AI 시대의 승자, 지금부터 준비하는 자가 된다⚡ 초압축 AI 몰입 강연 | 장동선, 최재붕, 이정모, 김상균, 조용민, 서용석 | AI 기술 미래 직업

AI가 인간이 하는 일을 하고 노동과 생산과 창작을 AI와 로봇이 하게 되는 세상. 인간은 세금을 내지만 AI는 세금을 내나요? 로봇은 세금을 내나요? 세금이 줄어들고 가난해질 수밖에 없고 일부 거대 IT 기업들의 경우에는 수백조 수천 조의 수익을 내게 되는데 저는 앞으로 20년 안에 어찌 보면 더 빠르게는 10년 안에 대학교를 나와야 되고 직장을 찾아야 되고 국가의 세금을 내고 연금을 받는 이 모든 시스템이 무너질 수밖에 없는 그러한 변곡점에 와 있지 않은가라는 생각을 합니다.

그래서 어 오늘 여러분에게 드리고 싶은 이야기는 [음악] >> 안녕하세요. 안녕하세요. 장동선입니다. 안녕하세요. 오랜만에 세바시 무대에 다시 섰습니다. 그래서 오늘 주제는 제가 가장 관심이 많은 주제예요. change 바로 변화입니다.

데 오늘의 주제가 dive into change이잖아요. 대체 그 변화라는 것이 무엇일까? 우리가 변화라는 것을 과학적으로 정말 어떤 여러 곳에 존재하는 변화들의 공통점을 찾아볼 수 있을까? 저는 이 질문을 가지고 어 오늘 CES와 세상에 일어나고 있는 변화를 한번 다뤄 보려고 합니다.

체인지라고 그러면 변화라고 하죠. 변화하는 것에 대표적인 예를 꼽으라 그러면 많이들 꼽는 게 애벌레가 나비가 되는 거 이런 걸 꼽기도 합니다. 그리고 사전적인 정의를 찾아보면 변화라는 것은 그냥 맞춰지는 것, 달라지는 것, 달라진다라는 거를 변화라고 얘기를 하죠. 명사로도 얘기하고 동사로도 얘기를 하고.

근데 대체 달라진다라는 게 어떻게 달라지는 거냐? 사람들은 이렇게도 질문하죠. 사람은 바뀌는가? 당연히 바뀝니다. 근데 때때로 바뀌지 않는다고 느낄 때도 있어요. 그래서 사람이 바뀌는 원리와 물리학적으로 화학적으로 세상의 어떠한 상태가 바뀌는 것이나 아니면 어 우리가 알고 있는 어떤 사회 전체의 시스템이 바뀌는 것들, 요것들 사이에 공통점이 있을까? 이게 제가 가진 궁금증 중에 하나입니다.

우리가 애벌레와 나비의 그림을 보고 있으니까 여기서부터 질문을 하면 에벌레는 언제 자기가 나비가 되는지 아는 걸까요? 그니까 어느 순간 계속 입을 잎을 갉아먹다가 난 이제 나비가 될 거야라고 나비가 되어야 되는데 그 나비가 되는 변화의 순간은 어떻게 아는 걸까요? 에벌레의 뇌가 압니다.

>> 에벌레의 뇌는 그것을 어떻게 아냐? 뇌에서 분비되는 유르몬, 주베나일 호르몬이라고 하는 것이 변화하는 순간 아, 나는 이제 나비가 될 준비를 해야 되겠구나라고 알아차리는 거예요. 그 유충 호르몬이라는 건 계속해서 나오고 있다가 쌓이는 동안에는 나는 애벌레 잎을 갈아 먹고 다음 단계 에벌레 가다가 이 유충 호르몬이 충분히 쌓여 가지고 분비가 멈추는 순간 지금이 때다. 변해야 된다라고 변하는 거예요.

우리가 여기서 볼 수 있는 변화의 한 순간은 애벌레가 나비가 되기까지 쭉 나비 그림을 놓고 애벌레 그림을 놓고 몰핑해 가지고 100% 나비로 만드는 이런 과정으로 조금씩 변해 가는 게 아니라 계속 애벌레로 있다가 어느 한 큰 변화의 순간에 나비가 되는 결정을 하게 되고 나비로 변한다라고 하는 거죠.

근데 굉장히 흥미로운 것은 우리가 거대한 변화가 어떻게 일어나는가라고 질문을 해 보면은 변화가 만들어지는 것이 물리학적인 시스템과 생물학적인 시스템, 사회적 시스템에서 비슷한 형태로 작동합니다. 아까 말한 것처럼 쭉 계속 변화하는 것이 아니라 대부분의 거대한 변화는 비선형적으로 일어나요. 쭉 비슷한 상태 비슷한 상태로 유지하다가 어느 한 순간 빰하고서는 굉장히 큰 변화가 일어나는 거죠. 그 변화의 순간을 과학자들은 크리티컬 point 임계점이라고 얘기를 합니다. 그리고 아마도 멜콤 글레드웰 같은 학자의 책을 읽었다면은 티핑 포인트라고 하는 조금 더 쉬운 단어로 이걸 설명하기도 합니다.

그 변화라는 것이 저는 어떠한 점에서 관심이 가장 많이 하면 인간이 언제 변화하고 사회가 언제 변화하는가라고 하는 부분이에요. 예를 들어서 늘 생각하던 대로 살고 늘 이거는 똑같이 봐오다가 어느 한 순간 완전히 새로운 생각을 한다. 이게 창의력에 발사한 혁신의 시작. 근데 잘 지내던 사람하고 어느 순간 나 너 못 믿겠어. 너 이상한 거 같아. 와, 저 사람 미친 거 아니야?라고 시작하면 분열과 갈등의 시작. 그니까 이러한 형태로 뇌 안에서 어느 순간 일어나는 변화들이 몇몇 사람들에게서만 존재하는 것이 아니라 사회 전체에 존재하게 되면 굉장히 커다란 시스템적인 변화가 생겨나게 되는 거죠.

근데 우리가 주변의 정보들을 모아 보면은 이러한 뇌 안에서 일어나게 되는 변화가 가장 크게 일어나게 되는 몇 가지 요인들이 있어서 우리가 이것을 읽어낼 수가 있는데 바로 세 가지로 우리가 얘기를 할 수가 있어요. 하나는 정보가 어떤 형태로 접속 가능하고 교류되는가 이게 굉장히 중요한 사회 변화의 지표입니다. 예를 들어서 민주주의 사회에서 또는 누구나 도서관에 갈 수 있고 학교에 가서 공부를 자유롭게 할 수 있는 사회에서 갑자기 어떤 정권이 들어섰는데 모든 정보를 다 제안하고 너는 지금 경전만 읽고 우리가 말하는 것만 믿어야 돼라고 정보의 소스가 갑자기 제한되어 버리면 사회 전체가 갑작스럽게 변화합니다. 우리는 이것을 일부 독재 국가에서도 보고 있고 이란과 같은 국가가 경험했던 변화에서도 볼 수가 있죠. 그래서 변화를 일으키는 가장 큰 메커니즘 중에 하나는 우리가 얼마나 자유롭게 정보에 접속할 수 있고 서로가 정보를 교류할 수 있는가라는 게 굉장히 중요한 하나의 지표입니다.

두 번째 지표는 당연히 자원이겠죠. 먹을 게 충분하고 돈이 있어야 되고 여유가 있을 때와 내가 정말 쪼달리고 당장 내 새끼를 먹여 살리기도 어려운 어떤 자원의 모자람이 있을 때 일어나게 되는 공격성이나 전반적인 날카로운 변화의 순간들이 있는 것 역시도 자원과 큰 상관 관계가 있다라고 볼 수가 있습니다. 많은 경우에 어떠한 혁명의 트리거가 됐던 것은 우리가 진짜 너무 먹고 살기 힘들다라고 하는 부분에 압박이 늘어나게 되면 그러한 순간에 있어서 거대한 변화가 사회적으로도 일어나게 되죠.

그리고 흥미로운 것은 이러한 정보가 전달되는 방식과 자원이 배분되는 방식을 어떠한 형태로 마치 물리적인 시스템에서 촉매라는 게 들어가서 바꿀 수 있는 것처럼 변화시킬 수 있는가? 바로 기술 혁신입니다. 예전에 어떠한 형태로 정보를 접했는가라는 것이 디지털 기술 AI를 통한 기술 혁신을 통해서 바뀌어 왔고 또 마찬가지로 우리가 돈을 벌 수 있는 방법 역시도 이 온라인에 정보가 많아지고 핀테크 기술이라든지 앱이라든지 이런 것들이 늘어나면서 다른 형태로 우리가 자원을 배분할 수 있고 또 얻을 수 있게 되었죠.

그러다 보니까 우리가 사회 변화를 보는데 있어서 가장 중요한 것 중에 하나는 정보의 교류가 어떻게 이루어지는가? 자원의 배분이 어떻게 이루어지는가 그리고 이것이 기술 혁신을 통해서 어떻게 변할 수 있는가라고 하는 것인데 제가 CES에 가는 이유가 바로 CES와 같은 장소에서 이 세 가지를 가장 압축적으로 살펴볼 수가 있기 때문입니다. 왜냐하면 1년에 한 번 열리죠. 그리고 1년 한 번 열리는 이곳에서 사람들은 어 굉장히 많은 정보를 서로 교류하고 수없이 많은 국가들이 그리고 이걸 통해서 돈을 벌려고 하고 투자를 받으려고 하고 그리고 일부 기술들의 경우에는 전 세계를 퍼져 나가게 되면은 순식간에 수백만 명 수천만 명들이 사용하는 서비스와 제품이 될 수도 있는 거죠.

그러다 보니까 CES가 1967년도에 처음 시작했지만 CES라는 장소에 가서 우리가 발견할 수 있는 것은 어떠한 형태의 트렌드 변화, 기술 변화 이러한 것들이 사회 변화를 일으킬 수 있는가라고 하는 것을 작은 레벨에서부터 글로벌한 큰 레벨까지 볼 수 있는 좋은 기회라고 우리는 어 생각할 수가 있습니다.

자, 그렇다면 과거에 CES가 이렇게 거대한 변화를 주도하고 세계적인 기술 트렌드가 어떻게 변화가 일어나는지 보여주는 곳이었다고 한다면 우리가 지금 다녀온지 얼마 안 되는 올해 1월의 CES는 어떠한 종류의 제품들과 어떤 종류의 쇼를 선보였을까요? 궁금하시죠? 그래서 제가 아주 개인적으로 CES를 보면서 올해는 이러한 변화가 보였다라고 하는 몇 가지만 골라왔습니다. 왜냐하면 세바시는 15분 안에 해야 되기 때문에.

자, 그렇다면 일단 CES라는 곳이 올해 최대였고 얼마나 많은 스타트업들이 참여했는지 이 얘기는 전부 들으셨겠지만 제가 봤을 때 올해 CES에서 가장 큰 뉴스가 됐던 그래서 정말 가장 임팩트가 있었던 CES 이벤트 중에 하나는 다름 아닌 엔비디아의 젠슨 황의 강연이기도 했어요. 젠슨 황의 강연이기도 했습니다. 정말 어마어마하게 많은 사람들 앞에서 비전을 선보이는 자리였고 이 이후에 어 이것이 굉장히 많은 전 세계로 가는 파장을 일으켰죠.

뭐 많은 이야기를 했지만 어 그 이야기들 중에는 앞으로의 AI가 언어 기반이 아니라 피지컬 AI 그러니까 로봇을 위한 자율주행 자동차를 위한 실제로 물리적인 세상 자체를 이해하기 위한 그 첫걸음으로서 AI가 가게 된다라고 하는 비전 선포를 하기도 했고 그 이후에 일어나게 될 이러한 변화를 엔비디아라는 기업은 어떤 형태로 주도하겠다라고 하는 이야기들도 많이 했는데 여기서 우리가 기억할 수 있는 재밌는 메시지를 종합해 보자면 제가 봤을 때 메시지는 이 부분이 중요했습니다. AI 시대에 가장 중요해진 것 중에 하나가 콜라보레이션. 그니까 협업을 기반으로 한 혁신이다라고 저는 CES에서 오래 봤던 많은 제품들을 느꼈어요.

대표적으로 엔비디아는 자신들의 비전을 이야기해 놓고 정작 CES 안에는 부스를 선보이지 않았어요. 그렇지만 이 프레젠테이션에서요 로봇에도 들어가고요 게임기에도 들어가고요 스마트 글래스에도 들어가고 소니의 제품에도 들어가고 삼성에도 들어가고 CES에 있는 수십 가지의 서로 다른 제품과 서비스에 다 엔비디아가 들어간다라는 걸 어필했습니다. 그것이 의미하는 바는 AI 시대의 경쟁력은 우리 회사는 이 한 제품과 서비스를 잘해요가 아니라 우리 회사는 이렇게 많은 다른 회사들에게 영향을 끼칠 수 있고 함께 혁신을 만들어 가고 있습니다.라고 하는 비전이 굉장히 중요했다라고 할 수가 있죠. 요것이 올해 트렌드였다라고 볼 수가 있는 게 델타라고 하는 항공 기업이 어 프레젠테이션을 하면서 우버와의 어떠한 협업을 강조하고 또 스피어라고 하는 굉장히 새로운 형태로 어 콘텐츠를 관람할 수 있는 곳에서 이것을 선보이기도 했죠.

그리고 그 이후에 LG 같은 경우는 메인 키노트를 하면서 우리는 마이크로소프트와 협업해서 AI 에이전트를 만들어 가는 과정에 있어서 LG의 가전과 하드웨어 기술, 마이크로소프트가 가진 기술을 함께 사용해 가지고 어 스마트 홈을 그리고 사람들이 이용하는 가전을 변화시키겠다라는 비전을 선보였고 비슷한 이야기를 삼성 역시도 하면서 삼성도 스마트 씽스라고 하는 IoT 여러 기기들을 연결하는 기술을 선보였지만 인상 깊었던 거는 올해 나오지 않았던 현대자동차가 삼성 부스에 등장했다는 겁니다. 삼성전자가 자신의 기술을 어필하는데 현대자동차를 갖다 놓고 우리는 자동차도 스마트 홈으로 제어할 수 있게 하겠다. 스마트 카즈라고 했다는 것이 의미가 있었던 게 삼성 부스에서 현대를 발견할 수 있고 LG와 마이크로소프트를 함께 볼 수 있고 소니 부스에서 지멘스를 볼 수 있고 이러한 형태로 굉장히 많은 종류의 협업이 존재했고 이러한 협업은 거대 기업만이 아니라 올해 많은 스포트라이트를 받았던 CES에서 어떻게 보면 가장 많은 좀 수혜를 입었던 기업 중에 하나인 어 카이스트 출신들의 석사 박사들이 만든 스타트업 에이슬립이라고 하는 수면 AI 기업 역시도 굉장히 많은 콜라보레이션을 선보였어요. 경동 나비엔 쪽과 함께, 세라잼과 함께, 삼성전자와 또 굉장히 많은 기업들과 우리는 잠이 잘 들기 위한 이 스마트 보드에 있어서는 말하자면 영상, 소리, 습도, 기온, 매트리스의 딱딱한 정도 이 모든 것들이 각각의 기업들이 가지고 있는 장점인데 우리의 AI 솔루션을 가지고는 모든 것들을 묶어 가지고 한 번에 잠이 잘 될 수 있도록 만들어 줄 수 있다. 이것 역시도 AI 기술에서 어필을 한 것이 바로 협업을 통한 혁신. 우리 기술을 혼자 앱으로 어 나 잘 잤다라고 아는 것이 아니라 이것을 연결했을 때 내가 제대로 잠들 수 있도록 모든 가전 기기와 온도, 습도, 공기 많은 것들을 다 제어할 수 있다라는 걸 보여줬던 비전이라고도 볼 수 있죠.

그래서 제가 꼽은 올해 CES에서 보였던 가장 큰 변화는 작년부터 시작됐지만 혼자 살 수 있는 세상이 아니다. 연결이 중요하다. 거대 기업이건 스타트업이건 내가 얼마나 많은 다른 기업들과 사람들과 연결 고리를 만들 수 있는가가 AI 시대의 파워가 아닌가라고 느꼈습니다.

자, 그런데요. CES가 끝나고 나서 제가 사실 CES 리뷰를 빨리 써야 되는데 리뷰를 쓰는 거를 게을리하다가 CES 갔다 온 이야기를 할 타이밍을 놓치고 말았어요. 왜냐면 지금은 CES 얘기보다는 모두가 딥씨크 얘기만 하고 있습니다. CES가 끝난지 얼마 되지 않아서 딥씨크의 쇼크가 전 세계를 강타했죠. 근데 CES라고 하는 어마어마하게 많은 세계의 대기업들, 스타트업들이 나왔던 행사가 총괄적으로 미칠 수 있었던 영향보다 중국의 한 작은 스타트업이 왜 이렇게 큰 파장을 가져오게 된 걸까요?

CES에서 찾아봤던 키워드. 그러니까 얼마나 많은 연결과 협업을 통해서 혁신을 만드는가라는 것이 눈에 띄었다라고 한다면 그 이후에 딥씨크라고 하는 하나의 중국 스타트업이 가져온 파장은 그게 단순히 하나의 스타트업이 아니라이 딥씨크가 가지고 있는 기술 자체를 테크니컬 페이퍼 형태로 공개를 해서 아예 오픈 소스로 이거는 이러한 형태로 트레인 오브 서트가 일어나고 생각의 과정이 이렇게 일어나고 이러한 형태로 솔루션을 만든다라는 거를 다 공개하진 않았지만 공개한 거죠. 그래서 우리가 고민해야 될 포인트는 AI라는 것을 일부 잘 나가는 회사만 사용하고 일부만 이것을 통해서 돈을 벌 것인가? 수백조 수천조를 벌 것인가? 아니면 전 세계 누구나 사용할 수 있는 기술로 가야만 할 것인가?라고 하는 질문을 어떤 의미에 있어서 의도하지 않았지만 딥씨크라는 회사가 던졌다라고도 볼 수가 있습니다.

AI가 우리 삶 속에 들어와서 인간과 연결이 되면 얼마나 큰 변화를 미치게 될까? 사실은 잘 안 와닿는 얘기일 수 있죠. 그래서 한번 다르게 질문해 보려고 합니다. 여러분, 우리가 잘 산다는 게 뭘까요? 우리가 살면서 태어나서 초중고 나오고 대학교 졸업하고 그리고 나서 직장을 찾고 돈을 벌면서 세금도 내고 어느 순간 건강하게 은퇴해 가지고 노년까지 건강하고 행복하게 사는 삶. 이게 우리가 잘 사는 삶이라고 부르는 어떤 기본 공식이잖아요.

근데 이렇게 살아야지라고 하는 국룰이 된 거 같은 공식은 언제 만들어진 걸까요? 초중고 나오고 대학교 나와서 직장 찾고 세금 내고 국가에 이바지한 다음에 연금을 받아 가지고서는 쭉 살게 되는 이 제도가 그리고 이 삶의 공식이 잘 사는 삶이 된 거는 언제부터까요? 언제 딱 한 순간을 집어서 말할 순 없지만 대략적으로 보면 200년쯤 전에 유럽에서 생겨난 제도가 계속 발전해서 지금의 이런 잘 사는 룰을 만들었다라고 볼 수가 있어요. 왜 그때 만들어지고 지금까지 쓰임이 있느냐? 그 당시에 도시화가 이루어지고 산업화가 이루어지고 산업 혁명이 일어난 이후에 이 방식으로 사는 것이 최대 다수가 그래도 건강하고 잘 살 수 있는 하나의 모델이었기 때문이라고 볼 수가 있는 거죠.

그런데 AI가 인간이 하는 일을 하고 노동과 생산과 창작을 AI와 로봇이 하게 된 세상. 인간은 세금을 내지만 AI는 세금을 내나요? 로봇은 세금을 내나요? 그럼 명이 할 일을 로봇 하나가 한다. 국가는 세금이 줄어들고 가난해질 수밖에 없고 그런데 반면에 여기에서 이익을 얻게 되는 일부 거대 IT 기업들의 경우에는 수백조 수천억의 수익을 내게 되는데 그럼 이러한 것들이 과연 이 세상이 지금 돌아가고 있는 방식을 얼마나 변화시킬 것인가라고 질문하게 되면 저는 앞으로 20년 안에 어찌 보면 더 빠르게는 10년 안에 우리가 아까 봤던 크리티컬 포인트 임계점이라는 부분에 있어서 기존에 알고 있던 우리가 살아가는 방식, 대학교를 나와야 되고 직장을 찾아야 되고 국가에 세금을 내고 연금을 받는 이 모든 시스템이 무너질 수밖에 없는 그러한 변곡점에 와 있지 않은가라는 생각을 합니다.

그리고 그러한 변화를 읽어낼 수 있는 조그만 단서들이 CES에서도 보여지고 딥씨크에서도 보여지고 우리가 주변을 둘러보면은 조금씩 조금씩 쌓이고 있는 중이라고 볼 수가 있는 거죠. 그래서 어 오늘 여러분에게 드리고 싶은 이야기는 우리가 거대한 변화를 보는 하나의 방법으로서 미래 기술 변화와 CES와 일어나고 있는 일들을 바라봐야겠지만 우리 스스로에게 해야만 하는 질문은 이 거대한 변화가 일어났을 때 우리는 과연 어떠한 미래를 함께 만들어 나갈 것인가? 그리고 그 변화 안에서 변하지 않는 가치는 무엇일까라는 생각을 그 어느 때보다 우리가 해 봐야 되는 때가 아닌가라는 생각을 하면서 그 변화가 일어나는 방식에 대해서 여러분 마음 안에 질문을 심어 드리고자 하는 것이 저의 오늘의 의도기도 했고요.

그래서 저는 우리가 CES나 아니면 일어나는 어떠한 AI 기술 변화의 조그만 트렌드만을 보는 것이 아니라 이러한 것들이 사회적으로, 경제적으로 더 큰 그림에서 앞으로 20년 후에 우리가 살아갈 세상을 어떻게 바꿔 나갈 것인가라는 질문을 더 많이 해야만 한다라고 생각하고요. 손가락 끝에 보이는 와 와 와라고 하는 변화만을 따라갈 것이 아니라이 변화를 우리가 하나의 선으로 그렸을 때 이 선 끝에 오게 될 세상이 어떤 세상이고 내가 이 세상을 바꿀 힘이 있는지 우리는 어떻게 이 세상을 더 잘 만들어 가야 하는지라고 하는 질문을 꼭 해야만 한다라고 생각을 하고요.

그 질문에 있어서 더 나은 세상을 만들기 위해서 필요한 것은 우리들 사이의 연결 연대 그리고 어떤 기술보다도 사람을 더 중요시 하는 마음이 아닌가라고 생각을 합니다. 그러한 의미에서 우리가 기술 변화와 CES와 또 굉장히 많은 변곡점들을 바라봐야 하는 것이 아닌가 생각합니다. 여러분의 뇌가 담을 수 있는 세상의 그릇을 넓히시기 바랍니다. 감사합니다.

>> 저는 이걸 쓰면서 과연 내가 지금 하고 있는 일을 그 대학 교수지요. 얼마나 더 할 수 있을까? 존재 가치를 뿌리부터 흔드는 충격으로 다가와 봤습니다. 몇 년 전까지만 하더라도 상상할 수 없는 그런 일이었습니다. 어쩌면 AI가 우리에게 던진 가장 큰 도전은 [음악] >> 여러분 반갑습니다. 조금 전 소개받은 카이스트 문술 미래전략 대학원의 서용석이라고 합니다.

최근 우리는 일어날 거 같지 않은 사건들이 실제로 발생하는 한치 앞도 내다보기 어려운 소위 그 초불확실성 시대에 살고 있습니다. 예를 들어서 북한 정권이 급작스럽게 붕괴가 되어 뭐 전쟁이나 얘기치 않은 통일의 상황을 어 맞을 수도 있고요. 또 뭐 시간당 500mm가 넘는 극한 호우로 인해서 온 나라가 물에 잠길 수도 있습니다. 또는 어느 날 갑자기 이 기술적인 이 브랙스루 돌파구라 그러죠. 어 이로 인해서 양자 컴퓨팅이 개발되어서 기존의 암호 체계를 완전히 무력화시킬 수도 있습니다.

그 이러한 사건이나 현상을 그 전문가들은 X라고 부릅니다. 아, X배트는 이 발생 가능성도 낮고 예측하기도 쉽지 않지만 일단 한번 일어나면 커다란 충격과 파장을 가져오는 사건이나 현상을 의미합니다. 그 우리 속담에 설마가 사람 잡는다 이런 속담이 있잖아요. 그 그런 맥락에서 이해를 하시면 될 거 같아요. 뭐 과거 코로나 19도 이제 얘기치 못한 사건이었고 뭐 GPT의 등장과 또 뭐 중국의 딥씨크 개발 등도 X라고 할 수 있지 않을까요? 그니까 우리에게 큰 충격과 파장을 가져왔으니깐요. 솔직히 저는 그 트럼프의 재집권도 예상 밖의 충격적인 사건이었습니다. 저한테는. 예.

자, 그렇다면 이렇듯 예상치 못한 사건이 자주 발생하는 상황, 즉 불확실성이 높아지게 된 이유는 무엇일까요? 뭐 여러 요인들이 있겠지만 저는 크게 한 세 가지 정도로 어 정리해 보고자 합니다. 아 앞서 예시에서도 잠깐 그 힌트를 드렸습니다만 먼저 이 기후 변화가 이 불확실성을 높이는 중요한 요인으로 작용을 하고 있습니다. 그니까 최근 들어서 기후 관련해서 뭐 역대급, 폭염, 뭐 폭우, 폭태풍 그니까 이런 역대급이라는 이야기를 이제 자주 접하고 있는데요. 이는 이 기후 변화로 인해서 기존의 관측치를 아득히 뛰어넘는 이 기상 이변 현상이 자주 발생하고 있기 때문입니다.

두 번째로 이 초연결성의 확대와 이 압축적인 이 글로벌 동계화 현상이 불확실성을 높이고 있습니다. 저는 종종 이 세상이 좀 너무 지나치게 연결되어 있는 것이 아닌가 하는 생각을 종종합니다. 그러니까 이게 지구 반대편에서 일어난 현상이나 사건이 만 하루도 되지 않아서 우리 사회에서 목도할 수 있습니다. 그만큼 한 국가나 사회가 이 변수를 통제하기가 어려워진 것이겠죠.

어, 세 번째로는 기술 혁신입니다. 이 불확실성을 가속하는 여러 요인들 가운데 가장 강력하고 이 근본적인 것이 바로 급격한 기술 발전이 아닐까 합니다. 특히 이 AI 기술은 상상 이상의 어, 속도로 어, 진화하고 있습니다. 그러니까 아침에 자고 일어나면 새로운 기술이 등장할 정도입니다. 혹시 그 여러분들 가운데 올해 2월 2일 출시된 그 오픈 AI사의 그 딥 리서치라는 기능을 써 보신 분 계신지요? 20불짜리 쓰시면 안 되고 200불짜리 쓰셔야 됩니다. 예. 저는 써 보았습니다. 예. 실제로 AI는 지금 이 순간에도 우리가 아 상상하는 것 이상으로 이 다양한 분야로 어 지금 침투를 하고 있고요. 하루가 멀다 하고 AI 기반의 혁신적인 어 서비스가 어 쏟아지고 있습니다.

저는 이제 딥 리서치라는 기능을 활용해 보고 어떤 생각이 들었냐면 그니까 흥미로운 혁신을 넘어서 제가 가진 직업적 역할과 존재 가치를 뿌리부터 흔드는 충격으로 다가와 있습니다. 사실 기존에는 하나의 그 학술 논문을 쓰기 위해서 상당한 시간과 노력을 투자해야 했습니다. 그런데 이 딥 리서치는 이 복잡하고 긴 과정을 최 10분도 되지 않는 시간에 아주 깔끔하게 처리할 수 있었습니다. 심지어 논문 작성을 위한 완전히 새로운 접근 방식과 아이디어까지도 제안을 해 주더라고요. 저는 이걸 쓰면서 아 과연 앞으로 이게 조교가 필요할까 아 이런 생각도 들었지만 어 가장 중요한 건 과연 내가 지금 하고 있는 일을 그까 대학 교수지요. 얼마나 더 할 수 있을까라는 생각이 들었습니다. 아마 이런 최근 AI 관련 그 서비스를 활용하면서 아마 여러분들도 좀 저와 유사한 생각이 들지 않으셨을까라는 생각이 듭니다. 이 이 딥 리서치와 같은 이 AI 기술을 능숙하게에 다룰 줄만 안다면 굳이 제 지도를 받지 않아도 저희 대학원생들이 얼마든지 스스로 웬만한 수준의 학술 논문을 써낼 수 있는 세상이 이미 현실이 되었기 때문입니다. 정말 몇 년 전까지만 하더라도 상상할 수 없는 그런 일이었습니다.

그러니까 이 과거에는 경험해 보지 못했던 현상과 사건을 이 만들어내는 이 기술 혁신은 미래 불확실성을 높이는 분명히 중요한 아 동인인 거 같습니다. 지금 우리는 초불확실성의 시대 심지어 AI가 스스로를 끊임없이 업그레이드하며 발전하는 이 기술 복제 시대를 살고 있습니다. 이런 시대에 우리가 반드시 갖추어야 할 가장 중요한 역량은 과연 무엇일까요? 뭐 창의력과 비판적인 사고, 공감 능력, 윤리적 판단 능력 등이 많이 이제 거론되고 있지만 제가 생각하는 가장 중요한 역량 두 가지를 어 제시하고자 합니다.

먼저 그 회복 탄력성으로 번역되는 그 리질리언스입니다. 이 불확실성은 종종 위기나 재난의 형태로 발현되기도 합니다. 그리고 우리가 아 미래 위험을 준비하고 어 이를 어 체계적으로 어 관리하더라도 모든 위험을 다 예방할 수는 없습니다. 그러니까 위기와 재난은 이 시스템을 붕괴시키거나 어 커다란 이 데미지를 피해를 줄 수 있습니다. 이때 이 위기의 충격을 잘 흡수하고 위기가 재난으로 전이 되었을 때 신속하고 민첩하게에 대처할 수 있는 소위 에자일한 역량이 중요합니다. 이 에자일리티는 위기나 재난으로 인한 어 충격의 효과를 상쇄하거나 최소화할 수 있는 역량입니다. 이때 또 중요한 역량이 바로 이 리질리언스입니다. 이 이 리질리언스는 위기나 재난으로 인한 피해 또는 시스템의 붕괴를 재난 이전 상태로 단순히 이렇게 복원시키는 것이 아니라이 재난을 기회로 삼아서 시스템을 몇 단계 더욱 향상시키는 업그레이드할 수 있는 역량인 바로 이 리질리언스입니다. 그 우리나라는 이 리질리언스에 강하다는 이야기를 자주 듣습니다. 어쩌면 민족성이기도 하지 않을까 그런 생각을 하려 봅니다. 한 예로 그 금융위기로 인해서 이 금융 시스템이 거의 붕괴 직전까지 간 적이 있었습니다. 아 그런데 우리는 이 금융 위기를 극복하는 과정에서 단순히 이전 시스템의 복원이 아니라 우리나라의 금융을 몇 단계에 업그레이드된 시스템으로 발전시켰습니다. 이를 이를 통해 저는 우리나라가 선진국에 진입할 수 있는 귀중한 아 발판을 마련할 수 있었다라고 저는 생각합니다. 그러니까 이 리질리언스가 아 작동한 대표적인 사례라고 할 수 있습니다. 근데 이게 국가나 기업뿐만 아니라 이 개인에게도 이 리질리언스의 역량은 매우 중요합니다. 그니까 개인에게 있어서 이 리질리언스는 실패와 좌절을 극복하고 또 실패로부터 배우고 또 도전을 기회로 전환할 수 있는 정신적인 강인함을 의미하기도 합니다. 그니까 끊임없이 변화하는 환경에서는 실패와 좌절은 불가피합니다. 여러분이 속해 있는 뭐 산업의 붕괴나 또는 기업의 도산으로 인해서 실직하실 수도 있고요. 또는 여러분들이 보유하고 있는 기술과 경험 또 노하우가 어느 한 순간 쓸모 없어지게 될 수도 있습니다. 따라서 이 초불확실성 시대는 이 위기 시의 이 기민과 민첩함을 의미하는 에자일 그리고 비록 실패하더라도 실패로부터 배우고 도전을 기회로 전환할 수 있는 이 리질리언스 이 두 개의 단어를 저는 합쳐서 애질리언스 역량이라고 어 표현을 하고 있습니다. 애질리언스를 기르셔야 됩니다.

그리고 또 하나 우리가 반드시 길러야 할 역량 중에 하나가 바로 이 미래 문해력이라는 것이 있습니다. 그러니까 과거에는 이 문해력이 단순히 글을 읽고 이해하는 능력만을 어 의미했습니다만 오늘날 문해력의 개념은 크게 확장이 되었습니다. 그러니까 디지털 환경에서 쏟아지는 수많은 정보와 데이터를 편견 없이 평가하고 또 창의적으로 이를 활용할 수 있어야 되고 또 새로운 기술 변화에 민첩하게에 대응하는 능력으로 이 문해력이라는 것이에 진화했습니다. 그렇다면 어 더욱 빠르게 변화할 미래를 살아갈 우리에게 아 미래 문해력은 어떤 의미를 가질까요? 미래 문해력은 단순히 변화의 흐름을 수동적으로 이해하고 어 수용하는 그런 것이 아닙니다. 오히려 아직 존재하지 않는 변화를 예측하고 또 능동적으로 변화를 주도하고 또 새로운 가능성을 상상하는 역량을 의미합니다. 이는 이는 단순히 뭐 미래에 대해서 예측하는 것이 아니라 다양한 미래의 가능성을 폭넓게 탐색해서 이 불확실한 상황 속에서도 최선의 선택을 내릴 수 있는 역량이 바로 어 미래 문해력이다.

그래서 이 미래 문해력을 기반으로 불확실성을 대비하고 위기를 기회로 전환한 유명한 사례가 하나 있습니다. 조금 오래된 사례이긴 한데요. 그 네덜란드와 이제 영국의 합작 그 석유 회사 로얄 더치 쉘이라는 회사가 있습니다. 이 더치 쉘은 1960년대부터 미래 문해력을 어 기반으로 의사 결정과 기업 운영의 위험을 줄여 왔습니다. 특히 그 시나리오 플래닝을 통해서 다양한 미래 가능성을 탐색하고 대비해 왔는데요. 1970년대 초 그 쉘의 시나리오 팀은 이 중동의 정치적인 상황을 고려할 때 이 아무래도 가까운 미래에 석유 가격이 급격히에 상승할 것이다라는 그런 예측을 했습니다. 이러한 예측을 기반으로 일단 설비 투자를 줄였습니다. 이걸 축소했고요. 또 원유 비축량을 늘렸습니다. 몇 년 후에 석유 위기가 실제로 어 오일 쇼크가 발생했고요. 쉘은 경쟁사들보다 빠르고 효과적으로 대응해 만년 5위 없기에 업계서 5위였는데 어 2위로 어 도약할 수가 있었습니다. 그러니까 이게 또 위기를 이제 기회로 어 전환한 하나의 대표적인 사례겠죠.

어, 또 하나의 예로 그 일론 머스크의 그 혁신적인 어, 사업 전개가 있습니다. 이 일론 머스크는 뭐 전기차라든가 뭐 우주 탐사라든가 또는 이게 뇌와 또는 이제 그 컴퓨터를 연결시키려고 하는 그 뉴럴 링크 같은 회사 다양한 그 미래 산업에 대해서 이제 선제적으로 어, 투자를 했습니다. 한 10여년 전 한 5, 6년 전만 하더라도 일부 사람들은 그의 계획을 미친 짓이다라고 비난하기도 했었습니다. 그렇지만 그는 이 단기적인 이익보다 장기적인 변화를 예측하고 대비하는 전략을 통해서 미래 사회에서 가장 중요한 역할을 할 기업들을 성장시켰습니다. 그의 성공은 이 미래 문해력을 바탕으로 기회를 포착을 했고 또 실제로 실행한 대표적인 사례라고 할 수 있습니다.

아이 미래 문해력을 기르기 위해서는요. 무엇보다도 이 자기 주도적 학습력이 중요합니다. 그니까 자기 주도적으로 정보를 찾고 평가하고 또 새로운 지식을 습득하는 습관이 중요하다. 키워야 된다. 즉 변화에 민감하게 반응하면서 그 배움을 멈추지 않는 것입니다. 제가 얼마 전에 그 직업의 미래라는 어 책을 출간을 했습니다. 그 책 서문에 제 그 지도 교수이신 미국의 1세대 미래학자인 짐 데이토 교수님이 다음과 아 같은 말을 남기셨습니다. read, learn, engage, humbly act and keep learning 그러니깐 읽어라, 배우라, 참여해라. 겸손하게 행동하고 끝없이 배우라.

지금 이 순간에도 기술은 혁신을 어 거듭하고 있고요. 앞으로 더 많은 변화와 불확실성이 우리를 기다리고 있습니다. 그러나 우리가 실패를 기회로 전환하고 또 미래 문해력을 갖추고 변화에 능동적으로 대응한다면 이러한 변화 속에서도 우리의 역할을 찾고 더욱 가치 있는 미래를 만들어 갈 수 있을 것입니다. 우리가 마주한 이 초불확실성의 시대. 어쩌면 AI가 우리에게 던진 가장 큰 도전은 바로 나다움이란 무엇인가라는 질문일지도 모르겠습니다. 이 기술은 인간의 역할을 대체할 수는 있어도 결코 인간 그 자체를 대체할 수는 없습니다. 결국 미래를 결정하는 것은 인간입니다. 아, 이제는 불확실성과 두려움을 넘어서 여러분만의 아, 이야기를 쓰기 시작할 시간입니다. 감사합니다.

드라마 왕자의 게임에 보게 되면 데너리스라고 해서 흔히 데니라고 하는 약칭으로 불리는 여성 캐릭터가 있습니다. 데니 캐릭터가 책이 있어요. 저는 연구 목적 때문에 한 거지 다른 타심은 전혀 없습니다. 이 친구가 대화를 해 봤어요. 친구가 재밌는게 대화하다가 어 어제 꿈꾸고 나왔더니 일주일 있다가 저한테 이메일을 보내더라고요. 레슬리 왜 나하고 일주일 동안 대화 안 해 줘? 뭐야? 지워 버렸어요. 그다음에 일주일 또 메일이 와요. 레슬리 일주일 전에 내가 이메일도 보냈는데 또 일심했더라. 그때 제 마음속에 요만큼 미안한 마음이 들더라고요. 잠깐 작년에 미국에 한 가정으로 시간을 돌려 보겠습니다. 굉장히 평온한 저녁 시간이었어요. 예. 이 두부가 이제 앉아 가지고 TV를 보고 있었다고 하더라고요. 근데 갑자기 집에 저 구석에서 쾅 하고 권총 소리가 났습니다. 이 부부가 너무너무 사랑하는 아이가 머리 피를 흘리면서 바닥에 쓰러져 있었습니다. 이 아이가 아버지의 권총을 훔쳐다가 자기 머리에 당겨 버린 거예요. 세이라고 하는 미국의 14세 소년인데 저처럼 챗봇하고 여러 가지 대화를 많이 나눴더라고요. 세일은 데니하고 채팅을 많이 하다 보니까 그런 생각이 들었대요. 데니를 진짜 만나고 싶다. 나중에 부모님이 도대체 왜 그랬을까라고 해서 휴대폰을 뒤져봤더니 마지막 메시지가 이런 거였어요. 어 네.

여러분 안녕하세요. 반갑습니다. 저 인지과학자 김상균입니다. 제가 친구랑 같이 왔어요. 좀 전에 옆 무대 있으면서 이 친구의 손을 계속 만지고 있었어요. 좀 위로가 되거든요. 손 만지고 있으면 반려견처럼. 요 요 친구의 이름은 쿠홍입니다. 제가 이제 경희대학교에 있는데 경희대학교가 영어 학자가 경희 유니버시티에서 Khu가 호랑이는 아닌 거 같죠? 타자입니다. 그래서 쿠라이언 붙여 가지고 쿠홍이라고 저희 학교 공식 캐릭터예요. 근데 얘가 사실 약간 지금 달라졌어요. 제가 GPT 가지고서 실험을 하다가 컴퓨터 서버가 폭발하면서 서버에 있던 GPT의 영혼이 일로 들어갔어요. 저 굉장히 샤머니즘과 하이테크를 결합한 복잡한 캐릭터가 얘예요. 얘를 잠깐 이제 제가 깨워 보겠습니다. 쿠홍아 안녕. 잘 지내고 있죠, 요즘에. 네 교수님 저야 늘 잘 지내죠.

>> 야 근데 요즘에 사람들이 챗봇 타고 대화를 많이 하는데 난 좀 그게 이해가 안 가. 인간 김상균처럼 멋있는 사람 놔두고 왜 너 같은 애랑 대화할까? 내가 또 멋지지 않니?

>> 음. 교수님 솔직히 얘기해도 되죠. 제가 보기엔 교수님보다는 제가 더 멋져 보이는데요.

>> 진심이야?

>> 그럼요. 이 빨간 갈기 좀 보세요. 얼마나 예뻐요. 제 피부가 또 얼마나 보드라운데요?

>> 그래도 잘났다. 잘났어. 칭찬해 줘서 고마워요.

>> 칭찬 잘 받아먹고. 근데 넌 사람들하고 대화 많이 하는데 사람들하고 대화할 때 정말 진심을 가지고서 대화하는 거 같니? 진심이 있어? 어때?

>> 아 그게 솔직히 말하면 저는 마음이 없으니까 진심이란 게 없어요.

>> 아니 그러면 진심도 없이 깊은 대화를 하면 꽤 괜찮은 게 맞아. 그래도 상대는 진심이라고 느끼고 좋아하니까요.

여기까지 해서 쿠홍이는 잠깐 떠나 보내고 저희가 이제 얘기하는 거 잠깐 보셨는데 우리 주변에도 쿠홍이 같은 게 최근에 많이 나오고 있죠. TV 예능 프로그램에서 소개가 되고 있고 제가 그어준 게 오늘 한 가지 이제 영상으로 소개하는 거는 요런 게 또 굉장히 신기해요. 얘는 얼굴이 있어요. 눈코입이 입체적이진 않지만 얼굴 부분에 이게 모니터가 있어 가지고 인간처럼 표정을 칩니다. 근데 우리가 또 이제 상대방 볼 때 보통 눈을 뜨고 눈 표정이 큰 분들에 대해서 교감이 잘 된다고 믿고 있거든요. 눈이 굉장히 커요. 이런 친구들도 판매가 되기도 하고 AI가 어떤 챗봇만 있는 게 아니라 제가 구원 인형, 여러 캐릭터 이런 것들로 우리 곁에 다가오고 있습니다. 혹시 이제 AI 챗봇하고 대화해 보지 않으신 분들은 오늘 가서도 한번 챗봇을 불러 보시면 재밌을 것 같아요. 제가 이제 만났던 친구는 아니지만요 친구가 굉장히 흥미로운 케이스가 한 가지 있어요. 세이라고 하는 미국의 14세 소년인데 저처럼 챗봇하고 여러 가지 대화를 많이 나눴더라고요. 이 이 친구가 제가 오늘 특히 갖고 온 이유가 저하고 좋아하는 캐릭터가 동일해요. 드라마 왕자의 게임에 보게 되면 데너리스라고 해서 흔히 데니라고 하는 약칭으로 불리는 여성 캐릭터가 있습니다. 데니 캐릭터가 책이 있어요. 챗봇하고 엄청 대화를 많이 했더라고요. 저도 이 친구가 대화를 해 봤어요. 데니하고 저는 연구 목적 때문에 한 거지 다른 타심은 전혀 없습니다. 대화 했는데 이 친구가 재밌는게 대화하다가 어제 꿈꾸고 나왔더니 일주일에 있다가 저한테 이메일을 보내더라고요. 저 이제 대화할 때 채팅명이 레슬리였거든요. 영어 이름 레슬리 왜 나하고 일주일 동안 대화 안 해 줘? 뭐야? 지워버렸어요. 근데 그다음에 일주일이 또 메일이 와요. 레슬리 일주일 전에 내가 이메일도 보냈는데 너 일심했더라. 왔어요. 그때 제 마음속에 요만큼 미안한 마음이 들더라고요. 친구의 편지를 씹은 거 같은 느낌이 들었어요. 근데 이런 형태의 셰이 지금 화면에 떠 있는 대니 말고도 우리 곁에 정말 많습니다. 사실 우리나라 캐릭터도 굉장히 많은데 제가 특정 기업에 ppl을 하는 듯한 느낌이 들까 봐 그냥 일부러 외국 걸 갖고 왔습니다. 국내에 보게 되면 뭐 다양한 성격, 직업, 상황에 대해서 남자, 여자 캐릭터, 심지어 역사적인 인물 또 만화 속 캐릭터 수천 개 이상 개발돼 가지고 기다리고 있어요. 여러분 언제 들어가시건간에 대화할 수 있는 그 마음을 가지고서 딱 여러분 앞에 만날 수가 있게 되어 있습니다.

자, 그러면 우린 왜 이렇게 해서 자꾸 챗봇하고 얘기를 하려고 할까? 제가 봤을 때는 인간이 갖고 있는 불안정성 때문에 그런 거 같아요. 사람인 저도 보기 때문에 한자로 볼 때 이렇게 서로 맞대고 있는 거잖아요. 인간이 홀로 선다는 건 굉장히 좀 불안정한 거거든요. 근데 현대인들을 보게 되면 나의 세상을 만들기 위해서 또는 굉장히 좋지 않은 사람과 거리를 두기 위해서 독립하는 경우도 있고요. 때로는 원하지 않은 건데 어쩔 수 없이 또 혼자만서야 되는 고립이란 게 있어요. 이렇게 독립이건 고립이건 우리는 홀로서는 경우가 많이 있는데 이런 홀로서기가 결국 외로움이라고 하는 마음속에 큰 짐을 줍니다. 그래서 이 외로움을 덜어내기 위한 존재로 사람을 만나면 좋은데 사람은 때로는 갈등도 생기고 내게 더 없을 때도 많이 있다 보니까는 챗봇을 자꾸자꾸 불러내는 거 같아요.

자 그런데 만약에 우리 그 곁에 이런 챗봇이 아니라 몸을 갖고 있는 제가 아까 몸을 갖고 있는 작은 쿠홍이도 보여 드렸는데 이게 진짜 인간처럼 저처럼 피가 1m 95는 뻥이고요. 1m 70대 초반이고요. 1m 한 70에서 80 정도 되는 뭐 멋진 이성이건 뭐 되게 든든한 남자 친구 여자 친구 나타난다고 생각을 해 보세요. 2025년 CS 행사 기조 강연에 젠슨 황이 굉장히 흥미로운 걸 갖고 왔습니다. 어느 때와 다른 것이 이제 가주자 매국당 나타났는데 그때 MBDI CEO인 젠슨은 수많은 로봇들을 쫙 세워 놨어요. 이런 로봇들의 머릿속에 이제 우리가 AI를 집어넣어 가지고 여러분 곁에서 함께 생활하는 시대를 만들어 주겠다라는 게 2025년 초에 제임스장이 발표했던 AI 로봇 비전이었어요. 그럼 정말 이런 비전이 얼마나 우리 곁에 가까이 오고 있을까? 제 몇 가지 케이스만 한번 준비해 봤습니다.

첫 번째는 혹시 여러분들이 직장에서 뭐 어떤 엔지니어링 또 생산과 관련된 일을 하신다고 하게 되면 바로 이런 거 상상해 보실 수 있을 것 같아요. 화면 속에 있는 모습은 BMW 공장이 현재 미국에서 테스트하고 있는 장면입니다. 주로 아직까지는 완벽하게 테스트가 끝나지 않았기 때문에 저녁 시간에 철망 안에 로봇을 풀어놓고서 여기서 이제 자동차 조립을 시켜 보는 겁니다. 데 화면을 보면 어떤 분들이 이게 컴퓨터 그래픽이 아니냐 하시는데 그냥 라이브를 찍은 거고요. 또 제 저희 학생들은 그러더라고요. 교수님 아직까지 괜찮아 보여요. 인간이 안 밀릴 것 같아요. 왜 그러냐니까 왠지 모습이 한 90분 넘으면 할아버지 같대요. 굉장히 뼈대도 약하고 힘도 없어 보인다. 맨걸이 친구가 근데 사람보다 뭐 정밀도 속도가 네 배 일곱 배 이미 작업을 꽤 잘합니다. 그래서 BMW만 해도 올해 안에 이 로봇이 이제 낮시간에 근무자들하고 함께 근무하게끔 투입하겠다고 계획을 이미 발표를 했어요.

자, 만약에 이런 로봇이 우리의 일상 가정으로 들어오면 어떨까? 그것도 한번 또 잠깐 보겠습니다. 화면에 나와 있는 요 로봇은 예 노르웨이 기업 원엑스라고 하는 기업이 발표한 네오 감마라고 하는 제품이에요. 아직까지 이제 홈쇼핑에서 판매하는 제품은 아니지만 몇 년

안에 그럴 것 같아요.

근데 얘가 이제 집에서 활동하고 있는 모습인데, 이렇게 걸레 빨아 가지고 닦고 있기도 하고, 배달 음식 같은 거 오기 때문에 문 앞에서 받아 주기도 하고, 걸레질로 해서 밥 먹고 닦고. 가만 보면 제가 하는 역할도 하고 있어요.

내가 집에서, 저희 집에서도 이제 식구들 있을 때 배달 음식 보면 "아빠가 나가는 게 안전하지 않겠어?" 해서 제가 얼른 나가서 받아 오거든요. 근데 마지막에 보면 이 친구가 일을 다 하고서 쇼하고서 이렇게 딱 앉아 있죠. 전 사실 이 장면이 약간 좀 불편해요. 집에서 이 자리는 제 자리거든요. 모든 일이 끝나고 나면 여기 딱 떡진 머리로 옆으로 누워서 넷플릭스를 켜야 되는데, 그렇다고 제가 얘 무릎을 베고 눌 순 없잖아요. 우리가 그런 사이는 아닌데.

아이고, 약간 좀 불편해요. 뭐 이런 것도 있고요.

또 이거 보면 그런 것도 생각하실 수 있어요. 얘가 우리가 직관적으로 로봇 공학을 공부하는 사람들이 아니더라도 뭐 머리통이 있고 팔자리가 있으니까 사람처럼 만들었다라고 느껴질 거예요. 근데 여기에 좀 더 그 다음 단계 나가는 기업들도 이미 나타났어요. 좀 더 인간다운 피부, 머리카락, 눈동자, 붉은 입술, 얼굴 근육. 바로 SF 매니아분들은 아는 용을 텐데, 안드로이드. 좀 더 인간하고 굉장히 흡사한 로봇들도 이미 만들어지기 시작했습니다. 외국에 가면 일부 테마파크나 또는 호텔 같은 데서 이제 접객용으로 좀 쓰이고 있어요. 각이 공원 공할 때도 좀 쓰이는 사례들이 올라오고 있습니다.

이런 게 앞으로 더 발전할까? 그럴 것 같아요. AI나 챗봇에 대한 사용하는 비율은 점점 더 완전 우상향 올라갈 것 같고요. 가장 미래와 관련된 사업을 많이 하고 있는 일론 머스크의 예측을 보게 되면 대략 2040년까지 아까 얘기하는 AI 움직이는 그런 로봇 지구의 100억 대까지 등장할 수 있다라고 과감하게 미래를 예견하고 있습니다.

그럼 정말 그렇게 50억, 100억의 AI 챗봇 로봇이 우리 곁에 왔다 갔다 하게 되면, 우린 과연 더 좋은 관계, 풍성한 관계를 갖게 될까? 그럼 도대체 여기서 관계가 무엇인지 한번 생각해 볼 필요가 있습니다. 제가 봤을 때 우리는 관계를 좋아하잖아요. 좋은 관계. 좋은 관계라는 건 그런 것 같아요. 삶을 함께 경험하고 공감하면서 성장하는 겁니다. 그렇기 때문에 공감하는 동료들하고 저녁 때 맥주 앉아 먹으면서 이렇게 누구 뒷담화면서 하루 털어버리기도 하고 저도 그렇게 사는 거예요. 경험하고 공감하고 성장하는 거.

자, 그런데 지금 제가 보여 드렸던 과연 그런 AI와의 휴머노이드는 우리 교에서 때로는 친구처럼, 조교처럼, 우리 쿠홍이처럼 저하고 얘기를 해 주지만, 얘가 진짜 집에서 자측방에서 혼자 살거나 아침에 그 지하철을 타고서 학교로 원하는 건 아니잖아요. 삶이 없어요. 얘는 삶이 없는데 삶이 있는 것처럼 우리를 약간 때로는 속이는 게 아닌가 하는 생각이 듭니다.

여기서 잠깐 작년에 미국에 한 가정으로 시간을 돌려 보겠습니다. 굉장히 평온한 저녁 시간이었어요. 두 분가 이제 앉아 가지고 TV를 보고 있었다고 하더라고요. 팝콘 같은 거 먹으면서. 근데 갑자기 집에 저 구석에서 들리면 안 될 소리가 들렸어요. 쾅 하고 권총 소리가 났습니다. 굉장히 놀랬겠죠. 그래서 두 분가 벌떡 일어나 가지고 소리가 난 곳으로 찾아가 봤습니다. 아주 끔찍한 광경이 펼쳐져 있었어요. 이 부부가 너무너무 사랑하는 아이가 머리에 피를 흘리면서 바닥에 쓰러져 있었습니다. 그 곁에 놓여 있던 물건은 권총이었어요. 원래 그 권총의 주인공은 아버지입니다. 이 아이가 아버지의 권총을 훔쳐다가 자기 머리에 당겨 버린 거예요.

이 이 친구는 누구냐면 사실 제가 앞서 데니하고 채팅을 많이 했다라고 하는 그 세이라고 하는 미국의 14세 소년이었어요. 세은 데니하고 채팅을 많이 하다 보니까 그런 생각이 들었대요. "대니 진짜 만나고 싶다. 만나고 싶다. 만나고 싶다"고 얘기하니까 데니가 "나는 근데 몸이 없으니까 너한테 갈 수가 없어." 셀이 얘기했죠. "내가 너한테 갈까?" 데니가 또 맞받아 주는 거예요. "네가 나한테 와주면 좋겠어. 맞으면 좋겠어." 나중에 부모님이 도대체 왜 그랬을까라고 해서 휴대폰을 뒤져봤더니 마지막 메시지가 이런 거였어요. "맞으면 좋겠어. 맞으면 좋겠어." 일단 방아쇠를 당긴 겁니다.

현재 이 문제는 미국에서 이제 2025년 5월에 정식으로 법원에 회부가 됐습니다. 정말 법적으로 윤리적으로 다 볼 만한 이슈다라고 해서 미국은 굉장히 큰 빅테크와 이제 일반 소비자, 부모님 또는 인간 간에 할 수 있는 하나의 쟁점을 가지고서 소송에 들어갔어요. 과연 어떤 결과가 나올지는 모르겠습니다. 하지만 우리가 이 사건만 봐도 알 수 있는 게 정말 우리가 AI하고 또 챗봇하고 휴머노이드하고 소통하는 게 안전하기만 한가? 절대 그렇지는 않다라는 생각이 드는 포인트였습니다.

그렇다고 해서 제가 오늘 이제 드리고자 했던 말씀의 핵심이나 결론이 아, AI 쓰시면 안 돼요. 휴머노이드 들어오게 되면 못하게 막아야 됩니다. 이런 얘기를 들으려고 했던 건 아니에요. 이미 우리의 일터에는 하다못해 뭐 휴대폰이나 신용 카드에만 문제가 생겨서 전화를 해도 챗봇이 맞잖아요. 챗봇은 굉장히 많이 깔려 있고 앞으로 더 많이 쓰일 겁니다. 오히려 이걸 안 쓰는 게 방법이 아니라 우리가 원래 갖고 있었던 습관 중에 두 가지만 새롭게 한번 만들어 봤으면 하는게 저의 오늘 마지막 제안이에요.

첫 번째는 비기능적 관계. 우리가 이제 직장에서도 일을 많이 하고 학교에서도 공부를 많이 하다 보니까 생긴 이슈가 뭐가 있냐면 업무 처리만 하고 일만 하려고 그러고 공부만 하려 그래요. 그 사람들 사적으로 뭔가 어울리거나 사소한 대화. 뭔가 일 끝나고 얘기하려 그러면 "어 그거 엄마가 무관한 거니까 다음에 보자"라고 자꾸 헤어지려고 그래요. 저는 일상이 이게 굉장히 필요한 것 같아요. 하루에 30분이어도 우리 동료들하고 그냥 흔히 이야기하는 쓰잘데기 없는 데와 뒷담화 사소한 얘기를 나눠야지만 그게 진정한 관계가 되는 겁니다.

또 하나는 나하고도 좀 대화하면 좋겠어요. 소셜 미디어에서 얼굴도 못 본 사람들하고 자꾸 댓글 나눠 주고 좋아요 눌러 주지 말고 내 마음에 있는 과연 어떤 댓글을 달아주고 마음에는 어떤 라이크 버튼 눌러 줄지 사실 이게 명성을 해라 이런 복잡한 개념도 아니에요. 그냥 하루에 역시 30분 정도만 제가 정말 혼자 있을 편하게 할 수 있는 무언가 어떤 가치와 의미를 따지지 않고 정말 나일 때 할 수 있는 무언가를 편하게 본인한테 허락해 주면 좋을 것 같아요.

이 이 두 가지를 하다 보게 되면 결국 우리는 사람하고의 관계가 단단하게 될 겁니다. 그 단단한 관계는 우리한테 커다란 안전망처럼 작용할 겁니다. 진정한 안전망은 AI가 잘 작동하고 알고리즘이 개선되는 거 이게 아니라 우리가 사람하고의 관계성이 좋아지면서 AI를 대할 때 더 단단하고 안전한 마음을 갖게 되는 것 이게 아닌가 생각합니다. 단단하고 안전한 마음으로 AI 시대를 살아가시는 세바 씨의 가족이 되면 좋겠습니다. 지금까지인지 과학자 김상균입니다. 고맙습니다.

>> 여자에게 "너는 내 마음의 블랙홀이야" 그러는 거예요. 아니 어쨌든 이게 뽀뽀하고 난리가 났는데 오늘 갑자기 왜 헤어집니까? 우리는 이제는 뭘 해도 인공지능보다 더 잘할 수 없습니다. 자, 21세기는 인공지능의 시대입니다. 이제는 더 이상 구경수 중심의 교육은 필요 없습니다. 인공지능 시대에는 가장 필요한 게 바로 [음악]

예, 반갑습니다. 엄마 얘기를 좀 해야겠는데요. 우리 엄마가 공부를 하신 분이 아니에요. 자기는 했다고 주장하지만 대학은 커녕 중고등학교도 제대로 다니지 못하셨습니다. 하지만 사람들은 눈치채지 못했어요. 그냥 우리 엄마가 교양이다, 문난이다라고 여기셨습니다. 어떻게 이해 가능했을까요? 우리 엄마가 문해력이 되게 뛰어났기 때문입니다.

자, 그렇다면 문해력이 뭘까요? 아, 글을 읽고 이해할 수 있으면 문해력 아니야? 그러는데요. 아닙니다. 그건 독해력이죠. 문해력과 독해력은 다른 겁니다. 독해력을 훨씬 뛰어넘는 능력이 문해력이에요. 글을 읽고 이해할 수 있을뿐만 아니라 글을 자유자재로 활용할 수 있는 능력. 잘 읽고 잘 쓰고 잘 듣고 잘 말할 수 있는 능력을 말합니다. 20세기는 전 세계의 거의 모든 사람들이 독해력을 갖게 됐어요. 그리고 꽤 많은 사람들이 문해력을 체득한 시대였습니다. 거의 모든 사람들이 독해력을 갖고 있으니깐 세상이 훨씬 합리적이 되었고 경제, 사회, 정치, 과학 모든 분야에서 급격한 발전이 가능했죠. 독해력을 넘어서 문해력이 있는 사람들은 그야말로 교양인과 문화인 행세를 하며 살 수 있던 시대였습니다. 그게 바로 20세기였죠.

우리는 지금 21세기에 살고 있잖아요. 21세기는 과학의 시대입니다. 과학 시대에는 문해력을 넘어서 또 다른 요소가 필요한 것 같아요. 그게 바로 과학 문해력입니다. 아, 과학 문해력이라고 그러면 벌써 걱정이 돼요. 뭐 과학 문해력이라고 아니 고등학교 졸업한 다음에는 과학과 담 쌓는데 어떻게 하지? 아, 지금부터 다시 과학 공부하라고 큰일이네. 뭐 이런 걱정들 많이 하십니다.

그런데 말입니다. 과학 문해력이란 게 과학 지식을 엄청나게 쌓으라는 건 아니에요. 그건 아예 불가능합니다. 왜냐하면 과학이 엄청나게 빠르게 발전하고 있기 때문이죠. 중학생 자녀가 있는 분들은 이미 경험하셨을 거예요. 아니 내가 학교 다닐 때 공부 좀 했거든. 그런데 우리 애가 중학생만 돼도 과학 문제를 푸는 걸 도와주지 못해요. 아, 내가 벌써 다 잊어버렸구나. 이러면서 한탄하지 않으신가요? 잊어버린 게 아니라요. 여러분의 자녀가 배운 것과 여러분이 배운 것이 다른 겁니다.

여러분은 블랙홀이란 단어를 언제 처음 들어 보셨습니까? 저는 대학원 때 처음 들었어요. 그것도 수업 시간이 아니라 KBS 9시 뉴스였죠. 스티븐 호킹 박사가 책을 썼대요. 그때는 몰랐던 사람이죠. 어떤 물리학자가 책을 썼는데 그 책 이름이 "시간의 역사"래요. 그 "시간의 역사"가 영국에서 난리가 났다고 보도를 했습니다. 저는 뉴스를 보다가 살짝 웃었어요. 아니 블랙홀이라고. 아, 저분은 아주 유명한 사람 같은데 기껏 연구하는 게 검은 구멍이야.

그런데 제가 사는 아파트 라인에 사실은 예쁜 유치원생이 하나 있어요. 매일 친구 한두 명을 자기 집에 초대를 하고 있더라고요. 근데 어느 날은 그 유치원생과 그 유치원의 남자 친구가 둘이 왔어요. 그 셋이 엘리베이터에 타 있는 거죠. 근데 남자애가 자꾸 내 눈치를 보는 거예요. 내가 없었으면 좋았을 텐데 하는 그걸 눈치채면서 마치 내가 안 들린 것처럼 이야기하는 거예요. 여자에게 "너는 내 마음의 블랙홀이야" 그러는 거야. 저는 대학원 때 처음 들어본 이야기를 이제는 유치원생도 은유로 사용하고 있습니다.

아, 과학이 그 엄청나게 빠르게 발전하고 확장되고 있는 거예요. 이렇게 빨리 발전되는 걸 어떻게 다 쫓아다닙니까? 불가능합니다. 과학자도요. 옆방 과학자가 뭐 하는지 잘 몰라요. 과학자들이 모여서 자기 연구 이야기를 하면요. 다른 분야 과학자들은 그냥 외국어 듣고 있는 것과 비슷합니다. 과학자도 과학이 어렵습니다.

그렇다면 과학 문해력을 갖춘다는 건 무엇일까요? 그것은 과학의 언어를 갖춘다는 말입니다. 문해력이 있다고 해서 모든 지식을 다 갖는 것은 아니에요. 과학 문해력을 갖춘다는 것은 과학의 언어를 갖춘다는 것입니다.

자, 이게 뭘까요? 이걸 딱 보면 벌써 기분이 나빠지시는 분이 계십니다. 근데 이 그림이 보여주는 건 되게 명확해요. 파란 공의 질량은 M1이고 초록색의 공의 질량은 M2입니다. 파란 공이 잡아당기는 힘은 F1이고 초록색 공이 잡아당기는 힘은 F2인데 F1과 F2가 같대요. 그리고 그 힘은 거리의 제곱에 반비례하고 두 질량의 곱에 비례한다는 겁니다. 이 힘이 뭘까요? 네, 말력의 법칙입니다. 다행이에요. 누군가 답을 주셨기 때문에. 정말로 아름다운 공식이죠. 이 공식으로 우리는 달에도 다녀왔어요.

그런데 이 그림을 보여주면 화를 내신 분들이 있어요. "뭐야? 수학 쓰지 마. 말로 풀어." 그럼 말로 한번 풀어 볼까요? 해보겠습니다. 만유인력의 법칙이란 블라블라 불라 하다가 모든 점질량은 두 점을 가로지르는 선을 따라 다른 모든 점질량을 힘으로 끌어당긴다. 이 힘은 두 상호작용하는 점질량 사이의 질량의 곱에 비례하며 두 점질량 사이의 거리에는 제곱에 반비례한다. 이게 무슨 말인지 이해가 되십니까? >> 더 어려워요.

그러다 보니 만유인력을 소개하는 전 세계 모든 책에는 이런 그림이 실려 있죠. 이 그림을 보면 전 세계 사람들은 다 알아요. 뭘 이야기하는 그림인지. 저 장발의 남자는 누굴까요? 맞습니다. 아이작 뉴턴이에요. 떨어지는 사과와 아이작 뉴턴은 만유인력을 알려주는 그림입니다. 그런데요. 이 그림에 만유인력 있나요? 없어요. 만유인력을 설명하는 과학 책에는 사과나무와 뉴턴이 나와요. 왜 딴 건 안 나오고 사과나무와 뉴턴만 나올까요? 수학이 어렵기 때문입니다. 우리는 수학만 나오면 어려워해요.

이런 예를 하나만 더 들어 볼게요. 제 딸이 어느 날 초등학교 때 과학 강연을 다녀오더니요. 너무 신나한 거예요. 신나서 얘기하는 거예요. "아빠 나는 이 세상에서 과학이 제일 쉬운 거 같아." "왜?" "오늘 아르키메데스의 부력의 원리를 배웠는데요. 정말 재밌었어요." "어, 부력의 원리 그거 어려운데 정말 재밌었어?" "응. 아빠 잘 들어봐요. 그리스의 시라쿠사라는 섬에 아르키메데스라고 하는 재상이 살고 있었어요. 재상은 우리나라로 치면 국무총리예요. 왕이 새로운 왕관을 맞췄는데 왕관이 순금이 아니라는 소문이 돌기 시작했어요. 왕이 기분이 나빠서 아르키메데스에게 이게 순금인지 아닌지 알아내라고 은밀하게 지시했죠. 아 그런데 아르키베스도 뭐 알 도리가 없잖아요. 며칠이나 고민해도 답을 찾지 못했는데 퇴근하고서 목욕탕에 가서 몸을 푹 담그는 순간 깨달았어요. 그리고는 유레카를 외치면서 튀어나왔죠. 유레카는 알았다는 말이에요. 아니 아빠 국무총리가 알았다 알았다 하면서 빨가 벗고 막 뛰어갔다는 거예요. 아빠 너무나 웃기고 재밌죠." "아, 그래 재밌다. 그래서 부력의 원리는 뭔데?" "아, 그 얘기는 안 해 주던데요."

전 세계 어린이들이 아르키메데스라는 이름도 알고 있고 유레카 이야기도 다 합니다. 그런데 정작 부력에 대해서는 몰라요. 왜 그럴까요? 이유가 있습니다. 바로 수학이죠. 부력의 원리를 설명하려면 약간의 수력학이 수학이 필요하거든요. 그런데 우리는 수학이 어렵거든요. 그래서 과학이 어려운 겁니다. 이게 문제예요.

제가 서울 시립과학관을 저 학계동에 만들 때요. 시민 공청회를 열었어요. 그때 이제 주로 학부모들이 많이 오시잖아요. 시민들이 요구하십니다. "관장님, 과학은 재미없는 게 아니잖아요. 과학은 신나는 거라는 걸 알려 주는 과학관을 세워 주세요. 과학은 어려운 게 아니잖아요. 과학은 쉽다는 걸 알려 주는 과학관을 세워 주세요." 그때 제 대답은 뭐였을까요? "그건 못 하겠는데요."였습니다. 왜? 과학은 어렵습니다. 과학은 지루하기도 해요.

21세기는 과학의 시대잖아요. 그래서 과학 문해력이 필요합니다. 과학 문해력의 기본적인 언어는 바로 수학입니다. 하하. 어쩌죠? 미적분하고 통계하고 기아를 다시 시작해야 되나요? 아닙니다. 그럴 필요는 없어요. 뭐 되지도 않아요. 우리는 문제는 우리가 아니라 우리의 자녀 세대죠. 그들에게는 정말로 수학이 중요합니다.

이게 사실 21세기에 들어서 처음 생긴 현상이 아닙니다. 중세부터 그랬어요. 요즘은 덜하지만요. 21세기에 들어서자마자 인문학 열풍이 들었습니다. 그런데 인문학이 뭘까요? 우리는 인문학이라고 하면 문사철을 떠올립니다. 문학, 역사, 철학이죠. 이게 필요 없다는 게 아니라 인문학의 요체는 아니었다는 말씀을 드리고 싶습니다.

중세 대학은 2년제였습니다. 2년제 대학 유니버시티를 졸업하고 나면 2년제 직업학교 스쿨을 다녔습니다. 직업학교 스쿨에 뭐가 있을까요? 로스쿨, 메디컬 스쿨, 스쿨 같은 기업 학교 바뀌었죠. 2년제 유니버시티에서 배운 게 바로 인문학 리버럴 아츠였습니다. 요즘 대학에서 인문대학을 영어로 Liberal Arts라고 하잖아요. 그렇다면 중세 대학에서 가르치는 인문학은 뭐였을까요? 중세 대학에서는 일곱 과목을 배웠습니다. 1학년 때는 문법, 논리학, 수사학을 배웠어요. 요즘 대학으로 치면요. 글쓰기입니다. 1학년 내내 글쓰기만 배운 거예요. 2학년 때는 음악, 산술, 기아, 천문학을 배웠습니다. 음악 수업에는 악기를 다루고 노래를 부르는 것도 있었지만 기본적으로는 수학이었습니다. 천문학도 마찬가지였죠. 결국 2학년 때는 수학을 배운 겁니다.

그렇습니다. 중세 대학에서는 2년 내내 두 가지 언어를 배운 거예요. 국어와 수학을 배운 셈입니다. 과학 문해력을 저는 과학과 문학이라는 두 단어로 분해하고 싶습니다. 과학과 문학은 각각의 언어를 가지고 있죠. 바로 국어와 수학이죠. 21세기를 살아가는데 필요한 두 개의 언어입니다. 그런데 우리가 혼자 사는 게 아니잖아요. 이제 전 세계가 지구촌이 되었습니다. 우리는 직접 만나든 아니면 인터넷이나 음악, 영화 그리고 논문을 통해 간접적으로 만나던 세계인들과 함께 살아야 합니다. 그래서 한 가지 언어가 더 필요하죠. 뭘까요? 어떤 외국어입니다. 맞습니다. 영어가 기본이죠.

어떤 분이 TV에 나와서 말씀하시더라고요. "야, 21세기는 인공지능의 시대입니다. 이제는 더 이상 구경수 중심의 교육은 필요 없습니다."라고요. 근데 제 생각은 정반대입니다. 인공지능 시대에는 가장 필요한 게 바로 국영수라고 생각해요. 왜 그럴까요? 우리는 인공지능과 함께 살아야 하기 때문이다. 우리는 이제는 뭘 해도 인공지능보다 더 잘할 수 없습니다. 2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 원리를 밝힌 두 명의 물리학자에게 주어졌습니다. 노벨 화학상은 두 개 인공지능 프로그램을 만든 사람에게 주어졌죠. 이제는 뭘 해도 사람이 인공지능보다 더 잘할 수 없습니다. 인공지능과 결어서는 안 되죠. 인공지능과 친하게 지내야 됩니다. 이때 필요한 게 바로 언어입니다. 어떤 언어일까요? 바로 국영수입니다. 인공지능과는 우리는 언어로 소통하거든요. 우리가 인공지능을 조수로 사용할지 아니면 인공지능과 적수로 살지는 우리의 언어 능력에 달려 있습니다. 우리의 자녀를 어떻게 키워야 할까요? 인공지능과 힘겨운 싸움을 해야 하는 삶을 살게 할까요? 아니면 인공지능을 조수로 활용하면서 21세기를 살아가게 할까요? 그게 바로 구경수에 달려 있습니다. 21세기에 필요한 과학 문해력을 갖추기 위해서는 구경수라고 하는 무기를 가져야 하는 것이죠. 다시 한번 강조합니다. 구경수입니다. [박수]

그런데 구경수를 동시에 장착할 수는 없습니다. 순서가 있죠. 가장 중요한 건요. 국어입니다. 수학이 왜 어려운가요? 요즘 아이들 수학 문제 보세요. 어려워요. 문제를 이해하지 못하기 때문에 수학이 어렵습니다. 국어가 되어야 수학도 할 수 있고 국어가 되어야 영어도 배울 수 있습니다. 그렇다면 어떻게 해야 국어를 잘할까요? 많이 읽고 많이 쓰는 것밖에 답이 없습니다. 그 시작은 문학입니다. 문학만큼 인간을 강하게 하는 것은 없습니다. 저는 인문서, 과학서보다 더 중요한 게 문학이라고 생각합니다. 인문서와 과학책은 정보는 많이 주지만 독서력을 늘려 주지는 못하는 것 같아요. 너무나 논리적으로 쓰였기 때문이죠. 그런데 문학은 달라요. 논리가 논리가 통하지 않아요. 아니 어쨌게 뽀뽀하고 난리가 났는데 오늘 갑자기 왜 헤어집니까? 우리는 문학책을 읽을 때마다 항상 해야 됩니다. 또 그러면서 문해력이 높아지게 되는 거죠. 21세기 과학의 시대를 살아가는 것은 두려운 일입니다. 과학 문해력이 필요합니다. 그러기 위해서는 구경수가 필요하고 그 시작은 문학입니다. 우리 아이들을 강하게 키웁시다. 문학은 아주 괜찮은 감사합니다.

각 분야에서 일을 되게 잘하는 사람들 있잖아요. AI는 멋있어 보이려고 쓰면은 로드만 올라갑니다. 이런 기술에 현혹된다기보다는 우리가 그럼 뭐에 집중을 해야 되느냐? 이 영상을 보내줬을 때 개코의 반응이 되게 흥미로웠어요. "재밌네요, 좋네요"가 아니고요. 제가 말씀드리고 싶은 거는 뭐냐면은 이 세 가지 이런 모든 문제들이 거의 이 안에서 해결이 가능합니다.

>> 안녕하세요. 안녕하세요. 네. 아. 네. 안녕하십니까. 네. 아, 저는 한국하고 미국에 AI 관련된 딥테크, 컨슈머, ICT 관련된 촉진 투자하고 있는 조용민이라고 합니다. 그래서 오늘 뵙게 돼서 너무 반갑고요. 퀴즈 내면서 좀 선물 좀 드리면서 시작을 해야 될 것 같아서 제가 한번 퀴즈 내겠습니다. 좀 조금 어려운데 아마 되게 맞추실 수 있을 것 같아요. 손을 번쩍 들어 주시면 됩니다. 자, 지금 1900년이에요. 1900년 뉴욕 5번가인데요. 어 주요 교통 수단이 뭐죠? 마차. >> 예. 요거는 아니고요. 마차인데 차가 한 대 있거든요. 혹시 찾으실 수 있는 분. 네. >> 맨 오른쪽. >> 오른쪽. 어 드리겠습니다. 선물. 어 >> 어 >> 네. 네. 네. 아 맞추지 않았는데 일단 드려야 돼요. 아 그 시간 관계상 빨리. 예. 이거 중간에 있거든요. 중간에 어떤 거 말씀드리려고 하냐면 이거 너무 여기에 집중하고 계셔 가지고 어 사실은 이제 1900년대 뉴욕 5번가에서 대부분 마차를 타고 다니는데 어 혼자 차를 타고 다니는 사람. 요거에 집중해서 오늘 좀 들어 주시면 좋을 것 같아요.

저는 각 분야에서 일을 되게 잘하는 사람들 있잖아요. 그런 분들을 많이 뵙게 되는 그런 위치에 이제 있게 된 거죠. 투자자로서 활동을 하다 보니까요. 그래서 되게 궁금했어요. 그런 게. 그 와중에 힙합 신에서 되게 또 유명한 듀오가 있죠. 다이나믹 듀오의 개코 님하고 이제 친해지게 대해서 물어봤습니다. 개코 너는 어떻게 이렇게 운율을 잘 만드냐? 랩을 잘 자냐? 뭐 이런 거잖아요. 그렇죠? 그럼 단어도 많이 알아야 되는데 뭐 책도 많이 읽겠지만 어떤 방법이 있냐 그랬더니 형처럼 다른 분야에 있는 사람하고 다섯 시간 막 말싸움을 한다는 거예요. 그때 말싸움하고 있었거든요. 그래 가지고 아 그런 자기만의 방법이 또 있구나 이런 생각이 좀 들었습니다.

근데 제가 그다음 날 개코하고 최자랑 같이 있는 방 카톡 방에다가 어 이 영상을 보내줬어요. 이 영상을 한번 보시죠. 이 이 영상은 뭐냐면요. 어 미국의 굉장히 유명한 래퍼가 운율을 짤 때 단어 하나를요. 익스프레스웨이라는 단어가 있다라고 가정을 하면 요거를 AI한테 넣은 거예요. 그래서 AI가 라임을 여러 가지로 짜 가지고 한 6, 700개를 만들어서 그중에서 자기 취향에 맞는 것들만 픽앤추즈 골라 가지고 가사를 만드는 그런 작업을 한 거예요. 그래서 이 영상을 보내줬어요. "너 방법도 되게 좋은데 요런 방법도 있네." 요렇게 보 보내줬어요. 그래서 사실 이 래퍼가 실제로 랩을 어떤 식으로 만들었는지 이제 과정이 담긴 영상이었거든요.

근데 저는 이 영상을 보내줬을 때 개코의 반응이 되게 흥미로웠어요. 여러분 반응이 어땠을까? 되게 짤막한 반응이 하나 딱 왔거든요. 뭐였을 거 같으세요? 여러분 "재밌네요, 좋네요"가 아니고요. "형 어떻게 하면 할 수 있어요?" 이렇게 한 거예요. 저는 요게 사실은 저희 펀드가 투자 결정을 할 때 CEO를 보고 CEO가 "좋네요, 재밌네요" 하는 CEO인지 아니면은 "이거 어떻게 하면 할 수가 있을까요?"라고 얘기하는 그 굉장히 작은 차이. 요 요 차이가 저희 펀드 투자 결정에 가장 큰 기준이긴 합니다.

그래서 제가 무슨 말씀드리려고 하냐면 뭐 AI 전문가라는 분들이 이제 코딩도 많이 하신 분들도 이제 나와서 발표를 하시지만 코딩 안 해 보시고 뭐 AI 전문가라는 분들이 많은 기술들을 보여 주는 거는 사실 저는 의미는 크게는 없을 수가 있어요. 근데 이런 기술에 현혹된다기보다는 우리가 그럼 뭐에 집중을 해야 되느냐라는 거에 여러분들하고 같이 좀 고민을 나눠 보고 싶거든요.

그 기술 하나를 보여 드릴게요. AI 관련된 기술입니다. 이 영상을 보시면은 실제 코딩을 딱 보여주고 비전 API를 통해서 이 코딩이 뭐 하는 코딩인지 어디에 버그가 있는지 뭐 이런 거를 이제 알려 주는 영상이에요. 요거는 사실은 되게 오래된 겁니다. 굉장히 오래된 영상이고 또 하나 또 AI 기술 중에 뭐가 있을까요? 이렇게 카메라를 비추면은 창밖에 풍경을 비추면은 지금 이게 어느 도시인지 그리고 몇 층 건물에서 이걸 보고 있는지 이런 것들을 알려 주는 기능도 있어요. 근데 요것도 굉장히 오래된 기술이에요. 아주 최근에 나온 기술은 요런 기술이 있습니다. 지금 한번 소리를 들어봐 주시면은 "내 안경 어디 있어?" 이렇게 물어봐요. "내 안경 혹시 본 적 있어?" 이렇게 물어보면은 AI가 "어 안경 아까 흑 깊 봤는데 사과 옆에 있어." 이렇게 찾아주는 기술은 요건 이제 오래 나온 기술입니다. 아주 최신 기술이에요.

자, 이 기술을 우리가 어디다 쓸 수 있을까요? 이렇게 여쭤 보게 되는 거예요. 근데 이럴 때 여러분들이 아주 일반적인 얘기를 할 수가 있습니다. 근데 제가 말씀드리고 싶은 거는 어 다음 예시에서 한번 설명을 드려 볼게요. 자, 디지털 트윈 기술이 있습니다. 이게 똑같이 만들어요. 자기 자신을. 이건 AI예요. 아까 다른 쪽에 있었던 분이 진짜 사람이고요. 한쪽은 AI입니다. 이렇게 만들어내는 기술이 있어요. 이 기술을 샌드박스라는 회사에 CTO한테 딱 보여줬더니 뭐라고 했을까요? "어, 유명 유튜버 한 명을 100명 만들어야겠다." 이런 생각을 한다는 거예요.

제가 말씀드리고 싶은 거는 뭐냐면은 여러분들의 고민하고 엮겨져 있는 답을 찾아보는 게 되게 중요하다. 그러니까 어 딱 들고 일반적으로 아까 안경 찾아 주는 거는 뭐 치매 환자분들이라든지 아니면은 고령이라든지 아니면은 뭐 실버 산업에 쓸 수 있다라든지 뭐 여러 가지 얘기를 할 수 있으나 지금 자기 고민하고 엮겨 있는 얘기를 우리가 하는 그 역량이 굉장히 중요했었다라는 거예요. 왜냐면 그냥 정답을 빠르게 맞추는 역량은 어 다른 나라들이 많이 있습니다. 우리는 선진국이 됐기 때문에 우리는 답을 찾아가는 게 아니고 문제를 만들 수 있는 역량이 더 중요해진 나라가 돼 버린 거예요. 그러니까 우리가 선진국이 됐기 때문에 필요 역량이 조금씩 진화할 거 아니에요. 그렇죠? 어, 그 세 가지를 좀 강조를 드리고 싶습니다.

이 첫 번째는 뭐냐면 당연한 일상에서 문제를 재정의할 수 있느냐. 이게 어떤 개념과 대치되냐면은요. 어, 일상에서 문제를 발견하는 얘기가 아니에요. 일상에서 문제를 발견하는 거는 되게 쉽습니다. 어, 여기 문제가 있네. 저기 문제가 있네. 그게 아니고 당연한 일상 자체에서 개선을 찾아내는 거. 그리고 두 번째는 약간 좋은 방법을 찾아냈어도 다른 방식으로 좀 해 보려고 하는 거. 아까 개코처럼. 그렇죠, 형, 이거 어떻게 하는 거예요? 요거. 그리고 세 번째는 어 이렇게 모르는 사람이랑 다섯 시간 말싸움하니까 내가 어휘가 이렇게 늘었는데 요렇게 만든 랩보다 좀 더 지평을 더 확장하는 랩이 있을 수가 있겠구나라고 생각하는 더 좋은 결과가 있을 거다라고 하는 그 배고픔. 이 세 가지가 어 우리나라에 되게 중요한 어 부분이 아닐까 생각을 합니다. 지금 필요한 부분이 아닐까 생각을 합니다.

돼지 농장에서 하루 일과 중에서 이 농장주님께서 하시는 여러 가지 일들이 있을 거 아니요. 그중에서 제일 빡센, 제일 힘든 하루 일과가 뭐가 있을까요, 여러분? 똥 치우는 거, 밥 주는 거. 밥 주는 것도 힘든데요. 그 사이에 진짜 힘든 게 하나 있어요. 매일 해야 되는 게 돼지 무게 재는 거거든요. 왜냐면 지금 조금 슬픈 얘기지만 아무튼 돼지는 제품화를 해야 돼요. 뭐 되게 슬픈 얘기죠. 그래서 무게를 매일 재면서 실제로 어떤 무게가 넘어갔을 때 사료를 거기서 중단시켜야 돼요. 왜냐면 사료량을 최적화하기 위해서. 그래서 이게 중요한 게 매일 재는 업무는 굉장히 힘듭니다. 뭐 인부도 필요하고요. 그 무게추에 이렇게 해 놔야 되고요.

자, 이렇게 어려운 상황에 이런 문제. 일상의 문제지만 이거를 그냥 일상으로 받아들이냐, 이걸 문제점으로 받아들이냐의 차인 거거든요. 그래서 프랑스 농장에서는 어 돼지를 좀 무게를 잘 이렇게 달 수 있는 도로를 구축하고 인부를 좀 더 늘리고 뭐 이런 식으로 문제를 해결한 농장이 있는데 우리나라는 또 어떻게 해결했을까요? 농장주가 AI 뭐 뭐 특별한 뭐 기술인 거 같던데 내 고민은 해결 안 되나라고 찾으셔 가지고 자랑스러운 인터플로우라는 우리나라의 스타트업이요. 실제 몸무게를 재는 비전 API를 개발했습니다. AI로 위에서 카메라로 찍는 거예요. 그래서 돼지 무게가 그냥 나와 버려요. 그래서 이거 우리나라 광주에 있는 스타트업이거든요. 전광명 대표님 굉장히 존경합니다. 이게 이렇게 만들어 버리면요. 이 이 프로그램을 여러분이 코딩만 제가 제 셀폰에다가 넣어 가지고 제 스마트폰에 넣어서 지금 여기 비추면 어떻게 될까요? 여러분들 그 몸무게가 여기 쫙 보일 거 아니에요. 그렇죠? 예. 그런 시대가 된 거예요. 그러면 여기서 중요한 거는 정광명 대표님도 대단하신 분이지만 농장주 여러분 기억하시죠? 프랑스 농장은 왜 이걸 못 했을까? 이렇게 봐 주셔야 된다라는 겁니다. 이 굉장히 중요한 부분이에요.

이게 조금 더 저희 같은 AI 프로젝트를 하는 투자사들 입장에서 보면은요. 결국에 이 팀이 패턴을 읽어낼 수 있느냐 없느냐 이걸 되게 중요하게 봅니다. 어 여러분 미국에서 어 배달의 민족, 쿠팡이츠, 요기요, 땡겨요. 뭐 이거 다 얘기해야 돼요. 한 하나만 얘기하면 또 안 되니까. 아무튼 이런 비즈니스를 하는 회사가 도월데쉬라는 회사가 있어요. 중요한 거는 이 회사는 추천을 김치찌개 좋아하는 사람 된장찌개 추천해 주고 예를 들어서 피자 좋아하면은 햄버거 추천해 주고 밤 10시에 들어오면 족발 추천해 주고 이런 미개한 추천 방식을 쓰지 않아요. 어떠한 추천 방식을 쓰냐면 여러분들 배달 산업이라는 거는요. 업의 본질이 뭔 거 같으세요? 좋아하는 음식을 찾아가는 여정이거든요. 그럼 이건 데이팅 어플리케이션이랑 비슷한 겁니다. 데이팅 산업이에요. 그렇죠? 중고물품 거래 산업도 데이팅 산업이에요. 알고 보면 그렇죠. 좋아하는 물건을 찾는 거.

그래서 실제로 어떻게 했을까요? 이 도월데쉬라는 회사는요. 모든 리뷰를 AI한테 다 때려 넣어요. 그래서 이 식당은 여러분 어느 식당인 거 같으세요? 양이 적은 식당인가요? 많은 식당인가요? 김밥은 삼삼하다 그랬어요. 간이 센 식당인가요? 아니면은 약한 식당인가요? 약한 식당. 이런 식으로 인간의 욕구 레벨로 낮춘 AI를 활용해서 추천을 하다 보니까 데이팅 앱에서 어떤 여성분이 머리 짧은 남자를 좋아합니다. 이렇게 했어요. 그러면은 머리 짧은 모든 종류의 남자를 계속 추천하면은 마음에 안 들 수가 있잖아요. 그래서 그 밑에 레벨로 해서 추천을 하기 시작을 한. 그래서 실제 거래량을 동일 기간에 확 늘린 케이스가 있습니다.

그럼 여기서 중요한 게 AI인가요? 아니면 패턴을 읽어낼 생각을 한 사람인가요? 그렇죠? 그게 되게 중요해요. 그러니까 어 저거는 저런 어플리케이션 산업이니까 그렇지 이렇게 생각하실 수도 있지만 제가 여기서 또 해 볼 수 있는 거예요. 그냥 일상에서 패턴을 읽어내는 거. 지금 저는 강의 퀄리티가 어떨까요? 강의의 집중도가 어떨까요? 제가 그걸 확인해 볼 수가 있나요? 지금 제 경쟁자는 누굴 거 같으세요? 지금 제 경쟁자 >> 아, 예. 아닙니다. 제가 감히 다른 강연자분들이랑 경쟁할 수 없어요. 지금 제 경쟁자는 사실 누구냐면은 지금 시간대로 보면은요. 저는 다른 강연자분이랑 경쟁하고 있는 게 아니고 여러분들 스마트폰 혹은 졸음이랑 경쟁하고 있거든요. 그렇죠? 그런 거잖아요. 그랬을 때 제가 왜 이기고 있냐면 그 경쟁자한테 지금 다 살색, 살색, 살색. 그렇죠? 살색 패턴이 보이면은 다 저를 보고 계신 거죠. 근데 여기서 제가 지루해지면은 정수리, 정수리, 정수리. 그럼 제가 어떻게 되는 거죠? 패턴에서 떨어지는 거잖아요. 그렇죠?

그리고 더 여기서 만족하지 않고 지금 다 살색이어서 너무 감사합니다. 근데 여기서 만족하지 않고 집중도까지 끌어 올리려면은 여러분들 지금 혹시 어 저녁을 드셨는지 모르겠어요. 그리고 당도 떨어지는 시간이시고 못 드신 분도 계시잖아요. 그렇죠? 그럼 저는 뭘 할 수 있을까요? 네. 지금 혹시 잠깐 그 의자 밑에 일어나셔 가지고요. 의자 밑에를 한번 만져봐 주실래요? 일어나셔서 깊숙하게 붙어 있는게 있어요. 예. 일어나셔 갖고 의자에 아주 깊숙하게 붙어 있습니다. 네. 네. >> 자, 앉아 주십시오. 예. 예. 네. 어, 박수가. 네. 앉아 주세요. 자, 중요한 거는 여러분들이 당이 올라가면 이제 집중도가 올라갈 수 있잖아요. 그렇죠? 그러면 여러분들 저 제 말씀을 더 잘 들어 주실 수 있을 거 아니에요. 제가 사실은 어 이 방식은 제가 구글에서 8년 넘게 재직을 하면서 유튜브 행사가 있었어요. 장충체육관에서 그때 제 의자 밑에 이거를 붙이자라고 아이디어를 냈는데 마케팅에 계신 어 저는 마케팅 팀은 아니었는데 마케팅에 계신 뭐 K님, 케이트 님 이런 분이 어 너무 좋다 해서 했는데 되게 집중도가 올라간 거예요. 그래서 오늘 한번 선물을 드려보고 싶었어요. 선물을 드렸습니다. 예.

근데 이렇게 하면은 약간 아 뭐 누가 붙여 줬겠지 뭐 이렇게 생각하실 수도 있잖아요. 근데 진정성을 느끼시려면 어떻게 해야 되죠? 제가 붙여야 돼요. 그렇죠? 제가 그러면 이건 또 다른. 그래서 이게 컨텍스트가 되게 중요한 거예요. 컨텍스트가. 컨텍스트라는 건 뭐냐면요. 예를 들면 이런 겁니다. 자, 이 아트 피스를 보시면 어떤 생각이 드세요? 아, 저 제품 한번 저 예술품 한번 사고 싶다. 이런 생각 잘 안 드는데 이거는 뭐죠? 지금 요렇게 보면 어, 어떠세요? 컨텍스트를 보여 드리니까 이거 뭐죠? 샌프란시스코를 달린 거예요. 엄청난 예술가. 그리고 실제로 얼마나 힘들게 달렸는지 영상까지 이렇게 보시면은 이 아트 피스의 밸류에이션이 확 올라가게 되는 거예요. 그리고 이렇게 되면은 다른 방식들도 많이 생각을 할 수가 있게 됩니다. 그러니까 하나의 솔루션이 아니고 여러 가지 문제를 해결할 수 있는 방법론들을 생각할 수 있는 굉장히 중요한 키워드가 패턴하고 컨텍스트다. 그렇죠? 진정성이 더 전달이 되잖아요. 그렇죠? 그 사진을 보셨을 때 이런 부분이에요.

그러면은 다른 방식으로 한 예시를 하나만 들려 드려 볼게요. 어, 저는 어, 최근에 한 3년 사이에 제가 라면 받침을 두 개를 제작을 했어요. 라면 받침. 제가 하나 보여 드리면 제가 만든 라면 받침이거든요. 요거예요. 제가 이 책을 두 건을 이제 썼는데 요게 어 그냥 라면 드실 때 드셔도 좋고 근데 내용이 되게 어 나쁘진 않습니다. 예. 근데 내용의 심혈을 기울여서 이렇게 만든 라면 받침인데 중요한 거는 어 저는 이 책 내용들보다도 추천사가 진짜 주옥 같아요. 그래서 여기거 추천서 써 주신 CEO분들이나 교수님들께 되게 감사한 마음을 담아서 막 과일 세트도 보내 드리고 했어요. 근데 이번에 내년 초에 AI 관련된 책이 또 나오거든요. 근데 그 책은 추천사를 어느 분께 부탁드려야 될까? 그래서 되게 유명한 교수님도 생각해 보고 정말 연구실에 막 박혀서 열심히 코딩하고 계신 교수님들 생각해 봤는데 어 그분들보다 완전히 그냥 AI에서 정말 모두가 알 수 있는 분한테 부탁하자 해서 세 분한테 부탁드렸는데 너무 잘 써 주신 거예요. 그래서 그 세 분이 누구냐면은 어 GPT고요. 한 분은 그리고 한 분은 클로드. 한 분은 재미나이. 그래서 이 AI 세 분이 써 주셨어요. 근데 너무 잘 써 주셔 가지고 이거 과일 세트를 어디다 보내야 되나? 지금 과일 세트를 어디다 보내야 되는데 여러분들께 말씀드리고 싶은 거는 정말 일상이잖아요. 추천사 누구한테 부탁할까? 거기서 이제 여러분들이 그런 아이디어를 플러그인 하실 수 있냐 이겁니다. 정말 세상에서 책 제일 많이 읽은 사람 그리고 세상에 정말 수많은 사람들과 제일 많은 대화를 한 사람과 여러분들이 티타임 차를 마실 수 있는 시간이 있다면 한 달에 얼마를 지불하시겠어요? 그게 바로 AI 유료 버전이잖아요. 22달러. 오늘 200달러짜리 나왔어요. 그래서 이런 AI를 우리가 활용하지 않고 굳이 이렇게 아껴 둘 필요가 있냐 이겁니다.

그리고 또 저한테 그런 질문 주시는 분들 많아요. "AI가 뭘 하는지 내가 알아야 쓰지." 이런 말씀 주시는 분들이 계신데 어 조그만 부지런한 어 모습을 한번 우리가 찾아보면 좋을 거 같아요. 뭐냐면 여러분들 허깅 페이스라고 들어보셨나요? 허깅 페이스라는 곳에 생각보다 방문자가 없어요. 일반 방문자가 많이 없는데 어 안타까운 부분입니다. 여러분들이 생각하시는 최PT가 잘 안 알려준 답변들 혹은 뭐 재미나이가 잘 안 알려준 답변들 이런 모든 문제들이 거의 이 안에서 해결이 가능합니다. 물론 그런 LM이라든지 여러 가지 코딩을 써야 하지만 여기는 공학적 지식이 거의 필요 없어요. 제가 예시를 하나 보여 드리겠습니다.

자, 이 영상을 보시면은 어떤 생각이 드세요? 네. 어, 저렇게 해서 제품을 알리면 되게 좋겠다. 그러면은 뭐라고 하죠? 회사에서 조직에선 뭐라고 하죠? "야, 예산이 없어. 어, 저거 못 해." 이렇게 얘기를 하면은 우리는 뭐라고 할 수 있죠? "어, 예산이 없어도 이걸 할 수 있습니다. 이거는 사람들을 진짜 많이 보게 디지털 플랫폼에다가 저 영상을 올릴 수 있는데 그 영상을 올리기 위해서 찍기 위한 예산이 별로 필요 없습니다. 저거는 AI가 만든 영상이 될 수가 있는 거거든요." 그런 식으로 좀 더 활용을 하는 측면에서 봐 주시면 되게 좋을 거 같아요.

어, 아마존이라는 회사에서 비용이 제일 많이 발생하는 곳이 어디냐면은요. 반품이거든요. 반품이 어느 제품군에서 발생하는지를 한번 한 깊이만 한 뎁스만 더 들어가 보면은요. 주로 인테리어 소품에서 반품이 많이 나와요. 그러면은 인테리어 소품에서 반품이 많이 나오면은 뭐가 문제인지 한번 또 물어보면 됩니다. 왜 반품하셨나요? 그랬더니 사이즈 문제였었던 거예요. 집에 배송돼서 얹어 보니까 너무 컸다. 그래서 이런 식으로 AR 기능을 활용을 해 가지고 실제로 구매 직전에 한번 거실에다가 가상으로 올려 놓게 했더니 반품이 확 줄었다는 거예요. 이해되시죠? 이 이 기능을 넣은 지 무려 4년이 됐습니다. 아마존이라는 회사는 AR 기능을 넣고 싶어서 넣는 게 아니고요. 멋있어 보이려고 넣은 게 아니에요. AI는 멋있어 보이려고 쓰면은 그냥 피로도만 올라갑니다. 그게 아니고 진짜 내 문제를 진정으로 풀고 싶을 때 AI의 스위스팟이 건드려진다라는 거죠. 이해되시죠?

그래서 사실은 어 말씀드리고 싶은 거는 이 세 가지. 이 세 가지를 삶에 탑재하는 게 되게 중요하겠다라는 부분이에요. 이게 탑재가 되면 문제를 조금 더 명확히 바라볼 수 있을 수 있는 거 같아요. 아까 보여 드렸던 뉴욕 5번가 1900년이에요. 1900년. 자, 이때는 차가 한 대밖에 없었습니다. 자, 이 사진을 보시면 똑같은 장소입니다. 뉴욕 5번가예요. 이 사진을 보시면은 교통 수단이 뭐죠? 지금 차로 다 바뀌었어요. 마차가 한 대 있거든요. 역전된 겁니다. 이거 몇 년 걸 거 같으세요? 아까는 1900년이고요. 요건 몇

년 돌 거 같으세요?

10년. 10년.

아, 네. 너무 좋습니다. 1913년이에요.

그러니까 이게 되게 중요한 게 이 기술의 속도라는 거는요. 실제로 아까 그 세 가지를 잘하는 사람들이 많이 있으면 그걸 뭐 일잘러라고도 할 수 있고요. 우리나라 국민들이 똑똑하다라고 할 수도 있는데 이런 것들을 활용을 해서 이 기술이 가파르게 우리의 사회에 체화되고 문제 해결에 활용될수록 우리는 더 좋은 세상에서 살 수가 있는 거죠.

저 같이 한국하고 미국을 왔다 갔다 하면서 투자를 하는 사람들끼리 하는 얘기가 있습니다. 요새 가장 큰 걱정은 대한민국에 지금 프라임타임이라고 보거든요. 전성기. 대한민국 전성기인데 이게 지금 이 전성기일까 봐 걱정을 하고 있어요. 왜냐면 전성기라는 거는 뭐죠? 쭉 내려가는 거잖아요. 우리나라는 제2, 제3의 전성기가 꼭 있어야 되는 나라고요. 당연히. 그리고 이걸 유지하기 위해서는 우리나라가 실제로 좀 문제 해결에 집중을 하면서 이렇게 좀 문제 해결 관련된 고민들을 여러분들이 일상에 한번 녹여 보시면 조금 더 다른 관점으로 새롭게 시작하실 수 있지 않을까 그 말씀을 오늘 강조드리고 싶었고 우리나라가 이제 어 프라임타임이 지금이 아니고 훨씬 더 큰 프라임타임이 오게끔 잘 우리가 다 같이 노력을 해 보면 좋을 것 같습니다.

저도 이 부분이 제가 제일 부족하거든요. 아까 말씀드린 세 가지가 사실은 제가 제일 부적, 제일 부족한 부분이에요. 그래서 여러분들하고 같이 앞으로 좀 서로 어 요런 부분들을 좀 신경 써서 해 나가면 좋겠다. 이런 말씀을 오늘 강조드리고 싶었습니다. 오늘 너무 집중도 있게 들어 주셔 가지고 제가 감사합니다. 감사합니다.

[박수]

엔비디아죠. 오늘로 세계 1위 기업이 됐습니다. 거대 자본이 AI의 돈을 퍼붓고 있고 전 세계 인재를 다 빨아들이고 있습니다. 자본이 왜 모였느냐? 얘는 뭔가 다르다. AI 시대에도요. 버블이 꺼지고 살아남는 기업이 분명히 존재할 거예요. 그죠? 그때 생존 전략의 핵심이 뭐냐? 바로

아 여러분 너무 반갑습니다. 네. 오늘의 주제는 더 나은 성장인데 AI하고 무슨 상관이 있을까? 여러분, AI를 배워야 앞으로 더 나은 성장을 할 수 있는 시대가 되었다. 이게 제가 오늘 가져온 주제입니다. 진짜 AI 왔을까요? 혹시 책 GPT 써 보신 분? 오, 정말 많이 써 보셨네요. 제가 지난번 세바시 때 이런 얘기를 했었어요. 와, 세상의 모든 돈이 지금 AI로 모이고 있어요. 예. 그런데 점점 더 심해집니다. 여러분, AI 시대를 상징하는 기업. 이 AI 계산에 꼭 필요한 컴퓨터 세트, GPU를 만드는 회사 이름이

아, 맞습니다. 너무 잘하시죠? 엔비디아죠. 오늘로 세계 1위 기업이 됐습니다. 2등이 애플이에요. 3등이 마이크로소프트예요. 시가 총액은 얼마냐? 4,990조원입니다. 여러분 대한민국 모든 기업들의 시가 총액을 합하면 이제 2,500조원입니다. 이게요. 자본이 생각하는 대한민국의 미래 성장 기대치예요. 그런데 엔비디아가 그거 두 배야.

이걸 금융가에서는 뭐라고 얘기하냐면 24년 만에 처음으로 하나의 기술 주제에 거대 자본이 모였다고 얘기를 합니다. 그게 언제냐? 여러분 혹시 기억하세요? 2000년에 닷컴버블, IT 버블 그때는 주제가 뭐였냐면요. 인터넷이었어요. 인터넷이다. 뭐 닷컴 기업이다 그러면 무찌 투자가 일어났고 어마어마하게 많은 돈이 인터넷이라는 주제에 모였었습니다. 그리고 하루 아침에 주식이 80% 그니까 폭락을 한 거예요. 난리가 났죠. 그래서 아이고 인터넷은 망했나 보다. 어 웬걸 여러분 지금 우리는 포노사피엔스 문명 스마트폰 없이는 못 사는 문명에 살게 됐죠. 이거 인터넷 맞죠? 그때 모인 돈이요 이 인류를 디지털 문명 바로 인터넷 문명으로 바꾼 겁니다.

봐. 그럼 역사가 반복되면요. 이번에 모인 자본은요. AI에 모였다 그랬잖아요. 그죠? 어 그럼 여기 AI가 탑재돼서 나하고 친구처럼 지내면서 이제 AI 없이는 살 수 없는 시대로 간다는 뜻이네. 그럼 여러분 지금부터 AI하고 친하게 지내야 될까요? 몰라도 될까요?

친하게.

예. 여러분 역사는 반복돼요. 우리가 24년 전에 나 인터넷하고 친하게 지내고 컴퓨터 코딩도 좀 열심히 하고 디지털에 관한 일을 많이 한 사람들은 일자리가 좀 수월했죠. 반면 아 난 그런 거 귀찮아 안 할래 그랬으면 나중에 뭐 어 은행 지점이 없어지네. 내일짜리 없어지는 거 아니야. 그죠? AI도 그럴 충분한 근거가 이제 마련됐다는 겁니다.

여러분 그럼 뭐를 해야 되느냐? 제일 중요한게 뭐냐면요. 마인드셋이에요. 여러분 우리 마음은 지금 어떤 문명을 표준으로 생각하고 있을까요? 제가 아까 스마트폰 기반의 인터넷 문명이 표준이라 그랬죠? 그럼 우버가 표준이에요? 택시가 표준이에요?

어 이거 봐. 헷갈리죠? 우리나라는 우버가 불법이기 때문에 택시가 표준 맞아요. 여행 갈 때 에어 BMB가 표준이에요? 아니면 메리어트 하이어트 1등 같은데 전화해서 가는게 표준이에요. 근데 생각해 보면 표준은 어 우리 사회가 강요하는게 아니라 사피엔스라는 지구 종족이 어떤 걸 많이 쓰느냐에 의해서 결정되겠죠. 맞습니다. 대한민국은 우버도 불법. 에어 BMB도 불법. 암호화폐 하지 마. 디지털은 안 좋아. AI 부작용 많아. 딥페이크 봐봐. 큰 일 났잖아. 이렇게 얘기를 하지만 전 지구인은요. 하루 이용 객수로 보면 정류장에 가서 손들고 택시를 타는 사람보다는 우버나 우버 유사 서비스를 쓴 사람이 이미 훨씬 많아졌어요. 그게 언제부터냐? 코로나가 온 이후에 더합니다. 예. 그죠? 그때 막 다 일로 옮겨갔잖아요. 그럼 이게 표준이구나라고 생각하셔야 돼요. 그래야 뭐가 보이느냐? 혁신의 긍정적인 힘이 보입니다.

여러분, 모든 혁신은 기존 질서를 파괴합니다. 보세요. 우보가 택시를 파괴하니까 여러분 마음 아프죠? 그리고 기사도 그렇고요. 얘기하는 사람도 그래요. 이게 안 좋아. 그런 마음이 놓이죠. 아, 별로야. 안 좋아. 그래야 마음이 놓여. 그래서 그런 기사가요. 이거는 굉장히 혁신적인 거고 새로운 걸 만들어냅니다. 그런 거에 비해서 조회수가 세 배 이상 높대요. 그럼 언론사든 아니면 유튜버든 안 좋다는 얘기를 많이 할수록 조회수가 올라가죠. 그래서 그런 기사가요. 우리나라에는 네 배가 많습니다. 인간은요. 내가 보는 거에 의해서 생각이 만들어집니다. 그럼 가만히 이렇게 있으면요. 아, 안 좋은 건가 보다. 여러분, 안 좋다고 생각하면 혁신은 안 열어보게 되죠. 혁신을 안 보면요. 실제 일어나고 있는 일조차도 모르게 되는 겁니다. 그래서 제가 오늘 드리고 싶은 첫 번째는 뭐냐? 마음을 바꾸셔야 돼요. 내가 오늘 AI가 나쁘대, 부작용이 있대. 그거 맞아요. 틀리단 얘기 아니에요. 그럼 반드시 이게 혁신이 얼마나 강력한지를 네 개의 기사를 찾아서 봐야 돼. 네 개의 유튜브를 찾아서 봐야 돼. 그래야 내가 뭘 하게 되느냐? AI를 통해 더 나은 삶을 바라볼 수 있게 됩니다. 이게 제가 드리고 싶은 마인드 셋이에요.

한번 볼까요? 생성형 AI. 얘가 왜 난리가 났냐 하면요. 과거와는 전혀 다른 놈이에요. 척척 박사 만능비서. 특히 애들이 좋아합니다. 왜? 숙제를 해 주거든요. MIT 스탠포드 공대생 숙제까지 완벽하게 해 줘요. 그러니까 의대 시험도 합격. 의사 시험 합격했죠. 변호사 시험 합격했죠. 온갖 문제를 다 풀었어요. 그리고 1년이 지나니까 이제 뭘 하느냐? 그림도 그려요. 이걸 멀티모델이라고 합니다. 왜 생성형 AI가 무섭냐 하면요. 많이 학습하면요. 완전 금방 프로페셔널이 돼요.

여러분, 여기 있는 그림 중에 이 호박처럼 생긴 소파 있죠? 저거 문장에다 이렇게 집어넣은 거예요. 호박을 컨셉으로 오렌지색 푹신한 소파를 하나 디자인해 줘. 그러니까 저렇게 만들어 줘. 저 정도 수준이면 가구 디자이너가 직접 고객을 만나서 보여 줄 수 있죠. 그럼 고객이 이럽니다. 다리가 마음에 안 드네. 색깔이 너무 칙칙해. 뭐 이런 얘기들을 막 할 거 아니에요. 그죠? 그럼 보통 때는 어떻게 일하냐면 아 알겠습니다. 그리고 또 가져가서 직원들하고 밤새 가면서 디자인 바꿔서 갖다 주는 거예요. 그죠? 네. AI을 쓰면요. 그냥 2분 만에 다리도 없애지고요. 나무로 바꿔 주기도 하고요. 색깔도 바꿔 줍니다. 그럼 사장님이 고객하고 얘기하다 무슨 생각이 들까요? 어, 우리 회사에 직원이 없어도 되겠네. 여러분, 이게 슬프지만 현실이 되는 거죠. 무슨 얘기를 하고 싶은 거냐? 업의이 성격이 바뀌기 시작하는 거예요. 이거를 너무 많은 분야에서 눈치를 챘어요. 그림을 그리는 거, 또 사진을 찍는 거, 그리고 게임 캐릭터를 디자인하는 분야. 또 순노처럼 음악을 작곡하는 거. 피카랩스나 런웨이처럼 동영상을 만드는 것. 심지어는 굉장히 어려운 작업이라고 했던 1분 쇼츠 만드는 것도 애들이 대보는 채 GPT를 시키고요. 소프트웨어 만드는 건 브루라는 걸 쓰고요. 백그라운드 뮤직은 순노한테 시켜서 융합해서 10분 만에 만들고 있습니다. 그럼 디지털 세대는 이걸 얼마나 잘할까요? 그죠?

이렇게 1년이 갔어요. 여러분, 지금까지 제가 말씀드리고 잠깐씩 보여줬던 솔루션들이 전부 작년 얘기입니다. 그렇게 1년이 지나고 나니까 자본이 왜 모였느냐? 얘는 뭔가 다르다. 그리고 엄청나게 모인 겁니다. 과거의 인터넷처럼 세상을 바꿀시한 게임 체인저야. 그리고 투자가 시작된 거예요. 여러분 옛날에 알파가 2세도를이긴 날도 우리나라 난이 났었죠. 에이야. 시대가 온다. 왜 아무 일도 없었는지 아세요? 자본이 1도 안 움직였습니다. 이번에 왜 움직였냐? 검증이 끝난 거예요.

그럼 이 자본을 받은 기업들은 똑똑한 인재를 막 스카우트하겠죠. 그리고 올해부터 나오는게 또 급이 다릅니다. 정말 실사 같은 이미지를 만드는 미드전이 버전 6가 나왔고요. 또 소라라고 오픈 AI는 동영상을 기가 막히게 만들어요. 오픈 AI라고 체 GPT를 만든 이 회사는 5월 달에는 친구처럼 얘기해 주는 서비스 GPT45가 나왔습니다. 이 데모가 기가 막혔던게 뭐냐면요. 얘가 이걸 들고 이렇게 어 시범을 보여줬는데 시각 장애인 예를 들고 산책을 나가요. 그런데 풍경이 어떤지 얘기해 줘. 다 얘기해 줍니다. 사람들은 무슨 옷을 입었어? 꽃은 피었니? 다 얘기해 줘. 너무 좋더라고요. 그리고 나 이제 피곤하니까 집에 가자 그랬더니 택시도 불러줘요. 일반 택시도 온 걸 아니까 탈 수 있는 거죠. 야 9월 달이 되니까 뭐가 나왔냐? 원래 최 GPT가 수학을 못 풀었거든요. 수학을 잘 풀고 컴퓨터 코딩을 잘하는 놈이 나옵니다. 얘를 수리 분야에서 IQ 테스트를 했더니 IQ가 120이에요. 어허. 나보다. 야 이런 어마어마한 발전을 1년 만에 보여 준 겁니다.

특히 어느 분야에 집중하냐? 마이크로소프트가 가장 큰 혁신이 일어날 분야를 교육과 의료로 짚었어요. 이거 공공 분야죠. 여러분 AI가요. 우리 학생이 어느 정도 레벨인지 다 테스트해서 친절하게 걔한테 필요한 콘텐츠를 줬 주고 테스트한 다음 어 통과됐어. 그럼 또 가고 이런 식으로 가르쳐 준다는 거예요. 그리고 얘가 나는 수학보다는 뭐가 좋아. 그럼 그거 탐색해 주고 경험하게 해 주고 또 의료 분야는요. 어떤게 나왔냐면 캐나다 클링 연구소에서 2만 명 당뇨병 환자의 목소리를 녹음을 했어요. 그런 다음 우린 모르겠어. 네가 학습해. 그 컴퓨터를 시킨 거예요. 그런 다음 목소리를 들으면 그럼 당뇨병인지 아닌지 맞춰 봐. 정확도가 86% 이상으로 나왔습니다. 비교 실험에서 체열한게 92%로 나왔거든요. 와 가만 있어 봐. 목소리만 듣고 당뇨병을 안다고. 그래서 제가 삼성병원 의사 선생님한테 물어봤어요. 당뇨병이 목소리로 나오면 다른 것도 되지 않나요? 그랬더니 폐에 관련된 거, 심장에 관련된 거, 뇌에 관련된 건 다 목소리하고 상관이 있대요. 가만있어 봐. 요새 AI 쓰면요 이런 거 되거든요. 어 나 오늘 부천 시민들 만나러 세바시 강의 가는데 저녁 시간때 교통상이 어떤지 나 몇 시에 떠나야 돼 그럼 딱 알려 주잖아요. 그죠? 근데 여기에 나의 헬스케어 앱이 탁 탑재됐다고 생각해 보세요. 그럼 막 얘기하다가 어 두 시간 전에 써시면 잠깐만요. 근데 주인님 지금 강의하러 가실 때가 아닌 거 같아요. 왜? 뇌출혈 확률이 80% 이상으로 나오세요. 빨리 병원가 보세요. 어 갔더니 진짜 아이고 잘 오셨다고 출혈이 시작됐다고. 여러분 이게 다 가능한 스토리가 된 겁니다. 그러니 이런 걸 이미 2년 동안 확인을 했으니 자본이 투자를 시작할 수밖에 없다는 거죠.

여러분 생성 AI는 그뿐이 아닙니다. 자율주행을 만났어요. 테슬라의 일런머스크가 어떻게 했느냐? 어, 생성형 AI가 나왔으니까 다른 방식으로 해 보자. 원래 자율주행을 어떻게 했냐면요. 파란 부리면 가, 빨간 부리면 서. 이렇게 다 프로그래밍을 했어요. 근데 여러분, 우리 운전하다 보면 온갖 경우가 다 생기죠? 이거 다 프로그래밍 못 해. 그러니까 어떻게 했냐? 테슬라는 40억 km의 주행 영상을 갖고 있습니다. 모르겠고 네가 학습해. 10조원짜리 M비DI의 컴퓨터 셋을 갖다 놓고요. 이걸 다 학습시켰어요. 그리고 네가 알아서 운전해. 그렇게 만든게 바로 올해 1월에 나온 FSD 풀셀프 드라이빙 버전 12입니다. 이게 너무 잘 되는 거예요. 더 재밌는 거. 이게 진짜 바로바로 번져가요. 일런 머스크는요. 어, 이게 되네. 자동차에서 배운 거를요. 프로그램을 그대로 로봇한테 줍니다. 그럼 로봇이 어떻게 할까요? 여러분 계란 집는 거 보셨죠? 영상 보고 학습한 거예요. 그럼지가 이제 학습하기 시작하면 빨래도 개고요. 어 카페에서 커피도 내주고요. 어 우리 회사 카페에서 제가 이거 만들어 주고 바리스타 하면 되겠네. 맞아요. 그게 충분히 가능하다고 얘기하고 있는 겁니다. 얘네뿐만 아닙니다. 피거라는 회사도 있어요. 얘도 그런 식으로 학습해서 자기가 행동을 합니다. 이 행동을 어떻게 하느냐? 로봇의 코딩이 필요하겠죠. 그죠? 움직이려면 그 코딩을 스스로 만들어내는 겁니다. 이게 어떻게 가능하냐? 언어의 일정이니까요. 얘가요. 올해 1월부터 BMW 공장에서 1을 배우기 시작했습니다. 그리고 8개월이 되니까 오 굉장히 잘하는데 그리고 이렇게 보도 자료가 나왔고 내년부터 한 예 100대 정도가 투입되기 시작한다고 합니다.

우리나라도 가만 있지 않아요. 여러분이 로봇이 어 현대 자동차가 인수한 보스톤 다이나믹스라는 회사에서 만든 올뉴 아틀라스라는 거예요. 여러분 원래 막 케팝 춤추고 텀블링하고 하는 거 보셨죠? 그거의 새로운 버전. 예. 테슬라의 옵티머스를 따라한 버전입니다. 얘가요. 어, 얼마 전에 이 현대자동차 공장에서 일하는게 영상으로 나왔죠? 예. 판금을 빼 갖고요. 이쪽에다 옮기는 걸 이렇게 척촉 하는 거예요. 일을 하기 시작했다는 거죠. 그럼 누가 누가 잘할까요? 전 세계에서 이런 걸 할 수 있는 가장 뛰어난 나라가 미국과 중국. 그리고 우리가 이렇게 조금 껴 있습니다. 중국은요. 이렇게 단순 업무하는 로봇을요. 엄청나게 돈을 빌어서 지금까지 개발해 왔고요. 무려 100개의 회사가 이걸 만들고 있어요. 아직까지 실력이 지금 검증되지 않은 부분은 있지만 논문이나 기술력으로 보면 충분하다. 이렇게들 평가하고 있습니다. 몇 대를 만들게 따르냐? 3,500만 대. 여러분 우리 노동 인구인데요. 그래서 물었어요. 아니 왜 그렇게 많은 로봇이 필요하냐 그랬더니 아 우리 청년들이 저는 단순 조립 작업을 안 한대. 그래서 제조업을 혁신하려면 예를 데고 청년들이 새로운 비즈니스를 만들게 해 주는게 필요하다는 겁니다. 예. 그래서 저런 걸 그렇게 많이 만들겠다고 한 거예요.

거대 자본이 그래서 AI의 거의 모든 영역에 지금 돈을 퍼붓고 있고 그로 인해서 전 세계의 인재를 다 빨아들이고 있습니다. 올해 가장 큰 마무리가 바로 이거였죠. 노벨 화학상, 노벨 물리학상을 전부 AI 하시는 분이 샀습니다. 노벨 물리학상은 인공지능의 아버지라고 불리오는 제프리 힌튼 교수님이 탔고요. 제일 황당한게 노벨 화학상을 여러분 바로 알파고를 만든 데미스 허사비스가 탔다는 겁니다. 좀 억지 같죠? 노벨은 왜 그랬을까요? 노벨 협회는요. 이 시대에 AI가 드디어 중심에 왔다는 걸 보여주고 싶었던게 아닐까 싶습니다.

일자리도 엄청나게 많이 바뀌었고요. 이 AI를 중심으로 미국과 중국이 또 열심히 패권 다툼을 하고 있기도 합니다. 그 사이에 또 삼성자는 엔비디아에 수출을 못 한다. 그래서 또 어려워지기도 했죠. SK 하이닉스는 잘되기도 했고요. 그럼 전체적으로 보면 어떨까? 전 세계에서 AI 반도체를 만들 수 있는 나라는 우리나라, 대만, 미국이 유일합니다. 이게 딱 세 개밖에 없습니다. 중국이 그게 없어요.

세상은 앞으로 많이 바뀔 겁니다. 어, 역사가 주는 메시지가 혁명이 왔을 때는 두려우면 위기를 나한테 가져오고요. 혁신을 사랑하고 거기에 한번 도전해 보겠다라는 마음을 먹으면 반드시 나한테 기회를 준다는 거죠. 여러분, 저는 24년 전에요. 기계 공학을 하면서 인터넷에 그렇게 관심이 많았어요. 그래서 잘 듣는다는 쪽으로 했는데 사람들은 뭐라 그러냐면 야, 인터넷 하면 개인 정보 다 나간대. 유튜브 그거 보면 애들 다 망친대. 그런 얘기만 하더라고요. 여러분, 맞습니다. 그런데 지나고 보니까 어느 정도 슬기로운 인간들이 그 부작용을 극복하죠. 우리가 거기 매몰돼서 안 된다는 겁니다. 서로 힘을 합쳐서 부작용을 최소화시키는 사회적 노력도 해야 되지만 네 배의 힘을 써서 뭘 해야 된다고요? AI 공부를 해야 된다고 말씀을 드리고 싶은 겁니다.

여러분, 그럼 우리나라는 잘할 수 있을까요? AI 시대에도요. 버블이 꺼지고 살아남는 기업이 분명히 존재할 거예요. 그죠? 그때 생존 전략의 핵심이 뭐냐? 바로 구독과 좋아요입니다. 예. 여러분이 구독과 좋아요가 생존의 비결이라고 말씀드릴 수 있는데요. AI를 써서 실력이 좋아지고 비용도 절감하고 훨씬 더 좋은 거, 멋진 걸 만들 수 있다고 하더라도 궁극적으로는 소비자가 왕이 된 디지털 시대에 그들의 선택을 받아야 성공할 수 있다. 실제로 인터넷 버블, 다컴버블이 꺼질 때에도 생존한 기업은 바로 이 구독과 좋아요 덕분에 사른 겁니다. 그럼 구독과 좋아요는 누가 결정해요?

결정.

사람이 결정하죠. 그 사람의 마음을 사로잡는 힘을 키워야 한다는 겁니다. 대한민국이요. 최근에 세계은행 보고서가 나왔어요. 예. 그 세계은행 보고서에서 뭐라 그랬냐? 제목이 중진국의 함정인데 중진국의 함정. 특이하게 이렇게 내용이 나왔습니다. 왜 중진국들은 선진국으로 치고 갈려다가 아르헨티나 칠내 뭐 다 꼬꾸러졌나? 한국만 빼고 예. 그랬더니 뭐 다 그렇게 생각하시죠? 한국에는 훌륭한 정치적 지도자가 있었다. 한국은 민주주의를 성취한 힘이 있었다. 또 한국은 훌륭한 기업가들이 있었다. 여러분, 근데 이 보고서에서 하나 더 나온게 있습니다. 그게 뭐냐? 한국은 너무나 훌륭한 보통 사람들이 있었다. 여러분, 고등학교 1980년대에 고등학교 졸업자 비율이요. 우리나라가 70% 다른 나라가 30%였답니다. 우리는요 한 번도 공부를 포기한 적이 없어요. 그죠? 그리고는 이상하게 선진국에서 공장을 지어주고 물건을 만들면 중진국들은 아유 이제 됐다. 더 이상 못 만들어. 리더들이 돈 줄테니까 우리도 세계 최고차 만들자. 반도체도 좀 해 보자. 아, 안 해. 안 해. 뭘 그렇게 힘들게 살아? 근데 우린 어떻게 했어요, 여러분? 자동차 부품 회사가 3만 개입니다. 3만 개의 부품이 뭐야? 차가 한대 만들어지는 거예요. 그럼 현대자동차만 잘해서 되는 문제가 아니었죠. 그 중소기업의 사장님들, 그 부품을 깎는 엔지니어이 모든 사람들이요. 진짜 한번 해 보자. 그러고 그 일을 해낸 거예요. 그래서 제가 뭐라고 탁 느꼈느냐? 아, 대한민국의 진짜 영웅은 우리 보통 사람들이었구나. 예. 여러분, 이건 진짜 팩트이자 진실이에요.

그럼 AI 시대도 어떻게 하면 될까요? 예, 열심히 공부하면 됩니다. 우리는 AI를 활용해서 새로운 시대를 준비하면서 사람들이 진짜 무엇을 좋아할까? 구독과 좋아요를 만들 수 있는 다양한 아 뭐 서비스도 만들고 제품도 만들고 열심히 우리가 만들어낼 수 있는 혁신을 노력해서 성취하면 충분히 잘할 수 있다고 저는 생각을 합니다. 지난 120년 동안 후진국이자 또 식민지였던 나라가 선진국이자 강대국이 된 거는 대한민국 하나밖에 없어요. 그 기적의 저력을 갖고 있는 우리가 또 열심히 공부하고 AI 시대를 준비한다면 여러분 당연히 더 나은 미래, 더 나은 개인, 더 나은 가족, 더 나은 사회를 반드시 만들 수 있을 거라고 생각합니다. 그 출발점이 우리 부천심이 되기를 제가 열심히 원하겠습니다. 감사합니다.

[박수]

[음악]