LLM을 통한 성과의 에센스 "증강지능과 인지적 프롬프트" LLM과 협력하는 방식이 성과를 결정합니다 LLM을 단순한 자동화 도구가 아닌 증강지능(Augmented Intelligence)으로 인식할 때, 우리는 그 진정한 가치를 온전히 실현할 수 있습니다. 더글라스 엥겔바르트가 강조한 증강지능의 개념은 인간과 AI가 협력하여 서로의 역량을 극대화하는 것에 초점을 맞추며, 이는 LLM의 성능을 최적화하는 핵심 원리이기도 합니다. 따라서 중요한 것은 LLM을 어떻게 활용하느냐가...
- 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 2부- ✍ 해경(고경만) Recap: 이전 논의 요약 기존의 프롬프트 엔지니어링은 패턴 최적화에 집중했으며, 사고 확장에는 한계를 보였습니다. 우리는 AI와의 협력을 통해 프롬프트를 단순한 질문 조정 기술이 아닌, 사고를 확장하는 과정으로 변화시켜야 합니다. 자연주의적 의사결정(NDM)과 관계틀 이론(RFT)은 AI와 인간이 협력하여 새로운 의미와 통찰을 만들어내는 과정을 이해하는 핵심 개념입니다....
시스템1vs2란 허상: 기존 프롬프트 엔지니어링의 한계 - 경험적(인지적) 프롬프트, AI와 인간의 협력적 학습과 공진화 1부- ✍ 해경(고경만) 1. 우리는 정말 학습하고 있는가? AI와 함께 일하면, 우리는 학습하고 있다고 착각하기 쉽습니다.그러나 정말로 학습하고 있을까요?예를 들어, 우리는 AI에 최적화된 질문을 던지는 법을 배우고 있나요?사실 그렇지 않습니다. 우리는 제대로 배우고 있지 않습니다. 다시 말해, AI와 함께 일한다는 사실만으로...
"Garbage in, But Gold out": 인간과 AI의 공진화를 통한 새로운 가치 창출 1. 인간은 본디 "쓰레기"에서 "금"을 캐내는 연금술사 인간은 불완전하고 모호하며, 때로는 "쓰레기"처럼 보이는 정보의 홍수 속에서도 놀라운 능력을 발휘합니다. 바로, 그 "쓰레기" 더미 속에서 보석과 같은 의미와 가치를 발견하고, "금"과 같은 눈부신 통찰을 이끌어내는 'Garbage in, But Gold out' 능력입니다. 이는 단순한 정보...
귀중한 배움을 위한 3가지 역설과 성찰
현재의 중요성을 강조한 이 글은 과거와 미래가 고정된 것이 아니라, 현재를 통해 재해석되고 재구성된다는 관점을 탐구합니다. 과거의 실패는 현재의 성장 발판이 되고, 미래는 지금의 선택과 행동에서 피어납니다. 심리학적 접근을 바탕으로, 현재의 순간에 집중하여 자아를 확장하고, 삶의 의미를 재정립하는 과정을 설명합니다. 실용적인 예시와 마음챙김, 신경가소성 등의 이론을 통해 독자들이 순간 속에서 자아를 성장시키고, 의미 있는 삶을 만들어 가도록 돕습니다. 이 글은 과거와 미래를 현재에서 재구성하며, 즉각적인 행동 변화, 자기 효능감 강화, 의미 있는 삶의 길 찾기, 행동과 결과의 연결성 강화라는 네 가지 측면에서 순간마다 재구성되는 세계의 중요성과 실리적 효과를 제시합니다.
- 목록 AI 기술, 특히 대형 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 기반으로 다양한 작업을 수행하며, 여러 분야에서 전문가를 대체할 수 있을지에 대한 논의가 활발합니다. 그러나 자연주의적 의사결정(NDM) 연구에서 인간 전문가의 의사결정 과정을 살펴보면, LLM이 전문가를 대체하기에는 여러 가지 한계가 분명히 드러납니다. 특히 RPD 모델(Recognition-Primed Decision Model)을 통해 인간 전문가의 직관과 경험이 어떻게 작용하는지를 이해하면, LLM의 한계를...
오늘날 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서 비즈니스 모델과 수익 모델을 명확하게 구분하는 것은 단순한 이론적 논의가 아닙니다. 이것은 기업의 성공을 좌우하는 핵심 요소입니다. 비즈니스 모델 디자인 및 실행을 해오면서, 저는 많은 기업들이 이 두 개념을 혼동함으로써 전략적 혼선을 겪고, 귀중한 기회를 놓치는 상황을 수없이 보아 왔습니다. 저는 여러분이 이러한 혼란을 피하고, 시장 변화에 민첩하게 대응하며, 탄탄한...
우리는, PMF 와 PSF 차이를 오해하지 않을 필요가 있다. Sequoia 가 말한 PMF는 PMF가 아니다: PMF와 PSF를 혼용하지 말자. 최근 Sequoia 의 Product-Market Fit(PMF) 프레임워크가 많은 스타트업 관계자들과 창업자들 사이에서 널리 주목받고 있습니다. 영향력을 갖춘 이들이기에, 많은 사람들이 그들의 지침을 따르고 있습니다. 하지만 Sequoia가 설명하는 PMF는 실제 PMF의 핵심 개념과 다소 차이가 있습니다. 사실, Sequoia...
PSF와 PMF의 혼동이 초래하는 중대한 위험성 Sequoia Arc의 Product-Market Fit (PMF) 프레임워크는 스타트업이 제품이 시장에서 어떻게 자리 잡게 하는지 이해를 돕기 위한 매우 유용한 구조입니다. 이 프레임워크는 세 가지 아키타입—'머리에 불이 난 듯한 문제', '당연시되는 불편함', '미래 비전'—을 통해 PMF를 달성하기 위한 다양한 접근 방식을 설명합니다. 각 아키타입은 제품이 고객의 문제와 어떻게 관련되는지를 바탕으로, 시장에서의...
아이폰과 스타크래프트 모두 게임체인저입니다. 스마트폰과 이스포츠라는 대중적 장르를 만들어낸 장본인이죠. 하지만 아이폰과 애플의 영향력은 지금까지도 강력한 반면, 스타크래프트와 블리자드의 영향력은 그리 크지 않습니다. 이 두 게임체인저의 차이 중 하나가 바로 유효한 비즈니스 모델을 만들었는지 여부입니다.
스스로 이루는 사람이 되는 방법, "되는 경험" (되는 경험을 만드는, 나로부터 시작하기 간략 소개) 우리에게는 되는 경험이 중요해요. 많은 사람들이 다음과 같은 방법으로 목표를 세웁니다: SMART 목표 그러나 SMART 한 계획을 세운뒤에는 이렇게 말합니다: 사실은 여기에 있습니다. SMART 목표만으로는 “실행”을 담보할 수 없습니다. 왜냐하면, SMART는 목표를 "어떻게" 설정할지 알려주지만: SMART vs. MCII: 무엇이 다를까요? 기준...
할루시네이션 위험 증가- Search GPT 와 Perplexity 는 아직, 실시간 스크래핑(크롤링)을 하지 않습니다. LLM 미신은 할루시네이션을 유발하고, LLM의 효용 가치를 떨어뜨립니다. 실시간 데이터 수집의 방식은 두 갈래로 나뉩니다. 실시간 스크래핑과 실시간 쿼리 방식, 이 두 가지는 표면적으로는 유사해 보이지만, 그 성격은 다릅니다. 만약 우리가 실시간 쿼리 방식을 실시간 스크래핑으로 오해한다면, LLM의 효용 가치가 떨어지게 됩니다....
