꿈동아빠 구재학

기술이 발전해도 끝내 가질 수 없는 것, 뜨거운 가슴 - 에필로그

2026-03-23T22:49:32Z

사실을 고백하자면, 이 연재를 시작하기 전 나는 두려웠다. 하루가 다르게 진화하는 기술의 끝이 어디일지, 그 속에서 문과생 출신으로서 나는 어떤 역할을 할 수 있을지 두려웠다. 그 두려움을 더욱 선명하게 만든 것은 오래전에 보았던 영화 한 편이었다. 2035년을 배경으로 한 영화 〈I, Robot〉에서, 인간은 지능을 갖춘 로봇의 도움으로 편리하게 살

16주차: AGI 시대, 문과생의 생존 전략 - PART 4. 통찰 — 미래 산업을 읽는 눈

2026-03-16T22:02:46Z

보고서를 발표하고 나자, 상사가 잠시 멈추며 물었다. "이 자료… AI로 작성한 건가요?" 표면적으로는 확인 질문이다. 그러나 그 안에는 다른 질문이 숨어 있다. "그럼 당신이 한 게 뭐죠?" 무엇을 조사하고, 어떤 각도로 분석하고, 어떤 메시지를 담을지 결정한 것은 사람이었다. 지휘자는 바이올린도 첼로도 직접 연주하지 않는다. 그러나 서로 다른 악기들이

15주차: AI인프라 전쟁 - 반도체/전력/데이터센터 - PART 4. 통찰 — 미래 산업을 읽는 눈

2026-03-09T22:55:51Z

1848년 미국 캘리포니아에서 금광이 발견됐다는 소식이 퍼지자, 전 세계에서 사람들이 몰려들었다. 이른바 '골드러시'다. 그런데 이 시대를 통틀어 가장 큰돈을 번 사람은 금을 캔 광부가 아니었다. 광부들에게 청바지를 판 리바이 스트라우스, 그리고 삽과 곡괭이를 공급한 상인들이 역사에 이름을 남겼다. 오늘날의 AI 골드러시도 다르지 않다. 세간의 관심은 C

14주차: 지능이 몸을 얻다: 피지컬 AI의 시대 - PART 4. 통찰 — 미래 산업을 읽는 눈

2026-03-03T21:05:27Z

공장 담벼락의 구인 현수막 2025년, 테슬라 오스틴 공장에서 공개된 영상 하나가 세계를 술렁이게 했다. 인간형 로봇 '옵티머스(Optimus)'가 공장 바닥을 걸어 다니며 부품을 분류하는 장면이었다. 댓글창은 두 가지 반응으로 갈렸다. "저것이 내 일자리를 빼앗겠구나"라는 공포와, "아직 저 정도밖에 못 하나"라는 실망이었다. 같은 시각, 한국 지방의

13주차: 온디바이스AI - 클라우드에서 내 손 안으로 - PART 4. 통찰 — 미래 산업을 읽는 눈

2026-02-23T23:03:36Z

비행기 안의 AI, 왜 대답을 못 할까? 해외출장 중 기내에서 노트북을 열었다. 며칠간 정리하지 못한 보고서를 ChatGPT의 도움을 받아 마무리하려던 참이었다. 하지만 화면에는 냉정한 메시지가 떴다. "인터넷 연결이 필요합니다." 이 짧은 문장이 불편함 이상의 질문을 던진다. 아무리 똑똑한 AI라도, 인터넷 선이 끊기면 아무것도 할 수 없는 것일까? 내

12주차: API - 고립된 천재를 세상과 연결하다 - PART 3. [이해] 엔지니어와 대등하게 대화하기

2026-02-22T15:14:12Z

똑똑한 AI, 하지만 손발이 없다면? "내일 오전 10시에 서울역 근처 카페 예약해줘." ChatGPT에게 이렇게 요청하면 어떤 답이 돌아올까? "네이버에서 '서울역 카페'를 검색하고, 원하는 곳을 찾아 전화로 예약하시면 됩니다." 아마 이런 식일 것이다. AI는 방법은 알려주지만 실행은 하지 못한다. 마치 컨설턴트가 실행계획은 제안해 줄 수 있지만,

11주차: RAG - AI의 거짓말을 막는 오픈북 전략 - PART 3. [이해] 엔지니어와 대등하게 대화하기

2026-02-22T15:14:29Z

AI를 업무에 못 쓰는 이유 4주차에서 배운 할루시네이션(Hallucination, 환각)을 기억하는가? 우리가 AI에게 알지 못하는 내용을 질문하면 AI는 자신 있게 거짓 정보를 답변한다. 9주차에서 그 이유를 살펴봤다. AI는 확률로 다음 단어를 선택하며 문장을 만든다. 학습하지 않은 정보는 패턴으로 추측할 뿐이다. 예를 들어보자. 법무팀 변호사가

10주차: 백과사전 AI를 전문가로 만드는 법 - PART 3. [이해] 엔지니어와 대등하게 대화하기

2026-02-22T15:15:14Z

ChatGPT는 똑똑한데, 왜 우리 회사 제품은 모를까? 지난주 우리는 AI의 본질을 배웠다. AI는 "거의 이해"하는 예측 기계다. 방대한 데이터로 학습해서 다음 단어를 예측하고, 그 예측이 정교해지면서 창발적 능력까지 보인다. 하지만 GPT가 아무리 똑똑해도 우리 회사의 제품명, 내부 용어, 업무 프로세스는 모른다. "우리 회사 최신 제품 라인업으로

첫사랑 이야기

2026-03-21T23:35:27Z

고교 시절 만난 첫사랑과 70년을 행복하게 살다가 같은 날 몇 시간 차이로 세상을 떠난 노부부 이야기를 읽은 적이 있다. 첫사랑은 이루어지지 않는다던데.. 하긴, 30년도 더 된 이야기지만, 나도 첫사랑이 영원할 거라 믿었었다. 대학에 입학한 후 한동안 나는 우울했다. 남중, 남고를 졸업한 나에게 대학은 새로운 세상이 펼쳐지는 곳이어야 했다. 여학

9주차: AI는 내 질문을 이해하는 걸까? - PART 3. [이해] 엔지니어와 대등하게 대화하기

2026-02-22T15:15:31Z

"AI는 정말 내 질문을 '이해'하고 답하는 걸까?" Part 2까지 우리는 프롬프트를 다듬고, 페르소나를 부여하고, 멀티모달로 파일을 분석하며 AI를 '지휘'해왔다. 그런데 사용하면 할수록 묘한 느낌이 든다. "이거 좀 정리해줘"라는 모호한 요청에도 정확히 의도를 파악한다. 복잡한 보고서를 주면 핵심만 뽑아낸다. 심지어 명확히 말하지 않은 맥락까지 읽

8주차: 나만의 AI 비서 기획하기 - PART 2. [활용] 문과생의 필살기: 맥락(Context) 설계

2026-02-22T15:16:02Z

AI에게 매번 같은 말을 반복하고 있지 않은가? 지난 7주간 우리는 AI와 대화하는 법을 배웠다. 맥락을 제공하고, 페르소나를 부여하고, 구조를 설계했다. 그런데 매번 이 모든 것을 반복 입력해야 한다면 어떨까? 예를 들어 회의록을 정리할 때마다 다음과 같이 지시한다고 가정해 보자: "너는 10년 차 프로젝트 매니저야" "우리 회사는 IT 스타트업이고,

7주차: 멀티모달 - 읽고, 보고, 듣는 AI 지휘하기 - PART 2. [활용] 문과생의 필살기: 맥락(Context) 설계

2026-02-22T15:16:19Z

지난 5~6주 차에서 우리는 '말'로 AI와 소통하는 법을 배웠다. 명확한 지시, 구체적인 맥락, 적절한 페르소나 부여. 이 모든 것은 '텍스트'라는 단일 채널을 통한 커뮤니케이션이었다. 그런데 생각해 보면, 우리의 실제 업무는 텍스트만으로 이루어지지 않는다. 마케터의 책상 위에는 경쟁사 브로셔가 놓여 있고, 기획자의 노트북에는 2시간짜리 회의 녹음 파일

6주차: AI에 전문가 역할 부여하기 - PART 2. [활용] 문과생의 필살기: 맥락(Context) 설계

2026-02-22T15:16:31Z

지난주, 우리는 프롬프트 작성의 3대 원칙을 익혔다. • 명확성: 누구를 위한, 어떤 형식의 결과물인가 • 맥락: 왜 필요한가, 어떤 제약이 있는가 • 구조: 어떤 틀로 만들 것인가 이 3가지만 제대로 지켜도 AI의 답변 품질은 확연히 달라진다. 그런데 오늘, 우리는 여기에 한 가지를 더 추가한다. 바로 페르소나(Persona). AI에게 "너는 누구다

5주차: 프롬프트의 본질은 커뮤니케이션 - PART 2. [활용] 문과생의 필살기: 맥락(Context) 설계

2026-02-22T15:16:44Z

지난 4주간 우리는 AI라는 낯선 존재를 이해하는 여정을 걸었다. 질문의 시대가 왔음을 깨달았고(1주차), 검색과 생성을 조합하는 법을 배웠으며(2주차), 상황에 맞는 AI를 선택하는 안목을 길렀고(3주차), 할루시네이션을 관리하는 편집장이 되었다(4주차). 이제 PART 2, [활용]의 시간이다. 'AI가 뭔지'는 알았다. 이제는 '내 뜻대로 부리는 법

4주차: AI의 거짓말 다루기 - PART 1. [적응] 언어의 전환: Code에서 '자연어'로

2026-02-22T15:17:59Z

지난 3주간 우리는 AI를 '질문의 시대'의 도구로 이해했고(1주차), 검색과 생성을 조합하는 법을 배웠으며(2주차), 상황에 맞는 AI를 선택하는 안목을 길렀다(3주차). 이제 가장 중요한 질문이 남았다. AI가 거짓말을 한다면, 어떻게 해야 할까? 좋은 소식이 있다. 2025년 들어 AI의 거짓말, 즉 할루시네이션은 여러 평가에서 눈에 띄게 줄어드는

3주차: AI 3대장 용병술 - PART 1. [적응] 언어의 전환: Code에서 '자연어'로

2026-02-22T15:18:25Z

"문과생, AI 전문가 되기" 16주 프로젝트 중 3주차를 시작하겠습니다. 회의실에 모인 세 명의 지원자 마케팅팀 신규 채용 면접 마지막 날이다. 지원자 A는 아이디어가 넘친다. 캠페인 콘셉트를 물어보자 즉석에서 열 가지 안을 쏟아낸다. 창의적이고 다재다능하지만, 가끔 과장된 표현을 쓰거나 검증되지 않은 정보를 자신 있게 말하는 경향이 있다. 열정만

2주차: 검색하지 말고 생성하라 - PART 1. [적응] 언어의 전환: Code에서 '자연어'로

2026-02-22T15:18:38Z

우리는 지난 20년간 "검색"의 세계에서 살아왔다 궁금한 게 있으면 검색창에 몇 개의 키워드를 던지고, 나온 링크들을 클릭하며 정답을 "찾아내는" 방식이 몸에 배어 있다. 그런데 생성형 AI가 등장하면서, 이 익숙한 사고의 회로가 완전히 뒤바뀌기 시작했다. 같은 질문이라도, 검색엔진에 던질 때와 생성형 AI에 던질 때 우리의 뇌는 다르게 작동한다. 검색엔

1주차: 코딩의 시대가 가고, 질문의 시대가 왔다 - PART 1. [적응] 언어의 전환: Code에서 '자연어'로

2026-02-22T15:18:59Z

회의실에서 일어난 변화 회의실 풍경이 달라지고 있다. 과거 회의실에서는 개발팀장이 모니터를 가리키며 복잡한 코드를 설명했다. "이 API 엔드포인트를 호출하면 JSON 형식으로 데이터가 반환되고..." 기획자와 마케터는 고개만 끄덕였다. 알아들은 것 같기도 하고, 모르는 것 같기도 했다. 질문하고 싶지만 "전 코드를 몰라서..."라는 말만 맴돌았다. 최

프롤로그 - 문과생, AI 전문가 되기 16주 프로젝트 - 코딩을 몰라도, AI를 지휘할 수 있다

2025-12-08T05:23:59Z

기술 발전의 가속도 기술 발전 속도가 너무 빠르다. 2022년 11월 30일, ChatGPT가 세상에 나왔고 5일 만에 사용자 100만 명을 돌파했다. 두 달 만에 1억 명이 됐다. 인류 역사상 가장 빠른 확산이었다. 그때부터 6개월이 하나의 단위가 됐다. 2023년 3월에는 GPT-4가 나와 변호사 시험을 통과했고, 같은 해 7월에는 Claude 2가

에필로그 - 내가 이 연재를 시작한 이유

2025-11-11T22:43:25Z

하늘의 별이 된 전설의 가수들 이 연재를 시작하게 된 계기는 어느 날 퀸의 Live Aid 공연 영상을 보다가 문득 든 생각 때문이었다. 이제 저 모습은 두 번 다시 볼 수 없구나. 가슴 끝이 저려왔다. 그리고 내가 좋아했던 가수들 중에 더 이상 볼 수 없는 이들이 꽤 많다는 사실이 떠올랐다. 그들은 왜 떠나야만 했을까. 어떤 삶을 살았을까. 그들은 행