테런스 타오가 바라보는 수학과 AI
테런스 타오의 AI에 관한 견해를 모아 정리한 살아 있는 문서. 수학에서의 검증, 학생과 연구자의 사용 기준, 수학의 미래와 위험을 다룹니다.
우리가 할 일은 무엇이 남을까요?
AI가 일을 바꿀 때 우리에게 어떤 일이 남을지 묻는 아르빈드 나라야난의 ICML 2026 기조연설. AI의 능력과 실제 도입 사이의 간극, 앞으로 필요한 적응을 짚어요.
확률적 앵무새 떼와 ‘쓸모 있는’ AI의 핵심 문제
AI 에이전트가 실제로 쓸모 있어진다 해도, 책임·편향·자원 소모에 관한 비판은 사라지지 않는다. 유용함이 누구에게 어떤 대가로 돌아가는지 묻는 글.
'굴욕'은 어떻게 중국의 급진적 기술 굴기를 이끄는가
중국의 '백년국치' 서사가 어떻게 오늘날의 기술 전쟁을 움직이는 심층 심리가 되었는지, 중국과 영국을 오간 한 작곡가의 시선으로 풀어낸 글입니다.
샘 올트먼이 우리의 미래를 좌우한다: 그를 믿어도 될까?
새로운 인터뷰와 그동안 공개되지 않았던 문서들이 OpenAI 수장에 대한 끊임없는 의혹을 조명한다.
과학자와 시뮬레이터: LLM만으로는 암을 치료할 수 없다
AI가 모든 질병을 치료하고 에너지 문제를 해결할 거라는 약속. 하지만 사회의 관심과 투자를 독점하는 모델은 이야기의 일부에 불과하다.
슈퍼컴퓨터 시대의 라이브 퍼포먼스 (파트 1)
Ableton Live 공동 창시자 로베르트 헹케가 전자음악 라이브 퍼포먼스의 근본적 딜레마를 역사적 맥락과 함께 해부한 에세이
소셜 파일시스템
AT Protocol을 파일시스템 관점에서 바라보는 깊이 있는 탐구. 파일, 폴더, 레코드, 컬렉션, DID, 그리고 분산형 소셜 네트워크의 미래.
NotebookLM: 인간의 이해를 위한 적응형 표면
NotebookLM이 단순한 AI 도구가 아닌, 학습자의 인지 스타일과 이해 수준에 맞춰 유연하게 변화하는 '적응형 표면'으로서 어떻게 작동하는지 탐구합니다.
켄타우로스, 카나리아, J-커브: AI의 함정과 생산성 잠재력
스탠퍼드 경제학자 에릭 브린욜프슨과의 인터뷰. AI가 인간 노동을 대체하는 것이 아니라 증강할 때 가장 큰 경제적 이득이 발생하는 이유를 설명합니다.
