2025년 9월 15일 새벽 1시의 소식

이 문서는 AI 관련 주요 키워드로 검색된 최근 인기 YouTube 영상들을 요약한 것입니다.

"이 3가지는 필수" AI 20년 연구한 뇌과학자가 챗GPT 쓰는 법 (카이스트 김대식 교수)

<img src="https://img.youtube.com/vi/vDZ0ryuiYfg/maxresdefault.jpg" alt=""이 3가지는 필수" AI 20년 연구한 뇌과학자가 챗GPT 쓰는 법 (카이스트 김대식 교수)" style="width: 100%; max-width: 480px; height: auto; border-radius: 8px; margin-bottom: 16px;">

📋 3줄 요약 • 인공지능(AI)을 두려워하지 말고, 직접 사용해보면서 도구로 활용하는 태도가 중요해요. • 한국은 인공지능 분야에서 인재가 부족하고, 전통적으로 우수한 학생들이 의대나 공대에 몰려 AI 인재 양성이 어렵다는 문제가 있어요. • 앞으로는 AI와 경쟁하기보다는 AI를 잘 활용하는 사람이 더 큰 기회를 얻으므로, AI를 말로 설명해보고 실생활에 적용해보는 연습이 필요해요.

📖 자세한 내용 인공지능(AI)에 대해 많은 사람들이 막연한 두려움을 느끼지만, 실제로는 AI가 인간을 대체하거나 회사나 인생을 망치게 할 존재가 아니에요. 오히려 AI는 우리가 더 효율적으로 일하고, 새로운 기회를 찾을 수 있게 도와주는 '도구'라고 볼 수 있어요. 예를 들어, 예전에는 계산기를 두려워했던 시절이 있었지만, 지금은 누구나 계산기를 써서 더 빠르고 정확하게 계산하죠. AI도 마찬가지로, 우리가 잘 활용하면 더 좋은 결과를 얻을 수 있어요.

AI를 잘 활용하려면, 먼저 AI에게 무엇을 시키고 싶은지 '말로 표현하는 연습'부터 시작하는 게 좋아요. 예를 들어, "이런 글을 써줘", "이걸 요약해줘"처럼 구체적으로 요청해보는 거죠. 이렇게 하다 보면 AI의 한계와 가능성을 직접 체험할 수 있고, 점점 더 효과적으로 사용할 수 있게 돼요.

한국의 현실을 보면, AI 분야의 인재가 많이 부족해요. 전통적으로 공부를 잘하는 학생들은 의대나 공대에 진학하는 경우가 많아서, AI나 소프트웨어 분야에는 상대적으로 인재가 적게 몰려요. 미국이나 중국은 인구도 많고, 다양한 분야에서 AI 인재를 적극적으로 키우고 있어서, 앞으로 기술 경쟁력에서 격차가 더 벌어질 수 있다는 걱정도 있어요.

결국 중요한 건, AI를 막연히 두려워하거나 경쟁 상대로 생각하지 말고, 내 일을 더 잘할 수 있게 도와주는 '도구'로 받아들이는 거예요. 그리고 AI와 함께 일하는 방법을 익히면, 앞으로 더 많은 기회와 가능성을 잡을 수 있어요. AI를 활용하는 첫걸음은, 내가 원하는 것을 구체적으로 말로 설명해보고, 직접 AI에게 시켜보는 경험을 쌓는 것이에요. 이렇게 하면 누구나 AI 시대에 뒤처지지 않고, 새로운 변화에 잘 적응할 수 있어요.

👤 머니인사이드 • 👁️ 507,218회

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OpenAI가 방금 환각 문제를 해결했나요?

📺 원제: Did OpenAI just solve hallucinations?

📋 3줄 요약
• 오픈AI가 만든 인공지능도 여전히 '환각' 문제, 즉 사실이 아닌 내용을 그럴듯하게 만들어내는 현상이 완전히 해결되지 않았어요. • '환각'이란 AI가 실제로는 존재하지 않는 정보나 틀린 내용을 진짜처럼 말하는 현상인데, 이 때문에 AI의 답변을 그대로 믿으면 위험할 수 있어요. • AI를 더 안전하게 쓰려면, 여러 출처에서 정보를 확인하고, AI가 제시한 답변을 무조건 신뢰하지 않는 태도가 필요해요.

📖 자세한 내용
오픈AI는 챗GPT와 같은 인공지능 챗봇을 만든 회사예요. 이 챗봇들은 질문을 하면 마치 사람처럼 자연스럽게 대답해주죠. 그런데 이 AI들이 가진 대표적인 문제 중 하나가 바로 '환각(hallucination)'이에요. 여기서 환각이란, AI가 실제로는 없는 사실이나 틀린 정보를 정말 그럴듯하게 만들어서 말하는 현상을 뜻해요. 예를 들어, 없는 책이나 논문을 실제처럼 만들어서 알려주거나, 잘못된 정보를 맞는 것처럼 설명하는 거죠.

이런 환각 문제는 AI가 인터넷에 있는 수많은 글과 데이터를 학습해서 답변을 만들어내는 방식 때문에 생겨요. AI는 입력된 질문에 대해 가장 그럴듯한 답을 예측해서 내놓다 보니, 진짜 사실이 아니더라도 그럴싸하게 보이는 말을 할 수 있어요. 그래서 AI가 알려주는 정보는 항상 한 번 더 확인하는 게 중요해요.

오픈AI를 비롯한 많은 AI 회사들이 이 환각 문제를 줄이기 위해 여러 가지 기술을 개발하고 있지만, 아직 완벽하게 해결된 것은 아니에요. 예를 들어, AI가 답변할 때 실제로 존재하는 자료나 출처를 보여주도록 하거나, 잘 모르는 내용은 '모른다'고 대답하게 하는 등 다양한 시도가 이루어지고 있지만, 여전히 AI가 틀린 정보를 말하는 경우가 많아요.

이런 이유로, AI를 사용할 때는 AI가 주는 답변을 무조건 믿지 말고, 여러 출처를 참고해서 사실 여부를 꼭 확인해야 해요. 특히 중요한 결정이나 공식적인 정보가 필요할 때는 AI의 답변만으로 판단하지 않는 것이 좋아요.

영상에서는 AI 관련 뉴스와 도구, 그리고 AI를 잘 활용하는 방법에 대한 무료 가이드(예: "Humanities Last Prompt Engineering Guide", "The Matthew Berman Vibe Coding Playbook")도 소개하고 있어요. 이런 자료들은 AI를 더 똑똑하게, 안전하게 사용하는 데 도움이 될 수 있어요.

또한, 화자는 트위터, 인스타그램, 디스코드, 틱톡 등 다양한 소셜 미디어 계정과 미디어/스폰서 문의 링크도 안내하고 있어요. AI에 대해 더 알고 싶거나, 새로운 소식과 도구를 빠르게 접하고 싶다면 이런 채널을 팔로우하는 것도 좋은 방법이에요.

정리하자면, AI가 아무리 똑똑해 보여도 아직은 완전히 믿을 수 없으니, 항상 한 번 더 확인하는 습관이 필요하다는 점이 가장 중요한 메시지예요.

👤 Matthew Berman • 👁️ 119,465회

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이 남자가 AI 에이전트로 수백만을 버는 방법 스크린샷 공유

📺 원제: Screensharing How This Guy Makes Millions with AI Agents

📋 3줄 요약
• Rowan Cheung은 다양한 AI 도구를 활용해 콘텐츠 제작, 일정 관리, 이메일 처리 등 회사의 주요 업무를 자동화하고 있어요. • 작은 팀이지만 AI를 이용해 큰 조직처럼 효율적으로 일하며, 실제로 인스타그램 팔로워 15만 명 등 큰 성과를 내고 있죠. • AI 아바타, 자동 트윗 생성, AI 비서 등 실생활에 바로 쓸 수 있는 AI 워크플로우를 통해 시간과 노력을 크게 아끼고 있어요.

📖 자세한 내용
Rowan Cheung은 소수의 인원으로도 마치 대기업처럼 효율적으로 일할 수 있게 여러 AI 도구를 적극적으로 활용하고 있어요. 각 도구와 방법을 쉽게 설명드릴게요.

1. 콘텐츠 제작 자동화

   • Rowan은 AI 아바타(가상의 인물 얼굴)와 AI 목소리(11Labs)를 이용해 짧은 영상을 만들어요.
   • 과정은 이렇죠: 먼저 뉴스레터(이메일로 보내는 소식지) 내용을 정리하고, 그걸 영상 대본으로 바꾼 뒤, AI가 만든 얼굴(아바타)로 3~4초짜리 짧은 영상을 만들어요. 목소리도 AI가 자연스럽게 읽어주고, 여기에 영상 자료(B-roll)와 스토리텔링을 더해 완성해요.
   • 이 방식으로 얼굴이나 목소리를 직접 드러내지 않고도 꾸준히 콘텐츠를 올려, 인스타그램 팔로워가 15만 명 넘게 늘었어요.

2. AI 트윗 생성기

   • 클로드 AI라는 인공지능에게 인기 있는 트윗(짧은 SNS 글)들을 학습시켜, 비슷한 스타일의 트윗을 자동으로 만들어내요.
   • 덕분에 소셜 미디어에 자주, 효과적으로 글을 올릴 수 있죠.

3. AI 뉴스레터 편집기

   • 뉴스레터의 내용을 AI가 알아서 다듬고, 더 읽기 좋게 편집해줘요.
   • 사람이 직접 일일이 고치지 않아도 되니 시간과 노력이 절약돼요.

4. Lindy AI 개인 비서

   • Lindy AI는 24시간 내내 일하는 가상 비서예요.
   • 회의 일정을 잡거나 조율할 때, 기존의 일정 관리 서비스(Calendly) 없이도 AI가 대신 일정을 잡아줘요.

5. 퍼플렉시티 AI 튜터

   • 퍼플렉시티 AI는 유튜브 영상을 보고 궁금한 점을 질문하면, AI가 친절하게 답해주는 ‘AI 선생님’ 역할을 해요.
   • 영상 내용을 빠르게 파악하고 싶을 때 유용하죠.

6. 신입사원 온보딩 GPT

   • 회사의 업무 매뉴얼(SOP), 규칙, 팀 정보를 AI에 넣어두면, 신입사원이 반복적으로 묻는 질문에 AI가 대신 답해줘요.
   • 덕분에 기존 직원들이 같은 설명을 여러 번 하지 않아도 돼요.

7. 이메일 관리 및 스폰서 찾기 AI 에이전트

   • 이메일을 자동으로 정리하고, 스폰서십(후원) 기회도 AI가 알아서 찾아줘요.
   • 번거로운 이메일 업무와 새로운 비즈니스 기회를 동시에 챙길 수 있죠.

왜 중요한가요?
이런 AI 워크플로우를 쓰면, 소수의 인원이 반복적이고 시간이 많이 드는 일을 AI에게 맡기고, 사람은 더 창의적이거나 중요한 일에 집중할 수 있어요.
실제로 Rowan은 AI 덕분에 큰 회사처럼 빠르고 효율적으로 일하며, 팔로워와 비즈니스 성과도 크게 늘렸어요.
이런 방법은 1인 기업, 스타트업, 소규모 팀이 경쟁력을 갖추는 데 큰 도움이 될 수 있어요.

실제로 어떻게 쓸 수 있나요?

• 영상이나 SNS 콘텐츠를 만들 때 직접 얼굴을 드러내기 부담스럽다면 AI 아바타와 AI 목소리를 써보세요.
• 반복적인 이메일, 일정 관리, 신입사원 교육 등은 AI 도구를 활용해 자동화하면 시간과 에너지를 아낄 수 있어요.
• AI 트윗 생성기나 AI 뉴스레터 편집기를 활용하면 더 자주, 더 좋은 품질의 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있어요.

이런 AI 활용법을 알면, 적은 인원으로도 더 큰 성과를 낼 수 있다는 점이 가장 큰 장점이에요!

👤 Greg Isenberg • 👁️ 54,337회

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AI 에이전트 만들기, 1만 달러 상금 획득 [Agentic Arena]

📺 원제: Build an AI Agent, Win $10,000 [Agentic Arena]

📋 3줄 요약
• 두 명의 유튜버가 1만 달러 상금을 놓고, AI가 실제로 문제를 얼마나 잘 해결하는지 겨루는 대결을 펼쳤어요. • 참가자들은 일상 업무를 자동으로 처리해주는 도구(n8n)와 AI 비서를 조합해, 주어진 문제를 얼마나 빠르고 정확하게 푸는지 평가받았어요. • 승자는 더 똑똑하게 전략을 짜고, AI와 자동화 도구를 효과적으로 활용해 높은 점수를 받은 네이트였고, 그는 상금을 기부하겠다고 밝혔어요.

📖 자세한 내용
이번 대결은 ‘Agentic Arena’라는 세계 최초의 AI 에이전트 경쟁 무대에서 열렸어요. 여기서 ‘AI 에이전트’란, 마치 똑똑한 비서처럼 주어진 일을 알아서 처리해주는 인공지능 프로그램을 말해요. 참가자들은 이런 AI 비서와 자동화 도구(n8n, 여러 프로그램을 연결해 일처리를 자동으로 해주는 서비스)를 활용해, 다양한 문제를 해결하는 능력을 겨뤘어요.

주요 참가자는 유튜브 구독자 33만 명의 네이트 허크와, 자동화 전문가로 활동해온 잭이에요. 네이트는 “상대의 전략을 분석해서 방해하는 것”을, 잭은 “문서 분석과 자동화에 집중하는 것”을 각자의 비밀 전략으로 삼았죠.

경쟁 방식은 다음과 같아요.

• 문제 출제자는 ‘Doctor Pure Eval’이라는 평가 시스템이에요.
• 참가자들은 PDF 문서에서 필요한 정보를 뽑아내거나, 인터넷에서 자료를 찾아 요약하거나, AI가 답을 잘할 수 있도록 ‘시스템 프롬프트’(AI가 어떻게 행동해야 하는지 지시하는 문장)를 만드는 등 다양한 문제를 받아요.
• 각 문제마다 0~5점까지 점수가 매겨지고, 속도와 정확도, 도구 활용 능력 등이 평가 기준이에요.

예를 들어, “이 문서에서 핵심 내용을 뽑아 요약해라”, “검색해서 가장 신뢰할 만한 정보를 찾아라”, “AI가 실수하지 않게 지시문을 만들어라” 같은 미션이 주어졌어요. 여기서 ‘임베딩’이란, 문서 내용을 AI가 이해할 수 있는 숫자 형태로 바꿔 저장하는 작업인데, 잭은 이 부분에 집중했고, 네이트는 AI가 더 똑똑하게 답하도록 지시문을 다듬는 데 집중했어요.

대결은 시간 제한 속에서 진행됐고, 누가 더 빠르고 정확하게, 그리고 적은 도구로 효율적으로 문제를 해결하는지가 관건이었어요.
최종 결과는 네이트가 25점, 잭이 16점으로 네이트가 우승했어요. 네이트는 상금을 기부하겠다고 밝혔고, 두 참가자는 대결이 끝난 뒤 서로의 전략과 앞으로 AI 자동화가 어떻게 발전할지에 대해 의견을 나눴어요.

이 사례는 AI와 자동화 도구가 실제로 어떻게 업무에 적용되고, 얼마나 효율적으로 문제를 해결할 수 있는지 보여줘요. 앞으로 일상이나 회사 업무에서 AI 비서와 자동화 도구를 활용하면, 반복적인 일이나 복잡한 정보 찾기를 훨씬 빠르고 똑똑하게 처리할 수 있다는 걸 알 수 있어요.
쉽게 말해, AI와 자동화가 우리 일상에 점점 더 가까워지고 있고, 누가 이 도구를 더 잘 쓰느냐에 따라 업무 효율이 크게 달라진다는 점을 잘 보여주는 대결이었어요.

👤 n8n • 👁️ 45,895회

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구글의 새 오프라인 AI가 기록을 깨고 있다

📺 원제: Google’s New Offline AI Is Breaking Records

📋 3줄 요약
• 구글이 만든 EmbeddingGemma는 작은 스마트폰이나 노트북에서도 인터넷 없이 빠르게 작동하는 인공지능이에요. • 100개 넘는 언어를 이해하고, 아주 짧은 시간(0.015초) 안에 정보를 숫자 벡터로 바꿔주는 기술을 갖췄어요. • 기존보다 크기는 작지만, 성능은 비슷하거나 더 좋아서 개인 정보 보호와 실용성 모두 챙길 수 있어요.

📖 자세한 내용
EmbeddingGemma는 구글이 새롭게 개발한 인공지능(AI) 모델이에요. 이 모델의 가장 큰 특징은 '오프라인'에서도 작동한다는 점이에요. 즉, 인터넷이 연결되지 않은 상태에서도 스마트폰, 노트북, 심지어 메모리 용량이 200MB 이하인 아주 작은 기기에서도 사용할 수 있어요.

이 모델은 3억 800만 개의 '파라미터'를 가지고 있는데, 여기서 파라미터란 AI가 학습한 정보의 조각들이라고 생각하시면 돼요. 파라미터가 많을수록 AI가 더 똑똑해지지만, 보통은 크기도 커지고 무거워져서 작은 기기에서는 사용이 어려웠어요. 그런데 EmbeddingGemma는 'Matryoshka 학습'이라는 특별한 방법을 써서, 크기는 줄이면서도 똑똑함(성능)은 유지했어요. Matryoshka는 러시아 인형처럼 작은 것 안에 큰 것이 들어있는 구조에서 따온 이름인데, 꼭 필요한 정보만 남기고 불필요한 부분은 줄여서 효율을 높인 거죠.

EmbeddingGemma는 100개가 넘는 다양한 언어를 이해할 수 있고, 정보를 '임베딩'이라는 형태로 바꿔줘요. 임베딩이란, 글이나 단어 같은 정보를 숫자로 바꿔서 컴퓨터가 쉽게 비교하고 분석할 수 있게 만드는 과정이에요. 예를 들어, "사과"와 "배"가 비슷한 과일이라는 걸 컴퓨터가 숫자로 표현해서 알아볼 수 있게 해주는 거죠. 이 작업을 단 0.015초(15밀리초) 만에 해낼 수 있어요.

이 모델은 기존에 비해 크기는 작지만, 2배나 더 큰 5억 개 파라미터 모델과도 성능이 비슷하거나 더 좋아요. 덕분에 개인 검색(내 컴퓨터 안에서 원하는 파일이나 정보를 빠르게 찾기), RAG 파이프라인(검색과 AI 답변을 결합하는 최신 기술), GPU(그래픽카드)로 미세 조정(특정 작업에 맞게 AI를 조금 더 똑똑하게 만드는 과정) 등 다양한 곳에 쓸 수 있어요.

무엇보다 중요한 점은, 이 AI가 오프라인으로 작동하기 때문에 내 정보가 인터넷을 타고 외부로 나가지 않아도 돼요. 즉, 내 개인정보 보호에도 훨씬 안전하죠. 앞으로는 클라우드(인터넷 서버)에 의존하지 않고, 우리 일상 속 기기에서 AI의 다양한 기능을 더 자유롭게 활용할 수 있게 될 거예요.

이렇게 EmbeddingGemma는 작고 빠르면서도 똑똑한 AI로, 실생활에서 더 안전하고 편리하게 쓸 수 있는 새로운 가능성을 보여주고 있어요.

👤 AI Revolution • 👁️ 43,567회

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