기본 콘텐츠로 건너뛰기

murianwind의 트위터 - 2009년 12월 12일

  • murianwind의 트위터 - 2009년 12월 11일 http://ff.im/-cLCN2 - 0:24 #
  • Exploratory Testing can’t be done under pressure http://bit.ly/5ORs8f - 1:17 #
  • thoughts.mooo : 프로젝트 실패에 대한 책임은 누구한테 있는가? http://bit.ly/4M1tK2 - 1:32 #
  • thoughts.mooo : NEIS에서는 IE8을 쓸 수 없다! http://bit.ly/8sH4mA - 1:34 #
  • Setting the Budget http://bit.ly/5pvVll - 8:9 #
  • 人-ware : In Silva Veritas :: 1 M/M vs. 1 K/M http://bit.ly/8lkiKq - 10:10 #
  • 매주 있는 TOC 교육에 와 있습니다. 이제 3분의 2 정도 했네요.. 구글 크롬 속도 만큼은 발군이네용.. 파폭 순정을 써본적이 오래돼서 속도 비교가 의미가 있는지는 글세용.. - 10:17 #
  • 복잡함은 보기는 좋지만 먹으면 독이 되는 것이고, 단순함은 보기는 형편없지만 먹으면 그 이익은 끝이 없다. - 10:18 #
  • Presentation:Kanban Adoption at SEP http://bit.ly/5bXARr - 19:22 #
  • 보안공부를 처음 하시는 분들을 위한 조언 http://bit.ly/6Al61I - 19:22 #
  • 스티브 유의 한국 입국을 환영한다! http://bit.ly/5aJxNX - 19:24 #
  • [아이폰앱] 음성검색과 주변정보 검색이 가능한 구글모바일앱 http://bit.ly/5Jzyee - 19:25 #
  • @napro TOC 교육은 http://tockorea.org/ 에서 정보를 얻으실 수 있습니다. ^^ - 21:16 #
  • unlocker 1.8.9를 애타게 찾고 있습니다. 홈페이지가 없어져 버렸네용.. 아니면 제가 접속을 못하는 것일수도.. - 23:2 #
  • 아이에게 망치를 쥐어주면 모든 것을 망치로 해결하려는 것처럼 우리가 어떤 새로운 방법론을 배우면 주변의 모든 것에 그 방법론을 적용하려고 하는 어리석음은 어케 해결해야할까요? - 23:3 #
  • 피카사 3.6의 얼굴 인식에서 거부된 얼굴들을 사시 살펴보고자 할때 메뉴가 없네용.. 킁.. 피카사 세세하게 파면 은근 불편하거나 이해 불가능한 기능이 많습니다. - 23:4 #
  • 최근의 구글의 서비스나 소프트웨어는 이전의 세밀함이 사라지고 최신 기술의 전시장 같은 느낌으로 변질되는것 같습니다. - 23:5 #
  • 변화가 이루어지지 않는 이유 중 하나는 우리가 항상 남의 탓만을 하기 때문에 그렇습니다. 책임 회피만을 하려는 구성원들로 구성된 조직은 사라질 뿐입니다. - 23:9 #
  • 비밀이 많은 조직은 사실 알고 보면 개판입니다. 투명한 조직일수록 강력하며, 엄청난 성과를 냅니다. 그리고 투명하면 투명할수록 그 누구도 그들을 따라할 수는 없습니다. - 23:10 #
  • 토요타의 공장은 자유롭게 견학할 수 있지만, 현대의 공장은 절대 우리가 알 수 없습니다. 그것이 1류와 3류의 차이입니다. - 23:10 #
  • GPS가 내장된 SOny HDR-TG5를 싼 가격에 구매할 수 있는 곳을 찾고 있습니다. 추천 좀 해주세용.. - 23:28 #
라벨:

댓글

댓글 쓰기

이 블로그의 인기 게시물

20년 차 테스터가 고른 최근 IT 소식: 기술의 속도, 그리고 사람의 자리

20년 넘게 IT 업계에서 테스팅하고 강의하고 공부하고 여러 일을 해왔지만... 정말이지 단 하루도 편하게 쉴 틈을 주지 않는 세상입니다. 특히 최근 4~5년 동안 가속화된 AI의 물결은 기술의 스펙트럼뿐만 아니라 우리가 일하고, 협업하고, 조직을 이끄는 방식 전체를 뒤흔들고 있습니다. 이번 주에도 수많은 뉴스레터와 아티클을 훑어보았습니다. 그중에서도 기술의 화려함 뒤에 숨겨진 ‘사람, 조직, 그리고 커리어의 본질’을 찌르는 글 몇 개가 눈에 띄어 메모해 둡니다. 제 평소 생각과 맞닿아 있는 6가지 이야기입니다. --- 1. 인지부채(Cognitive Debt): 바이브 코딩 시대에 우리가 지게 되는 진짜 빚 (출처: ROBOCO - 인지부채: 바이브 코딩 시대의 새로운 부채 관리법 / 정도현 수석 컨설턴트 ) 요즘 커서(Cursor)나 클로드 코드(Claude Code) 같은 에이전트를 붙여 "이거 만들어줘" 하고 승인(Approve) 버튼만 누르면 눈 깜짝할 사이에 코드베이스가 완성되는 '바이브 코딩(Vibe Coding)'이 유행입니다. 그런데 속도는 엄청나게 빠른데, 정작 서비스에 장애가 나면 "AI가 짜서 잘 모르겠는데요?"라는 답이 나오는 이상한 현상이 벌어집니다. 정도현 컨설턴트는 이를 '인지부채(Cognitive Debt)'라고 정의합니다. 코드는 쌓이는데, 정작 인간의 시스템 이해도는 쌓이지 않는 격차죠. * Human-in-the-loop의 환상: AI가 초당 수백 줄을 뽑아내는데 사람이 일일이 검토한다? 결국 검토자는 병목이 되고, 시간 압박에 쫓겨 영혼 없이 승인 버튼만 누르게 됩니다. 40년 전 자동화 연구(Bainbridge, 1983)가 지적했듯, 자동화될수록 사람은 감시만 하다가 정작 개입해야 할 결정적 순간에 숙련도를 잃어버립니다. * 부채는 0으로 만드는 게 아니라 '관리'하는 것: AI가 만든 모든 코드를 사람이 외울 수는 없습니다. 핵심은 ...
댓글 쓰기
자세한 내용 보기

우리는 AI로 '더 빠른 말'을 키우고 있는걸까요? 아니면 '자동차'를 만들고 있는걸까요?

20년 넘게 IT 현장에서 뒹굴거렸는데... 요즘처럼 "우리가 지금까지 당연하게 여겨온 일하는 방식의 본질"에 대해 근본적인 질문을 던지게 만드는 때가 없었던 것 같습니다. 최근 읽은 UX 관련 글 하나가 가슴을 쿵 치고 지나갔습니다. UX 및 디지털 트렌드를 다루는 블로그 ux4dotcom에 올라온 "Beyond Faster Horses — Why AI Challenges One of UX's Oldest Assumptions"라는 글입니다. (출처: ux4dotcom - Beyond Faster Horses — Why AI Challenges One of UX's Oldest Assumptions ) 혁신을 말할 때 늘 인용되는 헨리 포드의 유명한 말이 있습니다. "사람들에게 무엇을 원하느냐고 물었다면, 그들은 '더 빠른 말'이라고 답했을 것이다." 사람들은 자신이 경험해 본 범위 안에서만 미래를 상상합니다. 말만 탈 줄 아는 사람에게 자동차는 상상 밖의 범주(Mental Model)니까요. 저자는 그동안 UX(사용자 경험)라는 학문과 필드 자체가 '더 빠른 말을 만드는 일(기존 과업의 효율화)'에 집중해 왔다고 지적합니다. 사용자의 행동을 관찰하고, 마찰(Friction)을 줄이고, 화면을 간소화하고, 기존 워크플로우를 최적화해 주는 작업 말입니다. 실제로 주변을 봐도 우리가 AI를 쓰는 방식도 대부분 이 범주를 벗어나지 못하고 있습니다. 더 빠르게 이메일을 작성하고, 문서 요약을 3초 만에 끝내고, 프레젠테이션 장표나 일정표를 순식간에 만들어내는 일. 분명 유용하고 저 역시 매일 요기하게 쓰고 있지만, 이건 어디까지나 '기존에 인간이 하던 일의 프로세스를 흉내 내어 속도만 올린 것(Faster Horse)'에 불과합니다. 정작 "이 워크플로우 자체가 과연 계속 존재해야 하는가?"라는 근본적인 질문은 던지지 못하고 있는 것이죠....
댓글 쓰기
자세한 내용 보기

'자동화 편향'과 '대중적 불신' 을 고려 AI 테스팅 시나리오 설계

최근 생성형 AI나 자율주행, 에이전트 기술의 테스팅 시나리오를 작성할 때 우리가 당연하게 전제(Assumption)로 깔고 가는 중요한 인간 행동 방식이 하나 있습니다. 바로 '자동화 편향성(Automation Bias)'입니다. 인간은 시스템이 자동화되고 스마트해질수록 기술을 과도하게 신뢰하고 주의력을 놓아버립니다. 차량을 운전하면서 운전자 보조 시스템을 켜고 전방 주시를 태만히 하고 스마트폰을 보거나 영상을 시청하는 운전자라던지 AI 의료 진단 보조 도구가 내놓은 결과를 의사가 깊은 의심 없이 그대로 승인해 버리는 현상이라던지 AI 챗봇이 추천한 잘못된 정보를 사용자가 사실로 믿고 행동하는 케이스 같은 게 있을 겁니다. 우리는 항상 이러한 "사람들이 AI를 너무 믿어서 발생하는 위험"을 핵심 리스크로 정의하고, 이를 검증하기 위한 안전장치(Safety Guardrail)나 경고 알림, 오용 방지(Misuse) 테스팅 시나리오를 도출해 왔습니다. 그런데 최근 Gizmodo에 보도된 미국 설문조사 결과는 매우 흥미로운 사실을 보여줍니다. (출처: Gizmodo - Survey Finds Americans See AI as Comparable to Humans—It’s Making Them Trust It Less )   기사에서 언급된 설문조사의 결과는 AI가 사람을 닮아갈수록 완벽함에 대한 기대와 실수가 충돌하고 책임이 모호해져 대중의 신뢰는 오히려 떨어진다는 것이었습니다.  자세히 살펴보면 해당 조사는 일반 대중을 대상으로 AI에 대한 인지적 반응을 측정했습니다. AI가 인간과 유사한 대화/추론 능력을 보일 때 유저가 느끼는 '인지적 불쾌한 골짜기(Uncanny Valley)' 현상을 정량 지표로 포착해 냈다는 점에서 의미가 있다고 생각합니다. 단순히 "AI가 좋다/나쁘다"를 넘어, 의인화(Anthropomorphism)의 수준과 신뢰도(Trust) 사이의 음(-)의 상관관계를 입증했기 때문...
댓글 쓰기
자세한 내용 보기