OpenAI 노동, 자본 다음 '제4의 레버리지'가 온다

OpenAI가 던진 화두: 당신의 '레버리지'는 무엇입니까?

안녕하세요. 에코 뉴스레터 구독자 여러분

X에서 현재 바이럴 되고 있는 30분 가량의 OpenAI의 연구원 Hyung Won Chung님께서 현재 AI의 발전과 레버리지의 4세대에 대해서 이야기하는 영상이 화제입니다. 지난 5월에 Cornell 에서 강연한 내용인데, 유튜브에 올라와서 많은 사람들이 추천하고 있는 화제입니다.

이 영상이 30분 영상이고 영어 영상이기 때문에 제가 시청한 결과 충분히 여러분들에게 공유하면 좋을 내용이여서 공유합니다.

꼭 오늘 이 글을 끝까지 읽어주세요.

그럼 시작합니다.

우리는 매일 AI의 발전을 목격하지만, 정작 그 거대한 변화의 본질을 놓치고 있을지 모릅니다. 마치 매일 봐서는 피어나는지 알 수 없는 꽃처럼 말이죠. OpenAI의 켄 원은 AI가 '역사상 가장 빠르게 발전하는 기술'임에도 불구하고, 우리가 그 변화의 규모를 현저히 과소평가하고 있다고 경고합니다. 그가 이 거대한 변화를 설명하기 위해 꺼내 든 단 하나의 키워드는 바로 '레버리지(Leverage)'입니다.

에코 뉴스레터 구독자 여러분, 지금 여러분의 손에 쥔 가장 강력한 레버리지는 무엇입니까? 부족한 자본, 소수의 팀원이라는 현실 속에서 시장의 판도를 뒤집기 위해 어떤 지렛대를 사용하고 계십니까? 이 글은 AI라는 가장 강력하고 새로운 레버리지를 통해 어떻게 당신의 비즈니스가 기하급수적으로 성장할 수 있는지에 대한 구체적인 로드맵을 제시할 것입니다. 원본 영상은 30분정도의 영상이고 영어로 된 영상이기에 제가 AI와 함께 요약한 내용을 전달해드립니다.

1. 레버리지의 재정의: '더 열심히'가 아닌 '더 똑똑하게'

레버리지란 무엇일까요? 켄 원은 이를 "입력값의 작은 변화나 무변화가 결과값의 매우 큰 변화를 낳는 메커니즘"으로 명확히 정의합니다. 같은 힘으로 1kg이 아닌 3kg의 돌을 들어 올리는 지렛대처럼, 동일한 시간과 노력을 투입하고도 10배, 100배의 결과물을 만들어내는 것. 이것이 레버리지의 핵심입니다.

지금까지 인류의 부는 세 가지 형태의 레버리지를 통해 창출되었습니다.

• 노동: 가장 오래된 형태로, 다른 사람의 시간을 활용하는 것 (예: 직원 고용). 하지만 타인의 '허가'가 필요합니다.
• 자본: 20세기를 지배한 방식으로, 돈을 빌려 더 큰 투자를 하는 것 (예: 은행 대출, 투자 유치). 이 역시 '허가'가 필요합니다.
• 코드와 미디어: 21세기의 새로운 부를 만든 방식으로, 한 번 만든 소프트웨어나 콘텐츠가 무한히 복제되며 가치를 창출합니다. 가장 큰 특징은 '허가가 필요 없다(Permissionless)'는 점입니다.

과거의 성공한 기업들은 이 세 가지 레버리지 중 하나 이상을 성공적으로 활용했습니다. 하지만 이제, 네 번째 차원의 레버리지가 등장했습니다.

2. 제4의 레버리지, 'AI 에이전트'의 탄생

켄 원이 제시하는 AI의 혁명적 본질은 이것입니다. AI는 역사상 존재하지 않았던 새로운 형태의 '복합 레버리지'라는 사실입니다. 구체적으로 AI 에이전트는 '노동' 레버리지와 '코드' 레버리지를 결합합니다.

• 나를 위해 일을 처리해 준다는 점에서 '노동'의 속성을 가집니다.
• 소프트웨어이기에 무한 복제가 가능하고 허가가 필요 없다는 점에서 '코드'의 속성을 가집니다.

이는 '허가가 필요 없는 노동력'을 무한대로 생성할 수 있다는 의미입니다. 10명의 에이전트가 필요하면 즉시 생성하고, 100명이 필요하면 복사하면 그만입니다. 채용 과정도, 조직 관리의 오버헤드도 없습니다. 이 '허가 없는 복합 레버리지'야말로 미래 세대의 부를 창출할 핵심 엔진이 될 것이라고 켄 원은 단언합니다. 실제로 10명 남짓의 인원으로 수억 달러의 수익을 내는 스타트업들이 등장하는 현상은 이 거대한 변화의 서막에 불과합니다.

3. 개인과 팀을 위한 AI 레버리지 활용법

그렇다면 이 강력한 레버리지를 어떻게 나의 것으로 만들 수 있을까요?

첫째, 학습의 장벽을 파괴하십시오. 과거 새로운 분야를 배우려면 수많은 책과 강의를 뒤져야 했습니다. 하지만 이제 AI는 개인의 지식 수준에 맞춰 최적의 학습 자료를 동적으로 생성해 줍니다. 이는 곧 학습 비용이 '0'에 가까워짐을 의미합니다. 이 시대에 가장 희소하고 가치 있는 능력은 '지식' 자체가 아니라, 미지의 영역을 탐험하려는 '호기심'과 '동기'입니다. 지금 이 글을 읽고 계신 구독자님들의 호기심이 닿는 모든 분야가 당신의 비즈니스 영역이 될 수 있습니다.

둘째, '강화된 개인'으로 팀을 재구성하십시오. AI 에이전트로 무장한 개인은 과거의 10인 팀, 100인 팀의 생산성을 넘어섭니다. 인간 사이의 협업에 필연적으로 발생하는 소통 비용과 갈등 같은 오버헤드를 최소화하고, 소수의 핵심 인재가 폭발적인 가치를 창출하는 '작고 강한 팀'이 대세가 될 것입니다. 이제는 '얼마나 많은 직원을 두었는가'가 아니라, '각 팀원이 어떤 레버리지를 활용하는가'가 기업의 경쟁력을 결정합니다.

결론: 지렛대를 잡고, 미래를 들어 올리십시오

오늘 내용 어떻게 보셨나요? 켄 원의 메시지는 명확합니다. AI 시대의 승자와 패자는 AI를 '사용하는가'가 아니라, AI를 '레버리지로 이해하고 활용하는가'에서 갈릴 것입니다.

우리는 지금 인류 역사상 가장 거대한 변화의 변곡점 위에 서 있습니다. 서서히, 하지만 분명하게 피어나는 이 거대한 기회의 꽃을 남들보다 먼저 발견하고 꺾는 자가 미래의 부를 차지하게 될 것입니다. 지금 당장 자문해보십시오. "나의 비즈니스를 위한 최고의 AI 레버리지는 무엇이며, 그것을 어떻게 극대화할 것인가?" 그 질문에 대한 답을 찾는 여정이, 바로 당신의 비즈니스를 유니콘으로 만드는 첫걸음이 될 것입니다.

4. 핵심 Q&A 10선

1. 켄 원은 왜 강연 시작부터 AI와 관련 없어 보이는 '피어나는 꽃' 이미지를 보여준 겁니까? 그 의도가 무엇인지 분석 부탁드립니다.

켄 원이 꽃 이미지를 사용한 것은 청중에게 핵심적인 메시지를 심어주기 위한 매우 계산된 오프닝 전략입니다. 그의 설명에 따르면, 인간은 몇 분, 몇 시간 단위의 짧은 변화는 잘 인지하지만, 몇 달, 몇 년에 걸쳐 일어나는 거대하고 점진적인 변화는 인지하는 데 매우 서툴다는 본질적인 결함이 있습니다. AI 기술의 발전이 바로 이 '피어나는 꽃'과 같아서, 역사상 가장 빠른 속도로 발전하고 있음에도 불구하고 그 변화의 시간 단위가 인간의 즉각적인 인지 범위를 넘어서기 때문에 대부분의 사람이 그 파급력의 '규모'를 심각하게 과소평가하고 있다는 점을 효과적으로 환기시키기 위한 장치였습니다.

2. 강연 내내 '레버리지'라는 단어가 반복적으로 강조됩니다. 켄 원이 정의하는 '레버리지'의 정확한 의미는 무엇입니까?

켄 원은 레버리지를 "입력(Input)의 작은 변화나 변화가 없음에도 불구하고, 결과물(Output)에서 훨씬 더 크거나 매우 큰 변화를 만들어내는 메커니즘" 이라고 명확하게 정의했습니다. 그는 단순히 '더 열심히 일해서 투입을 늘리는' 방식에는 명백한 한계가 있다고 지적하며, 투입을 늘리지 않고 결과물을 극대화하는 것, 즉 투입과 결과물 사이의 선형 관계를 끊어내는 것이 레버리지의 핵심이라고 강조했습니다.

3. 나발 라비칸트의 이론을 인용해 설명한 세 가지 레버리지는 구체적으로 무엇이며, 새로운 레버리지와 구별되는 결정적인 차이점은 무엇입니까?

네, 켄 원은 나발 라비칸트의 분류를 따라 세 가지 역사적 레버리지를 설명했습니다. 첫째는 가장 오래된 노동(Labor)으로, 다른 사람의 힘을 빌리는 것이고, 둘째는 20세기의 주요 동력이었던 자본(Capital)으로, 돈의 힘을 빌리는 것입니다. 이 둘의 공통점은 다른 사람이나 기관의 '허가(permission)'가 필요하다는 점입니다. 반면, 셋째 유형인 코드(Code)와 미디어(Media)는 한 번 만들면 거의 비용 없이 무한 복제가 가능하며, 누구의 허락도 필요 없는 '허가 없는(permissionless)' 레버리지라는 점에서 결정적인 차이가 있습니다. 이것이 21세기 부의 창출 방식을 바꾼 핵심 동력이라고 설명했습니다.

4. 켄 원은 AI를 '복합 레버리지 메커니즘'이라고 표현했습니다. 이것이 기존 레버리지와 근본적으로 어떻게 다른 것인지 구체적으로 설명해주십시오.

AI 에이전트가 '복합 레버리지'인 이유는 앞서 말씀드린 두 가지 강력한 레버리지의 속성을 동시에, 그것도 '허가 없이' 결합했기 때문입니다. 켄 원의 설명에 따르면, AI 에이전트는 우리를 대신해 작업을 수행한다는 점에서 '노동' 레버리지의 성격을 가집니다. 동시에, 본질적으로 소프트웨어이기 때문에 무한정 복사하고 확장할 수 있다는 '코드' 레버리지의 성격도 지닙니다. 즉, '허가가 필요 없는 노동력'을 사실상 무한대로 활용할 수 있게 된 것입니다. 이는 인류 역사상 전례가 없던 새로운 형태의 레버리지이며, 미래의 부 창출 방식을 근본적으로 바꿀 것이라고 그는 주장합니다.

5. AI 덕분에 새로운 지식을 배우기 쉬워지는 것은 좋은 현상인데, 켄 원이 여기서 경고하는 '기회비용'은 정확히 무엇을 의미하는 것입니까?

켄 원은 AI로 인해 학습 장벽이 낮아지는 현상의 이면을 날카롭게 지적했습니다. 그가 말하는 기회비용이란, '나'를 제외한 다른 모든 사람들이 AI를 활용해 더 빠르고 쉽게 새로운 것을 배우고 발전하고 있는 상황에서, 만약 내가 AI를 활용하지 않고 현상 유지만 한다면, 가만히 있는 것이 아니라 상대적으로 뒤처지게 되는 비용을 의미합니다. 사회에서 가치 있는 기술은 상대적인 희소성에 의해 결정되므로, 남들이 모두 발전할 때 나만 제자리에 있는 것은 곧 나의 가치가 하락하는 결과로 이어진다는 심각한 경고입니다.

6. 지식 습득이 저렴해지는 AI 시대에, 개인이 갖춰야 할 가장 희소하고 중요한 자질은 무엇이라고 합니까?

네, 켄 원은 지식 습득의 비용이 거의 0에 가까워지는 세상에서는, 지식 그 자체가 아니라 '탐구하려는 동기(motivation to explore)'와 '호기심(curiosity)'이 가장 희소하고 중요한 자질이 된다고 강조했습니다. 새로운 것을 배우는 과정은 인지적으로 도전적이고 불편함이 따르는데, 이 장벽을 넘게 해주는 가장 강력한 힘이 바로 '궁금해서 참을 수 없는' 호기심이라는 것입니다. 따라서 이제 개인의 경쟁력은 무엇을 아느냐가 아니라, 무엇을 궁금해하고 그것을 배우기 위해 행동하느냐에 따라 결정될 것입니다.

7. 그는 '인간의 시각'을 예로 들어 가치 있는 기술의 본질을 설명했습니다. 어떤 점을 강조하기 위한 비유였습니까?

'인간의 시각' 비유는 기술의 가치를 결정하는 핵심 원리를 설명하기 위한 것이었습니다. 인간의 시각 시스템은 객관적으로는 극도로 복잡하고 경이로운 기능이지만, 거의 모든 인간이 기본적으로 가지고 있는 '흔한' 능력이기 때문에 현대 사회에서 그것만으로는 특별한 경제적 가치를 인정받지 못합니다. 이처럼, 어떤 기술이나 능력의 사회적 가치는 그것의 절대적인 우수함이나 복잡성이 아니라, 수요와 공급에 따른 '희소성'에 의해 결정된다는 점을 분명히 하기 위한 예시였습니다.

8. 앞으로 소규모 팀이 거대한 가치를 창출하는 일이 흔해질 것이라고 예측했는데, 그 근본적인 이유는 무엇입니까?

켄 원은 AI로 인해 개개인의 역량이 극도로 강화되기 때문이라고 설명했습니다. 과거에는 생산량을 늘리기 위해 더 많은 사람을 고용하는 '노동 레버리지'에 의존해야 했습니다. 하지만 여기에는 필연적으로 소통, 조율, 갈등 등 인간 조직의 비효율적인 '오버헤드(overhead)'가 발생합니다. 이제 AI 에이전트라는 강력한 레버리지를 개인이 직접 활용할 수 있게 되면서, 굳이 이런 오버헤드를 감수하며 조직 규모를 키울 필요성이 줄어든다는 것입니다. 따라서 강화된 개인들로 구성된 소규모의 민첩한 팀이 훨씬 효율적으로 거대한 가치를 창출하는 사례가 점점 더 많아질 것이라고 예측했습니다.

9. 강연 말미에, 켄 원은 인류를 위해 AI를 개발해야 하는 가장 중요한 단 하나의 목적이 있다고 주장했습니다. 그것이 무엇입니까?

그가 제시한 AI 개발의 가장 중요하고 궁극적인 목적은 바로 '과학 발전의 위대한 임무를 계속 이어나가는 것'입니다. 인류의 번영은 과학적 발견이라는 성장 엔진 덕분에 가능했지만, 현대 과학은 그 복잡성이 인간 지능의 한계를 넘어서는 병목 현상에 부딪히고 있습니다. 켄 원은 이 병목을 돌파하고 인류가 지속적으로 번영하기 위한 가장 유용한, 어쩌면 유일한 도구가 바로 AI가 될 것이라고 주장하며, 이것이 AI가 기여해야 할 가장 중요한 사명이라고 역설했습니다.

10. AI가 여러 분야 전문가들의 지식을 연결하는 방식을 '볼록 껍질(convex hull)'에 비유했는데, 이것이 PD인 제가 이해하기 쉽게 설명한다면 무슨 뜻입니까?

네, '볼록 껍질' 비유는 흩어져 있는 전문가들의 지식이 AI를 통해 어떻게 시너지를 내는지를 설명하는 탁월한 비유입니다. 이렇게 이해하시면 쉽습니다. 지도 위에 여러 개의 점(각 분야의 최고 전문가)들이 멀리 흩어져 있다고 가정해 보겠습니다. 이 점들을 모두 포함하면서 가장 바깥쪽을 연결하는 가장 작은 그물망을 치는 것이 '볼록 껍질'입니다. 여기서 AI의 역할은 바로 이 '그물망'이 되는 것입니다. 각자 자신의 분야만 깊게 파고들어 서로 연결되지 못했던 전문가들의 지식(점) 사이의 빈 공간을 AI가 채우고 연결하여, 기존 지식들을 종합하고 융합함으로써 완전히 새로운 통찰(그물망 안의 전체 영역)을 만들어내는 것입니다. 즉, 전문가들의 협업에서 발생하는 소통의 한계를 AI가 극복해 주는 핵심적인 역할을 한다는 의미입니다.

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