1. 서론: AI와의 만남

(연사: 배두환 교수. 카이스트 전산학부에서 30년간 재직 후 2023년 퇴임, 현 카이스트 소프트웨어 교육 센터장)

제가 AI에 관심 갖게 된 것은 1983년경 타임지 (Time) 기사였습니다. “사람 두뇌와 같은 컴퓨터는 뉴욕시만큼 커야 할 것"이라는 내용이었죠. 그 당시 바둑은 8급 수준이었고, 사람은 절대 이길 수 없다고 했습니다.

그런데 2016년, 알파고가 이세돌 9단을 4:1로 이기는 것을 보고 충격을 받았습니다. 그때부터 “컴퓨터가 흉내 내지 못하고 사람만이 꼭 할 수 있는 게 뭘까?“라는 관심을 갖게 되었습니다.

얼마 후, 박사과정 커플의 주례를 서게 되었습니다. “컴퓨터가 가장 흉내 내기 어려운 ‘결혼’을 두 사람이 한다"는 주례사를 했습니다. 하지만 한 달 뒤, 비행기에서 영화 ‘her’ (그녀)를 봤습니다. ‘사만다’라는 지능형 OS (인공지능 비서)와 주인공이 사랑에 빠지는 내용이었죠. 사만다는 사용자의 환경을 보고 음악을 틀어주고, 싸울 것 같으면 도망가서 싸울 일도 없습니다. 저는 이 영화를 보고 “당시 컴퓨터 기술로도 구현하지 못할 게 하나도 없더라"는 결론을 내렸고, 만약 이 영화를 먼저 봤다면 그런 주례사를 하지 못했을 겁니다.

2. 소프트웨어 (SE)와 AI의 관계

• 2011년 (WSJ): “소프트웨어 (SW)가 세상을 먹고 있다.” (Software is eating the world)

• 2017년 (MIT Tech Review): “…하지만 AI가 소프트웨어를 먹을 것이다.” (AI is going to eat Software) (엔비디아 젠슨 황)

• 2019년 (Forbes): “소프트웨어가 세상을 이미 먹었고, 이젠 AI가 소프트웨어를 먹고 있다.”

• 2024년 12월 (Deloitte): “하드웨어 (GPU)가 세상을 먹고 있다.” (데이터 센터 콘크리트가 부족할 정도)

• 최근: “소프트웨어가 하드웨어를 먹고 있다.” (하드웨어 성능 향상이 컴퓨팅 파워 수요를 못 쫓아간다)

세상은 정말 빠르게 변하고 있습니다. AI가 소프트웨어를 먹는 것처럼 보이지만, 저는 AI 할아버지가 나와도 소프트웨어, 특히 소프트웨어공학 (SE)은 반드시 필요하다고 봅니다. 지금 정부 보고서 등에서 ‘소프트웨어’라는 키워드가 AI에 묻혀 보이지 않지만, 그 중요성은 변하지 않았습니다.

3. ChatGPT는 지능 (Intelligence)이 있는가?

작년 챗GPT (ChatGPT)에게 “POS 시스템 설계를 할 수 있니?“라고 물었더니, 웹사이트 2곳을 가르쳐줬습니다. 최근 다시 물어보니, 설계 스텝을 1, 2, 3, 4로 정리해서 보여주더군요. 클래스 다이어그램도 그려줬습니다.

AI 연구자들은 챗GPT가 지능이 없다고 하지만, 인문학자들은 인격체로 보려는 경향이 있습니다. 저는 후자에 가깝습니다. 아인슈타인은 ‘지능 (Intelligence)‘을 “변화에 대응하는 역량 (Capability to respond to change)” 이라고 했습니다. 이런 측면에서 챗GPT는 1년 전과 지금 확연히 다른 답을 내놓으며, 사람도 못할 정도로 변화에 잘 대응하고 있습니다.

저는 챗GPT에게 “너는 지혜 (Wisdom)가 있냐?“고 물었습니다. 챗GPT는 “나는 인간의 경험, 감정, 윤리적 고려가 결여되어 있어 진정한 지혜는 없다"고 답했습니다.

결국 AI는 지식 (Knowledge, How-to)은 압도적이지만, 지혜 (Wisdom)는 부족합니다. 지혜는 “새로운 문제 해결에 과거의 지식과 경험을 적용하는 것” (DIKUW 모델의 마지막 단계)입니다. 개발자 역시 유사하지만 조금씩 다른 문제를 풉니다. 여러분은 이 ‘지혜’로운 개발자, 연구자가 되어야 합니다.

4. 생성형 AI가 개발과 연구에 미치는 영향

• 개발 (켄트 백의 고백): 세계적인 해커 켄트 백 (Kent Beck)은 “내 코딩 스킬 90%의 가치가 0이 되었다. 나머지 10%의 가치는 1000배 올랐다"고 했습니다. # 켄트 백의 90%는 평범한 개발자의 스킬 100% 이상일 텐데, 이게 아예 쓸모없어질 수도 있다는 심각한 이야기입니다.

• 생산성 (기업 사례): “2년 전 20명이 3달 걸릴 데이터 구축 작업을, (생성형 AI를 이용해) 1명이 10일 만에 끝냈다.” 생산성 향상이 어마어마합니다.

• 연구 (AI 사이언티스트): 챗GPT로 논문을 쓰는 ‘AI 사이언티스트’가 등장했습니다. 논문 한 편당 15달러 (deepseek은 10달러) 미만으로, 기계학습 (ML) 학회 심사 기준을 통과할 수준의 논문을 씁니다. 논문 심사도 사람보다 빠를 수 있습니다.

5. 미래를 위한 로드맵: 애플의 성공 요인과 3가지 SW 유형

여러분은 앞으로 100세까지 일해야 할지 모릅니다. 정신 노동자로서 계속 채워 넣어야 합니다.

애플 (Apple)은 전 세계 스마트폰 수익의 70% 이상을 가져갑니다. 소프트웨어 관점에서 애플의 성공 요인을 3가지 SW 유형으로 분석할 수 있습니다. 각각 다른 사람 유형이므로 자신은 어디에 속할지 생각해 보세요.

• 1. Commodity/Platform (플랫폼) 유형:

  • 운영체제, 프로그래밍 언어 이론, 데이터베이스, 소프트웨어공학 (소프트웨어 엔지니어링) 등 핵심 개념 이해가 필요합니다.

  • 성향: 컴퓨터만 있으면 하루 종일 혼자서도 잘 놀 수 있는 사람.

• 2. Value Added (가치 부가) 유형:

  • 전산 지식과 도메인 지식의 융합, 대형 시스템 개발 역량이 필요합니다.

  • 성향: 새로운 도메인과 문제 해결에 관심이 많은 사람.

• 3. Innovative (혁신) 유형:

  • 창의적이고 비판/분석적인 사고가 필요합니다.

  • 성향: 저녁 식사 테이블에서 대화를 주도할 수 있는 사람. (제 주변 엔지니어 중엔 이런 사람 못 봤습니다.)

애플은 이 세 가지를 다 잘합니다. ‘생태계’를 만든 것 (Innovative)도, iOS라는 ‘고유 플랫폼’ (Platform)을 가진 것도 성공 요인입니다.

플랫폼이 있기에 ‘가치 부가’ (Value Added)도 압도적입니다. (아이폰 사진 확대 시 화질이 깨지지 않는) 애플의 이미지 프로세싱 알고리즘은 타사가 못 쫓아올 수준이며, 이는 비싼 카메라 부품을 쓰지 않고도 소프트웨어로 품질을 높여 마진을 극대화하는 비결입니다.

여러분은 이 세 가지 유형 중 자신의 성향에 맞는 길을 선택하고 집중해야 합니다.

제 생각에는, 혁신 유형 (창의성)이 중요합니다. DIKUW모델의 마지막 부분을 할 줄 알아야 합니다.

6. 결론: 만약 25살로 돌아간다면

저는 25살로 돌아간다면, 단점을 보완하려 애썼던 과거와 달리 ‘내 장점을 살리기 위해’ 훨씬 더 노력할 것입니다.

• 선택과 집중: 남이 다 가는 길을 따라가지 마십시오.

• Life Debt: 테크니컬 뎁 (Technical Debt)은 회사를 옮기면 그만이지만, ‘라이프 뎁 (Life Debt)‘은 평생의 짐이 됩니다. 만들지 마십시오.

  • (Q&A: 라이프 뎁의 예시?) 박사 과정 중, 나는 못 푸는 문제를 옆의 태도 불량한 미국 학생이 1시간 만에 푸는 것을 봤습니다. “나는 왜 저런 능력을 키우지 못했을까?” 외우는 건 잘했지만, 새로운 문제를 찾고 나만의 해법을 내는 능력 (창의력) 이 너무 부족했습니다. 그게 부끄러운 기억으로 남아있습니다.

• 인문학 소양과 운동: 정신과 육체를 모두 잘 키워야 합니다.

• 지속적인 적응: 변화에 적응하는 것이 ‘지능’이고, 지능에 지식을 더하는 것이 ‘지혜’입니다.

(Q&A: 교육은 어떻게 바뀌어야 할까?) 교육 모델 자체가 바뀔 겁니다. 과거처럼 지식을 전달하는 강의가 아니라, “여기 링크가 있으니 가서 찾아보고, 나랑은 토론하자"는 식이 될 것입니다. 창의력을 교실에서 가르칠 수는 없다고 생각합니다.