김학준
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어쩌다 분석가

보통 일베들의 시대 작가, 트위터 Paledot(@GheemHakjoon)

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김학준
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여기는 나무위키이므로 ; 뫼비우스의 나무

<누가>얼마나 쓰는지를 분석한 지난편에 이어 이번 화에서는 넥슨사태 문서를 둘러싼 다양한 연결들, 예컨대 https://등으로 표현되는 외부링크나, 그 외부링크가 다시 닿는 곳, 나아가 해당 문서의 바깥고리문서로 지정된 14개의 항목 등에 대한 관계들을 살펴보고자 한다. 본의아니게 본편을 쓰기도 전에 트위터에서 바이럴을 탄 바, 이번화의 결론들은 적잖은 분들이 예상하듯이 제목과도 같다. 만약 창세기전이 떠올랐다면 맞다. 최근에 다시 한 번 속았고, 속은 김에 하고 있다. 넥슨사태 문서는 4306번 수정되는 동안 전체의 50%인 2144회 동안 외부링크가 포함된 부분이 편집되었다. 중복이 없는 url주소는 738개였고, 이것을 다시 플랫폼 단위의 사이트로 정리하면 98개의 외부사이트를 참조한 것으로 나타났다. 사이트 단위로 보았을 때, 문제의 문서에 언급된 총량을 헤아리면 5,800건이 넘지만 독자적인(unique) 웹주소의 수는 상기한 738개다. 왜 이렇게 많은...
노동/인권/사회 · 젠더/청년/교육
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여기는 나무위키이므로 ; 몇 명이 얼마나, 어떻게 기여하는가?

본격적으로 ‘누가’, ‘얼마나’썼는지를 말하기 전에, 한 가지만 짚고 넘어가도록 하겠다. 모든 데이터분석은 수집한 데이터를 정제하는 과정, 즉 전처리를 거친다. 이 전처리 과정에서 이상치 혹은 결측치 등은 분석대상에서 제외하게 되는데, 우리의 분석을 위해 제거된 이상치 중 가장 주목할만한 이상치는 ‘수정 글자수’에서 나왔다.  4306회의 수정 과정에서 평균적인 수정 글자수는 23.32자였다. 중앙값은 7로, 아주 거칠게 이야기하자면 대개의 수정은 자구수정이나 길어야 한 두 문장 정도의 추가라고 할 수 있겠다. 물론 1-2부에서 살펴본 바와 같이 마이너스 수정의 경우도 얼마든지 있기에, 이 수치에 대한 해석은 주의할 필요가 있다. 최대 수정수는 얼마일까. 최고로 많은 글자 추가가 이루어진 건은 57,238자였다. 그리고, 가장 적은(혹은 가장 많이 덜어낸) 수정 글자수 역시 같은 57,238자였다.  이 두 케이스는 11월 28일 오전 9시 17분 경(버전 r1915) ...
노동/인권/사회 · 젠더/청년/교육
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여기는 나무위키이므로 ; 누가, 얼마나 자주 바꾸는가?

일러두기 : 나는 이 글에서 <스튜디오 뿌리 남성혐오 논란>문서 자체에 대한 평가는 가급적 지양하도록 할 생각이다. 따라서 후술될 여러 시계열그래프에서, 해당 사건과 관련한 유력한 변곡점이 있더라도 굳이 언급하지 않을 예정이다. 만약 독자여러분 중에 그래프의 튐 현상을 사건의 흐름 관점에서 설명할 수 있는 분이 있으시다면 댓글/덧글을 부탁드리겠다. 굳이 이러는 이유는-이 논란의 ‘내용’을 따라가거나 복기하는 것 자체가, 나로서는 너무나 고통스럽고 스트레스풀하기 때문이다. ‘더이상은 Naver'랄까...너른 양해 부탁드린다.   지난 편에서 언급한 대로, 우리가 다룰 케이스는 <스튜디오 뿌리 남성혐오 논란>문서 (이하 ‘넥슨사태 문서’) 이다. 11월 25일 오후 10시 전후에 항목이 개설된 이후 29일만에 4306건의 수정이 이루어졌다. 아주 단순하게보면 매일 148.5회의 수정이 이루어졌다는 것인데, 조금 더 자세히 들여다보자.    ...
노동/인권/사회 · 젠더/청년/교육
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여기는 나무위키이므로 ; 커뮤니티로서의 나무위키

개인적인 이야기부터 해보자. 내가 처음으로 위키에 맛을 들이기 시작한 것은 2008년이었던 것 같다. 당시엔 아직 나무위키는 커녕 그 전신인 엔하위키도 없어서(*있었다 하더라도 당시엔 정말 미미했었나보다) 한국어 위키피디아가 거의 전부였다 해도 과언이 아니었다. 다시 말하지만 떄는 2008년, ‘집단지성’이라는 말이 유행처럼 번지는 시기였고, 위키피디아는 마치 아고라와 같이 집단지성의 상징과도 같이 받아들여졌다. 실제로 당시 강의를 하시던 교수님들도 <기여자>로서 위키 항목들을 채워나갔고, 본인 강의와 강의안에서도 그 항목을 참고하라고 당당히 기재했을 정도로- 집단지성이라는 순진무구한 희망이 널리 퍼졌던 것 같다.   그리고 얼마 지나지 않아, 나도 위키를 만났다. 이름하여 <엔젤하이로 위키>. 지금 우리가 보는 <나무위키>의 사실상 전신이자, 삭선처리, ‘카더라’ 따위의 나무위키식 추임새들이 만들어진 사실상의 본진을 만났다. 나는 굉장히 빠...
노동/인권/사회 · 젠더/청년/교육
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SI 라쇼몽: 중소기업의 경우(1)

2.중소기업 언젠가부터 대표님은 인턴들에게 나라장터를 모니터링하는 업무를 맡기셨다. 나라장터. 수많은 원한과 희열이 복마전을 이루는 곳. 하루에도 수없이 많은 제안요청서들이 올라오지만 용어 하나 통일되지 않은 검색자들의 지옥이자, 읽고 이해하는데만도 사나흘이 필요한 제안요청서와 문서만 떼는데도 1주일은 우습게 걸리는 각종 자격요건들의 카니발이 일어나는 곳.  인턴에게 오직 나라장터만 보게 한 대표님의 심정이 이해가 안되는 것은 아니다. 직전 인턴은 “데이터”만을 검색하는 바람에 우리 회사가 할만한 규모의 “데이타”사업을 놓친 전적이 있었기 때문이다. 근데, 저 친구 통계학 석사라고 하지 않았던가. 아니 그 전에, 우리 시드투자 받는거 아니었어?? 그러고도 며칠쯤 후, 영업대표 겸 코파운더가 쾌재를 부르며 사무실에 들어왔다. 그동안 공들인 S급 기관 과장이 드디어 수의계약에 관심을 보였다는 것이다. 그 기관의 수의계약 한도는 1500만원, 빠듯하나마 석달치 사무실 월세가 해...
노동/인권/사회 · 산업/기술/IT · 생활/사건사고
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SI 라쇼몽: 공무원의 경우(1)

0.     들어가며 나는 아주 운이 좋게도(?) 대학원, 스타트업, 공무원, 대기업이라는 갈팡질팡 커리어를 가지고 있다. 그 덕에, 이번에 난리가 난 행정망 먹통의 건에 대하여, 발주자와 제안사를 모두 경험해본 짧은 개인사에 의거하여 몇 마디를 거들 수 있을 것 같다. 아래는 공공 SI프로젝트의 난점을 각 입장에서 서술해본 것이다. 쓰고 보니, 마치 라쇼몽과 같아서 뭐가 진짜 문제인지 알기가 어렵기에 제목을 또한 그렇게 붙였다. 한편, 아래부터 하는 이야기들은 내가 직접 겪거나 본 여러 사례들을 조합한 것이며, 일부 “본인얘기”같다면 그것은 순전히 우연에 의한 것임을 밝힌다.  1.     공무원의 경우     작년 6월에 올린 사업 예산안이 감사와 예타를 거치며 잘려나갔다. 이걸 하겠다고 직전년도에 ISP(정보전략계획)사업을 하기도 했다. 대개 스스로 확신이 없거나, 윗분들을 설득하기 위한 절차처럼 사용하는 것이 ISP사업이다. 사실 이 사업만 하더라도- 스스로 제...
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생성형 인공지능으로 제품을 만드는 방식(3)

Chapter 3. 각 멤버들의 일하는 방식 프롬프트 엔지니어 지식의 함정안타깝게도 가장 안정적인 멘탈을 유지하기 어려운 이들이 바로 프롬프트 엔지니어(이하 PE)들입니다. 당연한 일입니다. 모델이 할 수 있는 일과 할 수 없는 일에 대해서 누구보다 잘 알고 있기 때문입니다. PE가 일하는 방식은, 끊임없이 방망이를 깎아대는 노인보다도 어찌보면 고약한 상황입니다. 왜 그럴까요. 방망이야 칼을 대는 대로 깎이는 반면, GEN AI는 교언영색을 마다치 않기 때문입니다. 마치 다 만들어진 것 처럼 행색을 내다가도, 다시 시도하면 언제 그랬냐는 양 원래보다 못한 상태를 보여주곤 하니, 만드는 사람 입장에서 이보다 곤란한 대상은 없을지도 모르겠습니다. 그래서, PE들은 프로젝트 초반부터 불안감을 가지고 시작하기가 십상입니다.  일을 뽀개는 PE들의 방식GEN AI로 무언가를 만들겠다는 목표가 세워진 이상, 일을 해결해내기 위해 PE들은 GEN AI의 한계를 명확히 인지한 ...
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생성형 인공지능으로 제품을 만드는 방식(2)

Chapter 2.  프로젝트 멤버들의 마음가짐 학습곡선(Learning Curve) 기계학습분야가 대중화되고 난 이후, 많은 이들이 학습곡선을 마치 기계에만 적용되는 것 처럼 망각하곤 하지만, 사실 학습곡선은 인간에게 더 잘 적용되는 개념입니다. 애초에 그러라고 만들어진 개념이기도 하고요. 하지만, 애자일 조직에서 프로젝트를 진행할 때는 마치 학습곡선이 없는 것 처럼 간주하는 경우가 왕왕 있습니다. 만약, 이미 가지고 있는 기술적, 지적 자산들, 예컨대 솔루션을 적용하기만 한다면 최소화할 수 있겠지만 MVP를 지향하는 애자일 스크럼은 반드시 러닝커브를 전제해야 합니다. 여기까진, 사실은 상식적입니다. 문제는 실제로는 그렇게 돌아가지 않는다는 점이지요. 특히 GEN AI를 쓴다면요. 어째서 그럴까요? 프로젝트 극초반에 세워놓은 스프린트 목표가 잘못되었기 때문일 가능성도 배제할 수 없지만, 그보다는 GEN AI가 해당 프로젝트를 위해 일 할 수 있도록 길들일 수 있는 시간이 충분...
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생성형 인공지능으로 제품을 만드는 방식(1)

시작하며 최근 저는 LLM모델을 활용한 서비스를 만들 기회를 얻을 수 있었습니다. 흔히 MVP라고하는, 최소기능제품을 만들기 위해 여러 사람들이 모여 악전고투(?)끝에 간신히 제품을 만들어 냈습니다.  해당 프로젝트에서 저는 데이터분석가 겸 프롬프트 엔지니어로 일을 했는데, 결과적으로야 성장했지만 지금 돌아보면 부족한 점도 많고, 미리 알았더라면 미연에 방지했을 오류들이 많았던 듯 싶습니다.  이에 회고를 겸하여, ChatGPT를 포함한 생성형 인공지능(이하 GEN AI)과 일하는 방식에 관한 에세이를 씁니다. 저와 비슷한 언저리의 일을 하고 계시는 여러분들께 이 글이 닿아,같은 실수를 반복하지 않았으면 합니다. Chapter 1. 모든 구성원들에게 필요한 최소한의 선수지식 아래의 항목들에 대한 충분한 설명과 이해가 없다면, GEN AI를 활용한 프로젝트는 결코 계획대로 수행될 수 없습니다. 모델은 아무것도 모른다모든 AI기반 서비스가 그러하듯, AI는 아무...
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정치적이지 않은 추모란 없다

    한국의 욕망이 모여있는 서울, 그 중에서도 가장 핵심이라 할 서초구의 한 초등학교에서 1학년생들을 가르치던 초임교사가, 다름 아닌 교실에서 스스로 목숨을 끊었다. 공교롭게도, 그 학교는 초등학교 교사를 육성하는 ‘교육대학’인근인 한편, 아파트로 상징되는 욕망의 최정점이라 할 만 한 고급 대단지 아파트와 붙어있다시피 한 학교였다. 수많은 이들이 범인을 찾아 나섰다. 소셜미디어에서는 수많은 초등교사들의 진상학부모의 교권침해를 지적했고, 나아가 교사들을전혀 보호해주지 못하는 교감/교장은 물론 교육청, 교육부에 대한 원망이 가득 찼다. 이 원망과 원한은 범인을 색출하려는 욕망으로 이어졌고, 그러던 중에 ‘무고한‘ 여당 국회의원이 지목되어 그가 최초 유포자를 고발하는 촌극이 벌어지기도 했다.      많은 동료 교사들이 고인을 추모하기 위해 사건이 벌어진 학교 앞에 모였고, 주말에는 도심에서 규모 있는 집회를 열기도 했다. 이러던 중, 눈에 계속 밟히는반응들이 곳곳에서 튀어나왔...
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