Transcend Borders: Software & Design You need work that doesn't feel like work. Goals that test your limits. Ideas that make people think you're crazy, because maybe you are, and maybe you should be in a world that's afraid to be anything but normal. Do everything in your power to avoid the soulless default life (@thedankoe) |
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About 데일리 노트
- 추석 연휴를 지나 벌써 9월 셋째 주 뉴스레터로 인사드립니다. 이번주도 5개의 파트로 나누어 큐레이팅 소식들을 담아냈으며, 이번 데일리 노트도 재미있게 읽어나가시길 바랍니다.
- 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 & 비즈니스 — 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
- 목차
- AI 모델 인사이트: 논리력을 갖춘 OpenAI o1 모델(aka. 딸기) 시리즈
- AI & 삶: 창의적인 창립가
- AI & 비즈니스: SaaS 비즈니스의 지각 변동
- AI & 디자인: 생성형 디자인 시대를 준비하는 방법
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논리력을 갖춘 OpenAI o1 모델(aka. 딸기) 시리즈
- 아이도 풀기 쉬운 문제들에 대해 챗봇 모델들이 엉뚱한 대답을 내놓으며, 대형언어모델이 논리력을 가졌는가에 대한 논란이 불거졌습니다. 대표적으로 “딸기(Strawberry) 단어 안에 몇 개의 r이 있는가?” 질문에 대해 GPT-4o, Claude는 모두 2개라고 잘못 대답하며, AI 모델들이 “문장 속 단어와 같은 순차 데이터 내의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는” 트렌스포머 모델을 따르는 한, 논리력을 갖추기는 어려울 것이라는 의견이 지배적이었습니다.
- 해당 오류들에 대한 밈(meme)들이 인터넷에 확산되어 갈 때쯤, GPT 모델들의 개발사인 OpenAI사가 암호명 Strawberry라는 이름으로 “생각할 수 있는 AI 모델”을 개발하고 있다는 소식이 7월에 전해졌습니다. OpenAI CEO인 Sam Altman도 8월에 딸기를 재배하는 사진을 X에 올리면서 새로운 모델이 나타날 것이라는 기대감을 불러 모았으며, 9월 12일, OpenAI사는 드디어 ‘답하기 전에 생각할 수 있는 모델’ “OpenAI o1” 시리즈의 시연(프리뷰)을 대중에게 공개했습니다.
- OpenAI Researcher인 Noam Brown은 o1 모델 시리즈의 작동 원리를 “프라이빗 생각의 사슬(Chain-of-Thought, aka. CoT) 과정을 활용하고, 강화 훈련법(Reinforcement Learning)을 통해 훈련되어 답하기 전에 ‘생각’할 수 있는 모델”이라고 표현 했습니다. “프라이빗”과 “강화훈련법,” 이 두 단어에 집중해 보며 이 문장을 풀이해 보도록 하겠습니다.
- 기존의 대형언어모델은 ‘생각의 사슬(Chain-of-thought, aka. CoT)’ 과정을 통해 입력된 순서대로 생각합니다. 프롬프트를 통해 데이터를 입력받으면, 여러 옵션을 고려한 후, 가장 좋은 선택지를 발견하여 결괏값을 도출합니다. ‘인풋 토큰’과 ‘아웃풋 토큰’이 도출되면, ‘리워드 모델’이 해당 결과를 평가하며 LLM의 답변 수준이 점차 개선되는 방식으로 나아갈 수 있도록 조치합니다.
- OpenAI의 모델은 기존에 없었던 “프라이빗” CoT 과정이 새로 도입함으로써 결괏값을 도출하기 이전에 ‘아웃풋 토큰’ 뿐만 아니라 새로운 유형의 ‘논리(Reasoning) 토큰’이 생성됩니다. ‘아웃풋 토큰’에 대한 평가가 이뤄진 후 결괏값들의 개선을 이룬 ‘리워드 모델’과 차별적으로 ‘논리 토큰’을 통해 결과값을 도출하기 이전에 추가적인 사고 과정을 거치는 “강화훈련법”이 융합된 것입니다. ‘논리(Reasoning) 토큰’의 콘텍스트 윈도우 크기를 크게 둘수록, 모델이 생각할 수 있는 시간을 길게 둘 수 있어, 인풋값 입력에 따라 비례적으로 사고 할 수 있는 모델이 탄생한 것입니다.
- OpenAI사의 공식 발표문에 따르면, OpenAI o1 시리즈는 수학, 코딩, 복잡한 연산 과제들을 수행하는 데 좋은 성과를 보이며, 서두에 언급한 딸기 문제를 비롯해 LLM 모델이 논리력이 없다는 데 언급되었던 논리 문제들을 오류 없이 푸는 모습을 보입니다. 퀀텀 물리학, 경제학, 의학 등의 전문 분야에서 난제들을 푸는 데모 영상들을 통해 사고의 깊이를 살펴볼 수 있습니다.
- 생각 정리
- 이번 모델 시리즈 발표문에서 주목해야 할 부분을 크게 세 가지가 있다고 생각합니다.
- 첫 번째는 AI 모델이 사고를 무한히 할 수 있다는 가능성이 열렸다는 것입니다. OpenAI 측은 현재 o1 모델이 몇 초 동안만 생각하도록 설계되었지만, 추후 버전에는 그 기간을 계속해서 늘려 사고의 확장 가능성을 열어둘 것이라 밝혔습니다. 추론 비용은 높게 나올지라도, 사고 과정을 무한히 열어둘 때 나올 수 있는 혜택을 무시할 수 없어서인데요. 리만 가설과 같은 증명 문제, 치매에 대한 치료법 등 지금까지 인류가 풀어내지 못했던 문제에 대한 답을 찾아낼 수 있다면, AI 모델이 작동하게끔 투입되는 데이터 사용료는 큰 문제가 않된다는 입장입니다.
- 테크 뉴스레터 Every사의 Dan Shipper님은 이 AI 모델들의 사고 시간이 무한해지면서, 모델 매니저들의 전략적 접근법이 더욱더 중요해질 것이라고 언급했습니다. 개인뿐만 아니라 기업 입장에서도 투자 대비 초과 알파를 수확하기 위해 전략적인 모델 편익-비용 분석이 중요해질 것이라는 점을 알 수 있습니다.
- 두 번째로 주목할 부분은 OpenAI o1 시리즈가 이전 모델들과는 다른 접근법으로 상호작용을 수행해 나가야 한다는 점입니다. 그동안 챗봇 모델의 프롬프트를 작성할 때 “상세한 설명, 차례대로 내용 추가, 역할 지정” 등이 모범 관습으로 여겨져 왔습니다. OpenAI o1 시리즈는 이와 다르게 “직관적 설명, 단순한 내용 나열, 가장 연관성 있는 정보만을 활용” 하며 프롬프트를 입력하는 것이 권장됩니다. 또 알아둬야 할 점은 OpenAI o1 시리즈의 활용 방안입니다. ChatGPT의 취약점으로 여겨졌던 논리 문제들에는 높은 정확도를 보이지만, ChatGPT의 강점으로 여겨졌던 대량 정보 요약/정리 과제에서는 취약하다는 알아둘 필요가 있습니다.
- 세 번째로 인지해야 할 부분은 OpenAI o1 모델 시리즈가 프리뷰 형식으로 공개되었다는 점입니다. OpenAI 연구원들은 어떤 활용 사례가 빈번하게 이뤄지는지 살펴보고, 어떤 부분에 모델을 수정해야 할지 알아보기 위해 이른 배포를 진행했다고 밝히며, AI 생태계에서 자주 반복되어 온 ‘배포 후 → 문제 파악 → 사용 금지’ 굴레를 의식적으로 벗어나려는 노력으로 보였습니다.
- 테크 뉴스레터 Interconnect의 Nathan님은 이번 시리즈 발표에서 가장 주목할 부분으로 “OpenAI 직원들 또한 어떤 식으로 모델을 활용해야 하는지 모른다고” 언급한 부분이며, 이번 배포는 ‘상품’보다는 ‘프로토타입’에 가깝다고 서술했습니다. 이러한 형태의 배포 방식은 의도적이면서 불가피한 움직임이라 생각합니다. ‘프로타입’ 형태로 배포하여 대중들의 집단지성을 통해 연구원들이 발견하지 못했던 모델의 재능을 파악하기 위한 의도적인 움직임인 동시에, AI 모델이 가진 예측 불가함을 인정하고 더 늦어지기 전에 불가피하게 ‘상품’의 형태로 모델을 공개한 것으로 보였기 때문입니다.
- 논리력을 갖춘 o1 시리즈의 등장으로 많은 이들에게 웃음을 안겨주었던 AI 모델의 오류들을 더 이상 보지 못한다는 것이 내심 아쉽습니다. 그러나, Open o_시리즈를 비롯한 논리력을 가진 모델들이 진화해 나가면서 인류가 그동안 풀지 못했던 난제들을 해결할 수 있다는 가능성이 열렸다는 부분은 기대가 되는 대목입니다.
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창의적인 창립가
- Matt Paige님은 Replit 에이전트 제작 툴로 몇 줄의 프롬프트를 통해 본인이 관심 있는 주식 종목들의 가격을 추종하는 앱을 만들었습니다. 주변에서는 경제적 쓸모가 없는 간단한 것을 만들고 있다고 조롱했지만, 이에 대해 그는 ‘자신을 위한 제품을 만드는 시대(Build an audience of one— yourself’가 도래했다고 전했습니다. 이처럼, 누구나 머릿속에서만 상상하던 소프트웨어 앱을 몇 줄의 프롬프트 입력을 통해 만들 수 있는 시대가 되었습니다.
- 나의 불편을 해소하기 위한 제작한 앱이 경제적 가치를 창출하는 앱으로 변천할 수 있는 가능성은 언제나 열려 있으며, 사용자와 개발자 간의 구분이 모호해졌습니다. 이번 장에서는 누구나 좋은 아이디어를 가지고 있다면, 서비스 창립자로서 참여할 수 있다는 용기를 주는 글 “The Creative Founder”를 소개해 드리고자 합니다.
- The Creative Founder (By. Greg Isenberg)
- 스타트업 세계에서 큰 변화가 나타나고 있습니다. 스타트업의 속성이 변화하고 있으며, 변화의 속도도 빨라지고 있습니다. 스타트업에 대한 이미지가 ‘창고 안에 개발하고 있는 두 명의 개발자’에서 ‘인터넷 커뮤니티를 위해 매력적인 상품을 만들어내는 인디 해커’들로 변화해 가고 있습니다. 이 변화를 만들어 낸 두 가지 환경 요인을 살펴보도록 하겠습니다.
- 첫째, 소프트웨어 개발 툴들이 강력해지는 동시에 접근 가능해졌습니다. Cursor AI와 Replit 등의 툴들로 과거에는 몇 달 걸리던 개발 작업이 이제는 몇 시간 안에 완성할 수 있게 되었습니다. 단순히 시간 절약만 이룬 것이 아닙니다. 이제는 실험할 수 있는 환경이 주어졌으며, 머릿속에서만 생각했던 아이디어의 프로토타입을 빠르게 확인할 수 있게 되었습니다. 소셜 미디어 포스트와 같이 소프트웨어도 일회용품화 되었으며, ‘제작 → 실험 → 폐기 → 전환’할 수 있는 용이한 환경이 마련되었습니다.
- 둘째, 영감을 얻을 수 있는 공간이 기하급수적으로 넓어졌습니다. Reddit 스레드, Tiktok 코멘트, 트위터가 이 시대의 새로운 콘텐츠가 되었습니다. 가장 성공적인 창립자들은 노이즈 안에서 패턴을 발견하여 충족되지 않은 수요를 발견하고, 질문 되어 지지 않았던 질문들을 끌어냅니다. 단순히 상품을 개발하는 것이 아니라, 고객 또한 제대로 표현하지 못한 질문들을 발굴해 내고 있습니다.
- 툴과 아이디어의 민주화는 소수 인원의 팀이 억 단위의 벨류에이션을 가진 회사를 만들어 낼 수 있는 환경을 마련해줍니다. 시장에 진입하기 위한 초기 장벽은 낮아졌고, 더 많은 사람들에게 영향력을 미칠 수 있는 가능성은 높아졌습니다. 좋은 아이디어와 그 아이디어를 실험할 결심만 있다면, 누구에게나 큰 무엇인가를 이뤄낼 수 있음을 의미합니다.
- 하지만, 환경이 달라진 만큼 과거의 창립자들과는 다른 자질들이 요구됩니다. 현존하는 가장 성공적인 스타트업들은 상품만 만들어 내고 있지 않습니다. 그들은 세상을 구축합니다. 그들의 이름, 상품 속성, 버그는 큰 이야기의 일환이 됩니다. 가장 큰 변화는 공개적으로 상품을 개발하는 중요성이 높아졌다는 것입니다. 창립자들은 개발 과정을 일일이 기록하며, 코딩 세션들을 퍼포먼스 아트로 공연합니다. 모든 커밋은 줄거리의 한 점이 되며, 모든 상품 업데이트는 큰 도약점이 됩니다. 투명함은 마케팅 전략을 넘어서서, 상품이 출시 되기 전에 커뮤니티를 구축하는 강력한 힘을 만들어 냅니다. 성공의 척도도 달라지고 있습니다. 과거에는 일별 활성화 사용자와 소비자 획득 비용을 파악하는 것도 중요했지만, 앞으로는 사용자와의 상호작용 깊이(장난, 팬 참여, 사용자들의 후기)를 더욱더 긴밀히 관찰되어야 할 것입니다.
- 스타트업을 구축하는 이러한 새로운 접근법은 사람들이 기술과 상호작용을 하는 본질적인 변화로부터 나옵니다. 사용자들은 더이상 상품을 활용하는 데 그치고 싶지 않으며, 이야기의 일부가 되어, 커뮤니티에 소속감을 느끼고 싶어 합니다.
- 다음의 성공적인 스타트업은 복잡한 알고리즘 공식을 알고 있는 졸업생에게서 나오는 것이 아니라, 강력한 비전과 그 비전을 현실화시킬 수 있는 능력을 갖춘 관찰자에게서 나올 것입니다. 훌륭한 창립자가 되기 위한 역량들은 수평적으로 많아지고 있으며, 영역 간의 구분이 사라지고 있습니다.
- 가장 주목할 부분은 세상을 변화시키는 회사를 만들어 내는 작업이 더 용이해졌다는 것입니다. 툴과 아이디어는 나와 있습니다. 우리에게 필요한 것은 그 아이디어를 발굴하고, 생명력을 불어놓는 창의력입니다.
- 이제는 소프트웨어만 만드는 데 집중하면 안 되며, 문화를 만들어 내고, 새로운 세상을 구축하는 데 집중해야 합니다. 새로운 스타트업 생태계에서 코드는 시작점만 제공하며, 상품을 둘러싼 생태계를 어떻게 육성하느냐에 따라 실질 가치가 피어날 것입니다. 누구나 참여할 수 있으며, 더 많은 “창의적인 창립자”들이 쇼의 주인공이 되어 가고 있습니다.
- 생각 정리
- 일회용 소프트웨어 서비스가 목적 적합한 보편적인 서비스로 변화해 내는 힘은 서비스가 지속 가능한 가치를 가졌다는 것을 보여주고, 알려주는 창립자의 설득력에 있다고 생각합니다. 아이디어를 상상 밖으로 (앱/커뮤니티/팟캐스트/뉴스레터의 형식으로) 끄집어낼 결심만 선다면, 창립자로서의 삶을 살아 갈 수 있는 자유로운 크리에이터 경제가 기다려집니다.
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SaaS 비즈니스의 지각 변동
- 오늘날 많은 스타트업들이 업무의 효율성 증대를 위해 Microsoft 365 제품, Slack 메신저, Notion 워크스페이스, Flex HR 솔루션 등의 서비스형 소프트웨어(aka. SaaS) 패키지를 활용하는 모습을 살펴볼 수 있습니다. 회사들은 핵심 프로덕트 개발 과정에 힘을 쏟고 기타 부수적인 업무들은 SaaS 솔루션을 활용해 부분적으로 위임하게 되면서 SaaS 시장이 커질 수 있었습니다. 주목할 부분은, 소프트웨어 서비스를 개발하는 기회비용이 낮아지면서 기존의 SaaS 솔루션 시장이 과거에 누렸던 배타성/독점권을 잃어갈 위기에 놓여져 있다는 점입니다.
- 최근, 결제 솔루션 업체인 Klarna International사는 Salesforce, Workday 등의 대표 B2B SaaS 서비스 사용을 철폐할 것이라 발표하며, 자체적으로 AI 툴 스택을 구축해 업무에 활용할 것이라고 밝혔습니다. 이번 장에서는 Klarna의 이번 결정을 중심으로 SaaS 비즈니스의 지각 변동 가능성을 살펴보고자 합니다.
- Klarna 소식을 접한 일부 사람들은 AI 툴의 보편화로 SaaS 비즈니스가 후퇴의 길로 접어들 것으로 예측했습니다.
- 5년 안에, SaaS 제품을 팔던 대기업들은 없어질 것입니다. 비용 절감과 코딩 속도 향상을 위해 AI 코드 생성 툴을 활용해 코드를 재생산하고, 수직적으로 통합해 나가는 움직임을 보일 것이기 때문입니다. 가장 높은 성장을 보일 분야는 AI로 구동되는 창의적인 앱과 툴의 등장입니다. 20년이 지난 후, 이 유행이 사그라들 것입니다(@NickADobos)
- 소프트웨어 코드를 쓰는데 들어가는 비용과 소프트웨어를 작성하는 데 필요한 역량이 0으로 수렴하고 있습니다. SaaS와 같은 전통적인 비즈니스 모델은 기술 혁신 발 후퇴를 마주할 것이며, 이 상황에 적응하지 않으면 뒤질 것입니다. Replit Agent 툴을 통해 내가 원하는 앱을 스크린샷 하나로 구현할 수 있는데, 왜 사람들이 돈을 쓰겠습니까 (@pelaseyed)
- 두 번째 유형의 사람들은 Klarna의 움직임을 금전적 어려움을 숨기기 위해 불가피하게 내린 결정이라고 평가했습니다.
- 많은 이들이 Klarna가 Workday, Salesforce의 사용을 중단하고, 직원의 절반을 해고하는 움직임을 “기업 혁신”이라고 표현하고 있지만, 제 눈에는 IPO 전에 투자자들 눈에 잘 보이려고 노력하는 재정적으로 어려운 회사의 움직임으로 보입니다. 회사가 정말 양호한 상황이라면, IPO 전에 귀한 엔지니어들로 하여금 SaaS 벤더로 제공받을 수 있는 툴들을 복제하는 데 리소스를 활용하지 않으며, 핵심 제품을 개발하는 데 집중할 것입니다 (@AnanthVeluvali)
- Klarna의 움직임으로 마법이 일어날 것으로 생각할 수 있겠지만, 이러한 결정의 오류는 이전에도 몇 차례 반복되었습니다. 회사가 7자리 비용 청구서를 보고, 몇만 달러를 아끼고자 내부적으로 툴을 만들기 위해 내부 엔지니어 팀을 꾸리지만 6개월 뒤 실수임을 인정하게 됩니다. 소프트웨어의 진정한 비용은 제품을 만들 때 나타나지 않으며, 그 소프트웨어를 유지 & 보수하는데 들어갑니다. AI를 통해 코드를 쓰는 비용을 0으로 만들 수는 있어도, 어떤 코드로 작성할지 결정하는 과정, 코드 간의 우선순위를 판단하는 비용, 효과적으로 사용자들에게 소프트웨어를 배포하는 비용 등 소프트웨어를 끊임없이 유지 보수하는데 지출하는 비용을 간과할 수 없습니다. 훌륭한 엔지니어들은 하나 같이 “코드는 저렴해도, 결과는 비싸다”는 말을 할 것입니다 (@kushalbyatnal)
- 생각 정리
- Klarna의 미래 행보가 두 입장 중 어느 입장과 가까워졌는지는 시간이 심판해 줄 것이라 생각합니다. 다만, 현재의 모든 대형 SaaS 업체들이 5년 안에 사라지지는 않을 것이라 생각합니다. 그들 또한 AI 기술을 적극적으로 서비스에 도입하며 서비스의 품질을 높여 나가는 노력을 이어가고 있기 때문입니다.
- 9월 16일, Microsoft사는 Microsoft 365 Copilot Wave 2라는 타이틀로 AI 기술을 도입한 365 제품 라인을 공개했으며 직접 에이전트를 구축할 수 있는 Agent Builder 툴을 공개했습니다. 같은 날, Slack사도 Salesforce가 주최하는 Dreamforce 행사에 맞춰, Salesforce와 협력해 개발한 제품군들을 공개했습니다. Agentforce Agent를 통해 Salesforce 안에 있는 CRM 데이터를 기반으로 Slack 상에서 다양한 상호작용을 할 수 있는 방법들을 소개하고, Slack AI 부서가 자체적으로 개발한 Slack Huddle Notes과 노코드 개발 툴 Workflow Builder도 공개했습니다.
- 대표적인 두 SaaS사의 최근 발표문에서 두 가지 공통점을 엿볼 수 있습니다: 1) 기존의 앱 위에 AI 기술을 적용해 SaaS 서비스의 성능 강화하기 위해 노력한다는 것과 2) 플랫폼 내 소규모 SaaS 제품을 자체적으로 제작할 수 있는 개발 툴을 제공하고 있다는 것입니다.
- 회사들이 자체적으로 SaaS 제품을 만들 수 있게 되면서 전체적인 SaaS 서비스 시장의 수익성은 둔화할 수 있겠지만, SaaS 제품의 사회적 가치는 잔존할 것이라고 생각합니다. 아무리 소프트웨어 서비스를 개발하는 기회비용이 낮아지더라도 개발의 뜻이 없는 많은 일반인, 학생, 직장인에게는 성숙한 SaaS 제품들이 AI 혜택을 공평하게 누릴 수 있는 역할을 하게 될 것으로 보기 때문입니다. 창립자들은 AI 툴로 상대적 기회의 평등을 얻었다면, 그 외의 사람들은 SaaS 제품들로 인해 AI 툴에 대한 절대적 기회의 평등을 제공받지 않을까 싶습니다.
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생성형 디자인 시대를 준비하는 방법
- 생성형 AI 디자인 툴을 통해 누구나 프롬프트 입력으로 멋진 그림들을 만들어 낼 수 있게 되었습니다. 이제는 어떻게 멋진 그림을 만들어야 할 것이 아니라, “누구나 멋진 그래픽과 이미지를 빠르게 생성할 수 있는 세상에서 돋보이는 방법”을 찾아내야 할 것입니다. 생성형 AI 디자인의 선구자 역할을 하는 Runway사의 디자인 원칙들을 살펴보며, 무한한 산출물이 있는 환경 안에서도 빛을 발견할 방법들을 같이 생각하는 시간을 가지려고 합니다.
- Pioneering New Interfaces in the Age of Generative Media (By. Runway)
- 우리는 AI가 창의력을 표현하는 새로운 매체라고 생각합니다. 어느 매체든, 상호작용을 위한 새로운 인터페이스와 문법이 필요합니다. 생성형 미디어의 인터페이스를 발견하기 위한 원칙들을 공유하며, 생성형 미디어의 가능성과 도전 과제에 관해서 얘기해 보고자 합니다.
- 지금까지는 미디어 생성의 주 언어는 ‘텍스트 프롬프트’였습니다. 풍부한 표현을 할 수 있는 잠재력은 낮지만, 진입장벽이 낮아 나타난 현상입니다. 미래로 갈수록 AI와의 창의적인 대화를 하는 데 있어 텍스트만으로는 불충분할 것입니다. 새로운 인터페이스는 그 인터페이스가 만들어 내는 작품만큼 다양하고 다이내믹한 모습을 보일 것이며, 이러한 인터페이스를 발견해 나가는 데 우리가 활용하는 4가지 디자인 원칙은 ‘상상, 발견, 통제, 피드백’입니다.
- 상상과 발견
- 가장 강력한 창의적인 툴들은 명령어를 실행하는 데에만 그치지 않으며, 영감을 줍니다. 우리의 인터페이스는 우리의 상상력을 위한 놀이터가 되어주며, 우연과 탐험이 허용될 뿐만 아니라 장려되어야 합니다. 우리는 창작의 목적지만큼이나 창작의 여정을 똑같은 중요도로 여기는 “생성형 꿈”을 만들어 내는 시스템을 디자인하고 있습니다. 종종, 우리가 어디로 가고 있는지 확실하지 않을 때 우리의 가장 창의적인 발견들이 나타나며, 생성형 AI 툴들 덕분에 상상과 탐험의 공간이 확장됩니다.
- 통제
- 창의적 과정에서 나타나는 예측 불가능성을 받아들이면서 정확도를 찾아나가는 노력을 해나가야 합니다. 미래의 인터페이스는 미세한 통제를 가능하게 하며 픽셀 수준에서 크레이어터들의 비전을 실현 시켜줄 것입니다. 이러한 통제는 단순한 조정을 말하는 것이 아닙니다. 끊임없이 변화하는 작품들과 미세하게 상호작용을 하기 위한 도구를 제공하고, 무한한 가능성의 공간에 뛰어들어, AI 산출물을 의미 있게 통제하는 데 있습니다. 미래에는 생성형 이미지의 내부 구조를 조정하거나, 네러티브에 따라 스토리의 진화 과정을 통제할 수 있는 능력이 생길 것입니다.
- 피드백
- 창작은 한 방향 대화가 아닌 양방향 대화입니다. 인터페이스를 실제 대화를 하는 느낌이 들도록 해주는 실시간 피드백 매커니즘이 탑재되어 있어야 합니다. 내가 무슨 결정을 했을 때 나타나는 순간적 반응들로 창의적 공간의 방향성이 결정되고 재미를 느낄 것이며, 재빠른 시도와 탐구를 허용해 줄 것입니다. 영감과 수정작업이 교차하면서 모든 행동은 새로운 가능성의 길을 열어줄 것입니다.
- 생각 정리
- Val Tetu는 AI 기술로 인해 “평범한 일을 하는 데 필요한 비용은 급감하는 반면, 위대한 일을 하는 데 필요한 비용은 증가” 하고 있다고 언급한 바 있습니다. 이는 디자인뿐만 아니라 AI 기술이 투입될 모든 행동 분야에 응용할 수 있는 표현이라고 생각하며, 과거에 평범하다고 여겨졌던 일들에 매몰되어 있기보다, 새로운 위대한 일들을 만들어 내는 데 집중해야 한다고 생각합니다.
- Runway사는 생성형 미디어 세계를 통해 충분히 “위대한” 시도를 해나갈 수 있다는 점을 강조하며, 새로운 디자인 세계를 구축해 나가려고 노력한다는 인상을 받았습니다. 네 가지 원칙인 ‘상상, 발견, 통제, 피드백’를 통해 AI 기술과 새로운 상호작용을 능동적으로 해나간다면, 무한한 산출물의 바다에서 두려움을 느끼기보다 자유롭게 항해할 여유를 찾아나갈 수 있지 않을까 싶습니다.
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라이브러리
소프트웨어 라이브러리
- Release/Update (출시/업데이트)
- AI at Meta — LlamaCoder App: 프롬프트 입력을 통해 앱 프로토타입을 바로 구현 시킬 수 있는 오픈 소스 웹 앱
- Anthropic — Workspace: 여러 Claude 베포사항들을 관리할 수 있는 툴킷
- Apple Intelligence: iPhone 16 라인업
- Artificial Analysis: AI Chatbot 비교분석
- Campsite API: 커스텀 워크플로우 제작할 수 있는 툴, 통합 예시
- Cognition Labs — Devin 새로운 기능: 자동 코멘트 기능, 여러 개의 Devin Agent를 관리할 수 있는 MultiDevin 팀 운영, 챗을 통해 Devin 피드백 제공
- Github — VSCode Copilot Chat 내 OpenAI o1-previw, o1-mini 모델 엑세스
- Google — Made on Youtube에서 공개된 9개의 새로운 기능
- Google AI — Gemini App: 10개의 목소리 지원, Enum Mode: 구조화된 산출물 변형 모드로, 사전에 정해진 여러 옵션 중 선택할 수 있도록 하는 기능, DataGemma: AI의 환각 현상을 방지하기 위해 Google의 방대한 Data Commons 데이터로 훈련된 오픈 모델
- Google Cloud: BigQuery 데이터 웨어하우스 내 Contribution Analysis 모델 지원으로 예측하지 못한 변화들의 독립 변수 파악
- Google Deepmind — 생성형 비디오 모델 Veo의 Youtube 탑재, GenMS (Generative Hierarchical Materials Search): 언어 모델과 중간 단계의 정보를 입력하고 낮은 수준의 연속적인 크리스탈 구조를 출력하는 디퓨전 모델을 활용해 언어와 구조를 통해 검색하는 방법론
- Google Workspace: Notebook LM 추가 서비스 지정
- Huawei 출시 행사: 세 번 접히는 폰 Mate XT, 자동운전 기능 Huawei ADS 3.0
- Hugging Face — LightEval: LLM 평가를 위한 오픈소스 도구, Inference Point: Transformers, Diffusers, 모델들을 기초 인프라에 쉽게 올릴 수 있는 기능
- Kyutai Labs — Moshi Artifacts: Moshi 모델에 대한 기술 리포트
- Langchain — LangGraph Template: 참조할 수 있는 에이전트 구조 템플릿
- Qwen — Qwen 2.5 기초 모델 군단 공개
- OpenAI — o1 시리즈 출시, Rate Limit 확대
- Mistral — Pixtral 12B 멀티모달 모델, 가격 차별화 정책
- Microsoft 365 Copilot Innovation — Wave 2: Copilot Pages, Copilot in Microsoft 365 (Excel, Powerpoint, Outlook, Sharepoint), Copilot Agent
- Microsoft, Quantinuum, Atom Computing — Azure Quantum: 하드웨어 구조에 퀀텀 컴퓨팅을 구현할 수 있도록 하는 플랫폼
- Notion — Callout 업그레이드: Callout 안에 블록을 추가하여 콘텐츠를 정리, 강조, 구조화할 수 있는 기능
- Perplexity — Discover Feed: 관심사, 언어에 맞게 맞춤화 된 피드, Reasoning 포커스: OpenAI o1-mini 활용
- Pixel & iPhone: Apple iPhone의 RCS 메시지 표준 도입화로 Pixel과 iPhone간의 메시지 전달 유연화
- Slack AI at Dreamforce — Salesforce: Agentforce Agents/Salesforce Channels/Starter Suite, Slack AI: Slack Marketplace/Slack huddles/Slack AI’s search Workflow Builder/Slack Templates
- Supabase: 사용자별 세션 관리, 데이터 접근 관리
- Vercel — AI SDK 업데이트: Mistral AI 이미지 제공
- v0: 커스컴 서브 도메인에 Blocks를 배포할 수 있는 기능
- Yuval Noah Harari — 도서 Nexus 출간: 정보 네트워크 중심으로 AI 혁신 탐구, 한국 (10월 4일 출시)
- 1X Technologies — 1X World Model: 로봇의 가상 시뮬레이터 역할을 하는 모델
- Product/Services/Tools (상품/서비스/도구)
- Guide/Others (가이드/기타)
디자인 라이브러리
- 출시/업데이트 (Release/Update)
- Apple: visionOS 2
- Canva & Salesforce: AppExchange 통합 기능을 통해 Salesforce의 매출 데이터를 Canva에 그대로 가져와 활용하기
- Everartai: 비디오 광고 생성 기능
- Fal: 개발자들을 위한 생성형 미디어 플랫폼
- Figma: Figjam 보드를 통해 Figma Slides 개요 만들어 Figma에 개시하기
- Google: 가상 피팅 옵션 확대, 비디오 생성 앱 Vids
- Hugging Face — FineVideo: 상업적인 목적으로 활용 가능한 오픈소스 대형 비디오 데이터 셋
- Kling 1.5 모델 출시: 1080p HD 화질의 비디오, 캐릭터들의 모션을 스케치로 조정할 수 있는 모션 브러쉬
- Krea Gallery: Krea 커뮤니티 작품들을 살펴볼 수 있는 디자인 라이브러리
- Remix AI — 첫 비디오 모델 Luma Dream Machine 지원
- Sketch: 디지털 프로덕트 디자인 플랫폼 업데이트
- LetzAI — V3: 개선된 객체 정보, 캐릭터 일관성, 사진 현실주의, 예술-텍스트 생성
- Leornado AI: Android 앱, 새로운 이미지 가시성 조정 기능, 업스케일링 툴 Ultra
- Luma AI: Dream Machine API
- Magnific AI: Relight 통해 상품 배경, 밝기 조정
- Runway: 새로운 AI 모델 생성/훈련을 위한 Liongate Studio와의 파트너십, Video 2 video , Runway API, 조직 채널 Session, 비디오 가이드를 활용하여 텍스트 프롬프트로 새로운 아웃풋 만들어 내기
- Snap: Snapchat 업데이트, 새로운 AI & 챗 기능, 커뮤니티 육성 방안, AR 기능, AR 안경 Spectacles & Snap OS
- Suno — Covers: 단순한 음성 녹음을 완전한 MP3 트랙으로 변환 시켜주는 기능
- HeyGen — Avatar 3.0: 립싱크, 전신 다이내믹 모션 구현가능한 아바타
- 프로젝트 (Project)
- 상품/서비스/도구 (Product/Service/Tool)
- 가이드/기타 (Guide/Others)
생각이 꼬리에 꼬리를 물어
- 일처럼 느껴지지 않는 일이 필요합니다. 자신의 한계를 시험해 볼 수 있는 목표가 필요합니다. 당신이 미쳤다고 여기게 해주는 아이디어가 필요하며, 어쩌면 당신이 진짜로 미쳤을 수도 있으며, 평범함 빼고는 두려워 할 것 없는 세상에서 미친 것이 괜찮은 것일 수 있습니다. 온 힘을 다해 영혼 없는 주어진 삶을 거부하세요 (@thedankoe)
- 편안함을 느끼지 못하는 곳에서 더 많은 시간을 보내세요. 주변에 널려 있지만 외롭다는 사실이 발각될 수 있다는 두려움 때문에 그 곳에 들어가지 못하는 경우가 있습니다. 기억하세요: 불확실성, 두려움, 불편함은 대개 성장의 신호입니다 (@SahilBloom)
- 바닥부터 인생을 탐구해보세요. 타인이 정해준 결론을 거부하세요. 가장 먼저 질문을 해보고, 개선법을 찾아보세요. 진실하게 진실을 찾기 위해 노력한다면 괜찮을 것입니다 (@thedankoe)
- 전문성을 가지고 개인 브랜드를 구축하는 것은 투자와 같습니다: 서두르지 않고, 일관성을 유지하며, 지나친 점검을 피하고, 복리의 마법이 작동하도록 해야 합니다. 현재 커리어에서 만들어 낼 수 있는 가장 현명한 움직임 중 하나가 될 것 입니다 (@FonsMans)
- 여러분을 현재 붙잡고 있는 것은 오랜 시간 동안 주목을 받지 못하거나 당장 혜택이 오지 않아 해야 할 일을 하지 못하는 데서 오는 무능함입니다 (@The4thWayYT)
- 평범한 사람도 대부분의 사람들이 꺼리는 일관성, 근면함, 인내심, 결단력 등을 수행하며 특별한 일을 해낼 수 있습니다. 간단하지만 쉽지 않은 일입니다 (@ShaneAParrish)
- 내가 가고자 하는 위치에 있지 않은 이유는, 그 위치에 있을 법한 사람의 마음가짐을 가지지 않아서 입니다. 지금까지의 노력 수준에 맞게 당신은 존재하고 있는 것이며, 그 수준을 바꾸는 것은 온전히 본인의 몫입니다 (@thedankoe)
- 그만 두고자 하는 생각은 성공하기 직전에 극대화 됩니다 (@readswithravi)
- 열정을 잃지 않고 성공적인 액션들을 지속적으로 반복해야만 멋진 사람이 될 수 있습니다 (@LeilaHormozi)
- 사랑을 담은 노동의 대가는 언젠가 빛을 발하기 마련이지만, 우리가 기대하는 시간과 방식으로 나타나지 않을 뿐입니다. 호기심이 기대치를 넘어서야 합니다 (@scottbelsky)
- 아무리 고립되었거나 외로움을 느끼더라도 진실하고 성실하게 일을 해 나가면, 이전에는 몰랐던 새로운 모르는 친구들이 찾아올 것입니다 (@Hamptonism)
- 용기 없는 지능은 불안의 길로 이끕니다; 행동하고, 리스크를 감수하고 삶을 개선하는데 집중하기 보다 지나치게 생각하는 데 시간을 보내기 때문입니다 (@orangebook_)
- 결국 모든 문제는 제품과 관련된 문제입니다. 인간 행동을 이해하려는 노력이 필수적인 이유입니다 (@ant_murphy)
- 부족함이 만연한 세상에서는 도구가 중요하지만, 풍부함이 제공된 세계에서는 취향이 중요시 됩니다 (@anuatluru)
- 제가 아는 창립자의 반은 인플루언서가 되고자 하며, 가장 큰 인플루언서들은 창립자가 되고자 합니다 (@csallen)
- AI와의 모든 대화는.. 결국 본인과의 대화입니다 (@anuatluru)
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