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
AI 강의 중 한 직원이 불만스러운 표정으로 하소연했다. “제가 AI쓸때 늘 ‘xx는 하지 말라’고 구체적으로 말하거든요? 근데 그렇게 해도 이 녀석이 늘 청개구리처럼 해버리더라고요. 마치 말 안 듣는 제 아들 녀석처럼 말이죠.” ◆ White Bear Effect 심리학 분야에 ‘흰곰 효과 (White Bear Effect)’ 라는 용어가 있다. 심리학자 다니엘 베그너 (Daniel Wegner)가 실험으로 입증한 개념인데, 사람에게 “흰 곰을 절대 생각하지 말라” 고 말하면 대부분의 사람은 오히려 그 흰 곰을 먼저 떠올리게 된다는 것이다. 이유인즉 인간의 뇌는 ‘부정형 지시’를 처리하기 위해서 그것을 먼저 떠올려야 하기 때문이다. Generative AI 역시 마찬가지인데, AI에게 ‘하지 말라’ 라는 지시는 ‘생각의 출발점’ 이 되어버리고 만다. AI가 명령을 이해하려면 ‘토큰(단어)’을 해석해야 하는데, ’하지 말라’에 포함된 단어가 출력 생성의 키워드로 작용해 버리기 때문이다. 프롬프트 엔지니어링의 세계에서는 이를 ‘부정 지시의 역효과’ 라고 부른다. ◆ 부정 지시의 역효과 우리는 일상생활에서도 흔히 이러한 부정 지시의 역효과를 마주하게 된다. “김
“김대리, 여기 자료에 적혀있는 omniverse라는 것이 기계 작동할때 쓰는 컴퓨터 같은거지?“ “어… 맞을겁니다. 부장님. 새로나온 제어장치 일껄요?“ 대화가 수상하다. 전문적인 용어는 난무하지만 확정적인 표현은 찾아보기 힘들다. (* omniverse 란 현실 세계를 디지털 세계 안에 그대로 복제(디지털 트윈)하고, AI와 시뮬레이션을 통해 협업·테스트·자동화할 수 있는 산업용 3D 플랫폼을 뜻한다.) ◆ Why Language Models Hallucinate 얼마 전 9월 4일에 OpenAI와 조지아 공대 연구진이 흥미로운 논문을 발표했다. Chat GPT나 Claude, Gemini 같은 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)이 할루시네이션, 즉 거짓말을 하는 근본적인 이유를 파헤친 논문인데, 저자는 이 할루시네이션이 LLM의 작동 원리에서 비롯된 자연스러운 부산물이라고 언급한다. LLM은 ‘모른다’를 답변할 수 있는 사고 과정이 애초에 성립하지 않는다. 이는 훈련 방식과 평가 방식의 구조적 특성에서 기인하는데, 정답을 맞추면 점수를 주고 틀리면 0점이지만, ‘모른다’는 답변에는 감점을 한다. 즉 LLM입장에서는 모른다고
“AI 에이전트는 인간의 개입 없이도 지속적으로 지능을 개선하고 다음 행동을 준비하게 함으로써, 진정한 자율 에이전트 시대를 앞당기는 핵심 동력이 될 것입니다.” 얼마전 AI Forum에서 UC 버클리의 조셉 곤잘레스 교수가 LLM(Large Language Model) 기반의 AI 에이전트 능력을 고도화하는 연구 사례를 발표했는데 상당히 흥미로운 패러다임이 눈에 띄었다. ◆ Sleep Time Compute 비활성 시간(sleep time) 동안 이미 알고 있거나 저장되어 있는 문서, 대화 내역, 코드 등의 맥락을 통해 대상자에 대해 미리 사고하고 예측을 수행하는 개념인 ‘Sleep time compute’는 실제 사용자 요청 시점의 계산 부담을 줄이고 응답 속도 및 효율을 높여주는 중요한 역할을 한다. 즉 쉽게 말하면 챗지피티와 같은 Gen AI를 사용함에 있어서, AI가 대화를 나누지 않는 시간 동안 스스로 사용자의 정보 및 패턴에 대해 복습과 예습을 하고, 실제 대화가 시작되면 이러한 사전 작업을 토대로 보다 빠르고 정확한 답변을 한다는 것이다. ◆ 지금은 성장의 시대 요즘 기업의 인사 분야에서 가장 Hot 한 키워드 중 하나가 바로 ‘성장’ 이다.
“지금부터 5년뒤 나의 모습은 어떤 모습일까?” 눈을 감고 잠깐 상상해 보는 시간을 가져보자. 다 되었다면 눈을 뜨고 이번엔 좀 더 복잡한 질문을 던져보자. “만약 미래의 성공한 내가 지금의 나에게 조언을 해준다면 어떠한 말을 해줄까?” 라이프 코칭에서는 고객의 ‘미래’를 상상하도록 자극하는 질문을 종종 사용하는데, 그 질문의 방식에 따라 대화의 깊이가 사뭇 달라진다. 만약 위의 질문 중 두번째 질문에 대해 더 깊고 많은 생각을 했다면 그것은 당신의 생각이 Future Literacy (미래 리터러시)에 닿아 있기 때문일 것이다. ◆ Future Literacy (미래 리터러시)의 중요성 Future Literacy (미래 리터러시)란 2020년 UNESCO에서 강조한 시대적 핵심 역량으로서, 미래를 단순히 ‘예측’하는 능력이 아닌, 미래를 ‘상상하고 활용하는’ 능력을 뜻한다. 즉 이 능력은 ‘미래’를 고정된 하나의 결과로 보는 것이 아니라 여러 가지 가능성 중 하나로 인식하며 이를 통해 ‘현재’의 선택을 더욱 잘 할 수 있도록 하는 것에 목적이 있다. 마치 위의 두 번째 질문에 대한 답이 단순히 미래를 그리는 것에 그치지 않고 이를 위해 할 수 있는 ‘현재
2025년 세계 경제의 주요 키워드라 한다면 단연코 “관세” 일 것이다. 힘 있는 자로 대변되는 미국 트럼프 정부의 비상식적 관세 폭탄은 세계 경제를 뒤흔들고 있는데, 여기서 각국의 대응이 참 다채롭다. 말하지 않아도 알아채는 초코파이 식 대응으로 깜짝 선물까지 준비했던 일본, 네가 먼저 다가와 주길 은근히 기다리지만 절대 먼저 손 내밀지 않는 도도한 중국, 손은 내밀었지만 받아주지 않자 질투심 유발 전략으로 돌아선 인도 등 저마다의 전략으로 대응하는 것이 상당히 흥미롭다. 그런데 곰곰이 생각해보니 내가 지금 처한 상황을 알아 달라고 하소연하며 서로 맞춰 가는 모습이 마치 우리 삶 속의 인간 관계와 닮아 있다. ◆ 관계의 상호 관세 국가별 수출입 품목은 수요와 공급의 원칙에 따라 결정된다. 사람 간의 만남에 있어서도 역시 다양한 목적에 따라 내가 필요로 하는 것을 줄 수 있는 사람을 만나거나 나를 필요로 하는 사람과 소통하게 된다. 이러한 관계에 있어서도 흑자와 적자가 존재하는데, 늘 도움만 받는 고마운 사람이 있는 반면 자기가 필요할 때만 연락하는 얌체 같은 사람도 있다. 그렇게 관계가 지속되다 보면 서로의 마음속에는 자연스레 “상호 관세”가 합의된다. 얼
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