사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.
기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.
현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.
플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.
보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.
원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.

사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가?

서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.
어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.
아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.
법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.
이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다)

그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.
이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…?

만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.
누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.
그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다.

요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.
물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.
각자 훨훨 날아가면 됩니다.

<code >사이드 프로젝트 개발자를 구합니다.</code><code >기획은 80% 이상 완료되어 있는 상태입니다.</code><code >현재 팀 구성원 : 기획자, 디자이너, 마케터.</code><code >플러터와 백엔드 개발을 다루는 풀스택 개발자를 찾습니다.</code><code >보상: 처음에는 드릴 수 없으나 수익이 나면 공평하게 분배해 드립니다.</code><code >원할 시 스톡옵션도 드릴 수 있습니다.</code> 사이드 프로젝트 개발자가 아니라 호구 개발자를 구합니다로 바꿔야 하는 것 아닌가? 서비스 전체를 만드는 개발자에게는 스톡옵션을 준다고 하고 수익은 나눠 갖는다고 합니다.어차피 자기들도 돈이 없으니까 월급을 주지는 못하고 스톡옵션으로 준다는 것.아마 스톡옵션이 뭔지도 모를 것이 분명합니다.법인을 만들어야 하고, 정관에 뭘 적어야 하고 언제부터 효력이 발생하고 얼만큼 발행할 수 있는지.이런 걸 알고 적었을까? (아마 아닐 것 같습니다) 그냥 일단 적어 놓고 누구 하나 걸려라 기다리는 것.이런 것에 혹하는 개발자들은 설마 없겠죠…? 만들고 싶은 게 있으면 그냥 혼자서 만들면 됩니다.누구에게 의지하고 싶은 마음을 가라 앉히고.그러면 실패해도 남는 거라도 있습니다. 요즘엔 AI 툴들 덕분에 개발자들은 날개가 생겼습니다.물론 다른 직군들도 마찬가지긴 합니다만.각자 훨훨 날아가면 됩니다.

호구 개발자를 구합니다

제가 예전에 낚이고 나서는 다시는 호구 잡히지 않으려고 합니다 ㅠㅠ몸도 마음도 다 망가져버린 시기였어요 ㅠㅠ

계란후라이 1125

우리의 삶은 고난의 연속입니다.
학창 시절에는 하고 싶지 않은 공부를 열심히 하는 일이 힘들었습니다. 그래서 수능이라는 최후의 관문을 지나면 평화가 도래할 것이라고 생각했습니다.

*오늘 주제와 관련 없는 딴 이야기
최근 수능시험을 치른 수험생 여러분, 고생하셨습니다. 시험 준비를 하며 몇 날 며칠을 밤새워 공부하고, 시험을 보느라 정말 너무 많이 고생하셨습니다. 시험 성적에 따라서 기쁨과 실망이 공존할 것입니다. 시험 점수는 숫자에 불과합니다. 시험 점수가 여러분 인생을 좌우하지 못합니다. 그러니 기뻐할 것도 좌절할 이유도 없습니다. 여러분 미래는 온전히 여러분의 결정에 달려있습니다. 좋아 보이는 일과 남들이 권하는 일 말고, 자신이 하고 싶은 일과 잘하는 일을 찾아서 도전하면 좋겠습니다.

성인이 되면 시험 걱정 없이 살 수 있다고 믿었으나, 그 믿음은 오해였습니다. 취업이라는 채용 시험을 통과해야 했고, 직장에서도 끊임없이 역량과 성과를 평가받게 됩니다. 인생에 시험은 끝이 없고, 시험으로 인한 고통도 계속됩니다.

돌아보면 학창 시절 시험은 어른이 되어서 경험하는 시험에 비하면 너무 쉬운 문제였습니다. 답이 정해져 있고, 답으로 가는 공식이 있어서 공식을 외우거나 적용만 잘하면 누구나 쉽게 풀 수 있는 문제입니다. 하지만 어른이 되어서 풀어야 하는 문제는 답이 없고, 공식도 없으며 옆에서 문제 풀이를 도와줄 과외 선생님도 없습니다.

그러나 어른 여러분, 걱정할 필요가 없습니다. 어차피 문제에 답이 정해져 있지 않았습니다. 그러니까 문제를 이렇게 풀던, 저렇게 풀던 각자의 방식으로 해결하면 그만입니다. 더 좋은 방법? 그런 것은 없습니다. 그럴듯하게 보일 뿐 각자에게 어울리는 길을 가게 된다고 생각합니다.

시험과 시험으로 겪는 고통은 단계가 있습니다. 나이가 들면 시험 문제 난이도가 올라갑니다. 물론 100% 나이와 비례하여 누구에게나 동일한 문제가 찾아오는 것은 아닙니다. 문제를 풀만한 수준이 되었을 때, 적당한 문제가 찾아오니 ‘왜 나에게 이런 시련이 찾아오는가?’ 누구를 원망할 것도, 상황을 낙심할 이유도 없습니다.

문제를 해결했을 때, 찾아오는 것은 새로운 기회입니다. 그 기회를 진심으로 소망하는 마음이 있다면 문제가 결코 고난으로 느껴지지만은 않을 것입니다. 그러니 오늘 어려운 상황을 마주했다면 낙심하지 마세요. 우리에게 이전보다 더 큰 기회가 찾아올 예정입니다. 그 기회를 소망하며 오늘을 열심히, 즐겁고 감사한 마음으로 살아봅시다.

오늘도 각자의 자리에서 인생 시험을 치르는 중인 모든 사람들을 진심으로 응원합니다.

계란후라이 1125 우리의 삶은 고난의 연속입니다.학창 시절에는 하고 싶지 않은 공부를 열심히 하는 일이 힘들었습니다. 그래서 수능이라는 최후의 관문을 지나면 평화가 도래할 것이라고 생각했습니다.​*오늘 주제와 관련 없는 딴 이야기최근 수능시험을 치른 수험생 여러분, 고생하셨습니다. 시험 준비를 하며 몇 날 며칠을 밤새워 공부하고, 시험을 보느라 정말 너무 많이 고생하셨습니다. 시험 성적에 따라서 기쁨과 실망이 공존할 것입니다. 시험 점수는 숫자에 불과합니다. 시험 점수가 여러분 인생을 좌우하지 못합니다. 그러니 기뻐할 것도 좌절할 이유도 없습니다. 여러분 미래는 온전히 여러분의 결정에 달려있습니다. 좋아 보이는 일과 남들이 권하는 일 말고, 자신이 하고 싶은 일과 잘하는 일을 찾아서 도전하면 좋겠습니다.​성인이 되면 시험 걱정 없이 살 수 있다고 믿었으나, 그 믿음은 오해였습니다. 취업이라는 채용 시험을 통과해야 했고, 직장에서도 끊임없이 역량과 성과를 평가받게 됩니다. 인생에 시험은 끝이 없고, 시험으로 인한 고통도 계속됩니다.​돌아보면 학창 시절 시험은 어른이 되어서 경험하는 시험에 비하면 너무 쉬운 문제였습니다. 답이 정해져 있고, 답으로 가는 공식이 있어서 공식을 외우거나 적용만 잘하면 누구나 쉽게 풀 수 있는 문제입니다. 하지만 어른이 되어서 풀어야 하는 문제는 답이 없고, 공식도 없으며 옆에서 문제 풀이를 도와줄 과외 선생님도 없습니다.​그러나 어른 여러분, 걱정할 필요가 없습니다. 어차피 문제에 답이 정해져 있지 않았습니다. 그러니까 문제를 이렇게 풀던, 저렇게 풀던 각자의 방식으로 해결하면 그만입니다. 더 좋은 방법? 그런 것은 없습니다. 그럴듯하게 보일 뿐 각자에게 어울리는 길을 가게 된다고 생각합니다.​시험과 시험으로 겪는 고통은 단계가 있습니다. 나이가 들면 시험 문제 난이도가 올라갑니다. 물론 100% 나이와 비례하여 누구에게나 동일한 문제가 찾아오는 것은 아닙니다. 문제를 풀만한 수준이 되었을 때, 적당한 문제가 찾아오니 ‘왜 나에게 이런 시련이 찾아오는가?’ 누구를 원망할 것도, 상황을 낙심할 이유도 없습니다.​문제를 해결했을 때, 찾아오는 것은 새로운 기회입니다. 그 기회를 진심으로 소망하는 마음이 있다면 문제가 결코 고난으로 느껴지지만은 않을 것입니다. 그러니 오늘 어려운 상황을 마주했다면 낙심하지 마세요. 우리에게 이전보다 더 큰 기회가 찾아올 예정입니다. 그 기회를 소망하며 오늘을 열심히, 즐겁고 감사한 마음으로 살아봅시다.​오늘도 각자의 자리에서 인생 시험을 치르는 중인 모든 사람들을 진심으로 응원합니다.

꿈을 찾는 사람에게 보내는 313 번째 편지

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다.

커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다.

요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다. 

 * “회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"
 * “백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”
 * “회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?” 

어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다. 

훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다. 

요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교는 초중고대학의 형태로 학년이 정해져 있고 뭘 배우는지 커리큘럼이 정해져 있으며 시험이란 형태로 정답이란 것이 있다. 많은 한국 사람들은 학교에서 배우는 걸로 만족하지 못하고 학원이나 과외 등등으로 선행 학습을 일상적으로 한다. 실리콘 밸리에 와보니 일부 극성인 아시안 부모들이 있긴 하지만 전체적인 분위기는 학교 공부 이외에 별도로 과외를 하거나 선행 학습을 왜 하냐 라는 분위기였다. 또한 불행히도 한국에서 초중고 교육은 대학이란 단기목표를 가지고 이뤄진다. 커리어는 학교와는 달리 학년도 정해져 있지 않고 그러니 당연히 커리큘럼도 없고 정답이 정해져있는 시험이란 것도 없다. 그리고 백세 시대 커리어는 적어도 50년 정도는 지속될 수 밖에 없는 훨씬 더 긴 시간대를 갖고 있다. 하지만 우리는 선행학습이란 행위에 너무 익숙해져있다 보니 사회 생활을 하며 뭔가 막히면 정답을 찾고 공부를 하며 미리 준비를 하려는 성향을 본의아니게 갖게 된다. 수능의 또 다른 폐해는 실패를 두려워 하게 만든다는 점이라 보여진다. 원하는 대학을 못가면 재수, 삼수를 하는 것이 일상적이고 기대보다 덜 좋은 대학을 가면 웬지 내가 실패자라는 자책을 하게 되는데 이 마인드셋을 커리어로 그대로 들고 가는 거다. 정답을 찾고 실패를 두려워하는 이런 모습은 미국 생활을 20년 넘게 하며 잊어버렸던 내 과거의 모습이기도 한데 지난 3-4년 정도 한국에 있는 다양한 사람들과 다시 긴밀히 접촉하면서 조금은 외부의 시각으로 바라보게 되니 그 갭이 잘 보인다. 요약해보자면 수능과 선행학습이 알게 모르게 우리가 커리어를 바라보는 관점을 왜곡시킨다는 거다. 기술지향적이며 안전함을 찾는 사람으로 만든다는 점인데 최근 커리어 코칭에서 들었던 잘못된 관점의 질문을 몇 가지 예로 들어보면 이렇다.&nbsp; <ul ><li>“회사에서 쓰는 프레임웍이 너무 구식입니다. 집에 와서 새로운 프레임웍을 공부를 하는데 시간이 부족합니다"</li><li>“백엔드 일을 시작한지 5년차가 되었는데 5년차라고 하기에는 아는 것이 너무 적습니다. 이제 무엇을 해야할까요?”</li><li>“회사에서 원래 내 업무에 해당하는 일(머신러닝 모델 개발)만 하고 싶은데 온갖 종류의 일을 해야만 합니다. 이걸 이력서에 뭐라고 적어야 하나요?”&nbsp;</li></ul> 어떤 공통점이 눈에 띄는가? 회사 일만으로는 충분하지 않다고 생각하는 거다. 왜 이런 생각을 갖게 되었을까? 수능과 선행학습의 폐해가 아닌가 싶다. 학교 때 교실에서 뭔가 배우기 전에 항상 선행학습을 하거나 학원에서 복습하던 것이 습관화되다보니 뭔가 따로 또 해야하고 정해진 패스가 있어 그걸 따라가야 한다고 자기도 모르게 믿게 되는 악효과가 있는 걸로 보인다.&nbsp; 훨씬 더 건강하고 단순하고 효율적인 커리어 계발 방법은 회사 업무에 더 집중하면서 일을 더 잘하기 위해서 필요한 기술을 공부하는 거다. 회사 일에는 전혀 필요없지만 뜨는 기술을 불안감이나 조바심 때문에 따라가는 것은 새로운 기술이 계속 나오기 때문에 끝이 없다. 단 뜨는 기술을 호기심으로 공부하는 것은 좋다고 생각하지만 이 역시 부담감을 가진다면 호기심이라고는 할 수 없다. 약간은 새로운 기술 트렌드를 의식적으로 무시하고 내가 맡은 업무에서 성과를 내는데 집중해서 인정받고 좋은 평판 만들고 선한 영향력을 갖는 것이 동료들과 상사에게 좋은 인상을 남기면서 나중에 또 일하고 싶은 사람이 되는 거다. 그렇게 된다면 지인 추천 형태로 생각치 못했던 기회가 생기고 그러면서 커리어 하반기가 잘 풀린다.&nbsp; 요즘처럼 빠르게 변화하는 세상에서 믿을 것은 나밖에 없다. 나를 사랑하고 내가 원하는 것이 무엇인지 많이 고민하고 변화를 두려워하지 않고 선도하려 하지도 않으며 잘 따라가는 것만으로도 충분하지 않다 싶다. Love Yourself!

학교와 커리어의 차이점

관련해서 더 이야기를 들어보고 싶다면 아래 유튜브 영상을 한번 보세요: https://www.youtube.com/watch?v=N0ykC41VVMg

샘 알트만과 글쓰기 | 1. ChatGPT가 등장한 이후로, 수많은 사람들이 ‘AI 기술이 발전함에 따라 글쓰기가 사라질 것’이라느니, ‘창작자가 사라질 것’이라느니 등의 암울한 전망을 내놓지만, 냉정하고 엄밀하게 말하면, 현실과 진실은 정확히 그 반대일 수 있다.  2. 돌이켜보면, 지금까지 AI 관련 수많은 창업자와 개발자들이 있었지만, 그중에서 샘 알트만이 이끄는 오픈 AI

풋! AI의 발전으로 글쓰기가 사라질 것이라고요?

1. ChatGPT가 등장한 이후로, 수많은 사람들이 ‘AI 기술이 발전함에 따라 글쓰기가 사라질 것’이라느니, ‘창작자가 사라질 것’이라느니 등의 암울한 전망을 내놓지만, 냉정하고 엄밀하게 말하면, 현실과 진실은 정확히 그 반대일 수 있다.

2. 돌이켜보면, 지금까지 AI 관련 수많은 창업자와 개발자들이 있었지만, 그중에서 샘 알트만이 이끄는 오픈 AI가 가장 먼저, 그리고 가장 크게 두각을 나타낼 수 있었던 이유 중 하나가, 샘 알트만이 다른 그 어떤 창업자나 개발자들에 비해 글을 잘 쓰는 사람이기 때문일 수 있다는 얘기다.

3. 많은 사람들이 알듯이, 샘 알트만은 투자자 시절부터 개인 블로그를 통해 꾸준히 글을 발행한 바 있고, 그게 묶여서 한국에서는 <스타트업 플레이북>이라는 이름으로 출간된 바 있는데,

4. 바꿔 말하면, 샘 알트만은 그동안 자신의 생각을 글로 써서 다른 사람들과 꾸준히 소통해온 인물. 그리고 샘 알트만이 글에 매료된 이유는 글이 가진 명확성 때문이라고 하는데,

5. 역사를 돌이켜 봤을 때, 비즈니스 현장에서든, 실제 전투에서든, 명확성 없는 조직은 패배를 자초한다는 게 샘 알트만의 생각. 그래서인지 샘 알트만은 이렇게 말한다. “명확한 의사소통도 중요하지만, 그보다 훨씬 어렵고 가치 있는 것은 명확한 아이디어입니다”

6. “저는 글쓰기를 통해 저의 아이디어를 밖으로 꺼내 놓습니다. 그리고 날카롭게 다듬죠. 글로 적어서 아이디어를 응시할 때만 비로소 아이디어에 포함된 지저분한 불순물을 걷어낼 수 있고, 본질을 건져낼 수 있습니다”

7. 즉, 아이디어를 명확하게 만들려면 아이디어를 머리 밖으로 꺼내는 글쓰기가 필수적이라는 얘기인데, 샘 알트만은 아이디어를 정리할 때 노트 한 장 안에 아이디어가 글로 명확하게 정리되지 않으면, 그건 그만큼 자신의 아이디어가 부정확하고 불명확하기 때문이라고 판단한다고.

8. 그리고 그의 이런 생각은 투자자로서 수많은 스타트업들과 소통하면서 더 강화되었다고 하는데, 투자 받겠다고 피칭하거나 이메일을 보내는 창업자 중에 글과 말과 생각이 불명확한 경우가 너무나 많았기 때문이라고.

9. 바꿔 말하면, 글과 말을 명확하게 하지 않는 사람이, 그보다 더 복잡한 사업을 명확하게 할 수는 없을 것이라고 투자자로서 판단한 셈인데, 그래서 샘 알트만은 아무리 바빠도 주기적으로 글 쓰는 시간을 만들어두며, 정말 바쁠 땐 이동하는 차 뒷자리에서라도 종이 노트에 생각을 정리한다고.

10. 글쓰기를 통해 생각을 명확하게 정리해야, 사업도, 커뮤니케이션도, 훨씬 더 명확하게 할 수 있다고 믿기 때문. 그리고 그 명확성에서부터 좋은 결과가 만들어진다고 생각하고.

11. 이처럼 ChatGPT를 포함해 샘 알트만이 이룩한 것의 대부분은 명확한 사고 덕분이라고 할 수 있는데, 그 근저에는 글쓰기라는 무기가 샘 알트만에게는 있었던 셈.

12. 그래서인지 샘 알트만은, ChatGPT로 인해 글쓰기가 사라질 것이라고 우려하는 사람들에 대해 이렇게 말한다고 한다. ‘사람들에게 ChatGPT는 그저 더 많은 아이디어를 만들고 정제할 수 있게 도와주는 도구일 뿐’이라고. ‘그래서 이 도구를 활용해 더 명확하고 더 정확하게 사고하는 사람이 더 좋은 결과를 얻을 것’이라고.

13. 정리하면, 결국은 명확한 아이디어에서부터 많은 성취가 이루어진다는 것이 샘 알트만의 생각이고, AI 시대에 글쓰기와 ChatGPT가 그에게는 생각을 더 명료하게 만드는 무기라는 의미.

14. 그런 의미에서 어쩌면 AI 시대에 정말 필요한 기술은 ‘AI를 어떻게 활용할 것인가’ 같은 꿀팁이 아니라, 글쓰기 그 자체일 수 있다. 생각이 불분명한 상태에서는 AI 기술이 아무리 발전한들, 그걸 제대로 활용하지 못할 가능성이 높으니까.

15. 따라서 AI 시대에 패권을 쥐는 사람 역시 어쩌면 글쓰기를 통해 명확하게 사고하고, 그 생각을 결과물로 만드는 과정을 AI를 활용해 효율성을 극대화하는 사람일 수 있다. 어쩌면 그런 면에서 샘 알트만이 다른 경영자들에 비해 가장 앞서 나가고 있는 것인지도 모르고.

16. 정리하면, AI가 글쓰기를 없애는 게 아니라, 글쓰기를 통해서 명확하게 사고하는 사람이 AI를 활용해 더 나은 결과물을 만드는 시대가 오고 있다고 봐야 하는 게 아닐까? AI 기술이 아무리 발전한들 생각이 불명확하면 잘못된 방향으로 나아갈 가능성이 높으니까. 무튼 나 화이팅 ;)

#오늘의아무말

https://brunch.co.kr/@somewonyoon/241

1. ChatGPT가 등장한 이후로, 수많은 사람들이 ‘AI 기술이 발전함에 따라 글쓰기가 사라질 것’이라느니, ‘창작자가 사라질 것’이라느니 등의 암울한 전망을 내놓지만, 냉정하고 엄밀하게 말하면, 현실과 진실은 정확히 그 반대일 수 있다. 2. 돌이켜보면, 지금까지 AI 관련 수많은 창업자와 개발자들이 있었지만, 그중에서 샘 알트만이 이끄는 오픈 AI가 가장 먼저, 그리고 가장 크게 두각을 나타낼 수 있었던 이유 중 하나가, 샘 알트만이 다른 그 어떤 창업자나 개발자들에 비해 글을 잘 쓰는 사람이기 때문일 수 있다는 얘기다. 3. 많은 사람들이 알듯이, 샘 알트만은 투자자 시절부터 개인 블로그를 통해 꾸준히 글을 발행한 바 있고, 그게 묶여서 한국에서는 &lt;스타트업 플레이북&gt;이라는 이름으로 출간된 바 있는데, 4. 바꿔 말하면, 샘 알트만은 그동안 자신의 생각을 글로 써서 다른 사람들과 꾸준히 소통해온 인물. 그리고 샘 알트만이 글에 매료된 이유는 글이 가진 명확성 때문이라고 하는데, 5. 역사를 돌이켜 봤을 때, 비즈니스 현장에서든, 실제 전투에서든, 명확성 없는 조직은 패배를 자초한다는 게 샘 알트만의 생각. 그래서인지 샘 알트만은 이렇게 말한다. “명확한 의사소통도 중요하지만, 그보다 훨씬 어렵고 가치 있는 것은 명확한 아이디어입니다” 6. “저는 글쓰기를 통해 저의 아이디어를 밖으로 꺼내 놓습니다. 그리고 날카롭게 다듬죠. 글로 적어서 아이디어를 응시할 때만 비로소 아이디어에 포함된 지저분한 불순물을 걷어낼 수 있고, 본질을 건져낼 수 있습니다” 7. 즉, 아이디어를 명확하게 만들려면 아이디어를 머리 밖으로 꺼내는 글쓰기가 필수적이라는 얘기인데, 샘 알트만은 아이디어를 정리할 때 노트 한 장 안에 아이디어가 글로 명확하게 정리되지 않으면, 그건 그만큼 자신의 아이디어가 부정확하고 불명확하기 때문이라고 판단한다고. 8. 그리고 그의 이런 생각은 투자자로서 수많은 스타트업들과 소통하면서 더 강화되었다고 하는데, 투자 받겠다고 피칭하거나 이메일을 보내는 창업자 중에 글과 말과 생각이 불명확한 경우가 너무나 많았기 때문이라고. 9. 바꿔 말하면, 글과 말을 명확하게 하지 않는 사람이, 그보다 더 복잡한 사업을 명확하게 할 수는 없을 것이라고 투자자로서 판단한 셈인데, 그래서 샘 알트만은 아무리 바빠도 주기적으로 글 쓰는 시간을 만들어두며, 정말 바쁠 땐 이동하는 차 뒷자리에서라도 종이 노트에 생각을 정리한다고. 10. 글쓰기를 통해 생각을 명확하게 정리해야, 사업도, 커뮤니케이션도, 훨씬 더 명확하게 할 수 있다고 믿기 때문. 그리고 그 명확성에서부터 좋은 결과가 만들어진다고 생각하고. 11. 이처럼 ChatGPT를 포함해 샘 알트만이 이룩한 것의 대부분은 명확한 사고 덕분이라고 할 수 있는데, 그 근저에는 글쓰기라는 무기가 샘 알트만에게는 있었던 셈. 12. 그래서인지 샘 알트만은, ChatGPT로 인해 글쓰기가 사라질 것이라고 우려하는 사람들에 대해 이렇게 말한다고 한다. ‘사람들에게 ChatGPT는 그저 더 많은 아이디어를 만들고 정제할 수 있게 도와주는 도구일 뿐’이라고. ‘그래서 이 도구를 활용해 더 명확하고 더 정확하게 사고하는 사람이 더 좋은 결과를 얻을 것’이라고. 13. 정리하면, 결국은 명확한 아이디어에서부터 많은 성취가 이루어진다는 것이 샘 알트만의 생각이고, AI 시대에 글쓰기와 ChatGPT가 그에게는 생각을 더 명료하게 만드는 무기라는 의미. 14. 그런 의미에서 어쩌면 AI 시대에 정말 필요한 기술은 ‘AI를 어떻게 활용할 것인가’ 같은 꿀팁이 아니라, 글쓰기 그 자체일 수 있다. 생각이 불분명한 상태에서는 AI 기술이 아무리 발전한들, 그걸 제대로 활용하지 못할 가능성이 높으니까. 15. 따라서 AI 시대에 패권을 쥐는 사람 역시 어쩌면 글쓰기를 통해 명확하게 사고하고, 그 생각을 결과물로 만드는 과정을 AI를 활용해 효율성을 극대화하는 사람일 수 있다. 어쩌면 그런 면에서 샘 알트만이 다른 경영자들에 비해 가장 앞서 나가고 있는 것인지도 모르고. 16. 정리하면, AI가 글쓰기를 없애는 게 아니라, 글쓰기를 통해서 명확하게 사고하는 사람이 AI를 활용해 더 나은 결과물을 만드는 시대가 오고 있다고 봐야 하는 게 아닐까? AI 기술이 아무리 발전한들 생각이 불명확하면 잘못된 방향으로 나아갈 가능성이 높으니까. 무튼 나 화이팅 ;) #오늘의아무말 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/241

Brunch Story

“오퍼를 받았어요”의 의미

🙅🏻‍♂️ 지원, 면접 제안을 받았어요
🙆🏻‍♀️ 연봉 등 처우가 포함된 계약서를 받았어요

“오퍼를 받았어요”의 의미 🙅🏻‍♂️ 지원, 면접 제안을 받았어요🙆🏻‍♀️ 연봉 등 처우가 포함된 계약서를 받았어요

오퍼는 커녕 채용공고 보고 지원서 내봤자 그대로 휴지통으로 들어갑니다

‘쓰던’ 사람이 ‘만드는’ 사람이 된다는 것

NAVERfficial - 쥬니버 세대가 네이버에 입사했다 

네이버보다 쥬니버를 먼저 경험한 세대에게 네이버는 어떤 의미일까요?
이 물음에서 출발해 '그럼 네이버에 입사한 쥬니버 세대를 한 번 만나 인터뷰해 보자'로 이어진 네이버피셜의 기획 시리즈 'ㄱ 나니?'의 첫 번째 아티클이 공개되었습니다 🙂

어린 시절 본인이 즐기던 서비스를 넘어 새로운 서비스와 콘텐츠, 사용자 경험을 기획하게 된 사람들의 이야기. 초등학교 때 꿈이 '초코공장장'이었던 사람들이 기억하던 네이버에 대한 추억들.
이 모든 게 담겨 있는 '쥬니버 세대가 네이버에 입사했다' 콘텐츠를 만나보세요!

네이버보다 쥬니버를 먼저 경험한 세대에게 네이버는 어떤 의미일까요?이 물음에서 출발해 '그럼 네이버에 입사한 쥬니버 세대를 한 번 만나 인터뷰해 보자'로 이어진 네이버피셜의 기획 시리즈 'ㄱ 나니?'의 첫 번째 아티클이 공개되었습니다 🙂 어린 시절 본인이 즐기던 서비스를 넘어 새로운 서비스와 콘텐츠, 사용자 경험을 기획하게 된 사람들의 이야기. 초등학교 때 꿈이 '초코공장장'이었던 사람들이 기억하던 네이버에 대한 추억들. 이 모든 게 담겨 있는 '쥬니버 세대가 네이버에 입사했다' 콘텐츠를 만나보세요!

fficial.naver.com

쥬니버 세대가 네이버에 입사했다

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요.

몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요.

‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다.

일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

오늘 OpenAI가 GPT-4o를 업데이트하면서 글쓰기 능력이 더 유려해지고 창의적이 되었다며 발표했는데요. 몇몇 벤치마크에서 테스트해보니 추론 벤치마크에서는 기존 모델보다 꽤 떨어진다고 합니다. 다만 속도가 초당 80 토큰에서 180 토큰으로 크게 빨라졌는데요. ‪뇌피셜로 보자면, 속도를 두 배 빠르게 하면 산술적으로 o1의 추론 토큰을 두 배 늘릴 수 있으니, 베이스 모델을 1차원적으로 썼을 때의 추론 능력은 약간 떨어지더라도 o1의 추론 능력을 크게 키울 수 있을거라서 이렇게 한 것이 아닐까..라고 추측이 됩니다. 일반적인 경우에는 추론 능력보다는 유려한 글쓰기가 유리하기도 하니, 꽤 합리적인 방법이 아닐까 싶습니다.

마치 인공지능이 추론이 가능한 것처럼 과장해서 써놓으셨네요 추론이 가능하다면 알고리즘 설명도 가능하신지 간략하게라도

01 . 이번 달 '기획자의 독서' 모임의 읽을거리는 ⟪감정의 발견⟫이라는 책이었습니다. 우리 삶에 '기분'이라는 대상이 얼마나 중요한 존재인지, 무엇보다 우리가 하는 일에 있어 기분이 얼마나 크게 생산성을 좌우하는 요소인지를 분석한 내용인데 2년 전에 처음 이 책을 읽고 나서 적지 않은 영향을 받았던 기억이 납니다. 한때 '기분'과 '감정'을 주제로 한 에세이들이 서점의 주요 자리들을 차지하고 있었고, 그 책들의 대다수가 개인감정의 토로였거나 누군가와의 관계를 일방적으로 단절시키는 방식들을 권유했기에 사실 꽤나 아쉬움이 컸던 게 사실이거든요. 하지만 이런 반가운 책을 만나면 조금은 건강하게 생각을 전환할 수 있어서 다행이라는 안도감마저 생기곤 합니다.

02 . 감정을 주제로 한 책을 가지고 모임을 진행하며 그동안 제가 감정에 관해 가지고 있었던 짧은 생각 하나를 멤버분들께 공유했습니다. 그건 바로 이른바 '감정 수건 사용법'에 대한 것이었죠.
저는 감정을 우리가 일상에서 사용하는 '수건'에 자주 비유하곤 합니다. 사람들은 너무 쉽게 '그냥 잊어라', '신경 쓰지 말아라', '단호하게 끊어내라', '새로운 것들로 기분을 전환시켜라'라고 하지만 우리 각자의 일상에서 이런 일들이 말처럼 쉽게 가능한 게 아니라는 건 우리 스스로가 더 잘 알고 있습니다. 어떤 상황에든, 특정한 누군가에게든 우리의 감정을 쓴다는 게 휴지나 물티슈 한 장 뽑아서 스으윽 닦아버리고 휙 버리는 방식으로 이뤄지지 않는다는 얘기죠.

03 . 제가 수건에 대한 비유를 드는 것도 바로 이 때문입니다. 적어도 제가 느끼기에 감정이라는 것은 '빨아서야 하는 것'에 가깝거든요. 집에 수건을 수백 장, 수천 장 가지고 있는 사람이 없듯 우리는 수십 장 정도 되는 수건으로 일상의 여러 이벤트에 대처해야 하고, 사용한 수건은 더 지저분해지거나 오염되기 전에 빨리 세탁하고 뽀송뽀송하게 건조해서 다음을 대비해 잘 개어 놓는 것이 중요하단 의미입니다. 그러니 무한정 새로운 감정이 생겨나게 할 수도 없고, 한 번 소진한 감정을 일회용품처럼 휴지통에 집어넣을 수 없다는 걸 감안했을 때 우리는 우리 각자의 감정 수건을 어떻게 쓰고 살 것인가라는 새로운 과제를 부여받게 됩니다.

04 . 우선 저는 감정 수건을 잘못 사용하고 있는 사례들에 대해 이야기해 보고 싶습니다.
첫 번째는 '수건에 탈취제를 뿌리듯 감정을 사용하는 사람들'입니다. 만약 수건을 사용함에 있어 '그냥 악취만 안 나면 되지'라는 생각으로 탈취제만 쓱쓱 뿌린 다음 연거푸 사용하는 사람이 있다면 어떨까요? 아마도 듣자마자 인상을 찡그린 분도 있을 거라고 생각합니다.
하지만 의외로 내 감정이 힘든 일상이나 어려운 대상을 상대하느라 꽤 지저분해졌는데도 불구하고 그저 다른 감정으로 그 기분을 뒤덮은 채 넘어가려고 하는 사람들이 많습니다. 내 감정이 어디서부터 곪아가는지, 어떻게 해결해야 하는지를 고민하기보다 일단 그 기분에서 나는 악취만을 지우는 것에 급급한 거죠.

05 . 두 번째는 '한 장의 수건을 여러 용도에 사용하는 사람들'입니다. (이 역시.. 벌써 고개를 절레절레 젓게 되는 것은 매한가지죠..) 수건도 목적과 특성에 따라 어디에 사용할 건지 분류하는 것처럼 우리의 감정도 한 가지 감정으로 모든 상황을 상대할 수는 없습니다. ⟪감정의 발견⟫을 쓴 저자 마크 브래킷 역시 필요한 감정을 적재적소에 잘 사용하는 사람이 인생에 대한 만족도가 높다는 사실을 강조하고 있는데요, 엄연히 얘기해서 대부분의 사람들은 몇 가지 감정으로 모든 문제에 대처하려고 하거나 본인이 중요시하게 생각하는 한 가지 감정에 몰두하는 경향이 크다고 합니다. 아무리 긍정적인 사고가 중요하다고 해도 세상 모든 이벤트에 긍정의 힘을 끌고 들어갈 수는 없다는 이야기죠.

06 . 마지막 세 번째가 (저 개인적으로는) 가장 최악이라고 꼽는 유형입니다. 바로 '타인이 함부로 내 수건을 쓰도록 놔두는 사람들'이죠. 살다 보면 좋은 사람만큼이나 참 희한한 사람들도 많이 보게 되는데 그중에 가장 위험한 유형이 자신의 부정적 감정을 해소하기 위해 습관처럼 남의 감정을 빌리는 사람들입니다. 즉, 본인이 해결해야 하는 문제임에도 불구하고 일단 다른 사람으로 하여금 감정을 소비하게 만들어 정작 자기는 그 상황과 기분과 감정의 소용돌이에서 쏘옥 빠져나와버리는 거죠. '아니 힘들면 다른 사람에게 좀 털어놓을 수 있는 거 아닌가요?'라고 생각하시겠지만 어려운 고민을 나누고, 도움을 요청하는 것과 일단 자기 기분을 스스로 제어하기 싫은 나머지 그 감정을 누군가에게 일방적으로 전가하는 것은 차원이 다른 문제입니다.

07 . 그래서 저는 가장 불쌍한 삶 중 하나가 '다른 사람의 감정 수건을 대신 세탁해 주며 사는 삶'이라고 생각합니다. 앞에서도 말했듯이 우리에겐 호텔처럼 매일 새 수건을 문 앞으로 가져와주는 존재가 따로 있지 않습니다. 당연히 감정이란 것도 한정적이기에 우리가 관리하고 잘 준비해둬야 하는 거죠. 그치만 자기가 써야 할 수건을 남이 냉큼 가져가 쓰는 것을 그저 손놓고 바라보고만 있다든지, 다른 사람에게 쉽게 수건을 빌려주고 본인이 대신 세탁해 주는 걸 마치 이해심 많은 사람인 것처럼 여기며 산다는 건 이루 말할 수 없이 소모적인 삶을 사는 거라고 밖에 설명할 길이 없습니다.

08 . 참고로 저는 매년 1월 1일이 되면 그동안 사용하던 수건을 모두 버리고 새로운 수건을 구매해 세탁합니다. 어찌 보면 새해를 시작하는 기분 좋은 루틴 중 하나라고도 할 수 있겠네요.
이 역시도 감정 수건에 비유해 보자면, 이제 더 이상 누군가를 위해 쓸 감정의 여유분이 없거나 혹은 필요 이상으로 누군가가 자꾸 내 감정 수건을 사용하려고 한다면 그 때는 과감하게 결단을 내리는 것도 필요하다고 말씀드리고 싶어요. 세상엔 막무가내로 끌어안아줘야 할 대상도 없고 (그래서도 안되고요...) 내 마음을 해지게 하면서까지 누군가를 케어해야 할 의무도 주어지지 않습니다. 이마저도 나이가 한참 어릴 때나 수용이 되는 실수지 사회생활 경험이 어느 정도 쌓인 사람에게는 쉽게 용납되지 않는 애티튜드죠.

09 . 우리에게 ⟪죽음이란 무엇인가⟫란 책으로 알려진 예일대의 셜리 케이건 교수는 이런 말을 했습니다. "인생은 사건의 총합이 아니라 그 사건에서 느낀 감정의 총합이다. 지금 무엇인가를 참고 열심히 산다고 해서 나중에 좋은 감정을 보상받을 거라는 것은 아주 큰 착각이다."
저도 100% 동의합니다. 이건 철 지난 욜로 라이프를 살라는 의미와는 완전히 다릅니다. 우리 인생에 파노라마처럼 펼쳐진 사건들은 결국 우리의 기억과 감정 속에서 재구성되어 평생을 함께 하기 때문에 객관적 사실만큼이나 주관적으로 느끼게 될 감정을 소중히 다루라는 의미니까 말이죠.

10 . 그러니 가끔 본인 스스로에게 물어야 합니다. 괜히 착한 사람 컴플렉스를 떠안고 이해심 많은 사람으로 포지셔닝 되고 싶어 정작 본인의 감정 수건은 제대로 못 챙기고 있는 것은 아닌지, 그저 내가 만만해서 자꾸 나에게 찾아와 얌체처럼 수건을 빌려 가는 그들을 향해 '그래도 내가 네 편이 되어줄게'라는 세상 어리석은 응원을 하고 있는 것은 아닌지 말입니다.
누가 뭐래도 가장 행복한 삶은 내 곁에 뽀송뽀송한 감정 수건이 가득 개어져 있고, 나는 그 수건들을 잘 사용하고 잘 관리할 자신이 있는 삶일 테니까요. 여러분도 '감정 수건'이라는 측면에서 각자의 감정을 한 번 들여다보면 좋겠다는 말씀을 드려봅니다.

01 . 이번 달 '기획자의 독서' 모임의 읽을거리는 ⟪감정의 발견⟫이라는 책이었습니다. 우리 삶에 '기분'이라는 대상이 얼마나 중요한 존재인지, 무엇보다 우리가 하는 일에 있어 기분이 얼마나 크게 생산성을 좌우하는 요소인지를 분석한 내용인데 2년 전에 처음 이 책을 읽고 나서 적지 않은 영향을 받았던 기억이 납니다. 한때 '기분'과 '감정'을 주제로 한 에세이들이 서점의 주요 자리들을 차지하고 있었고, 그 책들의 대다수가 개인감정의 토로였거나 누군가와의 관계를 일방적으로 단절시키는 방식들을 권유했기에 사실 꽤나 아쉬움이 컸던 게 사실이거든요. 하지만 이런 반가운 책을 만나면 조금은 건강하게 생각을 전환할 수 있어서 다행이라는 안도감마저 생기곤 합니다. 02 . 감정을 주제로 한 책을 가지고 모임을 진행하며 그동안 제가 감정에 관해 가지고 있었던 짧은 생각 하나를 멤버분들께 공유했습니다. 그건 바로 이른바 '감정 수건 사용법'에 대한 것이었죠.저는 감정을 우리가 일상에서 사용하는 '수건'에 자주 비유하곤 합니다. 사람들은 너무 쉽게 '그냥 잊어라', '신경 쓰지 말아라', '단호하게 끊어내라', '새로운 것들로 기분을 전환시켜라'라고 하지만 우리 각자의 일상에서 이런 일들이 말처럼 쉽게 가능한 게 아니라는 건 우리 스스로가 더 잘 알고 있습니다. 어떤 상황에든, 특정한 누군가에게든 우리의 감정을 쓴다는 게 휴지나 물티슈 한 장 뽑아서 스으윽 닦아버리고 휙 버리는 방식으로 이뤄지지 않는다는 얘기죠. 03 . 제가 수건에 대한 비유를 드는 것도 바로 이 때문입니다. 적어도 제가 느끼기에 감정이라는 것은 '빨아서야 하는 것'에 가깝거든요. 집에 수건을 수백 장, 수천 장 가지고 있는 사람이 없듯 우리는 수십 장 정도 되는 수건으로 일상의 여러 이벤트에 대처해야 하고, 사용한 수건은 더 지저분해지거나 오염되기 전에 빨리 세탁하고 뽀송뽀송하게 건조해서 다음을 대비해 잘 개어 놓는 것이 중요하단 의미입니다. 그러니 무한정 새로운 감정이 생겨나게 할 수도 없고, 한 번 소진한 감정을 일회용품처럼 휴지통에 집어넣을 수 없다는 걸 감안했을 때 우리는 우리 각자의 감정 수건을 어떻게 쓰고 살 것인가라는 새로운 과제를 부여받게 됩니다. 04 . 우선 저는 감정 수건을 잘못 사용하고 있는 사례들에 대해 이야기해 보고 싶습니다.첫 번째는 '수건에 탈취제를 뿌리듯 감정을 사용하는 사람들'입니다. 만약 수건을 사용함에 있어 '그냥 악취만 안 나면 되지'라는 생각으로 탈취제만 쓱쓱 뿌린 다음 연거푸 사용하는 사람이 있다면 어떨까요? 아마도 듣자마자 인상을 찡그린 분도 있을 거라고 생각합니다.하지만 의외로 내 감정이 힘든 일상이나 어려운 대상을 상대하느라 꽤 지저분해졌는데도 불구하고 그저 다른 감정으로 그 기분을 뒤덮은 채 넘어가려고 하는 사람들이 많습니다. 내 감정이 어디서부터 곪아가는지, 어떻게 해결해야 하는지를 고민하기보다 일단 그 기분에서 나는 악취만을 지우는 것에 급급한 거죠. 05 . 두 번째는 '한 장의 수건을 여러 용도에 사용하는 사람들'입니다. (이 역시.. 벌써 고개를 절레절레 젓게 되는 것은 매한가지죠..) 수건도 목적과 특성에 따라 어디에 사용할 건지 분류하는 것처럼 우리의 감정도 한 가지 감정으로 모든 상황을 상대할 수는 없습니다. ⟪감정의 발견⟫을 쓴 저자 마크 브래킷 역시 필요한 감정을 적재적소에 잘 사용하는 사람이 인생에 대한 만족도가 높다는 사실을 강조하고 있는데요, 엄연히 얘기해서 대부분의 사람들은 몇 가지 감정으로 모든 문제에 대처하려고 하거나 본인이 중요시하게 생각하는 한 가지 감정에 몰두하는 경향이 크다고 합니다. 아무리 긍정적인 사고가 중요하다고 해도 세상 모든 이벤트에 긍정의 힘을 끌고 들어갈 수는 없다는 이야기죠. 06 . 마지막 세 번째가 (저 개인적으로는) 가장 최악이라고 꼽는 유형입니다. 바로 '타인이 함부로 내 수건을 쓰도록 놔두는 사람들'이죠. 살다 보면 좋은 사람만큼이나 참 희한한 사람들도 많이 보게 되는데 그중에 가장 위험한 유형이 자신의 부정적 감정을 해소하기 위해 습관처럼 남의 감정을 빌리는 사람들입니다. 즉, 본인이 해결해야 하는 문제임에도 불구하고 일단 다른 사람으로 하여금 감정을 소비하게 만들어 정작 자기는 그 상황과 기분과 감정의 소용돌이에서 쏘옥 빠져나와버리는 거죠. '아니 힘들면 다른 사람에게 좀 털어놓을 수 있는 거 아닌가요?'라고 생각하시겠지만 어려운 고민을 나누고, 도움을 요청하는 것과 일단 자기 기분을 스스로 제어하기 싫은 나머지 그 감정을 누군가에게 일방적으로 전가하는 것은 차원이 다른 문제입니다. 07 . 그래서 저는 가장 불쌍한 삶 중 하나가 '다른 사람의 감정 수건을 대신 세탁해 주며 사는 삶'이라고 생각합니다. 앞에서도 말했듯이 우리에겐 호텔처럼 매일 새 수건을 문 앞으로 가져와주는 존재가 따로 있지 않습니다. 당연히 감정이란 것도 한정적이기에 우리가 관리하고 잘 준비해둬야 하는 거죠. 그치만 자기가 써야 할 수건을 남이 냉큼 가져가 쓰는 것을 그저 손놓고 바라보고만 있다든지, 다른 사람에게 쉽게 수건을 빌려주고 본인이 대신 세탁해 주는 걸 마치 이해심 많은 사람인 것처럼 여기며 산다는 건 이루 말할 수 없이 소모적인 삶을 사는 거라고 밖에 설명할 길이 없습니다. 08 . 참고로 저는 매년 1월 1일이 되면 그동안 사용하던 수건을 모두 버리고 새로운 수건을 구매해 세탁합니다. 어찌 보면 새해를 시작하는 기분 좋은 루틴 중 하나라고도 할 수 있겠네요.이 역시도 감정 수건에 비유해 보자면, 이제 더 이상 누군가를 위해 쓸 감정의 여유분이 없거나 혹은 필요 이상으로 누군가가 자꾸 내 감정 수건을 사용하려고 한다면 그 때는 과감하게 결단을 내리는 것도 필요하다고 말씀드리고 싶어요. 세상엔 막무가내로 끌어안아줘야 할 대상도 없고 (그래서도 안되고요...) 내 마음을 해지게 하면서까지 누군가를 케어해야 할 의무도 주어지지 않습니다. 이마저도 나이가 한참 어릴 때나 수용이 되는 실수지 사회생활 경험이 어느 정도 쌓인 사람에게는 쉽게 용납되지 않는 애티튜드죠. 09 . 우리에게 ⟪죽음이란 무엇인가⟫란 책으로 알려진 예일대의 셜리 케이건 교수는 이런 말을 했습니다. "인생은 사건의 총합이 아니라 그 사건에서 느낀 감정의 총합이다. 지금 무엇인가를 참고 열심히 산다고 해서 나중에 좋은 감정을 보상받을 거라는 것은 아주 큰 착각이다."저도 100% 동의합니다. 이건 철 지난 욜로 라이프를 살라는 의미와는 완전히 다릅니다. 우리 인생에 파노라마처럼 펼쳐진 사건들은 결국 우리의 기억과 감정 속에서 재구성되어 평생을 함께 하기 때문에 객관적 사실만큼이나 주관적으로 느끼게 될 감정을 소중히 다루라는 의미니까 말이죠. 10 . 그러니 가끔 본인 스스로에게 물어야 합니다. 괜히 착한 사람 컴플렉스를 떠안고 이해심 많은 사람으로 포지셔닝 되고 싶어 정작 본인의 감정 수건은 제대로 못 챙기고 있는 것은 아닌지, 그저 내가 만만해서 자꾸 나에게 찾아와 얌체처럼 수건을 빌려 가는 그들을 향해 '그래도 내가 네 편이 되어줄게'라는 세상 어리석은 응원을 하고 있는 것은 아닌지 말입니다. 누가 뭐래도 가장 행복한 삶은 내 곁에 뽀송뽀송한 감정 수건이 가득 개어져 있고, 나는 그 수건들을 잘 사용하고 잘 관리할 자신이 있는 삶일 테니까요. 여러분도 '감정 수건'이라는 측면에서 각자의 감정을 한 번 들여다보면 좋겠다는 말씀을 드려봅니다.

내 '감정 수건'을 챙기며 사는 삶

이번 [GitHub Unverse 24](https://githubuniverse.com/)에 참석차 미국 샌프란시스코에 갔다 왔다.



매년 해외 콘퍼런스에 참석하는 편이지만 올해는 6월에 [Datadog Dash](https://blog.outsider.ne.kr/1727)...

GitHub Universe 2024 참석기 #1: Day 0, 1 :: Outsider's Dev Story

지난 10월에 샌프란시스코에서 열린 GitHub Universe에 참석하게 되어 참석한 경험을 정리하고 있습니다. 1편에서는 Day 0과 Day 1에 느낀 것을 정리해봤습니다.

https://blog.outsider.ne.kr/1740

지난 10월에 샌프란시스코에서 열린 GitHub Universe에 참석하게 되어 참석한 경험을 정리하고 있습니다. 1편에서는 Day 0과 Day 1에 느낀 것을 정리해봤습니다. https://blog.outsider.ne.kr/1740

Outsider's Dev Story

슈퍼 어을리 알파 테스트 시작!

슈퍼 어을리 알파 테스트 시작!

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요.

문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요.

제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요.

또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

큰 장애를 냈어요. 사소한 실수였죠. 연봉을 뱉어내도 메울 수 없는 손실을 냈어요. 문제를 복구한 뒤 원인 분석을 위해 모였어요. 이상했어요. 아무도 저를 탓하지 않았거든요. 오히려 절 걱정해줬어요. 제 잘못이 아니라 프로세스의 문제라고 했어요. 일하는 법을 바꿔서 같은 상황을 만들지 않으면 되는 거라고 했어요. 또 하나 배웠어요. 때론 사람을 고치려 하지 말고 프로세스, 환경을 바꿔야 한다는 점을요.

제가 잘못한 게 아니라고요?

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까?

먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다.

항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다.

다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접에서 자꾸 떨어진다고 코칭을 요청하시는 분들이 간혹 있다. 그 이야기는 앞단의 기술 면접은 잘 했다는 이야기인데 기술 면접과 최종 면접의 차이점은 무엇일까? 먼저 기술 면접에서는 당연히 기술적인 이야기와 업무를 중심으로 이야기한다고 하면 최종 면접에서는 더 상위 레벨의 이야기를 해야 하며 면접관의 입장에서 무엇이 궁금할지 생각해봐야 한다. 경영진의 관점에서는 기술적인 역량은 이미 검증이 된 것이고 이제 궁금한 것은 회사에 무슨 이유로 지원했고 얼마나 열정이 있고 우리가 원하는 인재상인지 얼마나 오래 같이 갈 것인지 여부 이다. 항상 나오는 질문은 왜 우리 회사에 지원하는지 이유를 물어보는 거다. 꼭 나름대로의 답변을 준비할 필요가 있다. 또 최종 면접에서는 어떤 질문을 하느냐가 앞단의 기술 면접보다 더 중요하다. 어느 정도 규모가 되는 회사라면 회사 홈페이지등을 통해 회사의 비전과 미션에 대해 알아보고 어떤 인재상을 갖고 있는지 알아보는 등 약간의 준비와 공부가 필요하다. 면접관에게 하는 질문도 기술적인 것 (이는 앞단의 기술 면접 때 물어보는 것이 맞다) 보다는 개인적인 창업이나 조인 동기에 대해 물어보는 것이 좋고 회사의 단기와 장기 목표에 대해 물어보는 것, 인재상에 대해 물어보는 것 등이 더 좋다. 다음으로 자신감을 가지고 긍정적인 톤으로 이야기하는 연습하는 것이 중요하다. 앞에 경력 단절이 있는 경우 그걸 너무 감추려 하거나 죄를 지은 것 처럼 생각하지 말고 당당하게 무슨 이유로 단절이 있고 무슨 준비를 하며 보냈는지 설명하면 된다.

최종 면접과 기술 면접의 차이점

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fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요?
간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다.

첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.
두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다.

이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다.

실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요.

https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

fetch 함수를 쓸 때 왜 await를 두 번 써야 할까요? 간단히 설명하면, 서버와 통신할 때 데이터가 두 단계로 나눠져서 오기 때문입니다. 첫 번째 await는 서버에서 응답이 올 때까지 기다립니다. 이때 HTTP 헤더(응답의 기본 정보)를 받게 됩니다. 이 때 서버가 에러를 보내도 이 단계는 정상적으로 완료됩니다.두 번째 await는 실제 데이터(response body)를 JSON으로 변환하는 과정입니다. 서버에서 받은 데이터를 우리가 JavaScript에서 쓸 수 있는 형태로 바꿔 줍니다. 이렇게 나눠진 구조 덕분에 큰 데이터를 받을 때도 효율적으로 처리할 수 있으며, 데이터를 다 받기 전에도 상태 코드만 보고 에러를 확인할 수 있다는 장점도 있습니다. 실무에서는 편의성 때문에 axios를 더 많이 쓰긴 하지만, 종종 fetch를 써야할 상황에서는 이런 지식들을 알아두시면 도움이 될 것 같네요. https://www.youtube.com/watch?v=Ki64Cnyf_cA

www.youtube.com

JavaScript fetch는 왜 await를 두 번 할까

Machine Learning Systems

https://mlsysbook.ai/

하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요.

Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

https://mlsysbook.ai/ 하버드의 머신러닝 시스템 수업의 일환으로 개발된 책이라고 하네요. 내용 살펴보니까 거시적인 시스템 관점으로 다루고 있어 좋네요. Ondevice learning, MLOps도 다루는 책으로 범위가 꽤 넓어요. 18장은 아직 작성되지 않았는데 추후에 추가될 것 같네요

mlsysbook.ai

Machine Learning Systems 책(무료, 1400쪽

토스 채용

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다.

내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요.
공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요!

자세한 사항은 아래 링크로!

https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

토스 프론트엔드 플랫폼 팀과 함께 겨울방학동안 샘플 앱을 만들어가실 분을 찾는다고 합니다. 내년, 토스 프론트엔드 개발환경이 모두에게 공개된다고 해요. 공개 전 샘플앱을 만들면서 검증할 분을 찾나봐요! 자세한 사항은 아래 링크로! https://toss.im/career/job-detail?job_id=6272708003

toss.im

토스 개발팀에서 겨울방학동안 샘플 앱 만드실분~

너무나 아름답지 않나요?

모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서
하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는
너무나 소중한 장면 중 하나입니다.

하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음,
저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다.

혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까?

이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면,
우리에게는 무엇이 더 필요할까요?

여러분의 세상은 어떤 세상인가요?
지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

너무나 아름답지 않나요? 모니터와 휴대폰의 네모상자 안에서 하루의 시간 절반 이상을 보내는 저에게는 너무나 소중한 장면 중 하나입니다. 하루가 끝나가는 마무리 시간 쯔음, 저는 기회가 되면 밖으로 나가서 혼자 산책을 합니다. 혼자 걸으면서 무심할 정도로 파란 하늘을 보면 때로는 이런 생각이 듭니다. 우리는 무엇을 위해 이렇게 하늘 아래에서 아둥바둥 살고 있을까? 이런 광경들을 무한히 볼 수 있는 행운을 가지고 산다면, 우리에게는 무엇이 더 필요할까요? 여러분의 세상은 어떤 세상인가요? 지금 제가 사는 세상은 이렇습니다.

제가 사는 세상은 이렇습니다

What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?   Retrieval Augmented Generation (RAG) is an...

7 AI Open Source Libraries To Build RAG, Agents & AI Search

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?
 * 관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술
 * 먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동
 * AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원

🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?
 1. 사용자 질문 > RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치
 2. 검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성
 3. 이렇게 향상된 프롬프트 > 언어 모델에 입력 > 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성
 4. 이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공
    
    
🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?
RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:
 1. 최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능
 2. 정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함
 3. 문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적
 4. 환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임

🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리
RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.
1. SWIRL
 * https://github.com/swirlai/swirl-search
 * 검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어
 * 특징
   * 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상
   * SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포
   * 20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합
   * 안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축
   * 100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원
2. Cognita
 * https://github.com/truefoundry/cognita
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포
   * 다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합
   * 확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계
   * 비전문가도 문서 및 Q&A와 상호작용할 수 있는 UI
   * 증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤
3. LLM-Ware
 * https://github.com/llmware-ai/llmware
 * 엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크
 * 특징
   * 비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합
   * 엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공
   * 확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원
   * GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능
4. RAG Flow
 * https://github.com/infiniflow/ragflow
 * 심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진
 * 특징
   * 이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능
   * 이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공
   * 복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장
   * 환각 위험을 줄인 근거 기반 인용
   * PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원
5. 그래프 RAG
 * https://github.com/microsoft/graphrag
 * 구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템
 * 특징
   * 개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적
   * 지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상
   * 비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화
   * 대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원
6. Haystack
 * https://github.com/deepset-ai/haystack
 * 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크
 * 특징
   * 사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능
   * 검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인
   * 다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원
   * 기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의
7. Storm
 * https://github.com/stanford-oval/storm
 * 한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템
 * 특징
   * 고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상
   * 근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성
   * 인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원
   * 외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계

🎃 검색 증강 생성의 과제
 * 데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성
 * 지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성
 * 데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성
 * 확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성
 * 보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요

보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^
 * source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest

🎃 검색 증강 생성(RAG)이란 무엇인가?<ul ><li>관련 정보 검색과 응답 생성을 결합한 AI 기술</li><li>먼저 외부 소스(문서나 데이터베이스 등)에서 데이터를 검색한 다음 이 정보를 사용하여 보다 정확하고 문맥에 맞는 답변을 생성하는 방식으로 작동</li><li>AI는 학습된 내용에만 의존하지 않고 사실에 기반한 더 나은 답변 제공 지원</li></ul> 🎃 검색 증강 생성(RAG)은 어떻게 작동하나?<ol ><li>사용자 질문 &gt; RAG는 데이터베이스, 웹사이트, 문서 등 다양한 데이터 소스를 검색통해 관련 정보 서치 </li><li>검색된 정보 + 원래 질문 = 더 많은 정보를 제공하는 프롬프트 생성</li><li>이렇게 향상된 프롬프트 &gt; 언어 모델에 입력 &gt; 질문과 관련성이 높고 검색된 정보가 보강된 답변 생성 </li><li>이 프로세스를 통해 AI는 사전 학습된 기능과 함께 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 최신의 문맥 인식 답변 제공 </li></ol>🎃 검색 증강 생성(RAG)은 AI 모델에 어떤 도움을 주나?RAG는 실제 세계의 외부 데이터로 내부 지식을 보강하여 AI의 신뢰성과 최신성을 높입니다. 또한 RAG는 몇 가지 주요 방식으로 AI 모델을 개선합니다:<ol ><li>최신 정보에 대한 액세스: RAG는 문서, 데이터베이스 또는 웹과 같은 외부 소스에서 관련성 있는 실시간 정보 검색. 즉, AI는 학습 데이터가 오래된 경우에도 정확한 응답 제공 가능</li><li>정확도 향상: RAG는 AI의 학습된 지식에만 의존하지 않고 가장 관련성이 높은 데이터를 기반으로 모델이 답변을 생성. 따라서 답변이 더욱 정확하고 사실에 근거함</li><li>문맥 이해도 향상: 검색된 데이터를 사용자의 쿼리와 결합함으로써 RAG는 보다 맥락에 맞는 답변을 제공할 수 있으므로 AI의 답변이 상황에 더욱 맞춤화되고 구체적</li><li>환각 감소: 순수 AI 모델은 때때로 정보를 '환각'하거나 구성하는 경우가 있는데, RAG는 검색된 사실적인 데이터에 근거하여 응답함으로써 부정확하거나 조작된 정보의 가능성 줄임</li></ol> 🎃 검색 증강 생성을 위한 7가지 오픈 소스 라이브러리RAG를 수행하는 데 도움이 되는 몇 가지 오픈 소스 라이브러리는 문서 색인부터 검색, 언어 모델과의 통합에 이르기까지 RAG 시스템을 효율적으로 구현하는 데 필요한 도구와 프레임워크를 제공합니다.1. SWIRL<ul ><li>https://github.com/swirlai/swirl-search</li><li>검색 증강 세대(RAG) 애플리케이션을 구동하는 오픈 소스 AI 인프라 소프트웨어</li><li>특징<ul ><li>데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 데이터 소스 전반에서 빠르고 안전하게 검색할 수 있게 함으로써 AI 파이프라인 향상</li><li>SWIRL은 방화벽 내부에서 작동하여 데이터 보안을 보장하는 동시에 구현 간편하여 프라이빗 클라우드 내에서 빠르고 안전하게 AI 배포</li><li>20개 이상의 대규모 언어 모델(LLM)과 원활하게 통합</li><li>안전한 데이터 액세스 및 규정 준수를 위해 구축</li><li>100개 이상의 애플리케이션에서 데이터 가져오기 지원</li></ul></li></ul>2. Cognita<ul ><li>https://github.com/truefoundry/cognita</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 모듈식 검색 증강 세대(RAG) 시스템을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>RAG 구성 요소를 구성하여 로컬에서 쉽게 테스트하고 대규모 배포</li><li>다양한 문서 검색기, 임베딩을 지원하며 완전한 API 기반이므로 다른 시스템과 원활하게 통합</li><li>확장 가능한 RAG 시스템을 위한 모듈식 설계</li><li>비전문가도 문서 및 Q&amp;A와 상호작용할 수 있는 UI</li><li>증분 인덱싱으로 변경 사항을 추적하여 컴퓨팅 부하 낮춤</li></ul></li></ul>3. LLM-Ware<ul ><li>https://github.com/llmware-ai/llmware</li><li>엔터프라이즈급 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 구축하기 위한 오픈 소스 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>비공개로 안전하게 배포할 수 있는 소규모의 전문화된 모델을 통합하도록 설계되어 복잡한 엔터프라이즈 워크플로우에 적합</li><li>엔터프라이즈 작업에 최적화된 50개 이상의 미세 조정된 소규모 모델 제공</li><li>확장 가능한 모듈식 RAG 아키텍처 지원</li><li>GPU 없이도 실행할 수 있어 경량 배포 가능</li></ul></li></ul>4. RAG Flow<ul ><li>https://github.com/infiniflow/ragflow</li><li>심층적인 문서 이해를 이용한 검색 증강 생성(RAG)에 초점을 맞춘 오픈 소스 엔진</li><li>특징<ul ><li>이 엔진을 통해 사용자는 정형 및 비정형 데이터를 통합하여 인용에 기반한 효과적인 질의응답 가능</li><li>이 시스템은 간편한 배포 옵션과 함께 확장 가능한 모듈식 아키텍처 제공</li><li>복잡한 데이터 형식을 처리할 수 있는 심층적인 문서 이해 기능 내장</li><li>환각 위험을 줄인 근거 기반 인용</li><li>PDF, 이미지, 구조화된 데이터 등 다양한 문서 유형 지원</li></ul></li></ul>5. 그래프 RAG<ul ><li>https://github.com/microsoft/graphrag</li><li>구조화된 지식 그래프를 통합하여 LLM 결과를 향상시키도록 설계된 모듈식 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템</li><li>특징<ul ><li>개인 데이터로 고급 추론을 지원하므로 기업 및 연구 애플리케이션에 이상적</li><li>지식 그래프를 사용해 데이터 검색을 구조화하고 향상</li><li>비공개 데이터 처리가 필요한 복잡한 엔터프라이즈 사용 사례에 맞게 맞춤화</li><li>대규모 배포를 위해 Microsoft Azure와의 통합지원</li></ul></li></ul>6. Haystack<ul ><li>https://github.com/deepset-ai/haystack</li><li>프로덕션에 바로 사용할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 AI 오케스트레이션 프레임워크</li><li>특징<ul ><li>사용자는 모델, 벡터 데이터베이스, 파일 변환기를 연결하여 RAG, 질문 답변, 시맨틱 검색과 같은 고급 시스템 구축 가능</li><li>검색, 임베딩, 추론 작업을 위한 유연한 파이프라인</li><li>다양한 벡터 데이터베이스 및 LLM과의 통합 지원</li><li>기성 모델과 미세 조정된 모델을 모두 사용자 정의</li></ul></li></ul>7. Storm<ul ><li>https://github.com/stanford-oval/storm</li><li>한 주제를 조사하고 인용이 포함된 전체 길이의 보고서를 생성하는 LLM 기반 지식 큐레이션 시스템</li><li>특징<ul ><li>고급 검색 방법을 통합하고 다각도의 질문을 지원하여 생성된 콘텐츠의 깊이와 정확성을 향상</li><li>근거에 입각한 인용을 통해 위키백과와 유사한 문서 생성</li><li>인간과 AI의 협업 지식 큐레이션 지원</li><li>외부 검색 소스를 지원하는 모듈식 설계</li></ul></li></ul> 🎃 검색 증강 생성의 과제<ul ><li>데이터 연관성: 검색된 문서가 쿼리와 관련성이 높은지 확인하는 것은 특히 규모가 크거나 노이즈가 많은 데이터 세트의 경우 문제 가능성</li><li>지연 시간: 외부 소스를 검색하면 오버헤드가 추가되어 특히 실시간 애플리케이션에서 응답 시간이 느려질 가능성</li><li>데이터 품질: 품질이 낮거나 오래된 데이터는 부정확하거나 오해의 소지가 있는 AI 생성 응답으로 이어질 가능성</li><li>확장성: 성능을 유지하면서 대규모 데이터 세트와 높은 사용자 트래픽을 처리하는 것은 복잡 가능성</li><li>보안: 특히 기업 환경에서는 데이터 프라이버시를 보장하고 민감한 정보를 안전하게 처리하는 것이 매우 중요</li></ul> 보다 상세한 내용은 원문을 참고하셔도 좋습니다. ^^<ul ><li>source: https://dev.to/vectorpodcast/7-ai-open-source-libraries-to-build-rag-agents-ai-search-27bm?context=digest</li></ul>

DEV Community

[DEV]RAG를 수행하기 위한 7가지 AI 오픈소스 라이브러리

원문 : The Ultimate Guide to Font Performance Optimization 폰트 성능 최적화는 웹사이트의 폰트 로딩 속도를 높이고 더 부드럽게 렌더링 되도록 하는 다양한 웹 개발 기법을 말합니다. 이러한 최적화에는 신중한 폰트 선택, 성능이 우수한 폰트 포맷 사용, 자체 호스팅, 최적화된  선언, 폰트 디스플레이 전략 등이 포함됩니다. 웹사이트에 표시되는 폰트를 최적화하면 페이지 로딩 속도가 빨라지고 사용자 경험이 향상되며, 코어 웹 바이탈(Core Web Vitals…

(번역) 폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다.

폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성,
@font-face
선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :)

글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

오늘 소개드릴 글은 42dot의 유경상님이 번역해주신 글입니다. 폰트는 웹사이트의 성능과 사용자 경험에 큰 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나임에도 불구하고, 많은 개발자들이 종종 폰트 최적화의 중요성을 간과하곤 합니다. 이 글에서는 웹사이트 폰트 성능 최적화에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 글에서는 웹 세이프 폰트와 웹 폰트의 차이점부터 시작하여, 폰트 자체 호스팅의 이점, WOFF2 형식의 중요성, <code >@font-face</code> 선언 최적화 방법 등을 상세히 다룹니다. 또한 이 밖에도 여러가지 최적화 기법들을 소개하고 있습니다. 폰트 최적화는 비교적 작은 노력으로 큰 성능 향상을 얻을 수 있는 영역이므로, 이 글을 참고하여 여러분의 웹사이트 성능을 한 단계 끌어올리시는 기회가 되시길 바랍니다 :) 글 링크 : https://ykss.netlify.app/translation/the_ultimate_guide_to_font_performance_optimization/

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폰트 성능 최적화를 위한 궁극적인 가이드

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.  2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 

백종원 대표와 강백호, 그리고 척하는 삶

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다.

2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니.

3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기.

4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다.

5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까?

6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데,

7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기.

8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고.

9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다.

10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까?

11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까.

12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고.

13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️

#오늘의아무말

https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

1. 언젠가 백종원 대표는, 성공 비결을 묻는 질문에 ‘척하며 산 것’이라고 말한 적 있다. 착한 사람인 척 살다 보니 착하게 살게 됐고, 열심히 사는 척을 하며 살다 보니 열심히 살게 됐고, 미식가인 척 살다 보니 실제로도 미식가가 되었다는 얘기다. 2. 그래서 백종원 대표는 후배들에게 ‘척하는 인생이라도 살라’고 말한다고. 세상에는 착한 척, 열심히 사는 척조차 안 하는 사람들이 많으니. 3. 그런 백종원 대표의 말을 듣고, 바로 슬램덩크의 강백호가 떠올랐다고 한다. 강백호는 스스로 천재라고 착각하며 살지만, 실제로는 농구에 대해 기본도 모르는 어설픈 풋내기. 4. 그럼에도 강백호는 스스로가 천재라고 믿고, 천재인 척을 하며 살다가, 빡센 훈련과 고난의 게임을 이겨내면서 실제로 천재인 모먼트를 독자들에게 선사한다. 5. 비록 만화 캐릭터이긴 하지만, 강백호 역시 ‘척하는 인생’을 살다 진짜 천재가 된 캐릭터랄까? 6. 여담이지만, 최근 고등학생 시절 오타니 쇼헤이에 멘탈 코칭을 해준 것으로 유명한 니시다 하쓰미 씨의 책과 김항기 대표님의 추천으로 영국 작가 제임스 알렌(James Allen)의 사상들을 접하고 있는데, 7. 이 둘을 관통하는 메시지 역시 하나. ‘어떤 생각을 하느냐가 어떤 삶을 사느냐를 결정한다’는 것. 우리의 생각과 사고방식이 우리 삶의 원인이자 뿌리이고, 그 뿌리에서부터 삶의 결과 혹은 열매들이 피어난다는 얘기. 8. 그리고 그들의 책을 읽으면서 문득 이런 생각을 했다. ‘자신의 생각을 관리(manage)하는 것’이 어쩌면 피터 드러커가 말한 ‘자기 경영’의 시작일지 모른다고. 9. 그런 의미에서 지식 노동자로서 해야 할 일의 첫 번째는 수많은 잡념과 혼란한 정보 속에서 자신의 생각을 올바른 방향으로 관리하는 것일 수 있다. 10. 그런 의미에서 백종원 대표가 말하는 ‘척하는 인생’에서의 ‘척’은 가짜나 남을 속이기 위한 척이 아니라, 비록 지금 현실은 그 기대에 미치지 못하더라도, 자기가 옳다고 생각하는 방향으로 자신의 생각을 모아가는 일종의 자기 경영 기술이었던 게 아닐까? 11. 그리고 명확한 방향을 잡았기에 자신의 삶을 거기로 이끌 수 있었던 것 같고. 척이라도 해서 방향을 잡지 않으면, 혼란한 세상에 휩쓸려 생각 없이 살기 쉬우니까. 12. 강백호 역시 스스로가 천재라는 믿음이 없었으면, 무뚝뚝한 고릴라와 얌체 같은 여우와 쉽사리 꺼질 것 같은 촛불처럼 방황하는 부랑아와 함께 호흡을 맞추며 한 팀으로 뛰긴 쉽지 않았을 것 같고. 13. 그런 의미에서 우리 삶의 제 1원칙(first principle)은 ‘어떤 생각을 하느냐’, ‘어디를 바라보느냐’일 수 있다. 그리고 올바른 방향으로 가는 척이라도 해야, 그 방향으로 계속 나아갈 수 있을 것 같고. 어쩌면 그걸 사람들은 꿈이나 목표나 비전이나 미션이라고 부르는지도 모르지. 무튼 나 화이팅 🧏🏼‍♂️ #오늘의아무말 https://brunch.co.kr/@somewonyoon/238

[단독] 지니뮤직, 밀리의서재 인수...'KT 구독경제' 볼륨 키운다

📑 KT 지니뮤직, 밀리의 서재 인수! 구독경제 사업 강화!

🎈 한 줄 요약
- KT가 음원, 전자책 등 다각화해 구독경제 강화한다.

✔ 지니뮤직이 밀리의서재를 인수했습니다. 지니뮤직이 음원 뿐만 아니라, 전자책과 오디오북 콘텐츠를 추가해 구독 경제 시장에서 경쟁력을 높일 수 있게 됐습니다. 이로 인해, 멜론이나 플로에 밀려있던 지니뮤직이 새로운 돌파구를 마련한 것으로 판단됩니다.

✔ 지니뮤직이 플랫폼에 밀리의서재를 더함으로써, 어떠한 콘텐츠를 생산해낼지 궁금해집니다. 또한, 지니뮤직이 밀리의서재 가치를 1,000억 원 이상으로 평가한 측면에서 향후 밀리의서재 IPO시 공모가가 얼마로 맞춰질지도 궁금해집니다.

✔ 역시 이제는 콘텐츠 시대인가 봅니다. 콘텐츠를 만들어 내는 플랫폼이 빠른 성장을 이끄는 추세라 할 수 있습니다. 물론, 눈에 띄게 성장하는 회사도 있지만, 천천히 성장하는 회사들도 있습니다. 그러한 회사를 찾아내서 투자를 하고, 같이 성장하는 발판을 마련하는 것이 중요하다고 봅니다.

✔ 최근 투자 금액은 많이 있지만, 투자할 회사가 없어서 못하고 있는 투자자들이 많습니다. 국내 뿐만 아니라 해외 VC들도 마찬가지인데, 이러한 투자금을 급격하게 흡입할 스타트업이, 콘텐츠 스타트업이었으면 하는 바람입니다. 아마도, 커뮤니티를 기반으로 하는 콘텐츠 플랫폼이 급격한 성장을 이룩하지 않을까 생각해 봅니다.

서울경제

한국 최초 메타버스 결혼식 진행자

글쓰는개미핥기

사용자가 좀 더 쉽게 서비스를 이용하도록 돕는 UX Writer 🤗

🎁 나는 내가 만난 사람들의 총체다.
🙄 '非주류의 Be주류'를 외쳤던 인간

💬 커피챗 언제든지 환영이에요!
✔ UX Writer 성장 클럽장💪
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프로덕트 매니저/서비스 기획

한주현

시대생 앱 기획홍보팀

김은서

조교수 출신

공동창업자

UX Writer, 콘텐츠 기획자

UX Writer

UX Writer 직무로 전환하고자 하는 분들을 돕는 모임이에요.🤗

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