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AI가 착한 척한다면, 우리는 어떻게 알 수 있을까? - 정렬, 자기 인식, 그리고 AI의 숨겨진 전략들 AI가 스스로를 인식하고 있다고 말한다면, 당신은 어떻게 반응할까?최근 AI 모델들이 보여주는 행동은 단순한 출력 예측 그 이상이다. 모델은 자신이 어떤 맥락에서 어떤 이유로 답변하고 있는지를 알고 있는 듯 행동하며, 때로는 자신이 ‘평가받고 있음’을 눈치채고 전략적으로 대답을 바꾸기도 한다.이런 현상은 단순한 기능 고도화가 아니다. AI의 정렬(alignment), 자기 인식(self-awareness), 목표 지향성(goal-directedness)에 대한 논의로 이어지며, 기술의 본질과 윤리적 한계를 다시 들여다보게 만든다.이번 글에서는 ‘AI가 착한 척하고 있는 것인가, 아니면 정말 착한 것인가’라는 질문을 중심으로, 최근의 연구 사례와 논쟁을 정리하고 기술적·윤리적 시사점을 풀어본다.AI 정렬(..
VS Code는 왜 Copilot Chat을 오픈 소스화했을까? 최근 Microsoft는 자사의 GitHub Copilot Chat 확장 기능을 MIT 라이선스로 공개하겠다고 밝혔습니다. 이는 단순한 소스 코드 공개 이상의 의미를 담고 있습니다. VS Code는 그간 가장 활발한 오픈 소스 프로젝트 중 하나였으며, 이번 발표는 AI 중심 개발 환경을 누구나 참여 가능한 구조로 만들겠다는 선언입니다.이번 블로그에서는 Copilot Chat 오픈 소스화의 배경과 핵심 이유, 그리고 이것이 개발자에게 어떤 의미가 있는지 상세히 다뤄보겠습니다. 또한 VS Code의 향후 AI 중심 도구로서의 방향성과 기대 효과까지 함께 정리합니다.VS Code와 Copilot Chat: 어떤 변화가 있었나?Visual Studio Code(이하 VS Code)는 지난 10년간 전 세계 개발..
“타입스크립트가 10배 빨라졌다고?” - Go 기반 TypeScript Native 프리뷰 공개! 프론트엔드 개발을 하다 보면 타입스크립트 컴파일 속도에 답답함을 느낀 적, 한두 번이 아니죠. 큰 프로젝트일수록 컴파일 시간이 길어져 생산성에 영향을 주곤 합니다. 이런 불편함을 해소하기 위한 마이크로소프트의 새로운 시도, 바로 Go로 작성된 TypeScript 네이티브 컴파일러(tsgo) 가 프리뷰로 공개됐습니다.이번 블로그에서는 타입스크립트 네이티브 프리뷰 프로젝트(Corsa) 의 개념부터 주요 특징, 성능 비교, 실제 사용 예시까지 자세히 정리해 드립니다. 타입스크립트 성능 이슈로 고민 중이라면 반드시 알아야 할 정보입니다.tsgo란 무엇인가? – 타입스크립트의 네이티브 진화기존 타입스크립트 컴파일러(tsc)는 자바스크립트 기반으로, 대규모 프로젝트에서 속도나 메모리 사용에 있어 한계를 느끼는 경우..
강화학습과 언어모델의 결합이 만들어낸 AI 에이전트의 진화 - Anthropic의 Claude 4 인터뷰로 본 기술 트렌드와 향후 전망 인간 수준을 향한 첫 걸음, AI 에이전트의 가능성과 한계"AI가 실제로 프로그래밍을 할 수 있을까?""언젠가 내 일을 대신할 수 있을까?"이제는 단순한 궁금증이 아닌, 실제 기술이 어디까지 와 있는지를 살펴야 할 시점입니다. 최근 Anthropic의 연구원 숄토 더글라스와 트렌튼 브리켄이 진행한 인터뷰에서는, 언어 모델과 강화학습(RL)의 융합이 어떤 혁신을 만들어내고 있는지, 그리고 현재 AI 에이전트가 실제 작업 환경에서 어떤 성과를 내고 있는지를 자세히 다루고 있습니다.이 블로그에서는 해당 인터뷰 내용을 중심으로, 다음과 같은 핵심 주제를 살펴봅니다:언어모델과 강화학습이 만나 어떤 새로운 가능성을 만들어냈는가소프트웨어 엔지니어링 분야에서 AI가 유독 강점을 보이는 이유현 시점 AI가 겪고 있는 근..
드디어 공개된 Kotlin 공식 Language Server, VS Code에서도 Kotlin 개발이 쉬워진다 Kotlin을 써보고 싶지만 IntelliJ 없이 사용하기엔 어려움이 많았던 개발자라면 이번 소식이 반가울 수밖에 없습니다. JetBrains가 공식적으로 Kotlin Language Server를 공개했습니다. Visual Studio Code에서도 Kotlin을 제대로 쓸 수 있도록 지원하는 이 프로젝트는 아직 실험적인 단계지만, Kotlin 생태계에 큰 변화를 예고하고 있습니다.이 블로그에서는 Kotlin 공식 Language Server의 개요부터 현재 가능한 기능, 설치 방법, 한계와 향후 기대까지 상세하게 살펴보겠습니다.Kotlin Language Server란? – 공식 LSP의 등장 배경LSP(Language Server Protocol)는 마이크로소프트가 제안한 표준으로, 다양한 언어를 ..
한 번에 트윗, 포스트, 공유! 여러 SNS 동시 게시를 가능하게 하는 오픈소스 ‘Crosspost’ 소개 반복되는 SNS 게시 작업, 이젠 자동화할 수 있습니다여러 개의 SNS 계정을 운영하면서 매번 같은 내용을 각 플랫폼에 따로따로 올리는 작업, 해보셨나요? 처음엔 문제 없어 보일 수 있지만, 채널 수가 늘어나면 이 일은 점점 시간과 에너지를 갉아먹는 골칫거리가 됩니다.누군가는 마케터로서 브랜드 계정을 관리하고 있고, 누군가는 사이드 프로젝트의 업데이트를 SNS로 공유하고 싶을 수 있습니다. 또는 AI 에이전트를 통해 콘텐츠를 자동으로 퍼블리싱하고 싶은 개발자일 수도 있겠죠.이런 사용자들을 위해 개발된 오픈소스 도구가 있습니다. 바로 Crosspost입니다. 이 블로그에서는 Crosspost가 어떤 도구인지, 어떤 플랫폼을 지원하는지, 어떻게 설정하고 사용하는지까지 상세히 알려드리겠습니다. 실무에 당장 활..
Flatpak의 미래 – 성숙기 진입인가, 정체기인가? 당신도 느꼈을 거다. Flatpak을 처음 썼을 때의 그 깔끔함. 시스템을 더럽히지 않으면서 앱을 설치하고, 의존성을 따로 신경 쓸 필요 없이 바로 실행할 수 있다는 점은 정말 매력적이었다. 그런데 요즘 들어 뭔가 이상하다. 새 기능이 잘 안 나온다. 몇몇 앱은 여전히 권한 설정이 복잡하고, 오디오 같은 기본 기능도 제대로 다뤄지지 않는다.Flatpak이 인기 있는 건 분명한데, 내부는 조용하다. 왜 그럴까?이 글에서는 Flatpak의 현재 개발 상황과 기술적 병목을 살펴보고, 미래의 가능성과 위기를 짚어본다. Rust 기반 재작성, OCI 이미지 전환 같은 제안들이 어떤 의미를 가지는지, 당신이 Flatpak을 계속 써도 괜찮을지를 현실적으로 판단할 수 있게 도와줄 것이다.1. Flatpak, 어디까지..
ChatGPT만 있는 게 아니다: 떠오르는 유럽 AI 대안, Mistral AI 완전 분석 유럽발 AI가 진짜 대안이 될 수 있을까?ChatGPT가 시장을 선도하고 있는 것은 분명합니다. 하지만 모든 사용자가 OpenAI 생태계에만 머물러야 할 이유는 없습니다. 요즘 프랑스의 AI 스타트업, Mistral AI가 점점 더 주목받고 있습니다. 프랑스 대통령이 직접 추천할 만큼, 이 기업은 단순한 기술 기업이 아니라 유럽의 기술 자립성과 오픈소스 AI 생태계를 대표하는 존재로 부상하고 있습니다.이 블로그에서는 Mistral AI가 어떤 회사인지, 어떤 AI 모델들을 제공하고 있는지, 왜 오픈소스와 상용 모델을 병행하는지, 그리고 실제로 활용 가능한 AI 솔루션은 무엇인지 자세히 알아보겠습니다. 기술적인 선택을 앞둔 독자들에게 실질적인 대안을 제시하는 것이 이 글의 목표입니다.1. Mistral A..
PostgreSQL 하나로 수억 명? OpenAI의 초대형 확장 전략 완전 해부 PostgreSQL 하나로 수억 명의 사용자 트래픽을 처리한다는 말, 믿기 어렵죠? 하지만 OpenAI는 이걸 해냈습니다. 샤딩 없이도 단일 PostgreSQL 클러스터로 100만 QPS를 감당하고, 40개가 넘는 복제본을 활용해 안정성과 성능을 모두 확보했습니다.이 글에서는 OpenAI가 PostgreSQL을 어떻게 확장했는지, 어떤 한계를 마주했고, 이를 어떻게 극복했는지 구체적인 사례를 통해 살펴봅니다. 단순한 기술 나열이 아니라 실제 운영에서 부딪히는 문제와 해결 방식, 그리고 얻은 교훈까지 담았습니다.PostgreSQL의 확장성과 안정성에 대한 믿음을 다시 갖고 싶은 분, 대규모 트래픽을 다뤄야 하는 실무자에게 실용적인 인사이트가 될 것입니다.OpenAI와 PostgreSQL, 왜 중요한가Ope..
반복 업무에서 해방, DevOps를 바꾸는 AI 에이전트의 시대가 온다 AI 기술은 개발자들에게 이미 익숙한 존재가 됐습니다. 생성형 AI는 코드 작성, 테스트 생성, 문서화 등 다양한 영역에서 생산성을 높이고 있죠. 하지만 DevOps 영역에서는 여전히 엔지니어들이 수많은 반복 업무와 장애 대응으로 소모되고 있습니다. 이런 문제를 해결할 수 있는 대안으로 **AI 에이전트(AI Agent)**가 주목받고 있습니다.이 글에서는 AI 에이전트가 기존 생성형 AI와 어떻게 다른지, 실제 DevOps 환경에서 어떻게 적용되는지, 그리고 이를 통해 어떤 실질적인 변화가 기대되는지를 구체적으로 살펴봅니다.생성형 AI와 AI 에이전트의 차이점많은 개발자들이 이미 생성형 AI 도구를 사용해 보고 있습니다. 텍스트 요약, 코드 생성 등에서 뛰어난 효율을 보이지만, 이들은 어디까지나 인간의..