이 글은 AI와 함께 초안을 만들고 편집자가 검수했습니다. 외부 글을 참고했고, 참고한 글은 맨 아래에 밝혔습니다.
AI의 역사는 보통 사건 목록으로 소개됩니다. 1950년 튜링이 기계의 지능을 묻는 시험을 제안했고, 1956년 다트머스 회의에서 「인공지능」이라는 이름이 붙었으며, 1997년 딥블루가 체스 챔피언을 이기고, 2012년 알렉스넷이 딥러닝 시대를 열고, 2016년 알파고가 이세돌을 이기고, 2017년 트랜스포머 논문이 나오고, 2022년 ChatGPT가 대중화를 이끌었다는 이야기입니다. 이 정도는 널리 알려진 공개 사실입니다. 우리는 이 연표를 일하는 사람의 관점에서 다시 읽었습니다.
남는 것 1 — 대중화가 기술보다 늦다
체스와 바둑에서 이긴 AI가 일상 도구가 되기까지는 수십 년이 걸렸고, 일상으로 내려온 결정적 계기는 성능이 아니라 누구나 열어 쓸 수 있는 형태였습니다. 우리 제품에도 같은 질문이 적용됩니다. 기능이 뛰어난가보다 설명 없이 열 수 있는가입니다.
남는 것 2 — 규모가 곧 능력은 아니다
한동안 「모델을 키우면 능력이 따라온다」는 믿음이 업계를 이끌었고, 이후 추론 방식과 공개 모델, 낮은 비용의 모델이 판도를 흔들었습니다. 오늘의 선두가 내일의 선두라는 보장은 없습니다. 그래서 우리는 특정 모델에 일하는 방식을 묶지 않습니다.
남는 것 3 — 무대가 화면 밖으로 나온다
최근 연표의 마지막 칸은 에이전트와 연결 표준, 그리고 현실에서 움직이는 AI입니다. 말하는 AI에서 일을 하는 AI로 옮겨 가는 중이라면, 중요해지는 것은 답의 질만이 아니라 권한 설계입니다. 무엇을 맡기고 무엇은 사람이 누르는가입니다.
혼자서 팀처럼 일하는 스택의 기준
참고한 글은 창업 5단계(리서치, 검증, 제작, 마케팅, 운영)별로 도구를 소개합니다. 도구 이름은 몇 달이면 바뀌므로 우리는 이름 대신 기준을 기억합니다.
- 단계마다 도구 하나. 같은 일을 하는 도구를 두 개 이상 쓰지 않는다.
- 검증을 앞에 둔다. 만들기 전에 틀린 가설을 싸게 거른다.
- 운영 자동화는 마지막에. 반복이 확인된 일만 자동화한다.
- 데이터는 내 손에. 어느 도구를 바꿔도 자료는 그대로 옮겨 갈 수 있게 한다.
함께 읽은 글
이 글은 아래 글들의 문제의식을 참고해, 우리 팀의 관점과 기준으로 다시 썼습니다. 문장과 구성은 따르지 않았고, 원 글이 인용한 수치는 우리가 원자료까지 직접 확인하지 못한 것은 그렇게 표시했습니다. 일부 원 글은 로그인 후 전문이 열려, 공개된 부분 기준으로 읽었습니다.
- learn.bizni.usAI 발전 연대표 — 튜링 테스트에서 에이전트 시대까지 (BIZNIUS LEARN:US)
- learn.bizni.us1인 창업가의 AI 스택 (BIZNIUS LEARN:US)
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