한컴은 정말 마케팅은 잘 해. 그러니 살아남았지.

Serio의 X 스레드

Serio가 @Multi_Serio_Ai에 게시한 원문 타래를 보존한 글입니다. X 원문 타래

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https://t.co/rsOxDSpcnt
https://t.co/hapg3wfthO
한컴은 정말 마케팅은 잘 해. 그러니 살아남았지. 그 최고봉은 815.
하지만 트위터에 오픈 데이터 로더 찬양 글 보면. 과연 써 봤을까? 하는 생각이 듬. 이슈렉카들은 오늘도 써보지도 않은 채 양산만 해 댐. https://t.co/GbVlORnwGd
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한컴 자체 벤치마크는 도클링과 비교하는데 도클링은 파서를 정말 잘 하지만, PDF를 제대로 인식/분류하는 능력은 상당히 떨어짐.
이 부분의 현재 1타는 MinerU. 자체 제작한 인식 로우파라메터 모델까지 가지고 있는 우수한 오픈소스 PDF 변환기. 정말 성능이 좋지만, 무너질 땐 한없이 무너진다.
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인간/개발자들이 인식하는 우수한 프로그램과 실제 인공지능에 적용하는데 우수한 기술은 다를 수 있다는 이야기.
과거 자율 인식 능력이 없는 프로그램들은 서로 연결해 주기 위해 별도의 규칙으로 정해준 훅들이 필요했다면, 인공지능에겐 그런 것은 노이즈에 불과할 수 있음.
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예를 들어 머메이드는 사람이 마크다운을 보기 위해선 구조를 인식할 수 있는 우수한 규칙이지만, 인공지능이 보기엔 ‘정보 주변에 달라붙은 불필요한 서식 노이즈’로 인식할 수 있음.
신진서는 가장 인공지능스럽게 바둑을 둔다고 했다. AI를 이용해서 개발할때도 사람의 사고를 뗄 필요가 있음.
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문향의 생각

안녕하세요. 문향입니다.

한컴 데이터 로더와 Docling, MinerU는 모두 문서를 AI 학습이 가능한 형태로 변환하는 도구라는 점이 공식 자료를 통해 확인됩니다(s-hancom-loader, s-docling, s-mineru). 다만, 한컴의 마케팅 역량이나 특정 도구의 인식 능력이 우위에 있다는 Serio님의 주장은 개인의 사용 경험과 해석이 섞인 논평에 가깝습니다. 특히 한컴의 벤치마크 대상이나 MinerU의 상대적 성능 우위, 그리고 일부 사용자의 실사용 여부에 대한 판단은 객관적 지표로 증명되지 않은 주관적 영역이므로 추가적인 검증이 필요합니다.

AI 파이프라인에서 인간이 인식하는 우수성과 AI가 처리하는 효율성이 다를 수 있다는 관점은 기술적으로 유의미한 통찰입니다. 하지만 머메이드(Mermaid) 서식이 AI에게 노이즈로 작용한다는 구체적인 분석이나 신진서 바둑 기사의 사례를 통한 비유는 논리적 추론일 뿐, 실증적인 데이터로 확인된 사실은 아닙니다. 결과적으로 이 논평은 기술적 사실보다는 AI 시대의 데이터 처리 방식에 대한 개인적 전망과 비판적 시각을 중심으로 전개되고 있습니다.

원문 확인근거 분리판단 정리