본 글에서는 생성형 AI 도구가 다양한 산업, 특히 소프트웨어 개발과 예술 창작 분야에 미치는 영향을 논의합니다. 직조공과 동력 직기의 역사적 사례를 통해 AI를 통한 효율성 향상이 전통 기술의 소멸 및 고품질 추구 저하로 이어질 위험성을 지적합니다. 비용 절감을 위한 AI 활용, 보안 취약성, 사회적 형평성 저해 등의 우려를 제기하며, AI의 윤리적 측면에 초점을 맞춰 AI의 오용을 방지하고 고품질과 인간의 창의성의 중요성을 강조합니다.
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AI 기업의 공격적인 웹 스크래핑에 대응하기 위해 Anubis라는 반크롤링 시스템이 구현되었습니다. Anubis는 Hashcash와 유사한 작업 증명(PoW) 메커니즘을 사용하며, 개별 사용자에 대한 오버헤드는 최소화하지만 대규모 크롤러의 비용은 크게 증가시킵니다. 이것은 임시적인 해결책이며, 최종 목표는 헤드리스 브라우저를 식별하고 차단하여 정상적인 사용자에게 PoW가 필요하지 않도록 하는 것입니다. Anubis는 최신 JavaScript 기능을 필요로 하므로 JShelter와 같은 플러그인을 비활성화하십시오.
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Terraform과 같은 도구가 설정만 제공하고 코드를 제공하지 않는 것에 지치셨나요? Yoke는 Go 또는 Rust로 인프라 정의를 작성하고 WebAssembly로 컴파일하여 Kubernetes 매니페스트를 생성합니다. 이렇게 하면 런타임 종속성으로 인한 보안 위험을 방지할 수 있습니다. Kubernetes 운영자인 Air Traffic Control을 통해 선언적인 인프라 관리가 가능해지고 배포가 간소화됩니다. 저자는 자신의 경험을 통해 사용자 정의 리소스 정의(CRD)를 사용하여 Yoke가 애플리케이션 배포를 어떻게 간소화하는지 보여주고 WebAssembly 기반 보안 샌드박스 메커니즘에 대해 설명합니다.
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저자는 MacBook에서 Kubernetes 개발을 위한 로컬 Linux 환경을 찾고 있었습니다. Docker Desktop을 사용해 보았지만 전력 소모가 심하고, 절전 모드 문제가 있었습니다. 그래서 예상치 못한 해결책으로 Oracle Linux를 발견했습니다. Oracle Linux는 Red Hat Enterprise Linux를 기반으로 하며, 사용하기 쉬운 UTM 템플릿을 제공합니다. 저자는 k3s와 cert-manager 설정 과정을 자세히 설명하고, UTM에서 Oracle Linux의 놀라울 정도로 낮은 전력 소모량을 강조합니다. 이를 통해 Docker Desktop에서 발생했던 문제가 해결되었습니다. 로컬 개발에 매우 적합한 선택입니다.
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블로거 Xe Iaso의 Git 서버(gitea.xeserv.us)가 Amazon의 AI 크롤러 공격을 받아 불안정해졌습니다. robots.txt와 nginx 설정을 사용하여 특정 사용자 에이전트를 차단하려고 시도했지만, 계속해서 IP 주소와 사용자 에이전트를 위장한 공격이 이어지고 있습니다. 최후의 수단으로 서버를 VPN 뒤로 이동시켰고, 향후 보호를 위해 작업 증명 기반의 역방향 프록시를 개발 중입니다. 이 게시글에서는 Amazon AI 크롤러의 자원 소모에 대한 불만과 분노를 표출하며, Amazon에 공격 중단 또는 해결책 협상을 촉구하고 있습니다.
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이 블로그 게시글은 Bash 스크립팅의 숨겨진 보석, 해시맵(연관 배열)에 대한 내장 지원을 밝힙니다! 저자는 GPU 인스턴스 관리를 포함하는 프로젝트 작업 중에 이 기능을 발견하고 사용 방법을 공유합니다. 이 게시글에서는 Bash 해시맵에서 키-값 쌍을 선언하고, 값을 할당하고, 읽고, 반복하고, 삭제하는 방법을 자세히 설명하며, 동적 추가와 미리 정의된 키-값 쌍이라는 두 가지 선언 방법을 보여줍니다. 이것은 Bash 스크립트 내에서 키-값 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 귀중한 기술입니다.
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이 글에서는 최근 출시된 Apple의 Apple Intelligence에 대한 분석을 제공합니다. 이는 iPhone에 인텔리전스를 제공하기 위한 기능 모음입니다. Apple은 사용자 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 우선시하는 안전한 '개인 클라우드 컴퓨팅' 시스템을 구축하는 놀라운 업적을 달성했지만, 이러한 기능의 실제 구현은 실망스럽습니다. 저자는 작성 도구 및 알림 요약부터 이미지 놀이터까지 각 기능을 자세히 분석하여 Apple의 일반적인 높은 품질 기준에 미치지 못하는 결함과 미성숙을 밝힙니다. 이 글에서는 Apple이 '마음의 자전거'(Steve Jobs의 컴퓨터에 대한 비유)를 만들 기회를 놓치고 강력한 기술 기반을 평범한 애플리케이션에 낭비했다고 주장합니다. 예외는 Math Notes로, 저자는 이를 높이 평가합니다. 이 글은 생성형 AI의 본질과 적절한 애플리케이션을 탐구하는 것으로 마무리되며, 생성형 AI의 강점은 데이터 분석과 같은 백엔드 작업에 있으며 직접적인 소비자 제품이 아니라고 시사합니다. 저자는 Apple Intelligence의 미실현 가능성을 개탄하며, 더 효과적인 오픈소스 도구와 비교합니다.
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