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murianwind의 트위터 - 2010년 01월 25일

  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2010년 01월 24일 http://goo.gl/fb/Vfi9 - 0:11 #
  • 추억의 윈도우 3.11을 체험해 보세요 http://bit.ly/4KQpo2 - 7:32 #
  • Learn By Project : 시즌 2를 시작합니다 http://bit.ly/7SKBFY - 7:34 #
  • UX Camp 트위터 계정이 오픈되었습니다. @uxcampseoul 모두 Follow 하세요.. - 7:37 #
  • 일관성 http://bit.ly/5i43hs - 14:19 #
  • [경험담] 워크샵에서 '비상식회의' 진행하기 http://bit.ly/6JiEIp - 14:23 #
  • 트위터로 용돈 벌어 보실래요? http://bit.ly/89U4im - 14:24 #
  • Testing hierarchy http://bit.ly/5h5kUf - 14:24 #
  • 졸리와 피트의 이혼설, 그리고 조니뎁. http://bit.ly/6aLEri - 14:36 #
  • 네트워크 연결 브리지를 통해 한 컴퓨터에서 2개의 네트워크 사용하기 http://bit.ly/5x32YH - 15:26 #
  • 다양한 스마트폰을 지원하는 자동 동기화 웹하드 서비스 - SugarSync http://bit.ly/7NpIXZ - 15:46 #
  • 워크샵 와서 일하고 있습니다. 한때 700 방점을 찍었던 followers 분들이 680대로 주저않았네요.. 계속 줄어들고 있는데.. 이유를 모르겠군요.. ㅡㅡ 그나저나 following 분들은 언제 367분이나 되었던 것일까요? - 15:47 #
  • 제가 following 하시는 분들을 보니 봇을 제외하고 매일 1분씩만 만난다 해도 1년은 만나야 할 숫자가 되었네요.. - 15:47 #
  • 넷북, 가상화, 웹프로그램에 의해 변화하는 윈도우OS http://bit.ly/5l53td - 17:15 #
  • 삼성이 바다를 출시해서는 안되는 이유 http://bit.ly/6qORwq - 17:17 #
  • 달라진 모습의 윈도우용 에버노트 3.5 버젼 릴리즈 http://bit.ly/5hvdnn 잉크 노트에 텍스트 입력하는 기능을 바랬었는데 여전히 안되네요.. 아쉽다는.. - 19:2 #
  • 작업전환(task-switching)의 비용 http://bit.ly/6nUyPI - 20:21 #
  • 한참을 쉬었다 다시 컴백.. http://bit.ly/5QIrwR - 20:51 #
  • @gedwarp_Hyungil 제가 읽어서 이해하기로는 페차쿠차와는 조금 틀린듯 하고 실제로 ㅣ런 회의를 기획한다는 거 자체가 엄청난 용기가 필요할 것 같습니다. - 20:52 #
  • 저녁 먹구 또다시 열심히 회의 모드.. 집에서 감기로 골골거리고 있을 아내 걱정에 머릿속은 다른 세상.ㅡㅡ - 20:54 #
  • @Kuwolsan 죽전역으로 이사하시거나 건강을 위해 걸어보시는 것이 좋은 해결책인것 같습니다. 흐흐흐... - 20:56 #
  • @uxcampseoul 혹시 어떤 실제 사례라 경험이 아니라 그냥 제가 고민하고 있는 컨셉에 대한 발표도 괜찮을까요? 현재 소원의 나무라는 것을 구상중인데.. 공유해보고 싶습니다. - 20:59 #
  • @uxcampseoul 저는 수요일까지 워크샵이라 두번째 모임에도 웬지 참석하기 힘들것 같습니다. 아.. 이거 자꾸 빠지면 안되는데요.. 큰일났네요.. 전 현장 지원쪽으로 빠져야 할까요? 명함 나눠주고 등록 받고.. 그런거 해야할듯.. - 21:1 #
  • @Kuwolsan 가장 좋은 것은... 종점으로 이사가시면 해결될듯 합니다. - 21:10 #
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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....
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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 ...
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'자동화 편향'과 '대중적 불신' 을 고려한 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...
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