노정석 (비팩토리 대표)

우리가 문제라고 코딩을 통해서 해결하고자 했던 문제.

재무제표를 정리한다든지 아니면 점표 처리를 한다든지 아니면 마케팅 파워포인트를 만든다든지 이런 문제들을 자연어로 지시하기만 해도 목적물이 나오는 세상이 이미 됐기 때문에 이제는 누가 먼저 빨리 가느냐 게임입니다.

그렇군요.

이미 사실 그렇습니다.

사실 미국 기업 같은 경우에는 오라클도 그렇고 아니면 실리콘밸리 유명한 기업들은 직원의 반을 해고하기도 하고 1만 명이었는데 4,500명을 내보내고 이런 경우도 많이 있잖아요.

그렇다고 하더라고요.

그런데 한국 같은 경우에는 고용의 어떤 그런 경직성이 있기 때문에 재교육을 처리해야 되는데 많은 경우 사람들이 본인의 직업에 갖고 있는 어떤 가치관과 인센티브 구조 아까 말씀드렸던 것처럼 사실은 잡일을 하면서 그냥 편하게 있고 싶은 그런 인센티브가 크기 때문에 그런 부분들과 결합해서 변화가 쉽지는 않은 것 같아요.

그래서 지금

변화를 선도하는 기업들을 보면 거의 3, 4인 이내인 경우가 훨씬 많고요.

또 미국의 유명한 어떤 저희가 아는 유명한 어떤 창업 보육기관인 Y컴비네이터 같은 그런 곳도 2, 3인 회사가 제일 많아요.

뭔가 애로사항도 있지 않을까요

많이 있죠.

사실은 사람들은 어떠한 단순 노동이라도 그 작업을 반복하면서 사실은 어떤 룰로는 캐치되지 않는 암묵질을 취득하는 그런 계기가 되거든요.

그러면서 그게 쌓이고 쌓여서 수많은 예외 상황들을 취득하면서 지혜로운 사람으로 바뀌어가는 건데요.

ai가 모든 아랫단의 데이터 업무라든지 이런 걸 처리해 주면서 그 디테일들에 대한 것들을 좀 잃게 되는 경우들은 있어요.

노하우가 축적이 안 되는군요.

그래서 지금 그게 이제 사람들이 많이 얘기하는 시니어들은 ai로 인해서 어떤 이익을 얻지만 주니어들은 기회를 박탈당한다라고 하는 그런 것들인지 이것과도 연관이 되어 있는데.

네.

그래서 저희도 이것도 안타깝지만 해결하는 방법이 또 있어요.

ai는 당연히 실수를 하고 그다음에 무언가 엉뚱한 얘기를 할 수도 있고 이렇게는 한데 첫 번째로 우리가 눈여겨봐야 될 점은 일단 모델 자체의 성능이 지금 비약적으로 올라가고 있기 때문에 아마도 작년 가을과 올해 봄이 또 다르다고 했듯이 올해 봄과 또 다음 달은 다를 거예요.