Listen Labs의 바이럴 성장 해킹: AI 협업과 최적화 이야기

Listen Labs는 샌프란시스코의 수수께끼 같은 빌보드 광고를 통해 바이럴 마케팅 캠페인을 시작했고, 이는 복잡한 최적화 문제로 이어졌습니다. 베를린의 Berghain 나이트클럽 입장 선별을 시뮬레이션하는 문제였습니다. 이 문제는 3만 명의 엔지니어를 끌어들여 예상치 못하게 대규모 분산 컴퓨팅 실험을 만들어냈습니다. 저자는 AI 파트너인 Claude와 함께 단순한 탐욕 알고리즘에서 라그랑주 승수 기반 RBCR 알고리즘으로 발전하여 인상적인 성과를 거두었습니다. 하지만 딥러닝 모델의 실패도 경험했고, 명확한 수학적 구조를 가진 문제에서는 단순하고 원칙에 기반한 알고리즘이 복잡한 머신러닝 모델을 능가하는 경우가 많다는 것을 알게 되었습니다. 이 이야기는 AI 지원 프로그래밍의 엄청난 잠재력과 인간의 통찰력과 AI의 실행력이 완벽하게 결합된 것을 보여줍니다.