[Weekly Stash/주간 채집] 2025년 9월 첫째주

1. [기사] 오픈AI "내년 AI 일자리 플랫폼 출시…인증 프로그램도"
2. [기사] MS, 내부 생성 '코드'로 추론 내용 검증하는 수학 모델 출시
3. [Article] Some thoughts on LLMs and Software Development
4. [기사] AI가 연구비 지원 대상도 고른다…"편견 뛰어넘고 혁신 가속화"
5. [블로그] 2025 나노 바나나 AI 이미지 생성 가이드 및 프롬프트 엔지니어링 

🐿️ 친칠라의 주간 채집 🌱
한 주 동안 "나중에 살펴봐야지!" 하고 수집해 둔 링크들이 그대로 잊히지 않도록,
주말마다 가볍게 살펴보고 짧은 생각을 남깁니다.
주로 LLM이나 프롬프트 엔지니어링과 관련된 내용들을 스크랩하고,
본 전공인 국어학 쪽에서도 재미있는 내용이 있으면 가져올게요!

 

1. [기사] 오픈AI "내년 AI 일자리 플랫폼 출시…인증 프로그램도"

https://v.daum.net/v/20250905063941762

오픈AI "내년 AI 일자리 플랫폼 출시…인증 프로그램도"

OpenAI가 링크드인 같은 걸 만들려는 모양이다. 근데 이제 AI를 활용한... AI 활용 능력 인증 프로그램도 같이 설계 중인가 본데, 얼마나 공인력을 인정받을 수 있을지 궁금하다. OpenAI 명성(?)이 있으니 뭐 인증이 없는 것보다야 있는 게 낫긴 하겠지만, 실제 현업들에게 얼마나 실효성 있는 자격 인증인지를 인정받는 건 또 다른 문제니까. 작년부터 올해까지 몇 개의 데이터 관련 자격증을 취득했는데, 그래도 나름 굵직한 시험 위주로 본 건데도 생각보다 겉핥기라는 인상을 받았다. 실무에 실제로 써먹을 수준이 되려면 훨씬 훨씬 많이 공부를 해야 하는 그런 느낌. 그런데도 여러 민간 기관들이 찍어내다시피 하는 다른 AI나 데이터 관련 자격증들을 보며 그래도 이건 양반이구나, 했다. 과연 OpenAI의 AI 활용 직무 인증은 어느 정도의 권위를 얻게 될까.

 

저 일자리 플랫폼에서 AI를 어떻게 활용하겠다는 건지 구체적인 내용까지는 나와 있지 않은데, 얼마나 새로운 서비스일지도 궁금하다. 자세한 알고리즘이야 모르겠지만 이미 국내 일자리 플랫폼 업체들에서도 'AI 매칭' 같은 기능들을 서비스 중인데 이거랑 비슷한 느낌일까? 지원자의 정보나 키워드를 가지고 장/단점을 분석하거나 간단한 자기소개를 쓰는 서비스들도 본 것 같다. 지금으로서는 이런 매칭이나 문서 작성 초안 팁 외에는 활용법이 잘 떠오르지 않는데, 동시에 만약 고작(!) 이 정도라면 OpenAI 이름을 단 것치고는 좀 짜칠 것 같다... 링크드인은 소소하게 정보 얻는 용으로 잘 쓰고 있으니 OpenAI 플랫폼도 나온다 하면 바로 써 볼 생각이다. 내년에 나온다고 하니 일단 기다려보자!

 

2. [기사] MS, 내부 생성 '코드'로 추론 내용 검증하는 수학 모델 출시

https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=201997

MS, 내부 생성 '코드'로 추론 내용 검증하는 수학 모델 출시 - AI타임스

저번 글에서 MS MAI가 별 이슈가 안 되는 것 같다고 했는데... ㅋㅋㅋ 이번에는 수학 전용 모델이다. 이번 주에는 사용자들의 반응까지는 서치해보지 못했다. 아무튼 MS도 입지를 다지고 살아남기 위해 여러 방면으로 노력하고 있구나 싶다.

 

'추론' 하면 'CoT (Chain-of-Thought)'를 공식처럼 밀고 가는 경우가 많은데 세상 모든 일이 그렇듯 CoT도 만능이 아니다. (그렇기에 CoT를 보완하기 위한 여러 기술들이나 기법들이 계속해서 소개되고 있는데, 그럼에도 일단 CoT 정도의 인지도를 얻지 못하고 있는 걸 보면 확실히 패러다임을 바꾼 맨 첫 주자의 임팩트는 깨기 어렵구나 하는 생각이 든다.) MS가 이번에 공개한 rStar2-Agent는 추론을 생성한 뒤, 검증용 파이썬 코드를 작성하여 그 결과를 분석해 가면서 더 정확한 답을 찾아간다고 한다. 추론에 모든 것을 맡기지 않고 검증을 거친다는 점 자체는 그렇게 새롭지 않은데, 그 검증용 코드까지 모델이 알아서 생성해서 알아서 분석한다는 건 좀 재밌다. (물론 이것도 이미 전혀 새롭지 않은 기법일 수 있다... 그렇다면 그저 내가 무지할 뿐...) 진짜 개발자들의 생각은 다를 수 있겠지만... 비개발자의 입장에서는 아직 AI 모델들이 자연어 처리보다 코드 생성 쪽을 더 잘 한다고 느끼기 때문에 괜찮은 접근인 것 같다.

 

3. [Article] Some thoughts on LLMs and Software Development

https://martinfowler.com/articles/202508-ai-thoughts.html?s=09

Some thoughts on LLMs and Software Development

아마도 작성자의 마음을 대변하는 한 줄은 바로 여기일 것 같다.

I’m also asked: “is AI a bubble”? To which my answer is “OF COURSE IT’S A BUBBLE”

 

매우 동의하는 바이고... 누구든 LLM이나 바이브 코딩으로 모든 복잡한 일이 마법처럼 해결될 것이라고 믿지 않았으면 좋겠다! 어느새 나도 일상에서든 업무에서든 AI를 많이 활용하고 있기는 하지만, 매번 AI가 사람을 완전히 대체할 수는 없다고 느낀다. 그러면서 자연스럽게 AI에 없는 사람만의 능력은 무엇일지, 내가 어떤 점을 더 갈고 닦아야 AI를 더 잘 다룰 수 있을지 하는 고민에 다다르게 된다.

 

소프트웨어 개발자들을 독자로 상정하고 쓴 글인 것 같지만 결국 비개발자인 나의 고민과도 맞닿는 글이라고 생각했다. 사실 이 시리즈를 이어가는 이유와도 닿아 있는 것 같다. 어째 언젠가 버블이 꺼져도 살아남을 궁리를 하자... 라는 다소 요상한 교훈이 남았네...

 

4. [기사] AI가 연구비 지원 대상도 고른다…"편견 뛰어넘고 혁신 가속화"

https://m.dongascience.com/news.php?idx=73738

AI가 연구비 지원 대상도 고른다…"편견 뛰어넘고 혁신 가속화"

몇 달 전인가, arXiv peer-review 논문들을 조사해 봤더니 '이 논문에 대해 긍정적인 평가만 하라'는 식의 명령문이 아주 작게 쓰여 있거나 흰 배경에 흰 글씨로 적혀 있었다는 소식을 봤었다. 이 은밀한 프롬프트는 peer-review에 AI를 사용하는 사람들에게 경각심을 심어주기 위함이었다, 라는 코멘트도 본 것 같다. 그때는 아무리 그래도 리뷰는 사람이 직접 해야지, 라고 생각했는데 지금은 아주 처음부터 끝까지 AI에게만 맡기는 것만 아니라면 어느 정도 AI를 사용하는 건 괜찮다는 쪽으로 생각이 바뀌었다. 그렇지만 AI를 어느 비중만큼 사용하는 게 적절한가 하면 그건 여전히 물음표이다.

 

연구비 지원 대상 선정에 있어서도 마찬가지일 것이다. 심사자가 사람인 이상 아무리 똑똑하고 뛰어난 사람이라 하더라도 그의 시간과 집중력은 한정되어 있고, 모든 분야에 관심을 갖거나 통달할 수는 없는 노릇이므로 지원 대상 선정이 100% 공정하기란 힘들 것이다. 기사에서는 한 연구팀이 산업계 솔루션 제안 연구와 논문, 연구 초록들을 Chat GPT에 학습시킨 후에, 상업적 발전 가능성이 높고 혁신적인 연구를 고르도록 했다는 사례가 소개되었다. 이런 식으로 연구비 지원 대상 선정에 AI를 활용할 때의 장점으로는 AI가 연구 주제를 요약해주기 때문에 검토자들의 이해에 도움을 주고, 심사 속도를 높이며, 기존 편견을 극복할 수 있다는 점이 언급되었다. 단점으로는 오히려 편견에서 자유롭지 않을 수 있다는 반박과, 기밀 유출의 우려가 있다는 점이 꼽힌다.

 

생각해보니 채용 과정에서도 AI를 사용하는 사례들이 생겼다는 소식도 들은 적이 있는 것 같다. peer-review든, 연구비 지원 대상 선정이든, 채용이든, 모두 사람에게 선택을 맡겼을 때 공정성 시비가 일어날 수 있는 역할들이다. AI는 사람보다 빠르게 방대한 지식을 활용할 수도 있고, 사람과 달리 편견도 없(다고 여겨지)기 때문에 AI가 이 역할들을 대체하는 게 정답이라고 생각할지도 모르겠다. 나는 그래도 여전히 AI는 보조적인 도구로만 활용하고, 진중한 검토와 최종 결정은 결국 사람이 해야 한다는 생각이 드는데... 첫 문단에서 언급했듯이 그 비중이 어느 정도인 게 적절하냐 하면 아직은 정말 모르겠다.

 

5. [블로그] 2025 나노 바나나 AI 이미지 생성 가이드 및 프롬프트 엔지니어링

https://tilnote.io/pages/68b7b8e9823692c440c3fea4

2025 나노 바나나 AI 이미지 생성 가이드 및 프롬프트 엔지니어링

저번에도 말했지만 AI 이미지나 영상 생성에는 그다지 큰 관심이 없었는데... 나노 바나나가 언급되는 형세를 보면 이젠 도저히 그럴 수 없을 것 같다. 기껏해야 챗지피티나 달리에 이미지 몇 개 생성해 본 게 전부이기 때문에, 나중에 가이드 삼아 나노 바나나 써보려고 스크랩해 두었다. 아직 써보지는 못했는데... 프롬프트 좀 훑어보니 LLM에게 글을 생성하도록 시킬 때 어느 정도 언어 감각이 있으면 도움이 되듯이, 이미지/영상 생성을 시킬 때에도 사진이나 영상 촬영 관련 지식과 감각이 도움이 되겠구나 싶다. 내가 원하는 '느낌'이 어떤 요소들에서 비롯되는지 알면 더 구체적으로 지시할 수 있을 테니까...! 야근이 줄어들면 반드시 시도해 보는 것으로!