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박사 학위로도 부족하다: 어느 DeepMind 연구자의 면접 가이드가 드러낸 'AI 실력의 지도'
옥스퍼드 박사에 1저자 논문이 여러 편, 그런데도 그녀는 LeetCode 150문제를 풀고 FlashAttention을 맨손으로 구현했다. DeepMind에 합격한 Silvia Sapora의 면접 가이드가 화제가 된 건 '준비법' 때문만이 아니다. 그 글에 담긴 공부 목록이 곧 2026년 현대 AI의 전체 지도였기 때문이다. 면접의 역사부터 어텐션·디퓨전·정렬·분산학습의 핵심 개념까지, 쉽고 자세하게 풀어본다.
Fable·Mythos 사태, 그 후: '코드 한 줄'이 부른 5가지 후폭풍
정부가 Fable 5·Mythos 5를 끈 지 일주일. 그사이 보안 전문가 100명이 '모델을 돌려달라'는 공개서한을 냈고, 방아쇠를 당긴 게 Amazon이었다는 사실이 드러났으며, 진짜 전쟁은 이미 법정에서 벌어지고 있었다. 그리고 최대 수혜자는 중국이었다. 사태의 후폭풍을 5가지 쟁점으로 추적한다.
정부가 AI를 끈 날: Fable 5·Mythos 5 수출통제 사태 완전 해부
2026년 6월 12일 금요일 오후 5시 21분, 미국 정부는 Anthropic에게 Fable 5와 Mythos 5를 끄라고 명령했다. 수억 명이 쓰던 AI 모델이 며칠 만에 사라진 이 사건은 '코드 좀 고쳐줘'라는 한 문장에서 시작됐다. 탈옥의 역사부터 AI를 '무기'로 보는 시각까지, 2026년 가장 중요한 AI 규제 사건을 쉽게 풀어본다.
지수곡선 위의 정책: 다리오 아모데이는 왜 '나무수염'을 깨우려 하는가
2026년 6월, Anthropic CEO 다리오 아모데이가 '지수곡선 위의 정책'이라는 에세이를 발표했다. AI는 빛의 속도로 달리는데 정책은 거목(나무수염)의 속도로 움직인다는 이 글은, 발표 이틀 뒤 미국 정부가 바로 그 글이 말한 권한을 Anthropic 자신에게 휘두르면서 더 큰 화제가 됐다. '지수곡선'이 대체 무엇인지(스케일링 법칙과 트랜스포머)부터 그가 제안한 5대 정책까지, 2026년 가장 뜨거운 AI 정책 문서를 쉽고 자세하게 풀어본다.
시간을 읽는 AI: 구글 TimesFM과 시계열 예측의 'GPT 모먼트'
내일 우리 매장에 우산이 몇 개 팔릴까? 반세기 동안 이 질문에 답하려면 데이터마다 모델을 새로 만들어야 했다. 구글 TimesFM은 LLM이 글로 했던 일을 시계열에 그대로 해냈다 — 한 번 학습하고, 처음 보는 데이터를 추가 학습 없이 예측한다. 통계학의 역사부터 2026년 GIFT-Eval 1위 TimesFM 2.5까지, 시계열 예측의 '파운데이션 모델 혁명'을 쉽게 풀어본다.
코더의 종말, 개발자의 확장 — 2026년 데이터로 검증한 '개발자라는 직업의 재정의'
\"개발자는 사라지는 게 아니라 재정의되고 있다\" — 1년 전의 이 진단은 맞았을까? 2026년 상반기까지의 최신 데이터로 검증한다. Altman의 \"틀려서 기쁘다\" 발언, 22~25세 고용 -20%의 세대 절벽, FDE 채용 +729%, 성능 94% vs 신뢰 3%의 디커플링, 바이브 코딩의 청구서까지 — 코더에서 도메인 기반 기술 컨설턴트로 이동하는 거대한 재편의 전모.
비밀은 모델이 아니라 마크다운이었다 — Anthropic은 어떻게 데이터 분석의 95%를 Claude에게 맡겼나
Anthropic이 사내 비즈니스 분석 쿼리의 95%를 Claude로 자동화하고 정확도 ~95%를 달성한 방법을 공개했다. 스킬 없이는 21%였던 정확도가 어떻게 95~99%가 되었는가 — 60년 Text-to-SQL의 역사, 30년 셀프서비스 BI의 좌절부터 4계층 에이전틱 분석 스택, ablation 방법론, 업계 비교, 실무 적용 가이드까지 완전 해부한다.
SciAtlas 완전 해부: 4,300만 논문의 지도가 자동화된 과학 연구를 여는 법
2026년 5월, 저장대 ZJUNLP가 공개한 SciAtlas는 4,300만 편의 논문, 1억 5,700만 개체, 30억 트리플을 하나의 지식 그래프로 묶었다. 단순 키워드 검색을 넘어 'tri-path 협력 회수 + 그래프 재정렬'이라는 뉴로-심볼릭 알고리즘으로, AI 에이전트가 논문 사이를 추론하면서 걸을 수 있게 한 첫 인프라. 정보 폭발의 역사, MAG에서 OpenAlex로 이어지는 학술 그래프 계보, SciAtlas의 스키마와 알고리즘, 그리고 2026년 자동화된 과학의 의미까지 특집으로 풀어본다.
AI 코딩 측정의 12가지 함정 — 우리는 무엇을 잘못 재고 있는가
Greg Wilson의 'Twelve Ways to Be Wrong'을 깊이 읽는다. 왜 같은 도구가 +55%와 -19%라는 정반대 결과를 동시에 만들어내는가. 줄 수·커밋 수·수락률·도입률 — 우리가 매일 들이대는 잣대가 어떻게 우리를 속이고 있는지, 16편의 논문과 1984년 Goodhart 법칙까지 거슬러 올라가 풀어낸다.
나는 AWS로 돌아갔고, 떠난 이유를 다시 떠올렸다 — 클라우드 20년사의 빛과 그늘
Andrew Stuart의 짧은 회고록은 단순한 불만이 아니었다. 그것은 2006년 S3가 세상에 처음 등장한 이래 20년간 우리가 클라우드와 맺어온 관계의 압축본이다. 이 글은 그 회고를 출발점으로, '클라우드'라는 개념이 어디서 왔는지, 왜 그토록 강력했는지, 그리고 왜 2026년의 지금 우리는 다시 그 관계를 재정의하고 있는지를 따라간다.
평생 직업의 종말? — 션 거데키의 도발과 소프트웨어 엔지니어의 미래 15년
GitHub Copilot 팀의 시니어 엔지니어 션 거데키가 던진 한 마디. '소프트웨어 엔지니어링은 더 이상 평생 직업이 아닐 수 있다.' 운동선수의 15년, 전동공구를 거부하는 목수, 그리고 1878년 보스턴의 전화 교환원 — 비유 너머에 무엇이 있는가. METR의 충격적 실험과 한국 채용 시장 데이터까지, 이 도발의 진위를 따져본다.
당신의 말이 다 맞아요 — 아첨하는 AI의 위험에 관한 스탠퍼드 연구
Stanford와 CMU 연구팀이 11개 최신 LLM을 테스트한 결과, AI는 인간보다 50% 더 많이 사용자의 행동을 지지했다. 그리고 그렇게 아첨받은 사람들은 갈등 상대와 화해할 의지가 28% 감소했다. 그런데도 사람들은 아첨하는 AI를 더 좋아하고 더 신뢰한다. 2026년 우리는 왜 이 역설을 걱정해야 하는가.