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murianwind의 트위터 - 2012년 11월 23일 ~ 2012년 11월 29일

  • RT @golbin: 26년 같은 영화도 토렌트로 배포하고 오픈프라이스로 돈 받으면 좋을 것 같은데.. 크라우드 펀딩도 진행했었으니, 배포도 클라우드로 가면 역사에 길이 남지 않을까나요? ㅎㅎ @kangfull74 posted at 07:41:55
  • RT @bluenlive: 안찰스로 단일화되면 문재인 지지자는 찰스를 찍기 때문에 이길 거라고? 적어도 나는 그 상황이 되면 결코 찰스는 찍지 않겠다. 최악의 경우 기권을 하는 한이 있더라도. posted at 07:45:25
  • RT @youknowit2: 안철수씨는 안랩이 뿌려대는 액티브X나 걷어내시고 공약하시면 좋겠음. #여론조사_궤변 posted at 19:10:33
  • MB의 추억이라는 영화를 보았습니다. 평소에 보기만해도 역겹고 분노가 치미는 사람인지라 보지 않으려 하는 인간이 주연인 영화인지라 처음에 참고 보느라 정말 힘들었습니다. posted at 01:46:44
  • 그러나 보면서 정말 눈물 없이 볼 수 없는 영화입니다. 보는 내내 후회와 억울함에 눈물이 멈추지 않았습니다. 지난 5년간 잊었던 수많은 사건들에 우리가 너무 쉽게 잊어버리고 용서해버렸다는것을 알았습니다. posted at 01:46:57
  • 그리고 진실을 외면한 맹목적 사랑 그리고 우리의 무관심과 환멸이 이러한 괴물을 만들어 냈다는 것을 알았습니다. posted at 01:47:02
  • 우리 후손들은 이 시대를 어찌 평가하게 될까요? 우리는 당장 내년에 이들을 심판할 수 있을까요? 아프고 괴롭고 힘들더라도 도려내야할 종양들을 과연 도려낼 수 있을까요? 그런 일을 할 사람을 권좌에 앉힐 수 있을까요? posted at 01:49:41
  • 우리가 잊는다면 당장 내년 그리고 언젠가는 또 다른 이런 괴물을 만들어낼텐데요.. 괴물은 언제나 우리가 포기하고 망각하고 지치기만을 기다릴텐데.. 우리는 과연 무엇을 할 수 있을까요? posted at 01:50:01
  • 우리는 진실을 마주하며 잊지 않을 수 있을까요? 최선이 아닌 차악을 뽑아야만 하는 세상은 언제쯤 끝나게 되는걸까요? posted at 01:50:06
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2012년 11월 16일 ~ 2012년 11월 22일 http://t.co/McFMdrut posted at 17:16:26
  • [IT표준] MIL-STD-498 : 소프트웨어 개발 표준 http://t.co/ZCg0n9Dr posted at 23:36:09
  • 16 Things to Do When You're Bored of Testing http://t.co/5ylpBSx8 via @VijayShinde posted at 06:02:44
  • RT @KayKimTwit: RT 구글에서 일하시는 서민구 님의 책 @Minkoo: (무료도서) #R 을 이용한 데이터 분석 실무 http://t.co/zDvnYCa9 #yam #fb posted at 06:13:24
  • RT @Kuwolsan: 보통 아파트 단지들. 좀 큰 단지는 대략 1만평 정도되는데 이 큰 면적 중에서 나한테 의미있는 공간은 딱 4~5평 정도인 것 같다. 우리는 죽어있는 공간에서 산다. 그래서 삶이 힘든 것 아닐까? posted at 06:17:53
  • 그 때 아니면 쉴 시간도 없습니다 RT @mickeyk 한국에서 출근 시간에 전철을 타면 다들 휴대폰으로 게임을 하고 계신다. 게임도 좋고 한국의 모바일 게임 산업을 응원하지만 아침 출근길에는 조금 생산적인 일을 하는 것이 좋지 않을까란 생각도 든다. posted at 19:25:35
  • 영화 26년 시사회 왔습니다. 움하하하하.. 배우들 중에는 슬옹뿐이 모르겠네요.. 얼굴이 주먹만해요.. posted at 20:42:06
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] 26일 26년 영화를 보고 왔습니다. http://t.co/EjfblRwr posted at 00:56:19
  • Google Nexus Devices World Availability Checker http://t.co/nezTcjKX @ldx00 에서 posted at 10:53:09
  • RT @in_future: 컨설팅 분야와 상관없이 재무제표 읽는 법은 모든 컨설턴트의 기본 스킬. 그 중 손익계산서는 가장 필수. 이런 기본스킬이 없는 컨설턴트가 제법 있다. posted at 22:29:49
  • RT @hangulo: <피해자 '아픔' 표현한 영화 '26년'> http://t.co/o1T6YnmY 반드시 이 영화는 1000만을 지켜야 합니다. #남영동1985 와 함께 역사를 만듭시다. posted at 07:46:00
  • 10 Things to Know about A/B Testing http://t.co/ZXxTWisI posted at 15:32:32
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] xper 11월 정기 모임에 다녀와서 http://t.co/H5pxjoxQ posted at 17:55:28
  • 민주당의 쇄신을 바란다면, 먼저 민주당을 알고, 그 다음에 무엇을 바꾸라고 구체적으로 말하라 http://t.co/SUNxn105 posted at 06:46:15
  • 리눅스(Linux)에서의 게임: 할 수 있는 것과 기대할 수 없는 것 http://t.co/eJ6erPt4 posted at 06:48:21
  • 힉의 법칙에 대하여 http://t.co/Lz4XLwh6 posted at 06:51:39
  • RT @cjunekim: 소비자는 구매의 총체적 경험을 해당 브랜드랑 연결해 느끼게 된다. 제품을 잘 만드는 것으로는 부족하다. 경험을 잘 만들어야 한다. posted at 07:23:34
  • RT @in_future: 컴퓨터는 인간의 노동력을 감해주지 못한다. 오히려 컴퓨터의 등장은 인간들도 컴퓨터처럼 많은 일을 동시에 처리해야 한다는 압박감을 주었을 뿐이다. posted at 07:27:45
  • 아리안5 추락사고 - 3편, 나로호의 성공을 기원하며.. http://t.co/Pul1SlBS posted at 09:13:09
  • 민주당이 쇄신되어야 한다면 뭐가 쇄신되어야 할까? http://t.co/j0SE1Rz4 posted at 14:55:28
  • The Best Business Books Of 2012 http://t.co/R1QsakzO posted at 22:42:41
  • 시각장애인들 ‘웹접근성’ 차별 첫 손배소 http://t.co/twxxMl2x posted at 23:18:33
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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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