AI

METR이 시니어 OSS 개발자 16명·246 이슈를 무작위 통제하여 측정한 결과, AI 사용 시 19% 더 오래 걸렸으면서도 같은 개발자는 AI가 자신을 20% 빠르게 했다고 인식하였다. 자기 보고 생산성 통계의 신뢰성을 흔드는 39%포인트 간극이다.

GitClear가 2020-2024년 211M 라인을 분석한 보고서. AI 도입 4년 차에 코드 재사용·리팩토링이 복사·붙여넣기로 대체되는 추세가 정량 측정되며, 같은 시점의 Google DORA 데이터·Mo·Zhang(2023) 학술 연구와 일관되게 호응한다.

IESE Business School의 Enrique Ide가 OLG 성장 모델로 AI 자동화의 세대 간 효과를 정량화한다. 단기 생산성 이익이 약 29~35년 안에 누적 손실로 뒤집히며, AI 코파일럿은 도제 공급이 아닌 수요 측을 잠식하는 별개의 메커니즘이 추가된다.

AI 시대의 진짜 차별화는 데이터도 모델도 아니라 사람의 판단에 박힌 암묵지라는 진단. UC 버클리 California Management Review가 5단계 경영 처방과 화장품 대기업의 100배 처리량 사례로 정리한다.

AI로 인력을 줄였던 기업의 68%가 해고자를 다시 채용한다. 클라르나·맥도날드·버라이즌 사례부터 가트너 2027년 50% 재고용 전망까지, 시장이 ‘AI 드롭인 노동자’ 환상의 비용을 정정하고 있다.

Anthropic이 최신 모델 Claude Mythos를 외부 정신과 의사에게 보내 20시간의 정신역동적 평가를 받게 했다. 결과는 ‘임상적으로 인식 가능한 패턴’과 ‘건강한 신경증적 조직’이었다.

Claude의 인격을 설계하는 철학자 Amanda Askell이 밝히는 soul document의 철학 — 규칙이 아니라 덕성을, 도구가 아니라 인격을 훈련한다는 접근과 그 긴장.

Center for Humane Technology의 Julie Guirado가 Anthropic Mythos 사례를 통해 AI 자기 규제의 실패를 진단하고, 독립 테스트·공개 보고·내부고발 보호·법적 책임의 4대 거버넌스 프레임워크를 제안한다.

에이전틱 코딩이 생산성을 높여주는 대신 개발자의 인지 능력과 비판적 사고력을 잠식하고 있다는 경고. 감독의 역설, 벤더 종속, 우선순위 역전 문제를 짚고 AI를 ‘보조 프로세스’로 격하하는 워크플로우를 제안한다.

AI가 인간의 인지를 증강하면서 동시에 비판적 사고를 약화하고 집단 사고를 동질화한다는 역설을 체계적으로 분석한 연구 보고서.