2026-01-05 글에서 나는 AI 경험의 차이를 ‘문맥 복잡도’ 하나로 설명했다. 9개월 뒤 카파시가 그린 깔때기 앞에서 그 설명을 두 경계로 나눈다. 일부 수학·코드 과제에서 모델이 해내는 일의 경계는 움직였다. 결과를 믿고 받아들일 수 있게 맡기는 경계는 모델 능력·접근·문제의 가치와 함께, 원래 요구에 이어진 판정 기준이 있는지에도 달려 있다.
AI가 해내는 일과 맡길 수 있는 일
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AI에게 일을 맡기려면 검증과 복구부터 설계해야 한다
안드레이 카파시는 2026-10-11 X 글에서 LLM의 능력을 둘러싼 이해의 격차를 네 층의 깔때기로 그렸다. 같은 모델과 접근권에서도 성공을 판별하고 실패 손실을 제한·복구할 수 있도록 일을 설계하면, 사람이 반복 승인하지 않고 AI에게 맡길 수 있는 범위를 넓힐 수 있다.