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https://youtu.be/B2WuH0Qv4dA

1. 효과적인 독서법

1-1. 효과적인 독서 준비
- 독서를 위해서는 책과 인터넷, 온라인 강의 등 다양한 매체가 있지만, 책이 가장 중요함
- 책을 잘 읽는 습관을 들이는 것이 중요함
- 책을 읽을 때는 와닿는 문장을 찾으면서 깨끗하게 읽고 메모하거나 사진으로 남김
- 희곡이나 대본 같은 문학 작품은 읽을 때 사진을 함께 넣어 보면서 읽음
- 용어 정의를 하면서 읽으면서 새로운 표현이나 아이디어를 발견할 수 있음

1-2. 효과적인 독서 방법
- (중요) 책을 읽을 때는 1페이지씩 조금씩 읽다가 전부 읽어내고, 필요한 부분은 표시하면서 읽음
- 중구난방식으로 책을 읽어, 필요한 부분을 찾아가며 읽음
- 궁금증이 독서의 강제나 기쁨이 아니라, 지식의 확장을 위해 읽어야 함
- 기억하기 위해서는 자신의 이해와 평가를 저장해 놓아야 함
- 기억을 돕기 위해 한 줄이나 문단의 정의를 적어 두고, 읽을 때마다 자신의 생각을 정리하며 읽음

1-3. 독서 효율 향상
- 독서할 때 눈동자를 움직이면서 읽어야 효율이 높아짐
- 1.5초로 읽으면 10쪽 이상을 읽을 수 있고, 책의 중간중간에 의미를 확인하며 읽으면서 생각을 이어가며 읽음
- 생각의 이음은 책을 읽으면서 순간의 생각을 여러 번 하는 것으로, 책을 읽을 때마다 자신의 생각을 정리하며 읽어야 함
- 생각의 이음으로 읽으면서 반복적으로 자신의 상태를 점검하며, 기억력을 향상시킬 수 있음

2. 독서 습관 기르기

2-1. 다양한 독서법
- 교수님이 수업 중 중요한 부분을 강조해 주시고, 선생님이 강조한 부분을 잘 기억해야 함
- 수업을 듣고 난 뒤 강의 내용을 모두 떠올려 보며 복습해야 함
- 다양한 독서법을 익혀야 하며, 특히 메모 독서를 통해 생각을 정리하는 것이 중요함
- 책을 읽을 때 키워드를 찾고, 전체 내용을 흐름대로 이해하는 연습을 해야 함
- 메모 독서를 할 때는 본문의 핵심을 파악하고, 자기 것으로 만드는 것이 중요함

2-2. 메모 독서의 중요성
- 메모 독서는 생각의 깊이를 더욱 키우고, 글쓰기 능력을 기르는 데 도움이 됨
- 생각의 흐름을 정리하고, 다양한 독서법을 통해 글을 쓰고 토론하는 습관을 들여야 함
- (중요) 토론 문화를 아이들에게 가르쳐야 하며, 수업 중 토론이 이루어지는지 확인해야 함
- 부모님이 아이들에게 책을 읽어주고, 그 내용을 대화를 통해 이해시키고, 자신의 생각을 정리하게 해야 함
- 이렇게 함으로써 아이들이 자연스럽게 책을 읽고, 자신의 생각을 정리할 수 있게 함

2-3. 독서 습관 기르기
- 고등학교 때까지 책을 읽고, 요약하고, 글을 쓰고, 토론하는 독서 습관을 들여야 함
- 어릴 때부터 습관을 들이는 것이 중요하며, 그렇지 않으면 나중에 공부를 잘하기 어려움
- 아이들에게 책 읽는 방법을 가르쳐주고, 아이들이 자연스럽게 책을 읽고, 자신의 생각을 정리하도록 함
- (중요) 생각의 깊이를 더하기 위해, 1개 장에 50쪽 분량의 책을 읽고, 키워드를 찾고, 각인시켜야 함
- 이렇게 해서 얻은 지식을 바탕으로, 문제를 해결하고, 스스로 생각하는 능력을 기를 수 있음

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공부하면서 삶을 살아갈 때 가장 중요한 수단은 사실은 책입니다. 요즘에는 인터넷도 좋고 온라인 강의 이런 것 되게 좋습니다. 다 책과 같은 존재들이에요. 속성은 같습니다. 매체가 다를 뿐이지 그래서 책을 잘 읽는 우리의 습관을 몸에 붙이는 것이 이제 엄청 중요합니다. 그러면 자기 나름대로 특성 같은 게 있으세요. 책을 읽을 때 나는 이런 특징이 있다. 저는 정말 책을 가까이 하고 싶은데 약간 울렁증이 있을 정도로 두 쪽 지나가면 자꾸 자고 있더라구요. 그래서 저는 책을 읽을 때 저한테 와닿는 문장이 있으면 저는 또 책을 되게 깨끗하게 보거든요. 어차피 두 장밖에 안 보니까 안 접어요. 안 접고 이렇게 잘 메모도 안 써요 예 찍어놔요 저는 사진으로 그리고 사진첩을 정리할 때마다 이 좋은 문구를 하나씩 더 보게 되더라고요.

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그 정도 저 같은 경우는 이제 뭐 주로 제일 많이 읽게 되는 게 희곡이나 대본으로 돼 있는 걸 많이 읽는데 읽을 때 옆에다 뭐 꼭 적고 싶어지거든요. 이렇게 뭐 대사를 추가하고 싶거나 아니면 다른 단어로 바꾸고 싶거나 이 문맥에서 조금 더 좋은 표현이나 다른 아이디어가 있을 때 옆에다 꼭 적으면서 보는 습관이 있어서 활자로 된 걸 꼭 봐야 예 많이 쓰게 돼요. 이렇게 뭐 더 좋은 대사 같은 거 이런 거 추가하고 싶은 일단 용어 정의를 하면은 혜정 선생님은 소위 이미지 기억법이라는 거고, 지금 난석 선생님은 지금 말씀하신 게 되게 중요해요. 자기화 독서라고 해요. 엄청 중요한 작업을 하고 계신 거죠. 저는 이제 목차를 이렇게 처음에 봐요.

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그리고 제가 재밌는 거부터 읽어요. 1페이지부터 보지 않아요. 그래서 어떤 책은 뒤에만 보고 놔뒀다가 다시 끄집어내서 보는 경우도 있고 그러니까 참고 자료 같은 느낌으로 생각을 해요. 그래서 목차도 제가 필요한 것만 보고 또 덮어놓고 또 시간 나면 그냥 또 앞에부터 한번 읽어보고 저는 약간 좀 중구난방으로 읽습니다. 지금 중구난방이라는 용어를 쓰셨는데 이 경우는 궁금증 독서라고 정말 기가 막힌 독서법을 쓰고 계십니다. 제가 용어를 붙였습니다. 아 정말 좋은 독서법을 갖고 계신 거예요. 재 선생님처럼 읽으셔야 되는 거 아 이게 3장에 있는 내용이 궁금하네 얘를 읽으면 얘를 읽는 것에 의해서 아 요 앞에 있는 것도 궁금하네 이렇게 궁금증이 버저를 물고 가게 돼 있어요. 자기가 궁금한 걸 봐야지 책을 읽는 게 우리에게 강제가 아니잖아요.

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기쁨을 위해서 지식의 확장을 위해서 읽는 거죠. 그런데 책을 읽어서 엄청 열심히 딱 하루 지났는데 책의 제목과 저자의 이름조차 기억이 안 난다 이거 우리 전 국민 전 인류가 겪고 있는 어려움이잖아요. 진짜 인류가 풀어야 할 숙제입니다. 뭐 읽어야 하는 거는 알겠는데 인지심리학자들이 기억을 이렇게 부릅니다. 인간의 기억은 무언가를 경험하고 난 뒤 자기의 이해와 평가를 저장해 놓고 그걸 기억이라고 부른다 네, 그러니까 저는 그래서 기억하기 위해서 제 평가를 한 줄을 꼭 적거든요. 예를 들어서 제가 마이클 샌델의 정의란 무엇인가를 읽고 난 다음에 그 위에 이제 영화 평론가들처럼 한 줄 평을 적어요. 그러니까 그때그때마다 고민하라는 얘기 크크 뭐 이런 거 되게 좋은 것 같습니다.

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그다음에 뭐 뇌과학 책을 읽으면 그러니까 기술 개발은 뒤로 갈 수도 있다는 얘기 허허 뭐 이렇게 인제 적어 놓으면 신기하게 또 읽었던 내용들이 다시 요렇게 흔들려서 다시 재구성되듯이 나오거든요. 항상 하나씩 붙여놓습니다. 우리가 독서 공부 등과 관련해서 체크해야 될 이슈들이 지금 다 나왔거든요. 특히 마지막에 김경일 교수 말씀하신 부분에 정말 핵심은 자기 식으로 이해한 것에 엑기스가 내 속에 살아있으면 다른 기억들도 우리의 지식으로 들어올 수 있다. 이런 말씀을 해주신 거고요. 그래서 책을 읽을 때 명시화 기법을 쓰면 엄청 기억하거든요. 책 한 권을 여러분들 다 외워서 10분 만에 책을 쭉 설명할 수 있게 돼요. 너무너무 기대되죠. 오늘 그 기법을 완전히 익히실 거예요. 그런데 답은 너무 샘플해요.

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오늘부터 책을 읽으실 때 눈동자를 움직이면서 읽어보세요. 눈동자를 자 지금부터 왼쪽에서 쭉 눈동자를 움직이면서 읽는 거예요. 시작 여기까지입니다. 지금 어떠세요. 눈동자를 움직이면서 그동안 책을 읽으셨을까요? 아니요. 눈동자를 왼쪽 끝에서 오른쪽으로 움직여 가면서 책을 읽으라고 그랬잖아요. 그런데 눈이 이상하게 자연스럽게 안 가 가다가 거꾸로 가기도 하고 그런 걸 느끼지 않아요. 이거는 눈동자가 독서에 최적화돼 있지 않다는 걸 의미합니다.

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이거는 왜 그러냐면 원래 눈의 능력은 저는 사실 여기를 보고 있어도 여기가 보이거든요. 우리의 눈의 능력이 그렇거든. 대체로 책이 보통 글자가 쓰여진 것이 10cm 정도야 그러니까 거기에 익숙해진 우리는 책을 볼 때 통으로 봐 그러니까 초점이 안 맞겠지 다시 어느 부분을 집중했다가 또 통으로 봤다가 이렇게 신경이 분산되고 눈동자 자체에 규칙성이 없는 거야. 그래서 제가 1.5초 정도 속도로 행 한 행을 읽거든요. 눈동자는 동쪽으로 쭉 같은 속도로 1.5초로 쭉 움직이는데 단어를 스캐닝하듯이 쭉 지나가요 매일 아침 10분씩 제가 하라고 그러거든. 1.5초씩 읽으면 10쪽 이상을 보통 읽습니다. 처음에는 제가 타이머 맞추고 하라 그래요. 2쪽 읽었는데 예를 들어서 2분 20초야 꽝 그렇게 하면 안 돼요.

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1.5초 속도로 가야 되는데 보통 20 한 2~3행이 되니까. 10분을 매일 연습하면 10쪽 이상을 하실 수 있게 되니까. 그거를 하셔야 되는 거예요. 한 두 쪽 읽고 응 됐어 이거 아니에요. 그리고 눈 운동으로 읽는데 뜻이 안 들어온 부분은 거꾸로 가서 다시 보고 안 읽힐 경우는 거꾸로 가서 의미를 정확하게 파악하고 문단 단위로 어 이 문단에서 이런 얘기를 했네 이렇게 하면서 읽으시면 됩니다. 그래서 2달 연습을 하면 여러분들은 기가 막힌 독설어가 될 수 있어요. 우리 큰애 이름이 주영인데 책을 엄청 읽어 놓으니까 수능 시험을 보는데 지문이 엄청 나오잖아요. 당연히 빠른 속도로 읽죠 그러니까 맞출 가능성이 높을 거 아니야. 우리 큰 아이가 수능 볼 때 국어 시험이 되게 어려운 시기였습니다. 만점 그 뉴스에서 저희가 봤던 그까지는 아니고 사실 근데 책을 읽으면서 공부 잘하는 학생이 될 수 있어요.

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어 정말요 제가 이걸 생각독서법이라고 하는데요. 우리가 책을 읽을 때 생각 독서를 한다는 것은 이것을 의미합니다. 순간의생각 책을 읽으면서 순간 생각 아 이런 내용이네, 그러면 쭉 읽으면 순간의 생각을 여러 번 할 거 아니에요. 얘를 쭉 읽는 거를 생각의 이음 이렇게 제가 그냥 쉽게 이름을 붙였습니다. 그러면 여러분들 책을 읽으면서 고개를 드세요. 혹시 책에 있다가요 저는 이제 이해 안 될 때 한 번씩 듣는 것 같긴 한데 이게 뭔 말이지라고 사실 실제로 머리를 들라는 얘기는 아닐 수 있어요. 사람의 습성에 따라서 빛을 보고 음 그런 얘기구나 이럴 수도 있고 음 이렇게 해서 책을 보면서 응 그런 얘기구나 이렇게 할 수도 있죠. 근데 책을 읽은 것을 그냥 버리지 말고요.

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중간순간 어 이런 내용이구나 하고 순간에 생각을 해주는 거 그다음에 세 쪽 읽고 아 이런 얘기 저런 얘기 저런 얘기 저런 얘기 이렇게 생각을 이어줘요 그러다가 스스로 맥락이라는 걸 이해하게 되고 그것에 의해서 생각력이 엄청 발전하고 제가 이렇게 얘기를 하면 아이고 교수님 그 생각을 나도 해보려고 했는데요. 3쪽 읽고 앞에 뭔 내용이었지 다시 가서 봐야 되고 그래서 결국은 짜증나서 교수님 때문에 책을 더 못 읽게 됐어요. 이런 분들이 꼭 나와요. 그러니까 첫날은 요 앞에 앞에 페이지에 읽었던 게 기억이 안 나서 다시 보고했네 사흘을 했더니, 똑같은 반복을 한 거예요.

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근데 어 요번엔 앞에 앞에 페이지가 기억이 나네 20일을 했더니, 이제는 책을 최소한 10쪽 읽은 것은 생각의 이음으로 내가 어 얘기 얘기 되니 이게 반복에 의해서 자신의 상태를 차이 나게 만들어주는 과정이에요. 뭐 예를 들어서 교수를 오래 하면 50명이 앉아 있어도 단 한 명도 놓치지 않고 다 쳐다봐요. 대학에서 이제 강의를 하면 강의가 끝나면 난리가 나 막 끝났다 이러면서 막 그런데 거기 꼭 이상한 학생들이 있어요. 수업이 끝났어 다 난리가 났어 얘만 저 교수는 오늘 얘기를 하고 맞아 그다음에 얘기하고 아 여기서 요 부분 되게 중요할 것 같아요. 오케이 그다음에 아 하고 인제 같이 나와요. 요 한 끝 차예요.

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요게 공부 잘하는 학생 진짜 한 끼 차이네요. 걔를 생각을 쭉 이어보는 거야. 아 첫 번째 수업에서는 이게 핵심적으로 핵심 이러면 그와 관련된 다른 자료들을 읽을 때도 너무 쉽게 읽히고요. 공부가 일단 재미있어집니다. 그래서 지금 말씀드린 게 생각 독서를 반복에 의해서 능력을 키운 상태에서 메모 독서로까지 이어가는 거야. 여러분들 요약할 때 책을 읽으면서 제가 메모 독서 하라는 건 요약하라는 거잖아요. 요약할 때 힘들어하지 않아요. 와 그거 요약하는 방법을 학교에서 배운 적이 없어요. 그러니까 그것도 자기한테 맞게 요약을 해야 되는데 저희 때는 선생님의 주입식 교육이어가지고 자 선생님이 요약해 줄 테니까. 적어 라고 해 가지고 적은 거예요. 여기 별표 돼지꼬리 땡땡 뭐 이렇게 하면서 딱 사실 우리가 그렇게 교육을 받았거든요.

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심지어는 요새는 아이들이 쓰는 거 귀찮아한다고 다 print로 나눠줘 그러니까 아이들이 실제로 요약하는 걸 경험할 수가 없어요. 요약할 기회가 없으니까 그래서 책을 읽는데 요약을 하세요. 그러면 대부분 공통적으로 하는 질문이 그거예요. 내 요약이 맞나요? 내가 요약이라고는 했는데 확신이 안 들어 그러니까 이게 맞는지 아닌지 모르겠어 메모 독서법은 자 생각의 이음에 의해서 자기에게 남은 부분만 메모를 하는 것입니다. 메모는 어떻게 극단적 요약 수준으로 하는 겁니다. 책이 거의 대부분이 1개 장이 50쪽 전후로 돼 있어요. 책을 무려 10쪽을 읽고 한 줄만 쓸 수 있어 키워드 3개 좀 쓰면은 1줄이 되잖아요.

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그리고 또 10쪽 읽고 또 1줄 얘를 300쪽짜리 책이라고 치면 한 권을 읽은 다음에 우리가 메모가 몇 줄 나온다 30줄 무슨 얘기냐 하면 세계는 이렇게 쓰여져 있지만 그것을 이해하는 건 자기 마음대로거든. 자기 맘대로인데 다섯 줄 쓴 게 하나의 이야기로 구성될 수 있다면 여러분들은 엄청 잘 읽었다는 걸 의미해요. 요걸 경험하면 아 요약에는 답이 없구나 내가 중요하게 생각하는 것이 답이었구나 그러면 어느 순간부터 자기가 쓴 다섯 줄을 가지고 그걸 서사라 그러는데 자기 스토리를 엮어서 말을 한다니까 제가 해볼까요?

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내가 미움받을 용기라는 책을 읽었더니, 공동체 감각이라는 엄청 중요한 철학적 개념이 나오는데 그것을 하려면 자기 수용을 해야 되고 타자 신뢰를 해야 되고 결국은 그럼 우리의 삶의 철학이 타자 공헌적 삶으로 간다 라는 이야기를 아들러를 빗대서 시미지로라는 학자가 이야기를 했단다 얘야 제가 오늘 얘기한 눈 운동 독서 생각 독서 메모 독서까지 자 책을 읽었어요. 메모를 통해서 각인시켰어요. 자기 것으로 소화가 됐어요. 그걸 말로 했어. 방법 자체가 너무너무나 우리를 성장시키게 하는 기가 막힌 것들이 그 안에 다 우겨져 있는 거야.

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근데 교수님 요즘에 독서 후에 토론을 하는 모임들이 좀 정착을 하고 있대요 아이들도 이런 토론 같은 문화들이 좀 공부할 때 요게 인제 발전시키는 데 좀 도움이 될까요? 엄청 여러분들 집에서 자제분들 공부 잘하는 아이로 키우고 싶잖아요. 네, 그러면 한 살이라도 어릴 때 이 책 읽는 방법 이걸 아이들한테 좀 꼭 익혀줬으면 좋겠어요. 왜냐하면, 처음에 아이들 책 읽는 거 힘들어요. 이 아이들은 쉽고 재미있는 책 막 해리포터 이런 거 보면 왜 그런 걸 보니 고전 명작을 읽어야지 위대한 개수비 이런 거 부모님들 아이들한테 책을 읽어라 읽어라 이렇게만 하시고요. 동화 전집 이런 거 사주는 거 여기에서 그치신단 말이죠. 이것 말고요.

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책을 다 읽은 아이에게 무슨 내용을 읽었는지 이야기가 어떻게 이해됐는지 이런 것들을 꼭 같이 대화를 나누면서 아이가 자연스럽게 책을 읽은 다음에 자기 생각을 정리할 수 있게 그래서 생각의 깊이를 더 깊게 하고 그다음에 가끔씩 나 혼자 알고 있기가 뭐하니까 자랑도 좀 해야지 하고 글 좀 쓰고 그러면 우리가 오늘 얘기한 이 습관이 몸에 붙은 아이들은 문단별로 키워드로 요약하고 정리한 키워드를 합쳐서 이해하고 이렇게 하니까 지문 읽는 속도가 엄청 빨라질 거 아닙니까 따라서 문제 더 집중할 수 있게 되겠죠. 얘는 공부만 잘하는 것이 아니라 스스로 문제 해결 능력을 가져요 선생님이 갑자기 내일모레 120쪽 분량의 시험을 낼 거야. 이렇게 얘기하면 어떻게 될까요? 아이들 다 면동사람들이죠.

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다들 그런데 평상시에 읽고 키워드 찾아서 요약만 하고 그런 과정을 통해서 내용이 완전히 자기 것이 된 학생들한테는 120쪽에 대한 분량이 그렇게 꼭 많은 분량이 아닐 수 있죠. 공부 잘하는 학생이 되면 첩경이 저는 사실은 책을 읽고 요약하고 그다음에 글을 써보고 말하고 토론하고 이런 것이라고 생각하죠. 고등학교 때 이걸 하려면 너무 늦어요. 사실은 그래서 제가 한 살이라도 어릴 때 습관을 들이는 게 중요하다 이렇게 여러분들께 강조를 하는 것이죠. 사실 근데

https://youtu.be/Cv7qfZgmoAs

1. 인공지능의 현황과 필요성에 대한 이해

1-1. 인공지능의 중요성과 사용현황
- 인공지능 분야에서의 중요한 역할을 하는 여러 인물들 소개
- 인공지능에 대한 책을 내며, 인공지능의 생활 매 순간에 영향을 주는 방식에 대해 이야기함
- 인공지능, 특히 AI,의 발전과 변화에 빨리 맞추고 있는 선배들의 생각에 대해 설명함
- (중요) 네이버 지식인과 같은 AI를 이용하여 편리한 정보 검색 및 질문에 대한 답변을 제공함

1-2. 인공지능의 활용과 한계
- AI는 네이버 검색, 구글 검색 등에 포함되어 있으며, 모든 검색 엔진에 적용되어 있음
- AI의 활용 범위가 넓고, 일목요연하게 정리된 결과를 제공하며, 많은 정보를 제공할 수 있음
- (중요) AI에 대한 사용이 임금 대학생들에게서는 높은 비율을 차지하지 못하고, 보수적인 경향이 있음
- AI 기술이 모든 분야에서 활용되면서 충격적인 수준의 놀라움을 유발함

1-3. 인공지능의 교육용과 제한성
- 인공지능의 교육용이 인공지능을 외과 의사나 심리학 전문가처럼 특정 분야의 전문가로 부여하는 것에 초점을 맞추고 있음
- 그러나 AI를 사용하면, 개개인의 지식이나 맥락에 따라 다양하게 답변을 제공할 수 있음
- (중요) AI를 사용하더라도, 여전히 인간의 역량과 자존심이 중요하며, 이를 AI로 완전히 대체하기는 어려움
- AI의 활용은 그 한계를 인정하면서 이루어져야 하며, 이러한 한계를 극복하는 것이 인공지능의 현재와 미래를 이해하는 데 중요함

2. 인공지능과 일상

2-1. 인공지능과 직업
- 공문서 작성법, 사내 보고서 작성법 등 인공지능 기술의 활용을 가르치는 것이 현실임
- 업무상 기안문, 보고서 작성만을 고정관념으로 여기고 있음
- AI의 발전으로 바둑 AI인 알파고도 등장함
- 알파고는 AI로 발전해 사람의 기대를 뛰어넘음
- 기안문, 자기소개서 등 AI를 활용한 것이 아닌, 사람의 생각이 중요함

2-2. 반도체 발전
- 반도체 무어의 법칙, 기안문의 AI 활용 등 반도체 발전이 있었음
- (중요) 기안문의 AI 활용이 한국에서 처음 시작된 것은 2023년임
- 가까운 미래에는 AI를 활용한 더욱 고급의 기술이 있을 것임
- 플레이보이 사진은 1메가 정도 되었고, 다운받는데 시간이 걸렸음
- 현재는 슈퍼컴퓨터 수준의 네트워크가 보급되어 빠름

2-3. AI의 미래
- 1992년에 250만 원에 전동 프린터, 타자기, 워드 프로세서를 구매함
- 당시 플로피로 부팅이 되던 시절, 250만 원에 큰 규모의 컴퓨터를 구매했음
- 현재는 핸드폰 안에 저장 장치 용량이 128기가 넘음
- AI의 발전으로 AI 스마트워크가 일상에 스며들었음
- AI 기술은 더욱 고급화될 것이 예상됨

3. 인공지능의 발전과 그 특이점

3-1. 인공지능의 발전과 시간 측정
- 인공지능 발전에 걸린 시간을 약 1년 6개월로 측정함
- 이 시간 동안 비교할 수 없을 정도로 인공지능의 발전을 관찰함
- 하드웨어 발전 속도와 코딩 능력의 향상을 통해 인공지능의 발전 속도 예상
- 하드웨어 업그레이드와 코딩 능력 향상이 병행하여 인공지능 발전 예상
- (중요) 데이터 센터 규모와 인공지능의 발전 속도 간 연관성 제시

3-2. 인공지능의 발전과 추론 모델
- 인공지능의 발전과 추론 모델의 연관성을 설명함
- 추론 모델이 질문에 대한 대답을 제공하는 과정을 분석함
- 인공지능이 복잡한 논리적, 이론적 문제를 해결하는 능력 제시
- (중요) 추론 모델의 대답이 인간의 판단에 반영되는 부분을 강조함
- 인간과 인공지능 간의 상호 작용과 그 의미를 탐색함

3-3. 인공지능의 미래와 그 특이점
- 인공지능의 미래와 그 특이점을 예측하려는 시도 제시
- 인공지능의 발전 속도와 생산력, 네트워크 연결 능력 등을 예상
- (중요) 인공지능의 성능 향상과 하드웨어 발전이 함께 이루어질 것이라는 예측
- 인공지능의 발전 시기를 예측하는 것이 어렵다고 인정하며, 이는 많은 변수와 복잡성을 내포함
- 인공지능의 미래를 준비하는 청년들의 역할과 그 중요성을 강조함

4. 인공지능 시대의 생활

4-1. 인공지능의 발전과 미래
- 인공지능은 향후 10년 내에 지구상 질병을 정복할 것으로 예상됨
- 질병 치료뿐 아니라 세포 재생 능력 연구에도 인공지능이 활용될 것으로 보임
- 노후화와 재생 에너지 연구에 인공지능이 기여할 수 있음
- 재생 에너지 연구와 장수 생명 연구는 인공지능의 발전과 연관됨
- 일론 머스크는 화성의 달을 건설하는 등 인공지능의 활용 방향을 제시함

4-2. 가상세계의 도래
- 일론 머스크는 뉴럴 네트워크를 통해 뇌세포를 모사하는 뉴럴링크를 주장함
- 머스크는 뇌세포와 컴퓨터의 뉴런을 동기화하는 규약을 만들면 가상세계로 들어갈 수 있다고 봄
- 가상세계로의 진입은 인간에게 도움이 되지 않는 것으로 여겨짐
- (중요) 가상세계 진입은 우주로 가거나 생명 연구를 하는 등 더 나은 방향으로 나아가야 함
- 생명 연구의 한계를 극복하고 다양한 생명체를 키우는 등 생명 연구의 영역을 확장할 수 있음

4-3. 직업의 변화
- 번역이나 외국어 공부 같은 직업은 AI의 발전으로 저절로 도태될 수 있음
- 번역 AI는 자연어 번역의 정확도가 매우 높음
- 한국어 번역 AI는 학습만으로 모든 언어로 번역이 가능함
- AI는 해외 여행 가이드의 역할까지 도입될 정도로 일상 생활에 침투함
- 번역 AI는 다양한 언어를 배제하고 사진을 통해 음식을 시킬 수 있는 등 인간보다 더 효율적일 수 있음

5. AI와 직업

5-1. AI의 발전과 생활
- AI 기술이 발전하며 직업군의 변화가 일어남
- (중요) 음식에 대한 설명 요청을 예로 들어 AI의 발전이 생활에 미치는 영향 설명
- AI가 다양한 정보를 제공할 수 있지만, 언어와 단순 정보 처리, 고객 불만 유형 분석 등은 로봇이 대체하기 어려움
- 사라지는 일자리 중 일부는 AI를 통해 대체 가능
- 법조인 직업군은 AI를 활용하여 업무 효율이 크게 향상될 수 있음

5-2. 정치와 직업
- 정치인은 국민들의 다양한 심리 상태를 파악하여 정책에 반영해야 함
- 예를 들어, 대한민국 재벌 기업의 극단적인 선택으로 국민들의 불만이 커진 것이 그 예
- 정치인은 국민들의 마음을 풀어주고, 그들의 불만을 해소하여 국민들의 기대를 충족시켜야 함
- 예수님의 가르침을 통해 정치인의 역할과 중요성을 이해할 수 있음

5-3. 직업의 미래
- 법조계 직업군은 AI 기술의 발전에 따라 30% 정도가 줄어들 수 있음
- 전체 직업 중 AI를 대체하기 쉬운 직업은 소수이며, 그 직업의 본질과 본성에 따라 일자리가 줄어듦
- 직업의 본질에 따라 일자리가 줄어드는 정도가 달라질 것임
- 법조계 직업군은 AI를 활용하여 더 효율적으로 일할 수 있으므로, 법조계 직업군은 유지될 것임

6. 인공지능과 미래사회

6-1. 국민들의 요구와 인공지능의 역할
- 국민들이 인공지능을 쓰레기라 요구하는 시대 속에서 인공지능이 그 역할을 함
- (중요) 인공지능 로봇은 국민들이 더 다가갈 수 있는 역할을 해야 함
- 국민에게 그들에 대한 역할을 상상하게 만드는 것이 중요함
- 인공지능 로봇은 사람의 고유한 영역을 실현하면서도 사람의 영역을 존중해야 함
- (중요) 사람은 AI가 고도화되더라도 고유한 영역은 존재해야 함

6-2. 인공지능 로봇의 발전과 일자리 변화
- 인공지능 로봇이 고도화될수록 일자리가 줄어들 것임
- 이런 문제를 해결하기 위해 정부나 기업은 보편적인 소득을 나눠야 할 것임
- 국회의원은 국민에게 보편적인 소득을 나눠주는 역할을 해야 함
- 보편적인 소득을 나눠주는 기본소득은 국민 모두에게 주어질 것임
- 기본소득은 국민들이 열심히 일해서 창출한 부가가치에 비례하여 주어질 것임

6-3. 미래 예측과 목표 설정
- 공공의 보편적인 소득을 통해 기본적인 생활을 유지할 수 있도록 해야 함
- 열심히 노력하고 새로운 부가가치 서비스나 제품을 만들어내야 함
- 아이디어를 만들어내고, 이를 실현하기 위한 기회를 가져야 함
- 출산율이 적어지는 사회에서 AI 시대에 살아남기 위해서는 열심히 노력해야 함
- 국회와 정부는 국민들의 요구를 충족시키고, 사회를 안정시켜야 함

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그래서 여러분이 몇 해독을 해야 되냐 9회독 좋아요에 골든벨까지 의원님께서는 검사를 하셨고 부장검사까지 하셨고 인권 변호사를 하셨고 국회의원까지 그러니까 우리 사회에서 굉장히 중요한 역할을 해주셨어요. 최근에 ai 관한 책까지 내셨고 책 제목이 이제 ai 생활 매 순간이 달라진다 그래서 저는 진짜 깜짝 놀랐던 거는 아니 파이썬을 다루시더라고요. 제가 그걸 보고 아니 뭐 진짜 정체가 뭘 어떤 분이신 거지 이런 생각이 들 정도로 그래서 지금 세상이 변화되는 거에 빨리 이제 맞춰가고 계시구나. 생각이 들었고 그러면 선배 세대로서 분명히 지금 세대에게 꼭 해주고 싶은 메시지가 있으실 것 같았거든요. 아이 간단해요. 뭐죠 제발 인공지능 좀 쓰세요.

00:57
핸드폰에 gpt 재미나이 저는 이제 재미나이라고 알아갖고 재민이라고 그러는데 재미나이 클로드 퍼플렉시티 펠로 좀 깔아가지고, 제발 좀 쓰세요. 아 끝도 없이 아니 근데 그 여러분들 궁금하신 거 있으면 네이버 지식인한테 물어보시잖아요. 네이버 지식인한테 물어보면 지식인에서 답이 올 때까지 빠르면 30분 길면 이틀 3일도 걸리잖아요. 사람이 답을 하니까 아니 그냥 gpt한테 그냥 뭐든지 물어보기만 하면 텍스트를 치든지 아니면 종이에다가 그냥 이렇게 메모를 휘갈겨 가지고 사진 찍어 가지고 이 사진 속의 질문에 대해서 답을 해주라고 그냥 gpd한테 보내잖아요. 30초면 떨어져요 답이 왜 네이버 지식인한테 물어보고 3일을 기다리시는 거예요. 어 지금 이거 네이버에서 보고 있을지도 몰라요.

01:55
아 근데 실제로 이게 ai가 자 여러분들 이게 다 아시겠지만, ai를 어떤 데 쓰냐 맨 첫 번째가 만물의 백과사전이에요. 궁금한 거 있으면 물어보면 돼요. 우리가 그냥 네이버 검색 다음 검색 구글 검색 그다음에 최근에 이제 한 몇 년 전부터 구글 구글 렌즈라고 그래서 뭐 사진 검색 뭐 이런 것들까지 다 나왔잖아요. 그 모든 것이 이 엘엘엠 지피티나 클로드 안에 포괄해 포함해서 다 들어가 있어요. 그래서 뭘 뭐 할라고 네이버 쓰고 뭐하려고 저기 구글 써요 그냥 개 쓰면 훨씬 더 풍부하게 일목요연하게 정리가 돼서 나오는데 아니 제가 지금 깜짝 놀란 게 거의 분노에 차서 네 ai 좀 쓰라고 제발 쓰라고 근데 제가 그렇게 하는 이유가 제가 이 책을 이 책을 쓰기 직전부터 이게 워낙 제가 올해 을사생이거든요. 십이간지로 하면 5번이 돌아왔고 제가 올해 61위예요. 옛날 나이로 하면 그 나이예요.

02:54
근데 61년을 살면서 세상에 세상에 세상에 이렇게 놀라운 물건을 처음 봤어요. 그 정도로요 정말로 모든 것에 충격인데 매 순간 충격이에요. 거의 한 달 단위로 지금 업그레이드 버전이 나오잖아요. 보면 그리고 인풋 아웃풋 토큰스가 달라지고 모델들이 달라지고 이러는데 거의 한 달 단위로 계속 쇼크고 충격인데 근데 문제는 제가 이걸 인제 쓰라고 일상생활에서 쓰라고 여기저기 강의를 하고 다니는데 저는 세상에 대학생들이면 90% 이상 쓸 줄 알았어요. 웬걸 몇 %나 쓰실 것 같아요. 아 %로 딱 대강 숫자로 생각한다면은 왜냐하면은 요즘 뉴스에 뭐 보고서를 lm을 써 가지고 돌려서 뭐 한다. 그런 것도 있으니까 못해도 뭐 70%는 그러니까 리포트 교수님들 리포트 70% 이상은 그걸로 할 것 같죠 웬걸 50%가 안 돼요. 45에서 50 사이예요.

03:52
대학생들이 그게 또 그냥 피상적으로 예 그리고 그 40 50%가 안 되는 이 숫자가 기껏해야 gpt 하나를 써요 그리고 기껏 해봐야 리포트 쓰는 정도예요. 굉장히 적어요. 그다음에 두 번째 신문사 기자들 대학교 교수님들 우리 사회의 여론 주도층들이잖아요. 지식 주도층들이잖아요. 교수님들 거기는 40% 언더예요. 진짜요 제가 모 신문사 가서 기자님들 한 10여 분을 상대로 해서 강의를 하면서 강의하기 전에 얼마만큼 썼는지 이걸 파악해야 이 강의의 레벨을 제가 정해줄 수가 있잖아요. 안 써 40%밖에 안 돼 그래서 제가 여쭤봤어요.

04:52
아 이걸 왜 안 쓰십니까 이랬더니, 아니 인간으로서 자존심이 있지 신문에 글이 나가는데 이건 내 총체적 지적 역량에 대한 자존심인데 이걸 어떻게 기계 따위의 힘을 빌려가지고 그걸 쓰냐 그 말씀이 오 기계가 대단하신데, 아니 저는 교육 쪽에 있으니까 현직 선생님분들이나 교육 쪽에 계신 분들 사실 40% 한참 못 미치라고 저는 느끼거든요. 그리고 또 보수적이기도 하고 근데 그런 영역까지도 적용하는 비율이 이렇게 떨어질 줄은 그 일반 시민단으로 가보면 10에서 15% 사이예요.

05:35
10에서 15% 사이인데 사실은 제가 인제 강의를 다니다가 인제 깨달은 게 있는데, 의외로 우리나라에 이 lm 유형의 ai 강의의 단초가 잘못됐어요. 이게 그 우리가 gpt도 가보면 프럼프트 명령어 예시들이 쭉 나와 있잖아요.

05:58
전형적으로 페르소나를 부여하라 그러니까 너는 지금부터 외과 의사야 넌 또는 심리학 전문가야 아니면 서양 역사 전문가야 페르소나를 부여하고 그다음에 주변에 어떤 이런 상황 속에서 내가 뭔가 자료를 찾고 정보를 찾고 있다라고 하는 어떤 배경 맥락을 알려주고 그다음에 물어보고 싶은 내용을 그다음에 넣어서 정확히 물어보고 그다음에 답은 이러이러이러한 형태로 출력 출력을 해주라 가령 뭐 표의 형태로 출력을 해주든지 뭐 어떤 출력 양식을 이렇게 보여주고 대표적으로 비슷하게 그렇게 사용했던 거 있으면 예시를 몇 가지 보여주라는 것 아니에요. 보면 그게 초창기에 엘엘엠 모델한테는 그게 필요했는지 모르겠어요. 근데 gpt4 단계에 올 때는 이게 말대로 아티피셜 인텔리전스잖아요. 인텔리전스 지능이 있잖아요.

06:51
대강 외과 의사라고 페르소나 부여를 안 해줘도 그냥 너 그냥 니가 알고 있는 그냥 범용 지식을 가지고 대답을 해줘 이렇게 페르소나 부여 안 하면 그렇게 되잖아요. 그래도 외과 우리 사람이 알고 있는 외과 지식보다도 훨씬 많은 걸 알고 있어요. 심지어는 우리가 저기 옛날에 도수명령이라든지. 유닉스 명령어라든지 또는 지금 매개 인제 이 명령창 뭐죠 이거 처리해 가지고 구체적으로 집어넣을 때 거기는 이 글자 하나 대소문자 틀리기만 하면 이게 실행단이 안 나가는 거 아니에요. 보면 근데 얘는 이게 인텔리전스 아티피셜 인텔리전스는 말 그대로 인텔리전스 지능이기 때문에 그냥 조금 틀려도 맥락을 알아먹잖아요. 보면 그래서 강성태 앵커님 제가 얘기 안 하고 강성 투 앵커님 또는 강성 강성형 앵커님 뭐 이래도 강성태 앵커인지 알잖아요.

07:46
저 김경진 의원 얘기 안 해도 김경준 의원에도 이 자리에 앉아있는 사람은 김경진밖에 없잖아요. 예 그래서 대강 오타가 좀 나도 상관이 없고 말을 횡설수설해도 상관이 없어요. 그리고 설명하는 이제 이렇게 출력하는 방식도 뭐 일단 우리는 이제 정보를 알고 싶으니까 그냥 보면 되는 거지 굳이 특정 방식으로 출력이 필요하면 그냥 그거 한번 보고 나서 야 그 답 진짜 좋은데 그 저 1번하고 3번 부분 좀 빼고 요것만 좀 내가 어디다 옮겨다 고대로 쓰게 마크타운 형식으로 좀 출력 다시 해줄래 이러면 하거든요. 보면 근데 너무 이 lm 강의가 테레소리나 부여하라 그다음에 배경 설명하라 그다음에 질문하라 그다음에 뭐 하라 이래 놓으니까 사람들이 일단 배우는 날에서 지쳐요 거기서부터 어려운 거예요.

08:34
보면 그냥 대강 우리가 구글이나 네이버 검색할 때 그냥 김경진에 대해서 알려줘 채팅하듯이 오늘 날씨가 몇 도야 서울 동대문에 단전이 단수가 왜 됐어 뭐 저기 다리 왜 무너진 거야. 어 뭐 윤석열 대통령에서 어떻게 지내는 거야. 뭐 그냥 이렇게 그냥 간단히 물어보잖아요. 보면 그러면 알아서 답이 나오잖아. 이 lm도 그렇게 지금 쓸 수 있는 시기가 됐는데 이 lm 첫째는 이게 교육 방식이 그게 하나가 잘못됐고 두 번째는 사람 이 사람들의 첫 인상이랄까 머릿속에 좌표 세팅이 잘못된 게 이 lnm을 업무에만 쓴다고 생각을 하고 있어요. 뭔가 드높은 레벨의 작업을 하는 데만 이 ai를 사용한다라고 착각을 하고 있어요. 위원님께서 이렇게 실제 대중들을 많이 만나시니까 지금 현실을 예 맞아요.

09:30
예 그래서 근데 그것도 lm 강의하시는 분들이 문제인 게 뭐냐면 아니 가가지고 공문서 작성하는 법 뭐 이런 거 가르치고 있어요. 주로 그래서 회사에 무슨 기안문 작성하는 법 그거 말고 그냥 현실단에서 그냥 필요한 것들 아니 건설회사 가면 이게 철제 철근에 보면은 이렇게 뭐라고 뭐라고 뭐 이렇게 파이프에 보면 뭐라고 뭐라고 써져 있을 거 아니에요. 그 사진 찍으면 당장 어느 어느 강도고 어느 레벨이고 어느 용도에 쓸 수 있는지 이게 이 lm이 금방 설명을 해 주잖아요. 보면 옷 같은 경우도 여기 옷에 라벨 같은 거 사진 찍으면 이게 울로 돼 있는지 뭐로 돼 있는지 그다음에 어떻게 빨래를 해야 되는지 세탁기 몇 분을 돌려야 되는지 뭘 어떻게 해야 되는지 이런 것들이 다 그냥 물어보는 대로 답이 나오잖아요. 보면 근데 강사들이 뭘 하냐면 la 인공지능을 가지고 기안문 만드는 법 사내 보고서 만드는 법 뭐 이런 것만 가르치고 있어요.

10:30
그러니까 사람들이 착각이 뭐냐면 이게 업무에 쓰는 것이다라고 하는 고정관념이 형성이 돼버린 거예요. 아 그래서 책을 책 제목 자체가 ai 생활이잖아요. 생활 매 순간이 달라지고 이렇게 제목을 아니 근데 실제 생각해 보시면 우리가 저기 한 7~8년 전에 이세돌 바둑 이세돌 구단이 졌잖아요. ai한테 알파고든가요 알파고 알파고한테 졌잖아요. 그것도 ai잖아요. 보면 그러니까 지금 이 gpt나 클로드나 뭐 이런 것도 바둑 두다가 그냥 사진 팡 찍어 가지고 내가 다음 수를 어디에 둬야 될지 머릿속에 생각이 안 날 때 야 나 흑돌이야 지금 요거 요 상관에서 해야 되는데 어디다 둘까 하고 보내면 당연히 쓰레스처럼 해줄 거 아니에요. 게임할 때도 쓰고 별거 다 쓸 수 있는데, 사람들이 기안문 보고서 자기소개서 뭐 이런 것만 쓴다고 생각을 하고 있는 거예요.

11:19
진짜 그게 맞는 말씀이신 것 같은데, 제가 지금 의원님 어떤 그 말씀하시는 거나 수준이나 이런 거 들어보니까 오히려 좀 좀 하드코어로 만들었을 것 같다는 생각이 드는데 하여튼 그러면은 이 질문을 먼저 드려볼게요 agi라고 하죠. 이제 rtpcu 제너럴 인텔리전스 그러니까 그 순간부터는 그냥 사람한테 일을 시키는 것과 거의 동등한 수준으로 어떻게 보면은 agi가 특이점에 도달하는 순간이다 라고 알았는 분도 계신데, 의원님이 생각하시기에 이렇게 인공의 지능이 사람의 지능을 뛰어넘는 그게 언제가 온다고 언제라고 예측하고 계세요. 몰라요.

12:15
저는 예측을 할 수는 없는데 다만 재미있는 얘기 해드릴게요. 제가 결혼을 1992년도에 결혼을 했거든요. 89년도에 고시 합격하고 92년도에 그전에 연애하던 우리 집사람하고 결혼을 했는데 92년도 결혼할 때 250만 원을 들어가지고 컴퓨터하고 프린트를 샀어요. 구시적으로 몇 년도죠 1992년도 아니 250만 원 그때 사양이 사양이 286 at 286 엑스티가 아니고 at야 286 at 프로세서 80286 프로세서 아니 의원님 그렇게 좀 사셨었나 봐요. 정확히는 양가 집안에서 돈을 조금씩 조금씩 주셨는데 그 돈을 특히든지 아끼고 아껴 가지고 그걸 그것부터 샀어요.

13:07
관심이 아니 살림살이 하시기도 그 당시에 컴퓨터는 정말 좀 있는 집에서 과시용으로 여기 떡하니 이렇게 하나 하면은 손님 오면 이런 게 있어 하거나 그런 건데 갓 그때가 신혼이 전동 프린터 아니 전동 타자기하고 그러니까 이게 수동으로 손에 힘으로 치는 먹근 타자기 말고 전기가 들어가면 보들보들하고 이게 에 그 오토매션 오토매틱 트랜스미션 비슷하거든요. 느낌이 전동 타자기하고 그다음에 진짜 워드 프로세서라고 타자기하고 컴퓨터하고 중간쯤 되는 이 워드에 특화된 그 기기가 하나 있었어요. 그거 쓸 땐데 어쨌든 286 at를 샀는데 그때 램이 1메가였어요. 보통은 640kb인데 램이 1메가였고 세상에 그때 하드디스크가 20메가 붙어 있었어요.

14:06
하드디스크 20 메가 생각해 보세요. 지금 핸드폰에 아무리 저장 장치 ssd가 적게 붙어도 128기가잖아요. 아이폰도 가장 최소 용량의 저기 저장 장치가 128부터 시작하잖아요. 128기가잖아요. 아니 요즘에 고화질 사진은 20메가가 넘어버리는데 48메가 뭐 전체 컴퓨터예요. 와 메밀매가 네 메밀매가 이거는 어떻게 받아들여야 되지 그러니까요? 그 도스 부팅 영역으로 가면 그때 뭐 한 한 300kb나 먹었을 거예요. 그게 야 그때 플로피 5인치 플로피로 부팅이 되던 시절이었으니까 근데 그걸 사고 나서 한 1년쯤 있다가 2400 bps 모델이 나왔던 것 같아요.

15:02
모델 전화기로 예 전화 모델 띠릿띠릿 해가지고 그 이 음성 신호를 이게 인제 영희를 음성 신호로 중간에 바꿔주는 게 모델이잖아요. 보면 어쨌든 그때 인제 그거였는데 그게 20메가면 생각해 봐요. 20메가 10배면 200메가 그다음에 2천 메가면 이 기가잖아요. 보면 그니까 그렇게 작은 용량의 컴퓨터를 사는데 250만 원이 들었단 말이에요. 물론 도트 프린터까지 포함이 됐지만 근데 지금 보세요. 지금은 기본적으로 핸드폰 안에 들어가 있는 에스에스 저장 장치 용량도 128기가예요. 기가잖아요. 보통은 요새 256 아니면 512기가 쓰는 거 아니에요.

15:49
보면 그니까 그때 저희들이 이제 플레이보이 사진 같은 게 그 플레이보이 사진 같은 게 너무 그 시절로 젖어드시는 거 아닌가요 예 있나 모르겠는데 플레이보이 사진 그 저기 인터넷 뉴스 그룹이 있었어요. 그게 알트 바이나리 뭐 플레이보이 걸스 뭐 이런 것들 들어가면 있는데, 그 플레이보이 선명한 이게 1메가 정도 됐어요. 근데 1메가를 다운받는 데 한 시간이 걸렸어요. 요만큼 뜨고 이야 그 시절 근데 자 보세요.

16:28
특이점 얘기인데 1992년도 30년 전에 1메가를 다운받는데 1기가도 아니고 1메가를 다운 받는 데 한 시간이 걸렸는데 지금은 30년이 92년 2002년 2012년 2030년이 지났는데 지금은 이 핸드폰 하나가 과거로 돌아가면 미국 전체의 슈퍼컴 역량보다도 훨씬 뛰어넘는 핸드폰을 우리가 지금 가지고 다니는 거 아니에요. 보면 그래서 한동안 한동안 이 반도체 무어의 법칙 얘기를 했었고 그다음에 이 lm도 우리가 2023년도 한 7~8월쯤 해서 한국에서는 처음 봤을 거예요. gpt 3.5 버전을 gpt 3.0인가 3.5인가 그랬었거든요. 그때만 해도 무슨 세종대왕이 맥북을 던지고 별 얘기가 다 있었잖아요.

17:24
서비스 별 소리도 안 한다고 근데 그러다가 제가 인제 제대로 쓰기 시작한 것은 gpt 4.0 버전부터 하다가 그다음에 gpt 4 5 버전이 나온 거 아니에요. 근데 gpt 4 5 버전부터는 에러도 거의 없고 지금 정확해진 거 아니에요. 근데 이게 불과 우리가 3.5 버전을 보고 지금 오 쓰리가 나왔죠 지금 오 쓰리까지 나오는데 한 1년 6개월 실제 걸린 시간이 1년 6개월이잖아요. 그리고 우리가 질문을 던져보고 답을 보고 뭘 요구했을 때 리스폰스가 오는 걸 보면 이 1년 6개월의 시간 동안에 비교할 수 없을 정도로 지금 이렇게 된 거 아니에요. 자 그러면 이 특이점 싱글러리티는 언제 올 거냐 몰라요. 모르는데 일단 하드웨어 발전 속도가 얼마만큼 빨리 갈 거냐 그러니까 지금도 무슨 에이 100 뭐 에이치 200 나오고 뭐 이런다고 하는 거 아니에요.

18:20
보면 그러면 엔비디아 gpu나 아니면 구글에서 만든 tpu나 뭐 이런 것들의 성능이 얼마만큼 빨리 갈 거냐 그다음에 얘들의 생산 속도가 얼마만큼 이 gpu 공장에서 생산을 많이 해 줄 거냐 그래서 지금도 데이터 센터 하나 보면 우리 아파트 삼성동에 있는 아파트 한 통씩 가는 게 지금 데이터 센터 규모들 아니에요. 그 안에 gp 주차 수천 개 수만 개가 지금 들어가 있는 거 아니에요. 그런데 이 데이터 센터들이 얼마만큼 빠른 속도로 건설이 돼서 연결이 될 것이냐 뭐 이런 어떤 첫째는 물리적인 능력 하드웨어 어떤 업그레이드 능력 이게 되게 중요할 것 같고, 이 하드웨어가 제대로 업그레이드가 되면 코딩 지금도 오늘 클로드 3.7 업데이트 나왔다고 그랬잖아요.

19:08
근데 해보니까 그전에는 영어 한글 영어 번역하는 거 저기 한 2페이지 넘어가면은 잘라서 슬라이스해서 번역했거든요. 근데 오늘 보니까 15페이지짜리 분량인데 한 방에 주더라고요. 아래 한글 글자 크기 10포인트 줄 간격 160 이거 15장까지 한 방에 넣어봤어요. 아니 제가 쓴 책 영어로 번역해서 나갈려고 돌렸더니, 그냥 15페이지 1방에 해줘요 근데 느낌에 계속 한 순차적으로 늘려서 해볼라고요. 근데 20페이지 되는 거 아닌가 싶기도 하고 그런데 하여튼 그래요. 보면 그래서 이 하드웨어의 발전 속도 그다음에 이 코딩 능력이 되게 지금 lnm들이 뛰어나잖아요.

19:58
보면 근데 이 코딩이 시켜보면 저도 코딩을 1도 모르는데 얘한테 클로드한테 제가 쓰다 쓰다 보니까 옛날 게임 같은 거 이거 프로그램 짜주라면 짜줄까 거기서부터 의문이 생겨서 시작을 해 본 게 파이썬 저거예요. 그래 가지고 계속 받았는데 실행시켜 보면 에러가 나오고 그러면 야 이거 에러 있다고 스크린샷 찍어 가지고 다시 보내면 지가 코드 수정해 주고 뭐 이래 가지고 한 5~6번 수정하면 제대로 실행하는 게 나오더라고요. 근데 지금 그 코딩 수정 능력이나 이런 것들이 지금보다 훨씬 더 발전을 하면 그러면 정말 이 특이점이 어느 순간에 확 올 수도 있어요.

20:42
근데 지금도 재미있는 게 5 모델이나 o3 모델 같은 경우 이 추론 모델들은 뭘 시키면 지가 봐서 이게 지 일이 아니라고 생각이 되면 질문이 하찮으면 정작 gpt 포한테 물어보면 답을 잘해주는데 추로 모델들한테 이게 지들 특성이 안 맞거나 뭐 이런 것들 질문하면 어 알았어요. 해놓고, 대꾸를 안 해요. 아 웃기지도 않는 아니 그게 추론하는 사고하는 그 과정까지 볼 수가 있어요. 볼 수 있는데, 어떤 것들은 아예 대꾸를 안 하는 게 있어요. 보면 음 그래서 뭐 이런 걸 물어보면 그렇죠. 나를 뭘로 보는 거야. 뭐 이런 분위기예요. 지금 그래서 이 싱귤러티는 제가 신경 정신망 어떤 컴퓨팅 뭐 ai에 대한 뭐 이게 전문가가 아니라서 제가 답을 드릴 수는 없어요.

21:25
근데 느낌적 느낌으로 보면 이 하드웨어의 발전 속도 그다음에 이 하드 발 이게 인제 어떤 정밀화 효율 능력이 얼마만큼 빨리 발전하느냐 그러니까 에이치 100에서 에이치 200 에이치 900까지 얼마만큼 빨리 올라가느냐 이게 하나고 두 번째는 에이치 100이라도 얼마만큼 많이 생산을 해서 데이터 센터가 어마어마하게 많이 빨리 지어지느냐 그리고 이게 병렬 연결이 되느냐 그다음에 요게 이 각각의 lm 운영 회사들이 얼마만큼 내부 코드 업데이트 능력을 계속 업그레이드 시켜줘 가지고 자가 발전 능력을 빨리 시켜주느냐에 따라서 요 시기는 달라질 텐데 저로서는 알 수는 없으나 한 10년쯤 지나면 10년쯤 지나면 사람들 보고 어떤 질문을 해도 아 이 새끼 이런 걸 물어보고 10년 안에는 올 거다라는 생각 지금도 제가 보기에는 온 모델 어떨 때 가끔 저를 비웃는 느낌도 느낌이었어요.

22:31
아 인공지능이 뭘 뭘 이런 걸 물어봐. 저 아랫단에 육두품한테 물어보지 감히 진골 진골 의원한테 날 이거면 나한테 이런 걸 물어보고 있어요. 아니 지금 부장 검사까지 하시고 대한민국의 국회의원까지 지내신 분인데 인공지능이 이딴 걸 나한테 물어보자 자기에 걸맞는 대접을 해 달라는 것 같애요. 그러니까 굉장히 어떤 논리적인 이과적 수학 문제라든지 물리적이라든지. 아니면 구글 알파고처럼 굉장히 무슨 단백질 연구에 필요한 심오한 질문을 해주길 바라는데 매우 쉬운 질문을 틱 던지면 아니 근데 굉장히 다양하게 써보셨다는 게 제가 느껴지는데 일단 1992년도에 램 1메가로 시작을 하셨는데 지금 그러니까 그 과정을 어떻게 보면 쭉 보신 거잖아요.

23:27
거의 80년대 학번들이 it에 살아있는 역사들이죠. 거의 1세대부터 해가지고 예 거기 뭐 천리안이라든지. 하이텔 이런 데 그 뭐 블리튼 보드 있잖아요. 게시판 거기다가 글 써놓고 댓글 달고 뭐 이런 것들 그래서 그런 어떤 역사를 어쨌든 쭉 이제 거쳐 오셨고 그리고 또 제가 지금 말씀 들어보니까 신혼집에 그때는 한 200 몇십만 원이면 물가 생각해보면은 그 정도 가격을 신혼집에 놓겠다고 하면 사실 안 맞거든요. 근데 사모님이 거의 천사시구나. 이런 생각이 들 정도인데 어쨌든 그 역사를 생각해 봤을 때 이제 멀지 않았다. 이런 말씀을 해주신 것 같고요. 자 그러면은 좋습니다.

24:17
어쨌든 엄청난 미래가 지금 우리 앞에 펼쳐지려고 하고 있는데, 그러면 우리 청년분들이 학생분들이 미리 준비를 해야 되잖아요. 그럼 아예 이렇게 여쭤볼게요 의원님께서 다시 청년으로 돌아가세요. 뭐 중고생일 수도 있고 대학생일 수도 있어요. 뭐 취준생일 수도 있고 어떤 공부를 하실 것 같으세요. 미래를 준비하기 위해서 그건 모르겠어요. 그러니까 최소한 저는 그 질문이 되게 어려운 질문인데 이렇게 답을 드리고 싶어요. 이 llm은 제가 첫 번째 lm 그냥 쓰세요. 인제 제발 좀 쓰세요. 인제 이건데 이거는 모든 사람의 공기나 물하고 똑같은 거예요. 그니까 이게 그냥 얘를 내 정보 집사로 옆에 24시간 끼고 사는 거예요.

25:08
그냥 내 조수로 내가 물어보면 순식간에 답을 해주는 내 어떤 보조 수단으로 인제 끼고 사는 건 당연하기 때문에 이 lm을 잘 부릴 수 있는 능력은 모든 사람의 공통된 기본 능력인 거예요. 실제로 그리 어렵지도 않아요. 매우 쉬워요 그냥 왜냐하면, 자기 궁금한 거 물어보면 되니까. 근데 이 어쨌든 이 특성에 따른 이 lm을 부릴 수 있는 이 능력은 가장 기본으로 깔려야 되는 거고, 그 다음에는 일단 전공의 구체적인 과목을 친다면 자기 하고 싶은 거 하면 좋은 것 같아요. 자기 하고 싶은 거 하면 좋은데 큰 틀에 지금 이 lm이 어쩌면 인류 문명의 새로운 시작기를 만들어내는 것 같아요.

26:03
작년에 구글 알파폴드가 노벨 확상을 받은 건 뭐냐면 인간이 연구하면 10년이 걸릴 일을 얘가 하면 1시간이면 해결이 된다는 거 아니에요. 보면 그래서 노벨상까지 준 거 아니에요. 이 컴퓨터 프로그램한테 근데 마찬가지로 인간의 문명과 인간의 존재 양식이 근원적으로 달라지는 시기에 이제 들어가고 있어요. 우리는 새로운 시기에 초입으로 들어가고 있는데, 그러면 새로운 시기는 어떤 시대일 거냐 1번 우주로 가는 시대예요. 우주 우주 교수님 좀 너무 멀리 가신 거 아니에요. 스타트랙 스타트랙이 그냥 꿈에 그게 아니고 그냥 현실이 되는 시기로 시대로 들어갈 거예요. 일본 그래서 공간적으로 우주로 간다 근데 우주로 가는 건 간단해요. 보면 엔진하고 소재잖아요.

26:53
가벼운 가벼운 소재 가볍고 튼튼하고 세이프한 소재 플러스 힘을 낼 수 있는 엔진 이 두 가지가 근원 아니에요. 보면 이게 ai의 도움을 받아서 엔진 연구 소재 연구를 하면 쉽게 떠 가지고 나가는 거 아니에요. 보면 그다음에 두 번째는 뭐냐면 우리 성경에 보면 성경 구약의 아담이 노아가 한 950살 천 살 가까이 살았을 거예요. 인간이 그 요새 오픈 ai의 알트먼이 뭐라고 그러냐면 앞으로 10년 내에 지구상의 모든 질병을 정복하겠다고 큰소리를 쳤잖아요. 얼마 전에 근데 그게 알파폴드한테 노벨상을 준 건 뭐냐면 단백질 접힘에 대한 연구를 그렇게 손쉽게 할 수 있는 ai 알파폴드가 마련해 준 거 아니에요. 그러면 인류의 질병 근데 이게 질병 치료 질병 예방 질병 치료에만 끝날까요?

27:50
세포의 재생 능력 이런 것들도 당연히 연구에 어떤 연장선으로 들어갈 거 아니에요. 영노화까지 그럼요 그렇죠. 뭐 영노아까지는 아니더라도 세포가 이게 노후화되고 재생 속도가 사람이 세포가 더 이상 재생이 안 되면 죽을 때 된 거 아니에요. 재생 에너지가 계속 꾸준히 있거나 아니면 재생이 필요한 이 타임 피리어들을 길게 잡으면 오래 사는 거 아니에요. 보면 그 연구를 ai 도움을 받아서 할 수 있을까요? 없을까요? 당연히 될 거 아니에요. 그러면 제가 보기에는 앞으로 10년 내로 인간의 평균 수명이 120 130을 갈 수 있는 기반이 마련이 될 거예요. 나중에는 인간이 300살 500살 할지도 몰라요. 그래서 ai 시대의 첫 번째로, 가는 방향은 우주 쪽으로 가는 방향으로 어떤 인류의 문명의 하나가 갈 것이다.

28:44
뭐 일론 머스크가 얘기한 것처럼 화성 화성에 달이나 화성의 식민지 건설하는 것처럼 두 번째는 인간이 무병 장수하는 생명 연구 쪽으로 ai가 어마어마하게 활용이 될 것이다. 그다음에 마지막 하나인데 이건 좋은지 안 좋은지는 모르겠는데 우리가 환상 속으로 들어가게 될 것이다. 일루년 속으로 메타 공간 완몰가 가상 세계에서 완전 몰입 가상현실이라고 우리가 영화 매트릭스 같은 경우도 현실인지 가상인지 뭐 그렇잖아요. 보면 이게 뽑아가지고, 왔다 갔다 하는 거 아니에요. 보면 지금 다른 세상 아니에요. 보면 어 근데 사람의 지금 일론 머스크가 하는 게 뉴럴링크 하겠다는 거 아니에요. 뇌 속에다 칩을 하나 심어 가지고 뇌세포가 사고하는 뇌세포 자체도 이 신경의 뉴런이 전기 에너지 있잖아요.

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보면 전기 에너지 방식으로 통신을 하는데 이 유기체 전기 에너지 방식의 뉴런의 통신 방식과 컴퓨터에 컴퓨터의 랜선이 영리를 주고받는 이 통신 방식을 서로 동기화할 수 있는 규약만 만들어지면 이게 가능한 거 아니에요. 그걸 찾는 게 되게 어려워서 그렇지 근데 그게 딱 만들어지는 순간 사람이 가상세계로 컴퓨터 ai가 만들어낸 가상세계로 들어갈 거 아니에요. 사람이 가는 방향은 딱 3개예요. 우주 불로장생 가상세계 위원님 그 특이점 갤러리로 오세요. 특이점 갤러리 몰라요. 저랑 같이 손잡고 가 그래요. 하셔도 될 것 같습니다. 아이 게시판이 있어요.

30:25
정치하는 사람들이 이런 얘기 하면 저 사람 환상 속에 사는 이게 제정신인가 이런 얘기 들을 텐데 아 네 제가 저도 그런 얘기 많이 듣긴 하는데 어 아 근데 그 세 가지를 저도 좀 많이 이야기를 하는 편이었는데. 근데 이게 가상세계로 들어가는 거는 제가 볼 때는 그거는 인간한테 좋은 건 아닌 것 같아요. 우주로 간다 그다음에 생명 연구로 가고 생명 생명 연구가 인간의 불로 장수 장수에 한정되는 게 아니잖아요. 가령 우리가 소고기나 어떤 동물들 고기 먹지만 동물들도 뇌가 있고 인식을 하고 사람들 보면 얼마나 반겨요 그래서 우리가 요새는 애기 대신에 개 키우는 거 아니에요. 보면 근데 그거 그 동물하고 단백질하고 거의 이제 뭐 구조적으로 그냥 유사한 동물 단백질을 아예 그냥 배양해 낼 수도 있잖아요. 보면 그럼 굳이 동물 사육해서 이게 죽이는 그런 프로세스 거칠 필요가 없잖아요.

31:25
농산물도 우리는 지금 사실은 냉장고 안에 사놨다가 버리는 음식들이 많지만 아프리카 같은 경우는 하루에 1달러 2달러로 사는 사람들 아직도 많거든요. 보면 그래서 우리나라의 김승권 박사나 한상기 박사 같은 경우 아프리카의 어떤 굶주림을 해결해 줬기 때문에 이제 위대한 왕들로 추앙을 받고 있는 분들인데 이 ai를 통해서 식량 문제 해결한다. 농업 해결한다. 이러면 이런 문제들이 다 근원이 바뀌는 것들 아니에요. 보면 그렇게 큰 틀에서 보면은 세 가지 키워드를 주셨는데 혹시 이런 것도 생각이 있으신지 그러니까 아 이런 직업은 좀 하지 말아라 말리고 싶다.

32:05
근데 그런 게 말릴 것도 없이 그냥 직업이 저절로 도태될 수밖에 없는 게 옛날처럼 뭐 찾는 거 자료 찾는 거 그다음에 누구 얘기 듣고 뭐 이렇게 뭐 이렇게 상담해 주는 거 그다음에 통역 번역하는 거 번역 외국어 공부 외국어 공부는 외국어 공부 자체만 가지고는 이제 아무런 의미가 없어요. 그 제가 여러분들이 지금 구글 번역기나 파파고 써보시면 얘네들이 단어 단어 단어 번역이잖아요. 그래서 문장을 합치잖아요. 그래서 되게 단어로 보면 그 단어가 맞는데 문장으로 보면 되게 이상한 그렇잖아요. 근데 gpt나 클로드나 퍼플렉시티나 이런 거 딱 그냥 번역하면 자연어 문장이 얼마나 완벽하게 나와요. 저도 책 번역해보면 99.9% 정확해요. 그냥 사람이 손을 댈 필요가 없을 정도로 정확한 번역 문장이 나와요. 근데 그게 한국에서 영어로만 번역되는 거 아니잖아요.

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이게 학습만 했으면 디지털 트랜스포메이션에 대해서 학습만 했으면 그 학습된 지구 역사상 존재했던 모든 언어에서 지구 역사상 존재했던 또는 현재까지 존재하는 모든 언어로 크로스롤 통 번역이 다 되잖아요. 그러니까 이 엘엠 하면 러시아어에서 일본어로 또 고대 크메르어에서 가령 뭐 현대 라틴어로 뭐 이런 것들이 다 되잖아요. 제가 그렇기 때문에 이 질문 안 드릴 수가 없는데요. 그게 다 우리의 일자리였단 말이에요. 청년분들의 그래서 그러니까 외국어 공부나 뭐 이런 것들은 단순 외국어 공부 이런 것들은 의미도 없고 그런 사람 쓰임이 없어요. 이제 그러니까 해외 여행 가이드 이런 분들 있잖아요. 저 작년에 3달 동안 gpt 이거 들고 그냥 현장에서 현지 유심 쓰니까 통신이 좀 빠르더라고요. 이거 하나만 가지고 13개 국가를 혼자 다녔어요.

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아 혼자 혼자 안 그래도 책에 그런 내용 이제 써주셨는데 근데 이게 대한민국만 나라의 한 언어지 대부분 나라에 가면 한 나라인데 언어는 2~3개씩 쓰잖아요. 인도 같은 나라는 심지어 언어가 22개잖아요. 공식 언어가 그래서 근데 gpt는 어떤 언어든지 간에 사진 찍어가지고 번역해 달라고 하면 다 해주잖아요. 제가 인도에 있을 때 제일 재미있는 게 식당에 가서 음식을 시키는데 보통은 음식 옆에 사진이 있잖아요. 그러면 사진을 보고 직관적으로 이게 그냥 우리 입맛에 빨가면 좀 매운 맛일 것이다. 뭐 이런 느낌을 가지고 찍잖아요. 면이냐 밥이냐 빵이냐 뭐 이런 거 보고 순정이 글자밖에 없는 거예요. 나갈까 하고 일어서다가 생각해보니까 gpt가 있네 습관이 안 되니까. 그래요. gpt 열고 사진을 찍었어요. 야 그 음식들 설명 좀 해주라고 쫙 설명을 해줘 읽다가 귀찮잖아.

34:49
이게 한 페이지 20개가 있는데, 그래 가지고 야 내가 저기 60살 다 된 한국 아재인데 여기서 한국 아재 입맛에 맞는 거 3개만 추려줘라 이랬더니, 3개를 서지스천을 해줘요 그래서 3개 고대로 시켰더니, 입맛에 다 맞는 거예요. 한국 사람 맞아요. 근데 이게 왜 그러면 엘레 님 어떻게 해서 그걸 알려줄 수 있겠어 한국의 누군가가 한국의 아재 누군가가 인도 거기 가서 여행을 갔다 와서 블로그 글을 썼는데 거기서 자기가 먹은 음식에 대해서 쓰고 거기에 인도 현지어를 그렇게 써놓기 때문에 이걸 학습했기 때문에 애들이 다 하는 거예요. 그래서 이게 언어라든지 단순 정보 처리라든지 또는 뭐 고객 불만의 유형 분석이라든지. 이런 것들은 까 변호사 업계에서도 보면 그냥 단순히 판례 검색이라든지. 법률 이론 검색이라든지. 이런 것들은 아무 의미가 없어요. 제가 그래서 그걸 여쭤보고 싶었거든요.

35:48
뭐냐면 사실 변호사가 되고 싶어 하는 청소년들도 많거든요. 로스쿨을 준비할 수도 있고 왜냐하면, 지금 위원님께서는 법조인으로서 너무나도 많이 활약해 주셨고 부장검사까지 그리고 또 인권변호사까지 하셨는데 다른 모든 일자리를 여쭤보는 것보다 그냥 딱 법과 관련된 직업은 얼마나 남을까요? 혹은 얼마나 사라진다 혹은 청년분들에게 지금 법에 대해서 법조인이 되겠다. 하면 해주고 싶으신 말씀도 있으실 것 같고요. 일단 모든 직업이 이 lm을 쓰는 순간 모든 일에서 적게는 10% 많게는 50%까지 업무 효율이 올라가요 외국어 번역 같은 경우는 그냥 100% 그러니까 가령 이제 제가 변호사다 이렇게 생각을 해봐요.

36:46
그러면 외국의 판례를 찾는다 그러면 옛날에 구글 검색했지만, 요새는 펠로우 서치라든지 퍼플렉시티 서치를 통해 가지고 외국 판례를 찾고 그게 뭐 영어나 러시아어로 돼 있을 거 아니에요. 그러면 요거 그냥 gpt나 뭐 거기 lm에 집어넣으면 번역이 두루룩 나오잖아요. 그니까 외국의 판례 찾는 일 있을 수가 없잖아요. 그 일이 이제 필요가 없는 거예요. 예전에는 정말 외국어에 출중한 사람이 그걸 채용해 가지고 며칠 동안 한국어 판례를 찾는다 한국어 법률 이론을 찾는다 더 말할 것도 없어요. 근데 보세요. 변호사가 회사의 변호사인데 협상장에 갔어 그러면 이게 가령 3대7로 먹을 거냐 7대3으로 먹을 거냐 중간에 배가 수출하는 배가 가다가 중간에 가라앉으면 리스크를 저쪽에서 한 쪽에서 부담할 거냐 우리 쪽에서 부담할 거냐 눈 불꽃 튀기는 눈치 싸움이잖아요.

37:41
근데 엘엘엠은 아직까지는 요렇게 눈빛을 보고 저 사람이 어느 선에서 예시할 것인지를 모르잖아요. 얼굴 표정이 실룩실룩 하는지 이게 얘기가 넘으면 제대로 폭발해 갖고 나갈지도 몰라 이런 것들을 안 되는 거 아니에요. 보면 예 그래서 가령 협상장이라든지. 또는 누군가가 구속이 돼 있거나 아니면 그 사람도 자기가 한 잘못에 대해서는 어느 정도 알 거 아니에요. 교도소 안에서도 막 사람들끼리 얘기해 보면 야 너 20년 형이야 뭐 이렇게 얘기하라고 근데 변호사가 가서 냉정하게 아 20년 형이에요. 그냥 각오하고 준비하세요. 이러면 안 되잖아요. 또 또 해주면서 저희가 재판 받는 동안 최선을 다해서 해서 희망을 가지고 15만 원을 줄여보시게 토닥토닥 해야 되잖아요.

38:35
보면 예 근데 아무리 ai 기능이 탑재된 로보트고 얼굴 가면을 이쁜 여자 얼굴 가면을 썼다고 하더라도 이 쇠가 주는 이 토닥거림의 느낌이 사람의 생체 근육이 토닥거리는 느낌하고 같을 수는 없을 거 아니에요. 그런 것들은 안 되는 거죠. 그래서 제가 볼 때는 변호사 직업도 또 판사 직업 검사 직업도 분명히 그대로 존재할 수밖에 없어요. 존재할 수밖에 없는데 그 안에 내부 구성원이 얼마까지 필요하냐라고 했을 때는 그냥 다 옛날에는 사람 3명이 할 일은 이제 1명이 해도 돼 옛 얘 조수 옆에 워낙 또 똘똘한 조소가 있죠.

39:17
그럼 사람 숫자는 어마어마하게 확 줄어드는 데가 있고 가령 사람의 근육과 표정과 순간적인 눈치 파악과 뭐 이런 걸로 해야 되는 직업군들이 필요한 거 또 사람의 감정 이입이 필요한 분야들 감정 을 읽어야 되는 이런 분야들 같은 경우는 이게 lm이나 로봇이 대체하기가 쉽지가 않잖아요. 그런 영역은 축소되는 비율이 적을 것이고. 그게 상관이 없는 영역은 일자리가 줄어드는 숫자가 많겠죠. 퍼센티지가 그래서 각각의 그 퍼센티지 비율로 그러니까 모든 직업은 다 존재할 고대로 살아남는데 고 정도에 따라서 어떤 직업의 본질과 그 업의 어떤 본성에 따라서 많이 줄어드느냐 적게 줄어드느냐 이 차이가 분명히 있을 것이다.

40:14
법조계 전체로 보면 제가 볼 때는 한 30%는 줄어도 아무 문제 없어요. 아 이거 팩트 폭행 그래서 법정에서 분명히 줄어들어요. 위원님 그러면은 여기서 이 질문을 제가 드려볼게요 사실은 정치 이야기를 뭐 이렇게 제가 여쭤보거나 하지는 않는데 오늘 그런 시간 아니니까 정치인은 몇 프로 없애도 되나요? 법조계는 30% 없어져도 된다. 그러면 까놓고 국회의원 국회의원도 우리가 정책에 관여하는 부분이 있어요. 가령 대한민국 예산이 1년에 한 700조 되잖아요. 이 700조를 분석해 가지고 불필요한 예산 또는 과잉 계상된 예산 또는 과소 계상된 예산 뭐 이런 것들을 다 판단을 해야 될 거 아니에요. 그런 것들에 대한 어떤 필요성이라든지. 뭐 과잉 과소 뭐 이런 것들을 분석을 한다고 쳤을 때 그러면 분석 능력은 거기도 여기 마찬가지로 여기 도움을 받을 수가 있잖아요.

41:15
근데 또 한 가지 정치인들이 하는 역할이 뭐냐면 민심을 다독여야 돼요. 사람들의 마음을 하나로 모으고 사람들이 옛날에 그거 있잖아요. 대한민국 유수의 1등 하는 재벌 기업에 따님이 한번 극단적인 선택을 해서 저세상으로 간 일이 있었어요. 오래전에 예 근데 그게 우리가 생각했을 때는 아니 그 딸로 태어난 포지션만 해도 어마어마한데 자기가 원하고 바라는 것만 있으면 뭐든지 할 수 있는 위치에 있었을 텐데 왜 그랬을까? 사람은 가진 게 있든 없든 좋은 포지션에 있든 나쁜 포지션에 있든 또 지식이 많건 적건 현재 상황이 객관적으로 좋건 나쁘건 이 자기가 가지고 있는 자기 심리 상태는 매우 복잡타지해요.

42:08
근데 정치인들은 그 사람들 국민들의 심리 상태 중에 힘든 거 굉장히 불만인 것을 이렇게 뽑아서 우리 쪽으로 가져와야 돼요. 국민들의 속에 그래서 국민들의 마음이 좀 풀리도록 해주는 것이 정치인들의 역할이에요. 아 그랬나요? 우리나라 그게 생각해 보세요. 우리 예수님 예수님에 대해서 왜 지금까지도 우리가 추앙을 해요. 민중들은 기본적으로 다 누구나 고달프다고 느껴요 아무리 총독의 딸도 근데 대속하고 돌아가심으로 인해서 그 아릿한 마음이 그분한테 대한 사랑으로 우리가 변화해서 투사를 하면서 우리 마음이 풀리는 거 아니에요. 그분을 생각하면 정치인도 그런 측면들이 좀 있어요. 그래서 정치를 포함한 모든 지도자들을 잘난 사람들 리더라고.

43:05
하는 사람들은 다 그런 기능을 하는데 특히 정치인들이 사실은 국민들이 쓰레기라고 요구를 하는 과정 속에서 그 어떤 뽑아들이는 그런 에너지를 뽑아 뽑아들이고 우리 사회에 그걸 정화하는 기능이 조금 있어요. 근데 그렇다고 본다면 사실은 자료 찾고 뭐 하고 하는 부분에 있어서는 줄여도 되죠. 고런 부분에 있어서는 또 좀 필요한 대목들이 있죠. 국민들에게 더 다가가는 역할을 해야 되기 때문에 그래서 그냥 단도직입적으로 국회의원 100명으로 짤라 50명으로 줄여 아니 lm 시대인데 말이야. 물어보면 답이 다 나오는데 국회의원 뭐 필요 있어 아니 그 gpt로 국회의원 대한민국 국회의원 다 대체하지 뭐 안 돼요. 아 근데 제가 지금 말씀 들어보니까 분명히 그런 상상이나 생각을 해 보신 것 같애요. 이거 국회의원 대체해도 되지 않을까?

44:03
생각은 해보셨던 것 같은 그런 느낌이 드는데 생각해 보세요. 죄인인데 그냥 옆에 인공지능 로봇이 딱 법대에 앉아있는 거예요. 근데 이 인공지능 로봇이 지금 gpto3인데 가령 gpt 5천쯤 되는 이제 ai 로봇 판사님이 법대에 딱 앉아있는 거예요. 그랬더니, 검사 검사 gpt 5 700인 검사가 공소장 쭉 낭독하고 판사님 쭉 듣더니, 지역 30년 땅땅 하면 사람들이 어떻게 생각나요?

44:34
예 그래서 사람 사는 세상에는 제가 볼 때는 아무리 lm이 고도화된다고 하더라도 그리고 사람 형상을 갖춘 휴머노이드 로봇이 겉에 피부를 말 그대로 젤리라든지 뭐 여러 가지 형태로 진짜 사람 비슷하게 만들어내고 여기에 진짜 gpt 5천이 들어와 가지고 사람보다 더 똑똑하게 답을 할 수 있는 그 세상이 된다고 하더라도 사람의 고유한 심장의 영역 우리가 사랑하다 실현당하면 진짜 가슴이 아리잖아요. 보면 이런 사람만의 영역들은 존재할 수밖에 없어서 사람의 영역은 분명히 그냥 그대로 갈 수밖에 없는 부분들이 일정 정도는 반드시 있어요. 근데 이제 항상 비율의 문제예요. 어느 비율로 이게 어떻게 가느냐 그러면 의원님 일자리가 줄어드는 거는 기정사퇴고 기정사실인 거잖아요.

45:30
그래서 그 와중에 어떤 분야가 이제 좀 더 유망하고 관심을 가지면 좋을지까지 알려주셨는데 생명공학 그런 이야기도 요즘 많이 하거든요. 보편 기본 소득이라고 이제 말할 수가 있겠죠. 일자리가 계속 줄어들고 일은 인공지능과 로봇이 하니까 결국에는 사람들은 살아나가야 되니까. 정부나 아니면 기업의 어떤 자금을 통해서 보편적으로 소득을 나눠준다. 그런 시대가 올 거라고 생각하시나요? 음 어느 정도 되겠죠. 일단 첫째는 제가 볼 때는 그게 92년도에 286 at가 at 컴퓨터 하드 20메가가 250에 샀다고 그랬잖아요.

46:16
지금 250 가지고 하면 노트북 중에 가장 최신형을 살 수 있을걸요 예 그러니까 그것처럼 우리가 ai 로봇이 고도화되면 생산이 되게 염가로 최적화가 돼서 옷 곡물 생산 이런 것들이 되게 염가에 될 거예요. 그러면 제가 볼 때는 인간으로서 크게 그거는 별 개의치 않는 세상의 흐름으로 가게 될 거고, 다만 이제 기본소득은 제가 볼 때는 어느 정도 국민들한테 주어질 수밖에 없을 거예요. 보면 근데 그렇다고 해서 지금도 가령 뭐 회사원 한 달에 한 200만 원 받으면 부족하잖아요. 그리고 상대적으로 자기가 어떤 전체적인 소득이 한 달에 2천만 원 받는 사람 한 달에 천만 원 사람 500만 원 받는 사람 200만 원 받는 사람 근데 기본소득이 월급보다는 적을 거 아니에요. 최저임금이 맥시멈치 아닐 거야.

47:15
있잖아요. 보면 그러면 그것 가지고 살 수는 없는 거 아니에요. 보면 기본소득이 앞으로 차츰 시기가 언제일지는 모르지만 도입이 될 수밖에 없는데 기본소득이 우리가 사람이 열심히 일해서 부가가치를 창출하는 그 수준에는 절대 가지 못할 것이다. 어느 사회든지 간에 그래서 사람은 기본소득만 보면 안 되고 우리가 열심히 노력해서 새로운 뭔가 부가가치 서비스나 제품을 만들어내야 되고 아이디어를 만들어내야 되고 다행히 우리가 일자리 줄어드는 속도만큼 불행인지 다행인지는 모르겠지만, 대한민국의 출산율이 너무 적어 아니 저기 오늘 또 어디 기사를 봤는데 강원도 홍천에서는요 어디 어디 초등학교 6군데인가 7군데인가 입학생 제로래요. 지금 한국이 작년에 대한민국 전체 25만 명인가밖에 안 태어났어요.

48:11
25만 명 아니 대학교 정원이 한 40만 명 되는데 위원님 생각은 유비아이가 이제 되긴 될 것인데 결코 충분하게 예 어떤 사회 보장적인 최소한의 자금으로 있기 때문에 그래서 사람은 아무리 ai 시대라도 열심히 노력하고 뭘 하고 또 기회는 올 수밖에 없다. 지금처럼 저출산이 만성화된 사회에서 근데 그 이 lm이 자기의 조수기도 하지만 또 어떤 면에서는 큰 틀의 구조로 보면 경쟁자잖아요. 그러니까 고 어떤 구조 맥락 속에서 자기가 잘 살아야죠 좋습니다. 제가 의원님께서 이 정도로 각 분야에 있어서 뭐 lnm뿐만이 아니라 미래의 어떤 변화에 대해서 이 정도로 고민을 많이 해보셨을 거라는 솔직히 말씀드릴게요.

49:04
기대는 하지 않았었는데 오늘 되게 흥미롭게 제가 좀 들었고요. 위원님께서 생각하시는 미래에 대한 어떤 예측을 너무나도 잘 들었습니다.

https://youtu.be/1eqTEQvzc1E

00:00
성인 뇌의 가소성 증가 방법
- 뇌의 가소성은 25세까지 가장 높음.
- 실수는 신경계에 가소성을 유도함.
- 성공적인 학습은 실수를 받아들이는 것.
02:15
성인의 신경계와 점진적 학습의 중요성
- 작은 오류로도 큰 학습 효과를 얻을 수 있다.
- 작은 정보에 집중하여 학습하는 것이 중요하다.
- 목표의 중요성이 신경 가소성에 영향을 미친다.
03:14
실수와 도파민의 관계로 학습 촉진하기
- 실수는 신경화학적 학습 촉진 요소다.
- 도파민은 실수에 긍정적인 영향을 미친다.
- 학습 시 실수를 중요시해야 효과적이다.
05:19
학습 최적화와 신경가소성 접근법
- 자신의 집중력 최고 시간에 학습 시작해야 한다.
- 실수를 통해 학습의 최적 상태를 만든다.
- 긴장 완화와 시야 확대로 집중력 향상한다.
06:58
학습을 위한 최적의 각성 상태 찾기
- 좋은 수면이 중요하지만 대안도 필요하다.
- 호흡법으로 각성을 조절할 수 있다.
- 실수도 학습에 도움을 줄 수 있다.

00:00
Knowing how to tap into these plasticity mechanisms is very powerful. The brain is incredibly plastic from about birth until about age 25. And then somewhere about 25, there's a kind of tapering off of plasticity. You need different mechanisms to engage plasticity as an adult. So how can we get plasticity as adult that mimics the plasticity that we get when we are juveniles? The signal that generates the plasticity is the making of errors. It's the reaches and failures that signal to the nervous system that this is not working and therefore the shifts start to take place. And this is so fundamentally important because I think most people understandably get frustrated, like they're trying to learn a piece on the piano and they can't do it, or they're trying to write a piece of code, or they're trying to access some sort of motor behavior and they can't do it. And the frustration drives them crazy and like, I can't do it, I can't do it.

00:51
When they don't realize that the the errors themselves are signaling to the brain and nervous system something's not working and of course the brain doesn't understand the words something isn't working the brain doesn't even understand frustration as an emotional state the brain understands the neurochemicals that are released namely epinephrine and acetylcholine but also the molecule dopamine when we start to approximate the correct behavior just a little bit and we start getting a little bit right So what happens is when we make errors, the nervous system starts releasing neurotransmitters and neuromodulators. This would be epinephrine. It increases alertness, acetylcholine focus, because if acetylcholine is released, it creates an opportunity to focus on the error margin, the distance between what it is that you're doing and what it is that you would like to do.

01:38
And then the nervous system starts to make changes almost immediately in order to try and get the behavior right and when you start getting it even a little bit right that third molecule comes online or is released which is dopamine which allows for the plastic changes to occur very fast and so errors are the basis for neuroplasticity and for learning and humans do not like this feeling of frustration and making errors the few that do exceedingly well in whatever pursuits they happen to be involved in the ones that don't generally don't do well Now, this is what all happens very naturally in young brains, but in old brains, it tends to be pretty slow, except for in two conditions. The adult nervous system can tolerate smaller and smaller errors over time, but that you can stack those errors so that you can get a lot of plasticity. Put simply, incremental learning as an adult is absolutely essential. So how do you make small errors as opposed to big?

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big errors well the key is smaller bouts of focused learning for smaller bits of information now there is one way to get a lot of plasticity all at one the plasticity as an adult can be as dramatic as robust as it is in a young person provided that there's a serious incentive for the plasticity to occur how badly we need or want the plasticity determines determines how fast that plasticity will arrive. This means that the importance of something, how important something is to us actually gates the rate of plasticity and the magnitude of plasticity. we actually have to accomplish something in order to eat or in order to get our ration of income, we will reshape our nervous system very, very quickly. That points to the fact that it has to be a neurochemical system. There has to be an underlying mechanism.

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What are the specific behaviors that liberate particular categories of chemicals that allow us to make the most of incremental learning and that set the stage for plasticity that is similar enough or mimics these high contingency states like the need to get food or really create a sense of internal urgency, chemical urgency, if you will. You may have heard me talk about ultradian rhythms, which are these 90 minute rhythms that break up our 24-hour day. You want to keep making errors for this period of time that I'm saying will last anywhere for about seven to 30 minutes. It is exceedingly frustrating, but that frustration, it liberates the chemical cues that signal that plasticity needs to happen.

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and it is the case that when we come back a day or two later in a learning bout after a nap or a night or two of deep rest then what we find is that we can remember certain things and the motor pathways work and we don't always get it perfectly but we get a lot of it right whereas we got it wrong before so that seven to thirty minute intense learning bout specifically about making errors I want to really underscore that learn to attach dopamine in a subjective way to this process of making errors failing repetitively provided we're engaged in a very specific set of behaviors when we do it as well as telling ourselves that those failures are good for learning and good for us creates an outsized effect on the rate of plasticity it accelerates plasticity and can I just tell myself that something is good when it's bad well actually yes believe it or not dopamine is one of these incredible molecules that both can can be released in response to those very basic kind of behaviors and activities, things like food, sex, warmth when we're cold, but dopamine is also released according to what we subjectively believe is good for us.

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And that's what's so powerful about it. So make lots of errors, tell yourself, that those errors are important and good for your overall learning goals. So learn to attach dopamine, meaning release dopamine in your brain when you start to make errors. How often should I do this? And when should I be doing this? Chances are that you can't focus as well at first 4 p.m. as you can at 10 a.m. It differs for everybody depending on when you're sleeping and your kind of natural chemistry and rhythms. But find the time or times of day when you naturally have the highest mental acuity. And that's really when you want to engage in these learning bouts.

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And then get to the point where you're making errors and then keep making errors for seven to thirty minutes just keep making those errors and drill through it and you're almost seeking frustration and if you can find some pleasure in the frustration yes that is a state that exists you've created the optimal neurochemical milieu for learning that thing but then here's the beauty of it you also created the optimal milieu for learning other things at In order to access neuroplasticity, you need these components of focus. You need the component of attaching subjective reward. You need to make errors, all this stuff. And a lot of people find it difficult to just get into the overall state to access those things. When our autonomic nervous system isn't where we want it, meaning we're trying to be more alert or we're trying to be less alert, both of those feel stressful to people. Here's the beauty of it. If you are too alert, meaning you're too anxious, and you want to calm down in order to learn better, there are things that you can do. So I'll just review them really quickly are the double inhale exhale.

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So inhaling twice through the nose and exhaling once through the mouth. This is what's called a physiological sigh. It offloads carbon dioxide from the lungs. The other thing is starting to remove your tunnel vision. When you use tunnel vision, you're very focused, that epinephrine is released by dilating your field of gaze, so-called panoramic vision. If you are too tired and you can't focus, well then it's going to be impossible to even get to the starting line, so to speak, for engaging in neuroplasticity through incremental learning, et cetera. So in that case, there are other methods that you can do to wake yourself up. The best thing you should do is get a good night's sleep, but that's not always possible or use an NSDR protocol. But if you've already done those things or you're simply exhausted for whatever other reason, then there are other things, cup of coffee or super oxygenation breathing, which means inhaling more than exhaling on average in a breathing bout. If you bring more oxygen in by making your inhales deeper and longer, you will become more alert.

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you'll start to actually deploy norepinephrine if you breathe very fast so there are things that you can do to move up or down this so-called autonomic arousal arc and what you want to ask before you undergo any learning bout is am i too alert and i want to be calmer or am i too calm and too sleepy and i want to be more alert you're going to need to engage in behaviors that bring you to the starting line in order to learn so the first gate is to arrive at learning at the appropriate level of autonomic arousal clear and focused is best but understand that you can be too tired in which case you're going to need to get yourself a little more alert or you can be too alert and you're going to need to get yourself calmer then you want to make errors incremental learning can create a huge degree of plasticity as an adult and we talked about another feature which is setting a contingency if there's a reason an important reason for you to actually learn even if you're making failures the learning will be accelerated.