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AI가 아이의 미래를 지킨다? 자폐 스크리닝 앱 '스크리너' 개발자가 알아야 할 기술과 사회적 가치 아침에 AI 기반 자폐 스크리닝 앱 '스크리너' 기사를 접하고 가슴이 뭉클했습니다. 기술이 세상을 바꾼다는 말은 많지만, 이렇게 직접적으로 누군가의 인생에 긍정적인 영향을 미치는 사례를 볼 때마다 개발자로서의 자부심을 느낍니다. 이 앱은 단순히 AI를 활용한 서비스가 아닙니다. 의료 접근성이 낮은 이들을 위한 '따뜻한 기술'이자, 사회적 난제를 해결하는 'AI의 올바른 사용'에 대한 모범 사례입니다. 오늘 여러분과 함께 이 앱에 숨겨진 기술적 핵심과 우리 사회에 던지는 의미 있는 메시지에 대해 깊이 탐구해 보겠습니다.‘스크리너’의 기술적 핵심: AI 어시스턴트와 대화형 인터페이스이 앱의 핵심은 AI가 M-CHAT-R이라는 복잡한 의료 질문지를 ‘대화’처럼 쉽게 풀어낸다는 점입니다. 정적인 종이 서류를 넘.. 2025. 8. 26.
구글 '노트북LM' 써보고 소름 돋은 이유: 개발자가 주목해야 할 AI 기술 혁신의 핵심과 커리어 기회 오늘 아침, 구글의 노트북LM(NotebookLM) 관련 기사를 보고 심장이 뛰었습니다. 단순한 서비스 업데이트가 아닙니다. 이건 AI 기술이 '학습'과 '정보 습득'의 방식을 근본적으로 바꾸는 거대한 변화의 시작을 알리는 신호탄입니다. 주니어 시절, 수많은 PDF와 영상 자료 속에서 헤매던 기억이 생생한데, 이제는 AI가 알아서 핵심을 짚어주고 영상까지 만들어주는 시대가 온 것입니다. 오늘 여러분과 함께 이 놀라운 기술이 어떻게 작동하는지, 그리고 우리 개발자들에게 어떤 기회를 열어줄지 깊이 파헤쳐 보겠습니다.노트북LM의 핵심 기술: 멀티모달 AI와 생성형 모델의 만남이번 업데이트의 핵심은 단순히 언어 지원이 늘어난 것이 아닙니다. 그 이면에는 '멀티모달 AI'와 '고도화된 생성형 모델'이라는 두 가지.. 2025. 8. 26.
바이브 코딩 ‘블록 AI’ 출시, 개발자가 뜯어본 진짜 혁신! AI가 웹 코딩하는 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까? 안녕하세요, 맥크리 코드 랩 독자 여러분!오늘 아침, 국내 웹사이트 제작 서비스인 식스샵이 '블록 AI' 기능을 정식 출시했다는 기사를 접하고 심장이 뛰기 시작했습니다. "AI로 코딩", "바이브 코딩", "만족할 때까지 수정"이라는 키워드는 그동안 AI가 단편적인 코드 조각만 생성해주던 것에서 한 단계 나아가, AI가 웹사이트 제작의 주체가 되는 시대가 열렸음을 강력하게 시사합니다. 그렇다면 이 '블록 AI'는 단순한 마케팅 문구일까요? 아니면 우리 개발자들의 역할에 근본적인 변화를 가져올 진정한 혁신일까요? 현직 개발자로서 이 기술의 핵심을 파헤치고, AI가 코딩하는 시대에 우리 개발자들이 어떤 준비를 해야 하는지 냉철하게 분석해 보겠습니다.블록 AI의 핵심 기술: '바이브 코딩'과 '후속 프롬프트'.. 2025. 8. 25.
"95%가 AI로 돈 못 벌었다?" MIT의 충격 보고서, 현직 개발자가 분석한 AI 도입 실패의 진짜 원인 (feat. 돈 버는 AI 프로젝트 공식) 안녕하세요, 맥크리 코드 랩 독자 여러분.오늘 아침, MIT의 난다(NANDA) 이니셔티브가 발표한 보고서 기사를 접하고 적잖은 충격을 받았습니다. "생성 AI를 도입한 기업 95%가 매출 성장 효과를 못 봤다"는 제목은, 그동안 AI가 모든 문제의 해결책인 것처럼 포장되던 분위기에 찬물을 끼얹는 듯했습니다. AI를 도입하면 무조건 성과가 난다는 긍정적 전망만 가득했던 시장에, 드디어 현실적인 분석이 등장한 것입니다. 그렇다면 왜 대부분의 기업은 AI로 돈을 벌지 못하는 걸까요? 이것은 AI 기술 자체의 한계일까요, 아니면 다른 근본적인 문제가 있는 걸까요? 현직 개발자로서 이 보고서가 던지는 메시지를 심층적으로 분석하고, 우리가 돈 버는 AI 프로젝트를 만들려면 어떻게 해야 하는지 그 공식을 함께 찾아.. 2025. 8. 25.
"AI 박사 학위 필요 없다? 응용 분야가 더 유망하다?" 실리콘밸리 거물이 던진 충격 발언의 진짜 의미와 개발자의 생존 전략 안녕하세요, 맥크리 코드 랩 독자 여러분.오늘 아침, 자드 타리피와 그렉 브록먼과 같은 실리콘밸리 거물들이 "AI 개발을 위해 박사 학위는 필요 없으며, 응용 분야가 더 유망하다"고 말한 기사를 접하고 깊은 생각에 잠겼습니다. 이들의 발언은 단순히 '학교 밖에서 배워라'라는 조언을 넘어, AI 산업의 거대한 흐름이 모델 자체에서 '모델을 활용하는 애플리케이션'으로 넘어가고 있다는 강력한 신호입니다. 이는 마치 인터넷 초기, 복잡한 웹 서버와 네트워크를 직접 구축하던 시대가 지나고, 누구나 AWS나 GCP 같은 클라우드 서비스를 활용해 비즈니스 로직에 집중하게 된 것과 같습니다. 그렇다면 이 변화의 물결 속에서, 우리 개발자들은 어떤 기회를 잡아야 할까요? 오늘 저는 이 기사의 진짜 의미를 해부하고, 우리.. 2025. 8. 25.
'AI 자아성찰' GEPA, 강화 학습의 혁신인가? 현직 개발자가 파헤쳐 본 기술적 원리와 초거대 모델 개발의 미래 안녕하세요, 맥크리 코드 랩 독자 여러분.오늘 아침, 'AI가 스스로를 성찰한다'는 충격적인 개념을 담은 GEPA(Genetic-Pareto) 강화 학습법에 대한 기사를 읽고 흥분을 감출 수 없었습니다. 기존 강화 학습(RL) 방식보다 최대 35배 적은 시도만으로 더 높은 성능을 낸다는 이 기술은, 단순히 효율적인 학습법을 넘어 AI 개발의 패러다임을 바꿀 만한 잠재력을 가지고 있습니다. 지금까지의 AI는 수많은 데이터와 시행착오를 통해 학습하는, 어떻게 보면 단순 무식한 '노가다'에 가까웠습니다. 그런데 이제는 마치 사람처럼 자신의 실수를 분석하고, 스스로의 논리를 발전시켜 나가는 AI가 등장했다는 것입니다. 이것이 과연 어떤 기술적 의미를 가지며, 우리 개발자들에게 어떤 영향을 미칠지 심층적으로 분석.. 2025. 8. 25.
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