AI로 만들어낸 글은 두루뭉실하다.
연마하듯 불필요한 것들을 잘라 내야 한다.
AI가 생성한 글은 뭉툭하다.
연필 깍듯 공들여 날카롭게 다듬어야 한다.
AI에 의존한 글은 GPU 특유의 쇠냄새가 난다.
기풍, 화풍처럼 인향을 아로 새겨 나만의 향을 입혀야 한다.
연마하듯 불필요한 것들을 잘라 내야 한다.
AI가 생성한 글은 뭉툭하다.
연필 깍듯 공들여 날카롭게 다듬어야 한다.
AI에 의존한 글은 GPU 특유의 쇠냄새가 난다.
기풍, 화풍처럼 인향을 아로 새겨 나만의 향을 입혀야 한다.
이제 개발자 면접은 바이브 코딩이 전제인 상태에서 과제를 주고 30분동안 화면 공유하면서 어떤 프롬프트를 입력하고 만들어가는지 보는게 가장 유효할 듯.
프롬프트로 입력하는 글과 그 결과로 다음을 이어가는 '스타일'이 우리 팀과 맞냐 안먖냐가 제일 중요할 것 같다.
누구는 플랜을 중시하고, 누구는 한국어로 툭툭 던지며 일하고, 누구는 agent.md 파일 만드는 것을 중시하는 등, 정답이 없지만 자기 방법대로 맞다고 생각(착각?)하며 일하고 있으니 그저 내 스타일에 맞는 사람 찾는게 제일 의미있다고 생각한다.
실제로 어느 동료는 나와 완전히 반대의 스타일로 바이브코딩을 한다. 나는 그의 프롬프트를 보면 전혀 믿음이 안가지만 그는 그대로 완전 잘 쓰고 있다고 생각한다.
내가 틀렸나? 그가 틀렸나? 어차피 단정할 수 없고 품질을 측정하는 기준도 아직 세계적으로 공통인식이 없다.
다만 상대를 자기 스타일대로 교정하는건 코드 변경사항만 보며 논리로 설명할 수 있었던 통상의 코드 리뷰보다 더 힘들거다.
프롬프트로 입력하는 글과 그 결과로 다음을 이어가는 '스타일'이 우리 팀과 맞냐 안먖냐가 제일 중요할 것 같다.
누구는 플랜을 중시하고, 누구는 한국어로 툭툭 던지며 일하고, 누구는 agent.md 파일 만드는 것을 중시하는 등, 정답이 없지만 자기 방법대로 맞다고 생각(착각?)하며 일하고 있으니 그저 내 스타일에 맞는 사람 찾는게 제일 의미있다고 생각한다.
실제로 어느 동료는 나와 완전히 반대의 스타일로 바이브코딩을 한다. 나는 그의 프롬프트를 보면 전혀 믿음이 안가지만 그는 그대로 완전 잘 쓰고 있다고 생각한다.
내가 틀렸나? 그가 틀렸나? 어차피 단정할 수 없고 품질을 측정하는 기준도 아직 세계적으로 공통인식이 없다.
다만 상대를 자기 스타일대로 교정하는건 코드 변경사항만 보며 논리로 설명할 수 있었던 통상의 코드 리뷰보다 더 힘들거다.
AI 네이티브 회사로 가는 무신사
'무신사'에서 AI를? 이란 생각이 들었다. 우리가 알던 성수동 머스마의 '무신사' 말인가? 웬 AI?
디지털, AI를 외치던 패션 회사들이 결국 사내 문화와 오너 위주의 경영으로 고만고만하게 된 것을 잘 알고 있어서 더욱 회의적 시선이었던 것 같다. 이름을 다 열거하기 힘들 정도로 많았다.
하지만 전준희 CTO의 설명을 듣고 생각이 완전히 바뀌었다. 가장 근본적으로 AI 전환을 만들어내고 AI 네이티브로 가는 길을 정화히 알고 있어서였다. 전 CTO는 이스트소프트 공동 창업자였고 구글, 유튜브, 우버, 쿠팡 등 글로벌 기업 C레벨을 지낸 한국에선 보기드문 인재다.
더구나 무신사는 본사 직원 1604명 가운데 엔지니어 조직은 놀랍게도 770명 규모에 달한다. 절반 가까이가 기술 인력으로 이는 한국 패션 업계 어디서도 보기 힘든 비율이다.
무신사는 4년 만에 '무신사 루키스('Musinsa Rookie(MUKIEs)'란 이름으로 신입 개발자 대규모 공채를 했다. 이력서 없음, 자기소개서 없음, AI 도구 사용 허용, 6개월 인턴 후 정원 제한 없는 정규직 전환 등 파격적 조건을 내걸었다.
전준희 CTO는 더밀크와의 인터뷰에서 "지금 엔지니어들이 다 AI로만 개발하니까, AI로 개발을 잘하는 친구를 뽑으면 원래 있는 팀에도 자극이 되잖아요. 원래 있는 팀도 안 쓰는 친구들이 많거든요" 라며신입 채용이 단순히 '결원 보충'이 아니라, 기존 조직 전체의 일하는 방식을 흔드는 '문화 충격 장치'로 설계됐다고 밝혔다.
66명의 합격자는 무신사 커머스, 물류, 페이먼트, 29cm, 솔드아웃, 무신사 스탠다드 등 그룹 전 조직에 흩어져 배치됐다. AI 네이티브 세대가 '기존 팀의 한가운데로' 침투하는 구조다.
무신사 사례가 한국 산업계에 던지는 함의는 채용을 넘어선다. AI 시대에 평가 체계는 인재 전쟁의 핵심 무기다. 이력서·자기소개서·알고리즘 시험이라는 30년 된 채용 도구는 더 이상 'AI 네이티브 세대'를 식별하지 못한다. 평가 도구를 먼저 갈아엎는 기업이 인재를 선점한다.
AI 시대의 채용은 ‘AI를 못 쓰게 하고 사람의 실력을 확인하는 방식’이 아니라, ‘AI를 쓰게 한 뒤 그 사람이 어떤 판단과 추론을 하는지 보는 방식’으로 바뀔 수밖에 없다.
무신사의 실험은 채용 혁신이 아니다. 기업이 AI 시대에 자신을 어떻게 다시 정의하는가에 대한 사건이다. 패션 플랫폼이 AI 네이티브 인재를 뽑는다는 것은, 앞으로 무신사가 옷을 파는 회사가 아니라 데이터를 이해하고 취향을 예측하며 커머스를 설계하는 테크 기업이 되겠다는 선언이다.
한국 최고의 AI 네이티브 기업이 되겠다고 벼리는 회사가 옷가게에서 출발한, 운동화 커뮤니티에서 시작한 회사다. AI 전환의 성공 사례는 멀리 있지 않았다. 더밀크 The Miilk
*하루 무료
https://themiilk.com/articles/a5674f94f?u=15ed0645&t=a5e2cb253&from=
'무신사'에서 AI를? 이란 생각이 들었다. 우리가 알던 성수동 머스마의 '무신사' 말인가? 웬 AI?
디지털, AI를 외치던 패션 회사들이 결국 사내 문화와 오너 위주의 경영으로 고만고만하게 된 것을 잘 알고 있어서 더욱 회의적 시선이었던 것 같다. 이름을 다 열거하기 힘들 정도로 많았다.
하지만 전준희 CTO의 설명을 듣고 생각이 완전히 바뀌었다. 가장 근본적으로 AI 전환을 만들어내고 AI 네이티브로 가는 길을 정화히 알고 있어서였다. 전 CTO는 이스트소프트 공동 창업자였고 구글, 유튜브, 우버, 쿠팡 등 글로벌 기업 C레벨을 지낸 한국에선 보기드문 인재다.
더구나 무신사는 본사 직원 1604명 가운데 엔지니어 조직은 놀랍게도 770명 규모에 달한다. 절반 가까이가 기술 인력으로 이는 한국 패션 업계 어디서도 보기 힘든 비율이다.
무신사는 4년 만에 '무신사 루키스('Musinsa Rookie(MUKIEs)'란 이름으로 신입 개발자 대규모 공채를 했다. 이력서 없음, 자기소개서 없음, AI 도구 사용 허용, 6개월 인턴 후 정원 제한 없는 정규직 전환 등 파격적 조건을 내걸었다.
전준희 CTO는 더밀크와의 인터뷰에서 "지금 엔지니어들이 다 AI로만 개발하니까, AI로 개발을 잘하는 친구를 뽑으면 원래 있는 팀에도 자극이 되잖아요. 원래 있는 팀도 안 쓰는 친구들이 많거든요" 라며신입 채용이 단순히 '결원 보충'이 아니라, 기존 조직 전체의 일하는 방식을 흔드는 '문화 충격 장치'로 설계됐다고 밝혔다.
66명의 합격자는 무신사 커머스, 물류, 페이먼트, 29cm, 솔드아웃, 무신사 스탠다드 등 그룹 전 조직에 흩어져 배치됐다. AI 네이티브 세대가 '기존 팀의 한가운데로' 침투하는 구조다.
무신사 사례가 한국 산업계에 던지는 함의는 채용을 넘어선다. AI 시대에 평가 체계는 인재 전쟁의 핵심 무기다. 이력서·자기소개서·알고리즘 시험이라는 30년 된 채용 도구는 더 이상 'AI 네이티브 세대'를 식별하지 못한다. 평가 도구를 먼저 갈아엎는 기업이 인재를 선점한다.
AI 시대의 채용은 ‘AI를 못 쓰게 하고 사람의 실력을 확인하는 방식’이 아니라, ‘AI를 쓰게 한 뒤 그 사람이 어떤 판단과 추론을 하는지 보는 방식’으로 바뀔 수밖에 없다.
무신사의 실험은 채용 혁신이 아니다. 기업이 AI 시대에 자신을 어떻게 다시 정의하는가에 대한 사건이다. 패션 플랫폼이 AI 네이티브 인재를 뽑는다는 것은, 앞으로 무신사가 옷을 파는 회사가 아니라 데이터를 이해하고 취향을 예측하며 커머스를 설계하는 테크 기업이 되겠다는 선언이다.
한국 최고의 AI 네이티브 기업이 되겠다고 벼리는 회사가 옷가게에서 출발한, 운동화 커뮤니티에서 시작한 회사다. AI 전환의 성공 사례는 멀리 있지 않았다. 더밀크 The Miilk
*하루 무료
https://themiilk.com/articles/a5674f94f?u=15ed0645&t=a5e2cb253&from=
Themiilk
무신사는 어떻게 AI 기업으로 재정의되는가… AI 네이티브 채용 혁명 - 더밀크
[글로벌 AX 혁명] 무신사의 AI 네이티브 채용
1700만 회원, 매출 1조 2000억의 패션 플랫폼이 '채용'을 통해 자신을 재정의하는 법
무신사가 4년 만의 신입 공채에서 'AI 네이티브'를 'AI 시대 인재 평가의 표준'을 다시 설계하고 있다.
채용 혁신이 아니라, 매출 1조 원 패션 회사가 'AI 기업'으로 재정의하는 전략적 전환의 첫 신호탄이다
1700만 회원, 매출 1조 2000억의 패션 플랫폼이 '채용'을 통해 자신을 재정의하는 법
무신사가 4년 만의 신입 공채에서 'AI 네이티브'를 'AI 시대 인재 평가의 표준'을 다시 설계하고 있다.
채용 혁신이 아니라, 매출 1조 원 패션 회사가 'AI 기업'으로 재정의하는 전략적 전환의 첫 신호탄이다
< 경영이란 이기심과의 지루한 싸움이다 >
1. 경영은 여러모로 힘들다. 목표한 성과를 내야 하고, 사회규범을 지켜야 하고, 좋은 인재를 발굴해 그 성장을 인내해야 한다.
2. 인간적으로 가장 힘든 건 이기적인 구성원들과의 끊임없는 대화다. 특히 이기심을 자기합리화한 구성원과의 대화는 감정을 갉아먹는다. 경영자도 사람이기에.
3. 사람은 누구나 이기적이다. 이기적인 것 자체는 문제가 아니다. 진짜 문제는 개인의 이기심이 조직의 공공의 선, 또는 타인의 이기심까지 해칠 때다. 조직의 전체 그림에는 관심 없이 본인 일만 잘하면 된다는 '의도치 않은 이기심'은 너무 자연스럽다.
4. 사람은 합리적이기보다 자기합리화에 능하다. 경영자도 마찬가지다. 이기적이고, 게으르고, 스스로를 합리화한다는 점을 인정하고 경영해야 한다.
5. 법이든 규정이든 절차든, 명료하게 만들 수 있다면 그렇게 해야 한다. 하지만 자율과 책임이 숨 쉬는 조직을 만드는 데 시스템만으로는 부족하다. 법은 최후의 보루다.
6. 오랜 세월 경영을 해보니 결국 진정성 있는 소통이 가장 효과적이었다.
7. 조직의 공공의 선을 끊임없이 주창해야 한다. 한 번으로 그쳐선 안 된다. 다양한 변주로 반복해야 한다. 구성원들이 스스로 어디서 이기심을 발휘하고, 어디서 이타심을 발휘해야 하는지를 스스로 생각하게 만들어야 한다.
8. 경영자의 소통이란 결국 이기심과의 싸움이다. 끊임없고, 너무나 지루한 싸움이다. 인간의 이기심은 절대 없어지지 않는다. 성장하는 회사일수록 이기심은 더 가득하다. 그리고 그 이기심이 성장의 자양분이라는 것도 분명하다.
9. 소통에 실패하거나 게을러지면 편을 가르는 행위가 시작된다. 사내 정치, 사일로, 권위주의. 역할과 책임보다 보상과 권한을 먼저 생각하게 된다.
10. 소통 과정에서 인간적 상처도 많이 받는다. 내 이기심은 자연스럽지만 타인의 이기심은 그렇지 않다. 사람에 대한 애정이 점점 식어가는 자신을 발견할 수도 있다.
11. 하지만 사람에 대한 애정을 버려서는 안 된다. 경영은 본질적으로 사람의 문제다. 사람에 대한 애정이 없다면, 멋진 경영은 끝난 것이나 다름없다.
— 크래프톤 웨이 중 장병규의 메세지
1. 경영은 여러모로 힘들다. 목표한 성과를 내야 하고, 사회규범을 지켜야 하고, 좋은 인재를 발굴해 그 성장을 인내해야 한다.
2. 인간적으로 가장 힘든 건 이기적인 구성원들과의 끊임없는 대화다. 특히 이기심을 자기합리화한 구성원과의 대화는 감정을 갉아먹는다. 경영자도 사람이기에.
3. 사람은 누구나 이기적이다. 이기적인 것 자체는 문제가 아니다. 진짜 문제는 개인의 이기심이 조직의 공공의 선, 또는 타인의 이기심까지 해칠 때다. 조직의 전체 그림에는 관심 없이 본인 일만 잘하면 된다는 '의도치 않은 이기심'은 너무 자연스럽다.
4. 사람은 합리적이기보다 자기합리화에 능하다. 경영자도 마찬가지다. 이기적이고, 게으르고, 스스로를 합리화한다는 점을 인정하고 경영해야 한다.
5. 법이든 규정이든 절차든, 명료하게 만들 수 있다면 그렇게 해야 한다. 하지만 자율과 책임이 숨 쉬는 조직을 만드는 데 시스템만으로는 부족하다. 법은 최후의 보루다.
6. 오랜 세월 경영을 해보니 결국 진정성 있는 소통이 가장 효과적이었다.
7. 조직의 공공의 선을 끊임없이 주창해야 한다. 한 번으로 그쳐선 안 된다. 다양한 변주로 반복해야 한다. 구성원들이 스스로 어디서 이기심을 발휘하고, 어디서 이타심을 발휘해야 하는지를 스스로 생각하게 만들어야 한다.
8. 경영자의 소통이란 결국 이기심과의 싸움이다. 끊임없고, 너무나 지루한 싸움이다. 인간의 이기심은 절대 없어지지 않는다. 성장하는 회사일수록 이기심은 더 가득하다. 그리고 그 이기심이 성장의 자양분이라는 것도 분명하다.
9. 소통에 실패하거나 게을러지면 편을 가르는 행위가 시작된다. 사내 정치, 사일로, 권위주의. 역할과 책임보다 보상과 권한을 먼저 생각하게 된다.
10. 소통 과정에서 인간적 상처도 많이 받는다. 내 이기심은 자연스럽지만 타인의 이기심은 그렇지 않다. 사람에 대한 애정이 점점 식어가는 자신을 발견할 수도 있다.
11. 하지만 사람에 대한 애정을 버려서는 안 된다. 경영은 본질적으로 사람의 문제다. 사람에 대한 애정이 없다면, 멋진 경영은 끝난 것이나 다름없다.
— 크래프톤 웨이 중 장병규의 메세지
#스티븐코비의7가지습관
1단계: 개인의 승리 (나를 다스리는 습관)
- 습관1: 자신의 삶을 주도하라 - 내 인생은 내가 선택한다. 환경이나 남 탓을 하지 않고, 주어진 상황에 내가 어떤 반응을 보일지 주도적으로 결정한다.
- 습관 2: 끝을 생각하며 시작하라 - 방향을 정하고 움직인다. 인생의 마지막 순간에 내가 어떤 사람이었으면 좋겠는지 미리 상상하고, 그 목표에 맞춰 오늘을 계획한다.
- 습관 3: 소중한 것을 먼저 하라 - 중요한 일에 집중한다. 모든 일을 다 하려고 하지 않고, 내 목표에 가장 큰 도움을 주는 '중요하지만 급하지 않은 일'을 가장 먼저 한다.
2단계: 대인관계의 승리 (함께 성공하는 습관)
- 습관 4: 승-승(Win-Win)을 생각하라 - 다 같이 이기는 방법을 찾는다. 혼자만 이기려 하지 않고, 갈등이 생길 때 너도 좋고 나도 좋은 해결책을 찾는다.
- 습관 5: 먼저 이해하고 다음에 이해시켜라 - 경청의 힘. 내 의견을 먼저 말하기보다, 상대방의 입장에서 먼저 생각하고 공감하며 대화를 나눈다.
- 습관 6: 시너지를 내라 - 힘을 합친다. 나와 다른 사람의 차이를 인정하고, 협동을 통해 1+1=2가 아닌 그 이상의 결과를 만들어낸다.
3단계: 자기 쇄신 (끊임없이 발전하는 습관)
- 습관 7: 끊임없이 쇄신하라 - 나를 갈고닦는다. 매일 꾸준히 몸(건강), 마음(관계), 정신(독서), 영혼(가치관)을 돌보며 최고의 상태를 유지한다.
1단계: 개인의 승리 (나를 다스리는 습관)
- 습관1: 자신의 삶을 주도하라 - 내 인생은 내가 선택한다. 환경이나 남 탓을 하지 않고, 주어진 상황에 내가 어떤 반응을 보일지 주도적으로 결정한다.
- 습관 2: 끝을 생각하며 시작하라 - 방향을 정하고 움직인다. 인생의 마지막 순간에 내가 어떤 사람이었으면 좋겠는지 미리 상상하고, 그 목표에 맞춰 오늘을 계획한다.
- 습관 3: 소중한 것을 먼저 하라 - 중요한 일에 집중한다. 모든 일을 다 하려고 하지 않고, 내 목표에 가장 큰 도움을 주는 '중요하지만 급하지 않은 일'을 가장 먼저 한다.
2단계: 대인관계의 승리 (함께 성공하는 습관)
- 습관 4: 승-승(Win-Win)을 생각하라 - 다 같이 이기는 방법을 찾는다. 혼자만 이기려 하지 않고, 갈등이 생길 때 너도 좋고 나도 좋은 해결책을 찾는다.
- 습관 5: 먼저 이해하고 다음에 이해시켜라 - 경청의 힘. 내 의견을 먼저 말하기보다, 상대방의 입장에서 먼저 생각하고 공감하며 대화를 나눈다.
- 습관 6: 시너지를 내라 - 힘을 합친다. 나와 다른 사람의 차이를 인정하고, 협동을 통해 1+1=2가 아닌 그 이상의 결과를 만들어낸다.
3단계: 자기 쇄신 (끊임없이 발전하는 습관)
- 습관 7: 끊임없이 쇄신하라 - 나를 갈고닦는다. 매일 꾸준히 몸(건강), 마음(관계), 정신(독서), 영혼(가치관)을 돌보며 최고의 상태를 유지한다.
요청이 많아서 스터디 과정 오픈했습니다!
8월 천프로 마케팅 스터디 모집 (마케팅 방법론부터 AI를 활용한 실행까지) https://m.blog.naver.com/chunpro_o/224359487933
8월 천프로 마케팅 스터디 모집 (마케팅 방법론부터 AI를 활용한 실행까지) https://m.blog.naver.com/chunpro_o/224359487933
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[공지] 8월 천프로 마케팅 스터디 모집 (마케팅 방법론부터 AI를 활용한 실행까지)
마케팅을 가장 빠르게 배우는 방법은 현재 실행중인 레퍼런스를 직접 보면서 배워가는 것 입니다. 그럴싸한...
AI 잘 쓰기 (동료들에게 공유한 글)
1. "AI가 작성한 문서는 반드시 작성자가 직접 이해하고 검증한 후 공유한다."
2. 이건 다른 분들께 드리는 말씀은 아니고, 제 스스로에게 하는 얘기이기도 합니다. 꽤 오랜 시간 AI를 활용하여 문서 작성에 도움도 받고, 코딩도 하면서 든 생각입니다.
3. 매우 빠르게 그럴싸한 얘기들을 꽤 긴 글과 코드로 지치지도 않고 작성해주다보니, 많은 시간을 AI 와 함께 하게 됩니다.
4. 문제는, 우리가 그 과정에 개입하는 것 같아보이지만 실제로는 AI가 끊임없이 내놓는 결과에 코멘트하는 수준으로 사고 과정의 (얕은) 일부만 담당하게 된다는 것입니다.
5. AI는 문제를 발견하고, 쪼개고, 가설을 세우는데 능숙해보이지만, 그 문제는 우리의 온전한 문제가 아닐 수 있으며, 내 스스로 찾은 문제와 가설과는 다릅니다.
6. AI가 나를 강화하는데 쓰되, 고민의 시작은 스스로 하는 게 좋은 것 같습니다.
7. 그리고 그래서 그 과정에서 만들어진 문서가 온전히 내 고민을 제대로 담고 있는지 한번 더 생각하고, 다른 사람에게 hand off 할 때는 그것이 정말 내 것인지 살펴보고, 내 것으로 만들 필요가 있습니다.
해빗팩토리 정윤호 대표님의 글 입니다.
1. "AI가 작성한 문서는 반드시 작성자가 직접 이해하고 검증한 후 공유한다."
2. 이건 다른 분들께 드리는 말씀은 아니고, 제 스스로에게 하는 얘기이기도 합니다. 꽤 오랜 시간 AI를 활용하여 문서 작성에 도움도 받고, 코딩도 하면서 든 생각입니다.
3. 매우 빠르게 그럴싸한 얘기들을 꽤 긴 글과 코드로 지치지도 않고 작성해주다보니, 많은 시간을 AI 와 함께 하게 됩니다.
4. 문제는, 우리가 그 과정에 개입하는 것 같아보이지만 실제로는 AI가 끊임없이 내놓는 결과에 코멘트하는 수준으로 사고 과정의 (얕은) 일부만 담당하게 된다는 것입니다.
5. AI는 문제를 발견하고, 쪼개고, 가설을 세우는데 능숙해보이지만, 그 문제는 우리의 온전한 문제가 아닐 수 있으며, 내 스스로 찾은 문제와 가설과는 다릅니다.
6. AI가 나를 강화하는데 쓰되, 고민의 시작은 스스로 하는 게 좋은 것 같습니다.
7. 그리고 그래서 그 과정에서 만들어진 문서가 온전히 내 고민을 제대로 담고 있는지 한번 더 생각하고, 다른 사람에게 hand off 할 때는 그것이 정말 내 것인지 살펴보고, 내 것으로 만들 필요가 있습니다.
해빗팩토리 정윤호 대표님의 글 입니다.
뉴욕에서 공짜로 집 청소해주는 회사, 진짜 속셈은?
오늘은 좀 황당한 뉴스 하나 가져왔습니다.
1. 뉴욕에 shift라는 앱이 있어요. 신청하면 전문 청소부가 우리 집에 옵니다. 설거지하고, 빨래 개고, 화장실까지 박박 닦아줍니다. 그런데요, 돈을 안 받습니다. 0원이에요. 이상하죠?
2. 세상에 공짜가 어디 있나요. 조건이 하나 있습니다. 청소부가 머리에 카메라를 쓰고 옵니다. 그리고 일하는 전 과정을 1인칭으로 찍어 갑니다. 자, 여기가 포인트예요. 이 회사는 청소로 돈을 버는 게 아닙니다. 카메라가 본 것을 팔아서 돈을 법니다.
3. 무슨 얘기냐. 지금 전 세계가 로봇을 만들고 있잖아요. 그런데 로봇한테 제일 어려운 게 뭘까요. 계산? 아닙니다. 그건 잘해요. 어려운 건 접시 잡는 겁니다. 수건 개는 거예요. 사람은 세 살짜리도 하는 걸, 로봇은 못 합니다.
4. 왜? 배운 적이 없어서요. 글이랑 그림은 인터넷에 넘칩니다. 근데 사람 손이 움직이는 영상은요? 없어요. 그래서 업계에서는 이걸 두고 '10만 년 치 데이터 공백'이라고 부릅니다. 채워야 할 게 그만큼 많다는 거죠.
5. 그러니까 이 회사 입장에서 청소비는 마케팅비가 아니에요. 데이터 사오는 원가입니다. 우리 집 청소비 15만원이 로봇 학습 영상값이라고 보시면 돼요.
6. 이 회사, 어디서 나왔냐면요. 독일 뮌헨의 microagi라는 스타트업입니다. 창업자가 재밌어요. 레드불 레이싱에서 F1 엔지니어를 하던 사람이에요. 지난 7월에 5500만 달러, 우리 돈 750억원을 투자받았는데, 독일 스타트업 역사상 최대 시드 라운드였습니다. 창업한 지 10개월 만에요.
7. 그런데요. 여기서 마음이 좀 불편해집니다.
미국에만 가사·숙박 청소원이 86만명, 건물 청소원이 240만명입니다. 이분들이 지금 자기 노동을 찍어서 넘기고 있는 거예요. 그 영상으로 학습한 로봇이 나중에 그 자리를 대신할 수도 있고요. 내 손으로 내 후임을 가르치는 셈입니다.
8. 회사 측 반박은 도덕이 아니라 인구예요. 유럽 중위연령이 45세입니다. 일할 사람이 없다, 중국은 이미 2024년에 산업용 로봇 29만5000대를 깔았다, 세계 물량의 54%다. 미국은 3만4000대고요. 안 하면 지는 싸움이라는 거죠.
9. 사실 이런 발상, 처음이 아닙니다.
혹시 홈페이지에서 찌그러진 글자 따라 치는 거, 그거 해보셨죠. 캡차라고 합니다. 그게 원래 봇 막는 용도인데요. 동시에 컴퓨터가 못 읽는 옛날 책이랑 신문 글자를 사람이 대신 읽어주는 장치였어요. 첫해에만 4억4000만 단어를 옮겼고, 뉴욕타임스 130년 치 신문을 그렇게 디지털로 만들었습니다. 구글이 2009년에 이 회사를 사갔죠.
10. 17년 전에도 똑같았던 겁니다. 무료 서비스를 미끼로 사람의 노동을 데이터로 바꾸는 것. 달라진 건 하나예요. 그땐 라벨이 글자였고, 지금은 사람의 몸짓입니다. 그래서 값이 청소 인건비까지 올라간 거고요.
11. 마지막으로 하나만 더요.
지금 AI 경쟁의 축이 바뀌고 있습니다. 예전엔 누가 모델 잘 만드나였어요. 이제는 누가 현장 데이터를 쥐고 있나입니다. 메타가 작년 6월에 스케일AI(Scale AI)라는 데이터 라벨링 회사 지분 49%를 143억 달러에 사들인 것도 같은 맥락이고요. 회사 가치로 치면 290억 달러입니다. 사람 불러다 데이터에 이름표 붙이는 회사가요.
12. 고령화 속도로 치면 우리가 유럽보다 빠릅니다. 남의 계산서가 아니라는 얘기죠. 조만간 한국에서도 이런 회사가 등장할 것 같다는 느낌적인 느낌!
오늘은 좀 황당한 뉴스 하나 가져왔습니다.
1. 뉴욕에 shift라는 앱이 있어요. 신청하면 전문 청소부가 우리 집에 옵니다. 설거지하고, 빨래 개고, 화장실까지 박박 닦아줍니다. 그런데요, 돈을 안 받습니다. 0원이에요. 이상하죠?
2. 세상에 공짜가 어디 있나요. 조건이 하나 있습니다. 청소부가 머리에 카메라를 쓰고 옵니다. 그리고 일하는 전 과정을 1인칭으로 찍어 갑니다. 자, 여기가 포인트예요. 이 회사는 청소로 돈을 버는 게 아닙니다. 카메라가 본 것을 팔아서 돈을 법니다.
3. 무슨 얘기냐. 지금 전 세계가 로봇을 만들고 있잖아요. 그런데 로봇한테 제일 어려운 게 뭘까요. 계산? 아닙니다. 그건 잘해요. 어려운 건 접시 잡는 겁니다. 수건 개는 거예요. 사람은 세 살짜리도 하는 걸, 로봇은 못 합니다.
4. 왜? 배운 적이 없어서요. 글이랑 그림은 인터넷에 넘칩니다. 근데 사람 손이 움직이는 영상은요? 없어요. 그래서 업계에서는 이걸 두고 '10만 년 치 데이터 공백'이라고 부릅니다. 채워야 할 게 그만큼 많다는 거죠.
5. 그러니까 이 회사 입장에서 청소비는 마케팅비가 아니에요. 데이터 사오는 원가입니다. 우리 집 청소비 15만원이 로봇 학습 영상값이라고 보시면 돼요.
6. 이 회사, 어디서 나왔냐면요. 독일 뮌헨의 microagi라는 스타트업입니다. 창업자가 재밌어요. 레드불 레이싱에서 F1 엔지니어를 하던 사람이에요. 지난 7월에 5500만 달러, 우리 돈 750억원을 투자받았는데, 독일 스타트업 역사상 최대 시드 라운드였습니다. 창업한 지 10개월 만에요.
7. 그런데요. 여기서 마음이 좀 불편해집니다.
미국에만 가사·숙박 청소원이 86만명, 건물 청소원이 240만명입니다. 이분들이 지금 자기 노동을 찍어서 넘기고 있는 거예요. 그 영상으로 학습한 로봇이 나중에 그 자리를 대신할 수도 있고요. 내 손으로 내 후임을 가르치는 셈입니다.
8. 회사 측 반박은 도덕이 아니라 인구예요. 유럽 중위연령이 45세입니다. 일할 사람이 없다, 중국은 이미 2024년에 산업용 로봇 29만5000대를 깔았다, 세계 물량의 54%다. 미국은 3만4000대고요. 안 하면 지는 싸움이라는 거죠.
9. 사실 이런 발상, 처음이 아닙니다.
혹시 홈페이지에서 찌그러진 글자 따라 치는 거, 그거 해보셨죠. 캡차라고 합니다. 그게 원래 봇 막는 용도인데요. 동시에 컴퓨터가 못 읽는 옛날 책이랑 신문 글자를 사람이 대신 읽어주는 장치였어요. 첫해에만 4억4000만 단어를 옮겼고, 뉴욕타임스 130년 치 신문을 그렇게 디지털로 만들었습니다. 구글이 2009년에 이 회사를 사갔죠.
10. 17년 전에도 똑같았던 겁니다. 무료 서비스를 미끼로 사람의 노동을 데이터로 바꾸는 것. 달라진 건 하나예요. 그땐 라벨이 글자였고, 지금은 사람의 몸짓입니다. 그래서 값이 청소 인건비까지 올라간 거고요.
11. 마지막으로 하나만 더요.
지금 AI 경쟁의 축이 바뀌고 있습니다. 예전엔 누가 모델 잘 만드나였어요. 이제는 누가 현장 데이터를 쥐고 있나입니다. 메타가 작년 6월에 스케일AI(Scale AI)라는 데이터 라벨링 회사 지분 49%를 143억 달러에 사들인 것도 같은 맥락이고요. 회사 가치로 치면 290억 달러입니다. 사람 불러다 데이터에 이름표 붙이는 회사가요.
12. 고령화 속도로 치면 우리가 유럽보다 빠릅니다. 남의 계산서가 아니라는 얘기죠. 조만간 한국에서도 이런 회사가 등장할 것 같다는 느낌적인 느낌!