AI로 2035년까지 미국 노동자 1,100만 명이 새 직업 찾아야 할 수도
McKinsey는 자동화와 AI 도입으로 2035년까지 미국 노동자 1,100만 명이 직종을 바꿔야 할 수 있다고 추산합니다. 일자리는 전체적으로 늘어날 수 있지만, 노동자들이 새 직종으로 옮기는 과정과 이를 뒷받침할 지원이 과제로 남습니다.
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AI 모델과 서비스, 활용 도구와 이용 조건을 다룹니다.
Jeeves: 추론을 더한 Jev 계열 의사결정 모델
Jeeves는 Qwen3.5-9B에 추론과 선택지 점수화 기능을 더해, 확률을 출력하는 Jev 호환 의사결정 모델로 만든 오픈소스 프로젝트입니다. 공개 JevBench에서 Jev보다 높은 정확도를 기록했지만, 추론을 켜면 중앙값 지연 시간이 3.3초이고 p90은 17.1초입니다.
코드 리뷰는 권한 경계가 아닙니다
AI가 생성한 코드의 안전성을 코드 리뷰와 테스트에만 맡기면, 코드가 실제로 행사할 권한은 통제하지 못합니다. 글쓴이는 최소 권한(capability-based security)을 적용한 실험으로 권한을 런타임에서 제한하는 방법과 자동 권한 발견 방식의 한계를 보여줍니다.
Livenerf: Opus 5.5 성능 저하 여부를 매일 측정합니다
Livenerf는 모델 출시 뒤 성능이 조용히 낮아지는지 확인하려고 Claude Opus 5.5를 30일간 추적하는 벤치마크입니다. 고정한 질문과 채점기, 사전 등록한 통계 기준을 사용해 일화 대신 성능·출력 토큰 변화를 측정합니다.
AI가 개발 속도를 높여줍니다. 하지만 실력을 떨어뜨리게 두고 싶지는 않습니다
AI는 조사와 디버깅, 코드 작성 속도를 높여주지만, 개발자가 직접 기억하고 추론하는 과정까지 대신하면 학습과 실력이 약해질 수 있습니다. 글쓴이는 AI 사용을 줄이기보다 먼저 가설을 세우고, 설명을 요청하고, 생성된 코드를 직접 이해하는 습관으로 생산성과 학습을 함께 지키자고 제안합니다.
Anthropic이 GLM을 위한 최고의 광고를 내놨습니다
Anthropic은 Zhipu AI의 오픈 웨이트 모델 GLM-5.3이 취약점 탐색과 익스플로잇 개발에서 자사 Mythos Preview에 가까운 성능을 보였으며, 안전장치도 쉽게 우회할 수 있다고 주장합니다. Reddit에서는 보안 위험보다 Anthropic의 경쟁 모델 홍보에 가깝다는 반응과, 방어에도 쓸 수 있는 모델을 제한해선 안 된다는 의견이 맞섰습니다.
자신감 있는 답변이 정확한 답변은 아닙니다 — AI 환각이 생기는 방식
AI 환각은 모델이 사실을 확인하고 거짓말을 택한 결과가 아니라, 다음에 올 가능성이 높은 토큰을 생성하는 과정에서 생기는 오류입니다. 글은 환각이 잦은 상황과 RAG의 한계를 설명하고, 제품에 출처·수정 기능을 제공하는 등 대응 방법을 제안합니다.
AI가 프로그래밍을 쉽게 만들지는 않았습니다. 어려움의 종류를 바꿨습니다
AI 코딩 도구는 문법과 보일러플레이트를 기억하는 부담을 덜어 주지만, 생성된 코드의 타당성을 판단하고 시스템 구조를 이해하는 일은 개발자 몫으로 남습니다. 글은 프로그래밍의 어려움이 사라진 게 아니라 기억에서 추론과 검증으로 옮겨 갔다고 설명합니다.
America.gov — 정부 서비스 안내를 AI 검색창 하나로
미국 정부가 2만 9,000개 정부 웹사이트의 정보를 한곳에서 찾도록 AI 안내 서비스 America.gov를 공개했습니다. 공식 연방·주·지방 정부 자료만 답변에 사용한다고 설명하며, 향후 신청서 작성과 진행 상황 추적 기능도 예고했습니다.
ChatGPT에 코드베이스 전체를 맡겼습니다. 결과가 무서웠던 진짜 이유
작성자는 저장소 전체를 분석시킨 결과 유용한 결함을 찾았지만, 존재하지 않는 취약점도 그럴듯하게 지어내고 실제 결제 데이터 유실 버그는 놓쳤습니다. AI를 검토자가 아니라 문제 후보를 찾는 도구로 쓰고, 실제 코드 확인과 독립적인 테스트로 판단해야 한다고 설명합니다.
Dots: 24시간 작동하는 AI 에이전트
OpenAI가 ChatGPT에서 상시 작동하는 에이전트 Dots를 선보였습니다. 자체 클라우드 컴퓨터와 연결 앱을 활용해 여러 작업을 진행하고, 사용자의 피드백과 선호를 반영합니다. 읽기 전용 백그라운드 조사, 권한 설정, 승인 절차를 제공하지만, Hacker News에서는 보안과 비용, 데이터 종속 우려가 함께 나왔습니다.
맥도날드, AI로 매장별 버거 가격을 ‘동적으로’ 책정한다는 보도
맥도날드는 매장별 고객의 지불 의향을 추정해 메뉴 가격을 제안하는 AI 도구를 미국과 일부 해외 시장에서 사용한다고 Reuters가 보도했습니다. 본사는 가격 결정권이 가맹점주에게 있다고 밝혔지만, 가격 권고 준수 여부를 추적하고 계약 갱신 때 이를 논의한다고 전해져 가맹점 통제와 경쟁법 문제가 제기됩니다.
AWS AgentCore로 첫 AI 에이전트를 만들었습니다 — 가장 어려웠던 건 AI가 아니었습니다
AWS AgentCore와 Strands SDK로 고객 지원 에이전트를 만들며 여섯 가지 기능을 연결한 경험을 소개합니다. 모델뿐 아니라 백엔드 작업, 권한, 배포와 모니터링까지 함께 설계하고 기능별로 검증해야 한다는 점을 배웠습니다.
GPT 6.1 Sol 공개 — Astra에 가까운 성능을 5분의 1 가격으로
OpenAI가 코딩, 컴퓨터 사용, 업무 자동화 성능을 높인 GPT‑6.1 Sol을 공개했습니다. GPT‑6 Astra와 비슷한 성능을 일부 평가에서 더 낮은 비용으로 제공하며, 캐시 입력 토큰은 100만 개당 0.10달러입니다. 다만 실제 코딩 성능과 이전 모델 대비 개선 폭을 두고 Hacker News에서는 엇갈린 반응이 나왔습니다.
AI 얼굴 인식 단서로 은행 절도범 오인 체포된 여성, 1,000만 달러 소송
테네시주 여성 앤젤라 립스가 AI 얼굴 인식 결과를 수사에 잘못 적용한 경찰 때문에 6개월간 구금됐다며 파고시와 경찰관을 상대로 1,000만 달러를 청구했습니다. 이 사건은 얼굴 인식을 단서로만 다뤄야 하는 이유와 수사기관의 검증·감독 책임을 보여줍니다.
AI 개발 프롬프트를 짜는 세 가지 방식과 작업 지침 관리법
개인 도구와 소규모 프로젝트를 만드는 개발자가 AI 코딩에 쓰는 프롬프트 전략과 작업 지침 관리법을 소개합니다. 작은 단위로 진행하는 방식, 한 번에 요청하는 방식, 계획과 구현을 나누는 방식을 프로젝트 특성에 맞춰 고르고, Markdown 파일과 피드백으로 지침을 다듬는 방법을 설명합니다.
AI 산업, 데이터센터 투자 정당화하려면 2031년까지 연매출 6조 달러 필요
Bain 보고서는 2031년 AI 인프라 지출이 연 1조 5천억 달러에 이르면, 이를 감당할 시장 규모로 연매출 6조 달러가 필요하다고 추산합니다. 기존 생산성·소비자 서비스만으로는 부족해 신제품과 새로운 시장에서 대규모 매출을 만들어야 한다는 분석입니다.
AWS에서 AI 에이전트 거버넌스 구현하기 — 실행 차단과 EU AI Act 증거 기록
작성자는 Amazon Bedrock과 Strands Agents로 합성 대출 심사 시스템을 만들고, Traccia를 붙여 가드레일, 실행 차단, 개인정보 마스킹, 감사 증거 생성을 실제 AWS 환경에서 시험합니다. 다중 에이전트의 정책 적용 대상과 신호에 따라 차단이 실패하는 이유를 밝히며, 생성한 증거는 규제 준수 자체와 다르다는 한계도 설명합니다.
코드 생성 비용이 낮아질수록 검증 비용은 커집니다 — AI가 소프트웨어 아키텍처의 경제성을 바꾸는 방식
AI 코딩 에이전트가 구현 비용을 낮추면서 반복적으로 발생하는 검증 비용이 더 중요한 설계 요소가 된다고 설명합니다. 타입, 데이터베이스 제약, 상태 머신처럼 잘못된 상태를 구조적으로 막는 설계는 초기 비용이 더 들더라도 시스템 수명 전체의 검증 부담을 줄일 수 있습니다.
응급의학과 의사가 AI와 휴대폰으로 한 달 만에 웹사이트 3개를 만들었습니다
세르비아의 응급의학과 의사가 AI와 대화하며 한 달 동안 휴대폰으로 웹사이트 세 개를 만들었습니다. 터치 조작 오류, 큰 파일로 인한 성능 문제, WordPress 코드 조각 중복 같은 문제를 해결하며 얻은 실전 경험을 소개합니다.