PVTI > 결과 분석
CTDB
효율에 목숨 건 사냥꾼
""지표 안 나오면 코딩 아님" — AI를 벤치마킹 도구로만 쓰는 타입"
성향 분석 요약
C
제어(Control)
AI를 명확한 지시로 운용
T
도구(Tool)
즉각 기능 활용 중심
D
데이터(Data)
로그·수치로 판단
B
구조(Build)
유지보수·설계 우선
너는 지금 어떤 상태냐면
넌 AI를 도구로 보고, 그 도구의 성능을 수치로 증명해야 직성이 풀리는 사람이야. '이 모델이 더 빠르다'는 주장보다 벤치마크 결과를 직접 돌려봐야 믿음이 가지. 실용적이고 냉정한 판단력이 강점이야.
선배의 한 마디
"근데 있잖아. 벤치마크 세팅하다가 정작 프로덕트가 늦어지면... 그 수치가 무슨 소용이야? 측정에 집착하다 목적을 잃을 때도 있어."
이걸 고치려면
네 데이터 중심 사고는 최고야. 근데 빠른 프로토타입으로 가설을 먼저 검증하고, 그다음에 수치로 다듬는 순서를 연습해봐.
파이랩의 처방전
문제는 '무엇을 측정하는지'를 모르면 벤치마크가 의미 없다는 거야. 검색 품질을 측정할 때 Accuracy만 보면 실제 유저 경험과 전혀 다른 결론이 나올 수 있어. 모델이 어떤 방식으로 예측값을 생성하는지 알면, 의미 있는 지표를 직접 설계할 수 있고 거짓 벤치마크에 속지 않게 돼. AI 모델 평가 지표의 원리와 한계를 깊게 파고들어 봐.
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