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50인 미만의 중소 개발사에서는 거대한 프로세스보다는 도메인 지식을 AI와 함께 지속적으로 발견하고 축적하는 문화가 핵심입니다. 이를 통해 "우리가 싫어하는 프로덕트를 고객이 좋아할까?"라는 근본적 질문에 답할 수 있을 것입니다.

생성문서중 딴건 지루한 이야기고.... AI가 만든 다음 문구는 마음에 듬

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AI시대, 어떤 미래가 기다릴까? (세 가지 시나리오)

LLM 발전에는 여러 미래가 예상되지만, 크게 세 가지 시나리오를 생각해 볼 수 있어요 .

• 첫 번째는 '종말 시나리오'예요 .

  • AI가 우리를 죽이거나 배터리로 사용하거나 , 토스터 생산량만 최적화하려다 세상을 토스터 공장으로 만들 수도 있죠 .

  • 이 시나리오에서는 우리가 LLM을 공부하든 안 하든 결과는 똑같을 거라고 해요 .

• 두 번째는 '정체 시나리오'입니다 .

  • LLM이 지금보다 크게 발전하지 않고 시들해지는 경우인데 , 저는 지금 도구로도 놀라운 일을 할 수 있다고 생각해요 .

  • 이 시나리오라면 지금 공부하지 않아도 괜찮고, 나중에 "내가 그럴 줄 알았지!"라고 말할 기회가 올 거예요 .

  • 그래도 저는 이 시나리오를 준비하고 있지는 않답니다 .

• 세 번째는 제가 가장 가능성 높다고 생각하는 '소프트웨어 혁명 시나리오'예요 .

  • 소프트웨어 개발이 완전히 바뀌지만, 인간 개발자는 여전히 필요하다는 거죠 .

  • 이 시나리오에서는 지금 LLM을 공부하는 것이 정말 중요해요 .

  • 미래에 더 쉽게 배울 수도 있겠지만 , 일찍 시작하는 것이 유리하답니다 .

LLM을 잘 쓰려면 '프롬프트 엔지니어링'이라는 것을 배워야 해요 . 이건 LLM에게 우리가 원하는 결과를 얻도록 명령을 잘 내리는 방법 같은 거죠 .

마치 요리사에게 재료와 레시피를 정확히 알려줘야 맛있는 음식이 나오는 것처럼요.

• 저는 게임 캐릭터 대화에 LLM을 써보는 실험을 했어요 .

• 단순히 "너는 해적이야"라고 시키는 건 잘 안 됐죠 .

  • 제가 해적에게 AI 스타트업 아이디어를 제안했더니, 해적은 돈이 될 것 같다며 관심을 보였지만 , 진짜 해적 같은 반응은 아니었어요 .

  • 시간 여행자가 보물을 훔치려 할 때 "요즘 세상에 그런 짓을 하다니!"라고 말하는 해적은 없겠죠 ?

• 그래서 명령을 여러 개로 나누어 쓰는 방법을 시도했어요 .

  • 하나는 '이 대화가 해적 시대 배경에 맞나?' 확인하고 .

  • 다른 하나는 '해적의 대사를 만들어줘'라고 시키는 거죠 .

  • 이렇게 하니 LLM이 제가 원하는 배경에 맞는지 더 잘 판단하더라고요 .

• 이것은 마치 오래된 디자인 원칙인 '관심사의 분리'와 같아요 .

• 하나의 복잡한 명령 대신, 명확한 여러 단계를 거치게 하는 것이 LLM을 더 신뢰성 있게 만드는 방법이 될 수 있답니다 .

다음은 DDD를 이해하기위한 국내 자료와~ AI시대 DDD는 어떻게 변화할것인가? 추가참고 자료입니다.

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