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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 인공지능과 1만 시간 법칙

기사입력 : 2019년07월16일 09:43

최종수정 : 2019년07월16일 09:43

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전문가로 성공하려면 30년은 걸린다

한 분야의 전문가로 성장하기까지 얼마의 시간이 필요한가 하는 질문을 가끔 하게 된다. 대학을 졸업하고 기업에 취직하거나, 공무원 시험에 합격하거나, 법학전문대학원을 나와 변호사가 되거나, 의대를 나와 의사 면허증을 따면 모든 것이 다 된 것 같지만, 실은 그렇지 않다. 단순히 전문가가 되기 위한 첫걸음일 뿐이다.

       김정호 교수

요리학교를 졸업하고 요리사 자격증을 취득했다고 바로 세계적인 요리사가 되거나 식당을 열 수는 없다. 이제 설거지부터 시작하고, 장도 보고, 손님을 맞이하고, 청소도 하고, 정산도 하고, 세금도 내고, 나중에는 경영의 기술도 배워야 한다.

그런 이유로 한 분야의 전문가가 되려면 대략 대학을 졸업하고 30년 걸린다고 본다. 그러면 나이가 50대 중반 혹은 후반이 된다. 이때가 되면 각 분야에서 전문가로 인정받을 수 있고, 기업에서는 CEO를 맡을 수 있는 나이가 된다. 이렇게 길게 한 분야의 전문가로 성장하려면 무엇보다도 자신의 분야에 대한 흥미, 끈기, 열정, 헌신과 같은 기초 체력이 필요하다.

전문가의 길도 꼭 마라톤 완주와 같다. 끝까지 마치는 체력과 집념이 필요하다. 그런데 이렇게 꾸준히 지속해서 오래 유지하는 힘의 원천이 ‘일의 재미’가 아닌가 한다. 그래서 ‘열심히 노력하는 전문가’보다는 ‘즐기는 전문가’가 더 성공할 확률이 높고 ‘즐기는 전문가’보다 ‘오래 하는 전문가’ 또는 ‘끝까지 하는 전문가’가 성공할 확률이 아주 높다.

시간이 쌓이면서 축적되는 경험, 기술, 네트워크가 재능과 성실 보다 더 강력하다. 거기에 주변에 쌓은 ‘신뢰’라는 큰 자산이 더해진다. 어찌하거나 30년은 필요하다. 그런 시대가 되었다. 초년에 ‘과거급제’ 같은 일은 없다.

정확함을 자랑하는 스위스 기차역 시계, [출처=tistory]

 

공학 분야 전문가가 되는 길

이렇게 공학 분야에서 30년 걸려 세계적 최고 전문가가 되기 위해서는 3가지 길이 있다고 생각한다. 먼저, 전문적인 한 가지 분야를 정해서 30년 동안 꾸준히 계속 연구하는 방법이다. 한 우물을 파는 방법이다.

이 경우, 연구 분야를 잘 선정해야 한다. 인류가 당면한 원천적인 문제이면서도 가슴을 흔드는 주제를 선택하면 좋다. 그리고 자신이 잘 할 수 있는 문제이면 더욱 좋다. 예를 들어 인류의 에너지, 식량, 환경, 생명 문제와 관련이 있으면 좋다. 최근 문제가 되는 ‘반도체 재료’ 분야도 좋은 예이다. 지금 주목받는 인공지능 연구를 지난 30년을 이미 연구했다고 상상해 보자. 대단한 업적을 남길 수 있다. 다만 실패하더라도 즐길 수 있어야 한다. 30년 후 빈손으로 돌아와도 좋다는 각오가 필요하다. 특히 30년간 꾸준히 연구를 지원받기 어려운 환경 속에서 본인의 집념이 필요하다.

두 번째 방법은 10년씩 한 분야에서 깊게 파고들어 경험을 쌓는다. 그러면서 10년 주기로, 다른 세 분야에 도전해서 전문성을 쌓는다. 세 가지 기둥을 쌓는 작업이다. 이렇게 세 분야에서 세계적 수준의 전문가가 되고 나서, 이 세 가지를 통합하는 시스템 전체의 개념과 설계 능력을 갖는다.

전자공학에서 반도체, 인공지능, 소프트웨어 세 분야를 10년씩 한다면 시스템 전체 설계 능력을 가지게 된다. 또 다른 조합은 반도체, 전력전자, 자동차 전자 조합이다. 이런 확고한 경험이 생기면 자율주행자동차를 설계할 수 있다. 또 다른 조합은 기술, 개발, 생산, 마케팅, 영업, 관리, 재무 등에서 세 분야를 각각 경험하는 것이다. 그러면 기업 CEO나 CTO를 맡을 수 있는 준비가 되어 있다고 생각한다. 기둥이 튼튼하면 무너지지 않고 오래가는 건축물을 설계할 수 있다. 1000년 가는 건축물을 지을 수 있는 것이다.

여러 개의 튼튼한 기둥이 지지하고 있는 석유 시추 구조물. [출처=tistory]

 

인간 세계의 1만 시간 법칙

‘1만 시간의 법칙’이라는 책은 신경과학자 다니엘 레비틴이 내놓은 연구 결과로 알려진 ‘1만 시간의 법칙(The 10,000-Hours Rule)’을 설명한다. 하루 세 시간을 10년간, 즉 1만 시간을 노력하면 누구나 성공할 수 있다는 이야기이다. 책은 성공한 사람들을 자주 취재하며 그들의 특징을 살펴본 결과, 모두 한 가지 일을 최소한 1만 시간 넘게 했다는 공통점이 있다고 주장한다. 성공하는 3단계가 좋아하는 일을 찾아(1단계) 신중한 연습을 하면(2단계) 성취와 자신감을 얻는다(3단계)고 한다.

하루 3시간 몰입한다고 하면, 1년에 약 1000시간이 걸리며, 총 1만 시간을 몰입하려면 10년이 걸린다는 뜻이다. 그런데 하루 3시간 한 개의 주제에 몰입하기는 쉽지 않다. 필자에게는 주로 새벽에 일어나 출근 전 3시간 정도가 가장 몰입하기 좋은 시간이다. 이 시간이 10년 쌓이면 1만 시간 법칙에 따라 그 분야에 어느 정도 전문가로 활동할 역량을 갖게 된다.

이 1만 시간의 법칙을 3번 정도 해야 진정한 글로벌 전문가로 태어난다고 주장한다. 특히 세 가지 분야를 통합하고 남과 차별되는 관점, 통찰력, 판단 그리고 실행력과 이를 뒷받침하는 신뢰와 지지의 네트워크가 필요하다. 여기에 더해서 리더십, 윤리, 투명, 건강한 정신과 육체가 결합해야 한다. 국제 시장에서 인정받을 수 있는 전문가는 하루아침에 나오지 않는다. 100세 수명 시대이니 너무 급하게 생각할 것은 없다.

'1만 시간의 법칙'을 설명한 신경과학자 다니엘 레비틴의 저서 '1만 시간의 법칙'. [출처=yes24]

 

인공지능 세계의 1초 법칙

그런데 슈퍼컴퓨터로 무장한 인공지능은 전문가로 되기 위한 학습에 1초도 걸리지 않는다. 인공지능 컴퓨터가 단위 계산을 하는 데 걸리는 시간이 피코초(ps, 1조분의 1초) 단위밖에 되지 않는다. 그러니 1초에 조 단위 횟수로 여러 번 계산할 수 있다.

그런데 여기에 더해 이러한 컴퓨터를 수천 대, 수만 대 병렬연결하고 협력해서 수행한다. 이를 병렬 컴퓨팅이라고 한다. 그뿐만 아니라 단위 프로세서인 CPU, GPU 내에서도 단위 계산기 수천, 수만 개가 협력해서 병렬로 계산을 수행한다.

이처럼 인공지능 컴퓨터는 단위 계산 속도도 빠르지만, 병렬 계산을 통해서 동시에 데이터를 처리하는 계산 용량도 어마어마하게 크다. 여기서 처리라고 하는 것은 데이터를 통해 인공지능이 학습하는 과정(Learning Process)과 인공지능이 판단 과정(Inference Process)을 모두 포함한다.

여기에 더해 인공지능 컴퓨터는 클라우드 컴퓨팅 시스템을 통해 실시간으로 데이터를 모은다. 그 속도가 컴퓨터 한 대가 1조 바이트(Tera Byte)를 모으는 데 1초도 걸리지 않는다. 그런 컴퓨터 수백만 대가 같이 데이터를 모은다고 가정해 보자. 엄청난 데이터를 순식간에 모은다. 그런 목적으로 5G 통신 네트워크도 구축되고 있다. 따라서 인공지능 컴퓨터는 시간과 속도, 그리고 정확성에서 인간의 능력을 넘는다.

인간이 ‘1만 시간의 법칙’을 따라 30년 걸려 전문가가 된다면, 인공지능 컴퓨터는 세계 최고 전문가로 행동하는데 겨우 1초밖에 걸리지 않는다. 여기에 더해 인공지능 컴퓨터는 실수도 하지 않는다. 빠르게 배우고 빠르게 판단한다. 인간이 더는 경쟁하기 어렵다. 단지 비싸고, 비용이 많이 들고, 전기 소모가 크다는 점이 조금의 위안이다.

미국 오크 릿지 국립 연구소(Oak Ridge National Laboratory)의 AI 슈퍼 컴퓨터 Summit의 용량. [출처=KAIST]

 

joungho@kaist.ac.kr

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수]

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[변상문의 화랑담배] 제2회 광복군 변상문의 '화랑담배'는 6·25전쟁 이야기이다. 6·25전쟁 때 희생된 모든 분에게 감사드리고, 그 위대한 희생을 기리기 위해 제목을 '화랑담배'로 정했다.  1940년 9월 17일 중국 중경 가릉호텔에서 성대한 행사가 열렸다. 대한민국 임시정부 광복군 창설식이었다. 미국 한인 동포들이 보내온 돈 4만원으로 조직한 군대였다. 지금 돈으로 환산하면 20억 원 정도 된다. 총사령관 이청천 장군, 참모장 이범석 장군, 제1지대장 이준식, 제2지대장 고운기, 제3지대장 김학규, 제5지대장에 나월환을 임명했다. 지대장은 지금의 사단장에 해당한다. 모두 봉오동 전투, 청산리 전투를 비롯하여 남북 만주에서 전개된 항일무장투쟁에 직접 참여하여 활동한 독립군 출신이었다. 한국광복군 훈련반 제1기 졸업사진. [사진= 독립기념관] 임시정부 주석 김구는 포고문을 통해 "국내외 동포들에게 알립니다. 1940년 9월 17일부로 대한민국 광복군을 창설하였습니다. 광복군은 1907년 8월 1일 일제가 대한제국 군대를 해산한 날이 바로 광복군 창설일임을 선언합니다. 광복군은 구 한국군의 후신으로 33년간에 걸친 의병과 독립군의 항일무장투쟁을 계승한 전통 무장 조직입니다"라고 했다. 대한제국 국군-의병-독립군의 군맥(軍脈)과 군혼(軍魂)을 분명하게 잇고 있음을 천명한 것이다. 부대 편성은 소대, 중대, 대대, 연대, 여단, 사단 6단으로 편성하였다. 총 3개 사단을 조직할 계획이었다. 그러나 인원이 적은 상황에서 우선 지대를 만들고, 각 지대를 구대와 분대로 연계한 전투부대를 구성했다. 임시정부에서 1940년 9월 19일 중국 국민당 정부에 통보한 '한국광복군 총사령부 직원 명단'에 의하면, 부대 규모가 총사령부와 4개 단위부대, 여기에다 조선혁명군 부대까지 포함하여 5000여 명이었다. 임시정부에서는 1941년 12월 연합국의 일원으로 일본에 선전포고했다. 1942년에는 미국 측에 "미국이 제주도를 해방 시켜 주면, 중경에 있는 임시정부를 제주도로 옮긴 후, 광복군이 미군과 함께 한반도 상륙작전을 전개하겠다."라고 제안하였다. 이 제안은 실제로 미국 OSS 부대(지금의 CIA)와 1945년 4월부터 8월까지 강도 높은 국내 진공 작전을 준비했다. 주요 훈련은 3개월 기간에 고공낙하, 암살법(권총에 특수장치를 하여 소리 없이 암살하는 방법), 통신(암호의 작성 및 해독법, 무전기 조작 및 수리), 교란 행동, 정보수집, 폭파 등 이었다. 일과는 07:00∼12:00 오전 훈련, 13:00∼18:00 오후 훈련, 19:00∼22:00 야간 훈련이었다. 주요 임무는 대한민국으로 낙하산과 잠수함으로 침투하여 미 공군 공습에 필요한 지형 등의 정보를 제공하고 일본군 군사시설 탐지 및 파괴 지하 유격대를 조직하여 연합군 상륙작전 시 제2선에서 연결하는 작전이었다. 마침내 1945년 8월 7일 모든 훈련을 마치고 국내진공작전 출정식을 개최했다. 개시일은 8월 10일이었다. 출정식 때 장준하 경기도 공작 반장은 "나는 조국광복을 위해 죽음을 선택했습니다. 내가 나의 죽음을 지불하면, 내 능력껏 그 대가가 조국을 위해서 결제될 것입니다. 나의 각오는 한 장의 정수표입니다. 발생인은 장준하, 결제인은 조국입니다"라는 유서까지 작성했다. / 변상문 국방국악문화진흥회 이사장 2025-09-08 08:00
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'포스트 이시바' 누구?...고이즈미·다카이치 선두 [서울=뉴스핌] 오영상 기자 = 이시바 시게루 일본 총리가 자민당 총재직 사임을 공식화하면서, 일본 정국의 관심은 차기 자민당 총재 선거로 쏠리고 있다. 집권당 총재가 곧 총리직을 맡는 일본 정치 구조상 이번 총재 선거는 사실상 다음 총리를 뽑는 절차다. 자민당은 조만간 새로운 총재 선거 일정을 확정할 예정이다. 이번 선거에서는 지난 2024년 9월 총재 선거에서 이시바 총리와 경합했던 주요 인사들이 다시 출마할 가능성이 높다. 고이즈미 신지로 농림수산상, 다카이치 사나에 전 경제안보담당상, 하야시 요시마사 관방장관, 모테기 도시미쓰 전 간사장, 고바야시 다카유키 전 경제안보담당상 등이 후보군으로 거론된다. 정국 운영이 소수 여당이라는 제약 속에서 이루어지는 만큼, 차기 총재가 야당과 어떻게 연대할지, 어떤 연립 구도를 짤지가 최대 쟁점으로 꼽힌다. '포스트 이시바' 후보로 꼽히고 있는 고이즈미 신지로 일본 농림수산상 [사진=로이터 뉴스핌] ◆ 고이즈미·다카이치 선두권 현재 여론조사에서는 고이즈미 농림수산상과 다카이치 전 경제안보상이 선두권을 형성하고 있다. 니혼게이자이신문 지난달 29~31일 실시한 여론조사에 따르면 차기 총리에 적합한 인물로 다카이치가 23%, 고이즈미가 22%를 기록했다. 나란히 1, 2위다. 자민당 지지층으로 한정하면 고이즈미가 32%로, 다카이치(17%)를 크게 앞서는 것으로 나타났다. 다카이치는 2024년 총재 선거에서 1차 투표에서 1위를 차지했으나 결선에서 이시바에게 역전패했다. 고이즈미 역시 의원 표에서 선두에 올랐지만 당원 표에서 밀리며 결선에 오르지 못했다. 두 사람 모두 당내 기반과 대중적 인지도를 겸비해 차기 선거에서도 가장 주목받는 주자들이다. 고이즈미 농림수산상은 1981년생(44세)으로 고이즈미 준이치로 전 총리의 차남이다. 2009년 중의원 첫 당선 이후 줄곧 '포스트 아베', '차세대 리더'로 주목받았다. 환경상, 농림수산상을 거쳤으며 개혁 성향과 젊은 이미지로 지지층을 넓혔다. 2024년 총선에서 당 선거대책위원장을 맡았으나 참패 책임을 지고 물러났다. 이후 농림수산상으로 복귀해 쌀 유통 개혁 등 농정 개혁에 매진했다. 대중적 인지도와 '고이즈미 브랜드'라는 정치 자산이 최대 강점으로 꼽힌다. 다카이치 전 경제안보상은 1961년생(64세)으로 보수 강경파로 분류되는 여성 정치인이다. 2021년 총재 선거에 첫 도전해 아베 신조 전 총리의 전폭적 지원을 받으며 3위를 기록했다. 2024년 총재 선거 1차 투표에서 최다 득표(의원 72표, 당원 109표)를 얻었으나 결선에서 이시바 총리에게 역전 당했다. 유일한 여성 후보로서 '보수의 아이콘' 이미지를 갖고 있으며, 아베 전 총리와 가까웠던 의원 그룹이 주된 지지 기반이다. 이시바 정권에서 당직 제안을 거절하며 독자 노선을 유지해 왔다. '포스트 이시바' 후보로 꼽히는 다카이치 사나에 전 일본 경제안보담당상 [사진=로이터 뉴스핌] ◆ 하야시·모테기 등 잠룡도 주목 고이즈미와 다카이치 두 선두 주자 외에 잠룡들의 행보도 주목된다. 하야시 요시마사 관방장관은 옛 기시다파 일부의 지지를 받고 있으며, 이시바 정권의 2인자로서 존재감을 키워왔다. 모테기 도시미쓰 전 간사장은 당내 경험과 풍부한 인맥을 강점으로 삼고, 아소 다로 전 부총리와 교류를 통해 지지 기반을 다지고 있다. 고바야시 다카유키 전 경제안보담당상은 5선 의원으로, 동기 의원들과 옛 니카이파의 지원을 받으며 출마 가능성을 열어두고 있다. ◆ 총재 선거 이후에도 정국 '안갯속' 자민당 총재 선거는 국회의원 표와 당원·당우 표를 합산하는 방식이 원칙이지만, 긴급 시에는 국회의원과 지방 지부 대표만 투표하는 '양원 의원 총회' 방식으로 대체될 수 있다. 이 경우 의원 표의 비중이 커져 파벌 역학이 중요해진다. 차기 총재가 선출되더라도 곧바로 정권 안정으로 이어진다는 보장은 없다. 일본 헌법상 총리는 국회에서 지명되는데, 자민·공명 양당은 현재 중의원과 참의원 모두에서 과반을 잃은 상태다. 따라서 야당이 단일 후보를 세워 결집할 경우, 자민당 총재가 총리로 지명되지 못할 가능성도 배제할 수 없다. 자민당 총재가 총리에 오르더라도, 예산안·세제 개혁 법안 등 국정 운영은 야당 협조 없이는 불가능하다. 이런 이유로 차기 총재는 곧바로 '연립 확대'나 '정책 연대'를 추진할 수밖에 없고, 총재 선거 과정에서도 어떤 야당과 손을 잡을지가 핵심 화두가 된다. 결국 이번 자민당 총재 선거는 단순히 차기 지도자를 뽑는 절차를 넘어, 일본 정치가 다당제 속에서 어떤 연립 구도를 구축할지 시험대가 되는 분기점으로 평가된다. goldendog@newspim.com 2025-09-08 09:26
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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