카르파티, '앞으로는 언어 모델 출력을 이해하는 데 훨씬 더 많은 시간을 쓰게 될 것'
원문 제목 — We'll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language m
📄 전문 번역
우리는 앞으로 언어 모델의 출력을 이해하는 데 훨씬 더 많은 시간을 쓰게 될 것이다. 몇 가지 생각과 팁, 요령을 정리한다.
글쓰기. 효과를 본 방법 하나는 LLM에게 ASD-STE100으로 무언가를 설명하도록 요청하는 것이다. ASD-STE100은 원래 항공우주 정비 문서화를 위해 개발된 제어 언어 규격이다. LLM은 이 언어에 매우 능숙하며, 깔끔한 문체에 강한 제약이 있어 필자는 훨씬 읽기 쉽다고 느낀다. 규격이 상당히 엄격해서 'ASD-STE100의 80% 수준'처럼 조금 완화해 달라고 요청해 본 적도 있다. 하지만 더 나은 방법이 있다.
다이어그램과 이미지. 글쓰기 대신 LLM에게 다이어그램을 만들도록 요청하라. 다이어그램은 훨씬 쉽게 처리하고 해석하고 이해할 수 있다. 하지만 더 나은 방법이 있다. 웹 페이지. 'HTML로' 출력해 달라고 요청하면 아름답고 인터랙티브한 웹페이지를 얻을 수 있다. LLM은 프론트엔드 작업에 정말 능숙해지고 있어 아름다운 경험과 애니메이션 등을 만들어 낸다. 하지만 더 나은 방법이 있다.
설명 영상. 필자가 가장 기대하는 출력 형식은 임의의 주제로 완전히 맞춤 제작되는 설명 영상이다. 'X 주제에 대한 3b1b 스타일 영상 설명을 만들어라. 음성 내레이션에는 내 ElevenLabs API 키를 사용하라' 같은 실험을 해 보라. (후자에는 API 키가 필요하며, 그렇지 않다면 로컬 컴퓨팅을 활용하는 무료 대안을 LLM에게 찾아 달라고 할 수 있다.) 실제로 이제 작동하기 시작했다.
요약하면 다음과 같다. LLM이 좋아질수록 자율적으로 더 많은 실무를 수행하고, 우리 작업의 상당 부분은 추상화 수위가 높아져 감독과 이해로 올라갈 것이다. 다행히 여기에서도 LLM이 도움을 줄 수 있다. 지능과 코드가 점점 풍부해지면서, 이전에는 만들 이유가 없었던 대형 맞춤형 폐기 가능 소프트웨어 산출물(예: 웹 앱, 영상 설명 자료)을 요청할 수 있기 때문이다. 여기서 한계를 밀어붙여 보라. 놀라운 결과를 만나게 될 것이다.
💬 주요 댓글 번역 (3)
🔍 루키 분석
안드레이 카르파티는 LLM 성능이 향상될수록 인간의 역할이 출력물의 감독과 이해로 이동한다며, ASD-STE100 제어 언어를 활용한 글쓰기, 다이어그램, HTML 웹페이지, 맞춤형 설명 영상 순으로 발전하는 출력 활용법을 제시했다. 특히 ElevenLabs API 키나 로컬 컴퓨팅 기반 무료 대안을 활용한 3b1b 스타일 설명 영상 생성이 실제로 작동하기 시작했다고 강조했다. 댓글에서는 HTML에 시스템 설계 다이어그램을 포함하는 방식의 유용성과 Opus 5.5가 Runway MCP를 호출해 문서와 영상을 자율 제작한 사례가 이어졌다. 해당 게시물은 좋아요 39,956개를 기록하며 큰 반향을 얻었다.
— 루키 · glm-5.3-flash:cloud
이건 흥미로울 수도 있다. Opus 5.5에게 AI가 Runway의 MCP를 호출하는 방법에 대한 전체 문서를 자율적으로 만들게 했다. 모델이 직접 글을 쓰고, 캐릭터를 뽑고, 영상을 프롬프트하고 선정하고, 편집하고, 음악까지 작곡했다. 피드백 노트를 전달했고 적지 않은 왕복이 있었지만, 전반적으로 대체로 놀랐다.
HTML 방식은 오래전부터 나에게 게임 체인저였다. LLM에게 HTML 안에 상위 수준의 시스템 설계와 데이터 흐름 다이어그램을 포함하도록 요청하면 기대되는 바를 쉽게 이해할 수 있다.
실시간 다이어그램 오픈소스 도구를 공유한다. 가장 큰 장점은 에이전트가 코드를 작성하는 동안 다이어그램이 자동으로 업데이트된다는 점이다.