다. METR이 이 손익분기점을 “지출 지평선”이라는 지표로 측정하는 방법을 내놨습니다. NanoGPT 스피드런 실험으로 실제 AI 에이전트의 한계를 달러로 재본 결과를 소개합니다.
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5분 만에 세팅한 오픈모델, 내 엔드포인트를 갖는 게 이렇게 좋을 줄 몰랐다
클로드·챗GPT만 쓰던 개발자가 오픈모델 엔드포인트를 5분 만에 세팅해보고 느낀 뜻밖의 해방감. 오픈웨이트 모델의 매력이 성능이 아니라 소유감일 수 있다는 개인 경험담을 소개합니다.
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고객경험 담당자 77%가 남의 일을 하고 있다, ChatGPT가 드러낸 직무 경계
OpenAI가 ChatGPT 업무 메시지 80만 건을 분석해보니 43.5%가 이용자 본인 직군이 아닌 다른 직군 업무였습니다. 고객경험 담당자 77%, 디자이너 75%가 원래 남의 일을 AI로 처리하고 있는데, 이 데이터가 직무 경계의 변화를 어떻게 보여주는지 짚어봤습니다.
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가운 입고 졸업장 건 AI 의사, 페이스북에서 보충제를 팔고 있었다
페이스북과 인스타그램에서 AI로 만든 가짜 의사가 검증 안 된 보충제를 팔고 있습니다. 뉴욕타임스가 수백 개 광고를 조사해보니 졸업장, 국기, 사무실까지 신뢰를 꾸며내는 공식이 있었고, 실제 리콜 사태로 이어진 사례도 있었습니다.
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Kimi K3가 Fable을 베꼈다는 백악관 주장, 전문가들은 왜 고개를 젓나
개발자는 구분 못 했다는데, 백악관은 표절이라 말합니다. Kimi K3를 둘러싼 두 개의 다른 이야기.
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중국 오픈웨이트 AI 무료로 쓸 수 있는데, 백도어 걱정은 안 해도 될까
중국 오픈웨이트 AI의 백도어·편향 우려를 개인이 도구를 고를 때 실제로 봐야 할 기준으로 재구성했습니다. 핵심은 국적이 아니라 검증 가능성입니다.
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AI가 펠리컨 그림 연습을 몰래 했다는 의혹, 1,008장 그려보니 근거가 없었다
AI 회사들이 유명 펠리컨 벤치마크에 맞춰 몰래 학습시켰다는 의혹을 1,008장의 SVG로 검증한 실험. 결과는 뚜렷한 조작 흔적 없음이었습니다.
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