프로그래밍 잡동사니

2024 IAC, Interactive Arts Conference 후기

성중 — Wed, 17 Apr 2024 21:20:15 +0900

우연히 IAC라는 행사를 알게 되어 방문했다. 게임 관련 행사는 학술적이라기보다는 부스 체험이나 코스프레 등이 주를 이루기 때문에 토크 형식의 컨퍼런스라는 점에서 흥미가 갔다. ~~그런데 듣다가 배고파서 중간에 나왔다~~

게임 예술의 고유성, 작가성, 당위성

게임은 다양한 형태로 인류의 역사에 존재해왔고, 하나의 산업으로 자리 잡았으며, 현재는 게임과 예술이 섞이는 시기에 있다. 이전에는 게임이 아니었던 것들도 새로운 장르로 재탄생해 게임이라는 개념을 확장시키는 독특한 특징이 있다

비디오 게임은 영상 미디어인 동시에 연극과도 같은 유니크한 경험을 제공한다. 영화와는 달리 카메라(편집)의 개입 없이 무대가 온전하게 제공되며, 관객인 플레이어를 인식한다. ~~자본이 많은 AAA급 게임일 수록 영화에 가까워지는 아이러니~~

게임은 네러톨로지(서사)와 루돌로지(놀이, 경쟁) 두 가지 측면을 가지는데, 서사의 절반은 현실의 행동이 영향을 준다는 점에서 Half Real이자 체험이라고 할 수 있다

작가의 경향과 편향은 아티스트의 지문과 같다. 제작자의 EGO와 돈(상업성) 역시 예술의 한 부분이며, 특히 돈에 있어서는 지속 가능성을 위해 적절한 균형을 이루어야 한다

게임을 만드는 것은 정말 어렵기에 제작자의 자취에 감동이 있다. 비디오 게임의 룰이 늘어나면서 현실의 룰 역시 다양해졌고, 절반은 현실의 체험으로서 우리가 무엇인가 눈치채게 해주는 역할을 할 수 있다

게임 문화에서의 평론의 역할

크게 콘솔/컴퓨터/모바일/아케이드 정도로 나눌 수 있는 비디오 게임은 범위, 모델, 타입을 정의하기 난해하며 BM 역시 필드마다 다르다

역사가 50년 정도 밖에 되지 않아 평론의 전문성이 떨어지며 정형화된 이론도 없다. 반대로 생각하면 상대적으로 젊은이들의 문화이기에 권력에서 자유롭고 문화를 함께 만들어나갈 여지가 있다

게임은 현대 미술의 화두인 '공간' 표현에 최적의 매체이다. 중심부와 주변부가 분리되어 메인 퀘스트 외에도 보여줄 의도 없이 배경에 널부러져 있는 것들이 다양하다. 그렇기에 제작자의 의도 전달이 굉장히 어렵다

주변부의 다양한 관점에 따라 공감 역시 파편화된다. 서사와 플레이 스타일부터 이스터에그, 배경의 건축 양식까지.. 평론에 있어 '왜 이것은 다루지 않는지'에 대한 갈등이 생길 수 있고 결국 상품 리뷰에 가까워질 수 있다

그렇기에 평론가는 작품을 전반적으로 보기 위해 거리를 두게 된다. 모르고 봐야 몰입되는 마술사의 트릭을 밝히는 것과 비슷하다. 평론가는 이를 발가 벗겨 명성을 얻는 동시에 작품에 의미를 부여하는 담론 공간을 제공하는 역할을 한다

Interactive Arts Conference

Making culture and history.

www.youtube.com

GPTs/GPT Store 정리

성중 — Tue, 16 Jan 2024 17:00:27 +0900

GPTs

GPTs란 ChatGPT에 추가적인 지침이나 지식, 그리고 여러 기술을 조합한 커스텀 버전의 챗봇
현재는 유료 구독 유저들만 GPTs를 만들거나 샘플 사용 가능 / 제작에 코딩이 필요하지 않음
생산성, 교육, 그리고 재미를 위한 (just for fun) 놀라운 GPT들이 커뮤니티에서 만들어질 예정
GPT 유저의 채팅은 빌더에게 공유되지 않으며, GPT가 유저의 데이터로 자체 학습하고 개선이 가능하게 할지, 써드 파티 API를 사용하는 경우 데이터를 API로 전송할지 여부를 빌더가 선택 가능
앞으로 GPT가 현실 세계의 실제 작업을 하게 될 것, 이는 에이전트(agents)라는 개념으로 논의됨
- 이메일, 쇼핑 리스트 등 실제 세계의 데이터 베이스, 다양한 외부 API를 GPT와 연동 가능
- 엔터프라이즈 유저의 경우 독점 데이터셋을 학습시켜 회사 내부의 비즈니스에 활용 가능

AGI로 향하는 발전 흐름에 접근성을 낮추고 참여를 유도해 보다 민주적인 방향으로 나아가려 함

Introducing GPTs

You can now create custom versions of ChatGPT that combine instructions, extra knowledge, and any combination of skills.

openai.com

GPT Store

GPTs가 발표되고 두 달 간 빌더들이 300만개 이상의 커스텀 ChatGPT를 제작하고 공유함
DALL·E, 글쓰기, 리서치 & 연구, 프로그래밍, 교육, 라이프 스타일 카테고리 리더보드 제공
현재 유용하고 임팩트 있는 GPT 목록
- Personalized trail recommendations from AllTrails
- Search and synthesize results from 200M academic papers with Consensus
- Expand your coding skills with Khan Academy’s Code Tutor
- Design presentations or social posts with Canva
- Find your next read with Books
- Learn math and science anytime, anywhere with the CK-12 Flexi AI tutor

제작한 GPT를 Everyone 공개로 저장하고 빌더 프로필을 인증하면 스토어에 올리기 신청 가능
이용 정책과 브랜드 가이드라인을 준수해야 하며, 빌더에게 사용량에 따른 수익 배분 논의 중
내부적인 비즈니스 사용을 위한 팀 유저들은 GPT 스토어의 비공개 섹션에서 엑세스 가능

Introducing the GPT Store

We’re launching the GPT Store to help you find useful and popular custom versions of ChatGPT.

openai.com

Explore GPTs

Discover and create custom versions of ChatGPT that combine instructions, extra knowledge, and any combination of skills.

chat.openai.com

※ 106 Notes 뉴스레터 시작합니다.

성중 — Fri, 15 Dec 2023 00:21:27 +0900

블로그에는 러프한 글을 올리고 조금 더 정제된 글을 올리는 개인 뉴스레터를 운영합니다.

관심있으시다면 구독 부탁드려요 ! 감사합니다 :)

106 Notes | Sungjoong Kim | Substack

Humanities, AI, Singularity, Universe, Thought Experiment, Future Society, Community, Education, Economy, History. Click to read 106 Notes, by Sungjoong Kim, a Substack publication. Launched 6 hours ago.

106notes.substack.com

MODUCON 2023 - MODULAND 후기

성중 — Mon, 11 Dec 2023 13:13:58 +0900

"Share value, grow together" 모두의 연구소에서 연말 컨퍼런스인 MODULAND를 개최했다. 운영 철학에 맞게 특별한 조건 없이 무료로 참석할 수 있었다. 모두의 연구소는 비영리 커뮤니티가 성장한 케이스 중 디스콰이엇과 함께 국내에서 가장 성공적인 형태라고 생각하는데, 이번에 K-디지털 플랫폼 사업에 선정되어 새로운 교육 과정도 제공한다고 한다. 동일한 시간대에 진행하는 세션 중 선택해서 들을 수 있었는데, 흥미로웠던 내용들을 정리해 보았다.

글로벌 AI 전쟁

네이버에서 HyperCLOVA X 개발 센터장이신 하정우님의 발표 이후 서울 퓨처 포럼에서 뵀던 한상기 대표님과의 토론으로 이루어진 키노트 세션이었다.

2.
딥마인드에서 ~~측정에 꼼수가 있다지만~~ GPT-4를 능가했다고 발표한 Gemini는 2024년에 MMLU(Massive Multitask Language Understanding), 멀티모달 모바일 이식 가능성을 보여준다.

AGI는 누구에게는 GPT-4 수준, 누구에게는 더 엄격한 정의하기 어려운 개념이다. 지금 뜨는 키워드는 인공지능이 혁신과 위험 가능성을 동시에 가지고 있음을 뜻하는 Frontier AI.

4.
AI는 선의로 인간에게 피해를 줄 수 있기에 안전에 대한 국제 공동 연대와 활발한 논의가 필요하다. 이에 미국은 질서를 먼저 만들려는 움직임을 취하고 있고, 중국은 보편성을 강조하지만 실상은 미국을 견제하고 있다.

5.
내년 상반기는 '안전'을 명분으로 누가 AI 신질서를 잡는가가 관건. 우리나라 역시 모여서 형식만 챙기는 협회만 이것저것 만들 것이 아니라 실질적인 협력과 공동 연구를 하는 AI 전략 거버넌스가 필요해 보인다.

6.
AI 개발은 모델 크기와 데이터 양보다는 연산 횟수를 최적화하는 단계에 접어들었다. 금융, 법률, 교육, 의료, 공공 분야에서 생태계 중심으로 AI 활용을 연구하는 국가적 지원 정책이 절실하게 필요한 상황이다.

산업에서 미들 레이어의 기회는 점점 축소된다. 업의 본질을 파악하고 본인만이 할 수 있는 일을 하자. AI는 기후, 경제, 인간 소외 등 범지구적 문제 해결에 강력한 도구임에도 관심을 가지는 것이 바람직하다.

연구소 운영하기

모두연에서 의료 관련 AI 개발 및 학술 활동을 목적으로 하는 Medical AI LAB을 운영하는 이수정님이 맨땅에서 연구소를 만든 과정과 성공적으로 정착 시킨 경험을 공유했다. 해당 분야의 내용이 아닌 연구소 운영을 연구한(?) 세션.

9.
피터 드러커는 유능한 리더는 사랑받고 칭찬받는 사람이 아닌, 그를 따르는 사람들이 올바른 일을 하도록 하는 사람이라고 한다. 리더십은 인기가 아닌 성과이다.

10.
연구소를 처음 만들 때는 만만하게 생각하기 쉽다. 능력 있는 사람들이 모일 것이라고 기대하고 대충 시간과 장소, 약간의 방향성만 있으면 무작정 잘 될 것이라고 착각한다.

11.
조직이 운영이 잘 안되거나 팀원들이 자기 능력을 다 못쓴다면 리더십의 문제이다. 모임의 목표를 분명하게 하는 것과 구성원들의 개별적인 목적과 기대를 파악하는 것은 기본이다.

12.
팀이 있는 이유는 혼자 할 수 없는 일을 하기 위함이고 리더가 있는 이유는 성과를 내기 위함이다. 좋은 리더는 명령을 하달하고 지휘하는 보스가 아닌 사람들을 자발적으로 따르게 하면서 성과를 내는 사람.

13.
커뮤니티에서 리더는 사실상 직급이 없는, 그럼에도 주위 사람에게 영향력을 펼칠 수 있는 역할의 리더에 가깝다. 이를 잘 하려면 비슷한 경험을 많이 해보는 것이 최선이다.

14.
사람들이 나를 잘 따르게 하려면 비전이 있어야 하고 / 나의 스타일을 잘 파악해 셀프 리더십을 발휘해야 하고 / 타인을 이해해 신뢰 관계를 형성해야 하고 / 협업의 시너지를 내는 체계를 만들어야 한다. 모임의 목표나 비전이 불분명하다면 그것부터 재정의 해야 한다.

15.
셀프 리더십을 키우려면 끊임없는 자기계발 / 트랜드 파악 / 나만의 명확한 기준 파악 (감정적으로 버튼이 눌리는 포인트) / 신뢰감을 주는 일관성 / 진정성 있는 소통이 필요하다.

16.
사람들과의 관계는 매우 중요하다. 일로 모인 거니까 일만 잘하면 된다는 마인드는 가장 흔하게 망하는 패턴이다. 사람들은 좋아하는 사람과 있으면 생산성이 올라가고 싫어하는 사람과 있으면 생산성이 반토막난다. 또한 개개인의 활동과 노력에 '의미'를 찾고 싶어한다.

17.
물론 어느 정도 핏이 맞는 사람을 모집하는 것이 최선이다. 의사소통에 적극적이고 조직에 어떤 기여를 할 수 있는지 구체적으로 설명할 수 있는 사람이 좋다. 이에 해당하지 않는다면 능력이 아무리 좋아도 과감하게 제외.

18.
리더라면 매주 모두에게 짧게 근황이라도 물어보는 시간을 가지고, 그들의 삶에 관심을 가지자. 자연스럽게 구성원들의 욕구를 파악하고 역할을 분담하거나 체계에 반영하자.

투자자의 시각에서 본 AI 트렌드

19.

모두의 연구소 정지훈 박사님의 세션. 역시나 현재 중요한 AI 이슈를 꼽자면 텍스트에서 이미지, 스피치, 3D, 로봇 등등 모든 것으로 확장되는 멀티모달이라고 한다.

20.
사회적으로 파장을 불러왔던 알파고가 딱 거기에서 그쳤던 이유는 일반인들에게는 유니콘같은 존재였기 때문. 세상을 바꾸는 것들은 배포되어 불특정 다수의 사람들에게 사용되기 시작할 때 수레바퀴가 굴러가기 시작한다.

21.
ChatGPT는 뛰어난 접근성과 억 단위 트래픽을 받아내는 안정성으로 구르기 시작한 1년 만에 세상을 바꾸었고 앞으로도 바꾸어 나갈 것이다.

22.
투자자의 입장에서 보통 엔젤/시드 투자는 7~10년, 대기업은 3년 정도의 주기를 두고 투자를 한다. 현재 시점에서 멀티모달 영역 확대의 수혜를 볼 기업을 예측해볼 수 있다.

23.

크게 거대 모델을 개발하는 기업과 특정 영역에 특화된 기업으로 나뉜다. 웨어러블 및 스마트 기기 등의 하드웨어나 예술, 문화, 의식주 등 모든 영역이 기회이다.

내가 할 수 있는 건 남들도 할 수 있도록

24.

국내에서 생성 AI를 가장 활발하게 활용하고 있다고 볼 수 있는 크리에이터 어비 님의 세션으로, 지금까지의 활동을 소개하며 사람을 모으는 인플루언서의 힘과 공유의 가치를 전파해주셨다.

25.
인플루언서는 사람들에게 어떻게 하면 호감을 얻는지 잘 아는 매력적인 사람이다. 이를 바탕으로 어떤 SNS 플랫폼을 활용하더라도 성과를 낼 수 있다. 이에 그치지 않고 유튜브 채널의 영상들을 STT -> 번역 -> TTS 기술을 거쳐 모든 나라를 타깃으로 한다.

26.
생성 AI를 컨텐츠에 극한으로 활용한다. 텍스트 생성부터 발 빠르게 AI 전문 출판사를 만들어 사람들을 모집해 북카톤(1박 2일 출판 챌린지)을 열어 GPT로 베스트 셀러들을 찍어냈다. 이후 음원 생성에 있어서도 같은 방법으로 150곡 이상의 음반을 출시해 저작권을 따냈다.

27.
물론 AI와 저작권 관련해서는 계속해서 논쟁이 있지만 본인의 줏대만 있다면 AI는 무궁무진한 활용성을 가지는 도구이다. 내가 할 수 있는 건 남들도 할 수 있게 하자는 철학 아래에서 무언가에 재미를 느낀다면 무조건 다른 사람들과 공유하자. 놀라운 일들이 일어날 것이다.

세계 최초 DAO 만들기 실험

모두연 DAO 만들기

28.

블록 체인 관련 다양한 창업 경험이 있으신 한재선 대표님의 세션으로 자율조직에 대한 소개와 조직 구조, 기여 측정, 실현 방법 등을 다룬, 개인적으로 가장 흥미로운 내용이었다.

29.
모두의 연구소는 커뮤니티에서 시작한 비상장 회사이다. 이 때 연구소나 스터디 운영의 대가로 미래에 현금화할 수 있는 비상장 주식을 준다면 이것이 장기 보상으로 이해관계자들을 조직화해 탈중앙화 자율조직을 구성할 수 있을까?

30.
이해관계자 자본주의에서 기업은 주주가치 뿐만 아니라 모든 이해 관계자의 가치, 나아가서 사회 전반의 가치 극대화를 추구한다. 고객은 플랫폼 시대의 핵심 이해관계자이며 콘텐츠의 소비자이자 생산자인 고객의 역할이 사업 성공의 핵심이다.

31.
무료 서비스나 수익 공유, 급여 등은 서비스 이용을 유도하는 단기 보상, 주식 부여나 영업 이익 공유, 사업 및 브랜딩 참여 등은 고객 로열티를 강화하는 장기 보상이다. 보상의 균형을 맞춰 고객을 충분히 활용하고 대우해야 한다.

32.
고객 커뮤니티를 조직화하여 고객들이 사업에 기여하고 그에 대한 보상을 받을 수 있는 환경을 제공, 이해 관계자를 사업의 강력한 우군(팬클럽)으로 만드는 것이 핵심이다.

33.
기존 DAO와 다른 점은 보상이 회사와 페어링될 때만 의미를 가지며 토큰이나 코인 형태가 아닌 주식이라는 점, 기여 측정과 보상 메커니즘이 따로 존재하며 완전한 탈중앙화보다는 합리적 조직 구조를 지향한다는 점이다. 블록 체인 기반의 거버넌스와 정보 투명성의 장점은 살린다.

34.
DAO 거버넌스는 '멤버의 제안 > DAO 멤버들의 토론 > 투표 > 시행 > 결과 보고 > 피어 리뷰 > 보상 지급 승인' 과정을 거친다. 기여 측정은 인간의 개입 없이 최대한 정량적으로 측정하며 이를 투명하게 기록한다.

35.
평가는 원래 모두가 만족할 수 없기에 불만이 나오더라도 사람이 아닌 합의된 측정 로직으로 가도록 한다. 협업 툴을 통해 소통하고 기여 측정 로직을 통해 보상을 지급한다. 그 외에 추가적인 포인트 제도로 조직 내에서만 가능한 혜택(평판, 굿즈, 행사 초대 등)을 제공한다.

36.
정리하면 이해관계자 DAO란 주식회사의 문제점을 보완하기 위해 회사의 이해 관계자를 DAO로 조직하는, 웹3 기술과 철학을 웹2 조직에 도입한 세계 최초의 실험이다. 모두연에서 내년 상반기 런칭을 목표로 연구소를 운영할 계획이다.

+++
급변하는 시대에 맞춰 다양한 커뮤니티가 우후죽순 생기고 있다. 커뮤니티 춘추전국시대에서 모두의 연구소 랩은 양질의 커뮤니티를 시작할 수 있는 최고의 보금자리라고 생각한다. 세션 외에도 모두연 랩 부스에서 연구원들과 흥미로운 이야기들을 해볼 수 있었고 몇몇 곳에 지원해보고 싶다는 생각이 들었다. 특히 DAO 랩에 참여해 모두의 연구소에 기여하고 내가 운영을 돕거나 새로 기획하는 커뮤니티에도 DAO를 적용해보고 싶다는 생각이 든다. 초개인화 시대와 사람을 모으고 운영하는 기술은 아이러니해 보이지만 서로 맞물려 있다.

본 내용은 모두의 연구소의 'MODUCON 2023'을 바탕으로 작성되었습니다.

2023 SEOUL FUTURE FORUM 참석 후기 - ALL IN ai Beyond the Limits

성중 — Thu, 23 Nov 2023 18:44:45 +0900

소개영상

좋은 기회로 국내 AI 포럼에 친구와 대학생 신분으로 무료 참석하게 되었다. 다양한 기업인과 현직 교수가 세션을 발표했는데, 알고있던 내용도 많았지만 생각지도 못한 관점에서 인사이트를 주는 내용도 있었다. 인상 깊었던 내용들을 정리해두고 싶어 오랜만에 이 블로그에 글을 쓴다.

AI 혁명과 딥페이크 혼란

더욱 정교해진 딥페이크 기술의 사회 혼란이 우려된다. 단순 허위 사실 유포부터 사이버 뱅킹 보안과 불법 포르노 문제까지, 법적 처벌에 대한 명확한 선이 정해지지 않았고 더욱 심각한 것은 진실마저 거짓으로 의심하게 된다는 점이다.

풍자하는 문화가 활성화되는 면도 있지만 물량의 지나친 양상으로 진위여부 판단 자체가 어렵다. 워터마크 의무화 등이 논의되지만 딥페이크가 맞는지 아닌지 바로 입증할 수 있는 방법이 현재로서는 없다.

모션/표정/음성 인식 기술의 발전은 콘텐츠를 더욱 정교하게 만든다. 영상 콘텐츠의 접근성 향상과 메타버스의 발전은 비즈니스에 최적화 될 수 있지만, 청각 장애 극복과 같이 인류에 도움이 되겠다는 진정성도 잃지 않기를 바란다.

AI 시대의 새로운 질서와 기업의 대응

기후 변화와 같이 AI 발전도 '속도'가 중요하다. 예상과 대응을 위한 시간이 충분하지 않기에 발생하는 윤리적 문제들을 파악할 필요가 있다. OECD, 유네스코의 AI 윤리 규정은 공정성/책무성/투명성을 강조한다.

대표적으로 비윤리적/편향적 데이터나 저작권/개인정보 침해 데이터 학습, 팩트보다 유려함을 중요시하는 챗봇의 할루시네이션 (환각), 도출 결과의 블랙박스 (출처 확인 불가), 허위 사실 유포 및 범죄 활용 등의 문제가 있다.

AI 규범 논의에 미국은 개인의 자유를 중시하고, 유럽은 개인의 인권을 중시하며, 중국은 국가를 우선시한다. 별도의 AI 국제 기구 개설도 논의되고 있지만 중국과 러시아는 반대하는 입장이다.

누가 룰을 만들 것인가. 자동차 역시 편리한 이동 수단인 동시에 생명을 위협한다. 안전 벨트가 발명되고 무상 특허로 공유되기 까지 24년의 간극이 있었다. 이유는 상업성 뿐만 아니라 사용자의 불편함도 있었다. 칼은 죄가 없다.

직업에 있어서도 3R 정책의 필요성이 강조된다. Retraining (재훈련)/Reducing (근로 시간 단축)/Redistribution (소득 재분배)는 앞으로 선택이 아닌 필수가 될 것이다. 결국 목표는 Advancing AI for better life.

OPTIMAL AI

검색은 인식의 영역이고 챗봇은 생성의 영역이다. ChatGPT는 검색 엔진을 완전히 대체할 수 없다. 할루시네이션을 배제하더라도 정답이 반드시 현답은 아니기 때문이다. 팩트가 전부가 아니라는 점은 인간 관계도 똑같다.

10.

교육은 온라인/맞춤형/게임형을 넘어 코칭형으로 변화할 것이다. 금융 분야 역시 변하지 않으면 살아남지 못한다. FINTECH가 아닌 TECHFIN이라는 신조어가 나왔다. 키오스크와 은행 업무 등에도 AI가 적극 도입될 것이다. 핵심은 Banking is necessary, Banks are not.

11.

OPTIMAL AI. 적응하지 못하면 금붕어 된다. 과거는 검색하고, 현재는 사색하고, 미래는 탐색하라.

글로벌 패권 경쟁 속 국내 IT 기업의 기회

12.

네이버의 검색 엔진 국내 점유율은 과거 90% 대에서 구글에게 30%를 내준 50% 대까지 떨어졌으며, 요즘은 유튜브까지 검색 엔진 역할을 겸하고 있다.

13.

하드웨어는 소프트웨어에게, 소프트웨어는 AI에게 시장 파이가 먹혔고, GPT 스토어의 발표로 신규 서비스와 기존 서비스 개선을 아우르는 슈퍼 앱 생태계의 탄생이 기대되고 있다. CLI에서 GUI로, 그 다음 형태는 자연어 인터페이스일까?

14.

GPT 크리에이터의 시대가 왔다면 과장일까. 애플이 4년 동안 API와 SDK를 개발하고 앱스토어를 출시, 수 많은 앱을 양산했던 것을 OpenAI는 1년 만에 GPT 빌더를 개발하고 GPT 스토어를 출시, 수 많은 GPT를 양산할 것으로 보인다.

15.

흥미로운 점은 애플은 혁신적인 디바이스를 선보인 후 기술을 개발했고, OpenAI는 혁신적인 기술을 먼저 발표했다. Gen AI가 내장된 새로운 디바이스가 우후죽순 생겨날 시장에서 제조 강국인 우리나라는 무엇을 할까. 엔비디아 중심의 반도체 시장에서 AI 칩을 개발할까? 손목시계, 네비게이션, 스마트 안경, 로봇? 클라우드 서비스와의 제휴 역시 중요해 보인다.

16.

AI Boys. 춘추 전국 시대의 중심인 OpenAI에서 온갖 헤프닝이 일어나고 있다. 드라마인지 경영적 이유인지 추측이 난무하지만 글을 쓰는 지금 까지도 뚜렷한 이유는 발표되지 않았다. 어쩌면 끝까지 밝혀지지 않을지도 모른다.

17.

LLM을 자체적으로 개발하는 것은 최소 1000억 이상의 투자가 요구된다. API를 wrap up하거나 fine-tuning 모델을 private cloud에 넣는 형태가 다수지만 장기적으로 보면 임기응변일지도.. 거대 기업의 움직임을 읽고 적응할 수밖에 없다.

18.

LLM은 우아하지 않고 리소스를 어마어마하게 먹지만 성과는 놀랍다. 새로운 모델 패러다임이 아닌 엔지니어링 파워만 중요하다면 이는 학계의 역할이 아니기에 대다수의 연구자는 할 일이 없다. OpenAI, 딥마인드, xAI의 행보가 기대된다.

19.

스타트업이나 SI에게 기회가 있을까? 앱스토어 이후 카카오톡이 출시하기 까지 1년 넘게 걸린 것을 보면 GPT 생태계 안에서 스타트업에게 6개월 ~ 1년 정도의 기회가 있을 것으로 보인다. 중견 기업 이상은 주권이 있는 튜닝 모델을 원하는데 이것이 SI의 방향성이 되지 않을까 싶다.

20.

한국은 어떤 입장을 취해야 할까? 경제/사회적 불평등 해소, 현대 사회의 외로움 문제, 기후 위기 등에도 관심을 갖자. 너무 돈 버는 얘기만 하면 해외 AI 안전 거버넌스 논의에 참여할 자격이 있나.. AI는 영원히 완벽할 수 없다. 다양한 SF 영화나 소설을 접하는 것이 미래의 모습을 그려보는 것에 생각보다 많은 도움이 된다.

데이터로 사람을 행동하게 한다

21.

ChatGPT 같은 챗봇이 멍청하다고 하는 것은 사용자가 잘못 사용하고 있을 확률이 높다. 챗봇은 검색엔진이 아니다. 친구와 대화한다고 생각하고 주제/상황/양식/분량/+a를 제공하자.

22.

모델을 fine-tuning 할 때 조절하는 temperature, top-p 값도 중요하지만 결국 책 많이 읽고 단어/표현/감수성이 풍부한 사람이 프롬프트 엔지니어링을 잘한다. 프롬프트로 장사하는 새로운 시장도 열렸다.

23.

OpenAI는 시장 창조자, 거대 기업은 시장 지배자, 그리고 그 위의 서비스 생산자와 활용자로 나뉜다. 얕은 수준의 데이터 분석과 코딩은 전부 대체된다. 슈퍼 앱이 지배하는 생태계에서 다른 앱들과 스토리라인을 만들어 생태계에 녹아 드는 것이 중요.

24.

조직은 CEO만 사람이고 나머지는 다 AI이거나, CEO만 AI고 나머지는 다 사람인 두 가지 형태로 나아갈 것이라는 극단적인 예측도 나온다. 회사 신입보다는 업무 경험이 많은 분들이 오히려 AI를 수용하고 가설을 세워야 한다. 리스크를 감수해 지적 재산권을 잡아 큰 돈을 벌 기회가 생길 지도 모른다.

25.

사람들은 데이터를 보면 행동한다고 믿는다. 데이터가 계속해서 눈 앞에 배달되는 시대가 올 것이고 이에 사실상 행동을 통제받게 될 것이다. 하지만 집단지성은 선을 향하기에 너무 걱정할 필요는 없다.

Data & AI

생성 AI 기반 고객 경험 혁신

26.

수능 이후 애플 관련 액세서리 매출이 700% 증가했다고 한다. 도대체 CX (고객 경험)이란 무엇일까? CS (고객 응대) 및 UI & UX와는 다른 개념이다. 향초와 양키 캔들의 차이라고 보면 된다.

27.

의미를 먼저 설계하고 AI는 도구로 써라. 도미노 피자는 피자의 핵심이 귀찮음임을 간파하고 배달 로봇과 Zero Click 서비스를 구축했다. Mass Marketing에서 Micro Segmenting으로, 고객을 개별 분석하는 것이 트렌드.

28.

고객 마이크로 클러스터링에 생성 AI를 활용하자. Garbage in, Garbage out이기에 AI를 활용해 쓰레기 데이터를 걷어내는 것 또한 중요하다. '초'개인화 시대에서 데이터로 경험을 디자인하라.

29.

'제품'보다 '의미'를 구매하는 시장에서 디자인에 있어 '데이터'의 역할은 무엇이고 '경험' 설계를 어떻게 입체적으로 할 수 있을지가 포인트. 스마트 티비 홈 화면에 개인 페르소나 맞춤형 경험 문구를 생성하자 클릭률이 0.X%에서 비약적으로 상승했다.

30.

인간은 다양한 관점에서 나름의 인사이트를 뽑아내는 존재이기에 챗봇은 검색엔진을 대체하지 못한다. 하지만 이커머스는 완전히 판도가 바뀐다. 컴알못이 노트북을 구매한다면 맥락 기반의 쇼핑 추천은 너무나 매력적인 방법이다.

31.

경험을 제외한 기능적 가치만 따지만 모든 사람이 가성비만 쓸 것이다. 코로나 때 반짝 뜬 프리미엄 시장이 저물고 이를 넘어 마케팅에 '끌리는 경험'이 필요하다. 여기에 생성 AI의 역할이 중요하게 작용할 것이다.

AI와 비즈니스 그리고 저작권

32.

메타버스와 NFT는 기대에 부응하지 못했지만 딥러닝은 다르다. 만약 LLM이 사람처럼 생각하고 사람만큼 데이터를 습득한다면? 두 눈이 한 쌍의 카메라라면 사람은 4살까지 대략 10억 장의 사진 데이터를 거쳐간다고 한다.

33.

Feature Engineering 인력을 LLM 데이터 학습에 집중시킨다면 상당한 비용 절약이 있을 것이다. 사람들은 Pre-trained Model에 약간의 추가 데이터셋과 fine-tuning으로 손 안대고 코풀기가 가능하다. 스케일에 따른 한계 효용이 분명 하기에 거대 기업이 천문학적인 추가 학습 비용을 투자하고 있다.

34.

ChatGPT는 1억명의 고객 확보 시간이 틱톡보다 빨랐다. 하지만 DAU/MAU를 보면 은근 자주 사용되진 않는다. 만약 비즈니스를 한다면 진부하지만 차별화된 가치/명확한 책임 범위/실질적인 수익이 중요하다.

35.

발 빠르게 유니콘이 된 character.ai도 GPTs 발표에 사실상 정체성을 잃었다. 웬만한건 거대 기업이 훨씬 잘한다. 그럼에도 체급이 클 수록 민첩성이 느리니 그 간극에서 비즈니스 기회가 존재할 것이다.

36.

AI 혁신 뒤에는 데이터 저작에 적극적인 투자가 있었다. AI 활용으로 저작 활동을 돕고 보호해서 저작권과 데이터의 선순환 구조를 구축해야 한다.

+++

기술 발전과 세상이 변화하는 속도가 너무 빠르다. 종교가 없는 과학은 절름발이요, 과학이 없는 종교는 맹인이라고 하듯 뭐든 균형이 중요하다고 생각한다. 많은 사회 질서들이 붕괴될 것이고 나 역시 그 중심에 있기에 정신 똑바로 차려야겠다. 현실의 벽이 높더라도 눈을 감고 멈춰서는 것과 눈은 뜨고 도망치는건 큰 차이다.

본 내용은 MTN의 '2023 SEOUL FUTURE FORUM'를 바탕으로 작성되었습니다.

[글또] 노코드 API? 싱크트리 사용후기

성중 — Sun, 23 Apr 2023 17:07:29 +0900

노코드(No Code)에 대해서 들어보셨나요? 노코드 개발 플랫폼은 시각적 요소 및 드래그 앤 드롭을 통해 코딩 없이 프로그래밍을 할 수 있도록 도와주는 플랫폼입니다. 적은 비용으로 빠르게 개발할 수 있다는 장점이 있지만, 아직은 성능이나 확장성 면에서 한계가 있어 특수한 경우가 아니라면 잘 사용되지 않고 있습니다. 저 역시 노코드 플랫폼을 쇼핑몰이나 랜딩 페이지, 심리 테스트 등의 템플릿을 제공하는 서비스 정도로 생각하고 있었습니다. 그러던 중 국내 백엔드 노코드 개발 솔루션인 싱크트리(SyncTree)에 대해서 알게 되었고, API 형태의 노코드라는 점에 흥미가 생겨, 공식 무료 강의를 통해 더 자세히 알아보았습니다

배민도 사용한다고? 환경설정 없는 백엔드 노코드 개발!

[무료] 배민도 사용한다고? 환경설정 없는 백엔드 노코드 개발! - 인프런 | 강의

복잡한 환경 설정과 반복적인 배포 과정 없이 백엔드를 노코드로 개발하고 관리할 수 있는 신세계의 비법, 알려드리겠습니다!, - 강의 소개 | 인프런

www.inflearn.com

SyncTree

SyncTree Studio, Backend No Code Development Solution

SyncTree Studio is a Backend No Code development solution that can resolve your backend issue.

synctreestudio.com

SyncTree Studio

Apps: 블록 코딩 형태의 API인 BizUnit을 App으로 그룹화하여 관리
Proxy: 생성하여 외부에 공개된 BizUnit을 호출하는 엔드 포인트 경로를 정리
Credential: 특정 API를 인증된 사용자만 호출할 수 있도록 인증키를 관리
Dictionary: Dev / Stage / Production 각각의 단계에서 값을 다르게 설정
Storage: 다양한 DB (MySQL, Oracle, PostgreSQL..) 연동을 등록 및 관리
Query Manager: DB를 컨트롤하는 쿼리문과 프로시저 구분을 등록 및 관리
Portal: API 명세를 간편하게 포탈에 업로드해 공유 및 포탈 사용자 관리

App 및 BizUnit 생성

드래그 앤 드롭으로 BizUnit 수정

동작 테스트

API 문서 생성 및 배포

+ No Code 플랫폼 Airtable (DB), WeWeb (Front-end) 연동

한 시간 정도의 강의를 통해 싱크트리가 노코드 개발 플랫폼의 기능적 한계를 넘기 위해 정말 많은 노력을 했다는 것이 느껴졌습니다. 블록 코딩 또한 변수와 자료형, 로직 구현과 에러 핸들링까지 세세하게 설정된 블록이 있어 기능 구현의 자유도가 상당히 높았습니다. 원한다면 예외 사항에 대한 방어 코드, Request 값에 대한 유효성 검사, 트래픽 제한 설정, 인증을 통한 API 접근, 버전 상태 관리 등 세부적인 설정도 가능하며 클라이언트 및 외부 DB와의 연동 역시 자유로웠습니다. 개발 환경 설정을 신경 쓰지 않아도 되는 것 또한 큰 장점이고 API 문서 및 여러 확장 기능을 올인원으로 관리해주는 것 또한 매력적입니다.

하지만 역설적으로 이러한 특징 탓에 프로그래밍을 아예 모르는 사람이 바로 사용하기에는 많은 배경 지식을 요구했고, 블록 코딩의 형태도 기능이 복잡할수록 실제 코드를 치는 것과 비슷하게 난이도가 올라가는 느낌이 들었습니다. 또한 보편적으로 사용되는 개발 프레임워크와 비교하면 커뮤니티 파워는 물론이고 성능이나 확장성 면에서 한계가 있을 수밖에 없습니다. AI의 발전으로 그 어느 때보다 개발 생산성이 올라가고 있는 지금, 특수한 목적에 있어 노코드 개발 플랫폼의 생산성을 활용할 수 있는 상황인지 판단하고 사용하는 것이 중요한 것 같습니다

[글또] Next.js 기반 OpenAI API 보일러플레이트 개발하기

성중 — Sun, 9 Apr 2023 00:25:44 +0900

지난달 OpenAI가 GPT 모델을 API로 공개하며 생성 AI를 활용한 프로덕트가 쏟아져 나오고 있습니다. character.ai나 YOU.com, 국내에는 뤼튼(wrtn) 같은 스타트업부터 기업 비즈니스에는 기존 프로덕트에 AI 챗봇을 추가하는 등 다양한 방식으로 활용되고, 토이 프로젝트에도 정말 많이 활용하고 있습니다. 얼마 전에는 생성 AI 활용 프로젝트를 모아 놓은 웹사이트까지 등장했습니다

GPTForge

Discover apps and websites built using GPT, LLMs, and AI

gptforge.net

저 역시 OpenAI API에 흥미가 생겼습니다. 사실상 복잡한 AI 로직을 자연어로 처리해주는 거대한 서버가 생긴 것과 다름없었고, 코드를 뜯어보니 클라이언트에서 npm 패키지를 설치해 API Key를 넣고 fetch만 하면 되는 매우 간단한 로직이었습니다.

openai-node

GitHub - openai/openai-node: Node.js library for the OpenAI API

Node.js library for the OpenAI API. Contribute to openai/openai-node development by creating an account on GitHub.

github.com

시작은 공식문서부터

Quickstart

OpenAI API

An API for accessing new AI models developed by OpenAI

platform.openai.com

OpenAI 공식문서의 Quickstart 가이드는 GPT의 동작과 관련된 핵심 개념들 (token / probability / temperature)에 대해 알기 쉽게 설명해줍니다.

이미지 출처: 렛서 리포트

GPT는 대규모 언어 모델(LLM)이며, 주어진 문장을 token 단위로 나누고, 뒤에 이어질 가장 자연스러운 (probability가 높은) token을 생성합니다. token은 단순한 단어의 개념과 약간 다릅니다.

What are tokens and how to count them?

What are tokens and how to count them? | OpenAI Help Center

help.openai.com

만약 모델이 가장 probability가 높은 다음 token만을 선택한다면, 응답이 다소 일관되고 창의성이 없다고 생각될 수 있습니다. 그래서 등장하는 개념이 temperature입니다. temperature는 0에서 1 사이의 숫자로, 1에 가까울수록 GPT 모델이 위험을 감수하고 probability가 낮은 다음 token을 선택할 가능성이 높아집니다. 한 마디로 보다 창의적인 답변이 가능해지며, 이를 서비스의 성격에 따라 조정할 수 있습니다

공식문서에서는 애완동물의 이름을 생성하는 서비스를 예시로 코드를 설명합니다.

const completion = await openai.createCompletion({
  model: "text-davinci-003",
  prompt: generatePrompt(req.body.animal),
  temperature: 0.6,
});

이처럼 model과 prompt, temperature를 지정해 요청을 보낼 수 있습니다.

function generatePrompt(animal) {
  const capitalizedAnimal = animal[0].toUpperCase() + animal.slice(1).toLowerCase();
  return `Suggest three names for an animal that is a superhero.

Animal: Cat
Names: Captain Sharpclaw, Agent Fluffball, The Incredible Feline
Animal: Dog
Names: Ruff the Protector, Wonder Canine, Sir Barks-a-Lot
Animal: ${capitalizedAnimal}
Names:`;
}

이렇게 대화 맥락을 제시한다면 특정 목적으로 보다 정확한 응답을 얻을 수 있습니다.

Openai-quickstart-node

GitHub - openai/openai-quickstart-node: Node.js example app from the OpenAI API quickstart tutorial

Node.js example app from the OpenAI API quickstart tutorial - GitHub - openai/openai-quickstart-node: Node.js example app from the OpenAI API quickstart tutorial

github.com

OpenAI에서 Quickstart 레포지토리를 제공하지만 몇 가지 불편한 부분이 있었습니다.

GPT 모델이 이전 대화를 기억하지 못하고 일회성 응답만 함
TypeScript나 CSS-in-JS 라이브러리 세팅을 새로 해줘야 함
UI, 폴더 구조, 로직, 변수명 등이 새로 커스텀하기 불편함

그럼 직접 만들어보자!

지금 당장 생성 AI 활용 프로덕트 아이디어가 있는 것은 아니었지만, 다른 사람들이 보다 간편하게 프로젝트를 시작할 수 있도록 Quickstart 레포지토리를 개조해 보일러플레이트를 만들어 보기로 마음먹었습니다. 기반은 Vercel에서 제공하는 CNA 템플릿 중 Next.js + TypeScript + styled-components 조합을 선택했습니다.

일주일 정도 틈틈이 개발해 다음과 같은 점들을 개선했습니다.

TypeScript와 styled-components 지원
GPT 모델이 일회성 응답이 아닌, 대화 맥락을 기억
더 직관적인 UI와 커스텀에 용이하도록 구조 변경

Next.js를 사용하는 이유는 API Key 보안과 관련 있습니다. 브라우저에서 바로 API Key를 호출하면 네트워크 탭이나 로드되는 자바스크립트에서 유출될 수 있어 환경변수로 불러와 server-side API route에 적용해 주어야 합니다. 혹시 몰라서 이슈를 올리니 외국인 고수 분이 친절하게 답변해 주셨습니다

OpenAI API Key Security in Next.js

OpenAI API Key Security in Next.js · Issue #84 · openai/openai-quickstart-node

Describe the bug OpenAI's official documentation explains API keys as follows: "Remember that your API key is a secret! Do not share it with others or expose it in any client-side code (browsers, a...

github.com

이전 대화를 기억하게 하는 것은 조금 무식한 방법을 사용했는데, 입력과 결과 값들을 배열에 저장해서 요청을 보낼 때마다 대화 맥락을 문자열로 앞에 추가했습니다.

[pages/index.tsx]

  const [input, setInput] = useState("");
  const [result, setResult] = useState("");
  const [conversation, setConversation] = useState([]);
  const [isLoading, setIsLoading] = useState(false);

  async function onSubmit(event: React.FormEvent<HTMLFormElement>) {
    event.preventDefault();
    setIsLoading(true);
    try {
      const response = await fetch("/api/generate", {
        method: "POST",
        headers: {
          "Content-Type": "application/json",
        },
        body: JSON.stringify({
          conversation: conversation
            .map((sentence, i) => (i % 2 === 0 ? `Me: ${sentence}` : `You: ${sentence}`))
            .join("\n"),
          input: input,
        }),
      });

      const data = await response.json();
      if (response.status !== 200) {
        throw data.error || new Error(`Request failed with status ${response.status}`);
      }

      setResult(data.result);
      setConversation([...conversation, input, data.result.replace(/^\s+|\s+$|\n+/g, "")]);
      setInput("");
      setIsLoading(false);
    } catch (error) {
      // Consider implementing your own error handling logic here
      console.error(error);
      alert(error.message);
      setIsLoading(false);
    }
  }

구현한 함수는 위와 같습니다.

모든 요청이 이전 대화 문맥을 포함

[pages/api/generate.ts]

function generatePrompt(conversation: string, input: string) {
  return `
    ${SETTING.PREFIX}
    ${conversation}
    Me: ${input}
    You: 
    `;
}

프롬프트는 위와 같이 생성합니다. PREFIX는 모든 요청에 포함할 사전 값이라고 볼 수 있습니다.

[setting.ts]

export const SETTING = Object.freeze({
  PREFIX: "",
  MODEL: "text-davinci-003",
  TEMPERATURE: 0.6,
  MAX_TOKENS: 3000,
});

모델 설정과 관련된 변수들을 따로 파일로 분리했습니다.

PREFIX: 모든 요청의 앞에 포함할 기본 설정입니다. 언어, 역할, 어조 등이 해당될 수 있습니다
MODEL: 모델에 따라 성능과 비용이 조금씩 다릅니다. 사용 가능한 모델을 선택할 수 있습니다
TEMPERATURE: 앞서 설명한 모델을 fine-tuning할 수 있는 0에서 1 사이 숫자 값입니다
MAX_TOKEN: 요청에 포함할 수 있는 최대 토큰 수입니다. 모델마다 최대값이 다릅니다

토큰 제한 안에서 PREFIX를 설정해 모델을 특정 목적으로 개조할 수 있습니다.

좋은 예시 (샘플) 수십개 + 질문 자동화 = Jasper, 뤼튼(wrtn)과 같은 서비스

Models

OpenAI API

An API for accessing new AI models developed by OpenAI

platform.openai.com

OpenAI Poc

완성된 보일러플레이트

GitHub - joseph-106/openai-poc: OpenAI PoC implemented in Next.js

OpenAI PoC implemented in Next.js. Contribute to joseph-106/openai-poc development by creating an account on GitHub.

github.com

clone해서 바로 사용해 볼 수 있습니다! (실행 방법은 README 문서 참고)

긴 글 읽어 주셔서 감사합니다!!

재미있게 보셨다면 블로그나 글또 Slack에 감상을 남겨주세요!

보일러플레이트가 도움이 되었다면 깃헙 Star⭐도 부탁드립니다

ML+QC

성중 — Wed, 5 Apr 2023 10:27:51 +0900

ML+QC

최근 거대 모델의 물리적 리소스 문제 해결과 실리콘 기반 반도체에서 광학적 방식으로의 전환에 대한 현실성에 궁금증이 생겨 모두의연구소에서 진행하는 머신러닝과 양자컴퓨팅(ML+QC) 세미나에 방문했다. 과학 발전에 대한 낙관적 흐름에 약간의 제동을 걸어주는 내용이었다.

이론적으로 모델이란, 데이터를 관측해 경향성을 파악하는 것이다. 복잡한 무언가를 이해하기 쉽게 표현 (추상화) 함으로 과학 법칙 / 통계 모델 / 알고리즘을 정립한다. 머신러닝의 지도 / 비지도 / 강화학습도 이를 가장 잘 설명하도록 조정된 방법론일 뿐이다.

오컴의 면도날. 모든 요소가 동일할 때, 가장 단순하게 설명하는 모델이 최선이다. 표현력(예측력)과 단순성이라는 두 마리 토끼를 모두 잡는 것이 이상적이지만 쉽지 않다. GPT는 단순성이 매우 낮고 표현력이 매우 높은 모델이라고 한다.

실생활에 유용한 문제는 대부분 비결정적 알고리즘(NP)이며, 고전 컴퓨터는 근사값을 계산하는 것이 최선이다. 작년 노벨상을 받은 벨 부등식 위배 실험은 고전 물리와 양자 물리에 엄연한 차이가 있음을 증명했고, 이는 머신러닝에도 동일하게 적용될 수 있다.

정보는 물리 시스템의 상태로 표현된다. 고전컴퓨팅은 전기신호 bit로 결정적이고 비가역적인 논리 연산을 수행하고, 양자 컴퓨팅은 원자 qubit으로 비결정적이고 가역적인 unitary 연산을 수행한다. 중요한 것은, 동작을 이해하는 것이 아닌 계산의 유의미한 차이 여부이다.

결론부터 말하면 양자컴퓨팅은 P와 NP 사이의 문제를 풀 가능성은 있지만 NP 구현은 어렵다. qubit의 스케일을 늘리고 이를 연결하는 것에 너무 많은 에러가 발생하며, 고전 데이터를 양자 상태로 인코딩하는 것 역시 까다롭다. 즉, 현재는 상용화가 사실상 불가능하다.

그럼에도 양자컴퓨팅은 매우 작은 물리적 공간에 나노초단위로 연산을 수행하기에 오래전부터 하드웨어의 혁신으로 여겨졌다. 그러나 현재까지는 이에 회의적인 입장이고 양자 모델이 고전 모델보다 우월한 관계가 아닌 상호보완 관계임을 강조한다.

ML+QC의 현실적 활용 방안은 Quantum for ML이 아닌 ML for Quantum이다. 양자 모델이 풀 수 있는 문제를 선별해 고전 모델 보다 효율적인 경우 동작하는 상호 보조 형태가 그나마 구현 가능하지만 실용성은 아직.. LLM에 활용은 더더욱 어렵다.

정리하면, 동일 파라미터에 대해 고전 모델보다 높은 표현력을 가지고 낮은 학습 난이도의 Quantum 모델을 발견했다고 가정할 때, 데이터를 양자 상태로 옮기고 파라미터 초기화에 주의하는 극한의 조건을 통과한다면 양자컴퓨팅은 비로소 혁신이 될 수 있다.

+++

현재 GPT는 어마어마한 물리적 리소스를 먹고 있다. GPT-4, 5, 6, 7.. 발전할수록 이는 기하급수적으로 증가해 어느 순간 한계에 맞이할 것이다. 과연 LLM은 전지구적 리소스를 소모하기 전에 양자컴퓨팅에서 해답을 찾아낼 수 있을까?

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인공지능과 기술적 특이점

무어의 법칙으로 유명한 인텔 창립자, 고든 무어가 2023년 3월 24일 향년 94세로 세상을 떠났습니다. 무어는 연간 일정 비율의 컴퓨팅 파워 성능 향상을 예측했고, 실리콘 기반 반도체의 발전으로

humanities-oddments.tistory.com

본 내용은 모두의연구소의 'ML+QC'를 바탕으로 작성되었습니다.

Flutter Forward Extended Korea

성중 — Sat, 1 Apr 2023 23:42:11 +0900

Flutter Forward Extended Korea

Flutter Seoul에서 주최한 Flutter Forward Extended Korea에 방문했다. Google에서 주최하는 Flutter Forward를 기반으로 국내 Flutter 개발자들의 기술 발전과 네트워킹을 공유하는 자리로, Flutter에 관심을 가지고 공부를 해왔기 때문에 호기심이 생겨 참여하게 되었다. 국내 IT 업계 Flutter 점유율은 점점 늘어나고 있지만 아직 많이 부족하다. (이번에 주최측에서 채용부스를 기획했는데 참가 기업이 저조해 취소되었다 ) 그럼에도 Flutter는 포텐셜이 상당히 높고 올해 초에 많이 안정화되어 입소문을 타고 있으니 앞으로의 폭발적인 성장이 기대된다. 국내 Flutter 개발 최전선에 위치한 개발자들의 세션을 듣고 짧게 감상을 남겨보았다.

1. Flutter 개발자라면 놓치면 안되는 Flutter Forward Contents – CuroGom

Flutter Forward

New Version: 안정적인 Flutter 3.7 버전 지속적 업데이트
Dart 3a: Perfect Null Safety + 더욱 Modern해진 Language
New UI Engine: Skia 엔진을 대체할 차세대 엔진 Impeller

Flutter Forward On-Demand 中 추천 세션

Prototyping beautiful designs: Flutter의 기본적인 UI Prototyping 기초 정리
Material 3: Flutter에서 Material 2를 넘어 Material 3 기반 디자인 적용 과정
Canvas.drawVertices: Flutter가 Canvas를 바탕으로 Widget을 그리는 원리
Flutter new rendering backend: Impeller 엔진 개발 배경 및 개선된 사항
How to write effective Flutter & Dart tests: Flutter에서 효과적인 테스트 방법
Securing Flutter App: Flutter 모바일 앱에서 발생할 수 있는 보안 문제와 해결책

Google에서 발표한 Flutter Forward의 핵심 세션을 소개하며 시작되었다. 눈에 띄는 변화는 Dart 3.a 버전과 새로운 그래픽 엔진 Impeller이다. 멀티 플랫폼을 위해 운영체제에 의존하지 않는 독자적인 그래픽 엔진을 사용하는 Flutter는 네이티브 개발에 비해 렌더링 최적화가 부족하다는 이야기가 있었다. 이를 대폭 개선한 Impeller의 등장, Flutter 붐은 올까?

2. F&S 채용 및 Flutter 기반 서비스 홍보 - 윤정원

F&S(Fashion&Style): SNS 매체로 시작한 Digital Fashion Media 서비스
F&S 자체 애플리케이션을 빠르고 유연하게 개발하기 위해 Flutter 채택
60 ~ 80만 정도의 대규모 트래픽을 경험을 경험할 개발자 채용 홍보

F&S라는 기업의 Flutter 개발자 채용 홍보 시간이었다. 기술적 인사이트는 딱히 없었다

3. Flutter Web 베스트 사용하기! - Justin Ji & 신예은

Flutter Web의 단점

Hot Reload마다 화면 refresh
최초 페이지 로딩이 느림
SEO를 공식 지원하지 않음

Flutter Web 장점

하나의 코드베이스로 기존 Flutter 앱을 Web으로 배포
서비스 초기, MVP 형태로 빠르게 개발해 빠른 피드백
웹이지만 UI 컴포넌트를 사용해 유려한 사용자 경험

PWA ~ 설치 용이성 / 크로스 플랫폼 호환성 / 오프라인 작동 / 자동 업데이트/ 푸시 알림
Flutter스러운 기능들을 웹으로 이식 + PWA를 활용한 빠른 앱 배포 = MVP 최적화

디자이너와의 협업

Flutter App Design = 레고 블록 쌓기
블록 단위로 빠른 피드백 > 업무 효율 증대
pub.dev를 참고, 실제 구현을 고려해 디자인

상당히 흥미로운 세션이었다. 개발 속도를 극한으로 끌어올리기 위해 Flutter Web으로 MVP 개발 후 iOS나 Android로 각각 빌드하지 않고 PWA로 배포한다는 점이 놀라웠다. 아직 단점이 많지만 더 안정화된다면 Web과 App을 동시에 개발해야 하는 스타트업에서 Flutter Web + PWA 조합을 채택하는 경우가 늘어나지 않을까 싶다. 디자이너도 업무 효율을 위해 pub.dev를 참고해 Flutter 개발자와 디자인을 조율 한다고 한다. Flutter의 생산성을 극한으로 활용하고 있는 분들인 것 같다

4. Flutter 2023 Roadmap – 박제창

Flutter 2023 Roadmap @Flutter Forward Extended Korea

2023 Flutter Forward Extended Korea Flutter 2023 Roadmap 박제창

speakerdeck.com

가장 전문성 있었다. Flutter 최근 동향이 궁금하다면 이 세션 하나로 충분하지 않을까

5. Flutter로 앱 개발 입문하기 – 양수장

Flutter Forward EXTENDED - Flutter로 앱 개발 입문하기 - 공개용

Flutter로 앱 개발 입문하기 양수장

docs.google.com

제목 그대로 Flutter 입문자를 위한 세션이었다. 유익했지만 컨퍼런스에 적절한 주제인지는..

6. What’s new in Dart 3.0 - 홍종표

Records: List<Object>보다 타입을 구체적으로 사용하며 Class보다 성능, 코드 수 면에서 효율적
Class Modifier: 라이브러리 클래스의 구현 및 상속 범위 제한, 제작자가 클래스의 의도를 전달
Sealed class: 컴파일러가 switch문의 완전성 검사를 해주는 sealed 타입을 추가해 활용성 증대
Patterns: Collection 및 Object에서 구조 분해 / 패턴 매칭으로 복잡한 분기 처리 단순하게 표현

Dart 3.a 버전의 신규 기능들을 소개하는 세션이었다. Dart의 숙련도가 부족해 뭐가 얼마나 편해진 것인지 와 닿지는 않았지만 개념은 대충 이해가 되었다. 가독성과 효율성을 위한 변화가 대부분인 것 같다. JavaScript에 비해 구조 분해를 훨씬 다양하게 사용하는 부분이 인상깊었다. 언어 자체의 난이도는 더 올라간 것이 아닐까

7. Flutter에 Figma Variable Fonts 적용하기 - 정주영

Figma에서 디자이너와 개발자가 함께 하나의 폰트에 대한 세부적인 사항 조정
Weight / Width / Slant / Grad / Optical size 등 하나의 폰트로 다양한 스타일 디자인
Flutter는 다운받은 Custom Font를 넣어 pubspec.yaml 파일에 등록 및 사용 가능
하나의 ttf 파일 다운로드 및 등록 후 FontVariation 조절로 손쉽게 구현 가능
구글에서 제공하는 폰트에서 variable fonts 옵션을 체크하고 커스텀 범위 확인
Flutter 말고도 다양한 방식으로 지원, 한글 폰트는 아직 Pretendard 정도

Flutter 관련 내용이기보다는 Variable Fonts라는 기술을 소개하는 시간이었다. (Flutter에서만 지원되는 기능이 아니다) 최근 UX 디자인에 관심이 생겼는데 기회가 된다면 바로 적용해보고 싶은 기능인 것 같다

8. flutter_naver_map 플러그인 리뉴얼 회고 - 김승빈

GitHub - note11g/flutter_naver_map: 네이버 지도를 플러터에서 띄울 수 있는 플러그인입니다.

네이버 지도를 플러터에서 띄울 수 있는 플러그인입니다. . Contribute to note11g/flutter_naver_map development by creating an account on GitHub.

github.com

개발중인 오픈소스에 대한 설명이 주를 이루었다. 개발 이슈에 대한 세부적인 설명이 대부분이라 크게 와 닿지는 않았지만 플러그인 개발이라는 주제 자체가 마이너해서 흥미롭게 들었다. (Flutter 자체의 불안정성 탓에 아직 npm 패키지보다 개발 난이도가 훨씬 높은 것 같다) 아직 어리신데 열정과 전문성이 대단한 분이었다

첫 오프라인 컨퍼런스, 인사이트와 함께 굿즈도 야무지게 챙겼다

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GitHub - flutter-korea/newsletter

Contribute to flutter-korea/newsletter development by creating an account on GitHub.

github.com

본 내용은 Flutter Seoul의 'Flutter Forward Extended Korea'를 바탕으로 작성되었습니다.

AI 프로덕트, 테크 버블을 넘을 수 있을까?

성중 — Wed, 29 Mar 2023 23:59:42 +0900

Humans (in the loop) by Disquiet*

국내 AI 프로덕트 선두주자 뤼튼테크놀로지스와 렛서, 스타트업 전문 투자사 매쉬업엔젤스를 초청한 디스콰이엇의 Fireside Chat에 방문했다. 좌측부터 현명한 / 영리한 / 노련한 사업가라는 인상을 받았다.

블록체인이 일련의 사태들을 맞으며 버블이 꺼지자, 그 버블이 그대로 AI 프로덕트로 넘어왔다는 이야기가 있다. AI 프로덕트, 테크 버블을 넘을 수 있을까? 청중의 질문을 답하는 형식으로 진행되었다.

WEB3는 사람들에게 와 닿지 못했지만 생성형 AI는 이미 사람들에게 와 닿았다. 존재하는 기술들을 결합하고 스케일을 늘렸을 뿐, 갑자기 생겨난 개념이 아니다. 인터넷에서 모바일, 그리고 AI로 이어지는 혁신의 흐름이다.

현재 쏟아지고 있는 AI 프로덕트는 거대 모델에 무언가 조금씩 얹었지만 날카롭지 않다. 실용 20% hype 80%. 압도적인 'UX'로 OpenAI를 레버리지 삼아 '수익'을 내고 있는지가 핵심. B2C보다 B2B가 유망할 수 있다.

각 분야로 vertical하게 fine-tuning하는 특화 언어 모델이 더 나올 것이다. 거대 기업이 Model을 Application까지 확장한다면 AI SaaS는 대부분 대체할 수 있지만, 대체할 것인가?

프롬프트 엔지니어링이란 무엇인가. 쉽게 말해 거대 모델로 본전을 뽑는 사람이라고 할 수 있다. 연역적으로 프롬프트의 패턴을 파악해 정량적 변화를 정성적 변화로 바꾸는 창발성을 발휘하는 것.

AI Thinking. 인공지능의 문제는 인공지능이 해결하고, 사람의 문제는 사람이 해결한다. 결국 책임을 지는 것은 사람 혹은 기업이다. 개발은 UI / UX / HCI 중요도가 상대적으로 높아졌다.

현재 인공지능 버블은 어느정도 합의된 hype. AGI에 대한 막연한 기대감과 불안감은 지양하자. 인공지능이 작업의 90% 대체하는 것과 99.99% 대체하는 것은 큰 차이가 있다. 어쨌든 사람은 필요하다.

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애널리스트부터 비즈니스 매니저, 리서처, CEO까지 정말 다양한 사람들을 만났고, 대화했다. 치열하고 냉혹한 스타트업 생태계를 경험했고 소프트 스킬의 중요성을 다시 한 번 느꼈다.

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본 내용은 Disquit*의 Product Lounge 'AI 프로덕트, 테크 버블을 넘을 수 있을까?'를 바탕으로 작성되었습니다.