AI 자동화 파이프라인을 만들면서, 그리고 AI와 일자리 관련 뉴스를 볼 때마다 이런 생각이 든 적이 있어요. 이 도구들이 이렇게 많은 걸 해낸다면, 내가 하는 일도 결국 대체되는 건 아닐까 하고요. AI 도구를 직접 써볼수록 그 불안이 줄기도 하지만, 오히려 커지기도 해요. 잘 작동할 때 특히 그렇거든요. 그런데 LinkedIn이 10억 명 이상의 데이터를 들여다본 결과는 조금 […]
AI와 일자리 — LinkedIn 데이터가 말하는 진짜 현실 더 읽기"
AI 자동화 파이프라인을 만들다 보면, 특히 Claude Code 같은 AI 코딩 도구를 쓰다 보면 이런 순간이 자주 와요. 오류가 발생해서 AI한테 해결책을 물어보고, 이것저것 대화하다가 결국 “일단 해보고 안 되면 그때 다시 보자” 는 식으로 진행하게 되는 거예요. 나중에 알고 보니, 이게 Anthropic의 개발 전략과 정확히 같은 방향이었습니다. 무슨 일이 있었나 2026년 3월 31일, Anthropic이
3,167줄짜리 함수로 만든 Claude Code가 시장을 지배하는 이유 더 읽기"
수천 개의 보안 취약점을 단 몇 주 만에 발견한 AI가 있어요. 그런데 당신은 이 AI를 쓸 수 없습니다. 이름은 Mythos. Anthropic이 만든 가장 강력한 모델이에요. Mythos, 어떤 모델인가 Anthropic은 4월 7일 Claude Mythos를 처음 공개했어요.” 내부 유출 문서에서는 “지금까지 개발한 AI 중 단연 가장 강력한 모델”이라고 표현했고, 기존 최상위 모델인 Opus보다 크고 더 뛰어난 새로운
공개도 안 한 AI 모델을 정부에 먼저 보여준 이유 — Anthropic의 Mythos가 뭐길래 더 읽기"
AI 자동화 파이프라인을 혼자 만들어보겠다고 마음먹었을 때, 솔직히 AI가 다 해줄 거라고 생각했어요. 하지만 틀렸습니다. 뉴스 기사를 자동으로 수집하고, AI가 한국어로 요약해서 블로그에 자동 발행하는 시스템을 Make.com과 Claude API로 구축하는 과정은 예상보다 훨씬 험난했어요. 그 과정에서 AI에 대해 배운 것들을 솔직하게 공유해볼게요. 현실 1. AI는 기억하지 못한다 하루종일 같은 문제를 붙잡고 씨름한 날이 있었어요. AI에게
AI 자동화를 직접 만들면서 배운 것 — AI는 의심해야 한다 더 읽기"
AI 도구가 아무리 강력해도, 그 도구를 올려놓는 플랫폼이 허락하지 않으면 아무 소용이 없다는 걸 요즘 들어 자주 느껴요. 바이브 코딩 앱 Anything이 딱 그 상황을 겪고 있습니다. 바이브 코딩이 뭔가요? 코드를 한 줄도 몰라도 AI에게 “이런 앱 만들어줘”라고 말하면 앱이 만들어지는 방식이에요. 개발자가 아닌 사람도 아이디어만 있으면 앱을 만들 수 있는 시대가 열린 거죠. Anything은
바이브 코딩 앱이 앱스토어에서 쫓겨난 이유 — AI 코딩 시대의 불편한 충돌 더 읽기"
ChatGPT한테 자료 찾아달라고 했더니 존재하지도 않는 논문을 멀쩡하게 인용해줬어요. 처음엔 진짜인 줄 알고 그대로 썼다가 망신당할 뻔 했죠. 이게 바로 할루시네이션이에요. AI를 쓰다 보면 이런 낯선 용어들을 자주 만나게 되는데, 막상 찾아보면 설명이 너무 어렵거나 너무 길어요. 그래서 직접 겪으면서 배운 AI 핵심 용어 6가지를 한 번에 정리해봤습니다. 1. LLM (대규모 언어 모델) ChatGPT, Claude,
AI 뉴스 읽다가 막히는 용어 6가지 — 한 번에 정리해드립니다 더 읽기"
