그럼에도 불구하고 아직도 사람들이 찾는 이유가 뭘까? 이 책을 읽으면서 알게 되었는데, 일단 주식 투자에 대해 어떤 가치관과 사고관을 가져야하는지 알려주는 책이다. 요즘같이 정보의 홍수시대 속에서는 소위 말해 경제 전문가, 투자 전문가의 말에 사람들의 의견이 휩쓸리기 쉽다. 이럴 때일수록 정보가 아닌 그 속에 있는 알맹이를 보는 것이 더 중요하다.
이 책의 1부에서 나한테 가장 와닿았던 것은 '주식의 단기 등락을 무시하라.'는 것이었다. 나는 아침에 한 번, 점심에 한 번, 3시에 한 번 현재 주가 차트를 보는 습관이 있다. 오르는 날의 하루는 굉장히 기분 좋게 시작하고, 내리는 날의 하루는 무언가 찝찝한 느낌으로 하루를 시작한다. 바로 이러한 느낌이 들지 않도록 주식의 단기 등락을 무시하라는 것인데, 이 책에서 말하기를 가치가 있는 주식은 언젠가 오르게 된다는 것이다. 그런데 이걸 누가 모르겠나 다 아는 사실이지. 그런데 모두가 다 알면서도 하지 않는 것이 현실이다. 그렇기 때문에 나는 이 말을 앞으로 주식에서 관철해 나갈 것이다.
그리고 또 하나 인상깊었던 구절은 대기업은 움직임이 둔하다는 것이다. 이게 진짜 맞는 말인게 내가 삼성전자를 조금 가지고 있는데 누구나 알다시피 삼성전자는 전세계가 알아주는 대기업이다. 그런데 이렇게 큰 대기업의 주식을 아무리 좋은 가격에 산다고해도 2년 안에 대박을 터트리는 것은 거의 불가능하다. 왜냐하면 성장이 어느 정도 안정화된 상태이기에 빠르게 성장할 수 있는 기업이 아니기 때문이다. 이 점은 동의한다. 그래서 이 책에서는 '다른 조건이 같다면, 소형주에 투자해야 유리하다.'라고 한다. 하지만, 우리나라의 경우 소형주에 잘못 투자하면 상장 폐지가 되어 돈을 한순간에 다 잃을 수 있기에 이 구절은 조금 비판적으로 읽어야한다고 생각한다.
책 자체가 약간 전문적인 느낌으로 투자를 할 때 이렇게 하세요, 저렇게 하세요 느낌보다는 어떤 마음가짐으로 시작하는 것이 좋은지에 대해 알려주고 있다. 그런데 나는 이 책이 조금 아쉬운 점이 이 책에서 전달하는 지식이 현재의 주식시장에 비해 비교적 변동성이 낮은 과거의 주식시장을 기준으로 말하기에 이것을 현재의 주식 시장에 적용되는지는 의문이다. 그렇지만 주식을 입문하기 전에 가볍게 읽기에는 좋은 책이라고 생각해서 주식을 이제 시작하려고 하는 사람들한테 강력하게 추천한다.
여기서 전자의 흐름을 제어한다는 점에서 게이트를 '문'에 전자가 다니는 길이라는 점에서 채널을 '통로'에 비유
여기서 전자가 이동하는 거리, 즉 게이트의 폭이자 채널의 길이가 몇 나노인지를 결정한다.
나노 미세화에 열을 올리는 이유
> 거리가 짧아지면 트랜지스터 크기는 작아지고 트랜지스터 크기가 작아지니 하나의 반도체 안에 더 많이 집적할 수 있고 그러면 전자가 더 빨리 이동할 수 있고 데이터 처리 속도는 향상되며 전력소모는 줄어든다. 그렇게 해서 성능이 올라가기 때문에 대기업들이 나노 미세화에 열을 올리는 중이다.
터널 효과
반도체는 기본적으로 전자의 흐름을 제어하는 장치이다.
그런데 반도체가 너무 작아지면 전자가 통로, 즉 채널을 뚫고 엉뚱한 곳으로 이동할 수 있다.
거시세계가 아닌 미시세계의 물리법칙인 양자역학에 영향을 받기 때문이다.
이를 터널효과(터널링)이라고 한다.
이것을 방지하거나 활용하면 반도체는 좀 더 효율적으로 전자의 흐름을 제어할 수 있다.
그렇게 해서 제시된 해결방안이 '채널의 길이는 짧게 유지하되, 게이트와 닿는 면의 개수를 늘려보자'
핀펫(닿는 면이 세 개) - 인텔(2010년대 초반)
GAA(닿는 면이 네 개) - 삼성전자
7나노 반도체까지는 핀펫 OK, 하지만 그 이하로는 다른 구조가 필요하다. (그래서 나온 것이 삼성전자의 GAA)
2022년 6월 삼성전자는 GAA로 3나노 반도체 양산을 세계최초로 성공했다.
2차전지
반도체와 2차전지는 완전히 구분되는 분야가 아니다.
전기자동차에 쓰이는 고성능 2차전지에는 제어장치의 일부로 반드시 반도체가 들어간다.
2차전지는 리튬이온이 양극재와 음극재 사이를 오가며 전기를 충전하고 방출한다.
이때 양극재와 음극재의 사이에서 리튬이온의 통로가 되는 것이 전해질, 2차전지의 전해질은 액체다.
액체는 그런데 물리적으로 불안정하다.
반면에 전고체 배터리는 말 그대로 전해질이 고체이다. 따라서 안정적이고 기존의 2차전지보다 에너지 효율도 좋다.
소재 비율이 어떻게 되느냐에 따라 배터리의 효율이 결정된다.
배터리 개발이 비싼 이유는 리튬이 채굴과 가공이 쉽지 않기 때문이다.
배터리 생산량이 증가하면 원가가 절감되고, 배터리 성능이 또 증가하면 가격이 줄어든다.
그러면 전기자동차가 싸진다. (배터리가 차지하는 비율이 40% 이상이기 때문이다.)
LFP배터리(리튬, 철, 인산)이 3000사이클까지 가능한데 이것이 대부분 중국제이다. (31% 차지)
딥러닝
딥러닝은 인간의 뉴런과 시냅스의 작동 방식을 모방한 '인공신경망' 방식의 알고리즘으로 빅데이터를 분석한다.
입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다.
핵심은 은닉층의 층수와 각 층에서 연산을 수행하는 '노드'의 수이다.
즉, 은닉층의 층수가 많고 각 층의 노드가 많을수록 입력층에서 투입된 데이터가 출력층을 향해가는 과정에서 거치는 연산과정이 기하급수적으로 증가한다. (각 노드는 이전 층의 모든 노드의 결괏값을 연산한다.)
NPU(Neural Processing Unit) : 딥러닝, 또는 머신러닝에 특화된 인공지능 반도체를 ANN방식의 알고리즘을 지원한다.
구글 딥마인드
- 알파폴드
> 단백질의 2차원구조(아미노산들의 염기서열)로 먼저 그려본 다음, 이것들을 보아 최종적으로 3차원구조로 형성.
- 로제타 폴드
> 2차원구조와 3차원구조를 동시에 만들어 비교하면서 완성도를 끌어올림.
구글 인공지능 PaLM(Pathway, Language Model)
언어모델: 인간의 언어를 이해할 수 있는 인공지능, 텍스트로 구성된 대량의 데이터를 학습해 인간과 소통한다.
PaLM은 정말 필요한 데이터 위주로만 학습한다.
딥러닝 성능을 크게 높여 빅데이터가 아닌 스몰데이터 만으로도 충분한 성능을 발휘할 수 있도록 설계됨.
클라우드
클라우드는 따로 서버가 필요하지 않다. 광대한 네트워크 자체를 가상화된 서버로 사용한다. 물론 그 네트워크를 유지하기 위해 물리적인 서버가 필요하긴 하지만, 그 개수를 크게 줄이는 것이 가능하다.
클라우드에 인공지능 반도체가 필요한 이유
클라우드에는 막대한 데이터가 여기저기에 분산되어 있음.
이 중 사용자가 원하는 것을 재빨리 찾아줘야 함.
작업내용을 실시간으로 백업, 훗날을 위해 잘 보이는 곳에 쌓아두기
이는 병렬 연산에 특화된 GPU가 잘할 수 있는 일들이다.
그런데 사용자와 데이터가 많아지면서 더욱 고성능의 인공지능 반도체가 필요해졌다.
게다가 인공지능 반도체는 효율이 매우 좋아 전력도 적게 소모한다.
클라우드 서비스를 제공하는 기업들이 반도체를 자체 개발하는 이유가 바로 이것이다.
컴퓨터 비전: 인공지능이 얼마나 정확하게 시각정보를 인식하는지
BCI(Brain Computer Interface): 인공지능이 인간의 뇌와 곧바로 연결되어 상호작용
로봇
로봇의 핵심부품
: 구동용 부품(서보모터, 감속기 등), 제어용 부품(컨트롤러 등), 구조용 부품(엔드 이펙터 등), 센서
로봇산업은 반도체 산업만큼이나 보수적이다.
반도체 기업들이 불화수소 같은 소재의 공급처를 쉽게 바꾸지 않으려고 하는 것처럼, 로봇 기업들도 중요부품의 공급처를 잘 바꾸려 하지 않는다.
전장 반도체
전장 반도체: 자동차에 들어가는 각종 전자 장치에 쓰이는 반도체
전장 반도체는 그 쓰임에 따라 여러 종류로 구분된다.
아날로그 반도체: 아날로그 신호를 디지털 신호로 바꿔주는 반도체
빛, 소리, 압력, 온도 같은 것들을 전자장치가 이해할 수 있는 디지털 신호, 즉, 0과 1의 조합(기계어)으로 변환하는 것.
가령 자율주행 자동차는 주행 중에 사방이 무엇이 있는지, 자신의 위치가 어디인지, 얼마나 빠르게 달리고 있는지 등을 실시간으로 파악해야한다.
이때 세상의 무수한 아날로그 신호를 순식간에 디지털 신호로 바꿔주는 기계어 전문가가 아날로그 반도체다.
스마트폰이나 디지털 카메라에 부착된 이미지 센서도 가장 대표적인 아날로그 반도체다.
전체 전장 반도체 시장에서 아날로그 반도체 시장의 비중은 59퍼센트에 이른다.
아날로그 반도체를 지배하는 자가 전장 반도체를 지배한다.
우리나라의 대표적인 기업으로는 LX세미콘이 있다.
LX세미콘 주력 상품 중 하나가 디스플레이용 아날로그 반도체.
화합물 반도체: 특정한 성질을 얻기 위해 여러가지 물질을 화합해 만든 반도체
가령 실리콘으로만 만든 반도체는 열에 약하다. 150도만 넘어가도 기능을 상실한다. 이러면 전장 반도체로 쓰기 힘듦.
반면에 실리콘에 탄소를 결합한 '실리콘카바이드(SiC)'나 질소와 갈륨을 결합한 '질화갈륨(GaN)'으로 반도체를 만들면 각각 2000도와 1000도 이상의 고열을 견뎌낸다.
자연스레 고전압도 견딜 수 있어 사용처가 무궁무진하다.
전기자동차에서 전압을 분배하는 역할을 맡는 전력 반도체(업계에서는 전력 반도체와 화합물 반도체를 동의어처럼 쓴다.)로의 쓰임이 대표적이다.
뉴로모픽 반도체
인간의 뇌와 비슷한 구조의 반도체
CPU는 연산단계마다 올바른 진단을 위해 끊임없이 램에서 데이터를 불러온다.
그렇게 하나하나 답을 찾아간다. 그러다가 중간에 잘못된 판단을 하면 최종결과가 틀리게 된다.
그러나 뉴로모픽 반도체는 동시다발적으로 저장과 연산, 실시간 피드백을 수행하여 전력소모가 감소한다.
뉴런의 접점이 100조 개에 달하는데 엄청난 물량을 재현하려면 반도체 소자의 집적도를 극한의 수준까지 밀어붙여야 함.
>> 해결책: TSV
이종집적
말 그대로 다른 종류의 반도체를 하나로 합치는 것.
Sip(System in Package)
여러 기능의 반도체를 하나로 묶는 것.
CPU, GPU, D램을 하나로 묶음.
SoC(System in Chip)
하나의 반도체 안에 CPU, GPU, D램이 다 있음.
공간활용과 전력에 이점이 있다.
디지털 반도체 vs. 양자 반도체
디지털 반도체
양자반도체
슈퍼컴퓨터를 포함해 우리가 현재 일반적으로 사용하고 있는 디지털 컴퓨터의 반도체
미세한 입자의 흐름을 따름.
정보의 최소단위는 비트
큐비트
한번에 '1' 또는 '0'을 가진다. (거시세계의 논리) >> 이것이 곧 정보
'1'일 수도 있고 '0'일 수도 있음. 입자의 중첩(양자얽힘)현상 이용
2비트는 네 번에 걸쳐서 정보를 나타냄.
2큐비트는 한번에 00, 01, 11, 01 을 동시에 정보로 나타냄. 속도가 훨씬 빠름.
엔비디아
CUDA(Compute Unified Device Architecture)
- 그래픽 외에 일반적인 데이터의 연산을 수행한다.
이것을 무료로 제공하였는데
그 이유는 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 엔비디아의 생태계를 구축하고자 하였기 때문이다.
세레브레스 시스템스(Cerebras systems)
WSE(Wafer Scale Engine)
- 거대한 크기의 반도체
대부분의 반도체는 기판을 통해 반도체나 부품과 연결된다.
바로 이 기판 그리고 기판과 반도체를 연결하는 접합부에서 전기신호 지연의 50%가 발생한다.
즉, 기판만 없애도 성능을 50% 정도 끌어올릴 수 있다는 것이다.
ACCEL
ACCEL (All - analog Chip Combining Electronics and Light) - 중국에서 개발됨.
- 아날로그 광전자 반도체
일반적인 아날로그 반도체는 컨버터(변환기)를 통해 현실의 아날로그 신호를 컴퓨터가 다른 전기신호로 바꿔준다.
ACCEL은 컨버터가 없다.
대신 아날로그 신호를 일단 받아들인 다음, 그 자체로 전류나 전압을 발생시키는 '포토다이오드'가 들어간다.
그래서 기존의 아날로그 반도체에 비해 뛰어난 성능을 가지고 있다.
인공지능 개발에 쓰이는 엔비디아의 A100보다 연산속도는 3000배 빠르고, 전력소모는 400만 배 적다는 것을 증명하였다.
발열도 거의 발생하지 않는다.
ACCEL은 아날로그 신호를 디지털신호로 변환하는 대신 그 자체로 다루기 때문에 연산을 하지 않는다.
특히 미세화가 불필요하다.
그러나 상용화하기에는 빛 처리만 가능하다는 한계가 있다.
미국의 반도체 전략
미국의 대중 반도체 규제(반도체법)
- 요약: 반도 기업이 중국에 투자하지 않으면 미국정부가 직접 보조금을 줄거다.
- 주요내용
예상보다 수익을 많이 내면 보조금을 토해낼 것
미국 정부가 반도체 시설에 접근할 수 있도록 할 것
중국에 투자하지 말 것
미국에 시설을 짓고 미국인을 채용할 것
가격을 낮춰 치킨 게임을 하지 말 것
미국의 큰 그림
반도체 설계 : 미국
반도체 소재 공급 : 일본
반도체 양산(파운드리) : 한국 & 타이완
반도체 대란
2021년 팬데믹 시기 반도체 대란 이유
팬데민 때문에 신차 구매가 감소할 것으로 예측한 자동차 기업들이 전장 반도체 발주량을 줄였다.
전장반도체 기술의 낙후.
천재지변(지진과 화재로 르네사스 일렉트로닉스 공장 파괴 / 텍사스 주 한파 인피니언, NXP 반도체 공장 가동 중단)
전장 반도체 시장이 매년 10퍼센트씩 꾸준히 성장할 것으로 보이자, 삼성전자와 SK하이닉스가 그에 맞춰 대응하고자 하는 중이다.
현재 삼성전자는 이미 테슬라에 14나노 전장 반도체를 공급 중이다. 이후 4나노 전장 반도체 공급도 삼성전자가 따낼 가능성이 크다.
삼성전자는 하드웨어에 집중하고 SK하이닉스는 소프트웨어에 집중하고 있다.
K칩스법
보통 자산을 기준으로 10조원 이상은 대기업, 5000억원 이상, 1조원 미만은 중견기업, 5000억원 미만은 중소기업이다.
대기업과 중견기업에 15퍼센트, 중소기업에 25퍼센트의 세제 혜택을 주는 조정안이 2023년 3월 국회를 통과했다.
+
나노: 나노미터(1나노미터는 10억분의 1미터)
ex) 인간의 머리카락은 8나노미터 정도
유전율: 전류가 외부 자기장에 영향받는 정도
모뎀: 원활한 무선통신을 지원하는 반도체
무선통신: 잔파에 데이터를 실어 주고 받는 것
모뎀은 데이터를 전파에 실을 수 있도록 변환하는 일, 전파에서 데이터를 분리하는 일을 모뎀이 담당한다.
LED: 전기신호를 광신호로 바꿔주는 발광소자, 반도체의 일종
청색 LED
기존에 개발된 적색 및 녹색 LED와 함께 삼원색을 완성하는 마지막 퍼즐이었다.
빛은 파장이 낮아지면 에너지가 증가한다. 삼원색 중 청색의 파장이 가장 짧다.
즉, LED가 청색을 띠려면 높은 에너지를 발산해야 하는데 이 정도의 전류 흐름 제어는 쉽지 않다.
그런데 2014년 일본에서 개발됨.
에너지 효율을 높일 수 있다는 점에서 매우 각광받는 중이다.
전기신호지연의 50%가 접합부에서 발생한다.
재배선: 몰딩 중에 흐트러진 배선을 바로잡거나 강화하는 과정.
솔더볼: 기판과 반도체를 연결해 전력을 공급하고 신호를 전달하는 부품.
FI(Fan - In) : 솔더볼을 다이 크기를 넘지 않을 만큼만 설치하는 것.
FO(Fan - Out): 솔더볼을 다이 크기를 넘어갈 정도로 설치하는 것. - 구조 특성 상 전력공급과 신호전달에 유리.
V2X (Vehicle-to-Everything)
: 도로를 함께 주행 중인 다른 자동차들과 연결되어 정보를 주고 받는 것.
언어모델: 인간의 언어를 이해할 수 있는 인공지능, 텍스트로 구성된 대량의 데이터를 학습해 인간과 소통한다.
배터리 수명 단위 사이클 (Cycle)
: 1사이클은방전된 배터리를 최대치까지 1회 충전하는 것을 말한다.
: 만일 500 사이클이 넘어간 스마트폰이 있다면 그 스마트폰은 배터리용량이 80%미만일 것이다.
시험도 끝났고 계절학기 수업도 안 맞는거 같아서 책이나 많이 읽자는 마음으로 교보문고에 갔다.
그곳에서 유달리 나의 이목을 끄는 책이 한 권 있었는데 그 책이 바로 '도둑맞은 집중력'이었다.
처음 머리말을 읽었을 때는 '작가가 왜 이렇게 분노해있고 위기감에 휩싸인거 같지?' 라는 느낌을 받았다.
그도 그럴 것이 집중력의 감소가 비만율의 증가로 이어졌고 아이들의 집중력은 점점 퇴화하고 있다는 글쓴이의 주장이 이어졌기 때문이다. 황당했다. 집중력의 감소와 비만율 간의 어떤 상관관계가 있길래 글쓴이가 이렇게 주장하는지 궁금했다.
더군다나 나 자신도 현재 어떤 한 가지 일에 제대로 집중을 못하고 있는데 이 책을 통해서 얻어가는게 있을까? 라는 생각에 '도둑맞은 집중력'을 읽게 되었다.
1, 2, 3, 4, 5장은 자신이 프로빈스 타운에서 집중력을 높이기 위해 어떤 방법을 했는지 설명하면서 그 방법들을 뒷받침하는 연구결과를 제시한다. 개인적인 의견으로는 1, 2, 3, 4장은 지극히 당연한 이야기를 했다.
멀티태스킹을 하면 안된다, 몰입을 해야한다, 수면의 질을 높이자, 긴 텍스트를 많이 읽자,.. 너무나도 당연하고 요즘 현대인들이 이 사실을 모르는 사람은 없다. 따분한 이야기를 계속하는 듯했다. 그래서 책을 4장을 읽은 후에 그만 읽고 다른 책을 읽을까도 고민했었다. 그러나 5장을 읽었을 때 많은 충격에 휩싸였다.
나는 평소에 수학 문제를 풀거나 다른 공부를 할 때 스스로에게 몇 시간동안 한정된 분량을 다하기로 결심하고 그것에만 온전히 집중해야한다고 생각했다. 즉, 딴 생각은 하면 안 된다고 생각했다. 그러나 오히려 이러한 딴 생각을 할 때 집중력이 좋아지며 머릿속에 있는 내용이 정리가 된다고 한다. 한 연구결과로 새로운 것을 배운 뒤 딴 생각을 할 때 새로운 것을 이해하기 위해 과거에 자신이 배웠던 내용을 연결시키면서 새로운 것을 이해하고 더 나아가 자신 만의 창의적인 인사이트를 만들어 낼 수 있다는 것이다. 그렇다면, 딴 생각이 도대체 뭐냐고 질문을 할 수 있을 것이다. 내가 이해한 것으로는 다음과 같다. '의식을 가지고 어떤 일을 열심히 하고 난 후에 산책이나 멍 때리기를 통해 의식이 없는 채로 뇌가 알아서 정리하도록 내버려두는 행위'. 이러한 행위를 하고 나면 오로지 외부 세계에만 정신없이 바쁘게 초점을 맞추어 살던 뇌가 현재 일어나고 있는 일을 소화할 수 있는 기회를 줌으로써 쉴 수 있도록 할 수 있다. 오히려 이러한 느슨한 연상 패턴이 독특한 통찰로 이어질 수 있다고 작가는 이 책을 통해 말하고 있다.
그렇다면, 어떤 것들이 우리의 집중력을 계속해서 빼앗아 가고 있을까?
가장 거대한 세력을 소개하자면 그건 바로 빅테크 기업들이다. '페이스북', '인스타그램', 'X', '구글' 등과 같은 빅테크 기업들은 우리의 정보를 이용해 조금 더 많이 자신의 앱이나 웹 사이트에 오래 머무를 수 있도록 한다. 평소 다른 일을 하고 있는 와중에도 알림을 수시로 날리거나 이메일을 보내 사람들의 관심을 끌어들이고 자신들의 앱에 접속시키게 함으로써 사람들이 온전하게 자신의 일에 집중할 수 없도록 만드는 것이 현재의 상황이다. 이것을 뒷받침하는 내용이 책에 존재하는데, 이 책의 9장에서 보면 '커먼 그라운드(Common Ground)'라는 이름의 과학자팀이 페이스북이 대중에게 공개하지 않은 숨은 자료를 전부 연구한 뒤 '우리의 알고리즘은 분열에 이끌리는 인간 두뇌의 특성을 이용하고 있으며 이를 그대로 놔둔다면 페이스북이 사용자의 관심을 끌고 플랫폼에 머무는 시간을 늘리고자 점점 더 분열적인 콘텐츠를 쏟아내게 되리라'고 말했다.
앞서 말한 '사람들의 관심을 끌어들이고 자신들의 앱에 접속시키게..' 이것이 결국은 우리에게 자극적인 컨텐츠를 지속해서 제공 함으로써 웹이나 앱에 머무는 시간을 늘린다는 것이다. 그러면 대중들은 지속해서 편협한 사고관과 자극적인 컨텐츠에 물들여져서 평상 시에도 분노한 상태로 머물게 된다는 것이 이 책의 주장이다.
이러한 주장이 나는 조금 급진적이라고 생각이 들지만 확실한 건 나도 인스타나 유튜브의 숏츠나 영상을 보고 난 뒤에 나의 할 일에 복귀하면 머릿속이 혼잡스럽고 내가 집중한다고 느끼는 시점까지의 시간이 오래걸리는 것 같다. 그리고 인스타의 알람이나 유튜브에서 내가 즐겨보는 채널의 알림이 뜨면 하던 일을 다 마무리하고 보는 것이 아니라 수시로 확인을 하는 것 같다.
그래서 이러한 상황에서 빅테크 기업이 나아가야 할 방향성은 기업들이 알람을 수시로 보내는 것이 아니라 매일 아침이나 개인이 정해놓은 시간대에 한꺼번에 알람을 보내는 것이다. 마치 아침에 신문이 오는 것처럼. 이렇게 하면 알람이 수시로 오지 않아 하던 일에 온전히 몰입할 수 있게 된다. 또, 인스타그램이나 페이스북, X와 같은 SNS들은 온라인 상에서 사람들의 모습을 보게 하는 것이 아닌 실제 오프라인에서 사람들의 모습을 직접 보게 해주는 연결 프로그램을 코딩하여 사람들이 오프라인에서 활발하게 연결되는 상황을 만들어 주는 것이 좋다고 한다.
흠... 나는 첫 번째 방법에는 어느 정도 동의를 하지만, 두 번째 방법에는 동의하지 못한다. 형태는 다르지만, 우리나라에서 만남 어플을 가졌다가 범죄에 악용되는 사례도 많고 만남 어플 또한 서로가 만나기 이전에는 사진을 통해 서로의 모습을 확인하게 될 텐데 이것 또한 보여지는 모습이기에 만남이 긍정적일 확률은 지극히 적다고 생각한다. 물론 어디까지나 배움이 얄팍한 나의 생각이지만, 이러한 점도 고려해야하는 것은 맞는 것 같다.
그렇다면 우리 개인은 어떻게 하면 좋냐라고 하면 이 책에서는 6가지 방법을 소개한다.
사전 약속을 이용해 지나친 전환을 멈춘다. - 미리 스스로에게 약속하여 sns의 사용을 금한다는 것이다.
산만함에 반응하는 자신의 방식을 만들자. - 작가는 스스로에게 무엇이 중요한 것인지 물었다.
소셜미디어에 뺏기는 시간을 줄이자.
딴 생각을 하는 시간을 정하고 이 시간을 허용하자.
수면의 질을 높이자.
자녀가 있는 가정이라면 자녀들에게 자유롭게 놀 수 있는 환경을 만들어주자.
나한테 6번은 그렇게 많이 중요하지 않지만 이 책의 후반부에서 가장 시간을 들여서 설명하는 것이 바로 자녀의 집중력이다. 이 책은 자녀가 있는 부모라면 이 부분이 너무너무너무 중요하게 느껴질 듯하다. 간략하게 저 6번이 나오게 된 경로를 설명하자면 내가 유치원이나 초등학교 저학년 시절에는 공부에는 정말 많이 신경 안 쓰고 놀았고 혼자 마을을 돌아다니면서 이것저것 체험했는데 요즘은 부모가 옆에서 지켜보지 않는 곳에서는 놀면 안된다는 인식이 팽배하다고 한다. 이러면 자녀가 자유롭게 자신의 의지에 따라 노는 것이 불가능해지고 이는 집중력의 저하로 이어진다고 한다. 왜냐면 자신의 의지에 따라 노는 것이 불가능해지니 위축되어 부모가 짜 놓은 판에서 의미없는 공부나 놀이를 하게 될 수도 있다는 것이다. 이렇게 되지 않게 하기 위해서는 자녀들에게 자유롭게 놀 수 있는 환경과 자신이 가치 있어하는 것들을 마음껏 할 수 있도록 해야한다는 것이다.
저 6가지 방법을 내가 앞으로 살아가면서 얼마나 많이 실천할 수 있을 지는 솔직히 잘 모르겠지만, 실천할 수 있도록 노력이라도 하는 것이 중요한 것 같다.
책에 대해 말하자면 이 책은 자녀가 있는 부모님들이 읽으면 정말 좋을 것 같고, 집중력이 예전같지 않다고 생각하는 분들도 읽으면 좋을 것 같다. 내가 쓴 글이 너무 중구난방처럼 느껴질 수 있을 것 같지만! 좋게 봐주시면 감사드리겠다.
'우리는 예지력을 갖고 미래를 알아맞힐 수는 없지만, 우리가 원하는 미래를 만들기 위해 노력하고 대응할 수 있습니다.'
사람들은 예상하지 않은 미래가 오면 두려워한다. 그렇기 때문에 다가오는 미래에 대비하기 위해 각종 예방책과 대응수단을 마련한다. 카이스트 미래전략 2024는 미래에 효과적으로 대비하기 위해 과거와 현재, 미래를 한 권에 담아 독자에게 최대한 주관적인 요소를 배제하고 객관적으로 정보를 전달하고자 한다.
첫 번째 목차인 포스트 AI시대 휴머니즘의 미래는 도구가 어떻게 진화를 해왔는지 살펴보고 현 시점에 기술이 얼마만큼 발전했는지 설명한다. 가장 인상깊었던 목차는 초지능 사회를 열어줄 21세기 새로운 도구인데 여러 도구를 소개했지만 그 중 펌웨어의 도전 부분은 많이 충격적이었다. 이전에 필자는 사이버펑크라는 애니메이션을 본 적이 있는데 이 애니메이션은 2070년의 인간의 미래모습을 그린 작품으로 신체에 기계장치가 이식된 채로 살아가는 삶은 어떨지 보여준다. 이 작품을 보면서도 충격이었지만 실제로 비슷하게 그러한 시도를 현재 2023-2024년에 시행되고 있었다는 점이 충격이었다.
한 가지 예를 소개하자면 최근 바이오닉스 분야에서 가장 뜨거운 이슈는 바로 인공 청각과 인공 시각이다. 인공 청각은 손상된 와우에 전극을 삽입해 전기신호로 변환된 소리를 청신경에 전달하는 장치인데 이미 1970년대에 사용화가 되어 선천적으로 청력을 잃은 많은 청각장애인에게 세상의 소리를 들려주고 있다고 한다. 또 일론머스크의 뇌공학 스타트업인 뉴럴링크는 뇌에 실 형태의 미세전극을 매우 높은 밀도로 정교하게 삽입하고 신경세포를 선택적으로 자극하거나 측정된 신경신호를 무선으로 전송하는 기술을 개발하고 있다. 이 기술이 상용화된다면 뇌를 직접 자극해 사물을 보게하고 소리를 듣게 하고 마비된 사지를 로봇의 힘을 빌려 움직일 수 있게 할 수 있다고 하는데 시간이 많이 걸리기는 하겠지만 실현된다면 이것 자체로 바이오 산업에서 챗GPT 만큼의 파장을 일으킬 수 있을거라고 생각한다. 하지만 이렇게 장애를 가진 사람들의 한계를 극복할 수 있는 장점이 될 수도 있지만 앞서말한 애니메이션 사이버펑크처럼 장애가 없는데도 신체의 기능을 높이기 위한 인간 증강의 기술로 활용될 수도 있다는 불안감도 준다. 이로 인해 인위적으로 개인의 능력을 증강한 사람이 그렇지 않은 사람보다 더 상위 계급이 되어 새로운 양극화를 만들어낼 수 있다. 따라서 우리가 원하는, 즉 인류의 행복을 위해서는 바이오닉스 기술의 감시와 통제는 필수적으로 이행되어야 할 것이다.
두 번째 목차인 변화에 대처하는 STEPPER 전략에서는 기업이나 국가, 개인, 가정이 다가오는 미래에 어떻게 대처해서 급변하는 사회에 대비할 수 있는지 담았다. 여기서 우리나라가 인구가 꾸준하게 감소하고 있는데 이에 대한 대비로 이민자를 수용해야한다는 얘기가 나온다. 이와 같은 유사 사례로 독일이 이민자 정책에 성공했다는 걸 알고 있었던 필자는 이 책에서 어떤 해결책을 제시할지 궁금했다. 여기서는 이민자 정책의 장단점을 따지기에 앞서 왜 인구감소가 문제인지 이민자 정책을 시행한 뒤의 우리나라가 어떤 사회로 뒤바뀔지를 설명했다. 일단 인구가 줄어든다는 것은 인재가 줄어든다는 것으로 이는 국가경쟁력의 약화로 이어진다. 그렇기에 해외 이민자들을 받아들여 우수인재 유치에 힘써야한다는 것이 주된 내용이었다. 그러나 해외 이민자들을 받아들였을 때의 우리 사회 구성원들이 제대로 수용할 수 있을지는 의문이다. 아직까지 외국인에 대한 편견이나 선입견이 존재하기에 이에 대한 교육이 필요하고 이민자들이 우리나라에 왔을 때 잘 자리잡을 수 있도록 해주는 것이 중요하다. 이 책에서는 인구감소의 문제에 대해 국가가 더욱 적극적으로 힘써줘야한다고 주장하고 있는 듯하다. 필자 또한 개개인의 노력만으로는 이 문제를 해결할 수 없다고 생각하기에 국가가 전면적으로 나서야한다고 생각한다. 이처럼 두 번째 목차에서는 STEPPER가 되기위해 우리는 무엇을 신경써줘야하는지 방향을 알려준다.
'선비정신', 우리 선조들이 정파나 개인의 이해관계를 떠나서 오로지 대의와 국가, 백성을 위해 시시비비를 가리고자 하는 한국 고유의 정신. 요즘 우리나라에서는 이런 모습이 거의 보이지 않는 것 같다. 모두가 선비정신을 갖고 대의와 국가를 위해 자신이 맡은 위치에서 힘쓴다면 지금 현재 우리나라의 위기는 충분히 극복할 수 있을 것이라고 생각한다.
2024년 세계의 정세와 우리나라의 상황, 그리고 산업의 동향을 한 권의 책을 통해 대략적으로 파악하고 자신만의 새로운 인사이트를 얻고 싶은 분들에게 이 책을 추천한다.
현재 공장의 재고가 쌓여가고 있고 매년 적자를 기록하고 있으며 주문을 제때제때 처리를 못하는 상황이다. 이런 상황에서 회사 본부에서는 3개월 이내에 수익을 내라고 지시하고 있으며 그렇지 못할 때에는 공장 폐쇄를 시키겠다는 통보를 내린다.
이런 상황에서 당신이라면 어떻게 할 것인가? 그저 3개월 동안 기존에 해왔던 관습에 따라 열심히만 일할 것인가? 이것은 해결책이 될 수 없고 좋은 방안이 될 수 없다. 현재까지 해왔던 방식이 문제라면 변화를 줘서라도 어떻게서든 이 난관을 헤쳐 나갈려고 노력할 것이다. 그러나 변화를 줘야겠다고 생각을 해도 어디가 문제인지도 모르고 어디서부터 손을 대야하는지 모른다면 참으로 막막할 것이다.
'더 골1'의 내용을 간단하게 요약하자면 앞서 말한 상황에 놓여있는 알렉스 공장장에게 힌트를 주는 요나 교수가 있다. 요나 교수는 절대 답을 알려주지 않으며 알렉스 공장장이 스스로 이 난관을 헤쳐 나갈 수 있도록 꼬리 질문을 끊임없이 던진다. 그리고 알렉스 공장장은 이 기대에 부응하며 하나하나씩 문제점을 해결해나간다.
여기서 내가 가장 인상깊었던 것은 바로 기업의 근본적인 목표는 무엇인가? 라는 점이다. 흔히 우리는 기업의 목표라고하면 거창하게 모두가 행복하게 옷을 입을 수 있는 세상, 환경을 생각하는 글로벌 테크 기업 등등 예를 들자면 이런 식으로 표현되어 있는 것을 많이 볼 수 있다. 허나 기업은 돈을 버는 것이 목적이다. 돈을 벌어서 시장에서 경쟁력 있는 기업이 되어 남들보다 한 걸음 앞서가기 위해 노력한다. 이 기저에는 돈이 있으며 돈이 없으면 기업은 살아남지 못한다.
이 책에서는 돈이 필요한 기업이 어떻게 경영을 해야하는지 이야기로 풀어서 설명한다.
예를 들면, 공장에서 재고가 남는 이유가 공정마다 처리하는 속도가 다른데 이 속도를 제어하기 위해서는 우리는 어떻게 해야할까? 가장 먼저 각 공정이 처리되는 시간을 계산할 것이다. 그 후에는 가장 빠른 공정은 제일 먼저하도록 하고 가장 느린 공정은 가장 나중에 하도록 한다. 이것은 정말 간단한 것이지만 우리가 문제라고 생각하지 않으면 문제라고 인식하지 못하고 그저 흘러넘기듯이 이 공장도 그렇게 운영되고 있던 것이다.
나는 사업의 총 책임자가 가져야할 덕목과 강단 그리고 운영능력을 이 책을 통해 배울 수 있었는데 창업이나 어떠한 조직의 리더가 되고 싶은 나로서는 너무 좋은 책이다. 더 어릴 때 읽지 않고 지금 읽어서 아쉬울 정도로 굉장히 좋은 책이기에 창업이나 경영에 관심 많은 분들은 이 책을 꼭 읽었으면 한다.
+ 제가 느낀 점은 정말 많지만 필력이 안 좋아서 글이 중구난방일수도 있습니다. 하지만 정말 한번 읽고 너무 좋아서 두 번째로 읽고 있는 사람으로서 이 책을 강력히 추천합니다.
AI가 우리의 생각을 전기적 신호를 통해 읽고 무슨 말을 할 지 예측하는 시대가 도래했다니.. 불과 몇 년 전만 해도 우리는 알파고가 이세돌 9단과 대결을 해서 이긴 것을 보았다. 그리고 우리는 다가오는 AI 시대를 대비하여 무엇을 준비했는가? 당장 나로서 생각을 하면 아무 것도 준비하지 않았다. 그냥 주어진 공부에 순응하며 하루하루를 지내왔다. 분명 내가 이러는 순간에도 기술을 정말 빠른 속도로 발전하고 있었을 것이다.
그것을 증빙이라도 하듯 지난 해 11월 Chat GPT가 출시되면서 세상을 놀라게 했다. 조금 무서워지기 시작했다. 미래에 AI는 지금보다 훨씬 우리의 생활에 들어와있을텐데 그 때의 삶과 지금의 삶은 얼마나 달라져있을까? AI가 상용화된 미래에서는 내가 할 수 있는 건 무엇일까? 이러한 나의 질문과 다른 사람들이 가지고 있는 AI의 걱정에 대해 정치계, 기업계, 학계의 세 전문가가 쓴 책이 바로 'AI 이후의 세계'이다.
이 책은 AI 시대를 맞이하게 되었을 때 AI를 규제하는 정책이 수립되려고 하면 이미 늦은 거라고 말하며 정치적으로, 경제적으로, 학문적으로 어떤 식의 물음을 해결할 지 고민하고 있다. 현재 일론 머스크나 유발 하라리와 같은 권위 있는 사람들이 공동 성명을 하며 AI의 개발 속도를 조금 낮추자고 하는 것도 이해가 된다. (물론 일론 머스크는 그러면서 AI 스타트업을 차리기도 했다...)
우리는 알게 모르게 AI의 영향을 받으며 살아가고 있다. 페이스북, 인스타그램, 틱톡, 유튜브와 같은 글로벌 네트워크 플랫폼에서 AI가 고객의 개인정보와 이전에 오랫동안 본 컨텐츠를 바탕으로 고객이 좋아할만한 정보를 제공하고 있다.
AI가 이용자의 취향과 목적을 고려한 정보들을 제시하면서 허위 사실이 유포되거나 이상한 사상이 전파되어 사회가 혼란스러워질 수도 있다. 그것도 일시적인 것이 아니라 AI 기반 네트워크 플랫폼을 매일 들어가면서 지속적으로 그러한 정보들이 전파될 수 있다. 그렇다면 이것을 막기 위해서는 AI 엔지니어들이 AI가 허위 사실이나 불온한 사상들은 검열할 수 있도록 설정해야한다. 그럴려면 AI가 그런 결과를 도출하는 과정을 엔지니어가 잘 알고 있어야 할 것이다.
그런데 여기서 이상한 점은 AI 기반의 네트워크 플랫폼이 왜 그러한 결과를 도출했는지는 엔지니어들도 확실하게 설명하지는 못한다는 것이다. 예를 들자면 아무리 구글의 엔지니어라고 해도 AI 기반 검색의 결과가 AI를 이용하지 않았을 때보다 좋다는 사실만 알 뿐, 어째서 특정한 웹페이지가 다른 웹페이지보다 순위가 높게 나왔는지 반드시 설명해내진 못한다. 통상적으로 AI를 평가할 떄는 결과물을 도출하는 과정이 아니라 결과물의 유용성만을 기준으로 삼는다.(148p) 여기에서 이 책은 몇 가지 의문점을 제사한다. '어떤 사람도 AI가 취급하는 데이터를 완전히 이해하거나 열람할 수 없다면, 우리는 위안과 불안 중 무엇을 느껴야 하는가?', '그런 AI를 누가 운용하고, 한계는 누가 정하는가?'(149p)
AI 시대가 도래하면 인간의 정체성도 위협을 받을 것이다. AGI, 범용 인공지능은 AI를 연구하는 사람들의 꿈이라고 할 수 있다. AGI는 특정한 작업을 학습하고 수행하는 데 그치지 않고 다방면에서 인간이 하는 것과 비슷한 작업을 학습하고 수행하는 AI다. 물론 AGI의 등장은 강한 컴퓨터 성능과 막대한 재원이 들어가기 때문에 소수의 글로벌 대기업들이 이 작업을 수행할 수 있을 것이다.(258p) 이와 같이 AI가 발전함에 따라 그 동안 인간이 개인과 집단의 전유물로 여겨졌던 복잡한 결과를 만들어내는 능력 (222p)이 더 이상 인간의 것만은 아니게 된다. 자연스럽게 기존의 직업들 중 AI가 쉽게 대체할 수 있는 직업은 사라지게 될 것이다. 지난 역사에서 그랬던 것 처럼. 그렇다면 어떻게 해야 하는가? 이 책은 역사를 보고 배워야 한다고 주장한다. 과거에 방직기가 발명되어 노동자를 대체하자 신기술의 사용을 저지하고 기존의 방식을 고수하고자 햇지만, 이런 시도가 실패하자 신기술을 파괴하려고 했던 러다이트 운동이 일어났다. 농업이 산업화되자 농촌 인구가 대거 도시로 이주했다. 세계화로 생산, 공급사슬이 달라지자 많은 사회가 변화와 소요를 겪은 후에야 전반적 발전을 이룩했다.(228p) 이처럼 AI가 상용화된 사회에서 인간들은 AI를 제한하거나, AI와 협력하거나, AI를 따르는 길 중 하나를 선택할 것이다. (256p) 역사는 반복된다. AI가 불러올 막대한 영향력에 대해 정부, 기업, 학계에서 심도깊은 대화를 나눌 필요가 있다.
사람들은 자신의 일이 아니라고 생각이 들면 그 일에 대해 관심 조차 주지 않을 때가 많다. 그러나 AI는 남의 일이 아니다. 분명히 기술은 계속해서 발전하고 있으며 그 과정에서 생기는 변화들에 대해 우리는 반응을 해야한다. 이 책은 일상 속의 시민들, 학생들, 기업, 정부가 AI 와 함께 살아가기 위해 고민해야 할 질문을 묵직하게 던지고 있다. AI와 관련된 모든 분들께 이 책을 추천하고 이 책을 통해 더 나은 미래를 살아갈 수 있는 독자들이 되기를 원한다.
튜링 테스트, 만일 어떤 기계가 관찰자의 눈에 인간의 행동과 분간되지 않을 만큼 능숙하게 행동한다면 지능이 있다고 간주하자는 '모방 게임'
흔히들 튜링 테스트를 문자 그대로 해석해 인간과 분간이 안 되는 로봇만이 그 기준을 충족한다고 착각한다. 하지만 튜링 테스트는 모든 면에서 인간과 구별이 안되는 기계를 상정하는 것이 아니라, 어떤 기계가 특정한 영역에서 인간과 '유사하게' 행동하는지 평가하는 수단이다. 이때 중요하게 보는 부분은 프로세스가 아니라 수행 능력이다.('AI 이후의 세계' 94-95p) 이러한 정황을 볼 때 chat GPT 는 언어 영역에서 튜링 테스트를 통과했다고 볼 수 있다.
지금까지 전통적인 프로그램들은 방대한 데이터를 정리하고 복잡한 연산을 수행했지만, 단순한 사물의 이미지를 인식하거나 비정밀한 입력을 처리하지는 못했다. 반면에 인간은 비정밀하고 개념적인 사고를 하기 때문에 AI의 발전이 정체될 수 밖에 없었다. 하지만 AI는 기술 발전을 토대로 비정밀하고 역동적이고, 창발적이며 , '학습'이 가능해졌다. 이런 기술의 근간은 머신러닝이다.
정밀하고 예측 가능한 고전적 알고리즘에 비해 머신러닝 알고리즘은 비정밀한 결과를 도출하고 예측 불가능한 결과를 낸다.
주목할 만한 3대 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습인데,
지도학습
사용된 데이터 세트 내의 입력들에 바람직한 출력 혹은 결과를 나타내는 레이블 붙어 새로운 입력에 관한 출력을 예측하는 모델을 만들 때 사용
ex) 할리신을 발견한 AI
비지도학습
데이터에 레이블이 없을 때 입력만 포함한 훈련 데이터를 통해 유의미한 패턴을 찾아내는 것
지도학습과 비지도학습은 주로 AI가 데이터를 토대로 추세를 발견하고 이미지를 식별하고 예측을 도출하는 작업을 수행하게 훈련하는 기법
강화학습
AI가 통제된 환경에서 '주체'가 되어 제 행동에 대한 반응을 관찰하고 기록. 그리고 AI의 행동이 얼마나 성공적이었는지 피드백을 제공하는 보상함수를 자동화하고 그 함수가 작동하는 방식과 시뮬레이터가 현실을 모사하는 방식을 정밀하게 설정. 그리하여 AI가 그것을 토대로 스스로 훈련하는 기법.
생성형 AI를 만들 때 주로 사용되는 훈련 기법은 상호 보완적인 학습 목적을 가진 두 신경망을 경쟁시키는 것. 일명 생성형 적대 신경망이라고도 함. (GAN, Generative Adversarial Networks)
잠재적 출력을 생성하는 생성망과 조악한 출력의 생성을 막는 판별망으로 구성되는데 비유를 하자면 생성망은 브레인스토밍을 하고, 판별망은 유의미하며 현실적인 아이디어를 선별한다.
GPT-3 같은 트랜스포머는 텍스트처럼 순차적으로 나열된 요소에서 패턴을 포착해 다음에 올 확률이 높은 요소를 예측하고 생성한다.
자율 시스템은 인간이 수동으로 관리하는 '온 더 루프' 시스템과 특별한 행동에만 인간의 승인이 요구되는 '인 더 루프' 시스템으로 나뉜다
데이터라고 해서 엄청 거창한 것을 말하는 것이 아니라 내가 유튜브에 들어가서 어느 종류의 동영상을 보는지, 백화점에서 어떤 물건을 주로 구입하는지, 평소 길을 걸을 때 어떤 음악을 듣는지 등과 같이 온라인 상에서 내가 활동을 했을 때 기록에 남는 모든 것들이 데이터이다.
그래서 우리는 이러한 데이터를 통해 무엇을 할 수 있느냐? 미래를 예측할 수 있다는 것이다.
예를 들면, 미국의 어느 가정의 아버지가 쇼핑몰에 전화를 해서 무척 화를 냈다. 그 이유는 쇼핑몰에서 그 가정의 딸에게 임산부가 되면 필요한 것들을 추천해서 보냈기 때문이다. 딸은 아직 미성년자였고 왜 이런 걸 보냈냐며 아버지는 쇼핑몰에게 화를 내고 끊었다. 하지만 이후 다시 쇼핑몰에게 아버지의 전화가 걸려오는데 알고보니 딸이 아이를 임신했었고 자신이 몰랐다며 화를 낸 것에 대해 사과를 했다. 그렇다면 여기서 쇼핑몰은 도대체 어떻게 아버지도 몰랐던 딸의 임신 소식을 알 수 있었을까? 바로 데이터이다. 쇼핑몰에서 딸이 어떤 상품을 주로 보는지 분석해 본 결과를 바탕으로 딸의 임신 소식을 예측한 것이다.
난 이 사례가 데이터의 힘을 보여준다고 생각한다.
이와 같이 데이터를 잘 활용하면 소비자나 고객들이 무엇을 원하는지 금방 알아차릴 수 있으며, 미래가 어떤 식으로 펼쳐질 지 예측할 수가 있다. 물론 이렇게 과거의 데이터를 맹목적으로 맹신해서는 안된다. 어디까지나 예측이기 때문에 틀릴 수가 있다. 하지만 불확실한 현대 사회에서 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는 것은 가장 합리적인 방법이라고 생각한다.
이 책은 빅데이터와 데이터 관련 직무에 관심이 많은 학생들이나 빅데이터를 실제로 사용하고 있는 기업의 데이터 팀에게도 추천하고 싶다.
자신이 원하는 일을 하면서 재밌게 그리고 돈도 많이 버는 사람이 이 세상에 과연 몇이나 될까?
나 또한 이번 창업 프로젝트를 하면서 내가 추구하고자 하는 방향과 프로젝트 팀에서 추구하고자 하는 방향이 달라서 근 한 달 동안 프로젝트를 관둘지 말지 고민을 굉장히 많이 한 것 같다. (결국 그만뒀긴 했다.)
어쨌든 나는 이 고민을 하는 동안 '내가 이렇게 끝까지 하는 능력이 안되는 사람이었나?' 라는 생각도 수시로 했다. 이 생각이 나를 조금 힘들게 만들었다.
왜냐하면 끝까지 무언가를 못하는 사람은 끈기가 없고 끈기가 없는 사람은 크게 성공하지 못할 것 같은 나의 가치관 때문이었다.
평소 '읽어야지, 읽어야지' 하고 읽지 않았던 GRIT이라는 책을 이 시기에 읽게 되었다.
'프로젝트를 그만둬야겠다.' 라는 생각을 확고히 하게 된 것은 이 책의 영향이 컸다. 책에 있는 한 챕터의 내용이 지금 나의 상황을 대변하는 것 같았다. 그 내용은 지금 현재 위대한 운동 선수들, 권위 있는 위치에 있는 교수, 사업가들 모두 자신이 원하는 일을 찾기까지 많은 시간이 걸렸다고. 한 예를 들자면 제프 베이조스, 아마존의 창업자는 물리학을 좋아하여 물리학 쪽에서 일을 하려고 대학도 물리 쪽의 전공을 선택해서 진학하였는데 베이조스는 하나의 물리 문제가 도저히 풀리지 않아서 친구에게 다가가 어떻게 이 문제를 접근하는건지 물었는데 암산으로 5분 만에 푸는 것을 보고 충격을 먹었다. 그러고는 충격을 먹고 자신의 길이 아닌 것 같다 싶어서 물리학 쪽으로의 커리어를 쌓기 보다는 창업을 하였고 지금 현재의 아마존이 되었다. (정확한 내용은 아니라서 궁금하면 제프 베이조스의 일화를 검색하기를 바란다.) 어쨌든 이것처럼 자신이 좋아하는 일을 찾는 것도 굉장히 힘든 일이다,
그런데 그렇다고 해서 빨리 그만두고 다른 일 찾고 이렇게 하는 것을 좋다고 할 수는 없다. 이 책에서는 최소한의 기간을 제시한다. 내가 이 책을 통해 받아들이기로는 한 4~5개월 정도 해보고 안 된다 싶으면 다른 길을 찾는 것을 추천하는 것 같았다. 그러니깐 어느 정도의 지식을 쌓고 그 이후로 자신의 관심도를 파악하고 선택하라는 것이다.
그래서 나 같은 경우는 6개웛 동안 창업 프로젝트 활동을 진행했고 나의 길과 안 맞다는 것을 확인했기에 그만두는 선택을 했다고 말할 수 있다.
이 책을 읽으면서 어떤 것이 열정인지를 알 수 있게 되었다. 사람들은 흔히 어떤 사람이 어떤 것을 열심히 하거나 공부하면 '와, 저 사람 정말 열정적이네.'라고 할 것이다. 하지만, 여기서 가장 중요한 것은 그 어떤 것을 얼마나 지속적으로 열심히 하느냐가 중요하며 지속적이지 않고 단기적인 불타오름은 열정이 아니라 설렘이다. 기간을 기준으로 구체적으로 열정과 설렘의 차이를 말하자면 열정은 몇 년 동안이나 자신의 일이나 공부를 지속할 수 있는 끈기이고 설렘은 3~4개월 안에 식어버리는 단기적인 불타오름이라고 할 수 있다.
그래서 나는 이 책을 읽으며 결심했다. 3~4년 동안 공부하고 지속할 수 있는 일을 찾겠다고. 지금 대학생 신분으로서 나에게 가장 잘 맞는 일을 찾는 방법은 다양한 활동을 하는 것이다. 이것저것 책도 읽어보고 하면서 견문을 넓히며 내가 가장 흥미로워하는 일을 찾는 게 1~2년 안의 목표이다.
이 책은 열정적 끈기가 어떤 것이며 이것을 갖기 위해 일반인들이 어떻게 하면 좋으며 자식이 있는 부모에게 GRIT을 자식들이 가질 수 있도록 하려면 어떻게 해야 하는지 알려주고 있다. 이 책은 자신이 현재 잘하고 있는지 의문이 드는 사람들과 자식들이 무언가 열정적으로 하는 어떤 것이 있었으면 하는 바람을 가지고 있는 부모들에게 추천한다.
기억에 남는 구절
29p 첫째, 그들은 대단히 회복력이 강하고 근면했다. 둘째, 자신이 원하는 바가 무엇인지 깊이 이해하고 있었다. 그들은 결단력이 있을 뿐 아니라 나아갈 방향도 알고 있었다.
67p 성취 = 재능 X 노력^2
79p "일단 출석만 하면 8할은 성공이다."
225p "지금으로부터 15년 후의 당신을 상상해보세요. 그때 당신에게 가장 중요한 일은 무엇입니까?""당신에게 더 나은 사람이 되어야겠다는 자극을 줬던 사람이 있습니까? 그런 삶을 보여준 사람은 누구입니까? 그가 자극이 된 이유는 무엇입니까?"
274p 부모는 먼저 아이에게 '네가 내 말대로 행동하게 하려는 것도, 너를 통제하거나 나처럼 만들려는 것도, 내가 했던 대로 하는 것도, 내가 못한 일을 대신 해달라는 것도 아니다.' 라는 것을 확실히 증명해 보여야 합니다.
>> 이 말은 내가 유년기와 청소년기를 보내며 부모님께서 해주었으면 하는 행동이였던 것 같아서 읽으면서 울컥했던 것 같다.
+ 자신에게 GRIT (열정적 끈기) 이 있는지 확인하는 자가 진단 체크 리스트이다. 자신의 결과를 보고 내가 이 GRIT의 내용을 발표하려고 만든 ppt에 자신의 GRIT은 상위 몇 %인지 확인하도록 했으니 확인하면 더 좋을 것 같다.
