Please don’t say “You are lazy”

だって本当はcrazy
그야 사실은 crazy

일본의 밴드 애니메이션의 성경과 같은 “케이온”의 ED입니다.

갑자기 왜 또 씹떡 곡을 또 듣고 오는 건 왜 그러냐고 하시면

Please don’t say “You are lazy”

이 가사 때문입니다.

제가 최근에 한국사회가 아직도 과거의 영광에서 벗어나지 못하고 있다고 개인적으로 생각하고 있습니다.

원문

정부·여당이 삼성전자 등 반도체 업계의 민원을 반영해 일정 소득 이상의 반도체 연구개발 노동자에게 주 52시간 노동상한제(주 52시간제) 적용을 제외하는 반도체특별법 입법을 추진 중이다. 이에 반대했던 더불어민주당도 3일 이재명 대표가 주재하는 ‘정책 디베이트’를 열어 적절성을 재검토하겠다고 나섰다.

삼성전자 반도체연구소에서 10여년 근무한 수석연구원 ㄱ씨는 한겨레에 “연구개발은 단순히 시간만을 투입해서 되는 게 아니라 우수한 인재들의 자발적 의지와 목표 의식으로 이뤄지는 것인데, 20~30년 전 사고방식으로 근무시간만 늘리는 해법으로 대응하는 것은 너무 안일한 발상”이라며 “현재 위기를 근무시간이 부족하기 때문이라고 생각한다면 삼성 반도체의 위기는 아직 시작도 안 했다고 할 수 있다”고 말했다.

아직도 20~30년 전 사고 방식으로 한국사회가 작동하고 있다는 것입니다.

결국 자발적 의지와 목표 의식이 중요한데 다들 정작 다른 것만 보고 있는겁니다.

다른 사례를 하나 또 소개 하겠습니다.

한국에서는 왜 잡스나 머스크 같은 창업가가 안 나올까? | 서울대 이준만 교수 | 샤로잡다 시즌2 (ENG CC)

이 영상에서는 한국 상위권 대학에서 반수와 같은 방법으로 “의대”를 가기 때문에 지금 인재유출이 심하다는 내용의 글이라고 보시면 됩니다.

그리고 해당 영상에 달린 댓글입니다.

@정동우-n2x
학생에게 키를 잡고 인생이라는 바다를 건너라고 하기전에 대양의 위험성을 말해야한다 생각합니다.

1. 피지컬 AI를 승자 독식 모델이라고 하는데, 좋습니다. 피지컬 AI의 CapEx는 스타트업에서 힘듭니다. 일단 AI 자체가 일종의 돈 퍼먹는 하마입니다. 당장 GPU도 A100부터 스타트해야할텐데 1천만원은 둘째치고 사무실 인건비부터 시작해서, 그리고 제조 데이터가 없다면 사실상 무용지물이니, 스타트업 업계서는 힘듭니다. 스타트업 업계서될려면 현대, 삼성 같은 대기업 후계자가 스타트업으로 성공 신화나 증여 편하게 받으려고 하는거겠죠.

그리고 로컬 LLM도 시작해서 최근에 AI의 경우에 하네스부터 시작해서 수많은 방법론이 나오고(최근엔 LLM을 하나의 패키지처럼 묶어쓰는 하네스가 또 유행이죠) 비용이 드는 검증 레이어들이 들어가기 시작하는데, 개인이 도전하기 어려운 지점이 많습니다.
그리고 피지컬 AI에 들어가기 앞서서 LLM의 한계로 인해서 과연 로봇이 LLM이 원하는대로 다 움직일까에 대해서 전 회의적입니다.

인간은 단순한 막노동에도 수많은 암묵지가 존재합니다. 단순 라인에 서서 설비 기계를 조립하는 조립공조차도 물건 바코드를 맞게 찍고, 나사가 떨어졌을때 어디서 가져오고, 언제 물건이 떨어지면 어디에 연락해야하고 이런 암묵지가 많은데 AI가 다 감당할 수 있을까 싶구요.

트랜스 포머 모델의 컨텍스트 양이 부족하고, AI 연구는 구글의 기념비적인 트랜스포머 이후 9년이라 일견 짧아보이지만, CPP의 STL을 만든 스테파노프가 AI 연구는 사기라고 한 기록이 남아 있을정도로 역사가 깊은 약 70년된 학문이고 이제야 성과가 보인것인데, 이 성과의 폭발성이 언제까지 유지될것인지 솔직하게 모르겠습니다.

그게 아니라면 모든 제조라인을 하나로 통일화 시켜야하는데, 우리나라 기계 공정 설비 제조사는 제각각이고 규격도 제각각인데 그게 과연 될지 모르겠습니다. 현대차 연구소만 가도 롯트 다르면 운영법이 다릅니다.

2. 그리고 미국과 한국의 창업 생태계의 본질적 차이가 있습니다. 미국은 단일 초대형 내수고, 한국은 제한된 내수입니다. 자본 구조에서 VC 중심의 고위험 투자가 많고, 한국은 은행/대기업 중심입니다.
   문제는 이러한 구조에서 VC쪽에 비해서 제도권 금융에 목매이는 한국인들은 실패시 신용 낙인이 찍힙니다. 그리고 기업 M&A를 통한 EXIT가 힘드니, 당연히 일확천금의 꿈을 노리기도 힘들죠.

보통 창업 생태계에서 성공자들은 EXIT를 전제로 말합니다. 즉 기업에 흡수되서 자기가 새로 만든 생태계가 대기업의 새로운 해자속에 들어가서 개인이 엄청난 큰 금액을 버는 걸 성공이라고 하는거죠.

하지만 한국에서는 그게 힘듭니다. 한국은 수직적인 기업구조로 벤더 하청을 받습니다. 개인이 만들어두면 대기업이 1차,2차 하청 쥐어짜서 똑같이 따라 만들 수 있는 구조입니다. 저또한 그 벤더의 라인에 들어가기 위해서 무급 노동을 해야만 했구요. 그리고 결정적으로 AI나 이런 자본이 필요한 곳은 실패시 감당해야할 빚이 개인이 현실적으로 감당할 수 있는 금액보다 큽니다. 저는 정밀 장비 제어쪽 PLC연동해서 PC로 연동하거나 코딩을 하는데 납품 실패시 손해계약 보험을 써야하는데, 그 손실액을 보면 식은땀이 항상 납니다.

사실 한국의 유니콘 기업은 토스만 봐도 그렇고, 글로벌한 곳에서 성공한 비즈니스 모델을 한국형 ux에 맞춘 이유가 바로 거기에 있습니다. 실패시 받는 리스크가 큽니다.

3, 교수님도 영상에서 말했듯 의대 쏠림 현상은 결과입니다. 근데 왜 이런 결과가 나왔을까요? 이를 ‘지대추구’라는 관점에서 봅시다. 일본인들에서 한때 사회 문제라 대기업 나온 애들이 컨설팅으로 빠져나가서 문제라고 컨설턴트라는 업종이 엘리트들의 지대추구성 직업이다라는 컬럼이 옛날에 있었습니다. 한국에서는 그게 미용 의사이구요. 근데 왜 이런 문제가 근본에 있을까요? 우리 사회가 불확실성을 용납할 수 없는 사회이기때문입니다.

왜 불확실성을 용납할 수 없을까요? 실패가 용인되지 않아서입니다. 창업 생태계에서는 기술력이 있어도 실물 자본으로 치환하는 과정에서 수많은 죽음의 협곡, 통칭 데스 밸리를 건너야합니다. 하지만 의사 면허는 그 하나만으로 대출이 엄청나게 나옵니다. 즉 리스크가 다릅니다.

의사도 사람을 살리는 생명이지 않느냐하지만 사실 미용 의사쪽이 몰리는 것만 봐도 한국의 지대추구형 직업이죠. 건보 급여 수가는 국가가 통제하니 초과 이윤 여지가 좁고, 비급여 영역인 미용/성형/피부는 면허라는 법적 진입장벽으로 공급이 제한된 상태에서 시장가격으로 수가를 자율 설정하니까 말입니다.
그게 나쁜걸까요? 아닙니다. 사회가 다름을 인정하지 않은 상태에서 사회가 원하는 인재상이 그것일뿐입니다.

우리 사회는 근본적으로 불확실성을 견디는 훈련 자체를 받지 못했습니다. 특정 도메인, 아니 새로운 도메인으로 나아갈때, 내가 모른다는 것을 인지하는 게 불편하기에, 그 불편함을 처리하기위해, 불확실한 채로 탐색하거나, 즉각적인 확신을 주는 것으로 채우는데요.(성공하기 위해서는 코인을 해야하니, 주식을 해야하니, 투자나 자기계발류 영상이 그러한 계열이지요) 이 영상은 엄연히 후자라 보입니다.

불확실성을 없애주는 척하면서 가짜 목적의식을 심어줍니다. 이거 하면 된다라는 확신의 감각을.
교수님, 교수님의 한자어가 어떤 한자입니까. 가르치는 사람입니다, 가르침이라는 것의 의미가 무엇일까요?
대학생에게 줘야하는 정보는 이 분야에서 네가 모르는게 이렇게 많고, 그게 정상이다라는 감각을 통한 한명의 인격적 성숙한 시민을 만드는 것이라 생각합니다.

하지만 교수님, 교수님 이야기는 제가 보기에는 그냥 앵무새처럼 도전해라라고 밖에 보이지 않습니다. 하지만 우리가 잊고 있는 사실은 저커버그도,일론 머스크도, 빌게이츠도, 아마존의 제프 베존스도 다 실패해도 일어설 수 있는 집안의 사람이었다라는 것입니다.
이런 리스크가 있으니 어떻게 하면 좋을까를 질문하는 사회가 됐으면 좋겠네요.

서울대학교 교수님도 이런 이야기를 하시고 있고.

그리고 그런 수업을 듣는 학생들은 영향을 안받을 수도….

있습니다.

제가 요즘 무슨 생각을 하냐면.

대학교의 강의가 의미가 있는가?

라는 생각을 정말 많이 하고 있습니다.

지금 제가 공과랑 문과의 강의를 듣고 있는데

공과는 의미가 있지만 문과는 의미가 갈수록 없어져간다는 생각이 든다고 생각했습니다.

문과에서 배우는 역학들은 매우 어렵습니다.

하지만 배우면서 느끼는 점은.

“신기하다”라는 생각을 하게 됩니다.

역학을 배우다보면 무형이 아닌 유형 현상의 작동과정을 볼 수 있습니다.

여기서 공과와 문과의 가장 큰 차이는

“절대적”인 것입니다.

물리적 현상이나 과학적 현상은 바뀌지 않습니다.

물론 바뀔 수 있기는 하겠죠.

하지만 경제학과인 저에게 있어서 문과의 강의들은 “절대적”이지 않겠다는 생각이 듭니다.

예를 들어서 “한계 비용 제로 사회” 같은 것입니다.

AI을 바탕으로 생산성이 높아져서 비용이 낮아지고 물가가 더욱 저렴해지면서 성장하는 것 입니다.

원문

해당 내용은 직접 읽고 이해하시길 바랍니다.

결론적으로 세상이 AI로 인해 급격하게 바뀌고 있다는겁니다.

하지만 아직도 대한민국은 “박정희 시대”에 머무르고 있습니다.

투입시간으로 아직도 격차를 잡으려고 합니다.

아직도 젊은 사람들에게 “게으르다”라고 합니다.

근데 사실 미치기 직전입니다.

Please don’t say “You are lazy”
Please don’t say “You are lazy”

だって本当はcrazy
닷테 혼토-와 crazy
그야 사실은 crazy

AI로 인해 세상이 다시 바뀌고 있습니다.

지금 4차 산업혁명 시대의 전환점에서 우리는 길을 찾아야 하는겁니다.

지금 대학생들이 다들 놀고 있는 것 처럼 보시는 분들이 많다고 저는 그렇게 생각합니다.

최근에 저도 한소리 들었거든요

나 때는 ~~시부터 ~~시까지 일했어

자신의 과거를 이야기하며 Input(시간)을 최대한 많이 투입해서 Output을 만들라고 하는겁니다.

근데 그건 과거 고도성장기, 개발도상국일 때의 이야기이고.

지금은 아닙니다.

중국에서 창업을 많이 하는 이유는 “자신들이 하고 싶어서”이기 때문입니다.

미국에서도 어디에서도 마찬가지입니다.

다들 저마다 꿈이 있습니다.

하고싶어서 하는 것이 매우 중요합니다.

“연구개발은 단순히 시간만을 투입해서 되는 게 아니라
우수한 인재들의 자발적 의지와 목표 의식으로 이뤄지는 것“

하지만 지금 대한민국 사회는 “그냥 많이 해”가 통념인 사회입니다.

물론 많이 하면 당연히 좋겠죠.

다들 고민이 많습니다.

어떻게 살아야하나.

내가 오랫동안 일할 수 있을까?

사회가 바뀌어야합니다.

양보다 질을 선택해야합니다.

자신이 게으르다고 생각하는 사람들은 생각보다 게으르지 않습니다.

현재 대한민국 사회의 통념에 빠지면 안됩니다.
어차피 그 사람들 10~20년 뒤면 이 세상에 없습니다.

미래를 이끄는 건 어차피 우리입니다.

그렇기에

많은 것을 배우고, 도전하시면 좋겠습니다.

불확실성을 견뎌내고, 실패해도 다시 도전하면 됩니다.

화이팅입니다.