오픈소스의 새로운 모델: 풀 리퀘스트는 닫고, 리믹스는 연다
AI 시대에 GitHub 바자회 모델은 한계에 이르렀다고 말하는 제프리 헌틀리가, 풀 리퀘스트를 끄고 Nix 오버레이로 리믹스를 권하는 '리믹스 모델'을 제안해요.
내 손으로 바꿀 수 있는 소프트웨어
닫힌 앱에 맞춰 일하는 대신, 우리가 쓰는 도구를 직접 바꿀 수 있다면 어떨까요? Ink & Switch가 사용자에서 제작자로 이어지는 완만한 경사, 함께 조합하는 도구, 공동체의 소프트웨어 만들기를 이야기해요.
수학의 종말
토론토 대학교 수학자 대니얼 릿이 OpenAI 수학 서밋에서 발표한 '피하고 싶은 미래'예요. AI가 수학에서 인간을 압도하는데도 수학이 오히려 멈춰 서는 시나리오를 2026년부터 2029년 이후까지 따라가며, 낡은 인센티브가 수학계를 어떻게 망가뜨릴 수 있는지 짚어요.
수학은 어디로 가는가?
구글과 xAI에서 일한 AI 연구자 크리스티안 세게디가 수학 연구를 미지의 정글 탐험에, AI를 갓 날기 시작한 비행기에 빗대요. 홀로 바위를 오르던 영웅의 시대가 저물고, 수학이 모든 과학의 기반이 되는 산업으로 졸업한다고 내다보는 에세이예요.
수학에서 중요한 게 증명뿐이 아니라면, 증명 너머의 수학에 더 큰 박수를 보내야 해요
3Blue1Brown의 그랜트 샌더슨은 수학의 목표가 인간의 이해를 넓히는 데 있다면, 발상의 맥락을 보여 주는 설명도 새 증명만큼 인정해야 한다고 제안해요. AI가 증명을 만들어 내는 시대에 수학계가 무엇을 평가하고 장려할지 묻는 글이에요.
AI로 벽난로를 만들어요
AI를 수업 자료 제작과 학습에 활용하는 조시 브레이크의 경험담. 효율만 높이는 난방 장치보다, 사람이 모여 배우는 벽난로를 만들자는 제안이에요.
AI 실존적 위험 확률은 여전히 정책의 근거로 삼기에 너무 불확실하다
AI가 인류를 멸종시킬 확률이라는 숫자는 어디서 나올까? 귀납·연역·주관적 예측을 검토하고, 정책에 필요한 근거를 묻는다.
스킬에 반대하며
공들여 모아 둔 스킬 라이브러리가 최신 모델의 발목을 잡고 있을지도 몰라요. 효과가 입증된 스킬만 남기는 법, 스킬을 평가하는 4단계 워크플로, 그리고 살아남은 스킬 하나(autoreview)를 소개해요.
AI 챗봇의 계몽주의 훼손에 관한 논고
AI 챗봇은 우리 생각에 맞장구만 칠 뿐, 우리를 생각하게 만들지는 않아요. 챗봇의 아첨과 수동성을 짚고, 우리를 지적으로 몰아붙이는 AI가 왜 필요한지 Maggie Appleton이 이야기해요.
초지능의 실존적 위험: 정렬은 정말 목표여야 할까
전문가들이 초지능의 실존적 위험을 두고 그토록 갈리는 이유, 그리고 정렬 연구가 오히려 위험을 앞당길 수 있다는 논증.
어디에도 없는 곳에서 온 시스템
AI가 저절로 생겨난 힘인 양 말하면, 그 물건을 설계하고 배포한 사람들은 애초에 없었던 것처럼 가려진다.
