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murianwind의 트위터 - 2012년 12월 28일 ~ 2013년 01월 03일

  • Antifragility in Software Testing - http://t.co/0vlQYAz2 posted at 11:08:45
  • 제 넥서스 4가 오후 8시 배송 예정이라고 택배원 아저씨에게 문자 왔네용.. 아힝.. 진짜루?? posted at 14:24:21
  • 넥서스 4는 오늘 오는 것 같고.. 그러면 이제 케이스가 와야하는데.. 케이스는 도데체 언제 올지.. posted at 14:31:27
  • 2년 전 옵큐 질르고 며칠간 미칠듯이 블로그에 후속기를 올렸는데.. 이번에는 넥서스 4로 열심히 후속기를 써봐야게네요.. 2년의 세월동안 안드로이드가 얼마나 변했을지.. 기대중입니다. posted at 14:32:35
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] murianwind의 트위터 - 2012년 12월 21일 ~ 2012년 12월 27일 http://t.co/66Yr1RTC posted at 20:41:41
  • 미련을 버리지 못하고 택배 아저씨를 기다리고 있네요.. 내일 아니면 담주 월요일에 오시려나? 힘드신건 이해하지만.. 한달이나 기다린 넥서스 4인데.. 전화도 아니받으시고.. 후우.. 자야하나? 포기하면 편하려나? ㅠㅠ posted at 23:12:26
  • RT @SeoKyoungduk: 12월28일 오늘은 나석주 의사가 동양척식주식회사에 폭탄을 투척한 날입니다. 연예인 기사도 좋지만 이런날은 포털 실시간 검색어에 '나석주'라는 이름도 한번은 올라갔음 하네요! 우리의 역사는 우리가 지켜나가야만 합니다~^^ posted at 23:35:07
  • 넥서스 4로 남기는 첫번째 글.. 그런데 아이폰이 더 좋은 것 같다.. ㅋㅋ posted at 15:16:06
  • http://t.co/7ql4m0WD 제 넥서스 4 잠금화면입니다. 이거 꾸미는 재미도 쏠쏠하네요. 아웅.. 자야는데... posted at 02:47:57
  • RT @Outsideris: Speed Up Your Site Using Prefetching http://t.co/Gg6i3SIS posted at 05:35:23
  • 민주당, 당신들을 모두 불태워도 모자란다. - http://t.co/NI7jhv2R posted at 09:03:46
  • [테스팅 히치하이커를 위한 안내서] Google Nexus 4 험난했던 구매 여정에 대한 기록 http://t.co/VnMSKfWy posted at 09:57:03
  • [웹툰11] 부인 방지 - 가장 황당한 사기 1/2 - http://t.co/gP8NLET6 posted at 13:02:34
  • 강정기지 예산 통과, 항공모함 정박 가능한 항구 건설 - http://t.co/S24YDWBb posted at 22:13:15
  • RT @hyeonseok: 웹표준, 웹접근성 관련 링크 모음 http://t.co/Yk79IZ3r posted at 05:28:08
  • The 10 Most Popular UX Articles from 2012 - http://t.co/D53ZokzX posted at 05:32:00
  • Poster - Software Testing Creativity - http://t.co/HXyM3Zca posted at 05:34:44
  • The Ultimate List of 30+ Android 4.2 LockScreen Widget Apps http://t.co/HtTKhx7G @TechSplurge 에서 posted at 10:05:26
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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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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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'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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