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Judvika's Blog 소개


Judvika's Blog는 AI와 기술이 일상과 일하는 방식에 남기는 변화를 개인의 관점으로 기록하는 블로그입니다.


이곳의 글은 도구의 기능을 나열하기보다, 실제 대화와 관찰에서 출발한 질문을 한 편의 에세이로 정리합니다. 사실 확인이 필요한 내용은 자료를 확인하고, 확정되지 않은 해석은 단정적으로 쓰지 않습니다.


운영 원칙


- 다른 글을 단순히 옮기지 않고 독자적인 관점과 설명을 더합니다.

- AI가 제안한 생각과 운영자의 경험을 구분합니다.

- 글의 목적은 광고가 아니라 독자에게 생각할 거리와 맥락을 전하는 데 있습니다.


마지막 갱신: 2026년 9월 9일

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이 블로그의 인기 게시물

AI가 경험까지 흉내 내는 시대, 수제 글에는 어떤 향기를 남겨야할까

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요즘 Threads나 X를 보다 보면 자동화에 대한 이야기를 정말 자주 보게 된다. AI를 이용하면 콘텐츠 제작도 자동화할 수 있고, 블로그 운영도 자동화할 수 있고, 심지어 그 시스템이 알아서 수익까지 만들어준다는 이야기다. 나도 자동화를 이것저것 시도해봤다. 그런데 직접 해본 뒤의 느낌은 SNS에서 보던 이야기와 조금 달랐다. 자동화는 생각보다 쉽지 않았다. 한번 만들어 놓는다고 모든 것이 끝나는 것도 아니었고, 자동화했다는 사실 자체가 기대했던 만큼의 수익을 만들어주는 것도 아니었다. 자동화가 사람의 일을 대신하기 시작한다면, 인간이 직접 하는 것에는 어떤 가치가 남게 될까. 인간이 직접 쓴 글에는 무엇이 남을까 생각은 자연스럽게 글쓰기로 이어졌다. AI는 이미 글을 꽤 잘 쓴다. 정보를 빠르게 정리하고, 논리를 구조화하고, 내가 놓친 관점을 찾아내는 일도 잘한다. 어떤 글은 내가 처음부터 직접 쓰는 것보다 AI에게 정리해달라고 했을 때 훨씬 매끄럽게 나오기도 한다. 그렇다면 사람이 직접 만드는 글에는 무엇이 있어야 할까. 처음에는 경험 이라고 생각했다. 실제로 해본 사람만이 할 수 있는 이야기. 실패하고, 기대했다가 실망하고, 중간에 생각이 흔들리는 그런 흔적 말이다. 아무리 AI가 글을 잘 써도 직접 살아본 사람이 가진 경험까지 대신할 수는 없지 않을까 싶었다. 그런데 경험도 만들어낼 수 있다 여기서 생각이 한번 걸렸다. 경험이라고 해서 정말 인간만 만들 수 있는 걸까? 예를 들어 이런 문장이 있다고 해보자. ...
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AI 시대에 필요한 새로운 자질, 표현력과 이해력

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이 글의 대표 이미지는 AI로 만들었습니다. 몇 년 전 소믈리에 자격증을 딸 때, 교수님이 해주신 말씀이 아직도 기억에 남는다. "소믈리에의 가장 큰 덕목은 맛을 잘 느끼는 감각이 아닙니다. 느낀 맛을 다른 사람에게 정확히 말할 수 있는 능력, 그게 진짜 실력이에요." 당시엔 그냥 좋은 말이라고 생각하고 넘어갔는데, 지나고 보니 이 말을 해준 교수님의 전공이 기호학이었다는 게 우연이 아니었다. 혀로 느낀 맛은 지극히 개인적인 감각이다. 그 감각 자체는 아무리 예민해도 남에게 전달되지 않는다. 전달되는 건 그 감각을 언어라는 기호로 바꿔낸 결과물뿐이다. 그러니까 소믈리에의 실력은 "느끼는 능력"이 아니라 "번역하는 능력"이었던 셈이다. AI 앞에서 우리 모두가 소믈리에가 됐다 요즘 AI를 쓰면서 이 말이 계속 떠오른다. AI 시대에 정말 중요한 능력은 두 가지라고 생각한다. 하나는 내가 원하는 걸 AI에게 정확하게 전달하는 표현력 이고, 다른 하나는 AI가 한 말을 정확하게 받아들이는 이해력 이다. 이 둘은 얼핏 비슷해 보이지만 난이도가 다르다. 이해력 문제는 사실 어떻게든 우회할 방법이 있다. AI에게 "더 쉽게 설명해줘", "예를 들어서 말해줘"라고 요청하면 난이도를 낮출 수 있다. AI는 같은 내용을 몇 번이고 다르게 풀어서 설명해줄 수 있으니까. 하지만 표현력은 다르다. 내 머릿속에 있는 의도, 이미지, 뉘앙스를 AI가 오해 없이 재구성할 수 있는 언어로 바꿔내는 일은 상대방이 대신해줄 수 없는 영역이다. 마치 와인을 마시고 "이 맛을 뭐라고 표현해야 할지 모르겠다"고 느끼는 순간처럼, 우리는 매번 머릿속의 감각을 언어라는 기호로 압축해야 하는 숙제를 떠안는다. 정확한 단어가 떠오르지 않을 때, "이런 느낌인데 정확히 뭐라고 해야 할지 모르겠어"라고 던지고 AI가 되물어오게 만드는 방식도 가능하다. 이건 ...
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AI 신드롬, 그리고 아이폰이 가르쳐준 것들

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이 글의 대표 이미지는 AI로 만들었습니다. 요즘 나는 새로운 AI 모델이 나온다는 소식만 들으면 괜히 마음이 들뜬다. 출시 소식을 기다리고, 나오면 바로 써보고, 예전 모델과 비교해본다. 문득 이런 내 모습이 낯설지 않다는 걸 깨달았다. 아이폰 3GS 시절, 다음 세대 아이폰에 어떤 기능이 들어갈지 궁금해하며 발표를 기다리던 그 모습과 똑같았다. 안 되던 것이 되는 순간마다 소름이 돋았다. 그런데 어느 순간부터, 그 설렘은 점점 줄어들었다. 눈에 보이던 성장의 시절 그때는 하드웨어가 눈에 띄게 좋아지던 시기였다. 카메라 화소가 오르고, 속도가 빨라지고, 화면이 선명해졌다. 세대마다 차이가 확실히 느껴졌다. AI도 비슷했다. 챗GPT가 처음 나왔을 땐 텍스트만 주고받을 수 있었다. 그런데 언제부턴가 이미지를 읽기 시작했고, 곧 이미지를 만들었고, 이제는 영상까지 만든다. 안 되던 것이 되는 순간마다 나는 소름이 돋았다. 충분함의 경계선 그런데 스마트폰은 어느 순간부터 신제품이 나와도 예전만큼 설레지 않게 됐다. "전작보다 성능이 40% 향상됐다"는 광고를 봐도 무덤덤하다. 이미 있는 기능을 더 잘하는 것뿐, 없던 게 새로 생기는 건 아니기 때문이다. 이미 일상적인 사용에 성능이 차고 넘치니, 발전은 계속되어도 체감은 점점 줄어든다. AI도 지금 이 경계선에 서 있는 것 같다. 최근 나온 Fable 5.1 이나 GPT-6 Astra 는 분명 뛰어난 모델이다. 한동안 신나게 써봤다. 그런데 며칠 지나니 현타가 왔다. 내가 하던 작업 대부분은 이전 모델, 심지어 그 이전 모델로도 충분했다. 벤치마크 점수는 계속 올라가는데, 정작 내 작업에서는 차이가 느껴지지 않았다. 상위 모델을 쓰면서 사용량이 더 빨리 줄어드는 부담도 느꼈다. OpenAI는 ChatGPT Work·Codex에서 GPT-6 Astra가 GPT-5.6 Sol보다 포함된 할당량을 더 빨리 쓸 수 있고, 실제 사용량은 작업과 설정에 따라 달라진다고 안내한다. ...
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