dokwang82 님의 블로그

AI 투자, “AI 학과”가 아니라 “산업 전용 AI + 통합 체계”로 가야 한다 — AI는 산업이 아니라 현장 생산성 엔진이다나는 미국의 AI 기업을 정면으로 이기기는 어렵다고 본다.그래서 더더욱 투자 방향이 중요하다고 본다.내 결론은 단순하다.국가 AI 투자는 “AI 산업”이 아니라 “산업 전용 AI + 통합 체계”에 걸어야 한다.AI는 독립된 산업이라기보다 도구다.나는 AI를 계산기 같은 도구로 본다.영향력은 크지만 역할은 “다른 일을 더 빨리, 더 정확히 하게 만드는 것”이다.계산기가 보급됐을 때 혁신은 계산기 공장보다 현장에서 일하는 방식이 바뀐 데서 나왔다.AI도 똑같이 봐야 한다.AI를 쓰는 집단과 안 쓰는 집단의 격차는 빠르게 벌어진다.나는 그 차이가 청동기와 철기 수준으로 커질 수 있다고..

11편에서 나는조건이 갖춰져야 형태가 생긴다는 현실을 확인했다.직업소개는 하고 싶어도사무실이라는 조건이 필요했고,당장은 어려웠다.그래서 나는지금 가능한 것부터 다시 쌓기 시작했다.그리고 그 과정 끝에,결국 우선순위가 하나로 정리된다.돈도 벌고 강사 일을 체험하기 위해, 엔드센터 시간강사나는 돈도 조금이라도 벌고,강사 일을 직접 체험하기 위해집 앞에 있는 엔드센터에 지원했다.등록이 되었고 시간강사로 일했다.이때 경험은 정말 좋았다.내가 만든 교육프로그램은 아니었지만,기존 교안을 약간 수정해학생들에게 적용해보며 경험을 쌓았다.그 과정에서내 교육프로그램도 만들었다.어떤 흐름으로 설명해야 전달되는지,어디서 막히는지,현장에서 감이 잡히기 시작했다.도광프렌즈로 벌려놓은 것들, 많았고 정리는 부족했다도광프렌즈라는 개..

AI 때문에 일자리 사라질까? 답은 ‘계산기’에 있다내가 이 글을 쓰게 된 이유는 간단하다.사람들이 AI를 두고 너무 막연한 상상을 한다는 걸 계속 봤기 때문이다.요즘 사람들이 가장 많이 하는 질문도 사실 비슷하다.“AI 때문에 일자리 다 없어지는 거 아니야?”“그럼 사람들은 일을 안 하게 되는 거 아니야?”나는 이 질문에 대해, 결론부터 말하면 이렇게 생각한다.‘사람들이 일을 안 하게 된다’는 건 착각에 가깝다.그리고 그 착각이 생기는 이유는, AI를 ‘정체’부터 제대로 보지 못해서다.1) AI의 정체: AI는 신이 아니라 ‘도구’다AI는 신이 아니다.세상을 대신 살아주는 존재도 아니다.AI는 그냥 도구다.나는 AI를 설명할 때 이렇게 비유하는 게 가장 이해가 빠르다고 본다.AI는 더 좋은 계산기다.그..

AI는 일을 빠르게 만들었는데, 왜 장사는 더 힘들어졌을까요즘 이런 느낌이 있다.AI 덕분에 일은 빨라졌다.그런데 매출이 그만큼 늘지는 않는다.오히려 “열심히 해도 남는 게 없다”는 사람이 늘었다.처음엔 “돈이 안 돈다(현금이 없다)”처럼 보이지만, 더 정확한 말은 이거다.수요(사람들이 실제로 사주는 힘)가 공급(만드는 속도)을 못 따라온다. 이 글은 세 가지를 한 흐름으로 묶는다.1) 왜 생산성은 오르는데 매출·단가는 따라오지 않는가(경제)2) 그래서 AI는 어떤 형태(임베디드 AI, OS-결합)로 진화하는가(기술)3) 그럼 자영업자·개인은 “어떻게 살아남아야 하는가”(현실 대응)1) 생산성은 ‘공급’을 올린다. 하지만 매출은 ‘수요’가 결정한다AI는 문서·디자인·코드·상담·콘텐츠 같은 일을 빠르게 만..

AI에 대한 오해 — 등수·공포·격차·승자올인·성능한계·일자리 착각을 걷어내자오늘은 AI에 대한 오해라는 주제로 내 개인적인 견해를 체계적으로 정리해본다.요즘 사람들은 “우리나라가 AI 3등이다”라고 말하고, 또 어떤 사람들은 “중국이 2등이다”라고 말한다.그런데 나는 이런 말들이 아무런 의미도 없다고 생각한다.AI는 “몇 등” 같은 표현으로 요약되는 세계가 아니다.AI 엔진 자체가 중요하긴 하지만, 나는 그보다 더 중요한 기준이 있다고 본다.오해 1) AI 경쟁력은 ‘엔진 성능 순위’로 결정된다AI 엔진(모델)이 중요하긴 하다.하지만 진짜 성능을 가르는 핵심은 따로 있다.내가 생각하는 AI 성능의 가장 중요한 지표는 이것이다.AI를 학습시킬 수 있는 수준이 높은 지식을 가진 사용자 수.여기서 말하는 사..

AI 치팅 단속은 공정을 만들지 않는다 — 이제는 학교의 본질, 학생의 능력 향상에 집중하자요즘 대학 시험에서 AI 치팅 이슈가 계속 터진다.문제는 “치팅을 했나”가 아니다.학교가 에너지를 쓰는 방향이 틀어졌다는 것이다.내 주장은 단순하다.AI 치팅 단속은 공정을 만들지 못한다.이제는 학교의 본질인 “학생의 능력 향상”에 집중해야 한다.1) 왜 단속은 공정을 만들지 못하는가단속은 “규정의 동일성”을 만든다.하지만 공정은 “결과의 동일성”이 아니라 “기회의 동일성”에 가깝다.그리고 AI 환경에서 기회는 이미 동일하지 않다.첫째, 기술적으로 잡기 어렵다.AI를 쓰는 방식은 너무 다양해졌다.브라우저, 앱, 다른 기기, 음성, 요약, 번역, 재작성, 심지어 습관화된 문장 패턴까지.어디까지를 “사용”으로 정의할지..

AI 환상에서 벗어나, 본질을 직시하자 — AI는 마법이 아니라 도구다사람들이 AI를 너무 크게 오해하고 있다고 본다.거품이 너무 많이 끼었다.그래서 나는 오늘 한 문장부터 박고 시작한다.AI는 환상이 아니라 도구다.AI는 산업을 “없애는 존재”가 아니다.대부분의 산업은 그대로 남는다.다만 그 산업을 움직이는 방식이 바뀐다.AI 도구를 쓰는 사람이 생기고,그 도구를 쓰는 사람이 더 적은 인원으로 더 많은 일을 한다.이 변화는 놀라운 일이지만,원리는 단순하다.농사를 짓는 도구가 호미에서 콤바인으로 바뀐 것과 같다.같은 농사를 짓는데,생산성만 크게 올라간다.AI는 그 “콤바인” 쪽이다.사람의 일을 대체한다기보다,사람의 일을 압축하고 증폭한다.여기서 첫 번째 고장 모드가 나온다.“도구가 좋아졌으니 경제적 파이..

AI를 이기는 게임은 끝났다표준·검증·책임의 프레임도 자동화된다지금은 과도기다.표준이 완전히 굳지 않았다.레시피가 여기저기 갈라져 있다.“이게 맞는 방식”이 아직 팀마다 다르다.그래서 에러가 많아 보인다.하지만 나는 그걸 AI의 실패라고 보지 않는다.표준이 정립되는 중이라고 본다.표준이 만들어지면,많은 개발은 ‘창조’라기보다검증된 부품(라이브러리)의 조립이 된다.그리고 그 조립 과정 자체가패턴으로 축적된다.AI는 그 패턴을 학습해일정한 품질로 반복할 것이다.사람이 매번컨디션과 기억에 흔들리는 것보다,오히려 더 안정적인 구간이분명히 생긴다.그래서 이제는시니어라도 AI를 쓰지 않으면 뒤처진다.이세돌이“바둑은 AI에게 배워야 한다”고 말했듯,코딩도 비슷해졌다.우리는 더 이상‘코딩을 혼자서 다 하는 사람’이 아..

AI에 대한 나의 생각 — 도구·증폭기·팀원·선생님·친구·애완동물, 그리고 책임은 나에게AI에 대한 나의 생각을 말하고자 한다.거창한 미래 이야기가 아니라,지금 내 삶에서 실제로 쓰이고 있는 AI—그중에서도 챗GPT에 대한 이야기다.먼저 분명히 해두고 싶은 말이 있다.나는 챗GPT를 사용하지만,챗GPT만이 유독 뛰어나서 선택했다고 생각하지는 않는다.GPT, 제미나이, 클로드 사이에성능 차이가 아주 크다고 느끼지도 않는다.모델마다 성향과 장단점은 있겠지만,내 일상의 작업에서 결정적인 차이로 체감되지는 않았다.내가 챗GPT를 먼저 쓰게 된 이유는 단순하다.사용하기 편했기 때문이다.접근성이 좋았고, 손이 먼저 갔다.그래서 이 글에서 AI는‘챗GPT’라는 이름으로 등장하지만,그것은 특정 진영의 선언이 아니라내가..