AI 대학원 붐은 언제 꺼질까??? - 유망한 학과의 허상

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여러분 혹시 '김박사넷'이라고 오르비랑 비슷한, 그런데 주 연령층은 대학생~대학원생인 사이트를 아시는지 모르겠습니다. 저도 가끔 들어가서 낄낄거리기도 하고, 원래는 교수님이 어떤 인성과 성격 등을 가졌는지 게임 캐릭터처럼 오각형 육각형으로 보여주던 기능이 있었고 그것 때문에 많은 사람들이 들어와서 미리 교수님에 대한 정보를 얻던 커뮤니티였습니다. 아쉽게도 소송 이슈로 인해서 지금은 막혀버린 것 같습니다.

그런 필자가 김박사넷에 들어가서 요새 듣는 말이 하나 있는게 'AI 대학원에 거품이 너무 껴있다' 'AI대학원에 경쟁률이 너무 치열해져서 들어가기가 너무 빡세졌다' 라는 말입니다. 확실히 저도 주변에 보면 제가 다니는 모교의 AI소프트웨어 학부에서도 좀 좋은 교수님이다! 싶으면 자대생이 꽉꽉 들어가 있습니다. 주로 해당 교수님이 직접 수업을 하면서 인성과 실력을 몸소 체감하는 자대생들이 많이 선택한 랩실은 보통 좋다는 말입니다 소문난 맛집이랄까요.

그런데 말입니다 지금 국가적으로도 AI를 밀어주고 있는 실정입니다. 이에 대해서 제가 존경하는 이대열 교수님이 걱정을 하신 뉴스를 보니까, 확실히 이해가 가더군요 AI에 대해서 깊이는 아니지만 역사를 아는 사람으로서, AI 또한 30~40년이나 오랫동안 음지에서 조용히 발전하다가 이제와서 빛을 본 학문이라는 것을 아는 사람으로서요.

https://www.youtube.com/watch?v=jCePdhyBJoQ

https://www.hankyung.com/article/2025102751951

"이 교수는 현재 AI 기술이 단순히 5~10년 연구한 결과가 아니라 1940년대부터 시작된 연구의 결과물이라고 했다. 그는 “지금의 AI를 완전 대체할 새로운 기술도 20~30년 전부터 어느 연구실에서 개발 중일 가능성이 있다”며 “한국도 유행에 휩싸이기보다 냉철하게 AI 기술을 바라보고 장기적인 관점에서 연구와 투자가 필요하다”고 강조했다."

라고 하셨는데 저도 매우 공감합니다.

여러분은 AI의 시초가 언제라고 생각하시나요? 1990년? 1980년? 아닙니다 무려 1940년대에 처음 앨런 튜링이라는 걸출한 수학자가 컴퓨터의 시초가 되는 개념과 기술을 선보이면서 시작되었습니다. 1956년 다트머스 대학에서 '인공지능'이라는 말이 처음으로 나오면서 본격적인 인공지능, 사람과 비슷한 생각과 기능을 수행하는 컴퓨터를 구체화하기 시작했죠.

그러던 중 인공지능은 총 2번의 겨울, 암흑기를 맞이했고 특히 마지막 2번째 암흑기에서도 꿎꿎이 연구를 계속 하던 사람이 이번에 노벨 물리학상을 받은 제프리 힌턴 교수입니다.

https://zdnet.co.kr/view/?no=20241008230033

우리가 초등학교 사회 교과서만 보아도 답은 나옵니다. 한국도 10년을 주기로 주요 유행 산업이 바뀌었습니다. 1960년대에는 가발, 1970년대에는 중공업, 1980년대에는 자동차 등등등... 한국의 사례만 단적으로 보아도 유망한 산업, 유망한 학과는 10년을 주기로 바뀌었습니다.

그리고 우리가 보통 석박사 따고 해당 분야의 전문가가 되기까지 10년 정도, 20살 대학생에서 시작해서 대략 35살 쯤 되어야 한다는 점을 생각해보면 우리가 지금 당장 보기에 유망해 보이는 분야를 갔지만 그 분야가 10년을 버틸지, 여러분이 졸업을 할 때도 유망할지는 정말 애매한 문제라는 것입니다.

저도 그렇지만, 사람들은 보통 지금 보이는 것에 환장하는 경향이 강한 것 같습니다. 당장 엔비디아가 뜨면 엔비디아 주식을 사야 한다고 생각하지만 사실 실제로 돈을 버는 사람은 엔비디아가 대중에 이름이 알려지기 전부터 묵히고 있던 안목을 가진 투자자들입니다.

이런 주식 시장에서도 유명한 격언이 있습니다. "니가 알게 된 주식은 이미 고점이 끝난 주식이다. 니가 지금 그 주식을 사면 이미 그 주식을 산 놈들 배만 불려주는 것이다. 이미 그 주식으로 돈 번 애들은 다 탈출해서 다른 다음 유망 종목에 돈을 넣고 있다" 라는 말이 있습니다. 확실히 일반인인 우리가 뭔가 특별한 정보력과 좋은 미끼를 물어서 딱 10년 후에 대유행할 종목을 찾기란 어려운 일입니다.

그런데 그러한 메타인지가 부족한 사람들은, 당장 사람들이 어느 주식을 산다고 우르르 몰려가니까 같이 뒤쳐지지 않기 위해서 우르르 몰려갑니다. 물론 운이 좋으면 약간 막차 끝자락에 타서 아주 살짝 이익을 볼 순 있겠지만 처음부터 안목을 가지고, 엔비디아 풀매수를 해둔 사람의 수익률을 이길 순 없을 것입니다.

저는 개인적으로 뇌과학이 앞으로 AI시대 이후 언젠가를 이을 유망한 분야라는 개인적인 확신이 들었습니다. 물론 요새는 AI와 뇌과학을 구분하는 것이 어려울 정도로 서로 상호보완적인 관계라서 AI시대와 뇌과학의 시대가 똑같이 딱 10년 후에 끝날 지도 모르겠습니다. 그걸 알았으면 제가 주식을 하지 학문을 하고 있겠습니까.

당장 눈에 보이는 것은 누구에게나 보이고, 그것은 이미 안목있는 사람들이 탈탈 털어가고 난 이후의 껍질에 불과한 것입니다. 그런 의미에서 지금 AI대학원의 붐도 보면서 느끼는 것이, 다들 AI대학원 가고 싶어서 난리인데 과연 그 길이 정답일까 하는 의문이 많이 들더군요.

예컨데 앞으로 AI가 10년 동안 패권을 장악할까? 그건 아닐 것 같습니다 저도 생성형 AI를 쓴지 2년 정도 지났지만 벌써부터 한계를 많이 느끼고 있습니다.

와! AI가 지금 뜨고 있데! AI로 제프리 힌턴이라는 노교수(중요한 사실 ㅋㅋ)도 노벨 물리학상 받았데! 지금은 AI의 시대야 AI만 하면 난 평생 먹고 살 수 있어! 라고 생각하면 절대 안된다는 말입니다. AI로 노벨상을 받은 사람도 이미 이전~~~부터 오랫동안 AI에 확신을 가지고, AI가 침체기이고 대중에 알려지기는 커녕 같은 학자들로부터 조롱을 받을 때도 묵묵히 자리를 지킨 사람이나 받고 있다는 것입니다.

그래서 "그냥 니 하고 싶은거나 해라" 라는 말이 나온다고 생각합니다. 우리는 누구도 다음 10년이 어떤 기술의 10년이 될지 모릅니다 양자컴? 뇌과학? PAI? 알면 그걸 가르쳐줬겠죠. 그런데 그걸 모르니, "정답은 없다 운 좋게 니가 좋아하는 분야로 갔는데 그게 뜨면 넌 대박이 나는 것이고, 못해도 쪽박은 차지 않는다 니가 좋아하는 것을 했으니 손해는 아니지 않느냐" 라는 의미가 담겨 있다고 생각합니다.

전 그나마 좀 머리를 더 써서, 제가 좋아하면서도 나름 앞으로 유망해질 것 같은 분야를 뇌과학이라고 생각해서 간 거고요. 저도 확신은 없습니다만 그래도 재미는 있습니다.

여러분도 앞으로 미래를 정함에 있어서 무슨 현자처럼 10년 100년씩 앞을 볼 필요 까지는 없습니다 그럴 수도 없고요. 단지 남들보다 조금만 더 멀리 앞을 내다보는 습관, 메타인지를 갖췄으면 하는 바람입니다.