0. 요즘 드는 생각과 걱정은 보통 AI와 관련된 것..

  • 물론 피상적으로 AI가 나를 대체하지 않을까? 와 같은 걱정을 하는 것은 아니다.

  • 그렇게 되지 않을 자신도 있다.

  • 다만 나의 시장 가치를 고민 할 때, 어떠한 방식으로 발전해야 AI가 만들어갈 앞으로의 환경에서 가치가 높은 사람이 될 수 있을지에 대한 고민이 많았다.

  • 사람들이 이야기 하는 부분은 주로 아래와 같이 두 부류로 나뉘는 것 같다.

  1. 특정 지점 이하의 기술적인 지식은 AI가 대체할 수 있을 것이고, 사람은 문제를 만들어가고, AI라는 도구를 이용해 문제를 해결해야 한다 라는 관점
  • 젠슨 황이 이야기하는 관점인 것 같다.
  • 프로그래밍을 하지 않아도 사람들이 프로그램을 만들 수 있게 된다고 말하며, 결국 그것을 잘 이용하는 능력 + 도메인의 지식등 문제를 만들고 설계하는 능력이 중요하다고 이야기하는 것 같다.
  • 실제로 본인이 대학시절로 돌아간다면 생명공학을 전공할 것이라고 이야기한다.(그 쪽이 해결해야 할 문제가 많다고 생각하기 때문이라고 한다.)
  1. 오히려 기본적인 지식을 (1번의 관점에서는 ai가 대체해줘야 할, 블랙박스가 되어야 할 지점)을 강조하는 입장.
  • 물론 칩 설계 분야에 대한 이야기 였지만, ai가 발생시킬 생산성을 정확히 이해하고 이용하려면 본질적인 지식이 필요하다는 것을 강조하는 것 같다.
  • 도메인에 대한 특정성이 있지만, 적어도 논리적인 부분에서는 1번의 관점과 정확히 배치되는 이야기이다.
  • AI가 너무 꽃밭인 관계로 이러한 관점에서 이야기 하는 사람이 반가워서 아래의 인터뷰 내용을 정리하려고 한다.

1.짐 켈러의 인터뷰

  • 이 인터뷰는 AI 뿐 아니라 요즘 내가 가장 많이 하고 있는 고민들과 많이 맞닿아 있었다.

  • 주로 시간을 어디에 써야 하는지에 대해서 내가 가장 많이 고민하는 부분은 아래와 같다.

    1. 해결해야 할 문제를 해결하는데만 집중해서 흘러가는 방식. 더 많은 문제해결이 더 많은 성장을 야기한다는 관점이다.
    2. 조금 더 시간을 쓰더라도, 정확한 내용을 이해하고, 본질을 파악하는데 집중하는 방식. 이렇게 되면 문제해결에는 돌아가게 된다.

  • 단적으로 예를 들면, 극단적인 이야기지만, 스프링 웹 백엔드 서버를 만들어야 한다고 할 때,

  • 1번의 관점에서는, 일단 가장 빠른 설정을 진행하고, 컨트롤러쪽에 로직을 작성하려고 할 것이다. 아마도 서비스 로직이 복잡해질 때, 영속성 데이터가 필요해질 때, 필요한 부분을 추가하게 될 것이며

  • 필요에 의해 도입한 새로운 기술이기에 빠르게 공부가 되고, 빠르게 적용이 될 수 있을 것이다.

  • 2번의 관점이라면, 먼저 톰캣이 어쩌고, 서블릿이 어쩌고, 스레드가 어쩌고, bean과 의존성 주입등이 어쩌고 저쩌고를 먼저 이해하려고 할 것이며, 코드 한 줄 짜지 않은 상태에서 이러한 부분을

  • 이해하려고 하는 것, 심지어는 해당 기술 등장 이전의 불편함을 인지하는등의 컨텍스트 없이 기술을 이해하려면 시간이 많이 걸리고 비효율적일 것이다,

  • 묘하게 내 글을 내가 읽어도 후자를 더 진중하고 우호적으로 생각하는 느낌이 들지만, 실제로는 매우 첨예할 정도로 엄대엄인 문제라고 생각한다.

  • 이러한 관점에서 짐 켈러의 이야기는 매우 흥미로웠다. (모두에게 첨예할 문제일 것이라 생각했고, 사회자도 그렇게 생각했기에 질문을 던졌을 것이지만, 짐켈러는 명확한 입장을 가지고 있었다)

  • 결론적으로 짐 켈러는 2번의 관점을 강조했다.

  • 사실 2번을 강조하기만 했다면 포스팅을 하지는 않았을 것이다. 하지만, 사회자의 질문에 응대하면서 나온 이야기들은 어떻게 균형을 찾아가야 하는지에 대한 매우 좋은 답변이었다.

  • 먼저 짐켈러는 레시피에 대한 이야기를 한다. 사람들은 레시피를 따라서 요리를 한다고 한다. 그러나, 요리를 이해하고 요리를 한다는 것은 다르다고 한다.

레시피를 따라서 빵을 만드는 방법

  1. 밀가루를 넣는다.
  2. 물을 넣는다.
  3. 이스트를 넣어 반죽과 섞는다.
  4. 부풀도록 놔둔다.
  5. 접시에 넣고 오븐에 넣는다.

빵 한덩이를 이해한다는 것

  1. 발효의 생물학적 원리를 이해한다.
  2. 재료 유통 방식을 이해한다.
  3. 물리학, 열역학, 화학적 원리를 이해한다.

  • 이런 관점으로 나누면 레시피에는 한계가 존재한다.

  • 레시피를 통해 빵을 만든 사람은 오믈렛을 만들 수 없다는 것이다.

  • 레시피를 이해하는 사람은 다른 요리도 만들 수 있다.

  • 더 자세히 나눠서 보면, 레시피는 수많은 블랙박스와 그로인한 가설로 이루어져 있다.

  • 이스트를 넣어 반죽과 섞을 때, 이스트가 물과 밀가루를 어떻게 변화시키는지를 알지 못하고 그 부분을 블랙박스로 둔다면, 뭔가 맛있게 만들어준다는 가설을 믿고 행동하는 것이다.

  • 여기까지는 명확한 입장 표명이고, 근거가 필요한데 사회자가 그런 부분을 잘 짚어주었다.

2. 사회자의 질문

  • Q. ‘그럼 좋은 제품을 개발하려면 모든 지식을 100% 이해 해야 하나요?’

  • A. 그 사이의 균형을 잘 유지해야죠. 예술가인 동시에 과학자가 되어야 합니다. 이미 정해진 레시피를 따르지 않고, 모든 것을 이해하려고만 한다면 아무것도 만들지 못할 겁니다.

  • A. 그러나, 레시피를 따르기만 한다면, 언젠가는 잘못된 제품을 만들 겁니다.

  • Q. 그렇다면 대체 얼마나 깊게 이해해야 하나요? 컴퓨터를 만드는 기술자라면 컴퓨터의 정확한 정의부터 시작해서 기술자로서 어떤 목적을 가져야 하는지, 어떤 태도를 갖고 컴퓨터를 만들어야 하는지, 복잡ㅂ한 컴퓨터 공학과 물리학 이론 등등.. 이런 것들을 전부 알아야 할까요?

  • A. 아니요, 쉽게 생각해보죠, 만약 여러분에게 일을 맡긴 의뢰인이 컴퓨터 성능을 10% 높이고 싶다면, 메모리 용량을 늘리거나 부품을 추가하겠죠,

  • 아니면 컴퓨터 설정을 만져서 효율을 최대치로 끌어올릴 겁니다. 하지만 부품을 추가하고 설정을 바꿀 수록 구조도 복잡해지고 관리도 어렵죠,

  • 언젠가는 벽에 부딪힐 겁니다. 아무리 부품을 덕지덕지 붙여도 성능이 높아지지 않을 겁니다. 그럴 때 누군가는 ‘어쩔 수 없어요. 이게 한계입니다’ 라고 말할 겁니다.

  • 하지만, 누군가는 ‘지금의 구조는 더이상 한계야 뭘 새롭게 추가한다고 바뀔건 없어 새로운 구조를 다시 짜보자.’ 라고 말할 겁니다. 그렇게 기존 구조를 뜯어보고 난 후에

  • 사람들은 비로소 알게 됩니다. 아예 처음부터 새로운 구조를 만드는 것이 훨씬 빠르고 간단한 방법이에요.

이 부분에 대해서는 좋은 가이드라인을 제시해 줬다고 생각한다. 처음부터 모든 것을 이해하려고 하지 않고, 처음부터 모든 것들을 이해하는 것을 상정하지 않았기 때문이다. 인용한 비유에서는, 레시피를 따르다 한계에 부딪히면, 구조를 뜯어보고 새로운 구조를 만들어내야 한다는 이야기를 한다. 즉 우리에게는 레시피를 통해 한계에 도달할 시간이 있고, 심지어 그 이후에도 구조를 뜯어볼 시간이 있다는 것이다. 다만 그 시간 이후에는 본질에대한 이해만이 다음 스텝으로 나아갈 수 있는 힘을 줄 것이다.

3. 내가 느낀 점

  • 다시 돌아와 1번의 관점에서 지향해야 할 것 은, 수많은 블랙박스와 기술부채를 남기더라도 앞으로 나아가는 것이다.

  • AI도구들은 훨씬 더 많은 문제를 해결해주는 댓가로 정말 수많은 블랙박스와 가설 기술부채를 남길 것이다.

  • 더 많은 레시피를 통해 훨씬 빠르고 효율적으로 많은 문제를 해결해주는 도구라고 생각한다.

  • 내가 얻은 것은, 지향해야 할 것에 대한 관점이다.

  • 단순히 더 많은 요구와 더 많은 해결을 통해 나아가는 것만이 유리하다고 말하는 상황에서, 더 많은 이해와 본질을 통해 나아가는 것이 더 중요하다고 이야기 하는 사람을 만나게 되었다.

  • 애초에 이분법적이고 한쪽을 배제한 관점과 그에대한 이야기가 아니라, 지향점에 대해서 이해나 본질을 덮어두지 않아도 된다고 이야기 하는 사람을 만나서 반가웠다