투자자부터 로스쿨 교수까지: 여러 AI 페르소나 패널의 검토와 그 이후의 결정
17개 페르소나 라운드테이블을 두 번 돌렸다. 사업 트랙은 거의 전량 폐기했고 안전 설계 트랙은 스펙에 문자 그대로 남았다. 그 기준이 조언의 품질이 아니라 정체성이었다는 걸 뒤늦게 알았다. 연재 책 6화
개발자의 조용한 기록장 — 실험에서 운영까지
NIA가 예측한 'AI 인프라 패권'을 반년 뒤 실제 전개와 견줘본다. 컴퓨팅 동맹·블록화는 예측대로(🔵), 반도체 다각화는 방향만 맞고(🟢) 정작 패권을 가른 HBM·전력·서빙SW 병목과 capex 거품은 예측 밖이었다.
AI 제품은 기존 소프트웨어와 근본적으로 다릅니다. Lenny Rachitsky 뉴스레터에서 추출한 20인의 반직관적 조언, CC/CD 프레임워크, Eval 시스템 3단계를 정리하고, 실전 체크리스트로 연결합니다.
Self-Tuning Loop 4단계(Generate → Capture → Analyze → Evolve)를 범용 모듈로 추출. Supabase DDL, diff 캡처 유틸, 분석/진화 프롬프트 전문, 이메일/블로그 적용 예시, GitHub 레퍼런스 구현.
Evans 2026 deck 79장 정리. 자본·도입·변화 3챕터 + 인프라 폭발이 가치 포착으로 안 이어진다는 한 가지 질문
17개 페르소나 라운드테이블을 두 번 돌렸다. 사업 트랙은 거의 전량 폐기했고 안전 설계 트랙은 스펙에 문자 그대로 남았다. 그 기준이 조언의 품질이 아니라 정체성이었다는 걸 뒤늦게 알았다. 연재 책 6화
NIA 2026 12대 트렌드 리포트의 정체·구성·도출 방법을 원문 기준으로 정리하고, 텍스트 네트워크 분석 방법의 후행성을 짚는 시리즈 진입글
처음엔 그냥 인터랙티브 교육 도구라고 생각했다. 그런데 정답 없는 영역과 LLM의 동조 성향을 지나며 이름은 라벨이 아니라 안전장치가 됐다. 연재 책 5화
주장(claim) 단위로 내려가 답에 영향 준 오류 구간을 표시하는 DRIFT와 TELBench를 읽는다. 유해 구간 찾기는 절반까지 올라왔지만 첫 오류는 ~20%에서 막힌다. 시리즈 4부, 마지막
Fable 5의 숨은 라우팅과 정부 셧다운을 정리하고, 챗에 돈을 낼 때 믿어온 두 가지(내가 고른 모델인가, 접근은 내 권리인가)가 깨지는 지점을 본다
커스텀 에이전트를 평가하는 세 편(MAST·AgentRx·DRBench)을 방법론 중심으로 읽는다. 실패를 부를 어휘, 틀린 자리를 짚는 법, 내 데이터를 닮은 시험대. 연구실 규모를 빌더가 어떻게 골라 빌리나. 시리즈 3부
잘 패키징된 에이전트를 평가하는 세 편(TRACE·DeepHalluBench·TRAIL)을 방법론 중심으로 읽는다. 채점 방식을 바꾸는 고도, 주장을 검증하는 고도, 측정 바탕을 바꾸는 고도. 시리즈 2부
정답률 1등이 효용 점수 꼴찌가 되는 high-score illusion에서 시작해, 평가가 왜 과정으로 내려가는지와 일곱 편의 방법론 지형도를 깐다. 시리즈 1부
Evans 세션과 Jensen 키노트를 정리하고, 둘이 모델 커머디티화에 공감하면서 가치의 방향에서 갈리는 지점을 본다
빈자리가 정말 빈지 가까운 것들을 옆에 놓고 봤다. Khanmigo·Replika·Brilliant와 어디서 갈리는지, 철학 챗봇과의 경계는 왜 흐린지. 연재 책 4화