misc. LM

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By m.s.s.Science
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misc. LM episodes

  • UX의 위기 디자이너는 전략 파트너가 되어야 산다

    UX 디자인 분야의 현재 혼란과 정체성 위기를 분석하는 기사입니다. 저자는 UX 디자인이 "죽었다"는 주장을 반박하며, 대신 업계가 변화와 과도기를 겪고 있다고 주장합니다. 특히, 디자인 가치 평가의 표준 부재와 함께, 디자이너의 역할과 기대치가 명확하지 않아 회사와 디자이너 모두 혼란을 겪고 있음을 강조합니다. 궁극적으로 디자이너들이 단순한 사용자 경험을 넘어 비즈니스 목표를 이해하고 전략적 영향력을 확대해야만 이러한 혼란을 극복할 수 있다고 조언합니다.

    13 min
  • AI의 두뇌를 설계하는 모델 디자이너의 등장

    모델 디자이너(Model Designer)라는 새로운 역할의 부상을 설명하며, 디자이너들이 인공지능(AI) 모델 자체를 형성하는 작업에 적극적으로 참여해야 한다고 주장합니다. 현재 디자이너들은 주로 사용자가 AI와 상호작용하는 인터페이스(interface)에 집중하고 있지만, 환각(hallucinations)이나 편향(biases) 같은 근본적인 문제는 모델 자체에 내재되어 있습니다. 모델 디자이너는 기존 UX 팀과 달리 AI 엔지니어와 직접 협력하여 모델의 정렬(alignment) 부분을 다루며, 이는 프롬프트 개선이나 데이터셋 형성을 포함합니다. 궁극적으로 이 역할은 기술 지식, 글쓰기 능력, 그리고 사용자 경험에 대한 깊은 이해를 요구하며, 더 나은 AI 제품을 만들기 위해 엔지니어링팀과의 새로운 협업 방식이 필요함을 강조합니다.

    11 min
  • AI 시대 디자이너는 코딩을 PM은 디자인을

    "Designers: We’ll all be design engineers in a year"이라는 제목의 이 글은 인공지능(AI)이 제품 개발 분야의 역할을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 필자의 견해를 제시합니다. 필자는 AI 덕분에 이제 누구나 아이디어를 실현하는 것이 더 쉬워졌으며, 이는 한 프로덕트 매니저가 디자이너의 도움 없이 시제품을 제작한 사례를 통해 설명됩니다.

    10 min
  • 투기적 트리 탐색과 인간-AI 협업 패턴

    생산성 향상을 위한 인간-AI 협업 패턴에 초점을 맞춘 "투기적 트리 탐색"이라는 개념을 소개합니다. 저자는 AI와 협업하여 작업할 때 겪었던 병렬 작업, 장기 작업, 작은 단위 작업 예약 등의 기존 시도들을 분석하고, 이러한 접근 방식들이 10배 생산성(10x)을 달성하지 못했음을 설명합니다. 이 경험들을 바탕으로, 인간의 맥락 전환 비용 최소화와 산출물의 품질 향상 등의 전제를 도출합니다.

    13 min
  • 오늘의풍경 - '마카롱김치찌개 팀플' 사례

    크리에이티브 스튜디오 '오늘의풍경' 블로그에 게시된 글로, 유엔기후변화협약 당사국총회(COP30)에 대응하여 하인리히 뵐 재단 동아시아 사무소와 함께 제작한 잡지 프로젝트의 솔직한 제작 과정과 협업 경험을 공유합니다.

    11 min
  • AGI는 물리적 현실의 한계에 부딪힌다

    팀 데트머스(Tim Dettmers)는 인공 일반 지능(AGI)과 초지능의 실현 가능성에 대해 물리적 하드웨어와 경제적 관점에서 강력한 회의론을 제기합니다. 저자는 연산의 물리적 한계와 수익 체감의 법칙을 근거로, 선형적인 발전을 위해 지수적인 자원이 투입되어야 하는 현재의 AI 모델링 방식이 곧 한계에 봉착할 것이라고 주장합니다. 특히 GPU 성능 향상의 정체와 데이터 확보의 어려움은 추상적인 철학에 기반한 낙관적 전망을 가로막는 실질적인 장벽으로 작용합니다. 따라서 미래의 AI 가치는 소수의 승자가 독식하는 초지능의 탄생보다는, 실제 산업 현장과 일상에 기술이 스며드는 경제적 확산과 생산성 증대에 달려 있습니다. 결과적으로 저자는 AGI를 현실을 무시한 환상으로 규정하며, 물리적 제약 내에서 실용적인 최적화에 집중할 것을 강조합니다.

    16 min
  • 켄트 벡, AI는 주니어 채용 리스크를 없앤다

    켄트 벡은 인공지능 도구가 신입 개발자의 교육 방식을 혁신하여 이들의 채용 가치를 크게 높였다고 주장합니다. 과거에는 초급 인력이 수익을 내기까지 오랜 시간이 걸려 기업에 부담이 되었으나, 생성형 AI를 활용하면 학습 속도를 높여 손실 구간을 대폭 단축할 수 있습니다. 저자는 단순히 결과물을 만드는 '바이브 코딩' 대신 AI를 학습 가속기로 활용해 주니어의 성장을 관리해야 한다고 강조합니다. 결과적으로 이러한 학습 지향적 관리는 이직 위험을 낮추고 조직 전체의 생산성을 높이는 유리한 투자가 됩니다. 따라서 기업은 인력 감축 대신 AI 기반의 효율적인 교육 시스템을 구축하여 미래 인재를 확보하는 전략적 선택을 해야 합니다.

    16 min
  • 듀오링고의 UX 포기 선언 PX 논란

    디자인 분야의 명칭 논쟁, 특히 UX(사용자 경험)와 PX(제품 경험) 간의 용어 변경에 대한 광범위한 논의를 제시합니다. 듀오링고(Duolingo)가 "UX" 기능을 "Product Experience"로 변경한 사건을 계기로 논쟁이 촉발되었으며, 이는 디자이너의 정체성과 역할 변화에 대한 중요한 질문을 던지고 있습니다. 저자는 명칭이 디자인 시스템에서 가지는 힘과 의미를 강조하며, 전통적인 '제품 디자인'의 정의와 사용자 중심 접근 방식과의 충돌 등 PX(제품 경험) 명칭의 한계를 분석합니다. 궁극적으로 이 글은 인간 시스템 설계(Human Systems Design)를 미래 디자인 정체성으로 제안하며, 디자이너가 단일 제품을 넘어 복잡한 생태계와 인간 중심의 결과에 초점을 맞춰야 한다고 주장합니다.

    14 min
  • 왜 우리는 AI를 사람처럼 대할까 의인화의 위험

    인공지능(AI)에 대한 인간의 일반적인 의인화 습관을 탐구합니다. 저자는 인간이 동물이나 사물에 인간적인 특성을 부여하는 것과 유사하게, AI 비서나 챗봇에도 정중함, 칭찬, 역할극, 심지어 동료 의식까지 적용한다고 설명합니다. 닐슨 노먼 그룹의 연구 패턴을 인용하여 이러한 행동을 네 가지 주요 범주(예의, 강화, 역할극, 동반자 관계)로 분류합니다. 궁극적으로 이 기사는 AI를 의인화하는 것이 기술에 대한 이해를 높이기보다는 오히려 오해를 불러일으키고 신비화할 수 있다는 위험성을 경고합니다. 마지막으로, 인간이 AI를 설계한 기술이라는 점을 강조하며, 정확한 언어를 사용하여 이러한 오해를 피할 것을 제안합니다.

    14 min

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