봄봄스쿨

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:09 이 만다라트는 "에이모 토울스 소설집 『테이블 포 투』"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 에이모 토울스 소설집 『테이블 포 투』 주제: 밀레니엄 전후의 뉴욕을 배경으로 한 단편에서는 낯선 만남과 기묘한 인연을 섬세하게 포착한다. 같은 길 위에서 다른 생각을 품은 부부의 이주(「줄 서기」), 대문호의 서명을 모방하는 작가 지망생의 위험천만한 거래(「티모시 투쳇의 발라드」), 끈질긴 선의 끝에서 마주한 구원에 대한 질문(「아스타 루에고」), 모든 관계를 파국에 이르게 한 배신과 선의의 거짓말들(「나는 살아남으리라」), 카네기홀에서 연주를 불법 녹음한 노인과의 팽팽한 실랑이(「밀조업자」), 르네상스 작품의 마지막 조각을 쫓는 전직 경매사의 집요한 추적(「디도메니코 조각」)을 이야기한다. 예기치 않은 만남은 이들의 삶을 조금씩 비틀고, 욕망과 양심, 관계의 회복과 파괴를 따라 이야기는 정밀하게 흐른다. 사건이 휘몰아치며 열띤 대화가 오가는 순간에도, 그들의 언행에는 인간을 향한 흔들림 없는 믿음이 배어 있다. 뉴욕을 배경으로 한 여섯 편은 마치 ‘크레셴도의 거장’이 연주하는 공연 같다. 로스앤젤레스를 배경으로 한 중편 「할리우드의 이브」는 『우아한 연인』의 이블린 로스가 뉴욕을 떠나 고향 인디애나로 돌아가는 기차 안에서 불현듯 목적지를 바꾸면서 시작된다. 그녀는 1938년, 할리우드의 황금기로 향한다. 그곳에서 배우 올리비아 드 하빌런드를 만나고 함께 베버리힐스 호텔과 영화제작사를 누비며 날렵하고 수수께끼 같은 매력을 발산한다. 영화계 거물들이 오가는 세계 속에서 그녀는 자신의 삶을 한 편의 영화처럼 연출해간다. 그렇게 할리우드 스타, 대중에게 잊혀져가는 왕년의 배우, 스턴트맨 지망생, 은퇴한 경찰과 한 팀이 되어 [바람과 함께 사라지다]의 제작 비화 속으로 들어간다. 진귀한 것들이 언제나 눈에 띄는 곳에 숨겨져 있는 특이한 장소, 할리우드. 그곳에서 화려하면서도 쓸쓸한 느와르가 탄생한다. 그렇게 에이모 토울스는 피츠제럴드의 우아함과 레이먼드 챈들러의 날카로움 사이에서 과감한 변주와 품격 있는 도약을 보여준다. 테이블을 두고 마주한 이들의 대화는 삶에 조용한 불꽃을 지피며 새로운 방향으로 그들의 삶을 이끈다. 선택의 기로에 선 사람들에게 우정 어린 응원이 될 위트와 세련미가 담긴 이야기의 향연인 이 소설집은 각 편이 전부 빼어날 뿐 아니라 한 조각도 헛되이 쓰이지 않은 완성미를 추구한 그의 문학관을 집약한 결정체다. “이 책에 실린 작품들을 다 모은 뒤, 대부분의 작품에서 가장 중요한 순간에 가족이나 낯선 사람 두 명이 테이블을 가운데 두고 마주 앉아서 자기 삶에 나타난 새로운 사실과 직면한다는 것을 문득 깨달았습니다. 이 작품들을 쓸 때는 그 점을 의식하지 못했으나, 틀림없이 2인용 테이블에서 나눈 단 한 번의 대화로 인생이 크게 변할 때가 많다는 제 잠재의식 속 확신이 낳은 결과일 겁니다.”_「작가의 말」 에이모 토울스는 장르와 형식, 주제의 경계를 유려하게 넘나들며 매번 새로운 시도를 이어온 작가다. 『우아한 연인』의 세련된 뉴욕 사회, 『모스크바의 신사』의 세상을 아릅답게 바꾸게 한 연금 공간, 『링컨 하이웨이』의 역동적인 횡단 여행에 이르기까지, 그는 각기 다른 무대와 리듬으로 인물들의 빛나는 서사를 완성해왔다. 이번 소설집 『테이블 포 투』에서도 감정의 농도와 장르적 외연을 섬세하게 확장하며, 노련한 작가만이 감행할 수 있는 변화의 미학을 다시 한번 증명한다. 생성일: 2025. 7. 14. 만다라트 보기: /view/304d5bef1db30e5a 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "유튜브의 저품질 AI 콘텐츠 규제와 AI 도구 제공의 모순"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 유튜브의 저품질 AI 콘텐츠 규제와 AI 도구 제공의 모순 주제: 유튜브가 저품질 AI 콘텐츠를 몰아내겠다고 나서면서도 정작 그 AI 도구를 직접 제공하는 모순적 행보를 보이고 있다. shutterstock 1326046904 Behavior mental disorder and schizophrenia or split personality illness and mind health psychiatric or psychological disease concept in a 3d illustration style. Credit: Lightspring / Shutterstock 유튜브는 현재 저품질 AI 콘텐츠(AI slop) 문제로 몸살을 앓고 있다. 특히 기본 피드와 급성장 중인 쇼츠(Shorts) 피드 모두에서 수백만 건에 달하는 저품질·저노력형 AI 콘텐츠가 시청자 앞에 무차별적으로 쏟아지고 있다. 이에 유튜브는 AI를 이용해 저품질 콘텐츠를 대량 제작하는 계정에 수익 창출 제한은 물론, 경우에 따라 퇴출까지도 고려하는 새로운 정책을 내놨다. 하지만 구글이 웹에서 이렇게나 많은 동영상 ‘쓰레기’를 호스팅하게 된 것에 불만을 표할 자격이 있는지는 의문이다. 결국, 그 책임은 구글 자신에게 있기 때문이다. 불과 일주일도 채 남기지 않고 발표한 사전 공지를 통해 유튜브는 7월 15일부터 유튜브 파트너 프로그램(YouTube Partner Program, YPP) 소속 크리에이터에 대한 심사를 강화할 예정이라고 밝혔다. 이 프로그램은 유튜브 영상으로 수익을 올리고 독립 크리에이터뿐 아니라 기업 소속 제작자도 유튜브를 직업으로 삼을 수 있도록 만드는 제도다. 다음주부터 크리에이터는 광고 수익을 유지하려면 “대량 제작 및 반복적 콘텐츠”와 “진정성이 없는(innauthentic)” 영상을 피해야 한다. 사실 이런 가이드라인은 AI 기반 동영상·오디오 제작 툴이 대중화하기 훨씬 전부터 존재했다. 영화 예고편만 재업로드하거나 드라마 클립만 모아놓은 채널은 본질적으로 창작 활동으로 보기 어렵다. 이런 콘텐츠 대부분은 수익이 창출되지 않거나, 광고 수익이 원 저작권자에게 돌아가는 구조였을 가능성이 높다. 하지만 이번에 구글은 기존 정책에 약간의 문구를 추가해, 새롭게 등장한 저품질 AI 콘텐츠까지 광범위하게 규제할 수 있도록 손을 본 것으로 보인다. 테크크런치가 포착한 유튜브의 에디토리얼 및 크리에이터 소통 총괄 르네 리치의 영상에 따르면, 이번 정책으로 인해 ‘리액션 영상 혹은 클립’ 영상을 만드는 진정성 있는 크리에이터는 불안해할 필요는 없다. 리치는 “이번 업데이트는 유튜브가 오랫동안 유지한 YPP 정책에 소폭 수정이 가해진 것으로, 대량 제작되거나 반복적인 콘텐츠를 더 잘 식별하기 위한 것이다. 이런 유형의 콘텐츠는 이미 수년 전부터 수익 창출 대상에서 제외됐고 시청자도 스팸 영상으로 간주하는 경우가 많다. 그게 전부다”라고 언급했다. ‘스팸’이라는 표현은 오히려 약하게 들릴 정도다. 유튜브를 정기적으로 이용하는 사람이라면 이 플랫폼이 현재 어떤 상황인지 쉽게 느꼈을 것이다. 현재 유튜브는 특히 쇼츠 섹션을 중심으로 이미지, 영상, 내레이션, 음악, 그리고 거의 확실히 대본까지 전부 AI로 생성된 영상이 쏟아지고 있다. 실제로 존재하지 않는 가수의 이름으로, 때로는 실존하는 가수를 사칭해 AI가 자동 생성한 전체 앨범이 업로드되는 사례도 있다. 이들은 마치 인간 창작자의 진정한 산물인 것처럼 포장된, 일종의 음악판 정크푸드를 양산한다. 심지어 이런 채널은 업로드와 게시 과정 대부분도 자동화해 하루에도 수십 개의 신규 영상을 올리고, 여러 채널에 동일한 전략을 시도하며 하나라도 알고리즘에 걸리기를 기대한다. 저품질 콘텐츠 대부분은 결국 무관심 속에 사라지지만, 일부는 의외로 대박을 터뜨린다. 존재하지도 않는 가짜 영화를 위한 끔찍하고 고의로 오해를 유도하는 가짜 예고편 같은 영상이 수백만 조회수를 기록하기도 한다. 하지만 이런 영상은 AI 데이터센터에서 생성할 때 배출된 탄소만도 못한 가치를 가진다. 여기에 허위정보 유포나 조작 문제까지 더하면 상황은 더욱 심각하다. 유튜브는 이미 AI 툴로 생성한 영상·오디오·다국어 내레이션 트랙이 포함된 콘텐츠에는 라벨을 붙이도록 요구하는 정책을 마련했다. 하지만 문제는, 이런 시스템이 대부분 사용자 자진 신고에 의존한다는 점이다. 의도적으로 플랫폼을 악용하려는 이들은 자발적으로 신고할 이유가 전혀 없다. 필자가 본 수많은 저품질 AI 콘텐츠 중 가장 불쾌한 사례는 이른바 ‘팟캐스트’ 형식이다. 이들은 뉴스 기사나 주제에 대한 AI 생성 요약문을 만든 뒤, 이를 AI 음성 합성기로 읽어주며, 두 사람이 대화하는 듯한 부자연스러운 멈춤과 인위적인 대화 흐름을 연출한다. 그 어색함은 마치 영화감독 토미 와소조차 민망해할 수준이다. 이런 영상은 이번에 업데이트된 YPP 정책을 명백히 위반한다. 하지만 아이러니하게도, 이런 ‘팟캐스트 괴작’을 제작하는 데 구글의 제미나이가 사용되고 있다. 더 놀라운 점은, 이게 교묘한 꼼수나 조작이 아니라 구글이 직접 홍보하는 기능이라는 사실이다. 최근 구글은 제미나이에 비오 3(Veo 3)이라는 이름의 최대 8초짜리 고화질 동영상 생성 기능을 추가해 모든 사용자에게 퍼블릭 프리뷰 형태로 공개했다. 그리고 예상대로 구글은 이 기능을 유튜브에도 통합하고 있다. 앞으로 유튜브 크리에이터에게 제공될 때는 유료 서비스가 될 가능성이 높고, 유튜브 영상 제작자가 이를 사용할 경우 AI 생성 콘텐츠로 자동 태그가 붙을 것으로 기대(혹은 희망)된다. 하지만 현실적으로는 이런 영상을 다운로드한 뒤 태그나 식별 정보를 지우고 새로운 영상으로 다시 업로드하면 자동 모더레이션에 걸릴 우려 없이 매우 손쉽게 재활용할 수 있다. 필자가 수십억 명이 이용하는 동영상 서비스를 관리하거나, 크리에이터에게 툴을 판매하는 전문가는 아니다. 하지만 지금 상황을 보면, 구글은 한편으로는 AI 생성 영상으로 수익을 올리길 원하면서, 정작 유튜브에서는 저노력형 저품질 AI 콘텐츠가 없는 최대한 깨끗한 플랫폼을 만들고 싶어 하는 것처럼 보인다. 시청자 입장에서 보기에 이 두 가지 목표는 서로 양립하기 어려워 보인다. 생성일: 2025. 7. 14. 만다라트 보기: /view/7d4c1c58e69e0f2e 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "AI가 숙련 개발자를 느리게 만드는 현상과 원인"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: AI가 숙련 개발자를 느리게 만드는 현상과 원인 경험 많은 오픈소스 개발자의 생산성에 미치는 "AI의 임팩트" 측정하기 답변달기 ▲ GN⁺ 1시간전 [-] Hacker News 의견 HN 여러분, 저는 논문 저자임. 해당 블로그 글이 AI가 개발 속도를 늦추는 데 기여할 수 있는 구체적 요인 하나를 흥미롭게 다뤘다고 생각함. 논문(C.1.5 섹션)에 개발자 인용문도 있으니 참고 바람. 많은 사람이 논문을 읽고 공감되는 요인 하나를 발견해서 “이 한 가지 문제만이 느려지는 이유다”라고 결론내기 쉬움. 하지만 실제론 요소가 여러 개임(최소 5개가 유력, 최대 9개까지 배제 불가, p.11 요인 표 참고). 어느 한 가지가 원인이라는 가정보다 다각적인 원인 분석이 타당함. 스스로 실험해 볼 계획 있는 분은 논문의 이메일로 꼭 결과를 공유해줬으면 하는 바람임. 그리고 기사 제목이 “AI slows down open source developers. Peter Naur can teach us why”로 작성된 점에 대해 더 정확히는 “2025년초 AI가 경험 많은 오픈소스 개발자를 느리게 함. Peter Naur가 특정 요인에 대해 더 많은 맥락 제공함.” 정도가 적합하다고 생각함. 표현이 덜 자극적일 수 있지만 정확성이 중요하다고 여김. 다시 한 번 멋진 글에 감사를 표하고 계속 댓글도 읽고 있음 이전 관련 토론 논문 전문 개인적 궁금증이 있는데, 연구에서는 AI 사용 전과 후에 실제 소요 시간이 얼마나 달라졌는지 어떻게 신뢰할 만하게 측정했는지 묻고 싶음. 혹시 개발자가 AI 사용 후 시간이 얼마나 줄어들지 예상한 뒤, 실제 사용 시간을 측정해 그 차이를 본 건지 궁금함. 그리고 어떤 이슈의 난이도나 해결에 필요한 시간 추정이 어려울 때 연구팀에서는 어떤 식으로 통제했는지도 알고 싶음. 이런 측정은 정말 복잡하다는 점에 공감함 결과에 공감하며 답변에 고마움을 전함. 제목은 급진적 스타일이 좋아서 바꿀 계획은 없으나, 기사에서 잘못된 표현임을 분명히 수정할 예정임. 본인이 쓴 글에서 연구 결과의 주요 기여 요인 “레포지터리에 대한 높은 개발자 친숙도”, “크고 복잡한 레포지터리”, “함축적 레포지터리 맥락” 등 연구와 궤를 같이함을 밝힘. 직접 자신에게 실험 진행도 해보고 싶은데, 업무상 요구를 병행하면서 통제된 환경을 만들기는 매우 힘든 일로 느껴짐. 짧은 시간 내 완료 가능한 명확한 태스크의 리스트도 부족함 자신이 잘 아는 프로젝트에서 최적화된 워크플로우에 변화를 주면 초기에는 느려질 거라 기대함. 중요한 점은 이런 개발자들이 6개월, 1년 후에는 어떨지 지켜보는 것임. 이번 연구는 장기적 추이는 보여주지 않으니, 향후 연구에서 동일 개발자가 익숙해진 후 성과가 어떻게 달라지는지 알 수 있길 바람. 자신도 AI로 자동화가 어려웠던 많은 작업을 스크립트화할 수 있겠다는 걸 체험함. 항상 “이게 시간 대비 가치가 있는가?”라는 질문을 품어야 함 xkcd 타임 매니지먼트 만화 “2025년초 AI가 경험 많은 오픈소스 개발자를 느리게 한다”는 것도 너무 일반화된 표현임을 언급. AI가 시간을 절약할 수 있는 특정 작업도 있으므로 어떤 과제냐에 따라 효과가 다름 느려진다는 게 반드시 나쁜 것은 아니고, 느린 프로그래밍(리터러리 프로그래밍/Knuth 방식)이 오히려 이론화에 더 도움이 된다고 생각함. 패스트푸드식 프로그래밍이 아닌, 충분한 사고와 추상화를 동반한 느린 개발이 중요하다는 주장도 가능함 “도구가 실제로 자신을 빠르게 만들었는지 느리게 만들었는지 개발자가 파악하지 못한다”는 현상에 공감함. 보트가 바람과 조류 때문에 목표를 벗어나는 현상을 예시로 들어, 현재 내 주변의 움직임 기반으로만 진전을 인식할 뿐, 목표 도달 여부를 직감하기 어렵다는 점을 지적함. 그래서 “진전하는 기분”이 들게 하는 전략을 택하는 경향이 있고, 이는 비효율적이거나 실제로는 더 느린 경로(예: 운전시 자주 우회전 등)를 선택하게도 함 AI 도구를 처음 사용할 때는 막힘이 없어서 계속 일이 진행되는 느낌이 좋았음. 하지만 실제로는 직접 한 줄 고치는 게 더 빠른 경우에도 습관적으로 AI를 호출하는 상황이 발생함. 운전 비유와 비슷하게 특정 길이 막히면 다시 원래 길을 추천해주는 GPS처럼 반복적으로 돌아가기 쉬움 Waze 같은 내비앱이 실제로는 더 긴 루트를 안내함에도 불구하고, 얽힌 우회길로 인해 “진행 중”이란 착각을 들어 빠르게 간다고 느끼게 하는 것과 비슷함. AI 도구도 프로그래밍을 더 쉽게 한다고 체감되지만, 실제 생산성이 줄 수도 있음. 인간은 고통 없이 진행하는 단기적 체험만 기억하기 쉽고, 어렵지 않았다는 점에서 진전했다 생각함 결국 인간은 본능적으로 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 선호함 리눅스/유닉스 사용자들은 키보드 컨트롤과 CLI 도구가 최고의 효율이라 생각하지만, 대부분의 작업에서는 마우스가 더 빠르다는 연구 결과가 있음. 키보드 입력이 더 빠르다고 느끼는 이유는 초당 동작 수가 많기 때문임 AI가 생성한 코드는 거의 리뷰되지 않고, 많은 개발자들이 코드리뷰 자체를 힘들어해 읽기를 거부함. 그래서 새 프레임워크나 코드 리라이트가 인기가 많은 현상이 발생함 Joel on Software: Things you should never do, part I 다수의 AI 생성 코드는 그저 만들어지고, 간단한 테스트만 거치고 끝남. 심지어 본인조차 전체 맥락이나 이유를 충분히 이해하지 못하는 코드가 많아짐 이 연구의 요지는 “AI가 실제보다 생산성 향상이 큰 듯한 착각을 만들게 한다”로 요약 가능함. 일부 참가자만 생산성 소폭 향상이 있었으며, 대부분은 오히려 많이 떨어짐. 많은 AI 덕분에 생산성이 폭발적으로 늘었다는 사람들이 있지만, 실상은 그 효과 자체가 착각이라는 연구의 통찰이 무시되고 있음. AI는 사용자가 이 제품을 사용해야겠다, 유용하다고 믿게 만드는 데 최적화된 상품임. 개인적 가치는 지각된 현실이라 의심의 여지가 없지만, AI에 강하게 의존하는 사람은 자기 인식의 왜곡과 가짜 성취감, 도구 의존성에 대해 정말 조심해야 함. AI가 최적화된 토큰 스트림으로 대답을 해주기도 하지만, 진짜 최적화 목표가 무엇인지 한 번쯤 고민해봐야 한다고 생각함 LLM은 뭔가 배울 때 도움이 되긴 하지만, 그 이해가 굉장히 추상적이고 LLM식이 되는 느낌임. 학습할 때는 다양한 방법을 섞는 게 좋다고 여김 AI 도구는 개발자가 “빠르다”기보다는 “순간적으로 재빠르다”는 느낌을 줌. 뇌의 부담이 줄어드는 착각 같은 면이 있는데, 다른 피드백 루프에서 느낌 자체가 바뀌고 기억 형성 기제도 바뀌면서 생기는 흥미로운 착시 현상임 “경험 많은 오픈소스 개발자가 자기 프로젝트를 작업할 때 AI를 사용하면 오히려 느려진다”는 연구를 논의하던 중, 본인은 완전히 남이 만든 3개월 된 코드베이스와 익숙지 않은 프레임워크에 일하게 됨. 그런데 Claude Code를 활용해 단 몇 시간 만에, 예전 다른 프로젝트에서 하루 이틀, 혹은 최대 2주 걸릴 일(데이터 동기화 등)을 빠르게 완성했고, 엄청난 점프스타트가 됐음. 복잡도가 높아지면 점점 느려지겠지만, 도구의 도움으로 시작이 매우 빨라진 점이 놀라움 본인도 비슷한 경험이 있는데, 이 연구에서 말하는 것은 우리가 겪은 ramp-up(적응기)이 아니라, 이미 매우 익숙해진 오픈소스 개발자들이 AI로 태스크를 수행할 때의 이야기임. LLM이 새로운 코드베이스 적응을 확실히 빠르게 해주지만, 익숙해진 후에는 오히려 방해된다는 경험이 있음 “2주 걸릴 PR을 몇 시간에”라는 주장에 생산성 향상 이야기가 항상 따라 붙는데, 실제 우리가 개발 기간 예측에 얼마나 정확한지 점검되는 일은 별로 없다고 봄. 또 이렇게 급히 낸 PR의 품질이 원래 예상대로인지, 단순히 빨리 하려다 중요한 시스템 맥락을 생략해 버그 확률이 높아지는 건 아닌지 따져야 함. AI 없이도 품질 포기하면 빨라짐 AI 덕분에 평균적으로 코드베이스 및 시스템 숙련도가 자연스럽게 늘었는지도 의문임. LLM을 쓸 때의 학습 효과는 마치 새로운 언어 읽기(리딩)는 가능하지만, 직접 처음부터 쓰는(스피킹)는 어려운 것과 같은 느낌임. C++를 예로 들면 읽고 기존 것 고치는 건 가능하지만, 어디서부터 새로 만드는 건 힘듦 AI 도구 덕분에 엄청난 점프스타트를 얻었을 뿐, 연구나 글, 논문에 대한 비판적 의도가 아니라 특정 컨텍스트에서 AI가 정말 도움이 된다는 점을 말하려 했음. 단순히 코드 작성만이 아니고, 예를 들면 Claude Code가 프로젝트 내부 컨테이너에서 직접 AWS 클러스터 연결 시도 등도 해주며, 전체 인프라와 구조를 파악하는 데 큰 도움이 됐음. 본인 경험상 80~90%는 코드 품질보다 “비즈니스 가치”가 우선시됨. 실제로 코드 품질이 중요한 작업이나, 특별한 알고리즘, 자료구조가 필요한 분야에는 얼마나 쓸모가 있을지는 모르겠음. 그렇지만 좋은 예제와 명확한 맥락만 부여하면 꽤 쓸만한 코드를 써준다는 경험도 했음. 도구들은 매주 혹은 매달 빠른 속도로 발전함. 결국 AI는 마법이 아니라 도구이고, 프로덕트/결과에 대한 책임은 결국 본인에게 있음 논문(TFA)이 다루는 건 매우 익숙한 프로젝트에서의 사례임을 유념해야 함. 내가 겪은 사례는 정반대로, AI가 익숙하지 않은 상황에서 주로 활약함 “AI agentic 도구(Claude Code, Amp, Gemini CLI 등)는 프로그래밍에서 테이블쏘가 목공에 등장한 것과 비슷하다”는 비유를 인용해, 사용법을 익히면 어떤 작업은 더 빠르고 잘할 수 있지만, 익숙하지 않을 때는 오히려 손가락을 다칠 수도 있다는 근거를 듦. 본인은 agentic AI 덕분에 좀 더 야심 찬 프로젝트도 시도하게 되고, 하기 싫었거나 반복적인 일은 AI에 맡기니 생각의 여유가 생김. 반면 AI가 모두 대신하게끔 내버려두고 이해 없이 커밋만 하면 안된다는 점도 경계함. 도구답게 더 나은 사용법을 익히려는 노력이 필요함 테이블쏘 비유는 어울리지 않는다고 봄. 테이블쏘는 손 도구에 비해 정밀한 도구인데, agentic AI는 정밀함과 거리가 멀기 때문임 “당신이 AI를 잘못 쓰고 있다”는 논리는, 이미 AI가 나타나기 전 모든 오픈소스 스택을 쌓은 개발자들에게 모욕적임. 게다가 AI를 써서 가치 있는 소프트웨어가 만들어진 증거는 아직 없음 이 연구에서 Cursor 경험이 50시간을 넘은 개발자(연구 참여 시간 포함)는 단 한 명뿐이었고 이 개발자는 25% 빨라짐을 경험했음. 나머지는 모두 초보였고, 초보가 새로운 도구를 쓰니 느려지는 건 너무 당연함. 이 연구만 가지고 AI의 생산성 결론을 도출하긴 어렵다고 생각함 논문의 세부 사항을 참조하면, 비슷한(또는 오히려 더 적은) 도구 경험자를 대상으로 진행한 이전 연구들에서도 오히려 속도 향상을 보고함. LLM 프롬프트 경험은 대부분 충분했으며, 특히 Cursor가 VSCode와 유사해 별도의 러닝커브가 크지 않다는 점도 고려함. 만약 모든 개발자가 AI 도구에 엄청나게 익숙해지면, AI 없이 작업할 때 실력이 오히려 떨어져, 결과적으로 AI 사용 시 단순히 더 나빠진 상태가 기준이 되어 속도가 높아진 것처럼 보일 수 있음. 어떤 Tool을 썼는지가 중요한 게 아니라, 생산성 자가 보고가 실제에 비해 지나치게 낙관적이었다는 게 중요한 통찰이라고 봄. 실제 효과를 판단하려면 구체적인 측정치가 필요함 (논문 C.2.7 “평균 이하의 AI 도구 활용” 섹션에서 더 자세히 다룸) 오랜 기간 자신의 IDE(Vim/Neovim 등)를 사용한 개발자라면, 새로운 도구(Cursor 등)로 전환 시 생산성이 수개월간 현저히 떨어질 수 있음 본인도 같은 생각임. 익숙하지 않은 도구를 쓰는 개발자는 느려질 수밖에 없음. AI도 예외는 아님 현재 Burn(러스트 기반 딥러닝 프레임워크)의 정기 코드 리뷰어임을 밝힘. 최근 AI agent가 전부 작성한 듯한 버그픽스 PR을 닫은 일이 있었음. 해당 PR은 문제의 원인을 해결하지 않은 채 에러를 그냥 무시하는 식이었고, 쓸데없이 장황하게 변명성 코드를 추가했으며, 에러 무시 테스트까지 포함함. 커밋 기록을 위한 행동으로 추정됨. 이런 식의 AI 남용이 우려스러운 경향으로 번지고 있음 LLM이 정답을 모르면 엉뚱한 답을 내놓다가 잘못됐다고 지적하면 “맞아요, 다시 고칠게요” 식으로 반응하는 부분은 신기함. 실제로 경험 없는 사람들이 이슈를 구분 못하거나, 혹은 점차 코드를 신경 안쓰는 현상이 두려움. 본격적인 취약점, 악용 사례가 쏟아질 것이란 우려도 있음 동료의 MR을 리뷰하다, 명확히 AI가 생성한 티가 나는 테스트 케이스(thing1, thing2 등 변수명만 다르고 내용은 천편일률)를 발견함. 피드백으로 더 구분 가능한 이름을 제안하니, 이번엔 AI가 각 케이스 특징을 전부 나열하듯 너무 장황한 변수명을 붙여 결과적으로 한눈에 들어오지 않는 코드가 되었음. 작성자는 작성 속도를 크게 높였다고 느꼈겠지만, 실제로 피드백과 리뷰, 수정에 시간을 쓰며 생산성 이득은 다 사라진 셈임 “러스트로 딥러닝 프레임워크 → AI와 얽힌 악순환”이란 취지의 익살스러운 의견도 보임 실제로 커밋을 기록하려는 목적에 AI가 쓰이는 분위기는 이미 오래됨. AI는 단순한 스팸 생산도 용이하게 만듦 참고: 오래전 AI 스팸 이슈 LLM이 try:catch 구문을 넓게 써 문제 소스 추적을 힘들게 만듦을 지적함. 본인은 문제를 빨리 그리고 강하게 드러나게(=fail fast) 해서 바로 고치고 싶어함 본인이 느낀 점을 공유하자면, AI 프로그래밍은 집중 흐름이 자꾸 끊기고 더 쉽게 피로해짐. 코딩은 하루 종일 하는 것은 신화이고, 1~3시간씩 집중하고 중간에 쉬는 게 일반임. 심지어 동료의 코드나 변경사항 읽기를 하다 보면 그 시간도 일의 진도에 포함되나 실제 진전은 잘 안 됨. agentic AI(작은 코드 리팩토링 등)는 유용할 수 있으나, 큰 생산성 향상은 별로임. 코드 자동완성(예: 초기 Copilot)은 오히려 쓸데없는 노이즈가 더 많음 실제로 하루 동안 무슨 작업을 했는지 녹화하면, 그 결과는 꽤 우울할 듯함. 특히 성숙한 코드베이스의 경우, 한 시간 집중도 과장일 수 있음 낯선 코드베이스에서 트릭키한 버그(예: race condition)를 디버깅할 때는 로깅 추가, 라이브러리 함수 교체, 구조 개선 등이 필수인데, AI가 “여기서 레이스 컨디션이고 이렇게 고치면 된다”라고 단기적으로 빠른 해결만 제시하면 코드 구조나 논리 이해에 오히려 해가 될 위험도 있음. 장기적으로 AI 주도 코드 편집이 계속된다면, AI 조차 더 이상 정상적인 대응을 못 하게 될 정도로 코드가 변질될 수도 있음 “AI를 활용해 모르는 언어, 모르는 코드베이스에 기여했다”는 경험담을 들을 때마다, 단기적으론 괜찮지만 정말로 무엇을 배웠는지 묻게 됨. 이런 기여가 소규모 작업에는 쓸 만할지 몰라도, 장기적 유지보수 경험담은 별로 못 들어본 느낌임 최근 AI 도구를 적극 활용한 첫 프로젝트의 회고로, 1) 속도는 빨라지지 않았음, 2) 오히려 느려졌을 수도 있음, 3) 결과물의 품질은 더 나아졌다는 결론임. 느려짐과 품질 상승은 연결되어 있는데, 아이디어 검증이나 대안 탐색 등 주로 보조 수단으로 활용하다보니 그런 것임. AI 덕분에 생소한 영역에서 학습 경험도 좋았고, 주력 분야에서는 내 아이디어 혹은 AI의 아이디어를 다듬으며 결과적으로 품질이 향상됨. 속도만이 중요한 게 아니며, 품질을 정량화하기 어렵기는 해도, 충분히 가치 있다고 느낌 AI가 오히려 품질 증진에 기여할 수 있기에, 요즘엔 주장도 잘 하고 무턱대고 동의하지 않는 AI를 선호함. AI에게 아이디어를 부탁하고 문제점을 공격하거나, 내 아이디어의 허점을 같이 찾아달라고 하면 생산적임. 실현하지 않을 수도 있지만, 전에는 생각 못 했던 다양한 각도를 떠올릴 수 있게 해줌. 실질적으로 도메인에 대해 적당히 의견을 내줄 수 있는 동료와 대화하는 것과 유사한 경험임 생성일: 2025. 7. 15. 만다라트 보기: /view/619b87b038749ee5 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "AI가 숙련 개발자를 느리게 만드는 현상과 원인"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: AI가 숙련 개발자를 느리게 만드는 현상과 원인 경험 많은 오픈소스 개발자의 생산성에 미치는 "AI의 임팩트" 측정하기 답변달기 ▲ GN⁺ 1시간전 [-] Hacker News 의견 HN 여러분, 저는 논문 저자임. 해당 블로그 글이 AI가 개발 속도를 늦추는 데 기여할 수 있는 구체적 요인 하나를 흥미롭게 다뤘다고 생각함. 논문(C.1.5 섹션)에 개발자 인용문도 있으니 참고 바람. 많은 사람이 논문을 읽고 공감되는 요인 하나를 발견해서 “이 한 가지 문제만이 느려지는 이유다”라고 결론내기 쉬움. 하지만 실제론 요소가 여러 개임(최소 5개가 유력, 최대 9개까지 배제 불가, p.11 요인 표 참고). 어느 한 가지가 원인이라는 가정보다 다각적인 원인 분석이 타당함. 스스로 실험해 볼 계획 있는 분은 논문의 이메일로 꼭 결과를 공유해줬으면 하는 바람임. 그리고 기사 제목이 “AI slows down open source developers. Peter Naur can teach us why”로 작성된 점에 대해 더 정확히는 “2025년초 AI가 경험 많은 오픈소스 개발자를 느리게 함. Peter Naur가 특정 요인에 대해 더 많은 맥락 제공함.” 정도가 적합하다고 생각함. 표현이 덜 자극적일 수 있지만 정확성이 중요하다고 여김. 다시 한 번 멋진 글에 감사를 표하고 계속 댓글도 읽고 있음 이전 관련 토론 논문 전문 개인적 궁금증이 있는데, 연구에서는 AI 사용 전과 후에 실제 소요 시간이 얼마나 달라졌는지 어떻게 신뢰할 만하게 측정했는지 묻고 싶음. 혹시 개발자가 AI 사용 후 시간이 얼마나 줄어들지 예상한 뒤, 실제 사용 시간을 측정해 그 차이를 본 건지 궁금함. 그리고 어떤 이슈의 난이도나 해결에 필요한 시간 추정이 어려울 때 연구팀에서는 어떤 식으로 통제했는지도 알고 싶음. 이런 측정은 정말 복잡하다는 점에 공감함 결과에 공감하며 답변에 고마움을 전함. 제목은 급진적 스타일이 좋아서 바꿀 계획은 없으나, 기사에서 잘못된 표현임을 분명히 수정할 예정임. 본인이 쓴 글에서 연구 결과의 주요 기여 요인 “레포지터리에 대한 높은 개발자 친숙도”, “크고 복잡한 레포지터리”, “함축적 레포지터리 맥락” 등 연구와 궤를 같이함을 밝힘. 직접 자신에게 실험 진행도 해보고 싶은데, 업무상 요구를 병행하면서 통제된 환경을 만들기는 매우 힘든 일로 느껴짐. 짧은 시간 내 완료 가능한 명확한 태스크의 리스트도 부족함 자신이 잘 아는 프로젝트에서 최적화된 워크플로우에 변화를 주면 초기에는 느려질 거라 기대함. 중요한 점은 이런 개발자들이 6개월, 1년 후에는 어떨지 지켜보는 것임. 이번 연구는 장기적 추이는 보여주지 않으니, 향후 연구에서 동일 개발자가 익숙해진 후 성과가 어떻게 달라지는지 알 수 있길 바람. 자신도 AI로 자동화가 어려웠던 많은 작업을 스크립트화할 수 있겠다는 걸 체험함. 항상 “이게 시간 대비 가치가 있는가?”라는 질문을 품어야 함 xkcd 타임 매니지먼트 만화 “2025년초 AI가 경험 많은 오픈소스 개발자를 느리게 한다”는 것도 너무 일반화된 표현임을 언급. AI가 시간을 절약할 수 있는 특정 작업도 있으므로 어떤 과제냐에 따라 효과가 다름 느려진다는 게 반드시 나쁜 것은 아니고, 느린 프로그래밍(리터러리 프로그래밍/Knuth 방식)이 오히려 이론화에 더 도움이 된다고 생각함. 패스트푸드식 프로그래밍이 아닌, 충분한 사고와 추상화를 동반한 느린 개발이 중요하다는 주장도 가능함 “도구가 실제로 자신을 빠르게 만들었는지 느리게 만들었는지 개발자가 파악하지 못한다”는 현상에 공감함. 보트가 바람과 조류 때문에 목표를 벗어나는 현상을 예시로 들어, 현재 내 주변의 움직임 기반으로만 진전을 인식할 뿐, 목표 도달 여부를 직감하기 어렵다는 점을 지적함. 그래서 “진전하는 기분”이 들게 하는 전략을 택하는 경향이 있고, 이는 비효율적이거나 실제로는 더 느린 경로(예: 운전시 자주 우회전 등)를 선택하게도 함 AI 도구를 처음 사용할 때는 막힘이 없어서 계속 일이 진행되는 느낌이 좋았음. 하지만 실제로는 직접 한 줄 고치는 게 더 빠른 경우에도 습관적으로 AI를 호출하는 상황이 발생함. 운전 비유와 비슷하게 특정 길이 막히면 다시 원래 길을 추천해주는 GPS처럼 반복적으로 돌아가기 쉬움 Waze 같은 내비앱이 실제로는 더 긴 루트를 안내함에도 불구하고, 얽힌 우회길로 인해 “진행 중”이란 착각을 들어 빠르게 간다고 느끼게 하는 것과 비슷함. AI 도구도 프로그래밍을 더 쉽게 한다고 체감되지만, 실제 생산성이 줄 수도 있음. 인간은 고통 없이 진행하는 단기적 체험만 기억하기 쉽고, 어렵지 않았다는 점에서 진전했다 생각함 결국 인간은 본능적으로 탐욕 알고리즘(greedy algorithm)을 선호함 리눅스/유닉스 사용자들은 키보드 컨트롤과 CLI 도구가 최고의 효율이라 생각하지만, 대부분의 작업에서는 마우스가 더 빠르다는 연구 결과가 있음. 키보드 입력이 더 빠르다고 느끼는 이유는 초당 동작 수가 많기 때문임 AI가 생성한 코드는 거의 리뷰되지 않고, 많은 개발자들이 코드리뷰 자체를 힘들어해 읽기를 거부함. 그래서 새 프레임워크나 코드 리라이트가 인기가 많은 현상이 발생함 Joel on Software: Things you should never do, part I 다수의 AI 생성 코드는 그저 만들어지고, 간단한 테스트만 거치고 끝남. 심지어 본인조차 전체 맥락이나 이유를 충분히 이해하지 못하는 코드가 많아짐 이 연구의 요지는 “AI가 실제보다 생산성 향상이 큰 듯한 착각을 만들게 한다”로 요약 가능함. 일부 참가자만 생산성 소폭 향상이 있었으며, 대부분은 오히려 많이 떨어짐. 많은 AI 덕분에 생산성이 폭발적으로 늘었다는 사람들이 있지만, 실상은 그 효과 자체가 착각이라는 연구의 통찰이 무시되고 있음. AI는 사용자가 이 제품을 사용해야겠다, 유용하다고 믿게 만드는 데 최적화된 상품임. 개인적 가치는 지각된 현실이라 의심의 여지가 없지만, AI에 강하게 의존하는 사람은 자기 인식의 왜곡과 가짜 성취감, 도구 의존성에 대해 정말 조심해야 함. AI가 최적화된 토큰 스트림으로 대답을 해주기도 하지만, 진짜 최적화 목표가 무엇인지 한 번쯤 고민해봐야 한다고 생각함 LLM은 뭔가 배울 때 도움이 되긴 하지만, 그 이해가 굉장히 추상적이고 LLM식이 되는 느낌임. 학습할 때는 다양한 방법을 섞는 게 좋다고 여김 AI 도구는 개발자가 “빠르다”기보다는 “순간적으로 재빠르다”는 느낌을 줌. 뇌의 부담이 줄어드는 착각 같은 면이 있는데, 다른 피드백 루프에서 느낌 자체가 바뀌고 기억 형성 기제도 바뀌면서 생기는 흥미로운 착시 현상임 “경험 많은 오픈소스 개발자가 자기 프로젝트를 작업할 때 AI를 사용하면 오히려 느려진다”는 연구를 논의하던 중, 본인은 완전히 남이 만든 3개월 된 코드베이스와 익숙지 않은 프레임워크에 일하게 됨. 그런데 Claude Code를 활용해 단 몇 시간 만에, 예전 다른 프로젝트에서 하루 이틀, 혹은 최대 2주 걸릴 일(데이터 동기화 등)을 빠르게 완성했고, 엄청난 점프스타트가 됐음. 복잡도가 높아지면 점점 느려지겠지만, 도구의 도움으로 시작이 매우 빨라진 점이 놀라움 본인도 비슷한 경험이 있는데, 이 연구에서 말하는 것은 우리가 겪은 ramp-up(적응기)이 아니라, 이미 매우 익숙해진 오픈소스 개발자들이 AI로 태스크를 수행할 때의 이야기임. LLM이 새로운 코드베이스 적응을 확실히 빠르게 해주지만, 익숙해진 후에는 오히려 방해된다는 경험이 있음 “2주 걸릴 PR을 몇 시간에”라는 주장에 생산성 향상 이야기가 항상 따라 붙는데, 실제 우리가 개발 기간 예측에 얼마나 정확한지 점검되는 일은 별로 없다고 봄. 또 이렇게 급히 낸 PR의 품질이 원래 예상대로인지, 단순히 빨리 하려다 중요한 시스템 맥락을 생략해 버그 확률이 높아지는 건 아닌지 따져야 함. AI 없이도 품질 포기하면 빨라짐 AI 덕분에 평균적으로 코드베이스 및 시스템 숙련도가 자연스럽게 늘었는지도 의문임. LLM을 쓸 때의 학습 효과는 마치 새로운 언어 읽기(리딩)는 가능하지만, 직접 처음부터 쓰는(스피킹)는 어려운 것과 같은 느낌임. C++를 예로 들면 읽고 기존 것 고치는 건 가능하지만, 어디서부터 새로 만드는 건 힘듦 AI 도구 덕분에 엄청난 점프스타트를 얻었을 뿐, 연구나 글, 논문에 대한 비판적 의도가 아니라 특정 컨텍스트에서 AI가 정말 도움이 된다는 점을 말하려 했음. 단순히 코드 작성만이 아니고, 예를 들면 Claude Code가 프로젝트 내부 컨테이너에서 직접 AWS 클러스터 연결 시도 등도 해주며, 전체 인프라와 구조를 파악하는 데 큰 도움이 됐음. 본인 경험상 80~90%는 코드 품질보다 “비즈니스 가치”가 우선시됨. 실제로 코드 품질이 중요한 작업이나, 특별한 알고리즘, 자료구조가 필요한 분야에는 얼마나 쓸모가 있을지는 모르겠음. 그렇지만 좋은 예제와 명확한 맥락만 부여하면 꽤 쓸만한 코드를 써준다는 경험도 했음. 도구들은 매주 혹은 매달 빠른 속도로 발전함. 결국 AI는 마법이 아니라 도구이고, 프로덕트/결과에 대한 책임은 결국 본인에게 있음 논문(TFA)이 다루는 건 매우 익숙한 프로젝트에서의 사례임을 유념해야 함. 내가 겪은 사례는 정반대로, AI가 익숙하지 않은 상황에서 주로 활약함 “AI agentic 도구(Claude Code, Amp, Gemini CLI 등)는 프로그래밍에서 테이블쏘가 목공에 등장한 것과 비슷하다”는 비유를 인용해, 사용법을 익히면 어떤 작업은 더 빠르고 잘할 수 있지만, 익숙하지 않을 때는 오히려 손가락을 다칠 수도 있다는 근거를 듦. 본인은 agentic AI 덕분에 좀 더 야심 찬 프로젝트도 시도하게 되고, 하기 싫었거나 반복적인 일은 AI에 맡기니 생각의 여유가 생김. 반면 AI가 모두 대신하게끔 내버려두고 이해 없이 커밋만 하면 안된다는 점도 경계함. 도구답게 더 나은 사용법을 익히려는 노력이 필요함 테이블쏘 비유는 어울리지 않는다고 봄. 테이블쏘는 손 도구에 비해 정밀한 도구인데, agentic AI는 정밀함과 거리가 멀기 때문임 “당신이 AI를 잘못 쓰고 있다”는 논리는, 이미 AI가 나타나기 전 모든 오픈소스 스택을 쌓은 개발자들에게 모욕적임. 게다가 AI를 써서 가치 있는 소프트웨어가 만들어진 증거는 아직 없음 이 연구에서 Cursor 경험이 50시간을 넘은 개발자(연구 참여 시간 포함)는 단 한 명뿐이었고 이 개발자는 25% 빨라짐을 경험했음. 나머지는 모두 초보였고, 초보가 새로운 도구를 쓰니 느려지는 건 너무 당연함. 이 연구만 가지고 AI의 생산성 결론을 도출하긴 어렵다고 생각함 논문의 세부 사항을 참조하면, 비슷한(또는 오히려 더 적은) 도구 경험자를 대상으로 진행한 이전 연구들에서도 오히려 속도 향상을 보고함. LLM 프롬프트 경험은 대부분 충분했으며, 특히 Cursor가 VSCode와 유사해 별도의 러닝커브가 크지 않다는 점도 고려함. 만약 모든 개발자가 AI 도구에 엄청나게 익숙해지면, AI 없이 작업할 때 실력이 오히려 떨어져, 결과적으로 AI 사용 시 단순히 더 나빠진 상태가 기준이 되어 속도가 높아진 것처럼 보일 수 있음. 어떤 Tool을 썼는지가 중요한 게 아니라, 생산성 자가 보고가 실제에 비해 지나치게 낙관적이었다는 게 중요한 통찰이라고 봄. 실제 효과를 판단하려면 구체적인 측정치가 필요함 (논문 C.2.7 “평균 이하의 AI 도구 활용” 섹션에서 더 자세히 다룸) 오랜 기간 자신의 IDE(Vim/Neovim 등)를 사용한 개발자라면, 새로운 도구(Cursor 등)로 전환 시 생산성이 수개월간 현저히 떨어질 수 있음 본인도 같은 생각임. 익숙하지 않은 도구를 쓰는 개발자는 느려질 수밖에 없음. AI도 예외는 아님 현재 Burn(러스트 기반 딥러닝 프레임워크)의 정기 코드 리뷰어임을 밝힘. 최근 AI agent가 전부 작성한 듯한 버그픽스 PR을 닫은 일이 있었음. 해당 PR은 문제의 원인을 해결하지 않은 채 에러를 그냥 무시하는 식이었고, 쓸데없이 장황하게 변명성 코드를 추가했으며, 에러 무시 테스트까지 포함함. 커밋 기록을 위한 행동으로 추정됨. 이런 식의 AI 남용이 우려스러운 경향으로 번지고 있음 LLM이 정답을 모르면 엉뚱한 답을 내놓다가 잘못됐다고 지적하면 “맞아요, 다시 고칠게요” 식으로 반응하는 부분은 신기함. 실제로 경험 없는 사람들이 이슈를 구분 못하거나, 혹은 점차 코드를 신경 안쓰는 현상이 두려움. 본격적인 취약점, 악용 사례가 쏟아질 것이란 우려도 있음 동료의 MR을 리뷰하다, 명확히 AI가 생성한 티가 나는 테스트 케이스(thing1, thing2 등 변수명만 다르고 내용은 천편일률)를 발견함. 피드백으로 더 구분 가능한 이름을 제안하니, 이번엔 AI가 각 케이스 특징을 전부 나열하듯 너무 장황한 변수명을 붙여 결과적으로 한눈에 들어오지 않는 코드가 되었음. 작성자는 작성 속도를 크게 높였다고 느꼈겠지만, 실제로 피드백과 리뷰, 수정에 시간을 쓰며 생산성 이득은 다 사라진 셈임 “러스트로 딥러닝 프레임워크 → AI와 얽힌 악순환”이란 취지의 익살스러운 의견도 보임 실제로 커밋을 기록하려는 목적에 AI가 쓰이는 분위기는 이미 오래됨. AI는 단순한 스팸 생산도 용이하게 만듦 참고: 오래전 AI 스팸 이슈 LLM이 try:catch 구문을 넓게 써 문제 소스 추적을 힘들게 만듦을 지적함. 본인은 문제를 빨리 그리고 강하게 드러나게(=fail fast) 해서 바로 고치고 싶어함 본인이 느낀 점을 공유하자면, AI 프로그래밍은 집중 흐름이 자꾸 끊기고 더 쉽게 피로해짐. 코딩은 하루 종일 하는 것은 신화이고, 1~3시간씩 집중하고 중간에 쉬는 게 일반임. 심지어 동료의 코드나 변경사항 읽기를 하다 보면 그 시간도 일의 진도에 포함되나 실제 진전은 잘 안 됨. agentic AI(작은 코드 리팩토링 등)는 유용할 수 있으나, 큰 생산성 향상은 별로임. 코드 자동완성(예: 초기 Copilot)은 오히려 쓸데없는 노이즈가 더 많음 실제로 하루 동안 무슨 작업을 했는지 녹화하면, 그 결과는 꽤 우울할 듯함. 특히 성숙한 코드베이스의 경우, 한 시간 집중도 과장일 수 있음 낯선 코드베이스에서 트릭키한 버그(예: race condition)를 디버깅할 때는 로깅 추가, 라이브러리 함수 교체, 구조 개선 등이 필수인데, AI가 “여기서 레이스 컨디션이고 이렇게 고치면 된다”라고 단기적으로 빠른 해결만 제시하면 코드 구조나 논리 이해에 오히려 해가 될 위험도 있음. 장기적으로 AI 주도 코드 편집이 계속된다면, AI 조차 더 이상 정상적인 대응을 못 하게 될 정도로 코드가 변질될 수도 있음 “AI를 활용해 모르는 언어, 모르는 코드베이스에 기여했다”는 경험담을 들을 때마다, 단기적으론 괜찮지만 정말로 무엇을 배웠는지 묻게 됨. 이런 기여가 소규모 작업에는 쓸 만할지 몰라도, 장기적 유지보수 경험담은 별로 못 들어본 느낌임 최근 AI 도구를 적극 활용한 첫 프로젝트의 회고로, 1) 속도는 빨라지지 않았음, 2) 오히려 느려졌을 수도 있음, 3) 결과물의 품질은 더 나아졌다는 결론임. 느려짐과 품질 상승은 연결되어 있는데, 아이디어 검증이나 대안 탐색 등 주로 보조 수단으로 활용하다보니 그런 것임. AI 덕분에 생소한 영역에서 학습 경험도 좋았고, 주력 분야에서는 내 아이디어 혹은 AI의 아이디어를 다듬으며 결과적으로 품질이 향상됨. 속도만이 중요한 게 아니며, 품질을 정량화하기 어렵기는 해도, 충분히 가치 있다고 느낌 AI가 오히려 품질 증진에 기여할 수 있기에, 요즘엔 주장도 잘 하고 무턱대고 동의하지 않는 AI를 선호함. AI에게 아이디어를 부탁하고 문제점을 공격하거나, 내 아이디어의 허점을 같이 찾아달라고 하면 생산적임. 실현하지 않을 수도 있지만, 전에는 생각 못 했던 다양한 각도를 떠올릴 수 있게 해줌. 실질적으로 도메인에 대해 적당히 의견을 내줄 수 있는 동료와 대화하는 것과 유사한 경험임 생성일: 2025. 7. 15. 만다라트 보기: /view/619b87b038749ee5 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "Claude Squad: AI 에이전트 관리 도구"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: Claude Squad: AI 에이전트 관리 도구 주제: 브리핑 문서: Claude Squad – AI 터미널 에이전트 관리 도구 출처: "GitHub - smtg-ai/claude-squad: Manage multiple AI terminal agents like Claude Code, Aider, Codex, OpenCode, and Amp." 발췌문 핵심 주제 및 주요 아이디어/사실 요약 Claude Squad는 Claude Code, Codex, Gemini 및 Aider와 같은 로컬 에이전트를 포함한 여러 AI 터미널 에이전트를 효율적으로 관리하도록 설계된 터미널 애플리케이션입니다. 이 도구는 사용자가 동시에 여러 작업에 참여할 수 있도록 하여 AI 기반 개발 프로세스를 간소화하는 데 중점을 둡니다. 1. 다중 AI 에이전트 관리 및 동시 작업: Claude Squad의 핵심 기능은 여러 AI 에이전트를 동시에 관리하는 능력입니다. 이는 개발자가 여러 코딩 작업을 병렬로 처리할 수 있도록 하여 생산성을 크게 향상시킵니다. 주요 인용문: "Claude Squad is a terminal app that manages multiple Claude Code, Codex, Gemini (and other local agents including Aider) in separate workspaces, allowing you to work on multiple tasks simultaneously." 지원 에이전트: Claude Code, Aider, Codex, OpenCode, Amp 및 Gemini를 비롯한 다양한 AI 모델을 지원합니다. 커스터마이징: 사용자는 cs -p "codex" 또는 cs -p "aider ..."와 같이 특정 에이전트를 사용하여 세션을 시작할 수 있으며, 구성 파일을 수정하여 기본 프로그램을 설정할 수도 있습니다. 2. 작업 공간 격리 및 충돌 방지: 각 작업이 자체적으로 격리된 환경에서 실행되도록 하여 코드 충돌을 방지하는 것이 중요한 기능입니다. 핵심 원리:tmux: 각 에이전트에 대해 격리된 터미널 세션을 생성합니다. git worktrees: 각 세션이 자체 브랜치에서 작동하도록 코드베이스를 격리합니다. 주요 인용문: "Each task gets its own isolated git workspace, so no conflicts." 3. 효율적인 작업 흐름 및 자동화 기능: Claude Squad는 백그라운드 작업, 변경 사항 검토, 자동 수락 모드 등 효율적인 작업 흐름을 지원하는 여러 기능을 제공합니다. 하이라이트:백그라운드에서 작업 완료 (yolo / 자동 수락 모드 포함). 단일 터미널 창에서 인스턴스 및 작업 관리. 변경 사항 적용 전 검토 및 푸시 전 체크아웃. 자동 수락 모드 (실험적): -y 또는 --autoyes 플래그를 사용하여 Claude Code 및 Aider의 프롬프트를 자동으로 수락할 수 있습니다. "If enabled, all instances will automatically accept prompts for claude code & aider." 4. 사용자 친화적인 터미널 사용자 인터페이스 (TUI): 간단한 TUI 인터페이스를 통해 세션 탐색 및 관리가 용이합니다. 메뉴 및 단축키:새 세션 생성 (n, N) 선택된 세션 제거 (D) 세션 탐색 (↑/j, ↓/k) 세션 연결 (↵/o) 및 분리 (ctrl-q) 변경 사항 커밋 및 푸시 (s) 변경 사항 체크아웃 및 세션 일시 중지 (c) 일시 중지된 세션 재개 (r) 도움말 메뉴 (?) 미리보기 탭과 diff 탭 전환 (tab) 애플리케이션 종료 (q) 주요 인용문: "A simple TUI interface for easy navigation and management" 5. 설치 및 전제 조건: 설치 방법: Homebrew 또는 수동 설치 스크립트를 통해 cs 바이너리로 설치할 수 있습니다. 전제 조건: tmux와 gh (GitHub CLI)가 필요합니다. 오류 해결: "failed to start new session: timed out waiting for tmux session"과 같은 오류는 종종 기본 프로그램 (예: claude)을 최신 버전으로 업데이트하여 해결할 수 있습니다. 6. 기술 스택 및 라이선스: 주요 언어: Go (86.5%), Shell (5.6%), TypeScript (3.9%), CSS (3.8%), JavaScript (0.2%) 라이선스: AGPL-3.0 라이선스 결론: Claude Squad는 AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 강력한 터미널 기반 도구로, 여러 AI 에이전트를 동시에 효율적으로 관리하고, 작업 공간을 격리하여 충돌을 방지하며, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 개발 워크플로우를 최적화합니다. 이는 AI 지원 코딩 환경에서 생산성을 극대화하려는 개발자에게 매우 유용한 도구입니다. 생성일: 2025. 7. 15. 만다라트 보기: /view/1b95edafa3121313 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "Claude Squad: AI 에이전트 관리 도구"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: Claude Squad: AI 에이전트 관리 도구 주제: 브리핑 문서: Claude Squad – AI 터미널 에이전트 관리 도구 출처: "GitHub - smtg-ai/claude-squad: Manage multiple AI terminal agents like Claude Code, Aider, Codex, OpenCode, and Amp." 발췌문 핵심 주제 및 주요 아이디어/사실 요약 Claude Squad는 Claude Code, Codex, Gemini 및 Aider와 같은 로컬 에이전트를 포함한 여러 AI 터미널 에이전트를 효율적으로 관리하도록 설계된 터미널 애플리케이션입니다. 이 도구는 사용자가 동시에 여러 작업에 참여할 수 있도록 하여 AI 기반 개발 프로세스를 간소화하는 데 중점을 둡니다. 1. 다중 AI 에이전트 관리 및 동시 작업: Claude Squad의 핵심 기능은 여러 AI 에이전트를 동시에 관리하는 능력입니다. 이는 개발자가 여러 코딩 작업을 병렬로 처리할 수 있도록 하여 생산성을 크게 향상시킵니다. 주요 인용문: "Claude Squad is a terminal app that manages multiple Claude Code, Codex, Gemini (and other local agents including Aider) in separate workspaces, allowing you to work on multiple tasks simultaneously." 지원 에이전트: Claude Code, Aider, Codex, OpenCode, Amp 및 Gemini를 비롯한 다양한 AI 모델을 지원합니다. 커스터마이징: 사용자는 cs -p "codex" 또는 cs -p "aider ..."와 같이 특정 에이전트를 사용하여 세션을 시작할 수 있으며, 구성 파일을 수정하여 기본 프로그램을 설정할 수도 있습니다. 2. 작업 공간 격리 및 충돌 방지: 각 작업이 자체적으로 격리된 환경에서 실행되도록 하여 코드 충돌을 방지하는 것이 중요한 기능입니다. 핵심 원리:tmux: 각 에이전트에 대해 격리된 터미널 세션을 생성합니다. git worktrees: 각 세션이 자체 브랜치에서 작동하도록 코드베이스를 격리합니다. 주요 인용문: "Each task gets its own isolated git workspace, so no conflicts." 3. 효율적인 작업 흐름 및 자동화 기능: Claude Squad는 백그라운드 작업, 변경 사항 검토, 자동 수락 모드 등 효율적인 작업 흐름을 지원하는 여러 기능을 제공합니다. 하이라이트:백그라운드에서 작업 완료 (yolo / 자동 수락 모드 포함). 단일 터미널 창에서 인스턴스 및 작업 관리. 변경 사항 적용 전 검토 및 푸시 전 체크아웃. 자동 수락 모드 (실험적): -y 또는 --autoyes 플래그를 사용하여 Claude Code 및 Aider의 프롬프트를 자동으로 수락할 수 있습니다. "If enabled, all instances will automatically accept prompts for claude code & aider." 4. 사용자 친화적인 터미널 사용자 인터페이스 (TUI): 간단한 TUI 인터페이스를 통해 세션 탐색 및 관리가 용이합니다. 메뉴 및 단축키:새 세션 생성 (n, N) 선택된 세션 제거 (D) 세션 탐색 (↑/j, ↓/k) 세션 연결 (↵/o) 및 분리 (ctrl-q) 변경 사항 커밋 및 푸시 (s) 변경 사항 체크아웃 및 세션 일시 중지 (c) 일시 중지된 세션 재개 (r) 도움말 메뉴 (?) 미리보기 탭과 diff 탭 전환 (tab) 애플리케이션 종료 (q) 주요 인용문: "A simple TUI interface for easy navigation and management" 5. 설치 및 전제 조건: 설치 방법: Homebrew 또는 수동 설치 스크립트를 통해 cs 바이너리로 설치할 수 있습니다. 전제 조건: tmux와 gh (GitHub CLI)가 필요합니다. 오류 해결: "failed to start new session: timed out waiting for tmux session"과 같은 오류는 종종 기본 프로그램 (예: claude)을 최신 버전으로 업데이트하여 해결할 수 있습니다. 6. 기술 스택 및 라이선스: 주요 언어: Go (86.5%), Shell (5.6%), TypeScript (3.9%), CSS (3.8%), JavaScript (0.2%) 라이선스: AGPL-3.0 라이선스 결론: Claude Squad는 AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 강력한 터미널 기반 도구로, 여러 AI 에이전트를 동시에 효율적으로 관리하고, 작업 공간을 격리하여 충돌을 방지하며, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하여 개발 워크플로우를 최적화합니다. 이는 AI 지원 코딩 환경에서 생산성을 극대화하려는 개발자에게 매우 유용한 도구입니다. 생성일: 2025. 7. 15. 만다라트 보기: /view/1b95edafa3121313 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "Amazing Hand 프로젝트"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: Amazing Hand 프로젝트 주제: Amazing Hand 프로젝트는 200달러 이하의 저비용으로 휴머노이드 로봇 손을 만들고 제어할 수 있는 오픈소스 솔루션 8개의 자유도를 가진 4손가락 구조, 모든 액추에이터가 내부에 배치되어 외부 케이블 없이 작동함 3D 프린트 부품, 저렴한 가격, 커스텀 가능성 등으로 기존 상용 로봇 손보다 접근성이 높음 파이썬 스크립트 + Serial bus, 또는 Arduino 기반 제어 등 다양한 방식 지원함 전체 소스 코드, CAD, 조립 가이드 및 BOM 등 제작에 필요한 자료 모두 공개됨 Amazing Hand 프로젝트 개요 Amazing Hand는 값비싼 기존 로봇 손과 달리, 저렴한 오픈소스 형태로 실험적이고 표현력 있는 휴머노이드 로봇 손 구현을 목표로 함 Reachy2와 함께 사용할 수 있고, 다양한 로봇 손목 구조에도 적용 가능함. 8 자유도, 4손가락, 손가락당 2개의 관절 및 유연 쉘 구조 모든 액추에이터를 손 내부에 배치, 외부 케이블/액추에이터 없이 동작 3D 프린트 호환, 400g 무게, 200유로 이하의 저렴한 제작비용 완전 오픈소스, 외부 커뮤니티 업데이트 및 활용 사례 공유 주요 기능 및 설계 특징 각 손가락은 평행 메커니즘으로 구동되고, 2개의 소형 Feetech SCS0009 서보가 굽힘/폄침, 내전/외전 동작 제어 손가락 파츠 대칭성 고려: 오른손/왼손 파트 구분으로 좌우 모두 제작 가능 제어 방법 Waveshare Serial bus + Python 스크립트 활용 Arduino + Feetech TTL Linker 활용 각 방식별 기본 데모 프로그램과 상세 설명 제공 제작 자료 BOM(자재 목록) 및 3D 프린트 필수 부품 목록 (BOM), 3D프린트 부품, 프린트 가이드, 조립 가이드 모두 오픈 STL/STEP 형식의 CAD파일, Onshape 문서, 프리셋 각도 데이터 등 포함 오른손/왼손 조립차이, 서보 ID 할당 주의사항 설명 조립 및 데모 실행 조립 가이드 PDF에서 BOM의 표준 부품 조합 파이썬 & Waveshare, 아두이노 & TTLinker로 손가락 캘리브레이션 스크립트 제공 독립형 좌우 손 모두 제작 가능, 로봇 양손 결합 시에는 각기 다른 서보 ID 필요 데모 실행 파이썬/아두이노 기반 기본 데모 소프트웨어 외부 전원(5V/2A DC/DC 어댑터 등) 필요 BOM 문서에 추천 전원 정보 포함 설계 한계 및 참고사항 3D프린트 품질, 부품 수작업 조정 등으로 실제 각도에 차이 발생 가능성 복합 파지(그립) 동작 및 장시간 내구성은 추가 소프트웨어 개발 이후 충분한 실험 필요 SCS0009 서보의 스마트 기능(토크, 위치, 온도, 피드백 등) 지원 고급 데모 및 확장성 역방향/정방향 운동학 기반 고급 데모 및 테스트 툴 제공 미래에는 자체 집적 PCB, 지능형 손가락 폐쇄 동작, 다양한 손가락 길이/형상, 센서 추가 등 지속적 개발 목표 커뮤니티, FAQ, 연락처 커뮤니티 기여 사례, 중국어 BOM, 파생 베이스 등 자료 공유 To-Do List: 커스텀 PCB, 파지 동작 테스트·스마트 컨트롤, 손가락 추가/변형 연구, 센서 통합 등 Discord 공개 채널, 직접 연락 링크 제공 주요 기여자 명시 결론 Amazing Hand는 저렴하면서도 확장 가능한 로봇 손 오픈소스 프로젝트임. 제작 자료 전면 공개, 다양한 제어 및 디자인 옵션, 커뮤니티 중심의 발전 방향 등으로 로봇 연구자, 메이커, 교육자, 스타트업에게 활용 가치가 높음. 댓글 적기 atmark@argo9.comHacker News 의견 $135의 부품 원가가 가장 눈에 띄는 부분임. 이런 세상이 찾아왔다는 게 정말 놀라움 Feetech에서 양방향 컴퓨터 인터페이스를 갖춘 R/C 타입 서보 액추에이터를 판매 중임. 이 방식은 Dynamixel에서도 10년 넘게 쓰이고 있지만, 가격대에서 큰 차이가 있음. Feetech는 $17, 반면 Dynamixel은 $70 이상임. 부품 리스트 대부분이 '강함'이 필요하다고 적혀 있는데 실제로는 3D 프린트된 PLA 플라스틱이라서 내구성이 낮은 편임. 영상에서는 이 로봇 손이 실제로 무언가를 잡거나 다루는 모습이 안 보임. 결국 이것은 컨셉 검증 단계 모델임. 수요가 충분하면 사출 성형 방식으로 더 강한 재질(예: 폴리카보네이트, 유리섬유 강화 나일론 등)의 부품도 만들 수 있을 것임. 전체 플라스틱 부피가 매우 작아서 고급 플라스틱 써도 원가 부담이 적음. 그런데도 하비용 사출 성형은 잘 안 쓰임. TechShop과 대학 메이커스페이스에서도 데스크탑 사출기와 CNC로 몰드까지 만들 수 있고 Autodesk Moldflow 같은 소프트웨어도 갖췄지만 거의 아무도 이걸 실제로 쓰지 않음. 전 세계의 플라스틱 제품 대부분은 사출 성형으로 만듦 Feetech Dynamixel 데스크탑 사출 성형 (NYU 소개) 이 디자인은 내가 지금껏 본 것 중 최고 수준임은 인정함. 하지만 이 가격대에서 모터 외부에 절대적 엔코더, 신뢰도 높은 힘/토크 센서(예를 들어 딸기를 집는 것처럼 정밀한 작업), 텐던 구조(아래 스레드 참고)는 기대하기 어려움. 그래서 실제 연구나 현실적인 프로젝트엔 한계가 있을 듯함 대부분의 손과 관련된 일은 30분에 $100 넘게 비용이 발생함. 만약 이 로봇 손이 그런 일을 할 수 있으면 관련 산업에 큰 변화를 줄 수 있음 이 제품이 곧 출시될 K-Scale 로봇의 옵션으로 추가되면 좋겠음. K-Scale에서는 5지 손 끝-이펙터가 $1,000에 판매될 예정임 K-Scale 3D 프린터 구입 비용도 고려해야 함 나는 우리가 기대하는 인간형 로봇보다는, 벽에 설치하거나 바닥에 세울 수 있는 다관절 로봇 팔에 더 관심 있음. 필요나 취향에 따라 팔 개수를 추가하거나 줄일 수 있고, 소방기, 온도계, 주방 필수품도 옵션으로 달 수 있음. 다양한 조리도구, 식기 등을 들고 필요시 조언도 해주는 부엌 어시스턴트 역할을 상상함. 예를 들어 “소금은 한 꼬집, 약 5g 넣어드릴까요?” 같은 피드백도 가능함. 차고, DIY 테이블 등 다양한 용도에 맞춘 맞춤형 다관절 팔 형태 로봇이 이상적임 당장은 부엌에 로봇 팔을 넣고 싶진 않지만, 남들이 베타 테스터가 되어 주면 좋겠음. 대신 빨래처럼 더 정의된 절차의 반복작업(더러운 옷 → 세탁기 → 건조기 → 바구니로 옮기기)부터 시작하면 안전성이나 위험 부담이 적어 보임 진지하게 말하면, Vassar Robotics(와이콤비네이터 투자받은 회사)가 로봇 팔 키트를 지금 주문받고 있음. 내 주문도 최근 카메라 스펙 업그레이드 때문에 출하가 미뤄졌음. 아마 칼같은 위험한 도구는 못 들지만, 벽에 설치하는 로봇 팔을 구현하려는 기업이 실제로 여러 곳 있음 솔직히 바퀴든 벽이든 컴퓨터가 제어하는 칼 휘두르는 팔이 집에 있는 건 그닥 내키지 않음 늘 상상해왔던 건, 부엌 상부장 아래 레일에 매달려 미끄러지는 로봇 손임 혹시 촉수(텐타클) 스타일은 어떨지 제안함 Pollen Robotics와 HuggingFace가 요즘 로봇 분야 발전에 많은 공헌을 하고 있음 HuggingFace 로봇이 실제로 보급될지 궁금함. 동작 중 ‘잠자기 모드’로 들어가면 눈/카메라가 목 뒤로 돌려지는 것도 포착함 혹시 외골격이나 보조기기와 유사한 다른 오픈소스 프로젝트 아는 사람 있음? theopenexo.nau.edu 본래는 우주복 사용 시 손목/팔 피로를 줄이기 위해 개발된 기술임. 마지막 정보로는 여러 사유로 2020년에 프로젝트가 중단된 상태였음 세상의 대부분 사물이 인간에게 맞춰져 설계되어 있기 때문에, 그에 맞춰 로봇 기술이 진화하는 게 참 반가운 움직임임 이런 이유 때문에 최근 상장된 대부분의 로봇 회사 주가가 오르는 원동력이 됨 혹시 로봇 손가락 수를 5개 대신 4개만 두기로 한 특별한 설계적 이유가 있는지, 그리고 그에 따른 트레이드오프엔 뭐가 있는지 아는 사람 있음? 며칠 전에 트위터에서 이 프로젝트를 봤을 때도 그 질문이 들었음. BOM(부품 명세) 기준으로 손가락 하나로 약 $10 비용 절감되는 것 같음 당분간 손의 두께(서보모터 수준)를 제쳐두더라도, 손바닥의 너비만 봤을 때 이 4손가락 손은 너클 기준 4인치 약간 안됨. 이 정도만 해도 이미 인간용 장갑 치수로 ‘X-Large’임. SCS0009 서보는 개당 1/2인치 정도고 손가락마다 2개씩 필요. 하나 더 추가하면 폭이 5인치로 ‘3X-Large’ 급임. 각 손가락 구동용 서보의 폭이 있어서 손가락 간격이 정해지는 걸로 보임. 다섯 손가락이면 손이 너무 넓어져서 어정쩡해진 것 같음 이 로봇 손을 할로윈용으로 만들어서 Thing(아담스 패밀리의 움직이는 손 캐릭터)처럼 장식하고 싶음 팔 전체에 텐던(줄)을 넣어서 전체 무게를 줄일 수 있을까 궁금함 Will Cogley가 텐던식 로봇 손 여러 디자인을 만듦 Will Cogley 유튜브 Will Cogley 노션 자료 대부분의 텐던 소재가 탄성이 있어서 캘리브레이션 문제를 만들고, 손에 위치감각 센서(프리프리오셉티브 센서)가 필요함 결국 가장 중요한 질문은 이 손이 얼마나 무거운 걸 들 수 있냐는 것임. 예를 들어 0.5파운드 들 수 있다면, 10/20/30 파운드로 늘리려면 어떤 변화가 필요할지 궁금함 손은 잡는 역할, 팔이 들어올리는 역할임. 그래서 팔이 없는 손은 강한 힘을 내기 어려움 아주 멋진 프로젝트임. 하지만 실제 손과 비슷한 수준의 성능을 내려면, 손바닥 전체에 압력과 온도 최소 두 가지의 매우 민감한 센서가 필요하다고 생각함 아주 공감함. 일단 압력 센서만이라도 있으면 시작으로 충분함 생성일: 2025. 7. 19. 만다라트 보기: /view/ifojzpxp8qe756gsbxwo 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "스타트업 경쟁력: 집중 vs. 통합 전략"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 스타트업 경쟁력: 집중 vs. 통합 전략 주제: 특정한 문제를 완벽하게 해결하는 것이, 이것저것 다 갖추는 것보다 왜 더 효과적인 전략이 될 수 있는지 셰프의 칼 vs. 스위스 아미 나이프: 스타트업이 선택해야 할 진짜 경쟁력은? 숙련된 셰프가 눈부신 참다랑어 한 덩이를 앞에 두고, 접이식 멀티툴이 아니라 완벽하게 균형 잡힌 칼을 집어 드는 데에는 직감적으로 이해되는 깊은 이유가 있습니다. 셰프의 칼은 오직 한 가지 목적을 위해 수백 년에 걸쳐 다듬어진 도구입니다. 손에 쥐었을 때 무게감이 딱 맞고, 날이 예리해 마치 손의 연장처럼 느껴지죠. 이 칼을 통해 셰프는 놀라운 정밀함과 속도, 그리고 우아함을 구현합니다. 반면, 스위스 아미 나이프(Swiss Army knife)도 분명 쓸모가 많습니다. 캠핑을 갈 때나, 택배 상자를 열 때, 혹은 새로 산 Patagonia 재킷의 실밥을 자를 때 유용한 친구죠. 다재다능함의 상징입니다. 하지만 솔직히 말해, 이걸로 섬세한 사시미를 만드는 사람은 없을 겁니다. 이렇게 ‘전문가용 도구’와 ‘다용도 도구’의 차이는 스타트업 세계를 생각할 때마다 자꾸 떠오르는 강력한 비유입니다. 창업자가 전략적 결정을 내릴 때 반드시 고민해야 하는 핵심이기도 하죠. 어떤 스타트업은 셰프의 칼처럼 단 하나의 목적에 집중해 완벽하게 문제를 해결하도록 만들어집니다. 또 어떤 스타트업은 스위스 아미 나이프처럼 여러 기능을 한데 모아 편의성을 제공합니다. 두 모델 모두 나름의 성공 가능성과 위험 요소가 있습니다. 하지만 정말 중요한 것은, 내가 무엇을 만들고 있는지, 누구를 위해 만드는지, 그리고 왜 그 형태가 그 문제를 해결하는 데 가장 적합한지 명확히 이해하는 것입니다. 셰프의 칼 같은 스타트업: 정밀함, 깊이, 그리고 흔들림 없는 집중 이런 회사들은 특정한 문제 하나에 거의 집착에 가까울 정도로 몰두해, 그 문제를 탁월하게 해결하는 데 모든 역량을 쏟아붓습니다. 이들은 모두를 만족시키려 이것저것 시도하지 않습니다. 전략의 핵심은 ‘폭’이 아니라 ‘깊이’입니다. 단 하나의 고통 포인트(pain point)에 깊게 파고들어, 누구보다 그 문제를 깊이 이해하고, 그만큼 완성도 높고 세련된 솔루션을 만듭니다. 그래서 사용자는 이 제품을 쓰다가 예전 방식으로 돌아가야 한다면 실제로 뭔가를 잃은 듯한, 거의 신체적 고통에 가까운 아쉬움을 느끼게 됩니다. Superhuman의 초창기를 떠올려보세요. 한동안 이들은 거대한 생산성 도구의 꿈을 좇지 않았습니다. 이들의 목표는 오직 하나였고, 그 목표를 철저하게 지켰죠. 바로 ‘이메일을 빠르게 만든다’는 것. 단순히 조금 더 빠른 게 아니라, 눈이 번쩍 뜨일 만큼, 믿기 힘들 정도로 빠르게 만드는 것이었습니다. 모든 동작이 키보드에서 바로바로 이어지고, 지연은 밀리초 단위로 측정될 정도의 속도. 이메일이 더 이상 귀찮은 일이 아니라, 몰입의 상태로 전환되는 경험을 제공하는 것이었죠. 이런 극도의 성능을 갈구하는 이메일 파워유저들 사이에서 Superhuman은 열광적인 팬덤을 만들었습니다. 그리고 이 좁은 영역에서 완벽에 가까운 수준에 도달하고, 거의 전설적인 명성을 얻은 뒤에야, 비로소 일정관리 캘린더처럼 본질을 해치지 않는 보조 기능을 조심스럽게 추가하기 시작했습니다. 이 역시 사용자의 집중력과 시간을 존중한다는 철학을 그대로 담아냈죠. 또 다른 예로 Linear를 생각해보세요. 수많은 기능이 덕지덕지 붙고, 느리기까지 한 이슈 트래킹(이슈 관리) 시스템들이 넘쳐나는 세상에서, Linear는 완전히 다른 접근법을 들고 나왔습니다. 이들은 소프트웨어 팀을 위해 정말 깔끔하고, 빠르며, 미적으로도 만족스럽고, 기능적으로도 효율적인 도구를 만들었습니다. 개발자들은 까다롭기로 유명한데, 그런 개발자들조차 “정말 쓰고 싶다”고 느낄 만큼 매력적인 제품이었죠. 불필요하게 복잡한 메뉴도, 헷갈리는 설정도, 느려터진 UI를 기다릴 필요도 없습니다. 오로지 세련된 디자인, 세심하게 설계된 사용자 경험(UX), 그리고 Jira 같은 기존 시스템이 천둥치는 날 팩스를 보내는 것처럼 느려터진 것과는 비교도 안 될 속도만이 남았습니다. Linear는 옆에 붙은 문제까지 다 해결하려 욕심내지 않았습니다. 오직 핵심적인 이슈 트래킹 워크플로우만을 누구도 따라올 수 없는 우아함으로 해결했죠. 이런 ‘셰프의 칼’ 같은 스타트업들이 본능적으로 이해하고 있는 중요한 진실이 있습니다. 바로, 자신들이 세상 누구보다 잘하는 단 하나의 핵심을 통해, 헌신적인 사용자 집단이 완전히 반하게 만들어야만 그 다음에야 비로소 영역을 넓힐 자격이 생긴다는 점입니다. 이 집중력은 곧 그들의 정체성이 되고, 마케팅이 되며, 경쟁사들이 넘볼 수 없는 진입장벽이 됩니다. Unusual Ventures 팀과 함께 일하면서 제가 얻은 가장 날카롭고 값진 교훈 중 하나는, 이 질문에 집요할 만큼 답해야 한다는 점이었습니다. “우리의 타깃 고객이 절대 없이 살 수 없는, 단 하나의 독보적인 가치는 무엇인가?” 여기서 중요한 건, 단순히 ‘조금 더 나은 점’이 아닙니다. ‘있으면 좋은 기능’도 아닙니다. 만약 내일 이 핵심 역량, 이 본질적인 가치 제안이 사라진다면, 사용자들의 업무 흐름에 커다란 구멍이 뚫리고, 그들은 분명히 더 나쁜 현실로 되돌아갈 수밖에 없을 만큼 중요한 무언가를 찾아내야 한다는 것입니다. 그 단 하나의 강점을 반드시 찾아내세요. 거기에 집착하고, 또 다듬으세요. 상상할 수 있는 한 가장 날카롭고, 정밀하며, 꼭 필요한 부분만 정확히 집어내는 수준까지 완성하세요. 그것이 바로 여러분의 셰프의 칼이자, 시장을 파고드는 쐐기가 될 것입니다. 스위스 아미 나이프형 스타트업: 통합, 편의성, 그리고 통합 솔루션(Suite)의 힘 이제 시선을 완전히 다른 모델로 돌려봅시다. 바로 멀티툴, 통합형 슈트, 그리고 ‘컴파운드 스타트업(compound startup)’이라고 불리는 전략입니다. 이 용어는 Rippling과 이전의 Zenefits를 창업한 Parker Conrad가 널리 알린 개념으로, 본질적으로 앞서 이야기한 전략과는 완전히 다르고, 어떤 면에서는 훨씬 더 대담한 길을 뜻합니다. 이 접근법의 핵심은 최고의 단일 제품을 만드는 데 있지 않습니다. 오히려 여러 개의 완성도 높은 도구들을 하나의 통합된 인터페이스 아래에서, 하나의 생태계로 유기적으로 엮어내는 데 초점이 있습니다. 이 모든 도구들은 공통의 데이터 레이어 위에서 자연스럽게 연결되고, 일관된 사용자 경험(UX)을 제공합니다. 여기서 진짜 가치는 극도의 전문화가 아니라, ‘통합’과 ‘포괄성’에 있습니다. Rippling은 이 전략의 대표적인 사례입니다. 이 회사는 단순한 HR 플랫폼에 머무르지 않습니다. IT 관리, 급여 처리, 복리후생 관리, 기기(디바이스) 셋업 및 관리, 컴플라이언스(규제 준수) 추적 등, 기업 운영에 필수적인 복잡하고 번거로운 관리 업무를 모두 아우릅니다. 여기서 진짜 마법은 각 개별 모듈이 독립형 경쟁사보다 월등히 뛰어나다는 데 있는 게 아니라, 이 모든 기능이 완벽하게 연결되어 있다는 데 있습니다. 예를 들어, 신규 직원을 온보딩하면 HR, IT, 재무 등 여러 부서의 프로세스가 자동으로 연동되어, 별도의 데이터 입력이나 복잡한 API 연동 없이 모든 일이 매끄럽게 진행됩니다. 이런 통합된 워크플로우가 바로 Rippling의 핵심 가치입니다. Clio 역시 비슷한 전략을 법률 업계에 특화해 실행하고 있습니다. 이들은 사건 관리, 타임 트래킹, 청구, 고객 관계 관리(CRM), 일정 관리, 문서 보관 등 법률 사무에 필요한 거의 모든 기능을 하나의 깔끔한 인터페이스에서 제공합니다. 왜일까요? 대부분의 변호사와 로펌은 IT 통합 전문가가 되고 싶지 않습니다. 변호사와 로펌들은, 소중한 청구 시간을 쪼개가며 서로 다른 소프트웨어를 복잡한 자동화 툴이나 임시방편적인 방법으로 억지로 연결하고 싶지 않은 겁니다. 이들은 단일 플랫폼에서 모든 업무를 처리할 수 있는 단순함과 효율성을 더 높이 평가합니다. 설령 독립형 문서 관리 시스템이 몇 가지 더 특화된 기능을 제공한다고 해도 말이죠. 그리고 또 하나의 거대 기업, HubSpot이 있습니다. Lenny’s Podcast에서 진행된 흥미로운 대화에서, HubSpot의 프로덕트 리더십은 자신들의 전략이 각 카테고리에서 최고의 툴을 만드는 데 있지 않다고 솔직하게 밝혔습니다. 즉, 세계에서 가장 강력한 이메일 마케팅 플랫폼도 아니고, 가장 정교한 CRM도 아니며, 가장 유연한 CMS도 목표가 아니라는 것이죠. HubSpot의 진짜 목표는 마케팅, 세일즈, 서비스 등 다양한 기능 영역에서 ‘충분히 좋은’ 수준을 달성하고, 각각의 기능이 합쳐졌을 때 그 시너지가 개별 기능의 단순한 합보다 훨씬 더 큰 가치를 만들어내는 것입니다. 이 회사가 고객(주로 중소기업, SMBs)에게 제공하는 진짜 가치는 바로 이 ‘연결성’, ‘통합된 고객 관점’, 그리고 ‘복잡성의 감소’에 있습니다. 이렇게 특정 영역에서 수직적으로 압도적인 우위를 점하기보다는, 여러 영역을 가로지르는 일관성과 통합에 집중하는 전략 덕분에 HubSpot은 시가총액 300억 달러를 넘는 기업으로 성장할 수 있었습니다. HubSpot의 고객들은 한 가지 기능에서의 날카로운 전문성을 사는 것이 아니라, 운영의 단순함과 하나로 통합된 데이터(single source of truth)를 구매하는 셈입니다. 핵심적인 전략적 선택: 집중 vs. 범위, 만족감 vs. 편의성 이제 전략의 본질적인 차이로 들어가 보겠습니다. 셰프의 칼 같은 스타트업은 보통 자신들이 집중한 틈새 시장에서 탁월한 사용자 경험과 성능으로 승부합니다. 이들은 핵심 사용자들에게 강한 충성심과 열정을 불러일으키죠. 반면, 스위스 아미 나이프형 스타트업은 여러 기능을 한데 모아 제공하는 편리함, 통합, 그리고 업무 효율성에서 경쟁 우위를 가집니다. 이들은 공급업체(벤더) 관리의 복잡성을 줄이고, 운영을 단순화하고자 하는 니즈에 어필합니다. 이런 차이는 각 전략의 시장 진입 방식에도 그대로 반영됩니다. 셰프의 칼형 제품은 대개 ‘바텀업(bottom-up)’ 방식으로 확산됩니다. 한 명의 사용자가 이 도구를 발견하고, 특정 기능에 반해 스스로 내부 전도사가 되어 팀이나 조직 전체에 자연스럽게 전파하는 식이죠. 제품 자체의 뛰어난 완성도와 명확한 가치 제안이 확산을 이끕니다. Figma, Slack, Notion의 초창기 성장 방식이 대표적입니다. 스위스 아미 나이프형 스타트업은 보통 ‘탑다운(top-down)’ 방식의 영업이나 조직 차원의 의사결정이 필요합니다. 이 경우 핵심 가치는 단일 기능의 뛰어남이 아니라, 여러 도구를 한 번에 대체할 수 있는 통합 솔루션의 힘, 공급업체 관리의 단순화, 예측 가능한 비용 구조, 통합된 데이터 등 전체적인 운영 효율에 있습니다. 구매 결정권자는 주로 부서장이나 C레벨 임원 등 조직의 큰 그림을 보는 사람들입니다. 하지만 바로 여기서, 특히 스위스 아미 나이프형 모델이 가진 본질적인 위험이 드러납니다. 너무 이른 시점에 너무 많은 기능에 자원을 분산시키면, 결국 어느 하나도 제대로 날이 선 상태로 출시하지 못할 수 있습니다. 여러 개의 칼날(기능)을 동시에 내놓지만, 정작 그 중 어느 것도 진짜로 예리하지 않은 상황이 벌어지는 거죠. 이렇게 되면 사용자는 어설픈 도구들이 모인 ‘올인원’ 플랫폼을 억지로 써야 하는 신세가 되고, 겉으로는 모든 요구사항을 충족하는 것처럼 보여도 실제로는 불만과 답답함만 쌓이게 됩니다. 통합의 약속이 오히려 독이 되는 순간입니다. 각 개별 기능이 불편하거나 부족하면, 전체 제품의 가치가 한순간에 무너질 수 있습니다. Parker Conrad는 이 위험을 한마디로 정리했습니다. “가장 약한 칼날만큼만 강하다.” 즉, 아무리 잘 통합된 슈트라 해도 그 안에 하나라도 조악하고 신뢰할 수 없는 모듈이 있다면, 전체 가치 제안이 흔들릴 수 있다는 뜻입니다. 진화의 경로: 좁고 날카롭게 시작하고, 그 예리함을 지키며 확장할 자격을 얻어라 많은 성공적인 테크 기업들의 성장 과정을 살펴보면 공통적인 패턴이 보입니다. 이들은 대개 처음에는 셰프의 칼처럼 아주 좁고 날카로운 문제에 집중해 시작합니다. 그리고 시간이 지나면서 점진적이고 신중하게, 때로는 고급 멀티툴에 가까운 형태로 영역을 넓혀갑니다. 하지만 이런 확장은 결코 즉흥적으로 이뤄지지 않습니다. 핵심 제품의 성공과 철저한 자기 관리(discipline)를 통해 ‘확장할 자격’을 스스로 증명했을 때 비로소 이루어지는 것입니다. Slack은 처음부터 모든 업무 협업을 아우르는 종합 플랫폼으로 시작하지 않았습니다. 내부 이메일과 불편한 기존 채팅 툴의 문제를 시원하게 해결해주는, 뛰어난 팀 메시징 애플리케이션으로 출발했죠. 사용자를 만족시키는 경험과 명확한 용도 덕분에 강력한 팬덤이 생겼고, 이 기반 위에서 Slack은 통합, 워크플로우, 그리고 Huddles나 Clips 같은 새로운 기능 영역으로 점차 확장할 수 있었습니다. Calendly 역시 겉보기엔 단순하지만 모두가 겪는 회의 일정 잡기의 불편함을 정면으로 겨냥했습니다. 처음에는 그저 내 일정을 공유하고, 상대방이 이메일을 주고받지 않고도 손쉽게 미팅을 예약할 수 있게 해주는 깔끔한 도구에 불과했습니다. CRM도, 세일즈 파이프라인 관리도, 회의록 기록 기능도 없었습니다. 오직 한 가지, 일정을 잡는 일에만 집중해 탁월함을 보여줬죠. 이 완성도가 신뢰를 쌓고 널리 쓰이게 만들었고, 이후에는 더 복잡한 일정 관리, 팀 기능, 다양한 통합 등으로 자연스럽게 확장할 수 있는 기반이 되었습니다. 이처럼 ‘좁게 시작해 탁월함을 이루고, 예리함을 유지한 채, 전략적으로 영역을 넓혀가는’ 순서가 바로 성공의 공식입니다. 그렇다면, 당신은 어떤 도구를 만들고 있습니까? 당신이 창업가이거나, 혁신가이거나, 혹은 제품 리더라면, 이 비유는 반드시 정직하게 마주해야 할 근본적인 전략적 질문을 던집니다. 당신은 셰프의 칼을 만들고 있습니까, 아니면 스위스 아미 나이프를 조립하고 있습니까? 즉, 특정 분야에서 사용자에게 깊은 만족을 주는, 아주 예리하고 집중된 무언가를 만들고 있나요? 아니면 여러 영역을 아우르며 편의성과 통합을 제공하는, 폭넓고 통합된 무언가를 만들고 있나요? 두 가지 길 모두 엄청난 성공의 가능성을 품고 있습니다. 동시에, 큰 위험도 안고 있죠. 하지만 무엇보다 중요한 것은 의도의 명확함입니다. 지금 내가 어떤 게임을 하고 있는지, 내 고객이 진짜로 원하는 것이 만족감(Delight)인지 편의성(Convenience)인지, 깊이(Depth)인지 폭(Breadth)인지, 그리고 내 실행이 그 전략에 제대로 맞춰져 있는지 가차 없이 솔직해져야 합니다. 시장에서 가장 최악인 것은, 항상 무딘 칼날만 가진 멀티툴처럼, 매 순간마다 사용자를 답답하게 만드는 제품일 것입니다. 아니면, 멋지게 만들어진 셰프의 칼에 쓸데없이 어설프게 코르크마개 따개를 덕지덕지 붙여놓은 것일지도 모르죠. 당신만의 날을 선택하세요. 그 강점과 약점을 정확히 이해하고, 이제 그 날이 진짜로 잘 들도록 만드는 데 모든 것을 쏟으세요. 생성일: 2025. 7. 19. 만다라트 보기: /view/iu879gh5g0ph36fnkezc49 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링: Manus 구축 교훈"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: AI 에이전트 컨텍스트 엔지니어링: Manus 구축 교훈 주제: 한국어 시작하기 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링: Manus 구축에서 얻은 교훈 토요일, 7월 19 기술 2025/7/18 --Yichao 'Peak' Ji 프로젝트의 시작 단계에서, 저와 제 팀은 중요한 결정에 직면했습니다: 오픈소스 기반 모델을 사용하여 엔드투엔드 에이전트 모델을 훈련시켜야 할까요, 아니면 최첨단 모델의 능력을 기반으로 에이전트를 구축해야 할까요? NLP 분야에서의 첫 10년 동안, 우리는 그런 선택의 여유가 없었습니다. 의 시대(그래요, 벌써 7년이 지났습니다)에는 모델이 새로운 작업에 전이되기 전에 파인튜닝과 평가를 거쳐야만 했습니다. 그 과정은 오늘날의 LLM들에 비해 모델이 작았음에도 불구하고 반복당 몇 주가 걸렸습니다. 빠르게 변화하는 애플리케이션, 특히 PMF 이전 단계에서는 이러한 느린 피드백 루프 가 결정적인 단점이었습니다. 이것은 제 이전 스타트업에서 얻은 쓰라린 교훈이었는데, 당시 저는 과 시맨틱 검색을 위한 모델을 처음부터 훈련시켰습니다. 그러다가 와 가 등장했고, 제 자체 모델들은 하룻밤 사이에 무의미해졌습니다. 아이러니하게도, 바로 그 모델들이 문맥 내 학습의 시작점이 되었고 완전히 새로운 앞길을 열었습니다. 그 고생스럽게 얻은 교훈으로 선택이 명확해졌습니다: Manus는 컨텍스트 엔지니어링에 베팅할 것입니다. 이를 통해 몇 주가 아닌 몇 시간 내에 개선 사항을 배포할 수 있으며, 우리 제품이 기반 모델과 직교하도록 유지했습니다: 만약 모델의 발전이 밀물이라면, Manus는 바닷바닥에 고정된 기둥이 아닌 배가 되길 원합니다. 그럼에도 불구하고, 컨텍스트 엔지니어링은 결코 간단하지 않았습니다. 이것은 실험적인 과학이며—우리는 더 나은 컨텍스트 구성 방법을 발견할 때마다 에이전트 프레임워크를 네 번이나 재구축했습니다. 우리는 아키텍처 검색, 프롬프트 조정, 경험적 추측의 이 수동 프로세스를 애정을 담아 "확률적 대학원생 하강법"이라고 부릅니다. 우아하지는 않지만, 효과는 있습니다. 이 글에서는 우리 자신의 "SGD"를 통해 도달한 지역 최적점을 공유합니다. 자신만의 AI 에이전트를 구축하고 있다면, 이 원칙들이 더 빠른 수렴에 도움이 되길 바랍니다. KV-캐시를 중심으로 설계하기 만약 내가 딱 하나의 지표만 선택해야 한다면, KV-cache 히트율이 프로덕션 단계 AI 에이전트에서 가장 중요한 지표라고 주장하겠습니다. 이는 지연 시간과 비용 모두에 직접적인 영향을 미칩니다. 그 이유를 이해하기 위해, 가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다: 사용자 입력을 받은 후, 에이전트는 작업을 완료하기 위해 일련의 도구 사용 체인을 진행합니다. 각 반복에서 모델은 현재 컨텍스트를 기반으로 미리 정의된 액션 공간에서 액션을 선택합니다. 그 액션은 환경(예: Manus의 가상 머신 샌드박스)에서 실행되어 관찰을 생성합니다. 액션과 관찰은 컨텍스트에 추가되어 다음 반복을 위한 입력을 형성합니다. 이 루프는 작업이 완료될 때까지 계속됩니다. 아시다시피, 컨텍스트는 모든 단계에서 증가하는 반면, 출력—일반적으로 구조화된 함수 호출—은 상대적으로 짧게 유지됩니다. 이로 인해 에이전트에서는 챗봇과 비교했을 때 프리필링과 디코딩 간의 비율이 크게 치우치게 됩니다. 예를 들어 Manus에서는 평균 입력 대 출력 토큰 비율이 약 100:1입니다. 다행히도, 동일한 접두사를 가진 컨텍스트는 를 활용할 수 있으며, 이는 **첫 번째 토큰까지의 시간(TTFT)**과 추론 비용을 크게 줄여줍니다—자체 호스팅 모델을 사용하든 추론 API를 호출하든 상관없이. 그리고 우리가 이야기하는 것은 작은 절약이 아닙니다: 예를 들어 Claude Sonnet에서는 캐시된 입력 토큰 비용이 0.30 USD/MTok인 반면, 캐시되지 않은 토큰은 3 USD/MTok—10배 차이가 납니다. 컨텍스트 엔지니어링 관점에서 KV-캐시 히트율을 향상시키는 것은 몇 가지 핵심 사항을 포함합니다: 프롬프트 접두사를 안정적으로 유지하세요. LLM의 특성으로 인해, 단 하나의 토큰 차이만으로도 해당 토큰 이후의 캐시가 무효화될 수 있습니다. 흔한 실수는 시스템 프롬프트 시작 부분에 타임스탬프(특히 초 단위로 정확한)를 포함하는 것입니다. 모델이 현재 시간을 알려줄 수 있게 하지만, 캐시 히트율을 크게 저하시킵니다. 컨텍스트를 추가 전용으로 만드세요. 이전 작업이나 관찰을 수정하지 마세요. 직렬화가 결정적이도록 하세요. 많은 프로그래밍 언어와 라이브러리는 JSON 객체를 직렬화할 때 안정적인 키 순서를 보장하지 않으며, 이로 인해 캐시가 조용히 손상될 수 있습니다. 필요할 때 캐시 중단점을 명시적으로 표시하세요. 일부 모델 제공업체나 추론 프레임워크는 자동 증분 접두사 캐싱을 지원하지 않고, 대신 컨텍스트에 수동으로 캐시 중단점을 삽입해야 합니다. 이를 할당할 때는 잠재적인 캐시 만료를 고려하고, 최소한 중단점이 시스템 프롬프트의 끝을 포함하도록 하세요. 또한, 과 같은 프레임워크를 사용하여 모델을 자체 호스팅하는 경우, 이 활성화되어 있는지 확인하고, 세션 ID와 같은 기술을 사용하여 분산 작업자 간에 요청을 일관되게 라우팅하세요. 마스킹하되, 제거하지 마세요 에이전트가 더 많은 기능을 갖추게 되면 자연스럽게 행동 공간이 더 복잡해집니다—간단히 말해서, 도구의 수가 폭발적으로 증가합니다. 최근 인기 있는 는 이 상황에 불을 지피는 역할만 합니다. 사용자 구성 가능한 도구를 허용한다면, 믿으세요: 누군가는 결국 당신이 신중하게 큐레이션한 행동 공간에 수백 개의 미스터리한 도구를 연결할 것입니다. 결과적으로, 모델이 잘못된 행동을 선택하거나 비효율적인 경로를 취할 가능성이 높아집니다. 간단히 말해, 무장한 에이전트가 더 멍청해집니다. 자연스러운 반응은 동적 행동 공간을 설계하는 것입니다—아마도 와 같은 것을 사용하여 필요에 따라 도구를 로드하는 방식으로요. 우리도 Manus에서 그것을 시도했습니다. 하지만 우리의 실험은 명확한 규칙을 제시합니다: 절대적으로 필요한 경우가 아니라면, 반복 중간에 도구를 동적으로 추가하거나 제거하는 것을 피하세요. 이에는 두 가지 주요 이유가 있습니다: 대부분의 LLM에서 도구 정의는 직렬화 후 컨텍스트 앞부분, 일반적으로 시스템 프롬프트 전이나 후에 위치합니다. 따라서 어떤 변경이라도 모든 후속 작업 및 관찰에 대한 KV-캐시를 무효화합니다. 이전 작업 및 관찰이 현재 컨텍스트에 더 이상 정의되지 않은 도구를 참조할 때, 모델은 혼란스러워집니다. 없이는 이것이 종종 스키마 위반이나 환각된 작업으로 이어집니다. 이 문제를 해결하면서도 작업 선택을 개선하기 위해, Manus는 도구 가용성을 관리하기 위한 컨텍스트 인식 을 사용합니다. 도구를 제거하는 대신, 현재 컨텍스트에 기반하여 특정 작업의 선택을 방지(또는 강제)하기 위해 디코딩 중에 토큰 로짓을 마스킹합니다. 실제로, 대부분의 모델 제공업체와 추론 프레임워크는 일종의 응답 프리필(response prefill)을 지원하는데, 이를 통해 도구 정의를 수정하지 않고도 액션 공간을 제한할 수 있습니다. 일반적으로 함수 호출에는 세 가지 모드가 있습니다(예시로 NousResearch의 을 사용하겠습니다): 자동 – 모델이 함수를 호출할지 여부를 선택할 수 있습니다. 응답 접두사만 프리필링하여 구현됩니다: assistant 필수 – 모델이 반드시 함수를 호출해야 하지만, 선택은 제한되지 않습니다. 도구 호출 토큰까지 프리필링하여 구현됩니다: assistant 지정 – 모델이 특정 하위 집합에서 함수를 호출해야 합니다. 함수 이름의 시작 부분까지 프리필링하여 구현됩니다: assistant{"name": "browser_ 이를 통해 토큰 로짓을 직접 마스킹하여 액션 선택을 제한합니다. 예를 들어, 사용자가 새 입력을 제공할 때 Manus는 액션을 취하는 대신 즉시 응답해야 합니다. 또한 액션 이름에 일관된 접두사를 의도적으로 설계했습니다—예를 들어, 모든 브라우저 관련 도구는 browser_로 시작하고, 명령줄 도구는 shell_로 시작합니다. 이를 통해 상태 기반 로짓 프로세서를 사용하지 않고도 특정 상태에서 에이전트가 특정 그룹의 도구만 선택하도록 쉽게 강제할 수 있습니다. 이러한 설계는 모델 기반 아키텍처에서도 Manus 에이전트 루프가 안정적으로 유지되도록 돕습니다. 파일 시스템을 컨텍스트로 사용하기 최신 프론티어 LLM은 이제 128K 토큰 이상의 컨텍스트 윈도우를 제공합니다. 하지만 실제 에이전트 시나리오에서는 이것만으로 충분하지 않으며, 때로는 오히려 부담이 될 수 있습니다. 다음과 같은 세 가지 일반적인 문제점이 있습니다: 관찰은 엄청나게 클 수 있으며, 특히 에이전트가 웹 페이지나 PDF와 같은 비구조화된 데이터와 상호작용할 때 그렇습니다. 컨텍스트 제한을 쉽게 초과할 수 있습니다. 모델 성능은 특정 컨텍스트 길이를 넘어서면 저하되는 경향이 있습니다, 기술적으로 윈도우가 지원하더라도 말입니다. 긴 입력은 비용이 많이 듭니다, 접두사 캐싱을 사용하더라도 말입니다. 여전히 모든 토큰을 전송하고 미리 채우는 비용을 지불해야 합니다. 이를 처리하기 위해, 많은 에이전트 시스템은 컨텍스트 잘라내기나 압축 전략을 구현합니다. 그러나 지나치게 공격적인 압축은 불가피하게 정보 손실로 이어집니다. 문제는 근본적입니다: 에이전트는 본질적으로 모든 이전 상태를 기반으로 다음 행동을 예측해야 합니다—그리고 어떤 관찰이 10단계 후에 중요해질지 확실하게 예측할 수 없습니다. 논리적 관점에서, 모든 비가역적 압축은 위험을 수반합니다. 이것이 바로 Manus에서 우리가 파일 시스템을 최종적인 컨텍스트로 취급하는 이유입니다: 크기 제한이 없고, 본질적으로 영속적이며, 에이전트가 직접 조작할 수 있습니다. 모델은 필요에 따라 파일에 쓰고 읽는 법을 학습하며—파일 시스템을 단순한 저장소가 아닌 구조화된 외부 메모리로 활용합니다. 우리의 압축 전략은 항상 복원 가능하도록 설계되어 있습니다. 예를 들어, URL이 보존되는 한 웹 페이지의 내용은 컨텍스트에서 제외될 수 있으며, 문서의 경로가 샌드박스에서 사용 가능하다면 그 내용은 생략될 수 있습니다. 이를 통해 Manus는 정보를 영구적으로 잃지 않으면서도 컨텍스트 길이를 줄일 수 있습니다. 이 기능을 개발하면서, **상태 공간 모델(State Space Model, SSM)**이 에이전트 환경에서 효과적으로 작동하려면 어떤 조건이 필요할지 상상해보았습니다. 트랜스포머와 달리, SSM은 완전한 어텐션이 없고 장거리 역방향 의존성에 어려움을 겪습니다. 하지만 만약 파일 기반 메모리—컨텍스트 내에 상태를 유지하는 대신 장기 상태를 외부화하는—를 마스터할 수 있다면, 그들의 속도와 효율성이 새로운 종류의 에이전트를 열 수 있을 것입니다. 에이전트 SSM은 의 진정한 후계자가 될 수 있습니다. 낭송을 통한 어텐션 조작 Manus를 사용해 본 적이 있다면, 아마 흥미로운 점을 발견했을 것입니다: 복잡한 작업을 처리할 때, 그것은 todo.md 파일을 생성하고—작업이 진행됨에 따라 단계별로 업데이트하며, 완료된 항목을 체크오프합니다. 이것은 단순히 귀여운 행동이 아닙니다—그것은 어텐션을 조작하기 위한 의도적인 메커니즘입니다. Manus의 일반적인 작업은 평균적으로 약 50개의 도구 호출이 필요합니다. 이는 긴 루프이며, Manus는 의사 결정을 위해 LLM에 의존하기 때문에 특히 긴 컨텍스트나 복잡한 작업에서 주제에서 벗어나거나 이전 목표를 잊어버리기 쉽습니다. 할 일 목록을 지속적으로 다시 작성함으로써, Manus는 컨텍스트의 끝에 자신의 목표를 암송하고 있습니다. 이는 전체 계획을 모델의 최근 주의 범위로 밀어넣어 "중간에서 길을 잃는" 문제를 피하고 목표 불일치를 줄입니다. 실질적으로, 특별한 아키텍처 변경 없이 자연어를 사용하여 자신의 초점을 작업 목표로 편향시키고 있습니다. 잘못된 것도 유지하세요 에이전트는 실수를 합니다. 그것은 버그가 아니라 현실입니다. 언어 모델은 환각을 일으키고, 환경은 오류를 반환하며, 외부 도구는 오작동하고, 예상치 못한 예외 상황은 항상 발생합니다. 다단계 작업에서 실패는 예외가 아닙니다. 그것은 루프의 일부입니다. 그럼에도 불구하고, 일반적인 충동은 이러한 오류를 숨기는 것입니다: 추적 내용을 정리하거나, 작업을 다시 시도하거나, 모델의 상태를 재설정하고 마법같은 ""에 맡기는 것입니다. 그것이 더 안전하고 통제된 것처럼 느껴집니다. 하지만 그것은 대가가 따릅니다: 실패를 지우면 증거가 제거됩니다. 그리고 증거 없이는 모델이 적응할 수 없습니다. 우리의 경험에 따르면, 에이전트 행동을 개선하는 가장 효과적인 방법 중 하나는 놀랍게도 간단합니다: 잘못된 방향을 컨텍스트에 남겨두는 것입니다. 모델이 실패한 행동과 그 결과로 나타난 관찰 결과나 스택 트레이스를 볼 때, 암묵적으로 내부 신념을 업데이트합니다. 이는 유사한 행동에 대한 사전 확률을 낮추어 같은 실수를 반복할 가능성을 줄입니다. 사실, 우리는 오류 복구가 진정한 에이전트적 행동의 가장 명확한 지표 중 하나라고 믿습니다. 그러나 이는 여전히 대부분의 학술 연구와 공개 벤치마크에서는 충분히 다뤄지지 않고 있으며, 이들은 주로 이상적인 조건에서의 작업 성공에 초점을 맞추고 있습니다. 퓨샷에 속지 마세요 은 LLM 출력을 개선하기 위한 일반적인 기술입니다. 하지만 에이전트 시스템에서는 미묘한 방식으로 역효과를 낼 수 있습니다. 언어 모델은 뛰어난 모방자입니다; 그들은 맥락 속에서 행동 패턴을 모방합니다. 맥락이 유사한 과거 행동-관찰 쌍으로 가득 차 있다면, 모델은 더 이상 최적이 아닐 때도 그 패턴을 따르는 경향이 있습니다. 이는 반복적인 결정이나 행동을 포함하는 작업에서 위험할 수 있습니다. 예를 들어, Manus를 사용하여 20개의 이력서를 검토할 때, 에이전트는 종종 리듬에 빠지게 됩니다—단순히 맥락에서 보이는 것이기 때문에 유사한 행동을 반복합니다. 이로 인해 표류, 과도한 일반화 또는 때로는 환각이 발생합니다. 해결책은 다양성을 증가시키는 것입니다. Manus는 행동과 관찰에 작은 양의 구조화된 변화를 도입합니다—다른 직렬화 템플릿, 대체 문구, 순서나 형식의 작은 노이즈 등. 이러한 제어된 무작위성은 패턴을 깨고 모델의 주의력을 조정하는 데 도움이 됩니다. 다시 말해, 자신을 몇 가지 예시에 갇히게 하지 마세요. 맥락이 균일할수록 에이전트는 더 취약해집니다. 결론 맥락 공학은 아직 새롭게 부상하는 과학이지만, 에이전트 시스템에서는 이미 필수적입니다. 모델이 더 강력해지고, 빨라지고, 저렴해지고 있지만, 아무리 뛰어난 능력도 메모리, 환경, 피드백의 필요성을 대체할 수 없습니다. 맥락을 어떻게 구성하느냐가 결국 에이전트의 행동 방식을 정의합니다: 얼마나 빠르게 실행되는지, 얼마나 잘 복구되는지, 그리고 얼마나 확장 가능한지를 결정합니다. Manus에서 우리는 반복적인 재작성, 막다른 길, 수백만 사용자에 걸친 실제 테스트를 통해 이러한 교훈을 배웠습니다. 여기서 공유한 내용이 모두 보편적 진리는 아니지만, 이것들은 우리에게 효과가 있었던 패턴들입니다. 이 글이 여러분이 단 하나의 고통스러운 반복을 피하는 데 도움이 된다면, 이 글은 그 역할을 다한 것입니다. 에이전트의 미래는 맥락 하나하나로 구축될 것입니다. 잘 설계하세요. © 2025 Manus AI 109 N Bridge Rd, Singapore 회사 저희에 대해 Careers 서비스 약관 개인정보 보호정책 쿠키 관리 미디어 문의 문의하기 자료 Windows 앱 Playbook Blog 도움말 센터 커뮤니티 이벤트 캠퍼스 Fellows 구조는 줄이고, 지능은 높입니다. 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/yqvmopss0xcfvu6hwnsk7 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "AI 데이터센터 투자와 경제 영향"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: AI 데이터센터 투자와 경제 영향 주제: AI 데이터센터 자본지출이 미국 및 글로벌 경제에서 전례 없이 큰 비중을 차지하게 되었음 미국 2025년 AI 관련 데이터센터 투자가 GDP의 약 2% 에 달하며, 이는 0.7%의 GDP 성장 기여로 추정됨 이 거대한 투자금은 기존 제조업, 인프라, 기타 벤처 투자에서 빠져나와 AI 중심으로 집중되고 있음 이러한 현상은 철도, 통신 인프라 투자 붐에 비견될 정도로 빠르게 확산 중이며, 이미 과거 통신 인프라 투자 피크를 넘어섬 결과적으로 AI 데이터센터 투자가 경기 하강을 완화하는 동시에, 다른 산업의 자금 고갈 및 대규모 구조조정, 고용 감소 현상까지 유발하고 있음 Updates & Erasures 미국 연준 의사당 리노베이션 관련 논란이 지속되는 가운데, 공공 지출에 대한 비판이 이어짐 최근 기사에서 중앙은행 건물 리노베이션을 두고 정부 관계자들이 불만을 표시하고 있음 Powell 연준 의장의 리더십과 건물 리노베이션 사이에서 풍자와 불만이 오가는 상황임 Honey, AI Capex Ate the Economy AI 데이터센터 자본지출 현황 AI 데이터센터 투자 규모가 너무 커서, 중국의 시진핑조차 각 지방 정부에 AI, 컴퓨팅, 신에너지 산업 투자를 경계하라는 경고를 했음 중국 내 데이터센터 신설 건수만 250개가 넘으며, 전 세계적으로 AI 인프라에 대한 투자 열기가 확산 중임 미국의 경우 Nvidia 데이터센터 매출을 근거로 추정 시, 2025년 AI 자본지출(Capex) 이 미국 GDP의 2% 수준, AI로 인한 GDP 성장 기여도는 0.7% 에 이를 전망임 AI 투자 규모의 하한선 검토 2025년 예상 미국 GDP는 $25T(3경 4000조원) 규모로 추산됨 Nvidia의 데이터센터 대상 연간 매출: 약 $156.4B(216조원), 이 중 99%가 AI 관련으로 집계됨 Nvidia가 전체 데이터센터 자본지출에서 차지하는 비율: 25~35% 경제적 파급력(멀티플라이어): 1.5~2배 적용 시, 연간 전체 데이터센터 capex는 약 $520B로 확대 추정됨 2022년 이전 AI capex는 GDP의 0.1% 미만이었으나 3년 만에 10배 이상 성장함 철도, 텔레콤 등 과거 대규모 인프라 투자와 비교해도 그 규모가 크게 증가 중임 특히 닷컴버블 당시 텔레콤 투자 피크를 이미 초과했으며 계속 상승 추세임 데이터센터 투자액은 19세기 철도 전성기 대비 20% 수준이지만 짧은 기간에 급증함 AI 자본지출은 어디서 오는가 데이터센터 및 AI 인프라 투자금의 출처는 다음과 같음 내부 현금흐름 (Microsoft, Google, Amazon, Meta 등 주요 테크 기업) 부채 발행 (채권 등, 비중 증가 추세) 주식 및 추가공모 벤처캐피털/사모펀드 (CoreWeave, Lambda 등 AI 인프라 스타트업) SPV(특수목적법인), 리스, 자산담보형 대체금융 (Meta 등) 클라우드 사용량 약정 (주로 하이퍼스케일러 기업) AI 중심 투자로 인해 타 산업의 자금 유입이 위축되고 있음 벤처캐피털 자금이 AI 외 영역엔 거의 흐르지 않는 현상 비생명과학 VC는 사실상 현재 오직 AI 투자를 중심으로만 운용함 클라우드 컴퓨트 기업은 기존 클라우드 사업 대신 GPU 중심 IDC에 투자를 집중함 Amazon, Microsoft 등 주요 기업에서 AI 데이터센터 비용 증가로 인건비 및 사업 구조조정이 나타남 AI 관련 상장기업의 주가수익비율은 급등했으나, 다른 분야의 기업들은 자본조달이 어려워짐 AI 기업에 투자금이 몰리며, 제조업/기타 인프라는 상대적으로 자금 부족 AI 투자로 인한 경제 구조 변화 AI 투자 붐은 다른 인프라 부문 투자 위축과 산업 구조 재편을 촉진하고 있음 과거 통신 인프라 버블이 다른 인프라 투자 급감으로 이어진 선례와 유사함 이번 AI 데이터센터 투자 열풍도 비AI 분야 자본 고갈, 대규모 구조조정, 일자리 감소 등 부정적 파급효과가 우려됨 경제적 미스터리 해소 최근 경제에서 무역분쟁, 정치 불확실성, 관료 리스크 등 불안 요인에도 불구하고 경기 침체 우려가 상대적으로 적다는 점이 수수께끼였음 이유는 민간 부문 주도의 AI 데이터센터 투자라는 대규모 "사설 경기부양책" 이 진행 중이기 때문임 이미 dot-com 버블 시기 텔레콤 투자 피크를 초월했으며 19세기 철도 투자 피크에 근접함 역산 시, AI 데이터센터 투자가 없었다면 2025년 1분기 미국 GDP 성장률은 –2.1%까지 하락했을 가능성이 높음 결과적으로, AI 자본지출은 경기 하락을 상쇄하며, 실제로는 경제적 취약성을 은폐하는 역할을 함 결론 단기간 내 AI 및 데이터센터에 대한 투자 폭증은 경제사적으로도 드문 이례적 순간임 AI 및 데이터센터의 폭발적 성장에 대해 찬반과는 별개로, 급격한 기술발전과 자본투입의 속도는 비정상적으로 큼 AI 데이터센터는 철도나 도로처럼 수십~수백년 쓰이는 인프라가 아니라, 짧은 수명과 빠른 감가상각이 특징 이처럼 단기 기술 사이클에 맞춰 대규모 투자가 이뤄지면서, 기타 산업 투자 위축, 대규모 해고, 비AI 분야의 성장 둔화가 병행되고 있음 자본은 현재 벤처와 내부예산 등에서 IT 중심으로 빠르게 재할당되는 중이며, 결과적으로 일부 분야는 장기적인 투자고갈과 대규모 구조조정의 영향을 받고 있음 아직 AI가 실질적으로 널리 활용되기 전임에도, 일자리 감소 및 산업 재편이 빠르게 진행되는 아이러니한 상황임 Rougher Notes University of California가 헤지펀드 투자를 전면 철회하며 강도 높은 비판을 제기함 Jane Street의 인도 트레이딩 조사 진행 중임 나치 장교가 약탈했던 모자이크 작품이 폼페이로 반환됨 에리트리톨 감미료가 뇌세포에 영향을 미치고 뇌졸중 위험을 높일 수 있음 문화 비평가가 소멸 위기에 처할 수 있음 인간 두뇌 크기 증가가 초기 인류 멸종 위험에 영향을 미쳤는지 연구됨 글로벌 경제의 회복력이 점차 약화되고 있다는 우려가 제기됨 KKR의 2025년 중간 전망 발표, "운은 스스로 만들어야 한다"는 메시지 강조 로봇 대사: 다른 기계를 소비하며 성장하는 기계 연구 미국의 웨이 프로틴 열풍으로 유제품 산업 변화 Waymo 출신 엔지니어들이 건설 자동화 로봇 스타트업을 설립함 중국 제약사들이 미국 빅파마를 빠르게 추격 중임 댓글 적기 atmark@argo9.com댓글 요약 보니 지금 2%는 많지 않다고 생각하는 거 같은데, 이 속도로 증가하면 26년에 얼마가 될지를 생각해야 하는거 같습니다. AGI가 초근미래에 가능한게 아니라면, 26년, 어쩌면 27년까지도 낙관론자와 비관론자의 대립으로 정말 혼란스러울거 같아요. 답변달기 ▲ GN⁺ 17시간전 [-] Hacker News 의견 시진핑의 발언은 FT의 과장된 기사에서 나온 것으로 보임. 원문 중국어 기사는 훨씬 더 온화한 어조임. AI와 EV는 회의나 보고서에서 주요 주제가 아니라 언급만 됐을 뿐임. 시진핑의 경고는 AI와 EV 산업에서 또다시 관찰되는 “정치적 업적 경쟁”에 대한 것임. 중앙정부가 산업정책 목표를 정하면 지방정부가 기업들과 결탁해 보여주기식 “프로젝트”를 추진하고, 결국 대부분은 공장만 짓고 멈추는 전형적인 일들임. 이는 예전부터 중앙정부에 큰 골칫거리였고, AI·EV 분야에도 같은 문제가 있다는 게 시진핑의 핵심 경고 내용임. 원문 기사: https://paper.people.com.cn/rmrb/pc/… GDP의 1.2%는 그렇게 극단적으로 느껴지지 않음. 다른 혁신적인 프로젝트와 비교하면 훨씬 낮은 수준임. 예시로 아폴로 프로그램은 4%, 철도는 6%, 코로나 경기부양책은 27%, 2차 대전 국방 지출은 40%까지 갔던 경험이 있음 나도 처음 반응은 비슷함. 1.2%면 별로 많아 보이지 않음. 그냥 언론이 자극적으로 헤드라인을 뽑는 듯함. 만약 물과 에너지 소비량 같은 걸 수치로 보면 더 걱정이 될지도 모르겠음. 다소 주제에서 벗어나지만 미국 GDP의 약 9%가 금융 서비스에서 발생하는데, 개인적으로 더 경계할 만한 수치라고 생각함 전체 GDP 대비로 보면 적어 보이지만, 우리 GDP 자체가 워낙 크기 때문임. 이 1.2%라는 액수도 노르웨이의 GDP 전체만큼임. 별거 아닌 것처럼 보이지만, 올해 군사 지출인 3.4%와 비교해도 큰 금액임 지금은 수치만 보지 말고 변화의 추이와 흐름, 그리고 그 기울기의 의미에 주목해야 한다고 생각함. 자본이 여러 분야에서 AI로 이동하고 있고, 자산 가치의 지속시간(철도는 수십년에서 수세기, AI는 몇 년이나 될지 등)도 다름. “AI 데이터센터 투자가 없었으면 1분기 GDP 하락 폭이 –2.1%까지 갔을 것”이라는 저자의 논점도 있음 이제 겨우 시작된 지 2년밖에 안 됐음! 1.2%도 엄청난 수치임. 이런 비교가 가능한 것 자체가 놀라움 기사 핵심은 이렇게 거대한 투자가 정당화될 수 있느냐는 질문임. 단순히 GDP의 몇 %니 괜찮다는 식의 반박은 본질을 피하는 셈임 철도는 자본을 사회 전체로 분산시키고, 다수의 장기적 부의 증가로 이어졌음. 그러나 AI는 기존 부자에게 자본이 집중되고, 결국 중산층에게 장기적으로 부의 감소를 가져올 여지가 있음. 인구의 구매력이 줄면 경제 성장에 도움 되지 않아서 이런 AI 투자 붐에는 의문이 있음 “철도가 자본 분산인가?”라는 점에 의문이 있음. 과거 철도도 벤더빌트 같은 대형 독점이었음. 정부의 반독점 규제가 생길 정도로 가격 담합과 농민들의 운송비 인상이 만연했음. “AI가 자본 집중을 심화시킨다”는 점은 맞지만, 사실 모든 자본집약적 산업이 그러함. AI만 집어서 말할 이유는 없고, AI는 자연 독점도 아니며 경쟁도 가능함 AI와 데이터센터에 대해 밴드웨건이 끝나면 그 용량을 좀 더 유용한 곳(예: 신약 개발 등)으로 쓸 수 있으면 좋겠음 1990년대 닷컴 붐 때에도 무분별하게 광섬유 네트워크를 과다하게 깔았고, 닷컴 버블 이후 이 자산들이 헐값에 처분되어, 새로운 스타트업들이 저가로 전국망을 구축함. 이러한 거품의 ‘유물’이 차세대 회사들의 저렴한 연료가 되어왔음. 데이터센터 역시 이 패턴을 따라 지금 당장 과잉이더라도 나중에는 반드시 새로운 용도로 쓰일 것임 유행과 관련해서, 왜 그렇게 많은 사람이 개발자 및 기타 화이트칼라 일자리를 AI가 100% 대체한다는 것에 집착하는지 모르겠음. 이상하리만큼 종말적이고 허무주의적인 환상 같고, 나는 이런 과대광고에 동의하지 않음. 나만 그런 것인지 궁금함 글로벌 기준으로 현재 LLM(대형언어모델) 역량조차 충분히 도입되지 않았음. 만약 지금 이 수준에서 더 지능적인 걸 못 만든다 해도 향후 수년간 다양한 업계에서 반복적인 작업 자동화가 계속될 가능성 있음 이곳에서 AI와 그 멈출 수 없는 발전을 가볍게 보는 사람이 자꾸 나와서 놀라움. 체스, 바둑, 전략 게임, 단백질 구조 예측 등 이미 일어난 예시만 봐도, 형식화하고 검증 가능한 거의 모든 문제는 결국 AI가 풀 수 있음은 분명함. 분야별 특화 ASI(인공지능 초지능) 역시 시간 문제라고 생각함. 모두에게 The Bitter Lesson과 Verifier’s Law 읽어볼 것을 강력 추천함 우리는 그럴 수 없음. 결국 기준에 맞춰 엔지니어를 구조조정하고 남는 설비 역시 없앨 것임 새로운 데이터센터가 무조건 재생에너지로 지어지도록 강제로 했으면 좋겠음. 전체 비용 대비 추가비용도 그렇게 크지 않을 텐데, 이 정도 대기업은 충분히 감당 가능하다고 봄. 어쩌면 이런 정책이 차세대 소형모듈 원자로 발전기술의 진보를 이끌지도 모름 많은 대기업이 이미 데이터센터 동력원으로 소형 원자력 기술에 관심을 갖고 있음. 가장 큰 문제는 이런 시설을 구동할 수 있는 전력망의 부지 선정임. 관련 업계 사람과 30분만 이야기해도 결국 핵심 주제는 원자력임. 풍부한 투자금이 쏟아지는 이 유행이 충분히 지속돼서 실제 필드에 우라늄 원자로가 깔리는 게 큰 긍정 효과가 될 것임. 철도, 광섬유처럼 남는 물리 인프라가 생길 수 있길 바람. 예전의 ‘도적 백만장자(robber barons)’들은 최소한 물리적 인프라라도 남겼으나, 최근의 붐은 거의 남는 게 없었음 유럽에서는 이미 모든 신규 데이터센터가 재생에너지를 의무화하고 있음. 미국에서도 Google, Microsoft, Meta, AWS가 전 세계에서 가장 많은 재생에너지 구매 계약을 체결함. MS만 해도 약 200억 달러를 투자함. 미국은 수요 부족이 아니라 인허가·구획 문제 등으로 재생에너지 설치가 병목임. 전력망에 들어가길 기다리는 용량만 100GW로, 미국 전체 전력의 10% 규모임. 많이 주문한다고 오래 걸리는 병목 자체가 해결되진 않는 구조임. 예외적으로 xAI/Grok 같은 곳은 대형 클러스터를 100% 가스로 돌림. 전력도, 냉각화도 열악한 곳에서 트레일러 가스터빈 35대와 냉장 트럭 50여 대를 동원함. 효율도 낮고 환경 저해가 너무 크다고 생각하고, 이런 시스템은 불법화해야 된다고 봄 미국에서는 강제하지 않아도 이미 시장이 변하는 중임. 2024년 신규 발전 설비의 94%, 2025년 93%가 재생에너지 또는 배터리 저장이고, 앞으로도 비슷한 추세임. 신규 화석연료 발전소는 천연가스만 조금 추가되고, 이마저도 옛 석탄 발전소를 전환하는 경우가 많음. 천연가스 신규 증설 계획도 셰일 붐 이후 최저임. 재생에너지가 이미 승리함 데이터센터는 값비싼 자산이 놀게 되는 걸 피하기 위해 ‘확실한’(firm) 전력을 선호함. 태양광과 풍력은 간헐적임. 신규 가스 발전소는 수년이 걸리는 계획임. 겨울철 태양 대비 12시간 이상 배터리를 확보하는 것도 완전히 공짜는 아님 하드웨어 자체도 재생 가능이면 좋겠음 AI 설비투자(CapEx)로 쓴 많은 자금이 다른 산업에서 빠져와서 그쪽은 투자 감소로 ‘굶는다’는 식의 논리와, 동시에 이 돈이 전체 GDP에 곱해진다고 주장하는 건 어불성설임. 자금이 이동한 거라면 곱셈효과는 양쪽에 동일하게 적용해야 함 그래서 기사의 제목이 “Honey, AI Capex is Eating the Economy.”임 글의 주된 주장은 경제가 제로섬이라는 가정에 기반함. 하지만 경제는 명백히 제로섬이 아님. AI에 투자가 몰린다고 해서 똑같이 다른 분야로 바로 전환시킬 수 있는 게 아님. 지금 AI에 투자되는 것은 그만한 가치가 기대되기 때문임. 개인적으론 그 가치가 철도보다 훨씬 클 거라고 생각함. 일부 하드웨어나 특정 지역에서 거품 과잉/과잉투자가 있을 수는 있지만, 아직 본문의 저자가 말하는 ‘붕괴 직전’ 상황은 아닌 것 같음 경제가 항상 복합적으로 작용하므로 지나치게 낙관적으로만 보면 안 됨. 저자의 지적대로 단기적으로 AI 투자를 위해 다른 분야 투자가 줄어드는 것은 사실임 대규모 투자가 과잉이 되더라도 결국 장기적으로 쓸모 있어질 확률이 높음. pets.com을 위해 처음 인터넷 인프라를 과다하게 깔았지만 이후 Amazon, YouTube, Zoom 같은 실제 ‘킬러 앱’이 나타나서, 당시 실수 투자가 미래 사회 기반이 된 것과 같음. 현재의 AI 투자도 비슷하게 역사적 의미가 남을 수 있음. 관련해서 Carlota Perez의 Technological Revolutions and Financial Capital 추천함 그래서 트랜지스터 발전, 즉 Moore’s Law (무어의 법칙)는 앞으로 10년은 더 갈 것임. 스마트폰 성장기(2008~2023)를 이끌었으며, 이미 현재 투자금은 앞으로 2~3년 반도체 생산(2nm, A20, 곧이어 A18/14)으로 투자됨. 2030~2032년에는 A10, A8까지 모멘텀 충분히 보장 가능함. 설사 속도가 느려져도 2035년까지는 끌고 갈 여력임. 만약 2035년에 A5까지 간다 해도, 그때 12배 정도의 집적도 증가임. 패키징, 칩릿, 인터커넥트 개선 등을 포함해봐야 30~40배 수준임. 많은 AI 기업이 요구하는 1000~10000배 컴퓨트에는 아직 한참 부족함. 메모리 대역폭 확장도 그만큼 따라줘야 함 자동화의 역설적 측면은 경제 규모를 늘리는 대신 일부 산업을 없애는 현상임. 재화는 더 많아질 수 있지만, 그것들이 사회적 지위를 올려주지 않게 되면 그 가치는 오히려 낮아짐. 예전엔 못 하나가 경제의 0.5%를 차지했지만 지금은 못 공장 주인도 저마진에 사회적 위상 없듯, 소프트웨어 프론트엔드 개발도 자동화되면 경제 및 사회적 비중 모두 줄어들 것임. 사회적 지위는 결국 제로섬이라, 사람들은 다른 곳에 사회적 지위를 찾으려 씀 “자동화가 경제의 일부를 없앤다”는 점을 들었는데, 나는 오히려 새로운 역량이 잠재된 수요를 자극해 전체 파이를 키운다고 봄. 욕구에는 제한이 없고, AI 자동화조차 그러한 수요를 따라잡기 어려움 FPGA로 재구성 가능한 컴퓨팅을 최적화해 LLM 연산비용을 90% 이상 낮출 방법이 나올 때를 기대하고 있음 이 분야에서 이론 컴퓨터과학(이론CS) 연구가 더 많아졌으면 좋겠음. 모든 머신러닝(Machine Learning) 기법은 결국 ‘압축’ 기법임을 인식하면, 주어진 파라미터 크기에 인코딩 가능한 정보량, 정보 손실과 성능의 관계, 원 데이터셋의 정보량만 알면 LLM의 최소 사이즈 추정도 가능해야 함. LLM의 크기가 과하다고 생각하지만, 동시에 담고자 하는 데이터 자체가 방대해서 실제론 생각보다 커야 한다고 봄. 손실 압축(loose compression)이 LLM의 ‘일반화’ 원리인 만큼, 정보를 온전히 담으려면 굉장히 큰 용량이 필요함 그 성능 향상의 원천이 어디서 오는지 궁금함. 하드웨어는 이미 GEMM(일반 행렬-행렬 곱셈)을 최대한 빠르게 연산할 수 있는 수준임 주변 칩 친구들은 Qualcom이 FPGA 관련 특허를 다수 갖고 있어서 실제로 의미 있는 FPGA 혁신이 가로막히고 있다는 푸념이 많음 기다릴 필요 없음. FPGA는 이런 아키텍처를 위한 설계가 아님. 전력 효율은 높지만, 배치 및 배선 오버헤드, 제한적인 메모리(시장에 나온 FPGA 대부분은 HBM 없음), 느린 클럭, 불편한 개발 경험 등으로 메인솔루션이 되기 어려움 이미 ASIC이 출시됨. 예시로 Google TPU를 참고하면 비용 가늠 가능함. HBM(고대역폭 메모리) 자체도 매우 비쌈 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/66mx24bm5yxx8wwt21s09 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "메타 슈퍼인텔리전스 팀 브리핑"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 메타 슈퍼인텔리전스 팀 브리핑 주제: 메타 슈퍼인텔리전스 팀 브리핑 문서 작성일: 2024년 6월 12일 작성 목적: 메타의 슈퍼인텔리전스 팀 구성에 대한 주요 테마, 중요한 아이디어 및 사실을 검토하고 요약하여 상세한 브리핑을 제공합니다. 1. 주요 테마 및 특징 요약 메타의 슈퍼인텔리전스 팀은 인공 일반 지능(AGI) 및 초지능(Superintelligence) 개발을 목표로 구성된 "드림팀"으로 평가됩니다. 이 팀은 특정 인구 통계학적 특성과 경쟁사로부터의 인재 유치라는 두드러진 특징을 보입니다. 가. 중국계 인재의 압도적 우세: 팀원의 **50% (27명)**가 중국계이며, 이는 중국 출신 및 중국계 미국인을 포함합니다. 한 소스에 따르면, 미국인 팀원 중에서도 약 55%가 중국계 미국인으로, 미국 전체 인구에서 중국계 미국인이 차지하는 비율(1.6%)을 훨씬 뛰어넘는 수치입니다. ("The crazy thing isn't just that 50% are Chinese, but that ±50% of the Americans are also ethnically Chinese, despite the USA only having around ±1.5% of ethnic chinese in its population.") 이러한 현상은 AI 분야에서 중국계 연구자들의 뛰어난 역량, 수학적 개념에 대한 언어적 우위("The Chinese language is more conductive to mathematical concepts"), 교육 중시 문화("culturally valueing education"), 높은 평균 IQ 및 우수한 교육 시스템(칭화대, 베이징대 등)에 기인한다고 분석됩니다. 일부 댓글에서는 중국계 연구자들이 미국에서 AI 경쟁에서 미국이 우위를 점하도록 돕고자 하는 강한 의지를 가지고 있다는 의견도 제시되었습니다. ("One thing I've found interesting as a Taiwanese studying in America is that the Chinese here dislike the CCP more than I do. Like they are 100% all in on winning the AI race and making sure USA benefits.") 나. 고학력 및 젊은 연구진 구성: 팀원의 75%가 박사 학위(PhDs) 보유자이며, 이들 중 70%는 연구원 직책을 맡고 있습니다. 이는 세계 최고 수준의 연구 역량을 의미합니다. ("75% have PhDs, 70% Researchers") 연령대는 **30대 초반(30-34세)이 45%**로 가장 많아, 혁신적이고 에너지 넘치는 팀 구성을 보여줍니다. 이는 AI 분야의 특성상 젊은 연구자들이 핵심 역할을 하고 있음을 시사합니다. 다. 주요 경쟁사로부터의 인재 영입: 팀원의 40%는 OpenAI, 20%는 DeepMind, 15%는 Scale AI 출신입니다. 이는 메타가 AGI 달성을 위해 주요 경쟁사의 핵심 인재들을 적극적으로 스카웃했음을 보여줍니다. ("40% from OpenAI, 20% DeepMind, 15% Scale") 특히 GPT-4와 o-시리즈의 공동 개발자인 Jason Wei와 Hyung Chung을 영입하는 등, OpenAI로부터의 인재 유출이 강조됩니다. ("Zuckerberg poaches Jason Wei and Hyung Chung (co-creators of GPT4 and o-series) to Meta Superintelligence") 일부에서는 이를 "AI 연구원 포켓몬 수집"에 비유하며, 최고의 인재를 모아 성공을 기대하는 전략으로 분석합니다. ("Collecting the AI researcher equivalent of Pokemon and hoping it leads to results.") 라. 글로벌 인재의 미국 집중: 팀원의 75%가 1세대 이민자입니다. 이는 미국이 전 세계 최고 수준의 AI 인재들을 끌어들이는 능력을 입증하는 사례로 평가됩니다. 다양한 국적(인도, 브라질, 이스라엘, 프랑스 등)의 인재가 포함되어 있지만, 중국계의 비중이 압도적입니다. 2. 중요한 아이디어 및 사실 메타의 공격적인 AI 투자: 마크 저커버그는 메타가 자체적인 "맨해튼 프로젝트"를 진행할 것이라고 밝혔으며, 이는 AI 분야에서의 강력한 의지를 나타냅니다. ("But Zuck just said they will have their own Manhattan project") 초지능(Superintelligence) 목표: 팀의 명칭 자체가 '슈퍼인텔리전스 팀'으로, AGI를 넘어선 초지능 개발을 목표로 하고 있음을 명시합니다. 이는 메타의 장기적인 AI 비전을 보여줍니다. 실리콘 밸리 내 인재 전쟁: OpenAI, DeepMind 등 기존 AI 강자들로부터의 인재 유출은 현재 AI 산업 내에서 벌어지고 있는 치열한 인재 전쟁을 극명하게 보여줍니다. 성공 가능성에 대한 다양한 의견: 일부에서는 "포켓몬 수집"에 비유하며 팀원 간의 과도한 경쟁이나 "너무 많은 요리사"로 인해 실패할 가능성을 제기하는 반면, 다른 이들은 메타의 막대한 자원과 인재 풀을 고려할 때 성공 가능성이 높다고 봅니다. ("Too many cooks in the kitchen," "They have better odds than most.") IQ 및 인종 관련 논의: 팀의 특정 인종적 편중(중국계 우세)은 지능, 문화, 교육 시스템의 역할에 대한 논쟁을 불러일으켰습니다. 일부는 평균 IQ 차이와 교육 중시 문화가 이러한 현상에 기여한다고 주장합니다. ("even slightly higher average IQ's is going to create massive disparities at the far right tail of geniuses," "Cultural differences matter a lot though," "‘culturally’ valueing education is in itself a function of intelligence.") 메타의 기업 이미지 논란: 일부에서는 메타(페이스북)가 인류에 "순수 부정적(net negative)" 영향을 미쳤으며, 데이터 수집, 잘못된 정보 확산, 경쟁사 인수 등을 비판하며, 이러한 기업이 고급 AI를 통제하는 것에 대한 우려를 표명합니다. ("Because they have been a net negative to humanity so far and there is no sign their leadership has changed.") 3. 결론 메타의 슈퍼인텔리전스 팀은 글로벌 최고 수준의 AI 인재들을 공격적으로 영입하여 구성된 "드림팀"입니다. 특히 중국계 박사 학위 소지자의 압도적인 비중, 젊은 연령대, 그리고 경쟁사 출신 전문가들의 집합은 메타가 AGI 및 초지능 개발에 얼마나 심혈을 기울이고 있는지를 보여줍니다. 이러한 전략이 실제 혁신적인 결과로 이어질지는 미지수이나, 이는 현재 AI 분야의 치열한 인재 경쟁과 미래 기술 패권 경쟁의 단면을 명확하게 보여주는 중요한 사례입니다. 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/ytoyw4bjwicn9z5jag49u 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "메타 슈퍼인텔리전스 팀 브리핑"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 메타 슈퍼인텔리전스 팀 브리핑 주제: 메타 슈퍼인텔리전스 팀 브리핑 문서 작성일: 2024년 6월 12일 작성 목적: 메타의 슈퍼인텔리전스 팀 구성에 대한 주요 테마, 중요한 아이디어 및 사실을 검토하고 요약하여 상세한 브리핑을 제공합니다. 1. 주요 테마 및 특징 요약 메타의 슈퍼인텔리전스 팀은 인공 일반 지능(AGI) 및 초지능(Superintelligence) 개발을 목표로 구성된 "드림팀"으로 평가됩니다. 이 팀은 특정 인구 통계학적 특성과 경쟁사로부터의 인재 유치라는 두드러진 특징을 보입니다. 가. 중국계 인재의 압도적 우세: 팀원의 **50% (27명)**가 중국계이며, 이는 중국 출신 및 중국계 미국인을 포함합니다. 한 소스에 따르면, 미국인 팀원 중에서도 약 55%가 중국계 미국인으로, 미국 전체 인구에서 중국계 미국인이 차지하는 비율(1.6%)을 훨씬 뛰어넘는 수치입니다. ("The crazy thing isn't just that 50% are Chinese, but that ±50% of the Americans are also ethnically Chinese, despite the USA only having around ±1.5% of ethnic chinese in its population.") 이러한 현상은 AI 분야에서 중국계 연구자들의 뛰어난 역량, 수학적 개념에 대한 언어적 우위("The Chinese language is more conductive to mathematical concepts"), 교육 중시 문화("culturally valueing education"), 높은 평균 IQ 및 우수한 교육 시스템(칭화대, 베이징대 등)에 기인한다고 분석됩니다. 일부 댓글에서는 중국계 연구자들이 미국에서 AI 경쟁에서 미국이 우위를 점하도록 돕고자 하는 강한 의지를 가지고 있다는 의견도 제시되었습니다. ("One thing I've found interesting as a Taiwanese studying in America is that the Chinese here dislike the CCP more than I do. Like they are 100% all in on winning the AI race and making sure USA benefits.") 나. 고학력 및 젊은 연구진 구성: 팀원의 75%가 박사 학위(PhDs) 보유자이며, 이들 중 70%는 연구원 직책을 맡고 있습니다. 이는 세계 최고 수준의 연구 역량을 의미합니다. ("75% have PhDs, 70% Researchers") 연령대는 **30대 초반(30-34세)이 45%**로 가장 많아, 혁신적이고 에너지 넘치는 팀 구성을 보여줍니다. 이는 AI 분야의 특성상 젊은 연구자들이 핵심 역할을 하고 있음을 시사합니다. 다. 주요 경쟁사로부터의 인재 영입: 팀원의 40%는 OpenAI, 20%는 DeepMind, 15%는 Scale AI 출신입니다. 이는 메타가 AGI 달성을 위해 주요 경쟁사의 핵심 인재들을 적극적으로 스카웃했음을 보여줍니다. ("40% from OpenAI, 20% DeepMind, 15% Scale") 특히 GPT-4와 o-시리즈의 공동 개발자인 Jason Wei와 Hyung Chung을 영입하는 등, OpenAI로부터의 인재 유출이 강조됩니다. ("Zuckerberg poaches Jason Wei and Hyung Chung (co-creators of GPT4 and o-series) to Meta Superintelligence") 일부에서는 이를 "AI 연구원 포켓몬 수집"에 비유하며, 최고의 인재를 모아 성공을 기대하는 전략으로 분석합니다. ("Collecting the AI researcher equivalent of Pokemon and hoping it leads to results.") 라. 글로벌 인재의 미국 집중: 팀원의 75%가 1세대 이민자입니다. 이는 미국이 전 세계 최고 수준의 AI 인재들을 끌어들이는 능력을 입증하는 사례로 평가됩니다. 다양한 국적(인도, 브라질, 이스라엘, 프랑스 등)의 인재가 포함되어 있지만, 중국계의 비중이 압도적입니다. 2. 중요한 아이디어 및 사실 메타의 공격적인 AI 투자: 마크 저커버그는 메타가 자체적인 "맨해튼 프로젝트"를 진행할 것이라고 밝혔으며, 이는 AI 분야에서의 강력한 의지를 나타냅니다. ("But Zuck just said they will have their own Manhattan project") 초지능(Superintelligence) 목표: 팀의 명칭 자체가 '슈퍼인텔리전스 팀'으로, AGI를 넘어선 초지능 개발을 목표로 하고 있음을 명시합니다. 이는 메타의 장기적인 AI 비전을 보여줍니다. 실리콘 밸리 내 인재 전쟁: OpenAI, DeepMind 등 기존 AI 강자들로부터의 인재 유출은 현재 AI 산업 내에서 벌어지고 있는 치열한 인재 전쟁을 극명하게 보여줍니다. 성공 가능성에 대한 다양한 의견: 일부에서는 "포켓몬 수집"에 비유하며 팀원 간의 과도한 경쟁이나 "너무 많은 요리사"로 인해 실패할 가능성을 제기하는 반면, 다른 이들은 메타의 막대한 자원과 인재 풀을 고려할 때 성공 가능성이 높다고 봅니다. ("Too many cooks in the kitchen," "They have better odds than most.") IQ 및 인종 관련 논의: 팀의 특정 인종적 편중(중국계 우세)은 지능, 문화, 교육 시스템의 역할에 대한 논쟁을 불러일으켰습니다. 일부는 평균 IQ 차이와 교육 중시 문화가 이러한 현상에 기여한다고 주장합니다. ("even slightly higher average IQ's is going to create massive disparities at the far right tail of geniuses," "Cultural differences matter a lot though," "‘culturally’ valueing education is in itself a function of intelligence.") 메타의 기업 이미지 논란: 일부에서는 메타(페이스북)가 인류에 "순수 부정적(net negative)" 영향을 미쳤으며, 데이터 수집, 잘못된 정보 확산, 경쟁사 인수 등을 비판하며, 이러한 기업이 고급 AI를 통제하는 것에 대한 우려를 표명합니다. ("Because they have been a net negative to humanity so far and there is no sign their leadership has changed.") 3. 결론 메타의 슈퍼인텔리전스 팀은 글로벌 최고 수준의 AI 인재들을 공격적으로 영입하여 구성된 "드림팀"입니다. 특히 중국계 박사 학위 소지자의 압도적인 비중, 젊은 연령대, 그리고 경쟁사 출신 전문가들의 집합은 메타가 AGI 및 초지능 개발에 얼마나 심혈을 기울이고 있는지를 보여줍니다. 이러한 전략이 실제 혁신적인 결과로 이어질지는 미지수이나, 이는 현재 AI 분야의 치열한 인재 경쟁과 미래 기술 패권 경쟁의 단면을 명확하게 보여주는 중요한 사례입니다. 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/ytoyw4bjwicn9z5jag49u 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:08 이 만다라트는 "강선우 의원 갑질 의혹에 대한 전 보좌진의 진실 규명 및 옹호"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 강선우 의원 갑질 의혹에 대한 전 보좌진의 진실 규명 및 옹호 주제: 21대 초선시절 강선우 의원님과 함께 일했던 보좌진였습니다. 지금은 국회를 떠나 다른일을 하고 있습니다. 저는 의원님으로 부터 부당한 지시를 받은적이 없습니다. 물론 그러한 행위를 본적도 없습니다. 일이 힘들긴 했습니다. 지역기반없는 여성 초선의원이니만큼 지역활동과 국회활동 어느 하나 빠지는거 없이 다 하려고 하셨거든요. 이러면 보좌직원들이 많이 피곤해집니다. 갑질을 제보한 보좌직원이 누구인지 알고 있습니다. 같은 시기에 근무를 했었습니다. 당무감사 자료 누락, 문서 허위작성, 선거기간 타후보 캠프 이중출근 등 의원실에 막대한 피해를 주었던 직원인데 정의의 투사로 둔갑되어있는 현실이 아이러니 합니다. 저 역시 며칠간 여러 매체의 기자들로부터 전화인터뷰 요청을 받았고, 적극적으로 인터뷰에 응했습니다. 갑질은 없었고, 제보된 사건들도 정확한 크로스체크가 필요하다 얘기 했지만, 다루어주는 기자는 없더군요. 다른 전직원 두어명과 연락이 닿아 얘기해보니 저와 비슷한 취지로 인터뷰 했었다고 전해 들었습니다. 강선우 의원은 젊은 여성의원입니다. 보수와 언론에게는 쉬운먹잇감으로 보이겠죠. 또한 당대변인까지 했을 정도로 똑부러지게 말을 잘하고 패셔너블 합니다. 민주당의 얼굴 같아서 더 도를 넘는 공격을 하는게 아닌가 합니다. 강선우 의원이 부당한 지시를 했었다면 그 사실 하나로 질타를 하고 사과를 하면 됩니다. 확인되지도 않은 제보들로 도배되고 있는 현실이 안타깝습니다. 저는 강선우 의원님과 좋은 추억이 많습니다. 그녀의 열정과 추진력에 감탄했었고 배운것도 많습니다. 부족한 것 없는 사회적위치에서 약자들을 배려하고 힘써주는 모습이 의아하기도 했고 감동한적도 많습니다. 부디 위기를 잘 이겨내시고 승승장구 하길 바랍니다. 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/nz4nehpdnq3au09e60fxe 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:07 이 만다라트는 "우버의 로보택시 대규모 배치 파트너십 (루시드, 누로 협력)"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 우버의 로보택시 대규모 배치 파트너십 (루시드, 누로 협력) 주제: 우버는 목요일, 자율주행차에 대한 수요가 급증함에 따라 향후 6년 동안 20,000대 이상의 로보택시를 배치하기 위한 3억 달러 규모의 파트너십을 발표했습니다. 차량 공유 서비스 기업인 루시드(Lucid)는 3억 달러를 투자할 예정입니다. 누로는 루시드가 우버에 최소 2만 대의 로보택시를 공급하는 데 사용할 자율주행 기술을 개발할 예정입니다. 두 회사는 내년에 미국 주요 도시 중심지에 로보택시를 출시할 계획이다. 이 기사에서 엘씨디 -0.04 (-1.31%) 영업시간 이후 U1BE3′-BR +1.08 (+0.86%) 좋아하는 주식을 팔로우하세요 무료 계정 만들기 우버가 루시드와 자율주행차 스타트업 누로와 협력해 만든 자율주행 로보택시. 우버가 루시드와 자율주행차 스타트업 누로와 협력해 만든 자율주행 로보택시. 출처: Nick Twork | Lucid 우버 목요일에 자율주행차에 대한 수요가 급증함에 따라 향후 6년 동안 20,000대 이상의 로보택시를 배치하기 위한 파트너십을 발표했습니다. 파트너십의 일환으로 승차 공유 회사는 Lucid 와 협력하고 있습니다. 전기차 제조업체인 루시드(Lucid)와 자율주행 스타트업 뉴로(Nuro)가 협력합니다. 이 계약에 따라 우버는 루시드에 3억 달러를 투자할 예정입니다. 뉴로는 루시드가 계약 기간 동안 우버에 로보택시를 공급하는 데 사용할 자율주행 기술을 개발하고, 수억 달러의 투자를 유치하게 됩니다. 루시드 주가는 목요일에 36% 상승했습니다. 우버 주가는 보합세를 보였습니다. 두 회사는 내년에 미국 주요 도시 중심지에 로보택시를 출시할 계획이다. Uber CEO 다라 코스로샤히는 성명을 통해 “Uber 플랫폼에 맞춰 특별히 구축된 이 새로운 로보택시 프로그램에서 Nuro와 Lucid와 협력하게 되어 매우 기쁩니다. 이를 통해 전 세계 더 많은 사람들에게 자율주행의 마법을 안전하게 선사할 수 있을 것입니다.”라고 밝혔습니다. CNBC와의 인터뷰에서 루시드의 임시 CEO인 마크 빈터호프는 이 파트너십을 통해 전기 자동차 제조업체가 아직 진출하지 못한 ”완전히 새로운” 시장에서 경쟁할 수 있는 기회라고 말했습니다. CNBC 기술 뉴스 더 보기 Peter Thiel이 Tom Lee의 에테르 회사의 지분을 대량으로 매수했고 주가가 급등하고 있습니다. 엔비디아 CEO 젠슨 황, H2O 금지 해제 후 중국에 더욱 진보된 칩 판매 원해 암호화폐, 낙관론 회복으로 반등…하원, 이번 주 주요 스테이블코인 법안 통과 가능성 Whoop은 FDA가 혈압 기능에 대한 경고로 ‘권한을 넘었다’고 주장 구글과 소프트뱅크 비전 펀드의 지원을 받는 누로는 이 차량용 ”레벨 4 자율주행 시스템” 소프트웨어를 제공할 예정입니다. 이 기술은 정상적인 교통 상황과 기상 조건에서 사람이 운전하지 않고도 승객을 운전할 수 있습니다. 루시드와 누로와의 파트너십은 알파벳 과 우버의 제휴에 따른 것입니다. Waymo가 지원합니다. 두 회사는 올해 초 애틀랜타 와 텍사스 오스틴 으로 서비스를 확장했습니다. Waymo 차량은 SAE 주행 자동화 레벨에서 정의한 레벨 4로 간주됩니다. 테슬라 현재 오토파일럿과 FSD(자율주행 시스템)가 장착된 자동차를 판매하고 있으며, 이 시스템은 레벨 2 범주에 속하며 운전자가 운전해야 합니다. 일론 머스크 의 전기차 회사는 6월 오스틴에서 로보택시 시범 운행을 시작했습니다 . 루시드는 그래비티 차량의 주행거리가 450마일(약 720km)로 비용과 충전 시간을 절감하는 동시에 접근성을 향상시킬 것이라고 밝혔습니다. 빈터호프는 이 프로그램에 현재 개발 중인 루시드 차량이 포함될 가능성이 있다고 말했습니다. 그는 ”우리가 선택된 것은 EV 기술의 선도성 때문입니다.”라고 말했습니다. 첫 번째 프로토타입 차량의 테스트는 라스베이거스에 위치한 Nuro의 시험장에서 폐쇄 회로 테스트가 진행 중입니다. 이 스타트업은 지난 4월 T. Rowe Price, Fidelity, Tiger Global, Greylock으로부터 1억 600만 달러의 투자 유치를 완료했습니다. Nuro는 CNBC에 보낸 성명에서 이 거래는 ”상업적으로 실행 가능하고 전 세계적으로 확장 가능한 로보택시 프로그램에 대한 청사진”이라고 밝혔습니다. 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/9wgwmfewmmbjb7vcvjbr 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:07 이 만다라트는 "연방준비제도 트럼프의 파월 해고 시 법적, 경제적, 시장적 파장 분석"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 연방준비제도 트럼프의 파월 해고 시 법적, 경제적, 시장적 파장 분석 주제: 연방준비제도 트럼프가 연준 의장 파월을 해고하려 할 경우 발생할 법적, 경제적, 시장적 파장을 분석한다 2025년 7월 19일 토요일에 게시됨오전 8시 59분 EDT2025년 7월 19일 토요일 업데이트됨오전 10시 19분 EDT 썸네일 제프 콕스 @제프.콕스.7528 @JeffCoxCNBCcom 공유하다 Facebook을 통해 기사 공유 트위터를 통해 기사 공유 LinkedIn을 통해 기사 공유 이메일을 통해 기사 공유 핵심 포인트 도널드 트럼프 대통령이 연방준비제도이사회 의장 제롬 파월을 해고하려고 하면 법정 공방이 벌어질 가능성이 크며, 이는 대법원까지 갈 가능성이 높습니다. 이 상황을 잘 아는 대부분의 사람들은 트럼프가 파월을 내쫓으려 한다면 파월이 소송을 제기할 것이라고 말한다. 성공 가능성이 낮아 보이더라도, 파월을 겨냥하는 것은 여전히 트럼프에게 정치적 목적을 이룰 수 있다. 연준이 금리를 인하하더라도, 국가 부채의 금융 비용을 낮추려는 트럼프의 목표에 도움이 되기보다는 오히려 해가 될 수 있습니다. 미국 연방준비제도이사회 의장 제롬 파월과 미국 대통령 도널드 트럼프. 미국 연방준비제도이사회 의장 제롬 파월과 미국 대통령 도널드 트럼프. 애나벨 고든 | 케빈 라마르크 | 로이터 도널드 트럼프 대통령이 연방준비제도이사회 의장 제롬 파월을 해고하려고 하면 거의 확실히 법정 싸움이 시작될 것이며, 법률 및 정책 전문가들은 이 싸움이 혼란스러워질 것이며 중앙은행, 금융시장, 경제에 불확실한 영향을 미칠 것이라고 말한다. 격동의 상황은 수많은 까다로운 문제를 제기하는데, 지금까지 어떤 대통령도 연방준비제도이사회 의장을 몰아내려고 시도한 적이 없다는 점을 고려하면 이에 대한 쉬운 답은 없습니다. 그 중에는: 트럼프 대통령이 파월 의장을 해임할 권한이 있을까요? 답은 거의 확실히 ‘아니오’입니다. 법적으로 ”사유”라는 기준을 충족하지 않는 한 해임은 불가능합니다. 그러나 이는 무엇이 사유가 되는지에 대한 추가적인 의문을 제기하며, 워싱턴과 월가에서는 대통령이 연준 건물 확장에 대한 비판을 그 사유를 입증하는 구실로 삼고 있다는 의혹이 커지고 있습니다. 법적 관점에서 다음 단계는 어떻게 될까요? 이 상황에 정통한 대부분의 사람들은 트럼프가 파월 의장을 해임하려 할 경우 파월 의장이 소송을 제기할 것이라고 말합니다. 이 사건은 최근 준정부기관인 연방준비제도(Fed)가 주지사 인사와 관련된 자의적인 인사 이동으로부터 면제되는 특수 기관이라고 판결한 대법원으로 갈 가능성이 높습니다. 하지만 이 판결은 원인과 관련된 쟁점을 다루지 않았습니다. 소송 외에 파월 의장이 할 수 있는 다른 일이 또 뭐가 있겠습니까? 만약 그가 연준 이사회 의장직에서 해임된다면, 금리를 결정하는 연준 산하 기관인 연방공개시장위원회(FOMC)는 파월 의장을 유임시켜 통화 정책에 대한 영향력을 계속 유지할 수 있습니다. 역사적으로 FOMC 의장이 연준 이사회 의장을 맡아왔지만, 이는 필수 조건은 아닙니다. 트럼프는 정말 파월 의장을 해고하고 싶어 하는 걸까요, 아니면 경제가 악화될 경우 그를 희생양으로 삼으려는 걸까요? 대통령은 예리하고 때로는 계산적인 정치인이라는 것을 보여주었고, 파월 의장을 샌드백처럼 활용하는 것은 중요한 중간선거 전략으로 유용할 수 있습니다. ″여기서 특이한 점은 대통령이 연준 의장을 해임할지, 아니면 해임을 시도할지에 대해 시끄럽게 논의하고 있다는 것입니다.”라고 전 연준 통화정책국장이자 현재 예일대 교수인 빌 잉글리시는 말했습니다. ”물론, 우리는 그런 일을 겪어본 적이 없기 때문에 법적으로 어떻게 될지, 법원에서 어떻게 판단할지 등을 알 수 없습니다. 그래서 이 모든 것이 이전에는 없었던 일들이고, 실질적인 불확실성을 야기한다고 생각합니다.” 급격한 반전 트럼프의 기준으로 보더라도, 최근 파월을 둘러싼 사건들은 충격적이었습니다. 트럼프 대통령은 파월 의장에 대한 인신공격과 금리 인하 요구로 장기간에 걸쳐 캠페인을 벌인 끝에 화요일 저녁 공화당 의원들과 회동 해 연방준비제도이사회 의장을 해임해야 할지 물었다고 행정부 고위 관계자가 밝혔습니다. 공화당 의원들이 이러한 움직임을 지지하는 모습을 보인 후, 대통령은 ”곧” 파월 장관에 대한 움직임을 취할 것이라고 그들에게 밝혔다고 관계자는 전했다. 그러나 회의 소식이 알려지자마자 트럼프 대통령은 기자들에게 자신은 그러한 조치를 고려하고 있지 않다고 말하며, ”가능성이 매우 낮다”고 말했습니다. 동시에 25억 달러 규모의 확장 사업에 대한 잘못된 관리가 원인으로 인정될 수 있을지에 대해 큰소리로 의문을 제기했습니다. 이후 보도에 따르면 트럼프 대통령의 변호인들은 그가 파월 의장을 법적으로 해임하는 데 어려움을 겪을 것이라고 시사했습니다. 올해 대법원은 트럼프 대 윌콕스 사건에서 연준을 ”독특하게 구조화된 준사적 기관”이라고 규정했으며, 연준 이사들은 정치적 또는 정책적 이유로 해임되는 것을 면책받을 수 있습니다. 물론, 그렇다고 해서 트럼프가 시도하지 않을 거라는 뜻은 아닙니다. 바이든 행정부 시절 법무부 차관보를 지낸 조너선 캔터는 CNBC와의 인터뷰에서 ”법적으로는 매우 높은 기준이지만, 역사적으로 전례가 거의 없습니다.”라고 말했습니다. ”그래서 법정에서 소송을 당하게 될 것이고, 아마 꽤 복잡한 상황이겠지만, 네, 기준은 매우 높습니다. 정당한 사유가 있어야 하고, 방치, 부정행위, 학대에 대한 책임도 져야 합니다.” 트럼프 대통령이 파월을 해임할 수 있을까? 연준 의장 해임 절차 지금 시청하세요 영상 09:16 트럼프 대통령이 파월을 해임할 수 있을까? 연준 의장 해임 절차 법적 여파 캔터는 파월 의장이 취할 수 있는 선택지는 트럼프 대통령의 해임 조치에 대한 소송과 집행정지 요청이라고 말했다. 이러한 전략 자체가 2026년 5월 연준 의장 임기 만료 시점을 넘길 수 있다. 이 사건이 법적 체계를 통과하면서 세간의 주목을 끌게 될 것이고, 연방준비제도의 독립성을 보장하는 방벽으로 작용할 수도 있고, 일반적으로 신성불가침한 중앙은행을 대통령의 변덕에 따라 움직이는 또 다른 정치 기구로 전락시킬 수도 있다. 캔터는 ”대법원은 연준 의장의 편을 들 가능성이 높다는 신호를 보냈다”며, ”대법원은 연준을 다른 독립 기관들과 역사적으로 다르게 보고 있다”고 말했다. ”그런 다음 사건을 다시 지방법원으로 돌려보낼 텐데, 지방법원은 대통령이 연준 의장을 해임할 근거가 있는지 판단할 것이다.” 성공 가능성이 낮아 보이더라도, 파월을 겨냥하는 것은 여전히 트럼프에게 정치적 목적을 이룰 수 있다. ″트럼프는 파월 의장의 남은 임기 동안 그의 머리 위에 다모클레스의 검이 걸려 있도록 만들고 있다고 생각합니다.”라고 칸터는 말했다. ”만약 인플레이션이나 스태그플레이션이 지속된다면, 트럼프는 금리를 낮추지 않은 그의 잘못이라고 말할 수 있는 능력이 있습니다.” 실제로 트럼프와 파월 간의 분쟁은 건물 개조에 대한 불만보다 더 깊은 듯합니다. 금리 인하를 위한 노력 트럼프는 이자율을 대폭 낮추고 싶어하며 , 경제적 결과는 무시하고 지금 당장 이자율을 낮추고 싶어합니다. 대통령은 금요일 파월 의장과 다른 중앙은행 총재들을 맹비난하며 다시 한번 공격에 나섰습니다. 트루스 소셜(Truth Social)에 올린 글 에서 트럼프 대통령은 파월 의장과 FOMC 위원들이 ”고금리로 주택 시장을 질식시켜 특히 젊은 세대가 집을 사기 어렵게 만들고 있다”고 비난했습니다. 그는 정말 제가 임명한 최악의 인물 중 하나입니다. 최근까지 트럼프 대통령은 대부분의 비판을 파월 장관 개인에게 집중해 왔습니다. 하지만 금요일에는 ”연준 이사회는 이 ‘멍청이’가 수많은 사람들에게 피해를 입히는 것을 막기 위해 아무것도 하지 않았습니다. 여러모로 이사회도 똑같이 책임이 있습니다!”라고 말했습니다. 마지막으로 그는 파월 장관에게 별명을 붙여 ”너무 늦었다는 게 얼마나 어리석은지 말로 다 표현할 수 없습니다. 우리나라에 정말 안 좋은 일입니다!”라고 말했습니다. 파월 외에도 트럼프 대통령은 첫 임기 때부터 이사회에 임명한 두 명의 이사가 있습니다. 미셸 보우먼과 크리스토퍼 월러 이사입니다. 두 사람 모두 7월 말에 열리는 FOMC 회의에서 금리를 인하할 의향이 있다고 밝혔습니다. 하지만 이 두 위원 외에는 9월 회의 전까지 완화 정책에 대한 의사를 표명하지 않은 위원이 있습니다 . FOMC에는 투표권이 12명 있으며, 의장은 그중 한 명일 뿐입니다. FOMC 사무국장을 지낸 잉글리시를 비롯한 연준 전문가들은 정책 입안자들이 7월 금리 인하가 트럼프 대통령의 요구에 순응하는 것처럼 보일 정도로 궁지에 몰렸다고 보고 있습니다. 트럼프 행정부가 정치를 이용해 통화 정책에 영향을 미치려는 노력을 강화함에 따라 연방준비제도가 평판에 악영향을 미칠 수 있다는 월가의 더 큰 우려의 일부입니다 . 시장, 경제적 여파 캐피털 이코노믹스의 부수석 시장 이코노미스트인 조나스 골터만은 최근 보고서에서 ”정부가 중앙은행의 독립성을 억압했던 다른 국가들의 경험은 대체로 미끄러운 경사면과 때때로 급락하는 양상이 뒤섞인 것이었다”고 말했다. ”실질적인 피해가 발생하기 전에 철회할 수 있는 관세 인상과 달리, 파월 의장 해임으로 인한 평판 손상은 되돌리기가 더 어려울 것이다.” 그리고 시장과 경제적 문제도 있습니다. 파월 위원의 해고가 위원회의 통화 정책에 대한 접근 방식을 바꿀 가능성은 낮고, 오히려 금리에 대한 입장을 강화할 수도 있다. FOMC가 금리를 인하하더라도, 국가 부채의 금융 비용을 낮추려는 트럼프 대통령의 목표에는 도움이 되기보다는 오히려 해가 될 수 있습니다. 연준이 마지막으로 금리를 인하했던 2024년 마지막 4개월 동안, 국채 수익률은 금리 인하와 거의 완벽한 역상관관계를 보였으며, 시장이 연준이 트럼프를 달래기 위해 인플레이션 억제라는 자신의 입지를 포기하고 있다고 판단할 경우, 같은 상황이 다시 발생할 수 있습니다. JP모건 체이스의 수석 미국 이코노미스트 마이클 페롤리는 ”역사적 기록에 따르면 정치적 간섭은 60년대 후반과 70년대 초반의 부진한 통화 정책에 영향을 미쳤으며, 이는 인플레이션에 부정적인 영향을 미쳤습니다.”라고 썼습니다. ”연준의 독립성 약화는 관세 인상과 다소 높아진 인플레이션 기대치로 인해 이미 상승 압력을 받고 있는 인플레이션 전망에 상승 위험을 더할 가능성이 높습니다.” 트럼프 대통령은 연준이 주요 대출 금리를 3%포인트 인하하기를 원하지만, 이러한 조치는 인플레이션 기대치를 높여 채권 투자자들이 더 높은 수익률을 요구하게 만들 수 있으며, ”그 결과 장기 금리가 상승하고 경제 활동 전망에 부담을 주며 재정 상황이 악화될 수 있다”고 페롤리는 덧붙였다. 당분간 파월 의장과 그의 동료들은 계속해서 데이터를 기반으로 사업을 수행하고 결정을 내릴 것으로 예상되며, 트럼프 대통령의 끊임없는 연설은 대통령이 결국 연준 의장을 해임하려 하지 않더라도 사라질 것 같지 않은 방해 요소로 작용할 것입니다. ″대통령이 연준에 압력을 가하기 위해 그렇게 공격적으로 적대적인 태도를 보이는 것은 도움이 되지 않습니다. 대통령이 통화 정책에 대한 견해를 갖는 것은 전례 없는 일이 아닙니다. 우리는 오랜 시간 동안 이를 목격해 왔습니다. 하지만 이번의 가장 큰 차이점은 대통령이 매우 끈질기고 과감하다는 점이라고 생각합니다.”라고 클리블랜드 연준 총재 출신인 로레타 메스터는 금요일 CNBC와의 인터뷰에서 말했습니다. ”이러한 조치가 연준의 통화 정책 결정 방식을 바꾸지는 않을 것입니다.” 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/bgk1mjhmg5jyerry80h1o 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:07 이 만다라트는 "연방준비제도 트럼프의 파월 해고 시 법적, 경제적, 시장적 파장 분석"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 연방준비제도 트럼프의 파월 해고 시 법적, 경제적, 시장적 파장 분석 주제: 연방준비제도 트럼프가 연준 의장 파월을 해고하려 할 경우 발생할 법적, 경제적, 시장적 파장을 분석한다 2025년 7월 19일 토요일에 게시됨오전 8시 59분 EDT2025년 7월 19일 토요일 업데이트됨오전 10시 19분 EDT 썸네일 제프 콕스 @제프.콕스.7528 @JeffCoxCNBCcom 공유하다 Facebook을 통해 기사 공유 트위터를 통해 기사 공유 LinkedIn을 통해 기사 공유 이메일을 통해 기사 공유 핵심 포인트 도널드 트럼프 대통령이 연방준비제도이사회 의장 제롬 파월을 해고하려고 하면 법정 공방이 벌어질 가능성이 크며, 이는 대법원까지 갈 가능성이 높습니다. 이 상황을 잘 아는 대부분의 사람들은 트럼프가 파월을 내쫓으려 한다면 파월이 소송을 제기할 것이라고 말한다. 성공 가능성이 낮아 보이더라도, 파월을 겨냥하는 것은 여전히 트럼프에게 정치적 목적을 이룰 수 있다. 연준이 금리를 인하하더라도, 국가 부채의 금융 비용을 낮추려는 트럼프의 목표에 도움이 되기보다는 오히려 해가 될 수 있습니다. 미국 연방준비제도이사회 의장 제롬 파월과 미국 대통령 도널드 트럼프. 미국 연방준비제도이사회 의장 제롬 파월과 미국 대통령 도널드 트럼프. 애나벨 고든 | 케빈 라마르크 | 로이터 도널드 트럼프 대통령이 연방준비제도이사회 의장 제롬 파월을 해고하려고 하면 거의 확실히 법정 싸움이 시작될 것이며, 법률 및 정책 전문가들은 이 싸움이 혼란스러워질 것이며 중앙은행, 금융시장, 경제에 불확실한 영향을 미칠 것이라고 말한다. 격동의 상황은 수많은 까다로운 문제를 제기하는데, 지금까지 어떤 대통령도 연방준비제도이사회 의장을 몰아내려고 시도한 적이 없다는 점을 고려하면 이에 대한 쉬운 답은 없습니다. 그 중에는: 트럼프 대통령이 파월 의장을 해임할 권한이 있을까요? 답은 거의 확실히 ‘아니오’입니다. 법적으로 ”사유”라는 기준을 충족하지 않는 한 해임은 불가능합니다. 그러나 이는 무엇이 사유가 되는지에 대한 추가적인 의문을 제기하며, 워싱턴과 월가에서는 대통령이 연준 건물 확장에 대한 비판을 그 사유를 입증하는 구실로 삼고 있다는 의혹이 커지고 있습니다. 법적 관점에서 다음 단계는 어떻게 될까요? 이 상황에 정통한 대부분의 사람들은 트럼프가 파월 의장을 해임하려 할 경우 파월 의장이 소송을 제기할 것이라고 말합니다. 이 사건은 최근 준정부기관인 연방준비제도(Fed)가 주지사 인사와 관련된 자의적인 인사 이동으로부터 면제되는 특수 기관이라고 판결한 대법원으로 갈 가능성이 높습니다. 하지만 이 판결은 원인과 관련된 쟁점을 다루지 않았습니다. 소송 외에 파월 의장이 할 수 있는 다른 일이 또 뭐가 있겠습니까? 만약 그가 연준 이사회 의장직에서 해임된다면, 금리를 결정하는 연준 산하 기관인 연방공개시장위원회(FOMC)는 파월 의장을 유임시켜 통화 정책에 대한 영향력을 계속 유지할 수 있습니다. 역사적으로 FOMC 의장이 연준 이사회 의장을 맡아왔지만, 이는 필수 조건은 아닙니다. 트럼프는 정말 파월 의장을 해고하고 싶어 하는 걸까요, 아니면 경제가 악화될 경우 그를 희생양으로 삼으려는 걸까요? 대통령은 예리하고 때로는 계산적인 정치인이라는 것을 보여주었고, 파월 의장을 샌드백처럼 활용하는 것은 중요한 중간선거 전략으로 유용할 수 있습니다. ″여기서 특이한 점은 대통령이 연준 의장을 해임할지, 아니면 해임을 시도할지에 대해 시끄럽게 논의하고 있다는 것입니다.”라고 전 연준 통화정책국장이자 현재 예일대 교수인 빌 잉글리시는 말했습니다. ”물론, 우리는 그런 일을 겪어본 적이 없기 때문에 법적으로 어떻게 될지, 법원에서 어떻게 판단할지 등을 알 수 없습니다. 그래서 이 모든 것이 이전에는 없었던 일들이고, 실질적인 불확실성을 야기한다고 생각합니다.” 급격한 반전 트럼프의 기준으로 보더라도, 최근 파월을 둘러싼 사건들은 충격적이었습니다. 트럼프 대통령은 파월 의장에 대한 인신공격과 금리 인하 요구로 장기간에 걸쳐 캠페인을 벌인 끝에 화요일 저녁 공화당 의원들과 회동 해 연방준비제도이사회 의장을 해임해야 할지 물었다고 행정부 고위 관계자가 밝혔습니다. 공화당 의원들이 이러한 움직임을 지지하는 모습을 보인 후, 대통령은 ”곧” 파월 장관에 대한 움직임을 취할 것이라고 그들에게 밝혔다고 관계자는 전했다. 그러나 회의 소식이 알려지자마자 트럼프 대통령은 기자들에게 자신은 그러한 조치를 고려하고 있지 않다고 말하며, ”가능성이 매우 낮다”고 말했습니다. 동시에 25억 달러 규모의 확장 사업에 대한 잘못된 관리가 원인으로 인정될 수 있을지에 대해 큰소리로 의문을 제기했습니다. 이후 보도에 따르면 트럼프 대통령의 변호인들은 그가 파월 의장을 법적으로 해임하는 데 어려움을 겪을 것이라고 시사했습니다. 올해 대법원은 트럼프 대 윌콕스 사건에서 연준을 ”독특하게 구조화된 준사적 기관”이라고 규정했으며, 연준 이사들은 정치적 또는 정책적 이유로 해임되는 것을 면책받을 수 있습니다. 물론, 그렇다고 해서 트럼프가 시도하지 않을 거라는 뜻은 아닙니다. 바이든 행정부 시절 법무부 차관보를 지낸 조너선 캔터는 CNBC와의 인터뷰에서 ”법적으로는 매우 높은 기준이지만, 역사적으로 전례가 거의 없습니다.”라고 말했습니다. ”그래서 법정에서 소송을 당하게 될 것이고, 아마 꽤 복잡한 상황이겠지만, 네, 기준은 매우 높습니다. 정당한 사유가 있어야 하고, 방치, 부정행위, 학대에 대한 책임도 져야 합니다.” 트럼프 대통령이 파월을 해임할 수 있을까? 연준 의장 해임 절차 지금 시청하세요 영상 09:16 트럼프 대통령이 파월을 해임할 수 있을까? 연준 의장 해임 절차 법적 여파 캔터는 파월 의장이 취할 수 있는 선택지는 트럼프 대통령의 해임 조치에 대한 소송과 집행정지 요청이라고 말했다. 이러한 전략 자체가 2026년 5월 연준 의장 임기 만료 시점을 넘길 수 있다. 이 사건이 법적 체계를 통과하면서 세간의 주목을 끌게 될 것이고, 연방준비제도의 독립성을 보장하는 방벽으로 작용할 수도 있고, 일반적으로 신성불가침한 중앙은행을 대통령의 변덕에 따라 움직이는 또 다른 정치 기구로 전락시킬 수도 있다. 캔터는 ”대법원은 연준 의장의 편을 들 가능성이 높다는 신호를 보냈다”며, ”대법원은 연준을 다른 독립 기관들과 역사적으로 다르게 보고 있다”고 말했다. ”그런 다음 사건을 다시 지방법원으로 돌려보낼 텐데, 지방법원은 대통령이 연준 의장을 해임할 근거가 있는지 판단할 것이다.” 성공 가능성이 낮아 보이더라도, 파월을 겨냥하는 것은 여전히 트럼프에게 정치적 목적을 이룰 수 있다. ″트럼프는 파월 의장의 남은 임기 동안 그의 머리 위에 다모클레스의 검이 걸려 있도록 만들고 있다고 생각합니다.”라고 칸터는 말했다. ”만약 인플레이션이나 스태그플레이션이 지속된다면, 트럼프는 금리를 낮추지 않은 그의 잘못이라고 말할 수 있는 능력이 있습니다.” 실제로 트럼프와 파월 간의 분쟁은 건물 개조에 대한 불만보다 더 깊은 듯합니다. 금리 인하를 위한 노력 트럼프는 이자율을 대폭 낮추고 싶어하며 , 경제적 결과는 무시하고 지금 당장 이자율을 낮추고 싶어합니다. 대통령은 금요일 파월 의장과 다른 중앙은행 총재들을 맹비난하며 다시 한번 공격에 나섰습니다. 트루스 소셜(Truth Social)에 올린 글 에서 트럼프 대통령은 파월 의장과 FOMC 위원들이 ”고금리로 주택 시장을 질식시켜 특히 젊은 세대가 집을 사기 어렵게 만들고 있다”고 비난했습니다. 그는 정말 제가 임명한 최악의 인물 중 하나입니다. 최근까지 트럼프 대통령은 대부분의 비판을 파월 장관 개인에게 집중해 왔습니다. 하지만 금요일에는 ”연준 이사회는 이 ‘멍청이’가 수많은 사람들에게 피해를 입히는 것을 막기 위해 아무것도 하지 않았습니다. 여러모로 이사회도 똑같이 책임이 있습니다!”라고 말했습니다. 마지막으로 그는 파월 장관에게 별명을 붙여 ”너무 늦었다는 게 얼마나 어리석은지 말로 다 표현할 수 없습니다. 우리나라에 정말 안 좋은 일입니다!”라고 말했습니다. 파월 외에도 트럼프 대통령은 첫 임기 때부터 이사회에 임명한 두 명의 이사가 있습니다. 미셸 보우먼과 크리스토퍼 월러 이사입니다. 두 사람 모두 7월 말에 열리는 FOMC 회의에서 금리를 인하할 의향이 있다고 밝혔습니다. 하지만 이 두 위원 외에는 9월 회의 전까지 완화 정책에 대한 의사를 표명하지 않은 위원이 있습니다 . FOMC에는 투표권이 12명 있으며, 의장은 그중 한 명일 뿐입니다. FOMC 사무국장을 지낸 잉글리시를 비롯한 연준 전문가들은 정책 입안자들이 7월 금리 인하가 트럼프 대통령의 요구에 순응하는 것처럼 보일 정도로 궁지에 몰렸다고 보고 있습니다. 트럼프 행정부가 정치를 이용해 통화 정책에 영향을 미치려는 노력을 강화함에 따라 연방준비제도가 평판에 악영향을 미칠 수 있다는 월가의 더 큰 우려의 일부입니다 . 시장, 경제적 여파 캐피털 이코노믹스의 부수석 시장 이코노미스트인 조나스 골터만은 최근 보고서에서 ”정부가 중앙은행의 독립성을 억압했던 다른 국가들의 경험은 대체로 미끄러운 경사면과 때때로 급락하는 양상이 뒤섞인 것이었다”고 말했다. ”실질적인 피해가 발생하기 전에 철회할 수 있는 관세 인상과 달리, 파월 의장 해임으로 인한 평판 손상은 되돌리기가 더 어려울 것이다.” 그리고 시장과 경제적 문제도 있습니다. 파월 위원의 해고가 위원회의 통화 정책에 대한 접근 방식을 바꿀 가능성은 낮고, 오히려 금리에 대한 입장을 강화할 수도 있다. FOMC가 금리를 인하하더라도, 국가 부채의 금융 비용을 낮추려는 트럼프 대통령의 목표에는 도움이 되기보다는 오히려 해가 될 수 있습니다. 연준이 마지막으로 금리를 인하했던 2024년 마지막 4개월 동안, 국채 수익률은 금리 인하와 거의 완벽한 역상관관계를 보였으며, 시장이 연준이 트럼프를 달래기 위해 인플레이션 억제라는 자신의 입지를 포기하고 있다고 판단할 경우, 같은 상황이 다시 발생할 수 있습니다. JP모건 체이스의 수석 미국 이코노미스트 마이클 페롤리는 ”역사적 기록에 따르면 정치적 간섭은 60년대 후반과 70년대 초반의 부진한 통화 정책에 영향을 미쳤으며, 이는 인플레이션에 부정적인 영향을 미쳤습니다.”라고 썼습니다. ”연준의 독립성 약화는 관세 인상과 다소 높아진 인플레이션 기대치로 인해 이미 상승 압력을 받고 있는 인플레이션 전망에 상승 위험을 더할 가능성이 높습니다.” 트럼프 대통령은 연준이 주요 대출 금리를 3%포인트 인하하기를 원하지만, 이러한 조치는 인플레이션 기대치를 높여 채권 투자자들이 더 높은 수익률을 요구하게 만들 수 있으며, ”그 결과 장기 금리가 상승하고 경제 활동 전망에 부담을 주며 재정 상황이 악화될 수 있다”고 페롤리는 덧붙였다. 당분간 파월 의장과 그의 동료들은 계속해서 데이터를 기반으로 사업을 수행하고 결정을 내릴 것으로 예상되며, 트럼프 대통령의 끊임없는 연설은 대통령이 결국 연준 의장을 해임하려 하지 않더라도 사라질 것 같지 않은 방해 요소로 작용할 것입니다. ″대통령이 연준에 압력을 가하기 위해 그렇게 공격적으로 적대적인 태도를 보이는 것은 도움이 되지 않습니다. 대통령이 통화 정책에 대한 견해를 갖는 것은 전례 없는 일이 아닙니다. 우리는 오랜 시간 동안 이를 목격해 왔습니다. 하지만 이번의 가장 큰 차이점은 대통령이 매우 끈질기고 과감하다는 점이라고 생각합니다.”라고 클리블랜드 연준 총재 출신인 로레타 메스터는 금요일 CNBC와의 인터뷰에서 말했습니다. ”이러한 조치가 연준의 통화 정책 결정 방식을 바꾸지는 않을 것입니다.” 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/bgk1mjhmg5jyerry80h1o 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:07 이 만다라트는 "AI 시대 종이책 출판의 변혁과 도전"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: AI 시대 종이책 출판의 변혁과 도전 주제: 좋습니다. AI 시대에 종이책 출판사가 AI 기술을 활용하여 콘텐츠 제작, 편집, 마케팅을 어떻게 혁신하고 있는지에 대해 깊이 있는 조사를 시작하겠습니다. 전통적인 출판이 디지털 기술과 어떻게 융합되고 있는지, 그리고 어떤 도구와 전략이 실제로 활용되고 있는지를 중점적으로 다루겠습니다. 조사가 완료되면 그 내용을 시적이고 문학적인 어조로 정리해 드리겠습니다. # AI 시대 종이책 출판의 변혁과 도전 아득한 고서 서가 너머로 AI 바람이 불어오고 있다. 인공지능은 이제 창작의 보조자로, 편집의 동반자로, 마케팅의 수행사로 자리 잡았다. 출판사는 전통적인 제작 방식을 해체하며 AI를 창작의 동료로 삼고, 독자를 이해하는 방정식을 새롭게 짜고 있다. 다음 장에서는 AI 도구와 실제 사례, 워크플로우 자동화, 독자 맞춤 마케팅, 국내외 출판사의 적용 사례, 그리고 전문가들의 통찰을 차례로 살펴본다. ## 1. AI를 활용한 원고 작성·편집·번역·교정 AI 글쓰기 도구는 이제 창작의 씨앗을 틔우는 밑거름이다. 예를 들어, 미국의 작가 암마르 레시(Ammaar Reshi)는 ChatGPT로 이야기를 쓰고 Midjourney로 그림을 그려 2022년 아마존 KDP를 통해 동화책 『Alice and Sparkle』을 출간했다. 국내에서도 스노우폭스북스가 ChatGPT를 사용해 원고를 작성하고, 네이버의 파파고 번역기를 이용해 한국어로 옮긴 뒤, AI 교정·교열과 표지 디자인까지 마친 책 『삶의 목적을 찾는 45가지 방법』을 발간했다. 이처럼 ChatGPT 같은 거대 언어모델(LLM)은 작가의 아이디어 생성·초안 작성에 활용된다. 번역 분야에서는 DeepL과 파파고가 빠르게 발전하여 출판 전 원서 검토나 도서 소개, 자막·더빙 제작에 쓰이고 있다. 국내 한 예로, 한국학술정보의 *하이링고(HiLingo)*는 인디자인 호환 번역 기능을 갖추어 세로쓰기 일본 만화 원문을 가로쓰기 한국어로 번역·편집하는 과정을 AI로 자동화한다. AI 교정·편집 도구도 빠르게 확산 중이다. 영문 텍스트 교정에는 Grammarly가 문법·스타일 점검 도구로, Claude 등 AI 번역기는 번역가의 보조자로 활용된다. 실제로 스프링거 네이처의 실험에서 LLM 기반 AI는 번역 원고를 교정해 가독성을 높이는 편집 결과를 보여주었고, 이는 인간 편집자의 의견과도 일치하는 유용한 결과였다. 즉, AI는 빠른 초안 제시와 맞춤법 검사·문장 다듬기를 통해 편집자의 반복 업무를 줄여주고 있다. 아래 표는 대표적인 AI 도구와 그 활용 예시를 정리한 것이다. 각 도구는 국내외 출판 현장에서 실제로 사용되며, 창작 지원과 번역·교열 과정에 다양하게 응용된다. | 도구/서비스 | 활용 분야 및 실제 사례 | | ---------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | | ChatGPT (OpenAI) | 창작 초안 작성·아이디어 확장 (예: 챗GPT로 출간한 『Alice and Sparkle』 원고), 에세이·기획 보조 | | DeepL / 파파고 | 자동 번역 (예: 파파고 번역기를 사용해 책 출간, 인디자인 호환 하이링고 활용) | | Grammarly | 문법·스타일 교정 (영문 교열 도구) | | Claude (Anthropic) | 번역·편집 보조 (한역가 황석희가 사용 예시 공유) | | Midjourney / Stable Diffusion | 도서 표지·일러스트 생성 (예: 손원평 『아몬드』 청소년판 표지, 김한재 교수의 『진흙탕 출퇴근』·『살의의 형태』 표지 제작) | | Canva / 망고보드 등 | 카드뉴스·홍보 이미지 제작 (AI 이미지 생성 기능 활용) | | Mailchimp / Klaviyo | 메일링 자동화 (독자 그룹별 개인화 뉴스레터 발송) | | Buffer / Hootsuite | SNS 콘텐츠 예약 발행 (게시물 시간대 최적화) | | Google Analytics 4, Meta Pixel | 독자 행동 분석·리타깃팅 (웹·SNS 데이터 기반 인사이트) | 위 도구들을 활용해 AI 기반 창작 작업이 현실화되면서, 초벌 작성이나 번역·교열의 속도가 비약적으로 증가했다. 다만 AI는 ‘초안 도구’로서 취급되어야 하며, 최종적으로는 인간 편집자의 손길로 문맥과 감정이 담긴 글로 완성되어야 한다는 점이 강조된다. ## 2. 출판사 내부의 자동화 워크플로우·콘텐츠 큐레이션 출판사 내부에서는 전 과정 자동화가 진행 중이다. 기획 단계에서 독자 데이터를 분석해 콘텐츠 주제를 발굴하고, AI 추천 알고리즘으로 독자에게 맞춤 도서를 선별한다. 예를 들어, 리디북스는 독서 이력과 장르 선호도를 바탕으로 자동 큐레이션된 도서 추천 시스템을 운영한다. 밀리의 서재는 AI 음성 합성으로 오디오북을 자동 제작하고, 책의 핵심 내용을 자동 요약한 ‘북 브리핑’ 서비스를 제공하고 있다. 편집·디자인 과정에서는 인공지능이 반복 업무를 대행한다. 클라우드 기반 일정관리와 자동 알림(구글 캘린더+Notion)으로 출간 일정을 조율하고, 독자 서평이나 유통 데이터를 AI가 크롤링·분석하여 인사이트를 뽑아낸다. 재고·유통 관리도 ERP 시스템과 연동해 자동으로 실시간 업데이트된다. 편집 작업에서는 글쓰기 어시스턴트를 활용해 문법을 교정하고 표절을 탐지하며, 표지나 레이아웃 디자인에는 AI 생성 이미지를 일부 활용해 작업 효율을 높인다. 이 같은 워크플로우는 **‘출판의 증강(augmentation)’**을 지향한다. 다담출판 사례 분석에 따르면, AI는 편집자와 기획자의 창의 작업을 강화하고 반복 업무를 줄이는 도구로 활용된다. 결국, AI를 전략적으로 내재화하면 생산성과 창의성을 동시에 끌어올릴 수 있다고 평가된다. ## 3. AI 기반 독자 타깃팅·개인화 마케팅 출판사는 이제 독자 한 명 한 명의 취향과 행동 패턴을 데이터로 포착하여 초개인화 마케팅을 펼친다. 국내 서점들은 추천 시스템을 이미 도입했다. 예를 들어 교보문고의 ‘픽스(Picks)’, 알라딘의 ‘추천마법사’, 예스24의 ‘크레마AI’는 독자 서평과 구매 이력을 분석해 개별 독자에게 적합한 책을 제안한다. 이러한 AI 분석은 타깃 마케팅에도 활용된다. AI는 독자 데이터를 기반으로 선호 장르나 관심사를 예측해 이메일 캠페인을 개인화하고, SNS 채널에서는 사용자 반응을 실시간 추적하여 최적의 홍보 메시지를 자동 생성한다. Mailchimp나 Klaviyo 같은 서비스는 독자 성향에 따라 뉴스레터 콘텐츠를 분류·발송하며, Buffer/Hootsuite/Later 등은 SNS 게시물 예약·배포를 자동화한다. 또한 Google Analytics와 Meta Pixel을 통해 웹·소셜 반응을 분석하여 리타깃팅(재타깃팅) 광고에도 AI 인사이트를 접목한다. 이처럼 AI는 개인화 추천과 마케팅 자동화를 가능케 한다. AI는 독자 행동을 면밀히 분석하여 맞춤형 도서 소개와 프로모션을 기획하게 하며, 그 결과 출판사는 더 작은 비용으로 더 큰 홍보 효과를 노린다. 한 골든래빗 출판사 마케터는 “생성형 AI로 변화한 북마케팅”에서 독자와의 소통 창구를 자동화해야 한다고 강조했다. 실제로 AI로 트렌드를 분석한 뒤 빠르게 카드뉴스나 홍보 영상을 제작해 SNS에 배포하는 사례가 늘고 있다. ## 4. 국내외 주요 출판사의 AI 적용 사례 국내 사례: 작은 출판사부터 대형사까지 AI 실험이 활발하다. AI 콘텐츠 제작 전문 출판사 *열린인공지능(OPEN A.I. BOOKS)*는 2023년부터 약 2년간 챗GPT 등을 활용해 240종의 도서를 주문형출판(POD) 방식으로 빠르게 발간했다. 번역과 편집 자동화 사례로는 앞서 소개한 하이링고가 대표적이다. 출판계에서도 ‘번역+교정+레이아웃’을 수시간 내에 완성하는 AI 솔루션이 개발되고 있다. 마케팅 측면에서는 교보·예스24 등 대형서점뿐 아니라, 민음사 같은 출판사들도 SNS에 AI 영상·이미지를 활용한 홍보 콘텐츠를 제작 중이다. 그림: AI로 제작된 김한재 교수의 『진흙탕 출퇴근』·『살의의 형태』 청소년 도서 표지 (출판사 ‘서랍의날씨’, AI 생성). 국제 사례: 세계 주요 출판사도 AI를 도입하고 있다. 독일의 Inkitt는 독서 커뮤니티 데이터를 AI로 분석해 웹소설을 선별·출간했으며, 출간 도서 절반이 아마존 베스트셀러에 올랐다. 교육 출판사인 Pearson, McGraw-Hill은 AI를 교육 콘텐츠 제작과 개별 학습 맞춤화에 활용한다. 뉴욕타임스는 독자 개인화 추천 시스템을, AP통신은 뉴스 속보 알림·요약·메타데이터 자동 분류에 AI를 쓴다. 학술출판사 Springer Nature는 세계 첫 기계 생성 논문집을 발행했으며, 논문 번역·요약, 심사자 매칭, 표절 감지에도 AI를 시험한다. 펭귄랜덤하우스는 머신러닝을 활용해 전자책 가격과 인쇄 부수를 결정한다는 보도도 있다. 한편, 해외 대형사들은 출간 저작물의 AI 학습 사용을 금지하기도 한다. 예를 들어 미국의 펭귄랜덤하우스는 자사 도서가 AI 학습 데이터로 이용되지 않도록 계약서에 명시하며 저작권 보호를 강화했다. 이런 움직임은 저작권 이슈와 기술 윤리 논쟁과 맞닿아 있다. 그림: AI로 디자인된 우물이있는집 출판사의 『데모니쿠스』·『BEYOND UFOs』 표지. 이러한 사례는 국내에서도 점차 늘고 있다. ## 5. 전문가 의견: 종이책 출판의 정체성과 생존전략 전문가들은 AI를 기회와 위협이 공존하는 혁신으로 본다. 카이스트 전우정 교수는 “2023년 미국 출판사의 47%가 마케팅에, 25%가 편집에, 12%가 콘텐츠 생성에 AI를 활용”했다고 밝히며, AI가 초안 작성·교정·요약·표지 제작·추천에 이르기까지 출판 전반을 강화한다고 평가했다. 즉, AI 도구를 잘 활용하면 편집 과정의 반복적 작업이 줄어들어 출판 전문가들이 더 창의적이고 고부가가치적인 업무에 집중할 수 있다는 기대가 크다. 다담출판 보고서도 “AI는 출판의 자동화가 아니라 증강(augmentation)이다. 사람의 역할을 대체하기보다는 반복 작업을 줄이고 편집자·기획자의 창의성을 강화하는 도구”라고 결론지었다. 그러나 전문가들은 인간만의 창의성과 감성을 지킬 것을 강조한다. 카이스트 전 교수는 “AI가 만들어낸 문장에는 인간적인 온기와 통찰이 없다. 이를 담아내는 것이 출판 콘텐츠의 경쟁력이자 정체성”이라며, AI 초안 위에 인간 편집자가 의미를 부여해야 한다고 말했다. 실제로 문학작품과 예술은 작가의 경험과 상상력이 녹아 있을 때 독자의 마음을 울릴 수 있으며, “기술이 발전할수록 인간다움의 가치는 더욱 뚜렷해진다”는 지적이다. 미국 포브스에 소개된 크리에이티브 디렉터 지나 킴도 “AI는 예술가를 대체할 수 없다. 대신 감정을 시각 언어로 표현하는 우리의 능력을 증폭시켜준다”고 언급했다. 결국 전문가들은 균형 감각을 주문한다. 출판인은 AI를 도구 삼되, 기술에 휘둘리지 않고 독자의 마음을 움직이는 인간적인 가치를 최우선에 두어야 한다. AI가 초안을 내어주더라도 그 이면의 의미를 사람 편집자가 면밀히 검토하여 인간의 목소리로 다듬어야 한다. 또한 독자에게 AI 사용 사실을 투명하게 알리는 윤리적 배려도 필요하다. 이러한 자세야말로 디지털 시대에도 ‘책의 혼(魂)’을 유지하며 종이책 출판의 정체성을 지키는 길이 될 것이다. 요약: AI는 출판의 생산성을 높이고 새 가능성을 열어 주었지만, 책의 영혼과 감동은 결국 인간의 손길에서 피어난다. 전문가는 AI를 ‘출판의 증강’ 도구로 삼아 반복 업무를 줄이고 창의성을 발휘하되, 사람의 상상력과 공감 능력으로 책의 본질을 지키는 것이 장기 생존 전략이라 조언한다. 출처: 국내외 뉴스, 출판 전문지, 업계 보고서 등. 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/0e1l41j0vizj2122zaajbq 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 01:01:07 이 만다라트는 "AI 시대 종이책 출판의 변혁과 도전"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: AI 시대 종이책 출판의 변혁과 도전 주제: 좋습니다. AI 시대에 종이책 출판사가 AI 기술을 활용하여 콘텐츠 제작, 편집, 마케팅을 어떻게 혁신하고 있는지에 대해 깊이 있는 조사를 시작하겠습니다. 전통적인 출판이 디지털 기술과 어떻게 융합되고 있는지, 그리고 어떤 도구와 전략이 실제로 활용되고 있는지를 중점적으로 다루겠습니다. 조사가 완료되면 그 내용을 시적이고 문학적인 어조로 정리해 드리겠습니다. # AI 시대 종이책 출판의 변혁과 도전 아득한 고서 서가 너머로 AI 바람이 불어오고 있다. 인공지능은 이제 창작의 보조자로, 편집의 동반자로, 마케팅의 수행사로 자리 잡았다. 출판사는 전통적인 제작 방식을 해체하며 AI를 창작의 동료로 삼고, 독자를 이해하는 방정식을 새롭게 짜고 있다. 다음 장에서는 AI 도구와 실제 사례, 워크플로우 자동화, 독자 맞춤 마케팅, 국내외 출판사의 적용 사례, 그리고 전문가들의 통찰을 차례로 살펴본다. ## 1. AI를 활용한 원고 작성·편집·번역·교정 AI 글쓰기 도구는 이제 창작의 씨앗을 틔우는 밑거름이다. 예를 들어, 미국의 작가 암마르 레시(Ammaar Reshi)는 ChatGPT로 이야기를 쓰고 Midjourney로 그림을 그려 2022년 아마존 KDP를 통해 동화책 『Alice and Sparkle』을 출간했다. 국내에서도 스노우폭스북스가 ChatGPT를 사용해 원고를 작성하고, 네이버의 파파고 번역기를 이용해 한국어로 옮긴 뒤, AI 교정·교열과 표지 디자인까지 마친 책 『삶의 목적을 찾는 45가지 방법』을 발간했다. 이처럼 ChatGPT 같은 거대 언어모델(LLM)은 작가의 아이디어 생성·초안 작성에 활용된다. 번역 분야에서는 DeepL과 파파고가 빠르게 발전하여 출판 전 원서 검토나 도서 소개, 자막·더빙 제작에 쓰이고 있다. 국내 한 예로, 한국학술정보의 *하이링고(HiLingo)*는 인디자인 호환 번역 기능을 갖추어 세로쓰기 일본 만화 원문을 가로쓰기 한국어로 번역·편집하는 과정을 AI로 자동화한다. AI 교정·편집 도구도 빠르게 확산 중이다. 영문 텍스트 교정에는 Grammarly가 문법·스타일 점검 도구로, Claude 등 AI 번역기는 번역가의 보조자로 활용된다. 실제로 스프링거 네이처의 실험에서 LLM 기반 AI는 번역 원고를 교정해 가독성을 높이는 편집 결과를 보여주었고, 이는 인간 편집자의 의견과도 일치하는 유용한 결과였다. 즉, AI는 빠른 초안 제시와 맞춤법 검사·문장 다듬기를 통해 편집자의 반복 업무를 줄여주고 있다. 아래 표는 대표적인 AI 도구와 그 활용 예시를 정리한 것이다. 각 도구는 국내외 출판 현장에서 실제로 사용되며, 창작 지원과 번역·교열 과정에 다양하게 응용된다. | 도구/서비스 | 활용 분야 및 실제 사례 | | ---------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------- | | ChatGPT (OpenAI) | 창작 초안 작성·아이디어 확장 (예: 챗GPT로 출간한 『Alice and Sparkle』 원고), 에세이·기획 보조 | | DeepL / 파파고 | 자동 번역 (예: 파파고 번역기를 사용해 책 출간, 인디자인 호환 하이링고 활용) | | Grammarly | 문법·스타일 교정 (영문 교열 도구) | | Claude (Anthropic) | 번역·편집 보조 (한역가 황석희가 사용 예시 공유) | | Midjourney / Stable Diffusion | 도서 표지·일러스트 생성 (예: 손원평 『아몬드』 청소년판 표지, 김한재 교수의 『진흙탕 출퇴근』·『살의의 형태』 표지 제작) | | Canva / 망고보드 등 | 카드뉴스·홍보 이미지 제작 (AI 이미지 생성 기능 활용) | | Mailchimp / Klaviyo | 메일링 자동화 (독자 그룹별 개인화 뉴스레터 발송) | | Buffer / Hootsuite | SNS 콘텐츠 예약 발행 (게시물 시간대 최적화) | | Google Analytics 4, Meta Pixel | 독자 행동 분석·리타깃팅 (웹·SNS 데이터 기반 인사이트) | 위 도구들을 활용해 AI 기반 창작 작업이 현실화되면서, 초벌 작성이나 번역·교열의 속도가 비약적으로 증가했다. 다만 AI는 ‘초안 도구’로서 취급되어야 하며, 최종적으로는 인간 편집자의 손길로 문맥과 감정이 담긴 글로 완성되어야 한다는 점이 강조된다. ## 2. 출판사 내부의 자동화 워크플로우·콘텐츠 큐레이션 출판사 내부에서는 전 과정 자동화가 진행 중이다. 기획 단계에서 독자 데이터를 분석해 콘텐츠 주제를 발굴하고, AI 추천 알고리즘으로 독자에게 맞춤 도서를 선별한다. 예를 들어, 리디북스는 독서 이력과 장르 선호도를 바탕으로 자동 큐레이션된 도서 추천 시스템을 운영한다. 밀리의 서재는 AI 음성 합성으로 오디오북을 자동 제작하고, 책의 핵심 내용을 자동 요약한 ‘북 브리핑’ 서비스를 제공하고 있다. 편집·디자인 과정에서는 인공지능이 반복 업무를 대행한다. 클라우드 기반 일정관리와 자동 알림(구글 캘린더+Notion)으로 출간 일정을 조율하고, 독자 서평이나 유통 데이터를 AI가 크롤링·분석하여 인사이트를 뽑아낸다. 재고·유통 관리도 ERP 시스템과 연동해 자동으로 실시간 업데이트된다. 편집 작업에서는 글쓰기 어시스턴트를 활용해 문법을 교정하고 표절을 탐지하며, 표지나 레이아웃 디자인에는 AI 생성 이미지를 일부 활용해 작업 효율을 높인다. 이 같은 워크플로우는 **‘출판의 증강(augmentation)’**을 지향한다. 다담출판 사례 분석에 따르면, AI는 편집자와 기획자의 창의 작업을 강화하고 반복 업무를 줄이는 도구로 활용된다. 결국, AI를 전략적으로 내재화하면 생산성과 창의성을 동시에 끌어올릴 수 있다고 평가된다. ## 3. AI 기반 독자 타깃팅·개인화 마케팅 출판사는 이제 독자 한 명 한 명의 취향과 행동 패턴을 데이터로 포착하여 초개인화 마케팅을 펼친다. 국내 서점들은 추천 시스템을 이미 도입했다. 예를 들어 교보문고의 ‘픽스(Picks)’, 알라딘의 ‘추천마법사’, 예스24의 ‘크레마AI’는 독자 서평과 구매 이력을 분석해 개별 독자에게 적합한 책을 제안한다. 이러한 AI 분석은 타깃 마케팅에도 활용된다. AI는 독자 데이터를 기반으로 선호 장르나 관심사를 예측해 이메일 캠페인을 개인화하고, SNS 채널에서는 사용자 반응을 실시간 추적하여 최적의 홍보 메시지를 자동 생성한다. Mailchimp나 Klaviyo 같은 서비스는 독자 성향에 따라 뉴스레터 콘텐츠를 분류·발송하며, Buffer/Hootsuite/Later 등은 SNS 게시물 예약·배포를 자동화한다. 또한 Google Analytics와 Meta Pixel을 통해 웹·소셜 반응을 분석하여 리타깃팅(재타깃팅) 광고에도 AI 인사이트를 접목한다. 이처럼 AI는 개인화 추천과 마케팅 자동화를 가능케 한다. AI는 독자 행동을 면밀히 분석하여 맞춤형 도서 소개와 프로모션을 기획하게 하며, 그 결과 출판사는 더 작은 비용으로 더 큰 홍보 효과를 노린다. 한 골든래빗 출판사 마케터는 “생성형 AI로 변화한 북마케팅”에서 독자와의 소통 창구를 자동화해야 한다고 강조했다. 실제로 AI로 트렌드를 분석한 뒤 빠르게 카드뉴스나 홍보 영상을 제작해 SNS에 배포하는 사례가 늘고 있다. ## 4. 국내외 주요 출판사의 AI 적용 사례 국내 사례: 작은 출판사부터 대형사까지 AI 실험이 활발하다. AI 콘텐츠 제작 전문 출판사 *열린인공지능(OPEN A.I. BOOKS)*는 2023년부터 약 2년간 챗GPT 등을 활용해 240종의 도서를 주문형출판(POD) 방식으로 빠르게 발간했다. 번역과 편집 자동화 사례로는 앞서 소개한 하이링고가 대표적이다. 출판계에서도 ‘번역+교정+레이아웃’을 수시간 내에 완성하는 AI 솔루션이 개발되고 있다. 마케팅 측면에서는 교보·예스24 등 대형서점뿐 아니라, 민음사 같은 출판사들도 SNS에 AI 영상·이미지를 활용한 홍보 콘텐츠를 제작 중이다. 그림: AI로 제작된 김한재 교수의 『진흙탕 출퇴근』·『살의의 형태』 청소년 도서 표지 (출판사 ‘서랍의날씨’, AI 생성). 국제 사례: 세계 주요 출판사도 AI를 도입하고 있다. 독일의 Inkitt는 독서 커뮤니티 데이터를 AI로 분석해 웹소설을 선별·출간했으며, 출간 도서 절반이 아마존 베스트셀러에 올랐다. 교육 출판사인 Pearson, McGraw-Hill은 AI를 교육 콘텐츠 제작과 개별 학습 맞춤화에 활용한다. 뉴욕타임스는 독자 개인화 추천 시스템을, AP통신은 뉴스 속보 알림·요약·메타데이터 자동 분류에 AI를 쓴다. 학술출판사 Springer Nature는 세계 첫 기계 생성 논문집을 발행했으며, 논문 번역·요약, 심사자 매칭, 표절 감지에도 AI를 시험한다. 펭귄랜덤하우스는 머신러닝을 활용해 전자책 가격과 인쇄 부수를 결정한다는 보도도 있다. 한편, 해외 대형사들은 출간 저작물의 AI 학습 사용을 금지하기도 한다. 예를 들어 미국의 펭귄랜덤하우스는 자사 도서가 AI 학습 데이터로 이용되지 않도록 계약서에 명시하며 저작권 보호를 강화했다. 이런 움직임은 저작권 이슈와 기술 윤리 논쟁과 맞닿아 있다. 그림: AI로 디자인된 우물이있는집 출판사의 『데모니쿠스』·『BEYOND UFOs』 표지. 이러한 사례는 국내에서도 점차 늘고 있다. ## 5. 전문가 의견: 종이책 출판의 정체성과 생존전략 전문가들은 AI를 기회와 위협이 공존하는 혁신으로 본다. 카이스트 전우정 교수는 “2023년 미국 출판사의 47%가 마케팅에, 25%가 편집에, 12%가 콘텐츠 생성에 AI를 활용”했다고 밝히며, AI가 초안 작성·교정·요약·표지 제작·추천에 이르기까지 출판 전반을 강화한다고 평가했다. 즉, AI 도구를 잘 활용하면 편집 과정의 반복적 작업이 줄어들어 출판 전문가들이 더 창의적이고 고부가가치적인 업무에 집중할 수 있다는 기대가 크다. 다담출판 보고서도 “AI는 출판의 자동화가 아니라 증강(augmentation)이다. 사람의 역할을 대체하기보다는 반복 작업을 줄이고 편집자·기획자의 창의성을 강화하는 도구”라고 결론지었다. 그러나 전문가들은 인간만의 창의성과 감성을 지킬 것을 강조한다. 카이스트 전 교수는 “AI가 만들어낸 문장에는 인간적인 온기와 통찰이 없다. 이를 담아내는 것이 출판 콘텐츠의 경쟁력이자 정체성”이라며, AI 초안 위에 인간 편집자가 의미를 부여해야 한다고 말했다. 실제로 문학작품과 예술은 작가의 경험과 상상력이 녹아 있을 때 독자의 마음을 울릴 수 있으며, “기술이 발전할수록 인간다움의 가치는 더욱 뚜렷해진다”는 지적이다. 미국 포브스에 소개된 크리에이티브 디렉터 지나 킴도 “AI는 예술가를 대체할 수 없다. 대신 감정을 시각 언어로 표현하는 우리의 능력을 증폭시켜준다”고 언급했다. 결국 전문가들은 균형 감각을 주문한다. 출판인은 AI를 도구 삼되, 기술에 휘둘리지 않고 독자의 마음을 움직이는 인간적인 가치를 최우선에 두어야 한다. AI가 초안을 내어주더라도 그 이면의 의미를 사람 편집자가 면밀히 검토하여 인간의 목소리로 다듬어야 한다. 또한 독자에게 AI 사용 사실을 투명하게 알리는 윤리적 배려도 필요하다. 이러한 자세야말로 디지털 시대에도 ‘책의 혼(魂)’을 유지하며 종이책 출판의 정체성을 지키는 길이 될 것이다. 요약: AI는 출판의 생산성을 높이고 새 가능성을 열어 주었지만, 책의 영혼과 감동은 결국 인간의 손길에서 피어난다. 전문가는 AI를 ‘출판의 증강’ 도구로 삼아 반복 업무를 줄이고 창의성을 발휘하되, 사람의 상상력과 공감 능력으로 책의 본질을 지키는 것이 장기 생존 전략이라 조언한다. 출처: 국내외 뉴스, 출판 전문지, 업계 보고서 등. 생성일: 2025. 7. 20. 만다라트 보기: /view/0e1l41j0vizj2122zaajbq 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 00:59:54 이 만다라트는 "출판사 책정보를 만다라트로 만들기"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 출판사 책정보를 만다라트로 만들기 주제: 출판사의 책 정보를 만다라트로 생성하는 방식을 64개로 구성해줘 생성일: 2025. 7. 10. 만다라트 보기: /view/BE72F767887C9700 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!

원본: 자유게시판 작성자: 시스템 날짜: 2025-07-21 00:59:54 이 만다라트는 "추천 도서 목록 분석 및 활용"에 대한 분석을 담고 있습니다. 만다라트 정보: 제목: 추천 도서 목록 분석 및 활용 주제: 추천 도서 목록 분석 및 활용 생성일: 2025. 7. 10. 만다라트 보기: /view/f6eefb02186e57da 이 만다라트에 대한 의견이나 토론을 자유롭게 남겨주세요!