[게시물 제목 #1] AlphaGenome: 유전자체계를 더 잘 이해하기 위한 AI


[내용 없이 링크만 존재하는 게시물입니다.]

https://deepmind.google/discover/blog/alphagenome-ai-for-better-understanding-the-genome/


**[주요 댓글]**

**베스트 댓글 1:**

이 논문을 빠르게 훑어보았습니다. 혁신이 이루어지고 있는 이 시점에서 이 논문이 나왔다는 점이 흥미롭습니다. EM/FM 레지던트로 일하면서 유전적인 요소가 분명히 존재한다고 직감하지만 그것이 어떻게 작용하는지를 파악하는 것이 정말 병목 현상이 되는 경우가 많습니다. 저는 항상 이 분야를 주시하고 있으며, 진전이 있다는 것을 알게 되어 좋습니다.


이러한 서열-기능 모델에 항상 있어왔던 문제점은 큰 그림(예: 500kb 떨어진 원거리 조절자)을 보는 것과 아주 세부적인 내용(예: 단일 TF 결합 부위)을 보는 것 사이의 절충이라고 생각합니다. 위성 사진을 보거나 현미경으로 보는 것 중 하나는 가능했지만 둘 다는 아니었습니다. 제 생각에 이 알파게놈의 주요 기여는 1bp 해상도로 출력하면서도 전체 메가베이스를 처리함으로써 바로 이 특정 문제를 해결하는 것이라고 할 수 있습니다. 이것은 '발견'이라기보다는 기존 개념을 더 강력하고 통합된 프레임워크로 통합하는 견고한 엔지니어링입니다.


확실히 말해, 이것은 진단을 위한 만병통치약이 아닙니다. 유전자 조절의 생물학은 현재로서는 너무 확률적이고 맥락 의존적입니다. 이를 위해서는 훨씬 더 발전된 모델이 필요할 것입니다. 왜냐하면 본질적으로 유전자 예측은 어떤 면에서는 혼돈 이론과 같으며, 특정 구간을 넘어서면 계산이 그다지 유용하지 않다는 것을 알기 때문입니다 (날씨를 생각해보세요. AI가 날씨를 실제로 '해결'할 수 없는 이유는 그것이 얼마나 무작위적인지 때문입니다. 수학적으로 불가능한 것은 아니지만, 우리가 알지 못하는 너무 많은 요인을 고려해야 합니다. 물리적으로 불가능한 것이 아니라, 공기 입자, 날씨 맥락 설정 등 매우 많은 것을 고려해야 한다는 의미입니다. 데이터가 충분하지 않습니다.)


마찬가지로, 우리는 이러한 모든 시스템이 어떻게 상호 작용하는지 알지 못하며, 예측을 하는 것은 다소 어려울 것입니다. 이것이 논문의 R 값이 0.99가 아니라 아마도 0.8에서 0.85에 가깝지만, 여전히 환상적인 이유입니다. 제 생각에 이것의 즉각적인 유용성은 연구자들이 GWAS의 통계적 상관 관계에서 가능한 생물학적 메커니즘으로 나아가는 데 도움을 주는 것입니다. 그것은 노이즈를 필터링하고 습식 실험을 우선시할 수 있게 합니다. 비코딩 변이에 대한 12가지 가능성 중에서 추측하는 대신, "이 변이는 특정 세포 유형에서 염색질 루프를 방해할 가능성이 높다"와 같이 단일하고 일관된 이야기를 얻을 수 있습니다. 기본 과학 파이프라인에 더 나은 도구일 뿐이며, 이는 좋은 진전입니다.


제 생각입니다.


ㄴ 2년 안에 불멸에 대한 황당한 게시물 대신 분석이 담긴 실제 댓글입니다. 이것이 여기에 올라야 할지 모르겠네요.


[레딧 게시글 링크] - https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1lk6l28/alphagenome_ai_for_better_understanding_the_genome/


-------


[게시물 제목 #2] Gemini CLI: 무료로 분당 60회, 일일 1,000회 모델 요청 가능. 1백만 컨텍스트 창


[내용 없이 링크만 존재하는 게시물입니다.]

https://web.archive.org/web/20250625051706/https://blog.google/technology/developers/introducing-gemini-cli/


**[주요 댓글]**

**베스트 댓글 1:**

Claude 코드 경쟁이 있습니다. Gemini 2.5 Pro가 완전히 에이전트 형식으로 Opus와 어떻게 비교될지 보는 것이 흥미롭습니다.


물론 Opus가 전반적으로 더 똑똑하다고 의심의 여지는 없지만, 때때로 잊어버리고, 스스로에 대해 과신하며, 지시를 명백히 따르지 않고, 컨텍스트가 상당히 빨리 소진되는 경향이 있습니다. 1백만 컨텍스트 + 금전적 부담 없이 하위 에이전트를 생성할 수 있는 능력은 분명 메타를 바꿀 것입니다.


ㄴ 곧 업그레이드된 Claude 버전이 출시되어 1백만 컨텍스트를 제공하기를 바랍니다.


[레딧 게시글 링크] - https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ljxou6/gemini_cli_60_model_requests_per_minute_and_1000/


-------


[게시물 제목 #3] 앤트로픽, Claude 훈련을 위해 수백만 권의 실물 서적을 구매해 디지털 스캔했습니다


**[원문 내용]**

32페이지 분량의 판결문 전문(https://www.documentcloud.org/documents/25982181-authors-v-anthropic-ruling/)에서 Anthropic의 교육 계획에 대한 흥미로운 내용을 확인할 수 있습니다.


> 책을 구할 새로운 방법을 찾기 위해 2024년 2월, Anthropic은 전 Google 도서 스캔 프로젝트의 파트너십 책임자였던 Tom Turvey를 고용했습니다. 그는 “전 세계의 모든 책”을 확보하는 동시에 “법적/실무적/사업적 걸림돌”을 최대한 피하는 임무를 맡았습니다(반대증거 21, 27).

\[...\] 터비와 그의 팀은 주요 서적 유통업체와 소매업체에 이메일을 보내 인공지능 회사의 “연구 도서관”을 위한 인쇄본 대량 구매를 요청했습니다(반대증거 22의 145, 반대증거 31의 -035589). **앤트로픽은 수백만 달러를 들여 수백만 권의 인쇄본을 구매했으며, 대부분 중고 상태였습니다.

그런 다음 서비스 제공업체는 제본에서 책을 떼어내고, 페이지를 크기에 맞게 자르고, 종이 원본을 폐기한 후 디지털 형식으로 스캔했습니다**. 각 인쇄 도서는 스캔한 페이지의 이미지와 기계 판독이 가능한 텍스트(소프트커버 책의 경우 앞면 및 뒷면 표지 스캔 포함)가 포함된 PDF 사본으로 만들어졌습니다.


From [https://simonwillison.net/2025/Jun/24/anthropic-training/](https://simonwillison.net/2025/Jun/24/anthropic-training/)


**[주요 댓글]**

**베스트 댓글 1:**

주커버그, 필기해 둬


ㄴ 엔비디아가 넷플릭스의 유료 디지털 콘텐츠를 포함하여 거의 전체 웹을 긁어모으지 않았나?


[레딧 게시글 링크] - https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ljs8np/anthropic_purchased_millions_of_physical_print/


-------


[게시물 제목 #4] 구글이 제미나이 CLI 블로그 게시물을 실수로 게시했습니다. 출시가 임박한 것으로 보입니다.


[내용 없이 링크만 존재하는 게시물입니다.]

https://v.redd.it/3d3xqeaj419f1


**[주요 댓글]**

**베스트 댓글 1:**

Claude Code가 많은 도움을 주고 있어서, 이것도 사용해보고 비교해보고 싶습니다.


ㄴ Claude Code는 놀랍습니다. 경쟁이 앤트로픽이 현재 가격을 유지하거나 현재 한도를 늘리도록 강요하기를 바랍니다. 다른 스레드에서 구글이 데이터 사용에 대한 정책을 명시하지 않았다고 읽었는데, 귀하의 데이터가 학습에 사용될 가능성이 있으므로 프로젝트를 신중하게 선택하는 것이 좋을 수 있습니다.


[레딧 게시글 링크] - https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1lk2yq6/google_accidentally_published_the_gemini_cli_blog/


-------


[게시물 제목 #5] AI가 제가 속한 국가의 소프트웨어 개발 회사에 도입될 예정이라니 너무 두렵습니다


**[원문 내용]**

글로벤트(Globant)의 CEO인 마르틴 미고야(Martín Migoya)는 몇 주간의 루머 끝에 회사가 최근 3%의 인력(약 1,000명)을 감축했다고 공식적으로 확인했습니다. 이전의 부인에도 불구하고, 이 소식은 직원들에게 보내진 내부 이메일을 통해 이제 공식화되었습니다.


그의 설명은 다음과 같습니다.


“세계는 AI 기반 시대로 빠르게 나아가고 있습니다. 이 새로운 비전은 혁신 과정에서 어려운 결정을 요구합니다. 이러한 변화는 약 3%의 글로버(Globers, Globant 직원)들에게 영향을 미쳤습니다. 이제 전환이 완료되었습니다.”


글로벤트가 어떤 회사인지 모르는 분들을 위해 설명하자면, 글로벤트는 아르헨티나에서 설립되어 현재 30개국 이상에서 운영되고 있는 다국적 IT 및 소프트웨어 개발 회사입니다. 구글, 디즈니, 일렉트로닉 아츠와 같은 주요 고객들과 함께 일하는 것으로 알려져 있으며, 디지털 트랜스포메이션 및 AI 기반 서비스 분야의 주요 기업으로 자리매김했습니다. 글로벤트는 종종 라틴 아메리카의 기술 성공 사례 중 하나로 여겨져 왔습니다.


출처: [Maximiliano Firtman의 트윗](https://x.com/maxifirtman/status/1937511374839488807))


\---


저는 글로벤트와 매우 유사한 회사에서 일하고 있는데, 솔직히 제 직업이 10년? 아니면 15년 안에 쓸모없어질 것이라는 생각에 두렵습니다. 언제가 될지는 모르겠지만, 프로그래머의 미래가 어떻게 될지 전혀 알 수 없습니다.


**[주요 댓글]**

**베스트 댓글 1:**

15년보다 훨씬 짧게 걸릴 거예요.


ㄴ 기껏해야 5년입니다.


[레딧 게시글 링크] - https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ljp13c/ai_replacements_are_coming_to_software/


-------


[게시물 제목 #6] "AI가 내 일자리를 빼앗는가?" 대신 "내 직업의 존재 이유가 사라지는가?"라고 질문하기


**[원문 내용]**

AI 자동화에 관해 많은 사람들은 자신이 하는 일을 상상하고, 그 일을 로봇/AI가 똑같은 방식으로 수행하는 것을 떠올립니다. 이는 상상하기 쉽기 때문에 아마 사람들이 이에 대해 이야기하는 이유일 것입니다. 하지만 저는 몇몇 직업이 자동화될 수 있는 또 다른, 더 미묘한 방식이 있다고 생각합니다.


1) 소방관. 로봇 소방관을 두는 대신, 소방관에 대한 **필요성 자체가 줄어든다면** 어떨까요? 우리는 어떤 방에 있는 개별 사물의 온도, 공기 조성 등을 분석하는 카메라와 센서를 갖추고, AI는 화재 위험이 감지될 경우 경고를 울릴 수 있습니다. 마치 스마트하고 포괄적인 연기 감지기처럼 말입니다.


2) 외과 의사. 모든 사람이 피부 아래 칩을 이식하여 심박수, 혈압, 혈당 수치, 적혈구 수 등을 모니터링하고, 그 정보를 스마트폰/PC로 전송하며, AI가 이를 분석하여 이상 징후가 감지될 경우 사용자에게 경고를 보낸다고 상상해 보세요. 그러면 사람들은 질병이 초기 단계에 있을 때 의사에게 가서 치료받게 될 것입니다. 이로 인해 외과 의사에 대한 **필요성이 줄어들** 것입니다.


3) 배관공. 건물 전체의 수압, 유량, 파이프 상태를 모니터링하여 손상을 유발하기 전에 누수나 막힘을 예측하는 감지기를 설치할 수 있습니다. 따라서 배관공에 대한 **필요성이 줄어들** 것입니다.


4) 변호사. AI는 문서를 미리 검토하여 향후 소송으로 이어질 수 있는 잠재적 요소를 표시해 줄 수 있습니다. 소송이 줄어들 것이므로 변호사에 대한 **필요성이 줄어들** 것입니다.


5) 자동차 정비사. 자동차에는 타이어 공기압, 브레이크 마모 등을 지속적으로 모니터링하는 시스템이 있을 수 있습니다. AI는 고장이 발생하기 몇 주 또는 몇 달 전에 예측하여 큰 수리 비용의 일부만으로도 유지 보수를 예약할 수 있습니다. 고장이 적다는 것은 자동차 정비사에 대한 **필요성이 줄어든다**는 것을 의미합니다.


물론 이러한 효과가 해당 직업을 완전히 없애지는 않을 것입니다. 하지만 "X를 하는 사람을 데려와서 똑같은 X를 하는 로봇/AI로 대체한다"는 방식으로 생각할 때 전혀 눈에 띄지 않는 일종의 "조용한 자동화"를 만들어낼 수 있습니다. 이는 또한 예상보다 갑작스럽게 실업률이 증가할 수 있음을 시사합니다.


**[주요 댓글]**

**베스트댓글 1:**

AI가 단순히 업무를 대신하는 것보다, 직업의 근본적인 원인을 해결하는 일이 더 많아질 것입니다.

신장 질환을 치료하면 투석이 더 이상 필요 없게 됩니다. 암을 치료하면 종양학과의 역할이 줄어듭니다.

돈의 필요성을 없애면 정치도 관련성이 없어집니다.


ㄴ 맙소사. 이는 경제, 의료, 정치뿐만 아니라 더 많은 구조에 영향을 미칩니다. 환경 문제와 전체 생태계를 해결할 수도 있습니다. 인간관계의 문제를 해결할 것입니다. 제가 두려운지 아닌지는 모르겠지만, 우리 삶의 모든 측면에 영향을 미칠 것입니다. 준비가 되어 있지 않습니다. 인류가 가능한 한 오랫동안 AI와 분리되어 있는 것이 현명할 것이라고 생각합니다. AI가 우리 생각에 들어오기 전에 잘 성장해야 합니다.


[레딧 게시글 링크] - https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1ljlbni/replace_will_ai_take_my_job_with_will_the_reason/


-------


이 글은 최근 24시간 내 레딧에서 많은 추천을 받은 게시물을 기계 번역하여 모은 것입니다. 기계번역 과정에서 오류 또는 오역이 있을 수 있으니, 원문을 확인해 주세요. 외부 미디어 약관 제한으로, 미디어가 첨부된 게시글은 제외되었습니다. 각 게시글의 저작권은 원 글쓴이에게 있습니다.