아티클

「탈출한 모델」 뉴스가 계속 등장하는 이유, 레드 티밍과 ARA 테스트가 실제로 측정하는 것, 그리고 무대 밖에 남겨진 과제들.

모델이 기본값으로 과한 해법을 내놓는 이유, 복잡함을 막던 어떤 자연스러운 브레이크가 사라졌는지, 그리고 AI를 생성자가 아니라 편집자로 쓰는 방법.

어떤 기업은 손실을 보고 어떤 기업은 기하급수적으로 성장하는 이유. Shopify, Meta, Klarna, Duolingo 등의 사례로 살펴본다.

AI와의 솔직한 대화가 어떻게 기업에게 선물이 되었는지, 그리고 루틴은 모델에 맡기고 사고는 왜 사람에게 남겨야 하는지에 대하여.

소련 말기의 쓴 속담에서 기업들이 엔지니어를 두고 다투는 시대를 거쳐, AI가 던지는 새로운 질문까지.

사고를 넘기지 않으면서 여러 모델을 연구자, 비평가, 편집자로 활용하는 작업 프로토콜.

Samsung, Intel 등 대기업이 모순을 찾고 제품을 개선하며 복잡한 과제를 체계적으로 풀기 위해 TRIZ를 어떻게 활용했는지 살펴봅니다.

때로는 완벽하게 논리적인 해법이 실패합니다. 진짜 문제를 한 번도 건드리지 않았기 때문입니다. 왜 우리는 엉뚱한 과제를 풀게 되는지, 그것을 더 명료하게 보는 법에 대하여.

자전거, 수압, 낡은 재봉틀로 풀어 보는 전기의 간단한 설명.

AI 비용, 자동화의 한계, 그리고 왜 효과적인 AI 활용이 새로운 프로페셔널 표준이 되어 가는가에 대하여.

글쓰기, 탐구, 의심, 그리고 인공지능과의 대화에 대하여.

에이전트형 AI 시스템에 검증 가능하고, 시간 제한이 있으며, 행동 수준의 접근 제어가 필요한 이유.

사적인 신뢰 경로를 통해 사람, 전문가, 기업을 찾을 수 있는 글로벌 신뢰 연락망에 대한 비전.

AI 시대에 지식이 더 이상 가장 큰 강점이 아닌 이유.