도전과나눔 CEO 조찬 모임을 다녀오고 / 박태웅 의장
Written by 클래미
이번 주 수요일(19일), 각 기업의 CEO들이 초청된 조찬 모임에 다녀왔습니다. 이 모임을 주최하신 분은 이금룡 이사장님으로, 70세가 넘으신 대한민국 1세대 기업인이십니다. 옥션 대표를 지내셨으며, 벤처기업협회 부회장을 역임하는 등 화려한 이력을 갖고 계십니다. 현재는 기업가 정신 확산을 위해 자선사업 형태로 이러한 모임을 운영하고 계십니다.
작년에는 저희 클라이원트의 조준호 대표님께서 이금룡 이사장님이 주최하시는 프라이빗 강연 모임 G&G 스쿨에 합류하셨습니다. 매주 월요일 3시간 동안 진행되는 수업이지만, 매번 감탄하며 깊은 깨달음을 얻으셨다고 하셨습니다. 올해부터는 매월 열리는 조찬 모임에도 참여하게 되셨는데, 이번 달에는 준호님께서 싱가포르 장기 출장을 가시는 바람에 저와 CTO님이 대신 참석하게 되었습니다.
조찬 모임은 아침 6시 40분부터 게이트가 열렸으며, 식사를 하면서 연사분들의 강연을 듣는 형식으로 진행되었습니다. 이번 달 연사는 박태웅 의장님으로, 엠파스 부사장을 비롯해 다양한 스타트업을 거쳐 오신 대한민국 1세대 벤처인이십니다. 사실 저는 박태웅 의장님을 잘 알지 못했지만, 주변에서 의장님의 책을 읽고 많은 인사이트를 얻었다는 이야기를 들었기에 큰 기대를 안고 참석했습니다.
강연은 기대 이상으로 인사이트가 넘쳤고, 이를 정리하지 않고 그냥 지나칠 수 없었습니다. 또한, 조찬 모임이니 30명 정도가 모이는 자리일 거라 예상했으나, 예상과 달리 역삼 GS타워 아모리스 홀에 200명 이상이 참석해 있었습니다. 대한민국에 이렇게 부지런하고 총명한 기업가분들이 많다는 사실을 새삼 실감한 뜻깊은 자리였습니다.
이제, 박태웅 의장님의 강연 내용을 요약해보겠습니다.
카지노 게임 시대, 일과 조직의 개념은 어떻게 변화하는가?
솔직히 이렇게 무미건조하고 재미없는 제목이 또 있을까 싶었습니다. 그래서 큰 기대 없이 그냥 듣다가 심심하면 컴퓨터나 할 생각이었는데… 웬걸, 강연이 끝나자마자 연사님의 책을 당장 사서 읽고 싶을 정도로 엄청난 감명을 받았습니다.
강연 내용은 제목 그대로, 카지노 게임가 인류의 비즈니스에 어떤 영향을 미칠 것인가에 대한 깊이 있는 통찰을 담고 있었습니다. 처음에는 다소 지루할 것이라 생각했지만, 들으면 들을수록 카지노 게임가 조직과 일의 개념을 어떻게 재정의할지 명확하게 와닿았습니다. 다시 생각해보면, 오히려 요즘 너무 자극적인 표현에 익숙해져 있었던 것 같습니다. 이 강연의 제목이야말로 연사님의 핵심 메시지를 정확하게 요약하고 있었던 셈입니다.
들어가기 전, 인상 깊었던 10가지 포인트
1. 반복적인 패턴이 있는 작업이라면 카지노 게임가 충분히 수행할 수 있다. 그런데 인간이 하는 일 중 정말로 반복적이지 않은 일이 있을까? 결국, 카지노 게임가 인간의 일을 대체하는 것은 피할 수 없는 흐름이다.
2. 새로운 미디어가 등장할 때, 사람들은 처음에는 그 정체성을 제대로 이해하지 못한다. 지금의 카지노 게임 역시 새로운 미디어로 볼 수 있다. 마치 초기 소셜미디어를 단순한 채팅 플랫폼으로 여기던 것처럼, 지금은 카지노 게임의 활용법에만 집중하는 상황이다. 카지노 게임가 어떤 미디어인지 고민하기보다는, 프롬프트를 잘 쓰는 방법 같은 테크닉에만 몰두하고 있다. 이는 마치 초창기 TV를 화면이 달린 라디오로 취급했던 것과 다름없다.
3. 지금까지 인류가 사용해온 도구들은 단순히 ‘쓰는 도구’에 불과했다. 하지만 이제 처음으로 ‘함께하는 도구’가 등장했다.
4. 현재 모든 카지노 게임 기업의 궁극적인 목표는 AGI 개발에 있다. 이런 맥락에서 Open카지노 게임의 목표는 카지노 게임가 인간의 모든 업무를 대체하는 것이다. 그리고 그들의 로드맵의 마지막 단계에 ‘Organization’이 포함된 이유도 바로 여기에 있다. 적어도 업무와 관련해서는 인간이 필요 없게 되는 수준의 카지노 게임를 AGI로 정의할 수 있다는 의미다.
5. 공장의 작업 환경은 철저히 인간의 신체에 맞춰 설계되어 있다. 도구의 배치, 작업대의 높이 등 모든 요소가 인간 중심으로 조성되어 있기 때문에, 완전한 자동화를 실현하려면 인간과 동일한 형태를 가진 로봇, 즉 휴머노이드가 최적의 솔루션이라는 의견이 지배적이다.
6. 카지노 게임가 인간을 완전히 대체하려면 ‘상식’을 갖춰야 한다. 하지만 상식은 단순한 데이터 학습만으로는 형성되지 않는다. 직접 체험을 통해 경험을 축적해야 하며, 이를 가능하게 하는 것이 바로 휴머노이드다. 현재의 카지노 게임 모델은 약 50번 정도 반복 학습을 하면 98%의 정확도를 달성할 수 있다고 한다.
7. 디지털 지능(카지노 게임)이 생물 지능(인간)보다 우월한 가장 큰 이유가 바로 이 ‘전이 학습‘ 능력이다. 즉, 하나의 휴머노이드가 습득한 내용을 다른 휴머노이드에게 그대로 전달할 수 있다. 이것이 바로 카지노 게임가 무서운 이유다. 카지노 게임는 한 번 학습한 내용을 네트워크를 통해 즉각적으로 공유할 수 있다. 물론 인간도 선생님이 학생을 가르치는 방식으로 전이 학습을 한다. 하지만, 아인슈타인의 천재적인 사고 과정이 존재했지만, 우리는 그의 모든 지식을 그대로 계승할 수 없었다.
8. 인류는 사회 전체가 연결된 하나의 뇌처럼 작동하는 방향으로 진화했다. 각 개인이 모든 것을 기억하고 학습하는 것이 아니라, 사회적 네트워크를 통해 지식을 분배하고 공유하는 방식으로 효율을 극대화한 것이다. 결국, 개별 인간의 뇌는 작아졌지만, 인류 전체의 지능은 더욱 커졌다. 이것이 바로 ‘집단 지능’이며, 어쩌면 AGI로 나아가는 길과 유사한 과정이 아닐까?
9. 새로운 툴을 학습할 때 오히려 업무의 효율성이 떨어질 수 있다. 따라서 2025년은 인간과 카지노 게임가 서로를 이해하고 조율하는 해가 될 것이다. 카지노 게임와의 협업 방식을 정립하고, 최적의 균형점을 찾는 과정이 중요해질 것이다.
10. 90%의 기업이 카지노 게임의 중요성을 인식하고 있지만, 실제로 이를 실행하는 곳은 17%에 불과하며, 성공하는 곳은 단 2%뿐이다. 데이터가 많다고 해서 바로 카지노 게임에 활용할 수 있는 것은 아니다. 기업들은 "우리는 데이터가 많다"고 말하지만, 대부분 노이즈가 많아 정제되지 않은 상태다. 실제 카지노 게임 프로젝트에서 데이터 전처리가 전체 과정의 80%를 차지하며, 상당한 시간이 소요된다. 이 과정은 겉보기에는 우아하지 않을 수도 있지만, 중요한 것은 내부에서 카지노 게임를 이해하고 올바른 파트너와 협업하는 것이다.
카지노 게임의 강점: 잠재된 오류를 발견하는 능력
예를 들어, 카지노 게임가 불량 제품을 찾아내는 작업을 생각해보자. 이는 정상 제품과 불량 제품 간에 명확한 차이가 존재하기 때문에 카지노 게임가 효과적으로 수행할 수 있는 일이다.
최근 주목받는 개념 중 하나가 Agentic Workflow다. 즉, 명확한 워크플로우가 존재하는 경우 카지노 게임가 더욱 효과적으로 활용될 수 있으며, 반복적인 패턴이 있는 작업이라면 카지노 게임가 충분히 수행할 수 있다. 예를 들어, 리마인드 메일 자동 발송과 같은 업무는 카지노 게임가 쉽게 처리할 수 있는 대표적인 사례다.
그런데 인간이 하는 일 중 정말로 반복적이지 않은 일이 있을까?대부분의 업무는 어느 정도 자동화가 가능하며, 카지노 게임가 이를 점진적으로 대체할 수 있다. 결국, 카지노 게임가 인간의 일을 대체하는 것은 피할 수 없는 흐름이며, 그 영향력은 상상 이상으로 클 것이다.
The Medium is the Message: Mass Media and “Mass” — Radio, TV, and Smartphones
"The medium is the message"는 Marshall McLuhan이 1964년 『미디어의 이해 (Understanding Media)』에서 제시한 개념으로, 이후 등장한 수많은 미디어 이론이 사실상 이 개념에서 파생되었다고 해도 과언이 아니다.
맥루한의 핵심 주장은 미디어 자체가 강력한 메시지라는 것이다. 우리는 보통 ‘대중(Mass)’이 먼저 존재하고, 그들에게 메시지를 전달하는 수단으로서 대중 매체(Mass Media)가 등장했다고 생각한다. 하지만 맥루한은 오히려 미디어가 먼저 존재했고, 그 미디어가 대중을 형성했다고 주장했다. 즉, TV나 라디오 같은 매체가 없던 시대에는 모두가 같은 뉴스, 패션, 트렌드를 공유하는 ‘대중’이라는 개념 자체가 존재하지 않았다는 의미다.
TV, 인터넷, 소셜미디어 역시 같은 방식으로 진화했다. 우리는 종종 미디어를 단순한 메시지 전달 수단으로 여기지만, 실제로는 미디어 자체가 사회적 흐름과 사고방식을 형성하고 변화시키는 주체다.
TV가 처음 등장했을 때, 사람들은 그것을 단순히 화면이 달린 라디오 정도로 인식했다. 그래서 초기 TV 방송에서는 성우가 대본을 읽는 모습이 그대로 송출되었고, 연극도 고정된 카메라 프레임에서 촬영한 영상을 그대로 방송하는 수준이었다.
TV가 처음 등장했을 때, 사람들은 그것을 화면이 달린 라디오 정도로 여겼다. 초기 TV 방송에서는 성우가 대본을 읽는 모습이 그대로 송출되었고, 연극도 고정된 카메라 프레임에서 촬영한 영상을 그대로 방송하는 수준이었다. 당시에는 TV의 파급력을 제대로 인식하지 못했고, 많은 이들이 쓸데없는 기술이라며 평가절하했다. 하지만 시간이 지나면서 TV는 단순한 기술을 넘어, 대중 문화와 정치, 경제까지 변화시키는 거대한 미디어로 자리 잡았다,
소셜미디어도 마찬가지였다. 처음 등장했을 때 사람들은 단순한 채팅 공간 정도로만 인식했다. 하지만 시간이 지나면서 정치적 양극화, 부족 사회 형성 등 거대한 사회적 변화를 이끌었고, 결국 가장 많은 자본이 몰리는 산업이 되었다.
핵심은 새로운 미디어가 등장할 때, 사람들은 처음에는 그 정체성을 제대로 이해하지 못한다는 점이다. 지금의 인공지능(카지노 게임) 역시 새로운 미디어로 볼 수 있다.
문제는 대부분이 카지노 게임를 단순한 도구로만 접근하고 있다는 것이다. 마치 초기 소셜미디어를 단순한 채팅 플랫폼으로 여기던 것처럼, 지금은 카지노 게임의 활용법에만 집중하는 상황이다. 카지노 게임가 어떤 미디어인지 고민하기보다는, 프롬프트를 잘 쓰는 방법 같은 테크닉에만 몰두하고 있다. 이는 마치 초창기 TV를 화면이 달린 라디오로 취급했던 것과 다름없다.
세상은 점점 더 빠르게 변화하고 있다. 스마트폰이 세상을 지배하는 데 불과 7~8년밖에 걸리지 않았다. 개발자 보조 SaaS인 Cursor는 역사상 가장 빠르게 1조 달러 가치를 달성한 서비스이며, GPT는 가장 빠르게 1억 명의 유저를 확보한 플랫폼이다. 앞으로 기술의 발전 속도는 더욱 가속화될 것이며, 마치 달리는 기차에서 총을 쏘는 것처럼 변화의 속도를 따라잡기조차 어려워질 것이다.
카지노 게임는 전기와 같다: 범용 기술로 모든 것을 변화시키다
카지노 게임가 근본적인 변화를 일으키는 이유는 맥락을 이해하는 인터페이스(Contextual Interface)가 가능하기 때문이다.
과거에는 정보를 관리하려면 도서관의 분류 체계나 폴더 구조처럼 체계적으로 정리해야만 활용이 가능했다. 하지만 카지노 게임는 맥락을 이해할 수 있기 때문에, 단순히 데이터를 쌓아두기만 해도 이를 효과적으로 해석하고 활용할 수 있다.
지금까지 인류가 사용해온 도구들은 단순히 ‘쓰는 도구’에 불과했다. 하지만 이제 처음으로 ‘함께하는 도구’가 등장했다. 카지노 게임는 단순한 도구가 아니라, 사용자의 요구를 이해하고 반응하는 파트너라고 볼 수 있다. 즉, 인류 최초의 ‘파트너로서의 도구’가 탄생한 것이다.
이런 맥락에서 ‘프롬프트를 잘하는 법’에 대한 책들이 범하는 오류는, 카지노 게임를 단순한 검색 도구로만 설명한다는 점이다. 사실 프롬프트는 단순한 검색이 아니라 카지노 게임와 대화하면서 응답을 검증하고 보완하는 과정이다. 미진한 답변이 나왔을 때 추가 질문을 던지면서 원하는 정보를 더욱 정교하게 만들어가는 방식이다. 요즘 카지노 게임는 5~6개의 질문만 던져도 대부분의 문제를 해결할 수 있으며, Open카지노 게임의 Deep Research 기능은 포닥(박사 후 연구원) 수준의 결과물을 생성할 수 있다.
딥시크(DeepSeek) 역시 혁신적인 기술이지만, 엔지니어링 차원에서의 근본적인 혁신이라 보기는 어렵다. 현재 Open카지노 게임와 약 10개월 정도의 기술 격차가 존재하며, 아직까지 압도적인 기술 혁신이라 보기 어렵다. 다만, 오픈소스로 공개한 전략은 후발주자로서 선두를 따라잡는 효과적인 방법이었다.
AGI(Artificial General Intelligence)의 도래
AGI는 인간의 지능을 뛰어넘는 인공지능을 의미한다.
현재 모든 카지노 게임 기업의 궁극적인 목표는 AGI 개발에 있다. 그러나 AGI의 명확한 정의는 주관적이기 때문에 이를 정확히 판단하는 것은 쉽지 않다. 일반적으로 모든 분야에서 인간 수준을 초월하는 카지노 게임를 AGI로 설명할 수 있다. 즉, 수학, 과학 등 다양한 영역에서 인간 이상의 성과를 내는 카지노 게임를 의미한다.
이런 맥락에서 Open카지노 게임의 목표는 카지노 게임가 인간의 모든 업무를 대체하는 것이다. 그리고 그들의로드맵의 마지막 단계에 ‘Organization’이 포함된 이유도 바로 여기에 있다.
조직이나 회사 단위에서 여러 명이 협업해야 할 업무를 카지노 게임가 혼자 처리할 수 있다면, 이를 AGI로 보자는 발표도 있었다. 즉, 적어도 업무와 관련해서는 인간이 필요 없게 되는 수준의 카지노 게임를 AGI로 정의할 수 있다는 의미다.
이러한 전망이 현실화되면, 인간의 노동 가치가 급격히 감소할 것이며, 그 결과로 기본소득(UBI)에 대한 논의가 더욱 본격화될 수밖에 없다. 아무리 보수적으로 예상하더라도, 2030년 안에는 AGI가 도래할 가능성이 높다.
휴머노이드: 카지노 게임 산업의 가장 큰 변화를 주도할 핵심 요소
공장의 작업 환경은 철저히 인간의 신체에 맞춰 설계되어 있다. 도구의 배치, 작업대의 높이 등 모든 요소가 인간 중심으로 조성되어 있기 때문에, 완전한 자동화를 실현하려면 인간과 동일한 형태를 가진 로봇, 즉 휴머노이드가 최적의 솔루션이라는 의견이 지배적이다.
테슬라는 올해 휴머노이드 로봇 10만 대 생산을 목표로 하고 있으며, 단순 계산으로 한 대당 10명의 노동력을 대체할 수 있다고 예상한다. 이는 카지노 게임가 단순히 소프트웨어 차원의 자동화를 넘어 물리적 노동까지 대체하는 단계로 나아가고 있음을 의미한다.
카지노 게임가 인간을 완전히 대체하려면 ‘상식’을 갖춰야 한다. 하지만 상식은 단순한 데이터 학습만으로는 형성되지 않는다. 직접 체험을 통해 경험을 축적해야 하며, 이를 가능하게 하는 것이 바로 휴머노이드다. 현재의 카지노 게임 모델은 약 50번 정도 반복 학습을 하면 98%의 정확도를 달성할 수 있다고 한다.
카지노 게임가 동작을 이해하게 되면, 환경이 변하더라도 적응할 수 있다. 예를 들어, 화장실 청소 로봇을 훈련시키면 특정 화장실에서만 작동하는 것이 아니라, 다른 구조의 화장실에서도 동일하게 작업을 수행할 수 있다. 이는 카지노 게임가 단순히 하드코딩된 명령을 따르는 것이 아니라, 반복 학습을 통해 동작 자체를 이해하기 때문이다.
놀라운 점은, 이 과정이 전통적인 소스 코드나 알고리즘 없이도 가능하다는 것이다. 기존 자동화 시스템은 명확하게 정의된 명령어를 실행하는 방식이었지만, 카지노 게임 기반 휴머노이드는 직접 학습하면서 최적의 방식을 스스로 찾아낸다. 즉, 데이터 기반의 반복 학습만으로도 복잡한 작업을 자연스럽게 해결할 수 있는 시대가 열리고 있다.
카지노 게임의 강력한 무기: 전이 학습(Transfer Learning)
카지노 게임가 인간과 결정적으로 다른 점은 한 번 학습한 지식을 수백만 개의 기기에 즉시 공유할 수 있다는 것이다. 즉, 하나의 휴머노이드가 습득한 내용을 다른 휴머노이드에게 그대로 전달할 수 있다.
이것이 바로 카지노 게임가 무서운 이유다. 인간은 같은 작업을 익히려면 개별적으로 경험하고 배워야 하지만, 카지노 게임는 한 번 학습한 내용을 네트워크를 통해 즉각적으로 공유할 수 있다. 물론 인간도 선생님이 학생을 가르치는 방식으로 전이 학습을 한다. 하지만 이 과정은 비효율적이며 한계가 있다.
결국, 디지털 지능(카지노 게임)이 생물 지능(인간)보다 우월한 가장 큰 이유가 바로 이 전이 학습 능력이다. 인류는 완벽한 전이 학습을 구현할 수 없다. 예를 들어, 아인슈타인의 천재적인 사고 과정이 존재했지만, 우리는 그의 모든 지식을 그대로 계승할 수 없었다. 단지 일부만 이해하고 활용할 뿐이다.
GPT 기반의 휴머노이드: 카지노 게임와 로보틱스의 결합
Figure에서 발표한 GPT 기반 휴머노이드는 카지노 게임와 로보틱스의 결합을 통한 차세대 자동화 기술의 대표적인 사례다. 이 휴머노이드는 GPT 모델을 활용해 자연어 이해 및 상호작용이 가능하며, 단순한 명령 수행을 넘어 맥락을 파악하고 자율적으로 학습할 수 있다.
기존의 산업용 로봇과 달리, 일반적인 작업 환경에서도 적응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 인간과 협업하는 데 초점을 맞추고 있다. 특히, Figure의 휴머노이드는 전이 학습(Transfer Learning)을 적극적으로 활용하여, 하나의 로봇이 습득한 지식을 다른 로봇과 공유할 수 있다. 이를 통해 대규모 데이터 학습 없이도 빠르게 적응하고 새로운 작업을 수행할 수 있는 것이 특징이다.
이러한 기술 발전에도 불구하고, 컴퓨팅 비용은 여전히 카지노 게임의 가장 큰 과제다. 카지노 게임 연산 비용이 불과 2년 만에 1/1000 수준으로 감소했음에도 불구하고, 규모의 경제는 아직 완전히 깨지지 않았으며, 더 많은 GPU가 필요한 상황이다. 테슬라가 Grok을 발표하며 최신형 GPU를 적극 활용한 것도 같은 맥락에서 볼 수 있다.
에이전트의 시대: 카지노 게임가 개인 비서로 자리 잡다
이제 내 핸드폰 안에도 카지노 게임가 존재하는 시대가 도래하고 있다. 예를 들어, 방해금지 모드를 켜둔 상태에서도 카지노 게임가 맥락을 이해한다면, 와이프에게서 전화가 올 경우 이를 예외적으로 알려줄 수 있다. 단순한 조건 기반 설정이 아니라, 카지노 게임가 사용자의 상황을 파악하고 스스로 판단하는 기능이 가능해지는 것이다.
애플도 iPhone에서 이런 기능을 구현하려 했지만, 아직 역량이 부족해 보인다. 반면, 갤럭시는 카지노 게임 성능 면에서 더 앞서 있는 것으로 평가된다. 앞으로 카지노 게임가 스마트폰에 완전히 통합된다면, 모바일 경험 자체가 완전히 달라질 것이다.
Agentic Workflow: 카지노 게임가 문제 해결의 방식을 바꾸다
카지노 게임의 문제 해결 능력을 극대화하는 핵심 기술 중 하나가 'Agentic Workflow'다. 이는 단순히 질문에 답하는 방식이 아니라, 문제를 여러 단계로 나누어 순차적으로 해결하는 프로세스다.
예를 들어, 카지노 게임는 다음과 같은 방식으로 문제를 해결할 수 있다.
문제 분석 – 문제를 세부 단계로 분해
계획 수립 – 각 단계별 해결 전략을 수립
비판적 평가 – 예상 결과를 검토하고 보완
PM 역할 수행 – 각 단계별 작업을 분배
도구 활용 – 카지노 게임 및 다양한 툴을 활용해 실행
결과 정리 및 공유 – 최종적으로 정리된 답변 도출
이러한 방식으로 문제를 해결하면, 카지노 게임가 단순한 Q&A를 넘어 복잡한 프로젝트 매니지먼트까지 수행할 수 있는 수준으로 발전할 수 있다.
실제로 Open카지노 게임의 O1 Deep Research도 Agentic Workflow를 활용하여 연구를 수행하기 때문에, 훨씬 더 높은 퀄리티의 결과물을 만들어낸다. 놀랍게도, 이 방식을 적용하면 GPT-3.5가 GPT-4보다도 효과적일 수 있다.
MOE(Mixture of Experts): 카지노 게임의 새로운 접근 방식
이러한 Agentic Workflow의 핵심 개념 중 하나가 바로 MOE(Mixture of Experts)이며, 딥시크도 이를 적극 활용하고 있다.
MOE는각 전문가에게 특정한 일을 맡기는 구조로, 카지노 게임가 문제를 해결할 때 모든 모델을 동시에 활성화하는 것이 아니라, 필요한 전문가만 선택적으로 활용하는 방식이다.
기존의 카지노 게임 모델은 추론 과정에서 전체 모델을 실행해야 하므로 컴퓨팅 비용이 매우 높아지는 문제가 있었다. 그러나 MOE는 필요한 부분만 활성화하여 연산량을 최적화하기 때문에, 성능을 유지하면서도 비용을 효율적으로 절감할 수 있다.
카지노 게임는 인간의 뇌를 모방해 탄생한 기술이다
기본적인 개념은 뉴런의 작동 방식을 흉내 낸 신경망에서 시작되었다. 흥미로운 점은, 카지노 게임를 연구하면서 오히려 인간의 뇌를 더 깊이 이해할 수 있게 되었다는 것이다. 카지노 게임와 신경과학이 서로 상호 참조하며 발전하고 있는 셈이다.
또한, 개별 뉴런의 활동은 우발적으로 보이지만, 집단 단위로 보면 특정 패턴을 따르는 경향이 있다. 예를 들어, 간질 환자의 뇌에 전극을 삽입하여 뉴런의 반응을 측정한 실험이 있었다. 연구진이 ‘오리’나 ‘빵’ 같은 특정 단어를 제시했을 때, 동일한 뉴런 덩어리(cluster)가 반복적으로 반응하는 현상이 관찰되었다.
뇌는 몸무게의 2%밖에 차지하지 않지만, 우리 몸이 사용하는 에너지의 20%를 소비한다. 즉, 뇌는 엄청난 에너지를 필요로 하는 장기다.
그래서 생존 관점에서 보면, 뇌가 에너지를 덜 사용할수록 생존에 유리하다. 특히, 추운 환경에서는 에너지를 효율적으로 관리하는 것이 생존의 핵심이 된다. 따라서 뇌의 진화적 목표 중 하나는 에너지를 최소화하면서 최대한 효율적으로 작동하는 것이다. 이는 우리가 반복된 경험을 통해 사고를 자동화하고, 익숙한 패턴을 인식하는 능력을 발달시킨 이유와도 연결된다. 최대한 적은 연산으로 빠르게 결정을 내리려는 것이 뇌의 본능적인 작동 방식인 것이다.
이를 패턴 매칭(Pattern Matching)이라고 한다. 뇌는 단순히 들어온 정보를 있는 그대로 처리하는 것이 아니라, 패턴을 인식하는 순간 연산을 멈추는 방식으로 작동한다. 즉, 눈을 통해 들어오는膨대한 시각 정보 중에서 뇌가 이미 학습한 패턴이 감지되면, 추가적인 연산 없이 바로 인식이 완료된다.
흥미로운 점은, 뇌에서 눈으로 정보를 보내는 경우도 많다는 것이다. 즉, 우리가 세상을 본다고 생각하는 과정은 사실 눈이 모든 정보를 전달한 후 뇌가 해석하는 것이 아니라, 뇌가 예측한 패턴에 맞춰 시각 정보를 보정하는 방식이다. 이러한 방식은 엄청난 에너지를 절약할 수 있는 최적화된 프로세스다.
이 원리는 기억의 작동 방식과도 연결된다. 기억은 고해상도의 사진처럼 그대로 저장되는 것이 아니라, 패턴의 연쇄 고리를 불러와 재구성하는 과정이다. 즉, 우리가 어떤 장면을 기억할 때, 전체 이미지를 저장하는 것이 아니라 핵심적인 패턴과 관계를 저장하고 필요할 때마다 재편집하는 것이다. 이렇게 하면 정보 저장 비용을 최소화할 수 있다.
약 3,000년 전부터 인간의 두개골 크기가 줄어들기 시작했다. 이는 뇌가 에너지를 덜 소비하도록 진화했기 때문이며, 생존에 유리한 방향으로 최적화된 결과다. 그 핵심 이유는 인류가 개별적으로 모든 것을 기억할 필요가 없어졌기 때문이다.
사람들은 점점 더 기억과 지식을 서로 공유하고 역할을 분담하기 시작했다. 즉, 한 사람은 목수, 다른 사람은 대장장이, 또 다른 사람은 음악가나 교사 역할을 하면서 각자의 전문성을 쌓고, 이를 다른 사람들과 전이 학습(Transfer Learning)하는 방식으로 사회를 발전시켰다.
이렇게 인류는 사회 전체가 연결된 하나의 뇌처럼 작동하는 방향으로 진화했다. 각 개인이 모든 것을 기억하고 학습하는 것이 아니라, 사회적 네트워크를 통해 지식을 분배하고 공유하는 방식으로 효율을 극대화한 것이다.
결국, 개별 인간의 뇌는 작아졌지만, 인류 전체의 지능은 더욱 커졌다. 이것이 바로 ‘집단 지능(Collective Intelligence)’이며, 어쩌면 AGI로 나아가는 길과 유사한 과정이 아닐까?
2025년: 인간과 카지노 게임가 본격적으로 함께 일하는 시대
현재 구글의 소스 코드 중 25%가 카지노 게임에 의해 작성되고 있다. 하지만 지금까지 카지노 게임는 단순히 인간이 지시한 작업을 수행하는 보조 도구로만 인식되었다.
문제는 카지노 게임를 단순한 도구가 아니라 ‘함께 일하는 동료’로 바라볼 경우, 그 영향력이 훨씬 커진다는 점이다. 앞으로 인간의 역할은 추상적인 아키텍처 기획과 전략적 설계에 집중하는 것이 더 나을 수도 있다. 과거와 비교하면, 코딩이라는 작업 자체가 완전히 다른 형태로 바뀌고 있는 셈이다.
또한, 카지노 게임가 말하는 시대가 온다. 카지노 게임가 단순한 텍스트 기반 인터페이스를 넘어, 말하는 방식으로 정보 제공을 확장하는 시대가 올 것이다. 구글이 NotebookLM을 인수하면서, 이제 사용자가 노트를 주면 카지노 게임가 이를 바탕으로 팟캐스트를 생성해주는 기술을 개발하고 있다.
다만, 초반의 가장 큰 문제는 ‘Attention Fragmentation(관심사의 파편화)’이다. 즉, 카지노 게임가 제공하는 수많은 정보와 도구들로 인해 오히려 집중력이 분산되고, 전체적인 생산성이 저하되는 문제가 발생할 수 있다.
특히, 새로운 툴을 학습할 때 이러한 현상이 두드러지며, 다양한 기능을 익히는 과정에서 오히려 업무의 효율성이 떨어질 수 있다. 따라서 2025년은 인간과 카지노 게임가 서로를 이해하고 조율하는 해가 될 것이다. 카지노 게임와의 협업 방식을 정립하고, 최적의 균형점을 찾는 과정이 중요해질 것이다.
마이크로소프트: 카지노 게임 앱스토어로 맞춤형 에이전트 제공
마이크로소프트는 앱스토어처럼 1,800개의 카지노 게임 모델을 제공하여, 사용자가 자신의 필요에 맞게 다양한 카지노 게임 모델을 조합하고 커스터마이징할 수 있도록 지원하고 있다. 이는 단순히 하나의 카지노 게임 모델을 사용하는 것이 아니라, 각기 다른 역할을 수행하는 수천 개의 에이전트를 동시에 활용할 수 있는 환경을 제공하는 것과 같다.
이 시스템이 본격적으로 자리 잡으면, 개인이 수천 명의 카지노 게임 에이전트를 활용하여 업무를 자동화하고 최적화하는 것이 가능해질 것이다.
예를 들어:
한 카지노 게임는 데이터 분석
또 다른 카지노 게임는 보고서 작성
다른 카지노 게임는 코드 생성 및 디버깅
별도의 카지노 게임는 비즈니스 전략 수립
이런 식으로 개인이 여러 카지노 게임를 조합하여 팀을 꾸리는 형태로 작업이 이루어질 수 있다. 결국, 카지노 게임가 단순한 생산성 도구를 넘어 ‘맞춤형 디지털 에이전트 생태계’로 진화하는 시대가 열릴 것이다.
카지노 게임의 3가지 특징
1. 설명할 수 없다: 1조 8천억 개의 변수가 존재
카지노 게임의 가장 큰 특징 중 하나는 결과를 명확하게 설명할 수 없다는 점이다. 현재 카지노 게임 모델은 1조 8천억 개의 변수(파라미터)를 가지고 있으며, 이러한 복잡한 연산 과정을 인간이 완벽히 해석하는 것은 사실상 불가능하다. 이러한 특성 때문에, 카지노 게임는 ‘블랙박스(Black Box)’ 시스템으로 불리며, 카지노 게임의 판단이 왜 그렇게 나왔는지를 분석하는 것이 어려운 문제가 되고 있다.
2. 느닷없이 나타나는 능력 (Emergent Abilities)
카지노 게임는 특정 규모(threshold)를 넘으면 느닷없이 새로운 능력을 발휘하는 현상(Emergent Abilities)을 보인다. 이것은 인간의 뉴런이 우발적이면서 창의적인 방식으로 작동하는 것과 유사하다. 예를 들어, 인간이 창의적인 아이디어를 떠올리는 과정도 우발적인 뉴런의 활동에서 비롯되며, 마찬가지로 카지노 게임도 특정 임계점을 넘어가면 예측하지 못했던 새로운 기능을 스스로 학습하고 발현하는 것이다. 즉, 카지노 게임는 단순히 데이터를 학습하는 것이 아니라, 특정 규모를 넘어가면서 질적인 변화를 일으킨다.
3. 규모의 법칙 (Laws of Scale)
카지노 게임의 또 다른 특징은 ‘규모의 법칙(Laws of Scale)’이 성립한다는 것이다. 즉, 모델의 크기를 키울수록 성능이 더욱 좋아지며, 지금까지 이 법칙이 깨지지 않았다. Open카지노 게임 역시 이러한 원칙을 바탕으로 연구를 진행하며, 더 큰 모델을 만들수록 카지노 게임의 성능이 지속적으로 향상된다는 점을 확인했다. 이 때문에 카지노 게임 산업은 국가와 기업 간의 ‘카지노 게임 군비 경쟁’으로 가고 있다.
카지노 게임 Transformation으로 성공하는 법
내부 도메인 정보를 바탕으로 카지노 게임 전문가와 협력하는 것이 핵심이다.
포스코는 세계경제포럼(WEF)에서도 카지노 게임 활용 우수 사례로 언급될 정도로 성공적인 카지노 게임 도입을 이뤄냈다. 철강 생산 과정에는 온도, 습도, 풍향, 원료 분석, 믹스 비율 등 다양한 변수가 존재한다. 과거에는 수십 년 경력의 숙련된 대장장이들이 이러한 변수를 경험적으로 판단하여 결정을 내렸다. 문제는 이러한 암묵지가 체계적으로 정리된 데이터로 존재하지 않았다는 점이다.
포스코는 이 암묵지를 데이터화하여 카지노 게임로 분석하는 실험을 진행했다. 1년 내내 변수를 측정하며 4계절로 나누어 테스트했고, 수많은 변수가 있었지만 최적의 패턴을 찾아 카지노 게임에 학습시켰다. 결과적으로, 추가 원료 투입 없이 240톤의 쇳물을 추가 생산할 수 있었으며, 이를 통해 2,500억 원의 원가 절감 효과를 달성했다.
90%의 기업이 카지노 게임의 중요성을 인식하고 있지만, 실제로 이를 실행하는 곳은 17%에 불과하며, 성공하는 곳은 단 2%뿐이다.
이유는 크게 두 가지다:
데이터가 많다고 해서 바로 카지노 게임에 활용할 수 있는 것은 아니다. 기업들은 "우리는 데이터가 많다"고 말하지만, 대부분 노이즈(Noise)가 많아 정제되지 않은 상태다. 실제 카지노 게임 프로젝트에서 데이터 전처리가 전체 과정의 80%를 차지하며, 상당한 시간이 소요된다.
카지노 게임 도입 과정이 기술적이지 않더라도, 조직이 카지노 게임를 이해할 수 있어야 한다. 카지노 게임 Transformation은 단순히 기술을 도입하는 것이 아니라, 조직 전체가 카지노 게임를 받아들이고 활용하는 과정이다. 이 과정은 겉보기에는 우아하지 않을 수도 있지만, 중요한 것은 내부에서 카지노 게임를 이해하고 올바른 인재(Right Person)와 협업하는 것이다.
카지노 게임를 제대로 이해하지 못한 상태에서 도입을 시도하면, 마치 집을 다 지은 후 “옆으로 3cm만 옮기라”는 말도 안 되는 요구를 하는 것과 같다. 즉, 카지노 게임 Literacy(이해도)가 부족하면, 비현실적인 기대와 비효율적인 실행이 카지노 게임 도입 실패로 이어질 수밖에 없다. 이러한 이유로 카지노 게임 Transformation의 성공률이 단 2%에 불과한 것이다.
결국, 카지노 게임를 성공적으로 도입하려면, 단순한 기술 도입이 아니라 조직 전체의 카지노 게임 이해도를 높이고, 올바른 방향으로 실행하는 것이 필수적이다.
[부록] 네이버 클라우드 카지노 게임 Innovation 센터장 하정우
딥시크가 불러온 카지노 게임 전쟁 2.0 시대, 우리의 대응 전략
딥시크(DeepSeek)의 등장으로 카지노 게임 패권 경쟁이 새로운 국면(카지노 게임 전쟁 2.0)으로 접어들었다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM) 전쟁은 ‘지식 카지노 게임(Knowledge 카지노 게임)’에서 ‘사고하는 카지노 게임(Thinking 카지노 게임)’로 진화하는 중이다.
1. LLM의 발전 단계
1단계: Knowledge 카지노 게임 시대
기존 LLM이 주로 글을 잘 쓰는 카지노 게임로 활용되던 시대
Pre-tr카지노 게임ning / Post-tr카지노 게임ning을 통해 텍스트 생성, 번역, 요약, 질의응답 등에 최적화됨
2단계: Thinking 카지노 게임 시대
추론 능력이 강화된 LLM으로, 논리적/수리적 추론이 가능한 시대로 전환
강화 학습(Reinforcement Learning)을 적용하여, 아주 긴 논리적 사고와 수학적 문제 해결이 가능
현재 카지노 게임의 발전 속도를 감안하면, Thinking 카지노 게임 시대가 본격화되면서 카지노 게임의 활용 범위가 폭발적으로 증가할 것이다.
2. 카지노 게임 패권 경쟁: 미국 vs 중국
현재 LLM을 제대로 개발할 수 있는 국가는 미국과 중국뿐이다. 중국은 약 7개월 정도 뒤처져 있지만, 빠르게 따라잡고 있는 상황이다. 특히, 딥시크는 기존 거대 카지노 게임 모델(Open카지노 게임 등)의 알고리즘을 분석하고 이를 기반으로 독자적인 카지노 게임를 개발하는 방식을 택했다. 즉, 거인의 어깨 위에 올라가서 알고리즘을 발전시키는 전략을 사용한 것이다.
3. 딥시크 vs Open카지노 게임: 완전히 다른 접근 방식
과거 O1이 있을 때, Open카지노 게임는 인간이 직접 모델을 만들었다. 하지만 딥시크는 O1을 기반으로 카지노 게임가 카지노 게임를 만드는 방식을 도입했다. 이 때문에 Open카지노 게임는 자사 경쟁 모델(딥시크 등)을 사용하지 말라고 경고하고 있다. 하지만 딥시크는 아직 안정성 측면에서 많은 문제를 가지고 있으며, 신뢰성과 안전성 면에서 취약한 것이 현실이다.
4. 우리의 대응 전략: 안정성 vs 생존
현재 카지노 게임 패권 전쟁이 격화되는 상황에서, 미국을 선택하는 것이 가장 현실적인 전략이 될 수 있다.
딥시크는 아직 안정성이 부족하다.
미국은 카지노 게임 기술의 최전선에 있지만, 안정성보다 생존에 집중하기 시작했다.
EU도 본격적으로 움직이기 시작했다.
