Forwarded from 전종현의 인사이트
나랑 비슷한 고민을 하고 계시군.
"The dynamics that made lean startups built on the internet such a promising source of extreme outcomes over the last thirty years no longer hold."
"Even if the mega-trends of the moment are putting pressure on legacy industries to innovate, one might still wonder if venture-backed startups are the right vector for that change. Maybe venture capital and deep tech are just incompatible, and public-private partnerships or incumbents’ R&D divisions are better equipped to tackle the opportunity."
https://matthewmandel.com/2025/01/08/the-deep-tech-opportunity/
"The dynamics that made lean startups built on the internet such a promising source of extreme outcomes over the last thirty years no longer hold."
"Even if the mega-trends of the moment are putting pressure on legacy industries to innovate, one might still wonder if venture-backed startups are the right vector for that change. Maybe venture capital and deep tech are just incompatible, and public-private partnerships or incumbents’ R&D divisions are better equipped to tackle the opportunity."
https://matthewmandel.com/2025/01/08/the-deep-tech-opportunity/
피터틸 대담
“사실 종말, 종말론 전통, 역사·종교·정치의 의미 등은 서구 학문에서 오랫동안 다뤄져왔다. 그런데 오늘날 대학은 왜 심층적으로 다루지 않는가?”
틸:
지식의 분절·과잉 전문화: 근대 이후 학문 분야가 세분화되어, ‘거대 통합’(universe vs university)이 어려워졌다.
이념의 문제: 지나치게 ‘정치적·이념적’이거나, 혹은 단순히 “학술적으로만” 접근하여, 큰 담론(종말, 구원 등)을 다룰 여력이 없다.
현대 과학의 ‘영웅성’ 상실: 17~19세기에는 지식인·과학자가 고루 통합해 서구 문명을 이끌었으나, 지금은 특정 프로젝트의 작은 부품이 되어버렸다.
장수(노화 극복) 연구의 쇠퇴와 ‘과학의 야망’ 후퇴
진행: “옛날에는 불멸·장수 등에 대한 과학적 낙관론도 많았다. 왜 지금은 이런 논의가 위축되었나?”
틸:
18~19세기, 또는 구소련 초창기 시절(‘코스미즘’) 등에서는 사람을 되살릴 수 있다는 급진적 과학 낙관론도 존재했다.
그러나 두 차례 세계대전, 특히 핵무기가 등장하면서 “과학=진보=장밋빛 미래”라는 서사가 약해졌다.
현재도 “과학을 믿는다(science with a capital S)”라는 구호는 있지만, 실제 개인 연구자들은 옛날처럼 혁명적 야심을 갖기 어려워졌다.
근대 과학의 어정쩡한 좌절 - ‘기술적 발전이 종말을 부를 수도 있지 않을까?’
틸:
한편, “기술 발전은 정말 계속되고 있는가?”라는 메타질문도 중요하다. 예컨대 비행기는 아직도 예전 속도(음속 항공 폐지 등), 암 치료도 혁신적 돌파구가 느린 등 “과연 진보가 가속되고 있나?”라는 의문.
“대학의 과잉 분화” 때문에, 거시적·종말적 질문(‘이게 종말로 가고 있나, 정체로 가고 있나?’)을 체계적으로 다루는 이들이 거의 없다.
현대 기술의 파급—AI, 생물무기, 기후 등 다중적 위협
진행: 코즈모스(우주) 관점, 혹은 마틴 리스 경(Sir Martin Rees)의 책 『Our Final Century』(우리의 마지막 세기) 인용. “핵위협보다 더 위험한 것(생물테러, AI 등)이 나타날 수 있고, 21세기 말까지 인류 50% 생존 가능성조차 불확실하다는 주장”을 언급.
틸:
“존재론적 위협” 또는 “실존적 위험(existential risk)”이라는 개념이 있다. 핵, 생물무기, 기후, AI 등이 대표적이다.
클라우드·인터넷·유전자 등 기술이 점점 파괴적인 형태로 재조합될 수 있으며 인류 파멸을 초래할 수도 있다(지라르 식 ‘인간이 스스로 해낼’ 위험).
AI의 양면성—혁신인가, 파멸인가?
진행: 주식 시장, 엔지니어들, 정치인 등의 반응이 극단적으로 갈린다. 어떤 사람은 “AI가 의료·연구 등 혁신을 이끌어낼 것”이라 하고, 다른 쪽은 “킬러 드론, 군사 충돌이 AI로 인해 더욱 위험해진다”고 본다. 피터 틸은 어떻게 보는가?
틸:
AI 정의 자체가 모호: GPT처럼 언어 모델을 말할 수도 있고, 자율 무기를 말할 수도 있다.
지금 상황은 “인터넷이 태동하던 1990년대 후반”과 맞먹는 전환점.
안전·윤리·무기화 위험을 걱정하는 “효율적 이타주의자(Effective Altruists)” 시각이 점점 영향력 커짐.
국지전에서 인간 명령 체계를 잼(jamming)할 수 있다면, “인간 결재 없는 자동화 무기”가 속속 등장할 수도 있다. 이는 1차 공격(First Strike) 유혹이나 제어 권한 문제를 악화시킬 것.
‘예측 불가능’한 파멸 시나리오와 통제국가(One World State)의 위험
틸:
많은 사람이 AI·핵·기후·생물무기 등 특정 위험 하나에만 골몰(“그레타는 기후만 말하고, 핵 연구자는 핵만 말함”).
사실 각각의 위험이 ‘모두’ 실제 가능성이라면, 이들을 종합적으로 놓고 봐야 한다.
추가로, 이런 위험을 막겠다고 “전 지구적 감시·억압 체제(One World Government)”가 등장하면, 그것 또한 자유를 영원히 파괴할 수 있는 “딴 종류의 종말(전체주의)”이 된다.
인류가 맞닥뜨린 가장 큰 ‘실존 위협’ 중 하나가 “단일 세계정부에 의한 영구 독재”라는 것 역시 기억해야 한다.
두려움, 기술 발전의 정체(停滯)와 그 영향
진행: “위협을 크게 느낄수록, 실제 기술 발전(예: 우주여행·에너지 혁신 등)은 주춤하고 있는 게 사실 아닌가?”
틸:
기술의 ‘원자 세계(물리 세계)’는 정체: 비행기 속도도 예전 수준, 전반적 삶의 지표(주택, 소득 등)도 예전만 못함.
규제, 학교의 부실, 저성장의 구조 등 복합 원인.
그러나 가장 근본적인 원인은 “기술이 너무 강력해져서 파멸을 일으킬 수 있을까 봐, 암묵적으로 ‘속도 제한’을 건 측면”이라고 진단.
즉, 너무 빨리 나아가면(가령 자기장이용 무기, 우주 무기 등), 자멸할 수 있다고 직감→ 서둘러선 안 된다는 ‘집단적 억제’가 먹혀들었다는 것.
냉전 종식 후 기대와 현실—중국, 러시아, 내부 분열
진행: “소련 붕괴 후 우리는 평화·자유민주주의의 전세계 확산을 기대했는데, 러시아(푸틴), 중국(시진핑), 중동 문제 등으로 실패한 느낌이다. 국내(미국)도 정치적 양극화 심하고, 사람들이 전반적으로 ‘불안’을 많이 느끼는 듯하다.”
틸:
“우리가 어떤 ‘원인 모를 공포’를 느끼지만, 그것이 정확히 어디서 기원하는지, 공개적으로 말하기를 꺼린다.”
예로 COVID-19 때 파우치(Fauci)의 대응을 꼽으며 “만약 그것이 실험실에서 유출된 바이오무기였다고 정말로 의심했다면, (격리 등) 강력한 조치가 필요하지만, 그 사실을 공표하면 대중이 공황에 빠진다고 여겨서 그냥 ‘졸속’ 대처를 한 것일 수도 있다”고 추측.
다양한 위협과 혼합된 두려움이 분명 있으나, 오히려 발설을 꺼리면서 제도적 무기력에 빠지는 상황.
‘카테콘(Katechon)’이란 무엇인가?
진행: 성서(데살로니가후서 2장)에 나오는 ‘카테콘(그리스어: 억제/제한하는 것 혹은 자)’. 전통적으로 이것이 “정부나 체제”라고 해석한 인물(카디널 뉴먼)도 있음. 피터 틸의 해석은?
틸:
카테콘은 “무질서(chaos)나 종말론적 충돌을 어느 정도 억누르고, 미루는 힘”을 가리킨다.
로마 제국, 가톨릭 교회, 또는 메테르니히 체제 등 “질서를 지탱하는 권위/구조”가 역사의 방어막 역할을 하는 예로 언급될 수 있다.
단, ‘언제나 옳은 통치’라는 뜻은 아니며, 시대에 따라 그 역할이 달라지고, 특히 현대엔 핵·AI 등 새로운 요소가 있어 단일화(global)된 권력은 또 다른 위험(전체주의)을 낳을 수 있다.
적그리스도(Antichrist) vs. 아마겟돈(Armageddon), 그 사이의 길
틸:
성경적 종말 시나리오에는 “아마겟돈(세계 파멸 전쟁)”과 “적그리스도(신적·정치적 권력으로 인류를 지배)”라는 상반된 이미지를 모두 담고 있음.
핵심: “멸망(Armageddon)을 막으려면 전 세계를 강권으로 통제하는 권력(=Antichrist)이라도 등장해야 하나?” 하는 딜레마가 생긴다.
기독교 전통에서는 둘 다 회피해야 하며, 그 사이 ‘좁은 길’을 찾는 것이 목표. 지나친 방임(“베네딕트 옵션”等 완전 은둔)도 결국 악을 방조하는 일일 수 있다.
글로벌화(세계화)에 대한 회의와 ‘제3의 길’
진행
“세계화를 아예 끊을 수도 없고, 무제한 세계화로 가면 세계 단일 정부(악)가 될 수 있다. 중간 해법이 있는가?”
피터 틸
“국가간 무역이나 교류를 모두 차단하는 ‘역글로벌화’는 현실적으로 너무 고통스러움. 그러나 ‘무조건적 세계화’는 곧 거대 권력/독재로 치달을 수 있음.
“‘나쁜 형태의 글로벌화’를 철저히 의심하고, 협상·조정 등을 통해 ‘좋은 형태’를 좁은 길로 추구해야 한다. 그냥 모든 게 저절로 잘 될 거라 낙관하는 식(‘파리 환상’, ‘치메리카 Chimerica 등’)은 1차 세계대전 전의 ‘노먼 에인절(전쟁 불가능론)’처럼 순진한 발상.”
“사실 종말, 종말론 전통, 역사·종교·정치의 의미 등은 서구 학문에서 오랫동안 다뤄져왔다. 그런데 오늘날 대학은 왜 심층적으로 다루지 않는가?”
틸:
지식의 분절·과잉 전문화: 근대 이후 학문 분야가 세분화되어, ‘거대 통합’(universe vs university)이 어려워졌다.
이념의 문제: 지나치게 ‘정치적·이념적’이거나, 혹은 단순히 “학술적으로만” 접근하여, 큰 담론(종말, 구원 등)을 다룰 여력이 없다.
현대 과학의 ‘영웅성’ 상실: 17~19세기에는 지식인·과학자가 고루 통합해 서구 문명을 이끌었으나, 지금은 특정 프로젝트의 작은 부품이 되어버렸다.
장수(노화 극복) 연구의 쇠퇴와 ‘과학의 야망’ 후퇴
진행: “옛날에는 불멸·장수 등에 대한 과학적 낙관론도 많았다. 왜 지금은 이런 논의가 위축되었나?”
틸:
18~19세기, 또는 구소련 초창기 시절(‘코스미즘’) 등에서는 사람을 되살릴 수 있다는 급진적 과학 낙관론도 존재했다.
그러나 두 차례 세계대전, 특히 핵무기가 등장하면서 “과학=진보=장밋빛 미래”라는 서사가 약해졌다.
현재도 “과학을 믿는다(science with a capital S)”라는 구호는 있지만, 실제 개인 연구자들은 옛날처럼 혁명적 야심을 갖기 어려워졌다.
근대 과학의 어정쩡한 좌절 - ‘기술적 발전이 종말을 부를 수도 있지 않을까?’
틸:
한편, “기술 발전은 정말 계속되고 있는가?”라는 메타질문도 중요하다. 예컨대 비행기는 아직도 예전 속도(음속 항공 폐지 등), 암 치료도 혁신적 돌파구가 느린 등 “과연 진보가 가속되고 있나?”라는 의문.
“대학의 과잉 분화” 때문에, 거시적·종말적 질문(‘이게 종말로 가고 있나, 정체로 가고 있나?’)을 체계적으로 다루는 이들이 거의 없다.
현대 기술의 파급—AI, 생물무기, 기후 등 다중적 위협
진행: 코즈모스(우주) 관점, 혹은 마틴 리스 경(Sir Martin Rees)의 책 『Our Final Century』(우리의 마지막 세기) 인용. “핵위협보다 더 위험한 것(생물테러, AI 등)이 나타날 수 있고, 21세기 말까지 인류 50% 생존 가능성조차 불확실하다는 주장”을 언급.
틸:
“존재론적 위협” 또는 “실존적 위험(existential risk)”이라는 개념이 있다. 핵, 생물무기, 기후, AI 등이 대표적이다.
클라우드·인터넷·유전자 등 기술이 점점 파괴적인 형태로 재조합될 수 있으며 인류 파멸을 초래할 수도 있다(지라르 식 ‘인간이 스스로 해낼’ 위험).
AI의 양면성—혁신인가, 파멸인가?
진행: 주식 시장, 엔지니어들, 정치인 등의 반응이 극단적으로 갈린다. 어떤 사람은 “AI가 의료·연구 등 혁신을 이끌어낼 것”이라 하고, 다른 쪽은 “킬러 드론, 군사 충돌이 AI로 인해 더욱 위험해진다”고 본다. 피터 틸은 어떻게 보는가?
틸:
AI 정의 자체가 모호: GPT처럼 언어 모델을 말할 수도 있고, 자율 무기를 말할 수도 있다.
지금 상황은 “인터넷이 태동하던 1990년대 후반”과 맞먹는 전환점.
안전·윤리·무기화 위험을 걱정하는 “효율적 이타주의자(Effective Altruists)” 시각이 점점 영향력 커짐.
국지전에서 인간 명령 체계를 잼(jamming)할 수 있다면, “인간 결재 없는 자동화 무기”가 속속 등장할 수도 있다. 이는 1차 공격(First Strike) 유혹이나 제어 권한 문제를 악화시킬 것.
‘예측 불가능’한 파멸 시나리오와 통제국가(One World State)의 위험
틸:
많은 사람이 AI·핵·기후·생물무기 등 특정 위험 하나에만 골몰(“그레타는 기후만 말하고, 핵 연구자는 핵만 말함”).
사실 각각의 위험이 ‘모두’ 실제 가능성이라면, 이들을 종합적으로 놓고 봐야 한다.
추가로, 이런 위험을 막겠다고 “전 지구적 감시·억압 체제(One World Government)”가 등장하면, 그것 또한 자유를 영원히 파괴할 수 있는 “딴 종류의 종말(전체주의)”이 된다.
인류가 맞닥뜨린 가장 큰 ‘실존 위협’ 중 하나가 “단일 세계정부에 의한 영구 독재”라는 것 역시 기억해야 한다.
두려움, 기술 발전의 정체(停滯)와 그 영향
진행: “위협을 크게 느낄수록, 실제 기술 발전(예: 우주여행·에너지 혁신 등)은 주춤하고 있는 게 사실 아닌가?”
틸:
기술의 ‘원자 세계(물리 세계)’는 정체: 비행기 속도도 예전 수준, 전반적 삶의 지표(주택, 소득 등)도 예전만 못함.
규제, 학교의 부실, 저성장의 구조 등 복합 원인.
그러나 가장 근본적인 원인은 “기술이 너무 강력해져서 파멸을 일으킬 수 있을까 봐, 암묵적으로 ‘속도 제한’을 건 측면”이라고 진단.
즉, 너무 빨리 나아가면(가령 자기장이용 무기, 우주 무기 등), 자멸할 수 있다고 직감→ 서둘러선 안 된다는 ‘집단적 억제’가 먹혀들었다는 것.
냉전 종식 후 기대와 현실—중국, 러시아, 내부 분열
진행: “소련 붕괴 후 우리는 평화·자유민주주의의 전세계 확산을 기대했는데, 러시아(푸틴), 중국(시진핑), 중동 문제 등으로 실패한 느낌이다. 국내(미국)도 정치적 양극화 심하고, 사람들이 전반적으로 ‘불안’을 많이 느끼는 듯하다.”
틸:
“우리가 어떤 ‘원인 모를 공포’를 느끼지만, 그것이 정확히 어디서 기원하는지, 공개적으로 말하기를 꺼린다.”
예로 COVID-19 때 파우치(Fauci)의 대응을 꼽으며 “만약 그것이 실험실에서 유출된 바이오무기였다고 정말로 의심했다면, (격리 등) 강력한 조치가 필요하지만, 그 사실을 공표하면 대중이 공황에 빠진다고 여겨서 그냥 ‘졸속’ 대처를 한 것일 수도 있다”고 추측.
다양한 위협과 혼합된 두려움이 분명 있으나, 오히려 발설을 꺼리면서 제도적 무기력에 빠지는 상황.
‘카테콘(Katechon)’이란 무엇인가?
진행: 성서(데살로니가후서 2장)에 나오는 ‘카테콘(그리스어: 억제/제한하는 것 혹은 자)’. 전통적으로 이것이 “정부나 체제”라고 해석한 인물(카디널 뉴먼)도 있음. 피터 틸의 해석은?
틸:
카테콘은 “무질서(chaos)나 종말론적 충돌을 어느 정도 억누르고, 미루는 힘”을 가리킨다.
로마 제국, 가톨릭 교회, 또는 메테르니히 체제 등 “질서를 지탱하는 권위/구조”가 역사의 방어막 역할을 하는 예로 언급될 수 있다.
단, ‘언제나 옳은 통치’라는 뜻은 아니며, 시대에 따라 그 역할이 달라지고, 특히 현대엔 핵·AI 등 새로운 요소가 있어 단일화(global)된 권력은 또 다른 위험(전체주의)을 낳을 수 있다.
적그리스도(Antichrist) vs. 아마겟돈(Armageddon), 그 사이의 길
틸:
성경적 종말 시나리오에는 “아마겟돈(세계 파멸 전쟁)”과 “적그리스도(신적·정치적 권력으로 인류를 지배)”라는 상반된 이미지를 모두 담고 있음.
핵심: “멸망(Armageddon)을 막으려면 전 세계를 강권으로 통제하는 권력(=Antichrist)이라도 등장해야 하나?” 하는 딜레마가 생긴다.
기독교 전통에서는 둘 다 회피해야 하며, 그 사이 ‘좁은 길’을 찾는 것이 목표. 지나친 방임(“베네딕트 옵션”等 완전 은둔)도 결국 악을 방조하는 일일 수 있다.
글로벌화(세계화)에 대한 회의와 ‘제3의 길’
진행
“세계화를 아예 끊을 수도 없고, 무제한 세계화로 가면 세계 단일 정부(악)가 될 수 있다. 중간 해법이 있는가?”
피터 틸
“국가간 무역이나 교류를 모두 차단하는 ‘역글로벌화’는 현실적으로 너무 고통스러움. 그러나 ‘무조건적 세계화’는 곧 거대 권력/독재로 치달을 수 있음.
“‘나쁜 형태의 글로벌화’를 철저히 의심하고, 협상·조정 등을 통해 ‘좋은 형태’를 좁은 길로 추구해야 한다. 그냥 모든 게 저절로 잘 될 거라 낙관하는 식(‘파리 환상’, ‘치메리카 Chimerica 등’)은 1차 세계대전 전의 ‘노먼 에인절(전쟁 불가능론)’처럼 순진한 발상.”
❤1
무엇을 해야 하나―정치적 함의?
진행
“피터 틸은 이번 선거 정치에 적극 개입하지 않겠다고 밝혔지만, 결국 ‘미국 우선’이라든지 ‘글로벌화에 회의적인’ 정치인 쪽을 지지하거나, 혹은 최소한 이런 논의를 해야 한다고 보는 것인가?”
피터 틸
“내가 강조하는 것은 구체적 정치인 지지 여부 이전에, ‘사람들이 정말 중요한 질문을 던지고 있는가?’이다. 표면적 경제 이슈(물가, 세금)뿐 아니라, 자유 vs. 통제, 전쟁 vs. 평화 같은 중대 사안을 고민해야 한다.
“정치적으로도 전례 없이 위험한 시대이고, 단지 ‘증세 vs. 감세’가 아니라 ‘자유 세계 유지 vs. 멸망/초집중 권력’이라는 스케일에서 고민할 필요가 있다.”
개인적 ‘모형(모델) 설정’이 아니라 진지한 경고
진행
“일각에선 ‘피터 틸의 두뇌적 유희(모델링)’라고 볼 수 있지만, 사실 르네 지라르도 ‘묵시록(종말)을 진지하게 다뤄야 한다’고 했다. 피터 틸도 이것이 심각하다고 보는지?”
피터 틸
“나는 매우 진지하다. 지라르가 ‘종말이 가까울수록 사람들은 도리어 함구하려 든다(무의식적 회피)’고 말했는데, 그 침묵을 깨고자 한다.
“우리가 질문을 회피하면, 정말 잘못된 길을 갈 수 있기 때문이다. 질문 자체가 구원의 실마리가 될 수 있다.”
미국은 카테콘(Katechon·억제자)인가 적그리스도 후보인가?
진행
“로널드 레이건은 ‘미국은 신의 섭리로 두 대양 사이에 세워진 자유의 나라’라고 했고, ‘미국이야말로 카테콘(폭정을 막아내는 힘)’일 수 있다고 믿었다. 하지만 피터 틸은 ‘미국이 적그리스도 후보일 수도 있다’고도 했다.”
피터 틸
“미국은 ‘세계 민주주의의 방어자(냉전 시절 반공주의)를 통해 카테콘 역할’을 했고, 동시에 ‘만약 그 힘이 왜곡되면 전지구 지배자’가 될 잠재력도 가진다.
“결국 미국의 역학(시대·정권에 따라 어떤 방향으로 가느냐)에 따라 ‘윤리적 세계 리더’가 되거나, 반대로 ‘초월적 중앙집권 체제’ 길을 갈 수도 있다.”
종말론과 개인적 신앙
진행
“르네 지라르는 말년에 독실한 가톨릭 신자가 되었다. 피터 틸도 이런 인식이 개인 종교 생활에 영향을 주는가?”
피터 틸
“지라르는 ‘교회를 다녀야 한다’라고 했고, 나도 나름 그렇게 하려고 한다. 하지만 동시에 ‘정치·사회 차원’의 실천도 중요하다고 본다. 개인 구원만이 아니라, 콘스탄티누스(초대 기독교 제국) 같이 사회 질서 측면도 고민해야 한다.”
“두려워 말라(Fear not)”
진행
“요한묵시록(계시록)은 무서운 서사이지만, 초두에 ‘두려워 말라(Fear not)’라는 메시지가 담겨 있다. 이를 어떻게 해석해야 하나?”
피터 틸
“신학적으로 ‘하나님이 결국 역사를 주관하신다’는 의미이므로, 어떤 식으로든 세상이 구원될 희망이 있다는 것이다.
“하지만 인간이 스스로 아무것도 안 해도 된다는 뜻은 아니다. 이 사이에서 인간의 자유의지, 책임이 중요해진다.”
마무리 질문: “20대 젊은이가 이 문제들을 고민한다면 무엇을 읽고, 어떻게 살아야 할까?”
피터 틸:
“너무 거창하게 종교 생활을 시작하기 어렵다면, 최소한 삶을 통합적으로 바라보라. 분절된 지식만 추구하지 말고, 역사의 대의에 내 삶을 어떻게 연결할지 고민해야 한다.
“현대 대학들은 이런 ‘큰 질문’을 다루지 못하지만, 개인이라도 역사의식·영성·삶을 연결해 재구성(reconstruction)하는 노력이 필요하다.”
진행
“피터 틸은 이번 선거 정치에 적극 개입하지 않겠다고 밝혔지만, 결국 ‘미국 우선’이라든지 ‘글로벌화에 회의적인’ 정치인 쪽을 지지하거나, 혹은 최소한 이런 논의를 해야 한다고 보는 것인가?”
피터 틸
“내가 강조하는 것은 구체적 정치인 지지 여부 이전에, ‘사람들이 정말 중요한 질문을 던지고 있는가?’이다. 표면적 경제 이슈(물가, 세금)뿐 아니라, 자유 vs. 통제, 전쟁 vs. 평화 같은 중대 사안을 고민해야 한다.
“정치적으로도 전례 없이 위험한 시대이고, 단지 ‘증세 vs. 감세’가 아니라 ‘자유 세계 유지 vs. 멸망/초집중 권력’이라는 스케일에서 고민할 필요가 있다.”
개인적 ‘모형(모델) 설정’이 아니라 진지한 경고
진행
“일각에선 ‘피터 틸의 두뇌적 유희(모델링)’라고 볼 수 있지만, 사실 르네 지라르도 ‘묵시록(종말)을 진지하게 다뤄야 한다’고 했다. 피터 틸도 이것이 심각하다고 보는지?”
피터 틸
“나는 매우 진지하다. 지라르가 ‘종말이 가까울수록 사람들은 도리어 함구하려 든다(무의식적 회피)’고 말했는데, 그 침묵을 깨고자 한다.
“우리가 질문을 회피하면, 정말 잘못된 길을 갈 수 있기 때문이다. 질문 자체가 구원의 실마리가 될 수 있다.”
미국은 카테콘(Katechon·억제자)인가 적그리스도 후보인가?
진행
“로널드 레이건은 ‘미국은 신의 섭리로 두 대양 사이에 세워진 자유의 나라’라고 했고, ‘미국이야말로 카테콘(폭정을 막아내는 힘)’일 수 있다고 믿었다. 하지만 피터 틸은 ‘미국이 적그리스도 후보일 수도 있다’고도 했다.”
피터 틸
“미국은 ‘세계 민주주의의 방어자(냉전 시절 반공주의)를 통해 카테콘 역할’을 했고, 동시에 ‘만약 그 힘이 왜곡되면 전지구 지배자’가 될 잠재력도 가진다.
“결국 미국의 역학(시대·정권에 따라 어떤 방향으로 가느냐)에 따라 ‘윤리적 세계 리더’가 되거나, 반대로 ‘초월적 중앙집권 체제’ 길을 갈 수도 있다.”
종말론과 개인적 신앙
진행
“르네 지라르는 말년에 독실한 가톨릭 신자가 되었다. 피터 틸도 이런 인식이 개인 종교 생활에 영향을 주는가?”
피터 틸
“지라르는 ‘교회를 다녀야 한다’라고 했고, 나도 나름 그렇게 하려고 한다. 하지만 동시에 ‘정치·사회 차원’의 실천도 중요하다고 본다. 개인 구원만이 아니라, 콘스탄티누스(초대 기독교 제국) 같이 사회 질서 측면도 고민해야 한다.”
“두려워 말라(Fear not)”
진행
“요한묵시록(계시록)은 무서운 서사이지만, 초두에 ‘두려워 말라(Fear not)’라는 메시지가 담겨 있다. 이를 어떻게 해석해야 하나?”
피터 틸
“신학적으로 ‘하나님이 결국 역사를 주관하신다’는 의미이므로, 어떤 식으로든 세상이 구원될 희망이 있다는 것이다.
“하지만 인간이 스스로 아무것도 안 해도 된다는 뜻은 아니다. 이 사이에서 인간의 자유의지, 책임이 중요해진다.”
마무리 질문: “20대 젊은이가 이 문제들을 고민한다면 무엇을 읽고, 어떻게 살아야 할까?”
피터 틸:
“너무 거창하게 종교 생활을 시작하기 어렵다면, 최소한 삶을 통합적으로 바라보라. 분절된 지식만 추구하지 말고, 역사의 대의에 내 삶을 어떻게 연결할지 고민해야 한다.
“현대 대학들은 이런 ‘큰 질문’을 다루지 못하지만, 개인이라도 역사의식·영성·삶을 연결해 재구성(reconstruction)하는 노력이 필요하다.”
❤1
Hard Startup Sam Altman https://youtu.be/r7HyWFJMAxg
시장 공백: 소프트웨어 업계가 급성장하며 대부분 투자자가 ‘소프트웨어 스타트업’만 주목하는 사이, “핵융합, 합성생물학, 로켓/우주 분야” 등에는 투자자와 창업자가 상대적으로 부족.
임팩트가 큰 문제: 친환경 에너지·의료 혁신·우주개발 등은 인류에게 필수적인 영역이며, 성공하면 엄청난 사회적/경제적 효과 가능.
고성장을 위한 기회: “소프트웨어보다 훨씬 어려울 것”이라 생각되지만, 역설적으로 경쟁자가 적고(“진입 자체가 어려우니”), 우수 인재/투자도 모이기 쉬운 장점이 있다.
하드 테크 스타트업이라고 해서 “스타트업의 기본 원칙”이 무시되어서는 안 된다.
흔한 실수: “나는 인류를 구할 위대한 연구를 하니, 고객 발견, 빠른 출시, 짧은 반복 주기 등은 신경 안 써도 된다” → 이는 실패 확률이 매우 높음.
즉, 고객·시장 접근, 3~4개월 내 성과물 만들기, 끊임없는 반복(iteration) 등은 하드 테크에도 필수.
하드 테크 스타트업이 “소프트웨어”와 다른 점
(1) 더 길고, 더 많은 자본이 필요
핵심 기술이나 공정이 자리 잡는 데 시간이 걸리고, 물리적 프로토타이핑 비용도 큼.
하지만 무조건 “수년간 아무 성과 없이 기다린다”는 식으로 가면 안 됨.
오히려 소프트웨어처럼 “짧은 주기”로 가시적 성과(작은 프로토타입이라도) 내야 팀 사기·투자유치·고객 신뢰 모두 잡을 수 있음.
(2) 규제와 의사결정 구조
예) 핵융합·우주·의료/바이오의 경우, 정부 규제나 승인 절차가 복잡.
그래도 규제기관(정부 등)은 결코 무조건적 장애물이 아니며, 경우에 따라 좋은 첫 고객이 될 수도 있음.
(3) “아이디어의 깊이”가 중요
소프트웨어 쪽에서는 “아이디어보다 팀의 실행력이 중요”라는 말이 흔하지만, 하드 테크에선 기술적 아이디어 자체가 매우 핵심.
“높은 기술·과학 난이도”로 인해, 쉽게 pivot하기도 어렵다.
“철저한 아이디어 검증과 전문성, 장기적 비전”이 필수.
“하드 테크” 스타트업 성공의 핵심 전략
1. 가능한 한 빨리 ‘작은 실제 성과’ 내라
예) 핵융합 스타트업도 완성형 원자로를 만들기 전,
“플라즈마 생성·유지 실험” 같은 짧은 목표를 설정하고 이를 3개월 내 달성
사용자/고객에게 보여줄 만한 “중간 스텝” 구현
전기차 사례: “테슬라가 처음부터 대중차를 만들지 않고, 로드스터 → 모델S → 모델3” 순으로 ‘디튠(detour) 경로’를 밟으면서 성장했다.
2. 주기적인 10% 개선
하드 테크라도, “주당 10% 성장을 만드는 소프트웨어 마인드”가 중요.
하드웨어·과학에서 주당 10% 개선이 어려워 보여도, 작은 부분이라도 꾸준히 개선하다보면 몇 달 뒤엔 큰 차이가 남.
3.모멘텀으로 인한 “승자의 선순환”
소프트웨어 스타트업처럼 짧은 반복주기로 개발하면, 팀원·투자자·언론·고객에게 “우리는 계속 전진 중”이라는 신뢰를 줌.
그 신뢰가 다시 더 좋은 인재와 자원을 불러옴 → 모멘텀 속에서 회사가 “계속 이기는” 구조 형성.
4. 필요하다면, 중간단계(Detour)나 Niche 고객을 설정
궁극적 목표가 “로켓으로 화성 진출”이라 해도, 중간에 “소형 발사체나 ISS 보급” 등을 수행해 매출과 기술·파트너십을 쌓는 식.
이런 “중간단계”를 세우면 무작정 5~10년 기다리는 게 아닌, 작은 성공을 거듭하며 투자와 팀 사기를 유지.
5. 장기적 시야와 팀 구성
하드 테크는 기본적으로 7~10년, 길면 15~20년을 내다볼 수도 있음.
투자자, 임직원 모두 “단기 수익”만 노리는 사람보다는 장기 비전을 공유하는 파트너가 필수.
팀 내에 “비즈니스/조직 운영” 역량을 갖춘 사람이 반드시 필요. 뛰어난 과학자만으론 부족.
특허 등 지적재산권은 “간단한 선(先)출원(프로비저널 신청)” 정도로 부담을 줄이면서, 실행 주기는 여전히 빨라야 한다.
6. 하드 테크 스타트업이 힘든 이유 & 극복
1. 장기 자금 조달
소프트웨어와 달리, 상당한 자본이 필요할 수 있음.
다만, 너무 많은 돈을 일찍 유치하면 오히려 조직 비효율·집중력 상실 등 부작용 초래 (실제로 “A라운드서 4,000만 달러 이상”은 실패 확률이 높다는 통계도 있었음).
2. “부정적 사고/소리” 차단
하드 테크는 실패 위험과 시간 소요가 크므로, 주변의 비관적 태도에 쉽게 흔들릴 수 있음.
창업자는 그런 부정론을 잘 걸러내면서, 팀이 ‘어떻게든 해결할 수 있다’는 문화를 유지해야 함.
3. 소수 인재 채용 어려움
전문 지식·장기 근무 의사·열정이 있는 인재가 많지 않을 수 있음.
하지만 역설적으로, “세상에 임팩트를 주는 의미 있는 연구/제품”을 원하는 우수 인재를 끌어들이는 데에 있어서는 유리함.
또 다양성(특히 여성 창업자/리더십) 채용은 초창기부터 신경써야 한다. 흔히 “우리는 아직 작으니 나중에”라고 하는데, YC 성공사례들을 보면 초반부터 다양성을 확보한 회사가 더 잘 성장함.
4. 장기적 보상 vs. 단기적 보상
스타트업 창업자로서 불확실성이 크고 초기 연봉도 낮을 수 있음.
그러나 대기업(구글·페이스북 등)의 “안정적 고연봉”을 뒤로 하고 창업하는 사람들도 “진짜로 만들고 싶은 무언가” 때문에 뛰어드는 것.
YC는 “창업은 의외로 덜 위험하다. 실패해도 배우는 게 많고, 주변에서 신뢰도 잃지 않는다”며 장려.
왜 지금이 좋은 타이밍인가?
1. 비용·주기 단축:
실험실 장비 렌탈, 클라우드 시뮬레이션, 제조 아웃소싱, 크라우드 펀딩/엔젤 투자 등 “실행 비용과 주기”가 지난 10~20년 동안 매우 빨라지고 저렴해졌다.
2. 정말 난제가 많은 시대:
에너지, 기후, 우주, 바이오, 신소재 등 사회적으로 시급한 문제들이 많음.
소프트웨어만으론 해결 힘든 “물리 과제”가 산적해 있음.
3. 사회·정치적으로도 “혁신”이 절실:
과거 100년간 미국 등 선진국이 높은 경제성장을 하며 중산층·민주주의가 안정되었는데, 저성장 기조가 이어지면 빈부격차·사회 갈등 심화.
알트먼은 “새로운 기술혁신(하드 테크)”이 경제성장을 재점화하지 않으면, 현재 민주주의나 사회구조가 어려움을 맞을 수 있다고 주장.
시장 공백: 소프트웨어 업계가 급성장하며 대부분 투자자가 ‘소프트웨어 스타트업’만 주목하는 사이, “핵융합, 합성생물학, 로켓/우주 분야” 등에는 투자자와 창업자가 상대적으로 부족.
임팩트가 큰 문제: 친환경 에너지·의료 혁신·우주개발 등은 인류에게 필수적인 영역이며, 성공하면 엄청난 사회적/경제적 효과 가능.
고성장을 위한 기회: “소프트웨어보다 훨씬 어려울 것”이라 생각되지만, 역설적으로 경쟁자가 적고(“진입 자체가 어려우니”), 우수 인재/투자도 모이기 쉬운 장점이 있다.
하드 테크 스타트업이라고 해서 “스타트업의 기본 원칙”이 무시되어서는 안 된다.
흔한 실수: “나는 인류를 구할 위대한 연구를 하니, 고객 발견, 빠른 출시, 짧은 반복 주기 등은 신경 안 써도 된다” → 이는 실패 확률이 매우 높음.
즉, 고객·시장 접근, 3~4개월 내 성과물 만들기, 끊임없는 반복(iteration) 등은 하드 테크에도 필수.
하드 테크 스타트업이 “소프트웨어”와 다른 점
(1) 더 길고, 더 많은 자본이 필요
핵심 기술이나 공정이 자리 잡는 데 시간이 걸리고, 물리적 프로토타이핑 비용도 큼.
하지만 무조건 “수년간 아무 성과 없이 기다린다”는 식으로 가면 안 됨.
오히려 소프트웨어처럼 “짧은 주기”로 가시적 성과(작은 프로토타입이라도) 내야 팀 사기·투자유치·고객 신뢰 모두 잡을 수 있음.
(2) 규제와 의사결정 구조
예) 핵융합·우주·의료/바이오의 경우, 정부 규제나 승인 절차가 복잡.
그래도 규제기관(정부 등)은 결코 무조건적 장애물이 아니며, 경우에 따라 좋은 첫 고객이 될 수도 있음.
(3) “아이디어의 깊이”가 중요
소프트웨어 쪽에서는 “아이디어보다 팀의 실행력이 중요”라는 말이 흔하지만, 하드 테크에선 기술적 아이디어 자체가 매우 핵심.
“높은 기술·과학 난이도”로 인해, 쉽게 pivot하기도 어렵다.
“철저한 아이디어 검증과 전문성, 장기적 비전”이 필수.
“하드 테크” 스타트업 성공의 핵심 전략
1. 가능한 한 빨리 ‘작은 실제 성과’ 내라
예) 핵융합 스타트업도 완성형 원자로를 만들기 전,
“플라즈마 생성·유지 실험” 같은 짧은 목표를 설정하고 이를 3개월 내 달성
사용자/고객에게 보여줄 만한 “중간 스텝” 구현
전기차 사례: “테슬라가 처음부터 대중차를 만들지 않고, 로드스터 → 모델S → 모델3” 순으로 ‘디튠(detour) 경로’를 밟으면서 성장했다.
2. 주기적인 10% 개선
하드 테크라도, “주당 10% 성장을 만드는 소프트웨어 마인드”가 중요.
하드웨어·과학에서 주당 10% 개선이 어려워 보여도, 작은 부분이라도 꾸준히 개선하다보면 몇 달 뒤엔 큰 차이가 남.
3.모멘텀으로 인한 “승자의 선순환”
소프트웨어 스타트업처럼 짧은 반복주기로 개발하면, 팀원·투자자·언론·고객에게 “우리는 계속 전진 중”이라는 신뢰를 줌.
그 신뢰가 다시 더 좋은 인재와 자원을 불러옴 → 모멘텀 속에서 회사가 “계속 이기는” 구조 형성.
4. 필요하다면, 중간단계(Detour)나 Niche 고객을 설정
궁극적 목표가 “로켓으로 화성 진출”이라 해도, 중간에 “소형 발사체나 ISS 보급” 등을 수행해 매출과 기술·파트너십을 쌓는 식.
이런 “중간단계”를 세우면 무작정 5~10년 기다리는 게 아닌, 작은 성공을 거듭하며 투자와 팀 사기를 유지.
5. 장기적 시야와 팀 구성
하드 테크는 기본적으로 7~10년, 길면 15~20년을 내다볼 수도 있음.
투자자, 임직원 모두 “단기 수익”만 노리는 사람보다는 장기 비전을 공유하는 파트너가 필수.
팀 내에 “비즈니스/조직 운영” 역량을 갖춘 사람이 반드시 필요. 뛰어난 과학자만으론 부족.
특허 등 지적재산권은 “간단한 선(先)출원(프로비저널 신청)” 정도로 부담을 줄이면서, 실행 주기는 여전히 빨라야 한다.
6. 하드 테크 스타트업이 힘든 이유 & 극복
1. 장기 자금 조달
소프트웨어와 달리, 상당한 자본이 필요할 수 있음.
다만, 너무 많은 돈을 일찍 유치하면 오히려 조직 비효율·집중력 상실 등 부작용 초래 (실제로 “A라운드서 4,000만 달러 이상”은 실패 확률이 높다는 통계도 있었음).
2. “부정적 사고/소리” 차단
하드 테크는 실패 위험과 시간 소요가 크므로, 주변의 비관적 태도에 쉽게 흔들릴 수 있음.
창업자는 그런 부정론을 잘 걸러내면서, 팀이 ‘어떻게든 해결할 수 있다’는 문화를 유지해야 함.
3. 소수 인재 채용 어려움
전문 지식·장기 근무 의사·열정이 있는 인재가 많지 않을 수 있음.
하지만 역설적으로, “세상에 임팩트를 주는 의미 있는 연구/제품”을 원하는 우수 인재를 끌어들이는 데에 있어서는 유리함.
또 다양성(특히 여성 창업자/리더십) 채용은 초창기부터 신경써야 한다. 흔히 “우리는 아직 작으니 나중에”라고 하는데, YC 성공사례들을 보면 초반부터 다양성을 확보한 회사가 더 잘 성장함.
4. 장기적 보상 vs. 단기적 보상
스타트업 창업자로서 불확실성이 크고 초기 연봉도 낮을 수 있음.
그러나 대기업(구글·페이스북 등)의 “안정적 고연봉”을 뒤로 하고 창업하는 사람들도 “진짜로 만들고 싶은 무언가” 때문에 뛰어드는 것.
YC는 “창업은 의외로 덜 위험하다. 실패해도 배우는 게 많고, 주변에서 신뢰도 잃지 않는다”며 장려.
왜 지금이 좋은 타이밍인가?
1. 비용·주기 단축:
실험실 장비 렌탈, 클라우드 시뮬레이션, 제조 아웃소싱, 크라우드 펀딩/엔젤 투자 등 “실행 비용과 주기”가 지난 10~20년 동안 매우 빨라지고 저렴해졌다.
2. 정말 난제가 많은 시대:
에너지, 기후, 우주, 바이오, 신소재 등 사회적으로 시급한 문제들이 많음.
소프트웨어만으론 해결 힘든 “물리 과제”가 산적해 있음.
3. 사회·정치적으로도 “혁신”이 절실:
과거 100년간 미국 등 선진국이 높은 경제성장을 하며 중산층·민주주의가 안정되었는데, 저성장 기조가 이어지면 빈부격차·사회 갈등 심화.
알트먼은 “새로운 기술혁신(하드 테크)”이 경제성장을 재점화하지 않으면, 현재 민주주의나 사회구조가 어려움을 맞을 수 있다고 주장.
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How to Start a Hard Tech Startup with Sam Altman @ MIT
Sam Altman, President of Y Combinator, gives a talk at MIT on how to start a hard tech startup.
Hear stories and get advice on developing the idea, forming a team, raising money from investors and more.
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What's driving AI companies like OpenAI to reach $157B+ valuations in just a few years, while it's taking traditional SaaS companies decades to get there?
Skeptics think market hype is driving this growth, but the real growth is due to 2 structural advantages in the business model:
1. Usage-based pricing unlocks larger contracts
Traditional SaaS uses seat-based pricing. Companies pay the same amount per user per month, regardless of usage.
AI agent companies, like Decagon, price based on volume—$X per conversation or $X per resolution. This naturally drives larger deals because the ROI is very measurable and can be benchmarked to labor costs.
2. The ROI is clearer and faster than traditional SaaS
With AI agents, companies see ROI within weeks. Since they see reduced support volume, they save on outsourcing to human agents. If you’re charging less than what they would spend hiring, it’s an obvious choice.
This combination of usage-based pricing and near-instant ROI allows AI agent companies to deliver clear, measurable value fast.
I’m excited to see how AI agents continue to redefine what’s possible in the industry. Where do you see this going?
https://www.linkedin.com/posts/thejessezhang_whats-driving-ai-companies-like-openai-to-activity-7284977263605923841-fpGQ?utm_source=share&utm_medium=member_ios
ROI 일주일 안에 증명하고, 줄여준 시간 혹은 증가시킨 생산성의 일부를 과금.
AI 제품이 고객에게 가치만 전달할 수 있다면 Usage based 과금이 좋은 성장엔진이 될듯.
Skeptics think market hype is driving this growth, but the real growth is due to 2 structural advantages in the business model:
1. Usage-based pricing unlocks larger contracts
Traditional SaaS uses seat-based pricing. Companies pay the same amount per user per month, regardless of usage.
AI agent companies, like Decagon, price based on volume—$X per conversation or $X per resolution. This naturally drives larger deals because the ROI is very measurable and can be benchmarked to labor costs.
2. The ROI is clearer and faster than traditional SaaS
With AI agents, companies see ROI within weeks. Since they see reduced support volume, they save on outsourcing to human agents. If you’re charging less than what they would spend hiring, it’s an obvious choice.
This combination of usage-based pricing and near-instant ROI allows AI agent companies to deliver clear, measurable value fast.
I’m excited to see how AI agents continue to redefine what’s possible in the industry. Where do you see this going?
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ROI 일주일 안에 증명하고, 줄여준 시간 혹은 증가시킨 생산성의 일부를 과금.
AI 제품이 고객에게 가치만 전달할 수 있다면 Usage based 과금이 좋은 성장엔진이 될듯.
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What's driving AI companies like OpenAI to reach $157B+ valuations in just a few years, while it's taking traditional SaaS companies…
What's driving AI companies like OpenAI to reach $157B+ valuations in just a few years, while it's taking traditional SaaS companies decades to get there?
Skeptics think market hype is driving this growth, but the real growth is due to 2 structural advantages…
Skeptics think market hype is driving this growth, but the real growth is due to 2 structural advantages…
Jensen Huang’s Maxims:
1. The mission is the boss:
Decisions are made on the basis of the end goal of serving the customer, not internal politics.
2. Strategy is about the things you give up:
Pick the most important thing. Do that and leave the others aside.
3. We don't steal market share, we create markets:
Nvidia wants to be the market leader in a new area rather than fight over an existing business.
4. Criticism is a gift:
Providing direct feedback leads to continuous improvement.
5. Don't worry about the score. Worry about how you play the game:
Don't be distracted by stock price volatility. Focus on delivering excellent work and creating value.
6. Honing the sword:
Spirited debate often leads to the best ideas.
7. Is it world class? :
Nvidia's products, talent acquisition, and business practices must be benchmarked against the best in the industry.
8. Let's go back to first principles:
Tackle problems with a clean sheet of paper, not on the basis of how they were approached in the past.
9. LUA:
Listen to the question
Understand the question
Answer the question
A warning sign Jensen is getting frustrated about a long-winded response.
10. As many as needed, as few as possible:
Invite only the essential employees, those with relevant knowledge, to meetings, and avoid wasting people's time if their presence is not necessary.
11. Pilot-in-Command:
Jensen's designated leader for an important project who should receive priority support from the entire company.
12. Second place is the first loser:
The goal and expectation is to win every time.
13. Small steps, big vision:
Prioritize actionable items and complete the most important first task to the best of your ability.
14. Speed of Light:
Strive to improve performance to the absolute limit of what's possible according to the laws of physics rather than comparing results against previous ones.
15. AMAN, ALAP:
As much as needed, as little as possible. Be frugal with employee time and company resources.
16. Always hire the best:
If you hire smart and capable people, they will be able to solve problems and adapt to new challenges.
17. You got to believe, what you got to believe:
If you believe in something, go invest in it. Go do it. Put all your energy there.
18. Your strength is your weakness:
Being overly kind and tactful can hinder progress.
https://youtu.be/3pY0KWwVAV4?si=4srelV4dKZUbLr0p
1. The mission is the boss:
Decisions are made on the basis of the end goal of serving the customer, not internal politics.
2. Strategy is about the things you give up:
Pick the most important thing. Do that and leave the others aside.
3. We don't steal market share, we create markets:
Nvidia wants to be the market leader in a new area rather than fight over an existing business.
4. Criticism is a gift:
Providing direct feedback leads to continuous improvement.
5. Don't worry about the score. Worry about how you play the game:
Don't be distracted by stock price volatility. Focus on delivering excellent work and creating value.
6. Honing the sword:
Spirited debate often leads to the best ideas.
7. Is it world class? :
Nvidia's products, talent acquisition, and business practices must be benchmarked against the best in the industry.
8. Let's go back to first principles:
Tackle problems with a clean sheet of paper, not on the basis of how they were approached in the past.
9. LUA:
Listen to the question
Understand the question
Answer the question
A warning sign Jensen is getting frustrated about a long-winded response.
10. As many as needed, as few as possible:
Invite only the essential employees, those with relevant knowledge, to meetings, and avoid wasting people's time if their presence is not necessary.
11. Pilot-in-Command:
Jensen's designated leader for an important project who should receive priority support from the entire company.
12. Second place is the first loser:
The goal and expectation is to win every time.
13. Small steps, big vision:
Prioritize actionable items and complete the most important first task to the best of your ability.
14. Speed of Light:
Strive to improve performance to the absolute limit of what's possible according to the laws of physics rather than comparing results against previous ones.
15. AMAN, ALAP:
As much as needed, as little as possible. Be frugal with employee time and company resources.
16. Always hire the best:
If you hire smart and capable people, they will be able to solve problems and adapt to new challenges.
17. You got to believe, what you got to believe:
If you believe in something, go invest in it. Go do it. Put all your energy there.
18. Your strength is your weakness:
Being overly kind and tactful can hinder progress.
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Jensen Huang
What I learned from reading The Nvidia Way: Jensen Huang and the Making of a Tech Giant by Tae Kim: https://amzn.to/4h32atI
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Ramp gives you everything you need to control spend, watch your costs, and optimize your financial operations —all on a single…
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Ramp gives you everything you need to control spend, watch your costs, and optimize your financial operations —all on a single…
Forwarded from 전종현의 인사이트
내가 작성한 'AI: 소프트웨어 개발을 넘어서, 새로운 회사를 만드는 기회'글에는 이런 내용이 있다.
"이러한 생각들을 모으다보니 새로운 회사를 만들어낼 기회가 보이기 시작한다. 결국 AI가 자연스럽게 회사에 녹여져있는 새로운 조직 체계를 만들어내야하는데, 그렇다면 기존의 회사가 이런 시스템으로 전환하는 것과 신규 회사를 만드는 것 중에 뭐가 더 괜찮은 선택일까? 둘 다 가능하지만, 적어도 속도 측면에서는 후자가 더 빠를 가능성이 높지 않을까?"
나는 그냥 직관적으로 이 가설을 깔아두었다. 그리고 딱히 이를 반대할만한 근거를 찾지 못해서 가설을 유지하고 있었다. 그런데 감사하게도 Stratechery가 과거의 케이스를 언급하며 내 가설이 맞을 확률이 높다는걸 이야기해주었다.
-> 이 가설이 맞다면, 나는 과연 무슨 행동을 취해야할까. 그것이 나의 고민.
---
"반면, o3와 추론 단계에서의 확장은 조금 다른 영역을 지향합니다. 즉, 실제로 ‘작업 지시’를 주고 신뢰할 수 있을 만큼 높은 수준으로 임무를 완수해낼 수 있는 AI라는 것입니다. 이는 곧 ‘어시스턴트(조수)’라기보다는 실제로 ‘독립적인 일꾼’에 가까운 모습입니다."
"기술적인 낙관론을 전제로 놓고 볼 때, 저 또한 AGI의 정의를 “AI가 스스로 작업을 받고 ‘충분히 좋은 수준’으로 완수해낼 수 있는지” 여부로 보고 있습니다(‘ASI(초지능)’는 스스로 작업 목록을 만드는 능력까지 포함하는 개념). 그런데 광고 사례로 길게 돌아온 이유는, 제가 2025년에 AI가 기업들의 실제 성과에 ‘물리적’으로 큰 변화를 가져올 것인지에 대해서는 다소 회의적인 시각을 갖고 있기 때문입니다."
"다시 P&G 이야기를 꺼내면, 이는 기업 세계 전반을 대변한다고 볼 수도 있습니다. 만약 “고정밀 에이전트(high-precision agent)”가 본격적으로 등장한다면, 대부분의 전통 기업은 그 정밀성을 활용할 만한 인프라나 문화를 갖추지 못했을 것입니다. 이는 마치 P&G가 초정밀 타겟팅 광고를 잘 활용하지 못한 것과 비슷합니다. 아무리 사내 매뉴얼이 잘 되어 있다 해도, 여전히 사람들의 경험과 암묵지가 그 매뉴얼의 빈틈을 메우고 있었음을 깨닫게 될 것입니다."
"하지만 실제로 이 기능을 가장 적극적으로 활용하는 것은, 초반에는 기존 거대 기업이 아니라 페이스북을 기반으로 성장한 기업들이 그랬던 것처럼, ‘새로운’ 기업들이 될 가능성이 높습니다. 또한 이들 ‘새로운 기업들’은 소수의 대기업이 아니라 긴 ‘롱테일’을 형성할 것입니다. 전통 기업들은 AI를 활용하는 데 어려움을 겪다가(주로 전면적인 인력 교체나 구식 메인프레임 방식으로의 도입 등으로 느리게 적용할 수도 있음), TV 생태계가 오래 살아남았듯, 생각보다 더 오래 기존 방식을 유지할 것입니다. 그리고 TV가 궁극적으로 몰락했을 때 광고 산업 전체가 디지털과 융합한 것처럼, 언젠가는 전통 기업과 AI가 융합된 시대가 오겠지만, 그 시점이 빨리 오리라는 보장은 없습니다."
"이렇듯, AI가 가져올 미래가 엄청나긴 하지만, 그 도래 시점과 양상이 균등하게 펼쳐지지는 않을 것입니다. 오히려 기업 규모가 클수록, 이미 잘나가는 회사일수록, 단기적으로 AI가 제공하는 이점이 작을 수 있습니다. 지금의 기업 구조가 철저히 사람(‘탄약’)을 활용하기에 최적화되어 있고, 모든 SaaS 생태계도 그 사람들을 돈으로 환산하기에 특화되어 있기 때문입니다. 진정으로 AI를 활용해 새 시대를 열 이들은, 기존 인력을 ‘대체’하기보다는 AI를 기반으로 처음부터 다시 시작하는 주체들이 될 것입니다."
https://stratechery.com/2025/ais-uneven-arrival/
"이러한 생각들을 모으다보니 새로운 회사를 만들어낼 기회가 보이기 시작한다. 결국 AI가 자연스럽게 회사에 녹여져있는 새로운 조직 체계를 만들어내야하는데, 그렇다면 기존의 회사가 이런 시스템으로 전환하는 것과 신규 회사를 만드는 것 중에 뭐가 더 괜찮은 선택일까? 둘 다 가능하지만, 적어도 속도 측면에서는 후자가 더 빠를 가능성이 높지 않을까?"
나는 그냥 직관적으로 이 가설을 깔아두었다. 그리고 딱히 이를 반대할만한 근거를 찾지 못해서 가설을 유지하고 있었다. 그런데 감사하게도 Stratechery가 과거의 케이스를 언급하며 내 가설이 맞을 확률이 높다는걸 이야기해주었다.
-> 이 가설이 맞다면, 나는 과연 무슨 행동을 취해야할까. 그것이 나의 고민.
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"반면, o3와 추론 단계에서의 확장은 조금 다른 영역을 지향합니다. 즉, 실제로 ‘작업 지시’를 주고 신뢰할 수 있을 만큼 높은 수준으로 임무를 완수해낼 수 있는 AI라는 것입니다. 이는 곧 ‘어시스턴트(조수)’라기보다는 실제로 ‘독립적인 일꾼’에 가까운 모습입니다."
"기술적인 낙관론을 전제로 놓고 볼 때, 저 또한 AGI의 정의를 “AI가 스스로 작업을 받고 ‘충분히 좋은 수준’으로 완수해낼 수 있는지” 여부로 보고 있습니다(‘ASI(초지능)’는 스스로 작업 목록을 만드는 능력까지 포함하는 개념). 그런데 광고 사례로 길게 돌아온 이유는, 제가 2025년에 AI가 기업들의 실제 성과에 ‘물리적’으로 큰 변화를 가져올 것인지에 대해서는 다소 회의적인 시각을 갖고 있기 때문입니다."
"다시 P&G 이야기를 꺼내면, 이는 기업 세계 전반을 대변한다고 볼 수도 있습니다. 만약 “고정밀 에이전트(high-precision agent)”가 본격적으로 등장한다면, 대부분의 전통 기업은 그 정밀성을 활용할 만한 인프라나 문화를 갖추지 못했을 것입니다. 이는 마치 P&G가 초정밀 타겟팅 광고를 잘 활용하지 못한 것과 비슷합니다. 아무리 사내 매뉴얼이 잘 되어 있다 해도, 여전히 사람들의 경험과 암묵지가 그 매뉴얼의 빈틈을 메우고 있었음을 깨닫게 될 것입니다."
"하지만 실제로 이 기능을 가장 적극적으로 활용하는 것은, 초반에는 기존 거대 기업이 아니라 페이스북을 기반으로 성장한 기업들이 그랬던 것처럼, ‘새로운’ 기업들이 될 가능성이 높습니다. 또한 이들 ‘새로운 기업들’은 소수의 대기업이 아니라 긴 ‘롱테일’을 형성할 것입니다. 전통 기업들은 AI를 활용하는 데 어려움을 겪다가(주로 전면적인 인력 교체나 구식 메인프레임 방식으로의 도입 등으로 느리게 적용할 수도 있음), TV 생태계가 오래 살아남았듯, 생각보다 더 오래 기존 방식을 유지할 것입니다. 그리고 TV가 궁극적으로 몰락했을 때 광고 산업 전체가 디지털과 융합한 것처럼, 언젠가는 전통 기업과 AI가 융합된 시대가 오겠지만, 그 시점이 빨리 오리라는 보장은 없습니다."
"이렇듯, AI가 가져올 미래가 엄청나긴 하지만, 그 도래 시점과 양상이 균등하게 펼쳐지지는 않을 것입니다. 오히려 기업 규모가 클수록, 이미 잘나가는 회사일수록, 단기적으로 AI가 제공하는 이점이 작을 수 있습니다. 지금의 기업 구조가 철저히 사람(‘탄약’)을 활용하기에 최적화되어 있고, 모든 SaaS 생태계도 그 사람들을 돈으로 환산하기에 특화되어 있기 때문입니다. 진정으로 AI를 활용해 새 시대를 열 이들은, 기존 인력을 ‘대체’하기보다는 AI를 기반으로 처음부터 다시 시작하는 주체들이 될 것입니다."
https://stratechery.com/2025/ais-uneven-arrival/
Stratechery by Ben Thompson
AI’s Uneven Arrival
o1/o3 points the way to AGI, which is AI that can complete tasks; it may take longer for most companies to adopt them than you might think — just look at digital advertising.
상처받지 않는 영혼 https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000001627167
“내면의 목소리”를 자각한다:
인간은 머릿속에서 계속 떠드는 내적 독백이 있으며, 이 목소리를 ‘듣는 존재’가 진짜 자기임을 깨닫는 것이 시작이다.
이를 구체적으로 상상하려면, 내 머릿속 대화를 의인화해서 ‘룸메이트’라고 생각해보는 방법이 있다. 그렇게 하면 이 목소리가 얼마나 끊임없이 모순된 말을 하는지 뚜렷이 보인다.
“나는 누구인가” 질문을 한다:
몸, 생각, 감정 등은 계속 변하지만, 그것을 ‘알아차리는 의식’은 변하지 않는다.
스스로를 “그것을 인식하는 자”로 자각하게 되면, 점점 더 깊은 차원에서 자신을 바라볼 수 있다.
내면 에너지의 흐름을 파악한다:
우리 안에는 언제든 열정과 활력을 공급할 ‘무한한 에너지’가 있지만, 마음을 닫고 방어하면 이 에너지가 흐르지 못한다.
반대로 마음을 열면, 특별한 외부 요인 없이도 생기가 솟아오른다.
Heart (Center)이라는 에너지 센터를 이해한다:
대부분의 부정적 감정이나 오래된 상처가 “가슴이 닫히는” 형태로 드러난다.
사소한 한마디 말이나 특정 상황이, 과거의 통증을 불러와서 가슴을 갑자기 수축시키기도 한다.
감정을 ‘즉시 흘려보내기’ 연습을 한다:
누군가의 말이나 사건이 불쾌해서 마음이 ‘닫히려고’ 할 때, 곧장 그 움츠러드는 느낌을 의식하고, 긴장된 부위를 이완하거나 호흡을 통해 흘려보낸다.
제때 놓아주지 않으면 사소한 상처가 큰 감정 폭발로 번지므로, Singer는 “조금이라도 거슬릴 때 바로 열어 주는” 선택이 중요하다고 말한다.
‘내면의 가시’를 제거한다:
마음속 아픈 기억이나 거절감, 외로움, 완벽주의 등은 깊은 상처(가시)로 작동해 일상을 방어적으로 만든다.
이 가시를 건드릴까 두려워 계속 피하면 삶이 고달파지므로, 과거 상처가 떠오를 때 정면으로 인정하고 에너지를 통과시켜야 한다.
생각으로만 ‘고치려’ 애쓰지 않는다:
“내 마음을 어떻게든 논리적으로 해결해야 해!”라고 집착하면, 오히려 더 복잡한 생각의 미로에 빠진다.
그보다는 ‘떠오르는 생각은 단지 생각’일 뿐임을 알고, 억지로 없애려 하기보다 흐르게 놔둘 때, 마음이 스스로 치유되는 길을 찾는다.
고통은 자유를 위한 통로일 수 있다:
억눌려온 고통을 대면하는 순간은 괴롭지만, 그 과정을 통해 깊은 해방감을 얻는다.
명상 중에 혹은 일상 속에서 두려움·슬픔이 치솟을 때 등을 돌리지 않고 그냥 “나타난 에너지”로 보아주면, 그 힘이 점차 줄어든다.
지나친 ‘벽(개념·고정관념)’을 허무는 태도를 지닌다:
자아가 만든 안전지대를 과잉보호하다 보면 새로운 경험을 막는다.
스스로 쌓아온 벽을 꾸준히 내려놓고, 삶이 줄 수 있는 자연스러운 흐름을 받아들일 때 내면이 확장된다.
경계(한계)를 만날 때마다 열린 태도를 택한다:
일상의 두려움·민감한 지점이 드러날 때 이를 피하지 않고 “오히려 통과하여 나아간다”는 식으로 접근하면, 의식이 한층 깊어지고 성장한다.
이렇게 반복적으로 스스로를 초월하려 애쓰다 보면 “생각보다 더 큰 자아”를 체험하게 된다.
“무조건 행복(무조건적 행복)”을 선택한다:
행복을 날씨·사람·사건 등 외부 조건에 달아놓으면, 늘 휘둘리게 된다.
Singer는 “상황에 상관없이 행복하겠다”는 결심이 가능하다고 보며, 그 선택 자체가 의식 변화를 불러온다고 말한다.
비저항(Nonresistance)을 실천한다:
저항은 곧 스트레스다. 삶의 흐름에 매 순간 몸과 마음을 다치지 않고 참여하려면, 오는 상황을 억지로 뒤집으려 하기보다는 먼저 인정하고 차분히 대처한다.
그러면 문제 해결도 더 쉽게 이뤄지며, 감정 소모가 확연히 줄어든다.
죽음을 의식하여 삶을 더 소중히 여긴다:
언제 끝날지 모르는 생이기에, “지금 이 순간”을 깊이 살아낼 동기가 된다.
“내게 남은 시간이 일주일뿐이라면?” 하고 생각해보면, 사소한 다툼에 집착하기보다 주변인들과 사랑을 나누는 편이 훨씬 현명해진다.
중용(中庸)을 찾는다:
모든 것은 과하거나 부족해도 문제가 되므로, 한쪽 극단으로 치우치는 대신 자연스런 중심점을 찾는다.
극단에 있을 때 에너지가 소모되고, 가운데로 돌아올 때 가장 편안하고 힘이 모인 상태가 된다.
신적(神的) 관점, ‘무조건적 사랑’을 지향한다:
‘신성의 눈’으로 보면, 어떤 사람이나 상황도 본질적으로 아름답고 소중하다.
마음의 닫힘과 과거 상처를 초월해 가면, 점차 모든 것에 대한 애정과 포용이 커지면서, 삶을 한층 자유롭고 밝게 바라보게 된다.
“내면의 목소리”를 자각한다:
인간은 머릿속에서 계속 떠드는 내적 독백이 있으며, 이 목소리를 ‘듣는 존재’가 진짜 자기임을 깨닫는 것이 시작이다.
이를 구체적으로 상상하려면, 내 머릿속 대화를 의인화해서 ‘룸메이트’라고 생각해보는 방법이 있다. 그렇게 하면 이 목소리가 얼마나 끊임없이 모순된 말을 하는지 뚜렷이 보인다.
“나는 누구인가” 질문을 한다:
몸, 생각, 감정 등은 계속 변하지만, 그것을 ‘알아차리는 의식’은 변하지 않는다.
스스로를 “그것을 인식하는 자”로 자각하게 되면, 점점 더 깊은 차원에서 자신을 바라볼 수 있다.
내면 에너지의 흐름을 파악한다:
우리 안에는 언제든 열정과 활력을 공급할 ‘무한한 에너지’가 있지만, 마음을 닫고 방어하면 이 에너지가 흐르지 못한다.
반대로 마음을 열면, 특별한 외부 요인 없이도 생기가 솟아오른다.
Heart (Center)이라는 에너지 센터를 이해한다:
대부분의 부정적 감정이나 오래된 상처가 “가슴이 닫히는” 형태로 드러난다.
사소한 한마디 말이나 특정 상황이, 과거의 통증을 불러와서 가슴을 갑자기 수축시키기도 한다.
감정을 ‘즉시 흘려보내기’ 연습을 한다:
누군가의 말이나 사건이 불쾌해서 마음이 ‘닫히려고’ 할 때, 곧장 그 움츠러드는 느낌을 의식하고, 긴장된 부위를 이완하거나 호흡을 통해 흘려보낸다.
제때 놓아주지 않으면 사소한 상처가 큰 감정 폭발로 번지므로, Singer는 “조금이라도 거슬릴 때 바로 열어 주는” 선택이 중요하다고 말한다.
‘내면의 가시’를 제거한다:
마음속 아픈 기억이나 거절감, 외로움, 완벽주의 등은 깊은 상처(가시)로 작동해 일상을 방어적으로 만든다.
이 가시를 건드릴까 두려워 계속 피하면 삶이 고달파지므로, 과거 상처가 떠오를 때 정면으로 인정하고 에너지를 통과시켜야 한다.
생각으로만 ‘고치려’ 애쓰지 않는다:
“내 마음을 어떻게든 논리적으로 해결해야 해!”라고 집착하면, 오히려 더 복잡한 생각의 미로에 빠진다.
그보다는 ‘떠오르는 생각은 단지 생각’일 뿐임을 알고, 억지로 없애려 하기보다 흐르게 놔둘 때, 마음이 스스로 치유되는 길을 찾는다.
고통은 자유를 위한 통로일 수 있다:
억눌려온 고통을 대면하는 순간은 괴롭지만, 그 과정을 통해 깊은 해방감을 얻는다.
명상 중에 혹은 일상 속에서 두려움·슬픔이 치솟을 때 등을 돌리지 않고 그냥 “나타난 에너지”로 보아주면, 그 힘이 점차 줄어든다.
지나친 ‘벽(개념·고정관념)’을 허무는 태도를 지닌다:
자아가 만든 안전지대를 과잉보호하다 보면 새로운 경험을 막는다.
스스로 쌓아온 벽을 꾸준히 내려놓고, 삶이 줄 수 있는 자연스러운 흐름을 받아들일 때 내면이 확장된다.
경계(한계)를 만날 때마다 열린 태도를 택한다:
일상의 두려움·민감한 지점이 드러날 때 이를 피하지 않고 “오히려 통과하여 나아간다”는 식으로 접근하면, 의식이 한층 깊어지고 성장한다.
이렇게 반복적으로 스스로를 초월하려 애쓰다 보면 “생각보다 더 큰 자아”를 체험하게 된다.
“무조건 행복(무조건적 행복)”을 선택한다:
행복을 날씨·사람·사건 등 외부 조건에 달아놓으면, 늘 휘둘리게 된다.
Singer는 “상황에 상관없이 행복하겠다”는 결심이 가능하다고 보며, 그 선택 자체가 의식 변화를 불러온다고 말한다.
비저항(Nonresistance)을 실천한다:
저항은 곧 스트레스다. 삶의 흐름에 매 순간 몸과 마음을 다치지 않고 참여하려면, 오는 상황을 억지로 뒤집으려 하기보다는 먼저 인정하고 차분히 대처한다.
그러면 문제 해결도 더 쉽게 이뤄지며, 감정 소모가 확연히 줄어든다.
죽음을 의식하여 삶을 더 소중히 여긴다:
언제 끝날지 모르는 생이기에, “지금 이 순간”을 깊이 살아낼 동기가 된다.
“내게 남은 시간이 일주일뿐이라면?” 하고 생각해보면, 사소한 다툼에 집착하기보다 주변인들과 사랑을 나누는 편이 훨씬 현명해진다.
중용(中庸)을 찾는다:
모든 것은 과하거나 부족해도 문제가 되므로, 한쪽 극단으로 치우치는 대신 자연스런 중심점을 찾는다.
극단에 있을 때 에너지가 소모되고, 가운데로 돌아올 때 가장 편안하고 힘이 모인 상태가 된다.
신적(神的) 관점, ‘무조건적 사랑’을 지향한다:
‘신성의 눈’으로 보면, 어떤 사람이나 상황도 본질적으로 아름답고 소중하다.
마음의 닫힘과 과거 상처를 초월해 가면, 점차 모든 것에 대한 애정과 포용이 커지면서, 삶을 한층 자유롭고 밝게 바라보게 된다.
‘자동 운전(Autopilot) 모드’에서 벗어나기
대부분의 사람들은 인생의 거의 모든 영역을 ‘무의식적인 반복 루틴(Autopilot)’으로 살고 있으며, 이 과정을 의식하지 못한다.
이런 ‘무의식적 일상’을 탈피하여 “의도 있는 하루(의식적 삶)”로 전환해야 한다고 조언.
일반적인 예: 눈 뜨자마자 준비하고, 교통체증 뚫고 출근, 이메일 처리, 다시 퇴근, 저녁 먹고 잠드는 식으로 다음 날도 반복되는 생활. 이 과정에서 ‘내가 진짜로 가고 싶은 인생 경로’를 묻지 않음.
의도(인텐션) 설정: 하루 중 일정 시간을 확보해 “내가 정말 중요하게 여기는 가치, 앞으로 5~10년 뒤 모습, 이 시점에서 꼭 이루고 싶은 것” 등을 꾸준히 고민하고 행동 계획을 수립해야 함.
위버가 제안하는 방법 중 하나: ‘코치(Executive Coach)’ 고용 혹은 친구와의 정기 미팅 등, 스스로 점검하고 깊이 있는 질문을 주고받을 수 있는 장치를 마련하면 자동운전 모드에서 빠져나오기 수월함.
‘지니(Genie) 프레임워크’: “실패가 없다면 무엇을 할 것인가?”
자신이 ‘진짜로’ 하고 싶은 일의 근원을 찾기 위해, “만약 어떤 분야에 뛰어들어도 반드시 잘될 것이라는 요술램프(지니)의 보장이 있다면, 무엇을 하겠는가?”를 묻는다.
이 질문을 통해 ‘실패에 대한 두려움’ 없이 마음속 열망을 꺼내볼 수 있음.
학생 예시: 컨설팅 출신의 한 브라질 학생이 사실은 ‘브라질 교육격차 해소를 위한 비영리 단체’를 만들고 싶어 했으나, 실패·재정·경력 등의 문제로 망설였음.
지니 질문을 통해 본인이 진정 가고 싶었던 길(비영리 단체 설립)을 구체화했고, 강의 및 코칭 과정에서 두려움·제약 요인을 하나씩 극복하여 실제 실행으로 옮김.
위버 본인 역시 처음부터 명확한 미래 보장이 없었지만, “창업·투자 운영”이 자신의 지니 목표임을 깨닫고 도전했고 결국 성공적인 결과에 이르렀다고 밝힘.
‘나쁜 신념(Limiting Beliefs)’을 인식하고 해결하기
‘나는 돈이 부족해서 안 된다’, ‘경험이 없어서 안 될 것이다’, ‘가족을 부양해야 해서 못한다’ 등, 자신을 묶어두는 제한적 믿음들이 가장 큰 장애물이다.
먼저 이 믿음들을 글로 적어봄으로써,漠然(막연)했던 두려움을 구체적인 해결 과제로 전환할 수 있음.
브라질 학생 사례: “재원은 어떻게 확보하지?”, “사업계획이 전혀 없는데?” 등의 막연한 두려움 → 한 장의 종이에 모두 적은 뒤, 각각을 해결해야 할 ‘할 일(To-do)’로 전환함.
위버 본인의 예: “난 재능이 부족해, 난 사람들 앞에서 말 잘 못해” 같은 믿음을 오랜 기간 간직하고 있었으나, 이를 자각하고 난 후에는 단계적으로 해결해왔다고 고백.
한계를 명시함으로써 “이것은 해결할 수 없는 문제”가 아닌 “해결 절차가 필요한 문제”로 바뀌고, 실질적 행동에 나설 수 있게 된다.
‘9개의 인생(Nine Lives) 기법’
내가 살 수 있는 ‘9가지 버전의 삶’을 가정해보는 연습이다.
첫 번째 삶은 ‘지금 내가 살고 있는 삶’을 그대로 적고, 나머지 8개 삶은 “지금부터 새롭게 시작한다면 해보고 싶은, 설레는 인생”들을 구상한다.
모든 시나리오는 “오늘 이 순간부터” 출발해야 하고, 각각 다 흥미롭고 매력적인 삶이어야 한다.
‘9개의 인생’을 떠올리면, 무조건 1~2개 삶만이 진짜 정답이 아니라, 여러 가능성을 실험해볼 수 있다.
큰 폭의 진로 전환이 어렵다면, ‘해보고 싶은 삶’을 부분적으로 ‘현재 삶’에 조금씩 접목하는 식으로 시작 가능(예: 본업 외 팟캐스트나 블로그 등 사이드 프로젝트).
실제로 여러 ‘인생 버전’을 순차적으로 경험할 수도 있음(위버는 대기업 취업 → 창업 → 교수 → 작가·콘텐츠 등 다양한 삶을 차례로 경험).
“인생은 고통이다. 그렇다면 무엇을 위해 고통받을 것인가?”
쉽고 편한 길만 바라다 보면, 장기적으로 더 큰 불행에 빠질 수 있음.
열정과 에너지가 담긴 일을 하더라도 어느 정도 힘든 과정과 희생은 필연적이다.
결국 고통은 피하기 어렵다면, “가치 있는 고통”을 선택해야 한다.
지금 당장 편해지려 하면, “더 나은 미래”를 위한 변화의 노력(다이어트, 학습, 이직 등) 자체를 미루기 마련.
큰 목표를 이루려면 초기에 ‘더 나빠지는 지점(Worse First)’이 반드시 온다. 예: 몸을 만들려면 시작 한두 달은 근육통과 식단 조절의 스트레스. 그러나 여기서 포기하지 않아야 최종적 성취가 가능.
“내가 다니기 싫은 직장”도 매일 고통스럽긴 마찬가지이므로, 차라리 내가 의미 있는 고통이라 느낄 수 있는 인생 과제를 택하는 것이 더 낫다는 논리.
‘언제 그만둘(quit) 것인가?’ vs. ‘언제 계속할 것인가?’
무언가를 포기하기 전, 충분히 “여전히 그 목표에 열정이 남아 있는가?”, “작게나마 성장 징후가 있는가?”를 검토해야 함.
단, 장기전이 필수적인 영역이 많으니, 성과가 빨리 나오지 않는다고 지나치게 일찍 포기하지 않아야 한다.
위버는 본인이 첫 번째 펀드에서 돈을 잃었고, 이후 수많은 어려움을 겪었으나, “조금씩 나아지는 지표와 성공 사례(bright spots)”에 주목하며 14~18년을 버텨 결국 큰 성공을 거둠.
“성장 신호가 전혀 없고 본인조차도 비전이나 열정을 잃은 상태”라면 그만두는 것도 방법. 하지만 일시적 힘듦만을 이유로 포기하면 진정한 실패로 남음(레슬링 경험).
실행력을 높이는 핵심: 책임감(Accountability)과 코칭
“이런 인생을 살겠다”라는 목표를 세운 뒤, 이를 꾸준히 이행하려면 스스로를 점검할 체계가 필요함.
가장 효과적인 방법 중 하나가 **전문 코치(Executive Coach)**를 두거나, 친구·동료와 정기적으로 서로의 목표를 공유하고 체크하는 것.
위버 자신도 2009년부터 코치를 두어, 매주 혹은 격주별 체크리스트를 작성하지 않으면 코칭 세션에 들어갈 수 없도록 함 → 이 과정에서 명확한 일·주·월 단위 계획과 실천을 강제.
전문 코치를 고용하기 어려운 경우엔 가까운 지인과 ‘목표 브레인스토밍 모임’ 혹은 ‘서로의 진행상황 보고 모임’을 열어도 비슷한 효과를 볼 수 있음.
혼자 생각하거나 적기만 하는 것보다, 대화(말)로 목표를 공유할 때 뇌 활동이 더 활발해지고 실천 가능성이 높아짐.
내면의 게임: “I am enough(나는 이미 충분하다)”
위버는 15년 이상 애써 성취한 재정적 성공 후에도 전혀 내면이 변하지 않는다는 사실을 깨달음.
외부 성취만 좇으면 행복감이 ‘갑자기’ 생기지 않는다. 진짜 게임은 내면의 가치관과 자기 수용감을 확립하는 것.
그가 말한 일화: “큰 자금 회수(엑시트)로 경제적 자유를 어느 정도 얻었지만, 결국 내가 행복해지거나 불안감이 사라지지 않았다.”
“나는 이미 충분하다(I am enough)”라는 내적 선언을 하고, 내가 왜 행복하지 않은지, 무엇을 진짜로 추구하는지 진지하게 돌아봐야 함.
이 같은 통찰은 삶의 목표·의미를 외부가 아닌 내면에서 찾는 계기가 됨.
시간(Time)의 중요성
큰 성공·변화는 대부분 예상보다 훨씬 더 오래 걸린다.
소셜미디어 등은 ‘빠른 성공’만 조명하지만 실제로는 10년 이상 꾸준히 노력해야 열매가 생긴다는 점을 강조.
“Not now(지금은 아냐)”의 위험성
사람들은 하고 싶은 일이 있어도 “지금 당장은 어려우니 나중에”라고 미루지만, 대부분 그 ‘나중’은 오지 않음.
재정적·가족적 책임이 있으면 현실적으로 순차적 접근이 필요하지만, 아예 멈추기보다 작은 단위로라도 시작해 놓아야 한다.
위버의 수면(Sleep) 팁
건강과 인지 기능 개선을 위해 ‘잠’을 매우 중요하게 다룸.
시원한 온도를 유지하는 매트(Chilipad/OOLER 등), 수면안대, 귀마개, 소음기(화이트 노이즈 머신) 사용으로 숙면의 질을 높인다고 언급.
위버 추천 도서
《Untethered Soul》, 《Don’t Believe Everything You Think》: 내면세계 인식, 무의식적 생각 분리를 위한 책
《How to Win Friends and Influence People》(Dale Carnegie): 인간관계·커뮤니케이션 기본서
“인류가 필요한 것은 당신이 살아있는 모습”
대부분의 사람들은 인생의 거의 모든 영역을 ‘무의식적인 반복 루틴(Autopilot)’으로 살고 있으며, 이 과정을 의식하지 못한다.
이런 ‘무의식적 일상’을 탈피하여 “의도 있는 하루(의식적 삶)”로 전환해야 한다고 조언.
일반적인 예: 눈 뜨자마자 준비하고, 교통체증 뚫고 출근, 이메일 처리, 다시 퇴근, 저녁 먹고 잠드는 식으로 다음 날도 반복되는 생활. 이 과정에서 ‘내가 진짜로 가고 싶은 인생 경로’를 묻지 않음.
의도(인텐션) 설정: 하루 중 일정 시간을 확보해 “내가 정말 중요하게 여기는 가치, 앞으로 5~10년 뒤 모습, 이 시점에서 꼭 이루고 싶은 것” 등을 꾸준히 고민하고 행동 계획을 수립해야 함.
위버가 제안하는 방법 중 하나: ‘코치(Executive Coach)’ 고용 혹은 친구와의 정기 미팅 등, 스스로 점검하고 깊이 있는 질문을 주고받을 수 있는 장치를 마련하면 자동운전 모드에서 빠져나오기 수월함.
‘지니(Genie) 프레임워크’: “실패가 없다면 무엇을 할 것인가?”
자신이 ‘진짜로’ 하고 싶은 일의 근원을 찾기 위해, “만약 어떤 분야에 뛰어들어도 반드시 잘될 것이라는 요술램프(지니)의 보장이 있다면, 무엇을 하겠는가?”를 묻는다.
이 질문을 통해 ‘실패에 대한 두려움’ 없이 마음속 열망을 꺼내볼 수 있음.
학생 예시: 컨설팅 출신의 한 브라질 학생이 사실은 ‘브라질 교육격차 해소를 위한 비영리 단체’를 만들고 싶어 했으나, 실패·재정·경력 등의 문제로 망설였음.
지니 질문을 통해 본인이 진정 가고 싶었던 길(비영리 단체 설립)을 구체화했고, 강의 및 코칭 과정에서 두려움·제약 요인을 하나씩 극복하여 실제 실행으로 옮김.
위버 본인 역시 처음부터 명확한 미래 보장이 없었지만, “창업·투자 운영”이 자신의 지니 목표임을 깨닫고 도전했고 결국 성공적인 결과에 이르렀다고 밝힘.
‘나쁜 신념(Limiting Beliefs)’을 인식하고 해결하기
‘나는 돈이 부족해서 안 된다’, ‘경험이 없어서 안 될 것이다’, ‘가족을 부양해야 해서 못한다’ 등, 자신을 묶어두는 제한적 믿음들이 가장 큰 장애물이다.
먼저 이 믿음들을 글로 적어봄으로써,漠然(막연)했던 두려움을 구체적인 해결 과제로 전환할 수 있음.
브라질 학생 사례: “재원은 어떻게 확보하지?”, “사업계획이 전혀 없는데?” 등의 막연한 두려움 → 한 장의 종이에 모두 적은 뒤, 각각을 해결해야 할 ‘할 일(To-do)’로 전환함.
위버 본인의 예: “난 재능이 부족해, 난 사람들 앞에서 말 잘 못해” 같은 믿음을 오랜 기간 간직하고 있었으나, 이를 자각하고 난 후에는 단계적으로 해결해왔다고 고백.
한계를 명시함으로써 “이것은 해결할 수 없는 문제”가 아닌 “해결 절차가 필요한 문제”로 바뀌고, 실질적 행동에 나설 수 있게 된다.
‘9개의 인생(Nine Lives) 기법’
내가 살 수 있는 ‘9가지 버전의 삶’을 가정해보는 연습이다.
첫 번째 삶은 ‘지금 내가 살고 있는 삶’을 그대로 적고, 나머지 8개 삶은 “지금부터 새롭게 시작한다면 해보고 싶은, 설레는 인생”들을 구상한다.
모든 시나리오는 “오늘 이 순간부터” 출발해야 하고, 각각 다 흥미롭고 매력적인 삶이어야 한다.
‘9개의 인생’을 떠올리면, 무조건 1~2개 삶만이 진짜 정답이 아니라, 여러 가능성을 실험해볼 수 있다.
큰 폭의 진로 전환이 어렵다면, ‘해보고 싶은 삶’을 부분적으로 ‘현재 삶’에 조금씩 접목하는 식으로 시작 가능(예: 본업 외 팟캐스트나 블로그 등 사이드 프로젝트).
실제로 여러 ‘인생 버전’을 순차적으로 경험할 수도 있음(위버는 대기업 취업 → 창업 → 교수 → 작가·콘텐츠 등 다양한 삶을 차례로 경험).
“인생은 고통이다. 그렇다면 무엇을 위해 고통받을 것인가?”
쉽고 편한 길만 바라다 보면, 장기적으로 더 큰 불행에 빠질 수 있음.
열정과 에너지가 담긴 일을 하더라도 어느 정도 힘든 과정과 희생은 필연적이다.
결국 고통은 피하기 어렵다면, “가치 있는 고통”을 선택해야 한다.
지금 당장 편해지려 하면, “더 나은 미래”를 위한 변화의 노력(다이어트, 학습, 이직 등) 자체를 미루기 마련.
큰 목표를 이루려면 초기에 ‘더 나빠지는 지점(Worse First)’이 반드시 온다. 예: 몸을 만들려면 시작 한두 달은 근육통과 식단 조절의 스트레스. 그러나 여기서 포기하지 않아야 최종적 성취가 가능.
“내가 다니기 싫은 직장”도 매일 고통스럽긴 마찬가지이므로, 차라리 내가 의미 있는 고통이라 느낄 수 있는 인생 과제를 택하는 것이 더 낫다는 논리.
‘언제 그만둘(quit) 것인가?’ vs. ‘언제 계속할 것인가?’
무언가를 포기하기 전, 충분히 “여전히 그 목표에 열정이 남아 있는가?”, “작게나마 성장 징후가 있는가?”를 검토해야 함.
단, 장기전이 필수적인 영역이 많으니, 성과가 빨리 나오지 않는다고 지나치게 일찍 포기하지 않아야 한다.
위버는 본인이 첫 번째 펀드에서 돈을 잃었고, 이후 수많은 어려움을 겪었으나, “조금씩 나아지는 지표와 성공 사례(bright spots)”에 주목하며 14~18년을 버텨 결국 큰 성공을 거둠.
“성장 신호가 전혀 없고 본인조차도 비전이나 열정을 잃은 상태”라면 그만두는 것도 방법. 하지만 일시적 힘듦만을 이유로 포기하면 진정한 실패로 남음(레슬링 경험).
실행력을 높이는 핵심: 책임감(Accountability)과 코칭
“이런 인생을 살겠다”라는 목표를 세운 뒤, 이를 꾸준히 이행하려면 스스로를 점검할 체계가 필요함.
가장 효과적인 방법 중 하나가 **전문 코치(Executive Coach)**를 두거나, 친구·동료와 정기적으로 서로의 목표를 공유하고 체크하는 것.
위버 자신도 2009년부터 코치를 두어, 매주 혹은 격주별 체크리스트를 작성하지 않으면 코칭 세션에 들어갈 수 없도록 함 → 이 과정에서 명확한 일·주·월 단위 계획과 실천을 강제.
전문 코치를 고용하기 어려운 경우엔 가까운 지인과 ‘목표 브레인스토밍 모임’ 혹은 ‘서로의 진행상황 보고 모임’을 열어도 비슷한 효과를 볼 수 있음.
혼자 생각하거나 적기만 하는 것보다, 대화(말)로 목표를 공유할 때 뇌 활동이 더 활발해지고 실천 가능성이 높아짐.
내면의 게임: “I am enough(나는 이미 충분하다)”
위버는 15년 이상 애써 성취한 재정적 성공 후에도 전혀 내면이 변하지 않는다는 사실을 깨달음.
외부 성취만 좇으면 행복감이 ‘갑자기’ 생기지 않는다. 진짜 게임은 내면의 가치관과 자기 수용감을 확립하는 것.
그가 말한 일화: “큰 자금 회수(엑시트)로 경제적 자유를 어느 정도 얻었지만, 결국 내가 행복해지거나 불안감이 사라지지 않았다.”
“나는 이미 충분하다(I am enough)”라는 내적 선언을 하고, 내가 왜 행복하지 않은지, 무엇을 진짜로 추구하는지 진지하게 돌아봐야 함.
이 같은 통찰은 삶의 목표·의미를 외부가 아닌 내면에서 찾는 계기가 됨.
시간(Time)의 중요성
큰 성공·변화는 대부분 예상보다 훨씬 더 오래 걸린다.
소셜미디어 등은 ‘빠른 성공’만 조명하지만 실제로는 10년 이상 꾸준히 노력해야 열매가 생긴다는 점을 강조.
“Not now(지금은 아냐)”의 위험성
사람들은 하고 싶은 일이 있어도 “지금 당장은 어려우니 나중에”라고 미루지만, 대부분 그 ‘나중’은 오지 않음.
재정적·가족적 책임이 있으면 현실적으로 순차적 접근이 필요하지만, 아예 멈추기보다 작은 단위로라도 시작해 놓아야 한다.
위버의 수면(Sleep) 팁
건강과 인지 기능 개선을 위해 ‘잠’을 매우 중요하게 다룸.
시원한 온도를 유지하는 매트(Chilipad/OOLER 등), 수면안대, 귀마개, 소음기(화이트 노이즈 머신) 사용으로 숙면의 질을 높인다고 언급.
위버 추천 도서
《Untethered Soul》, 《Don’t Believe Everything You Think》: 내면세계 인식, 무의식적 생각 분리를 위한 책
《How to Win Friends and Influence People》(Dale Carnegie): 인간관계·커뮤니케이션 기본서
“인류가 필요한 것은 당신이 살아있는 모습”
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하워드 서먼(Howard Thurman)의 명언 인용: "Don’t ask what the world needs. Ask what makes you come alive, and go do it.”
남들이 원하는 게 아니라, 스스로를 ‘살아있게’ 만드는 것을 추구하라는 메시지.
프라이빗 에쿼티(PE) 관점
Alpine Investors가 성공적인 이유: ‘비즈니스 모델/시장’도 중요하지만, 결국 ‘탁월한 경영진(매니지먼트 팀)’이 핵심이라는 철학.
회사 인수 후 직접 선임한 경영자를 통해 기업을 성장시키는 방식을 고수 → “사람”이 알파를 만든다고 봄.
단 한 번의 인생, 의식적으로 설계하라
“우리는 단 한 번의 인생을 살 뿐이므로, 정말 내가 원하는 것이 무엇인지 최대한 구체적으로 그려라.”
돈·안정·평판 등에 지나치게 매몰되지 말고, ‘내면에서 우러나는 열망’과 ‘의미 있는 도전’을 설계한 뒤, 작은 행동부터 시작하라.
코칭·메모·일정관리 등을 활용해 ‘의식적’으로 그 목표에 집중하면, 장기적으로 흔들림 없이 성장할 가능성이 높다.
위버가 학생들에게 제시하는 과제: 매주 혹은 매일 “내가 진정 원하는 목표”와 그를 위한 액션 아이템을 3가지씩 적고 실천하는 것 → 시간이 지날수록 압도적인 차이를 만든다고 설명.
본인이 직접 실행한 결과, 직업적 성공(알파인 인베스터스)과 교육자로서의 성취(스탠퍼드 강의 수상)는 물론, 개인적 성장(가족·멘탈 관리)까지 이뤄냈다고 강조.
남들이 원하는 게 아니라, 스스로를 ‘살아있게’ 만드는 것을 추구하라는 메시지.
프라이빗 에쿼티(PE) 관점
Alpine Investors가 성공적인 이유: ‘비즈니스 모델/시장’도 중요하지만, 결국 ‘탁월한 경영진(매니지먼트 팀)’이 핵심이라는 철학.
회사 인수 후 직접 선임한 경영자를 통해 기업을 성장시키는 방식을 고수 → “사람”이 알파를 만든다고 봄.
단 한 번의 인생, 의식적으로 설계하라
“우리는 단 한 번의 인생을 살 뿐이므로, 정말 내가 원하는 것이 무엇인지 최대한 구체적으로 그려라.”
돈·안정·평판 등에 지나치게 매몰되지 말고, ‘내면에서 우러나는 열망’과 ‘의미 있는 도전’을 설계한 뒤, 작은 행동부터 시작하라.
코칭·메모·일정관리 등을 활용해 ‘의식적’으로 그 목표에 집중하면, 장기적으로 흔들림 없이 성장할 가능성이 높다.
위버가 학생들에게 제시하는 과제: 매주 혹은 매일 “내가 진정 원하는 목표”와 그를 위한 액션 아이템을 3가지씩 적고 실천하는 것 → 시간이 지날수록 압도적인 차이를 만든다고 설명.
본인이 직접 실행한 결과, 직업적 성공(알파인 인베스터스)과 교육자로서의 성취(스탠퍼드 강의 수상)는 물론, 개인적 성장(가족·멘탈 관리)까지 이뤄냈다고 강조.
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일론 머스크가 말한 제품 개발 5단계
1. 요구사항을 “덜 멍청하게” 만들기 (Make your requirements less dumb)
아무 비판 없이 받아들인 요구사항이 실제로는 불필요하거나 잘못된 경우가 많습니다.
누가 제시한 요구사항이든, “이게 꼭 필요한 것인가?” 하고 끊임없이 의문을 제기합니다.
특히 “똑똑한 사람”이 준 요구사항이라도 맹신하지 말고, 왜 필요한지 근본부터 다시 점검해야 합니다.
2. 부품 또는 공정 단계를 과감히 제거하기 (Try very hard to delete the part or process)
불필요한 부품이나 절차(프로세스)를 찾아내 없애야 합니다.
“나중에 필요할지도 몰라”라는 식으로 애매하게 남겨두면 복잡도만 높아집니다.
실제로 불필요함이 드러나 지운 뒤, 10% 정도는 나중에 다시 추가될 수 있을 만큼 “삭제에 대한 적극성”이 필요하다고 강조합니다.
3. 단순화·최적화하기 (Only then do you simplify or optimize)
먼저 “최적화”를 시도하는데, 머스크는 이것이 매우 위험한 습관이라 말합니다.
존재해서는 안 될 부품이나 공정부터 최적화하는 오류에 빠지지 않으려면, 앞서 (1)과 (2)를 철저히 거친 뒤에야 비로소 단순화·최적화를 진행해야 합니다.
4. 사이클 타임 가속하기 (Accelerate cycle time)
개발·생산 과정을 더 빠르게 반복(Iterate)하여, 결함이나 개선점을 신속히 찾아내는 단계입니다.
그러나 (1)·(2)·(3)을 충분히 하지 않은 채 속도부터 높이면, 잘못된 구조를 빠르게 양산하는 결과가 됩니다.
5. 자동화하기 (Automate)
마지막 단계가 자동화이며, 잘못된 설계·공정을 그대로 자동화하면 걷잡을 수 없는 비효율과 문제를 야기하게 됩니다.
• 머스크 스스로도 “이 순서를 거꾸로 했다가 큰 실패를 여러 번 경험했다”고 예를 들며, 우선은 불필요한 것들을 제거하고 최적화한 뒤에야 자동화를 추진해야 한다고 강조합니다.
테슬라 모델3 배터리팩 유리 섬유 매트 사건
일론 머스크는 실제로 배터리팩 생산 라인에 “유리 섬유 매트”가 필요한지 확인도 안 된 채 두고서, 처음에는 로봇 자동화(5단계)부터 하고 가속(4단계)·최적화(3단계)를 시도했습니다.
그러나 결국 “이 매트가 왜 필요한지(1단계)?”를 물어보니, 팀마다 이유가 달랐고 실제로는 아무 소용이 없다는 사실이 드러났습니다.
결국 매트를 제거(2단계)해서 복잡한 로봇 공정을 없앴고, 생산 병목을 해소했습니다.
(1) 요구사항을 철저히 재검토하고,
(2) 불필요한 부품·프로세스를 우선 제거한 뒤,
(3) 남은 요소를 단순화·최적화한다. 그리고 나서야
(4) 생산·개발 속도를 높이고,
(5) 최종적으로 자동화하라.
https://youtu.be/-iNgdvXXaR0
1. 요구사항을 “덜 멍청하게” 만들기 (Make your requirements less dumb)
아무 비판 없이 받아들인 요구사항이 실제로는 불필요하거나 잘못된 경우가 많습니다.
누가 제시한 요구사항이든, “이게 꼭 필요한 것인가?” 하고 끊임없이 의문을 제기합니다.
특히 “똑똑한 사람”이 준 요구사항이라도 맹신하지 말고, 왜 필요한지 근본부터 다시 점검해야 합니다.
2. 부품 또는 공정 단계를 과감히 제거하기 (Try very hard to delete the part or process)
불필요한 부품이나 절차(프로세스)를 찾아내 없애야 합니다.
“나중에 필요할지도 몰라”라는 식으로 애매하게 남겨두면 복잡도만 높아집니다.
실제로 불필요함이 드러나 지운 뒤, 10% 정도는 나중에 다시 추가될 수 있을 만큼 “삭제에 대한 적극성”이 필요하다고 강조합니다.
3. 단순화·최적화하기 (Only then do you simplify or optimize)
먼저 “최적화”를 시도하는데, 머스크는 이것이 매우 위험한 습관이라 말합니다.
존재해서는 안 될 부품이나 공정부터 최적화하는 오류에 빠지지 않으려면, 앞서 (1)과 (2)를 철저히 거친 뒤에야 비로소 단순화·최적화를 진행해야 합니다.
4. 사이클 타임 가속하기 (Accelerate cycle time)
개발·생산 과정을 더 빠르게 반복(Iterate)하여, 결함이나 개선점을 신속히 찾아내는 단계입니다.
그러나 (1)·(2)·(3)을 충분히 하지 않은 채 속도부터 높이면, 잘못된 구조를 빠르게 양산하는 결과가 됩니다.
5. 자동화하기 (Automate)
마지막 단계가 자동화이며, 잘못된 설계·공정을 그대로 자동화하면 걷잡을 수 없는 비효율과 문제를 야기하게 됩니다.
• 머스크 스스로도 “이 순서를 거꾸로 했다가 큰 실패를 여러 번 경험했다”고 예를 들며, 우선은 불필요한 것들을 제거하고 최적화한 뒤에야 자동화를 추진해야 한다고 강조합니다.
테슬라 모델3 배터리팩 유리 섬유 매트 사건
일론 머스크는 실제로 배터리팩 생산 라인에 “유리 섬유 매트”가 필요한지 확인도 안 된 채 두고서, 처음에는 로봇 자동화(5단계)부터 하고 가속(4단계)·최적화(3단계)를 시도했습니다.
그러나 결국 “이 매트가 왜 필요한지(1단계)?”를 물어보니, 팀마다 이유가 달랐고 실제로는 아무 소용이 없다는 사실이 드러났습니다.
결국 매트를 제거(2단계)해서 복잡한 로봇 공정을 없앴고, 생산 병목을 해소했습니다.
(1) 요구사항을 철저히 재검토하고,
(2) 불필요한 부품·프로세스를 우선 제거한 뒤,
(3) 남은 요소를 단순화·최적화한다. 그리고 나서야
(4) 생산·개발 속도를 높이고,
(5) 최종적으로 자동화하라.
https://youtu.be/-iNgdvXXaR0
YouTube
일론의 5단계 법칙
Translated by A
DISCLAIMER
- The copyright of the original video belongs to the original copyright holder.
- We check the copyright permission through the YouTube system, and if it is not confirmed within the system, we proceed with the translation work…
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MBA 고용시장 위축 https://youtu.be/WQ35G6XI8Uw
하버드·스탠포드·MIT 등 주요 경영대 졸업생의 취업률·초봉이 급락.
대형 IT기업(FAANG) 및 컨설팅펌이 중간 관리직·MBA 인력 채용을 대폭 줄이는 추세.
- 마크 핀커스는 MBA의 가치가 "위험 회피"에 있었지만, 현재 경제 상황에서는 이러한 가치가 퇴색되었다고 주장합니다.
- 마크 핀커스는 "Y Combinator" 회사에 합류하는 것과 같이, 스타트업에서 실무 경험을 쌓는 것이 더 유익할 수 있다고 제안합니다.
- 차마스는 AI가 중간 관리자 역할을 대체할 것이라고 예측하며, MBA 학위의 가치가 하락할 것이라고 전망합니다.
- 프리버그는 대학 교육의 효용성에 의문을 제기하며, "실무 경험"과 "사회적 경험"의 중요성을 강조합니다.
- 마크 핀커스는 조니 아이브의 자녀 교육 사례를 언급하며, "도제식 교육" 모델의 가능성을 제시합니다.
- 제이슨은 "Deep Research"와 "Grok"과 같은 AI 도구의 발전상을 소개하며, MBA 교육의 필요성에 의문을 제기합니다.
- 프리버그는 AI를 "개인 교사"에 비유하며, AI가 고등 교육의 가치를 잠식할 것이라고 예측합니다.
하버드·스탠포드·MIT 등 주요 경영대 졸업생의 취업률·초봉이 급락.
대형 IT기업(FAANG) 및 컨설팅펌이 중간 관리직·MBA 인력 채용을 대폭 줄이는 추세.
- 마크 핀커스는 MBA의 가치가 "위험 회피"에 있었지만, 현재 경제 상황에서는 이러한 가치가 퇴색되었다고 주장합니다.
- 마크 핀커스는 "Y Combinator" 회사에 합류하는 것과 같이, 스타트업에서 실무 경험을 쌓는 것이 더 유익할 수 있다고 제안합니다.
- 차마스는 AI가 중간 관리자 역할을 대체할 것이라고 예측하며, MBA 학위의 가치가 하락할 것이라고 전망합니다.
- 프리버그는 대학 교육의 효용성에 의문을 제기하며, "실무 경험"과 "사회적 경험"의 중요성을 강조합니다.
- 마크 핀커스는 조니 아이브의 자녀 교육 사례를 언급하며, "도제식 교육" 모델의 가능성을 제시합니다.
- 제이슨은 "Deep Research"와 "Grok"과 같은 AI 도구의 발전상을 소개하며, MBA 교육의 필요성에 의문을 제기합니다.
- 프리버그는 AI를 "개인 교사"에 비유하며, AI가 고등 교육의 가치를 잠식할 것이라고 예측합니다.
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Red-pilled Billionaires, LA Fire Update, Newsom's Price Caps, TikTok Ban, Jobless MBAs
(0:00) The Besties welcome Mark Pincus!
(3:53) Mark's background
(6:02) How Mark got red-pilled for Trump, maintaining friendships despite political differences
(23:21) LA Wildfires update: Newsom's EOs, market impact of price controls
(51:32) Congestion…
(3:53) Mark's background
(6:02) How Mark got red-pilled for Trump, maintaining friendships despite political differences
(23:21) LA Wildfires update: Newsom's EOs, market impact of price controls
(51:32) Congestion…
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"널리 배우고, 자세히 묻고, 신중히 생각하고, 명확히 분별하고, 독실히 행하라(博學之, 審問之, 愼思之, 明辨之, 篤行之)."
중용
중용(中庸)에서 말하는 이 구절은, 시대를 초월하여 우리에게 깊은 울림을 준다. 데이터를 폭넓게 모으고, 데이터에 대해 깊이 탐구하고, 신중하게 따져보고, 데이터의 한계는 명확히 인식하고, 마지막으로 현명하게 활용해야 한다는 것이다. 데이터는 도구일 뿐, 결국 사용하는 것은 사람의 몫이다. 데이터는 우리에게 길을 보여줄 수는 있지만, 그 길을 걷는 것은 결국 우리 자신의 선택이다.
중용
중용(中庸)에서 말하는 이 구절은, 시대를 초월하여 우리에게 깊은 울림을 준다. 데이터를 폭넓게 모으고, 데이터에 대해 깊이 탐구하고, 신중하게 따져보고, 데이터의 한계는 명확히 인식하고, 마지막으로 현명하게 활용해야 한다는 것이다. 데이터는 도구일 뿐, 결국 사용하는 것은 사람의 몫이다. 데이터는 우리에게 길을 보여줄 수는 있지만, 그 길을 걷는 것은 결국 우리 자신의 선택이다.
The biggest mistake first-time founders make? Overthinking. Here's what we did differently when building Decagon.
Our entire market research consisted of a simple idea: Just start talking to customers.
When you’re trying to figure out what to work on, most first-time founders will focus on:
→ What market is the best?
→ What trends are interesting?
→ What product “makes sense?"
But this kind of thinking can be a huge waste of time.
Instead, Ashwin and I decided not to overthink at all and started talking to prospects instead.
We knew we were excited about AI agents. GPT-4 had just come out and it unlocked a whole new capability that just wasn’t possible before.
And through our talks with prospects, we identified that customer experience was the golden market for AI agents. It’s where the need was clearest, and the value was undeniable.
We focused on solving that specific problem, and things snowballed pretty quickly from there as we landed big customers in no time.
At Decagon, this approach allowed us to build a product driven by customer needs and, for a startup, that’s where success lies.
Our entire market research consisted of a simple idea: Just start talking to customers.
When you’re trying to figure out what to work on, most first-time founders will focus on:
→ What market is the best?
→ What trends are interesting?
→ What product “makes sense?"
But this kind of thinking can be a huge waste of time.
Instead, Ashwin and I decided not to overthink at all and started talking to prospects instead.
We knew we were excited about AI agents. GPT-4 had just come out and it unlocked a whole new capability that just wasn’t possible before.
And through our talks with prospects, we identified that customer experience was the golden market for AI agents. It’s where the need was clearest, and the value was undeniable.
We focused on solving that specific problem, and things snowballed pretty quickly from there as we landed big customers in no time.
At Decagon, this approach allowed us to build a product driven by customer needs and, for a startup, that’s where success lies.
https://www.amazon.com/How-Take-Smart-Notes.../dp/1542866502
왜 ‘누구나 글을 쓴다’고 말하는가?
학생·교수·논픽션 작가만이 아니라, 지식노동을 하는 모든 사람은 끊임없이 무언가를 기록한다(아이디어 메모·발표준비·연구노트 등).
그러나 대부분의 글쓰기 가이드나 학술 글쓰기 안내서는 주로 *‘결과물’*인 논문·에세이·책 쓰기에만 초점을 두고, 일상적인 노트 작성 과정은 간과한다.
‘노트 작성’이 왜 중요한가?
글쓰기는 연구의 결과물이 아니라, 연구 과정 그 자체를 구성하는 매개이다.
일상적으로 어떤 식으로 노트를 작성·정리하느냐가, 막상 논문이나 에세이를 쓸 때 결정적으로 영향을 미친다.
‘공들인 노트'가 있으면 ‘빈 화면(Blank page)의 공포’를 겪지 않아도 된다.
대부분의 사람들은 왜 이 방식을 모르고 지나치는가?
즉각적인 실패나 문제가 드러나지 않으니, 노트를 잘못 관리해도 곧바로 불이익을 체감하지 못한다.
글쓰기 마감 직전이 돼서야 비효율이 눈에 띄지만, 그때는 이미 늦어버려서 ‘임시방편’(예: 마감 스트레스, 억지 계획)만 쓰게 된다.
결국 책의 목적
“어떻게 매일의 글쓰기와 노트 정리를 효율적으로 시스템화할 것인가”를 알려주고, 이를 통해 장기적으로 품질 높은 결과물을 빠르고 쉽게 쓰도록 하는 것이다.
2. 핵심 개념: ‘좋은 노트-관리 시스템’이 가장 중요하다
학업·연구 성공의 결정 요인
지능(IQ)보다도, 일상적 ‘작업습관’과 ‘자기조직화(self-control)’가 성공에 크게 기여한다.
자기조절력이 부족해도, 환경·시스템을 잘 설계하면 의지력 소비를 최소화하고 좋은 결과를 낼 수 있다.
‘슬립박스’(Slip-box)란 무엇인가
니클라스 루만이 고안·사용한 노트 시스템.
간단히 말해, 모든 아이디어·생각을 카드(혹은 디지털 노트) 하나당 하나씩 기록하되, 미리 정해진 분류 없이 고유 번호를 부여하고, 연결(링크)·참조(인덱스)를 통해 유기적으로 엮어 가는 방식이다.
루만은 이 방법으로 30년간 58권 이상의 책, 수백 편의 논문을 써 냄.
루만의 사례
독학으로 공부하던 루만은 행정직 공무원 생활을 하면서, 퇴근 후 철저하게 노트(슬립박스)에 아이디어와 독서 내용을 정리했다.
이 노트들이 서로 얽혀 큰 사상·학설을 만들어 냈고, 전업 연구자가 아님에도 1년 만에 학위와 자격을 모두 갖춰 교수직을 맡게 되었다.
훗날 “나는 절대로 억지로 일하지 않는다. 막힐 때는 다른 작업을 한다”고 말했으며, 이는 노트 시스템 덕분에 가능했다고 강조했다.
슬립박스 사용의 전제
아무리 좋은 노트 시스템이라도, 이를 주기적·습관적으로 운영해야 한다.
또한, 글쓰기 과정을 ‘단계별로 분리(읽기·생각하기·노트정리·초고쓰기·교정 등)’하고, 그 연결고리에 슬립박스를 배치해야 효과가 극대화된다.
3. 실천 방법: 무엇을 하고, 언제, 어떻게 노트에 기록할까
(책에서는 “Everything You Need to Do / Have / Know” 파트로 상세히 제시)
3.1 무엇을 해야 하나? (Everything You Need to Do)
메모의 종류
1. Fleeting note(흘러가는 메모): 즉흥적인 아이디어·생각을 일단 적어두는 용도(휴대용 노트, 티슈, 음성 메모 등). 곧바로 영구 보관할 필요는 없고, 나중에 정제한다.
2. Literature note(문헌 노트): 읽은 자료(책·논문 등)의 핵심 내용, 인용할 부분, 생각 등을 간단히 적되, 출처 정보를 함께 기록(특히 Zotero 등 참고문헌 관리 프로그램 활용).
3. Permanent note(영구 노트): 최종적으로 슬립박스에 들어가는 노트. 내 관점에서 “단일 아이디어/개념”을 독립된 카드로 작성. 맥락 없이 봐도 이해되도록 완전한 문장으로 쓰며, 필요하면 관련 문헌을 명시.
슬립박스에 넣는 단계
1. 하루에 한 번, 혹은 정기적으로 Fleeting note·Literature note를 점검.
2. 그중 의미 있는 아이디어를 “Permanent note” 형태로 재정리·추가.
3. 각 노트에는 고유 번호를 부여, 혹은 디지털 소프트웨어가 자동 부여.
4. 이미 있는 다른 노트와 연관되는 지점(근접 아이디어, 대조·비교 가능 아이디어 등)이 있으면 링크·참조를 해둠.
5. 인덱스(Index)나 태그를 간단히 달아서, 훗날 특정 주제나 키워드로 찾아보기 쉽게 만든다.
‘주제를 어떻게 정하나?’
보통 ‘주제 → 자료수집’ 순서가 아니라, 슬립박스에 쌓인 아이디어를 살펴보면서 관심 있게 발전해온 ‘아이디어 묶음(클러스터)’을 찾아내는 방식.
처음부터 “논문 주제”를 정해두고, 그에 맞춰 노트를 쌓는 것이 아니다. “재미있고 중요한 아이디어”가 자연스럽게 무리 지어 모이면, 그것이 곧 쓸 거리.
원고 작성(논문·책) 시
슬립박스에서 관련 노트들을 꺼내 ‘흐름(아웃라인)’을 잡고, 그 노트들을 이어서 초안을 만든다.
이미 노트가 하나의 완성문장·단락처럼 되어 있으므로, 초안 작성이 훨씬 수월.
초안 후 교정, 추가 자료 확인, 문장 다듬기를 거쳐 최종본 완성.
3.2 무엇이 필요한가? (Everything You Need to Have)
필수 4가지 도구
1. 필기구와 종이(혹은 디지털 에디터) : 떠오르는 생각을 언제든 적기.
2. 참고문헌 관리 툴(예: Zotero) : 읽은 자료와 인용정보를 정리·저장.
3. 슬립박스(디지털 또는 실제 카드 박스) : 영구 노트를 체계적으로 보관·연결.
4. 에디터 : 최종 원고 작성 프로그램(Word, LibreOffice 등).
3.3 알아둬야 할 점들 (Everything You Need to Know & A Few Things to Keep in Mind)
단순하지만 지키기 어려운 원칙
노트는 ‘한 노트 당 한 아이디어’를 철저히 지키고, 완성도 있게 쓴다.
슬립박스는 ‘아카이브’가 아니라 ‘생각을 전개하는 무대’이므로, 노트 간 연결(링크)을 많이 만들어 놔야 아이디어가 서로 결합되며 확장된다.
4. 글쓰기·연구 방식의 네 가지 기본 원리 (The Four Underlying Principles)
글쓰기가 곧 전부라고 생각하기
연구·학습·생각을 하는 모든 과정을 ‘글쓰기’ 행위와 떼어놓지 말아야 한다.
“배운 뒤 → 글쓰기”가 아니라, “글을 쓰면서(노트로 정리하면서) 배운다.”
‘단순화’가 핵심
절차·도구를 복잡하게 하면 지치거나 중단하기 쉽다.
외부에서 보기에는 단순(노트, 카드 박스, 기본 프로그램 등)해 보이지만, 이 단순성이 사고(思考)의 복잡도를 풍부하게 만들 수 있다(“쉽게 연결 가능”).
사실, 아무도 ‘빈 상태’에서 시작하지 않는다
처음부터 주제를 정해 놓고 완벽히 준비해서 글을 쓰는 것이 아니다.
이미 머릿속에 여러 생각이 있고, 조금씩 노트를 써 가며 이를 발전시키면 된다.
‘브레인스토밍’ 등은 뇌의 편향이나 최신 정보에 치우칠 수 있으므로, 쌓아 둔 노트를 통해 주제를 찾는 편이 훨씬 체계적.
‘작업 흐름(Workflow)’이 스스로 굴러가게 하기
일을 억지로 하기보다는, 노트 작성이 자연스럽게 흥미를 일으키도록.
작은 단위 작업(한두 개 노트 작성·수정·연결 등)은 성취감과 피드백이 빨라 습관 형성에 유리하다.
9장. 분리되면서도 맞물려 있는 작업들 (Separate and Interlocking Tasks)
9.1 모든 작업에 온전히 집중하기
주의력 분산의 문제
이메일·메시지 등으로 자주 끊기면 작업 효율이 크게 떨어진다.
TV, 소셜미디어 등 주변 환경이 점점 자극적이 되어 집중력을 유지하기가 쉽지 않다.
9.2 멀티태스킹은 좋은 아이디어가 아니다
멀티태스킹은 실제로 ‘빠른 전환’일 뿐
여러 일을 동시에 처리한다 느끼지만, 사실은 주의력을 계속 이리저리 옮기는 것이다.
전환 과정 자체가 뇌 에너지를 크게 소모해 생산성과 작업 질 모두 하락.
‘자신은 멀티태스킹에 능숙하다’고 믿는 사람도 실제 성과는 떨어지는 경우가 많다.
9.3 각 작업에 알맞은 ‘주의 모드’ 적용하기
왜 ‘누구나 글을 쓴다’고 말하는가?
학생·교수·논픽션 작가만이 아니라, 지식노동을 하는 모든 사람은 끊임없이 무언가를 기록한다(아이디어 메모·발표준비·연구노트 등).
그러나 대부분의 글쓰기 가이드나 학술 글쓰기 안내서는 주로 *‘결과물’*인 논문·에세이·책 쓰기에만 초점을 두고, 일상적인 노트 작성 과정은 간과한다.
‘노트 작성’이 왜 중요한가?
글쓰기는 연구의 결과물이 아니라, 연구 과정 그 자체를 구성하는 매개이다.
일상적으로 어떤 식으로 노트를 작성·정리하느냐가, 막상 논문이나 에세이를 쓸 때 결정적으로 영향을 미친다.
‘공들인 노트'가 있으면 ‘빈 화면(Blank page)의 공포’를 겪지 않아도 된다.
대부분의 사람들은 왜 이 방식을 모르고 지나치는가?
즉각적인 실패나 문제가 드러나지 않으니, 노트를 잘못 관리해도 곧바로 불이익을 체감하지 못한다.
글쓰기 마감 직전이 돼서야 비효율이 눈에 띄지만, 그때는 이미 늦어버려서 ‘임시방편’(예: 마감 스트레스, 억지 계획)만 쓰게 된다.
결국 책의 목적
“어떻게 매일의 글쓰기와 노트 정리를 효율적으로 시스템화할 것인가”를 알려주고, 이를 통해 장기적으로 품질 높은 결과물을 빠르고 쉽게 쓰도록 하는 것이다.
2. 핵심 개념: ‘좋은 노트-관리 시스템’이 가장 중요하다
학업·연구 성공의 결정 요인
지능(IQ)보다도, 일상적 ‘작업습관’과 ‘자기조직화(self-control)’가 성공에 크게 기여한다.
자기조절력이 부족해도, 환경·시스템을 잘 설계하면 의지력 소비를 최소화하고 좋은 결과를 낼 수 있다.
‘슬립박스’(Slip-box)란 무엇인가
니클라스 루만이 고안·사용한 노트 시스템.
간단히 말해, 모든 아이디어·생각을 카드(혹은 디지털 노트) 하나당 하나씩 기록하되, 미리 정해진 분류 없이 고유 번호를 부여하고, 연결(링크)·참조(인덱스)를 통해 유기적으로 엮어 가는 방식이다.
루만은 이 방법으로 30년간 58권 이상의 책, 수백 편의 논문을 써 냄.
루만의 사례
독학으로 공부하던 루만은 행정직 공무원 생활을 하면서, 퇴근 후 철저하게 노트(슬립박스)에 아이디어와 독서 내용을 정리했다.
이 노트들이 서로 얽혀 큰 사상·학설을 만들어 냈고, 전업 연구자가 아님에도 1년 만에 학위와 자격을 모두 갖춰 교수직을 맡게 되었다.
훗날 “나는 절대로 억지로 일하지 않는다. 막힐 때는 다른 작업을 한다”고 말했으며, 이는 노트 시스템 덕분에 가능했다고 강조했다.
슬립박스 사용의 전제
아무리 좋은 노트 시스템이라도, 이를 주기적·습관적으로 운영해야 한다.
또한, 글쓰기 과정을 ‘단계별로 분리(읽기·생각하기·노트정리·초고쓰기·교정 등)’하고, 그 연결고리에 슬립박스를 배치해야 효과가 극대화된다.
3. 실천 방법: 무엇을 하고, 언제, 어떻게 노트에 기록할까
(책에서는 “Everything You Need to Do / Have / Know” 파트로 상세히 제시)
3.1 무엇을 해야 하나? (Everything You Need to Do)
메모의 종류
1. Fleeting note(흘러가는 메모): 즉흥적인 아이디어·생각을 일단 적어두는 용도(휴대용 노트, 티슈, 음성 메모 등). 곧바로 영구 보관할 필요는 없고, 나중에 정제한다.
2. Literature note(문헌 노트): 읽은 자료(책·논문 등)의 핵심 내용, 인용할 부분, 생각 등을 간단히 적되, 출처 정보를 함께 기록(특히 Zotero 등 참고문헌 관리 프로그램 활용).
3. Permanent note(영구 노트): 최종적으로 슬립박스에 들어가는 노트. 내 관점에서 “단일 아이디어/개념”을 독립된 카드로 작성. 맥락 없이 봐도 이해되도록 완전한 문장으로 쓰며, 필요하면 관련 문헌을 명시.
슬립박스에 넣는 단계
1. 하루에 한 번, 혹은 정기적으로 Fleeting note·Literature note를 점검.
2. 그중 의미 있는 아이디어를 “Permanent note” 형태로 재정리·추가.
3. 각 노트에는 고유 번호를 부여, 혹은 디지털 소프트웨어가 자동 부여.
4. 이미 있는 다른 노트와 연관되는 지점(근접 아이디어, 대조·비교 가능 아이디어 등)이 있으면 링크·참조를 해둠.
5. 인덱스(Index)나 태그를 간단히 달아서, 훗날 특정 주제나 키워드로 찾아보기 쉽게 만든다.
‘주제를 어떻게 정하나?’
보통 ‘주제 → 자료수집’ 순서가 아니라, 슬립박스에 쌓인 아이디어를 살펴보면서 관심 있게 발전해온 ‘아이디어 묶음(클러스터)’을 찾아내는 방식.
처음부터 “논문 주제”를 정해두고, 그에 맞춰 노트를 쌓는 것이 아니다. “재미있고 중요한 아이디어”가 자연스럽게 무리 지어 모이면, 그것이 곧 쓸 거리.
원고 작성(논문·책) 시
슬립박스에서 관련 노트들을 꺼내 ‘흐름(아웃라인)’을 잡고, 그 노트들을 이어서 초안을 만든다.
이미 노트가 하나의 완성문장·단락처럼 되어 있으므로, 초안 작성이 훨씬 수월.
초안 후 교정, 추가 자료 확인, 문장 다듬기를 거쳐 최종본 완성.
3.2 무엇이 필요한가? (Everything You Need to Have)
필수 4가지 도구
1. 필기구와 종이(혹은 디지털 에디터) : 떠오르는 생각을 언제든 적기.
2. 참고문헌 관리 툴(예: Zotero) : 읽은 자료와 인용정보를 정리·저장.
3. 슬립박스(디지털 또는 실제 카드 박스) : 영구 노트를 체계적으로 보관·연결.
4. 에디터 : 최종 원고 작성 프로그램(Word, LibreOffice 등).
3.3 알아둬야 할 점들 (Everything You Need to Know & A Few Things to Keep in Mind)
단순하지만 지키기 어려운 원칙
노트는 ‘한 노트 당 한 아이디어’를 철저히 지키고, 완성도 있게 쓴다.
슬립박스는 ‘아카이브’가 아니라 ‘생각을 전개하는 무대’이므로, 노트 간 연결(링크)을 많이 만들어 놔야 아이디어가 서로 결합되며 확장된다.
4. 글쓰기·연구 방식의 네 가지 기본 원리 (The Four Underlying Principles)
글쓰기가 곧 전부라고 생각하기
연구·학습·생각을 하는 모든 과정을 ‘글쓰기’ 행위와 떼어놓지 말아야 한다.
“배운 뒤 → 글쓰기”가 아니라, “글을 쓰면서(노트로 정리하면서) 배운다.”
‘단순화’가 핵심
절차·도구를 복잡하게 하면 지치거나 중단하기 쉽다.
외부에서 보기에는 단순(노트, 카드 박스, 기본 프로그램 등)해 보이지만, 이 단순성이 사고(思考)의 복잡도를 풍부하게 만들 수 있다(“쉽게 연결 가능”).
사실, 아무도 ‘빈 상태’에서 시작하지 않는다
처음부터 주제를 정해 놓고 완벽히 준비해서 글을 쓰는 것이 아니다.
이미 머릿속에 여러 생각이 있고, 조금씩 노트를 써 가며 이를 발전시키면 된다.
‘브레인스토밍’ 등은 뇌의 편향이나 최신 정보에 치우칠 수 있으므로, 쌓아 둔 노트를 통해 주제를 찾는 편이 훨씬 체계적.
‘작업 흐름(Workflow)’이 스스로 굴러가게 하기
일을 억지로 하기보다는, 노트 작성이 자연스럽게 흥미를 일으키도록.
작은 단위 작업(한두 개 노트 작성·수정·연결 등)은 성취감과 피드백이 빨라 습관 형성에 유리하다.
9장. 분리되면서도 맞물려 있는 작업들 (Separate and Interlocking Tasks)
9.1 모든 작업에 온전히 집중하기
주의력 분산의 문제
이메일·메시지 등으로 자주 끊기면 작업 효율이 크게 떨어진다.
TV, 소셜미디어 등 주변 환경이 점점 자극적이 되어 집중력을 유지하기가 쉽지 않다.
9.2 멀티태스킹은 좋은 아이디어가 아니다
멀티태스킹은 실제로 ‘빠른 전환’일 뿐
여러 일을 동시에 처리한다 느끼지만, 사실은 주의력을 계속 이리저리 옮기는 것이다.
전환 과정 자체가 뇌 에너지를 크게 소모해 생산성과 작업 질 모두 하락.
‘자신은 멀티태스킹에 능숙하다’고 믿는 사람도 실제 성과는 떨어지는 경우가 많다.
9.3 각 작업에 알맞은 ‘주의 모드’ 적용하기
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글쓰기는 여러 종류의 주의력을 요한다
예: 초고 쓰기, 교정·검토, 구조 잡기, 아이디어 확장 등은 서로 다른 집중 방식이 필요.
교정 모드는 비판적이고 거리두기가 필요하지만, 아이디어 발상 모드는 훨씬 자유롭고 확산적.
이러한 상반된 주의 상태들을 섞지 말고, 단계별로 분리해 진행하는 것이 효율적.
9.4 플래너(계획자)가 아닌 ‘전문가’ 되기
규칙·원칙만 따르는 ‘계획 중심’ 접근은 복잡한 실제 상황에서 잘 맞지 않음.
전문가는 자신의 ‘습득된 감각(직관)’으로 유연하게 판단을 내린다.
글쓰기도 마찬가지로, 일정표와 단계별 계획에 갇히기보다 작업 흐름에 따라 필요한 일을 즉시 실행할 수 있어야 한다.
9.5 미완료 작업을 닫아두기(Get Closure)
짧은 작업 단위로 끊어두고, 끝냈다는 표시(또는 메모)를 해두면, 뇌가 그 일을 붙잡고 있지 않아도 된다(Zeigarnik 효과).
즉, 해야 할 일을 믿을 만한 외부 시스템(예: 리스트, 슬립박스)에 적어두면, 뇌 용량을 더 중요한 작업에 집중시킬 수 있다.
9.6 결정해야 할 일(Decision)을 줄이기
**의지력도 ‘한정 자원’**이라서, 사소한 결정이 많아지면 쉽게 고갈된다(에고 고갈, Ego Depletion).
작업환경(워크플로)을 표준화해 두면, 불필요한 결정을 줄여서 더 중요한 사고에 에너지를 쓸 수 있다.
“무언가를 해야지”라고 계획만 해두는 것보다, **구체적으로 “바로 노트 하나를 작성해보자”**처럼 즉시 끝낼 수 있는 작업으로 쪼개는 것이 중요.
10장. 이해를 위한 읽기 (Read for Understanding)
10.1 펜을 들고 읽기
읽으면서 중요한 부분·생각을 즉시 요약 메모(‘문헌 노트’)로 남긴다.
자신의 언어로 ‘번역’해 쓰는 과정에서 이해가 깊어지고, 나중에 글에 재활용 가능.
루만도 항상 책을 읽으며 짧은 메모를 작성한 뒤, 이후 슬립박스 노트로 발전시켰다.
10.2 열린 마음 유지하기
확증 편향(Confirmation Bias) 경계: 우리가 원래 믿는 바나 방금 본 정보만 주로 떠올린다.
미리 가설·주제를 정해놓으면, 그에 맞는 정보만 모으는 함정에 빠지기 쉽다.
슬립박스는 ‘모든 관련 정보를 순수하게 축적·연결’하도록 하여, 편향을 어느 정도 극복하게 돕는다.
10.3 요점을 파악하기(Get the Gist)
복잡한 내용을 스스로 간결하고 정확하게 재표현해야 이해도·기억도 높아진다.
반복 읽기나 밑줄 긋기만으로는 (낯익음→이해 착각) 효과가 적고, 메모로 요점을 잡는 것이 핵심.
10.4 ‘읽기를’ 다시 배우기
낯설게 느껴질지라도, ‘내 언어로 정리하는 글쓰기’가 곧 이해 수준을 검증하는 가장 좋은 방법.
머릿속에서만 알 것 같다가, 막상 문장으로 쓰려 하면 부족함이나 모순을 발견하게 된다.
10.5 독서를 통한 학습
읽고-요약하고-슬립박스 노트로 전환하면서 반복해서 사고를 재검증하기에 학습 효과가 극대화.
단순 주입식·암기식 공부는 장기적으로 무의미하며, 실제로는 이해와 연결(Elaboration)이 더 중요.
루만은 같은 책을 여러 번 읽지 않았지만, 노트화·연결 과정을 통해 충분히 자기 지식으로 만들었다.
11장. 스마트 노트 작성 (Take Smart Notes)
11.1 노트를 한 장씩 쌓아 커리어를 만든다
“하루 한 장 쓰기도 버겁다?” 하지만 매일 조금씩 노트를 작성·정리하면, 1년 뒤 엄청난 ‘자료·아이디어 저장고’를 갖게 된다.
루만은 3~6장씩 매일 적어 수십 권 저술을 생산했다.
11.2 뇌 밖에서 사고하기(Think Outside the Brain)
글쓰기·노트화는 단순히 생각을 ‘기록’하는 행위가 아니라, “종이(텍스트) 위에서 생각을 전개하고 검증하는 과정.”
파인먼도 “노트는 내 생각의 기록이 아니라, 내가 실제로 생각하는(작업하는) 무대”라고 말했다.
외부화된 메모는 뇌의 한계를 보완하고, 새로운 연상과 결합을 가능하게 한다.
12장. 아이디어 발전 (Develop Ideas)
12.1 주제(Topic) 발전
슬립박스에서 노트들 간 연결고리가 형성되면 자연스럽게 주제가 드러나거나 발전한다.
인덱스(또는 태그)를 통해 찾아볼 때, 관련 노트를 함께 묶고 정리해둔 ‘개요 노트(overview note)’가 있으면 좋다.
중요한 것은: 처음부터 큰 주제를 정해두는 것이 아니라, 노트 연결과 발전으로부터 주제가 ‘발견’되는 것.
12.2 스마트하게 연결하기(Make Smart Connections)
디지털 슬립박스라면 링크 기능을 통해 노트 간 직접 연결.
‘특정 주제 개요 노트’(여러 노트 링크를 모음)나 ‘단순 노트→노트 링크’ 등 다양한 형태로 상호 참조.
연결 과정 자체가 사고를 자극하며, 예상 못 한 아이디어가 나오기도 한다.
12.3 비교·수정·차이를 구분(Compare, Correct, Differentiate)
새 노트를 기존 노트와 비교하다 보면 중복, 모순, 미묘한 차이를 발견해 사고가 정교해진다.
서로 반대되는 아이디어(모순·패러독스)를 찾는 과정에서 가장 큰 통찰이 생길 수 있다.
12.4 사고를 위한 도구상자(Assemble a Toolbox)
다양한 ‘멘탈 모델(이론·개념 프레임)’을 축적하면, 새 정보를 해석하고 연결하기 수월해진다(“latticework of mental models”).
슬립박스는 사실과 아이디어를 한데 모아서, 실제 사고 과정에서 ‘넓은 시각’을 제공하는 장치가 된다.
12.5 슬립박스를 창의성 엔진으로 사용하기
새로운 아이디어는 갑자기 번쩍 떠오르기보다는, 이미 충분히 깊이 고민한 것들이 다른 맥락과 만나면서 발화하는 경우가 많다.
루만의 시스템은 습관적으로 노트를 접목하고 재배치하면서, 생각의 예측불가한 만남을 늘려준다.
12.6 상자 안에서 생각하기(Think Inside the Box)
“틀 밖에서 생각하라”는 말과 달리, 적절한 제한·구조가 있을 때 창의성은 더 잘 발휘된다.
슬립박스가 바로 그런 *규칙과 형식(한 노트 당 한 아이디어, 동일 형식, 시스템화)*을 제공해, 내용을 자유롭게 재조합하고 상상해볼 수 있게 함.
12.7 제약이 창의성을 촉진한다(Facilitate Creativity through Restrictions)
형식이 단순할수록(예: 한 노트 = 한 아이디어, A6 사이즈) 오히려 사고의 폭이 넓어진다.
더 많은 기능·복잡한 분류 시스템은 주의력을 뺏고, *중요한 본질(아이디어 연결·재발견)*에 쓸 에너지를 소모하게 만든다.
13장. 통찰을 공유하기 (Share Your Insight)
13.1 브레인스토밍이 아닌 ‘슬립박스 스토밍’(From Brainstorming to Slip-box-Storming)
일반적인 브레인스토밍은 방금 떠오른 생각에 의존하므로 편향이 심하고, 실제로는 그렇게 창의적이지 못한 경우가 많다.
슬립박스를 쓰면 이미 쌓인 노트들을 살펴보며, 자연스럽게 인사이트가 연결·진화된 상태의 주제를 선택할 수 있어 훨씬 생산적.
13.2 위에서 아래로(Top Down)가 아닌 아래에서 위로(Bottom Up)
**처음부터 ‘이 주제로 하겠다’**고 결정하면, 그 틀에 맞춰 정보만 찾는 위험이 크다(확증 편향·차선 변경 어려움).
슬립박스에서 이미 형성된 노트 묶음을 보면, 내가 무의식중에 꾸준히 흥미·재료를 쌓아온 부분이 무엇인지 확인 가능.
이는 결과적으로 탄탄한 근거와 호기심을 토대로 작업을 하게 하며, 아이디어 수정에도 유연하다.
13.3 흥미를 따라가면서 일하기(Getting Things Done by Following Your Interests)
쓰고 싶은 주제, 흥미로운 방향으로 자유롭게 진행해야 동기가 계속 유지된다.
슬립박스는 관심 변화를 즉시 반영할 수 있어, 한 가설에 얽매이지 않고 더 가치 있는 방향으로 전환 가능.
13.4 마무리와 점검(Finishing and Review)
노트가 어느 정도 쌓이고 구조가 잡히면, 원고의 초안을 신속히 구성할 수 있다.
여러 프로젝트를 동시에 진행하는 것이 좋다. 어느 한 작업이 막히면, 다른 프로젝트 노트로 전환해 계속 아이디어를 굴릴 수 있기 때문.
예: 초고 쓰기, 교정·검토, 구조 잡기, 아이디어 확장 등은 서로 다른 집중 방식이 필요.
교정 모드는 비판적이고 거리두기가 필요하지만, 아이디어 발상 모드는 훨씬 자유롭고 확산적.
이러한 상반된 주의 상태들을 섞지 말고, 단계별로 분리해 진행하는 것이 효율적.
9.4 플래너(계획자)가 아닌 ‘전문가’ 되기
규칙·원칙만 따르는 ‘계획 중심’ 접근은 복잡한 실제 상황에서 잘 맞지 않음.
전문가는 자신의 ‘습득된 감각(직관)’으로 유연하게 판단을 내린다.
글쓰기도 마찬가지로, 일정표와 단계별 계획에 갇히기보다 작업 흐름에 따라 필요한 일을 즉시 실행할 수 있어야 한다.
9.5 미완료 작업을 닫아두기(Get Closure)
짧은 작업 단위로 끊어두고, 끝냈다는 표시(또는 메모)를 해두면, 뇌가 그 일을 붙잡고 있지 않아도 된다(Zeigarnik 효과).
즉, 해야 할 일을 믿을 만한 외부 시스템(예: 리스트, 슬립박스)에 적어두면, 뇌 용량을 더 중요한 작업에 집중시킬 수 있다.
9.6 결정해야 할 일(Decision)을 줄이기
**의지력도 ‘한정 자원’**이라서, 사소한 결정이 많아지면 쉽게 고갈된다(에고 고갈, Ego Depletion).
작업환경(워크플로)을 표준화해 두면, 불필요한 결정을 줄여서 더 중요한 사고에 에너지를 쓸 수 있다.
“무언가를 해야지”라고 계획만 해두는 것보다, **구체적으로 “바로 노트 하나를 작성해보자”**처럼 즉시 끝낼 수 있는 작업으로 쪼개는 것이 중요.
10장. 이해를 위한 읽기 (Read for Understanding)
10.1 펜을 들고 읽기
읽으면서 중요한 부분·생각을 즉시 요약 메모(‘문헌 노트’)로 남긴다.
자신의 언어로 ‘번역’해 쓰는 과정에서 이해가 깊어지고, 나중에 글에 재활용 가능.
루만도 항상 책을 읽으며 짧은 메모를 작성한 뒤, 이후 슬립박스 노트로 발전시켰다.
10.2 열린 마음 유지하기
확증 편향(Confirmation Bias) 경계: 우리가 원래 믿는 바나 방금 본 정보만 주로 떠올린다.
미리 가설·주제를 정해놓으면, 그에 맞는 정보만 모으는 함정에 빠지기 쉽다.
슬립박스는 ‘모든 관련 정보를 순수하게 축적·연결’하도록 하여, 편향을 어느 정도 극복하게 돕는다.
10.3 요점을 파악하기(Get the Gist)
복잡한 내용을 스스로 간결하고 정확하게 재표현해야 이해도·기억도 높아진다.
반복 읽기나 밑줄 긋기만으로는 (낯익음→이해 착각) 효과가 적고, 메모로 요점을 잡는 것이 핵심.
10.4 ‘읽기를’ 다시 배우기
낯설게 느껴질지라도, ‘내 언어로 정리하는 글쓰기’가 곧 이해 수준을 검증하는 가장 좋은 방법.
머릿속에서만 알 것 같다가, 막상 문장으로 쓰려 하면 부족함이나 모순을 발견하게 된다.
10.5 독서를 통한 학습
읽고-요약하고-슬립박스 노트로 전환하면서 반복해서 사고를 재검증하기에 학습 효과가 극대화.
단순 주입식·암기식 공부는 장기적으로 무의미하며, 실제로는 이해와 연결(Elaboration)이 더 중요.
루만은 같은 책을 여러 번 읽지 않았지만, 노트화·연결 과정을 통해 충분히 자기 지식으로 만들었다.
11장. 스마트 노트 작성 (Take Smart Notes)
11.1 노트를 한 장씩 쌓아 커리어를 만든다
“하루 한 장 쓰기도 버겁다?” 하지만 매일 조금씩 노트를 작성·정리하면, 1년 뒤 엄청난 ‘자료·아이디어 저장고’를 갖게 된다.
루만은 3~6장씩 매일 적어 수십 권 저술을 생산했다.
11.2 뇌 밖에서 사고하기(Think Outside the Brain)
글쓰기·노트화는 단순히 생각을 ‘기록’하는 행위가 아니라, “종이(텍스트) 위에서 생각을 전개하고 검증하는 과정.”
파인먼도 “노트는 내 생각의 기록이 아니라, 내가 실제로 생각하는(작업하는) 무대”라고 말했다.
외부화된 메모는 뇌의 한계를 보완하고, 새로운 연상과 결합을 가능하게 한다.
12장. 아이디어 발전 (Develop Ideas)
12.1 주제(Topic) 발전
슬립박스에서 노트들 간 연결고리가 형성되면 자연스럽게 주제가 드러나거나 발전한다.
인덱스(또는 태그)를 통해 찾아볼 때, 관련 노트를 함께 묶고 정리해둔 ‘개요 노트(overview note)’가 있으면 좋다.
중요한 것은: 처음부터 큰 주제를 정해두는 것이 아니라, 노트 연결과 발전으로부터 주제가 ‘발견’되는 것.
12.2 스마트하게 연결하기(Make Smart Connections)
디지털 슬립박스라면 링크 기능을 통해 노트 간 직접 연결.
‘특정 주제 개요 노트’(여러 노트 링크를 모음)나 ‘단순 노트→노트 링크’ 등 다양한 형태로 상호 참조.
연결 과정 자체가 사고를 자극하며, 예상 못 한 아이디어가 나오기도 한다.
12.3 비교·수정·차이를 구분(Compare, Correct, Differentiate)
새 노트를 기존 노트와 비교하다 보면 중복, 모순, 미묘한 차이를 발견해 사고가 정교해진다.
서로 반대되는 아이디어(모순·패러독스)를 찾는 과정에서 가장 큰 통찰이 생길 수 있다.
12.4 사고를 위한 도구상자(Assemble a Toolbox)
다양한 ‘멘탈 모델(이론·개념 프레임)’을 축적하면, 새 정보를 해석하고 연결하기 수월해진다(“latticework of mental models”).
슬립박스는 사실과 아이디어를 한데 모아서, 실제 사고 과정에서 ‘넓은 시각’을 제공하는 장치가 된다.
12.5 슬립박스를 창의성 엔진으로 사용하기
새로운 아이디어는 갑자기 번쩍 떠오르기보다는, 이미 충분히 깊이 고민한 것들이 다른 맥락과 만나면서 발화하는 경우가 많다.
루만의 시스템은 습관적으로 노트를 접목하고 재배치하면서, 생각의 예측불가한 만남을 늘려준다.
12.6 상자 안에서 생각하기(Think Inside the Box)
“틀 밖에서 생각하라”는 말과 달리, 적절한 제한·구조가 있을 때 창의성은 더 잘 발휘된다.
슬립박스가 바로 그런 *규칙과 형식(한 노트 당 한 아이디어, 동일 형식, 시스템화)*을 제공해, 내용을 자유롭게 재조합하고 상상해볼 수 있게 함.
12.7 제약이 창의성을 촉진한다(Facilitate Creativity through Restrictions)
형식이 단순할수록(예: 한 노트 = 한 아이디어, A6 사이즈) 오히려 사고의 폭이 넓어진다.
더 많은 기능·복잡한 분류 시스템은 주의력을 뺏고, *중요한 본질(아이디어 연결·재발견)*에 쓸 에너지를 소모하게 만든다.
13장. 통찰을 공유하기 (Share Your Insight)
13.1 브레인스토밍이 아닌 ‘슬립박스 스토밍’(From Brainstorming to Slip-box-Storming)
일반적인 브레인스토밍은 방금 떠오른 생각에 의존하므로 편향이 심하고, 실제로는 그렇게 창의적이지 못한 경우가 많다.
슬립박스를 쓰면 이미 쌓인 노트들을 살펴보며, 자연스럽게 인사이트가 연결·진화된 상태의 주제를 선택할 수 있어 훨씬 생산적.
13.2 위에서 아래로(Top Down)가 아닌 아래에서 위로(Bottom Up)
**처음부터 ‘이 주제로 하겠다’**고 결정하면, 그 틀에 맞춰 정보만 찾는 위험이 크다(확증 편향·차선 변경 어려움).
슬립박스에서 이미 형성된 노트 묶음을 보면, 내가 무의식중에 꾸준히 흥미·재료를 쌓아온 부분이 무엇인지 확인 가능.
이는 결과적으로 탄탄한 근거와 호기심을 토대로 작업을 하게 하며, 아이디어 수정에도 유연하다.
13.3 흥미를 따라가면서 일하기(Getting Things Done by Following Your Interests)
쓰고 싶은 주제, 흥미로운 방향으로 자유롭게 진행해야 동기가 계속 유지된다.
슬립박스는 관심 변화를 즉시 반영할 수 있어, 한 가설에 얽매이지 않고 더 가치 있는 방향으로 전환 가능.
13.4 마무리와 점검(Finishing and Review)
노트가 어느 정도 쌓이고 구조가 잡히면, 원고의 초안을 신속히 구성할 수 있다.
여러 프로젝트를 동시에 진행하는 것이 좋다. 어느 한 작업이 막히면, 다른 프로젝트 노트로 전환해 계속 아이디어를 굴릴 수 있기 때문.
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13.5 계획 대신 전문성으로(Become an Expert by Giving up Planning)
장기 계획은 대개 지나치게 낙관적(“계획 오류”)이어서 실제로 작동 안 될 때가 많다.
작은 단위 작업(노트 하나 작성 등)을 매일 실행하며 즉시 피드백을 얻으면, 실질적 학습과 숙련이 이뤄진다.
13.6 실제 글쓰기(The Actual Writing)
초안은 초안일 뿐이라는 점을 명심한다. 처음부터 완벽한 문장은 불가능하므로, 우선 쓰고(초고) 나중에 교정·수정.
애착이 가는 부분을 과감히 잘라내야 할 때, 따로 ‘rest’ 파일에 옮겨 놓는 식으로 스스로를 설득하면 수월해진다.
14장. 습관으로 만들기 (Make It a Habit)
인간은 장기적으로 “기존 습관”을 반복할 가능성이 매우 높다.
새 습관(예: 읽을 때마다 펜을 들고 간단히 메모, 그리고 바로 슬립박스에 옮기는 과정)을 의식적으로 도입해야 한다.
한번 자리를 잡으면, 오히려 아무 생각 없이 하게 되므로 꾸준한 성과를 낳는다.
장기 계획은 대개 지나치게 낙관적(“계획 오류”)이어서 실제로 작동 안 될 때가 많다.
작은 단위 작업(노트 하나 작성 등)을 매일 실행하며 즉시 피드백을 얻으면, 실질적 학습과 숙련이 이뤄진다.
13.6 실제 글쓰기(The Actual Writing)
초안은 초안일 뿐이라는 점을 명심한다. 처음부터 완벽한 문장은 불가능하므로, 우선 쓰고(초고) 나중에 교정·수정.
애착이 가는 부분을 과감히 잘라내야 할 때, 따로 ‘rest’ 파일에 옮겨 놓는 식으로 스스로를 설득하면 수월해진다.
14장. 습관으로 만들기 (Make It a Habit)
인간은 장기적으로 “기존 습관”을 반복할 가능성이 매우 높다.
새 습관(예: 읽을 때마다 펜을 들고 간단히 메모, 그리고 바로 슬립박스에 옮기는 과정)을 의식적으로 도입해야 한다.
한번 자리를 잡으면, 오히려 아무 생각 없이 하게 되므로 꾸준한 성과를 낳는다.
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장기 기억(Long-term Memory)의 중요성’과 ‘Anki(간격 반복 플래시카드)’를 활용
1. 장기 기억(Long-term Memory)이 왜 중요한가?
1.1 기억의 중요성
흔히 공부나 연구에서 “기억”은 자연스레 따라오는 부산물쯤으로 여기지만, 실제로는 매우 적극적인 관리가 필요하다.
기억은 사고와 학습의 토대다. 단순 암기처럼 보여도, 높은 수준의 문제 해결·창의성 뒤에는 축적된 ‘패턴 지식’이 있다(체스 달인, 과학자들의 사례 등).
1.2 Memex·웹의 뿌리
Vannevar Bush의 “memex” 구상(1945)은 **‘개인의 기억 보조 장치’**라는 아이디어였고, 훗날 앵겔바트의 인터페이스, 테드 넬슨의 하이퍼텍스트, 팀 버너스리의 웹까지 연결되었다.
즉, **“인간 인지를 증강(Augmenting Human Intellect)”**한다는 전통이 존재해 왔으며, 이 맥락에서 Anki 같은 간격 반복 도구도 ‘개인 메모리 증강 시스템’으로 볼 수 있다.
1.3 왜 ‘의도적’ 장기 기억 관리가 필요한가?
외부 환경(시험·논문 마감 등)에 끌려다니는 형태가 아닌, 내가 ‘어떤 지식을 머리에 담을지’를 스스로 결정하면 훨씬 더 폭넓은 가능성을 열 수 있다.
예: 선형대수 지식을 학부 때 열심히 배웠어도, 나중에 잊어버리면 다시 시간 들여 공부해야 한다. 이를 의도적 메모리 시스템으로 관리한다면, 후에 다시 필요할 때 비용이 훨씬 줄어든다.
또 “안 쓰면 굳이 기억할 필요 없지 않느냐?”고 생각하기 쉽지만, 미리 구조화해두지 않으면 ‘그 지식을 쓸 기회’ 자체를 포착하기가 어려워진다.
2. Anki 활용 사례
2.1 Anki와 간격 반복(Spaced Repetition)
Anki는 ‘질문-답변’ 형태의 플래시카드를 만들고, 복습 주기를 자동 관리해 주는 프로그램이다.
정확히 기억하면 복습 간격이 점점 늘어나고, 틀릴 경우 다시 자주 나오므로 **“기억을 선택 가능한 것”**으로 바꿔준다.
전통적인 암기(매주 전체 복습)보다 훨씬 효율적이라, 10분 정도의 시간 가치만 있다면 카드를 만드는 편이 낫다는 식의 경험칙(규칙)을 세울 수도 있다.
2.2 연구 논문(AlphaGo 논문) 학습 예시
Michael Nielsen이 쓴 글에서도, 저자는 2016년 나온 DeepMind의 AlphaGo 논문을 꼼꼼히 이해하기 위해 Anki를 활용했다고 한다. 이를 조금 더 풀어보면:
1. 가볍게 여러 번 읽기
알파고 논문(“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”)의 핵심 용어·기술(예: Go 보드 크기, 신경망 구조, 훈련 데이터 규모 등)을 빠르게 훑어본다.
처음부터 완벽히 이해하려 하지 말고, **쉬운 ‘사실 정보’**를 Anki에 먼저 옮긴다.
예: “Go 보드 크기는 몇 × 몇인가?” (19×19)
“AlphaGo가 학습한 기보(棋譜) 데이터는 어디서 확보했나?” 등.
2.핵심 아이디어 포착 & 배경지식 보완
여러 번의 ‘가벼운 통독’을 통해 ‘정말 중요해 보이는 구간’을 구별하고, 그 주변 자료(Go 규칙, 강화학습 기초 등)를 추가로 찾아본다.
이때도 Anki 카드를 만든다. 하지만 아직 ‘깊은 수식’이나 ‘복잡한 세부 파라미터’는 건너뛰고, 배경 맥락을 형성하는 카드들을 중심으로 만든다.
예: “정책망(policy network)과 가치망(value network)의 차이는?” “알파고는 왜 MCTS(Monte Carlo Tree Search)와 결합했나?” 같은 질문형 카드.
3. 깊이 있는 정독 & 재독
배경카드를 충분히 쌓은 뒤, 이제 논문 전체를 철저히 읽으면서 세부 설계·알고리즘 흐름을 이해한다.
이때 각종 실험 결과(예: 승률 그래프, 파라미터 세팅)를 ‘그림이나 표’를 카드에 넣기도 한다. “이 그래프는 어떤 의미이며, y축이 무엇을 나타내나?” 등으로 질문형 카드를 만들 수도 있다.
연결·확장
알파고 후속 논문(AlphaGo Zero, AlphaZero)이 나왔을 때, 이전에 만든 카드들이 큰 도움을 준다.
빠르게 핵심 내용을 이해하고, 관련 카드를 추가로 만들면, 알파고 계열의 강화학습 흐름을 장기적으로 축적할 수 있게 된다.
이렇게 Anki로 학습하면, 1년 뒤 같은 주제 논문이 또 나와도 “과거 독해 경험”이 거의 그대로 남아 있는 느낌을 받을 수 있다고 한다. 즉, “장기기억이 됐기 때문에, 새 아이디어가 등장해도 맥락 이해가 빠르다.”
2.3 Anki 사용 전략
- 작게 쪼개기:
“Yes/No”식 질문보다는, 하나의 핵심 아이디어·용어를 명확히 묻고 답하도록 만든다.
“ln -s filename linkname가 어떻게 동작하나?”보다는 “유닉스에서 소프트 링크 만드는 명령어는?”, “ln -s의 인자 순서는?” 같은 식으로 나누어 카드화.
- 실제 목표와 결합:
중요하지 않은 것을 ‘미래에 언젠가 쓸지도 몰라서’ 만들면 흥미가 떨어짐.
**“지금 내가 쓰려는 글/프로젝트/연구”**에 필요한 것을 카드화할수록 잘 연결되고, 기억 유지가 수월하다.
- “고아(Orphan)” 카드 피하기:
맥락 없이 뜬금없는 사실(단 하나의 카드)만 있으면, 나중에 복습 때 “왜 이걸 외우지?” 하고 흥미를 잃기 쉽다.
관련 카드도 2~3개 이상 만들거나, 기존 카드와 연결(예: 태그, 링크)하여 고립되지 않게 한다.
- 단일 덱:
분야별로 여러 덱을 만들기보다, 하나의 큰 덱으로 통합 관리가 편리.
서로 다른 주제들이 섞일 수 있지만, 오히려 그로 인한 ‘의외의 연상’이 창의적 자극이 될 수 있다.
- 카드 밀림 방지:
Anki 복습은 매일 조금씩 꾸준히 해야, 1~2주 쌓인 뒤 한꺼번에 하느라 포기하는 일을 막는다.
이름·용어도 중요:
Feynman 일화에서 말하듯, 이름만 알아서는 ‘본질을 아는 것과 다르다’는 말이 있다. 그러나 이름·용어도 창의적 연결의 출발점이 되므로, 적극적으로 Anki에 넣는 것이 좋을 때가 많다.
3. 더 큰 관점: 기억·인지·도구
3.1 왜 장기 기억이 핵심인가?
“단순 암기”를 무시하기 쉽지만, 사실 장기적으로 정보·지식을 체화해야 문제 해결과 창의적 사고가 자유롭게 이루어진다.
체스 달인이 수많은 ‘덩어리(chunks)’를 빠르게 인식·활용하는 것처럼, 학문·엔지니어링에서도 전문가들은 방대한 개념·패턴을 장기기억에 저장해둔다.
3.2 인지과학과 기억 시스템
간격 반복(Anki 같은) 자체는 19세기 에빙하우스(Ebbinghaus)의 ‘망각 곡선’ 연구에 기반을 두지만, 실제 최적 주기가 무엇인지 완전한 이론은 아직 없다.
그래서 Anki나 SuperMemo 등은 “분산학습 이론 + 시행착오적 설계”를 결합해 만들어졌다.
결국 **“대담한 디자인(Anki 같은) + 점진적 과학 검증”**이 필요하다는 의견이 많다.
실제로 Anki가 기막히게 유용하지만, 활용자가 적거나 표준화되지 못한 이유는, 생각만큼 쉽게 습관화하기 어렵고, 대중적 교육 흐름(시험용 cramming)에 안 맞기 때문 등 요인이 있다.
4. 결론
1. 간격 반복은 저평가됨:
심리학 실험에서 그 효과가 입증되었지만, 학교나 일터 등에서 충분히 활용되지 못하고 있다.
2. Anki는 ‘숙련 기술’:
단어장처럼 쓰는 단순 암기를 넘어, 논문·책·복잡한 지식 구조를 연결·심화 학습하는 도구가 될 수 있다.
특히 “AlphaGo 논문” 사례에서처럼, 중층적인 이해(배경 이론, 신경망 설계 아이디어 등)도 카드화해 실제 프로젝트나 글쓰기에 바로 활용 가능.
3. 지식 구축의 의도적 관리:
체계적으로 기억을 훈련하고(Anki), 노트를 연결해서 제텔카스텐처럼 관리(Obsidian 등)하면 **“생각의 도구”**가 되어, 정보망이 유기적으로 확장된다.
이는 단순히 외우는 것을 넘어, 깊이 있는 이해·창의적 통찰을 꾸준히 누적해가는 방식을 만들어 준다.
https://augmentingcognition.com/ltm.html
1. 장기 기억(Long-term Memory)이 왜 중요한가?
1.1 기억의 중요성
흔히 공부나 연구에서 “기억”은 자연스레 따라오는 부산물쯤으로 여기지만, 실제로는 매우 적극적인 관리가 필요하다.
기억은 사고와 학습의 토대다. 단순 암기처럼 보여도, 높은 수준의 문제 해결·창의성 뒤에는 축적된 ‘패턴 지식’이 있다(체스 달인, 과학자들의 사례 등).
1.2 Memex·웹의 뿌리
Vannevar Bush의 “memex” 구상(1945)은 **‘개인의 기억 보조 장치’**라는 아이디어였고, 훗날 앵겔바트의 인터페이스, 테드 넬슨의 하이퍼텍스트, 팀 버너스리의 웹까지 연결되었다.
즉, **“인간 인지를 증강(Augmenting Human Intellect)”**한다는 전통이 존재해 왔으며, 이 맥락에서 Anki 같은 간격 반복 도구도 ‘개인 메모리 증강 시스템’으로 볼 수 있다.
1.3 왜 ‘의도적’ 장기 기억 관리가 필요한가?
외부 환경(시험·논문 마감 등)에 끌려다니는 형태가 아닌, 내가 ‘어떤 지식을 머리에 담을지’를 스스로 결정하면 훨씬 더 폭넓은 가능성을 열 수 있다.
예: 선형대수 지식을 학부 때 열심히 배웠어도, 나중에 잊어버리면 다시 시간 들여 공부해야 한다. 이를 의도적 메모리 시스템으로 관리한다면, 후에 다시 필요할 때 비용이 훨씬 줄어든다.
또 “안 쓰면 굳이 기억할 필요 없지 않느냐?”고 생각하기 쉽지만, 미리 구조화해두지 않으면 ‘그 지식을 쓸 기회’ 자체를 포착하기가 어려워진다.
2. Anki 활용 사례
2.1 Anki와 간격 반복(Spaced Repetition)
Anki는 ‘질문-답변’ 형태의 플래시카드를 만들고, 복습 주기를 자동 관리해 주는 프로그램이다.
정확히 기억하면 복습 간격이 점점 늘어나고, 틀릴 경우 다시 자주 나오므로 **“기억을 선택 가능한 것”**으로 바꿔준다.
전통적인 암기(매주 전체 복습)보다 훨씬 효율적이라, 10분 정도의 시간 가치만 있다면 카드를 만드는 편이 낫다는 식의 경험칙(규칙)을 세울 수도 있다.
2.2 연구 논문(AlphaGo 논문) 학습 예시
Michael Nielsen이 쓴 글에서도, 저자는 2016년 나온 DeepMind의 AlphaGo 논문을 꼼꼼히 이해하기 위해 Anki를 활용했다고 한다. 이를 조금 더 풀어보면:
1. 가볍게 여러 번 읽기
알파고 논문(“Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search”)의 핵심 용어·기술(예: Go 보드 크기, 신경망 구조, 훈련 데이터 규모 등)을 빠르게 훑어본다.
처음부터 완벽히 이해하려 하지 말고, **쉬운 ‘사실 정보’**를 Anki에 먼저 옮긴다.
예: “Go 보드 크기는 몇 × 몇인가?” (19×19)
“AlphaGo가 학습한 기보(棋譜) 데이터는 어디서 확보했나?” 등.
2.핵심 아이디어 포착 & 배경지식 보완
여러 번의 ‘가벼운 통독’을 통해 ‘정말 중요해 보이는 구간’을 구별하고, 그 주변 자료(Go 규칙, 강화학습 기초 등)를 추가로 찾아본다.
이때도 Anki 카드를 만든다. 하지만 아직 ‘깊은 수식’이나 ‘복잡한 세부 파라미터’는 건너뛰고, 배경 맥락을 형성하는 카드들을 중심으로 만든다.
예: “정책망(policy network)과 가치망(value network)의 차이는?” “알파고는 왜 MCTS(Monte Carlo Tree Search)와 결합했나?” 같은 질문형 카드.
3. 깊이 있는 정독 & 재독
배경카드를 충분히 쌓은 뒤, 이제 논문 전체를 철저히 읽으면서 세부 설계·알고리즘 흐름을 이해한다.
이때 각종 실험 결과(예: 승률 그래프, 파라미터 세팅)를 ‘그림이나 표’를 카드에 넣기도 한다. “이 그래프는 어떤 의미이며, y축이 무엇을 나타내나?” 등으로 질문형 카드를 만들 수도 있다.
연결·확장
알파고 후속 논문(AlphaGo Zero, AlphaZero)이 나왔을 때, 이전에 만든 카드들이 큰 도움을 준다.
빠르게 핵심 내용을 이해하고, 관련 카드를 추가로 만들면, 알파고 계열의 강화학습 흐름을 장기적으로 축적할 수 있게 된다.
이렇게 Anki로 학습하면, 1년 뒤 같은 주제 논문이 또 나와도 “과거 독해 경험”이 거의 그대로 남아 있는 느낌을 받을 수 있다고 한다. 즉, “장기기억이 됐기 때문에, 새 아이디어가 등장해도 맥락 이해가 빠르다.”
2.3 Anki 사용 전략
- 작게 쪼개기:
“Yes/No”식 질문보다는, 하나의 핵심 아이디어·용어를 명확히 묻고 답하도록 만든다.
“ln -s filename linkname가 어떻게 동작하나?”보다는 “유닉스에서 소프트 링크 만드는 명령어는?”, “ln -s의 인자 순서는?” 같은 식으로 나누어 카드화.
- 실제 목표와 결합:
중요하지 않은 것을 ‘미래에 언젠가 쓸지도 몰라서’ 만들면 흥미가 떨어짐.
**“지금 내가 쓰려는 글/프로젝트/연구”**에 필요한 것을 카드화할수록 잘 연결되고, 기억 유지가 수월하다.
- “고아(Orphan)” 카드 피하기:
맥락 없이 뜬금없는 사실(단 하나의 카드)만 있으면, 나중에 복습 때 “왜 이걸 외우지?” 하고 흥미를 잃기 쉽다.
관련 카드도 2~3개 이상 만들거나, 기존 카드와 연결(예: 태그, 링크)하여 고립되지 않게 한다.
- 단일 덱:
분야별로 여러 덱을 만들기보다, 하나의 큰 덱으로 통합 관리가 편리.
서로 다른 주제들이 섞일 수 있지만, 오히려 그로 인한 ‘의외의 연상’이 창의적 자극이 될 수 있다.
- 카드 밀림 방지:
Anki 복습은 매일 조금씩 꾸준히 해야, 1~2주 쌓인 뒤 한꺼번에 하느라 포기하는 일을 막는다.
이름·용어도 중요:
Feynman 일화에서 말하듯, 이름만 알아서는 ‘본질을 아는 것과 다르다’는 말이 있다. 그러나 이름·용어도 창의적 연결의 출발점이 되므로, 적극적으로 Anki에 넣는 것이 좋을 때가 많다.
3. 더 큰 관점: 기억·인지·도구
3.1 왜 장기 기억이 핵심인가?
“단순 암기”를 무시하기 쉽지만, 사실 장기적으로 정보·지식을 체화해야 문제 해결과 창의적 사고가 자유롭게 이루어진다.
체스 달인이 수많은 ‘덩어리(chunks)’를 빠르게 인식·활용하는 것처럼, 학문·엔지니어링에서도 전문가들은 방대한 개념·패턴을 장기기억에 저장해둔다.
3.2 인지과학과 기억 시스템
간격 반복(Anki 같은) 자체는 19세기 에빙하우스(Ebbinghaus)의 ‘망각 곡선’ 연구에 기반을 두지만, 실제 최적 주기가 무엇인지 완전한 이론은 아직 없다.
그래서 Anki나 SuperMemo 등은 “분산학습 이론 + 시행착오적 설계”를 결합해 만들어졌다.
결국 **“대담한 디자인(Anki 같은) + 점진적 과학 검증”**이 필요하다는 의견이 많다.
실제로 Anki가 기막히게 유용하지만, 활용자가 적거나 표준화되지 못한 이유는, 생각만큼 쉽게 습관화하기 어렵고, 대중적 교육 흐름(시험용 cramming)에 안 맞기 때문 등 요인이 있다.
4. 결론
1. 간격 반복은 저평가됨:
심리학 실험에서 그 효과가 입증되었지만, 학교나 일터 등에서 충분히 활용되지 못하고 있다.
2. Anki는 ‘숙련 기술’:
단어장처럼 쓰는 단순 암기를 넘어, 논문·책·복잡한 지식 구조를 연결·심화 학습하는 도구가 될 수 있다.
특히 “AlphaGo 논문” 사례에서처럼, 중층적인 이해(배경 이론, 신경망 설계 아이디어 등)도 카드화해 실제 프로젝트나 글쓰기에 바로 활용 가능.
3. 지식 구축의 의도적 관리:
체계적으로 기억을 훈련하고(Anki), 노트를 연결해서 제텔카스텐처럼 관리(Obsidian 등)하면 **“생각의 도구”**가 되어, 정보망이 유기적으로 확장된다.
이는 단순히 외우는 것을 넘어, 깊이 있는 이해·창의적 통찰을 꾸준히 누적해가는 방식을 만들어 준다.
https://augmentingcognition.com/ltm.html
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오늘에야 언론을 타고 있는 스타게이트 프로젝트는 작년 초에 이미 발표된 프로젝트이다. 트럼프 대통령 취임에 맞춰 홍보차 다시 띄운 것으로 보임. MS와 OpenAI가 스타게이트 슈퍼컴퓨팅 계획 및 구축 발표 후, 샘 알트만이 MS와의 사이에 무슨 일이 있었는지 중동에서 펀딩 유치에 나선 게 화제가 된 바 있다. 이번 발표는 작년 것과 비교해 보았을 때 규모나 액수가 바뀌지 않아 새로운 AI 아젠다라기보다는 미국 정권 교체에 따른 움직임으로 봐야 할 것 같다.
주목할 점은 이번엔 MS 대신 오라클이 전면에 나섰다는 것이다. 실제 진행은 MS가 맡되, 오라클 클라우드 팜을 활용하는 방식이 될 것으로 예상된다. MS가 Azure에 대규모 투자 중이라 여기에 명시적으로 투자할 추가 하드웨어 여력이 부족하고, 오라클은 'CSP를 위한 클라우드'로 포지셔닝하고 있어 이런 구도가 만들어진 것으로 보인다. 또한 오라클 팜과 Azure 팜은 초고속 네트워크로 이어져있다는걸 항상 강조해 온 것도 이런 파트너십에 영향을 줬을 것이다. 동시에 OpenAI의 실소유권 관련으로 반독점 관련하여 작년에 MS가 고생도 했으니 몇가지 조건 걸고 허가했을 듯 하다. OpenAI의 클라우드 리소스 사용시 Azure 우선권 정도를 보장받지 않았을까 싶다.
특이한 점 몇가지. 정부 투자가 빠져있다. 정부는 숟가락 얹기에 그치는 것으로 보인다. 정권에 대한 일종의 여론 선물. 또 하나는 소프트뱅크의 적극적 참여. 작년 초부터 소프트뱅크가 AI 가속기 사업 진출을 노리고 있다. Arm의 NPU 사업 강화나 GraphCore 인수가 그 예다. 이런 이해관계가 OpenAI의 자체 AI 가속기+가속팜 확보 전략과 맞물려 이번 협력이 성사된게 아닐까 싶다. 아마 향후 소프트뱅크의 스타게이트 투자에 NPU 형태의 현물 출자가 포함될 가능성도 있을 듯.
신정규님
주목할 점은 이번엔 MS 대신 오라클이 전면에 나섰다는 것이다. 실제 진행은 MS가 맡되, 오라클 클라우드 팜을 활용하는 방식이 될 것으로 예상된다. MS가 Azure에 대규모 투자 중이라 여기에 명시적으로 투자할 추가 하드웨어 여력이 부족하고, 오라클은 'CSP를 위한 클라우드'로 포지셔닝하고 있어 이런 구도가 만들어진 것으로 보인다. 또한 오라클 팜과 Azure 팜은 초고속 네트워크로 이어져있다는걸 항상 강조해 온 것도 이런 파트너십에 영향을 줬을 것이다. 동시에 OpenAI의 실소유권 관련으로 반독점 관련하여 작년에 MS가 고생도 했으니 몇가지 조건 걸고 허가했을 듯 하다. OpenAI의 클라우드 리소스 사용시 Azure 우선권 정도를 보장받지 않았을까 싶다.
특이한 점 몇가지. 정부 투자가 빠져있다. 정부는 숟가락 얹기에 그치는 것으로 보인다. 정권에 대한 일종의 여론 선물. 또 하나는 소프트뱅크의 적극적 참여. 작년 초부터 소프트뱅크가 AI 가속기 사업 진출을 노리고 있다. Arm의 NPU 사업 강화나 GraphCore 인수가 그 예다. 이런 이해관계가 OpenAI의 자체 AI 가속기+가속팜 확보 전략과 맞물려 이번 협력이 성사된게 아닐까 싶다. 아마 향후 소프트뱅크의 스타게이트 투자에 NPU 형태의 현물 출자가 포함될 가능성도 있을 듯.
신정규님