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🐘 "분홍 코끼리를 생각하지 마세요" — AI에게 '하지 마'가 통하지 않는 진짜 이유 지금부터 30초 동안 분홍 코끼리를 절대 떠올리지 마세요. …떠올렸죠? 사람만 그런 게 아닙니다. AI도 똑같이, 아니 어쩌면 더 심하게 그렇습니다.🎯 이 글에서 다루는 것"AI는 부정 명령을 더 잘 어긴다"는 속설의 진실 절반과 거짓 절반토큰 생성 메커니즘으로 보는 진짜 원인 (사람의 '기억'과는 다른 이야기)Ironic Process Theory(역설적 정신 처리 이론)와 LLM의 묘한 공통점보안 시스템 프롬프트에서 흔히 빠지는 함정부정문을 긍정문으로 재구성하는 실전 패턴📌 결론부터 — 절반은 맞고, 절반은 다르다"AI는 부정적으로 말하면 더 잘 기억해서 규칙을 어긴다"는 이야기, SNS와 커뮤니티에서 자주 돕니다. 정리하면 이렇습니다.현상은 사실입니다. "하지 마세요"라고 막은 행동을 모델이 오.. 2026. 5. 7.
🤖 한 명의 분신술 vs 여러 전문가의 합주 — 멀티 에이전트와 다중 세션 에이전트 관리 방법론 에이전트 한 명을 굴릴 때는 프롬프트만 잘 써도 됐다. 그러나 에이전트가 둘이 되는 순간, 그것은 분산 시스템이 된다.🎯 이 글에서 다루는 것멀티 에이전트(Multi-Agent)와 다중 세션 에이전트(Forked / Parallel Session)의 본질적 차이5가지 핵심 오케스트레이션 패턴 — Orchestrator-Worker, Swarm, Mesh, Hierarchical, Pipeline실무에서 부딪히는 함정 — 핸드오프 루프, 토큰 폭증, 컨텍스트 충돌관리 방법론 5가지 축 — 컨텍스트, 상태, 통신, 관찰성, 보안📌 왜 지금 이 이야기를 해야 하는가2024년이 "AI 에이전트가 등장한 해"였다면, 2025~2026년은 에이전트를 운영(Operate) 하는 해가 되었습니다. 단일 에이전트로 .. 2026. 5. 7.
💸 실리콘밸리는 지금 '토큰맥싱' 중 — 클로드 3억 토큰 쓰려면 Max 20x 몇 개 결제해야 해? 연봉 50만 달러 엔지니어가 토큰 25만 달러어치도 안 쓴다고? 매우 걱정스럽다.— 젠슨 황(NVIDIA CEO)🎯 이 글에서 다루는 것실리콘밸리에서 폭발한 '토큰맥싱(Tokenmaxxing)' 현상의 실체Claude Max 20x 플랜의 실제 토큰 한도 (5시간 / 주간)월 3억 토큰을 쓰려면 Max 20x를 몇 개 결제해야 하는지 정밀 계산Max 20x vs API 직결, 어느 쪽이 더 경제적인지 비교한국 IT 종사자가 알아둘 만한 시사점📌 도입 — "Claudeonomics"라는 사내 리더보드2026년 봄, 메타(Meta) 직원 한 명이 사내 인트라넷에 슬그머니 리더보드를 하나 띄웠습니다. 이름하여 "Claudeonomics". 8만 5천 명이 넘는 직원의 Claude 토큰 소비량을 줄세우는 이.. 2026. 5. 7.
Claude로 짓고 Codex로 의심하라 🛠️🔍 — 2026년 AI 듀얼 코딩의 새로운 표준 AI가 짠 코드를 같은 AI에게 리뷰시키는 건, 학생에게 자기 시험지를 채점하라는 것과 같다.🎯 이 글에서 다루는 것왜 단일 AI 코딩 도구로는 부족한가 — 아첨 편향(sycophancy bias) 의 함정Claude Code(작성) + Codex(검증) 듀얼 워크플로우의 작동 원리공식 출시된 OpenAI Codex Plugin for Claude Code 사용법일반 리뷰 vs 적대적 리뷰(adversarial review) 의 결정적 차이강사·실무자 관점에서 본 도입 전략과 비용 효율 포인트📌 도입 — "혼자 쓰고 혼자 검증하는" 시대의 종말지난 1~2년간 우리는 한 가지 도구에 의존하는 코딩에 익숙해졌습니다. Cursor, Copilot, Claude Code, Codex — 어느 것이든 하나만 .. 2026. 5. 4.
🔬 LLM이 코드 취약점을 찾아내는 진짜 원리 — 신뢰 도구들의 내부를 해부하다 "AI가 환각을 본다는데, 보안에서 정말 믿을 수 있을까?" — 2025년, 그 답이 나왔다.🎯 이 글에서 다루는 것LLM 단독 스캔이 위험한 5가지 이유신뢰의 핵심 공식 — Hybrid 검증 루프 원리Source–Sink–Sanitizer 모델을 LLM이 어떻게 강화하는가2025–2026 신뢰 도구 5선의 내부 구조Google Big Sleep의 SQLite Zero-day 무력화 사례 📌 도입: "AI가 진짜 취약점을 잡는다"의 진실2025년 들어 AI 보안 도구들이 자극적인 헤드라인을 쏟아냈다. "AI가 zero-day를 잡았다", "false positive 91% 감소", "보안 연구원과 96% 일치"... 진짜인가? 결론부터 말하면 진짜다. 단, LLM 혼자가 아니다. 학술 연구들이 비교 .. 2026. 5. 3.
🤖 LLM SAST vs DAST: 코드를 '읽는' AI와 '두드리는' AI, 무엇이 다른가? 정적이냐 동적이냐, 그것이 문제로다 — 그리고 LLM이 그 답을 다시 쓰고 있다.🎯 이 글에서 다루는 것SAST와 DAST의 본질적 차이를 5분 만에 정리LLM이 두 진영에 가져온 게임체인저 변화LLM SAST와 LLM DAST의 강점·한계 비교실무 도입 시 마주칠 함정과 비용 구조DevSecOps 파이프라인에 녹이는 단계별 가이드📌 도입: 보안 테스팅, 다시 뜨거워진 이유요즘 코드는 사람보다 빠르게 만들어진다. Copilot, Cursor, Claude Code 같은 AI 도우미가 매일 수만 줄을 토해내고, 개발자는 검토할 새도 없이 PR을 머지한다. 문제는 — 그렇게 빠르게 늘어난 코드가 빠르게 안전해지지는 않는다는 것이다. 전통적인 SAST와 DAST는 이 시대의 속도를 따라가기 버겁다. 룰 기.. 2026. 5. 3.