회의록, 아직도 손으로 쓰고 있나요 회의가 끝나고 나면 항상 같은 상황이 반복되잖아요. “아까 그 얘기 누가 했더라?” “결론이 뭐였지?” 회의 중에 열심히 메모한다고 해도, 놓치는 내용이 꼭 생기더라고요. 특히 회의가 길어지면 집중력이 떨어지면서 핵심 내용을 놓치는 경우가 많고요. 그래서 요즘은 AI가 회의록을 대신 써주는 도구들이 꽤 주목받고 있어요. 녹음만 돌려놓으면 알아서 텍스트로 변환해주고, 요약까지 해주니까요. 솔직히 처음엔 “이걸 AI한테 맡겨도 되나?” 싶었는데, 써보니까 생각보다 쓸 만합니다. AI가 일상에서 활용되는 범위가 정말 빠르게 넓어지고 있다는 걸 체감하게 되더라고요. ...
예전에 AI 하려면 리눅스를 써야 하냐는 글을 쓴 적이 있는데, 그때 결론이 “본격적으로 하면 리눅스가 편해지는 시점이 온다"였습니다. 그 시점이 오면 어떻게 해야 하느냐. 컴퓨터를 포맷하고 우분투를 깔 필요까지는 없습니다. 윈도우 안에서 리눅스를 돌릴 수 있는 WSL2라는 물건이 있기 때문입니다. 이 글은 “WSL2가 뭔지는 대충 들어봤는데 실제로 세팅하면 뭘 얻는 건지, 어떻게 하는 건지 모르겠다"는 사람을 위한 글입니다. 그냥 따라 치면 끝나도록 정리했습니다. WSL2가 해결해주는 문제 윈도우에서 AI 작업을 하다 보면 부딪히는 벽이 몇 개 있습니다. ...
번역기 하나면 충분하다고 생각했는데 예전에는 번역기라고 하면 구글 번역 하나로 다 해결했잖아요. 근데 요즘은 DeepL이 좋다는 말도 많고, 한국어 번역은 Papago가 낫다는 의견도 있고, AI 번역의 품질이 전체적으로 확 올라가면서 뭘 써야 할지 오히려 헷갈리는 상황이 됐습니다. 그래서 직접 써보면서 비교해봤어요. 어떤 상황에서 어떤 번역기가 나은지 정리해봅니다. Google 번역 — 범용성 하나는 최고 구글 번역은 아마 전 세계에서 가장 많이 쓰이는 번역기일 겁니다. 지원 언어가 130개 이상이고, 브라우저 자동 번역, 카메라 번역, 오프라인 번역까지 되니까요. ...
AI가 그림을 그려준다는 건 알겠는데 “고양이가 우주복 입고 달에 서 있는 그림” 같은 걸 텍스트로 입력하면 진짜 이미지가 나옵니다. 처음 보면 신기한데, 막상 써보려고 하면 뭘 써야 할지 모르겠더라고요. DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion. 이 세 개가 가장 유명한데, 성격이 꽤 다릅니다. 같은 프롬프트를 넣어도 결과물이 다르고, 사용 방식도 다르고, 돈 드는 방식도 다릅니다. 각각 어떤 느낌인지 DALL-E — 가장 쉬움 OpenAI가 만들었고, ChatGPT 안에 내장되어 있습니다. 별도 설치나 가입 없이 ChatGPT에서 바로 쓸 수 있다는 게 가장 큰 장점이에요. ...
다 비슷해 보이는데 뭐가 다른 건지 AI 챗봇이 하나둘 나올 때는 ChatGPT만 쓰면 됐습니다. 근데 이제 Claude도 있고, Gemini도 있고, 선택지가 많아지니까 오히려 뭘 써야 할지 모르겠다는 분들이 많더라고요. 세 개 다 써본 입장에서 말씀드리면, 용도에 따라 확실히 차이가 있습니다. 전부 잘하는 만능 AI는 아직 없고, 각자 잘하는 영역이 다릅니다. 각각 뭘 잘하나 ChatGPT (OpenAI) 가장 먼저 대중화된 AI라서 사용자가 압도적으로 많습니다. 생태계가 넓은 게 가장 큰 강점이에요. 잘하는 것: ...
영어 학원비가 아깝다면 영어 공부하려면 학원 다니거나, 전화영어 끊거나, 앱 결제하거나. 뭘 하든 돈이 들고, 시간 맞추는 것도 번거롭습니다. 그런데 ChatGPT나 Claude 같은 AI 챗봇을 쓰면 24시간 무료 영어 과외가 가능합니다. 물론 사람 선생님을 완전히 대체할 수는 없지만, 보조 도구로는 꽤 쓸 만합니다. AI 챗봇들을 비교해서 어느 게 더 대화에 강한지 정리해뒀으니 참고해보세요. 직접 써보면서 효과 있었던 방법들을 정리해봤습니다. 영어 회화 연습 이게 AI 영어 공부의 핵심입니다. 사람한테 말 걸기 부끄러운 것도 AI한테는 아무렇지 않거든요. ...
챗봇이랑 뭐가 다르다는 건지 ChatGPT 같은 AI 챗봇, 다들 써보셨을 겁니다. 질문하면 답해주고, 또 질문하면 또 답해주고. 근데 이게 좀 답답할 때가 있습니다. “이 코드 고쳐줘” → 고쳐진 코드를 보여줌 → 복사해서 붙여넣기 → 에러남 → 다시 물어봄 → 또 복사 붙여넣기… 이 과정이 반복되면서 “그냥 니가 직접 고쳐주면 안 되냐"는 생각이 들기 시작하죠. AI 에이전트가 바로 그겁니다. 목표를 던져주면 직접 파일을 열고, 코드를 수정하고, 테스트까지 돌려보는 AI. 답만 알려주는 게 아니라 직접 행동하는 AI입니다. 에이전트 이전 단계인 기본적인 AI 챗봇 비교도 참고해보세요. ...
멀티모달이 뭔데? 예전 AI는 텍스트만 이해했습니다. 글을 읽고 글로 답하는 게 전부였죠. 멀티모달(Multimodal) AI는 텍스트뿐 아니라 이미지, 음성, 영상 등 여러 형태의 데이터를 동시에 이해하고 처리하는 AI입니다. 쉽게 말하면, AI가 **눈(이미지)과 귀(음성)**를 얻은 겁니다. 뭘 할 수 있나 이미지를 이해한다 사진을 보여주면서 “이게 뭐야?“라고 물어볼 수 있습니다. 에러 화면 스크린샷 → “이 에러 어떻게 해결해?” 음식 사진 → “이 요리의 칼로리가 어느 정도야?” 수학 문제 사진 → “이 문제 풀어줘” 그래프/차트 → “이 데이터를 분석해줘” 직접 써보면 진짜 편합니다. 특히 에러 화면 캡처해서 그대로 보여주면 텍스트로 설명하는 것보다 훨씬 빠르게 답을 얻을 수 있습니다. ...
시작하며 솔직히 말하면, AI가 대단하다는 건 알겠는데 “내 생활이랑 무슨 상관이지?” 하는 생각이 있었습니다. 그런데 올해 들어서 직접 이것저것 써보니까, 진짜 생활이 달라지더라고요. 오늘은 제가 직접 경험한 것들 위주로 정리해보려고 합니다. 1. 글쓰기가 편해졌다 블로그 글을 쓸 때 초안 잡는 게 제일 귀찮았는데, AI한테 “이런 주제로 뼈대 좀 잡아줘"라고 하면 5분 만에 나옵니다. 물론 그대로 쓰면 안 되고 제 경험이랑 생각을 넣어서 다시 써야 하지만, 백지에서 시작하는 것보다 훨씬 낫습니다. ...
로컬 LLM이 뭔데? ChatGPT나 Claude 같은 AI는 인터넷으로 서버에 접속해서 쓰는 방식입니다. 반면 로컬 LLM은 내 컴퓨터에 AI 모델을 직접 설치해서 실행하는 겁니다. 인터넷 없이도 되고, 내 데이터가 외부로 나가지 않아서 보안이 좋습니다. 왜 해봤나 회사에서 쓸 때 보안 이슈로 ChatGPT에 코드를 못 넣는 경우가 있었습니다. 그래서 로컬에서 돌릴 수 있는 방법을 찾다가 시작했습니다. Ollama로 시작하기 여러 방법이 있는데, 제일 쉬운 건 Ollama입니다. 설치도 간단하고 명령어 몇 줄이면 바로 AI랑 대화할 수 있습니다. ...