최근 기업용 사무 자동화 모델인 Anthropic의 ‘Claud Cowork’과 개인의 생활비서 ‘Molt-bot’이 등장하며 전세계에 AI Agent 시대가 도래했음을 선포했다. 이와 동시에 AI가 다양한 분야 및 여러 방면에 스며들기 시작했는데 의료업계 역시 마찬가지 상황이다. [Microsoft AI Diagnostic Orchestrator] 통칭 MAI-DxO라 불리는 이 도구는 마이크로소프트에서 개발한 의학 진단용 AI이다. 아직 상용화 단계는 아니지만 그 성능은 우리의 예측을 아득히 뛰어넘는다. 복잡한 의료 사례를 대상으로 테스트한 결과 최대 85.5%의 진단 정확도를 기록하였고 (이는 경력 5~20년 차 의사 21명의 평균 인20% 보다 약 4배 이상 높은 정확도이다.), 진단 시 필요한 검사 수를 줄여 전체 진단 비용을 인간 의사 대비 약 20% 절감한 것으로 나타났다. 그런데 이 녀석의 작동 원리가 굉장히 흥미롭다. MAI-DxO는 총 5개의 개별 AI로 이루어져 있는데, 마치 다섯 명의 인간이 협업하듯 진단을 도출한다. 1) Hypothesis AI: 가능한 진단에 대한 가설을 설정 2) Test-Chooser AI: 가장 적합한 검사를
“0.007%의 확률 뚫은 신의 한수였다.” 지금으로부터 10년 전, 인공지능 알파고와의 제4국에서 드디어 승리를 거머쥔 이세돌 9단의 이야기다. 이날을 기점으로 바둑계는 많은 변화를 겪었다. 구글의 딥마인드는 이세돌 9단을 이긴 알파고 Lee 모델에 이어 강화학습 방식을 채택한 새로운 모델 알파고 0(제로)를 출시하였고, 해당 모델은 바둑의 규칙 정도의 기본 정보만 학습시킨 후 보상을 통해 스스로 승부를 시뮬레이션 할 수 있도록 하였다. 그 결과 단 3일만에 490만판의 대국을 시뮬레이션 하였고 (이는 매일 한 번의 대국을 한다고 가정했을 때 1만3400년에 이르는 숫자이다.), 그 결과 기존 알파고 Lee모델에게 가볍게 승리를 거두었다. Blue Spot의 등장 알파고 이전에는 없던 바둑계의 새로운 용어가 등장했다. 블루 스팟(blue spot)이다. ‘바둑에서 인공지능이 추천하는 승률을 가장 많이 올려주는 다음 한 수.’ AI가 치밀한 계산을 바탕으로 신의 한수가 될 자리에 파란색으로 표기해주는 이 블루 스팟은 이제 바둑의 대국 분석에서 필수적 요소로 자리잡았다. 그런데 인간이 처음 이 블루스팟을 접했을 때의 반응이 흥미롭다. “나중에 보니 좋은 수였다
“먼지도 아니고 냄새 나는 게 턴다고 털어지니?” 중국집 홍보대사라도 된 것 마냥 온몸에 짜장 향을 휘감은 채 식사를 마치고 돌아온 직장 동료가 사무실 한 구석에서 온몸을 툭툭 두드리며 털고 있었다. 이를 본 화자가 의아한 듯 물었더니 그는 제법 거만한 표정을 지으며 말했다. “냄새는 분자 니까요.” 그렇다. 냄새는 분자다. 아니 정확히 말하자면 냄새를 일으키는 것은 분자다. 우리가 냄새가 난다고 느끼는 것은, 공기 중에 떠도는 특정 분자가 우리의 코로 들어와 코 속 후각 수용체에 붙게 되고, 여기서 발생되는 전기신호를 우리의 뇌가 받아들이는 것이다. 그렇기에 직장 동료의 분자 털기 행동은 냄새를 제거하기 위한 제법 의미 있는 행동이라 할 수 있겠다. [실수의 냄새] 아무리 AI급 완벽 퍼포먼스를 보여주는 직장인이라 할 지라도 실수의 순간은 어김없이 찾아온다. 이런 실수 중 소위 ‘사고’ 급의 실수는 마치 배어버린 냄새 와도 같아 그 향이 한동안 내 주위를 머무는데, 자꾸 스멀스멀 올라오는 과거의 실수 향은 앞으로 나아가려는 우리의 발목을 잡은 채 또다른 실수를 유발시키는 고약한 녀석이다. 물론 우리는 실수를 통해 어떠한 부분이 잘못되었고, 앞으로는 이러한
“일요일 오전에는 OTT로 매주 영화 한 편을 보면서 여유를 가졌습니다.” 전국의 수험생들이 넷플릭스 시청의 당위성을 피력하기 위해 줄기차게 인용될 예정인, 2026년 수능 만점 자 최장우 학생의 인터뷰 내용이다. 광주학생의회 의장과 전교회장을 역임하며 수능 만점의 쾌거를 이룩한 그의 배경은 참으로 대단하지만, 필자가 더욱 경탄했던 부분은 그의 학습 방식이었다. AI: 강화 학습과 지도 학습 AI업계에서는 최근 RL(Reinforcement Learning) 즉 ‘강화 학습’의 중요성이 날로 커지고 있다. 강화 학습이란 정답을 알려주는 것이 아닌, 스스로 사고하여 정답을 찾도록 하고 정답을 찾은 행동에 대해 보상하여 자율적 사고를 가속화하는 방식이다. 시행착오를 거듭하며 최적의 행동 전략을 학습하는 것이 목적인 이 강화 학습은 최근의 테슬라의 FSD(Full Self-Driving, 자율주행) 소프트웨어 14 버전에서도 활용되어, 인공지능이 자율적으로 주행 의사를 결정하고 반복적 경험을 통해 운전 실력을 성장시킬 수 있도록 해주었다. 이와 함께 등장하는 개념이 바로 ‘지도 학습’ 인데, ‘Supervised Learning’ 이라는 영문표기에서도 알 수 있듯
“아빠, 나뭇잎은 초록색을 사랑 하나 봐. 온통 초록색 이잖아.” 방학숙제로 식물원을 탐방하던 딸아이가 문득 필자에게 화두를 던졌다. 나뭇잎은 과연 초록색을 사랑하는가. 이 어린 아이의 단순하지만 심오한 질문을 아빠는 굳이 물리학적으로 접근해 보았고, 그 결과 전혀 반대의 답을 얻게 되었다. 햇빛은 파장이 다른 여러 가지 색의 전자기파로 이루어져 있는데, 나뭇잎은 빛을 구성하는 여러 색들 중 유일하게 초록색만을 흡수하지 않고 반사 시켜 버린다. 그리고 이러한 특성으로 인해 우리는 반사된 빛인 초록색을 나뭇잎의 색으로 인지하게 되는데, 즉 간단하게 말하자면 나뭇잎은 초록색을 싫어하기 때문에 초록색으로 보이는 것이다. "우리 아이는 언제나 밝아요." 세상 모든 부모가 쉽게 하는 착각 중 하나가 바로 ‘우리 아이는 제가 제일 잘 알죠.’ 일 것이다. 만약 부모가 아이의 내면을 파악하려는 노력을 하지 않은 채 보여지는 생활 속 모습만으로 판단하려 한다면, 마치 나뭇잎이 초록색이라서 초록을 좋아한다고 아는 체하는 것과 다를 바가 없다. 언젠가 과하리 만큼 밝은 아이를 만난 적이 있다. 밝은 미소를 무장한 채 만나면 언제나 웃음으로 인사하며 ‘행복’이라는 단어를 입에
얼마 전 AI 관련 포럼을 양일간 다녀왔는데 상당히 기억에 남는 만남이 있었다. 바로 ‘창발적 현상’ 이라는 녀석과의 만남이었다. ‘벌목’이라는 단어를 벌의 머리아래 목 언저리 부위로 이해하는 요즘 세대의 어느 친구라면 발이 달린 창문을 떠올렸을 수도 있겠으나, ‘창발’이라는 단어는 기대 이상으로 심오한 뜻을 지녔다. “창발(Emergence)이란 개별 구성요소들이 상호작용하는 과정에서, 부분 수준에서는 존재하지 않던 새로운 속성, 구조, 패턴, 혹은 기능이 전체 수준에서 자발적으로 나타나는 현상을 말한다.” 이러한 창발적 현상을 이해하기 위해서는 우선 ‘복잡계’를 이해할 필요가 있는데, 복잡계란 ‘많은 구성요소들이 서로 비선형적으로 상호작용하면서, 전체적으로 예측 불가능한 패턴이나 질서가 스스로 형성되는 시스템’을 뜻한다. 즉 ‘복잡계’라는 ‘과정’을 통해 ‘창발적 현상’이라는 ‘결과’가 나타난다고 볼 수 있다. ◆ 경제의 창발적 현상 주위를 둘러보면 그 어느 때보다도 온 국민이 글로벌 경제에 관심을 가지는 듯하다. 각자가 개별 경제주체로써 올바른 투자를 통해 이익을 창출하기 위해서 일 텐데, 신기하게도 각 개인은 오로지 본인의 이익을 위해서만 독립적으로
올해 2025년의 노벨 물리학상은 전자회로에서 양자역학의 터널링 현상을 실험으로 증명해낸 3명의 과학자 (존 클라크, 미셸 드보레, 존 마티니스) 에게 돌아갔다. 여기서 양자 터널링 이란 쉽게 말해 ‘넘을 수 없는 장벽을 입자가 뚫고 지나가는 현상’을 뜻하는데, 이러한 자연적 현상을 통해 Qubit(큐비트) 가 탄생하였다. ◆ Qubit의 중첩(Superposition) Qubit(큐비트)란 양자컴퓨팅의 기본 정보 단위로써 중첩(Superposition)의 특성을 가진다. 고전의 컴퓨팅에서 사용되는 Bit(비트)가 0(꺼짐) 또는 1(켜짐) 중 하나의 선택으로 작동된다면 큐비트는 0과 1이 동시에 존재하는 중첩의 성격을 지니며, 이로 인해 여러 개를 결합하면 병렬 계산이 가능해 훨씬 많은 경우의 수를 한 번에 계산할 수 있다. 얼마 전 한 직장인과 매니저의 불합리한 처우에 대한 코칭 세션을 진행한 적이 있다. 세션의 초반에 필자가 알아차린 것은 매니저에 대한 원망과 미움이었다. 이해되지 않는 차별적 대우로 촉발된 원망은 골이 깊어 보였고, 이내 원망의 본질을 찾기 위한 여정이 시작되었다. 하지만 시간이 흐르면서 매니저에게 인정받고 사랑받고 싶다는 욕구가 동시
딸아이에게 종종 동화책을 읽어줄 때면, 필자는 아이의 비판적 사고를 강화해 주겠다는 명목 하에 여러 질문을 던지곤 한다. 물론 어깨 너머로 느껴지는 아이엄마의 불편한 시선은 마치 세금과도 같다. “백설공주가 주인 없는 난쟁이 집에 들어가서 음식을 먹고 침대에서 자는 것이 도덕적으로 올바른 것인가?” “신데렐라의 구두는 왜 12시가 지나도 변하지 않으며, 발사이즈로 특정인물을 가늠하는 것이 논리적인 접근인가?” 이러한 괴짜스러운 접근방식이 ‘토끼와 거북이’의 한 구절에 닿았다. “노력은 배신하지 않는다.” ◆ 노력도 가끔은 배신한다 얼마 전 매니저와의 관계로 어려움을 겪는 직원과 코칭을 진행 한 적이 있다. 그는 관계 개선을 위해 지금껏 다양한 시도를 해왔으며, 매니저에게 맞추려 많은 노력을 기울이고 있었다. 하지만 시간이 지날수록 나아지는 것이 없음을 느껴 정신적으로 위축이 되고 스스로에게 많이 실망한 상태였다. 심지어 내면에 매니저에 대한 미움과 원망도 커진 상태였다. “제가 얼마나 더 노력해야 하는 걸까요?” 힘겹게 꺼낸 그의 말에 나는 질문했다. “지금처럼 꾸준히 노력한 5년 후의 나를 상상한다면 어떠한 모습일까요?” 한참을 생각하던 그는 입을 열었다.
얼마 전 중국의 희토류 수출 통제에 대한 미국의 100% 추가 관세 대응 발언으로 인해 시장이 단기적으로 혼란에 빠졌다. 특히나 코인 시장에서는 그 영향이 커서 한순간에 30%가까이 급락한 자산도 있었는데, 이로 인해 코인 선물(先物)시장에서는 무려 200억달러 규모의 대규모 강제 청산 상태가 발생했다고 한다. ◆ 선물(先物)의 의미 선물 거래란 ‘미래의 일정 시점의 특정 자산을 미리 정한 가격으로 사고 팔기로 약속하는 거래’를 뜻한다. 선물 거래에서는 이 거래의 특수성 때문에 레버리지와 청산의 개념이 등장하는데, 빠른 이해를 위해 “100원 선물 투자 (레버리지 10배)” 예시를 살펴보자. a) 100원이 10% 상승 시: “+10% x 10배(레버리지) = 100% 즉 100원의 수익” b) 100원이 10% 하락 시: “-10% x 10배(레버리지) = -100% 로 인한 원금 강제 청산” 즉 예측이 맞으면 수익이 커지고 틀리면 손실도 빠르게 커지는 구조인데, 특히 우리는 b)의 경우를 주목할 필요가 있다. 일반적인 투자라면 10%의 손실이 나더라도 이를 견디고 감내하여 원금회복 구간을 넘어서 수익 창출로 접어드는 경우의 수가 존재한다. 하지만 선물거래
“다가올 시대에는 착하게만 키워서는 살아남기 어려워요. 심지가 곧고 강한 아이로 키우는 것이 무엇보다 중요합니다.” 딸아이 유치원 설명회에서 방심하고 있던 찰나, 원장님의 내공 실린 가르침이 귓속을 파고들었다. 이기적인데 나약하기까지 한 요즘 세대 몇몇 친구들에게 치여 걱정이 이만저만이 아니었던 필자에게 꽤나 의미심장한 가르침이었다. ◆ 신입 사원의 心地(심지) 월요일 아침, 2주차 신입사원 A군이 보이지 않았다. 전임자의 퇴사가 코앞이라 인수인계가 빠르게 이루어져야 하는 만큼 한시가 급한 상황이지만, 행여나 연락이 부담되지 않을까 10시까지 기다려 본다. 얼마 후 기다리던 사람 대신 한 줄의 카톡이 왔다. “퇴사할게요.” 心地(심지)란 마음의 땅, 즉 정서의 바탕이 되는 성품을 뜻한다. 심지를 다지며 자라온 자는 행동이 바르고 생각이 단단하다. 코칭에서는 이를 Being이라 표현하며 존재 자체가 지닌 내면의 신념을 알아차려 이를 독려할 것을 강조하는데, 만약 A군이 이러한 心地-Being을 다져왔다면 퇴사결정 및 통보의 방식이 달랐을 것이다. ◆ 인턴 학생의 心志(심지) 일요일 밤 전화가 울린다. 인턴 학생 B군이다. 한참을 머뭇거리더니 급하게 내일 휴가를
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