I'm JoCoding, the number one coding YouTuber in South Korea with 700K+ subscribers.
Korea
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I had the great honor of interviewing Sundar Pichai(@sundarpichai), CEO of Google and Alphabet
We discussed the future of coding and developers in the AI era, how education must evolve, and the direction of Google Search’s business model.
Also, a surprise shout-out (well, my back did!) on Sundar’s Instagram!
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JoCoding 조코딩 retweeted
Mac Studio 2대 연결하기 라이브 잼있을것 같네요 ㅎㅎ
@youtubejocoding
piped.video/watch?v=cR6rp110…
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살다 보니 대통령실 추석 선물도 받아보네요ㄷㄷ
감사한 마음으로 잘 받았습니다.
늘 시청해주시고 응원해주시는 구독자분들 덕분이라고 생각합니다. 앞으로도 더 좋은 콘텐츠 열심히 만들겠습니다.
추석까지 아직 조금 남았지만, 모두 풍성하고 즐거운 한가위 보내세요!️️🙇♂️🌕
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최근 콘텐츠 표현과 소통에 대해 사과드립니다
이번 AI 인플루언서 실험을 소개하면서 '엑셀방송'이라는 표현을 후킹으로 사용했습니다. 화제성을 위한 선택이었지만, 실제 콘텐츠보다 자극적으로 비칠 수 있는 표현이었습니다. 많은 분들이 보는 채널인 만큼, 다양한 관점과 윤리적 기준에 따라 다르게 받아들여질 수 있다는 점까지 고려해 표현을 더 신중하게 선택했어야 했습니다. 이 표현으로 불편을 드린 점 사과드립니다.
이후 여러 의견을 주고받는 과정에서도, 논쟁이 커지는 상황일수록 더 차분하고 신중하게 소통했어야 했습니다. 그렇게 하지 못한 점은 제 부족함이었고, 이 부분에 대해서도 사과드립니다.
앞으로는 어떤 표현과 맥락으로 전달할지, 공개적으로 어떻게 소통할지도 더 신중하게 살피겠습니다.
이번 일로 불편과 실망을 드린 분들께 다시 한번 사과드립니다.
조코딩 드림
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JoCoding 조코딩 retweeted
조코딩이 댓글에 AI 봇을 풀어놨다는 얘기가 돌았는데, 오늘 본인이 연출이었다고 밝혔다.
완전 자동이 아니라 댓글을 직접 고르고 AI가 쓴 답을 검토해 붙이는 방식이었다고 했다. AI로 답하냐는 질문에 일부러 이모지로 받아쳤고, 사람들이 퍼나를 걸 예상했으며 AI 유튜버에게 어울리는 바이럴이라고 적었다.
이어지는 대목이 더 중요하다. 중요한 글일수록 AI를 거쳐 논리와 표현을 검토하는 게 낫고, 직접 썼든 AI 도움을 받았든 검토해서 발행한 사람이 책임지면 된다는 것이다. 결국 AI를 썼느냐가 아니라 잘 쓰고 잘 검수하고 자기 판단으로 책임지느냐라는 결론이다.
반박하기 어렵다. Imperva 집계로 자동화 트래픽은 이미 사람 트래픽을 넘어섰고 악성 봇만 전체의 40%다. 사람 흉내를 내는 쪽이 다수가 된 판에서 걸러낼 수 있는 건 티 나게 서툰 자동화뿐이다. X가 두 달 전 답글 자동화 계정 4만 2천 개를 지웠지만 그것도 서툰 쪽을 걷어낸 것에 가깝다.
기준은 도구에서 책임으로 옮겨간다. 누가 썼느냐를 묻는 시기가 끝나면, 틀렸을 때 누가 이름을 걸고 있느냐만 남는다.
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AI 답글 자동화에 대한 생각
1. 결론부터 저는 완전자동화가 아니라 Human in the loop였음. 직접 댓글을 고르고, 내 생각과 키워드를 AI에 넣어 다듬은 뒤 검토하고 복붙하는 원시적인 구조임
2. 증거는 첨부한 이미지. “AI로 답하냐”는 질문에 일부러 🤫로 반응하고, 뜬금없는 포켓몬 질문에도 실제로 답한 ChatGPT 공유 링크와 시간 기록이 남아 있음
3. 완전자동 에이전트였다면 논란 문맥에 맞춰 답하거나 아예 답하지 않았을 것. AI를 어느 정도 안다면 댓글 선택 패턴이나 답변 내용을 보고 완전자동화는 아닐 거라고 추측했을 거라 생각함
4. 이런 장난을 해놓으면 어린이들이 주작 개그 몰카 믿듯 “와 AI 자동화네!” 하고 일부가 퍼나를 것을 예상함. 그것도 AI 유튜버에 어울리는 재미있는 바이럴 콘텐츠
5. 바이럴 성공이지만 생각보다 진짜 봇 하나 풀어 모든 댓글을 자동응답했다고 믿는 사람이 많아서 더 신기했음
그래서 AI 답글에 대한 생각은 (계속)
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그래서 AI 답글에 대한 생각은 (계속)
6. AI로 글쓰는 게 너무 당연한 시대. 중요한 글일수록 오히려 AI를 거쳐 논리와 표현을 검토하는 게 좋다고 생각함
7. 공문서에 맞춤법 검사도 안 하고 내거나, PC 시대에 굳이 붓글씨만 고집하는 것처럼 비효율적이라고 봄
8. 오히려 이번 댓글들을 보면서 논리가 안 맞는 글이 너무 많아서, AI라도 활용해서 자기 글을 한 번 검토해봤으면 좋겠다는 생각이 들었음
9. 직접 쓰든 AI의 도움을 받든 결국 중요한 건 최종적으로 나온 글임. 검토해서 발행한 사람이 그 글에 책임지면 되는 것
10. 결국 중요한 건 AI를 썼냐가 아니라, AI를 잘 쓰고 잘 검수하고 자기 판단으로 책임지느냐라고 생각함
chatgpt.com/c/6aa18480-79b0-…
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이번 ‘AI 여캠 엑셀방송’에 대한 생각
1. 일단 실제 콘텐츠는 엑셀방송 아님. 완전 가상의 AI가 시청자와 실시간으로 건전하게 대화하고 아이돌 챌린지 댄스 리액션을 하는 콘텐츠. (실존 인물이 등장하는 K-pop 아이돌 라이브보다 훨씬 건전함)
2. 첫 줄에 어그로로 “이 정도면 이제 엑셀방송도 AI로 가능하겠다”는 미래 가능성을 후킹으로 붙임.
3. 바이럴 됨. 그런데 일부는 실제 내용보다 ‘엑셀방송’ 언급만으로 감정적으로 반응하고, 실제 콘텐츠와 전혀 다른 결론까지 확장함.
4. 대표적으로 @justinchronicle 는 제가 “adult video”를 만들었다는 명백한 허위 사실을 퍼트림.
5. 애초에 ‘엑셀방송’이라는 단어를 왜 언급조차 하면 안 되는지는 모르겠음. 그래도 “음지 단어라 기분 나쁘다”, 소위 ‘기분상해죄’라면 그냥 그럴 수 있다고 생각함. 문제는 거기서 끝나지 않고, 그 감정을 객관적인 잘못으로 만들기 위해 실제 내용과 맞지 않는 논리를 연결하는 경우였음.
그 이유는
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6. 조너선 하이트의 『바른 마음』이 적절한 설명. 사람은 항상 이성적으로 판단한 뒤 감정을 느끼는 게 아니라, 직관과 감정이 먼저 결론을 내리고 이성이 나중에 이유를 찾기도 한다는 이야기.
7. 이번에도 ‘엑셀방송’이라는 단어에서 먼저 불쾌감을 느끼고, 이후 실제 콘텐츠와는 별개로 ‘성인물’, ‘해악’, ‘비윤리’ 같은 실체와 관련 없는 비논리적인 결론으로 확장되는 모습을 꽤 많이 봄.
8. 물론 “그 단어가 싫다”, “그런 후킹이 천박하다”, “기분이 나쁘다”는 전부 가능한 의견임.
9. 다만 솔직하게 그렇게 말하면 됨. ‘기분 나쁘다’와 ‘틀렸다’는 다르고, ‘불쾌하다’와 ‘해악이다’도 다르고, ‘언급했다’와 ‘옹호했다’도 다름. 감정을 정당화하기 위해 사실관계까지 바꾸는 순간부터는 그냥 틀린 이야기임.
10. 논리와 근거가 있는 비판이라면 언제든 의견 나누고 싶음.
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비슷한 실험 하는 데 많고 하는것도 AI버튜버랑 크게 다르지 않은데 필요 이상으로 공격받는건 기술렉카의 업보가 아닐까...
I used GPT-6 Astra to build an AI streamer, then let her run on YouTube for 24 hours.
She brought in ₩81,000 in donations.
Meet Yuna: an AI influencer that reads chat, generates video replies, and dances for viewers.
The setup + results 🧵
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JoCoding 조코딩 retweeted
엑셀방송 이라는 표현이 문제?? 입에 담지도 못할 말이라면 실존하는 엑셀방송부터 폐지해야하는거 아닌가
크롭티 입고 춤추는게 문제면 앞으로 아이돌들은 다 한복입고 활동해야겠네
실제 저런 컨텐츠를 보거나 옹호하는건 아니지만
실제 사람이 하는거보다 차라리 AI로 대체되는게 더 나을거같은데
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JoCoding 조코딩 retweeted
난 이 사람 나쁘게 안보는게. 뭔 사기라도 쳤으면 모르겠는데 대놓고 AI 인플루언서라고 방제에 써놨는데 뭐가 문제인지 잘 모르겠음.
"2600만원짜리 글카로 AI같은 고오오급 기술 동원해서 하는 짓이 고작 그따구냐...?"라고 하는데. AI로는 뭔 고상한 일만 해야 함?
AI로 블로그 자동화해서 수준 낮은 양산글 딸깍해서 돈버는 건 환호할 만한 일이고. 예쁜 아가씨 만들어서 라이브 방송으로 수익화하는 건 절대 안되는 일인 것일까? 후자를 통해 위안을 얻는 사람이 더 많을 것 같은데...? 😗
AI 여캠 엑셀방송으로
81,000원 번 AI코딩강사 ㄷㄷ
1. RTX PRO 6000가 탑재된 워크스테이션+ Qwen 3.8 27B+ Minimax H3 활용
2. AI 인플루언서 ‘유나’로 얼굴·목소리·입모양·동작이 포함된
영상을 생성해 답변하는 AI 스트리머를 만듬.
3. 24시간 동안 유튜브 라이브 자동사냥을 돌림.
4. AI 인플루언서가 "81,000원"을 벌어옴.
어엿한 사업이다 vs 이게 정상적인 돈벌이냐
팝콘각 튀기는 중 ㄷㄷㄷ
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JoCoding 조코딩 retweeted
이 사례 가지고 논란이 있다던데.... 결국 우리나라가 규제 만능적 사고를 가지고 있다는걸 보여줌.
피해자가 없는 AI의 사용례에 자신의 감성을 쏟아붓는것이 이상하고 그걸 떠나 성인이 성인다운 컨텐츠를 즐기는것에 무슨 문제가 있는지 아직도 논쟁을 한다는게 더 경악스러울 뿐.
I used GPT-6 Astra to build an AI streamer, then let her run on YouTube for 24 hours.
She brought in ₩81,000 in donations.
Meet Yuna: an AI influencer that reads chat, generates video replies, and dances for viewers.
The setup + results 🧵
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I used GPT-6 Astra to build an AI streamer, then let her run on YouTube for 24 hours.
She brought in ₩81,000 in donations.
Meet Yuna: an AI influencer that reads chat, generates video replies, and dances for viewers.
The setup + results 🧵
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The results:
⏱️ 24h 44m live
📺 60,936 views
👥 662 peak concurrent viewers
💬 10,497 chat messages
💰 ₩81,000 in donations, before costs
An AI character talking to real viewers for an entire day—and people actually tipped her.
Yuna reads live chat and generates video replies: face, voice, lip movements, and gestures.
The setup: an NVIDIA RTX PRO 6000 workstation, Qwen 3.8 27B, and MiniMax H3.
Midstream, I switched Qwen to Gemini 3.8 Flash to improve reply quality.
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Visited Notion HQ in San Francisco 🇺🇸
I saw how Notion is using AI across its teams and how it’s changing the way they work.
Full video below 👇
Thanks to the @NotionHQ team for having me!
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요즘 재미있는 실험을 하나 하고 있습니다.
감사하게도 Dell Precision Ambassador로 선정되어, 약 3천만 원 상당의 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell이 탑재된 Dell 워크스테이션을 공짜로 지원받았습니다.
이 강력한 성능을 가장 잘 활용할 방법을 고민하다가, 이전 힉스필드 광고에서 만들었던 AI 뷰티 인플루언서 '유나'를 활용해 LIVE AI 인플루언서를 만들게 되었습니다.
유나는 라이브 방송 중 시청자의 채팅을 읽고, 그 자리에서 얼굴·목소리·입모양이 포함된 영상을 생성해 직접 답변하는 AI 스트리머입니다.
Neuro-sama를 비롯한 AI 스트리머는 이미 존재하지만, 대부분 Live2D처럼 미리 정의된 아바타와 모션을 활용합니다. 자연스럽고 빠르다는 장점이 있지만, 캐릭터가 표현할 수 있는 움직임은 사전에 제작된 리깅과 모션의 범위에 영향을 받습니다.
반면 유나는 LTX-2.3 22B 기반의 생성형 영상 모델을 사용합니다. 정해진 모션을 재생하는 것이 아니라, 답변의 내용과 상황에 맞춰 새로운 장면과 움직임을 매번 생성할 수 있습니다.
현재는 아직 초기 단계이지만, 앞으로는 자연스럽게 손짓하며 설명하거나, 자리에서 일어나 춤을 추고, 노래를 부르거나, 상황에 맞춰 배경과 의상을 바꾸는 형태로도 확장할 수 있습니다. 정해진 아바타를 움직이는 것을 넘어, 방송 장면 자체를 실시간으로 생성하는 방식인 셈입니다.
RTX PRO 6000에서는 LTX-2.3 22B, 5 steps 기준으로 하나의 클립을 약 8초 만에 생성할 수 있었습니다. 완전히 즉각적이지는 않지만 실제 방송에서 시청자와 소통할 수 있는 수준이며, 생성하는 동안에는 자연스러운 대기용 클립을 재생해 빈 화면이 나타나지 않도록 했습니다.
또한 LTXVReferenceAudio로 고정된 목소리를 유지하고, 동일한 이미지를 레퍼런스로 사용해 캐릭터의 일관성도 확보했습니다. 영상과 오디오를 동시에 생성하기 때문에 별도의 TTS와 립싱크 모델도 필요하지 않습니다.
이번 실험을 통해 AI 인플루언서가 단순한 가상 캐릭터를 넘어, 스스로 말하고 움직이며 콘텐츠를 만들어가는 새로운 형태의 크리에이터로 발전할 수 있다는 가능성을 보았습니다.
현재 유나의 SNS 운영과 성장 과정까지 자동화하는 실험도 함께 진행하고 있습니다. 앞으로 Dell의 고성능 워크스테이션과 함께 진행한 실험 과정과 결과를 꾸준히 공유해보겠습니다.
많은 관심 부탁드립니다!
#DellProPrecision #DellTech #NVIDIA #AI #GenerativeAI #AICreator
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Higgsfield라는 회사의 성과도 상당히 인상적입니다.
Higgsfield는 다양한 미디어 AI 모델을 Wrapping한 것이 메인 제품인데, 독자적인 브랜딩과 뛰어난 마케팅, 빠른 실행력을 통해 현재 연간 매출 실행률(Annual Run Rate) 5억 달러(약 7,500억 원)를 돌파했고 매월 약 30%씩 성장하고 있다고 합니다ㄷㄷ
마치 미디어 AI 업계의 Cursor를 보는 것 같습니다.
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AI 시대에는 대부분의 기업과 개인이 OpenAI나 Google처럼 프론티어 모델을 직접 만들 수는 없습니다.
그렇다면 승부는 이미 존재하는 기술을 어떤 문제에 적용하고, 어떤 경험으로 제품화하며, 어떻게 사람들에게 전달하느냐에서 갈립니다.
기술이 빠르게 상향 평준화될수록 오히려 스토리, 연출, 제품, 브랜딩, 마케팅이 더 중요한 본질적인 경쟁력이 되는 시대인 것 같습니다.
현장에서는 Higgsfield의 창업자이자 CEO인 @alexmashrabov 와도 직접 만나 잠시 이야기를 나눌 수 있어 더욱 뜻깊었습니다.
초대해주신 @higgsfield_ai 감사합니다.
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오늘 @higgsfield_ai의 100% AI 장편 영화 〈HELL GRIND〉 VVIP Seoul 시사회에 초청받아 다녀왔습니다.
약 95분 분량의 장편 영화임에도 인물의 일관성, 액션 연출, 감정 표현의 디테일이 기대 이상이었습니다.
이제 AI 영상은 기술적으로 가능한지를 논하는 단계를 지나, 결국 어떤 이야기를 만들고 어떻게 연출할 것인가라는 본질이 더 중요해지는 단계에 들어온 것 같습니다.
뛰어난 감독과 창작자들이 AI를 적극 활용한다면, 과거에는 막대한 제작비와 인력이 필요했던 대작 영화도 훨씬 적은 비용으로 만들 수 있고, 100% AI 기반 영화 역시 충분한 시장성을 가질 수 있겠다는 생각이 들었습니다.
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