# AI 시대의 생존과 진로 --- ## 연사의 경험과 배경 * **스탠포드 컴퓨터 사이언스:** AI 연구의 중심지에서 강연 * **AI 연구소장 (과거):** 학계 최전선 경험 * **구글 브레인 공동 설립:** 딥러닝 기초 수립 (잽 딘과 함께) * **코세라 공동 설립 (2012):** * 1억 3천만 명 이상 사용 * 800만 명에게 딥러닝 및 AI 지식 직접 교육 * **바이두 수석 과학자:** 1300명 규모 AI 그룹 총괄, 중국 AI 기반 기술 발전 기여 * **아마존 이사회:** * 제프 베이조스, 앤디 제시와 함께 AWS 클라우드 서버 투자 및 AI 칩 개발 예산 검토/승인 * **AI 펀드, 랜딩 AI, 딥러닝닷 AI 설립:** 실리콘밸리 유망 스타트업 발굴 및 AI 생태계 혁신 --- ## AI 발전 속도에 대한 오해: 포화 상태의 벤치마크 * **문제점:** 벤치마크(시험지)의 만점이 100점으로 고정되어 있어 AI의 실제 발전 속도를 제대로 반영하지 못함. * AI가 만점을 받으면 이후 학습해도 성적표에 100점으로만 표시됨. * 사용자들은 100점짜리 시험지에 만족하지 못하고 더 복잡한 현실 문제 해결을 원함. * **결론:** 성장이 멈춘 것이 아니라, 시험지가 너무 쉬워져 그래프가 평평해 보이는 **착시 현상**일 뿐임. --- ## AI의 실제 발전: '유효 작업 시간'의 기하급수적 증가 * **'미터(Meter)' 조직의 연구:** AI가 해결할 수 있는 일의 크기를 **인간이 그 일을 하는 데 걸리는 시간**으로 측정. * **GPT-2 시절:** 스마트폰 자동 완성 수준 (깃털처럼 가벼운 과제) * **시간 증가:** 4초 → 8초 → 1분 → 2분 (오타 찾기 → 복잡한 글 요약, 코드 오류 찾기 등 논리적 과제) * **의미:** * AI가 다루는 문제의 **무게가 달라짐** (깃털 vs. 거대한 바위). * 늘어난 시간은 **버퍼링이 아니라, 무거운 현실 문제를 지탱하기 시작한 기초 체력의 증거**. * **데이터:** AI가 혼자 해결할 수 있는 유효 작업 시간은 **매 7개월마다 2배**로 증가. * 이는 반도체의 무어의 법칙(2년마다 2배)보다 3.5배 이상 빠른 속도. * **결론:** AI 지능의 지구력이 폭발적으로 증가하고 있으며, 이는 단순 속도 경쟁이 아닌 **생각의 깊이가 2배씩 깊어지고 있다는 명백한 증거**. --- ## 코딩 분야에서의 AI 발전: '더블링 타임' 70일 * **AI의 코딩 실력 점프 시간 (더블링 타임):** 고작 **70일** (약 두 달). * 인간 개발자가 수년 걸리는 숙련도를 단 두 달 남짓마다 폭주하는 속도로 달성. * **예상:** 2026년 AI는 30분~1시간 걸리던 복잡한 코드를 **눈 깜짝할 새에 혼자 처리** 가능. * **결론:** AI가 무서운 속도로 인간의 영역을 집어삼키고 있으며, 지금이야말로 **역사상 유례없는 골드러쉬 (최고의 황금기)**. --- ## AI 시대의 혁신 동력: AI 빌딩 블록 * **두 개의 거대한 무기:** 1. **더 강력해진 지능** 2. **더 빨라진 속도** * **AI 빌딩 블록:** 복잡한 코드를 직접 짜는 대신, **완성된 지능형 레고 블록을 조립**하는 시대. * **포함 기술:** * 거대 언어 모델 (LLM) * 검색 증강 생성 (RAG) * 에이전틱 워크플로우 (스스로 계획 및 행동) * 음성 AI (듣고 말하기) * 딥러닝 (모든 것의 뿌리) * **LLM의 능력:** 딥러닝에 대한 박사급 연구원 수준의 깊은 이해도 및 구현 능력 보유. * 최첨단 신경망 코드 (예: 트랜스포머) 구현 가능. * **결론:** AI는 이제 **섬뜩할 정도로 능숙하게** 지능형 블록들을 조립하여 새로운 소프트웨어를 만들어냄. * 거대 기업이나 엘리트 팀조차 엄두 못 냈던 일들을 **혼자서** 해낼 수 있음. * 과거 수백 명의 박사급 엔지니어 작업 → 이제 **집에서** 가능. * 아이디어 → 현실 소프트웨어 구현까지 **거의 시차 없음 (즉각적 구현)**. --- ## AI 코딩 도구의 미친 듯한 발전 속도 * **도구의 진화:** 자고 일어나면 세상이 바뀌어 있을 정도로 **미친 듯이 요동침**. * **주요 도구 예시:** * **엔트로픽 클라우드 코드:** 터미널에서 작동하며 **스스로 버그를 고치는 자율주행 에이전트**. * **OpenAI O3 (G55 출시):** 코딩 영역에서 **퀀텀 점프**. * **구글 제미나이 3:** 단순 업데이트가 아닌 **종의 진화에 가까운 거대 도약**. * **변화 주기:** 최고의 도구는 **길어야 6개월, 높은 확률로 3개월마다 변경**. * 왕좌가 적응할 틈도 주지 않고 빠르게 교체됨. * **경고:** * **반세대 (3개월, 1~2번 업데이트)만 뒤처져도 생산성은 회복 불가능할 정도로 치명적으로 떨어짐.** * AI 코딩 도구 분야는 **비교조차 안 될 정도로 미친 속도로 폭주**하는 유일한 분야. * **조언:** * 익숙함에 속아 **녹슨 칼을 고집하지 마십시오**. * **항상 최신 도구를 갈아타는 유연함**만이 대체 불가능한 존재로 만들어주는 생존 열쇠. --- ## AI 시대의 창작: '만들기'의 중요성 * **시대적 기회:** 더욱 강력한 소프트웨어를 그 어느 때보다 **훨씬 더 빨리** 만들 수 있는 힘. * **핵심 조언:** * **복잡하게 생각 말고 그냥 가서 뭐라도 만드십시오.** * 배우는 것에만 머물지 말고, **직접 만들고 증명할 기회**가 역사상 가장 활짝 열려 있음. --- ## AI 시대의 새로운 병목: '무엇을 만들 것인가' 결정 * **역설:** 구현이 너무 쉬워져, **기술이 아닌 결정이 발목을 잡는 제품 관리의 병목 현상** 발생. * **변화된 현실:** * 잘 짜인 기획안 → 실체 코드로 바꾸는 것은 AI에게 **식은 죽 먹기**. * 진짜 문제는 **'무엇을 만들 것인가'**라는 근본적인 질문. * **명확한 의도로 번역**하는 능력 (아이디어 → AI 실행)이 새로운 승부처. * **소프트웨어 개발 루프 (새로운 정의):** * **과거:** 코드 작성 → 사용자 피드백 → 수정 (개발) * **현재:** **철저한 프로덕트 매니지먼트 (제품 관리) 영역.** * AI가 지어올린 결과물 평가 → 사용자 피드백 → 설계도 수정 → 재건축 루프 반복. * **결과:** 사용자들이 살고 싶어 하는 완벽한 집 완성. * **AI 코딩 덕분:** * 구현 과정 자체가 **압도적으로 저렴하고 물리적으로 빨라짐**. * 병목 현상이 **기술적 단계 → 무엇을 만들지 결정하는 단계**로 완전히 옮겨감. --- ## 실리콘밸리의 파격적인 변화: 엔지니어 vs. PM 비율 * **전통적 비율:** **1:6 또는 1:8** (PM 1명 : 엔지니어 8명) * PM 1명이 작성한 기획서로 엔지니어 수십 명을 며칠간 묶어둘 수 있었던 시대. * **AI 시대의 변화:** * 엔지니어링 속도: **우주선처럼 날아감**. * 제품 관리 속도: **여전히 자전거를 타고 있음** (인간의 직관과 판단 개입). * **새로운 비율 추세:** * **1:8 → 2:1, 심지어 1:1** (개발자 1명당 기획자 1명) * AI의 폭주하는 속도를 간신히 감당 가능. * **가장 파격적인 변화:** * **비율 역전:** PM 2명당 엔지니어 1명 배정 제안 (최전선 팀). * AI 펀드 역시 **1:1 비율** 추구. * **결론:** 엔지니어가 스스로 제품 방향 결정 시 **팀 속도 비약적으로 증가**. --- ## 미래의 엔지니어: '공감하는 엔지니어' * **통합의 가능성:** 엔지니어와 기획자 역할을 **한 명의 인간으로 통합**해야 할지도 모름. * **진화하는 엔지니어:** * 사용자와 대화, 피드백 수용, **깊이 공감**하는 능력 습득. * 더 이상 기획서 기다리지 않음 → **사용자 마음 읽어 스스로 결정**. * **실리콘밸리 선도 그룹:** **최고의 코딩 실력자 + 공감하는 엔지니어**. * **과거의 실수:** 연사가 과거 엔지니어들에게 기획 업무를 강요했던 경험 (본질 존중 실패). * **새로운 조언 (잔인한 조언):** * **구현 능력 + 기획 능력 통합 → '프로덕트 엔지니어' (제품 엔지니어)**만이 AI 시대에 살아남을 수 있음. * 이들은 **비교할 수 없을 만큼 압도적인 속도**로 세상을 앞서 나감. * **개발자에게 당부:** * 기획 및 사용자 공감 업무를 진지하게 살필 것. * 직접 코드를 짜고, **자신의 직관을 믿고 거침없이 결과물을 다듬을 것**. * **작업 속도 상향을 넘어, 상상이 즉시 현실이 되는 압도적인 창조의 희열**을 맛보게 될 것. --- ## 커리어 설계: 동료의 중요성 * **성공 예측 변수:** * 지능, 노력 **아님**. * **곁에 있는 사람** (가장 강력한 예측 변수). * **사회적 영향력:** * 우리는 주변 사람들로부터 끊임없이 배우고 닮아가는 존재. * **가까운 친구 5명이 흡연자라면, 자신도 흡연자가 될 확률 높음.** * **AI 시대의 영향:** * 치열하게 일하고, 단호하게 결정하며, 빛의 속도로 학습하는 동료들과 함께라면, **여러분 역시 그렇게 될 확률이 높음**. * **로켓에 올라탄 삶:** 제대로 된 동료를 만나는 것만으로 삶은 **다른 궤도로 진입**. * **스탠포드의 연결 조직:** * 환상적인 학생, 존경스러운 동료 교수진. * **AI 전쟁 최전선:** Open AI, Tesla, Google DeepMind, Anthropic 등과의 **인적 파이프라인 압도적 풍부함**. * **AI 생태계 가장 깊숙한 이면**을 들여다볼 기회 (수년간 쌓아온 깊은 우정과 신뢰). * **정보의 실체:** * 세상을 뒤흔들 핵심 정보는 **인터넷에 먼저 나타나지 않음**. * 뉴스, X (트위터) 정보는 이미 **단물 다 빠진 지식의 부스러기**. * 승패는 논문 인쇄 전 **작동 여부를 묻는 짧은 통화**에서 결정됨. * **스탠포드에서의 조언:** * 친구를 사귀고 **풍부한 연결 조직을 형성**하세요. * 동료들의 짧은 조언 한두 마디가 **기술적 피벗 (방향 전환)**의 순간이 됨. * **"이거 한번 파봐. 저건 하지 마. 그냥 거품이야."** → 거대한 배가 엉뚱한 곳으로 가지 않도록 키를 잡는 조타 능력. * **스탠포드의 독보적 특권:** * MIT, CMU, Oxford 등 훌륭한 대학 많지만, **AI 전쟁 최전선에서는 스탠포드만큼의 특권 누리는 대학 없음**. * **모든 선도적인 AI 그룹들과 맺고 있는 인적 파이프라인의 압도적인 풍부함**. --- ## 커리어 선택: '동료'가 회사의 로고보다 중요 * **결정 기준:** 회사 이름표 **아님**. * **매일 아침 눈 떠서 함께 일할 동료들**이 누구냐가 본질. * **환상 버리기:** 대단한 브랜드가 실력을 키워주지 않음. * 실력을 깎고 다듬는 존재는 **매일 코드 리뷰를 주고받고 논쟁할 동료들**. * **하이플라이어 학생 사례:** * 가장 핫한 AI 브랜드 기업 입사 제안 → **통합 채용 (배정 팀 미공개)**. * 현실: 지하 3층 레거시 자바 결제 처리 시스템 팀. * 결과: **커리어 사용 선고**, 1년 후 퇴사. * **경고:** 화려한 브랜드 이름표 뒤에 숨은 동료들의 실체를 반드시 확인하라. * **노골적인 조언:** * **배정될 팀, 매니저를 숨긴다면 도망치십시오.** * 좋은 팀/프로젝트는 **서로 오라고 난리**였을 것. * 비밀리에 배정한다는 것은 **아무도 가고 싶어 하지 않는 기피 부서**에 끼워 넣겠다는 신호. * **현실적인 제안:** * 가장 핫한 브랜드 파티 대신, **진짜 실력자들이 모여 세상을 바꿀 AI를 고민하는 팀**을 찾으십시오. * 간판은 초라해도 **지적 밀도가 높은 곳 (똑똑하고 섹시한 뇌를 가진 사람들)**이라면 주저 말고 합류. * → 커리어를 **성층권으로 쏘아 올릴 최고의 가속 페달**. * **이유:** 화려한 회사 로고가 주는 3초짜리 도파민에서 **아무것도 배우지 못함**. * 뇌를 깨우고 실력을 키워주는 반은 **매일 치열하게 논쟁할 동료들**. * **커리어 지도:** **누구와 함께 항해할 것인가**를 절대적인 북극성으로 삼을 것. * 비즈니스 카드는 얇지만, **함께 성장한 동료와 연결 조직**은 평생 자산. --- ## AI 시대의 책임감과 무한한 기회 * **가장 중요한 제1원칙:** * **강력한 소프트웨어를 쉽고 빠르게 만들 수 있는 시대 → 반드시 책임감을 가져야 함.** * **사람을 해치는 소프트웨어는 만들지 마세요.** * **무궁무진한 결과물:** * 세상에는 해결을 기다리는 아이디어가 넘치지만, **구현할 엔지니어는 턱없이 부족**. * **신입 취업 문턱은 높아졌지만, 현장 팀은 실력자를 찾지 못해 애태움.** * **엄청난 기회:** * **여러분이 직접 에이전트를 시켜 만들지 않으면 영영 나오지 못할 가치 있는 프로젝트**가 도처에 널려 있음. * **여러분이 안 만들면 아무도 안 만듦.** * **허락받지 않는 혁신:** * 팀장 승인, 교수 허락, 투자 결정 **필요 없음**. * 코딩이 우리에게 준 **특권**. * **실패 비용:** 역사상 가장 저렴. * 설령 망하더라도 잃는 것은 넷플릭스 볼 수 있었던 주말 이틀뿐. * **리스크 0에 수렴, 얻는 배움은 엄청남.** * **핵심 행동:** * **책임감을 갖되, 멈추지 말고 시도하십시오.** * **닥치는 대로 많은 것을 만들어 보십시오.** * 데이터 파이프라인 설계, 기존 모델 튜닝, 기술 난제 글로 공유 등. * **결론:** 이것이 커리어를 확실하게 밀어올릴 **첫 번째 조언**. --- ## AI 시대의 '지독한 노력' * **논란의 여지:** 열심히 일하라고 독려하는 것 자체가 PC주의에 어긋나는 것처럼 보일 수 있음. * **현실:** 모두가 효율과 균형을 말할 때, **치열한 노력을 강조하는 태도**는 시대착오적으로 보일 수 있음. * **그럼에도 불구하고:** **제발 지독할 정도로 열심히 일하십시오.** * **예외 인정:** * 건강, 환경 등 불가피한 사정으로 전력질주하지 못하는 이들 존중하고 지지해야 함. * 그들의 가치는 훼손되지 않음. * **성공한 제자들의 공통점:** **믿을 수 없을 만큼 지독하게 일했다는 사실**. * 새벽 2시, 적막한 연구실, 모델 하이퍼 파라미터 0.01씩 튜닝, 메시지와 밤새 씨름. * 연사 역시 같은 길을 걸어왔고, 지금도 밤을 지샐 때가 있음. * **운 좋은 이들에게:** * **그 행운을 절대 가볍이 여기지 마십시오.** * 압도적인 노력이 지금 당장 바꿀 수 있는 세상 일들은 무궁무진. * **결론:** * 주말 저녁 고요함을 **코딩, 창작, 사용자 피드백 확인의 짜릿한 설렘**으로 채우는 사람. * 이 거대한 흐름 속으로 진심을 다해 몸을 던질 준비가 된 사람. * → 이 시대의 주인공으로 성공할 확률 **의심의 여지 없이 압도적으로 높아짐**. * **2026년의 당신이라면:** * 소파와 한 몸이 되어 넷플릭스 알고리즘 도파민에 주말을 헌납하는 대신, * **그 주말을 전부 쏟아부어 나를 위해 일해줄 에이전틱 코드를 직접 설계**하는 쪽을 택할 것. * AI 에이전트가 코드를 짜고 문제 해결해 나가는 과정을 지켜보는 일이 **훨씬 더 큰 희열**을 줄 것. --- ## 발표의 마무리 * **마지막으로:** 오랜 친구이자 동료인 **러런스 머런(Laurence Moroney)**에게 무대 이양. * 10년간 구글의 목소리, TensorFlow 무기를 쥐어준 최고의 실천가. * 철학을 **실제 코드로 구현**하는 것을 보여줄 예정. * 머신러닝 교과서 저술 확률 높음. * 이론을 실제 코드로 구현하는 데 독보적인 업적. * **강연의 메시지:** 책임감과 노력이 강력한 시스템으로 대동하는 모습을 보여줄 것.