EP 103. 이해가 병목이 될 때
📺 원본 영상: EP 103. 이해가 병목이 될 때
🎙️ 채널: AI Frontier Korea (노정석)
📅 정리 일자: 2026-07-14
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개요
이번 에피소드는 새로 등장한 고성능 AI 모델과 코딩 에이전트를 둘러싼 체감 성능, 비용 구조, 오케스트레이션 방식, 그리고 인간의 이해 능력이라는 문제를 함께 다룬다. 출연자들은 단순히 “새 모델이 얼마나 좋아졌는가”를 평가하는 데서 멈추지 않고, 모델이 빠르게 산출물을 만들어내는 상황에서 인간이 그 결과를 이해하고 책임질 수 있는가라는 더 근본적인 질문으로 논의를 확장한다.
핵심 문장은 제목 그대로 “이해가 병목이 될 때”다. 과거에는 모델이 충분히 잘하지 못하는 것이 병목이었다면, 이제는 모델이 너무 빠르게 만들고 고치고 제안하기 때문에 사용자의 인지 속도, 검증 능력, 작업 경계 설정 능력이 병목으로 떠오른다. 이 변화는 코딩 생산성의 문제가 아니라, 인간이 AI와 함께 일하는 방식 전체를 다시 설계해야 한다는 신호로 읽힌다.
모델 성능의 향상보다 먼저 체감되는 것은 비용이다
대담은 새 모델을 실제로 써본 경험에서 출발한다. 출연자들은 최신 고성능 모델이 분명 더 잘 알아듣고, 이전 모델들이 잡지 못했던 버그나 설계 문제를 찾아내는 사례가 있었다고 말한다. 특히 코딩 프로젝트 리뷰나 Minecraft 안에서 에이전트를 만드는 작업처럼 복잡한 맥락이 필요한 문제에서, 기존 모델들이 몇 시간씩 헤매던 부분을 새 모델이 비교적 빠르게 파악했다는 경험이 공유된다.
그러나 이 체감은 단순한 감탄으로 이어지지 않는다. 더 강한 모델은 더 많은 토큰과 더 높은 비용을 요구하며, 실제로 한두 개의 어려운 문제를 해결하는 과정에서 사용 가능량의 상당 부분이 소모되는 경험이 등장한다. 출연자들은 “좋다”는 감각보다 “너무 빨리 닳는다”는 감각이 더 선명하게 느껴진다고 말한다. 이는 고성능 모델의 가치를 부정하는 것이 아니라, 이제 모델 선택이 성능만의 문제가 아니라 비용 대비 효율의 문제로 이동하고 있음을 보여준다.
이 지점에서 중요한 변화는 사용자가 모든 일을 최고 모델에게 맡기는 방식에서 벗어나야 한다는 점이다. 판단, 리뷰, 종합처럼 높은 추론 능력이 필요한 작업은 최상위 모델이 맡고, 구현이나 반복적인 하위 작업은 더 작은 모델이나 저렴한 모델에게 위임하는 방식이 다시 중요해지고 있다. 흥미로운 점은 이 패턴이 완전히 새로운 것이 아니라는 데 있다. 과거에도 “판단은 Opus가 하고, 코딩은 Sonnet이 하게 하라”는 식의 프랙티스가 있었고, 이제 더 비싼 프론티어 모델이 등장하면서 같은 논리가 반복되고 있다.
스스로 판단하는 에이전트와 모델 오케스트레이션의 재등장
출연자들이 주목한 사례 중 하나는 고성능 모델에게 “모든 코딩 작업에 대해 적절한 저성능 모델을 스스로 판단해서 선택하고, 그것을 서브 에이전트에서 실행해 달라”고 지시한 프롬프트다. 이 사례에서 모델은 하위 작업의 성격에 따라 Sonnet이나 Haiku 같은 더 작은 모델을 선택하고, 비용과 효율성을 고려해 역할을 분배했다. 강연자는 이 사례를 통해 세세하게 명령하는 프롬프트 방식에서 모델이 스스로 작업 구조를 판단하도록 맡기는 방식으로 이동하고 있다고 해석한다.
05:02 - 고성능 모델이 비용과 효율성을 고려해 하위 모델을 선택하도록 한 프롬프트와 메모리 내용을 설명하는 구간
이 변화는 프롬프트 엔지니어링의 관점에서도 의미가 크다. 이전에는 사용자가 상세한 스펙을 만들고, 모델이 그 범위를 벗어나지 않도록 가드레일을 구성하는 방식이 중요했다. 그러나 최신 고성능 모델에서는 사용자가 모든 절차를 미리 설계하기보다, 모델이 계획과 실행 방식을 스스로 선택할 수 있도록 더 높은 수준의 의도를 제공하는 접근이 부상한다. 이는 모델의 능력이 향상되면서 인간의 역할이 명령자가 아니라 작업 구조를 설계하고 경계를 정하는 오케스트레이터에 가까워지고 있음을 보여준다.
다만 이 흐름은 모델 가격과 밀접하게 연결되어 있다. 최상위 모델이 충분히 저렴하다면 모든 일을 하나의 고성능 모델에 맡기는 방식이 편할 수 있지만, 비용 부담이 커지면 자연스럽게 작은 모델, 정적 도구, 캐시, 메모리, 하위 에이전트의 조합이 다시 중요해진다. 결국 사용자는 “어느 작업을 누구에게 맡길 것인가”라는 엔지니어링 문제를 마주하게 된다. AI를 쓰는 일이 쉬워질수록, 역설적으로 AI 시스템을 구성하는 경계 설정 능력은 더 중요해진다.
Anthropic식 원샷 모델과 OpenAI식 테스트 타임 컴퓨트의 차이
대담 중반부에서는 모델 개발 철학의 차이도 언급된다. 출연자는 Anthropic 계열 모델이 상대적으로 “한 번에 똑똑하게 답하는” 원샷 성능에 더 무게를 두는 것처럼 느껴진다고 말한다. 반면 ChatGPT 계열 모델은 테스트 타임 컴퓨트(Test-time Compute), 즉 추론 과정에서 더 많은 계산 자원을 투입해 성능을 끌어올리는 접근에 여전히 큰 기대를 걸고 있는 것처럼 보인다고 분석한다.
이 차이는 단순한 취향의 문제가 아니라 상업적 선택의 문제로 이어진다. 작은 모델에 긴 테스트 타임 컴퓨트를 투입해 점진적으로 성능을 끌어올리는 방식이 단위 비용당 더 나은 결과를 줄 수도 있고, 반대로 거대한 모델이 짧은 토큰 안에서 원샷으로 해결하는 방식이 더 효율적일 수도 있다. 출연자는 이를 회사 조직에 비유한다. 어떤 일은 천재 한 명이 일필휘지로 끝내는 것이 낫고, 어떤 일은 적절한 사람 여러 명이 나누어 처리하는 것이 더 낫다.
이 비유는 AI 에이전트 시대의 작업 설계에 꽤 정확히 맞아떨어진다. 사용자는 더 이상 “어떤 모델이 최고인가”라는 단일 질문만 던질 수 없다. 대신 “이 작업은 큰 모델 하나에게 맡길 일인가, 작은 모델 여러 개를 조합할 일인가, 아니면 도구를 만들어 재사용할 일인가”를 판단해야 한다. 모델의 다양성이 늘어나는 것은 사용자에게 선택권을 주지만, 동시에 선택 자체를 잘하는 능력을 요구한다.
이해가 새로운 병목이 되는 순간
이번 에피소드의 중심 개념은 “이해가 새로운 병목”이라는 표현이다. 출연자들은 모델 성능이 올라가면서 산출물은 점점 더 빠르게 나오지만, 사용자가 그 산출물을 실제로 이해하고 있는지에 대한 불안이 커지고 있다고 말한다. 코드가 생성되고, 버그가 수정되고, 설계가 바뀌지만, 그 과정을 사람이 충분히 따라가지 못한다면 생산성은 늘어나는 동시에 인지 부채도 쌓인다.
이 논의에서 Alfred Korzybski의 “지도는 영토가 아니다”라는 명제가 인용된다. 지도와 영토 사이에는 항상 차이가 있고, 그 차이가 바로 사용자가 아직 알지 못하는 미지의 영역이다. AI가 작업을 수행할 때도 마찬가지다. 사용자가 의도를 충분히 명확히 하지 않으면 모델은 빈틈을 자기 나름의 추측으로 메운다. 작업이 복잡해질수록 그런 미지의 영역은 늘어나고, 모델이 임의로 결정하는 부분도 많아진다.
출연자들은 최신 모델이 바로 이 미지의 영역을 더 선명하게 드러내는 첫 모델이라고 해석한다. 모델이 부족해서 실패하던 시기에는 사용자가 이해하지 못한 부분이 잘 보이지 않았다. 그러나 모델이 충분히 똑똑해지면, 실패의 원인이 모델의 한계인지 사용자의 불명확한 의도인지 구분해야 하는 단계가 온다. 이때부터 병목은 모델의 추론 능력이 아니라, 사용자가 자기 문제를 얼마나 잘 구조화하고 설명할 수 있는가로 이동한다.
구현 전, 구현 중, 구현 후에 필요한 인지 보조 장치
대담에서는 AI와 함께 일할 때 미지의 영역을 줄이기 위한 여러 방법이 소개된다. 구현 전에는 모델과 함께 블라인드 스팟을 브레인스토밍하고, 사용자가 놓친 가정이나 모호한 요구사항을 인터뷰 형식으로 끌어내는 방식이 언급된다. 이는 전문가 인터뷰나 Cognitive Task Analysis(인지 과업 분석)와 닮아 있다. 사람의 머릿속에 암묵적으로 들어 있는 판단 기준을 모델이 질문을 통해 외부화하도록 돕는 방식이다.
구현 중에는 노트와 문서화가 중요해진다. 출연자들은 모델이 긴 세션을 이어가며 컨텍스트를 압축하고, 작업 기록을 일종의 LLM 위키나 확장된 두뇌처럼 관리하는 패턴을 소개한다. 이는 단순히 로그를 남기는 것이 아니라, 모델과 인간이 같은 작업 지도를 공유하도록 만드는 행위에 가깝다. 산출물이 빠르게 변하는 상황에서는 사람이 모든 세부사항을 기억할 수 없기 때문에, 작업 과정 자체를 이해 가능한 외부 기억으로 만들어야 한다.
구현 후에는 퀴즈와 보고서가 핵심 장치로 등장한다. 한 사례에서는 모델에게 변경 사항에 대한 HTML 보고서를 만들게 하고, 그 안에 컨텍스트, 직관, 수행된 작업, 그리고 사용자가 반드시 통과해야 하는 퀴즈를 포함하도록 요청한다. 이 방식은 단순한 요약이 아니라 사용자가 정말 이해했는지를 검증하는 장치다. AI가 만든 결과물을 사람이 책임지려면, 결과를 보는 것만으로는 부족하고 스스로 설명할 수 있을 정도의 이해를 확보해야 한다는 문제의식이 깔려 있다.
14:50 - 변경 사항을 이해하기 위한 HTML 보고서와 퀴즈 생성 프롬프트를 소개하는 구간
또 다른 장치로 Explain Diff 스킬이 언급된다. 변경된 코드나 문서의 차이를 사람이 이해할 수 있도록 풀어 설명하고, 필요하면 Notion 페이지나 HTML 형태의 이해 보조 자료로 만들어 주는 방식이다. 핵심은 산출물 자체보다 “왜 이렇게 바뀌었는가”를 따라갈 수 있게 만드는 데 있다.
18:58 - Explain Diff 스킬과 노션 페이지 또는 HTML 형태의 이해 보조 자료를 설명하는 구간
퀴즈, 마찰, 그리고 학습의 속도 조절 장치
출연자들은 퀴즈를 단순한 교육용 부가 기능이 아니라 AI 시대의 중요한 속도 조절 장치로 본다. 요즘 사용자는 긴 영상이나 문서를 AI 요약으로 먼저 압축해 소비하고, 더 많은 콘텐츠를 더 빠르게 머리에 넣으려 한다. 하지만 압축된 소비는 디테일을 놓치기 쉽고, 실제 이해 없이 “본 것 같은 느낌”만 남길 위험이 있다. 이때 퀴즈는 인간의 뇌에 필요한 마찰을 제공한다.
19:45 - 퀴즈를 AI 루프의 속도 조절 장치로 설명하며 인지 부채 해소 도구를 다루는 구간
마찰이라는 표현은 중요하다. 학습은 너무 매끄럽게 흘러갈 때 오히려 깊어지지 않는다. 중간중간 멈춰서 묻고, 답하고, 틀리고, 다시 확인하는 과정이 있어야 지식이 자기 것이 된다. 출연자들이 언급한 플래시카드, Anki식 반복 학습, 글 중간에 삽입되는 니모닉 퀴즈는 모두 같은 원리를 공유한다.
이 관점에서 “이해가 병목”이라는 말은 비관론이 아니다. 오히려 AI를 사용해 산출물을 더 빨리 만드는 것뿐 아니라, 인간이 더 깊이 이해하도록 돕는 도구를 만들 수 있다는 가능성을 내포한다. 출연자가 인용한 문장처럼, 올바른 도구를 만든다면 사람은 루프에서 빠져나오는 것이 아니라 루프 안으로 더 깊이 들어갈 수 있다. 이것은 Human-out-of-the-loop가 아니라, 더 강한 Human-in-the-loop를 지향하는 관점이다.
세대 차이와 이해의 기준 변화
후반부에서는 흥미로운 세대론적 질문이 제기된다. 지금 AI 사용법에 대해 활발히 말하는 사람들은 대체로 기존 교육 체계와 업무 방식을 통해 “문제를 분해하고 아래 레이어까지 이해해야 한다”고 배운 세대다. 이들에게는 AI가 생성한 결과를 이해하지 못한 채 사용하는 것이 불안하게 느껴질 수밖에 없다. 그러나 더 어린 세대는 애초에 다른 기준으로 학습하고 일할 가능성이 있다.
예를 들어 README는 원래 사람이 프로젝트를 빠르게 이해하기 위해 읽는 문서로 여겨졌다. 그런데 어떤 젊은 개발자들은 README를 사람이 아니라 AI가 읽을 문서로 간주한다. 사람은 세부 설명을 직접 읽기보다, AI에게 맥락을 넣고 필요한 답을 얻는 방식으로 작업한다. 이 변화는 문서의 목적, 지식의 저장 방식, 이해의 단위가 바뀌고 있음을 보여준다.
출연자들은 이를 CPU 어셈블리나 opcode에 대한 무관심에 비유한다. 현대 개발자는 대부분 CPU 내부 동작을 세세히 알지 않아도 충분히 소프트웨어를 만든다. 마찬가지로 AI 시대에는 지금 우리가 중요하다고 여기는 어떤 레이어들이 하위 추상화로 밀려날 수 있다. 따라서 “반드시 이해해야 한다”는 명제도 고정된 것이 아니라, 어느 레이어까지 이해해야 하는지의 균형감각으로 재정의될 가능성이 크다.
모르는 채로도 할 수 있는 일과 알아야 하는 일의 경계
대담에서 가장 실용적인 통찰은 “어디까지 알 것인가”를 정하는 능력이다. 출연자는 어떤 문제는 더 파고들어도 실제 결과에 도움이 되지 않는다고 판단되면, 깊은 토끼굴로 들어가지 않고 모델에게 맡긴 뒤 검증 루프만 돌린다고 말한다. 예를 들어 같은 모델에게 여러 번 “이게 진짜 맞는가”를 묻고, 반복 검증에서 일관된 답이 나오면 일정 수준에서 덮는 방식이다. 이는 완벽한 이해를 포기한다기보다, 이해의 비용과 의사결정의 필요성을 비교하는 실용적 전략이다.
반대로 어떤 문제는 반드시 이해해야 한다. 시스템의 로직, 의사결정 구조, 문제의 분산 배치, 좋은 문제와 나쁜 문제의 구분은 여전히 인간이 책임져야 하는 영역으로 남는다. 출연자들은 코딩을 직접 하지 않는 시대가 오더라도, 소프트웨어 엔지니어링이 끝나는 것은 아니라고 말한다. 코딩이라는 행위가 한 레이어 아래로 내려갈 뿐, 설계와 판단과 검증이라는 엔지니어링의 본질은 오히려 더 선명해진다.
따라서 AI 시대의 능력은 모든 것을 세세히 아는 능력이 아니라, 어떤 것은 블랙박스로 두고 어떤 것은 끝까지 파고들어야 하는지 판단하는 능력에 가까워진다. 사업 아이디어나 제품 감각이 좋은 사람들은 바로 이 경계 감각을 잘 발휘한다. 그들은 “이건 할 필요 없다”, “여기까지만 확인하면 된다”, “이 부분은 직접 이해해야 한다”는 선을 경험적으로 그을 수 있다. AI가 강해질수록 이 균형감각은 더 중요한 실무 역량이 된다.
벤치마크와 아레나, 그리고 평가 비즈니스의 부상
후반부에서는 모델 평가(Evaluation) 문제가 본격적으로 다뤄진다. 새 모델이 얼마나 좋은지 묻는 질문에 대해, 출연자들은 Artificial Analysis 같은 벤치마크 지표와 Arena 계열 평가를 비교한다. 벤치마크는 정형화된 시험에 가깝고, 다양한 문제를 풀려 점수를 매긴다는 점에서 유용하다. 그러나 문제와 정답의 분포가 알려져 있거나 반복적으로 업데이트되는 구조에서는 모델이 특정 시험에 최적화될 수 있다는 한계가 있다.
31:59 - Artificial Analysis 지표에서 최신 모델들의 순위와 벤치마크 점수를 비교하는 구간
반면 Arena 방식은 사람의 선호도를 반영한다. 사용자가 두 모델의 답변을 비교하고 어느 쪽이 더 나은지 선택하면, 그 결과가 Elo와 유사한 방식으로 누적된다. 디자인, 슬라이드 작성, 리서치 보고서처럼 정답이 하나로 고정되지 않은 작업에서는 이런 선호도 기반 평가가 더 현실적인 신호를 줄 수 있다. 출연자는 실제로 Arena의 에이전트 모드에 리서치와 PPT 제작을 시켜보고, 결과물이 상위 모델과 크게 다르지 않게 느껴졌다고 말한다.
34:04 - Arena 에이전트 모드로 리서치와 PPT 생성을 시켜본 결과물을 화면에 띄워 설명하는 구간
하지만 사람의 선호도 역시 해킹될 수 있다. Llama 4 사례처럼 여러 튜닝 모델을 Arena에 올려 테스트한 뒤 가장 높은 점수를 받은 결과만 남기는 방식은, 인간 선호도 기반 평가도 하나의 벤치마크로서 최적화 대상이 될 수 있음을 보여준다. 결국 Evaluation은 객관적 진실이 아니라, 어떤 능력을 보상하고 어떤 작업 분포를 대표하느냐의 문제다. 이 때문에 모델을 평가할 때는 단일 점수보다 그 점수가 만들어진 방식과 한계를 함께 봐야 한다.
Jagged Intelligence와 평가가 어려운 능력들
출연자들은 현재 LLM의 능력을 Jagged Intelligence(들쭉날쭉한 지능)로 설명한다. 모델은 어떤 영역에서는 믿기 어려울 정도로 뛰어나지만, 다른 영역에서는 간단해 보이는 작업을 놓친다. 어려운 수학 문제나 정형화된 코딩 벤치마크는 잘 풀면서도, 재미있는 소설을 쓰거나 자연스러운 유머를 만드는 데는 여전히 약한 모습을 보인다. 이는 모델이 일반 지능을 균일하게 획득했다기보다, 평가 목표가 세워진 영역을 중심으로 빠르게 최적화되기 때문이다.
38:05 - Evaluation 목표와 코딩 벤치마크가 모델 발전 방향을 어떻게 형성하는지 설명하는 구간
이 관점에서 “평가 가능한 것은 발전한다”는 명제가 중요해진다. 특정 코딩 벤치마크가 생기면 모델은 그 벤치마크를 정복하는 방향으로 발전한다. 수학, 코딩, 논리 추론처럼 점수화가 쉬운 영역은 빠르게 개선된다. 반면 재미, 문학성, 디자인 감각, 업무 맥락에서의 적절함처럼 점수화하기 어려운 영역은 더 느리게 발전하거나, 사람의 선호도 데이터를 대규모로 모아야 개선될 수 있다.
이 때문에 Evaluation 자체가 큰 사업 기회로 떠오른다. 빅테크 기업들이 Arena, 데이터셋, 전문가 평가, 선호도 데이터에 돈을 쓰는 이유는 모델의 다음 성능 차이가 단순한 파라미터 크기보다 좋은 평가와 좋은 데이터에서 나올 가능성이 크기 때문이다. 특히 오디오, 로보틱스, VLA(Vision-Language-Action) 같은 영역에서는 평가가 훨씬 어렵고 데이터도 비싸다. 커피를 잘 내렸는지, 로봇이 하위 작업을 제대로 수행했는지, 영상 속 행동이 목표에 부합하는지를 평가하려면 새로운 리워드 모델과 평가 체계가 필요하다.
프론티어 모델 이후의 엔지니어링은 경계 짓기다
대담은 결국 “기승전 엔지니어링”이라는 결론으로 돌아온다. 프론티어 모델이 강해지고 가격이 낮아지던 시기에는 컨텍스트 관리, 도구 개발, 작은 모델 조합 같은 영역이 상대적으로 덜 중요해 보일 수 있었다. 그러나 최상위 모델이 다시 비싸지고, 작업량이 폭증하고, 산출물 검증 부담이 커지면 이 문제들이 다시 전면에 등장한다. 무엇을 모델에 학습시킬지, 무엇을 툴로 만들지, 무엇을 컨텍스트로 주입할지, 무엇을 작은 모델에게 맡길지가 모두 엔지니어링 의사결정이 된다.
작은 모델을 오케스트레이션하는 전략과 정적 도구를 만들어 토큰 비용을 줄이는 전략은 겉으로 달라 보이지만 공통점이 있다. 둘 다 경계를 만든다. 모델이 매번 생각해야 할 것과 한 번 도구화해 재사용할 것을 나누고, 큰 모델이 판단할 것과 작은 모델이 실행할 것을 나눈다. 이 경계 짓기가 곧 AI 네이티브 시스템 설계의 핵심이 된다.
따라서 미래의 AI 활용 능력은 단순히 최신 모델을 빨리 쓰는 능력이 아니다. 더 중요한 것은 작업을 분해하고, 모델과 도구와 인간의 역할을 배치하고, 이해해야 할 부분과 위임할 부분을 구분하는 능력이다. AI가 더 똑똑해질수록 인간은 덜 생각해도 되는 것이 아니라, 생각해야 할 위치가 바뀐다. 코딩의 일부는 사라질 수 있지만, 엔지니어링은 더 높은 추상화 레이어에서 계속된다.
마무리 / 핵심 정리
이번 에피소드의 핵심은 AI 모델의 성능 경쟁을 인간의 인지와 평가 문제로 되돌려 놓는 데 있다. 새 모델은 분명 더 강해졌고, 더 복잡한 버그를 찾고, 더 많은 작업을 수행하며, 더 높은 수준의 오케스트레이션을 가능하게 한다. 그러나 바로 그 이유 때문에 사용자는 더 빠르게 쌓이는 산출물, 더 커지는 비용, 더 복잡해지는 검증 책임을 감당해야 한다.
“이해가 병목”이라는 말은 AI 시대의 생산성이 막다른 길에 다다랐다는 뜻이 아니다. 오히려 다음 단계의 생산성은 인간이 무엇을 이해해야 하고, 무엇을 위임해도 되며, 무엇을 평가해야 하는지 더 정교하게 설계하는 데서 나온다는 뜻에 가깝다. 퀴즈, 보고서, Explain Diff, 작업 노트, 다중 모델 토론, 평가 루프 같은 도구들은 모두 이 병목을 완화하기 위한 장치다.
결국 AI와 함께 일하는 사람에게 필요한 능력은 두 가지로 압축된다. 하나는 모델이 만든 결과를 무조건 믿지 않고 검증 가능한 형태로 바꾸는 능력이다. 다른 하나는 모든 것을 알려고 하지 않으면서도, 책임져야 할 핵심 레이어는 놓치지 않는 균형감각이다. 이번 대담은 최신 모델 리뷰처럼 시작하지만, 실제로는 AI 시대의 새로운 엔지니어링 문법과 학습 문법을 묻는 에피소드로 읽힌다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | EP 103. 이해가 병목이 될 때 |
| 채널 | AI Frontier Korea (노정석) |
| 리포트 작성 | 2026-07-14 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
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