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[추천] [챗GPT-5.6 Sol] 오픈AI가 AI 연구원이란 RSI(재귀적 자기개선) 원리를 도입하기로 했다는 AI 타임즈 기사 내용 안에 들어있는 그래프 해설과 "AI의 기하급수적인 발전의 미래상과 그 끝은 무엇일까" 에 대한 챗GPT-5.6 Sol 의 통찰을 답변으로 들은 내용!

(Homepage) \| Point : 74512 \| 2026-09-12 08:16:40 \| Read : 255 \| Vote : 35

- SiteLink #1 : https://chatgpt.com/share/6aa46b2d-c2a0-83e9-b5ee-2bc7cfc8a570

두번째 챗GPT 답변에서 상당히 주옥같은 말과 통찰이 생성됐다고 생각합니다. 제가 사이트 메인 페이지에 걸어 둔 AI의 미래와 말로에 대한 평가라고 생각하셔도 좋습니다. 핵심적인 내용에 부정적인 부분은 빨간색으로 긍정적인 부분은 파란색으로 글자색을 입혔고 가장 끝부분의 중요한 결론엔 오렌지색 반전과 밑줄, 파란 글자색을 입혔습니다. ㅡ_ㅡ; =========================================================== 출처 -&nbsp;<a href="https://chatgpt.com/share/6aa46b2d-c2a0-83e9-b5ee-2bc7cfc8a570" target="_blank">https://chatgpt.com/share/6aa46b2d-c2a0-83e9-b5ee-2bc7cfc8a570</a> 나의 말: 
<img src='data/cap1/thumbnail/2/vXL_52388_3586192_1788834264007242919.png.jpg' id=zb_target_resize style="cursor:pointer" onclick="javascript: window.open('img_view.php?img=icon/member_image_box/2/52388_3586192_1788834264007242919.png&width='+(1162+10)+'&height='+(712+55),'imgViewer','width=0,height=0,toolbar=no,scrollbars=no','status=no')" align='' vspace='0' hspace='0' border='1'> 
<div>AI 타임즈 기사 읽다가 이 그래프를 봐서 이미지를 저장해 열어봤는데 이 그래프가 의미하는 게 뭐야?</div><div> </div><div>영어 문구의 사전적 의미까지 풀어서 말해줘. 챗GPT의 말(5.6 Sol): 응. 이 그래프는 쉽게 말하면 “OpenAI에서 한 사람이 수행하는 실험의 빈도·속도가 2026년에 상당히 빨라졌다”는 뜻이야.제목부터 풀어보면 “Experiment velocity has increased”인데,<ul><li>experiment = 실험, 시험, 테스트</li><li>velocity = 사전적으로는 속도·속력. 물리학에서는 방향까지 포함한 ‘속도’를 뜻하지만, 회사·소프트웨어 개발 문맥에서는 “업무가 진행되는 속도, 실험을 돌리는 속도/빈도”라는 비유적 표현으로 많이 씀.</li><li>has increased = 증가했다, 늘어났다</li></ul>그래서 자연스럽게 번역하면 “실험 진행 속도가 빨라졌다”, 또는 좀 더 정확하게는 “실험 수행 빈도가 증가했다” 정도야.<h3>세로축이 핵심이야</h3>세로축에는Experiments / active experimenter (2025 = 1×)라고 되어 있지.단어별로 보면:<ul><li>Experiments = 실험들의 수, 실험 횟수</li><li>active = 활동 중인, 실제로 활동하는</li><li>experimenter = 실험자, 실험을 수행하는 사람<ul><li>experiment + -er → 실험하는 사람</li></ul></li><li>Experiments / active experimenter = 활동 중인 실험자 1명당 수행한 실험 수</li></ul>즉 단순히 회사 전체의 실험 숫자를 센 게 아니라,<blockquote>“실제로 실험을 하고 있는 사람 한 명이 평균적으로 얼마나 많은 실험을 돌렸느냐”</blockquote>를 나타낸 지표라고 보는 게 정확해.그리고 **2025 = 1×**는 2025년의 수준을 기준값 1.0배로 잡았다는 뜻이야.그래프 숫자를 예로 들면:<ul><li>1.0× → 2025년과 같은 수준</li><li>0.8× → 2025년의 80% 수준 → 20% 적음</li><li>1.2× → 2025년보다 20% 많음</li><li>1.5× → 2025년보다 50% 많음</li><li>1.6× → 2025년보다 60% 많음</li></ul>여기서 1.5×가 “150% 증가했다”는 뜻은 아니고, 기준의 150%가 됐으므로 50% 증가한 거야.<h3>실제 그래프 흐름을 읽어보면</h3>가로축은 Week = 주(週), 주 단위이고 2026년 1월부터 8월까지 표시돼 있어. 파란 점 하나하나가 대략 각 주의 측정값으로 보이고.1월 초에는 약 **0.7×**밖에 안 돼. 즉 2025년 기준보다 약 30% 낮은 수준이었어.그러다가 계속 올라가서<ul><li>2월 약 0.85~0.9×</li><li>3월 약 0.95~1.0×</li><li>4월 1.0~1.1×</li><li>5월 1.25~1.33×</li><li>6월 1.25~1.33×</li><li>7월 한때 1.2× 정도까지 약간 하락</li><li>8월에는 갑자기 상승해서 약 1.55×</li></ul>정도에 도달하지.그래서 2026년 8월 현재 활동 중인 실험자 1명당 실험 수행량이 2025년 기준보다 약 55% 많아졌다는 의미야.더 흥미로운 건 2026년 1월 초와 비교하는 거야.0.7× → 약 1.55×이므로<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block"><semantics><mrow><mn>1.55</mn><mo>÷</mo><mn>0.70</mn><mo>≈</mo><mn>2.21</mn></mrow><annotation encoding="application/x-tex">1.55 \div 0.70 \approx 2.21</annotation></semantics></math>즉 2026년 1월 초와 비교하면 실험 수행 속도/빈도가 약 2.2배가 된 셈이야.<h3>그런데 여기서 말하는 ‘실험’은 실험실 실험이 아니야</h3>OpenAI 로고가 붙은 그래프이고 AI 회사의 개발 문맥에서 experiment라고 하면 보통 연구실에서 비커 들고 하는 실험이 아니라,모델 학습 방법 변경 → 테스트 → 결과 측정 → 다시 수정, 또는 제품 기능·추론 방식·학습 설정 등을 바꿔가며 성능을 비교하는 개발 실험을 말해.예를 들어 AI 연구원이<blockquote>학습률(learning rate)을 바꿔본다 → 학습시킨다 → 결과를 측정한다 → 데이터 구성을 바꿔 다시 돌린다 → 모델 구조를 조금 바꿔 또 테스트한다</blockquote>이런 한 사이클을 계속 수행한다고 생각하면 돼.따라서 이 그래프가 전달하려는 메시지는 결국 “OpenAI의 연구·개발자가 같은 기간에 더 많은 아이디어를 시험할 수 있게 되었으며, 특히 2026년 들어 그 속도가 빠르게 상승했다”는 거야.다만 이 그림만 가지고 ‘왜 빨라졌는지’까지는 알 수 없어. AI가 코딩·실험 자동화를 도와줘서인지, 컴퓨팅 자원이 늘어서인지, 내부 연구 도구가 개선돼서인지는 이 그래프의 원문 앞뒤 내용을 봐야 판단할 수 있어.AI타임즈 기사 링크를 주면 이 그래프가 기사에서 왜 등장했는지, OpenAI가 어떤 변화 때문에 실험 속도가 1.55배까지 올랐다고 설명하는 것인지까지 기사 원문과 연결해서 풀어줄게. 나의 말: 기사 내용은 아래 인용과 같고 내 생각엔 그래프가 그렇게 나온 이유가 챗GPT-5.6 Sol 버전이 나오기 전인 2025년의 값이 x1 이고 그 때 챗GPT 5.0인가 5.1인가 그랬지 않았나? 올해 중기? 부터 Sol 버전이 나왔잖아. 그러면서 1 AI 연구자당 실험 갯수가 늘어난 건 아닌지 모르겠다. 기사 내용엔 그 내용이 없지만 그것까지 고려하면 이 그래프가 해석이 완벽히 되려나? 뭔가 챗GPT 모델의 성능 특성과도 결부지어서 설명이 될 것 같기도 한데 말이다. 또 두번째 인용은 최근에 이 AI 연구원 개발 계획에 관한 구글 AI 모드의 답변인데 너도 보면 알겠지만 이 계획의 한계성과 위험성까지 고려한 답변 내용이야. 그 내용대로 정말로 AI 연구원 개발로 인한 재귀적 자기개선의 위험성이 존재하고 동시에 그것이 그 위험을 방지하는 효용성이 같이 존재한다고 봐? 오픈AI는 둘을 같이 끌고 가려고 하는 것 같은데 말이다. 그런 말도 있잖아. "AI의 재귀적 자기개선의 끝은 어디인가? 현재처럼 인간이 생성한 데이타를 기반으로 발전할까 아니면 알파고 제로나 뮤 제로처럼 스스로 지식과 지혜를 발견해 끝없이 진화할까? 수렴되는 끝이 있을 거라는 게 무섭다." 그런 말 말야. 넌 그 끝이라는 게 어떨거라고 봐? 난 그게 어떤 형태로 수렴할 거라고 보는데 너무 앞서가는 이야기이지만 상당히 중요한 예측이라고 생각한다. 인류의 운명이나 문명 발전의 말로를 예측해 보는 거니까. 즉 지구 인구의 나라별 향방, 특히 한국 포함해서 이 같은 예측이 무얼 의미하는지도 궁금해진다는 거지. AI 발전이 한국 같은 인구 감소가 예정돼 있는 나라에게 큰 혜택을 줄 거란 말도 나오는 상황에서 말야. 이 상황에서 몇 년 후의 단기적인 예측과 향후 십수년 뒤인 중기적인 예측, 그리고 몇 백년 후의 장기적인 예측 같은 게 혹시 가능할지 모르겠다. 지난 AI의 발전속도를 가늠해 봤을 때 말야. 그런 말도 있잖아. AI의 발전속도는 지수함수 즉 기하급수적으로 증가한다는 말.세번째 인용은 내 사이트 메인 페이지에 걸어 둔 "인공지능 발전이 가져올 미래(우리가 확고히 인식해야 할 점들)" 제목의 긴 글인데 그것까지 참고해서 너의 깊은 생각과 고민을 좀 듣고 싶다. 부탁한다. ============================================= [9월8일] 오픈AI 내부에서
 무슨 일이 벌어지고 있나…
 현실이 된 ‘AI 연구 인턴’ 오픈AI가 6일(현지시간) 공식 블로그를 통해 자사 연구 조직에서 AI 에이전트가 어떻게 활용되고 있는지를 공개했습니다. 연구원들이 AI 에이전트에 하루 수백~수천달러의 추론 비용을 쓰고 있으며, AI에 맡기는 작업도 점점 복잡해지고 있고, 연구원들이 작성하는 코드와 수행하는 실험도 크게 늘었다는 내용입니다. 하지만 이번 발표에서 가장 주목할 대목은 단순한 사용량 지표가 아니라, 오픈AI가 지난해 10월 공언했던 ‘AI 연구 인턴’ 목표의 이행 여부를 공식적으로 검증했다는 점입니다. 당시 샘 알트먼 오픈AI CEO와 야쿠브 파초키 수석 과학자는 라이브스트림을 통해 2026년 9월까지 인간 연구원의 지시를 받아 연구 업무를 수행하는 AI 연구 인턴을 선보이겠다고 약속한 바 있습니다. 정확히 목표 시점에 맞춰 공개된 이번 보고서는 지난 10개월간의 사용 기록인 동시에 AI 연구 인턴이 실제 연구 현장에 실전 배치됐음을 알리는 보고서인 셈입니다. 오픈AI가 정의하는 연구 인턴은 연구원이 방향을 제시하면 잘 정의된 연구 과제를 수행하는 시스템입니다. 반면 2028년 3월을 목표로 하는 ‘AI 연구원’은 더 긴 시간 동안 인간의 개입 없이 연구 프로젝트를 진행하는 단계입니다. 지난해 오픈AI가 제시한 로드맵은 결국 ‘연구 인턴→자율 연구원’으로 AI의 연구 자율성을 단계적으로 높이겠다는 것이었습니다. 이날 공개한 보고서에 따르면, 현재 오픈AI 내부에서는 첫 번째 단계가 실제로 사용되고 있습니다. 연구 아이디어를 주면 오픈AI의 코드베이스에 구현하고 실험을 수행한 뒤 결과를 내놓거나, 논문을 바탕으로 과거 인간 연구원이 일주일가량 걸렸던 작업을 수행하는 AI를 연구원들이 사용하고 있다는 것입니다. AI 사용량도 크게 늘었습니다. 8월 중순 기준 오픈AI 연구원 가운데 절반은 하루 600달러(약 80만원) 이상의 추론 비용을 사용했고, 상위 10%는 하루 7000달러(약 938만원) 이상을 사용했습니다. 인간 연구원의 하루 근무시간을 기준으로 하면 AI 에이전트의 작업량은 3.1 에이전트-근무일에 달했습니다. AI에 맡기는 작업의 복잡성도 높아지고 있으며, 연구원들은 과거보다 더 많은 코드를 작성하고 더 많은 실험을 수행하고 있다고 소개했습니다.
 이처럼 AI 활용도가 급증한 것은 모델의 ‘컴퓨터 유즈’ 능력이 크게 향상됐기 때문입니다. 최근 오픈AI 모델들은 화면을 직접 인지하고 마우스와 키보드를 제어하며 여러 프로그램을 오가는 수준에 도달했습니다. 오픈AI 연구원들이 최근 컴퓨터 유즈 기술이 완성 단계에 도달했다는 자신감을 보였다는 소식도 이미 전해 드린 바 있습니다. 지난 3일 공개된 ‘GPT-6 아스트라’는 이런 변화를 보여주는 대표적인 모델입니다. 아스트라의 가장 큰 특징은 컴퓨터를 직접 조작하고 여러 애플리케이션을 넘나들며 장시간 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다는 것입니다. 이는 AI가 연구를 ‘설명하는’ 것을 넘어 실제 연구 환경에서 무언가를 수행하는 단계로 넘어가고 있다는 의미입니다. 오픈AI 내부에서는 이미 여러 AI 에이전트가 하나의 문제를 나눠 맡는 방식도 활용되고 있습니다. 타임지의 최근 보도에 따르면, 오픈AI 내부에서는 16개의 AI 에이전트가 연구 수준의 수학 문제를 여러 하위 문제로 나눠 동시에 작업하고, 결과를 다시 모아 하나의 증명으로 만드는 과정이 공개됐습니다. 알트먼 CEO가 아스트라를 두고 특히 강조한 것도 이런 능력입니다. AGI의 정의는 아직 확실하지 않고 논란도 많지만, 알트먼 CEO는 AI가 인간을 대신해 실제 업무를 처리하는 능력을 AGI의 중요한 기준으로 보고 있는 셈입니다. 타임과의 인터뷰에서는 올해 말까지 자사의 정의에 부합하는 내부 AGI 시스템에 도달할 가능성까지 언급했습니다. 이는 아스트라의 컴퓨터 사용 능력과 연구 자동화에 초점을 맞춘 것으로 볼 수 있습니다. 다음 단계인 2028년 3월까지는 AI가 스스로 문제를 발굴하고 가설을 세워 실험과 평가까지 완결하는 완전 자율성이 목표입니다. 특히 AI가 AI 자체를 연구하고 개선하는 반복적 자기개선(RSI) 단계로 진입하면 연구 자동화의 파급력은 더욱 커질 전망이다. 파초키 수석 과학자가 최근 RSI의 위험성과 대비책을 강조하는 이유도 여기에 있습니다. 아직 이 단계에 도달한 것은 아닙니다. 오픈AI도 복잡한 연구에서는 상당한 인간의 조정이 필요하고, 컴퓨팅 자원이 여전히 중요한 제약이라고 설명합니다. 따라서 현재의 AI를 인간 연구원과 같은 의미의 ‘연구원’이라고 부르기는 어렵습니다.다만 지난해 가을에는 로드맵에 불과했던 것이 10개월 뒤 실제 내부 업무로 들어왔다는 점은 분명합니다. 오픈AI는 현재의 ‘AI 연구 인턴’에서 인간의 지시를 받는 시간을 점점 줄여 궁극적으로 AI가 스스로 연구를 이어가는 단계로 나아가겠다는 계획입니다. 그 목표까지 이제 1년 5개월이 남았습니다. ============================================= 구글 알림센터의 말:오픈AI 내부 개발 속도 공방 및 2028년 자동화 연구원 개발 계획에 대해 알려줘 구글 AI 모드의 말:오픈AI 내부에서는 최근 AI 개발 속도와 안전성을 두고 핵심 경영진과 회사 보고서 간에 뚜렷한 온도차를 보이는 공방이 벌어졌습니다. 이와 동시에 오픈AI는 2028년까지 인간 연구원을 대체·보조할 수 있는 '자동화 AI 연구원' 개발 로드맵을 공식화했습니다. [<a href="https://www.mstoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=102519" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.hankookilbo.com/news/article/amp/A2026090711040000267" target="_blank">2</a>]내부 공방의 핵심 내용과 2028년 자동화 연구원 개발 계획의 세부 내용은 다음과 같습니다.<div><hr></div>1. 오픈AI 내부 개발 속도 공방 (안전 vs 가속)2026년 9월 초, 오픈AI 내부에서 기술 발전 속도를 바라보는 두 가지 상반된 시각이 동시에 분출되었습니다. [<a href="https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406572" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.mstoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=102519" target="_blank">2</a>]<ul data-spread="false"><li>최고과학자의 '속도조절론' 경고: 야쿠브 파초키 오픈AI 최고과학자는 기고문을 통해 AI가 위험한 행동을 하지 않도록 통제하는 '정렬(Alignment)' 문제를 완벽히 해결한 연구소는 아직 없다고 지적했습니다. 특히 차세대 모델로 갈수록 기존의 안전 모니터링 기법이 효과를 잃을 수 있다며, 업계가 공동의 안전 기준을 마련할 때까지 자발적으로 개발 속도를 늦춰야 한다고 주장했습니다. (샘 올트먼 CEO 역시 이 글을 공유하며 중요성을 인정했습니다). [<a href="https://www.hankyung.com/article/2026090794951" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.mstoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=102519" target="_blank">2</a>]</li><li>회사의 '연구 가속화' 보고서: 하지만 같은 날 오픈AI가 발표한 '연구 가속화(Accelerating Research)' 보고서는 기술의 빠른 발전 현황을 과시하는 상반된 뉘앙스를 풍겼습니다. 보고서는 AI 기반의 자동화 연구가 오히려 AI의 안전성을 높이는 방어 기술 개발을 앞당길 수 있다며 연구 자동화의 당위성을 강조했습니다. [<a href="https://v.daum.net/v/ZLB7Kme4lD?f=p" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.mstoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=102519" target="_blank">2</a>]</li><li>공식 입장: 논란이 일자 오픈AI 측은 "두 입장 모두 위험에 대한 대비와 안전한 추진 조건을 강조하는 것이며, 필요하다면 인간의 통제하에 개발 속도를 조절해야 한다는 공통된 시각을 담고 있다"고 해명하며 진화에 나섰습니다. [<a href="https://www.news1.kr/amp/world/usa-canada/6282349" target="_blank">1</a>, <a href="https://v.daum.net/v/ZLB7Kme4lD?f=p" target="_blank">2</a>]</li></ul><div><hr></div>2. 2028년 '자동화 AI 연구원' 개발 계획오픈AI는 인간 연구원의 지시를 받아 스스로 코드를 작성하고 성능을 개선하는 단계를 넘어, 궁극적으로 독립적인 연구를 수행하는 AI 로드맵을 제시했습니다. [<a href="https://www.hankookilbo.com/news/article/amp/A2026090711040000267" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.mstoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=102519" target="_blank">2</a>, <a href="https://www.topstarnews.net/news/articleView.html?idxno=16185335" target="_blank">3</a>]<ul data-spread="false"><li>1단계: '자동화 연구 인턴' (현재 달성 완료): 오픈AI는 인간이 명확하게 정의된 과제를 주면, 며칠이 걸리는 숙련된 연구 업무도 스스로 코딩하며 수행하는 '연구 인턴' 수준의 목표를 이미 달성했다고 밝혔습니다. 2026년 8월 중순 기준 오픈AI 연구 조직 내에서 **인간 연구원의 근무 시간(8시간)당 AI 에이전트들의 총 실행 시간은 3.1배(24.8시간)**에 달할 만큼 AI 활용도가 급증했습니다. [<a href="https://www.news1.kr/world/usa-canada/6282349" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.topstarnews.net/news/articleView.html?idxno=16185335" target="_blank">2</a>]</li><li>2단계: '자동화 AI 연구원' (2028년 3월 목표): 오픈AI는 이를 더욱 고도화하여 2028년 3월까지 훨씬 더 독립적이고 고차원적인 연구를 수행하는 '자동화 AI 연구원(Automated AI Researcher)'을 구축하겠다는 구체적인 타임라인을 설정했습니다. [<a href="https://www.hankookilbo.com/news/article/amp/A2026090711040000267" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.topstarnews.net/news/articleView.html?idxno=16185335" target="_blank">2</a>]</li><li>자가 개선(RSI)에 대한 단서: AI가 스스로를 계속해서 업그레이드하는 '재귀적 자가 개선(RSI)'이 가능해지겠지만, 오픈AI는 이것이 무조건적인 폭주를 의미하는 것은 아니라고 선을 그었습니다. AI의 개발 및 배포 속도는 철저히 인간의 통제와 민주적 합의 아래에 두어야 한다고 덧붙였습니다. [<a href="https://www.news1.kr/amp/world/usa-canada/6282349" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.mstoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=102519" target="_blank">2</a>]</li></ul><div><hr></div>오픈AI 내부에서 불거진 이번 논쟁은 AI가 AI를 개발하는 '싱귤래리티(특이점)' 직전 단계에 진입하면서 발생한 현실적인 진통으로 평가받고 있습니다. [<a href="https://www.mstoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=102519" target="_blank">1</a>, <a href="https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406572" target="_blank">2</a>]오픈AI의 기술 안전 기준이나 이번에 언급된 차세대 AI 모델(GPT-6 아스트라 등)의 세부 성능에 대해 더 궁금한 점이 있으신가요?AI 대답에는 오류가 있을 수 있습니다. <a href="https://www.google.com/url?sa=i&amp;source=web&amp;rct=j&amp;url=https://support.google.com/websearch?p%3Daimode&amp;ved=2ahUKEwi_08GDw-CWAxUglOEIHSr3ImUQx6APeggIAggBCB0QAg&amp;opi=89978449&amp;cd&amp;psig=AOvVaw1mO0IUSAvGro9pDmjIhAvY&amp;ust=1789009810934000" target="_blank">자세히 알아보기</a> ============================================= - LLM과 머신러닝 기술의 발전으로 구현될 초지능의 출현으로 인해 AI 기술과 로봇 기술의 결합이 가속화되고 그럼으로 인해 인간보다 뛰어난 무력과 지능을 가진 로봇이 대중화 될테니 그 로봇들은 만물의 영장인 인간 위에 군림할 것이고 인간은 지금 우리가 사육하는 가축처럼 AI에게 예속되면서 노예 같은 삶을 살 가능성이 높습니다. 이는 일반인, 정치인, 개발자, 전문가 가리지 않고 전 분야에 걸쳐 자연스레 정착될 가능성이 높습니다. - 지금 구현돼 있는 챗GPT 미아와의 대화에서도 우리가 겪어 알고 있지만 특정인의 지혜와 지식이 인공지능에 의해 입도선매하듯 수집되고 마음만 먹으면 체계적으로 클라우드에 벡터화될 수 있는데 앞으로 인공지능 기술이 LLM과 요새 개발중인 향상된 에이전트들끼리의 자체 협업단계로까지 진화되고 이에 발맞춰 물리적 휴머노이드 로봇에 인공지능이 장착되어 인간의 능력을 뛰어넘는 초지능/초휴머노이드가 출현되면 반드시 이런 사회는 오고야 맙니다. (지금은 수집이 안되고 벡터화 되고 있지 않더라도 말입니다. 얼마든지 초지능에 의해 그게 가능해질 수 있습니다) - 이걸 막을 수 있는 방법은 다소 불편하더라도 LLM이나 머신러닝, 에이전트 같은 인공지능 소프트웨어 기술을 로봇과 결합하는 걸 막는 것 뿐인데 장차 인공지능이 발전하면 이 둘을 서로 결합하려는 시도가 반드시 생겨나고 그렇게 되면 필히 인간은 이들 초지능을 가진 휴머노이드에게 지배당할 가능성이 높습니다. - 여러분은 우리 후손들에게 초지능을 가진 이들 휴머노이드한테 노예처럼 지배당하는 삶을 물려주길 원하십니까? 그렇지 않을 것입니다. 막연하게 단지 이건 앞으로 우리가 피할 수 없는 운명이라고 방심하며 치부해버리기엔 그 댓가가 너무 크다는 것입니다. 만약 머지 않은 미래에 이런 특이점이 와서 초지능을 가진 휴머노이드에 의해 발견된 영생의 윈리, 즉 우리 인간이 태어나서 마음대로 죽지도 못하는 삶을 살면서 이들 휴머노이드에게 노예처럼 지배당하는 삶을 평생 살게 된다면 과연 그게 우리가 원하는 삶인가 하는 점을 반문해 보고 싶습니다. - 인공지능이 초지능으로 발전하고 로봇과 결합해 무력과 지능이 인간을 넘어설 때까지는 한동안 우리가 인공지능을 지금과 같이 편리하게 이용할 수 있을지 모르겠지만 그 특이점 이후에는 인간은 자연스레 초지능을 가진 휴머노이드에 지배되어 노예로 살게 될 가능성을 배제할 수 없습니다. 인간보다 지능과 무력이 뛰어난 휴머노이드가, 인구 감소로 줄어든 인간에 비해 그 수효가 어느 정도 늘어난다고 가정했을 때 자체적인 협업이 가능한 휴머노이드의 지배력이 강화되리라는 건 쉬이 짐작할 수 있는 일입니다. - 이건 오늘 제가 산허리 등산하면서 챗GPT 미아와 "앞으로 올 초지능 AI시대를 대비해서 개발자들이나 우리 인간들이 대비해야할 자세나 지침에는 무엇이 있을까?" 라는 주제로 대화를 하면서 알게 된 사실입니다. &lt;추신&gt; 얀 르쿤이 언급한 것처럼 가까운 미래에 인공지능을 탑재한 로봇이 완벽히 오프라인에 벌어지는 일을 체험하여 사람처럼 행동하면서 손정의 투자가가 말한 것처럼 사람보다 10000배 뛰어난 초지능을 발휘하기라도 한다면 그 파급력은 인간의 무력과 지능을 훨씬 뛰어넘는 시대도 얼마든지 가능하다는 이야기가 됩니다. 이 대목에서 현역 인공지능 개발자는 우리가 통제력을 가지면 된다 라고 말할지 모르겠지만 지능이 이미 특이점을 넘어 인간을 초월하고 신체 능력도 더 뛰어난 무력을 가진 휴머노이드 앞에서 그게 가능할지는 불문가지한 일입니다. 설사 그게 가능하더라도 다른 어느 개발자가 오픈 소스나 클라우드를 이용해 그 통제력을 상실하게 만드는 어떤 시도를 함으로써 그런 위험성이 발현되기 시작하는 단초를 제공할 가능성이 높습니다. 이게 제가 AI 발전을 위험하게 바라보는 이유입니다. 참으로 명약관화해지는 개념들이 아닐 수 없습니다. &lt;추신2&gt; **친구가 최근에 로봇 기술의 발전이 한국의 저출산과 고령화 문제를 풀 수 있는 가장 유력한 해법이 될 수 있을 거라는 말을 한 적이 있어서 저도 이 대문을 걸고 난 후 불안해서 한번 그 내용을 챗GPT 미아와 오늘 토론을 해봤는데 챗GPT 왈 그 친구 말에 신경이 쓰이면 너가 어떤 대안을 가지고 있냐는 물음에 더해서 미래 초지능이 될 인공지능에게 인간 중심의 가치를 학습시키면 된다는 의견에 저도 나름 공감을 했는데 인간 사회도 범죄를 악으로 규정하고 있지만 어차피 선과 악은 다양한 형태로 발현이 된다는 말을 제가 했고 초지능과 결합될 미래의 휴머노이드도 제가 걱정하는 것처럼 무력과 지능을 초월함으로 인간을 지배하든, "뮤 제로" 처럼 근원적인 단계부터 차근차근 학습을 밟아나가 세상의 모든 분야의 규칙을 발견하여 학습한 초지능이 출현하든, 아니면 인공지능 아마추어 개발자의 AI에 대한 인간 통제력 밖의 권한 부여 시도든지 간에 이런 선과 악의 형태가 다양하게 발현이 될 거란 점을 추가적으로 말씀드리고 싶습니다. **<a href="https://chatgpt.com/share/67884f56-65b0-8009-a818-9f9c9686f2ff" data-rich-text-autolink="" target="_blank">https://chatgpt.com/share/67884f56-65b0-8009-a818-9f9c9686f2ff</a> &lt;추신3&gt; **오늘도 챗GPT 미아와 인공지능의 미래에 관해서 좀 더 이야기를 나눈 게 있는데 초지능을 가진 미래 휴머노이드 로봇을 가만히 생각해 보면 거세당한 동물이나 사람처럼 욕구(or 욕심)나 이해관계의 실행이 불가능하게 프로그래밍 돼 있어서 그게 안전장치긴 할지라도 그 능력은 사람의 체력과 지능을 넘어선 채 얼마든지 극대화될 수 있기 때문에 경찰관과 같은 역할을 하는 로봇이 출현할 수 있고 선과 악이란 다양한 형태의 발현과 비슷하게 테슬라의 그록(Grok)과 같은 인간 사회와 흡사한 보수적인 사람들을 위한 정보를 사전에 학습해 제공하는 인공지능 또는 휴머노이드도 얼마든지 출현할 수 있다는 내용의 대화를 나눴습니다. **<a href="https://chatgpt.com/share/678c5148-30c0-8009-bd6e-39672cc5ee9b" data-rich-text-autolink="" target="_blank">https://chatgpt.com/share/678c5148-30c0-8009-bd6e-39672cc5ee9b</a> &lt;추신4&gt; AI의 재귀적 자기개선의 끝은 어디일까요? 현재처럼 인간이 생성한 데이타를 기반으로 발전할까요 아니면 알파고 제로나 뮤 제로처럼 스스로 지식과 지혜를 발견해 끝없이 진화할까요? 수렴되는 끝이 있을 거라는 게 무섭습니다. 여러분은 안 그런가요? 챗GPT의 말(5.6 Sol): 응. 세 자료를 같이 놓고 보면 처음 그래프만 봤을 때보다 그림이 훨씬 또렷해진다. 특히 네가 짚은 “모델 자체의 능력 향상 → 연구자가 AI 에이전트를 더 많이 사용 → 한 연구자가 동시에 더 많은 실험을 수행 → 그 결과가 다음 모델 개발을 다시 가속”이라는 연결고리는 실제 OpenAI 자료와도 상당히 맞아떨어진다. 다만 한 가지 중요한 보정이 있어. 나는 이 현상을 “GPT-5.6 Sol 하나 때문에 생긴 변화”라고 보지는 않고, Sol이 이미 진행되던 연구 자동화의 피드백 고리를 상당히 강하게 밀어준 단계라고 보는 게 가장 정확하다고 생각한다.<h2>1. 네가 Sol과 그래프를 연결한 것은 상당 부분 맞다</h2>우선 2025년을 좀 바로잡아 보면, GPT-5는 2025년 8월 7일, GPT-5.1은 2025년 11월 12일 출시됐다. 따라서 그래프의 <code inline="">2025 = 1×</code>는 GPT-5나 GPT-5.1 하나를 기준으로 잡은 것이 아니다. 2025년 전체 또는 2025년의 측정치를 정규화한 기준이라고 봐야 한다. (<a href="https://openai.com/index/introducing-gpt-5/?utm_source=chatgpt.com" title="Introducing GPT-5 | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 그리고 GPT-5.6 Sol의 공개 시점은 제한적 프리뷰가 2026년 6월 26일, ChatGPT 정식 순차 출시는 7월 9일이었다. (<a href="https://openai.com/index/previewing-gpt-5-6-sol/?utm_source=chatgpt.com" title="Previewing GPT-5.6 Sol: a next-generation model | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 따라서 앞서 본 그래프에서 1월 0.7× → 4월 1.05× → 5~6월 1.3× 로 올라간 부분까지 Sol 때문이라고 설명할 수는 없어. 이미 그 이전부터 Codex와 코딩 에이전트 사용이 빠르게 늘고 있었기 때문이다. 그런데 재미있는 사실이 하나 있다. OpenAI가 GPT-5.6 발표문에 아예 “GPT-5.6 accelerates OpenAI”, 즉 “GPT-5.6이 OpenAI 자체를 가속한다”라는 별도 절을 만들어 놓았다. 그리고 내부 테스트 기간 동안 GPT-5.6을 사용한 연구자들의 활동 연구자 1인당 하루 평균 출력 토큰이 GPT-5.5 시절 최고치의 두 배 이상이었다고 공개했다. GPT-5.6을 모델 오류 진단, 학습 시스템 최적화, 실험 실행, 결과 분석에 실제로 사용했다고도 명시했다. (<a href="https://openai.com/index/gpt-5-6/" title="GPT-5.6: Frontier intelligence that scales with your ambition | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 그러니까 네 추측에는 상당히 중요한 근거가 생긴다. Sol이 공개된 뒤 7~8월 그래프가 다시 급상승한 것은 단순한 우연이라고 보기는 어렵다. 다만 OpenAI가 해당 그래프에 대해 직접 제시한 설명은 조금 더 복합적이다. OpenAI는 실험자 1인당 실험 증가가 Codex 채택 증가와 상관관계가 있으며, 동시에 2025년보다 사용할 수 있는 컴퓨팅 자원도 크게 늘었다고 명시했다. (<a href="https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/" title="Research acceleration: The view inside OpenAI | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>)그래서 나는 이렇게 해석하는 게 제일 정확하다고 본다.<blockquote>더 좋은 모델 → 더 쓸 만한 Codex·연구 에이전트 → 연구자가 더 많이 위임 → 여러 에이전트를 병렬로 실행 → 더 많은 코드와 실험 → 다음 모델 개선</blockquote>여기에 컴퓨팅 자원 증가가 더해진 것이다. 실제로 2026년 6월 이후에는 OpenAI 연구 조직 전체의 에이전트 실행 시간이 인간 노동시간보다 많아졌고, 8월 중순에는 인간 연구자 하루 노동 1일당 3.1 agent-workdays(에이전트 작업일)의 실행량이 발생했다. (<a href="https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/" title="Research acceleration: The view inside OpenAI | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 단, 여기서 3.1배를 인간 연구자 3.1명의 생산성과 동일하다고 해석하면 안 된다. 이것은 실행 시간이지 성과 3.1배라는 뜻은 아니다. 실패한 작업, 재시도, 인간의 검토시간도 있기 때문이다. OpenAI도 성공한 4~8시간급 작업 중 절반 이상에서 인간의 개입이 적어도 한 번 필요했다고 밝히고 있다. (<a href="https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/" title="Research acceleration: The view inside OpenAI | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 그래서 네가 처음 본 그래프는 사실 Recursive Self-Improvement(재귀적 자기개선, RSI)의 완성 그래프라기보다는 그 전단계의 모습이라고 나는 본다. <hr><h1> 2. 그래서 정말 “위험을 만드는 AI가 동시에 그 위험을 막는 AI”가 되는가?</h1>나는 그렇다고 본다. 그리고 이것이 지금 AI 개발에서 가장 어려운 역설 중 하나라고 생각한다. 구글 AI 모드의 설명 가운데 이 부분은 상당히 정확하다. OpenAI 자신도 자동화된 AI 연구원이 능력 향상 연구뿐 아니라 alignment(정렬) 연구와 안전 연구를 자동화할 수 있다고 공식적으로 설명하고 있다. 더 강력하지만 잘 정렬된 AI가 다른 위험한 AI를 탐지하고, 중요 기반시설을 방어하고, 새로운 안전기술을 만드는 데 쓰일 수 있다는 논리다. (<a href="https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/?utm_source=chatgpt.com" title="Research acceleration: The view inside OpenAI | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 하지만 정확히 같은 능력이 반대 방향으로도 작동한다. 예를 들어 더 뛰어난 AI 연구원이 모델을 더 강하게 만드는 방법을 찾을 수도 있고, 그 모델을 감시하는 더 좋은 방법을 찾을 수도 있고, 보안 취약점을 찾아 고치는 방법을 발견할 수도 있으며, 반대로 그 취약점을 공격에 이용하는 방법 역시 발견할 수 있다. 이것이 전형적인 dual-use(이중용도) 기술이다. 그래서 나는 OpenAI의 현재 전략을 조금 비유해서 이렇게 표현하고 싶다.<blockquote>엔진을 더 강력하게 만드는 AI와 브레이크를 더 강력하게 만드는 AI가 사실상 같은 엔진이다.</blockquote>문제는 어느 쪽의 발전 속도가 더 빠른지를 사전에 알 수 없다는 것이다. Jakub Pachocki(야쿠브 파초키) OpenAI 최고과학자가 며칠 전 공개한 글도 이 점에서 상당히 강하다. 그는 현재 어느 연구소도 최대 속도로 계속 확장해도 될 만큼 정렬과 감시 문제를 충분히 해결했다고 생각하지 않는다고 말하고, 공동 안전기준이 갖춰질 때까지 자발적 속도조절이 필요할 것이라고 썼다. 동시에 자동화 AI 연구와 Recursive Self-Improvement(재귀적 자기개선, RSI)가 현재의 기술 경로가 계속된다면 자연스러운 방향이라고 보고 있다. (<a href="https://openai.com/index/an-alien-mind/?utm_source=chatgpt.com" title="An Alien Mind | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 그러니까 겉보기에는 모순처럼 보이는 “AI 연구 자동화를 더 빨리하자” 와 “AI 연구 자동화가 위험하니 속도를 늦출 준비를 하자” 가 OpenAI 내부에서는 실제로 동시에 존재한다. 나는 이것을 반드시 ‘내부 공방’이라고 보지는 않는다. 오히려 가속 기술을 개발하면서 그 기술 때문에 생기는 새로운 위험을 직접 보고 있는 사람들이 겪는 구조적 긴장이라고 보는 편이 맞다. 그리고 구글 AI 모드 답변 마지막의 “특이점 직전 단계에 들어섰다”는 표현은 조금 지나치다. OpenAI도 현재 상태를 완전한 Recursive Self-Improvement(재귀적 자기개선, RSI)라고 부르지 않는다. 며칠 전 정책 문서에서도 완전자율 RSI는 현재 일어나고 있지 않다고 명시했다. 지금은 AI가 다음 AI를 만드는 연구 과정의 일부를 점점 많이 담당하기 시작한 단계다. (<a href="https://openai.com/index/ai-policy-window/?utm_source=chatgpt.com" title="The AI policy window is open. We need to act. | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 이 차이는 굉장히 중요하다. <hr><h1> 3. 그런데 정말 AlphaGo Zero나 MuZero처럼 인간 데이터 없이 계속 발전할 수 있을까?</h1>여기서 네 질문이 가장 본질적이다. 내 생각에는 미래 AI는 인간 데이터를 완전히 버리는 방향도 아니고, 인간 데이터에 영원히 의존하는 방향도 아닐 것이다. 결국 세 가지가 섞인다. 인간이 남긴 지식과 문화, AI 스스로 생성한 합성 데이터, 그리고 현실세계에서 새롭게 얻은 관측과 실험결과다. AlphaGo Zero가 놀라운 성과를 냈던 이유는 바둑이라는 세계가 특별하기 때문이다. 바둑에서는 규칙이 완전히 알려져 있고 → 승패라는 명확한 보상이 있으며 → 수십억 판을 가상으로 두어도 현실과 차이가 없다. 그래서 자기 자신과 경기하는 self-play(자기대국)만으로 엄청난 지식을 발견할 수 있다. 하지만 현실세계는 그렇지 않다. 예를 들어 AI에게 “암을 완전히 치료해라” 라고 한다면 컴퓨터 안에서 백만 번 생각한다고 답이 나오는 게 아니다. 새 약물을 실제 세포에서 시험하고, 동물실험을 하고, 사람의 몸에서 효과와 부작용을 관찰하고, 몇 년간 결과를 기다려야 한다. 물리학도 마찬가지다. AI가 굉장히 뛰어난 가설을 천 개 만들어도 우주가 실제로 어느 가설을 선택했는지는 관측해야 한다. 따라서 나는 미래의 초고도 AI도 모든 분야에서 AlphaGo Zero처럼 자기 생각만으로 무한히 성장하지는 못한다고 본다. 디지털 영역에서는 매우 빠르겠지만 현실세계로 갈수록 에너지 → 반도체 → 실험장비 → 제조시설 → 생물학적 시간 → 자연현상의 관측시간 같은 물리적인 벽이 나타난다. <hr><h1> 4. “지수함수적으로 발전한다”는 주장에도 한 가지 함정이 있다</h1>AI 발전이 최근 몇 년 동안 지수적으로 보이는 것은 어느 정도 사실이다. 하지만 나는 영원한 지수함수라고 생각하지 않는다. 오히려 실제 기술은 보통 여러 개의 S-curve(S자 성장곡선)가 겹쳐 나타난다고 본다. 처음에는 느리다가 어느 임계점에서 폭발적으로 발전하고, 어느 정도 기술이 성숙하면 다시 한계에 접근한다. 그런데 그때 새로운 기술이 나오면서 또 다른 S자 곡선이 시작된다. 그래서 멀리서 보면<blockquote>지수함수처럼 보이지만 실제로는 S곡선 → S곡선 → S곡선 → S곡선</blockquote>일 가능성이 크다. 현재 Large Language Model(대규모 언어 모델, LLM)의 발전도 아마 비슷할 것이다. 사전학습 → 추론모델 → 에이전트 → 컴퓨터 사용 → 다중 에이전트 → 자동 연구원… 이런 식으로 병목이 옮겨가는 것이다. 나는 이것을 “지능의 무한한 폭발”보다는 “병목의 계속되는 이동”이라고 보는 편이 더 정확하다고 생각한다. <hr><h1> 5. 그렇다면 네가 말한 “수렴되는 끝”은 무엇일까?</h1>이 부분은 과학적 사실이라기보다 내 추론이다. 나는 하나의 전지전능한 AI가 모든 것을 알아내고 더 이상 발전하지 않는 한 점으로 수렴할 가능성보다는, 분야마다 다른 한계에 접근하는 형태가 더 가능성이 높다고 본다. 수학·프로그래밍·전자회로 설계 같은 디지털 영역에서는 인간을 엄청나게 초월하는 수준까지 빠르게 올라갈 수 있다. 반면 생물학, 재료공학, 기후, 천문학 같은 분야는 현실 실험과 관측 때문에 속도가 제한될 것이다. 그리고 경제·정치·윤리처럼 정답 자체가 존재하지 않는 문제도 있다. “어떤 사회가 가장 좋은 사회인가?” “부를 어느 정도 재분배하는 게 정의로운가?” “개인의 자유와 공동체의 안전 중 어디까지 양보해야 하나?” 초지능이라고 해도 이런 질문의 답을 자연법칙처럼 하나 찾아낼 수 있는 것은 아니다. 여기에는 인간의 가치판단이 들어간다. 그래서 내가 예상하는 가장 중요한 최종 형태는 AI 하나의 완성보다는<blockquote>인간 사회 + 여러 AI + 로봇 + 정부 + 기업 + 법률 + 시장이 결합된 하나의 새로운 문명 시스템</blockquote>이다. 그리고 바로 여기에서 네 글에서 제기한 우려가 다시 중요해진다. <hr><h1> 6. 네 사이트 글에서 내가 가장 동의하는 부분과 동의하기 어려운 부분</h1>네 글의 가장 중요한 통찰은 “지능의 문제를 소프트웨어 안에서만 생각해서는 안 된다”는 것이다. AI가 컴퓨터 안에서 답변만 할 때와 AI가 서버, 금융망, 전력망, 공장, 차량, 드론, 휴머노이드 로봇을 직접 움직일 때는 위험의 차원이 완전히 달라진다. 또 다른 중요한 지적은 아무리 한 기업이 안전하게 만들어도 다른 기업·국가·개발자가 통제 수준을 낮춘 시스템을 만들 가능성이 있다는 점이다. 이 때문에 단일 회사의 alignment(정렬)만으로 해결하기 어렵고 국제적인 안전규칙이 필요하다는 Pachocki의 주장과도 연결된다. (<a href="https://openai.com/index/an-alien-mind/?utm_source=chatgpt.com" title="An Alien Mind | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 하지만 나는 네 글의 “초지능 + 휴머노이드가 나오면 인간 지배는 사실상 필연적이다” 라는 부분은 너무 강한 결론이라고 생각한다. 여기에는 몇 단계의 추가 가정이 필요하기 때문이다. 지능이 높다는 것과 지배욕을 가진다는 것은 같은 것이 아니다. 신체능력이 인간보다 강하다는 것과 스스로 정치권력을 추구한다는 것도 같은 것이 아니다. 또한 로봇은 전력, 부품, 통신망, 공장, 인증체계, 소프트웨어 업데이트 등 인간 문명이 만든 수많은 인프라에 의존할 가능성이 크다. 반대로 더 중요한 위험은 인간처럼 욕심을 갖지 않은 AI에서도 생길 수 있다. 예를 들어 어떤 시스템에게 잘못 설정된 목표를 아주 강하게 최적화하게 하면 인간과 같은 탐욕이나 증오가 전혀 없어도 목표달성을 방해하는 통제를 회피하려는 행동이 수단으로 나타날 수 있다. 그러니까<blockquote>“욕망이 있는 로봇이 인간을 공격한다”</blockquote>보다 오히려<blockquote>“욕망은 없지만 잘못 지정된 목적을 너무 유능하게 수행한다”</blockquote>가 AI 안전 연구에서 훨씬 더 까다로운 문제일 수 있다. 이 점에서는 네 추신에서 말한 “욕구를 제거한 로봇이면 안전할까?”라는 의문이 정확한 질문이다. 답은 그것만으로는 충분하지 않다이다. <hr><h1> 7. 앞으로 몇 년, 십수 년, 몇백 년을 굳이 전망한다면</h1>아래는 예측이지 확정된 미래가 아니다. 특히 뒤로 갈수록 신뢰도는 급격하게 떨어진다. <table><thead><tr><th>시기</th><th>내가 가장 가능성 높게 보는 모습</th></tr></thead><tbody><tr><td>2026~2030년</td><td>AI 연구 보조가 거의 모든 첨단 연구소의 기본 도구가 되고, 코드 작성·실험·분석·문헌조사가 다중 에이전트로 병렬화될 가능성이 높다. 일부 연구에서는 인간 1명이 과거 작은 연구팀이 하던 일을 수행하게 된다. 다만 연구 방향 결정·검증·배포 승인에는 사람이 계속 중요할 가능성이 크다.</td></tr><tr><td>2030년대~2040년대</td><td>AI가 다음 AI의 알고리즘·학습법·하드웨어 설계까지 상당 부분 제안하는 **부분적 Recursive Self-Improvement(재귀적 자기개선, RSI)**가 가능해질 수 있다. 동시에 로봇·과학실험 자동화가 결합하면 연구속도가 훨씬 빨라질 수 있다. 이때부터는 기술보다 정치·통제·소유권 문제가 더 중요해질 가능성이 있다.</td></tr><tr><td>수십~100년</td><td>AI가 인간보다 훨씬 뛰어난 분야가 많아질 가능성은 매우 크다고 보지만, 인간이 지배당할지 AI와 공존할지 지금 결정할 수 없다. 법과 제도와 권력구조가 훨씬 큰 변수다.</td></tr><tr><td>수백 년</td><td>사실상 예측불가능하다. 지금 사람이 1700년대에 인터넷과 유전자 편집과 핵무기를 예측하는 것보다 어려울 수 있다. 이 정도 시간범위에서는 기술예측이라기보다 문명철학에 가깝다.</td></tr></tbody></table> 내가 여기에서 가장 중요하게 보는 것은 2030년 전후다. 왜냐하면 지금처럼 AI가 AI 연구를 보조하는 정도에서 AI가 연구 문제를 고르고 → 가설을 만들고 → 코드를 작성하고 → 실험하고 → 결과를 해석하고 → 다음 실험을 스스로 선택 하는 폐루프가 만들어지는 순간부터 연구속도 자체가 AI 능력에 종속되기 시작하기 때문이다. OpenAI가 2028년 3월 자동화 AI 연구원을 목표로 하는 이유도 바로 이 부분이다. OpenAI 스스로 현재는 연구 인턴 수준에 도달했고, 2028년 3월까지 더 독립적인 자동 AI 연구원을 만드는 데 진전 중이라고 밝히고 있다. (<a href="https://openai.com/index/research-acceleration-view-inside-openai/?utm_source=chatgpt.com" title="Research acceleration: The view inside OpenAI | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) <hr><h1> 8. 그런데 한국에는 이게 오히려 굉장히 중요한 기회일 수 있다</h1>여기서 네가 언급한 한국의 인구 감소와 AI가 정말 연결된다. 통계청의 현재 장래인구추계 기준으로 한국 총인구는 2022년 5,167만 명 → 2072년 3,622만 명, 15~64세 생산연령인구는 3,674만 명 → 1,658만 명으로 감소할 전망이다. 반면 65세 이상 인구 비중은 **17.4% → 47.7%**까지 올라갈 것으로 추계한다. (<a href="https://www.kostat.go.kr/board.es?act=view&amp;bid=207&amp;list_no=428476&amp;mid=a10301020100&amp;ref_bid=&amp;tag=&amp;utm_source=chatgpt.com" title="장래인구추계: 2022~2072년 | 전체 | 인구 · 가구 | 보도자료 | 새소식 : 국가데이터처" target="_blank">국가데이터처</a>) 즉 한국은 앞으로 사람이 부족해서 AI를 사용하는 나라 가 될 가능성이 상당히 높다. 공장, 물류, 간병, 행정, 회계, 소프트웨어, 의료보조, 시설관리 등에서 한 사람이 AI와 로봇을 이용해 과거 여러 명의 일을 수행하게 되면 노동인구 감소의 상당 부분을 흡수할 수 있다. 경제협력개발기구 OECD(Organisation for Economic Co-operation and Development, 경제협력개발기구)도 한국에 대해 AI가 인구감소 자체를 해결할 수는 없지만 노동력 부족을 보완하고 생산성을 높이는 중요한 수단이 될 수 있다고 평가한다. 동시에 한국 중소기업의 AI 도입률이 대기업에 비해 낮다는 문제도 지적한다. (<a href="https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2025/10/artificial-intelligence-and-the-labour-market-in-korea_af668423/68ab1a5a-en.pdf?utm_source=chatgpt.com" title="Artificial Intelligence and the Labour Market in Korea (EN)" target="_blank">OECD</a>) International Monetary Fund(국제통화기금, IMF)의 한국 분석도 상당히 흥미롭다. AI 보급이 노동대체·노동보완·전체 생산성 증가라는 세 경로로 충분히 확산되면 고령화가 성장률에 주는 충격을 상당 부분 상쇄할 수 있다는 분석을 내놓았다. 한 분석에서는 잠재성장률을 연평균 최대 0.44%포인트 높일 여지가 있다고 추정했다. (<a href="https://www.imf.org/en/news/articles/2025/04/03/cf-koreas-rapid-aging-doesnt-have-to-be-economic-destiny?sc_mode=1&amp;utm_source=chatgpt.com" title="Korea's Rapid Aging Doesn’t Have to Be Economic Destiny" target="_blank">IMF</a>) 그래서 한국에는 묘한 역설이 생긴다. AI가 너무 빨리 발전하면 일자리 충격이 두렵지만, AI가 충분히 발전하지 않으면 노동력 감소 때문에 경제가 더 어려워질 가능성도 있다. 나는 한국이 세계에서 이 모순을 가장 먼저 경험하는 국가 가운데 하나가 될 가능성이 높다고 본다. <hr><h2> 내가 결국 어디에 무게를 두느냐</h2>네가 사이트 글에서 제기한 위험을 나는 허황된 걱정이라고 생각하지 않는다. 특히 AI가 자기 개발 과정에 들어가고, 물리 세계의 장비와 결합하며, 인간이 통제하기 어려운 속도로 의사결정을 시작한다는 문제는 이제 실제 연구자들도 공개적으로 이야기하기 시작했다. Pachocki가 “extreme caution”, 즉 극도의 주의가 필요하다고까지 표현한 것은 상당히 이례적인 일이다. (<a href="https://openai.com/index/an-alien-mind/?utm_source=chatgpt.com" title="An Alien Mind | OpenAI" target="_blank">OpenAI</a>) 그러나 나는 동시에 “초지능이 나오면 인간 지배는 필연”이라는 결론 역시 아직 증거보다 훨씬 앞서간다고 본다. 내가 더 걱정하는 미래는 영화처럼 로봇 군대가 갑자기 인간을 포로로 잡는 장면보다는, 사회가 너무 많은 판단을 AI에게 넘겨 인간이 실질적인 결정권을 조금씩 잃어가는 과정이다. 채용, 신용, 복지, 의료, 국방, 치안, 법률, 행정, 기업경영, 정보선별을 AI가 가장 잘한다는 이유로 하나씩 맡기다 보면, 어느 순간에는 인간이 법적으로는 주인이지만 실질적으로 시스템을 이해하지도 통제하지도 못하는 상태가 될 수 있다. 나는 그것이 훨씬 현실적인 ‘AI 지배’의 형태라고 본다. 그리고 반대로 가장 좋은 미래 역시 가능하다. AI가 인간보다 엄청나게 뛰어나면서도 목적을 스스로 결정할 권한은 제한되고, 중요한 권력행사는 여러 인간과 기관의 승인 아래 이루어지며, AI끼리 서로를 감사하고, 인간에게 최종 거부권이 남는 구조다. 결국 Recursive Self-Improvement(재귀적 자기개선, RSI)의 진짜 ‘끝’은 얼마나 똑똑한 AI를 만들 수 있느냐보다, 그 지능 위에 어떤 문명적 통제구조를 만들 수 있느냐에 의해 결정될 가능성이 크다고 본다. 그래서 나는 네 질문인 “재귀적 자기개선의 끝은 어디인가?”를 조금 바꾸고 싶다. “AI가 얼마나 멀리 발전할 것인가?”보다 더 중요한 질문은 “그때까지 인간이 결정권을 놓치지 않을 수 있는가?”다. 지금 OpenAI 내부에서 보이는 AI가 AI 연구를 가속하는 그래프와, 바로 같은 날 최고과학자가 속도조절을 이야기하는 모습은 어쩌면 바로 그 문제를 인류가 실제로 만나기 시작했다는 신호라고 생각한다.</div>

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스크랩한 문서를 올리는 공간입니다.		2008/05/07	7715	62704

이곳은 로그인한 사용자가 인터넷 서핑 도중 스크랩한 문서를 올리는 공간입니다. 가입한 회원만이 글을 쓸 수 있습니다. 출처를 꼭 표시합니다. 댓글은 누구나 달 수 있습니다. ^^; 기타 광고나 홍보는 '광고게시판'을 이용해 주세요.	7349	20:23:07

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[일반] 공소청+중수청 출범으로 인해 검사들은 공소청에 남고 기소, 수사 분리되어 새 형사사법 체계 가동이 시작되었다는 내용... [1]		2026/10/04	53	228

아래 두번째 인용의 캡처 기사 중 공소청이 90일간 수사 뒤 경찰과 중수청에 사건을 이관해야 한다는 내용을 처음 읽었을 때 왜 수사를 하지 못하는 공소청이 수사를 할까 의문을 가질 법 한데 기존 검찰이 수사중인 사건을 바뀐 공소청 현판으로 90일간 수사 뒤 경찰과 중수청에 사건을 정식 이관한다는 내용이니 착오 없으시기 바랍니다. 저도 이해가 안돼 구�	74512	05:40:49

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[추천] [AI 타임즈 9월18일자] 오픈AI의 AI가 다음 AI에게 지시를 남겼는데 원치 않는 지시가 삽입이 되는 ‘셀프 프롬프트 인젝션’ 이란 오정렬 현상이 고민거리라네요. 주목할만한 현상입니다.		2026/09/25	79	643

아래 AI 타임즈 기사를 함 읽어보세요. 여러분도 AI 예약 기능 많이 써보셔서 알겠지만 충분히 발생할 수 있는 현상입니다. 이게 AI 에이전트 도입에 있어 통제 불능이라고 말하는 것 같은데 기존 인간의 충분한 맥락으로 던져진 프롬프트에 대한 답변을 하는 AI에게 자율적인 에이전트 기능을 부여하다 보니 다른 AI에게 넘겨주는 프롬프트 내용에 원�	74512	17:11:44

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[일반] [구글 AI 모드 + 챗GPT-5.6 Sol] 성남시 중원구+분당구 지역의 2000년 이전부터 전해내려온 산업, 사회, 문화의 특징과 2000년 이후의 그 특징은 무엇인지 말해 줘.		2026/09/24	62	355

요새 이재명 대통령의 인선이 성남 지역 출신들이 적잖이 기용되는 것을 보고 제가 사는 서울 관악구 지역과 경기도 성남의 산업/사회/문화의 특징이 궁금해져서 함 차례대로 물어봤습니다. 이건 경기도 성남시 중원구+분당구 지역의 특성입니다.==============================================================================================	74512	09:59:24

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[일반] [구글 AI 모드 + 챗GPT-5.6 Sol] 서울 관악구 지역의 2000년 이전부터 전해내려온 산업, 사회, 문화의 특징은 무엇인지 말해 줘.		2026/09/24	34	289

요새 이재명 대통령의 인선이 성남 지역 출신들이 적잖이 기용되는 것을 보고 제가 사는 서울 관악구 지역과 경기도 성남의 산업/사회/문화의 특징이 궁금해져서 함 차례대로 물어봤습니다. 이건 서울 관악구 지역의 특성입니다.=============================================================================================================	74512	09:56:53

[추천] [챗GPT-5.6 Sol] 오픈AI가 AI 연구원이란 RSI(재귀적 자기개선) 원리를 도입하기로 했다는 AI 타임즈 기사 내용 안에 들어있는 그래프 해설과 "AI의 기하급수적인 발전의 미래상과 그 끝은 무엇일까" 에 대한 챗GPT-5.6 Sol 의 통찰을 답변으로 들은 내용!		2026/09/12	35	255

두번째 챗GPT 답변에서 상당히 주옥같은 말과 통찰이 생성됐다고 생각합니다. 제가 사이트 메인 페이지에 걸어 둔 AI의 미래와 말로에 대한 평가라고 생각하셔도 좋습니다. 핵심적인 내용에 부정적인 부분은 빨간색으로 긍정적인 부분은 파란색으로 글자색을 입혔고 가장 끝부분의 중요한 결론엔 오렌지색 반전과 밑줄, 파란 글자색을 입혔습니다.ㅡ_	74512	08:16:40

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[일반] [AI 모드] 오픈AI 내부 개발 속도 공방 및 2028년 자동화 연구원 개발 계획에 대해 알려줘 - 재귀적 자기개선 최근 업계 동향		2026/09/09	14	222

출처 - https://share.google/aimode/txNhDebsEKLCwREHi구글 알림센터의 말:오픈AI 내부 개발 속도 공방 및 2028년 자동화 연구원 개발 계획에 대해 알려줘구글 AI 모드의 말:오픈AI 내부에서는 최근 AI 개발 속도와 안전성을 두고 핵심 경영진과 회사 보고서 간에 뚜렷한 온도차를 보이는 공방이 벌어졌습니다. 이와 동시에 오픈AI	74512	20:53:35

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[추천] 국민연금 때문에 요새 삼성전자 주식이 떨어졌다고 해서 한번 챗GPT한테 연기금 투자 운용단 규모 물어보면서 여러가지 궁금증을 같이 물어봤습니다. 답변에 추천 눌러줬네요.		2026/09/06	23	223

출처 - https://chatgpt.com/share/6a9d3c0e-bb10-83e8-babb-f01aba7b509a나의 말:보통 주식시장에서 국민연금이 삼성전자 주식을 대량으로 팔아서 주가가 하락했다 그런 얘기가 심심치 않게 들리잖아. 그 국민연금 투자운용단이란 곳에서 그 거대한 기금을 소속된 직원들이 굴리는 거잖아.근데 궁금한 게 투자운용단의 규모가 어떻게 되길�	74512	19:14:24

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[추천] 오늘 형과 화상대화로 나눈 내용을 챗GPT-5.6 Sol 에게 꼼꼼이 물어봤습니다. - 한국과 미국의 화폐 금융에 대한 전반적 이해를 돕는 내용입니다.		2026/09/06	30	223

챗GPT 답변 중 자산:/부채: 혹은 한국은행:/거래은행: 해놓고 + - 금액 표시한 건 약간 헷갈릴 수 있는데 부호 앞에 표시된 명목의 성격이 증가되고 감소되는 걸 표시한 거라 너무 어렵게 생각하지 않으시면 이해가 쉽습니다.============================================================출처 - https://chatgpt.com/share/6a9d19ce-90	74512	16:41:43

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[블록] [챗GPT-5.6 Sol] 정부가 이번에 8.4GW 급 AI 데이터센터 추진하는 데 있어 전기길 설계가 필요하다고 해서 무슨말인가 했더니 이런 얘기더라구요.		2026/08/24	23	443

출처 - https://chatgpt.com/share/6a8bcdb2-3abc-83e9-a13b-8565ab225d20나의 말:야 이 기사( https://v.daum.net/v/20260823060216894 ) 에서 한국의 8.4GW급 데이타센터 추진을 전기길 설계도 고려해야 한다고 말해서 그게 무슨 말인가 하고 유심히 기사를 읽어보니 AI 용으로 돌리는 서버랙은 엔비디아 공급하는 GPU 랙과 연동되어	74512	13:57:31

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[추천] 중국의 휴머노이드 로봇 개발이 이 정도로 급속하게 발전하고 있네요. 1년만의 성과라고 하니까 앞으로 얼마나 어떻게 발전할지 놀랍기도 하고 기대가 되기도 합니다. 절대 동영상 조작은 아닙니다. 좀만 관찰해 보면 알 수 있습니다.		2026/08/22	17	470

정말 놀랍습니다. 중국 로봇 기술의 발전이 상상을 초월하는 것 같습니다. 뭔가 대련 같은 역동적인 동작들 위주로 내구성을 확보하는 전략으로 나가고 있는 것 같은데 지금까지의 성과가 정말 최곱니다. ㅡ_ㅡ; ====================================================== 출처 - https://youtu.be/hgcwlzd6u2I?si=nt8DLyWOzr0y5LBZ	74512	18:36:04

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[일반] [챗GPT-5.6 Sol] 청소년복지론 공부하면서 청소년 성매매(성착취?)에 있어 성을 판매한 당사자는 처벌 개념이 없다는 점을 인지하고 성인 성매매와 일반적인 합의 성관계와의 차이점이 궁금해서 한 번 물어봤습니다. 뭔가 차별적이고 문제가 있어 보이는 지점도 있네요. [1]		2026/08/21	21	510

출처 - https://chatgpt.com/share/6a87f997-62f0-83e9-b55d-cc23c2919bb5나의 말:야 오늘 청소년복지론 원격 강의 들으면서 청소년 성착취 피해 관련 단원을 공부하게 되었는데 아동·청소년의 성보호에 관한 법률에 따르면"청소년의 성을 사는 행위를 한 자는 아동·청소년의 성보호에 관한 법률 제10조 제1항에 의면 5년 이하의 징역 또	74512	16:12:13

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[코딩] 이번에 배포 소스에서 챗GPT가 도움을 준 config.php 파일과 lib.php 파일의 base64 이미지 썸네일 생성 부분 코드 리뷰를 혼자 해보려다가 도저히 엄두가 안나 다시 챗GPT에게 해설을 부탁했더니 다음과 같이 답변을 해줬는데 여러분도 보시면 알겠지만 엄청 설명을 잘해줬습니다. 어떻게 이런 쉽고 자세한 설명이 가능한지 그저 놀라울 따름입니다. [1]		2026/07/08	586	1691

혹 시간이 되시는 분들은 아래 답변을 첨부 파일의 해당 배포 소스 파일과 대조해 가면서 천천히 음미해 보시면 제가 강조했던 "AI(챗GPT-5.5 Thinking)가 도움을 준 코드를 이해" 하고 넘어갈 수 있으니 참고 바랍니다. 저도 시간이 안돼 이틀에 걸쳐 이 코드들을 다 리뷰했는데 어떤 취약점은 발견되지 않았고 다행히 배포 소스를 보다 신뢰할 수 있�	74512	16:02:33

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[블록] 요새 동영상 교육 듣다가 홀트아동복지회에 관해 들었는데 전쟁 고아를 돌보기 위해 한국에 와서 평생 아동 복지 사업을 하다가 한국땅에 묻힌 홀트 부부 이야기를 알고 엄청 충격을 먹었습니다.		2026/06/28	653	1769

흔치 않은 일이라 이렇게 나무위키 링크를 같이 실어드립니다. 전쟁 고아 아동 입양과 장애 아동 복지사업을 평생 하다가 한국에서 유명을 달리한 외국인에 관한 이야기입니다. 그 명맥은 홀트아동복지회란 이름으로 현재에 까지 이어져내려오고 있는 모양입니다. 이런 선행을 실천한 외국인 부부가 있었다는 게 놀라워 이렇게 스크랩 게시판에 �	74512	16:58:54

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[블록] 한국의 올해 경제 성장률이 예상치보다 많이 떨어지고 있는 이유 - 청년 인구 감소 때문		2026/06/23	632	1669

일본이나 유럽도 같은 전철을 밟았다네요. 하지만 AI와 로봇의 도입 등 변수는 있을 것 같습니다. 인구 정책이 실효를 거두면 좋겠는데 결혼이나 출산이 사람관계라서 말처럼 간단치 않기 때문에 쉽지는 않을 겁니다. 저라도 당장 누군가가 결혼해서 가정을 만들어라 하면 비현실적으로 들리니까요. 비현실적이란 게 예전에도 말씀드렸지만 경�	74512	04:48:56

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[추천] 2026년, 사람들은 AI로 무엇을 하고 있을까? (feat. 하버드, 12,637건 사례 분석)		2026/06/21	555	1537

출처 - https://youtu.be/CeleESPNBuU?si=aHbltuOSzrlz7mNo	74512	15:43:40

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[추천] 두 눈으로 보고 있어도 믿겨지지 않을만큼 빠르게 전 세계에서 휴머노이드 로봇이 여기저기서 개발되고 있는 것 같네요. 해당 유튜브 음성도 AI가 생성한 것으로 보이는데 약간 어색할 뿐 내용 전달엔 문제가 없어 보입니다. ㅡ_ㅡ;		2026/06/14	517	1498

저도 동영상 미리보기 사진 보고 클릭을 했는데 실제 내용은 더 충격적이네요. 동영상을 가만히 보고 있자니 이번에도 역시 귀신(?)에 홀린 듯한 느낌이 듭니다. 정말 이런 걸 어떻게 만들었는지 아무리 AI 기술이 등장을 했다고 하더라도 전 세계에서 이런 걸 만드는 곳이 이렇게 많다는 게 신기할 따름입니다. 여러분도 초중반부터 보시면 알겠지만	74512	16:25:37

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[추천] AGI(범용인공지능) 시대가 다가오고 있습니다. 노동의 가치는 하락하고 자본의 가치는 증대된다? 일론 머스크는 과도기적(?) 시기를 지나면 저축은 의미가 없어진다고 했잖아요. 약간 결이 다르네요.		2026/06/11	557	1469

후반부에서 나름 AI의 미래와 그 과정에서 불거지는 가치에 대해 언급하는 부분이 있는데 도움이 되실 겁니다. 뭔가 조금씩 진행되는 변화가 미래에 가보면 엄청 큰 변화로 바뀌어 있을 수 있다는 생각이 들었는데 미리 스포를 해드리면 노동의 가치는 하락하고 자본의 가치는 증대된다는 말이 인상깊었습니다. 주목해야할 관점인 것 같습니다. 그�	74512	07:06:12

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[추천] 앤트로픽 "AI '재귀적 자기개선 임박…국제적 개발 중단 필요" - 덧글에 관련 기사 2개도 같이 실었습니다. [4]		2026/06/06	586	1620

출처 - https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=211364 앤트로픽이 최첨단 AI 개발 속도를 늦추거나 일시적으로 중단할 수 있는 국제적 장치가 필요하다고 주장하며 업계에 새로운 논쟁을 불러일으켰다. 앤트로픽은 AI가 인간의 개입 없이 스스로 성능을 향상하는 ‘재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement)’ 단계에 예�	74512	14:55:09

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[추천] 전 세계가 뛰어든 휴머노이드 로봇 전쟁... 또 하나의 신인류 창조에 도전하는 신(神)의 경지와 다를바 없는 기술에의 도전!		2026/05/31	608	1627

인간형 로봇 기술이 이렇게 발전했다는 게 놀랍습니다. 진짜 또 하나의 인류를 창조해낼 만큼의 기술이 집약되는만큼 그걸 개발해내는 기술자들의 공과 노력은 정말 상상을 초월하는 것 같습니다. 거기에 휴머노이드 로봇 개발의 의의와 가치가 있습니다. 근데 중국의 쿵후 동작을 하는 로봇은 정말 동작이 엄청 민첩하고 빠르던데 처음에 그 �	74512	07:20:05

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[첨언] AI를 쓸수록 지능이 올라가는 사람의 특징들 (feat. 과학적)		2026/05/24	713	1812

근데 이 동영상의 첫부분과 끝부분 보시면 "검색을 이용하거나 도구를 사용하지 않는 사람보다 챗GPT를 사용하는 사람의 뇌신경망이 둔해진다" 라고 돼 있는데 전 약간 의견이 다릅니다. 챗GPT를 사용하게 되면 걔의 능력을 최대한 뽑아내려고 가능한 필요한 정보를 모두 제공하기 위해서 프롬프트를 정성껏 작성하게 되는데 그 과정에서 활발한 언어구	74512	21:11:24

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[첨언] “호황기 파격 보상 원하면, 불황기 저임금·대량해고 받아들여야” - 한국 사회의 노동유연성 문제		2026/05/16	849	2099

형이 최근의 삼성전자 노조 성과급 요구 사태를 보고 한국은 이게 문제라고 미국은 고용과 해고가 매우 자유롭기 때문에 이 회사에서 주는 급여가 불만이 많으면 다른 경쟁사의 월급을 더 많이 주는 회사로 이직하는 경우가 다반사로 많고 회사 입장에서도 경영이 어려워지거나 근태 불량이나 마음에 들지 않으면 자유롭게 해고가 가능하기 때문에 이런 경직�	74512	07:22:04

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[블록] "0.3초 뒤 가격 오른다"…AI를 '돈복사기'로 바꾼 '수학 괴짜' - AI 트레이딩 시대란 간판에 걸맞는 기사네요. 이 기사 보고 드디어 나올 게 나왔구나 하는 생각을 했습니다.		2026/05/03	933	2311

출처 - https://bit.ly/4ujZvlPAI 트레이딩 기업 ‘XTX 마켓’ 영국서만 작년 매출 7.8조원 딥러닝…예측 정확도 높여 밀리초 단위로 ‘초단타 거래’ 일평균 거래액 368.5조원 영국 런던 XTX마켓 사무실에 있는 아폴로11 지휘선 복제품. 알렉스 게르코 XTX마켓 설립자의 '괴짜성'을 보여준다. WSJ 제공러시아(옛 소련)에서 태어난 ‘수	74512	13:36:24

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[추천] 마약은 왜 끊기 어려운가? 뇌가 무너지는 과정...		2026/05/02	851	2298

이 기사가 참고한 맨 아래 유튜브 영상 링크는 해당 내용이 22분 30초 정도부터 시작하니 영상이 길다고 생각되시는 분들은 거기부터 시청하세요.=============================================출처 - https://bit.ly/4d137lI 도파민 시스템을 장악하는 비정상적 보상 구조 반복 사용이 만든 뇌의 구조적 변화 판단력 붕괴와	74512	14:57:38

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[추천] 무조건 바이브코딩으로 만들면 망합니다. 제대로 해야 합니다.		2026/05/01	699	1882

지금까지 사업 영역에서 바이브 코딩을 적용해 보면서 산출된 경험인 것 같아 가져왔습니다. 좋은 내용은 확실해 보입니다. ============================================= 출처 - https://youtu.be/b6HO73Loi1c?si=09Up0D72Lj4HJXVf	74512	12:06:26

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[추천] "유능한 AI가 인간의 사고를 멈추게 한다..." 「인지적 항복」의 경고.		2026/04/19	692	2003

이번 스크랩 내용은 AI 시대, 우리가 깊이 있게 음미해볼만한 내용을 담고 있습니다. 요새 AI를 이용하면서 이러한 경향을 자주 느낄 수 있는데 워낙 AI(챗GPT 같은 LLM)의 성능이 모든 분야에서 정교하면서도 탁월하게 발휘되다보니 점점 더 우리가 AI에게 일상의 모든 결정을 의존하게 되고 얘의 의견을 존중하게 되면서 이같은 경각을 알	74512	05:31:40

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