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AI로 짠 코드, 며칠 뒤엔 남의 코드 같았다
AI 로 글과 코드를 쓰는 시간이 늘수록 정작 본인이 무엇을 써놨는지 인지하지 못하는 현상이 짙어지고 있다. 엠아이티 미디어랩(MIT Media Lab) 이 2025년 발표한 Your Brain on ChatGPT 연구는 이 현상을 '인지 부채(cognitive debt)' 라 부른다.내가 짠 코드를 며칠 뒤 다시 열었는데 "여기 왜 이렇게 했지?" 가 떠오른 적이 있다. AI 가 도와준 부분이었다. 심리학을 전공해 인지 쪽에 한 번 발을 담갔던 사람으로서 그 장면이 묘하게 걸렸다. 효율은 분명히 늘었는데 머리가 같이 따라오고 있는지는 모르겠다는 의심이었다. MIT Media Lab이 측정한 '인지 부채'18세 ~39세 54명, 뇌파를 젠 SAT 에세이 실험엠아이티 미디어랩 연구진은 18~39세 54명..
머스크가 커서에 600억 달러를 걸었다 — 그록이 아니라 컴포저 때문일지 모른다
스페이스X(SpaceX) 가 2026년 4월 커서(Cursor) 모회사 애니스피어(Anysphere) 에 600억 달러 인수 옵션을 확보했다. 인수 무산 시 협업 대가로 100억 달러를 지급하며, 커서는 그 대가로 스페이스X 의 컴퓨팅 인프라를 받는 조건이다. AI 코딩 도구 시장의 큰 변수로 떠오른 거래다.뉴스 기사 한 줄로 이 소식을 봤다. 1년 반쯤 커서를 써 온 사람이라 그저 흘려 넘기기는 어려웠다. 일론 머스크가 또 큰 베팅을 했네 정도로 넘기려다, 커서 안에는 이미 그록(Grok) 이 들어와 있다는 사실이 떠올랐다. 그러면 뭘 더 사겠다는 걸까. 거기서부터 들여다보기 시작했다. 600억 달러는 인수가 아니라 옵션값이다 협약은 두 갈래 길로 짜였다이 거래의 핵심은 "샀다" 가 아니라 "살 수 있..
컨텍스트 한가운데에 정답을 두면 LLM 이 답하지 못한다 — Lost in the Middle
Lost in the Middle 은 거대 언어 모델(LLM) 이 긴 입력의 양 끝 정보는 잘 찾고 가운데에 묻힌 정보는 자주 지나치는 현상이다. 2023년 넬슨 리우(Nelson Liu) 등의 동명 논문이 처음 정량적으로 측정해 보였고, 이후 긴 컨텍스트 모델 평가의 출발점이 됐다.2024년 작은 사내 RAG(Retrieval-Augmented Generation, 외부 문서를 검색해서 그걸 보고 답을 만드는 방식) 프로젝트를 마무리하다 리랭킹(re-ranking) 을 찾아보던 중 이 개념을 처음 만났다. 모델이 받은 프롬프트 안에 정답 문장이 분명히 있는데도 답을 못 하는 일이 자꾸 생겼고, 처음엔 검색이 잘못된 줄 알았다. 정작 문제는 모델이 가운데에 놓인 정보를 지나친다는 데 있었다. 그 뒤로 컨..
발표 슬라이드에 일주일 갈아 넣었던 사람의 클로드 디자인 첫 인상
클로드 디자인(Claude Design) 은 엔트로픽 랩스(Anthropic Labs) 가 2026년 4월 17일 공개한 AI 디자인 도구다. 프롬프트 한 줄로 와이어프레임과 슬라이드 시안을 만들어 주며, 기반 모델은 오푸스 4.7(Claude Opus 4.7) 이다.발표 자료를 만들 때마다 디자인이 발목을 잡았다. 글자 크기, 색 조합, 정렬 하나에 시간이 녹아내렸다. 그래서 클로드 디자인이 나왔다는 뉴스를 봤을 때 솔직히 반가웠다. 디자인 못 하는 사람을 도와준다고 하니 일단 정리부터 해 보고 싶었다. 프롬프트 한 줄로 와이어프레임을 만든다는 도구가 나왔다 앤트로픽 랩스가 4월 17일 발표한 신제품이다앤트로픽(Anthropic) 이 2026년 4월 17일 클로드 디자인을 공개했다. 앤트로픽 랩스(An..
Opus 4.7 이후 한도가 반나절 만에 끝났다 — Claude Code 토큰 소진 후기
Claude를 매일 쓰는 사람이라면 4월 어느 날부터 같은 작업이 더 빨리 한도에 닿는 걸 느꼈을 거다. Opus 4.7이 정식 출시된 직후였다.평소엔 큰 작업을 한 번에 굴리지 않는 편인데도 4.7 이후엔 한도가 가끔 답답하게 느껴졌다. 무엇이 바뀌었고, 어떻게 살아남았는지를 정리한다. 4.7 업데이트가 토큰을 더 먹는다 같은 프롬프트를 보내도 4.7부터 토큰이 더 빠지기 시작했다. 단순한 체감이 아니라 Anthropic 공식 문서가 인정한 변화였다.Anthropic이 토크나이저를 바꿨다Anthropic 공식 발표 페이지는 4.7의 새 토크나이저가 같은 텍스트를 처리할 때 1배에서 1.35배까지 더 많은 토큰을 쓴다고 명시했다 (출처: https://platform.claude.com/docs/en/a..
지피티 이미지 2.0 — 이미지 전반이 한 단계 올라왔다
지난주 지피티를 켰더니 팝업 하나가 떴다. "ChatGPT Images 2.0" 이라는 이름이었다.이리저리 시켜본 첫인상은 두 가지였다. 이미지 자체 결이 확실히 좋아졌다는 것, 그리고 한글이 처음으로 멀쩡히 들어갔다는 것. 1년 동안 막혀 있던 작업 하나가 그 순간 풀렸다. 지피티 이미지 2.0이 바꾼 것 — 한글만이 아니다OpenAI 가 2026년 4월 21일 ChatGPT Images 2.0 을 발표했다 (출처)다음날 무료 계정까지 포함해 전 사용자에게 풀렸다. 기존 DALL·E 3 와 GPT Image 1.5 를 대체하는 새 모델이다.이미지 자체 결이 한 단계 올라왔다가장 먼저 체감되는 건 이미지 그 자체의 퀄리티다. 인물 비례나 손가락 같은 디테일이 안정됐고, 사진풍 장면의 빛과 그림자도 자연스..
클로드 프로·맥스5·맥스20, 클로드 코드 요금제 실전 정리
클로드 코드 요금제는 공식 페이지만 봐도 플랜이 대여섯 개라 처음 보면 어지럽다. 정작 개발자가 실제로 고민하는 선택지는 Pro, Max 5x, Max 20x 세 개로 좁혀진다. 나는 Pro($20)로 버티다가 Max 5x($100)로 넘어왔고, 맥스20까지 고려하게 된 이유도 같이 정리한다. 공식 가격과 커뮤니티가 공유하는 한도 감각을 먼저 깐 뒤, 내 경험을 붙인다.개발자에게 유용한 플랜은 3개개인 플랜은 Pro, Max 5x, Max 20x공식 페이지 기준 개인 유료 플랜은 세 개다. Pro는 월 $20(연간 결제 시 $17), Max 5x는 월 $100부터, Max 20x는 월 $200이다 (출처) Claude Code는 Pro부터 포함된다.Max는 이름 그대로 Pro 대비 "5배 또는 20배 ..
GPT-5.5 출시, GPT 5.5가 바꾼 건 모델보다 일하는 방식이다
OpenAI 가 2026년 4월 23일 GPT-5.5 를 공개했다 (출처) 공식 블로그는 이 모델을 "지금까지 가장 똑똑하고 직관적인 모델" 이라 소개한다. 그런데 글을 끝까지 읽어 보면 이번 릴리스의 실제 무게 중심은 조금 다른 쪽에 있다. 답을 빨리 주는 AI 에서, 맡긴 일을 끝까지 처리하는 AI 로 넘어가는 한 걸음이다. 숫자 0.1 의 문제가 아니라 사용 방식의 방향 전환이다. 비서에게 할 일을 한두 개 시키던 단계에서, 업무 리스트를 통째로 넘기고 돌아오는 단계로 옮겨가는 느낌이다. GPT-5.5 는 점수보다 맡기는 감이 달라졌다속도는 그대로, 토큰은 덜 쓴다OpenAI 는 GPT-5.5 가 GPT-5.4 와 동일한 응답 속도를 유지하면서 같은 Codex 작업에 훨씬 적은 토큰(AI 가 글을..
크롬 하나로 AI가 해결된다 — Gemini in Chrome 한국 상륙
드디어 탭 전환 없이 크롬에서 Gemini를 쓸 수 있게 됐다왜 7개월 늦었을까2026년 4월 21일, 한국에 Gemini in Chrome이 공식 출시됐다.미국 출시는 2025년 9월이다. 7개월 차이다. (출처)그동안 한국 사용자들은 선택지가 둘이었다. 미국 지역 설정으로 우회하거나, 그냥 포기하거나. 이제는 그 두 가지 모두 필요 없어졌다.Gemini in Chrome은 이름 그대로다. Chrome 브라우저 안에 Gemini가 들어간 것이다. 별도 앱 설치가 없다. 탭을 새로 열 필요도 없다. 화면 옆 사이드패널(side panel)에서 바로 쓴다. Gemini 인 크롬 무엇을 해주는가?크게 세 가지다.첫째, 현재 페이지 요약이다. 긴 영어 기사를 읽다 막히면 사이드패널을 열고 "요약해줘"라고..
AI 에이전트란 무엇일까?
에이전트가 뭐고 왜 등장했나에이전트는 단일 AI랑 뭐가 다른가AI 에이전트는 하나의 거대한 AI가 아니다. 작은 AI 호출을 여러 번 이어 붙여 목표를 이루는 구조다. 단일 호출은 "질문 한 번 → 답 한 번"으로 끝난다. 에이전트는 계획을 짜고, 도구를 쓰고, 결과를 보고 다시 계획을 고치는 과정을 반복한다.비유하면 단일 AI는 천재 인턴 한 명이고, 에이전트는 팀장 밑에 여러 실무자가 돌아가는 팀이다. 팀장이 플랜을 짜고(Plan), 실무자에게 일을 시키고(Act), 결과를 보고(Observe) 필요하면 다시 지시한다(Reflect). 왜 지금 에이전트가 뜨고 있나작년까지만 해도 단일 호출로 충분한 일이 많았다. 지금은 모델이 똑똑해지면서 한 번에 처리하기엔 벅찬 복합 작업이 늘어났다. 코드를 짜면서..
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