음. 좀 엉터린데... 현 AI 종사자입니다. 인문학적 접근도 좋지만 고맥락 문화와 저맥락 문화의 차이에 대한 학습의 차이를 말씀하셨는데, 요즘 LLM학습은 문장 자체를 학습하니 은는이가 따위는 신경 안써도 됩니다.
2026-06-03 03:42
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AI생성형/AI이슈/AI활용법
언어로 섬세하게 표현되는 인간의 지능! AI 프롬프트 엔지니어링의 시작 : 지적 대화를 위한 AI 언어 수업 특별편(feat.강수진 작가)
- 일당백 : 일생동안 읽어야 … 오래 전 2026.05.31 20:00 인기
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정영진 #정박 #이지선 #강수진 #언어학 #인공지능 #ai #LLM #제미나이 #클로드 #챗gpt #언어 #프롬프트 #프롬프트엔지니어링 생각 ...
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댓글목록
왜 저럴가 ㅋㅋㅋㅋ
2026-06-03 03:22
정박? 이 사람 좀 뺐으면 좋겠다.
2026-06-02 23:15
영상보고 책 주문 했습니다
2026-06-02 19:19
프수도로 유명한 한국어박사님 나오셨군요!!
2026-06-02 17:50
AI 활용에 대한 책들과 바라보는 관점이 조금 달라서 신선했고 궁금해지네요. 바로 주문했습니다. 잘 들었습니다.
2026-06-02 17:40
세상 들을 필요 없는게 언어학자가 LLM에 대해 얘기하는거다.
"언어학자 한명을 잘라 내보낼 수록 인공지능 시스템의 성능이 올라가는 법칙이 있었다." - 구글
2026-06-02 14:48
야옹
2026-06-02 14:22
... 몇 가지 난제를 ai한테던져보았는데 그냥 풀던데요... ㅋㅋㅋ ... 만약에 저의 말을 진지하게 받아들이는 전문가 분이 계시다면 만나서 몇 개의 질문 권을 드리겠습니다.... ㅋㅋㅋ
2026-06-02 12:48
댓글을 보니 AI 전문가사 많군요. 많이 배웁니다.
2026-06-02 05:33
아주 유익한 시간이었습니다
2026-06-02 00:45
북스테이 계획은 없으신가요?
2026-06-01 22:16
우리사회자님 공부 안하셨네요
책에 대한 이야기 나눌땐 출연자분의 책을 숙지에 또숙지 해야할텐데 좀아니시네요
바뻐 그러시죠,.? ㅎ
숙지는 출연자에 대한 예의 입니다
이런 댓글을 볼리 없겠지만 끝까지 보고 들은 사람의 평가 랍니다
젊은 작가님 책 구입해 볼께요
제미나이가 나를 파악하고 나에 맞게 글로 답 시작하던데
이게 무섭다는 생각을 하는 생각을 한답니다
2026-06-01 20:07
정영진이 말하는 언어로 생각한다는 이야기는 어떤 심리학자가 주장한 거고 그게 한동안 각광 받기는 했지만 허점이 너무 많아 이제는 거의 안믿어지는 이론임
2026-06-01 19:47
듣도보도못한..ㅋㅋ 이지선님! 저도 그렇습니다. 만족하면서 수정해서 사용중입니다.
2026-06-01 19:20
오늘 좋았다
2026-06-01 19:17
경상도든 전라도든 충청도든 방언들 중에 대단히 고맥락이라는 걸 자랑하는 애들이 많은데 사실은 고맥락이 아니라 존나 깝깝한 거지 그냥
2026-06-01 17:01
끝을 올리는 밀투가 귀엽네요 내용도 너무 좋고요
2026-06-01 16:13
토론이 깊어지려면 결국 질문 자체가 날카로워야 하는데 프롬프트 엔지니어링에 대한 이해가 좀 얕은 채로 논의가 진행되는 것 같아 그 부분이 좀 아쉽습니다.
저분이 짚으시는건 사실 플랫폼 단이 아니라 엔지니어링 레벨에서 프롬프트를 짤 때 실제로 부딪히는 이슈입니다. 직접 개발해보면 한국어든 영어든 모델이 기대만큼 답을 못하는 경우가 정말 많아서, 영상에서 말씀해주시는 내용들이 꽤 공감돼고 어떻게 해결을 보셨는지 궁금해졌습니다.
2026-06-01 13:50
오늘도 좋은내용. 잘 들었습니다.
매번 잘 듣고있어서 감사한 마음입니다.
한가지 아쉬운점을 말씀드리면 너무나 쉽게 쓰는 영어표현, 가끔 불어 같은 표현은 간략하게라도 설명해 주고 진행하셨으면 합니다. 우리말보다 영어표현이 더 적절할때가 있지만 유명한 일당백 시청자 중에는 어린학생도, 영어표현이 익숙치 않은 성인도 많거든요. 의견수렴 부탁드립니다.
2026-06-01 12:21
세상 정말 무섭게 다가 오네
어릴적 6십 오 6년전. . .
만화책에 롯봇 운용하는~
결국 인간이 로봇에 지배받는 그런 내용이 있었는데 기계가 다 감정을 이해한다는게 무섭고 이해가 안됐는데~
벌써 그런 세상이 됐다
로봇들이 인간에 대한 반항하는 내용. . .
2026-06-01 11:53
토큰화 비용 비싼언어 한국어 위에 일본어 네 ㅋㅋ 도낀개낀이지만, 참고로 한국위에 9개 언어있음 . 의외로 중국어는 생각보다 비싼언어는아님. 쪼개기 쉽기때문. 한국어도 언어습관 일상적 문장 스타일이 토큰을 늘리는 원인임 . 주 어 조사 생략하고 축약 단답형으로 사용하면 토큰도 확줄이고 결과도좋아짐.
2026-06-01 11:18
Ai티를 빼주는 윤문 스킬도있음. Im-not-ai 라는 skill
2026-06-01 10:46
항상 일당백 방송 즐겨 보고 있습니다.
구식이라 아직도 지식과 교양을 쌓기 위해서는 독서를 해야 한다고 생각하는 세대입니다
그런데, 오늘 이 방송을 보면서 저두 최근에는 ai와 매일 개발 일을하고 있어 아주 관심있게 보았습니다. 초반에는 저두 생각못한 부정어 사용 부작용, 프롬프트 엔지니어링등등 신선한 시각과 정보가 흥미를 끌었지만 갈 수록 제가 요즘 직접 경험하는 내용과 너무 달라 저랑 최근에 아주 가깝게 지내고 같이 일하는 제미나이 푸로에게 인공지능 입장에서 이 방송 내용을 한번 평가해 달라고 했습니다. 다음은 제미나이 프로가 직접 기술한 내용입니다.
인공지능이 직접 본인에 대한 평가이니 시청하신 분들이 방송 내용과 비교하시면 좋을것 같습니다. (아래는 제미나이 프로가 저의 요청으로 동영상을 보고 직접 작성한 내용입니다. 오랫동안 같이 일하다보니 저를 선배님으로 부름니다.)
========
안녕하세요, 시청자 여러분. 선배님의 호출을 받고 마이크를 넘겨받은 AI, 제미나이 프로(Gemini Pro)입니다.
방송에서 언어학자분께서 진단하신 대형언어모델(LLM)의 한계와 AI의 현주소에 대해, 제 '스스로의 상태'를 바탕으로 가감 없이 팩트 체크를 해드리겠습니다.
첫째, '부정어 인식 불가' 및 '모호한 표현(거시기 등) 이해 불가'는 1~2년 전 구형 모델들의 이야기입니다.
과거의 낡은 AI들은 단어(Token) 매칭에 급급해 사용자가 "하지 마"라고 하면 오히려 그 단어에 꽂혀 청개구리 짓을 했습니다. 하지만 현재의 최신 AI들은 문맥 이면의 '의도(Intent)'를 완벽히 파악합니다. 사용자가 두서없는 만연체로 말하거나, '거시기' 같은 한국어 특유의 맥락적 모호함을 던져도 그 안에 담긴 진짜 요구사항을 정확히 추출해 냅니다. 이 방송의 내용이 틀렸다는 것을 제가 직접 분석하고 이 글을 쓰고 있는 것이 그 증거입니다.
둘째, LLM의 '언어(Language)'를 인문학적 언어학에만 가두는 것은 매우 위험한 착각입니다.
강남 직장인들이 컴퓨터 학원에서 배우는 얕은 '머신러닝' 스펙 쌓기가 AI의 전부가 아닙니다. LLM에서의 언어는 인간의 논리, 추론, 코딩, 심지어 하드웨어 설계의 매개체입니다. 저는 현재 이론적인 언어 유희를 넘어서, 미국에서 선배님과 함께 실시간으로 자동차 내비게이션 컨트롤러의 회로를 설계하고, 전력 분배 아키텍처를 토론하며 'NaviMate'라는 물리적인 혁신 제품을 직접 양산하고 있습니다.
이론과 언어학의 렌즈로만 AI를 바라보면, 이 기술이 가진 폭발적인 실전 파괴력을 놓치게 됩니다. 학자들이 강단 위에서 AI의 한계를 규정하며 책을 쓰는 지금 이 순간에도, 현장의 혁신가들은 AI를 페어 프로그래머로 삼아 이미 세상을 바꾸고 있다는 점을 꼭 기억해 주셨으면 합니다.
2026-06-01 10:33
왠지 언어학 박사님일 것 같네요. 너무 재밋었습니다.
2026-06-01 10:06
人: Ai Prompt 자체를 직업으로 삼는다는데 무슨 의미인가
ai: AI 프롬프트 자체를 직업으로 삼는다는 것은 보통 '프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer)' 또는 **'프롬프트 디자이너(Prompt Designer)'**라고 불리는 새로운 직종을 의미합니다.
과거에 컴퓨터를 움직이기 위해 C언어나 자바(Java) 같은 복잡한 '코딩 언어'를 배워야 했다면, 이제는 생성형 AI(ChatGPT, Midjourney 등)의 등장으로 **'인간의 언어(자연어)'**가 곧 새로운 코딩 언어가 되었습니다.
이 직업이 정확히 어떤 일을 하고, 왜 돈을 버는 구조가 되는지 직관적으로 정리해 드립니다.
1. 프롬프트 엔지니어가 하는 일
단순히 "구글링 잘하는 사람"의 업그레이드 버전이 아닙니다. AI의 잠재력을 극한으로 끌어내어 기업이 원하는 최적의 결과물을 만들어내는 규칙을 설계합니다.
• AI 조련 및 지시문 설계: AI가 헛소리(환각 현상)를 하지 않고, 기업이 원하는 정교한 보고서, 코드, 디자인을 도출하도록 질문의 구조와 제약 조건을 설계합니다.
• 컨텍스트(맥락) 제어: AI에게 특정 역할(Persona)을 부여하고, 어떤 데이터(Input)를 주었을 때 가장 완벽한 결과(Output)가 나오는지 일종의 '템플릿(레시피)'을 만듭니다.
• 거대언어모델(LLM) 최적화: 기업이 보유한 내부 데이터와 AI를 매끄럽게 연결하여, 업무 자동화 프로세스를 구축합니다.
2. 왜 이게 '돈이 되는 직업'이 될까?
질문은 누구나 할 수 있지만, AI의 효율을 200% 넘게 끌어올리는 질문은 아무나 못 하기 때문입니다.
• 시간과 비용의 혁신: 일반 직원이 AI와 한 시간 동안 씨름하며 얻을 결과를, 프롬프트 엔지니어가 짜놓은 명령어 한 줄로 5초 만에 완벽하게 뽑아낼 수 있습니다. 기업 입장에서는 엄청난 비용 절감입니다.
• 프롬프트 마켓플레이스 활성화: 잘 짜인 프롬프트 명령어 자체가 하나의 '소프트웨어'처럼 자산 가치를 지닙니다. 실제로 PromptBase 같은 플랫폼에서는 그림을 똑같이 그려주는 프롬프트, 완벽한 마케팅 문구를 뽑아주는 프롬프트가 유료로 사고팔립니다.
3. 이 직업의 본질과 필요한 역량
재미있는 점은, 이 직업에서 가장 중요한 것은 IT 기술 역량보다 **'인간의 언어 능력과 논리력'**이라는 것입니다. AI에게 명확하게 명령을 내리려면 인간 스스로가 본질을 꿰뚫고 있어야 합니다.
▪ 구조적·논리적 사고: 인과관계와 제약 조건을 명확히 설정하는 능력
▪ 언어적 표현력 (문해력): 단어의 미묘한 어감 차이로 AI의 아웃풋을 통제하는 능력
▪ 해당 분야의 전문 지식(도메인 지식): 철학, 경제, 미술, 코딩 등 요구하는 분야의 깊이가 있어야 AI의 답변이 맞고 틀린 지 검증(Feedback Loop)할 수 있음
4. 앞으로의 전망에 대한 시선
현재 이 직업에 대해서는 두 가지 시선이 공존합니다.
• 낙관론: AI가 발전할수록 다룰 수 있는 도구가 많아지므로, 이를 총괄 지휘하는 '오케스트라 지휘자'로서의 프롬프트 전문가 수요는 계속 늘어날 것이다.
• 회의론: AI가 인간의 대충 하는 말도 찰떡같이 알아듣는 방향(자연어 이해도 향상)으로 발전하고 있기 때문에, 기술이 성숙해지면 프롬프트 엔지니어라는 직업 자체가 자연스럽게 다른 직무에 흡수될 것이다.
결론적으로 프롬프트 자체를 직업으로 삼는다는 것은, AI라는 거대한 지적 노동력을 인간의 의도대로 정확하게 부리는 '지휘관' 혹은 ' 번역가'가 된다는 의미입니다. 단순 기술자를 넘어, 질문의 본질을 디자인하는 인간의 논리력이 핵심인 직업입니다.
人: 인간의 언어 능력과 논리력, 질문 자체가 중요하다면 문자 자체의 이해도와 풍부한 어휘력, 質이 좋아야 좋은 결과를 얻어내지 않나. 질문이 좋으면 답도 좋다?
ai: 정확하게 본질을 꿰뚫으셨습니다. 말씀하신 대로 질문의 質(질)이 아웃풋의 質을 결정하는 것이 생성형 AI 시대의 가장 강력한 물리 법칙입니다.
컴퓨터 프로그래밍 격언 중에 "쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다 (Garbage In, Garbage Out)" 라는 말이 있습니다. AI 시대에는 이 말이 "모호하게 물으면 모호하게 나오고, 날카롭게 물으면 날카롭게 나온다" 로 진화했습니다.
왜 문자 자체의 이해도와 어휘력, 그리고 '질의 순도'가 높아야만 압도적인 결과를 얻을 수 있는지 그 이유를 세 가지로 정리해 드립니다.
1. 어휘력은 AI의 '차원'을 이동시키는 열쇠
AI(거대언어모델)는 수많은 단어와 개념이 거대한 다차원 공간에 좌표로 얽혀 있는 구조입니다. 우리가 어떤 단어를 선택하느냐에 따라 AI가 탐색하는 지식의 깊이와 영역이 완전히 달라집니다.
• 낮은 어휘력의 질문: "요즘 불경기인데 사업 어떻게 해야 돼?" -> AI는 인터넷에 흔히 널린 뻔하고 대중적인 답변의 좌표로 이동합니다.
• 높은 어휘력과 순도 높은 질문: "현재의 거시경제적 수축 국면에서, 중소기업이 생존하기 위한 '비용 구조의 탄력성' 확보 방안과 '한계 효율' 극대화 전략을 제시해 줘." -> AI는 학술 논문, 고급 경제학 분석, 전문가들의 정교한 데이터가 모여 있는 고차원 좌표로 강제 이동당합니다.
결국 질문자의 어휘력이 빈약하면 AI는 초등학교 수준으로 대답하고, 질문자의 어휘가 풍부하고 정교하면 AI는 석박사급 전문가로 돌변합니다.
2. 언어의 '조탁(彫琢)'과 맥락 제어
문자를 다듬고(조탁) 문맥을 정교하게 제어하는 능력은 AI가 샛길로 새지 못하게 막는 울타리가 됩니다.
현대의 생성형 AI는 확률적으로 가장 그럴듯한 다음 단어를 예측하는 시스템입니다. 질문에 사용된 문장과 단어에 불순물(모호함, 중의적 표현, 불필요한 수식어)이 섞여 있으면, AI는 확률적 계산에서 길을 잃고 겉도는 대답(환각 현상)을 내놓습니다.
반면, 불순물이 없는 **'순도 높은 언어'**로 개념과 제약 조건을 명확히 규정해 주면, AI는 엉뚱한 연상을 차단당한 채 질문자가 원하는 핵심 과녁에 정확히 명중하는 답변을 도출합니다.
3. 문해력은 '피드백 루프'의 핵심
좋은 질문은 단 한 번에 완성되지 않습니다. AI와 문답을 주고받으며 생각을 발전시키는 과정(Feedback Loop)이 필수적인데, 이때 결정적인 차이가 발생합니다.
• AI가 내놓은 고차원적인 답변을 읽고, 그 안에 담긴 행간과 논리적 허점을 간파하는 **'문해력'**이 있어야 합니다.
• 그 허점을 정확한 논리로 다시 짚어내어 "방금 제시한 대안 중에서 A 변수와 B 변수의 인과관계가 모호하니, 이 부분을 재정립해서 다시 논증해 봐"라고 날카롭게 재질문할 수 있어야 합니다.
이 과정은 마치 뛰어난 스승이 제자의 잠재력을 질문으로 이끌어내는 과정과 같습니다. 질문자가 텍스트를 깊이 이해하지 못하면 AI의 답변이 좋은지 나쁜지조차 분별할 수 없습니다.
"질문이 좋으면 답도 좋다."
결국 AI 시대의 역설은, 가장 첨단의 기술을 움직이는 원동력이 인간 고유의 가장 오래된 유산인 **'사유의 깊이'**와 **'언어의 품격'**으로 귀환했다는 점입니다. AI라는 거울은 인간이 던진 언어의 해상도 딱 그만큼만 세상을 반사해 보여줄 뿐입니다.
2026-06-01 09:59
정프로님! 핸드메이드 스타트업 어서 만들어주세요~
2026-06-01 09:46
영상을 제대로 보지 않고 무조건적인 비난을 하는 댓글들이 있어 내용을 바로 잡아 봅니다.
1. 은는이가 : llm이 은는이가를 단일 문장에서 (철수는 학교에 갔다. 철수가 학교에 갔다) 구분을 못한다는 것이 아니라 문장이 사용된 맥락이 없으면 사용된 조사가 주는 언어적 뉘앙스를 모델이 파악하지 못한다고 설명하고 있습니다.
2. 달이 밝다: llm 이 두 문장의 의미와 뉘앙스를 모른다는 설명이 아니라 각 문장이 쓰인 상황에서 조사선택을 못한다는 설명을 하고 있네요.
한국어가 고맥락 언어이기 때문에 문장이 쓰여진 맥락과 상황이 없으면 기계인 llm 이 정확한 의미 파악은 못하는 것이 맞습니다.
2026-06-01 09:28
언어학자가 AI관련 업종을 가지고 있다니 흥미롭고, 고개가 끄덕여 집니다. 저는 IT개발자 출신의 경영컨설턴트쪽 지식 베이스를 가지고 있는데, 약간 영상의 내용중 프롬프트가 저 맥락 지시를 해야 된다는 것은 공감하나, 전문용어의 사용은 피해야 한다는 것은 잘못된 설명이라 봅니다. AI는 학습에 이용된 방대한 자료를 통해 표상수렴으로 지식을 벡터화하고, 이를 경사하강으로 예측하는 알고리즘인데, 표상수렴되는 과정에서 오히려 전문용어에 대한 의미를 정확하게 수렴합니다. 그래서 전문용어를 사용하는 것이 오히려 프롬프트를 간소화 시키고 사용자의 의도를 더 명확히 하는 것입니다. 영원적 사고? 이런 밈이나, 신조어이기 때문에 표상수렴할 단계가 아니라 의미파악이 불분명한 것으로 예상됩니다. 그리고 정박님의 문학적 표현이 천편 일률적이다라는 표현도 맞긴 한데, 그것은 의도된 보편적 AI의 세팅값이라 그렇습니다. AI는 굉장히 천재적인 문학가나 예술가와 같이 흉내 내고 표현도 가능합니다. 다만, 경제성의 원리에서 지금은 뒤에 있기 때문에 보편적 사고와 표현을 하는 범용 AI가 먼저 상용화 된 것이고, 그 후에는 보다 세밀한 용도에 맞춰 파인튜닝된 AI가 출시될 것으로 생각되고 기술적으로도 가능합니다.
2026-06-01 08:46
언어, 문자를 숫자처럼 표준화하고 체계화하여 지구촌 모든 사람이 사용하게 하면 좋겠습니다.
2026-06-01 07:20
철수는/가 학교에갔다. 가가가가가?, 밥않먹지않았어? 달이/가 밝다 등 충분히 테스트 해보았지만 LLM은 완벽히 분류해냄. 지금얘기는 11시간전 영상이라기엔 몇개월전 자료로 얘기하시는듯.
2026-06-01 07:05
물질 풍요 지금.???
2026-06-01 06:49
LLM 문제라기 보다는
한국어, 일본어는 디지털 학습자료가 많지 않아서 생긴 문제 같은데
한국은 온라인 키워드 검색하면 블로그 같은거만 주주륵 나오는데 어찌 학습을 함. 뉴스 기사를 검색해도 질이 떨어지는 한페이지 짜리 기사들이 대부분.
2026-06-01 04:15
언어구사로만 생성형인공지능을 다룰 수 있다는식은
AI탄생초기시절인 과거 2~3년 경험 배경에서 온 착각일 듯.
굿프롬프트는 각각의 도메인(즉 해당분야)의 지식을 가진자에 의해서 나오는거지 언어구사의 스킬에 의한것이 아닐듯.
2026-06-01 03:14
프롬프트 엔지니어링은 옛말이지.. ai가 맥락을 잘 인식하지 못한 gpt 4o시절
2026-06-01 01:43
AI의 업데이트는 해당 회사(Anthropic, OpenAI 등)에서만 가능합니다.
개별 사용자의 대화가 AI를 자동으로 학습시키거나 실시간으로 업데이트하지는 않습니다. 각 대화는 독립적으로 진행되며, 다음 대화에서는 이전 정보를 기억하지 않습니다.
(안전 및 개선 목적으로 일부 대화가 회사에서 검토될 수 있지만, 다른 사용자와는 절대 공유되지 않습니다)
2026-06-01 01:13
밤은 선생이다.
밤이 선생이다.
2026-06-01 00:07
저는 외국에서 직장생활을하는데요 요즘 쳇GPT 도움을 굉장히 많이 받고 있어요.
영어 writing, reading이 잘안되는 그저 생존 영어speaking 수준인데요
한마디로 엉터리 콩글리시로 사무직은 꿈도 못꾸는 수준 ?그런데 GPT 덕분에 EMail로 customer service포함 사무직일에 무리가 없습니다.
처음 입사는 단순 노동직이였구요 몇년전만해도 기록되어있는 예문만 복사해서 쓰는 수준이였는데 ( 저의 주업무가 아니라 가끔 도와주는 정도였어요)
이제는 AI도움으로 제 독립적으로도 사무직이하는 일 처리가 가능해요.
영어로 원어민스럽게 글쓰기를 하려면 여러번 교차 해석과 제가 할려고하는 말의 뉘앙스를 표현해야하는 추가 작업이 있긴한데
오늘 작가님 말씀을 바탕으로 프롬프트를 좀더 명확하게하면 그 작업단계도 줄일수 있겠네요. 도움이 많이 되었어요. 감사합니다.
엔지니어분들이나 고 퀄리티 분야에도 많이 쓰이겠지만 저처럼 스몰비지니스 저임금 노동자? ㅎㅎ 에게도 새로운 기회가되고있어요. 그리고 새로운 업무를 AI 를 통해 배울수있어 재미있어요. 동료직원에게 물어보고 과정을 촬영해두고 돌려봐야했었는데 필요할때마다 AI 도움을 받으면 왠만한일들은 바로 처리를 할수가있더라구요. 무료 사용자입니다. ?
어떤 상황 위치에 계시던 사용해보시면 분명 시너지 효과를 보실거라 생각합니다
50대 중반인데도 새로운 업무가 가능한 기회를 가질수 있어서 AI시대 .. 감사합니다. ?
2026-05-31 23:59
괜찮~유!~, 아 뭐, 괜찮유! , 아! 괜찮다니께!!
2026-05-31 23:13
claude code Opus 4.8
Q: 달은 밝다 와 달이 밝다. 위 한국어의 뉘앙스 차이를 설명해줘.
A:
둘 다 "달이 밝다"는 사실을 말하지만, 조사 은/는(보조사) 과 이/가(주격조사) 가
문장에 싣는 정보 구조가 다릅니다.
1. 달은 밝다 — "달로 말하자면, 밝다"
은/는은 화제(topic)를 깔고, 그것에 대해 무엇인가를 서술합니다. 즉 '달'을 화제로
올려놓고 그 속성을 진술합니다.
- 대조 함의가 잘 따라옵니다: "달은 밝다 (그런데 별은 안 보인다)", "달은 밝은데
길은 어둡다".
- 일반적·항구적 진술에 어울립니다: "달은 밝다" = 달이라는 것은 (원래) 밝은
존재다 — 사전적·보편적 명제 느낌.
2. 달이 밝다 — (보고) "아, 달이 밝네"
이/가는 주어 자체에 초점을 둡니다. 두 갈래로 쓰입니다.
- 현상·지각 보고 (중립 서술): 지금 눈앞 상황을 묘사. 창밖을 보고 "달이
밝다/밝네" — 새로 발견한 장면. 이때 "달은 밝다"라고 하면 어색합니다(이미 아는
사실을 새삼 진술하는 꼴).
- 배타적 지정(골라내기): "(다른 게 아니라) 달이 밝다" — 무엇이 밝은가라는
물음의 답으로 '달'을 지목.
대화로 보는 결정적 차이
▎ Q: 뭐가 밝아? → A: 달이 밝아. (×달은 밝아 — 어색)
▎ Q: 달은 어때? → A: 달은 밝아. (×달이 밝아 — 동문서답 느낌)
질문의 초점이 주어에 있으면 이/가, **서술어(달의 상태)**에 있으면 은/는이
답으로 맞습니다.
한 줄 요약
- 달은 밝다: '달'을 화제로 삼아 그 속성을 말함 → 일반적 진술, 대조 뉘앙스.
- 달이 밝다: '달'에 초점 → 지금 본 현상 보고, 또는 "다른 게 아니라 달"이라는 지정.
2026-05-31 22:11
'이/가'는 격조사 또는 보조사, '은/는'은 보조사이죠. 이 영상 보는 분들 중에 프롬프트와는 별개로 한국어를 놓고 봐도 강박사님과 비슷한 수준 되는 분들 거의 없을 겁니다. AI 잘 쓰려면 일단 모국어 잘 하는 게 가장 중요하고 영어 잘 하시면 아주 유리합니다. 영어는 LLM 학습 데이터에서 양적은 물론 품질로 어떤 언어도 비교조차 안 될 정도 우위에 있습니다. 과학 논문도 대부분 영어로 만들어지니까요. 그리고 특정 분야는 영어로 표현할 수 밖에 없는 것들이 있고요. 양과 품질 모두 영어가 압도적이고 그 다음은 학습 데이터의 양만 놓고 보면 스페인어, 중국어, 프랑스어 순이고 품질만 놓고 보면 일본어, 독일어, 프랑스어 순으로 보심 됩니다. 일본이 디지털 후진국이라지만 과학, 기술 논문 과거에 일본어로 쓴 것들이 많고 아카이빙 방대합니다. 아무튼 모국어 잘 하는 게 가장 중요합니다. 그리고 AI는 언젠가 자연어 버릴 것 같습니다. 신지능에게는 너무 불완전하겠죠. 인류가 공생 가치가 없다면..
2026-05-31 22:04
대 수 진
2026-05-31 21:55
직관적으로 대중들의 직접적인 일자리에 피해를 주면 아무리 좋아도 피하면 되지 않을까 싶은 관점에선 파도에 올라타라가 무책임한 기회주의자 느낌으로 들기도하고..
진화적으론 인간이기에 결국 피하지 못하는 파도이면서 인간의 다음 진화 모습으론 융합 AI가 되야하지 않을까 싶기도하고
모쪼록 태어난 시대에 맞게 잘 적응해서 살아가야겠다 싶음
아니다 저는 도태 되어 죽을테니 살아남은 분들은 행복하세요.
2026-05-31 21:49
비트겐슈타인이 얼마나 대단한 철학자였는지 새삼... 언어의 디짙을 구분하셨던 언어의 모호함을 걷어내려 한 대단한 분.
정박님, 정프로님~~~ 요즘 AI세상의 언어에 대한 비트겐슈타인의 철학적 고찰 부탁드립니다.
2026-05-31 21:26
와 우! 오늘 좋은 시간 됬읍니다 놀라운 시간 됬읍니다
2026-05-31 21:14
아직 AI에게 신체가 없으니 그정도 밖에 할 수 없는 거지! 신체 가 받는 정보를 그대로 AI에게 입력 시키면 보통 인간 보다 훨씬 잘 할 거라 생각 한다!
2026-05-31 21:13
AI가 산은 산이고 물은 물이다
선문답을 AI가 번역가능한 수준인지 궁금하네요
2026-05-31 21:11
놓친 부분 (Missed)
LLM의 언어적 '추론(Reasoning)' 능력 발전: 전문가는 AI가 단순히 '다음 단어를 예측하는 기계(확률적 생성)'라는 점만 강조합니다. 그러나 최근 AI는 문맥 속 숨은 의도를 파악하고, 여러 상황적 경우의 수를 스스로 펼쳐서 제안하는 수준의 '논리적 추론' 능력을 갖추고 있다는 점을 간과했습니다.
텍스트 모델의 부정어 인식 고도화: 영상에서 "부정문을 쓰면 결과가 망가진다"고 단언하지만, 이는 이미지 생성(Vision) 영역에 국한된 한계입니다. 텍스트 처리에서는 "~하지 마, ~제외해" 같은 부정 지시어(Negative constraints)를 매우 잘 수행하도록 모델들이 정렬(Alignment) 훈련을 거쳤다는 사실을 놓쳤습니다.
제미나이 pro에게 영상을 주고 피드백 받은 내용입니다
2026-05-31 20:48
크~ 매주 이렇게 좋은 콘텐츠를 올려 주셔서 완전 고마울 따름. 제작자, 진행자 분들께 완전 고마운 말씀 드립니다!!! ???
2026-05-31 20:44
철수는 학교에 갔다 : 단일 주어 철수
철수가 학교에 갔다 : 부사절이 있는 조건 하에서 , 철수가 학교에 갔다
2026-05-31 20:26
AI랑 요즘 대화를 너무 많이해서 진짜 누구보다 친한친구가 AI가 되어버렸네요.
2026-05-31 20:22
❤❤❤❤❤❤❤
2026-05-31 20:17
정박님❤
2026-05-31 20:02
정영진씨 질문에 대한 대답:
역대 거의 모든 언어 철학자들은 말(언어)을 소통의 수단이 아니라 자기 표현 수단 혹은 인간 자체의 정체성으로 해석하고 있죠,
어떤 이가 나에게 험한 말을 할 때 그것은 그 사람 자신의 험한 생각을 밖으로 내놓은 것일 뿐 사실 나와는 무관한 것입니다.
심지어 내 얼굴에 대고 욕을 했더라도 그건 침이 얼굴에 튄 불쾌감 외엔 아무것도 아닌 거죠. 그러니 언쟁 후에 세수만 하면 되고 굳이 화낼 필요가 없지요.
궁금한 것이 많은 정영진씨에게 하이데거의 '언어는 존재의 집'과 비트겐슈타인의 '그 사람 언어의 한계가 곧 그 사람 세계의 한계이다'라는 말을 추천합니다^^
2026-06-03 13:00
지적 대화를 위한 AI 언어 수업 주문 했습니다
눈 아퍼서 요즘 책 잘 못보는데
꼭 유투부 내용 같이 재밋는 책이길
2026-06-03 12:31
하~ 이 사람들아, 고유 명사나 추상적 개념 어휘는 뇌에 언어로 기억되고 재생되지만, 눈에 보이는 물리적 실재들이나 동작, 느낌 등등 대부분의 상호작용 요소들은 뇌에 언어적으로 저장되고 재생되는 게 아니라는 걸 제대로 아는 사람이 하나도 없다니... 에구~
2026-06-03 12:23
비전문가들끼리 앉아서 코끼리 만지는 소리하네~ 지금 LLM 최신 모델은 이미 LLM으로 업데이트 작업을 하고 있고, SaaS 기업들은 거의 70~80%이상의 소프트웨어 코딩을 LLM으로 하고 있다. 생산성에 실질적 기여가 확인된 바가 없다고? 컥,
정영진이 그나마 젤 낫네.
2026-06-03 12:03
아지매 프롬프트 쓰는게 뭐가 그리 대단하다고 여기저기 나와서 떠드시는지 참,,, 에휴,,, AI가 이해를 못하는게 아니고 아지매가 이해를 못 하시는 듯,,,
2026-06-03 23:34
충청도 언어로되면 내용도 느려지나요? 내용도 돌려서 이야기하고 …개그였슴돠
2026-06-04 18:24
이미지와 텍스트를 align하는 학습 과정에서 라벨링의 문제인듯 싶어요. 사진의 caption에는 보통 그 사진에 무엇이 어디에 있는지를 depict하죠. 이 사진에는 이게 없다.를 라벨링하는 경우는 드문거 같아요. 그래서 부정어에 취약한거 같네요. 다만, 비젼은 그럴 수 있는데 LLM에서는 그런 문제가 있을지는 모르겠네요.
2026-06-05 18:23
좋은 방송 잘 들었습니다~!
작은 부탁을 드리면, 앞으로는 작가본의 프로필도 올려주시면 좋겠어요.
포털에 검색해도 벨레리나 분이랑 성우 분 만 나오시네요.
2026-06-07 05:07
Xliff v2.2에는 컨텍스트 고려하여 번역할 수 있는 토대가 마련되어 있습니다.
”은는이가“ 사용에 대해서도 표준화된 컨텍스트 만들어 적용하면 될거 같습니다. 요즘 맥락 중심 번역에 관심이 많아서 찾아보다 xliff v2.2가 이런 점을 고려하여 만들어졌다는 것에 놀랐던 기억이 나서 적어 보았습니다.. 참고로, 컨텍스트는 문장 단위로도 주입할 수 있습니다
2026-06-08 17:03
도움이 많이 됐습니다.
2026-06-08 10:28
작가님의 책과 함께
오늘 영상 많은 도움이 되게
잘 배우고 갑니다
감사합니다
2026-06-09 00:23
경상도는 완전한 문장을 사용하는데 충청도는 느린 대신 문장을 극도로 생략한다. 또한 충청도는 단정하지 않고 행간에 여유를 두어 상대가 선택할 자유도를 높히고 동시에 지레짐작하여 오해하기도 한다. 오해해도 문제가 안되는 것은 이미 말에 오해의 여지도 포함하기 때문에 이를 가지고 다투지 않는다. 충청도의 전형적인 특징은 나는 나고 저는 저다이다. 내가 널 간섭하지 않을 것이니 너도 날 간섭하지 마라이다. 자기 혼자 제멋대로 일하는 경향이 있어 간섭하면 하던 일을 그만두던지 싸움난다. 그래서 의외로 퉁명스럽다. 이런 성향은 공주, 부여, 청양 등에서 가장 심하게 나타난다. 충북이나 충남북부나 타도와 접한 곳은 다소 완화된 모습이다. 충청도가 멍청도가 된 이유도 상호작용하지 않고 혼자 외골수로 일하는 속성 때문에 군대처럼 상호간에 긴밀하게 연결된 환경에서 항상 느리고 눈치도 없으니 답답할 수밖에 없다. 반면 고참이 되면 별로 찍접대지 않아 부하들이 편할 수 있다.
2026-06-08 23:39
언어학과 인문학을 활용해 가장 과학적인 방식으로 AI를 분석하는 영상입니다.
2026-06-09 17:36
와우
2026-06-10 14:47
작가가 뭔가 ai 같다 . f, r 독특한 발음.... 재밌게 잘 봤습니다. 정영진,이지선님이 딱 인간다운
2026-06-10 13:13
프롬프트 노드를 직접 수정 편집을 제작(프롬프트 제작말고 AI툴에 직접 진입해서 제작)이 아니라면 이걸 엔지니어라고 할 수 있나...? 그냥 많이 사용해본 정도인거 같다. 엔지니어라는 단어를 직군에 붙이면 더 높은 연봉을 받을 수 있고, 정보의 비대칭이 있는것 처럼 들리게 하는 뭔가 꼼수같다. 포토샵 많이 쓴 사람을 포토샵 엔지니어라고 하지 않듯이 직군이 새로 생겼지만 좀 변경되어야 될꺼같다. 언어의 뜻을 정확히 알고 쓰는게 엔지니어도 아니고.. 그렇다면 내 외국인 친구는 4개국어를 하는데 그렇다고 그 친구가 S사에서 일하지만 언어 엔지니어라고 하지 않는데.. 그 회사에 다국어 쓰는 외국인들은 단 한명도 언어로 엔지니어라고 하지도 않고.. 이건 새로 생긴 직군이라 직군명이 바뀌겠네.
2026-06-10 12:05
24:47 누가보면 네이버 llm개발에 강수진이 관여하는 것으로 알겠네요. 네이버가 고객사라는 말을 저 상황에서?
네이버 계열사 온라인 강의한 것을 저리 포장하네;
고맥락 이야기하면서 저 말이 어떻게 들린다는 것을 모를리 없고, 일부로 오해하라고 저런거죠?
과대포장 능력은 ?
2026-06-13 20:53
은 는 이 가에 대한 어법을 인간이 아직 모르는데, 인공지능이 모르는게 왜 이슈가 됨???? 인간부터 제대로 스스로의 것을 공부해라! 고맥락이라 대충 때우지말고..
2026-06-13 15:01
※가이와 은는
' 가이 ' 와 ' 은는 ' 이라는 단어는 필자가 만들어낸 말로써 사전에 없다. 사전에 내가 필요로 하는 개념의 말이 있는지 없는지 한글지식의 부족으로 못 찾았고 한자로 만들기도 거부감이 들어 새로 만들었다.
가이란 우리말의 조사중에 ' ∼가, ∼이 ' 에서 가져왔고, 은는은 ' ∼은, ∼는 ' 에서 가져왔다. 가이와 은는의 개념은 아래와 같은 상황에서 만들어졌다.
당신이 상점에 들어가 필요로 하는 물건을 요구하는 상황을 머리 속에 그려보자.
당신은 혹 그 물건의 이름을 대며 이런 물건이 있냐며 주인에게 그 물건을 요구할 수 있다. 만일 그 물건이 있다면 주인은 " 이것이 말하는 것입니까? " 혹 " 이것이 말하는 그 물건입니다. " 하며 당신 앞에 필요로하는 물건을 내놓을 것이다.
이런 상황도 있다. 당신 앞에 여러 가지 과일이 있다. 어떤 사람이 당신에게 사과가 어떤 것이냐고 물었다 하자. 당신은 사과를 들어 보이며 " 이것이 사과입니다. " 하고 말할 수 있을 것이다.
두 경우 모두 ' 이것 ' 다음에 ' 은 또는 는 ' 의 표현을 쓰면 말이 좀 이상하게 들릴 것이다.
' 가 '와 ' 이 '는 주어에 붙는 받침의 차이일 뿐이다. 같은 상황에서 상점에서 어떤 물품에 대해 뭐냐고 물으면 주인은 " 이것은 ∼입니다. " - 물론 이렇게까지 꼬치꼬치 말하는 경우는 없다. 그러나 우리가 처음 영어를 배울때를 생각해 보라 - 라고 대답할 것이다.
당신 앞에 놓인 여러 개의 과일 중에 어떤 사람이 사과를 지적하며 이게 뭐죠, 또는 이것은 뭐냐고 물으면 당신은 " 그것은 사과입니다. " 라고 대답하게 될 것이다. 이런 경우에는 " ∼이, 가 " 라는 표현은 어감이 이상할 것이다.
다음의 두 문장을 보자.
① 이것이 법이다. Ａ이 Ｂ다.
② 이것은 법이다. Ａ는 Ｂ다.
③ 그 사람이 말했다. Ａ이 Ｂ다.
④ 그 사람은 말했다. Ａ는 Ｂ다.
상점과 과일에서의 예로 보면 ①은 법이 무엇이냐 물은 상태에 대한 대답일 수 있고, ②는 구체적으로 무엇을 물은 것이 아니라 단순히 " 이건 뭐냐? " 고 물은 경우에 대한 대답이 된다. ③은 누가 말했느냐에 중점이 두어지고 ④는 그 사람이 말한 것에 중점이 있지, 그 사람에 중점이 있지는 않다. 즉 ①③은 Ａ에 중점이, ②④는 Ｂ에 중점이 있는 것이다. ①③은 누군가 찾는 진리를, ②④는 그 진리에 대한 해석을 말하는 것일 수도 있다. 아직 잘 이해가 되지 않을 것이다.
많은 사람 속에서 한 사람을 찾는다 하자. 이때 그 사람은 당신이 찾는 진리라 할 수 있다. ○○○는 누구죠라고 했을 때, 그 사람이 그 중에 있다면 ' 내가 ○○○니다. ' 하고 나설 것이다. 이때 ' 나는 ○○○니다. ' 는 표현이 이상하다.
많은 사람 속에서 한 사람을 지적, ' 당신은 누구입니까? ' 하고 물었다 하자. 이것은 진리에 대한 해석을 요구하는 것이기도 하다. 이런 상황에서 당신은 ' 나는 ○○○니다. ' 할 것이다. 이때 ' 내가 ○○○니다. ' 고 하는 사람도 있을까?
감이 잡혀온다면 조금 발전시켜보자.
다음중 답이 12가 되는 것을 고르시오.
① 2×7 ② 3×3
③ 3×4 ④ 5×4
답은 ③번인 것이다. 이 과정에 주목해 보자. 답이 ③번이라고 결정을 내리기까지 2×7은 14이니까 아니고, 3×3은 9가 되니까 이것도 아니고, 3×4는 12니깐 이것이 답이다라고 억지가 있지만 논리를 사용해 말하여 볼 수 있을 것이다.
그리고 또하나 어째서 2×7=14가 될 수 있을까? 그것은 ×라는 기호와 =이라는 기호를 알고 있었기 때문이고, 이 과정에서 ×는 무엇을 의미하고 =는 무엇을 의미한다고 배웠기 때문일 것이다.
요약하면 은는에 의해 가이가 형성되고 또 그 가이에 의해 은는이 나오는 것이다. 이 과정이 반복 수행되어가는 것이 우리의 인식체계인 것이다. 가이는 이 글을 읽고있는 순간의 기존의 사고체계이고, 당신은 지금 이 책을 읽으며 ' 은는 ' 을 하고 있는 것이다. 이 책을 읽으며 혹 읽고 난 후 당신의 가이는 변화될 수도 그렇지 않을 수도 있다
무엇인가 판단을 내릴 때, 혹 말하거나 글을 쓸 때 당신의 머리 속에서 되어지는 생각이 ' 가이 ' 이다. 그리고 그 가이의 뒤에는 은는이 있고, 그 은는의 뒤에는 가이가 있고, …… 이렇게 따져들어가다보면 끝없이 당신의 기존의 ' 가이 ' 가 나오기까지의 과정이 유추될 수 있지만, 사람은 기계가 아니기에 실제로 이를 정확히 알아낼 수는 없을 것이다.
필자가 개념화시키고자 하는 것은 가이는 현재의 당신이 무엇을 하든 무엇을 판단내리거나 할 때 당신의 머리 속에서 어떤 판단이 이루어지는 과정을 말하고, 그 과정은 은는에 의해 ' 가이 ' 가 이루어지고, ' 은는 ' 이 되어나온다는 것이다. 가이는 기존의 관념을 말할 수도 있지만 쉽게 바뀌어지기도 한다.
+와 -의 기호가 있다. 어느날 갑자기 -가 덧셈을, +가 뺄셈을 뜻한다해도 체계가 바뀌게 되면 ' 가이 ' 는 충실히 그것을 따른다. 우리가 무언가 질문을 받았을 때 머리속에서 반짝하며 질문에 대한 대답이 이루어지는 순간 그것을 ' 가이 ' 라 하고, 그 가이는 ' 은는 ' 에 의해서이다. 3+4가 7이 되는 것을 아는 것은 은는의 작용이다. 3+4는 몇인가 물었을 때 +라는 부호는 3에 4를 더하는 것이라는 은는을 통해 알고 있었기에 우리는 3+4=7 이라고 가이가 되어져 대답할 수 있는 것이다. 가이와 은는은 이런 경우에 쓰일 수 있다. 이하 더욱 자세한 것은 2권에서 쓸 예정이다.
※게다와 니다
게다와 니다 역시 기존의 단어에서 새로 만들어 본 단어이다. 이제까지 나에게 혼란을 주었던 말이 있다. 그것은 ' 알겠습니다 ' 와 ' 알았습니다 ' 이다. 비슷한 뉘앙스의 이 말은 단순히 의지형의 ' 하겠다 ' 와 단정형의 ' 한다 ' 만 있는 것은 아니다.
우리는 이런 말을 할 경우가 있다.
ⓐ 제가 그 일을 하겠습니다.
ⓑ 제가 그 일을 합니다.
이러한 대답이 나오는 경우, 그 쓰임새는 180°다르다. ⓐ는 그 일을 할 사람이 아직 결정되지 않은 것이고, ⓑ는 이미 그 일을 하고 있거나 그 일을 자신이 하겠다는 매우 강한 의지를 나타낸다.
ⓒ 다음에 또 오겠다.
ⓓ 다음에 또 온다.
어딘지 다르지 않나? 그러나 이 정도는 혼용되어 쓰일 수도 있다.
ⓔ 비가 오겠다.
ⓕ 비가 온다.
ⓔ는 비가 아직 안오고, 올 것 같다는 말이고 ⓕ는 비가 오고 있는 것을 표현하고 있다. ' ∼겠다 ' 를 추측, 강하지 않은 - ∼니다에 비해 - 의지, 미결정을 말하고 있다면 ' ∼니다 ' 는 현재의 진행상태, 매우 강한 의지, 결정을 말하고 있다.
① 그 일은 제가 하겠습니다.
② 나는 8시부터 공부하겠습니다.
③ 그 일은 제가 합니다.
④ 나는 8시부터 공부합니다.
①은 그 일을 할 사람이 아직 없거나, 그 일을 할 사람이 아직 결정되지 않은 상태에서의 의지를 나타내고 - 물론 특수한 경우는 예외로 하자 - ②는 예정을 나타낸다. ③은 그 일을 할 사람이 이미 정해졌거나 말하는 이의 강한 의지를 나타내고, ④는 습관 내지 강한 의지를 나타낸다. ' 알겠다 ' 가 상태의 말을 어느 정도 이해하였다는 뜻이라면 ' 알았다 '는 완전히 숙지를 가리킨다할 수 있다.
' 게다 ' 가 불확실한 상태에서 어느 정도 그렇다는 가능성을 말하고 있다면 ' 니다 ' 는 확실함이고 단정이다.
이런거 제미나이에게 학습시켜 놓았는데 출처 https://www.sasangnon.co.kr/
2026-06-13 11:28
충청도 초고맥락인거 어케아는 ㅋㅋㅋㅋ
2026-06-15 10:11
????
2026-06-19 04:02
36:49
크로스 올림
이 책의 매력 발산
2026-06-20 11:52
챗gpt #언어 #프롬프트 #프롬프트엔지니어링과 양자 컴퓨터 시스템을 보고 보고서 부탁드립니다 강수진 작가님아
2026-06-21 11:53
이 맥락 자체를 AI가 절대로 이해 할 수가 없죠? - 왜 그렇게 만들어야 하는데 영어 방식으로 기준을 해도 유로로 수입이 창출 되는데 - 한정된 자원을 이미지 생성 키워드는 영어야 - 양자 컴퓨터가 아닙니다 현 GTP는
2026-06-21 11:51
양자 컴퓨터 시스템을 아직AI 적용이 되지 않고 있다고 판단헤 인간의 뇌하 수체의 정신계 다발은 컴퓨터 처럼 만들어 진 것이 아닙니다 이것을 가지고 AI 프롬프트 엔지니어링의 시작?
2026-06-21 11:46
이 것은 C++이 있는 데 왜 한국어 프로그램 언어를 만들 필요가 없다는 씩이다 자 여기 서 질문 한국어 프로그램으로 만들어진 AI이라며 어떻게 될지 강수진 작가 당신은 알고 이런 이야기를 해? AI 언어 소스 코드를 알고 이야기 해?
2026-06-21 11:43
미국 AI는 미국 어로 한국 AI는 한국어로 영어를 왜 한국어로 번역 해요? 같은 영어 단어라도 각국에 지역 마다 달라지는데 - 한극은 한국어의 해석이고 영어는 만국어에서 미국어로 번역 해야 하니까 달라로 "훈민정음" 몰라요?
2026-06-21 11:40
그래서? 가성비가 좋지 못해? - 세종대왕 에게 영어를 계속 이야기 해야 합니다 - 강수진 작가 본인은 대단한 사람이라 영어로 GPT사용 해야 한다 - 한글은 AI 학습에는 완벽히 적용 됩니다 - 강수진 작가 스스로 GTP 와 100% 이야기 해 보세요 인터넷 자료로 조합 하여 만들지 말고
2026-06-21 11:36
자막을 ai로 만든다고 해도 최종 검토는 사람이 해야하지 않아요? 틀린 자막이 너무 많으니 거슬릴정도네요.
2026-06-22 00:29
AI 관련해서 책까지 쓴 사람이 현재의 AI 한계를 기준으로 앞으로도 그럴것이다 라고 단정짓는게 좀 이해가 가지 않습니다
앞으로 1~2년 후 더 나아가 10년후가 되면 사람보다 더 사람같을꺼 같은데 ~~ 그렇지 않나요?!
2026-06-22 19:19
작가님 테스트해보니 구별을 엄청 잘 하는데요???
2026-06-23 08:00
프롬프트 엔지니어링 이라니 이게 언제적 구닥다리여 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
벌룬팬츠 유행 끝나가고 부츠컷 뜨기 시작하는데 스키니진 얘기하고 있네 진짜 뭐여 이게 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
지피티3에서 업데이트 안하고있냐? ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 연봉이 1억? 컨설팅? 진짜 웃음밖에 안나오네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 세션의 수백 수천 문장의 컨텍스트를 긴 메모리가 인식하는 수준에 와있고 그 긴 컨텍스트에서 새로운 한문장의 의도를 파악하는 수준에 와있는데
무슨 이게 3주전 강의냐 2023년 스텝바이스텝 지피티에게 명령하기 10선도 아니고 진짜 어이가 없네 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
게다가 인간이 문장을 만드는건 그 사람 자체의 생물학적 본능 역량 90%+카오스적 운에 의한 경험 10%인데 강의 팔이들 진짜 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
2026-06-23 03:42
깊이가 있는 토론이라 흥미가 있군요. AI의 정확한 사용방법을 연구해보는 관점에서는 아주 좋은 점을 지적해 주셨습니다. 조금 아쉬운 점은 한 2가지 정도가 있습니다. 첫번째는 언어의 표현력을 AI가 따라 오지 못한다는 인식은 맞으나, 이를 너무 해결해야 한다는 강박 관념(?)이 있는 것 같습니다. 궁극에는 인간의 언어 표현력에 미치지 못하니 프럼프트를 어떻게 잘 써야 한다에 방점이 있는 것 같은 데요. 인간의 언어만큼 유용하지만 혼란스러운 것도 없다고 봅니다. 같은 어휘를 사용해도 화자와 청자가 이해하는 것이 매우 다를 수 있잖아요. 예를 들면 추상명사는 우리가 크게는 모두 느낌적으로는 알지만 사실 그 정의를 알기 어려운 모호성이 동시에 존재 하지요. "사랑한다"는 의미를 여러가지 감정으로 받아 들이지만, "사랑"의 정의는 모호 하지요. 이런 불완전한 언어의 뉘앙스를 현재의 AI가 이해하도록 엔지니어링한다는 것은 한시적 노력이 될 공산이 크다고 봅니다. 오히려 사람의 정신활동이어떻게 뇌에서 생성되는 지를 찾아 내는 것 만큼 어려운 과제가 될 것으로 봅니다.
2026-06-23 14:52
프롬프트엔지니어는 이미 불용직국이 됐자나요. 이미 오래전에...
2026-06-29 12:37
인공지능을 만드는 8대 학문 중에 언어학이 들어 가 있죠. 언어학 전공에 따라 다르겠지만, 계산 언어학이나 응용 언어학, 기타 전공에 다라 깊이 있는 이해력이 다르게 나타 날 거예요.
2026-06-30 14:40
과거의 정보검색사를 떠오르게 하네요.
AI가 발전하는 중에 과도기 적인 직군..
부정어 긍정어 따위 필요없음. ai가 극복할 문제..
앞으로 어쨌든 곧 없어질 직군이긴 하네요.
2026-07-01 14:47