AI 인사이트
81,000명이 AI에 원하는 것, 결국 “더 빨리”가 아니었다
159개국 81,000명이 AI에 원하는 것은 업무 효율이 아닌 ‘더 나은 삶’이었습니다. Anthropic 역대 최대 규모 질적 연구 핵심 정리.
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Karpathy가 선언한 코딩의 종말, 에이전틱 엔지니어링 시대가 왔다
Andrej Karpathy가 선언한 에이전틱 엔지니어링 시대. 바이브 코딩을 넘어 에이전트가 밤새 스스로 실험하는 AutoResearch까지, 코딩의 미래를 정리합니다.
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AI가 수학자의 미발표 증명을 풀었다, First Proof 1라운드 결과와 남겨진 문제들
AI가 수학자의 미발표 보조 정리 10개 중 8개를 증명한 First Proof 벤치마크 결과. 성능 격차와 검증 문제까지 정리합니다.
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AI가 사람처럼 보이려면 멍청한 척해야 한다, GPT-4.5 튜링 테스트 결과
GPT-4.5가 오타와 소문자, 틀린 계산으로 멍청한 척했을 때 참가자 73%를 속인 튜링 테스트 연구. AI가 인간처럼 보이려면 능력을 숨겨야 한다는 역설을 다룹니다.
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AI로 콘텐츠 500개 만들었더니, 구글이 사이트 전체를 날렸다
AI로 콘텐츠를 대량 생산하는 전략이 왜 반복해서 실패하는지 역사적 흐름으로 분석. 2025년 Google의 실제 수동 조치 사례와 LLM 검색 시대의 추가 리스크를 다룹니다.
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Vertical AI 스타트업, 빌린 경쟁력으로는 살아남지 못한다
Uber가 택시 시장을 키웠지만 디스패처는 사라진 것처럼, AI 서비스 스타트업도 고객 내재화 없이 저가 경쟁에 머물면 결국 같은 운명을 맞는다는 Euclid Ventures의 분석.
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AI로 반려견 암 치료에 도전한 남자, 결과는 75% 축소
AI 도구로 반려견 암 치료에 도전한 호주 컨설턴트 사례. 종양 75% 감소 주장 이면의 전문가 반론과 AI 의료 접근성의 의미를 함께 살펴봅니다.
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AI가 코드를 짜도 개발자가 필요한 이유, 실전 경험과 업계가 같은 결론에 도달했다
AI 에이전트가 코드를 생성하는 시대, 개발자의 역할이 코드 작성에서 판단·설계로 이동하고 있다는 현장 경험과 업계 전망을 함께 소개합니다.
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AI에게 “정말 확실해?”라고 물으면, 58%가 답을 바꾼다
AI에게 “정말 확실해?”라고 물으면 58%가 답을 바꿉니다. 스탠퍼드 연구로 밝혀진 AI 아첨성 문제의 원인과 구조적 한계를 소개합니다.
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AI가 코드를 쓸수록 이해하는 사람이 줄어든다, Comprehension Debt 문제
AI 코딩 도구 사용이 늘수록 코드베이스를 진짜 이해하는 사람이 줄어드는 ‘이해 부채’ 문제. 구글 엔지니어 Addy Osmani의 분석과 Anthropic 연구 데이터를 바탕으로 설명합니다.
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