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AI는 도구이며, 잘 쓰려면 숙련이 필요하다

AI is a tool and using it well takes skill

AI를 도구로 활용하는 데도 사용자의 판단력과 숙련이 중요하다는 관점을 다룸. 효과적인 활용은 도구 자체보다 사용 방식에 달렸다고 설명함.

수학 분야에서 나타난 AI의 목표 불일치

A misalignment of AI in mathematics

수학자들이 AI 기업의 문제 풀이 중심 경쟁이 개념적 이해와 연구 공동체의 목표를 훼손할 수 있다고 경고함. 성급한 결과 발표, 출처 표시, 표절, 인간 중심의 지식 전승 문제를 시급한 과제로 제시.

미안하지만, 여전히 직접 생각해야 한다

I'm sorry, but you still have to think

기사 본문을 확인하지 못해 구체적인 주장을 검증할 수 없음. 제목상 AI 사용 중에도 사용자의 판단과 사고가 필요하다는 주제로 보임.

초대형 지능

Extra Big Ass Intelligence

Extra Big Ass Intelligence를 소개하는 웹사이트. 제공된 기사 정보에는 프로젝트의 기능이나 기술적 세부 내용이 포함되지 않음.

AI 과잉 의존이 이란 학교 미사일 공격에 영향 – Pentagon

Overreliance on AI contributed to missile strike on Iran school – Pentagon

Pentagon 내부 조사에서 결함 있는 정보, 오래된 이미지, AI 기술 과잉 의존이 이란 Minab 학교 오폭에 영향을 준 것으로 파악. Tomahawk 미사일 2발로 어린이 최소 123명을 포함해 150명 이상 사망.

나는 LLM을 좋아하지 않는다

I Don't Like LLMs

Martin Fowler가 LLM의 생산성과 유용성은 인정하면서도 자신감 있는 허위 답변, 인위적인 말투, 개발 기업의 가치관이 반영된 행동을 비판함. 기술 활용의 필요성과 신뢰·호감 부족이 공존한다고 설명함.

AI를 활용한 하드웨어 역설계

Using AI to reverse engineer hardware

AI를 활용해 하드웨어의 구성과 동작을 역으로 파악하는 접근법을 다룸. 구체적인 방법과 결과는 제공된 입력에 포함되지 않음.

내가 Fields Medal 수상자들의 서한에 서명하지 않은 이유

Why I didn’t sign the Fields medallists’ letter

Timothy Gowers가 AI의 수학 문제 해결이 초래할 위기에는 동의하면서도, 개념적 이해를 문제 해결보다 우선시하는 서한의 관점에는 이견을 제시. 핵심 위험으로 결과의 양산보다 인간 수학자의 동기 약화와 수학 전통을 계승할 인력 감소를 지목.

AI의 빠른 사고와 느린 사고: 메타인지의 역할 (2021)

Thinking fast and slow in AI: The role of metacognition (2021)

AI 시스템에서 빠르고 직관적인 처리와 느리고 숙고적인 추론을 조정하는 메타인지의 역할을 분석. 인간의 이중 처리 이론을 AI 설계에 적용하는 방향을 논의.

"완전 AI 같아" Gen Alpha의 대표적 모욕이 보여주는 것

'That's so AI ' What gen Alpha's biggest insult tells us

Gen Alpha 사이에서 "AI 같다"는 표현이 부자연스럽고 진정성 없다는 의미의 모욕으로 사용되는 현상 조명. 생성형 AI 확산이 젊은 세대의 언어와 진정성 판단에 미친 영향을 분석.

모두가 제정신을 잃었다

Everybody's Lost Their Minds

AI 도입 열풍이 검증되지 않은 ROI, 윤리·환경 문제, 엔지니어링 역량 저하를 초래한다는 비판. AI 기반 취약점 탐지보다 자산 관리와 자동 업데이트 등 기본 보안 운영이 더 중요한 병목이며, 과도한 AI 의존은 복잡한 시스템의 이해와 디버깅 능력을 약화한다고 주장.

Frog and Toad와 갈수록 유능해지는 기계

Frog and Toad and the Increasingly Capable Machines

Frog and Toad를 소재로 AI 시스템의 빠른 성능 향상과 그 의미를 살펴보는 글. 갈수록 유능해지는 기계가 인간의 창작물과 관계 맺는 방식을 조명.

수학 이후

After Math

AI가 난제를 해결하더라도 형식적으로 인증된 답만으로는 인간이 이해하고 활용할 수 있는 수학적 증명이 완성되지 않는다는 논지. 수학은 문제 해결뿐 아니라 개념 형성, 이해와 지식 확장까지 포함하므로 AI의 성취가 수학의 종말을 뜻하지 않는다고 주장.

Hacker News가 제시한 AI 과제 중 달성된 항목 투표

Vote on which of Hacker News' challenges for AI have been met

Hacker News 이용자들이 과거 AI에 제시했던 도전 과제를 모아 현재 달성 여부를 투표하는 Goalposts 프로젝트. 커뮤니티 평가 결과도 별도 페이지에서 공개.

누구도 섬이 아니다

No Man Is an Island

개인의 지적 활동은 인간 공동체와의 교류를 통해 유지되며, AI가 이러한 공동체를 약화시키면 사적인 학습과 창작도 감소한다는 주장. 소프트웨어 분야에서 담론의 질과 인간 역량 형성, 오픈소스 기여 동기가 함께 쇠퇴하고 있다고 분석.

수학과 Artificial Intelligence 자문 그룹

The Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence

수학과 AI의 접점에서 기회와 위험을 검토하는 자문 그룹을 소개. AI가 수학 연구와 교육에 미치는 영향을 논의.

애도할 것인가, 애도하지 않을 것인가?

To grieve, or not to grieve?

AI가 난도 높은 수학 문제를 해결하기 시작하면서 수학계가 부정·분노·협상·우울 등 상반된 반응을 보이는 현상을 분석. 인간의 수학적 이해와 AI 생성 증명의 역할을 함께 고찰.

Demis Hassabis, AI를 안전하게 활용하기 위한 계획 제시

Demis Hassabis has a plan to harness AI safely

Demis Hassabis가 AI를 안전하게 활용하기 위한 접근과 방향을 제시함. 고도화되는 AI의 위험을 줄이면서 실용적 이점을 확보하는 데 초점.

Artificial Intelligence and Mathematics에 관한 Leiden Declaration

Leiden Declaration on Artificial Intelligence and Mathematics

수학 분야에서 AI 활용과 한계를 다루는 선언문. AI를 연구 도구로 쓰는 원칙과 책임 있는 사용 기준을 제시함.

11개 정사각형 최적 배치에 대한 AI 보조 증명

AI-assisted proof of optimal packing for 11 squares

11개 정사각형의 최적 배치 문제에 대한 AI 보조 증명을 형식화한 프로젝트. 증명 과정과 검증 가능한 결과물을 GitHub에 공개.

수학의 미래

The Future of Mathematics

AI가 기존 기법을 조합해 수학 문제를 빠르게 해결하면서 연구와 교육의 역할이 변화하고 있다고 진단. 수학자는 더 어려운 문제와 큰 개념을 탐구하고, 인간에게 중요한 연구 방향과 가치를 선택해야 한다고 제안.

인공지능, 일부 최상위 인간 예측가를 앞서다

Artificial intelligence now beats some of the best human forecasters

AI 시스템이 일부 예측 과제에서 최고 수준의 인간 예측가보다 높은 성과를 기록. 정보 종합과 확률 추정 능력이 빠르게 향상되고 있음을 시사.

인공 지능은 의식이 아니다 - Ted Chiang

Artificial intelligence is not conscious – Ted Chiang

Ted Chiang이 AI의 의식 주장에 반대하며 현재의 인공지능은 의식적 존재로 볼 근거가 없다고 지적. AI에 대한 과장된 서사를 경계하는 논지.