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murianwind의 트위터 - 2012년 03월 09일 ~ 2012년 03월 15일

  • 제주해군기지 '구럼비 폭파'를 막을 방법은 있다 http://t.co/mcQqHanu posted at 08:51:41
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2012년 03월 02일 ~ 2012년 03월 08일 http://t.co/2xLLS9Qz posted at 09:50:43
  • 내가 장염에서 회복되는 이번에는 아들 녀석이 장염에 걸렸다.. 이거 전염되는거였냐? ㅠㅠ 1초도 가만히 안 있고 온 집을 뒤집어 놓던 녀석이 방구석에서 축 늘어져 있으니.. 아흑.. posted at 10:58:07
  • 아침에 꼭 안아줄라는데.. 그래도 이 녀석.. 안아주는건 싫단다.. 이녀석아.. 아빠란다.. 아흑.. 나 땜시 아픈데.. 걍.. 출근할라니까.. 아흐.. ㅠㅠ posted at 10:58:17
  • 나는 요즘 점점 꿩이 되어가는 것 같다.. posted at 13:45:02
  • Get Drunk With Creatures, Manage Your Shopiholism, Learn From Neato People, and More [Android Apps Of The Week] http://t.co/eI8olHgu posted at 08:46:34
  • 지금 '강정마을'이 '제주 4·3'과 무엇이 다른가 http://t.co/L6u5bRhS posted at 08:52:15
  • RT @QuoVadisKorea: 무력증강은 전쟁을 막기위함이다? 멋있는 말이다. 어데까지인가? 무장을 많이 하면 할수록 평화가 온다는뜻? 세계 군수산업은 평화를 위한 자선사업? 그렇다면 4대강 22조 가지고 군함만들어서 중국불법 어획막고 우리어민보호했으면 그게 국방아닌가? posted at 12:03:39
  • RT @QuoVadisKorea: 제주도 해군기지를 둘러싸고 생기는 의견: (1) 국력이 힘이다. 정확한지적. 지금 한국해군이 약한것 사실이다. 그런데 4대강 22조면 군함을 몇척이라도 만들수있다. 재원은 한정되여있다. 지금 중국어획해적들이 날뛰고있다. 근본적 대책이 4대강인가? posted at 12:04:34
  • 특전사령관, 부하 여군과 '성추문' 보직해임 http://t.co/4v4RYilI posted at 07:57:35
  • RT @MsrUsability: The System Usability Scale (SUS) is the most used questionnaire for measuring perceptions of usability - http://t.co/Ujx5lR2N posted at 08:10:38
  • Know Your Customers and How They Decide http://t.co/7OmCjaYq posted at 07:26:00
  • RT @mintycozy: 이건 누가 해명할까? 아니..이제 BBK는 신경도 안쓰고 있을 수도...에잇, 거짓말쟁이는 나쁜거다. [속보] MB의 '제2의 BBK 명함' 나왔다! http://t.co/CQ8lWS1R posted at 08:21:55
  • RT @ReQtester: A free 'Basic software testing' ebook from @VijayShinde from softwaretestinghelp http://t.co/0hwyXYTG posted at 08:25:54
  • 안드로이드 차계부 aCar의 연비 계산의 비밀을 알아내었습니다. 탐색적 테스팅 방법론에 따라 딱 5분 고민하니 답이 나오는군요.. 훗.. posted at 09:58:22
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] 안드로이드 차계부 aCar의 연비 계산식 http://t.co/VV5XgOVx posted at 10:33:25
  • 소프트웨어 1:3 원리 http://t.co/W9fKn6zn posted at 14:05:56
  • Changed Bookshelf to 'Have read' [UI 사용성 테스트 실무 - 사용자 중심의 웹서비스를 탄생시키는 | 전민수 지음 | 멘토르] http://t.co/WRw8zLGK posted at 15:56:09
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] 뮤리안의 사용성 테스트 추천 도서 2nd http://t.co/2fvq1Eqf posted at 17:05:43
  • Screenleap Screen Sharing http://t.co/FjfdU3fc posted at 07:20:28
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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 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...
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