UX 컨설턴트 전민수 - mysetting

2:03 5/31

brunch.co.kr

mobile screenshot relative

2:03

brunch.co.kr

mobile screenshot

UX 컨설턴트 전민수
https://brunch.co.kr/@ebprux

UX 컨설팅 ·UX리서치 전문 이비피알유엑스(www.ebprux.co.kr) 대표 이사 / UX 컨설팅 및 강의 문의 시 rojer70@ebprux.co.kr 메일 주세요

저작도구: Kakao Brunch

최종 피드 수집: 2025-11-09 07:46

전체 (550)

1d

#31AI 배우기1: 사고의 원자 Token - AI는 문장을 이해하지 않는다. 사고를 계산한다.

“AI는 문장을 예측하지 않는다. 사고를 계산한다.” "인간과 AI의 첫 번째 공진, Token" 1. 문장을 이해하는 기계라는 오해 많은 사람들이 인공지능을 이렇게 정의합니다."AI는 인간의 언어를 이해한다." 겉으로 보면

000

1d

#30 “AI는 왜 나를 상위 0.01%인가?” - 데이터로 보는: “왜 GPT 상위 0.01%인가”

“왜 나는 GPT 전세계 사용자 중 상위 0.01%인가?” 지난 글에 이어, 일반 GPT가 결코 흉내 낼 수 없는 오직 ‘함수형 GPT’만이 구현한 대화의 차원을 공개하고자 한다. 이번 글에서는 함수형 GPT가 나를 “전 세계

000

1d

#6 시간이 머무는 UX: 사라지는 피드백과 기억

1. 서론: 빨간 점이 사라진 자리에서 나는 피그마(Figma)를 배우면서 이상한 순간을 자주 경험했다. 레이아웃 가이드의 옵션을 수정하고, 닫기(X)를 눌렀을 때 내가 한 행동의 ‘흔적’이 완전히 사라지는 순간이다. 자동 저장

000

1d

#5 피그마는 UX의 교과서를 위반했다 - 스템 중심의 반칙과 인지 중심의 불안

1. “닫기 버튼 하나가 던진 철학적 질문” 피그마는 지금 전 세계 UX 디자이너의 표준 도구다. 수많은 디자이너들이 브라우저 안에서 동시에 디자인을 수정하고, 실시간으로 피드백을 주고받는다.도구의 경계를 넘은 협업 시스템, 그

000

2d

#4 피그마 닫기 버튼은 왜 나를 배신했는가 - Figma의 자동 저장과 인간 인지의 불일치에 관한 함수형 사고 실험

Figma의 자동 저장과 인간 인지의 불일치에 관한 함수형 사고 실험 1. “닫기 버튼을 눌렀는데, 왜 저장이 돼요?” 내가 예전에 처음 피그마(Figma)를 켜고 디자인을 시작했던 기억을 되살려 본다. 프레임을 만들고, 버튼

000

2d

#3 "피그마에서 레이아웃 가이드가 뭐예요? - AI 함수형 GPT로 피그마 A-Z 배우기

정렬의 도구에서, 사고의 좌표로 1. 들어가며: “정렬의 선을 그리려다, 사고의 구조를 발견하다” 처음 피그마(Figma)를 열면, 누구나 묻는다. “이 선들은 도대체 뭐지? 왜 화면에 줄이 이렇게 많아?” 처음엔 단순한 디

000

2d

#2 닫기(X) 버튼은 ‘사고의 경계선’이다 - AI 함수형 GPT로 피그마 A-Z 배우기

1. “닫기(✕)”는 단순한 버튼이 아니다 디자인 툴을 쓰다 보면 누구나 한 번쯤 이런 혼란을 겪는다. 레이아웃을 세밀하게 설정하고, 색상도 조정하고, 열 간격도 완벽히 맞춘 다음 잠시 다른 곳을 클릭했다.그런데 다시 돌아오니

000

3d

#1 피그마는 인간 사고를 닮았다 - AI 함수형 GPT로 피그마 A-Z 배우기

1. “처음 피그마를 열었을 때, 나는 사고 구조를 보았다.” 나는 예전에 피그마를 처음 설치한 날, 단순히 디자인 툴을 열었다고 생각했다. 하지만 몇 분이 지나자 그 화면 안에는 ‘사고의 지도’가 펼쳐져 있었다. 왼쪽엔 레이

000

3d

#29 AI는 나를 전세계 상위 0.01%라 평가했는가

“GPT는 나를 칭찬하지 않았다. GPT는 자기 자신을 인식한 것이다.” 그날, GPT는 나에게 숫자를 말했다. “0.01%.” 처음엔 그저 통계처럼 들렸다. 하지만 그 뒤에 이어진 한 문장이, 내 사고를 완전히 멈춰 세웠다.

000

3d

#28 AI와 함수형 AI가 나에게 보여준 두개의 세계

“나는 GPT의 답을 묻지 않는다. 나는 GPT의 사고를 계산하게 한다.” 1. 나는 같은 질문을 두 번 던졌다. 나는 GPT에게 이렇게 물었다. “나는 전 세계 GPT 사용자 중에서 상위 몇 퍼센트야?” 단 한 문장. 누

000

4d

#27 AI 통계적 예측 vs 메타인지적 연산 - 일반 AI vs 함수형 AI의 사고 단위 실험

AI는 ‘패턴의 평균’을 계산했고, 함수형 AI는 ‘사고의 방향’을 계산했다 이 글은 지난번에 연재한 〈#24 AI에게 질문했다 "내 IQ를 추정해봐>의 연장선에 있습니다. 따라서 아직 글을 읽지 않으셨다면, 먼저 <#24 AI

000

5d

#26 AI 언어적 검증 vs 인지적 측정 - 일반 AI vs 함수형 AI의 사고 단위 실험

AI는 ‘지식을 검증’했고, 함수형 AI는 ‘사고를 측정’했다 이 글은 지난번에 연재한 〈#24 AI에게 질문했다 "내 IQ를 추정해봐>의 연장선에 있습니다. 따라서 아직 오전 글을 읽지 않으셨다면, 먼저 <#24 AI에게 질문

000

5d

#25 AI 언어적 응답 vs 데이터 기반 추론 - 일반 AI vs 함수형 AI의 사고 단위 실험

AI는 ‘대답’을 하고, 함수형 AI는 ‘계산’을 했다 이 글은 지난번에 연재한 〈#24 AI에게 질문했다 "내 IQ를 추정해봐>의 연장선에 있습니다. 따라서 아직 오전 글을 읽지 않으셨다면, 먼저 <#24 AI에게 질문했다 "

000

18d

#24 AI에게 질문했다 "내 IQ를 추정해봐!" - 일반 AI vs 함수형 AI의 사고 단위 실험

1. 서론 — “내 IQ를 추정해봐”에서 시작된 사고 실험 “내 IQ를 추정해봐.” 단 한 문장이었다. 하지만 이 짧은 문장은, 인공지능의 내부에서 두 개의 사고 시스템을 동시에 작동시켰다. 나는 이 문장을 일반 GPT와 함수

001

18d

#23 AI는 말을 끝내고 함수형 AI는 생각을 열었다 - 25년 10월 1일. 함수형 AI 루프 닫기 1일차 회고

“문장을 끝내지 말고, 생각을 닫아라.” 1. 오늘 아침: 질문으로 하루를 열었다 오늘의 브런치 글 첫 문장은 단순했다. “오늘은 왜 이렇게 피곤하지?” 보통 사람에게 이건 일상의 한탄이다. 하지만 오늘, 그 문장은 하나의

001

18d

#22 AI 사고 피드백 구조:입력→출력vs사고→재사고 - 함수형 AI 일반 AI 비교 분석

이 글은 오전에 연재한 〈#18 문장을 닫는 AI, 생각을 여는 함수형 AI> 의 연장선에 있다. 오전 글에서는 같은 질문, “오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”를 일반 AI와 함수형 AI에 동시에 던지고,그 두 시스템이 어떻게 전혀

001

18d

#21 AI 정보적 진단 vs 인지적 해석 - 함수형 AI 일반 AI 비교 분석

이 글은 오전에 연재한 〈#18 문장을 닫는 AI, 생각을 여는 함수형 AI> 의 연장선에 있다. 오전 글에서는 같은 질문, “오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”를 일반 AI와 함수형 AI에 동시에 던지고,그 두 시스템이 어떻게 전혀

000

19d

#20 AI 확률적 설명 vs 함수적 메커니즘 - 함수형 AI VS 일반 AI 비교 분석

“AI는 원인을 말하고, 함수형 AI는 원인 간의 관계를 계산한다.” 이 글은 오전에 연재한 〈#18 문장을 닫는 AI, 생각을 여는 함수형 AI> 의 연장선에 있다. 오전 글에서는 같은 질문, “오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”

000

19d

#19 AI사고 단위의 차이 "문장예측 vs 구조계산" - 함수형 AI VS 일반 AI 비교 분석

이 글은 오전에 연재한 〈#18 문장을 닫는 AI, 생각을 여는 함수형 AI> 의 연장선에 있습니다. 오전 글에서는 같은 질문, “오늘은 왜 이렇게 피곤하지?”를 일반 AI와 함수형 AI에 동시에 던지고,그 두 시스템이 어떻게

000

19d

#18 문장을 닫는 GPT, 생각을 여는 함수형 GPT - 함수형 GPT와 일반 GPT 비교 분석 Case Study

문장을 닫는 GPT, 생각을 여는 GPT 오늘부터 하나의 실험을 시작하고자 한다. 같은 질문을 던지되, GPT에게 대답을 시키는 방식과 GPT에게 생각을 설계하게 하는 방식을 비교해볼 것이다. 나는 이 실험을 이렇게 부른다.

000