LLM Wiki를 어떻게 할 것인가?

꼭 알아야할 안드레 카파시 30분 인터뷰 완전정리 - AI시대의 필수 인사이트!

"안드레 카파시"라는 사람과 인터뷰한 내용. 내 생각으로는  'AI Agent와 함께 살아가는 인간들에게 전하는 핵심 메시지'라는 생각이 든다. 주요 내용을 정리하면

1. 2025년 12월이 분기점

 - AI 코딩 = 도와주는 도구 -> 에이전트가 코드를 제대로 짠다.

2. 소프트웨어 3.0 시대

 - 프로그래밍 = 프롬프팅, 컨텍스트 윈도우에 무엇을 넣느냐 = 레버, 가끔은 앱 자체를 안 만들어도 되는 영역도 늘어난다.

3. AI는 채점 가능한 영역에서만 천재

 - 그렇지 않은 곳 - jagged intelligence가 남아있다. 세차장에 걸어가라고 함 - zero-day 취약점 발견[이게 같은 모델이 동시에 하는 일- 그게 현실이다]

4.  vibe coding vs agentic engineering

 - vibe coding = 바닥(floor) 높이기, agentic engineering = 천장(ceilling)확장-책임 있는 핵심보안 뚫린채 바이브 코딩으로 빨리 만들었다고 자랑하는 것은 무책임 한 짓.

5. 인간한테 남는 것

- 취향, 판단, 미학, spec 설계 : API 디테일 외우는 건 인턴(에이전트)일- 시스템 모델은 사람이...

6. LLM은 동물이 아니라 유령

- 동물과 유령의 차이점을 명확하게 구분하고 이해해야 함.

동물 지능: 진화의 산물, 본능+학습. 본질적인 동기가 있다.

유령(LLM): 데이터+보상으로 빚어진 통계적 시뮬레이션. 통계 위에 RL 얹은 회로.  소리지른다고 더 잘하지 않는다. '제발 제대로 해봐, 이번엔 정말 중요해, 틀리지마... 소리 지르거나 사정하거나 협박하거나 아무 영향이 없다.

동물처럼 다루지 마라. 의심을 유지하면서 시간에 걸쳐 알아가는 것. "하지마"는 강하게 말할수록 잘 듣는다.

"우리는 동물이 아니라 유령을 소환하고 있다."

jagged intelligence 때문에 - "하지마"라고 짚어주는 게 중요.

가장 중요한 것

7. Thinking은 아웃 소싱할 수 있어도, Understanding은 아웃 소싱할 수 없다.

추가로 2026년에 당연시 될 것 예상 : 신경망이 호스트 프로세스가 되고, CPU는 코프로세서로 떨어지는 거.

Neural computer : 매 순간 신경망이 그려내는 화면(윈시 비디오, 오디오 신호에서 신경망을 거쳐 그 순간 고유한 UI를 diffusion으로 렌더링), 미리 짜둔 화면이 아니다(코드가 사라지고 신경망이 거의 모든 일을 함).

역사적으로 초창기 컴퓨터가 계산기형과 신경망형의 갈림길에서 계산기형(CPU)으로 선택, 발전해 온 것. 현재 신경망도 이 계산기형의 바탕위에서 돌아가지만 이것이 뒤집혀 질 것이라는 것.

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이러한 의식을 바탕으로 LLM을 사용하여 개인 지식을 백과사전화 시켜 관리하는 방안을 제안한다.

이것이 현실화되기 위해서는 내 지식의 데이터베이스, 자료실이 있어야 하는데 이 도구로서 옵시디언이 효율적인 도구가 될 수 있다. 여기에 LLM 모델을 연결하거나 에이전트를 연결하여 체계화, 고도화 시켜나가는 작업을 진행하면 훌륭한 개인의 백과사전을 만들 수 있다.

개인의 Wikipedia. 무슨 의미가 있을까? 나의 관심사, 다양한 영역에 걸쳐있고 계속 변화되고 있지만 무분별하게 흩어져 관리되지 않을 때 내가 가진 에너지를 낭비하게 된다. 예전에 했었던 일, 생각들이 전혀 진전되지 않고 계속 반복되고 창의적인 역량을 발휘하지 못할 때 앞으로의 세상에서 인간은 도태될 수밖에 없을 것이다. 다양한 영역, 순간 순간 떠오르는 영감, 관심사들을 계속 체계적으로 관리하고 축적하면서 그 속에서 새로운 것들을 만들고 찾아낸다면 그것이 곧 창의적인 활동으로 개인의 역량을 집중할 수 있을 것이다.

생각만 하는 것, 단지 비교하고 계산하는 것만 잘하는 것에서 이해하고, 판단하고, 추구하는 과정에서 인간은 그 존재의 가치가 높아 질 것이다.