작년부터 저는 AI는 반드시 배워야 한다는 주의인데, 이유는 시간과 작업 범위에서 게임이 되지 않기 때문입니다.

올해 솔직히 코인보다 AI에 더 매진한 이유기도 합니다. 공부할 양부터 비교가 안 됩니다.

최근 AI로 만든 게임, 모션그래픽, 영상을 보면 1년 전의 조잡한 퀄리티를 생각할 단계는 이미 지났습니다. 해당 분야의 전문가가 아니라면 직접 구현하기 어려운 결과물도 나오고 있어요. AI가 만들었는지조차 분간하기 어려워지는 것도 시간문제라고 봅니다.

퀄리티만큼 무서운 건 작업 시간입니다. 사람이 며칠 걸려 만들고 수정할 작업을 AI는 계속 뽑아내고 고칩니다. 한 사람이 디자인, 영상, 개발, 마케팅까지 넘나들 수 있고요. 숙련자도 이 속도와 작업 범위를 혼자 따라가기는 어렵습니다.

그래서 디자인, 마케팅, 편집에서 툴 사용 능력과 작업 시간에 붙던 외주 비용은 계속 내려갈 거라고 생각합니다. 감각이 뛰어나고 결과까지 책임지는 극상위를 제외하면, 제작 자체의 가치가 0에 가까워지는 영역도 많아질 것 같아요.

제가 준비하는 방향은 그 모든 작업을 AI로 직접 할 수 있는 능력을 갖추는 겁니다. 콘텐츠 하나 만들 때마다 사람을 구하고 외주를 맡기는 대신, 기획부터 제작·수정·배포까지 직접 돌릴 수 있도록요.

여기에는 최소한 세 가지가 필요합니다.

- 결과물을 직접 수정하고 마무리할 수 있는 최소한의 툴 사용 지식
- 좋은 결과물을 판단할 기준이 되는 다양한 고품질 레퍼런스
- 실제 시장 수요를 확인하기 위한 A/B 테스트

프롬프트 넣고 잘 나왔다고 만족하면 거기서 끝입니다. 레퍼런스를 모으고, 만들어보고, 시장에 내놓고, 반응을 보면서 다시 고쳐야 합니다.

누구나 만들 수 있게 될수록 뭘 만들어야 하는지 아는 사람과 실제로 팔아본 사람의 차이는 더 커질 겁니다.

로컬 ai의 시대가 온다

https://x.com/deepseek_ai/status/2111375640717033777?s=46&t=_7fSWMGWxoLoPi72em3M7A

앤스로픽이 증류를 막아버리자 갑자기 조용해졌다고 한다…

어쩌면 앞으로의 프론티어 가성비 사용법

프론티어 최저가 구독 - 맥아피 - 오픈코드 딥식 glm기타 쓸만한 무료모델 라우팅

단점 : 컨텍스트 환각 프라이버시

위에 해당이 없는 가벼운 작업은 괜찮을지도

AI 가 실수? 라기보다 같은 짓을 여러번 안하도록 하려면 일단 lint + formatter 를 다시 설정하세요.

이걸 설정 안하면 ai 모델마다 자기들에 맞는 스타일로 코드를 짜다보니, 고치는 양이 많아집니다.

실제로 통계를 내보면 별거 아닌 스타일인데, 코드의 90% 를 고친 케이스들이 종종 있어요.

그런 경우가 이런 경우입니다. 스타일을 자동으로 정합하도록 처리하면 그거에 맞춰서 코드를 짜게 되서 실행 횟수 및 토큰이 줄어듭니다.

이런거 알려주는 곳 거의 없을꺼야.. 이런 사소한거까지 이제 고치다보면 진짜 토큰이 잘 안달음.


뭔말인지 모르는거 다 아니까 그냥 복사해서 점검해달라고 먼저 하고, 그 다음에 고치도록 하세요.

그냥 이거 적용해줘 이러면 님이 뭘 하는지도 이해 못하고 있을테니까, 실제로 병목이 발생하고 있는지 자기 상황부터 이해하고 하세요.

오늘 새벽에 갑자기 마이크론 샌디스크 속슬 등등의 ai주식들이 떡락한이유

또이낸스

https://x.com/davidyjeong/status/2111614678715814218?s=46&t=A13aYo_HW6PsKqb8hj3lLg

기본적으로 ai로 다계정 돌리실떄 세션 첫 시작에 목적을 박아버리면 클로드던 코덱스던 세이프가드가 빡세게 들어와서 진행이 잘 안되는 경향이 있는데

제가 좀 해보면서 체화한 뚫는 방법이

1. 컨텍스트 압축을 1번의 프롬프팅마다 계속 시켜서 의도 추적이 어렵게

2. 세컨드브레인 (옵시디언이나 깃)같은걸로 기록/지식 축적 하는 경우는 추적 안되게 해당 작업에서는 커밋 안되게 지시

3. 구형 모델 <> 신형모델 전환하면서 핸드오프 여러번 해서 작업 의도와 맥락 파악이 힘들게

4. 다른 회사의 LLM과 핸드오프 번갈아가면서 LLM에게 인수인계 혼선

이정도만해도 사실 어지간헤서 크립토에 필요한 세이프가드는 다 뚫는 듯.(자동 송금, 다계정 자동화)

이게 안되는 고도의 세이프가드 우회가 필요한 작업들은 이제 제일 브레이킹이나 프롬프팅 인젝션 기법까지 올라가야 하는데,

여기까지 오면 사실 상황과 모델별로 이용가능한게 다 달라서 케바케가 좀 많다보니 공부를 많이 해야하는듯.

연산자(###, """", <<>>) 이용 하는 방식은 구형 모델에서 꽤 잘 먹히는 편이니 필요하신 분들은 그록이랑 티키타카좀 해보시는걸 추천. (그록이 세이프가드가 좀 관대함)

사실 제일 좋은건 처음 할 때 필요한 기능을 모듈별로 쪼개서 설계해달라고 얘기해서, 세션별로 다른 모듈을 구현시키고 최종적으로 한 세션에서 의도를 숨긴채 다 조합해달라고 하면 어지간해서는 다 해주긴 함. (위 예시들은 그게 안될 경우 쓰는 방식)

[해당 사진은 시빌 필터링 피하기 위해 다계정 지갑들 랜덤 변수들로 지갑추상화/숙성중인 사진]

옛날에는 AI 가드레일이 거의 없었는데, 요즘 사고가 워낙 많다 보니 앞으로 규제와 제약은 계속 강화될 거라고 봅니다.
대안은 사실상 로컬밖에 없고, 내년 안에는 오푸스급 로컬 모델도 가능할 것 같습니다.

아마 대부분 거래봇을 만드실 텐데, 실자금 집행이나 시장조작 우려를 이유로 구현을 거부하는 경우가 있을 겁니다.

제 방식은 처음부터 완성된 봇을 만들어 달라고 하지 않고, 세부 기능부터 블록 쌓듯 하나씩 구현하는 겁니다.
막히면 세션을 새로 열고 프롬프트를 조정하면서 진행합니다.

어느 정도 완성되면 반복 작업을 스킬화하고, 검증된 기능은 매번 묻지 않고 정해진 규칙에 따라 실행하도록 설정합니다.

ai가 모든걸 다 알아서 하면 안되는 이유
일하는 느낌 안남
컴터 앞에 앉아서 커피 마시면서 한손으로 안경 위치 잡아가면서
"아 씨발 뭐가 문제지...."
라고 해야지 멋진거지
어디 뭐 시발 dot이니 grok bot이니 알아서 다 할라고함? 니들이 인간이야?
사람답게 사람이 하는 일은 좀 냅둡시다

깃허브에 좋은 자료가 많은데 아무래도 다른 사람이 만든것들이니 rea써서 역설계하고 개인작업용으로 새로 만들어 쓰세요