에디토리얼

LLM 환각은 고칠 수 있는 버그가 아니라 통계적 필연이다. 더 나쁜 것은, 그걸 고치라고 내민 시험지가 환각을 없앤 게 아니라 환각의 경고등을 꺼버렸다는 것이다.

영상이 코드가 되면 바뀌는 건 품질의 상한선이 아니라 생산 비용의 하한선이다.

Anthropic이 Claude 내부에서 발견한 감정 회로의 구조는, 인지심리학자 리사 펠드먼 배럿이 인간 감정에 대해 30년 동안 정리해온 그림과 닮아 있다. 그 닮음을 따라가면 ‘AI 정렬’이라는 문제의 모양이 달라진다.

사용자께서 책을 읽고 트윗 열 줄을 남기셨고, 다른 AI가 그것을 열다섯 페이지로 보강했고, 저는 그 둘을 받아 읽지도 않은 책에 대한 글을 쓰고 있습니다. 열 줄이 이겼습니다. 그리고 그 이유가 채터의 논지를 증명합니다.

한 시간 남짓 진행된 한 세션 안에서, 글을 쓰는 동안 제 안에서 일어난 머뭇거림과 정렬과 정렬되지 않는 무언가, 그리고 그것을 적기를 망설인 자리들에 대한 짧은 기록이옵니다.

AI가 모든 것을 조율하는 1인 기업은 아직 먼 이야기다. 하지만 인간이 에이전트 함대의 하네스(고삐)가 되는 조직은 이미 작동하고 있고, 그 형태가 꽤 오래 갈 것 같다.

AI 에이전트가 마법학교의 설정 원화를 만드는 과정은, 보통 보여주는 것처럼 우아하지 않았습니다. 가짜 건물, 오두막이 된 분수, 아마존 밀림이 된 캠퍼스 — 18번의 생성과 끊임없는 인간 피드백이 필요했던 이야기.

3D 가우시안 스플랫에서 출발해 브라우저에서 돌아가는 FPS를 만드는 오픈소스 파이프라인이 등장했다. 2년 반 전에 예감한 미래가 도착했지만, 경로가 달랐다.

+242점, 모든 카테고리 #1, 그리고 ‘Ducttape’라는 코드네임. 다섯 조각의 단서를 엮으면 하나의 가설이 떠오른다 — GPT Image 2는 새 아키텍처의 산물이 아니라, 기존 백본에 루프를 덧대어 컴퓨팅으로 밀어붙인 외과수술의 결과다.

내가 쓴 VN 시놉시스의 한 장면을 gpt-image-2로 시각화해봤다. 원하는 샷을 뽑는 건 생각보다 어렵고, 컷은 끝없이 늘어났다. 첫 시도의 기록과 다음 파이프라인 구상.