The EconoMic Person

엔비디아 주식 보았는가?

정말 하늘 높은 줄 모르고 올라가고 있다. 이것이 무엇 때문에 그러는 줄 아는가? 바로 AI, 인공지능 때문에 그렇다. 많은 기술들이 지금까지 나왔지만 소리소문 없이 사라지는 이유는 바로 '경제성' 문제이다. 엔비디아에서 개발한 AI 가속기가 단순히 학습에만 도움이 된다고 하면 별 의미가 없겠지만 그 데이터를 모아서 실생활에 사용이 가능해지게 되었다. 챗GPT가 대표적인 예인데, 흔히 어렵다고 생각하는 코딩마저도 전문가의 약 80% 수준까지 바로 짤 수 있는 능력이니 사실 말 다했다. 많은 대학생들이 챗GPT를 활용하고 있고 회사원들마저 자연스럽게 사용 중이다. 업무의 효율성이 이루 말할 수 없이 좋아진다고 하니 이 얼마나 대단한가? 한 마디로 혁명이다. 혁명

자율주행은 또 어떤가?

비록 주가는 내리막길을 걸었지만 어찌됐던 일론 머스크는 자기가 하고자 하는 것을 하나씩 해내고 있다. 아직 자율주행은 책에서와 마찬가지로 이제야 LV2를 걸어가고 있지만 결국 LV4까지 가고자 하는 것은 확실하다. 사실 여러 가지 예외 케이스를 모두 해결하는 것보다 오히려 모든 차를 자율주행으로 바꾸면 저러한 예외 케이스 자체가 줄어들 것이라는 생각이 들긴 하지만 뭐든 예외 케이스로 가고 싶어 하는 사람(?) 이 있기에 그렇게는 쉽지 않을 것 같기는 하다. 다들 부정적으로만 바라볼 때 이만큼 할 수 있었던 것은 어쩌면 그의 덕이라는 생각이 든다. 정말 천재라는 말이 아깝지 않다(그의 정치적 성향이나 기행에 대해서는 별도로 생각해 보자)

알고리즘의 무서움

가끔 인스타의 릴스를 하면서 어떻게 내가 한 번이라도 생각을 하거나 봤던 것이 연속으로 나오나 싶을 것이다. 이것이 바로 데이터의 무서움인데, 많은 사람들이 비슷한 패턴으로 간다는 것 아래, 취향 또한 계속 똑같은 것이 아니라 중간중간 전혀 다른 듯 하지만 연관성이 있는 것들이 나오면서 많은 사람들(특히 나?)이 릴스를 벗어나지 못하도록 하는 방법이다. 우리가 보는 수많은 영상들이 바로 이렇게 점점 알고리즘에 의해서 연결이 되고 있는데, 아마도 나중에는 더 교묘하게 이 알고리즘들이 강화되지 않을까? 거기다가 정보가 많은 각종 플랫폼 기업에서 벗어나기는 더 힘들 것 같다. 그래도 재미있는 것을 어떡해!

체스도 바둑도 이제는 절대 못 이겨...

과거 이세돌의 바둑을 보면서 의아했다. 이론적으로는 너무나 경우의 수가 많아서 기계가 이기지 못한다고 했는데 처참하다고 할 정도의 패배였다. 그나마 한 번 이긴 것은 정석과는 전혀 다른 방식으로 했기에 가능했다고 하는데, 예외 케이스를 대응하는 능력이 당시에는 다소 떨어지지 않았을까 생각을 해 본다. 구글에서는 사실 마케팅용으로 활용하기도 했지만 결국 현존하는 가장 똑똑한 체스나 바둑기사는 이제는 기계라고 자부할 수 있는 것이다. 그들의 시간은 사람의 시간보다 더 함축적이니 얼마나 대단한 것일까? 한편으로 터미네이터 같은 일이 일어날까봐 걱정을 해야 하나 싶기도 하다.

우리는 이제 여기 있는 모든 기술을 이해해야 한다.

이미 AI의 경우 40년도 넘게 이전에 나온 기술이긴 하다. 당시에는 굉장히 어설펐지만 마치 공상과학영화 같이 이제 하나씩 가능해지는 것을 볼 수 있다. 대단하다는 생각이 들면서도 마음 한 구석에서는 무서움도 있다. 그런 것을 해결하기 위해서는 이해를 해야 하고 거부감보다는 흡수를 해야 하는 것이다. 도움을 받을 수 있는 부분에 있어서는 모두 도움을 받는 것이 맞다. 그리고 앞으로 나올 기술들에 대해서도 귀를 쫑끗 세우고 있어야 한다고 생각된다. 우린 사실 앞으로도 꽤나 오래 살아야 하기 때문이다. 그렇지?

1억 연봉?

직장인이라면 누구나(?) 목표를 하는 금액일 것이다. 물론 미국의 경우 실리콘밸리에서 일하는 사람들은 초봉이 2억이 훌쩍 넘어가는 사람도 존재하고 있지만 한국에서 1억이 넘는 사람은 사실 그리 많지 않다. 그런데 이러한 것을 최근에는 뉴스로 많이 접하고 있는데 바로 IT 개발자들의 몸값이 천정부지로 올라가고 있다는 소식이다. 최근 이슈 된 다음카카오의 평균 연봉이 무려 1.7억이라고 나오는데 국내 시총 1위 회사인 삼성전자가 1.3억 도 안 되는 것을 본다면 엄청난 차이이다. 물론 비상장사이긴 하지만 가상화폐 플랫폼인 두 나무의 평균 연봉은 3억이 넘어간다. 대체 이런 곳은 무슨 일이 있었길래 이렇게 많은 연봉을 벌 수 있는가?

세계 시장은 바로 IT로 넘어가고 있다.

과거 IT를 보거나 들을 수 있게하는 제조업이 엄청난 성과를 이루었다고 한다면 지금은 그 안에서 HW를 조종할 수 있는 SW가 엄청난 부가가치를 가져오게 된다. 한국에서는 불과 10여 년 전까지만 해도 IT 개발자는 그냥 3D업종 중 하나일 뿐이라는 인식이 강했으나(그로 인해서 지원자가 줄어들어 결국 수요가 공급을 넘어가게 된다) 이제는 거꾸로 많은 돈을 주고 모셔야 할 사람이 되었다. 수요와 공급의 법칙 문제라고 하지만 전 세계적으로 개발자 열풍이 불면서 작년까지만 해도 컴퓨터 공학과를 나왔다고 하면 바로 취업이 될 정도였었다.

그런데 누구나 억대 연봉을 받는 것은 아니다.

말 그대로 '돈이 되는' 개발자에 한정해서 잘나가는 것이다. 책에서 나온 것과 같이 하나의 언어가 아니라 여러 개의 언어를 할 수 있고 자기 스스로 프로젝트를 맡아서 이끌어 나갈 수 있는 그런 개발자 말이다. 사실 그들은 지금 이슈화 되지 않았더라도 충분히 그만한 돈을 벌 수 있는 능력이 있었으며 최근 들어서 그런 개발자의 범위가 좀 더 넓어지고 있는 것이 사실이다. 아, 물론 그렇게 경험 많고 능력 있는 개발자가 아직도 충분하지 않기 때문에 앞으로도 충분히 억대 연봉이 넘어가는 개발자들이 나올 것이라고 생각이 된다.

사실 이 책을 읽는 사람은 현재 그러한 개발자가 되고 싶은 사람일 것이다.

최근에는 비전공자도 언어를 배워서 하는 경우가 많이 있는데 저자는 무작정 남이 가르쳐주는 언어를 배우는 것이 중요한 것이 아니라 수학적인 능력도 같이 되어야 한다고 말을 한다. 스스로 언어를 통해서 새로운 것을 창조하지 못한다면 남이 주는 일만 할 수 밖에수밖에 없는데 코딩이 아무리 재미있다고 하더라도 평생 '나를 위한 것이 아닌 다른 사람을 위한 코딩' 만을 했다고 하면 별로 좋은 결과를 가져오지 못할 것이다. 언제든 대체가 가능한 사람이 될 수밖에 없기 때문이다. 특히 이 업종은 스스로 공부를 하지 않으면 쉽게 도태되는 곳이기 때문에 자신이 주로 하는 언어뿐만 아니라 새로운 언어를 받아들이는 것도 중요하다고 한다.

40대도 과연 도전할 수 있을까?

최근 컴퓨터 언어를 하나 공부를 해 볼까 고민 중에 있다. 평생 그런 것에 손을 대보지도 않았지만 우리 아이들이 커 나가는 세대에는 코딩을 하는 것이 어쩌면 너무나 당연하게 생각이 될 수도 있을 것이라는 생각을 했다. 지금 키오스크를 쓰지 못하는 세대가 젊은 사람들에게 도태되는 것과 같이 나 역시도 나중에 그러한 상황이 발생하지 않도록 스스로 공부를 해야겠다는 생각을 많이 하게 되었다. 내가 회사를 입사하던 시기에는 IT와 반도체가 분위기가 너무 안 좋았고 중공업, 엔지니어링 등이 평생 잘 나갈 것 같은 업종이었다. 지금은 그 반대인 것을 보면서 내가 하는 일뿐만 아니라 시대에 맞는 것들을 다 습득해야겠다는 생각을 해 보게 되었다. 개발자까진 못하더라도 개발을 할 수 있는 능력을 가진 사람이 되어 보고 싶다는 생각을 했다.

공식이 하나 나올 때마다 판매량이 줄어든다?

저자의 처음 이야기다. 사실 진짜 맞는 말 같다. 우리가 AI라는 공학지식을 설명하면서 항상 문제가 되는 것은 수학 부분을 어떻게 상대방에게 이해를 시키는 가이다. 말을 하는 것보다 수학 공식 하나를 보여주고 설명을 하면 쉽게 설명을 할 수 있는데 그것을 말로 풀어서 설명을 하자니 너무 힘든 것이다. 그렇지만 공식이 그렇게 하나둘 씩 나오기 시작하면 나중에는 문제가 될 수밖에 없다.  왜냐고? 어려우니까!! 그래서 책 판매량이 줄어든다는 것이다. 그럼 공식을 되도록 거의 안 쓰고 책을 쓰면? 내용이 길어지고 쓰기 힘들다. 저자는 이런 부분(?)을 노린 것 같다.

벌써 6년 전이지만 알파고에게 패배한 이세돌의 이야기는 꽤나 충격적이었다.

세계 최강이라고, 바둑은 절대 컴퓨터에게 지지 않는다고 자신을 했는데 이미 체스부터 점령당하고 있었다. 전혀 다른 수를 사용하지 않으면(학습이 되어있지 않은 변수) 정석으로는 절대 AI를 이길 수가 없다는 것이다. 그런 시대가 도래했고 지금은 룰만 있으면 어떤 게임에서도 사람에게 뒤지지 않는 상황이 되었다. 머신러닝이라고 하여 짧은 시간 안에 사람보다 더 많은 것을 학습할 수 있는 상황인데 어찌 사람이 이길 수 있을까? 터미네이터가 절대 일어나지 않을 것은 없는 것 같다. 발전 속도를 봐선 말이다. 물론 그렇게 되기까지는 현실적으로 불가능해 보이지만 말이다.

시리(Siri) 이야기도 굉장히 흥미롭다.

스티브 잡스가 인수하여 아이폰4S에 적용했던 혁신적인 음성인식 프로그램이 당시에 스티브 잡스 사망으로 인해서 원활하게 진행되지 않자 다시 회사를 나가서 비브 랩스라는 스타트업을 세우고 그 스타트업이 삼성에서 인수를 하여 빅스비(Bixby)가 되어 나타났다. 동일한 부모를 가지고 있는 배다른 형제라고 할까? 아직까지는 엄청나게 큰 역할을 하고 있는 것은 아니지만 향후에는 대단한 결과를 가지고 올 수도 있을 것이라 생각이 된다. 지금도 당장 자연어 인식은 상당한 수준이니 말이다.

자율주행은 지금도 굉장히 각광받는 종목이다.

테슬라가 시작한 큰 파문이라고나 할까? 우버도 애플도 구글도 너도나도 미래의 먹거리로 생각하고 진행을 하고 있고 결국 언젠가는 성공을 할 것이라고 보는 것이 맞다. 많은 사람들이 운전하는 즐거움을 앗아가는 것이라 비난을 하고 있지만 한편으로 나같이 게으른(?) 사람들에게는 운전을 하지 않아도 자동으로 목적지까지 갈 수 있는 혁명적인 아이템으로 생각이 된다. 책에는 레이더, 라이다, 카메라 등 각종 기술에 대해서도 자세히 나와 있는데 최근 테슬라에서 와 라이다 센서를 제외하고 카메라를 사용하게 되었는지도 덕분에 이해가 잘 되었다.

미래는 인공지능을 이해하는 사람의 것이다.

사람은 자신들의 불편함을 개선하는 방식으로 혁명을 이뤄왔다. 산업혁명은 바로 생산에 대한 혁명이라고 하면 지금 말하는 4차 산업혁명은 사람이 전혀 손을 대지 않아도 성공할 수 있는 기회를 마련하는 것이라고 할 수 있겠다. 우리는 과연 이러한 상황에서 어떤 것을 더 학습해야 하는가? 과거 기업들이 재무회계를 제대로 하지 못하여 망하는 경우가 많이 있어서 각광을 받았는데 이제는 이러한 인공지능을 이해하지 못하거나 제대로 하지 못하면 도산하는 케이스가 왕왕 등장하지 않을까? 이 책은 바로 그런 부분을 이해시켜 주고 싶은 듯하다.