이웃

[비구리 @donfwhala]

이렇게 입고 다니는 남자 만나고 싶다

[ok @zzzokyzzz]

서하-제트-자이-한성 몰아치는보컬차력쇼에 그냥 전율이옴..........에투소는사랑이야

[이웃 @eeeotsaram]

가질 수 없는데도 갈망하고 호기심 갖는 것도 젊은 시절의 특권 같다. 가질 수 없다고 호기심 버튼 끄기 시작하는 순간 억지로 켜려고 해도 켜지질 않음

[ty origi @tyorigino]

次世代のKendrick Lamarが現れたと話題に！

Mark Lux - Bunk

[S @aime_nike]

아니 이수만 진째 난놈같음 나 항상 이제 남돌이 할게 뭐가 있니 힙합밖에 더 있니 했는데 갑자기 신스웨이브를 말아옴… 뭐 물론 위켄드 믿고 지른거겠지만 맨날 힙합 아니면 하우스였는데 갑자기 신스웨이브요? AR이 궁금해 이수만 머리에서 나온거 같진 않고

[대리님 @stream1107]

관성이 되는 거 집에 있다 보면 그렇게 됨. 늦게 자고 늦게 일어나면 하루가 너무 짧아서 눈깜짝할 사이에 6개월 동안 아무것도 안한 사람 됨. 그래서 이렇게 안되려면 학생이나 직장인처럼 오전 8시, 9시에 옷 갈아입고 바깥에 나갔다와야함. 사회생활 하는 사람들과 템포를 맞춰야돼. 경험담이다…

[이웃 @eeeotsaram]

난 요새 의지력이 환상이라는 말이 오히려 힘이 되고 좋네 그냥 처하자

[이웃 @eeeotsaram]

I human

[이웃 @eeeotsaram]

아니 어쩐지 나 평생 집에서 모든 소음 차단하고 살았고 집순이로 살았는데 ...
나도 말처럼 둔감화 훈련을 해야했던거라고?

[우롱차요정 @Koma12EE]

저자극 환경에만 있으면 점점 예민해져요...ㅠ

[아뇸 @woi9l]

가장 가까운 사람에게도
나를 온전히 드러내지 말고 페르소나를 유지해야한다는걸 깨달음
가장 가까운 사람이니까 내 좆같은모습 바로 옆에서 보기쉽고 나한테 정떨어지기도 쉬운건데 이걸 이제야 알았네
더이상 누구한테도 진심을 보여주어서는 안됨

[변태 테햄 @techno_hamsta]

ㄹㅇ 특히 예술쪽 일이 재능만 있으면 혼자 작업에만 열중해서 성공할줄 아는데
오히려 인맥풀 만들려면 바쁘게 뛰어댕겨야되고 사회성 개좋아야함
내가이걸몰라서 이전 전공 일하다 관뒀다…. 1인사업가임
재능좀 떨어져도 영업잘해야 돈벌어…

[이웃 @eeeotsaram]

예전에 아이돌들 연기하는거 왜 욕했지
이젠 와꾸되면 제발 해달라고 빌고 싶은 심정

[blues @orangebluesto]

장혜성 연상력으로 연하 들었다놨다 수준이 걍 미침 얼굴 딱 잡고 너 좋아한다고 했다가, 들키고 싶지 않은 생각이 많아져 그걸 들키는 순간마다 널 원망할 것 같고 외에도 우린 안 되는 이유가 아주 많으니 언젠가는 정리해야 한다고 했다가, 그래도 좋아한다고 했다가, 파워 안정형 누나 됨

[이웃 @eeeotsaram]

닥터엑스보는데 갑자기 이동권 지하철 시위는 감히 출근길에 행해서 못하게 지랄하는 나라에서 의대 증원한다고 사람들 목숨 왔다갔다하는데 파업하고 수술 안하는건 의사님들 권리행사로 치부받았던거 생각나서 또 열이 개뻗침

[이웃 @eeeotsaram]

다이어리 나는 이거

[사노님 ✈️ @boseenglish]

이런 쿨한 마인드 너무 좋음
생각이 ㅈㄴ 많으면 그만큼 돈 벌 기회도 다 빠져나감
지금 하는 일이 없다? 부르는 데가 있다? 일단 가서 일한다? 엇 돈이 모인다? 생활 루틴이 잡힌다? 머리가 맑아진다? 어 어디가 또 됐다? 집에 있는 것보다 낫다? 가서 또 일한다 어 목돈이 모인다
이런 거

[이웃 @eeeotsaram]

케팝 아이돌 중에 옷 제일 잘 입히는것 가틈

[Siren @byMadeStudio]

🚨 Sacai Men’s Fall 2026 Ready-to-Wear Collection

[이웃 @eeeotsaram]

여기서 어쨌든 매장에서 먼저 잘못했다고 진상부릴만하다는 식으로 의견 갈리는거보고
요새 신입애들, 대학생 애들 누군가에게 항상 ‘억울해하고 있다’ 는 시대 정신을 확 느껴버렸네...

[진 @jeu9p]

안녕하세요. 해당 매장 원장입니다.

먼저 상담 과정에서 불편함을 느끼신 고객님께 죄송하다는 말씀드립니다.

저 역시 고객님께서 불편하셨던 마음을 이해하고 원만하게 해결해 드리고 싶었습니다. 고객님께서 담당 디자이너의 직접적인 사과를 원하셨기에 근무가 끝난 후 해당 디자이너와도 이야기를 나누며 해결 방법을 찾고자 했으나 이 과정에서 서로 의견 차이가 있었고 담당 디자이너가 퇴사 의사를 밝히게 되었습니다.

원장인 저로서도 예상하지 못한 상황이었고 고객님의 클레임도 해결하지 못하고 디자이너는 갑작스러운 퇴사에 본인 신상을 고객님에게 전달하면 본인 역시 개인정보법 위반으로 신고하겠다고 하더군요.

고객님께서 느끼신 불편함에 대해서는 매장 책임자인 제가 원만한 해결을 위해 노력하기는 했으나 고객님께서 원하시는 담당자의 직접적인 사과까지 이루어지지 못한 점은 저 역시 안타깝게 생각합니다.

다만 매장 측에서 아무런 사과나 조치 없이 대응한 것처럼 비치는 부분은 원장으로서 속상한 마음입니다.

현재 게시된 내용만으로는 이러한 과정이 충분히 전달되지 않은 것 같아 개인정보를 가린 실제 카카오톡 상담 내용을 함께 첨부합니다.

이번 일을 계기로 부족했던 응대는 개선하겠습니다. 고객님께서 불편함을 느끼셨다는 사실을 가볍게 생각하지 않으며 저희 역시 원만하게 해결하고자 최선을 다했다는 점을 알아주셨으면 감사하겠습니다.

[Journey @atmostbeautiful]

요즘 일상의 문화가 왜 점점 단조로워지는가
알고리즘이 메뉴부터 가사까지 '평평하게' 만든다
(아래 원문 발췌)

대도시 어딜 가나 예상 가능한 대기업 소유 음식·음료·소매점이 거리를 메워 간다. 예전엔 각양각색 다채로웠지만 점점 체인점들로 획일화되고 있다. 비슷한 공간이 늘면서 장소성을 잃어간다. 어딜 가나 우리는 같은 곳에 있다.

데이터과학자 로렌 리크는 최근 '문화의 영점: 왜 모든 것이 똑같아 보이기 시작했는가'라는 서브스택 글에서 예측 알고리즘이 음악, 영화, 요식업 등 오늘날 소비자 문화의 거의 모든 측면을 ‘평준화’한다고 썼다.

런던의 640개 쇼핑 거리를 사례로, 첨단 데이터 분석 도구를 활용해 예측 알고리즘이 어떻게 균질한 '단일 문화'를 만들어냈는지 조사했다. 그 결과 “우리는 사람들이 원하는 것과 시스템이 원하기 쉽게 만든 것 사이의 차이를 구분하는 능력을 잃게 된다”고 썼다. 리크는 글에서 자신만의 알고리즘, 디지털 매핑, 텍스트 분석을 활용해 LLM이 어디서든 소비자 문화를 어떻게 똑같이 느껴지게 만드는지를 보여준다.

팝 음악은 최근 몇 년간 문화가 얼마나 급격하게 ‘평준화’되었는지를 보여주는 대표 분야다. 1950-2015년 빌보드 핫 100 차트에 오른 4,000여 곡의 가사 어휘의 풍부도를 추적해 보면, 1960년대 초반 이후 고유 단어의 범위가 4분의 1 이상 줄어든 반면, 반복되는 가사의 수는 3분의 1 가까이 늘었다. 스트리밍이 아주 구체적인 인센티브를 만들어낸 결과다. 30초가 지나야 수익이 발생하는 산업 구조에서, 노래의 후크를 반복하는 것은 합리적 대응이다.

펍 메뉴도 비슷하다. 모든 메뉴는 QR 코드로 주문할 수 있고 체인점은 이전 주문 고객들로부터 데이터를 얻는다. 이들은 메뉴를 최적화하기 위해 모든 지점의 주문 데이터를 통합한다. 지역별 차이는 사라지고 개성 있는 요소는 제거된다.

소비자 문화 평준화의 핵심은 알고리즘의 수학과 다음 토큰 예측 방법론에 있다. LLM은 데이터를 토큰 단위로 작성해 각 단계에서 가장 가능성이 높은 다음 토큰을 예측하고 선택한다. 이 모델엔 ‘온도’ 설정이 있는데, 선택의 모험성을 조절하는 일련의 매개변수다. ‘온도 0’에서는 모델이 늘 가능도 최고치의 토큰을 선택해 매번 동일한 답변을 내놓는다.

모델은 불확실할 때도 예측을 해야 하니 늘 예상치가 높은 답으로 회귀하게 된다. 무작위성이나 놀라움은 사라진다. 알고리즘이 문화를 단조롭고 예측 가능하며 수학적으로 결정된 ‘온도 0’ 상태로 몰아가고 있다.

“알고리즘은 ‘평균적인 사람’을 위해 예측하지만, ‘평균적인 사람’이라는 건 현실에 존재하지 않는다. 각 사람은 자신만의 틈새 취향을 가지고 있으며, 그 틈새는 서로 다르다. 모든 사람의 취향 평균을 최적화하는 시스템은 아무도 특별히 싫어하지는 않지만, 아무도 특별히 좋아하지도 않는 결과를 만들어 낸다. 그것은 존재하지 않는 사람을 위해 만들어진 것이다.”

“개별 커피숍이나 식당이 꼭 더 나빠진 것은 아니다. 플랫 화이트는 20년 전보다 훨씬 더 맛있을 수도 있다. 잃어버린 것은 다양성이다. 인공지능으로 인해 그런 변화는 거의 순식간에, 모든 곳에서 동시에 일어난다.”
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