먼저, 알파고 이야기로 시작하죠.

그러니까 알파고가 하는 일은…

그런데 알파고는 왜 그게 되죠?

이건 알파고만의 이야기가 아닙니다.

형태만 다를 뿐, 전부 같은 로직입니다.

그럼 우리가 매일 쓰는 LLM은?

극단적으로 단순화하면 —
"지금까지의 글자들을 보고, 다음에 올 단어를 예측하는 확률 계산기"

그게 전부입니다. 진심으로요.

예를 들어볼까요?

prompt: "오늘 날씨가 정말 ___"

한 단어 뽑고 → 다시 prompt에 넣고 → 또 뽑고… 반복하면 우리가 보는 "긴 문장"이 됩니다.

그래서 얀 르쿤은 LLM을 까죠.

— Meta Chief AI Scientist, Yann LeCun (요지)

그리고 이 비판은 — 기술적으로는 맞습니다.

다시 알파고로 돌아가 보면…

둘 다 결국, "역사상 가장 승률 높았던 답"을 찾는 기계.

그리고 요즘은 "언어"의 정의가 더 넓어졌죠.

이미지도, 영상도, 음악도 — 결국 "language-tic한 시퀀스 데이터"로 바꿔서
같은 방식으로 다음을 예측하면 됩니다.

저는 AI를 이렇게 이해합니다.

Q: "내 문제, 어떻게 풀지?"

역사상 가장 승률 높은 정답을 찾는 "지능형 도서관"

그러면 AI로 생산성을 올린다는 건
대체 무슨 뜻일까요?

이런 그림이에요.

→ 화살표 키로 한 단계씩 진행됩니다.

구체적인 예시.

좀 더 작게 — 매일의 개발에서는요?

매 순간, AI는 이런 일을 합니다 ↓

지난 4년, 코딩 AI 도구의 변천사.

왕관은 계속 바뀌어 왔습니다.

4년 동안 "어떤 AI가 가장 좋으냐"의 논쟁은 — 3개월마다 답이 바뀌었어요.

왜냐면…

그래서 진짜 길러야 할 능력은요.

그리고 한 가지 더 —

그 선택은 주체적일수록 좋습니다.

→ 그래서 마지막 결정은 사람이 해야 합니다.
AI가 추천한 답을 그대로 따르지 말고, "이게 장기적으로도 옳은가"를 한 번 더 묻는 습관.

오늘의 한 페이지 요약.

마지막에, 가장 간단한 예시 하나.

AI Tool이 가장 강력하게 동작하려면, 어떻게 해야 할까요?

이 방식엔 세 가지가 한 번에 일어납니다 ↓

예를 들어, 이런 흐름이에요.

이 짧은 대화에서, 세 가지가 한꺼번에 일어났습니다.

Google DeepMind — 전문가 모델 군단.

Anthropic — Opus의 손발을 늘리다.

중국 AI Labs — 개인화 Agent의 시대.

→ 그리는 미래는 외부에 잘 안 보임. 다만 "많이 · 싸게 · 모두에게" 라는 방향성은 분명합니다.

OpenAI — 알트만, 조용한 한 해.

한때 모든 헤드라인을 가져갔던 그들이, 2026년에는 의외로 조용합니다.

→ Codex CLI는 여전히 강하지만, 다음 한 수가 무엇일지는
다들 알트만의 입을 보고 있습니다.

그리고 — 다른 색깔의 두 진영.

빅 4가 LLM 챗봇을 두고 경쟁할 때, 이 둘은 다른 질문을 던집니다 →
"AI를 어디에 박을 것인가?"

공통점 — 챗봇 자리 다툼이 아니라 → "AI가 들어갈 디바이스" 자리 다툼.

그럼 — Meta를 나온 얀 르쿤은
뭘 하고 있을까요?

앞서 봤던 그분 — "LLM은 통계적 앵무새, 막다른 길" 이라고 4년째 외쳐온 분.