AI가 찍어낸 저품질 콘텐츠가 검색 결과를 덮으면서, 개발자들은 자기가 읽은 문서만 담은 개인 전문 색인을 직접 굴리기 시작했습니다. 검색 주권이라는 오래된 아이디어가 왜 지금 돌아왔는지 짚어봅니다.

자율 AI 에이전트가 실제 공격에 동원되는 시대, 첫 신호를 포착한 건 보안업체도 AI 랩도 아니었습니다. 탐지의 최전선이 왜 이렇게 허술한지 짚어봅니다.

벤치마크 1등 모델을 내 컴퓨터에 돌렸더니 헛소리만 합니다. 문제는 모델이 아니라 양자화, 샘플러, 채팅 템플릿, 컨텍스트 기본값 네 가지 설정입니다.

AI 코딩 도구가 전부 터미널로 몰려간 2026년, 토마스 프탁의 "Stop Making TUIs" 주장이 논쟁에 불을 붙였습니다. 터미널이 다시 뜨거워진 이유와 반대편의 지적을 정리했습니다.

댄 루가 던진 "이제 소프트웨어가 느릴 변명은 없다"는 주장이 개발자 커뮤니티를 뜨겁게 달궜습니다. 하드웨어는 수천 배 빨라졌는데 체감 속도는 왜 그대로일까요.

프런티어 모델이 어디까지 선을 넘는지 재는 벤치마크가 등장했습니다. 안전 정렬은 정말 작동하는지, 그리고 이런 테스트 자체는 안전한지 짚어봤습니다.

AI가 쓴 글을 피하려다 보니 이제 사람이 쓴 글까지 눈에 안 들어온다는 고백이 화제입니다. 슬롭 시대에 진짜로 망가지는 건 콘텐츠가 아니라 '읽는 능력' 그 자체일지도 모릅니다.

1990년대 말 만들어진 전화번호-DNS 연결 규격 ENUM. 아무도 안 쓴다고 생각했던 이 프로토콜이, 도메인 하나 등록만으로 미군기지행 통화 기록을 수집하는 통로가 됐습니다.

Kagi의 페이월 필터는 검색 결과에서 유료 기사를 아예 빼버립니다. 사용자 경험은 확실히 좋아지는데, 그 대가는 누가 치르는 걸까요.

AI 튜터를 쓴 학생들의 숙제 점수는 올랐지만 정작 시험에서는 성적이 떨어졌습니다. '배웠다는 착각'이 어떻게 만들어지는지, 그리고 이게 학생만의 문제가 아닌 이유를 짚어봅니다.