귤랑귤랑

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데이터 효율성으로 본 AI와 인간의 비교

bgl gwyng @bgl@hackers.pub

이 글은 AI와 인간의 능력 비교에서 데이터 효율성의 중요성을 강조하며 시작합니다. 현재 AI는 인간에 비해 데이터 효율성이 떨어지지만, 일단 학습된 능력은 복제 가능하다는 점을 지적하며 콜센터 직원과 같은 직업군에 대한 위협은 여전하다고 설명합니다. 데이터 효율성이 중요한 경영인과 연구자는 AI를 유용한 도구로 활용할 수 있지만, 인간의 데이터 효율성이 정말 높은지에 대한 의문을 제기합니다. Yann Lecun의 주장을 인용하여 인간이 받아들이는 데이터 양이 AI 학습에 쓰이는 양보다 적지 않음을 언급하며, 인간은 데이터를 있는 그대로 학습하지 않고 편향에 기반하여 학습한다는 흥미로운 주장을 제시합니다. 마지막으로, AI에게 인간처럼 무모한 결론을 내리도록 가르치는 것이 옳은지에 대한 질문을 던지며, 압도적인 양의 데이터를 통해 더 많은 진실을 알아낼 수 있는지에 대한 고민으로 마무리합니다. 이 글은 AI 개발 방향에 대한 새로운 시각을 제시하며 독자에게 깊은 생각거리를 제공합니다.

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"es-git은 Node.js를 위한 현대적인 git 라이브러리예요. 간편하고 직관적인 인터페이스 덕분에 복잡한 git 작업도 쉽게 통합할 수 있으며, TypeScript 타입을 내장해 빠르고 안정적인 개발을 지원해요." github.com/toss/es-git

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옛날에 만들어놓고 저 혼자는 잘쓰고 있는 React 폼 라이브러리 react-form-mozard를 소개합니다.

폼 중에서 Stepper 또는 Wizard라고 하는, 여러 개의 폼을 순차적으로 합친 형태를 다룰때 씁니다. 그래서 하나의 폼에 대해서는 react-hook-form 등 을 쓰고, 그걸 여러개 조합할땐 react-form-mozard를 활용하면 됩니다.

순차적으로 합친 에서 느낌이 오지요? 모나드가... 그대를 부릅니다...

폼 말고 CLI를 만들때를 잠깐 생각해보죠.

const name = prompt("이름이?")
const age = prompt(`{name} 님, 나이가?`)
if (Number(age) < 20) {
  console.info("미성년자는 이용할 수 없습니다")
  return
}
const gender = prompt(`{name} 님, 성별이?`)

뭐 이런 흐름을 생각해볼 수 있는데요. 보시면 먼저 받은 입력값에 따라 이후의 메시지나, 제어 흐름이 달라질 수 있습니다. 즉, 모나딕하죠. 근데 이런 평범한 로직을 Stepper/Wizard 에서 짜게되면 코드게 쉽게 더러워 지는걸 알수 있습니다.

react-form-mozard의 step은 위 예제의 prompt와 같은 역할을 합니다. 그리고 그걸 Generator 위에 얹으면 모나딕한 폼 합성이 가능해집니다.

단점이라면... 지금은 React랑 강결합 되어 있어, XState 등 다른 상태관리 라이브러리를 같이 쓴다면 연동이 깔끔하지 않을수 있습니다. 근데 평소에 쉽게 겪을 문제는 아니라고 보고, 또 추후에 설계를 수정해서 개선이 가능한 부분입니다.

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다들 개발할때 '하느님 제게 왜 이딴 시련을 : 하느님 이런 흥미로운 문제를 풀 기회를 주셔서 감사합니다'의 비율이 어떻게 되시나요? 저는 근 몇달간은 거의 99:1에 육박하는거 같습니다

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얼굴인식 사진공유 카메라앱 슈티를 함께 만들 분을 찾습니다. 앱은 출시되어 있어 써보실수 있습니다. 이번달 내로 페디버스 연동을 끝내면 제가 생각한 MVP는 완성입니다. 앞으로도 개발해야할 부분들이 많고, 개중에 기술적으로 흥미로운 문제들도 다수 있습니다.

지금 2025년 상반기 투자유치를 목표로 팀 빌딩을 하고 있습니다. 관심 있으신 분, 또는 잘 모르겠지만 이야기를 나눠보고 싶은 분도 bgl@gwyng.com으로 편하게 연락주세요.

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