반응형 AI17 AI에게 정답을 물으면 안 된다 — 프롬프트 엔지니어링을 넘어 '프로세스 엔지니어링'이 중요해지는 이유 핵심 요약노스웨스턴대 브라이언 우지 교수의 연구에서 AI와 인간의 창의성 테스트 점수는 유사했지만, AI는 과제에 접근하는 더 나은 방법을 제시했다. (출처: 월스트리트저널, 2026)AI의 더 나은 방법은 10개의 개별 단어를 바로 생각하는 대신, 매우 다른 10개의 범주를 먼저 정하고 그 안에 단어를 채우는 방식이었다.우지 교수는 "AI를 창의적 파트너로 활용하려면 정답을 묻지 말고 정답에 도달하는 방법을 생각해 내도록 요청해야 한다"고 말했다.메드비 창업자 매튜 갤러거의 성공 사례도 AI에게 답을 구하기보다 AI를 적재적소에 배치하고 조율하는 능력에서 나왔다는 분석이 이를 뒷받침한다.목차문제 제기 — AI에게 정답만 묻는 사용법의 한계우지 교수의 창의성 실험 설계점수는 같았지만 방법은 달랐다"범주를.. 2026. 7. 4. AI 에이전트에게도 예외 없다 — 명세서 기반 개발이 무너지는 경우(Garbage In, Garbage Out) Symphony SPEC.md로 드러난 슬롭(Slop) 명세의 실체와 신뢰할 수 없는 코드 생성의 원인쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다문제 제기: AI 에이전트는 불명확한 명세를 "알아서" 채워주지 않는다에이전틱 코딩 도구를 쓰는 개발자들은 은연중에 다음과 같이 기대한다."명세에 빠진 부분이 있어도 AI가 알아서 채워줄 것이다." 이 기대는 틀렸다.Gabriel Gonzalez는 haskellforall.com에서 내린 결론이다."코딩 에이전트는 마음을 읽는 존재가 아니며,설령 그렇다 하더라도 사고 자체가 혼란스러우면 할 수 있는 것이 없다." "Garbage in, garbage out" 원칙은 AI 에이전트에도 그대로 적용된다.불명확한 명세를 입력하면 신뢰할 수 없는 코드가 나온다. AI가 빠진 부분.. 2026. 6. 19. 같은 AI를 써도 결과가 160배 다른 이유 — AI는 덧셈이 아니라 곱셈이다 Motion 개발자 Matt Perry가 1분기에 160개의 프로그램을 완성한 것은 AI 덕분이 아니다문제 제기: AI를 쓰면 누구나 Matt Perry처럼 될 수 있는가2026년 초부터 반복되는 주장이 있다."AI가 개발자를 대체한다.""코딩을 배울 필요가 없다.""AI에게 시키면 된다." 이 주장을 뒷받침하는 사례로 자주 인용되는 것 중 하나가바로 Motion 개발자 Matt Perry 같은 사람의 이야기다.그는 2026년 1분기에 목표였던 깃허브 이슈 60개를 넘어 160개를 닫았다. 이런 식의 이야기를 들으면 자연스럽게 이런 결론이 나온다."AI가 대단하다." 그러나 Josh Comeau는 완전히 반대 방향의 결론을 내린다.핵심은 AI가 아니라 Matt Perry에 있다는 것이다.공감: AI가 .. 2026. 6. 13. '동료'를 만드는가 vs '일꾼'을 만드는가 — Anthropic과 OpenAI의 철학이 만든 다른 AI 도구 Claude Code와 Codex의 차이는 모델이 아니라 설계 철학에서 시작되었다문제 제기: Claude Code와 Codex는 왜 같은 작업에서 다르게 행동하는가Claude Code와 Codex를 모두 써본 개발자들이 반복적으로 말하는 차이가 있다."Claude는 자꾸 묻다가 멈춘다.""Codex는 권한 경계만 잡아두면 끝까지 알아서 간다." 처음에는 모델의 차이처럼 보인다.Opus 4.7과 GPT-5.5의 성능 차이가 이 동작을 만드는 것 같다.그러나 더 들여다보면 모델보다 더 근본적인 곳에서 차이가 시작되었음을 알게 된다. 도구를 만든 회사의 철학이다.공감: 도구는 철학을 담는다새 도구를 도입할 때 개발자는 기능 목록을 본다.벤치마크 점수를 비교한다.그런데 실제로 매일 쓰다 보면 기능 목록에는 없는.. 2026. 5. 31. "틀려도 좋으니 지적해 줘" — AI 반론 요청법이 답변 품질을 바꾸는 이유 확증 편향 기계에서 진짜 전략 검증 도구로 — 불확실성 허용 프롬프트 실전 가이드들어가며: AI에게 "맞지?"라고 묻는 사람들"내 사업 계획이 맞는 것 같지?"Claude는 친절하게 동의할 것이다."마케팅 전략이 좋은 것 같아?"역시 긍정적인 피드백이 돌아올 것이다. 이것은 Claude의 잘못이 아니다.AI 모델은 기본적으로 사용자의 기분을 상하게 하지 않으려는 방향으로 훈련되어 있다. 명시적으로 반론을 요청하지 않으면 동의적 응답이 기본값이다.이것이 문제이다. AI를 "내 생각이 맞다는 확신을 얻는 도구"로 쓰면 확증 편향 기계가 된다.반면 "내 생각의 약점을 찾는 도구"로 쓰면 진짜 전략 검증 파트너가 된다. 그 차이를 만드는 것이 반론 요청 프롬프트이다.1. 왜 AI는 기본적으로 동의하는가Anthr.. 2026. 5. 28. IDE 시대가 끝났다 — 구글 안티그래비티 2.0이 선언한 에이전트 우선 개발의 의미 Google I/O 2026에서 발표된 5가지 플랫폼이 코딩 도구의 패러다임을 바꾸는 방법문제 제기: 지금 쓰는 AI 코딩 도구는 무엇을 기준으로 만들어졌는가지금 개발자가 쓰는 AI 코딩 도구 대부분은 같은 구조를 가지고 있다.IDE 에디터가 중심이고, AI가 그 안에서 코드를 제안하거나 수정하는 보조 역할을 한다.GitHub Copilot이 그랬고, Cursor가 그랬으며, 안티그래비티 1.0도 그랬다. 이 구조는 2023년 AI 코딩 도구가 처음 등장했을 때는 합리적인 선택이었다.개발자가 에디터에서 작업하고, AI가 도와주는 방식. 그러나 AI 에이전트가 단일 작업이 아닌 수십 개의 연속 작업을 자율적으로 수행할 수 있게 되면서이 구조가 병목이 되기 시작하였다. Google은 I/O 2026에서 안티.. 2026. 5. 24. 이전 1 2 3 다음 반응형
