실전 원칙 썸네일형 리스트형 AI가 '문제없다'고 해도 직접 테스트해야 하는 이유 만드는 건 쉬웠다, 문제는 그다음이었다자동매매 시스템을 직접 구축해 본 경험에서 가장 인상 깊었던 건, 시스템을 짜는 것 자체는 어렵지 않았다는 점이다. 오래 걸린 건 그다음이었다. 어떤 기준으로 사고팔지를 정하고, 그게 실제로 통하는지 검증하고 다듬는 과정이 진짜 일이었다.여기서 일반화할 수 있는 교훈이 나온다. 무언가를 '동작하는 형태'로 만드는 일과, '그 결과물이 실제로 옳게 동작하는지' 확인하는 일은 전혀 다른 단계라는 것이다. AI를 쓰든 안 쓰든, 결과물을 만드는 속도가 빨라져도 검증이라는 과정은 여전히 남는다.왜 AI의 '문제없음'을 그대로 믿으면 위험한가이 절은 실제 자동매매 기록에서 도출한 사실이 아니라, 일반적으로 통용되는 검증 원칙으로 읽어 주기 바란다. AI의 답변은 확률적으로 그.. 더보기 AI가 만든 결과를 100% 믿으면 안 되는 이유와 검증하는 법 "이렇게 해줘"만 하면 생각과 다른 게 나온다AI에게 작업을 맡길 때 가장 흔한 실수는 "이렇게 해줘", "이렇게 만들어줘"처럼 짧게 던지는 것입니다. 실제로 저도 처음에는 그렇게만 지시했고, 결과물이 제가 생각한 방향과 다르게 작업되는 경우가 많았습니다.겉보기에 완성된 것처럼 보여도, 정작 내가 원한 방향과 다를 수 있습니다. 그래서 결과를 그대로 믿는 대신, 지시 방법과 검증 절차를 함께 갖추는 편이 안전합니다.왜 위험한가 — 만드는 건 쉽고, 검증이 어렵다제가 자동매매 시스템을 만들면서 체감한 것은, 시스템을 구축하는 것 자체는 어렵지 않다는 점이었습니다. 진짜 오래 걸린 것은 그다음이었습니다.어떤 기준으로 사고팔지 정하는 일그 기준이 실제로 통하는지 검증하는 일검증 결과를 보고 다듬는 일저는 이 .. 더보기 AI에게 코딩을 맡길 때 '신입에게 설명하듯' 지시하는 법 문제: '이렇게 해줘'만 하면 왜 엉뚱한 결과가 나올까AI에게 코딩을 맡길 때 흔히 저지르는 실수가 있습니다. 실제 개발 과정에서도 처음에는 AI에게 그냥 "이렇게 해줘", "이렇게 만들어줘"라고만 지시했습니다. 그 결과 생각했던 방향과 다르게 작업되는 경우가 많았습니다.짧은 지시에는 내 머릿속에만 있는 전제가 잘 담기지 않습니다. 일반적으로 설명이 부족할수록 결과가 의도와 어긋날 가능성이 있는데, 실제로도 짧게 지시했을 때 원하던 방향과 다른 작업물이 나오는 일이 잦았습니다.왜 이 문제를 살펴야 하는가이 개발은 코딩을 직접 하지 않고 AI로만 만들겠다는 규칙 아래 진행했습니다. 그래서 AI에게 어떻게 지시하느냐가 결과물에 직접 영향을 주는 작업 방식이었습니다.직접 코드를 작성하지 않고 AI 지시 중심으.. 더보기 이전 1 2 3 4 다음
