내 글이 AI 검색에서 발견됐으면 좋겠다. 그렇다고 내 글이 앞으로의 모델 학습에도 쓰였으면 좋겠다는 뜻일까. 비슷하게 들리지만 나는 이 두 질문을 따로 답하고 싶다. ‘AI 봇을 허용한다’는 짧은 말 안에 서로 다른 선택이 들어 있기 때문이다. OpenAI의 크롤러 안내에서는 OAI-SearchBot과 GPTBot을 구분한다. 전자는 ChatGPT 검색에서 웹사이트를 보여주기 위한 검색용 크롤러다. 후자는 모델 학습에 쓰일 수…
내 글이 AI의 답변에 인용됐다는 숫자가 보이면 일단 반가울 것 같다. 누군가 질문했고, 그 답을 만드는 데 내 글이 쓰였다는 뜻이니깐. 그런데 그 숫자를 방문자 수처럼 읽어도 될까. 여기서부터는 조금 천천히 보고 싶다. Microsoft는 2026년 2월 공개한 Bing Webmaster Tools의 AI Performance 안내에서 인용과 페이지별 인용 활동을 설명했다. 대상은 Microsoft Copilot과 Bing의 AI 답변, 일부…
파일 하나를 추가하면 AI가 내 글을 더 잘 찾아줄까. 블로그를 운영하는 입장에서는 꽤 솔깃한 이야기다. 글을 다시 읽고 고치는 것보다 설정 하나를 바꾸는 일이 훨씬 명확해 보이니깐. 다만 그 설정이 실제로 무슨 일을 하는지는 다른 문제다. Google의 AI 검색 최적화 안내에는 이 부분이 분명하게 적혀 있다. Google 검색의 AI 기능에 나오기 위해 llms.txt 같은 별도…
영상 링크를 모으는 작은 도구부터 3D 라이브러리, 코드 검증 방식까지. 10월 말 소개된 자료 가운데 눈에 들어온 열 가지를 모았다. 금방 만들어냈다는 이야기보다 어떤 입력을 모으고 무엇을 남겼는지가 더 궁금해지는 소식들이다.
내 글이 AI 검색에서 발견됐으면 좋겠다. 그렇다고 내 글이 앞으로의 모델 학습에도 쓰였으면 좋겠다는 뜻일까. 비슷하게 들리지만 나는 이 두 질문을 따로 답하고 싶다. ‘AI 봇을 허용한다’는 짧은 말 안에 서로 다른 선택이 들어 있기 때문이다. OpenAI의 크롤러 안내에서는 OAI-SearchBot과 GPTBot을 구분한다. 전자는 ChatGPT 검색에서 웹사이트를 보여주기 위한 검색용 크롤러다. 후자는 모델 학습에 쓰일 수…
내 글이 AI의 답변에 인용됐다는 숫자가 보이면 일단 반가울 것 같다. 누군가 질문했고, 그 답을 만드는 데 내 글이 쓰였다는 뜻이니깐. 그런데 그 숫자를 방문자 수처럼 읽어도 될까. 여기서부터는 조금 천천히 보고 싶다. Microsoft는 2026년 2월 공개한 Bing Webmaster Tools의 AI Performance 안내에서 인용과 페이지별 인용 활동을 설명했다. 대상은 Microsoft Copilot과 Bing의 AI 답변, 일부…
파일 하나를 추가하면 AI가 내 글을 더 잘 찾아줄까. 블로그를 운영하는 입장에서는 꽤 솔깃한 이야기다. 글을 다시 읽고 고치는 것보다 설정 하나를 바꾸는 일이 훨씬 명확해 보이니깐. 다만 그 설정이 실제로 무슨 일을 하는지는 다른 문제다. Google의 AI 검색 최적화 안내에는 이 부분이 분명하게 적혀 있다. Google 검색의 AI 기능에 나오기 위해 llms.txt 같은 별도…
한 주를 돌아보려고 하면 다음 주에 할 일부터 떠오른다. 못 끝낸 것을 옮겨 적고, 조금 더 잘하겠다는 말을 붙이면 계획표는 금방 찬다. 그런데 그걸 회고라고 해도 될까. 지난주와 같은 목록을 더 그럴듯하게 쓰고 있는 건 아닐까.
영상 링크를 모으는 작은 도구부터 3D 라이브러리, 코드 검증 방식까지. 10월 말 소개된 자료 가운데 눈에 들어온 열 가지를 모았다. 금방 만들어냈다는 이야기보다 어떤 입력을 모으고 무엇을 남겼는지가 더 궁금해지는 소식들이다.
작은 제품을 하나 출시했다고 생각해 보자. 버튼을 눌렀고, 이제 누군가 들어오기만 하면 된다. 그런데 통계는 조용하다. 고칠 곳은 자꾸 보이는데, 이걸 지금 손대는 게 맞는지도 모르겠다. 출시 전에는 할 일이 그렇게 많더니 막상 공개하고 나면 뭘 봐야 할지 애매해지는 것이다.
모르는 걸 질문하는 게 왜 이렇게 어려울까. 코드를 못 고치는 것과는 또 다른 문제인 것 같다. 너무 기초적인 질문인가 싶고, 설명을 쓰다 보면 내가 뭘 모르는지가 더 잘 보인다. 그런데 다 알고 나서 질문하겠다고 생각하면 질문할 일이 없어지는 게 아니라, 그냥 질문을 안 하게 될 수도 있다.
빈 객체에 빈 배열을 더했는데 0이 나온다. 그런데 괄호로 감싸면 이번에는 ‘[object Object]’가 나온다. 처음 보면 자바스크립트가 또 이상한 짓을 하는 것 같다. 하지만 계산보다 먼저 달라진 것이 있다. 저 중괄호를 객체로 읽었느냐, 비어 있는 블록으로 읽었느냐는 것이다.
숫자가 표로 나오면 뭔가 정확해 보인다. 토큰도 그렇다. 날짜별로 얼마를 썼고 어떤 모델이 많이 썼는지 보이면, 이제 비용이나 작업 효율도 알 수 있을 것 같다. 그런데 난 계산하기 전에 이 표가 어디까지 세고 있는지부터 알고 싶다. 합계가 맞는 것과 내가 생각한 범위를 다 셌다는 것은 다른 일이니깐.
‘테스트는 통과했습니다.’ 이 문장을 보면 일단 안심하게 된다. 그런데 뭘 테스트했는지는 그다음 문제다. 반환값을 확인한 건지, 화면을 실제로 열어본 건지, 버튼을 눌러 끝까지 가본 건지. 짧은 보고서에서는 이 차이가 너무 쉽게 사라진다.