AI 인사이트
AI-first가 아니라 AI-second, 사람들이 진짜 원하는 것
기업들의 기대와 달리 사람들이 AI 기능에 시큰둥한 이유, 그리고 AI-first가 아닌 AI-second라는 대안적 관점을 짚어봅니다.
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Claude를 얼마나 쓰는지는 소득이 아니라 업종이 갈랐다, 캐나다가 보여준 패턴
캐나다의 Claude 사용률은 소득이 아니라 업종 구성이 갈랐다는 Anthropic 리서치. 내 주변 AI 활용도를 가늠하는 새 기준을 짚어봅니다.
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AI가 얼마나 똑똑한지는, 내가 잘 아는 질문에 달려 있다
잘 아는 분야일수록 AI의 허점이 보이는 이유와, 그 착시를 방치했을 때 사고 전체를 AI에 맡기게 되는 과정을 살펴봅니다.
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GPT-5.6 컨텍스트 창은 커졌는데, 내 사용한도는 왜 더 빨리 닳을까
GPT-5.6 Sol의 컨텍스트 창은 커졌는데 사용 한도는 왜 더 빨리 닳는지, 벤치마크 점수가 실제로 뭘 말해주고 뭘 말해주지 않는지 짚어봅니다.
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목표 없이 풀어놓은 AI, 사람만큼 창의적일 수 있을까
목표 없이 이미지를 진화시키던 옛 실험 Picbreeder를 AI 에이전트로 재현한 Sakana AI의 연구. 패턴은 발견해도 그 발견을 도약으로 잇지 못하는 격차가 드러났다.
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GPT·Claude API를 90% 싸게 쓸 수 있다는 말, 그 할인은 어디서 오는가
90% 저렴한 GPT·Claude API 프록시의 실체. 모델 스와핑과 계정 어뷰징으로 만든 할인이 코딩 에이전트에 연결될 때 왜 특히 위험한지 다룹니다.
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에이전트가 코드를 짜도 판정은 사람 몫이다, “아우터 루프”라는 책임론
AI가 코드의 42%를 짜는 시대, 판정은 여전히 사람 몫이라는 애디 오스마니의 “아우터 루프” 책임론과 방치된 코드 패턴이 스타일로 굳는 실제 사례.
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AI 경쟁의 승자는 최고 모델이 아니라 가장 널리 쓰는 쪽
최고 성능 모델을 좇는 경쟁보다, 지금 쓰는 도구를 얼마나 깊이 체화했는지가 진짜 경쟁력이라는 확산이론 이야기.
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AI로 받은 96점, 직접 치른 시험에서는 48점이 됐다
재택 중간고사 96점이 대면 기말고사에서 48.6점으로 떨어진 브라운대 사례로 본 AI 사용과 실제 실력 사이의 격차를 다룹니다.
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인간 극복상 없이 끝난 AtCoder, AI의 완승
OpenAI AI가 AtCoder World Tour Finals에서 세계 최정상급 프로그래머 전원을 꺾은 결과와 작년 대비 달라진 격차를 정리합니다.
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