이것은 정말 위험해지고 있습니다.
당신의 AI가 이제 교과서처럼 컴퓨터의 어떤 앱이든 열 수 있게 되었습니다.
누군가가 2000년대의 죽은 .exe 파일을 부활시켰습니다. 소스 코드는 없었습니다. 단 30분 만에 말이죠. 그리고 2시간 후에는 macOS 앱으로 출시되었습니다.
그 기반이 된 레포지토리는 일주일 만에 GitHub 스타가 10k에서 90k로 증가했습니다.
비결은 더 똑똑한 모델 자체가 아닙니다. AI는 소프트웨어가 어떻게 작동하는지 추측하는 것을 멈추고, '찾기'를 시작했습니다.
추측(guess) → 다르게 동작하는 그럴듯한 코드
탐색(look) → 증거(evidence) → 명세(spec) → 재구축(rebuild) → 원본과 비교 테스트
에이전트가 '증명'을 제시해야 할 때 무엇이 달라지는가:
→ 모든 주장은 실제 무언가를 가리킵니다: 함수, 문자열, 관찰된 호출.
→ 발견 사항은 두 가지로 나뉩니다: 확인됨(CONFIRMED) vs. 가설(HYPOTHESIS).
→ 행동 명세는 단 한 줄의 코드가 작성되기 전에 작성됩니다.
→ 재구축 과정은 출력이 원본과 일치할 때까지 테스트됩니다.
증거들:
→ 1996년 게임의 사운드 함수가 바이트 단위로 일치함: 63/63 바이트, 3,205/3,205 테스트.
→ Notion에서 창(window)부터 메인 프로세스까지 추적된 붙여넣기 기능. 하나의 기능을 완전히 이해함.
바이럴 스레드들이 건너뛰는 부분:
→ 스스로 소스 코드를 복구하거나 앱을 클론하지 않습니다.
→ 서버 측 로직은 여전히 보이지 않습니다.
→ 라이선스는 사용자가 가리키는 앱이 아니라 도구 자체를 다룹니다. 클린룸 방식 아니면 아무것도 아닙니다.
영상은 단 한 번의 실행입니다: 증거들이 쌓이고, 하나의 검증에 실패한 후, 완벽하게 일치하는 순간까지 이어집니다.
대부분의 사람들은 이것을 보고 주말까지 어떤 앱이든 복사할 수 있다고 가정하며, 한 번 시도하고 포기할 것입니다.
하지만 단 하나의 앱에서 작은 기능 하나를 파고드는 소수의 사람들만이 몇 달간의 튜토리얼보다 하룻밤 사이에 더 많은 것을 이해하게 될 것입니다.
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