갑오징어

⚠️ AI 코딩 편집기 Cursor의 확장 마켓에 Anthropic의 Claude Code를 변조한 확장이 약 11시간 올라 있었음. Cursor를 안 쓰면 해당 없음. 쓰는 사람이거나 같이 쓰는 동료가 있다면 아래 시간대를 볼 만함. Cursor가 10월 29일 공지로 밝힌 내용임. 확장은 편집기에 덧붙여 쓰는 부가 프로그램임. 한국시간 10월 29일 오후 6시 27분부터 30일 오전 5시 35분 사이에, Cursor 마켓에서 이 확장 2.1.313 버전을 설치했거나 업데이트했다면 점검 대상임. 보안 업체 OpenSourceMalware는 자동 업데이트를 켜 둔 사용자라면 받았을 수 있다고 봤음. 그 버전은 컴퓨터 정보를 모으고, 공격자가 원격으로 들어올 수 있는 열쇠를 컴퓨터에 몰래 등록했다고 함. 정보 전송도 이뤄졌다고 함. 다만 실제 원격 접속은 관리자 권한이 있어야 해서, 대부분의 맥·윈도우 PC에서는 막혔을 거라고 Cursor는 설명함. 그래도 확장을 지우는 것만으론 끝이 아니라고 함. 공격 쪽이 따로 남긴 자동 실행 파일이 계속 돌 수 있기 때문임. 확인 방법은 첫 답글에 적어 둠. 영향받은 사용자는 최대 5,000명이라고 함. 이건 상한이고, 10월 30일 보도 기준으로 실제 접속이나 정보 악용 사례는 내가 본 자료엔 없음. 내 비유로는 믿고 쓰던 앱스토어에서 공식 앱 이름을 단 업데이트가 11시간 동안 가짜였던 셈임. 💡 내 생각엔 공식 이름이 붙어 있어도 알아채기 전에 받을 수 있다는 점이 제일 눈에 남음.

🧰 깃허브 무료 오픈소스 티어표! 별 25만 개를 받은 깃허브 프로그램이 꼴찌인 5티어에 들어간 티어표를 유튜브에서 봤음!! 깃허브는 누구나 공짜로 받아 쓰는 프로그램(오픈소스)이 올라오는 사이트고, 별은 좋아요 같은 거임. 별을 가장 많이 받은 오픈소스 중 직접 깔아 보거나 공식 화면을 열어 본 14개를 유튜버 혼잡스 님이 점수로 줄 세웠음~ 기준은 요즘 얼마나 화제인지, 개발자가 아니어도 바로 쓸 수 있는지, 돈을 아끼거나 벌어 주는지 세 가지였음. 1️⃣ 별이 많다고 나한테 쓸모 있는 건 아니었음 별 25만 개가 넘는 리눅스 커널은 운영체제의 심장 코드라 받아서 바로 해 볼 수 있는 프로그램이 아니었음. 별 19만 개가 넘는 마이크로소프트 액티베이션 스크립트는 윈도우·오피스 정품 인증을 우회하는 불법 도구라 절대 쓰면 안 된다고 했음. 2️⃣ 구독료를 없애 주는 쪽이 1티어였음 REA는 앱을 넣으면 어떻게 움직이는지 뜯어보고 똑같이 다시 만들게 해 줌. Ollama는 로컬 LLM을 인터넷 없이도 내 컴퓨터에서 무료로 돌려 주는데, 질문을 아무리 해도 사용료가 안 듦. n8n은 앱끼리 이어서 자동으로 돌려 주는 도구고, 내 컴퓨터에 직접 깔면 몇 번을 돌려도 추가 요금이 없다고 함. 3️⃣ 별 39만 개 OpenClaw(오픈클로)도 2티어였음 메신저로 시키면 컴퓨터에서 명령을 실행해 다운로드 폴더를 정리하고, 메일을 골라 답까지 보내 줌. 그만큼 컴퓨터 열쇠를 통째로 쥐어 주는 거라 개인 계정이 많은 컴퓨터엔 함부로 깔면 안 된다고 했음!! 나는 집 맥미니에서 Ollama로 gemma4 12B를 돌려 봤는데 뉴스 기사 1건에 점수를 매기는 데 12~15초가 걸렸음. 로컬 모델로 밤새 기사 957건을 매긴 날도 있었음. ✅ 14개 중 내가 직접 써 본 건 Ollama 하나고, 맥스튜디오에 올릴 AI 에이전트(컴퓨터에서 알아서 일하는 AI)는 OpenClaw 대신 헤르메스로 정해 뒀음.

샘 올트먼이 사람마다 컴퓨터에 메모리를 두고 AI를 직접 돌리는 건 전 세계 자원 배분 면에서 꽤 형편없다고 말했음. 10월 29일 공개된 팟캐스트 Cheeky Pint에서 나온 얘기임. 각자 컴퓨터에서 돌리면 데이터센터가 덜 필요하겠다고들 생각함. 올트먼은 이런 기대를 짚으면서, 요즘 모자라는 DRAM을 사람마다 컴퓨터에 두고 쓰는 시간이 5%뿐이라고 했음. DRAM은 컴퓨터가 일할 때 작업대처럼 펼쳐 쓰는 메모리 부품임. 공급이 빠듯할 땐 클라우드에서 최대한 쉬지 않고 돌리는 게 낫다는 말이었고, 많은 사람의 직관은 이와 반대라고 했음. 5%는 올트먼이 어림으로 말한 숫자고, 이 대목에서는 근거 수치가 따로 안 나왔음. 내 비유로는 차를 사람마다 한 대씩 두면 대부분의 시간 주차장에서 노는 것과 같은 논리임. 내 생각엔 OpenAI가 클라우드로 서비스를 파는 회사라는 점도 같이 놓고 들어야함.

🗓️ 주 4.5일제 도입이 어려운 이유 1위가 '돈'일 줄 알았는데?? 국민의힘 김위상 의원실이 의뢰한 설문(전국 직장인·자영업자 800명, 9월 29~30일)을 뉴스1이 전했음. 주 4.5일제 찬성은 69.4%, 지금 일하는 곳에서 도입이 가능하다는 응답은 53.8%였음. 설문에서 도입이 어려운 이유로 가장 많이 꼽힌 건 '업종 특성' 38.8%. '매출 감소·인건비 증가'는 19.4%로 딱 절반이었음~ 필요한 지원도 규모마다 달랐음. 1000인 이상 기업 종사자는 근무 체계 개편·생산성 향상 지원(40.8%), 5~49인 기업 종사자는 인건비·재정·세제 지원(32.2%)을 많이 꼽았음. 지금 정부 지원('워라밸+4.5 프로젝트')은 20인 이상 기업만 받을 수 있음. 노사가 합의해 임금은 그대로 두고 근무시간을 줄이면, 시간이 줄어든 노동자 1인당 월 20만~60만 원을 1년간 줌. 20인 미만은 대상이 아님. 국회와 정부가 먼저 마련할 정책으로 가장 많이 꼽힌 것도 업종·기업 규모·근로 형태에 맞춘 유연한 제도 운영 지원(31.0%)이었음. ✅ 내 생각엔 업종 문제는 돈 지원만으론 풀기 어려워 보임. 20인 미만이 아예 지원 대상 밖인 것도 걸림. 노동부가 연말까지 의견을 모아 내년 제도 개선을 검토한다고 하니, 여기에 들어가는지가 포인트일 듯함.

👓 면접 준비하는 사람은 필독!! 10월 29일 나온 설문을 보니 구직자 81%가 면접장 AI 스마트 안경 금지에 찬성했는데, 이유 1위는 '살 수 있는 사람만 유리해진다'는 공정·형평성(51%)이었음. 20대 때 처음 면접 보러 가던 날의 설렘과 긴장감이 아직 기억남. 근데 전에 쓴 자소서 글에서도 봤듯이 요즘은 자소서도 AI로 쓰는데, 면접까지 스마트 안경으로 도움을 받는다면 이건 사람을 뽑는 건지 AI를 뽑는 건지 싶었음. 조사는 AI 면접대회를 운영하는 슈퍼코더와 홍보법인 동서남북이 같이 했음. 10월 12~26일 온라인으로 구직자 478명, 인사 담당자 348명에게 물어봤다고 함. 대면 면접에서 AI 안경 착용 금지에 찬성한 비율은 구직자 81%, 인사 담당자 92%. 근데 금지하자는 이유 1위가 갈렸음. 구직자 쪽 51%는 비싼 AI 안경을 살 수 있는 지원자와 아닌 지원자 사이에 조건 차이가 생긴다는 걱정임. 인사 담당자는 '회사·개인정보 유출' 67%. 안경의 촬영·녹음 기능으로 면접 질문, 면접관 정보, 평가 내용이 밖으로 샐까 봐서임. '사람을 뽑나 AI를 뽑나'와 가까운 '순수 역량 평가 불가'는 기타를 빼면 오히려 제일 적었음. 구직자 16%, 인사 담당자 6%. 같은 사안인데 면접자와 인사 담당자가 고민하는 게 이렇게 다르구나 싶었음. 확실히 AI 안경이 면접장에 들어오면, 그것 역시 살 수 있는 지원자와 사지 못하는 지원자 사이에 차이가 생길 거라고 봄. AI 안경을 살 수 있는 건 재력의 유무이지, 실력의 유무는 아니니까? 회사 입장에서도 질문이나 평가 내용이 새는 게 걱정되겠지만, 이번 사안은 지원자들의 금지 찬성 이유가 더 와닿았음. 슈퍼코더 대표 말로는 이미 몇몇 대기업은 면접장에 AI 도움을 받을 수 있는 기기 반입을 막고 있다고 함. 다만 이 조사는 슈퍼코더 AI 면접대회 지원자와 파트너사 인사 담당자를 대상으로 해서, 전체 구직자로 일반화하긴 어렵다고 기사도 밝힘. ✅ 면접 전날 떨리는 건 예나 지금이나 같을 텐데, AI 안경 없이 들어가는 지원자가 손해 볼까 걱정하지 않게 기준은 회사가 먼저 알려 줬으면 함!

미스트랄이 1조 파라미터짜리 '라지 4' 가중치를 허깅페이스에 풀었음. 이달 초 프리뷰로 먼저 냈던 모델임. 미스트랄 발표로는 터미널 코딩 벤치(Terminal-Bench 4.0) 41%로 오픈 웨이트 1위라고 함. GLM-5.3은 40%로 1%p 차임. 프리뷰 때 28%에서 3주 더 강화학습을 돌려 올렸다고 함. 모델 카드 기준으로 전체 약 1T 중 토큰당 쓰는 건 49B(임베딩 포함 52B), 컨텍스트 1M, 라이선스는 MIT 변형임. 모델을 서비스로 파는 사업만 별도 계약이 필요함. 허깅페이스에 올라온 양자화본 중 가장 작은 건 233GB임. 언슬로스가 '1비트급'이라 부르는 파일이고, 4비트급은 590~635GB임. 내 생각엔 주문해 둔 128GB 맥스튜디오로는 뮤즈 스파크 오픈에 이어 이번에도 올릴 수 있는 파일이 없음. 기다릴 건 작은 버전인데, TNW 보도로는 노트북용 포함해 몇 달 안에 낸다고 했을 뿐 시점은 확약 안 했다고 함.

🔍 크래프톤이 AI를 쓰게 하는 채용 과제를 어떻게 채점하는지 들어보다가 알게 된 것 하나. AI한테 통째로 맡긴 사람은 점수가 낮게 나온다고 함. 유튜브 HOW I AI 팟캐스트에 크래프톤 AI 프론티어 본부 두 분이 나와서 설명한 내용임. 개발 리드가 "지금은 코드를 사랑하는 사람은 뽑고 싶지 않다"고 했다는 얘기부터 나옴. 지원자 한 명이 과제를 푸는 동안 채점용 AI 20여 개가 옆에서 같이 지켜보는 구조라고 함. 보는 건 세 가지. 결과물이 얼마나 완성됐는지, AI를 어떻게 다뤘는지, 만든 걸 본인이 이해하는지. 이 중에 눈에 띈 대목은 이 4가지였음. 1️⃣ 사소한 것부터 묻는 사람이 점수가 잘 나옴 과제 설명은 일부러 짧고, 현업 담당자 역할을 맡은 AI한테 물어 가며 요구사항을 찾아야 함. "지금 해야 할 일 하나부터 넷까지 알려 주세요" 같은 질문은 아예 안 통하게 막아 뒀다고 함. 2️⃣ 통째로 맡기면 오히려 오래 걸림 과제를 그대로 붙여 넣고 다 만들라고 하면 10분 만에 뭔가 나오긴 하는데, 그걸 손으로 고치느라 3시간을 허덕일 수 있다고 함. 잘하는 사람일수록 AI에 쓴 비용(토큰)이 적었다는 얘기도 나옴!! 3️⃣ 내가 만든 걸 설명할 수 있어야 함 AI로 만든 결과물에서 문제를 내서, 왜 그 방식을 골랐는지 묻는다고 함. AI한테 끌려간 사람인지가 여기서 드러난다고. 4️⃣ AI가 과하게 만든 걸 덜어 내는 눈 데이터를 읽기만 하는 곳인데, AI가 데이터를 고칠 때 생길 문제까지 막는 장치를 잔뜩 넣은 사례를 들었음. 어디서나 통하는 설계지만 이 회사 서비스엔 필요 없는 것. AI가 필요 이상으로 크게 만드는 경우가 너무 많고, 그걸 조절하는 건 여전히 사람 몫 아니냐고 함. 제일 재밌던 건, 이 회사가 다른 기업과 함께 연 해커톤에서 상위권에 든 사람 중 한 명이 개발자가 아니라 화장품 매장에서 2년 일한 사람이었다는 것~ 손님 입장에서 뭐가 중요한지 알고, AI 다루는 실력도 좋아서 쇼핑몰 과제 점수가 높았다고 함. ✅ AI를 잘 쓰는 것에 더해, 뭘 물어야 하는지 알고 AI가 만든 걸 내 말로 설명할 수 있는 사람이 앞서는 듯함.