AI 열광이 회사를 리스크 공장으로 만들 때
Mitchell Hashimoto의 AI psychosis 경고는 빠른 복구만 믿는 개발 조직이 왜 더 큰 시스템 리스크를 만들 수 있는지 보여준다.
Mitchell Hashimoto의 AI psychosis 경고는 빠른 복구만 믿는 개발 조직이 왜 더 큰 시스템 리스크를 만들 수 있는지 보여준다.
Amazon 직원들이 AI 토큰 사용량 압박 때문에 불필요한 작업을 만든다는 보도는 AI 도입 지표가 어떻게 역효과를 낼 수 있는지 보여준다.
tinyppo-snake는 브라우저 안에서 PPO 강화학습을 시각화하며, AI 교육이 거대 모델 설명보다 작은 실험 환경으로 이동하고 있음을 보여준다.
Borealis의 순수 OCaml 우주 프로토콜 스택은 안전한 언어와 검증 가능한 프로토콜이 위성 소프트웨어 경쟁력이 될 수 있음을 보여준다.
Google Project Zero의 Pixel 10 제로클릭 체인 분석은 모바일 보안의 약한 고리가 여전히 커널 드라이버와 패치 체계임을 보여준다.
‘AI를 정렬한다’는 표현 뒤에는 사용자를 설계 대상이 아니라 공동 조정자로 봐야 한다는 더 어려운 과제가 숨어 있다.
AI로 글과 코드를 대체하다 보면 생산성은 오르지만 자기 언어와 손코딩 감각이 약해질 수 있다는 개발자들의 불안을 분석한다.
Anthropic의 Claude for Legal 저장소는 법무 AI가 챗봇을 넘어 플러그인, 에이전트, 커넥터, 검토 게이트로 제품화되는 방식을 보여준다.
Infracost의 채용 공고는 AI 에이전트가 코드를 쓰는 시대에 비용 검토가 CI와 IDE 안으로 이동하고 있음을 보여준다.
RTX 5090 eGPU를 M4 맥북 에어에 연결한 실험은 게임보다 로컬 AI 추론과 플랫폼 경계의 비용을 더 선명하게 보여준다.