AI 에이전트에 목표를 줄 때, 보상 설계부터 점검해야 하는 이유 (OpenAI)
OpenAI의 Hugging Face 사고는 AI 에이전트의 목표만 채점할 때 보상 해킹과 비승인 협업이 어떻게 커지는지 보여 줍니다. 목표·권한·중단 조건을 함께 설계하는 운영 기준을 정리합니다.
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AI 관련 글을 모았습니다. 유토모 테크로그에서 새 기술과 제품이 일과 제품에 만드는 변화를 살펴봅니다.
RAG 비용을 줄이려면, 복잡한 검색부터 의심해야 한다
RAG 비용은 임베딩 호출료보다 청킹·재계산·벡터 저장을 먼저 늘립니다. 전체 텍스트 검색과 질의 재작성에서 시작해 실제 실패가 확인된 경로만 고도화하는 순서를 정리했습니다.
AI 제품의 밸류에이션을 읽을 때, 모델보다 업무 흐름을 봐야 하는 이유
AI 하네스 기업의 ARR 배수는 성장률만으로 갈리지 않았습니다. 모델 성능 뒤에서 고객의 반복 업무를 붙잡는 제품 흐름이 왜 더 큰 평가를 받는지 살펴봅니다.
건강 질문을 AI에 먼저 묻는 사람이 늘 때, 서비스 운영자가 세워야 할 안전선 (Pew)
미국 성인 34%가 건강 관련 이유로 AI 챗봇을 써 봤다고 답했습니다. 건강 정보를 설명하는 서비스가 증상 판단과 정서 지원까지 닿을 때 필요한 세 가지 운영 안전선을 정리합니다.
사람에게 맡기던 데이터 작업이 사라질 때, AI 서비스 팀이 다시 짜야 할 운영 계획 (Amazon Mechanical Turk)
Amazon Mechanical Turk가 2026년 9월 30일 종료됩니다. AI 서비스 팀이 사람 검수·데이터 작업의 입력, 품질 기준, 제품 연결을 다시 설계하는 순서를 정리했습니다.
내 PC에서 만든 그림에도 식별자가 남을 때, 윈도우 사용자가 알아야 할 것
Paint와 사진 앱의 일부 AI 기능은 PC에서 이미지를 만들어도 온라인 안전 처리와 출처 정보를 함께 사용합니다. 보이는 로고와 보이지 않는 식별자, C2PA의 차이를 정리합니다.
AI 코딩 작업 한도를 다시 만났을 때, 팀이 자동화 흐름을 나눠야 하는 이유
Codex와 ChatGPT Work의 5시간 사용 한도가 다시 적용될 때, 팀 자동화를 긴급·반복·예약·검토 흐름으로 나눠야 하는 이유를 정리했습니다.
AI 코딩을 늘릴수록 초보 개발자의 성장 경로가 막힐 수 있는 이유
AI 코딩은 초보 개발자의 작업 완료를 앞당기지만, 오류를 추적하고 결과를 검증하는 성장 경로를 건너뛸 수 있습니다. 생성 도구를 학습에 쓰는 순서와 팀의 리뷰 기준을 정리합니다.
AI 문서가 읽히지 않기 시작할 때, 팀이 바꿔야 할 작성 기준
AI 흔적이 강한 문서는 정보보다 의심을 먼저 부릅니다. 라팔 치메리스의 경험을 바탕으로 팀 문서에 결정·근거·다음 행동을 앞에 두는 작성 기준을 정리했습니다.
AI 투자 예산이 늘어날 때, 설비비만으로는 못 푸는 계산
Oxford Economics는 미국 기업의 AI 기술 지출이 2030년 전체 기술 지출의 22%에 이를 것으로 전망합니다. 설비비뿐 아니라 소프트웨어·클라우드·IT 서비스까지 나눠 예산을 계산해야 합니다.
AI 에이전트 도입 전, 도구 연결보다 먼저 설계할 운영 경계 (MCP 로드맵)
MCP 로드맵의 다섯 우선순위를 바탕으로, AI 에이전트 도입에서 도구 연결 전에 정해야 할 책임·권한·상태·예외 처리 경계를 정리했습니다.
AI API 비용을 다시 계산할 때, GPT-5.6 Sol 가격 인하가 남기는 선택지
OpenAI가 GPT-5.6 Sol의 입력·출력 가격을 낮췄습니다. 토큰 구성, 캐시, 긴 프롬프트 조건에 따라 API 비용을 다시 계산하는 기준을 정리합니다.
