자녀가 대학 진학을 앞두고 있다면 "내 아이가 뒤처지지 않으려면 어떤 전공을 선택해야 할까?"라는 고민에 빠지기 쉽습니다. 이번 주 엔비디아 CEO 젠슨 황은 이 질문에 대해 간결하게 답했습니다. "전공이 무엇이냐는 중요하지 않다고 생각합니다. 과거에 중요했던 모든 것들은 미래에도 여전히 중요할 것입니다."
그는 인공지능이 접근할 수 없는 분야에 숨어 지내기보다는 인공지능을 활용하여 어떤 분야든 심도 있게 연구하는 방법을 배우는 것이 더 낫다고 주장합니다.
인공지능은 당신 대신 스토리텔링을 해줄 수 없습니다.
인터뷰에서 젠슨 황은 AI 시대에도 가치가 유지될 분야로 뉴스, 스토리텔링, 예술, 디자인 등을 꼽았습니다. 언뜻 보면 이 목록은 "AI 학습은 안전을 의미한다"는 주류 시장 논리와 상반되는 것처럼 보입니다.
그의 논리는 기술의 본질에 있다. 기자들을 예로 들면서, 그는 최고의 인터뷰어는 사전 조사를 철저히 할 뿐만 아니라 "현재에 집중하고, 주의 깊게 경청하며, 유연하게 대응한다"고 말했다.
이 세 가지 행동을 종합해 보면, 실제로는 상황에 따라 매우 복잡하게 얽힌 판단력을 보여줍니다. 즉, 언제 추가 질문을 해야 할지, 언제 침묵해야 할지, 그리고 단 한 번의 눈길이 열 마디 질문보다 더 강력한 힘을 발휘할 때가 언제인지 아는 것입니다. 인공지능은 녹취록을 분석하고 배경 정보를 검색할 수는 있지만, 인터뷰 대상자의 목소리가 갑자기 낮아지는 순간의 멈춤을 감지할 수는 없으며, 그 침묵이 회피인지 아니면 진실을 말하려는 순간인지도 판단할 수 없습니다.
"이야기를 전달하는 능력은 지금뿐만 아니라 미래에도 똑같이 중요할 것입니다." 이는 황 대표가 이번 인터뷰에서 직접적으로 언급한 몇 안 되는 말 중 하나입니다.
그러므로 그는 "어떤 과목을 먼저 선택해야 할지" 고민할 필요가 없다고 생각합니다. 오히려 문학, 생물학, 음악, 공학 등 기존에 열정을 갖고 있던 분야는 잠시 접어두고 다음과 같은 질문을 던져야 한다는 것입니다. 인공지능은 학습 속도를 얼마나 향상시킬 수 있을까? 기술을 얼마나 연마할 수 있을까? 그리고 이 길을 통해 삶에 얼마나 큰 의미를 부여할 수 있을까?
질문의 주제를 "무엇을 피해야 할까요?"에서 "무엇을 강조할 수 있을까요?"로 바꾸면 답변의 구조 전체가 달라집니다.
인공지능이 사람들을 더 멍청하게 만드는가? 그는 이 가설을 단호히 반박했다.
인공지능을 둘러싼 또 다른 우려는 "인공지능에 대한 과도한 의존으로 인해 인간이 퇴화할 것"이라는 점입니다. 이번 인터뷰에서 젠슨 황은 이러한 가정에 이의를 제기했습니다.
그의 주장은 역사적 비유를 따릅니다. 모든 주요 기술 발전의 물결은 궁극적으로 인간의 야망을 억누르기보다는 강화한다는 것입니다. 그는 추상적인 이론을 사용하는 대신, 이러한 논리를 PC 시대로 끌어들여 설명합니다. 개인용 컴퓨터 사용법을 배우기를 거부한 사람들은 결국 일자리를 잃었고, 배운 사람들은 이전에는 접근할 수 없었던 직업을 얻을 수 있었다는 것입니다.
오늘날에도 같은 원리가 적용됩니다. 엑셀을 다룰 줄 모르는 회계사는 능숙한 회계사에게 뒤처지고, AI 기반 분석을 활용하지 못하는 재무 전문가는 AI 모델 실행 방법을 알고 결과를 직접 해석하는 데 집중하는 동료에게 뒤처집니다. 사용하는 도구는 다를지 몰라도 논리는 같습니다.
이 비유를 인공지능 시대에 적용하면, 그의 널리 알려진 명언은 다음과 같습니다. "인공지능 때문에 일자리를 잃는 것이 아니라, 당신보다 인공지능 활용법을 더 잘 아는 사람들 때문에 일자리를 잃는 것입니다."
젠슨 황은 AI가 많은 작업의 실행 단계를 자동화한 후에는 인간이 판단력과 창의력이 요구되는 더 높은 수준의 작업에 집중하게 될 것이라고 평가합니다. 이는 "일자리가 사라진다"는 의미가 아니라 "일의 본질이 바뀐다"는 의미입니다.
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