나는 얼마 전 유튜브 알고리즘에 이끌려 기안84의 일상 영상을 다시 찾아보게 됐다. 예전에는 그저 ‘특이한 사람’ 혹은 ‘예능 캐릭터’로만 생각했는데, 어느 순간부터 그가 보여주는 무심한 태도가 묘하게 내 마음을 건드리는 지점이 있었다. 정돈되지 않은 집안 풍경과 멍하니 창밖을 바라보는 그의 뒷모습을 보며, 나는 내가 그동안 얼마나 많은 ‘정답’의 틀에 나를 가두려 애썼는지 깨달았다. 계산되
나는 얼마 전 기후 테크 관련 뉴스레터를 읽다가 쌀 농사와 AI의 결합이라는 생소한 주제에 꽂혔다. 단순히 ‘스마트 팜’이라는 모호한 단어로 뭉뚱그려 생각했는데, 실제로는 메탄가스 배출 감소와 수확량 보존이라는 아주 구체적인 전쟁을 치르고 있다는 점이 흥미로웠다. 특히 데이터 기반의 정밀 농업이 어떻게 농민들의 실제 수익과 직결되는지 궁금해져 관련 기술 스택과 구현 방식을 깊게 파헤쳐 보기로
나는 최근 빅테크 기업들의 전력 확보 전쟁에 관한 기사를 읽다가 메타(Meta)가 이번 주에 무려 1GW(기가와트) 규모의 태양광 전력을 구매했다는 소식을 접했다. 단순히 ‘친환경 경영’이라는 구호 아래 이루어지는 CSR 활동이라고 생각하기엔 그 규모가 너무 압도적이었다. 1GW라는 숫자가 정확히 어느 정도의 파괴력을 가지는지, 그리고 왜 하필 지금 메타가 이런 선택을 했는지 궁금해져 관련
나는 얼마 전 실리콘밸리의 투자 동향을 살피던 중 Converge Bio라는 생소한 이름의 스타트업이 2,500만 달러 규모의 자금을 조달했다는 소식을 접했다. 단순히 금액이 커서 놀란 것이 아니라, 그 뒤에 붙은 투자자들의 명단이 예사롭지 않았기 때문이다. 베세머 벤처 파트너스(Bessemer Venture Partners) 같은 전통의 강자는 물론, 메타(Meta)와 OpenAI, 그리고
나는 최근 LangGraph와 LangChain의 업데이트 내역을 훑어보다가 ‘Deep Agents’라는 개념에 꽂혔다. 그동안 내가 짰던 에이전트들은 대부분 단순한 루프 구조였고, 복잡한 작업이 들어가면 금세 길을 잃고 엉뚱한 답변을 내놓기 일쑤였다. 과연 구조적인 깊이를 더한다는 것이 단순한 마케팅 용어인지, 아니면 실제로 LLM의 추론 능력을 끌어올리는 돌파구가 될 수 있을지 궁금해져
나는 얼마 전 아주 엉뚱한 상상에 빠졌다. 만약 현실 세계에 판타지 소설 속 몬스터들이 나타난다면, 우리는 어떻게 그들을 분류하고 그들이 앓고 있는 ‘마법적 질병’을 진단할 수 있을까 하는 생각이었다. 평소 LLM의 추론 능력을 테스트하는 것에 관심이 많았던 나는, 단순히 데이터를 학습시키는 것을 넘어 AI에게 몬스터 전용 진단 체계라는 가상의 논리 구조를 설계해 주기로 했다. 가상의 생태계
나는 얼마 전 울산에 방문했다가 식당 계산대 앞에 붙은 QR코드 스티커를 보고 울산페이라는 존재를 다시금 실감했다. 평소 지역화폐의 효율성을 잘 알고 있었지만, 막상 내 폰에 설치해 사용해 보니 생각보다 인터페이스가 간결하고 혜택이 직관적이라 놀랐다. 특히 단순한 결제 수단을 넘어 지역 배달 앱과 연동되는 지점을 발견했을 때, 이 서비스가 울산 시민들의 일상에 얼마나 깊게 들어와 있는지 체감
나는 얼마 전 유튜브 알고리즘을 통해 기안84의 채널 ‘인생84’ 영상을 다시 정주행했다. 화려한 편집이나 정교한 기획 없이도 사람을 끌어당기는 그의 묘한 매력에 한동안 멍하니 화면을 바라보았다. 특히 최근 그가 보여준 행보들을 따라가다 보니, 이 사람이 단순히 ‘웃기는 연예인’을 넘어 자신만의 방식으로 삶을 개척하는 독특한 아티스트라는 생각이 들었다. 결핍과 서투름이 만드는 의외의 미학 기
나는 얼마 전 우연히 오래된 지인으로부터 충격적인 소식을 들었다. 성실함의 대명사였던 그 친구가 심각한 약물 중독으로 인해 일상생활이 완전히 무너졌다는 이야기였다. 처음에는 믿기지 않았다. 내가 알던 그는 누구보다 자기관리가 철저했고, 삶의 목표가 뚜렷했던 사람이었기에 그 괴리감이 더 크게 다가왔다. 의지력의 문제가 아닌 뇌의 고장 처음 이 소식을 접했을 때, 내 머릿속에 가장 먼저 든 생각
나는 최근 기후 변화 대응 기술에 관한 해외 아티클을 읽다가, AI 스타트업이 쌀 농가의 메탄가스 배출을 줄이는 방식에 깊은 흥미를 느꼈다. 평소 딥러닝 모델이 텍스트나 이미지를 생성하는 것에만 익숙해져 있었는데, 실제 논밭의 토양 수분과 온도 데이터를 분석해 지구 온난화를 늦춘다는 접근이 매우 신선하게 다가왔다. 특히 쌀 농사에서 발생하는 메탄이 전체 온실가스의 상당 부분을 차지한다는 사실