긍정적 사고, 음식의 절제, 규칙적인 운동

마인크래프트 하면서 영어 배운다…알레프랩 와이콤비네이터에 ‘낙점’

https://www.mk.co.kr/news/business/11443250

게임형 인공지능(AI) 스타트업 알레프 랩(Aleph Lab)이 미국 실리콘밸리 대표 스타트업 액셀러레이터인 와이콤비네이터(YC)에 낙점됐다.

알레프랩은 올해 가을(F25) 와이콤비네이터 배치 프로그램에 선정돼 후속 투자를 유치했다고 16일 밝혔다. 지난 8월 설립 직후 크루캐피탈(Krew Capital)로부터 첫 투자를 받은 지 약 한 달 만이다.

알레프 랩은 아이들이 좋아하는 게임을 통해 자연스럽게 영어를 습득하는 경험을 목표로, AI 원어민 친구와 함께 게임 마인크래프트 안에서 실시간으로 대화하며 영어를 배우는 학습 서비스 ‘알레프 키즈(Aleph Kids)’를 개발하고 있다. 연내에 게임 플랫폼 ‘로블록스’에서도 서비스를 지원할 계획이다.

알레프 키즈의 첫 번째 AI 원어민 친구 ‘애니’(Annie)는 단순한 대화형 챗봇이 아닌 AI 에이전트로, 주변 환경을 인식해 아이의 답변을 유도하는 질문을 생성하며 자연스러운 언어 학습을 설계했다.

학습자의 흥미, 언어 수준, 게임 상황을 실시간으로 분석해 맞춤형 학습 커리큘럼을 생성하고, 놀면서 배우는 경험(learn through play)을 제공하는 것이 목표다.

투자금은 이후 로블록스 등 인기 게임 속 AI 친구 출시, 스페인어와 프랑스어 등 언어 확장, 수학·과학 등 과목 추가, 성인 대상 학습 서비스 출시 등 제품 확장에 활용될 예정이다.

장한님·한관엽 공동대표는 “아이들이 값비싼 해외 영어캠프나 유학을 가지 않더라도, 언제 어디서나 AI 원어민 친구와 함께 놀면서 자연스럽게 영어 실력을 키우고 유창해질 수 있도록 하겠다”며 “아이들이 해외에 나가서 자신감 있게 영어로 대화하고, 학업과 커리어에서 더 많은 선택지를 가질 수 있는 세상을 만들 것”이라고 밝혔다.

https://blog.boot.dev/education/vibe-coding-hell/

https://news.hada.io/topic?id=23590

• 최근 코딩 교육 환경에서 “튜토리얼 지옥” 대신 “바이브 코딩 지옥” 이 새로운 문제로 대두됨
• 튜토리얼 지옥이 "튜토리얼 없이는 아무것도 만들지 못하는" 상태였다면, 바이브 코딩 지옥은 "AI 없이는 코딩할 수 없고, AI가 생성한 코드가 어떻게 작동하는지 이해하지 못하는" 상태를 의미
• AI 도구의 과도한 사용이 학습 동기를 저하시키며, AI 리터러시가 낮은 사람일수록 AI를 더 많이 사용하는 역설적 상황이 발생하고 있음
• AI 도구는 적절하게 활용하면 학습 보조에 큰 도움이 될 수 있으나, 무작정 ‘답만 얻기’식 사용은 건설적 이해 형성에 방해가 됨
• 학습 과정에서 직접 고민하고 스스로 해결하려는 노력이 핵심, 튜토리얼·AI 보조 없이 문제 해결 경험을 쌓는 자세가 중요함

문제의 배경: 튜토리얼 지옥에서 바이브 코딩 지옥으로

• 2019년 당시 코딩 교육의 주요 문제는 "튜토리얼 지옥" 이었음
  • 튜토리얼을 따라하는 데는 성공하지만 혼자서는 아무것도 만들지 못함
  • 실제 프로그래밍보다 프로그래밍 관련 동영상 시청에 더 많은 시간을 소비하며, 핵심 개념은 이해하지 못함
  • 결과적으로 피상적 지식만 쌓고, 내부 작동 원리는 이해하지 못해서 현실에서는 코드를 스스로 쓰지 못하는 상태
• Boot.dev는 이를 해결하기 위해 세 가지에 집중함
  • 심층 커리큘럼: 전통 대학 외부에서도 CS 기초를 배울 필요성 강조
  • 실습 중심 방식: 모든 개념 학습과 함께 코드를 직접 작성
  • 비디오보다 리치 텍스트 강화: 비디오는 수동적 소비에 그칠 위험성 있음
• 2019년에는 수백만 조회수를 기록하던 긴 YouTube 강의들이 현재는 5만 조회수도 달성하기 어려움
  • FreeCodeCamp, Traversy Media, Web Dev Simplified 등의 채널이 이러한 추세를 보임
• 그러나 "learn to code"에 대한 Google Trends 데이터는 여전히 높은 관심도를 유지하고 있음
• Boot.dev에 매일 약 1,300명의 신규 사용자가 등록하며, 최근 18개월간 튜토리얼 지옥에 대한 불만은 줄었지만 새로운 형태의 어려움이 나타남

바이브 코딩 지옥의 정의

• 튜토리얼 지옥의 특징
  • "튜토리얼 없이는 아무것도 만들 수 없다"
  • "문서를 이해하지 못하니 동영상이 필요하다"
  • "간단한 작업에도 복잡한 프레임워크가 필요하다"
• 바이브 코딩 지옥의 특징
  • "Cursor의 도움 없이는 아무것도 할 수 없다"
  • "멋진 타워 디펜스 게임을 만들었어요. 여기 링크에요 http://localhost:3000";
  • "이미지 lazy-load를 위해 Claude가 6,379줄을 추가한 이유를 모르겠어요"
• 현재 자기주도 학습자들은 많은 것을 만들고 있지만, 소프트웨어 작동 방식에 대한 멘탈 모델을 발전시키지 못하는 프로젝트를 구축함
• AI의 환각(hallucination)과 싸우고, 테스트 통과에만 집중하는 봇과 씨름하며 실제 문제 해결보다는 AI가 생성한 코드를 맹목적으로 신뢰함

AI 코딩의 미래와 현실

• 나는 단기적으로 AI가 개발자를 완전히 대체하지는 않을 것이라는 데 긍정적 입장
  • "AI가 일자리를 빼앗을 때까지 6개월"이라는 말이 나온 지 3년이 지났지만 여전히 개발자를 고용하고 있음
• GPT-5가 출시되었지만 GPT-4 대비 점진적 개선에 그쳤으며, AGI가 곧 도래하지 않을 것임을 보여주는 증거로 해석됨
• 매일 AI 도구를 사용하지만 실제로 생산성이 얼마나 향상되는지 확신하지 못함
  • AI가 더 생산적이게 만드는지, 아니면 더 게으르게 만드는지 불분명
• 2025년 연구 결과: 개발자들은 AI가 20-25% 생산성을 높인다고 가정했지만, 실제로는 19% 느려짐
  • 7조 달러 투자 대비 실망스러운 결과

AI와 학습동기 저하의 위험성

• AI 활용 문화가 학습자의 동기 부여에 부정적일 수 있음
• AI 열풍(버블?)에서 가장 우려되는 점은 "왜 배워야 하나? AI가 다 알잖아"라는 태도를 가진 세대가 등장한다는 것
• AI가 실제로 모든 화이트칼라 직업을 대체하지 못한다면, 주식 시장 버블뿐 아니라 교육받은 인력의 가뭄도 겪게 될 것
• 기술적 배경이 없는 투자자들은 “AI가 이미 코딩의 전부를 대체했다”고 오해하고, 시니어 개발자들은 여전히 AI 도구를 일상 업무에 통합할 유용한 방법을 찾지 못함
• AI 리터러시가 낮은 사람일수록 AI를 더 많이 사용하는 경향이 있어 우려됨
  • 궁극적인 ‘Dunning-Kruger(더닝-크루거)’ 함정으로 작용 - 지식이 부족한 사람이 오히려 자신이 잘 안다고 착각하는 현상
  • 학습자들이 "AI가 이미 알고 있으니" 자기계발이 무의미하다고 결론 내림

AI는 학습에 유익한가?

• 여전히 코딩 배우기에 대한 사회적 관심도 높음
• AI가 학습에 유익할 수도 있지만, 두 가지 구조적 문제가 존재함
• 첫 번째: 아첨(sycophant) 문제
  • AI 챗봇은 질문자 의견에 과도하게 동조하는 경향이 있음
  • “ROAS(광고수익률)에 대해” 채팅해보면, 같은 데이터를 놓고 질문 방향에 따라 정반대 결론을 내며, 모두 전문가적 어조로 확신 있게 답함
  • 이는 학습자에게 검증, 비판적 사고, 오류 지적을 경험할 기회를 박탈함
    • 전문가에게 묻는 이유는 우리가 틀렸을 때 알려주기 위함
    • IRC 채팅이나 Stack Overflow는 이를 잘 수행했음(아마도 너무 잘)
    • LLM(대형언어모델) 챗봇은 기존 학습자의 근본적 오해를 바로잡지 못하는 경향이 강함
    • 현재 학생들은 LLM과 편안한 대화를 나누며 필요한 것이 아닌 듣고 싶은 것을 듣게 됨
• 두 번째 문제: 학습자는 실질적 ‘의견’을 원함
  • AI는 지나치게 균형 잡힌 입장을 제시함
    • "어떤 사람들은 X라고 생각하고 어떤 사람들은 Y라고 생각한다"
    • 학습자가 어느 쪽에 동의할지 결정하기 더 어려워짐
  • "자본주의자 역할" 또는 "마르크스주의 혁명가 역할"을 하도록 프롬프트했지만 만족스러운 결과를 얻지 못함
  • 학습자는 실제 경험에서 나온 의견과 논평을 듣고 싶어함
    • DHH가 Turbo에서 TypeScript를 제거한 이유
    • Anders Hejlsberg가 TypeScript가 JavaScript 개발자에게 해결해주는 것
    • 각 저자의 편견과 맥락이 명확히 드러나는 실제 의견을 통해 미묘한 멘탈 모델이 형성됨
  • LLM 특유의 중립적·조심스러운 답변은 실제 지식 내면화에 방해가 됨

AI가 학습에 진짜 도움 되는 경우

• AI는 올바르게 사용하면 학습을 위한 놀라운 도구임
• 코딩을 배우기에 이보다 쉬운 시대는 없었음
• Boot.dev의 Boots(AI 교육 보조 도구) 사례
  • 학생들이 인스트럭터 솔루션(이상적인 정답)을 보는 것보다 AI 튜터(Boots)와 채팅하는 것을 거의 4배 더 많이 사용
  • Boots는 일반 챗봇과 달리 다음 방식으로 학습에 도움 줌
    • 답을 직접 알려주지 않도록 사전 프롬프팅됨
    • 소크라테스식 방법을 사용하여 학생이 문제에 대해 더 깊이 생각하도록 유도
    • 강사의 솔루션에 접근할 수 있어 정답에 대한 환각 가능성이 훨씬 낮음
    • 즐거운 캐릭터성 부여(마법사 곰)

바이브 코딩 지옥 탈출법

• 결론적으로, 튜토리얼 지옥이든 바이브 지옥이든, ‘남에게 맡기지 말고 스스로 해보는 경험’ 이 매우 중요함
  • 튜토리얼 지옥: 비디오 끄고 직접 코드 작성 경험 쌓기
  • 바이브 지옥: 코파일럿 등 AI 자동완성 꺼두고, 스스로 문제 해결 경험 쌓기
• 피해야 할 것:
  • 에디터 내 AI 자동완성
  • 에이전트 모드 및 AI 자동화 도구로 프로젝트 처리
• 활용할 수 있는 것:
  • 질문에 답하고, 개념을 설명하고, 예제를 제공하는 챗봇
  • 소크라테스식 방법으로 질문하도록 유도하는 시스템 프롬프트를 통해 깊은 사고 촉진
  • 주장을 할 때 출처를 인용하고 문서에 링크하도록 요청하는 시스템 프롬프트로 정보 신뢰성 확보

핵심 원칙

• 학습은 반드시 불편해야 함
  • 튜토리얼 지옥은 다른 사람이 코딩하는 것을 보면서 불편함을 피할 수 있게 해줌
  • 바이브 코딩 지옥은 AI가 코드를 작성하게 하면서 불편함을 피할 수 있게 해줌
• 진짜 학습은 막히고, 좌절하고, 가장 중요하게는 문제 해결을 강제당할 때 일어남
  • 이것이 인간의 신경망이 재배선되는 방식
• "학습은 어려워야 한다"는 개념을 지나치게 확대하면 형편없는 교육 설계의 변명이 될 수 있음
  • 저자는 이를 옹호하지 않음
  • 개념이 최선의 방식으로 설명되더라도, 학생은 여전히 그것과 씨름하고 새로운 맥락에서 스스로 사용해야 진정으로 이해할 수 있음
• 진짜 학습 은 직접 막히고, 좌절하고, 자신의 힘으로 돌파하는 과정에서 완성됨

코딩 없이 배우는 프롬프트 엔지니어링: 누구나 할 수 있는 생성형 AI 활용법

https://wikidocs.net/book/17625

누구나 쉽게 시작할 수 있는 생성형 AI 활용법

안녕하세요.
이 책은 생성형 AI, 특히 ChatGPT와 같은 대형언어모델(LLM)을 보다 실용적이고 효과적으로 활용하고자 하는 분들을 위한 안내서입니다.

코딩 지식이 전혀 없어도 괜찮습니다.
이 책에서는 기술적인 배경보다 프롬프트를 잘 쓰는 법, 즉 AI에게 질문하고 지시하는 기술에 집중합니다.
직관적이고 반복 가능한 프롬프트 작성법을 배워 업무와 일상에 바로 적용할 수 있도록 도와드립니다.

📌 이 책을 통해 배우실 수 있는 것들

• 프롬프트 엔지니어링의 개념과 중요성 이해
• 좋은 프롬프트의 구조와 작성법
• 다양한 실전 예제를 통한 프롬프트 실습
• 마케팅, 글쓰기, 교육, 회의 정리 등 실무에 바로 적용 가능한 템플릿
• 프롬프트 실험법과 튜닝 요령을 통해 더 나은 결과 얻기

🎯 이런 분들께 추천드립니다

• ChatGPT는 써봤지만 어떻게 써야 할지 감이 안 잡히는 분
• 프롬프트만 잘 써도 일을 더 잘하고 싶은 직장인
• 창작, 기획, 교육 등 비개발 직군에서 AI를 활용하고 싶은 분
• 코딩 없이도 AI 시대에 주도적으로 참여하고 싶은 모든 분들

✨ 책의 특징

• 100% 비전공자 중심 구성
• 실제 업무에 적용할 수 있는 프롬프트 템플릿 제공
• 다양한 실험과 사례를 통한 직접 해보는 연습 기회

[AI] 5W1H를 활용한 프롬프트 설계 방법 📝

프롬프트 엔지니어링 가이드 : https://www.promptingguide.ai/kr

5W1H는 AI에게 명확한 컨텍스트와 목표를 제공하여 원하는 결과를 정확하게 얻기 위한 훌륭한 프레임워크입니다.

5W1H는 누가(Who), 무엇을(What), 언제(When), 어디서(Where), 왜(Why), 어떻게(How) 요소를 채워 프롬프트를 구체적으로 작성하는 방법입니다. 이는 모델에게 제공하는 정보와 맥락을 명확히 하여, AI가 보다 정확한 답변을 제공할 수 있도록 합니다.

5W1H를 활용한 프롬프트 설계 방법 📝

5W1H(누가, 무엇을, 언제, 어디서, 왜, 어떻게) 각 요소에 맞춰 AI에게 정보를 제공하면, AI는 사용자의 의도를 훨씬 더 잘 파악하고 정확한 결과물을 생성합니다.

1. Who (누가) - 역할 지정

AI에게 특정 전문가의 **역할(Persona)**을 부여하여 답변의 관점과 깊이를 정합니다.

• Before: 쿼리 만들어줘
• After: 너는 20년차 MSSQL 데이터베이스 관리자(DBA)야.

2. What (무엇을) - 작업 정의

수행해야 할 **핵심 작업(Task)**을 명확하고 구체적으로 지시합니다.

• Before: 직원 데이터 좀 줘
• After: 2024년도에 입사한 서울 지역 근무자들의 이름, 부서, 입사일을 조회하는 쿼리를 만들어줘.

3. When (언제) - 시점 명시

데이터의 시간적 범위를 지정하여 원하는 기간의 정보만 필터링하도록 합니다.

• Before: 판매 실적 알려줘
• After: 2025년 3분기(7월 1일부터 9월 30일까지)의 일일 판매 총액을 알려줘.

4. Where (어디서) - 환경/출처 지정

작업이 이루어져야 할 **환경이나 데이터의 출처(Source)**를 알려줍니다. 테이블이나 데이터베이스 이름을 명시하는 것이 대표적입니다.

• Before: 직원 테이블에서 찾아봐
• After: SalesDB 데이터베이스의 Employees 테이블과 Departments 테이블을 사용해서 찾아봐.

5. Why (왜) - 목적 설명

이 작업을 수행하는 **궁극적인 목적(Purpose)**을 설명하여 AI가 더 나은 해결책을 제안하도록 유도합니다.

• Before: 오래된 주문 찾아줘
• After: 장기 미사용 고객에게 마케팅 이메일을 보내기 위해, 최근 1년 동안 구매 기록이 없는 고객 목록을 추출하고 싶어.

6. How (어떻게) - 형식/조건 지정

결과물의 형식(Format)이나 스타일, 따라야 할 특정 조건을 구체적으로 요구합니다.

• Before: 쿼리 짜줘
• After: CTE(Common Table Expression)를 사용해서 쿼리를 작성해 주고, 각 코드 줄마다 한국어로 주석을 상세하게 달아줘. 결과는 Markdown 테이블 형식으로 보여줘.

AI 파일럿의 95%가 실패하는 이유 — 그리고 당신이 피하는 법 (every.to)

https://news.hada.io/topic?id=23041

• 기업들이 AI 도입에서 단기 ROI에 집착하여 장기적 가치 축적 환경을 스스로 훼손하며 실패 확률을 높임
• MIT·McKinsey·Upwork·HBR 등에 따르면 성과 부재·인력 번아웃·전략 혼선이 누적되며, 선도 사용자 이탈과 신뢰 붕괴로 이어지는 악순환 발생
• 현장 사례에서 초기 성과 후 가격·성과 목표 상향이 혁신 여유를 말려버리고 의사결정 지연과 제품 확장 정체를 유발하는 stag hunt 현상이 보임
• 해결의 핵심은 Donella Meadows의 레버리지 포인트를 올바른 방향으로 건드리는 것: 통제 강화·추출 중심이 아닌 분산 권한·재투자·적응 공간 확보
• SharkNinja·Johnson Hana·Shopify 사례처럼 신뢰 기반 운영체계로 전환할 때 compounding 혁신이 ROI의 자연스러운 부산물로 발생하게 됨

[AI] 오픈AI '10년 판짜기'의 여정

생성형 AI의 등장 이후 가장 뜨거운 화두는 단연 오픈AI입니다. 하지만 그들은 단순히 강력한 모델을 만드는 데 그치지 않습니다. 오픈AI의 전략은 마치 체스 게임처럼 장기적인 안목으로 설계된 '10년 판짜기'에 가깝죠. 표면적으로는 놀라운 기술적 진보가 전부인 것처럼 보이지만, 그 이면에는 AI 시대의 모든 기술과 시장을 직접 설계하려는 거대한 야망이 숨겨져 있습니다.

오픈AI는 크게 두 가지 핵심 축을 중심으로 기업 개발 전략을 전개하고 있습니다. 첫째는 수직적으로 통합된 기술 스택을 구축하기 위한 전략적 인수이며, 둘째는 지배적인 플랫폼 생태계를 조성하기 위한 오픈AI 스타트업 펀드를 통한 벤처 투자입니다. 이러한 이중적 접근 방식은 오픈AI가 연구 중심의 조직에서 성숙한 제품 주도형 기술 대기업으로 빠르게 전환하고 있음을 보여주죠.

https://www.cbinsights.com/research/openai-investment-strategy/

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