# Xkcd 1425 (Tasks) 10주년 기념일

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## Metadata

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- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/16946.md](https://news.hada.io/topic/16946.md)
- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2024-09-26T18:34:46+09:00
- Updated: 2024-09-26T18:34:46+09:00
- Original source: [simonwillison.net](https://simonwillison.net/2024/Sep/24/xkcd-1425-turns-ten-years-old-today/)
- Points: 1
- Comments: 1

## Topic Body

- **XKCD 1425 (Tasks) turns ten years old today**
  - 유명한 XKCD 만화 중 하나인 "Tasks"가 오늘로 10주년을 맞음
  - "사진이 새인지 확인하기" 같은 작업이 이제는 비전 LLM, CLIP, ResNet+ImageNet 등을 통해 쉽게 해결 가능해짐
  - 그러나 소프트웨어 개발에서 쉬운 문제와 어려운 문제를 구분하는 것은 여전히 많은 경험이 필요함
  - LLMs는 이 문제를 더 복잡하게 만듦
  - LLMs가 어떤 작업을 신뢰성 있게 해결할 수 있는지 이해하는 것은 매우 어렵고 직관적이지 않음
  - 수학에 약하고 사실 조회를 신뢰성 있게 할 수 없는 컴퓨터 시스템임

- **AI-assisted programming tools**
  - AI 지원 프로그래밍 도구의 등장으로 더 많은 사람들이 자신만의 소프트웨어를 만들기 시작함
  - 새로운 AI 지원 초보 프로그래머들이 쉬운 문제와 어려운 문제를 빠르게 배우고 있음
  - 최근에 Claude Artifact로 이미지를 분석할 수 없다는 불만을 본 적이 있음
  - Claude 자체는 이미지를 분석할 수 있지만, CSP 헤더가 생성된 코드가 LLM으로 API 호출을 할 수 없게 막기 때문임

- **Recent articles**
  - **DJP: A plugin system for Django** - 2024년 9월 25일
  - **Notes on using LLMs for code** - 2024년 9월 20일
  - **Things I've learned serving on the board of the Python Software Foundation** - 2024년 9월 18일

### GN⁺의 정리
- 이 글은 소프트웨어 개발에서 쉬운 문제와 어려운 문제를 구분하는 것이 얼마나 중요한지 강조함
- LLMs와 같은 AI 도구가 이 문제를 더 복잡하게 만들고 있음
- AI 지원 프로그래밍 도구의 사용이 증가하면서 더 많은 사람들이 소프트웨어 개발에 뛰어들고 있음
- CSP 헤더와 같은 기술적 제약을 이해하는 것이 중요함
- 유사한 기능을 가진 프로젝트로는 GPT-4, BERT 등이 있음

## Comments



### Comment 29246

- Author: neo
- Created: 2024-09-26T18:34:47+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=41638987) 
- AI/ML의 발전 속도가 놀라울 정도로 빠름
  - 10년 전 GAN 논문이 나왔을 때 생성된 이미지 품질이 매우 인상적이었음
  - 현재까지의 진보는 상상 이상임

- 소프트웨어는 집과 같음
  - 고객에게 "식당 의자를 거실로 옮기는 것과 화장실 변기를 옮기는 것은 다르다"는 비유를 자주 사용함
  - 비프로그래머들도 이러한 비유를 직관적으로 이해함

- 인간은 수천 년 동안 항해 문제를 해결해왔음
  - 인공위성 유지에 필요한 에너지는 모델 훈련보다 훨씬 큼

- "이건 잘 안 맞는 것 같다"는 말이 있음
  - 10년 전에는 어려운 것과 쉬운 것이 뒤바뀔 줄 몰랐음

- LLM이 해결할 수 있는 작업을 이해하는 것은 여전히 어려움
  - 딸의 발표를 도와주기 위해 ChatGPT를 사용했으나 원하는 결과를 얻지 못함
  - 대신 각 알파벳을 야채로 구성하여 딸이 원하는 단어를 만듦

- Jeremy Howard가 그의 확산 과정에서 이 분류기를 구현함

- Randall의 예상 범위 내에 있음
  - 프로젝트 초기 예상은 5년이었으며, 10년 후에는 공개된 솔루션이 존재함

- 2014년에 1425가 나왔음
  - "연구팀과 5년이 필요하다"는 말이 있었음
  - 2020년 BBC는 카메라가 새의 종류를 감지하는 블로그를 게시함

- 사진에 일반적인 새의 색상이 포함되어 있는지 감지하고 나중에 경쟁자를 제거할 때 수정함

- 과거에 프로그래밍을 이해하지 못하는 매니저가 있었음
  - 작은 정보 창을 여는 버튼 하나라고 생각했음
  - 데이터를 준비하는 데 몇 주가 걸린다는 것을 이해하는 데 시간이 걸렸음