Transcend Borders: Software & Design "developing a healthy relationship with technology is part of humanity. always good to ask tough questions and debate policy and use cases of tech. but being “anti” new tech feels like either pandering, fear of being left behind, or a denial of the pattern of progress" (@scottbelsky) |
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About 데일리 노트
- 데일리 노트의 첫번째 리뉴얼 된 버전을 소개 드립니다. 앞으로는 크게 5개의 파트로 나누어 큐레이팅 소식들을 담아낼 예정입니다.
- Part 1: AI 모델 인사이트— 새로운 AI 모델/프로젝트 출시 소식 또는 연구 주제 소개
- Part 2: AI & 삶 — AI 기술이 우리 일상생활에 끼치는 영향
- Part 3: AI & 일 — AI 기술이 비즈니스 현장 또는 노동 시장에 끼치는 영향
- Part 4: AI & 디자인 — 새로운 디자인 모델/프로젝트 출시 소식 또는 연구 주제 소개
- Part 5: 라이브러리 — ‘소프트웨어 라이브러리’, ‘디자인 라이브러리’, ‘생각이 꼬리에 꼬리를 물어’ 세 개의 소주제를 담아 크리에이터들이 참고할 수 있는 도구/가이드/프로젝트/아이디어 소식
- 앞으로는 월요일에만 데일리 노트가 발송 될 것이라는 점을 다시 한번 알려드리며, 이번 데일리 노트도 재미있게 읽어나가시길 바랍니다.
- 목차
- AI 모델 인사이트: LLM 모델(Claude)와 통합개발환경(Cursor)의 시너지
- AI & 삶: AI 기술과 친해지는 방법
- AI & 일: 노동자로서의 소프트웨어
- AI & 디자인: Procreate의 Anti-AI 선언
- 라이브러리: 소프트웨어 라이브러리, 디자인 라이브러리, 생각이 꼬리에 꼬리를 물어
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LLM 모델(Claude)와 통합개발환경(Cursor)의 시너지
- 8살 아이가 45분 만에 코딩을 통해 무엇을 만들 수 있을까요? AI 코드 편집기 Cursor AI를 통해 챗봇을 제작한 아이의 사례가 동영상으로 공유되며, AI 코드 편집기에 대한 많은 관심이 쏠렸었습니다. 이번 장에서는 Cursor 서비스가 어떤 측면에서 특별한지 소개 드리고자 합니다.
- Cursor AI는 한마디로 AI 지원 통합개발환경 서비스이며, ChatGPT-4o (5월14일), Claude Sonnet 3.5 (6월 21일) 등의 대형언어모델(LLM)이 서비스 내 통합되어 실시간 대화를 통해 코드를 작성/편집할 수 있습니다.
- 사람들이 주목하고 있는 부분은 대형언어모델인 Claude와 통합개발환경인 Cursor가 혼합됨으로써 만들어 낸 시너지 효과입니다. Claude Sonnet 3.0 모델의 맥락 이해, 대화형 소통, 복잡한 작업 수행 성능들이 Cursor 서비스 내 편입됨으로써 크게 두 가지의 속성을 지니게 되었습니다.
- 첫 번째는 ‘AI-지원 워크플로우’로 단순히 명령에 응답하는 것이 아니라 추후 요구 사항을 예측하고 추가적인 제안을 제시하는 지능형 비서의 역할을 합니다. 두 번째는 ‘실시간 상호작용과 피드백’입니다. 전문가가 옆에서 지켜보는 것처럼 작업하는 동안 Cursor는 입력한 내용에 대한 검토와 함께 오류를 잡아내고, 인사이트를 제공하는 등 실시간으로 사용자들의 개발 작업을 돕습니다.
- I. 커뮤니티 반응
- Claude & Cursor의 통합은 사람들이 처음으로 GPT 4 & Github Copilot을 같이 사용하던 시절의 짜릿한 순간을 느끼게 해주고 있습니다. 새로운 기능들이 계속해서 나타남에 따라, 더 놀라운 순간들을 맞이할 것이고, 새로운 코더들을 만나보게 될 것입니다. 이러한 사회 현상을 과소평가하지 마세요.그 효과는 소셜 미디어의 발명보다 더 클 것입니다. 소셜 미디어는 사람들에게 텍스트와 미디어를 게시할 수 있는 기능을 제공했습니다. 모든 사람이 인터렉티브한 자바스크립트 웹사이트를 게시할 수 있게 되면 어떤 일이 벌어질까요? (@NickADobos)
- Cursor를 사용하여 유튜브 동영상을 다운로드 할 수 있는 터미널 명령어를 찾았습니다. 혼서는 찾을 수 없었을 것입니다. (@HamelHusain)
- II. 경쟁
- Cursor와 유사한 기능을 선보이는 AI IDE 모델들이 연이어 등장하고 있는데, 가장 대표적으로 Anthropic 사와 연계하여 Zed AI가 출시되어 Cursor의 주 경쟁사로 언급되고 있습니다.
- 서비스 설명에 의하면, Zed AI는 일반적인 채팅 인터페이스를 활용하는 서비스가 아니라, LLM과의 직접적인 상호작용을 보여주는 텍스트 편집기이며, 자연어를 사용하며 코드를 편집할 수 있습니다. 독특한 점은 Anthropic 사에서 개발한 ‘빠른 편집 모드’(Fast Edit) 기능이 포함되어 있어, 실시간 리팩토링(cf. 결과의 변경 없이 코드의 구조를 재조정하는 과정)을 Zed AI 내에서 실행할 수 있도록 실험 중에 있습니다.
- Stammy님은 Cursor와 Zed AI의 경쟁 구도를 긍정적으로 평가하며 Cursor 솔루션을 활용하며 느낀 아쉬움을 토로했습니다. 문제에서 코드로 너무 빨리 넘어가서 Cursor 솔루션을 더 잘 교육하고 안내할 수 있는 공간이 없다는 것입니다. 그는 미래에는 프롬프트 응답값에 Claude의 Artifact 미리보기 기능이 제공되어 계속 코드를 수정하며 원하는 답을 찾을 때까지 시도할 수 있는 미래가 온다고 희망한다고 덧붙이기도 했습니다.
- III. 생각 정리
- Cursor 편집기의 혜택을 가장 크게 느낄 집단은 (i) 초보 코더와 (ii) Copilot 등의 통합개발환경(IDE)를 능숙한 수준으로 활용할 수 있는 시니어 개발자가 될 것으로 생각합니다.
- (i) 아무 코드를 알지 못하는 초보자의 경우, 자연어를 통해 모델과 상호작용을 하며 실시간 응답들을 만들어 내는 성취감을 느껴 더욱더 배워 보고자 하는 동기부여로 삼을 것 같습니다.
- (ii) Copilot을 업무 중에 여러 번 활용해 본 시니어 개발자의 경우, 개발 방향에 대한 명확한 방향성을 가진 체 모델과의 다양한 상호작용을 시도해 보며, 더욱더 효율적으로 창의적인 아웃풋을 만들어 낼 수 있을 거로 보입니다.
- 8살 아이든지, 숙련된 개발자든지, 모든 이들에게 Cursor와 같은 서비스는 코딩에 대한 진입 장벽을 낮출 것으로 보입니다. Cursor를 실험해 보고 싶은 분들은 아래의 초보자용 가이드 동영상들을 보며 첫걸음을 떼시길 바랍니다.
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AI 기술과 친해지는 방법
- 여러분은 삶 속에서 AI를 적극적으로 활용하고 계시는가요? 만약 아니라면, 무슨 이유로 망설이고 계시거나 피하고 계시는가요? Ben’s Bites AI 교육 플랫폼 운영자인 Ben Tossell 님은 X를 통해 전문가들이 일에서 AI를 활용하지 않는 리스트를 정리했는데, 아래 이유 중, 몇 가지 항목에 공감 하시나요?
- 매주 새로운 AI 모델과 앱(모두 사용하기 어려움) 업데이트
- AI를 사용하면 자신이 대체될지 모른다는 두려움
- 개인 정보 보호, 보안 및 신뢰성에 대한 우려
- AI 사용을 꺼리는 귀찮은 태도
- AI의 초고속 변화를 따라잡기 어려움
- 상사에게 AI 워크플로우가 그만한 가치가 있다고 설득하기 어려움
- AI에 대한 편견과 일자리 대체에 대한 두려움
- 업무 자동화에 너무 많은 시간 소비
- 예산 제약과 오래된 기술
- 책임감 있는 AI 개발 보장하기 어려움
- 인지된 법적 및 기타 위험
- 최첨단 기술을 유지하기 어려운 상황
- “만족스러운 결과를 만들어 내지 못하는” AI 기술
- 정책 결정자의 책임 문제
- AI 기능에 대한 오해
- R&D 예산 부족
- 데이터 프라이버시 문제
- 보안에 대한 우려
- AI 기술을 일상생활에 적용하지 못하는 큰 이유 중 하나가 새로운 기술을 활용하는 데서 오는 불확실함/공포/피로감일 것이라 생각합니다. AI 기술 소식을 전파하는 Every의 Rhea님도 이러한 심리적 장벽에 부딪혔다고 “Why I Avoided AI—And How I Finally Embraced It” 글을 통해 전했는데요, AI 전문가도 겪는 심리적 공포를 어떻게 이겨내고 있는지 보여 드리고자 이번 장에서는 이 글의 주요 내용을 공유 드리고자 합니다.
- I.“Why I Avoided AI—And How I Finally Embraced It”
- LLM이 나의 독서, 사고, 작성 활동 도움을 줄 것이라는 것은 알고 있고, 짧은 시간 안에 훌륭한 작업을 수행할 수 있다는 것도 알고 있습니다. 그러나, 여전히, 저는 AI를 많이 사용하지 않습니다.
- 그 이유는, 제가 LLM을 사용하지 않고도 빈 페이지에서 완성된 작품으로 넘어가는 방법을 알고 있어서입니다. 작업을 완료하기 위해서 어떤 워크플로우와 생활 패턴을 따라야 작업을 마무리해야 하는 알며, 기존의 작업 패턴을 따라가는 것이 편안합니다.
- 반면에, AI를 쓰는 것은 첫 직원을 고용하는 것과 같이 새로운 노동이 됩니다. AI에 무엇을 위임할지 고민해야 하고, 적합한 후보자를 찾아야 하고, 조직에 온보딩해야 하는 등 해야 할 일들이 많습니다. AI를 사용하기 시작할 때도 비슷한 일이 발생합니다. 워크플로우의 어떤 부분을 자동화할지 파악해야 하고, 작업에 적합한 도구를 선택하고, 입력할 내용을 반복해서 입력해야 합니다.
- 그리고 또 하나, 객관적으로 AI는 실험 초기 단계에 있는 새로운 기술이며, 적어도 현재까지는 AI를 활용하는 완벽한 사용 방법이 없습니다. AI를 사용하는 가장 좋은 방법에 대한 새로운 연구 결과들은 나오고 있지만, 아직은 개인의 경험치에 달려 있습니다.
- 다시 말해, AI를 실험하기 위해서는 시간과 노력을 투자해야 합니다. 결과가 불확실하기 때문에 결과에 너무 집착해서는 안 됩니다. 마감 기한을 정해두고, 개인에게 주어진 제한된 시간을 고려할 때, AI를 적용하는 활동을 결국 미루게 됩니다.
- 익숙함의 함정
- 인간은 불확실한 것보다 익숙한 것을 선호하도록 사고 한다는 사실이 밝혀졌습니다. 그리고 연구자들은 결정에 최종성이라는 요소가 포함될 경우 이러한 경향이 더욱 두드러진다는 사실을 발견했습니다.
- 인간은 선택지가 제한된 체로 주어지면, 반짝이고 새로운 시도를 하기보다는 오래되고 익숙한 선택지를 고르는 경향을 보입니다.
- 제가 AI 도구를 사용하지 않는 이유도 마감 기한이 걸려 있는 한, 도움이 될 것 같은 도구(반짝이고 새롭고 참신한 것)보다는 검증된 방법(오래되고 익숙하며 편안한 것)을 선택하게 되는 것입니다.
- 불확실성에 문을 여는 방법 1. 천천히 접근하기
- 성인이 되어 새로운 언어를 배우는 것은 익숙한 워크플로우에 AI를 접목하는 것과 비슷합니다. 새로운 언어를 배우는 과정은 익숙한 일을 하는 새로운 방법을 배우는 과정입니다. 식료품점에서 좋아하는 과일이 언제 다시 제철인지 물어보기 위해 새로운 단어를 찾아야 하는 것과 마찬가지입니다.
- AI의 경우에도, 이전에 여러 번 해왔던 일을 새로운 도구를 사용하여 시도하려고 합니다. AI를 사용하기 위해 워크플로우를 뒤집어야 한다는 부담감을 가질 필요는 없지만, 작은 업무들을 하나하나 AI 모델에게 맡겨보며 천천히 접근하면 됩니다.
- 불확실성에 문을 여는 방법 2. 나만의 호기심을 그려보기
- 호기심은 ‘있거나’ or ‘없는’ 것으로 보통 알려졌지만, 저는 이 문장에 동의하지 않습니다. 호기심은 그보다 더 유동적인 특성이 있으며, 우리가 안내하고 키울 수 있는 특성이라고 생각합니다.
- 저는 인간이 몇 줄의 코드와 실리콘 조각, 상상력으로 이룰 수 있는 것에 매료되어 기술에 관한 글을 쓰기 시작했습니다. AI를 사용하는 데 따르는 고단함은 그다지 신경 쓰이지 않아야 하고, 오히려 AI를 실험하는 것이 훨씬 더 흥미로워야 합니다. 하지만 가끔 현실적인 이유로 방해가 되기도 하고, 초반에 기술에 매료되었던 이유를 잊어버리기도 합니다. 즉, 제 호기심이 시들해지죠.
- 이를 극복하기 위해 저는 호기심을 키우기 위해 시간을 쪼개어 의도적으로 AI 기술에 대한 호기심을 불러일으키는 시간을 만들어냅니다.
- 매일 할 일 목록에 있는 항목 중 하나는 제가 하는 일과 관련이 없더라도 인터넷에서 흥미로운 글을 읽는 것입니다.
- 매주 금요일은 그 주에 멋지다고 생각되는 온라인 도구를 실험하는 데 전념합니다.
- 저와 함께 자랐고 지금은 부모님과 멀리 떨어져 사는 반려견 오스카에 대한 노래를 만들거나 팟캐스트 녹취록에서 인사이트를 추출하기 위해 맞춤형 GPT를 훈련하는 등 AI에 관한 실험을 하기도 합니다.
- 호기심은 복합적인 잠재력을 가지고 있으며, 호기심에 대한 습관은 계속해서 육성할 가치가 있다고 생각합니다.
- 불확실성에 문을 여는 방법 3. 주변의 환경으로부터 영향받기
- 인간은 사회적 동물이며, 좋든 나쁘든 주변 사람들과 그들의 습관에 의해 강한 동기를 부여받습니다. 주변 사람들이 AI에 흥미를 느낀다면 여러분도 비슷한 방향으로 나아갈 것입니다.
- 저는 운이 좋게도 모두가 AI로 훌륭한 일을 할 수 있는 방법을 찾는 것에 열광하는 Every 팀과 함께 일할 수 있었습니다. 그래서 저는 이런 일들을 가까이에서 많이 보고 있습니다.
- 우리는 우리 곁에 누구랑 있고 싶은지 선택할 수 있는 세상에 살고 있습니다. 인터넷은 우리에게 영감과 도전을 줄 수 있는 사상가들을 만날 수 있는 기회를 제공합니다.
- 저는 AI를 가장 정교하게 사용하는 사람은 아니지만, AI에 마음의 문을 열면서 놀랍고 유용한 방식으로 AI를 제 삶에 통합했습니다.
- II. 생각 정리
- 익숙함의 함정과 불확실성에 대하는 것은 AI 기술 뿐만 아니라 우리가 매일 매일 마주하는 상황입니다. 어쩌면 (i) 천천히 다가가기, (ii) 자신만의 호기심 구상하기, (iii) 주변의 환경으로부터 영향 받기 등의 대응 방식은 AI 기술 뿐만 아니라 우리가 심리적 공포를 느끼는 많은 일들에 대입해도 좋을것 같다는 생각을 했습니다.
- 제가 이 글을 읽으면서 스스로 위안 삼았던 부분은 “객관적으로 AI는 실험 초기 단계에 있는 새로운 기술이며, 적어도 현재까지는 완벽한 사용 방법이 없다는 부분”이었습니다. 우리의 경험들만이 AI 기술을 알아 갈 수 있는 돌파구라는 생각을 하니, 시도해 볼 수 있다는 자유도가 더 주어진 느낌이었습니다.
- 10-20년이 지나며, 우리가 엑셀을 활용하는 방법이 정형화 된 것처럼 AI를 쓰는 방식도 정립화되지 않을까 싶습니다. 그 순간이 오기 전에 마음껏 실험해보고자 하며, 여러분도 재미삼아 편안하게 본인의 AI 루틴을 만들어보시길 추천드립니다. 데일리 노트에서도 꾸준히 따라할 수 있는 좋은 튜토리얼들을 소개드릴 수 있도록 하겠습니다.
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노동자로서의 소프트웨어
- 지난 수요일 날, a16z의 Top 100 생성형 Consumer AI 서비스 순위가 발표되었습니다. 콘텐츠 생성 또는 편집을 도와주는 크리에이티브 도구가 순위의 대부분을 차지했었고, 서치 도구로 ChatGPT 를 위협하는 많은 경쟁사들이 나타나고 있는 점이 드러났습니다.
- 최근에는 Spellbook Associate등의 법률 AI 서비스, (지난주에 소개 드렸던) Sakana AI등의 연구원 AI 서비스 등 화이트컬러 노동 층의 표본이였던 법률/학술 영역에도 AI 기술이 수직적으로 통합되어 가고 있습니다. 이를 보아, 다음 Consumer AI 서비스 조사에서는 예술/검색 분야를 넘어서서 더 많은 산업에 AI 서비스들이 ‘준인간(quasi-human)’으로 활동하는 모습을 목격하게 될 것 같습니다.
- a16z의 General Partner로 활동하고 있는 Alex Rampell님은 최근 “Input Coffee, Output Code: How AI Will Turn Capital into Labor” 글을 통해 새로운 노동자층으로서 소프트웨어가 활동하게 될 것이라고 전망했는데요, 해당 글의 사회적 함의를 정리해 보도록 하겠습니다.
- I. “Input Coffee, Output Code: How AI Will Turn Capital into Labor”
- AI 덕분에, 우리는 소프트웨어가 새로운 노동자가 되는 새로운 변화를 목격하고 있습니다 (자본 → GPU + 엔지니어 + (커피) → 소프트웨어 → 노동력)
- 고객 지원 솔루션인 Zendesk 서비스의 가격구조를 살펴볼 때, 인간 상담사만 활용할 경우에는 답변별 비용이 $37.50이지만, AI 에이전트만 활용할 경우에는 답변별 비용이 $0.69로 낮춰집니다. 인간 노동력과 유사한 성능을 보이면서, 임금을 낮게 줄 수 있는 점을 참조해 볼 때, 화이트컬러 노동자층을 대체 또는 보충할 수 있는 새로운 AI 일자리가 나타날 수 있음을 알 수 있습니다.
- 아직은 Zendesk, Intuit, Workday 등의 워크플로우 AI 에이전트 서비스를 제공하는 회사들이 더 높은 가격으로 서비스할 수 있는 Pricing Power를 가졌습니다. 하지만, 높은 가격의 대책은 높은 가격인 것과 같이, 상품의 가격 상승 → 더 많은 생산자 진입 → 공급량 증가 → 가격 감소로 이어서 적절한 AI 에이전트의 가격 수준이 형성될 것입니다.
- 간헐적 수요가 있는 화이트 컬러 직업군의 경우, AI 에이전트들의 기여가 더 커질 것으로 보입니다. 2021년에 주택 금리가 하락하면서 주택 중개인에 대한 수요가 급증했지만, 금리가 오르면서 갑자기 종료된 사례와 같이, 숙련된 전문가를 적절한 시기에 투입하는 것은 항상 어려운 과제입니다. 만약, AI 에이전트를 이런 시기에 도입할 수 있다면 노동자 공급 병목 현상의 해소에 큰 도움이 될 것으로 보입니다.
- 클라우드 소프트웨어는 오리지널 클라우드 → 금융 서비스 도입된 클라우드 → AI 지원 클라우드로 진화해 왔으며, AI 지원 클라우드 소프트웨어는 크게 (i) 기존 소프트웨어 위에 구동하는 AI 툴, 기존 소프트웨어 위에 구동하며, 그 소프트웨어를 대체할 가능성이 있는 AI 툴, (iii) ‘나를 위해 미팅을 직접 주최하는 등의’ 노동자로 변하는 AI 툴로 나뉠 것입니다.
- AI 혁신의 놀라운 부분은 결국, 화이트 컬러 노동 시장보다 시장 규모는 작지만, 단가는 낮다는 것이며, 기존에 인간 노동자들에게 맡겼었던 비싸거나/수요가 불안정한 서비스들을 AI 에이전트에게 전가되면서, AI 지원 클라우드 소프트웨어가 새로운 노동자로서 자리 잡아 갈 것임을 알 수 있습니다.
- II. 생각 정리
- 새로운 화이트컬러 노동자층으로 AI 소프트웨어가 나타날 것이라고 ‘비용’과 ‘수요’ 두 가지 측면에서 설명한 점이 흥미로웠습니다.
- ‘비용’ 적인 측면에서 ‘AI 소프트웨어’가 필요한 이유를 다시 조명해 보겠습니다. 정치적/사회적으로나 우리 사회는 경제 성장을 필요로하고/원합니다. 이를 위해서는 기술 혁신 또는 슈퍼인간의 개조 등 내생적인 방법도 있지만, 가장 쉽고 빠른 방법은 더 많은 화폐를 시장에 배포해 사람들의 수요를 자극 시키는 방법입니다.
- 결국 우리 사회는 ‘디플레이션’ 보다 ‘인플레이션’을 더욱더 자주 마주하게 되고, 이에 따라 인간 노동자의 시간당 고용 단가도 자연스럽게 계속해서 올라갑니다. ‘AI 에이전트’는 훨씬 더 낮은 단가로 화이트컬러층의 입문 또는 고도화 단계에 있는 일들을 인간과 유사하거나 더 완벽한 수준으로 해냄으로써 우리가 흔히 믿고 있는 “올라갈 일만 남은 월급” 관념을 깨뜨릴 힘을 갖고 있다고 생각합니다.
- ‘AI 에이전트’를 활용한 내생적인 성장이 가능해짐으로써 임금의 인상 없이도 경제 성장을 이뤄낼 수 있게 되어 인위적인 인플레이션을 마주하는 일들이 적어지지 않을까 싶습니다. 여기에 더해, 능력 많은 준인력층이 생김으로써 화이트컬러 노동자층의 임금 인상 요구권도 약해지지 않을까요? 물론 이 모든 변화는 상상에 불과하며, 우리가 생각하는 것보다 느리게 나타나거나 아예 안 올 수도 있습니다.
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Procreate의 Anti-AI 선언
- 이번 주도 AI 디자인 커뮤니티에서 새로운 소식들이 많이 들렸습니다. 대표적으로 Midjourney의 웹 환경 정비 작업 마무리, 텍스트-이미지 모델 Ideogram 2.0의 등장, Google의 Magic Editor, Magic Erasor, Photo Unblur 기능의 퍼블릭 공개 등의 소식들이 있었습니다. 수많은 소식 속, 이번 장에서는 디자인 커뮤니티의 AI 도입을 둘러싼 갑론을박을 일으킨 Procreate사의 Anti-AI 선언에 대한 소식을 전해드리고자 합니다.
- 시작하기에 앞서, Procreate 서비스에 대해 알려드리도록 하겠습니다. Procreate는 IPad를 통해 자유로운 창작 활동을 펼칠 수 있는 창착 도구로 크게 드로잉 패드(Procreate for iPad)와 애니메이션 제작 기능(Procreate Dreams) 서비스를 사용자에게 제공합니다. 2024년 Apple Design Award를 수상할 만큼 세밀한 터치가 가능한 서비스로 인정받고 있습니다.
- 문제를 바야흐로, 저번 주 월요일, Procreate의 CEO James Cuda님이 X 커뮤니티를 통해 AI 디자인을 지지하지 않는다는 글을 공유하는 데서부터 시작되었습니다.
- I. “AI is not our future”
- 우리의 입장: 생성형 AI 반대 (여러분이 힘들게 쌓아온 기술력을 깊이 존중합니다), 여러분의 작품은 여러분의 것입니다 (저희는 설계상 사용자의 작품에 접근할 수 없습니다), 개인정보 보호 중요시 (사용자의 활동은 앱에서 추적되지 않습니다)
- 창의성은 ‘생성’되는 것이 아니라 ‘만들어’지는 것입니다. 생성형 AI는 우리가 만들어 낸 것들로부터 인간성을 앗아가고 있습니다. 도용의 토대 위에 구축된 이 기술은 우리를 불투명한 미래로 이끌고 있습니다. 머신러닝은 많은 장점을 가진 매력적인 기술이라고 생각하지만, 생성형 AI가 가고 있는 길은 우리에게는 잘못된 길입니다.
- 우리는 인간을 위해 존재합니다. 우리는 인간의 가장 큰 보물인 창의성에 도덕적 위협이 되는 기술을 쫓는 것이 아닙니다. 이러한 기술 러쉬 속에서 우리는 예외가 되거나 뒤처질 위험에 처할 수도 있습니다. 하지만 저희는 남들이 가지 않은 이 길이 우리 커뮤니티에게 더 흥미롭고 유익한 길이라고 생각합니다.
- II. 커뮤니티 반응
- 인공지능 시대를 뛰어넘어 가려는 Procreate의 대담한 행보라고 생각합니다. Procreate 사용자는 일반적으로 iPad로 수년간 디지털 아트를 학습한 젊은 아티스트이며, 이들은 AI를 '좋아하지' 않습니다. 한편 Adobe의 아슬아슬한 줄타기는 고객을 양극화시키고 있는 것으로 보이며, Procreate는 소외되는 위험을 감수하고 싶지 않은 고객을 몇 배로 늘리려는 전략을 펼치고 있는 것으로 보입니다 (@bilawalsidhu)
- AI 이미지 서비스에 대한 많은 불만은 아티스트의 잠재된 능력을 향상하기 위해 고안된 실제 창작 도구가 아니라, 동전을 입력하면 작품이 나오는 인형기계에 가깝다는 점에서 비롯된다고 생각합니다 (@sharifshameem)
- 창의성과 기술에 대한 논의에서 종종 간과되는 중요한 관찰은 매체(medium)와 의도(intent)를 구분하는 것입니다. 원시적인 매체 또는 형식(예: 이미지, 비디오, 코드)은 그 매체의 의도나 창의적인 사용(예: 예술, 영화, 소프트웨어)과는 다르게 바라봐야 합니다 (@c_valenzuelab)
- 인공지능은 그 자체로 하나의 매체입니다... 여러분은 원하는 방식으로 창의력을 발휘하고 아티스트로서 자신을 표현할 수 있습니다. 그런 당신을 싫어하는 사람들은 상관 할 필요가 없습니다 (@nickfloats)
- GenAI에 대한 아티스트 커뮤니티의 반응과 엔지니어링 커뮤니티의 LLM에 대한 반응을 비교하는 것은 매우 흥미롭습니다. 제가 대화를 나눈 대부분의 엔지니어 AI/LLM을 도입하면서 생산성이 크게 향상되고 문제 해결에 더 몰입할 수 있게 되었다고 말합니다. 이들은 편견 없는 협력자가 있어 아이디어를 주고받을 수 있다는 점을 높이 평가합니다. 반면에 많은 크리에이터는 윤리 교육, 저작권 침해, “도용된 작업물”에 대한 우려를 즉시 제기합니다. 이들은 종종 잠재적인 이점을 탐색하는 대신 공격적으로 행동합니다 (@LinusEkenstam)
- 기술과 건강한 관계를 만들어 내는 것은 인류가 해내야 할 일입니다. 어려운 질문을 던지고 기술 정책과 사용 사례에 관해 토론하는 것은 언제나 좋은 일입니다. 하지만 새로운 기술에 '반대표'를 던지는 것은 뒤처지는 것에 대한 두려움이나 진보의 패턴을 부정하는 것처럼 느껴집니다 (@scottbelsky)
- III. 생각 정리
- 결국, 모든 의견들은 “AI 기술을 활용하는 노력이 인간 디자이너들의 과거 노력을 대체할 만큼 가치가 있는가”에 대한 철학적 질문에 대해 답하고 있다고 느꼈습니다. 일각에서는 새로운 AI 소프트웨어 툴을 다루는것까지 디자이너들의 노력을 보고 있으며, 또 어떤 디자이너분들은 AI 모델의 ‘과정 없는 결과’를 문제시하여 기존의 소프트웨어 툴들과 AI 이미지 모델을 구별하고 있는 것으로 보입니다. 여러분들은 어떤 의견에 가장 공감을 가나요?
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라이브러리
소프트웨어 라이브러리
- Release/Update (출시/업데이트)
- Zed AI (& Anthropic AI): Cursor를 뒤잇는 신생 AI 편집기 서비스
- Microsoft: Phi 3.5 mini: 새로운 소형 언어, 멀티모달 모델
- Google Cloud — Cloud Run Functions: NVIDIA GPU로 구동된 Cloud Run에서 AI 추론 애플리케이션을 실행해볼 수 있는 기능
- OpenAI — GPT-4o Finetuning: 애플리케이션의 성능과 정확도를 높이기 위해 GPT-4o를 미세 조정할 수 있는 기능
- MultiOn AI — mem0 Integration: 개인화된 AI 서비스의 메모리 층을 제공하는 mem0 지원으로 과거 경험 호출, 지속적인 학습, 적시에 적절한 결과값을 도출할 수 있는 변화
- Capacities: Tag와 Select 속성에 대한 AI 자동채우기, 블록 기반 연결 무료 지원
- Product/Services/Tools (상품/서비스/도구)
- Meter Command: 자연어로 정보를 얻고, 조치를 취하고, 실시간 소프트웨어를 구축할 수 있는 생성형 UI 서비스
- Salesforce — Agentforce: 모든 고객 문의의 90% 이상을 해결하며, 상담원보다 두 배 이상 높은 성공률을 보이는 에이전트
- Hugging Face: AI 빌딩 생산성을 높일 수 있는 5가지 툴: ZeroGPU (무료 GPU), Multi-process Docker (2차원 문제는 1차원으로 해결할 수 있는 방법), Gradio API (여러 작업을 공간을 같이 활용하는 방법), Webhooks (허브 변화로부터 공간 내 이벤트를 트리거 할 수 있는 방법), Nomic Atlas (풍부한 기능들이 있는 의미론적 검색)
- Everchanging Quest: LLM을 사용하여 지도, 던전, 퀘스트를 생성하는 AI 기반 게임
- Guide/Others (가이드/기타)
- Anthropic: 프롬프트 엔지니어링을 배울 수 있는 교육 자료
- Deep Learning AI: LLM 앱 정확도 개선 튜토리얼
- ElevenLabs Impact Program: 더 많은 사람들이 목소리를 되찾을 수 있도록 지원하는 사회 혁신 프로그램
- Perplexity 서치 엔진을 활용하는 5가지 팁, 10가지 활용 사례
- ChatGPT가 하지 못하지만 Grok2가 할 수 있는 6가지
- 오픈소스, 자체-호스트 AI 스타터 킷
- Val Town Tonnie 툴을 활용해 (코딩을 몰라도) 풀스택 앱을 만든 스토리
디자인 라이브러리
- 프로젝트 (Project)
- 상품/서비스/도구 (Product/Service/Tool)
- 출시/업데이트 (Release/Update)
- 가이드 (Guide)
- ChatGPT와 Claude를 활용해 Figma EXAT 플로그인을 만든 스토리
생각이 꼬리에 꼬리를 물어
- 너무 온라인 세상에만 있는 것은 이 시대의 흡연과 음주입니다. 모두가 나쁘다는 데에는 동의하지만 일부 사람들은 이 행위가 멋지게 보이겠끔 만듭니다 (@anuatluru)
- 미루는 행위는 현재 본인에게 맞지 않은 일을 하고 있다는 자연의 메시지입니다 (@thedankoe)
- 시간에 대한 주관적인 인식은 주어진 시간 동안 주변 환경과 우리 자신에 대해 얼마나 많은 것을 알아차릴 수 있는지, 즉 얼마나 많은 '스냅샷'을 찍을 수 있는지에 따라 크게 달라집니다. 이것이 바로 나이가 들수록 시간이 더 빨리 간다는 경험을 하게 만드는 주요 요인입니다(나이가 들수록 하루하루가 지금까지 살아온 삶의 작은 조각이 됩니다) (@fchollet)
- 두 명의 창업자와 이야기를 나눴습니다. 한 명은 연간 수백만 달러를 버는 회사를 소유하고 있지만 유니콘 기업을 만들지 못해 불행하다고 합니다. 다른 한 명은 제휴 마케팅을 통해 수익을 창출하는 몇 개의 작은 사이트를 소유하고 있으며, 자신의 방식대로 삶을 살 수 있기 때문에 세상에서 가장 행복한 사람입니다. 여기서의 교훈이 무엇인지 잘 모르겠습니다 (@theandreboso)
- 인간의 가장 큰 약점은, 우리의 직관이 각자 가진 고유의 사고 스타일과 세계관을 선호한다는 점입니다. 우리의 한계를 넘어 배우고 성장하려면 자신과 다른 사고 과정을 가진 사람들을 찾아야 합니다. 저는 누군가가 제 생각과 다른 사고의 궤적을 드러낼 때 항상 기뻐합니다 (@IntuitMachine)
- 엔지니어들이 앞으로 부여받을 새로운 역할은 ‘지휘자’로서 LLM들에게 시킬 힘든 일들을 설명하는 것일 겁니다. 채용자에게 퀵소트(Quicksort) 구현과 같은 작업을 요청하는 것은 Google이 존재함에도 불구하고 실제 도서관에서 무언가를 찾아보라는 것과 같습니다...프로그래밍은 더욱 추상화될 것입니다. 지금부터 몇 년 후에는 원하는 것을 설명하기만 하면 작동할 것입니다 (@mattshumer_)
- 자기 성찰은 초능력입니다. 언제 가장 일하기 좋은지, 어떤 활동이 에너지를 주거나 고갈시키는지, 어떤 아이디어가 자신을 흥분시키는지 파악하세요. 그런 다음 자신에게 맞는 시스템을 개발하세요 (@neuranne)
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