2022년 11월, LLM(Large Language Model)의 시조새 격인 챗GPT 3.5가 세상에 처음 공개되었을 때, 앞으로 인간에게 가장 필요한 역량은 ‘프롬프트 엔지니어링 (Prompt Engineering) 이 될 것이라고 모두가 외쳤다. ‘프롬프트 엔지니어링이란 AI에게 더 좋은 답을 얻기 위해 질문을 설계하는 능력이다. 단순히 묻는 것이 아니라 어떤 관점이나 조건 혹은 목표로 답하길 원하는지를 반영하여 묻는 기술이다.’ ◆ 컨텍스트 엔지니어링 (Context Engineer) 그런데 프롬프트 엔지니어링 기술을 끊임없이 연마하던 필자에게 날벼락이 떨어졌다. 2025년 8월, 챗GPT 5.0의 등장은 소위 ‘개떡같이 말해도 찰떡같이 알아듣는’ 인공지능의 시대를 열었고, 프롬프트 엔지니어링의 정교함은 그 의미가 퇴색되었다. 동시에 그 중요성이 부각된 것이 바로 ‘컨텍스트 엔지니어링’ 이다. ‘컨텍스트 엔지니어링은 AI가 더 똑똑하게 판단하도록 필요한 배경정보와 상황을 적절히 제공하는 능력이다. 즉, 질문을 잘하는 것을 넘어 AI가 어떤 맥락 위에서 생각하게 할지를 설계하는 것이다.’ 컨텍스트 엔지니어링의 중요성을 설명하는 영상의 댓글 중에 인상적
“이번주 연습해올 신곡이다. AI가 고생해줌.“ 최근 일주일동안 SUNO(AI 음악 생성도구) 및 여러 AI툴로 만든 100곡 중 하나라며 무심한듯 드러머 형님이 메시지를 보냈다. 그런데 들어보니 노래가 기가 차다. 풀세션 밴드 스코어에 심지어 보컬의 목소리 톤마저 매력적이다. 아차. 밴드에서 노래를 맡고 있는 필자는 걱정부터 앞서기 시작한다. ‘과연 내가 이 녀석 보다 잘 부를 수 있을까?’ [자아실현과 경제적 보상] 업이 아닌 취미로 음악을 해온 직장인에게 AI 이상의 실력은 사치이다. 그렇기에 아무리 필자가 잘 따라 부른다 한들, 청자에게 AI 원곡 버전 이상의 감동을 주기는 어렵다. 이것이 말로만 듣던 AI로 대체되는 인간의 망연자실한 순간 인가? 하지만 참 다행이다. 돈을 벌 목적이 없는 취미의 음악가는 청자의 감동을 무시한 채 자아실현의 욕망을 실현할 수 있으니 말이다. 하지만 직장인은 그렇지 아니하다. 직장인에게 경제적 보상은 매우 큰 부분을 차지하기 때문이다. 물론 기업이 직장인들에게 자아실현의 기회를 주고, 이를 통해 성장한 기업이 그들에게 경제적 보상을 나누는 것이 지극히 이상적인 그림이겠지만, AI라고 하는 저비용 고성과자의 등장은 이러한
“기린은 왜 목이 길까?” “높은 곳에 있는 나뭇잎을 먹어야 되잖아.” 에버랜드 로스트벨리 앞을 서성이던 두 어린이의 대화가 흥미롭다. 기린은 진정 경쟁하지 않아도 되는 ‘높은 나뭇잎’이라는 자신 만의 블루오션을 독점하기 위해 긴 목의 형태로 진화한 것일까? 또 시작이냐는 듯한 와이프의 차가운 시선을 뒤로한 채 자연과학적 사고를 조심스레 이어나가 본다. [외적응 (Exaptation)] 종의 기원과 진화에 대한 여러 문구 중 화자가 좋아하던 문구가 문득 떠올랐다. ‘기능은 기원이 될 수 없다.’ 기능은 결과일 뿐이고 그 과정의 시작점에 다른 목적의 기원이 있다는 뜻이다. 높은 나뭇잎을 먹는 ‘기능’ 은 긴 목이 수행할 수 있는 하나의 결과일 뿐이기에 그것이 진화의 기원이 될 수 없다는 말이다. 진화생물학 에서는 이를 ‘외적응(Exaptation)’ 이라는 개념으로 설명하고 있다. 외적응이란 원래의 기능을 위해 생긴 구조가, 나중에 전혀 다른 기능을 갖게 되는 것을 뜻한다. 대표적인 예가 바로 새의 깃털이다. 원래는 체온유지용으로 진화한 깃털은 후에 비행이라는 예상치 못한 기능을 갖게 해주었다. [김대리의 외적응] “김대리, PPT기가막히게 만들었구만. 자넨
최근 기업용 사무 자동화 모델인 Anthropic의 ‘Claud Cowork’과 개인의 생활비서 ‘Molt-bot’이 등장하며 전세계에 AI Agent 시대가 도래했음을 선포했다. 이와 동시에 AI가 다양한 분야 및 여러 방면에 스며들기 시작했는데 의료업계 역시 마찬가지 상황이다. [Microsoft AI Diagnostic Orchestrator] 통칭 MAI-DxO라 불리는 이 도구는 마이크로소프트에서 개발한 의학 진단용 AI이다. 아직 상용화 단계는 아니지만 그 성능은 우리의 예측을 아득히 뛰어넘는다. 복잡한 의료 사례를 대상으로 테스트한 결과 최대 85.5%의 진단 정확도를 기록하였고 (이는 경력 5~20년 차 의사 21명의 평균 인20% 보다 약 4배 이상 높은 정확도이다.), 진단 시 필요한 검사 수를 줄여 전체 진단 비용을 인간 의사 대비 약 20% 절감한 것으로 나타났다. 그런데 이 녀석의 작동 원리가 굉장히 흥미롭다. MAI-DxO는 총 5개의 개별 AI로 이루어져 있는데, 마치 다섯 명의 인간이 협업하듯 진단을 도출한다. 1) Hypothesis AI: 가능한 진단에 대한 가설을 설정 2) Test-Chooser AI: 가장 적합한 검사를
“0.007%의 확률 뚫은 신의 한수였다.” 지금으로부터 10년 전, 인공지능 알파고와의 제4국에서 드디어 승리를 거머쥔 이세돌 9단의 이야기다. 이날을 기점으로 바둑계는 많은 변화를 겪었다. 구글의 딥마인드는 이세돌 9단을 이긴 알파고 Lee 모델에 이어 강화학습 방식을 채택한 새로운 모델 알파고 0(제로)를 출시하였고, 해당 모델은 바둑의 규칙 정도의 기본 정보만 학습시킨 후 보상을 통해 스스로 승부를 시뮬레이션 할 수 있도록 하였다. 그 결과 단 3일만에 490만판의 대국을 시뮬레이션 하였고 (이는 매일 한 번의 대국을 한다고 가정했을 때 1만3400년에 이르는 숫자이다.), 그 결과 기존 알파고 Lee모델에게 가볍게 승리를 거두었다. Blue Spot의 등장 알파고 이전에는 없던 바둑계의 새로운 용어가 등장했다. 블루 스팟(blue spot)이다. ‘바둑에서 인공지능이 추천하는 승률을 가장 많이 올려주는 다음 한 수.’ AI가 치밀한 계산을 바탕으로 신의 한수가 될 자리에 파란색으로 표기해주는 이 블루 스팟은 이제 바둑의 대국 분석에서 필수적 요소로 자리잡았다. 그런데 인간이 처음 이 블루스팟을 접했을 때의 반응이 흥미롭다. “나중에 보니 좋은 수였다
“먼지도 아니고 냄새 나는 게 턴다고 털어지니?” 중국집 홍보대사라도 된 것 마냥 온몸에 짜장 향을 휘감은 채 식사를 마치고 돌아온 직장 동료가 사무실 한 구석에서 온몸을 툭툭 두드리며 털고 있었다. 이를 본 화자가 의아한 듯 물었더니 그는 제법 거만한 표정을 지으며 말했다. “냄새는 분자 니까요.” 그렇다. 냄새는 분자다. 아니 정확히 말하자면 냄새를 일으키는 것은 분자다. 우리가 냄새가 난다고 느끼는 것은, 공기 중에 떠도는 특정 분자가 우리의 코로 들어와 코 속 후각 수용체에 붙게 되고, 여기서 발생되는 전기신호를 우리의 뇌가 받아들이는 것이다. 그렇기에 직장 동료의 분자 털기 행동은 냄새를 제거하기 위한 제법 의미 있는 행동이라 할 수 있겠다. [실수의 냄새] 아무리 AI급 완벽 퍼포먼스를 보여주는 직장인이라 할 지라도 실수의 순간은 어김없이 찾아온다. 이런 실수 중 소위 ‘사고’ 급의 실수는 마치 배어버린 냄새 와도 같아 그 향이 한동안 내 주위를 머무는데, 자꾸 스멀스멀 올라오는 과거의 실수 향은 앞으로 나아가려는 우리의 발목을 잡은 채 또다른 실수를 유발시키는 고약한 녀석이다. 물론 우리는 실수를 통해 어떠한 부분이 잘못되었고, 앞으로는 이러한
“일요일 오전에는 OTT로 매주 영화 한 편을 보면서 여유를 가졌습니다.” 전국의 수험생들이 넷플릭스 시청의 당위성을 피력하기 위해 줄기차게 인용될 예정인, 2026년 수능 만점 자 최장우 학생의 인터뷰 내용이다. 광주학생의회 의장과 전교회장을 역임하며 수능 만점의 쾌거를 이룩한 그의 배경은 참으로 대단하지만, 필자가 더욱 경탄했던 부분은 그의 학습 방식이었다. AI: 강화 학습과 지도 학습 AI업계에서는 최근 RL(Reinforcement Learning) 즉 ‘강화 학습’의 중요성이 날로 커지고 있다. 강화 학습이란 정답을 알려주는 것이 아닌, 스스로 사고하여 정답을 찾도록 하고 정답을 찾은 행동에 대해 보상하여 자율적 사고를 가속화하는 방식이다. 시행착오를 거듭하며 최적의 행동 전략을 학습하는 것이 목적인 이 강화 학습은 최근의 테슬라의 FSD(Full Self-Driving, 자율주행) 소프트웨어 14 버전에서도 활용되어, 인공지능이 자율적으로 주행 의사를 결정하고 반복적 경험을 통해 운전 실력을 성장시킬 수 있도록 해주었다. 이와 함께 등장하는 개념이 바로 ‘지도 학습’ 인데, ‘Supervised Learning’ 이라는 영문표기에서도 알 수 있듯
“아빠, 나뭇잎은 초록색을 사랑 하나 봐. 온통 초록색 이잖아.” 방학숙제로 식물원을 탐방하던 딸아이가 문득 필자에게 화두를 던졌다. 나뭇잎은 과연 초록색을 사랑하는가. 이 어린 아이의 단순하지만 심오한 질문을 아빠는 굳이 물리학적으로 접근해 보았고, 그 결과 전혀 반대의 답을 얻게 되었다. 햇빛은 파장이 다른 여러 가지 색의 전자기파로 이루어져 있는데, 나뭇잎은 빛을 구성하는 여러 색들 중 유일하게 초록색만을 흡수하지 않고 반사 시켜 버린다. 그리고 이러한 특성으로 인해 우리는 반사된 빛인 초록색을 나뭇잎의 색으로 인지하게 되는데, 즉 간단하게 말하자면 나뭇잎은 초록색을 싫어하기 때문에 초록색으로 보이는 것이다. "우리 아이는 언제나 밝아요." 세상 모든 부모가 쉽게 하는 착각 중 하나가 바로 ‘우리 아이는 제가 제일 잘 알죠.’ 일 것이다. 만약 부모가 아이의 내면을 파악하려는 노력을 하지 않은 채 보여지는 생활 속 모습만으로 판단하려 한다면, 마치 나뭇잎이 초록색이라서 초록을 좋아한다고 아는 체하는 것과 다를 바가 없다. 언젠가 과하리 만큼 밝은 아이를 만난 적이 있다. 밝은 미소를 무장한 채 만나면 언제나 웃음으로 인사하며 ‘행복’이라는 단어를 입에
얼마 전 AI 관련 포럼을 양일간 다녀왔는데 상당히 기억에 남는 만남이 있었다. 바로 ‘창발적 현상’ 이라는 녀석과의 만남이었다. ‘벌목’이라는 단어를 벌의 머리아래 목 언저리 부위로 이해하는 요즘 세대의 어느 친구라면 발이 달린 창문을 떠올렸을 수도 있겠으나, ‘창발’이라는 단어는 기대 이상으로 심오한 뜻을 지녔다. “창발(Emergence)이란 개별 구성요소들이 상호작용하는 과정에서, 부분 수준에서는 존재하지 않던 새로운 속성, 구조, 패턴, 혹은 기능이 전체 수준에서 자발적으로 나타나는 현상을 말한다.” 이러한 창발적 현상을 이해하기 위해서는 우선 ‘복잡계’를 이해할 필요가 있는데, 복잡계란 ‘많은 구성요소들이 서로 비선형적으로 상호작용하면서, 전체적으로 예측 불가능한 패턴이나 질서가 스스로 형성되는 시스템’을 뜻한다. 즉 ‘복잡계’라는 ‘과정’을 통해 ‘창발적 현상’이라는 ‘결과’가 나타난다고 볼 수 있다. ◆ 경제의 창발적 현상 주위를 둘러보면 그 어느 때보다도 온 국민이 글로벌 경제에 관심을 가지는 듯하다. 각자가 개별 경제주체로써 올바른 투자를 통해 이익을 창출하기 위해서 일 텐데, 신기하게도 각 개인은 오로지 본인의 이익을 위해서만 독립적으로
올해 2025년의 노벨 물리학상은 전자회로에서 양자역학의 터널링 현상을 실험으로 증명해낸 3명의 과학자 (존 클라크, 미셸 드보레, 존 마티니스) 에게 돌아갔다. 여기서 양자 터널링 이란 쉽게 말해 ‘넘을 수 없는 장벽을 입자가 뚫고 지나가는 현상’을 뜻하는데, 이러한 자연적 현상을 통해 Qubit(큐비트) 가 탄생하였다. ◆ Qubit의 중첩(Superposition) Qubit(큐비트)란 양자컴퓨팅의 기본 정보 단위로써 중첩(Superposition)의 특성을 가진다. 고전의 컴퓨팅에서 사용되는 Bit(비트)가 0(꺼짐) 또는 1(켜짐) 중 하나의 선택으로 작동된다면 큐비트는 0과 1이 동시에 존재하는 중첩의 성격을 지니며, 이로 인해 여러 개를 결합하면 병렬 계산이 가능해 훨씬 많은 경우의 수를 한 번에 계산할 수 있다. 얼마 전 한 직장인과 매니저의 불합리한 처우에 대한 코칭 세션을 진행한 적이 있다. 세션의 초반에 필자가 알아차린 것은 매니저에 대한 원망과 미움이었다. 이해되지 않는 차별적 대우로 촉발된 원망은 골이 깊어 보였고, 이내 원망의 본질을 찾기 위한 여정이 시작되었다. 하지만 시간이 흐르면서 매니저에게 인정받고 사랑받고 싶다는 욕구가 동시
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