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Inforience

생산량은 중요하지 않습니다. 큐레이션이 중요하죠.

https://medium.com/design-bootcamp/the-next-scarce-skill-curation-faac6358e2be 인공지능 작업에서 가장 흔히 볼 수 있는 실패는 “그럴 듯한 선택지는 많지만 결정은 없다.”는 점입니다. 인공지능은 소음을 저렴한 비용으로 만들어 냅니다. 소음이 저렴해지면, 관심은 비싸집니다. 출력이 풍부해지면, 노이즈도 풍부해지니까요. 당신이 알고 있는 것과 말한 것 사이에 간극이 생깁니다. “잠깐, 우리가 왜 그렇게 했더라?”. 생산량은

어쩌면 우리가 AI를 훈련시키는 게 아니라, AI가 우리를 훈련시키는 겁니다.

We’re Not Training AI, It’s Training UsWorking with AI for a year has taught me we’re living through a great civilizational testAi-Ai-OHErik Brown 게임 속 NPC는 사람이 아니기에, 게임 속에서 어떤 식으로 대하던 상관이 없을 겁니다. 심지어 죽일 수도 있지요. 그런데, 게임 속에서의 이러한 상호작용이 실생활에서의 타인과의

중국 AI가 조용히 미국 개발자들의 밥그릇을 뺏고 있는데...??

Chinese AI is quietly eating US developers' lunch and and it's exposing something weird about "open" AI by u/BlueDolphinCute in ArtificialInteligence 미국의 방식 * 최상의 모델 구축 → 폐쇄 → 프리미엄 가격 책정 → 지적 재산권 보호 → 수익 극대화 중국의 방식 * 충분히 좋은 모델 개발 → 오픈 소스화 → 초저가

Is AI fatigue real?

AI fatigue is real and nobody talks about it · Siddhant KhareYou’re using AI to be more productive. So why are you more exhausted than ever? The paradox every engineer needs to confront.Siddhant KhareSiddhant Khare 1) 창조는 활력을 주지만, 검토는 에너지를 소모합니다. * AI가 등장하기 전에는 디자인 문제 하나에 하루

온라인 공간이 AI 에이전트들에 의해 점령된다?

온라인 공간이 AI 에이전트들에 의해 점령된다? 아니, 온라인 공간에는 이미 신뢰할 수 없는 정보들로 넘쳐나니까 별 상관없다? . 약 3년 전에, 이런 글을 직접 써본 적이 있습니다. https://info.shadowego.com/post-88/ * “특정 분야에 대해 전문가 행세를 하는 녀석, 호기심이 많은 척 하며 질문을 계속 던지는 녀석, 남이 쓴 내용을 공유,

삽질....

국내 주요대학의 전자-컴퓨터 분야 학과 소속 교수들의 연구내용들을 주기적으로 수집하여 분석하는 시스템을 구축하여 활용해 오고 있습니다. . 최근에는, 에이전트 열풍에 동참하는 의미에서(?) 사용자가 질문을 입력하면 교수나 1저자를 대신하여 대답을 해주는 모듈을 에이전트 기술을 반영하여 포함시켰지요. . 테스트 질문을 입력해 봤습니다. “2018년에서 2020년 사이에 LLM에 대해 연구한 KAIST 소속 교수들의 연구내용이 뭐지?” . 시스템의

(K-AI) (Inforience의 레이더에 포착된 제1저자) Jeonghyun Park(중앙대)의 연구를 분석해 보자.

뛰어들기 전에 먼저… * (1) 이 글은 떠오르는 한국의 신진 연구자들이 주도적으로 수행한 연구내용들을 발굴할 목적으로 작성하였습니다. (앞으로도 계속 발굴해 볼 예정입니다.) * (2) 인포리언스는 이 글에서 소개한 연구자와 아무런 관계가 없습니다. (물론, 알고 지내면 좋을 것 같아요… ) * (3) 이 글은 인포리언스의 주관적 해석과 의견입니다. 따라서 해당 연구자의 생각과 많이 다를 수도

(K-HCI) K-콘텐츠 경험을 혁신할 한국의 신진 연구자들을 찾아보자. - 최신 HCI 연구를 바탕으로

(가상의 제안서) K-콘텐츠 몰입 및 상호작용 증진 시스템 (K-C-I) 개발 본 제안서는 국내의 HCI 연구자들이 발표한 최신 연구결과들을 기반으로, (2025년 9월15일에서 2025년 9월27일 사이에 수집) K-콘텐츠에 대한 사용자의 경험의 폭과 깊이를 극대화하기 위한 시스템 'K-C-I (K-Content Immersion & Interaction)'를 구축하는 것을 목표로 합니다. K-C-I 시스템은 사용자가 K-드라마,

(K-AI) 한국 연구자들이 잘 만들 것 같은 AI application은 무엇일까? : 최신 연구를 바탕으로 (1)

(가상의 제안서) 지능형 통합 안전 및 건강 관리 에코시스템 (National Intelligent Safety & Health Ecosystem, NISHE) 본 제안서는 국내의 AI 연구자들이 발표한 최신 연구결과들을 기반으로, (2025년 9월1일에서 2025년 9월15일 사이에 수집) 국가적 차원에서 안전성, 효율성, 그리고 개인 맞춤형 효과를 극대화하는 통합 플랫폼을 개발하는 것을 목표로 합니다. 연구자들의 각 연구 성과가

(K-HCI) 한국 연구자들이 잘 만들 것 같은 HCI application은 무엇일까? : 최신 연구를 바탕으로 (1)

한국의 HCI 연구자들이 협력하면 어떤 것을 잘 만들까? 분석에 활용한 데이터 Human-Computer Interaction 분야의 국내 연구현황을 모니터링하기 위해, 국내에서 HCI 관련 연구를 수행하는 약 200여명의 연구자들의 연구내용을 지속적으로 수집하고 있습니다. 이번 글은 2025년 8월에서 2025년 9월 15일 사이에 새롭게 수집된 내용들을 기반으로 구성하였습니다. 가상의 연구 제안서를 작성해 보자. 각 연구