빈센트 반 고흐, 〈추수꾼이 있는 밀밭〉(1889)
고흐는 테오에게 보낸 편지에서, 뙤약볕 아래 잘려 나가는 밀에서 인류를 떠올리며 죽음의 이미지를 보았지만 “태양이 모든 것을 순수한 황금빛으로 물들이는 환한 대낮에 일어난 일이기에 이 죽음 속에 슬픔은 없다”고 표현했다.
더 정확히는
사랑하는 것(a_0)을 카피하라 = 그 결과물은 a_1
a_1을 카피하라 = 그 결과물은 a_2
...
만약 a_n이 유계면 반드시 수렴하는 부분 수열 b_n이 존재한다.
lim_(n->oo) b_n = alpha = 자기자신
볼차노 바이어슈트라스 정리
X에서 사귄 중국인 형님이 보내신 글
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한국은 언제나 위기를 가장 먼저 감지하는 조기경보기인가
역대 3대 글로벌 금융위기를 되짚어 보면, 공교롭게도 한국 시장이 가장 먼저 흔들렸고 그 여파가 뒤늦게 전 세계로 번지는 패턴이 반복됐습니다.
- 1997년 아시아 금융위기: 원화가 가장 먼저 급락하며 KOSPI가 76% 폭락, 외환보유고가 바닥났습니다. 그로부터 약 12거래일 뒤 미국 증시가 지지선을 이탈하며 글로벌 하락장이 본격화됐습니다.
- 2000년 닷컴 버블 붕괴: 한국 반도체 업종이 세계보다 3개월 앞서 고점을 찍고 꺾였습니다. 이후 나스닥이 78% 폭락하며 테크 버블이 완전히 무너졌습니다.
- 2008년 서브프라임 모기지 사태: 한국 증시가 7월부터 먼저 대폭락을 시작했고, 약 한 달 반 뒤 리먼 브라더스가 파산하며 글로벌 금융시스템이 붕괴했습니다.
- 2026년…
“따라서 문제를 개념적으로 모듈화하는 수준을 높이기 위해서는 프로그래밍 언어가 새로운 종류의 접합제를 제공해야 한다. 복잡한 스코프 규칙과 분할 컴파일은 세부적인 것에만 도움이 되며, 모듈화에 직접적으로 큰 기여를 하지는 않는다. … 모듈화 개선은 함수형 프로그래밍이 가진 힘의 핵심이다.”
https://t.co/ytuvbuSevI
학생들이 생성형 인공지능으로 기말 과제를 작성했는지 명확히 판별할 수는 없지만 한 가지 확실한 건 최근 들어 em dash의 사용이 눈에 띄게 늘었다는 것. 오랜 시간 영작문을 가르쳐 온 입장에서 보자면 ChatGPT 서비스 이전에는 em dash를 쓰는 한국 학생을 보는 게 거의 불가능했음.
과정의 압축은 AI이전에도 있었다.
사교육.
그래서 한국의 AI 채택이 압도적인지도 모르겠다.
이미 과정 압축에 익숙하니. 다만 그 서비스 제공자가 사람에서 기계로 바뀌었을 뿐이다.
맥락 감수성(context sensitivity)이 점점 떨어지는 것도 어쩌면 설명할 수 있지 않을까.
취업이 안되는 것이 아니라 늦어진 것이다.
첫 취업이 20대 후반에서 30대 초반까지 밀리는 셈이다.
그런데 대학교는 4년, 길게 해도 20대 중반에서 끝난다.
따라서 취업전까지 있을 곳이 필요한데,
1. 대학들이 추진하는 학석박 10년 플랜. 대학도 이제 학생의 리텐션(retention)에 주목하기 시작했다
어디까지나 개발 업무로 월급을 받는 직장인인 제 관점입니다.
당장 취업 시장만 봐도 예전보다 개발자 채용은 많이 줄었습니다. 물론 그 원인이 전부 LLM은 아니겠지만, 생산성이 계속 높아질수록 기업이 필요로 하는 개발자 수는 예전보다 줄어들 가능성이 있다고 생각합니다.
좋은 소프트웨어를 더 쉽게 만들 수 있다는 건 분명 장점입니다. 하지만 '더 쉽게 만들 수 있다'는 말은 결국 같은 결과를 더 적은 인원으로 낼 수 있다는 뜻이기도 하죠.
생산성이 높아졌다고 해서 그 이익이 직원에게 돌아오는 것도 아니라고 생각합니다. 회사 입장에서는 같은 일을 더 적은 인원으로 처리하거나, 더 적은 비용으로 운영할 수 있는 선택지가 생기는 거니까요.
물론 창업을 하거나 혼자 서비스를 만드는 분들에게는 LLM이 엄청난 기회일 수도 있습니다. 예전에는 5명이 필요했던 일을 1~2명이 해낼 수 있게 되니까요.
또 AI 전문성을 키워서 자신만의 경쟁력을 키워 새로운 포지셔닝을 하는 직장인분도 계실 수 있겠죠.
다만, 월급을 받는 직장인 개발자인 제 입장에서는 'LLM이 없던 시절이 월급쟁이 개발자에겐 더 낫지 않았나?' 하는 생각을 하게 만드는 것 같아요.
https://t.co/6WoWqmtUpa
전문적 수준의 고급 학술 자료를 매개로 Fable과 대화를 나누어 본 결과.
Opus 4.8이 석사학위를 이제 막 마치고 박사과정에 진입하려는 학생과 대화를 나누는 느낌이라면, Fable은 박사학위 심사를 준비 중인 박사수료생과 대화를 나누는 느낌이다.
어디까지나 직관적 관찰에 따른.