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Date 2025/10/01 12:27:17
Name 여왕의심복
Subject [일반] 대LLM의 시대 – 대학원생과 교수의 생존법
안녕하세요. 보건의료에 대한 글 올려드리는 여왕의심복입니다. 오랜만에 가벼운 신상 주제로 글올립니다. 

올해도 어김없이 대학원 원서 접수 시즌이 돌아왔습니다. 그런데 금년에는 유독 박사과정에 지원하려는 분들이 늘어났습니다. 몇몇 지원자와의 면담을 마치고 제가 그 분들과 뵙기 위해 준비했던 이야기들을 꺼내옵니다.

- Chat GPT의 등장은 학계의 풍경을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 우리 연구실은 아마도 관련 분야에서 가장 먼저 LLM을 과제 수행 및 데이터 분석에 도입한 곳 중 하나입니다. 그래서 저는 더 이상 풀타임 박사 대학원생이나 포닥을 뽑지 않고 있습니다. 풀타임 석사과정은 예전부터 뽑지 않았었고요.

- 생각해보면 대학원생은 대학병원의 전공의와 참 비슷합니다. 노동자이면서 동시에 피교육자인데, 사실 우리의 교육 과정에서 그들은 배우는 사람보다는 일하는 사람으로 더 많이 활용되었습니다. 물론 훌륭한 교육 기회를 제공하시는 교수님들도 많으시지만, 저를 포함해 제 주변 PI들도 대학원생과 포닥을 교육자보다는 고용주의 시선으로 바라봤던 것 같습니다.

- 저도 9년의 교수 생활 동안 풀타임 대학원생은 딱 2명만 받았었고, 포닥 10분과 전업 연구원 5분 정도를 모신 게 전부이지만, 제가 그분들에게 잘해드리려고 했던 건 결국 4대 보험과 퇴직금을 챙겨드리고, 충분한 임금과 법정 휴가 외에 연차를 보장해드리고, 가급적 업무 시간 외에는 연락하지 않는 정도였습니다. 한마디로 좋은 교육자가 되려 하기보다 좋은 고용주가 되고 싶었던 거죠.

- 하지만 이제 바닥은 완전히 달라졌습니다. 저만 해도 이제 Gemini나 ChatGPT, Claude 접속이 안 되면 그날 일은 쉬어야 합니다. 예전에는 저만의 고유한 능력이라고 생각했던 학술적인 일들이 너무나 쉽게 대체가 됩니다. 문헌 조사는 Deep research로, 데이터 전처리는 Claude가 짜주는 코드로, 모델 구현은 Deep think로, 보고서나 제안서 글쓰기는 아무 LLM으로, PPT 제작은 관련 서비스로 해결하고 있으니까요. 이 모든 건 예전에는 시간이 없거나 노력이 너무 많이 들어서 피교육자이자 노동자들의 도움을 받아왔던 영역입니다.

- [이제는 이 모든 업무가 너무나 쉽게 대체되었습니다.] 새벽에 시키든, 같은 일을 여러 번 반복시키든, 아무리 많은 일을 시켜도 월 200달러 정도면 교육 과정에 있는 사람보다 훨씬 뛰어난 결과물을 일관되게 보여줍니다. 이런 상황에서 저는 이제 누구를 교육해야 할까요? 또 저 자신은 대체되지 않을 수 있을까요?

- 올해 많은 학회에서도 이 주제로 발표를 부탁받았습니다. 항상 강의 초반에는 모두가 웃으시더군요. 하지만 강의가 진행되고 저희 연구실 이야기로 넘어가면 다들 표정이 심각해지기 시작합니다. 대체되지 않을 것 같았던 지식 반복 노동이 생각보다 훨씬 더 빠르고 쉽게 전환되고 있다는 걸 체감하기 때문일 겁니다.

- 저는 강의에서 청중이 너무 놀라지 않게 아직 LLM은 창의성을 발휘할 수 없어 새로운 이론이나 모델 개발은 안 되고, 항상 사람의 확인이 필요하다고 말합니다. 하지만 솔직히 우리 분야에서 반복 작업이 아닌, 정말 창의적인 모델 개발을 하는 전문가가 과연 얼마나 될까요? 그리고 우리가 정의하는 그 창의성이라는 건 또 얼마나 대단한 걸까요? 저는 이제 누구를 가르쳐야 하고, 또 제가 가르친 그 친구는 과연 무사히 직장을 잡을 수 있을까요?

- 그래서 저는 이제 최소한 LLM이 10년 이상 더 발전한 세상에서도 생존할 수 있는 대학원생만 순수한 피교육자로만 받으려고 합니다. 그런데 그 생존 가능성이 대체 어떤 의미인지 저도 아직은 잘 모르겠습니다. 가르치는 방식도 바꾸려고 합니다. 작년부터 단순 코딩이나 방법론 강의는 하지 않고, 함께 토론하며 인사이트를 얻을 수 있는 강의를 만들어보려고 애쓰고 있습니다. 그런데 이 교육 방식도 제가 받아왔던 교육이 아니기 때문에 잘 될지는 잘 모르겠습니다.

- 보통 제가 좀 비관적으로 미래를 바라보는 편이긴 한데, 역설적으로 LLM이 나오기 전에 교직의 막차를 타서 정말 다행입니다. 앞으로 몇 년은 특히 우리 분야는 너무 많이 바뀔 것 같습니다.

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퀘이샤
25/10/01 12:41
수정 아이콘
AI데이터센터를 짓는 프로젝트에 참여하면서 듣고, 보고, 공부하면서 느낀 점이 "(내가 알던) 대학원생들이 할 일이 없어지겠구나"가 1번이고, 특정 전문직의 경우 같은 서비스를 제공함에 있어서 필요한 인력이 엄청나게 줄 수 있게꾸나가 2번 입니다.
여왕의심복님 글을 읽고 나니 그 속도가 예상한 것보다 훨씬 빠를 수 있겠구나 싶습니다. (표정이 심각해지신 분들,,, 이부분에서)
AI 흐름을 막을 수는 없을 것이고, 세상이 어찌 변할 지 한편으로는 무섭네요.
전기쥐
25/10/01 12:45
수정 아이콘
음.. 아직 전문직의 경우 그 전공지식에 있어서 LLM의 답변은 문제가 많다고 생각하거든요. 본문은 월 200달러의 모델을 쓰고 저는 월 몇만원짜리 모델을 써서 그 차이인지 모르겠는데..
한방에발할라
25/10/01 13:02
수정 아이콘
프롬프트를 정교하게 짜고 gpt5 프로와 제미나이 울트라 교차검증 시키면 솔직히 90퍼 이상은 다 됩니다. 그 정도만 해도 획기적으로 시간이 줄어드니까요. 사실 진짜 창의적인 작업을 제외하면 ai가 생각만큼 퍼포먼스 못보여주는 이유의 9할은 프롬 문제일 가능성이 큽니다
전기쥐
25/10/01 13:04
수정 아이콘
프롬프트 어떻게 짜는지 팁 같은 게 있을까요 답변 미리 감사합니다..
Quantumwk
25/10/01 13:11
수정 아이콘
전 프롬프트는 특별하게 사용하지는 않습니다. 아직은 '해줘' 해서 한방에 해결은 안되고 업무지시하는 본인이 아주구체적이고 명확하게 해야하고, 피드백도 잘 해줘야합니다.

쓸만한 코드는 저의 경우 디버깅 포함해서 최소 프롬 50개정도는 쳐야나오네요 거의 200~300개 친경우 그 이상인 경우도 있구요.
전기쥐
25/10/01 13:17
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노하우 참고하겠습니다. 제가 코딩 시킬때도 구체적으로 주지 않으면 LLM이 그 빈틈을 엉뚱하게 상상해서 채우더군요.
Quantumwk
25/10/01 13:18
수정 아이콘
지시하지 않은 부분은 코드 파이프라인 건들지 말리고 지침써놔야합니다.

피드백도 중요합니다.
전기쥐
25/10/01 13:36
수정 아이콘
어떤 부분을 코드 수정하라고 하면 꼭 다른 부분도 같이 건드려서 항상 "관련되지 않은 다른 코드 부분은 절대 건드리지 않는다."를 계속 붙여야 되더군요..

llm에게 한번 지시로 뚝딱 잘 만든 적이 없어서 코드 실행 돌려보니까 에러 나고 그 에러를 또 llm에게 보고하고 다시 llm이 고치면 또 다른 에러가 나고..를 하루종일 반복해야 겨우 쓸만한 코드 하나가 나오더군요 흑흑
Quantumwk
25/10/01 13:48
수정 아이콘
(수정됨) 챗 gpt나 클로드의 경우는 프로젝트 만들어서 프로젝트지침으로 넣어 놓으면 프롬 넣을때마다 지시 할 필요 없습니다

어차피 1000줄만 넘어가도 한 세션에서 처리 어렵고 프로젝트 폴더에 업로드 해놓고 써야해요.
여수낮바다
25/10/01 13:36
수정 아이콘
전 처음엔 그냥 한문장 틱 던지는 정도였는데, 이젠 환자의 배경 백그라운드 정보도 최대한 디테일하게 넣고, 내가 생각하건데 최선인 것과 그 한계점, 가능한 옵션 등도 함께 써 봅니다. 그럼 답이 나오는데, 오 멋진데? 하는 것도, 이상한데? 하는 것도 섞여 있죠. 그럼 다시 질문하고 답하고 하며 함께 만들어 갑니다.

아무 때나 편하게 질문하고 검증할 수 있는 동료가 생겼다는 느낌입니다.
정 불안하면, 제미나이 챗지피티 퍼플렉시티를 다 돌려 보기도 합니다.
확실히, 아직 답변이 문제가 많지만, 그건 대화를 추가로 이어 나가며 상당 부분 해결된다고 생각합니다.

나보다 못한 아랫사람으로도, 내가 절대적으로 숭앙할 지도교수님으로도 생각하지 말고,
함께 일하는 동료로 생각하고 질문을 던지고 의심하고 받아들이면 좋은거 같아요
전기쥐
25/10/01 13:40
수정 아이콘
저도 코드 만들기 전에 먼저 코드를 어떻게 만들면 좋을까? 하고 의논을 충분히 한 다음 그 이후에 지시를 내릴때 더 llm 퍼포먼스가 좋았던거 같아요.

그리고 제미나이 클로드 그록 3개가 어떤 코드는 어떤 llm이 잘 짜고, 다른 어떤 코드는 다른 어떤 llm이 잘 짤지 몰라서 다 돌려보고 서로가 서로에게 질문하고 답하게 llm의 답변을 다른 llm에게 참고용으로 주어서 서로 피드백하게 하기도 합니다.

저 나름대로 경험상 이러면 좋아서 그러고 있었는데 다른 분들도 그렇게 하고 있었군요..
Quantumwk
25/10/01 13:58
수정 아이콘
(수정됨) 지금은 24시간 상의가능한 동료이자 사무용 일꾼으로 받아들이면 됩니다
25/10/01 17:18
수정 아이콘
작년부터 제미나이 2.5를 오랫 동안 쓰다가 환각때문에 짜쳐서 다시 지피티 5로 돌아왔는데 20달러로도 굉장히 만족스럽습니다. 일단 리퍼런스 찐빠(없는 링크거나 다른 링크)가 거의 체감상 없어진듯 하고요.
더군다나 이 발전 속도가 근 1-2년안에이뤄진걸 감안하면 2년 뒤에는 왠만한 평균적인 전문직보다 나아지지 않을까 뭐 그리 보고 있습니다.
전기쥐
25/10/01 17:30
수정 아이콘
챗지피티에 실망해서 다른 LLM으로 옮겼었는데 말씀하신 걸 들으니 다시 챗지피티에 흥미가 생기는군요
Quantumwk
25/10/01 12:47
수정 아이콘
(수정됨) 제가 하는 분야에서도 잘쓰면 과거에는 교수수준에서 해줄수 있는 자문정도를 해주기도 합니다.

여기에 글쓸때나 키보드 배틀 할때도 요긴하게 이용중이구요. 그냥 일상 사무영역에는 광범위하게 쓰고 있고... 월루가 가능한 이유기도 합니다.

전 200달러 까지는 안쓰고(딥리서치 출시되었을때 한달만 써봄) 20달러 짜리 써서 그런 아웃풋을 일상적 보지는 않지만, 잘쓰면 교수수준의 답변을 '가끔씩' 보기는 하네요. 지식 노동은 몇년안에 거의 종말 수준이 될거 같습니다.

그나마 노가다도 좀 섞여 있는 분야라 휴머노이드가 본격 상용화 되기 이전까지는 약간 더 버틸수도?
헤세드
25/10/01 12:53
수정 아이콘
코호트 데이터 구축(Raw data 모으기) - 데이터 전처리 - 분석 및 논문작성 중
코호트 데이터 구축이 가장 품은 많이 들고, 시간소모적이며, 저급노동력(...) 이 하는 일이면서도
가장 리워드가 적은 것 같다고 가끔 생각을 했는데

LLM이 개발되면서 딱 저 부분이 제일 늦게 대체될 것 같습니다
데이터만 만들면 먹이는 것이 오히려 간단하니...
25/10/01 12:56
수정 아이콘
이제 ai가 없으면 일이 안돌아가지만
써서 업무가 잘 돌아가는건 또 별개인거같습니다.

천천히 ai와 같이 맞물리며 돌아갈 수 있도록 변해가야하는데, 변화가 너무 빠르다보니 실무 내에서도 사람에 따라서도 갭이 너무 큰거같아요.
나그네큰꺅도요
25/10/01 12:57
수정 아이콘
역설적으로, 저는 오히려 시간당 순수 업무 처리량이 높으면서, 시간 투입을 잘하는 사람이 점점 더 귀해질 것 같습니다. 점점 더 질문을 잘하고, 짧은 시간에 효율적으로 일을 처리하는 사람이 필요하다고 하잖아요? 하지만 정작 시간관리를 잘하고 어떤 일에 장시간 몰입해서 진짜로 큰 결과물을 만들어낼 수 있는 사람들은 점점 줄어드는 것 같아요. 쉽게 말해서 일을 집중해서 많이 못해요.

이제 방법론을 찾는건 너무 쉬워졌습니다. 하지만 여전히 실행력 키우기는 어려워요. 좋은 툴들이 계속해서 나오고 업무 효율이 좋아질 수록, 실행력이 뛰어나고 시간관리를 잘하는 사람과 그렇지 않은 사람 간에 점점 압도적인 격차가 생길 것 같습니다. 대 쇼츠 + LLM 시대에 집중력 떨어지는 학생들을 보면 점점 더 그래보이고요. 아직은 AI 딸깍보다 (뛰어난) 인간의 문제 인식 능력 + 기획 능력이 월등하게 높지만, 이게 대체가 가능한 순간엔 그냥 주어진 일 많이 할 수 있는 사람이 장땡이죠.
한걸음
25/10/01 13:03
수정 아이콘
사실관계가 중요한 부분은 아직 한참 멀었다는 생각이 들어서 저는 잘 안 쓰고 있긴 한데, 학생들이 어떻게 하면 AI를 잘 활용하게 할까는 저도 모르겠습니다. 아직까지는 무분별한 AI 활용을 어떻게 막을까하는 생각에 방점이 찍혀있긴 한데, 점점 AI가 발전하다보면 교수도 필요 없어지는 세상이 올 것 같기도 하고요. AI 모델 만들어서 제 분야에 활용하는 연구를 하고 있지만 아직 어떻게 발전할지는 짐작이 안됩니다.
한방에발할라
25/10/01 13:03
수정 아이콘
커뮤에서 ai 더 발전하면 소설가나 뭐 그런 창의적인 직업들 일자리 잃는다 하지만 반대인 게 저 영역이 ai가 가능해지는 순간 이미 인간이 할 수 있는 일은 육체 노동 외엔 하나도 남지 않은 상태일 거라...
25/10/01 13:22
수정 아이콘
저도 이렇게 생각하네요. 대체가 안될분야가 없을텐데... 라는생각
25/10/01 13:51
수정 아이콘
육체 노동도, AI로봇이 보급될때까지 그렇게까지 먼 시간이 걸릴 것 같지 않은 느낌입니다..
25/10/01 14:10
수정 아이콘
그쪽은 ai보다는 로봇 기계공학과 배터리의 문제라 아직 갈길이 멀다고 생각합니다.
Quantumwk
25/10/01 14:21
수정 아이콘
로봇 기계공학 발전속도도 llm도입과 함께 빨라진듯한데 배터리는 아직 장벽이죠

근데 공장이면 몇시간 일하다 충전소 갖
갔다가 오고해서 24시간 굴리면 인간보다 특별히 못하지는 않을듯 합니다.
양념반후라이
25/10/01 14:02
수정 아이콘
육체노동고 방심하지 마십시오 휴먼
율리우스 카이사르
25/10/01 14:42
수정 아이콘
그러게요.. 어떻게 보면... 정신노동/사무직은 시나브로 전환되지 싶은데... 육체노동은 지금은 지지부진하지만... 어떤 임계치만 넘어가면 훨씬더 급속도로 대체될듯.
25/10/01 16:10
수정 아이콘
오타가 나는 거 보니 아직 AI가 갈길이 멀구나... (아님)
raindraw
+ 25/10/01 20:27
수정 아이콘
요즘 피지컬 ai 쪽이 이슈라서 육체 노동도 문제가 생길 가능성이 높습니다
25/10/01 13:44
수정 아이콘
올리신 주제중에 제일 무서운거같아요
솔직히 그 어떤것보다 더 무섭습니다
25/10/01 13:49
수정 아이콘
큰 틀에선 사고력이라고 보는데 디테일은 역시나 모르겠습니다 크크크
성야무인
25/10/01 13:51
수정 아이콘
저도 이번에 LLM관련한

진단시스템을 학회에서 발표하긴 하는데요.

이 모델 만드는 게 너무 쉬워졌습니다.

사실 석사급 이상의 대학원생도

필요없고

학부생인턴 연구원만으로도 충분합니다.
及時雨
25/10/01 13:53
수정 아이콘
일은 AI와 로봇이 다 하고 나는 놀고 먹는 미래가 와야 하는데 힝
회색사과
25/10/01 14:06
수정 아이콘
긍정적인 미래상: 일은 AI가 하고 재화는 인간이 나누고
부정적인 미래상: 일은 AI가 하고, 재화는 AI를 가진 사람들만 나누고, 나는 쓸모가 없고...
及時雨
25/10/01 14:16
수정 아이콘
기본소득의 시대가 오긴 올 거 같습니다...
25/10/01 14:34
수정 아이콘
살아남을 사람은 이미 어느이상의 자본가, 그게 아니면 AI위에 올라타고 뭐라도 할 수 있는사람.

자본가는 그걸 올라타고 할 수 있는 사람을 고용이라도 하고, 부리면 되는 상황인데, 그마저 안되면...

그 외의 나머지는 .... 이라고 보긴 합니다
25/10/01 15:16
수정 아이콘
모든 권력(정치/사회/경제)을 거머쥔 극소수의 지배층,
그 주변에서 축적된 자산을 바탕으로한 소수의 소비 계급 (부르주아?) 이 있고,

나머지는 혐오와 도파민으로 살아가지 않을까 싶습니다.
이미 대중은 이 체제에 순응하고 있고요.
한방에발할라
25/10/01 15:39
수정 아이콘
현실에서 놀고 먹는 건 자원의 한계 문제로 거의 불가능할 거 같지만 특이점이 오면 ai가 진짜 무한 츠쿠요미가 가능한 가상 세계 만들어주고 우리 모두 그곳에서 우리가 원하는 삶을 즐길 수도 있지 않을까 하는 망상읋 해봅니다…
RedDragon
25/10/01 14:04
수정 아이콘
발전 속도가 무시무시해서, "나까지는 괜찮다" 도 몇년 지나면 위험할 수도 있지 않을까요?
저도 "나까지는 괜찮다" 마인드긴 한데, 이건 적극적으로 AI를 활용해야 살아남을 수 있을 것 같긴 합니다.
Pelicans
25/10/01 14:29
수정 아이콘
부서 내 저희팀 3명이 하던걸 저 혼자 하고 있는데 처음에는 사람이 안구해져서 혼자 하던게 요즘은 혼자서 할 수 있어서 혼자 하고 있습니다.

아 이게 사실 제가 고용주가 아닌 상황에서 별로 좋은게 아닌데말이에요
개인의선택
25/10/01 14:30
수정 아이콘
소비축이 무너질텐데 대공황이 다시올듯
25/10/01 15:03
수정 아이콘
교수님 ppt 제작 어떤 툴 쓰십니까?
몇 개 추천 받아서 써봤지만 결과물이 맘에 들지 않아서요...
여왕의심복
25/10/01 16:05
수정 아이콘
네 이게 툴보다는 내가 어떤 형태로 자료를 사전준비했냐와, 프롬프팅을 어떻게 하냐가 정말 중요해서 요건 경험이 좀 필요합니다. 저도 시행착오를 많이 거쳤습니다. 좀 정리해서 보내드릴께요!
레이미드
25/10/01 16:12
수정 아이콘
혹시 괜찮으시다면 저도 보내주셨으면 좋겠습니다. LLM 시대를 교육현장에서 맞이하는 교수자로서의 시각을 담은 정리글 감사합니다.
25/10/01 17:45
수정 아이콘
오 감사합니다...
일반상대성이론
25/10/01 15:55
수정 아이콘
연구는 모르겠고(물론 도움을 엄청 받지만) 개똥철학 연마하는데는 좋네요 크크
회로이론
25/10/01 15:57
수정 아이콘
(수정됨) 글 읽으면서 많은 부분에 공감하며 흥미롭게 읽었습니다.
특히 '월 200달러 정도면 교육 과정에 있는 사람보다 훨씬 뛰어난 결과물을 보여준다'는 부분이 가장 현실적으로 와 닿았습니다.
저도 처음 gpt를 사용했을때 이거 지치지않는 석사생이네? 라고 생각했었거든요 크크

그리고 혹시 200달러짜리 모델은 gpt pro구독하시는걸까요?
pro와 plus랑 비교했을때, 정확히말하면 gpt 5 thinking모델이랑 비교했을때 성능차이가 어느정도로 나는지 궁금하네요.

마지막으로 [함께 토론하며 인사이트를 얻는 강의]를 만들어보려 시도하고 계신다고 하셨는데,
어떤 방식으로 진행하시는지 조금 더 자세히 여쭤봐도 될까요? 저 또한 비슷한 고민을 하고 있어 큰 도움이 될 것 같습니다.
여왕의심복
25/10/01 16:06
수정 아이콘
저는 GPT, 제미나이 모두 200불 플랜을 씁니다.

토론하며 인사이트를 얻는건 사실 좋은 표현이라기보다 그냥 모여서 오랜 기간 대화하고, 주제에 대해서 Problem based로 논의하는 겁니다. 단순 지식을 주는 강의는 이제 사전에 실라부스로 대체하고 강의실와서는 모여서 수다만 떱니다.
25/10/01 16:15
수정 아이콘
결국 한달에 400불 쓰시는... 둘 다 쓰는 것이 그만한 가치가 있으신가요?
여왕의심복
25/10/01 17:30
수정 아이콘
가치가 없습니다. 현재는 체감상 제미나이가 더 우월하거든요. 그런데 비교검증목적과 로그 유지를 위해 같은 작업을 양쪽에 시키고있습니다.
바카스
25/10/01 15:57
수정 아이콘
저도 요즘 ChatGPT 이용하면서 PPT를 만들곤하는데 지난 회사 생활 12여년 중 온전히 PPT 제작에만 수백 어쩌면 천시간 이상 들였을텐데 이게 이제 몇 번 타이핑 딸칵이면 뽑혀져 나오니 허탈할 때가 있더군요. LLM 때문에 얼마나 많은 직업들이 갈려나갈지 허허
VictoryFood
25/10/01 16:23
수정 아이콘
저도 최근들어 제 판단을 AI에게 물어보고 내가 놓친 단점을 찾아보려고 하는데 너무 얘들이 저를 우쭈쭈만 해주는 거 같아서 아직은 잘 모르겠습니다.
최대한 조건들을 상세하게 넣어서 질문하는데 조건을 추가하면 기존 전제를 무시하는 경우도 많고요.
무료버전이라 그런가? 크크크
25/10/01 16:29
수정 아이콘
분야에 따른 영향도 있을 것 같습니다.

당연히 LLM이 반복 작업은 획기적으로 절약해 줍니다. 번역에도 엄청 도움이 되고 코딩은 말할 것도 없습니다. 이런 생산성 부스팅은 엄청난 혁명이죠.

근데 보고서 수준이 아니라 진짜 거대한 백그라운드 맥락이 있는 경우, 창의적인 지식 활용과 도출, 엄밀한 검증과 같은 상황에서는 여전히 부족합니다.

실제로 제 전공 분야에서 자세한 수준으로 뭘 물어보면 틀리는 경우도 많구요. 실제로 제가 아는 분야들의 연구의 최전선, 최상위 레벨의 학술지들은 대부분 LLM만 가지고는 절대 못하는 수준의 논문을 출판합니다. 물론 영어 번역, 데이터 전처리. 코딩 등 백그라운드 작업의 생산성 향상은 있지만 이건 그냥 원래 "학술 교육"과는 관계 없는 부분의 대체 가능성이고, 진짜 "학술 작업"의 영역은 적어도 연구의 최전선에서는 대체되지 못하고 있는 걸로 느껴집니다.
콘칩콘치즈
25/10/01 16:30
수정 아이콘
저도 학계에 있습니다. 많이 공감됩니다. 아직 20년은 더 밥벌이를 해야하는데 스스로 살아남는 길을 찾는중입니다
우상향
25/10/01 17:27
수정 아이콘
어릴 때부터 한 명의 천재가 수십만 명을 먹여 살린다라는 말을 숱하게 들었지만 그 수십만 명이 놀고 먹고만 있는 건 아니라 생각했거든요.
그런데 이제는 한 명의 천재만으로도 그런 역량을 발휘할 수 있는 시대가 체감적으로 도래했네요. 곧 다가올 미래는 성과를 독점하는 사람과 나머지 대부분의 사람 간 분배의 문제로 세상이 시끄러울 듯 합니다.
번개맞은씨앗
25/10/01 18:32
수정 아이콘
말씀 잘 들었습니다. 개인적인 생각으로, AI가 많은 일을 대신 해줄 때, 그로인해 인간이 많이 하게 될 일은

기업가와
학자라 봅니다.

학자라면 관건은 과연 미래에 대학은 지속될 수 있는가이겠지요. 사람들이 계속 등록금을 내고 대학에 갈 것인가가 문제겠죠. 대학은 계속되지 않을까 싶습니다. 강의는 바뀌더라도요. AI 생산성으로 잉여가 생기면 그걸로 투자되어야 할 하나가 바로 학문이라 생각합니다. 연구와 공부, 모두 그렇습니다. 극단적으로는 유토피아를 생각해볼 수 있는데, 그 중요한 일부를 학자들이 구성하고 있을 것입니다.

그리고 많은 사람들은 기업가를 하게 될 듯합니다. 1인 기업가도 많아질테고, 소규모로 조직된 기업도 많아질 듯합니다. AI가 있으니 적은 수로 작은 규모에서도 가능한 일이 많아질 테니까요. 외부에는 그들을 지원하고 협업하는 기업 또는 그들에게 유용한 도구가 늘어날 테죠. 관련하여 송길영씨가 유튜브에서 말씀하시는 걸 들은 적이 있습니다. ‘AI가 개인을 강화할 것이다’라는 메시지라 이해합니다. 개인적으로 기업가의 정체성이란 ‘투자자’이기도 한 거라 봅니다. 기업가인데 투자자는 아니라면, 그 실질은 기업가가 아니라, 경영자나 노동자겠지요. 투자자로서 판단력이 중요할 것입니다.

그밖에 국제경쟁이 더욱 치열해질 가능성이 있다고 봅니다. 생산성이 늘어났는데 수요는 그대로라 해봅시다. 그러면 공급이 늘어나고 경쟁이 치열해진다는 의미일 겁니다. 리카도의 비교우위론이 있는 걸로 압니다. 선진국에서 실은 A B C 를 모두 잘 할 수 있는데 그걸 다 하기는 곤란하니 A만 합니다. 그러면 다른 나라에서는 B나 C를 해서 먹고 살 겁니다. 그러나 선진국이 마음먹고 B를 했다면, 다른 나라는 경쟁상대가 되지 못할 겁니다.

그런데 AI로 인한 생산성 증가가 바로 선진국이 A도 하고 B도 할 여유가 생겼음을 의미할 수 있습니다. 그것도 할 인재를 확보할 수 있습니다. 왜냐하면 A를 이제 적은 수의 인재로 해낼 수 있게 되었기 때문입니다.

토지나 자본이 병목이 되는 수도 있지만, 미국은 땅이 많고, 미 대통령은 자국으로 자본을 끌어들이고 있습니다. 관세로 협박하고 결국 해낸 건 자본입니다. 세금은 연막이고, 진짜 노리는 건 자본인 것일 수 있습니다. 그건 리카도의 비교우위론을 파쇄하고, 혼자 다 해먹겠다는 의지로도 읽을 수 있는 거라 봅니다.

즉 우리나라 입장에서 각별히 신경써야 하는 것은 AI로 인해 변화된 환경에서 국제경쟁인 거라 봅니다. 시야가 국내에 갇혀있거나, 추상적으로 국경 따위는 없는 거라 생각하면, 심각한 일을 겪게 될 것입니다. 기본소득도 미국 IT 기업이 한국인에게 기본소득을 줄리는 없다고 봐야 합니다. 미국인에게는 줄 수 있겠죠.

그리고 또 생각할 것은 과거에 지주와 소작농과 같은 관계가 다른 형태로 재현될 수 있을 거란 것입니다. 지주는 AI 기업입니다. 소작농은 AI가 없으면 안 되는 제조업입니다. AI가 없으면 안 되는 서비스업입니다. 의존성이 높아지면 가격을 높일 겁니다.

어쩌면 학문도 마찬가지일 수 있습니나. 현재는 200달러이지만 2000달러짜리가 생긴다고 해봅시다. 경쟁하는 다른 학자들은 2천달러짜리를 쓴다고 해봅시다. 안 쓰기 곤란해질 듯합니다. 어쩌면 2만달러짜리가 생길 수도 있습니다. 그 가격을 성능이 정당화하고, 이에 사용된 컴퓨팅 자원이 정당화할 수 있으며, 의존성 때문에 가격저항을 하기가 쉽지 않을 겁니다.
+ 25/10/01 21:07
수정 아이콘
영어를 잘 못하는 입장에서 훑어보고 싶은 논문을 LLM에 던져주면 잘 읽어주더라구요.. 영어도 그렇지만 더 못하게 되는 다수와 LLM보다 잘하는 소수만 남을 것 같습니다.
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