파라미터가 크면 왜 똑똑한가
한 줄 요약: 파라미터는 AI 안에 달린 ‘조절 나사’의 개수다 — 많을수록 세밀하게 맞출 수 있다. AI 뉴스에서 이런 문장을 보신 적 있을 겁니다. “700억 파라미터 모델”, “파라미터를 대폭 늘린 차세대 모델”. 크면 좋다는 건 알겠는데, 대체 파라미터가 뭘까요? 수천억 개의 조절 나사 오래된 라디오를 떠올려보세요. 주파수를 맞추는 다이얼, 음량 조절 나사, 음질을 다듬는 손잡이가…
한 줄 요약: 파라미터는 AI 안에 달린 ‘조절 나사’의 개수다 — 많을수록 세밀하게 맞출 수 있다. AI 뉴스에서 이런 문장을 보신 적 있을 겁니다. “700억 파라미터 모델”, “파라미터를 대폭 늘린 차세대 모델”. 크면 좋다는 건 알겠는데, 대체 파라미터가 뭘까요? 수천억 개의 조절 나사 오래된 라디오를 떠올려보세요. 주파수를 맞추는 다이얼, 음량 조절 나사, 음질을 다듬는 손잡이가…
한 줄 요약: 무료로 가장 잘 되는 에이전트 작업 — 오늘 당장 해보세요. 오늘의 과제 여러 사이트에 흩어진 정보를 모아, 내 기준으로 정리한 비교표 한 장 만들기 예: 노트북 3종 비교 / 동네 소아과 정보 / 여행지 후보 / 보험 상품 / 이사 갈 동네 왜 에이전트에게 맡기나 이건 우리가 늘 하던 일입니다. 탭을 열…
한 줄 요약: 같은 과제라도 ‘내가 시킬 때’와 ‘알아서 매일’은 완전히 다른 경험이다. 오늘의 과제 지난 일주일 메일에서 내가 처리해야 할 일과 마감일만 뽑아 목록으로 만들기 왜 에이전트에게 맡기나 월요일 아침, 읽지 않은 메일 60통. 대부분은 참조로 걸린 공지고, 그중 진짜 내가 답해야 할 건 4~5통입니다. 이걸 골라내는 데 20분이 걸리죠. 그리고 이 일은 매주…
한 줄 요약: 매달 30분 이상 아껴주면 이미 본전이다 — 단, 무료를 다 써본 다음에 결정하자. ⚠️ 주의: 요금제 구성과 가격은 자주 바뀝니다. 이 글은 ‘판단 기준’을 다루며, 실제 금액과 기능은 결제 전 공식 페이지에서 확인하세요. 시즌 2의 마지막 질문입니다. “월 몇만 원, 낼 만한가요?” 이 질문에 “좋으니까 쓰세요”라고 답하는 글이 많습니다. 저는 계산해보고 결정하시라고…
한 줄 요약: 챗봇은 “알려줄게”, 에이전트는 “해놨어” — 조언자와 대행자의 차이다. 2026년 들어 AI 뉴스의 주어가 바뀌었습니다. “AI가 답했다”에서 “AI가 했다” 로요. 메타의 Muse는 출시 닷새 만에 73만 건이 내려받아졌고, 구글의 Gemini Spark는 사용자가 폰을 꺼도 계속 일합니다. 대체 뭐가 달라진 걸까요? 조언자와 대행자 여행을 준비한다고 해봅시다. 챗봇에게 물으면 — “제주도 3박 4일 일정 짜줘”라고…
한 줄 요약: AI 대화창은 일기장이 아니라 엽서다 — 누군가 볼 수 있다고 생각하고 쓰자. AI와 대화하다 보면 이상하게 마음이 편해집니다. 판단하지 않고, 지치지 않고, 다 들어주니까요. 그래서 자기도 모르게 말하게 됩니다. 회사 내부 자료, 계약서 초안, 가족의 병력, 심지어 비밀번호까지. 여기서 딱 하나만 기억하세요. AI 대화창은 일기장이 아니라 엽서입니다. 봉인된 편지가 아니라, 배달 과정에서…
한 줄 요약: 성격이 다른 비서 세 명 — 하나만 고르지 말고 용도별로 나눠 쓰는 게 정답이다. ⚠️ 주의: AI 서비스는 몇 달 단위로 기능과 성능이 바뀝니다. 이 글은 ‘고르는 기준’을 알려드리는 데 초점을 맞췄고, 구체적인 최신 기능은 각 서비스 공식 페이지에서 확인하세요. “AI 하나만 쓰려면 뭐가 좋아요?” 가장 많이 받는 질문입니다. 답부터 말하면 —…
한 줄 요약: 정답이 하나인 질문은 의심하고, 정답이 여러 개인 질문은 믿어도 된다. 시즌 1에서 AI가 ‘그럴듯한 소설’을 쓸 수 있다는 걸 배웠습니다(EP.04 환각). 그럼 실전에서는 어떻게 해야 할까요? 매번 전부 검색해서 확인하면 AI를 쓰는 의미가 없어지는데요. 다행히 방법이 있습니다. 모든 답변을 똑같이 의심할 필요는 없다는 게 핵심입니다. 신호등으로 나눠보세요 AI 답변은 질문의 종류에 따라…
한 줄 요약: “너는 ○○야” 한 줄은 AI의 서랍 수만 개 중 하나만 열어주는 열쇠다. 프롬프트 팁 중에 가장 유명하고, 가장 효과가 극적인 게 이겁니다. “너는 이제 영어 선생님이야.” 이 한 줄을 앞에 붙이는 것만으로 답변의 질이 확 달라집니다. 왜 그럴까요? 신비한 마법 같지만 원리는 시즌 1에서 이미 배웠습니다. 서랍이 수만 개 있는 창고 AI는…
한 줄 요약: AI는 신입사원이다 — 맥락, 역할, 예시를 주면 실력이 달라진다. 같은 AI를 쓰는데 누구는 “쓸 만하네” 하고, 누구는 “별로던데?” 합니다. 차이는 AI가 아니라 질문에 있습니다. 시즌 1에서 배웠듯 AI는 앞에 놓인 글을 보고 다음 토큰의 확률을 계산하는 기계니까요. 앞에 뭘 놓느냐가 결과의 거의 전부입니다. AI를 ‘신입사원’으로 대하세요 가장 좋은 비유는 오늘 첫 출근한…