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인문학과 졸업생도 AI 엔지니어 될 수 있습니다.

양필승. 2021.11.1



안동 도산서원. 조선시대 대표 유학자인 퇴계 이황은 이곳에서 삶의 마지막 10년을 인재 양성과 저술로 보냈습니다.


12. 인문학과 졸업생도 AI 엔지니어 될 수 있습니다

13. 위드-코로나는 국가방역에서 커뮤니티방역으로 전환입니다.

14. 고객만족에 그쳤던 제품검수, 이제는 생산자만족에 도전합니다.


IT가 붐일 때, 사학과, 철학과, 국문과 등 인문학과 졸업생이 좋은 IT 프로그램어가 될 수 있다는 이야기가 많았습니다. 특히 기술융합을 강조하면서 인문학과 졸업생이 IT 엔지니어로서 진입이 권장되었고, 실제로 그 같은 시도가 많았습니다. 불행히도 웹 디자이너 정도에 그쳤습니다.


AI의 붐이 일자, 이번에도 인문학과 졸업생에 대한 이야기가 다시 부상하였습니다. 특히 AI의 바이어스(bias)가 심각하게 거론되면서 인문학과 졸업생의 참여로 상당 부분 해결될 수 있다고 본 것입니다. 그러나 아직까지 성공 사례를 찾기 어려운 것이 현실입니다.


물론 나이나 성별의 차별 없이 좋은 AI엔지니어나 AI창업이 가능합니다. 이미 앞에서페미니스트 AI와 시니어 AI에 대한 글을 썼으며, 구체적인 사례도 소개한 바 있습니다. 메일랩에서 페미니스트 AI와 시니어 AI가 실현되고 있다는 직접적인 사례도 공유하였습니다. 앞으로 더 많은 페미니스트 AI와 시니어 AI가 등장하고, 대한민국이 AI G3 (미국, 중국, 한국)으로 부상하는데 견인차가 될 것이라고 예측하였습니다.


메일랩의 페미니스트AI와 시니어AI의 사례에서와 같이, 인문학과 졸업생 역시 성공한AI엔지니어와 좋은 AI창업자가 가능합니다. 구체적인 사례가 메일랩으로, 메일랩 사례를 통해 성공한 AI엔지니어와 AI창업자의 구체적인 조건을 살펴 보겠습니다. 우선 메일랩의 CEO인 지은이 자신이 학부에서 중문학을, 대학원에서 역사학을 전공하였습니다.


첫째, 비즈니스 마인드가 기술 습득보다 우선합니다. 비즈니스 마인드란 디자인이나 개발에 앞서 고객이나 시장을 전제로 생각하고, 가치의 교환을 항상 추구하는 자세입니다. 융통성이나 인내력이 행동에서 수반되면 더욱 좋습니다. 지금까지 우리 인문학은 비즈니스 마인드보다는 반(反) 비즈니스적인 정서를 중시합니다. 쉽게 말해, 비즈니스 마인드는 가치의 교환을 돈을 통해서 환산하는데, 돈 자체에 대한 거부감이 큽니다. 인문학은 돈에 대한 거부감을 가르치는 학문처럼 받아들여지고 있습니다.


구체적으로 비즈니스 마인드는 문제(problem) 발견(finding)에서 시작하여 해결(solution)을 찾고 상품화까지 이르는 생각의 여정입니다. 늘 문제는 구체적인 현실에 있습니다. 정작 문제의 발견은 쉽지 않습니다. 관찰력도 중요하고 소통능력도 중요합니다. 이런 측면에서 인문학과 졸업생은 결코 이공계 졸업생에 뒤지지 않습니다. 그리고 문제를 해결하는 솔루션을 구체적으로 찾고, 유형화한 결과물(product)를 창출하려는 의지와 그것을 실행에 옮기려는 구체적인 사고까지 필요합니다.


둘째, 인문학의 장점인 통섭적 지식과 안목이 실제로 충분히 자신의 전공과목을 통해 배양이 되었는지 되돌아 보고, 부족하면 보충하여야 합니다. 특히 인문학과 졸업생이AI창업을 위해서 자신의 강점 중 하나인 통섭적인 능력이 결핍되었다면 아무런 장점이 없이 맨 땅에서 이공계 졸업생과 경쟁하게 되고, 결국 이것도 저것도 아닌 상태에서 패배합니다.


통섭적 지식과 안목은 인문학이 지닌 원천적인 강점입니다. 원래 동양학에서는 ‘문사철’이란 전통이 강합니다. 문학, 사학, 철학이 하나의 학문으로서 인식되었던 것입니다. 이 같은 통섭적인 경향은 우리나라에서 대학교육이 본격화되면서 사라지기에 이르렀습니다. 문사철이 각각 분리되어 장벽을 쌓아, 오히려 다른 사회과학분야에 비해 통섭적인 성향이 미약하게 된 것입니다.


인문학의 통섭적 기능은 창업이나 엔지니어링에서 모두 중요합니다. 좋은 프로그래밍이나 코딩은 통섭적인 디자인 능력에서 출발합니다. 이때 AI기술에 대한 이해력을 반드시 수반해야 마땅합니다. 기술적 백그라운드 없이 막연하게 디자인하는 것은 단지 아이디어에 불과합니다. 한마디로, 아이디어와 디자인은 다릅니다. 물론 아이디어가 디자인의 출발점은 될 수 있습니다만, 아이디어 하나가 성공에 이르는 지름길이란 생각은 환상에 불과합니다.


디자인은 어떤 상품이나 프로젝트 또는 시스템에 대한 플랜에서부터 실행방안까지 포괄하며, 엔지니어링에서는 프로토타입 (prototype)의 창출까지도 포함됩니다. 그냥 생각하고 아이디어를 짜내는 수준보다 더 멀리간 셈입니다. 포로토타입까지 완성되면 그 때 아키텍츄어(architecture)에 돌입합니다. 여기까지 인문학적인 상상력이 기술적 능력과 결합하면 성공한 “상품”이 탄생하게 됩니다. 특히 인문학의 통섭적인 지식과 안목은 핵심경쟁력이 될 수 있습니다.


“상품”으로서 가치가 없을 때, 다시 말해 시장에서의 교환 그리고 고객과의 교환에서 “상품” 가치가 없다면 실패한 것입니다. 단지 그 과정에서 노우하우(know-how) 등만 남을 뿐입니다. 여기에서 실험실적(laboratory) AI와 상업적(commercial) AI가 갈립니다. 그리고 기술력의 무한적 확장을 도모하는 수평적(horizontal) 전략과 기술력의 응용적 역량을 중시하는 수직적(vertical) 전략의 차이로도 이해됩니다. 물론 수직적일 때 상업적 가치가 창출되기 용이합니다.


인문학과 졸업생이 일단 AI 엔지니어나 AI창업자가 되기로 마음을 먹으면 무엇보다도 우선하여 코딩 배우기에 나섭니다. 그렇지만 코딩이나 프로그래밍 능력은 있으면 좋지만 반드시 필요하지 않습니다. 요즘 “no-code” 툴이나 프로그램이 쏟아져 나옵니다. 엘른 머스크가 설립한 회사인 Open AI는 최근 “no-code”를 위한 코딩자동화 프로그램 툴인 GitHub Copilot를 개발하고 출시하였습니다 ( https://copilot.github.com ). 향후 목표는 개발자가 일상언어로 말하면 자동으로 코딩하는 것이며, 그리 오랜 후의 일로 느껴지지 않습니다.


얼마 전 메일랩에서 AI엔지니어를 구할 때, 면접에서 “수학을 좋아하거나 잘 하느냐” “하드웨어와 소프트웨어 둘 다 좋아하거나 잘 하느냐” 마지막으로 “얼마나 기존의 IT기술능력이 있느냐” 만을 물었더니, 현재 마이크로소프에서 근무하고 대학원에서 전산학을 전공한 구직자는 더 이상 참을 수 없다는 듯이, “제가 질문해도 좋겠습니까”라고 말하며 “저의 코딩능력에 대해서는 왜 묻지 않으십니까”라고 문제를 제기하였습니다. 그 답은 “코딩 능력이 있으면 좋지만 반드시 필요하지 않습니다”였고, “no-code” 트랜드를 설명하여 동의를 얻었습니다.


이번 기회에 우리 교육의 혁신을 간단히 언급하고 글을 끝내겠습니다. STEM은, SCIENCE 과학, TECHNOLOGY 기술, ENGEERING 엔지니어링, MATHE 수학을 지칭하는 말로서, 우리 교육이 나갈 방향입니다. 초등학교의 의무교육이 실시되는 순간부터STEM 교육이 실시되어야 바람직합니다. 이전의 국영수 중에서 국어는 여전히 중시할 필요가 있습니다. 영어는 점차 중요성이 커지면서 동시에 AI, 특히 NLP(natural language process)에 의한 번역능력이 비약적으로 발전하면서 영어나 다른 외국어의 학교교육에 대한 중요성이 감소되고 있습니다. 사회나 역사 등의 과목은 공부하는 동기나 방법을 가르쳐 주는 것으로 충분합니다. STEM이 체육이나 예술 교육과 결합하면 이상적입니다. 초등학교에서 고등학교까지 STEM 교육을 충분히 받았으면 대학에서 인문학과를 전공하고 졸업 후 AI엔지니어나 AI창업자가 되는 것은 그리 어렵지 않을 것입니다.


인문학 무용론까지 꺼낼 필요는 없습니다. 단지 의무교육에서 STEM교육이 강조된다면 대학교와 같은 고등교육에서 인문학은 더욱 발전하고, 다시 인문학 발전은 인공지능의 발전에 커다랗게 공헌할 것입니다. 다수의 기자들이 인문학과 졸업생인 대한민국에서 인공지능의 기술과 문화 그리고 인공지능에 기반한 경제성장을 위한 AI 전도사가 된다면, 컨설팅 회사인 맥킨지(McKinsey)가 2018년 “NOTES FROM THE AI FRONTIER MODELING THE IMPACT OF AI ON THE WORLD ECONOMY”에서 예측한 대로 2023년 대한민국은 인공지능의 이용에서 세계 1위로 우뚝 설 것입니다. 지금으로부터 2년 후의 일입니다.


지은이 양필승: 1957년생. 미국 UCLA 중국현대사 박사. 전 건국대학교 교수와 현 한국뉴욕주립대 석좌교수, 현 중국 칭화대학 겸임교수, 현 중국 지린 메트로폴리탄 기술교육대학 총장, 1999년 CKT그룹 설립, 2018년 매경 세계지식포럼 AI부문 좌장, 2019년MAILab 메일랩 설립 CEO.


MAILab (메일랩) www.mailab.co.kr: 자체 엔진인 i2Brian과 Vision AI Framework, MEGA Image AI Platform 및 MEGA Industrial AI Platform에 터잡아 QSS 통합 솔루션으로 방역, 보안 및 안전에 대한 인공지능 솔루션을 상품화하고, 미국, 캐나다, 중국, 인도에 엔지니어링과 마케팅 조직을 통해 QSS Integrated Solution 등 Industrial AI, 선천성 심장병 알고리즘 등 Medical AI, Robotic Intelligent Fulfilment Service 등 Logistic AI, 스킨케어와 메이크업 제품의 판매 및 생산을 위한 Beauty AI 등을 개발하고 있습니다.


010-2058-6585 (류성렬)

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