AI는 소프트웨어에게 전동공구 같은 존재다
HN 댓글 스레드에서 AI와 소프트웨어의 관계를 다양한 비유로 풀어낸 토론. 증기기관, 합판, 공장 등 비유가 등장하며 AI 도입의 공포와 과대평가를 짚음.
- 1
게임 개발 분야에서 AI 코딩은 수용하면서 AI 아트에는 거부감 — 포토샵, 3D 애니메이션 등장 때와 유사한 패턴
- 2
LLM을 와트 증기기관에 비유 — 전기를 주의력으로 변환하는 엔진이지만 군함까지는 100년 걸림
- 3
AI라고 부르는 것 자체가 기술을 맞지 않는 레이어에서 쓰게 만드는 부작용
- 4
합판 비유 — 원목을 대체한 게 아니라 접근성을 넓힌 것
- 5
FOMO도 결국 공포 기반 도입의 다른 면
AI 비유 전쟁에서 가장 냉정한 시각은 '아직 증기기관 단계'라는 것. 돈으로 군함 시대를 앞당길 수 없다는 지적이 현재 AI 투자 과열에 대한 좋은 경고임.
관련 기사
제미나이 도구 호출 능력을 2,600만 파라미터 모델로 증류한 니들 공개
Cactus Compute가 Gemini 3.1의 도구 호출 능력을 2,600만 파라미터짜리 초소형 모델 Needle로 증류해 공개했다. 맥이나 PC에서 로컬 파인튜닝까지 가능하고, 프로덕션 환경에서는 프리필 6,000 토큰/초, 디코드 1,200 토큰/초를 낸다고 주장한다. 개인용 AI 기기에서 함수 호출만 빠르게 처리하는 작은 모델 실험으로 보면 꽤 흥미로운 공개다.
딥시크 V4 인덱서, 6기가바이트 메모리로 백만 토큰까지 밀어붙인 논문
딥시크 V3.2와 V4의 압축 희소 어텐션에서 병목이 되는 인덱서 단계를 스트리밍 방식으로 바꿔, 기존 구현이 6만5536 토큰에서 메모리 부족으로 죽던 문제를 104만8576 토큰까지 확장했다. 핵심은 전체 점수 텐서를 만들지 않고 청크 단위로 top-k를 나눠 계산한 뒤 병합하는 방식이며, 단일 엔비디아 H200에서 피크 메모리 6.21기가바이트를 기록했다. 다만 논문은 인덱서 단계만 다루며, 실제 체크포인트 기반 종단간 성능이나 더 빠른 어텐션 커널을 주장하진 않는다.
챗지피티가 학습에 좋다던 유명 논문, 결국 철회됨
챗지피티가 학생 학습 성과에 큰 도움이 된다고 주장했던 논문이 출판 약 1년 만에 철회됐어. 스프링거 네이처는 분석의 불일치와 결론 신뢰 부족을 이유로 들었고, 문제의 논문은 이미 500회 넘게 인용된 뒤였어.
샘 올트먼, 법정에서 “머스크가 오픈AI 지배권을 자녀에게 넘기려 했다”고 증언
샘 올트먼이 캘리포니아 오클랜드 연방법원 배심원 앞에서 일론 머스크가 오픈AI의 장기 지배권을 원했고, 사망 후엔 자녀에게 넘기는 방안까지 언급했다고 증언했다. 머스크는 오픈AI가 비영리로 출발했는데도 영리화됐다고 소송을 제기했지만, 올트먼은 오히려 머스크가 영리 전환과 테슬라 편입을 밀었다는 취지로 반박했다.
혜전대, AI로 스마트팜 생산·가공·유통 교육 모델 만든다
혜전대가 2026년 교육부·한국연구재단의 AID 전환 중점 전문대학 지원사업에 충남 지역 연합형 사업단으로 선정됐다. 연암대와 역할을 나눠 스마트팜 생산부터 가공·유통까지 전주기를 디지털화하는 교육 모델을 만들겠다는 내용이다.
댓글
댓글
댓글을 불러오는 중...