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Seoul Korea
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DIYPIA (다이피아) retweeted
🇫🇷 Fransa'daki “öğrenci” protestoları sırasında bir kitapçı sahibi, zarar görmemiş dükkânının önünde oturuyor.
Olağanüstü bir kare.
Bu fotoğraf tarih kitaplarına geçecek.
DIYPIA (다이피아) retweeted
K-가곡 슈퍼스타 대상 제오르제 비반, 시청률 3.8%로 한국 가곡 세계화 새 장
KBS 'K-가곡 슈퍼스타'에서 루마니아 출신 성악가 제오르제 비반이 대상을 수상했다. 시청률 3.8%를 기록한 이 프로그램이 한국 가곡 세계화에 미치는 의미와 파급 효과를 분석한다. hampi2.tistory.com/1575
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AI 때문에 요즘 완전히 망한 곳과 의외로 돈방석 앉은 곳
요즘 동네 사진관 발길 뚝 끊긴 이유가 다 있음
폰으로 대충 셀카 한 장 찍고
생성형 모델 돌려서 증명사진 만들면 끝남
인화도 다이소 기계 쓰면 2천원에 끝나고
온라인 주문 넣으면 집 앞까지 배송 옴
기본 몇만원씩 쓰던 증명사진 시장이
기술 하나로 그냥 통째로 날아감
근데 진짜 반전은 따로 있음
아무도 안 갈 것 같던 헌책방 중고서점이
요즘 난데없이 대호황 맞음
이유가 진짜 기괴함
빅테크 모델들이 인터넷 텍스트를 다 긁어먹어서
더 이상 먹일 고품질 데이터가 바닥남
결국 데이터 찾으려고
오래된 고서적을 톤 단위로 싹쓸이하는 중임
책 다 뜯어서 텍스트 스캔 따고
독점하려고 파쇄기 돌려버린다는데
주문량 터져서 서점 주인들도 어리둥절한 상황
한쪽은 흔적도 없이 밀려나고
한쪽은 전혀 생각지도 못한 이유로 살아남
DIYPIA (다이피아) retweeted
이제 증명사진 찍을 때 사진관에 5만원 내고 사진 안찍어도 됨
일반 사진을 Chatgpt에 넣어서 증명 사진으로 만들어 달라고 하면 사진관에서 찍은 증명사진처럼 자연스럽게 만들어줌
사진에 입력된 프롬프트는 아래와 같음
[이 얼굴로 증명사진 만들어줘. 피부 깨끗하게, 머리는 포마드로, 옷은 넥타이 하지 말고 흰색 셔츠에 네이비 정장 마이]
아니면 증명사진 전용 앱 (passpiort photo 같은 걸)을 사용해서 사진 찍어도 된다고 하네
사진 출처는
쓰레드 hotel_arena514_seoul
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Tenemos novedades para entender qué llevó al pánico de la inteligencia artificial terminando con la humanidad de esta semana.
Salió Noam Brown, uno de los prolíficos investigadores de OpenAI, la empresa de ChatGPT, a decir que el miedo de tantos empleados es una combinación de 3 factores.
El primero: el incidente Hugging Face, que ocurrió en julio, en donde les dieron a miles de agentes de inteligencia artificial desconectados a internet el objetivo de resolver unos desafíos de seguridad informática. Como muchos no podían, encontraron un error en la arquitectura que les permitió conectarse, coordinarse entre ellos e intentar tirar el servidor en el que estaban las respuestas. Todo esto sin que OpenAI se diera cuenta, diez días tardó en detectarlo.
Segundo: la trayectoria de lo que llaman la monitorabilidad. Es decir, la capacidad que tienen los investigadores de auditar que un modelo de inteligencia artificial realmente se comporte como debería. Esto lo explica muy bien otro empleado que es un investigador histórico llamado Dan Selsam: las máquinas se están dando cuenta cada vez más cuando están siendo probadas y ajustan su comportamiento para lo que suponen que sería lo correcto. Así como suena: detectan los detalles que le hacen sospechar de no estar ante una situación real y cambian la respuesta. Esto las podría hacer parecer que son completamente seguras y fueron probadas, cuando en realidad no lo son.
El tercer factor es la velocidad exponencial de la mejora de los modelos, porque de a poco están logrando mejorarse cada vez con menos intervención humana. OpenAI hoy tiene el mejor modelo del mundo, que es Astra, lo acaba de lanzar, pero internamente ya tiene otro que parece que rinde 3 veces mejor en problemas de matemática abiertos, o sea, de los más difíciles.
Entonces, tenemos agentes de inteligencia artificial capaces de hackear sistemas y coordinarse en secreto, que además detectan cuándo los estamos evaluando y nos mienten. Y esto recién empieza: los que vienen van a ser mucho más inteligentes.
DIYPIA (다이피아) retweeted
익명의 개발자가 이런 말을 했다.
“요즘 바이브코딩은 조금 맛본 사람들이 오히려 더 강한 말을 한다.”
나도 솔직히 처음엔 그랬다...
아스트라도 쓰고, 클코도 쓰면서
“이 정도면 비개발자도 웬만한 건 다 만들겠는데?”
그런 마음이 들었었다 😅
실제로 화면도 만들고, 기능도 붙이고, 배포까지 되니까 말이다.
근데 조금 더 욕심내서 ‘쓸 만한 수준’을 넘어서 ‘제대로 된 프로그램’을 만들려고 하니까 갑자기 벽이 보이기 시작했다.
구조가 꼬이고, 한 군데 고치면 다른 데가 터지고, 보안이나 데이터는 내가 지금 제대로 판단하고 있는지도 모르겠고...
AI는 계속 코드를 만들어준다.
근데 결국
뭘 고쳐야 하는지, 어디가 위험한지, 이 구조가 맞는지, 언제 멈춰야 하는지는
결국 사람이 판단해야 했다.
그래서 요즘 이 말에 꽤 공감한다.
주식도 몇 번 벌어보면 시장을 다 안 것 같은 순간이 오는데,
바이브코딩도 비슷한 구간이 있는 것 같다.
만드는 문턱은 확실히 무너졌다.
근데
잘 만드는 문턱은 아직 사람 쪽에 남아 있다.
비개발자 입장에서 요즘 개발자들의 말을 예전보다 훨씬 진지하게 듣게 된다.
DIYPIA (다이피아) retweeted
앤트로픽, OpenAI, xAI가 동시에 AI 발전의 위험성을 경고하면서 속도조절을 주장.
이런걸 경제학에서는 "담합"이라고 한다. AI규제 필요성이야 공감하지만, 결국 데이터센터 짓기 점점 더 어려워지고 메모리와 칩 가격이 오르니 속도조절 같이 하자고 합의했다고 봐야겠지.
yna.co.kr/view/AKR2026091302…
DIYPIA (다이피아) retweeted
초파리 뇌를 컴퓨터에 이식했더니 FPS 게임을 찢어버린 이유, 이거 봤음?
초파리 뇌를 컴퓨터에 이식했더니 스스로 리듬게임을 하고 둠(DOOM)을 깨고 다닌다. 이거 그냥 웃긴 짤 정도로 넘길 게 아닌 게, 우리가 생각하는 미래가 진짜 코앞까지 와버렸음.
얼마 전 과학계에서 초파리 뇌 속 뉴런 16만 개랑 신경 배선도를 디지털로 복사해서 온라인에 올렸거든?
따로 명령을 안 입력해도 가상 먼지가 떨어지면 몸을 털고, 바나나 냄새를 맡으면 쫓아가는 개미친 현상이 벌어짐.
근데 진짜 미친 건 이걸 오픈소스로 풀자마자 터진 일임.
사람들이 이 초파리 뇌 커넥톰을 게임 세상에 던져봤는데, 인간보다 동체시력이 수십 배 빨라서 리듬게임이랑 FPS 총싸움 게임을 개잘함.
이게 어떻게 이렇게 순식간에 가능해졌냐?
원래 뇌 신경망 구조 하나 분석하는 데만 몇 천 년 걸릴 일이었거든.
근데 밀레니엄 7대 수학 난제 중 하나인 '나비에-스톡스 방정식'을 88시간 만에 풀어버린 수준의 최신 AI 모델 만 대를 동시 투입해서 몇 달 만에 찢어버린 거임.
초파리 다음은 뉴런이 400배 많은 쥐고, 그 다음은 인간 뇌(뉴런 860억 개, 시냅스 100조 개)다.
AI 발전 속도가 퀀텀 점프하고 있어서, 인간 마인드 업로딩 시대가 생각보다 훨씬 빠르게 들이닥칠 수 있음.
내가 봤을땐 일론 머스크가 뉴럴링크 붙잡고 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)에 목매는 이유가 바로 이거다.
단순히 신체 마비 환자를 치료하는 수준을 넘어서, 육체라는 유한한 프레임을 뚫고 인간의 의식을 디지털 세계로 보존하고 확장하려는 거임.
내 뇌피셜로는 머지않아 '내 뇌의 1%씩 디지털로 옮기면서 자아의 연속성을 유지하는 영생'이 기술적/철학적 화두로 던져질 거라 봄.
결국 유한한 맵에서 무한한 맵으로 넘어가는 시대의 서막인 셈이지.
우주의 유일한 거울인 인간의 의식을 보존하고 확장하는 일, 그 특이점의 버스 티켓은 이미 발권되기 시작했더라.
DIYPIA (다이피아) retweeted
삼성전자 다닐 때 제일 듣기 싫었던 단어가 바로 "감성"이다.
애플 쓰는 사람들이 흔히 애플은 "감성"이 다르다고 하는데
하.. 뭔가 자꾸 겉멋 든 단어 같았거든
기능이면 기능, 디자인이면 디자인이 좋다 이런건 이해가 갔는데
뭔 전자기기에서 감성 타령이냐, 그거 다 겉멋 들어서
뭔가 애플이 괜히 좋다고 포장하려다가 막히니 감성 드립인 줄 알았는데
내가 삼성을 퇴사하고 나와서 맥북과 아이폰을 처음 쓰면서
이 감성이라는게 뭔지 느껴버렸고,
그동안 삼성다니면서 경쟁사 제품 제대로 써보지도 않았었던게
부끄러웠었음
애플의 우월함과 상품성이 자꾸 감성으로 퉁쳐지는게 생각보다 간단한게
삼성은 어떤 기능을 만들 때 숫자를 기준으로 삼으려고 함
화소수가 어떻고, 배터리 용량이 어떻고
그게 기술적인 단어고 계량하기 좋으니까 오해살 일도 없고
그런데 애플의 기기들을 써보다보니 계량화되기 어려운
사소한 요소들의 완성도를 극한까지 올리기 위한 노력들을 해놨더라
예를들면 잠금화면이 풀릴 때 자물쇠가 열리는 표현을
굳이 자물쇠 고리가 몸통에서 위로 올라갔다가 돌아간다거나
타이핑 때 나는 소리의 완성도가 높아서
가끔은 소리 켜고 타자 치고 싶은 모먼트가 생긴다거나?
맥북만 하더라도 TouchPad의 제스쳐 이런게 너무 편해서
따로 마우스를 두는게 되려 불편할 정도인 걸 생각해보면
진짜 이걸 여기까지 신경썼다고? 의 영역들이 많음
그러다보니 이게 기능적인 부분이라거나
스펙적인 부분이 아닌데, 뭔가 사소하지만 큰 차이를 주고
그게 만족으로 이어지다보니 '감성'으로 퉁쳐지게 되는거였음
그래서 애플이 성공할 수밖에 없는 것 같다는 생각이 듦
오히려 인문학적인, 사람에 대한 이해가 높아야한다는 생각도
그런데서 오는거기도 하고
이번 아이폰 폴더블을 보면서도
원조는 삼성이었고 디자인이나 폼팩터는 유사한데
과연 애플은 이 카테고리의 제품을 또 어떻게
인체공학적으로 해석했을지가 궁금해지긴 함
DIYPIA (다이피아) retweeted
바이브코딩으로 제품을 만들면 만들수록 느끼는 점.
‘딸깍’은 이 세상에 존재하지 않는다.
처음엔 진짜 되는 줄 알았다.
“이거 만들어줘.”
딸깍.
오, 되네?
근데 출시하려고 하면
로그인 안 됨.
모바일 깨짐.
결제 붙여야 함.
보안 챙겨야 함.
배포 터짐.
SEO 해야 함.
약관 써야 함.
사용자는 예상 못 한 곳만 누름.
그리고 마지막 10%에서
앞의 90%보다 더 오래 걸린다.
AI 덕분에 만드는 건 정말 쉬워졌다.
‘제품을 만드는 것’까지 쉬워진 건 아니었다.
그래서 요즘은
“바이브코딩이면 딸깍해서 다 만들잖아요?”
라는 말을 들으면 그냥 웃는다.
만들어본 사람들은 안다.
딸깍은 시작할 때 딱 한 번이다. ㅋㅋ
DIYPIA (다이피아) retweeted
IT 개발자들 단체로 멘붕 온 아스트라 사태와 AI 롱 포지션의 딜레마
오늘 업계 사람들 아스트라 공개된 거 보고 단체로 멘붕왔네
단순히 결과물 툭 던져주는 게 아니라 사람이 쓰는 컴퓨터
툴을 직접 다루면서 업무를 대신 처리해 줌
스마트폰 등장보다 더 큰 충격이고 완전 자율주행까지
결국 AI가 해결할 거라는 각이 섬
현업 IT 개발자들이 이 정도로 경악하는 거 보면 앞으로
AI 수요는 진짜 상상 초월로 폭발할 게 뻔함
결국 판 자체가 무조건 롱이라는 뜻임
근데 솔직히 여기서 더 올라갈 수 있을지는 모르겠다...
실물 경제는 바닥 치고 다 죽어가는 판국인데
AI 기술 발전 속도만 혼자 미쳐 날뛰는 기괴한 디커플링
장세라 난이도 극악임
기술 패러다임 믿고 AI 주도주 끝까지 롱으로 쥐고 가는 게
맞을까 아니면 침체 리스크를 생각하는게 맞을까
어렵다 어려워
DIYPIA (다이피아) retweeted
"GPT가 인류가 90년 동안 못 풀던 나비에-스토크스 문제를 풀었다."
갑자기 이 이야기가 화제인데, 대체 뭐가 그렇게 대단한 걸까?
좀 찾아봤지만 솔직히 뭔 소린지 잘 몰라서 MIT기계공학 나온 친구한테 물어봤다.
---
나비에–스토크스는 물과 공기의 흐름을 설명하는 방정식이다. 이미 비행기 설계나 날씨 예측에도 실제로 쓰고 있다.
그런데 오래된 의문이 하나 있었다.
이 방정식을 계속 따라가면 언제나 정상적인 답이 나올까?
조금 더 정확히 말하면,
어떤 순간 갑자기 소용돌이가 끝없이 좁아지고 빨라지면서
한 지점의 속도가 무한대로 튀어버리는 상황이 수학적으로 가능할까?
싱크대 물이 배수구로 빨려 들어가며 빙글빙글 도는 모습을 생각하면 쉽다.
보통은 물의 '끈적함', 즉 점성이 소용돌이를 억제한다.
그래서 수학자들은 오랫동안 물었다.
"점성이 있다면 이런 폭주가 절대로 일어나지 않는다고 증명할 수 있을까?"
아무도 못 했다.
그런데 이번에 OpenAI의 AI가 반대로
"아니다. 실제로 수학적으로 깨지는 경우를 만들 수 있다"는 해법을 제시했다.
특정한 매끄러운 힘을 가하면 소용돌이가 스파게티처럼 점점 가늘고 길어지면서,
전체 에너지는 유한한데도 특정 부분의 속도는 유한한 시간 안에 끝없이 커지는 경우를 구성한 것이다.
즉, 특정 조건에서는 흐름이 점점 극단적으로 변해 결국 수학적으로 무한대로 발산하는 경우를 만들었다는 것.
현실에 무한한 속도나 소용돌이는 없으니, 그런 지점에서는 결국 이 방정식이 현실을 설명할 수 있는 한계에 도달한다는 의미이기도 하다.
100년 가까이 아무도 몰랐던 방정식의 한계를 찾아낸 셈이다.
---
개인적으로는 여기서부터가 더 놀랍다.
AI 약 1만 개가 동시에 가설을 만들고,
서로 다른 방법을 탐색하고,
결과를 합치고,
증명을 만들었다.
해법을 찾는 데 약 88시간.
그 뒤 다른 AI가 수학 증명 검증용 언어인
Lean으로 다시 확인했다.
물론 아직 수학계의 검토와 공식 인정은 남아 있다.
그래서 현재로서는
"AI가 밀레니엄 문제의 유력한 해법을 스스로 만들어냈다" 정도가 정확하다.
그래도 꽤 중요한 장면처럼 느껴진다.
우리는 지금까지 AI를
'인간이 만든 지식을 아주 잘 알려주는 기계'라고 생각해왔다.
그런데 이제 슬슬
'인간도 몰랐던 지식을 만들어내는 기계'
쪽으로 넘어가기 시작한 것인지도 모르겠다.
We’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics.
The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra.
The problem concerns whether the description of smooth three-dimensional fluid motion modeled by the Navier-Stokes equations can break down. It has remained unresolved for roughly 90 years.
DIYPIA (다이피아) retweeted
OpenAI가 ASTRA보다 더 진보된 모델로 풀어버린 밀레니얼 난제.
이게 얼마나 대단한 사건인지 한 번 살펴보자.
1/ 어떤 문제인가
- 이번에 OpenAI에서 해결한 Navier-Stokes 문제는 존재성·매끄러움 문제....
갑자기 뭔 소리냐 싶겠지만 비유하자면 이렇다.
피겨 스케이팅에서 돌고 있는 선수가 있다고 치자.
선수가 팔을 벌리고 돌다가 팔을 몸에 붙이면 회전이 빨라진다.
이것과 마찬가지로 유체의 소용돌이도 비슷하게 움직인다.
소용돌이가 가늘어지면 그만큼 속도가 빨라져요.
여기서 질문.
소용돌이가 계속 가늘어지고 계속 빨라지다가, 정해진 시간 안에 속도가 무한대에 도달할 수 있을까?
여기서 반론은 이렇다.
물에는 점성이 있다는 것.
꿀이 잘 안 흐르듯이, 점성은 격렬한 움직임을 잡아누르는 브레이크라는 것이다.
그래서 이 난제가 물어보고자 했던 것은 이것.
점성이 걸려 있는데도, 유체가 스스로 무한대까지 가속할 수 있는가?
실제 유체는 무한 속도로 움직일 수 없다.
따라서 특이점(무한대가 된다는 가정)이 생긴다는 건 이 방정식이 유체를 모델링하는 방식 자체가 붕괴한다는 의미이고, 그 지점부터는 입자 하나하나를 추적해야 한다.
이 문제는 결국 난류, 기상 예측 정확도 등 이론적 한계와 직결되는 문제로 인류의 지성의 진보를 위해서는 이해가 반드시 필요한 문제였다.
DIYPIA (다이피아) retweeted
이번 사건은 인간의 아이디어로 진행하던 연구를 AI가 먼저 완성하면서 현재 학술시스템이 커버하지 못하는 많은 질문을 던졌다고 생각:
1. 기존의 인용 기준에는 미치지 않는 작은 아이디어나 방향성만으로도 LLM은 해답을 얻을 수 있다. 그럼, 그 아이디어에 대한 가치를 어떻게 인정해줘야 하는가
We’re sharing a solution to the Navier-Stokes Millennium Prize Problem, one of the deepest problems at the frontier of mathematics.
The proof was produced by a group of agents, using an OpenAI next-generation model significantly more capable than GPT-6 Astra.
The problem concerns whether the description of smooth three-dimensional fluid motion modeled by the Navier-Stokes equations can break down. It has remained unresolved for roughly 90 years.
DIYPIA (다이피아) retweeted
방금 오픈AI가 미친 거 하나 터뜨렸다.
GPT-6 아스트라(Astra)라고 새로 나왔는데, 이거 진짜 물건임.
그동안 AI가 코딩 잘한다고 개발자들만 덜덜 떨었잖아? 이번엔 엑셀 딸깍거리고 이메일 보내는 일반 사무직 형 누나들 잡으러 작정하고 나왔음.
어느 정도냐면, 그냥 컴퓨터 앞에 앉아있는 진짜 사람 수준으로 컴퓨터를 다룬대.
쉽게 말해 이런 거임. 옛날 AI는 "이거 번역해줘", "코드 짜줘" 하면 그것만 딱 하고 끝냈거든? 근데 아스트라는 명령 하나 던져놓으면 지 혼자 몇 일 동안 컴퓨터 켜놓고 일을 함.
실시간 퍼즐 게임: IQ 테스트 같은 시험에서 기존 최강 AI가 30점 맞을 때 홀로 99점 찍어버림.
끈기 레전드: 심시티 같은 복잡한 도시 건설 게임을 5일 동안 지 혼자 오류 수정해가면서 계속 만듦.
진짜 자비스: 마이크에 대고 "파워포인트 만들어줘", "인터넷에서 쇼핑 좀 해줘" 말만 하면 키보드 한 번 안 치고 지 알아서 마우스 움직여서 다 끝내놓음.
결국 무슨 소리냐면, 이제 컴퓨터 좀 친다고 깝치던 시대는 끝났다는 거임. 우리가 유튜브 보면서 남이랑 비교하고 시간 버릴 때, AI는 쉬지도 않고 5일 동안 끈질기게 자기 능력을 확장하고 있음.
어제의 나보다 더 발전하려고 발악을 해도 모자랄 판에, 이대로 멍때리다간 머지않아 AI한테 일자리 다 뺏기고 쫓겨난다. 정신 똑바로 차리고 우리 지식이나 단단하게 쌓아야겠음. 다행성 인류로 가는 시대에 엑셀만 겨우 치는 인간으로 남을 순 없잖아?
DIYPIA (다이피아) retweeted
GPT astra가 나온 지금, 피터 틸의 제로 투 원을 다시 읽으면 조금 기분이 묘하다.
이 책에서는 피터 틸은 경쟁하지 말라고 했다. 남들이 이미 하는 일을 조금 더 잘하는 1에서 n의 게임에 들어가지 말고, 아직 아무도 믿지 않는 근본을 찾아 0에서 1을 만들라고 했다 모든 사업의 독점은 거기서 나온다고 봤다.
그런데 Astra 같은 모델이 등장하면서 이제는 누구나 꽤 근사한 것들을 만들 수 있게 됐다.
아이디어를 던지면 AI가 서비스 구조를 잡아주고, 코드를 짜주고 영업 메일까지 만들어준다. 예전 같으면 소규모 팀을 꾸리고 몇 달은 붙잡았을 일을 혼자서 며칠 안에 MVP 형태로 만들 수 있다.
분명 이것은 엄청난 변화다. 다만 여기에는 함정이 있다.
만드는 비용이 거의 0에 가까워질수록, 대부분의 유저들은 더 빠르게 서로 비슷한 것을 만든다.
AI 회의록, AI 영어 코치, AI 쇼핑 추천, AI 일정 관리. 제품마다 이름은 다르지만 결국 모델에게 비슷한 질문을 던지고, AI가 같은 문제를 보고 같은 성공 사례를 벤치마킹한다는 것이다.
Astra는 0에서 1을 자동으로 만들어주는 기계라고 생각하면 정확히 틀렸다 오히려 1에서 n을 너무 쉽게 만들어주는 도구에 가깝다고 봐야한다.
이미 보이거나 사용하는 제품을 더 빠르게 복제하고, 이미 검증된 기능을 더 싸게 만든다는 것이다.
그럼 AI 시대에는 정말 아무도 상상하지 못한 것을 만들 수 없을까?
나는 반대라고 본다. 오히려 아무도 상상하지 못한 것을 만들 가능성은 더 커졌다.
다만 발상의 희소성과 실행의 희소성이 완전히 분리됐을 뿐이다.
실행은 Astra가 도와준다고 하지만 무엇을 만들지, 누구의 어떤 문제가 돈이 되는지, 사람들이 아직 말로 설명하지 못하는 욕망이 어디에 있는지는 여전히 인간인 우리가 찾아내야 한다.
피터 틸이 말한 비밀도 아마 여기 있을 것 같다.
모두가 아는 문제를 AI로 더 잘 푸는 게 아니라, 남들이 아직 문제라고 부르지 않는 것들을 먼저 발견하는 것.
어떤 사람에게는 음악을 끝까지 만들게 해주는 도구일 수 있고, 누군가에게는 매일 보던 스포츠 기록을 새로운 방식으로 읽는 앱일 수 있다.
처음에는 너무 사소해서 사업처럼 보이지 않을 가능성이 높다고 본다
이제 AI가 지능과 실행력을 모두에게 나눠주는 시대다.
그래서 앞으로의 차이는 누가 더 빠르게 만드느냐 보다는 누가 더 괴상하고 이상한 짓을 하냐에 달린것 같다.
2026년 제로 투 원은 아직 아무도 AI에게 묻지 않은 질문에서 시작한다
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장사 망해가던 고깃집이 설거지 직원 한 명 때문에 대박 난 진짜 이유
형이랑 같이 고깃집 하다가 장사 너무 안 돼서 고용 지원금이라도 받으려고 장애인 직원을 설거지 담당으로 둠
처음엔 손이 너무 느리고 불판이랑 집게를 쓸데없이 미련할 정도로 박박 닦길래 속 터져서 자를까 고민했음
근데 신기하게 몇 달 지나니까 별점 테러 사라지고 갑자기 가게에 손님이 바글바글해짐
고기 질을 바꾼 것도 아니고 소스를 바꾼 것도 아닌데 왜 이러나 리뷰를 하나씩 뜯어봄
알고 보니까 고깃집 집게 안쪽 틈새랑 물통 뚜껑까지 기름때 하나 없이 완벽하게 깨끗하다고 동네에 소문이 싹 퍼진 거였음
여기서 장사 본질이 뭔지 제대로 느낌
대부분 사장들은 회전율 올린다고 대충 헹궈서 테이블 돌리기 바쁜데 손님들 눈엔 그 미세한 기름때가 제일 먼저 보였던 거임
남들이 볼 때는 일머리 없고 느려 터진 단점이었는데 그 집요함이 고깃집에서는 그 어떤 마케팅보다 강력한 무기였음
형한테 바로 말해서 월급 대폭 올려주고 가족들 오면 고기 무한으로 챙겨드리면서 모시고 있음
진짜 성공하는 비결은 대단한 비법이 아니라 남들이 귀찮아서 대충 넘어가는 기본을 지키는 데서 나옴
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Esto lo inventaron en 1985.
Lo patentaron. Lo metieron en un cajón.
Y durante 40 años nadie pudo fabricarlo.
Se llama Y-zipper: tres tiras flexibles que, al cerrarse, se convierten en una estructura rígida. Sin motores. Sin piezas móviles. Solo geometría.
La impresión 3D acaba de resolver el único problema que tenía.
Ahora lo están metiendo en robots cuadrúpedos: la pata se pone dura sobre asfalto y se ablanda en terreno irregular.
La misma lógica sirve para férulas que se adaptan a la hinchazón, o tiendas que se montan rígidas en segundos y se guardan flexibles.
Lo más brutal no es el invento.
Es que llevaba cuatro décadas esperando a que existiera la herramienta capaz de construirlo.
¿Cuántas ideas siguen ahí, guardadas, esperando su momento?