편집자 A: “그래서 양자 컴퓨터가 뭐예요?” 제가 무서워하는 말입니다. 양자 컴퓨터 책을 끝낸 이 시점에도 양자 컴퓨터가 무엇인지 누군가에게 설명하기가 너무 어렵거든요. 아, 책이 어렵진 않습니다. 그냥 ‘양자 컴퓨터’ 내용이 너무 어려워요. ㅜ.ㅜ

양자 컴퓨터에 대해 아무것도 몰랐던 사람이 문장 하나씩 읽고 교정하려니 죽을 맛이었습니다. 큐비트, 중첩, 얽힘… 읽히긴 하는데 이해하기 어려운 단어들이 계속 나오니 어지러웠습니다. 내가 문과라서 그럴 수도 있겠다 싶어 이과인 팀원한테도 부탁했는데 역시 어려워했습니다. 어려운 게 맞아요. 그냥 양자 컴퓨터는 어려워요.하지만 포기하기엔 너무 아까운 주제입니다.

• • [정보] 전세계가 양자 컴퓨터에 열광하는 이유
    작년 말부터 가장 뜨거운 감자는 단연 ‘양자 컴퓨터’야. 근데 왜 전세계가 양자 컴퓨터에 열광하냐고? 양자 컴퓨팅이 가진 엄청난 능력 때문이야. 미래의 양자 컴퓨터는 오늘날의 컴퓨터보다 수천, 수백만 배 더 빠른 속도로 문제를 해결할 수 있을거래. 그렇게되면 지금 인류가 풀기 어려운 문제들도 더 효과적으로 해결할 수 있게 되겠지. 상용화 시기에 대해 여러 추측이 나오고 있지만, 지금처럼 활발하게 연구를 진행하고, 투자와 관심이 지속된다면 우리가 생각한 것 보다 훨씬 빠르게 진행될 거라고 생각해.

• • [정보] 재주는 코파일럿이 넘고, 개발자는 구경만 하기
    AI 코딩 파트너로 깃허브 코파일럿 도입을 고민 중이라면 코파일럿의 사용법부터 활용기, 실험기(!)까지 정리되어 있는 이 글을 확인해 봐. 코파일럿으로 리액트와 타입스크립트를 쓰는 앱을 만들기도 하고, 워크스페이스 구조 설명을 부탁해보기도 하고, (많이 사용하는) 테스트 코드도 짜봤대. 코파일럿을 사용하기 전에는 내 일을 ‘알잘딱깔센’으로 도와줄 거라고 생각했지만, 실제로는 그렇지 않은 경우가 많았다는 후기도 있더라고. 그래서 ‘재주는 코파일럿이 부리고, 개발자는 구경만 하기’ 가능해졌냐고? 그건…(더보기)

• • [정보] 리팩토링으로 함께하는 여정, 더 나은 코드로의 항해
    서비스 요구에 유연하게 대응하기 위해 리팩토링을 진행한 이야기를 공유해. 리팩토링은 코드 개선뿐만 아니라 팀의 협업과 문제 해결 방식을 키우는 데도 도움이 되었는데, 특히 마틴 파울러의 책을 함께 읽으면서 기술적 이해도 차이를 줄이고, 실질적인 설계 기반을 세우는 데 도움이 되었다고. 이 외에도 Mob Programming, 스프린트와 회고를 통해 팀의 협업과 성장을 경험했대. 팀원들의 후기도 함께 담겨 있어 꼭 읽어보는 걸 추천해.

• • [뉴스] “키보드 입력 패턴까지 낱낱이 수집”…中 딥시크 보안성 뭐가 문제인가 보니
    지난달 혜성같이 등장한 중국의 생성형 AI인 딥시크가 바람처럼 사라질 위기에 처했어. 가장 큰 문제는 지나치게 많은 데이터를 수집하지만, 정보 수집 거부권이 없는 점이야. 데이터는 중국에 보관되는데 중국 법률상 활용 범위에 제약이 없는 점도 문제야. 이 때문에 해외 여러 국가는 물론 우리나라도 정부부처는 물론, 여러 기업들도 접속을 제한하고 있긴 한데 이에 대한 컨트롤타워가 없다보니 실효성 있는 대책이 부재하다는 평이 있어. 이번 일로 빠른 기술 발전에 비해 성장하지 못한 AI 윤리에 대해 다시 짚어볼 타이밍이 아닐까 싶어.

• [정보] 분산 시스템에서 로컬 캐시 활용하기
  서비스의 규모가 커질때, 어떻게 하면 여러 클라이언트가 요청하는 데이터를 더 빠르게 불러올 수 있을까가 큰 고민이지. 카카오페이는 분산 시스템에 Redis와 로컬 캐시를 조합해 사용하면서 이 문제를 해결했대. 이를 통해 로컬 캐시의 ‘데이터 불일치’ 문제도 해결할 수 있었다고. 네트워크 부하는 줄이고, 응답 속도는 높이면서도 정합성을 맞춘 비법이 궁금하다면 살펴보길 추천해.

• • <AGI의 시대> by Patiencelee 님 이 책의 강점은 AGI라는 복잡한 주제를 다각도로 조명하면서도, 일반 독자들도 이해할 수 있는 수준으로 설명하고 있다는 점입니다. 저자가 AGI를 단순히 기술적 관점에서만 다루지 않고, 철학적 고찰부터 실제적인 정책 대응까지 폭넓게 다루고 있는 점에 주목할 만합니다. 또한 이 책의 백미인 2부에서는 얼라인먼트 문제를 다루며 AI 안전성 확보가 왜 중요한지에 대한 깊이 있는 논의를 전개합니다. 특히 오픈AI, 구글 딥마인드 등 주요 기업의 접근 방식을 비교 분석한 부분은 실무적으로도 큰 가치가 있습니다.
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• <그로킹 알고리즘> by 토끼 님​ 복잡한 수학, 프로그래밍 지식이 없어도 이해할 수 있게 친절한 설명과 일러스트로 구성되어 있다. 프로그래밍이 처음이어도 낯선 용어를 쉽게 풀어줘서 비전공자도 학습할 수 있고, 헷갈렸던 자료구조나 알고리즘들도 일러스트로 쉽게 이해 가능하다. 기본적인 다익스트라 알고리즘은 물론 간선의 가중치가 음수인 경우 (벨만-포드 알고리즘)까지 다루는 등, 코테를 앞두고 이 책을 1회독 해도 굉장히 도움이 될 것 같다. 빈출 알고리즘을 다양하게 다루는데, 제일 좋은 건 기초부터 탄탄하게 쌓아 올려준다는 점이다.
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• • DeepSeek-R1에 관한 비주얼 가이드
• • 구글, 딥시크 겨냥 ‘가성비’ AI 모델 내놨다
• • “AI에게 컴퓨터를 맡겨도 될까?”…CUA 상용화 ‘성큼’
• • “구글, 5년 내 양자컴퓨팅 상용 앱 개발 목표”
• • 코드 품질 개선 기법 4편: 문을 없애고 테스트하기
• • Hexagonal Architecture, 진짜 하실 건가요?
• • 그래서 계정 연동 하면 뭐가 좋은데?
• • 사용자에서 데이터 엔지니어로, 쏘카 온보딩 회고