세바스찬 트런 인터뷰 정리

「특이점은 이미 시작됐다 — 그리고 우리는 아직 준비되지 않았다」

1. 웨이모를 처음 만들었을 때 사람들은 미쳤다고 생각했다

Q. 지금 웨이모를 실제로 타보면 정말 놀랍습니다. 처음 자율주행차를 만들겠다고 했을 때도 사람들이 가능하다고 생각했나요?

세바스찬 트런:
아니요. 대부분의 사람들은 저를 진지하게 받아들이지 않았습니다. 당시에는 자율주행차라는 개념 자체가 거의 공상과학처럼 들렸습니다.

놀랍게도 저 자신조차 완전히 확신하지 못했습니다. 미래를 정확하게 보는 것은 정말 어렵습니다.

그래도 이 문제를 계속 추구해야겠다는 생각은 있었습니다. 개인적인 이유도 있었습니다. 저는 어린 시절 교통사고로 가까운 친구를 잃었습니다.

장례식장에서 친구의 무덤을 바라보면서 생각했습니다.

‘단 몇 초 동안의 잘못된 판단 때문에 두 사람이 죽었다.’

기술자로서 살아간다면 이런 죽음을 줄이는 일을 해볼 수 있지 않을까 생각했습니다.

2005년 미국 정부가 개최한 DARPA Grand Challenge도 중요한 계기였습니다. 자율주행 자동차들이 경쟁하는 대회였죠. 저는 원래 경쟁하는 것을 좋아했고, 컴퓨터과학자로서 굉장히 흥미로운 문제라고 생각했습니다.

초창기에 우리를 진지하게 받아들여준 몇 안 되는 사람 중 한 명이 일론 머스크였습니다. 머스크는 스탠퍼드에 찾아와 초기에 1만 달러를 지원해주기도 했습니다.

그때만 해도 대부분의 사람들에게 자율주행은 공상과학이었습니다.

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2. 매년 120만 명이 교통사고로 죽는 현실에 너무 익숙해져 있다

Q. 결국 웨이모의 가장 중요한 목적은 안전이었나요?

세바스찬 트런:
그렇습니다.

전 세계적으로 매년 100만 명 이상, 대략 120만 명이 교통사고로 죽습니다.

이 숫자가 너무 커서 오히려 사람들이 무감각해져 있습니다.

비행기가 추락해서 200명이 죽으면 전 세계 뉴스가 됩니다. 그런데 어느 날 아침 15분 동안 세계 곳곳에서 교통사고로 200명이 죽어도 아무도 이야기하지 않습니다.

하지만 그 사람들에게도 가족이 있고 부모가 있고 자녀가 있습니다.

그리고 이제 우리는 그 죽음 중 상당수가 기술적으로 예방 가능하다는 것을 알고 있습니다.

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3. 웨이모는 인간과 다른 방식으로 학습한다

Q. 그렇다고 웨이모도 실수하지 않나요?

세바스찬 트런:
물론 실수합니다.

하지만 여기에는 인간 운전자와 매우 큰 차이가 있습니다.

당신이 운전하다가 어떤 아주 특이한 상황에서 실수를 했다고 해봅시다. 당신은 그 실수에서 배울 수 있습니다.

하지만 지구 반대편에 있는 다른 운전자는 당신의 경험으로부터 아무것도 배우지 못합니다.

웨이모는 다릅니다.

한 대가 새로운 상황을 경험하면 그 경험을 다른 모든 차량과 공유할 수 있습니다. 아직 생산되지 않은 미래의 차량까지 그 경험을 물려받습니다.

즉,

한 차량의 경험이 전체 차량 집단의 경험이 됩니다.

이것은 인간 운전자 사회에는 존재하지 않는 학습 구조입니다.

그래서 저는 시간이 지나면 자율주행 시스템이 인간 집단의 운전 능력을 능가하는 것이 거의 필연적이라고 생각합니다.

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4. 현재 웨이모는 인간보다 약 100배 안전하다고 본다

Q. 그렇다면 인간이 직접 운전하는 것이 위험해서 금지되는 시대도 올까요?

세바스찬 트런:
그것은 기술의 문제라기보다 사회의 문제라고 생각합니다.

제가 보는 추정치로는 현재 웨이모는 신체 상해를 발생시키는 사고 기준으로 인간 운전자보다 대략 100배 정도 안전합니다.

보험회사 등의 독립적인 분석을 토대로 한 추정입니다.

그리고 로보택시는 자동차를 사용하는 방식 자체도 바꿀 겁니다.

개인 자동차는 전체 수명의 약 96%를 주차된 상태로 보냅니다. 실제 사용률은 4% 정도밖에 되지 않습니다.

반면 자율주행 차량은 훨씬 높은 가동률로 운영할 수 있습니다.

규모가 충분히 커지면 결국 자동차를 직접 소유하는 것보다 저렴해질 가능성이 높습니다.

그 상황이 되면 도시가 이렇게 말할 수도 있습니다.

‘굳이 사람이 직접 자동차를 운전하고 도심에 주차하고 싶다면 더 많은 비용을 지불하십시오.’

그렇게 되면 자동차 소유 문화 자체가 바뀔 수 있습니다.

사람들은 이동하는 동안 잠을 자거나 일을 하거나 영화를 볼 수 있습니다.

북미 사람들이 하루 평균 약 52분을 운전에 사용한다고 생각하면 엄청난 시간입니다.

자율주행은 단순히 자동차 기술 하나가 아닙니다.

인간이 이동에 소비하던 시간 자체를 되돌려주는 기술입니다.

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5. 실제 세계의 AI는 LLM보다 훨씬 높은 안전성이 필요하다

Q. ChatGPT 같은 AI와 웨이모 같은 AI의 가장 큰 차이는 무엇입니까?

세바스찬 트런:
안전성입니다.

ChatGPT가 역사적 사실 하나를 환각해서 틀리게 말하면 우리는 그냥 이렇게 말합니다.

‘틀렸네.’

하지만 자동차가 빨간불을 초록불이라고 환각하면 사람이 죽을 수 있습니다.

그래서 물리적 세계에서 작동하는 AI는 가상세계의 AI보다 몇 단계 더 높은 신뢰성이 필요합니다.

우리가 실제로 경험했던 사례가 있습니다.

고속도로에서 차가 갑자기 긴급제동을 했습니다.

데이터를 분석해보니 바람에 날아가던 커다란 비닐봉지가 원인이었습니다.

인간은 그냥 비닐봉지라고 알아보고 무시합니다.

하지만 당시 차량에게는 마치 커다란 바위나 운석이 날아오는 것처럼 보였던 겁니다.

그러면 우리는 다시 가르쳐야 합니다.

‘하늘에서 비닐봉지가 날아온다고 고속도로 한가운데서 급제동하지 마.’

어떤 운전 교과서에도 이런 내용은 없습니다.

그러나 실제 세계의 AI를 만드는 과정에서는 이런 희귀한 상황을 하나씩 해결해야 합니다.

이 때문에 웨이모가 충분한 안전성을 확보하는 데 굉장히 오랜 시간이 걸렸습니다.

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6. 플라잉카는 이미 존재한다

Q. 예전에 플라잉카에도 도전했는데 실패했다고 생각합니까?

세바스찬 트런:
조금 다르게 봐야 합니다.

우리가 상상했던 형태 그대로는 아니지만 플라잉카에 가까운 물건은 이미 대량으로 사용되고 있습니다.

우크라이나와 러시아 전선에서 무인 비행체가 폭발물부터 물병까지 온갖 것을 운송하고 있습니다.

중국에서는 사람을 태우는 상업용 비행 서비스도 발전하고 있습니다.

제가 말하는 플라잉카는 바퀴 달린 자동차가 하늘을 나는 것이 아닙니다.

드론과 비행기의 중간 형태에 가깝습니다.

수직으로 이륙하기 위해 여러 개의 프로펠러를 사용하고, 앞으로 비행할 때에는 날개에서 양력을 얻습니다.

그렇게 하면 에너지 효율이 훨씬 높아집니다.

이론적으로는 한 번 충전으로 100마일 정도를 갈 수도 있습니다.

런던을 예로 들어봅시다.

공항에서 도시까지 자동차로 한 시간 이상 걸리는 거리를 수직으로 이륙해서 직선으로 날아가면 몇 분 만에 이동할 수 있습니다.

그리고 하늘은 도로보다 훨씬 넓습니다.

도로는 사실상 제한된 2차원 공간이지만 하늘은 3차원 공간입니다.

두 비행체가 충돌할 것 같으면 하나가 10m 위로 올라가면 됩니다.

문제는 기술 자체보다 규제·안전·자금조달입니다.

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7. 특이점은 미래의 사건이 아니다. 우리는 이미 그 안에 있다

Q. 최근 기술 발전을 보면 정말 무언가 근본적으로 다른 일이 벌어지고 있다고 생각합니까?

세바스찬 트런:
그렇습니다.

저는 우리가 이미 오래전부터 지수적 발전 과정에 있었다고 생각합니다.

단지 초기의 지수함수는 너무 평평하기 때문에 사람들이 눈치채지 못했을 뿐입니다.

인류 30만 년의 역사를 펼쳐놓고 보면 최근 150년은 명백한 폭발적 상승 구간입니다.

그리고 지금 우리는 그 지수함수의 더 가파른 부분으로 들어오고 있습니다.

그래서 더 이상 무시할 수 없게 된 겁니다.

저는 예전에 레이 커즈와일을 별로 좋아하지 않았습니다.

그가 수십 년 전부터 ‘특이점이 가까워지고 있다’고 이야기하는 걸 들으면서 너무 과장한다고 생각했습니다.

그런데 지금 돌이켜보면 그가 저보다 훨씬 먼저 무언가를 봤던 겁니다.

그는 지수함수를 봤습니다.

저는 기술자이고 스스로 미래를 보는 사람이라고 생각했는데, 이걸 늦게 깨달았다는 점이 조금 부끄럽습니다.

이제는 저도 분명히 봅니다.

이건 특이점입니다.

AI뿐만이 아닙니다.

로봇, 블록체인, 비트코인 등 여러 기술이 동시에 지수적으로 발전하고 있습니다.

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8. 특이점의 진짜 특징은 미래를 예측할 수 없다는 것이다

Q. 그렇다면 5년 뒤 세상은 어떻게 될까요?

세바스찬 트런:
모르겠습니다.

오히려 그것이 특이점의 핵심입니다.

지수적으로 빨라지는 시스템에서는 앞으로 어디로 갈지 예측하기가 극도로 어려워집니다.

예를 들어 이전에는 10년에 걸쳐 일어나던 변화가 앞으로는 2년에 일어나고, 2년에 걸쳐 일어나던 변화가 몇 달 만에 일어나는 식으로 가속될 수 있습니다.

복리와 비슷합니다.

처음에는 별것 아닌 것처럼 보입니다.

그러다가 어느 순간 그래프가 거의 수직으로 올라가기 시작합니다.

저는 우리가 지금 바로 그 구간에 있다고 생각합니다.

그래서 저에게

‘5년 뒤에는 어떻게 될까요?’

라고 묻는다면 솔직한 답은

‘전혀 모르겠다’입니다.

그 정도로 변화 속도가 빨라지고 있습니다.

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9. Claude가 몇 분 만에 나보다 코드를 잘 짠다

Q. 개인적으로 AI의 발전을 가장 강하게 체감한 순간은 언제입니까?

세바스찬 트런:
소프트웨어 개발입니다.

저는 평생 제가 꽤 좋은 소프트웨어 엔지니어라고 생각했습니다.

코드를 잘 짠다는 데 자부심도 있었습니다.

그런데 지금 Claude에게

‘이 소프트웨어를 만들어줘.’

라고 하면 몇 분 만에 제가 직접 작성한 것보다 더 좋은 코드를 만들어냅니다.

그래서 어느 순간 그냥 포기했습니다.

‘그래, 얘가 나보다 잘하네.’

실리콘밸리에서는 대학을 갓 졸업한 소프트웨어 엔지니어도 연봉 20만 달러 이상을 받을 수 있습니다.

그런데 월 100달러짜리 AI가 상당 부분에서 그런 엔지니어보다 좋은 작업을 할 수 있게 되기 시작했습니다.

이건 산업에 엄청난 충격입니다.

긍정적인 측면에서는 회사 생산성이 크게 올라갑니다.

소프트웨어를 훨씬 빠르게 만들 수 있습니다.

하지만 동시에 소프트웨어 엔지니어들이 일자리를 구하기는 더 어려워질 수 있습니다.

그리고 중요한 점은

이것이 시작에 불과하다는 것입니다.

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10. 다음 단계는 ‘모든 것을 엔지니어링하는 AI’다

Q. 코딩 자동화 이후에는 무엇이 옵니까?

세바스찬 트런:
소프트웨어에서 일어난 일이 다른 엔지니어링 영역으로 확장될 겁니다.

로봇, 자동차, 제품 설계 등으로 말입니다.

웨이모를 처음 개발하는 데 15년 가까운 시간이 필요했습니다.

그런데 미래에는 왜 새로운 웨이모를 만드는 데 15년이 필요해야 할까요?

왜 몇 주나 몇 달이면 안 될까요?

새로운 아이폰을 설계하는 데도 몇 년이 걸립니다.

AI가 충분히 발전하면 제품 개발 주기 자체가 극도로 압축될 가능성이 있습니다.

즉 AI의 가장 큰 효과 중 하나는

발명 자체의 속도를 가속시키는 것입니다.

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11. 파운데이션 모델 회사는 거대한 아메바처럼 모든 시장을 삼킬 수 있다

Q. 그러면 앞으로 스타트업은 무엇을 만들어야 합니까?

세바스찬 트런:
이건 굉장히 어려운 문제입니다.

예전에는 특정 산업을 선택해서 SaaS를 만드는 방식이 좋은 스타트업 전략이었습니다.

예를 들어 스포츠 티켓팅 SaaS, 법률 소프트웨어, 회계 소프트웨어 같은 식입니다.

그런데 저는 파운데이션 모델 기업을 거대한 아메바처럼 봅니다.

계속 주변 영역을 먹으면서 커집니다.

Anthropic 같은 회사가 소프트웨어 엔지니어링을 직접 하기로 하면 기존 AI 코딩 스타트업이 굉장히 어려워집니다.

Anthropic이 생물학과 신약 설계로 들어가고, 나중에 법률 시장으로 직접 들어간다고 해봅시다.

기존의 작은 법률 AI 회사들은 무엇을 방어벽으로 삼을 수 있을까요?

그래서 지금 스타트업에게 가장 어려운 질문은 이것입니다.

“당신의 해자(moat)는 무엇인가?”

Salesforce 같은 기존 거대기업조차 장기적으로 같은 질문을 받아야 합니다.

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12. 그 대신 성공하는 기업의 규모는 전례 없이 커질 수 있다

Q. 그렇다면 투자자에게는 위험한 시대 아닌가요?

세바스찬 트런:
반대로 엄청난 기회의 시대이기도 합니다.

벤처투자의 기본 구조는 원래 파워로(power law)였습니다.

1,000달러를 투자해서 실패하면 1,000달러를 잃습니다.

하지만 성공하면 수십만 달러나 백만 달러를 벌 수도 있습니다.

그런데 지금은 그 배수가 훨씬 커지고 있습니다.

예전에는 상상하기 어려웠던 규모의 스타트업이 나오고 있습니다.

기술의 전파 속도가 빨라졌고 시장의 크기가 커졌고 제품의 채택 주기가 짧아졌습니다.

그래서 제대로 된 기업을 선택한다면 투자수익의 비대칭성이 과거보다 훨씬 커질 수도 있습니다.

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13. AI 시대에 사람들이 두려워하는 것은 충분히 합리적이다

Q. 특이점에 대해 낙관적으로 보는 것 같습니다. 하지만 사람들이 두려워하는 것도 이해합니까?

세바스찬 트런:
물론입니다.

저는 기본적으로 매우 낙관적인 사람입니다.

기술이 부와 수명, 지식, 생활수준, 기회를 증가시킬 것이라고 생각합니다.

하지만 두려워하는 사람들의 질문도 전적으로 정당합니다.

‘내 일자리는 없어지는가?’

‘내 가족은 어떻게 되는가?’

‘새로운 부는 모두 소수의 조만장자에게 돌아가는가?’

‘기술은 나에게 새로운 기회를 줄까, 기존 기회를 빼앗을까?’

‘더 안전한 세상을 만들까, 위험한 세상을 만들까?’

우리는 아직 답을 모릅니다.

그리고 사람은 원래 불확실성을 싫어합니다.

변화가 빨라질수록 사람들은 낙관주의보다 공포 쪽으로 기울기 쉽습니다.

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14. 하지만 지난 150년의 역사는 기술 낙관론 쪽에 훨씬 가깝다

Q. 그런데도 왜 낙관적입니까?

세바스찬 트런:
역사를 보기 때문입니다.

150년 전에는 지금 우리가 당연하게 생각하는 ‘어린 시절’ 자체가 거의 없었습니다.

일할 수 있을 만큼 자라면 바로 들판에서 일했습니다.

주말도 없었습니다.

휴가도 거의 없었습니다.

200년 전 농부 한 명이 먹여 살릴 수 있었던 사람이 몇 명 수준이었다면 지금의 농업 종사자 한 명은 수백 명을 먹여 살릴 수 있습니다.

그 결과 대부분의 사람이 더 이상 농업에 종사하지 않아도 됩니다.

우리가 기계에게 농업 일자리를 빼앗겼다고 생각합니까?

아닙니다.

그 생산성 덕분에 다른 직업이 생긴 겁니다.

항공기 조종사도 생겼고 소프트웨어 엔지니어도 생겼고 팟캐스터도 생겼습니다.

인류는 전체적으로

더 많은 자유, 더 많은 선택, 더 많은 여가시간을 향해 움직여 왔습니다.

저는 AI도 그 흐름의 연장선이라고 봅니다.

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15. 문제는 ‘전체 사회’가 아니라 변화 과정에 있는 개인이다

Q. 장기적으로 사회가 좋아진다고 해도 당장 일자리를 잃는 사람은 어떻게 합니까?

세바스찬 트런:
그게 정말 중요한 문제입니다.

거시적으로 보면 미래가 좋아질 것이라고 말하는 건 쉽습니다.

하지만 지금 아이 둘을 키우고 있고, 주택담보대출을 갚아야 하는 사람이 혁신 때문에 직장을 잃으면 그 사람에게는 매우 현실적인 고통입니다.

저는 그것을 가볍게 보지 않습니다.

그래서 교육이 중요하다고 생각했습니다.

제가 Udacity를 만든 이유 중 하나도 교육을 민주화하고 사람들이 새로운 기술을 배워 경제적 기회를 얻도록 하기 위해서였습니다.

기술 변화는 불가피할 수 있습니다.

그렇다면 사회가 해야 할 중요한 일은

새로운 생산성을 어떻게 분배하고 사람들이 새로운 기회를 잡도록 도울 것인가

입니다.

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16. 자유시장과 사회적 보호는 반드시 양자택일의 문제가 아니다

Q. AI 때문에 노동이 필요 없어지면 결국 사회주의 같은 체제가 필요한 것 아닐까요?

세바스찬 트런:
저는 자유시장을 강하게 믿습니다.

제가 독일에서 성장했기 때문에 동독과 서독의 차이를 직접 봤습니다.

동독에서는 개인이 더 열심히 생산해도 그 보상이 제대로 돌아오지 않았습니다.

그런 구조에서는 생산성이 심각하게 떨어집니다.

사람들이 사회에 기여하면서 동시에 자신의 삶도 개선할 수 있도록 하는 인센티브는 굉장히 중요합니다.

하지만 그것이 사회적 분배를 전혀 하지 말자는 뜻은 아닙니다.

민주주의 자체가 어떻게 보면 권력과 기회를 분배하는 제도입니다.

교육을 제공하고, 투표권을 보장하고, 태어난 가족만으로 인생이 결정되지 않도록 만드는 것이죠.

그리고 많은 부유한 기업가들이 세금을 내거나 재산을 사회에 환원하기도 합니다.

제가 원하는 것은

혁신의 인센티브를 죽이지 않으면서 증가한 생산성을 사회 전체와 공유하는 구조입니다.

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17. 유럽이 저지르는 가장 큰 실수는 최악의 결과만 보는 것이다

Q. 미국과 유럽의 차이를 어떻게 봅니까?

세바스찬 트런:
저는 독일 정부를 위해 AI와 기술 발전에 관한 위원회에도 참여했습니다.

제가 보기에 유럽에는 크게 두 가지 문제가 있습니다.

첫 번째는

최악의 결과를 막는 데 지나치게 집중한다는 것입니다.

유럽은

‘무엇이 잘못될 수 있을까?’

부터 생각하고 그것을 규제로 미리 차단하려 합니다.

그런데 그렇게 하면 최악을 막는 동시에 최고의 결과가 탄생할 가능성도 막을 수 있습니다.

웨이모는 독일이었다면 탄생하지 못했을 가능성이 높다고 생각합니다.

미국은 비교적

‘일단 해보고 문제가 실제로 나타나면 해결하자.’

라는 방식입니다.

이 차이가 혁신 속도에 굉장히 큰 영향을 줍니다.

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18. 유럽의 또 하나의 문제는 시장이 지나치게 분절되어 있다는 것이다

Q. 규제 말고 다른 문제도 있습니까?

세바스찬 트런:
유럽은 거대한 경제권임에도 하나의 기술시장으로 움직이지 못하고 있습니다.

기술기업은 기본적으로 글로벌 기업이 되어야 합니다.

‘캘리포니아 전용 Google’이나 ‘와이오밍 전용 Facebook’이라는 개념은 의미가 없습니다.

네트워크 효과와 규모의 경제가 있기 때문입니다.

그런데 유럽에서 한 나라에서 회사를 만들고 바로 옆 나라로 진출하려고 하면 법과 규제 환경이 달라집니다.

이것이 유럽 기업의 확장을 막습니다.

독일을 보면 SAP 이후 세계적인 규모의 기술기업이 거의 나오지 않았습니다.

저는 이것을 굉장히 심각하게 봅니다.

유럽이 하나의 기술시장으로 통합된다면 엄청난 잠재력이 있습니다.

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19. 기술은 본질적으로 능력을 민주화한다

Q. 기술이 사회 문제까지 해결할 수 있다고 봅니까?

세바스찬 트런:
기술이 모든 정치적·사회적 문제를 해결할 수는 없습니다.

하지만 기술에는 강력한 민주화 효과가 있습니다.

스마트폰 하나를 생각해보세요.

전 세계 도서관 수준의 정보에 접근할 수 있습니다.

내비게이션이 있습니다.

결제 시스템이 있습니다.

AI와 이야기할 수도 있습니다.

옛날에는 부유한 사람만 가질 수 있었던 능력들이 이제 전 세계 수십억 명의 손안에 있습니다.

Udacity도 마찬가지였습니다.

이집트, 중동 등 어디에 살든 기술교육을 받아 글로벌 시장에서 돈을 벌 수 있도록 만들려고 했습니다.

제가 기술을 좋아하는 가장 큰 이유가 이것입니다.

기술은 과거 소수에게만 가능했던 능력을 점점 더 많은 사람에게 제공합니다.

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20. 새로운 기술을 두려워하지 말고 직접 가지고 놀아라

Q. AI 때문에 일자리가 사라질까 두려운 사람에게 무엇을 권하고 싶습니까?

세바스찬 트런:
직접 써보세요.

Waymo가 무섭다면 한 번 타보세요.

저를 만난 사람들도 처음 3~5분 동안은 무서워하다가 금방 익숙해집니다.

AI도 마찬가지입니다.

Claude를 사용하세요.

Codex를 사용하세요.

주말 저녁에 한 시간을 내서 앱 하나를 직접 만들어보세요.

‘나는 개발자가 아니야.’

라고 생각하지 말고 그냥 해보세요.

기술 속으로 들어가서 소비자가 아니라 만드는 사람(builder)이 되어보라는 겁니다.

하나의 오래된 길이 닫히면 다른 다섯 개의 길이 열릴 수도 있습니다.

하지만 그 길을 발견하려면 호기심이 있어야 합니다.

공포 상태에서는 사람들이 좋은 판단을 내리기 어렵습니다.

그래서 저는 농담처럼

‘화요일만이라도 No Fear Tuesday를 만들어라.’

라고 말합니다.

일주일에 하루만이라도 겁먹지 말고 새로운 기술을 가지고 놀아보라는 겁니다.

그러다 보면 화요일의 낙관주의가 수요일, 목요일로 번질 수도 있습니다.

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21. AI로 생산성이 올라가면 사회는 그 생산성을 다른 영역으로 이동시킬 수 있다

Q. 그런데 AI가 법률사무원 같은 직업을 대량으로 없애면 실제로 그 사람들을 어디로 이동시킬 수 있을까요?

세바스찬 트런:
예를 들어 교육을 봅시다.

아이들에게 이상적인 교사 대 학생 비율이 1대6에 가깝다고 한다면 지금 현실은 1대30 정도입니다.

그렇다면 사회적으로 교사가 지금보다 다섯 배 많아져도 됩니다.

AI가 법률 문서 작성이나 조사 같은 업무를 자동화하면 사회 전체의 생산성이 올라갑니다.

그 생산성을 반드시 사라진 것으로 볼 필요는 없습니다.

그 자원을 교육처럼 인간이 더 필요한 곳으로 이동시킬 수도 있습니다.

중요한 것은 기술이 생산성을 만드는 것 자체를 막는 것이 아닙니다.

생겨난 생산성을 어디에 사용할 것인지 사회적으로 합의하는 것입니다.

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22. Udacity를 통해 혁신을 기존 이해관계가 어떻게 막는지 직접 경험했다

Q. 교육 분야에서도 그런 충돌을 직접 경험했습니까?

세바스찬 트런:
아주 강하게 경험했습니다.

Udacity 초기에는 캘리포니아의 대학 수업을 디지털화해서 가난한 지역 학생들에게 저렴하게 제공하려 했습니다.

캠퍼스에서 1,500달러를 내야 들을 수 있는 수업을 온라인에서는 같은 인증을 받으면서 약 150달러에 제공할 수 있었습니다.

10분의 1 가격입니다.

우리는 굉장히 좋은 일이라고 생각했습니다.

그런데 교원노조 입장에서는 완전히 다른 문제였습니다.

그들의 논리는 이랬습니다.

‘교육을 90% 싸게 만들어버리면 우리 회원들의 일자리가 위험해진다.’

그들은 우리를 강하게 공격했고 결국 프로그램을 중단해야 했습니다.

여기서 저는 중요한 충돌을 봤습니다.

교육이라는 사회적 목적과
교육기관이라는 기존 조직의 생존 목적은 반드시 같지 않습니다.

이것은 AI 시대에도 반복될 겁니다.

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23. 반대로 이집트에서는 교육기술이 실제 경제 생산성을 만들어냈다

Q. 그렇다면 기술교육이 실제 경제까지 바꿀 수 있다고 봅니까?

세바스찬 트런:
네.

Udacity가 성공적으로 작동했던 대표적인 사례가 이집트입니다.

새로운 교육 방식 때문에 기존 직업집단이 피해를 본다는 강력한 반대가 상대적으로 적었고 정부도 적극적으로 지원했습니다.

그 결과 수많은 사람이 디지털 기술을 배워 글로벌 시장에서 프리랜서로 일하기 시작했습니다.

해외에서 외화를 벌어들였습니다.

저는 기술교육이 한 국가의 GDP에도 측정 가능한 영향을 줄 수 있다고 생각합니다.

기술이 만들어내는 생산성은 일종의 계속 솟아나는 원천과 같습니다.

정부와 사회의 임무는 그것을 막는 것이 아니라

받아들이고, 안전하게 만들고, 공정하게 분배하는 것입니다.

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24. 앞으로 학교에서 배우는 지식은 졸업할 때 이미 낡아 있을 수 있다

Q. 그렇다면 지금 10대 아이들은 대학에서 무엇을 공부해야 합니까? AI가 전부 바꿀 텐데요.

세바스찬 트런:
우선 솔직하게 말하면 우리도 학교에서 배운 지식 대부분을 실제 삶에서 사용하지 않았습니다.

저도 학교에서 다항식을 인수분해하는 법을 배웠습니다.

하지만 평생 실제 업무에서 다항식을 인수분해할 일은 거의 없었습니다.

당신의 지금 직업도 당신이 학교에 다닐 때는 존재하지 않았을 겁니다.

제 직업도 마찬가지였습니다.

그러니 교육의 진짜 가치는 특정 지식을 외우는 데만 있지 않습니다.

학교에서는 다른 사람과 지내고, 책임을 지고, 과제를 끝내고, 사회적 성숙도를 키웁니다.

그리고 앞으로는 이것이 더욱 중요해질 겁니다.

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25. 미래 교육에서 가장 중요한 세 가지는 끈기·호기심·공감능력이다

Q. 그렇다면 아이에게 반드시 가르쳐야 할 능력을 세 가지 꼽는다면요?

세바스찬 트런:

저는 세 가지라고 생각합니다.

첫째, 끈기(Grit)

무언가를 시작했으면 끝내세요.

굉장히 중요합니다.

둘째, 호기심(Curiosity)

항상 열린 마음을 가지세요.

그리고 평생 새로운 것을 배울 준비를 해야 합니다.

앞으로는 한 번 공부하고 40년 동안 같은 지식으로 일하는 방식이 통하지 않을 겁니다.

셋째, 공감능력(Empathy)

다른 사람들과 잘 지내고, 그 사람이 나와 함께 있을 때 더 강해진다고 느끼게 만드는 능력입니다.

다른 사람을 empower할 수 있는 사람이 결국 더 많은 것을 얻습니다.

저는 이 세 가지가 앞으로 어떤 전공보다 장기적으로 중요할 수 있다고 봅니다.

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26. 지금은 오히려 대학생이 되기에 역사상 가장 좋은 시기다

Q. 변화가 너무 빠르면 지금 대학에 들어가는 것이 오히려 불리하지 않습니까?

세바스찬 트런:
반대라고 생각합니다.

대학생이 되기에 지금보다 흥미로운 시대는 거의 없었습니다.

대학에 입학했을 때 배운 기술이 졸업할 때쯤 이미 낡아 있을 수도 있습니다.

사람들은 이것을 위험이라고 생각하지만 저는 기회라고 생각합니다.

젊은 시절에는 새로운 것을 받아들이는 속도가 가장 빠릅니다.

그러니 대학이라는 자유로운 시간을 이용해서 AI를 직접 사용하세요.

AI를 모든 학문과 결합해보세요.

인문학이라고 기술을 거부해서도 안 됩니다.

글쓰기, 책, 인쇄술, 예술 모두 기술의 영향을 받아 발전해왔습니다.

교수가

‘내 수업에서는 AI를 사용하지 마.’

라고 말한다면 저는 오히려 학생들에게 도움이 되지 않는다고 생각합니다.

차라리

‘AI를 반드시 사용해서 숙제해라. 그리고 AI를 사용했는데도 나를 놀라게 할 결과물을 만들어 와라.’

라고 하는 편이 미래에 더 적합합니다.

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27. 나는 극단적인 기술 낙관론자다

Q. 인터뷰를 듣다 보면 굉장한 낙관주의자라는 생각이 듭니다.

세바스찬 트런:
사람들이 저를 만나본 사람 중 가장 낙관적인 사람이라고 하기도 합니다.

그게 칭찬인지는 모르겠습니다.

하지만 낙관주의에는 두 가지 근거가 있습니다.

첫째는 역사적 사실입니다.

장기적으로 인류는 과거 사람들이 생각했던 것보다 훨씬 더 많은 발전을 이루었습니다.

둘째는 행동의 문제입니다.

비관주의자는 세상을 바꾸기 어렵습니다.

‘어차피 망할 거야.’

라고 생각한다면 새로운 교육회사를 만들거나 자율주행차를 만들어 사람을 살리려는 시도 자체를 하지 않을 겁니다.

낙관주의란 위험을 무시하는 것이 아닙니다.

저 역시 사람들이 AI와 자율주행에 느끼는 두려움을 매우 진지하게 받아들입니다.

하지만 동시에

‘이 문제를 해결할 수 있다’

라고 믿어야 실제로 해결하려고 시도할 수 있습니다.

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28. 불평하지 말고 고쳐라

Q. 그런데 세상이 사람을 계속 비관적으로 만드는 것 같기도 합니다.

세바스찬 트런:
저는 다른 사람을 탓하는 것을 최대한 줄이려고 합니다.

무언가 잘못되면 우선 거울을 봅니다.

왜냐하면 다른 사람을 탓해봤자 그 사람을 바꿀 수는 없기 때문입니다.

제가 바꿀 수 있는 것은 저 자신입니다.

불평에도 비슷한 문제가 있습니다.

‘정부가 형편없다.’

라고 말하는 대신

‘나는 더 좋은 정부를 만드는 데 어떻게 기여할 수 있을까?’

라고 생각하는 편이 낫습니다.

실리콘밸리의 중요한 문화 중 하나가 바로 이것입니다.

문제가 있으면 계속 불평하기보다는

‘그럼 어떻게 고칠까?’

를 이야기합니다.

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29. 주변 사람이 부정적이면 나도 부정적으로 변한다

Q. 주변 환경도 사고방식에 영향을 미칩니까?

세바스찬 트런:
굉장히 많이 영향을 줍니다.

아버지가 해준 이야기가 있습니다.

독일에서는 크리스마스에 잉어를 먹곤 했는데, 잉어를 진흙탕에서 키우다가 먹기 전에 깨끗한 물에 넣어둡니다.

왜냐하면 물고기는 자신이 살던 물의 맛을 흡수하기 때문입니다.

사람도 똑같다고 생각합니다.

주변에 계속 불평하는 사람만 있으면 어느 순간 나도 불평하는 사람이 됩니다.

주변 사람들이 새로운 것을 만들고 문제를 해결하려는 사람들이면 나도 그렇게 됩니다.

그래서 저는 부정적인 환경에서 가능한 한 벗어나려고 합니다.

제가 농담으로

‘No Fear Tuesday’를 만들라고 했다면,

또 하나는

‘No Complaint Thursday’

입니다.

하루만이라도 아무것도 불평하지 않아보세요.

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30. 의견 충돌과 불평은 전혀 다르다

Q. 그렇다면 다른 사람과 논쟁해서도 안 된다는 이야기인가요?

세바스찬 트런:
전혀 아닙니다.

저는 오히려 의견 충돌을 좋아합니다.

의견 차이는 우리에게 새로운 것을 알려줍니다.

당신과 제가 다른 결론에 도달했다면 서로 다른 정보나 경험이나 가정을 갖고 있다는 뜻입니다.

그것을 테이블 위에 올려놓고 비교하면 됩니다.

제 회사에서는 이것을 일종의

‘Agree and Commit’

방식으로 다룹니다.

의견 차이가 있으면 숨기지 않습니다.

직접 이야기합니다.

서로 어떤 가정을 가지고 있는지 확인하고 사실을 검토합니다.

그리고 결국 하나의 계획을 만들고 모두가 그것에 동의하면 함께 실행합니다.

논쟁은 생산적일 수 있습니다.
불평과 부정성은 다릅니다.

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31. 내 인생에서 가장 큰 교훈은 ‘같은 실수를 두 번 하지 않는 것’이다

Q. 긴 커리어를 통해 얻은 가장 큰 교훈은 무엇입니까?

세바스찬 트런:
저는 아직도 바보입니다.

여전히 배우고 있습니다.

제 박사과정 지도교수나 Larry Page 같은 사람들에게 많은 영향을 받았습니다.

그리고 제가 얻은 결론은 이것입니다.

우리는 모든 실수를 해도 됩니다.
오히려 실수해야 합니다.
하지만 같은 실수를 두 번 해서는 안 됩니다.

저도 심각한 실수를 합니다.

사람에게 상처를 주기도 하고 해서는 안 되는 일을 하기도 합니다.

그러면 돌아봅니다.

‘저건 내 실수였다.’

그리고 다음에는 반복하지 않으려고 합니다.

그런 사람은 계속 발전합니다.

웨이모가 한 차량의 실수에서 배우는 것처럼 사람도 자신의 실수에서 배우면 됩니다.

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32. 채용할 때 가장 보고 싶은 사람은 자신의 실패를 인정하는 사람이다

Q. 사람을 채용할 때도 이런 태도를 중요하게 봅니까?

세바스찬 트런:
굉장히 중요하게 봅니다.

면접에서 이런 질문을 합니다.

‘당신이 정말 자랑스럽게 생각하는 성취 하나를 이야기해주세요.’

대부분 잘 이야기합니다.

그다음 이렇게 묻습니다.

‘당신이 정말 크게 망친 일을 이야기해주세요.’

여기서 차이가 납니다.

어떤 사람은 솔직하게 말합니다.

‘제가 이것을 잘못 판단했고 이렇게 실패했습니다.’

저는 그런 사람을 굉장히 높게 평가합니다.

그런데 많은 사람은 자신의 실패를 이야기해달라고 하면 결국 다른 사람의 잘못을 이야기합니다.

‘제 상사가 잘못된 사람을 뽑아서 제가 그 사람을 해고하느라 힘들었습니다.’

그건 당신의 실수가 아니잖아요.

사람들은 자신을 방어하려는 본능이 있습니다.

하지만 성장하려면

거울을 보고 ‘내가 무엇을 잘못했는가’를 볼 수 있어야 합니다.

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33. 나 역시 Kitty Hawk를 실패시켰고 Google X를 너무 일찍 떠났다

Q. 그렇다면 자신의 가장 큰 실패는 무엇이라고 생각합니까?

세바스찬 트런:
많습니다.

Kitty Hawk를 제대로 성공시키지 못했습니다. 결국 회사는 문을 닫았습니다.

Google X를 너무 일찍 떠난 것도 큰 실수였습니다.

경제적인 면에서도 큰 희생이었습니다.

Google을 떠나면서 제 수입이 거의 97%나 줄었습니다.

스타트업을 하면서 돌이켜보면 제 판단의 상당수가 잘못된 판단이었거나, 이전의 잘못된 판단을 복구하기 위한 판단이었던 것 같습니다.

대부분의 창업자에게

‘지금 알고 있는 것을 그때 알았다면 회사를 얼마나 빨리 만들 수 있었을까?’

라고 묻는다면 몇 배는 빠르게 만들 수 있었다고 대답할 겁니다.

그만큼 우리는 계속 잘못된 길로 갑니다.

그것 자체는 괜찮습니다.

중요한 것은 배우는 것입니다.

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34. 성공은 돈을 많이 버는 것이 아니다

Q. 그러면 당신이 생각하는 ‘이긴다’, 즉 성공한다는 것은 무엇입니까?

세바스찬 트런:
돈을 많이 버는 것이 아닙니다.

물론 안정적으로 살 수 있을 정도의 돈은 필요합니다.

하지만 그것이 인생의 승리를 결정한다고 생각하지 않습니다.

제가 결국 내린 결론은 굉장히 단순합니다.

다른 사람의 삶을 더 좋게 만들고, 다른 사람에게 힘을 주는 것.

그것이 제가 생각하는 성공입니다.

Waymo 때문에 교통사고를 당하지 않은 사람이 있을 겁니다.

그 사람은 저에게 감사하지 않습니다.

자신이 사고를 피했다는 사실조차 모르기 때문입니다.

Udacity를 통해 새로운 직업을 얻은 사람이 있습니다.

우리가 만든 암 진단 기술 때문에 암이 조기에 발견되어 살아남은 사람이 있을 수도 있습니다.

저는 이런 것을 성공이라고 생각합니다.

가끔 누군가 저에게 찾아와 말합니다.

‘Sebastian, Udacity에서 공부했는데 제 인생이 바뀌었습니다.’

그 말을 들을 때 굉장한 만족을 느낍니다.

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35. 가장 좋은 리더는 주변 사람에게 공을 돌린다

Q. 직장에서도 같은 원리가 적용된다고 봅니까?

세바스찬 트런:
그렇습니다.

제가 보기에 가장 빨리 성장하는 사람은 주변 사람을 성공하게 만들어주는 사람입니다.

그리고 자기 공을 굳이 챙기지 않습니다.

아이러니하게도 공을 챙기지 않으면 주변 사람들이 뒤에서 그 사람에게 공을 돌려줍니다.

‘저 사람이 나를 성공하게 해줬다.’

라는 신뢰가 생기기 때문입니다.

반대로 모든 성과를 자기 것으로 만들려고 하면 주변 사람의 힘을 빼앗습니다.

저는 리더십에서 이것이 굉장히 중요하다고 생각합니다.

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36. 결국 AI 시대에 필요한 태도는 ‘미래를 맞히는 것’이 아니다

Q. 결국 이 인터뷰 전체를 하나의 메시지로 압축한다면 무엇일까요?

세바스찬 트런:
저는 5년 뒤 세상을 예측할 수 없습니다.

오히려 지금처럼 기술이 지수적으로 발전하면 정확한 예측은 점점 더 어려워질 수 있습니다.

그래서 중요한 것은 미래의 정답을 맞히는 능력이 아닙니다.

제가 중요하다고 생각하는 것은 다음과 같습니다.

두려움 때문에 멈추지 마세요.

새로운 기술을 직접 사용해보세요.

계속 호기심을 가지세요.

평생 배우세요.

실수하세요.

하지만 같은 실수를 반복하지 마세요.

문제가 있으면 불평하는 대신 해결하려고 해보세요.

주변 사람을 더 강하게 만들어주세요.

그리고 변화가 너무 빠르다고 해서 최악의 경우만 상상하지 마세요.

우리는 지금 엄청난 변화의 한가운데에 있습니다.

제가 보기에는 이것은 단순한 AI 붐이 아닙니다.

우리는 이미 특이점의 지수적 가속 구간에 들어와 있습니다.

그렇기 때문에 앞으로 어디로 갈지는 누구도 정확히 알 수 없습니다.

하지만 적어도 지난 수백 년의 역사를 보면 기술은 인간에게 더 많은 생산성, 더 많은 자유, 더 많은 수명, 더 많은 선택지를 가져다주었습니다.

저는 이번에도 결국 그 방향으로 갈 가능성이 높다고 봅니다.

그러니 제가 사람들에게 권하고 싶은 태도는 단순합니다.

미래를 두려워하며 밖에서 바라보지 말고, 직접 그 미래를 만드는 사람 중 한 명이 되세요.