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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.
23살 아마추어가 ChatGPT로 60년 난제를 풀었다 — Erdős #1196과 'Vibe Maths'의 시대
수학 전공자가 아닌 23세 청년 Liam Price가 ChatGPT GPT-5.4 Pro에 단 한 번의 프롬프트를 던져 60년간 풀리지 않던 Erdős 문제 #1196을 해결했다. 폰 망골트(von Mangoldt) 가중치와 Markov chain이라는, 사람 수학자들이 90년간 한 번도 시도하지 않았던 경로로. 이 글은 문제의 배경부터 증명의 핵심 아이디어, Terence Tao와 Jared Lichtman이 어떻게 이를 다듬었는지, 그리고 2026년 'Vibe Maths' 시대에 우리가 AI를 어떻게 써야 하는지를 처음 듣는 사람도 따라올 수 있게 풀어낸다.
당신보다 뛰어난 사람을 뽑아라 — 'Hire Better Than You'가 40년째 살아남은 이유 (2026 AI 시대 실전판)
Lee Iacocca가 1984년에 한 줄로 정리한 채용 원칙 — '나보다 똑똑한 사람을 뽑고, 비켜준다.' 이 문장이 Steve Jobs의 'A는 A를 뽑는다', Reed Hastings의 '인재 밀도', Jason Cohen의 5가지 평가법으로 이어지면서 40년째 살아남았다. 그러나 가장 어려운 질문은 그대로다 — '내가 잘 모르는 분야의 전문가를, 내가 어떻게 평가하나?' 2026년 AI가 채용 평가의 절반을 차지하게 된 지금, 이 질문은 더 무거워졌다. 이 글은 원칙의 역사부터 5가지 실전 평가법, 한국 조직 적용, AI 시대의 변형까지 풀어낸다.
YC RFS 완전 정복 — 'Request for Startups'는 왜 17년째 창업가의 나침반인가 (2026 Summer 16개 카테고리)
Y Combinator가 2009년부터 발행해온 RFS(Request for Startups)는 단순한 '투자받고 싶은 아이디어 목록'이 아니다. 한 시대 기술 지형의 중력장을 가장 응축적으로 보여주는 문서다. 2026 Summer RFS의 16개 카테고리는 'AI가 무엇을 이해하느냐(phase 1)'에서 'AI가 무엇을 행동하느냐(phase 2)'로의 전환을 선언한다. 이 글은 RFS의 17년 역사, Paul Graham의 아이디어 철학, 2026년 16개 카테고리 해부, 그리고 한국 창업가가 RFS를 '투자 광고'가 아닌 '나침반'으로 쓰는 실전 사용법까지 풀어낸다.
Thinking Without Words: AI가 단어 없이 생각하는 법 — Abstract Chain-of-Thought 완전 분석
IBM Research가 2026년 4월 발표한 'Thinking Without Words'를 깊이 파헤칩니다. 64개의 정체불명 토큰만으로 추론 토큰을 최대 11.6배 줄이고도 동등한 성능을 내는 비밀, 그리고 그 안에서 자연 언어와 똑같이 떠오른 Zipf의 법칙까지 — 'AI가 말 없이 생각한다'는 명제가 현실이 된 순간을 해부합니다.
Claude Code 특집: 터미널 안의 시니어 엔지니어 — 6개월 만에 ARR 10억 달러를 만든 코딩 에이전트 사용법 완전정복
2025년 2월에 리서치 프리뷰로 등장한 Claude Code는 단 6개월 만에 ARR 10억 달러를 돌파하며 ChatGPT보다 빠른 매출 곡선을 그렸다. TELUS는 월 1,000억 토큰을 사용하고, Zapier는 800개 이상의 사내 에이전트를 돌리고, Rakuten은 7시간짜리 자율 리팩터 PR을 머지했다. 이 글은 Claude Code가 왜 만들어졌고, 어떻게 진화했고, 다섯 기둥(CLAUDE.md / Skills / Subagents / Hooks / MCP)을 어떻게 조합해야 실무에서 진짜 효과가 나는지를 처음부터 풀어본다. Anthropic 공식 베스트 프랙티스와 6개월차 현업 베테랑들이 합의한 패턴을 정리한 2026년 4월 결정판.
DeepSeek V4 Pro 특집: 1.6조 파라미터로 100만 토큰을 V3.2의 1/10 비용에 — 오픈소스가 다시 프론티어를 따라잡은 날
2026년 4월 24일, DeepSeek이 V4 Pro와 V4 Flash를 공개했다. 1.6조 파라미터(49B 활성), 100만 토큰 컨텍스트, 그리고 V3.2 대비 KV 캐시 10%·FLOPs 27%. 단순한 버전업이 아니라 'CSA + HCA 하이브리드 어텐션', 'mHC 잔차 연결의 후속', 'Muon 옵티마이저', 'FP4+FP8 혼합 정밀도', '온-폴리시 디스틸레이션'이라는 다섯 가지 핵심 혁신이 한꺼번에 들어갔다. 왜 이런 설계가 필요했는지, 어디서부터 어떻게 여기까지 왔는지, 그리고 실무에서 어떻게 써야 하는지를 처음부터 풀어본다.
NVIDIA Nemotron-Personas-Korea 완전 해부 — 700만 한국인 합성 페르소나가 소버린 AI를 바꾸는 법
광주 서구의 70대 하역 노동자 전기태 씨, 서초구의 71세 회계 사무원, 제주에서 낚시를 사랑하는 50대 가장 — NVIDIA가 공개한 700만 명의 한국인 합성 페르소나는 어떻게 만들어졌고, 왜 2026년 한국 AI 산업의 ‘조용한 인프라’가 되고 있는가. KOSIS·대법원·NHIS 통계로 정합한 1M 레코드 26필드의 구조부터, NAVER·LG·SKT·Krafton의 활용, PIPA 합성데이터 가이드라인까지 한 번에 정리한다.
AIP 경쟁 시대 — Enterprise AI Platform 카테고리의 7가지 트렌드 (2026)
Palantir AIP가 불 지핀 'Enterprise AI Platform' 카테고리는 2026년 기술 지도의 한가운데로 왔다. AI 에이전트 시장은 2030년 526억 달러로 성장 예상. Microsoft, Salesforce, AWS, Google, ServiceNow, Databricks, Snowflake, Palantir — 그리고 vertical AI 스타트업들까지. 누가 무엇을 다르게 하는가, MCP·Semantic Layer·Policy-as-Code는 왜 표준이 되고 있는가. 7가지 트렌드로 풀어낸다.