들어가며

국내 귀국해서 보면 'AI전문가' 혹은 '데이터 전문가'라고 스스로 주장하는 분들 중에

수학을 언어로 쓸 수 있는 분

들을 거의 찾아볼 수가 없습니다.

코딩이 언어지, 왜 수학이 언어냐, 수학이 왜 필요한지 이해를 못 하겠다는 반박을 하는 분들도 굉장히 많이 만납니다.

그런데, 'AI/Data Science 연구 이야기'를 다 읽고 나면 왜 제가 '수학을 언어'로 쓸 수 없는 분들을 AI/Data Science 관계자 취급조차 안 하는지 조금이나마 이해하게 되실 겁니다.

그 분들은 AI라고 이름 붙은 개발자 전용 Library (코드 묶음집)을 갖다 붙이는 IT개발자들이지, 'AI전문가' 혹은 '데이터 전문가'가 아니거든요.

간단한 예시를 하나 들어봅시다.

한 이커머스 스타트업이 시리즈 C 펀딩을 받으려고 하는 상황을 가정해 봅시다.

회사에서는 매주 목요일에 특별 할인 판매 이벤트를 여는데, 그 이벤트 때문에 아무래도 사용자가 많으니까, 그래서 웹사이트 서버 접속자 숫자가 평소보다 몇 배는 더 많으니까, 여기에 따른 비용 관리를 하고 싶어한다고 해 봅시다. 반대로 방문자 숫자가 많아야 시리즈 C 펀딩을 받을 때 아무래도 유리하니까, 한편으로는 더 공격적인 이벤트를 하고 싶고, 그래서 많은 방문자들을 감당할 수 있는 대형 서버를 운영하고 싶습니다. 비용이 더 나오기는 하겠지만, 일단 투자를 받는 게 중요하고, 시리즈 B 이전 투자자들은 시리즈 C에서 높은 밸류로 투자를 받기를 원할테니까요.

경영진의 머리 속에는 방문자 1명 당, 혹은 100명 당 자기들이 외칠 수 있는 밸류에이션 숫자, 투자 받기 전까지 남은 돈으로 감당할 수 있는 서버 비용, 투자 받기 전에 몇 달 동안 공격적인 이벤트를 해야 투자자를 설득할 수 있는 방문자를 뽑을 수 있을지 등등이 휙휙 지나갈 겁니다.

속칭 '통밥'으로 때려 맞출 수도 있지만, 'AI 전문가', '데이터 전문가'라는 사람이 좀 더 합리적인 수치를 뽑아내주면 더 신뢰감도 생기고, 투자사에 보여줄 때도 믿음직스럽겠죠?

이럴 때 각각의 집단 별로 어떤 식의 접근을 할지 한번 예상 시나리오를 그려보겠습니다.

AI/Data Science 연구 이야기 예시

방법 1. 전략 컨설팅 회사 출신

이 분들은 100명 일때 만원이면 10,000명 일 때 100만원이 된다고 생각하는 '선형(Linear) 사고'에서 크게 벗어나지 못하는 분들입니다.

서버가 감당하는 방문자 숫자라는게 AWS, Azure 같은 클라우드 서비스를 쓰고 있어도 비용이 선형으로 증가하는 일이 드뭅니다만, 이 분들은 방문자 숫자가 늘어나는 예상치에 맞춰 단순 곱하기로 비용 계산을 할 겁니다.

이미 Caching이 다 되어 있는 웹사이트를 단순히 보고 가는 거라면 Nginx만 돈다고 쳤을 때, CPU 코어 하나로 3,000개/초 정도의 트래픽을 감당하는 걸 제 간단한 서버로 점검을 해 본 적이 있습니다. 그런데 코어 2개가 되면 '6,000개/초'가 되느냐? 아뇨. 비선형(Non-linear)으로, 대부분 증가폭이 감소하는 Concave 함수 형태로 움직입니다. 하나의 서버에서 코어 숫자를 늘리느냐, 여러 서버로 분산해서 대응하느냐를 고민하기 시작해야죠.

방법 2. 개발자 출신

이런 지식이 있는 개발자 출신들은 서버를 N대로 분산하고, 그 앞에서 받아주는 Proxy 서버를 어떻게 구성해야하고, 그 때 추가 비용이 얼마나 발생하는지 등등을 자신있게 이야기 할 수 있을 겁니다.

Proxy 서버로 모든 트래픽을 받아서 뒤에 있는 Backend 서버에 넘겨주는 방식을 쓰고, 로그인 한 사용자들은 아무래도 CPU를 많이 쓰니까, CPU가 많이 붙은 서버로, 로그인을 하지 않은 일반 방문자들을 그 숫자가 많기는 하지만 Caching 된 페이지만 보다보니 정작 서버에 주는 부담이 적으니까, 가벼운 서버 N-k대에 나눠서 뿌려주는 서버 셋팅을 해 놓으면 아무래도 부담을 적절하게 나눠줄 수 있을 겁니다.

특히 로그인 한 사용자들은 뭔가 새로운 업데이트를 만들어 낼 가능성이 높으니, 로그인 서버를 주(Primary) 서버, 그 외 서버를 보조(Slavery) 서버로 만들면 좀 더 효과적으로 시스템 자원을 관리할 수 있겠죠.

이렇게 한 다음에, 개발자들은 '실험'을 해 봐야 얼마만큼의 트래픽을 감당할 수 있는지 알 수 있다고 주장할 겁니다.

그리고, 그 '실험'을 위해 사실상 위의 복잡한 서버 구조를 다 만들거나, 최소한 비슷하게라도 만드는데 많은 시간과 돈을 씁니다. 자칫 서버를 잘못 셋팅해서 갈아엎고 다시 셋팅하는 일도 종종 발생할 겁니다.

방법 1의 전략 컨설팅 회사 출신 입장에서는 속이 터질 겁니다. 고작 비용 하나 '통밥'으로 맞추려는데 이렇게 많은 비용을 추가로 써야 한다니?

그런데, 프론트 엔드 개발자가 웹페이지에 특정 요소를 빼면 더 많은 트래픽을 감당할 수 있다고 의견을 내고, 그걸 빼면 마케팅에 치명타라고 절대 안 된다고 홍보 팀이 반발하고, 화면의 딱 그 부분만 따로 독립 서버로 빼면 되지 않겠냐는 개발 팀장 급의 의견도 나오면서 회의가 산으로 가니, IT 개발을 하나도 모르는 전략 컨설팅 회사 출신 CEO는 미쳐나갈 것 같습니다.

이렇게 많은 시간과 비용을 쓰고 싶지 않습니다. 'AI'로 뭐든지 바로바로 척척척 알려주면 좋겠습니다.

방법 3. 데이터 과학자의 접근

사실 저런 중형 서버를 좀 굴려본 경험이 있으면 트래픽에 서버가 어떻게 반응할지에 대해서 개략적인 지식이 이미 있습니다. 굳이 비싼 서버를 살 필요도 없고, 홈 서버 수준의 작은 서버에서 셋팅을 다 한 다음에 AWS에서 인스턴스들만 몇 개 띄워 5분 남짓만 가상의 Live 서버를 돌려보면 필요한 데이터를 다 얻을 수 있습니다.

그 데이터를 바탕으로 시뮬레이션 모델을 만들어야죠.

IT시스템을 잘 모르기는 하지만 CEO도 나름대로 온갖 종류의 비용 절감 아이디어가 있고, 회사의 여러 직군이 회의를 하다보면 위에 예시를 들었던 프론트 엔드 개발팀과 마케팅 팀 간의 논쟁처럼, 회사 사정상 가능한 아이디어가 있고, 불가능한 아이디어가 있습니다. 여러 아이디어가 조합이 될 수도 있습니다.

위의 5분 동안 다양한 조합의 데이터를 뽑아놓으면, 1시간 남짓도 안 들여서 뚝딱 시뮬레이션 시스템을 만들 수 있습니다. 다양한 가능성에 대해 시뮬레이션을 돌려보면서 위의 회의를 좀 더 근거 있는 숫자를 놓고 이야기를 할 수 있겠죠.

뿐만 아니라, 시리즈B까지 투자하신 투자사들과 회사에 남은 Runway에 맞춰 광고비에 얼마를 배정할지, 서버 비용은 얼마가 드는지에 대해서 이야기할 때도 쓸 수 있고, 신규 시리즈 C 투자사 입장에서

이 회사는 AI/Data Science 역량을 제대로 확보하고 있구나

라는 신호를 줄 수도 있습니다.

• SIAI examination discussions

더 자세한 예시들은 시험 문제 해설 수준이 되어버리니 위의 SIAI 기출문제 해설을 참고하시기 바랍니다.

수학을 언어처럼 써야 한다며?

위에서는 단순히 예시만 들어놨습니다만, 가끔은 5분 실험에 없었던 가능성이 회의 중에 대두될수도 있고, 거기에 맞춰 기존 데이터들을 일부 보정해야 할 수도 있습니다.

경쟁사가 이벤트를 했던 날은 트래픽이 확 줄어들었을테니, 그런 데이터를 써야 할 때는 사정에 맞춰 어떨 때는 도구변수(Instrumental variable)를 찾아서 유사성을 최대한 보존할 수도 있고, Sub-sampling 전략을 취할 수도 있습니다. 시간의 흐름을 추적해야 한다면 Kalman filter가 적절한 대응책일 수도 있고, 패턴의 복잡성을 잡아내는 걸로 RNN을 쓸려고 했더니 매주 목요일 이벤트 때 마다 데이터가 '발산'하는 관계로 RNN을 그대로 쓸 수 없으니 데이터를 2개 이상의 그룹으로 구분하는 전략을 써야 할 수도 있습니다.

수 많은 가능성 중에 생각나는대로 잠깐 정리해 봤는데, 기업 별로 현실은 훨씬 더 복잡할 겁니다.

저런 상황들에 적절하게 대응할 수 있도록 학교에서 배운 수학을 조금씩 뜯어고치는 것이 바로 '수학을 언어처럼' 쓰는 겁니다. 저 짧은 문단에 언급된 지식은 어지간한 '머신러닝', '딥러닝' 수업을 들으면 다 알 수 있습니다. 상식이 됐다고 해도 과언이 아닙니다. 그런데, 주어진 데이터, 주어진 상황에 맞춰서 수학을 가져다 쓸 수 있어야 회사에 도움이 됩니다. 저는 이걸 DGP (Data-Generating Process)에 따라 모델을 만들어야 된다고 표현합니다.

영어 단어를 60,000개 암기 했다고 영어를 잘하는 것이 아니라, 그 단어들을 자유자재로 엮어서 지식을 전달할 수 있어야 영어를 잘 하는 것 아닌가요? (혀만 잘 굴러가면 영어를 잘 하는건가요? ㅋㅋ)

제대로 데이터 과학 훈련이 되지 않은 2류 인재를 쓰고 있거나, 아예 개발자 중에 'AI전용 Library'를 몇 개 불러와서 쓸 줄 안다는 이유로 '데이터 전문가'라고 타이틀을 붙여놓은 경우에는 어떤 사건이 벌어질까요?

아마 '통밥'으로 '때리고' 있을 겁니다.

트래픽 예측을 해 준다는 AWS, Azure의 시스템을 쓰면, Google Analytics를 쓰면 좀 더 정확해질까요?

한국 기업들에서 '데이터 전문가'를 만났을 때 위와 같은 사고 구조를 갖추고 모델을 변형하는 능력을 갖춘 분을 만난 적도 거의 없었고, 만난다고 해도 수학으로 모델을 만드는 훈련을 받은 제 입장에서는 너무 조잡해 보였습니다. 이게 한국 기업 인력들의 현실이더군요.

'AI/Data Science 연구 이야기'는 그런 시뮬레이션을 '사고 실험' 형식으로 풀어내는 예시들을 몇 개 갖고 와 봤습니다.

모쪼록 눈이 뜨인 분들이 본인의 부족함을 깨닫고, 데이터 과학을 실생활에 응용하는 것이 어떤 것인지에 대한 인식이 잡히는데 도움이 되기를 바랍니다.

정부가 고교 수학 교육을 포기한다고 학생 수포자 비율이 줄어드는 것 아냐
지난 7차 교육과정부터 미·적분 포기했지만 꾸준히 수포자 비율은 느는 추세
결국 대학에서 고급 교육을 받고 싶은 일부 학생들만 피해를 보는 구조

지난 22일, 국가교육위원회(국교위)가 대학수학능력시험(수능) 선택과목으로 심화수학(미적분II+기하학)을 신설하지 않기로 결정했다. 결국 2028년부터 수능으로 대학을 가는 학생들은 2004년 이전 6차 교육과정 학생들 중 문과 학생들보다 더 좁은 범위의 수학만을 배우고 이과 전공으로 대학을 가게 되는 것이다.

현재도 미적분, 기하 및 확률과 통계 중 한 과목을 선택하는 형태로 운영되고 있어 각종 비난을 받아왔으나, 2028학년도부터는 대수, 확률과 통계 및 최소한의 미적분학을 공부하고 대학에 진학하게 된다. 기존 미적분에 포함되어 있던 수열의 극한, 미분법, 적분법 등의 내용이 제외되기 때문이다.

국교위 결정을 들으면서 몇 가지 생각이 들었는데, 제일 먼저 궁금했던 건 지난 20년 동안 우리나라 고교생 중에 수포자 비율이 줄었을까는 의문이었다. 한국 귀국 후 지난 6년간 봤던 한국인 학생들의 수학 교육 수준은 심각하게 낮았는데, 그것보다 더 낮춰야할만큼 한국이 수학을 못하는 나라로 살아야 하나? 그만큼 수포자가 많아서 정부가 학생, 학부모 눈치를 보고 수학 교육 부담을 덜어줘야 하나?

수포자는 매년 늘고 있다

살던 동네의 한 외국어 고교를 다녔는데, 그 때 우리 학교 친구들 중에 수학에 대한 부담을 거의 느끼지 않았던 비율은 전체의 20~30%정도 였던 것 같다. 난 1학년 1학기 이후로 수학 공부를 딱히 시험에 맞춰서 해 본적이 없었는데, 나같은 친구들이 아무리 많이 잡아도 30%를 넘지는 않았다. 나름 명문고등학교고, 부모님의 알뜰살뜰한 선수학습 지원 덕분에 수학 공부를 엄청나게 많이 하고 온 애들이 절반이 넘었던 학교였는데, 거기서도 여전히 수포자는 상당했고, 그 친구들은 "수학만 없었으면 좋겠다"는 말을 입에 달고 살았다. 왜 배우는지도 모르겠다더라.

대학와서 경제수학, 경제통계학을 들으면서 거꾸로 고교 시절에 수학II를 제대로 안 보고 온 걸 후회하고는 방구석에 먼지만 소복하게 쌓여있던 수학II 교재를 다시 꺼내들었었는데, 군 복학 후에 보니까 후배들이 미분, 적분을 안 배우고 대학을 와서 경제학 공부하는데 어려움이 많다는 이야기를 듣고 좀 충격을 먹었던 기억이 난다. 이후 선형대수학, 미분방정식, 해석개론 같은 수학과 전공 수업들을 찾아가면서, 예전에는 경제학과 선배들이 수학과 A를 휩쓸어갔는데, 우리 세대는 A 못 받는 (나같은) 애들도 생기고, 더 밑으로는 아예 수학과 수업을 도전하는 애들이 별로 없어졌다고 하더라. 10년 사이에 빠르게 문과의 수학 실력이 추락했던 것을 반증하는 사례일 것이다.

지난 2022년 한 조사에 따르면 고교생 수포자 비율이 2019년 9%, 2020년 13.5%, 2021년 14.2%로 늘었단다. 솔직히 설문 조사를 넘어서 현실을 따지면 수학으로 대학 교육 과정을 따라갈 수 없는 비율이 국내 고교생 중에 50%, 아니 80%를 넘을 것이다. 이미 2005학년도에, S대에서도 미분, 적분을 못 따라가서 경제학을 포기했던 애들이 적지 않았기 때문이다. 걔들은 다들 고시 공부하러 가더라.

어차피 고교 교육 과정에서 가르치는 수학은 문제 풀이에 불과하다. 대학 수학처럼 증명 기반으로 논리를 쌓아가는 학문 훈련이 아니라 지식 전달인 이상, 뭘 어떻게 가르쳐도 그 범위 안에서 수포자의 비율은 정해져 있을 것이라고 생각한다. 미분, 적분이 개념적으로 더 도전적인 내용이기는 하지만, 우리 눈에 '중세인 수준'인 1700년대 인류가 만들어낸 수학이고, 그걸 증명하는 것도 아니고 문제 풀이에 이용하는 정도라면 비슷한 레벨의 다른 수학 지식에서 거의 같은 상황이 벌어질 것이다. 아마 미분, 적분을 못하는 애가 기하학, 함수론만 잘하는 일은 없을 것이라고 자신있게 이야기 할 수 있다. 그 레벨에서는 다 같은 수학이기 때문이다. 혹시나 예외가 있다면 잘못 배운 상태일 것이고, 하나를 잘 하면 나머지 하나를 잘 하게 만드는 교육이 그렇게 어렵지 않을 것이라고 생각한다.

이런 관점에서 보면, 굳이 뭘 가르치느냐는 큰 의미가 없다. 범위를 굳이 늘릴 필요 없이, 최소한만 가르치고, 나머지는 대학가서 네가 하고 싶은 전공에 맞춰 더 배워라고 대학교에 짐을 넘겨 버리는 것이다. 자꾸 수포자 많아지는데 굳이 더 학생들을 괴롭힐 필요 있나?

수포자들의 눈높이에 맞춘 수학 교육, 나라를 이끌 인재들의 눈높이에 맞춘 수학 교육

귀국해서 지난 6년 동안 내가 싸워왔던 가장 큰 적(適)을 고르라면, 단연코 개발자 집단이라고 할 수 있다. 특히 개발자 집단 중에 코드 몇 줄을 복사하면 AI/Data Science 전문가라고 주장하던 집단, 그렇게 광고하면서 교육과정을 팔던 분들이 내 입장에서 가장 큰 적이었다. 저건 수학 교육이 후진적인 2류 국가에서나 있을법한 일이었는데, 심지어 지난 정권이 3류 코딩 교육에 얼마나 많은 예산을 쏟았나?

수포자들은 수포자들에게 맞는 교육이 있다. 그들도 자기들의 재능이 있을 것이고, 거기에 맞춰 재능을 개발하고, 그걸로 먹고 살 방법을 찾으면 된다. 반대로 수학을 잘 하는 애들에게 던져주고, 그걸 풀어 냈을 때 합리적인 보상이 주어지도록 사회 구조를 만들어야 하는데, 한국 사회의 가장 큰 문제는 저런 인재들이 성장할 수 있는 사회 시스템이 전무하다는 것이다.

왜 그렇게 됐을까? 원인은 한 가지다. 수포자들이 사회 권력을 지배하고 있기 때문이다.

국교위의 정책 결정이 외부 정치적 압력 때문이라고 생각하고 싶지도 않고, 또 그 분들이 수포자들이기 때문이라고는 더더욱 생각하지 않는다. 그런데, 표를 주는 일반 국민들의 압도적인 다수는 수포자들이고, 그 분들은 수학 교육을 왜 해야되는지조차 모르는 분들이다. 학부모들은 자신들의 유전자를 물려받은 자식들이 수포자로 재생산되는 구조가 몹시 괴로울 것이다. 말을 바꾸면, 한국 사회가 수포자들이 사회 권력을 지배하고 있는 이유는 한국 사회가 수학을 잘하건 못하건 1명이 1표를 행사하는 민주주의 국가이기 때문이다.

어차피 수포자 될 애들을 굳이 억지로 끌어올리려는 시늉만 하는 저런 국가 정책 결정을 할 수밖에 없는 사회 구조가 이런데 저 분들인들 뭘 바꿀 수 있을까?

정부가 수포자되면 수포 안 한 애들만 피해 본다

저 결정이 미칠 영향은 05학번부터 23학번까지 지난 20여년간 대학교 신입생들의 수학 실력에서 바로 확인이 가능하다. 이제 한국에서 미분, 적분을 내가 해외 대학에서 가르치는 수준, 혹은 글로벌 명문대의 학부 2~3학년 수준에서 따라올 수 있는 인재는 거의 없을 것이다. 지금까지도 충격적인 상황이었는데, 앞으로 심화수학이 사라지고, 저렇게 최소한만 교육과정에 넣으면 상황은 더 심각해지겠지. 본인이 따로 더 공부를 하는 예외적인 학생을 제외한다면 말이다.

바로 그 예외적인 학생들이 진정한 피해자들이다. 이 학생들은 지적 역량을 갖추고 있고, 더 많은 기회가 주어지면 더 많은 도전을 하고, 더 극복할 수 있는 탄탄한 능력을 갖춘 인재들인데, 저렇게 정부가 수포자가 되면서 배움의 기회를 잃었다. 아마 교육을 받고 싶으면 고가의 외부의 사립 교육 기관들을 찾아가야 할 것이다. 정부는 세금으로 지원해주지만, 사립 교육 기관들은 지원금 없이 운영되는데, 정부처럼 저렴한 가격에 교육을 제공해 줄 수는 없다. 그 사립 교육 기관 관계자들도 월급을 줘야하는 직원이 있고, 관리해야하는 건물이 있고, 운영해야하는 기관이 있다. 자원 봉사를 할 수는 없잖아?

어차피 수포자 비율은 그대로인데, 수포 안 한 똘똘한 학생들에게 주어지는 공공 교육의 범위가 축소되는 현상, 그게 바로 지난 20년 동안 한국 사회가 겪은 현상, 앞으로는 더더욱 심하게 겪을 현상이다.

열정을 갖고 SIAI를 찾아온 한국인 학생들 중에 00~04 학번 세대는 나이가 들었어도 잘 따라오고 있는게 보이는 반면, 05~10학번 세대는 고교에서 배운 수학 실력이 부족한 탓에 내가 고교 수준의 수학만 갖다 써도 괴로워했다. 그 아래 학번 출신들은 아마 매우 괴로웠을 것이다.

그간 학부 1학년 수준, 고교 2~3학년 수준의 수학 교육은 내 영역이 아니라고 발을 빼고 살았는데, 나라가 저렇게 결정하면 SIAI에 학부 0학년, 1학년 과정을 만들 수밖에 없겠다는 생각이 들더라. 나도 혼자서 다 공부했으니까, 너네도 알아서 혼자서 다 공부해라고 해 봤는데, 애들이 정말 아무것도 못 따라가더라. 아무것도.

어차피 수익성도 없는 교육기관이라 시간을 쓰고 싶지 않은데, 다른 한편으로 생각하면 저 학생들이 너무 불쌍하다. 자기는 배우고 싶은데, 아무도 자기들을 챙겨주지 않을 것이다. 교육과정을 앵무새처럼 따라가는 학교 선생들과 대학가는데 도움되는 수학만 가르쳐야 수익성이 나오는 학원 선생들이 그런 학생들의 아쉬움을 채워줄 수 있을까? 대학 교수들마저 그런 기초 교육에 시간을 쓰고 싶지 않을텐데, 과연 누가 저 학생들을 구제해 줄 수 있을까?

정부가 수학 교육을 포기하면서 비용이 사교육으로 전가되는 구조가 됐음
고교 수준 사교육이 대학 입시에만 매몰되면서 대학, 기업이 책임지는 형태가 될 것
대학과 기업이 책임지지 않으면 결국 부모가 돈을 쓴 인재들만 사회에서 쓰이는 빈부격차 재생산을 낳을지도

지난 20년간 해외 대학에서 한국인 유학생을 받아주는 비율이 왜 이렇게 줄었을까 한번 고민해 본 적이 있었다. 예전 선배들 이야기를 들어보면 학점을 적당히 받아도 미국 명문대로 유학가는게 어렵지 않았다는데, 왜 우리 세대는 이렇게 유학가기가 어려웠을까? 반면 미국에서 대학 나온 애들은 왜 저렇게 미국 대학원을 가는게 쉬울까?

여러 이유가 있겠지만, 그 중 하나로 국내의 망가진 수학 교육을 꼽고 싶다. 이제 아시아 애들이 수학 문제 풀이만 잘 하는 애들이지, 영미권 스타일로 수학 교육이 된 애들이 아니라는 것도 확실히 알게 됐고, 심지어 그런 수학 교육 마저도 수준이 많이 낮아졌다는 정보가 이미 미국 대학들에 공유가 되어 있을 것이다. 그런 정보가 다 주어져 있는데 굳이 한국 학생들로 도박을 해야할 이유는 없겠지.

반면 실력이 좀 모자라더라도 미국 대학으로 학부부터 갔던 애들, 심지어 고교부터 갔던 애들은 명문대에 우리보다 훨씬 더 쉽게 진학하고, 더 많은 기회를 얻는다. 그렇게 유학가는데 들어가는 비용을 생각해보면 빈부격차가 심화된 셈이다.

정부가 수학 포기하면 교육 빈부격차만 커진다

국내 초 명문대 중 한 곳인 K대 학생 게시판에 내가 지적하는 수학적 사고력은 전혀 필요없고, 코딩테스트만 통과하면 된다는, 악에 받친 댓글이 올라온 걸 본 적이 있다. 아마 그렇게 생각하는 한국 인력들이 많을 것이다. 당장 눈 앞에 보이는건 코딩테스트니까.

그런데, 기업들이 만들어서 팔아야 하는 상품들은 기업이 어떤 방식으로 인재를 채용했건 관계없이, 글로벌 시장에서 팔리는 수준의 고급 상품이어야 한다. 그래야 제 값을 받고 팔 수 있고, 그게 아니면 후진국의 저가 인력들과 경쟁해서 팔아야 하는데, 상품 단가를 못 맞출 것이다.

말을 바꾸면, 상품이 어느 나라에서 어떤 방식으로 생산되었건 상관없이, 글로벌 시장에서 팔리기 위한 상품을 만들려면 그 상품 제조를 위한 기본적인 훈련을 받은 인재들이 필수라는 뜻이 된다. 자, 코딩테스트만 통과하면 된다고 악에 받친 이야기를 하는 분들을 뽑아서 그런 시장 경쟁을 할 수 있을까?

이미 나는 개발 필요 부분을 인도, 동유럽 개발자들에게 완전히 넘겼다. 한국에서 개발자를 뽑을 생각이 없고, 몇 년이 더 지나면 나 혼자서 하는 이야기가 아니라, 수 많은 한국 기업들이 내 말 뜻을 이해하게 될 것이다. 그럼 지난 정권이 막대한 국민 세금을 쏟아부어서 키웠던 코딩 학원과 그 학원에서 교육 받은 인재들이 너무 비싸서 못 쓰는 인력이 되어 버린다. 기업들이 뽑아서 써 주고 싶어도 해외에 그 상품을 팔 수가 없는데, 수익성이 안 나는데 사업을 계속 유지할 수 없지 않을까?

이걸 좀 더 일찍 깨친 인재 분들은 어떤 선택을 해야할까?

형, 저만 혼다 시빅 몰고, 한국 유학생들은 다들 독3사 타요

미국 서부 초 유명 명문대인 S모 대학에 찾아갔다가 공학 박사 유학 중이던 후배에게 연락해서 밥을 먹으러 가던 길이었다. 그 후배가 자기 차가 너무 초라해서 형을 태우기가 좀 미안하단다.

저만 혼다 시빅(현대 아반떼 동급 차량) 몰고, 다른 한국 유학생들은 다 독3사 타거든요

난 차가 굴러가기만 하면 된다며 전혀 신경을 쓰지 않았는데, 한국인 유학생 중에 어디서 나오는 장학금이 생명줄인 학생은 자기 밖에 없고, 나머지 한국인들은 다들 엄청나게 부잣집 애들만 와 있는 것 같단다.

아마 집안이 좀 사는 애들은 다들 그렇게 일찌감치 해외 유학을 떠났을 것이다. 한국 교육 수준이 이렇게 망가지고 있고, 쓸데없는 공부에 시간을 허비해야 하고, 대학을 들어가도 그렇게 비용-편익 분석에서 긍정적인 값이 안 나오는데, 미국 유학가서 S모 명문 대학을 나오면 전세계 어딜가건 대접받을 수 있다는 걸 부모님들이 이미 알고 계실테니까.

학창 시절에 강남 부모들 사이에는 "자식 군대 보내면 부모도 아니다"라는 표현이 돈다는 이야기를 들은 적이 있는데, 아마도 "국내 대학 보내면 부모도 아니다"라는 것과 비슷한 표현이 분명히 어떤 방식으로건 변형되어 돌고 있을 것이다.

왜 그럴까? 표현이 과격하기는 하지만, 냉정하게 말하면, '한국 교육이 망했고, 한국 대학이 망했으니까'라고 표현할 수밖에 없다.

대학 입시에서 사교육비 줄여보겠다고 전두환 정권 때부터 무려 40년째 싸우고 있는데, 줄었나? 거꾸로 수포자가 더 늘었네? 교육과정을 쉽게 하면 사교육비와 수포자가 줄어든다는 생각 자체가 틀렸다는 걸 반복 학습할 수 있는 시간이 지나도 한참 지났는데 왜 못할까?

당신들이 실험에 실패하는 사이에 한국 교육은 망했고, 한국 대학은 망했다.

수학 못 배운 직원을 채용할까? 잘 배워온 직원을 채용할까?

학부 갓 졸업하던 무렵, 외국계 증권사 IBD팀들을 들어가보려고 나름대로 온갖 노력을 다 했는데, 항상 내가 원하던 자리들은 미국 아이비리그(Ivy League) 명문대를 나온 애들한테 돌아갔다. Ivy League가 아니라 IB League(외국계 증권사의 영어 표현인 'Investment Banking'을 줄여서 IB라고 부른다)라는 표현도 들은 적이 있었네. 왜 그러냐니까 "넌 영어 못하잖아"라고 단칼에 자르던데, 솔직히 틀린 말이 아니었다. 어차피 미국 명문대 나온 애들이 한국 SKY, SKP 나온 애들보다 지능이 부족한 것도 아니고, 미국 동료들이랑 어울릴 때도 문제 없고, 회사 일이 엄청나게 고난이도의 수학, 과학이 요구되는 것도 아니고, 굳이 S대에서 좀 똑똑하다고 하지만 영어 못하는 애들을 뽑아야 할 이유가 없었을 것이다.

부모님이 그렇게 자금 지원, 사회적 자본으로 지원을 해 준 인재에게 더 많은 사회적 기회가 돌아가는 것은 단순히 영어 문제를 넘어선 시대가 됐다. 미국만 일반 공립 학교들이 수학 교육을 포기한 상태로 돌아가는 것이 아니라, 한국도 이제 수학 교육을 포기한 나라가 됐기 때문이다.

난 이제 한국에서 SIAI 출신 아니면 '기술직'에 뽑아야 할 이유가 없다고 확신을 갖게 됐는데, 우리나라 기업들도 시간이 지나면서 나와 비슷한 깨달음을 얻을 것이다. 나보다 더 먼저 깨달은 회사들도 많을 것이라고 생각한다. 외국 대학가서 잘 배워온 인재들이 있는데, 굳이 한국 대학에서 시간 때우기 교육을 받은 인재들을 뽑아야할까?

정부가 포기한 이상, 그런데 국내 민간에서 그걸 채워넣어주려고 해 봐야 돈이 안 되니까 포기하는 구조가 반복되는 이상, 짐을 짊어져야하는 곳은 대학 밖에 없는데, 대학 교수들이 그렇게 열정있게 학생을 챙겨줘야 할 이유를 모르겠다. 그저 따뜻하고 좋은 이야기만 해주면서 시간을 보내면 따박따박 월급이 나오고, 프로젝트가 굴러들어오는데 왜?

폭탄이 된 학생들을 짊어질 다음 타자는 기업들인데, 위의 사실을 빨리 깨닫는 기업들일수록 한국 대학 출신들에게 '기술직'을 맡기질 않을 것이고, 아마 못 깨닫는 기업들은 월급만 주다가 회사가 경영 상의 위기에 빠져버릴 것이다.

1700년대, 1800년대를 거치면서 독일이 대학이라는 교육기관을 설립했던 이유는 영국, 프랑스 같은 경쟁 국가와 싸워서 이길 수 있는 게르만 인재를 길러내기 위해서였다. 그 시스템을 베껴간 일본이 제국대학을 만든 것도 마찬가지다. 인재를 길러내야 서구 국가들과 싸울 수 있다는 걸 알게 됐으니까. 심지어 6·25 전쟁 중에 김일성도 서울 점령 당시에 서울대 교수들을 설득해 김일성종합대학의 교수로 임명시켰다. 교육이 국가의 근간이라는 걸 알았으니까 했던 선택들일 것이다.

대한민국 초명문대 중 한 곳인 K대 학생마저 '코테만 통과하면 된다'고 악을 쓰는 나라가 됐는데, 그것도 모자라 이제 심화(?)수학을 고교에서 포기하는 나라가 됐는데, 이제 정말 '소는 누가 키우나'? 제대로 공부하고 싶고, 글로벌 시장에서 경쟁하고 싶으면 금수저 물고 태어나야 하나?

해외의 지적 역량을 활용해야하는 기업은 인재 수입보다 기업의 해외 진출 선택하는 것이 바람직
리모트 활성화로 해외 인력 뽑아서 쓰고 더 높은 효율성 내는 기업들도 속속 늘고 있어
1990년대 관세 장벽 철폐 후 글로벌 상품 경쟁에 밀린 업체들이 도태된 것처럼,
2020년대 인력 이동 장벽 철폐되면 역량 부족한 인력들이 도태될 가능성 높아

이민청이 만들어진다는 이야기가 계속 나오는 가운데, 우리가 원하는 고급 숙련 인재는 못 받고, 저숙련 노동자들만 대규모로 들어올 것이라는 우려도 많고, 숙련도와 별개로 문화적, 언어적인 장벽을 극복 못하는 인력들이 한국 사회에 진입했을 때 낳을 사회적 파장에 대한 고민도 끊임없이 흘러나온다.

세계 2차대전의 인력 손실을 보충하려고 식민지 출신들을 대량으로 받았던 서유럽 국가들은 요즘 문화적으로 이질적인 이민자들로 인해 각종 사회 문제를 겪고 있다. 서구권의 우파 지식인들 중에는 나라가 이미 점령 당했다는 표현을 쓰는 분들도 많고, 늦지 않았으니 지금이라도 이민자들을 자국으로 돌려보내야 된다는 주장도 봤다. 극우로 불리는 정치인들이 연이어 선거에서 당선되는 것도 같은 사회적 흐름을 잘 반영해준다.

실패의 경험을 연이어 간접학습하고 있으면서 정작 우리가 같은 전철을 밟아야 할 필요가 없다는 주장이 국내에도 대두되는 가운데, 차라리 이민을 받지 말고 한국 기업들이 해외로 진출하면 어떻겠냐는 주장도 자주 나온다. 이미 해외에 진출한 기업도 많고, 반면 현장 인력이 필수인 경우도 많은데, 언제 어떤 경우에 해외 업체 설립이 합리적인 생각일까?

해외로 나간다는 것 = 스타트업을 새로 차린다는 것

우선 인력들의 효율성이라는 측면에서 놓고 보면, 자기 나라에서 일하는 것이 본인에게도 가장 정신적으로, 육체적으로 건강한 선택이고, 사회 시스템 측면에서도 이미 장기간 구축되어 있는 교육, 사회, 문화적 역량이 기업 문화에 녹아 들어가 있기 때문에 효율적으로 동작할 가능성이 높다. 즉,

• $Y_{K}$ = $v_{K} \cdot H^{\alpha}_{K} \cdot K^{\beta}_{K} \cdot M^{\gamma}_{K}$
• $Y_{F}$ = $v_{F} \cdot H^{\alpha}_{F} \cdot K^{\beta}_{F} \cdot M^{\gamma}_{F}$

한국($K$)과 해외($F$) 국가 모두가 자기 나라 사정($H$, $K$, $M$ 조합)과 역량($\alpha$, $\beta$, $\gamma$)에 맞춰 사회적으로 시스템이 효율화 되어 있다.

때문에, 외국인 직원을 한국에 데려와서 생기는 불협화음이 생기는 것처럼, 한국 기업이 해외로 나가는 것도 각종 어려움에 직면할 것이라는 예측이 가능하다. 기업 설립이 자본금으로 이뤄지니까, 노동력을 $H$로 둔 것처럼 기업을 $M$으로 두면,

• 외국인 노동자의 한국 채용: $Y_{K}$ = $v_{K} \cdot H^{\alpha}_{F} \cdot K^{\beta}_{K} \cdot M^{\gamma}_{K}$
• 한국 기업의 해외 지사 설립: $Y_{F}$ = $v_{F} \cdot H^{\alpha}_{F} \cdot K^{\beta}_{F} \cdot M^{\gamma}_{K}$

로 표현을 정리할 수 있을 것 같다.

수식을 문장으로 풀어내면, 한국 기업은 해외에서 그 나라의 인력($H$), 지적 역량($K$)을 활용할 수 있는 인적 효율성($\alpha$)과 지적 역량 활용도($\beta$)에 의존해서 사업을 해야 한다는 뜻이다.

기술력이 낮은 상품들인 운동화 같은 제품들을 저임금 노동력, 지적 역량이 낮은 나라에서 외주로 생산하는 것이 주변에서 흔히 볼 수 있는 현실적인 사례다. 최근 인텔이 이스라엘에 AI반도체 관련된 연구 지사를 설립했다는 기사를 본 적이 있는데, 인텔 입장에서는 인건비 대비 이스라엘 인력의 수준, 그 인력들을 받쳐주는 사회 시스템의 지적 역량, 효율성 등을 종합해봤을 때 이스라엘에 지사를 설립하는 것이 효율적이라고 판단했기 때문이었을 것이다.

국내에 진출한 기업들 중에는 반도체 관련 사업을 하는 몇몇 기업들이 삼성전자, SK하이닉스와의 협업을 위해 국내에 연구소를 차리는 경우들도 있다. 이 때는 한국 반도체 기업들과 $K$의 시너지를 노렸을 것이라는 예측을 해 볼 수 있다.

그러나, 이런 요건이 없는 상태에서 단순히 해외로 나간다는 것은 다른 시너지 없이 순수하게 그 나라에서 돈만 들고 새로 창업하는 것과 같은 상황에 몰린다. 경험치가 쌓인 자국에서도 스타트업을 하나 키우기가 쉽지 않은데, 해외로 나가는 것은 난이도가 훨씬 더 높은 힘든 도전일 수밖에 없다.

해외로 나가야 하는 기업, 한국에 인력을 수입해야 하는 기업

그럼 어떤 기업이 해외로 나가야 하고, 또 어떤 기업은 한국에서 외국인 노동자들을 써야할까? 숙련도, 임금 등의 관점을 벗어나서, 기업의 생산성이라는 관점에서 이 문제를 바라보면, 해외의 인재($H$)와 사회적 자본($K$)을 써야하는 기업이 해외에서 사업을 해야하고, 해외의 인재($H$)만 쓰면 되는 기업들은 한국에 인력을 수입하는 것이 옳다.

물론 나라별로 임금 체계, 인력 수준, 노동법, 인근 국가와의 무역 관계 등등에서 다양한 요소들을 고려해야하는만큼, 단순히 생산성이라는 관점에서 접근한 결론이 맞다고 할 수는 없지만, 해외의 사회적 자본($K$)을 활용할 이유가 없는 기업들이 굳이 해외에 연구소를 차릴 필요는 없다는 결론은 쉽게 얻을 수 있다. 인텔이 이스라엘에 AI반도체 연구소를 차리는 것도, 네덜란드 ASML이 한국 용인 지역에 반도체 연구소를 차리는 것도 같은 맥락이다. 그 국가의 사회적 자본($K$)을 이용할만한 상황이기 때문이다.

납득이 어려울 경우를 위해서 반대 사례를 가정해보면, 네덜란드 ASML은 반도체 생산 공정에 쓰이는 중간 기계를 만들어 파는 회사인데, 그걸 수입해서 실제 반도체 생산에 쓰는 삼성전자, SK하이닉스를 놔두고 다른 곳으로 가야 할 이유가 없다. 같은 맥락에서 인텔은 수학, 통계학 같은 기초 학문 훈련이 매우 잘 되어 있는 전자공학, 컴퓨터공학 인재들이 AI반도체 만드는 걸 지원해줄 수 있는 지역, 그런 인재들을 이미 활용해서 산업 시스템이 굴러가고 있는 나라의 사회적 인프라를 이용해야 하는데, 한국처럼 수학은 배워봐야 쓸모없다고 생각하는 생산 위주의 국가에 연구소를 차리는 것은 매우 어리석은 짓이다. 당장 한국에서 저 업무를 할 수 있는 인재를 몇 명이나 뽑을 수 있을까?

반면 $K$가 서로 비슷해서 큰 차이가 없는 경우에 해당하는 유럽연합(EU) 권역 내의 국가들은 인력들이 유럽 전체에 걸쳐 이동하면서 일자리를 찾는다. $H$만 움직여도 시장에 적응할 수 있는 상황인 것이다. 한국도 EU와 비슷한 시스템을 갖고 있어서 일본, 중국 등지에서 인력들이 손쉽게 일자리를 찾아 올 수 있다면 여러 산업에서 인력 부족 문제를 해결할 수 있다. 다만 EU 기업들이 예전에는 자국 내의 회사들과 인재 유치 경쟁을 했다면, 이제는 EU 전체에서 경쟁을 해야하는 것과 마찬가지로, 한국 기업들도 일본, 중국 기업들과 인재 유치 경쟁을 해야할 것이다.

말을 바꾸면, 이민청이 한국에 설치되고, 한국에서 고부가가치 산업이 중국, 일본과 대등하게 발전하게 되면, 상품 수출 시장만 글로벌 경쟁을 하는 것이 아니라 인재 채용에서도 글로벌 경쟁에 돌입하게 된다. 단순히 저숙련 인력들이 한국에 대규모로 유입된다고만 생각했던 이민청이 인력 수급 시장의 글로벌화도 야기하는 것이다. 받는 것만 생각하는게 아니라 나가는 경우도 생각하면 지극히 당연한 추론이다. 물론 동아시아 3국은 언어적 장벽이 너무 크고, 서로간 경쟁심리, 기술 유출 등의 우려 때문에 동아시아에서 EU수준의 인력 이동이 일어나기는 어려울 것이라는 지적에는 동의할 수 있다.

이렇게 논리적 사고의 틀을 갖고 시야를 확장해보면, 현재 한국의 상황은 노동집약적인 산업군에서 해외 인력을 수입해야 하고, 지식집약적인 산업군은 거꾸로 인력이 유출되는 구조로 흘러가게 된다. 노동집약적인 산업들 대부분은 현장에서 일을 해야하니 이민청이 필수지만, 지식집약적인 산업일수록 코로나-19 이후 활성화 된 재택근무가 적용될 여지가 큰 만큼, 한국인 고급 인재들이 글로벌 역량을 갖추고 있으면 해외 기업에 리모트로 취직하거나, 해외 기업에 외주 업무를 해 주는 서비스를 하고 있을 것이다.

인력이 지역 시장 채용에 그치지 않고 글로벌 시장 전체로 움직이는 시대

한국 명문대 나온 개발자들에게 1~2년을 줘서 나온 서비스보다 인도의 고졸 개발자들이 훨씬 더 회사 사정에 맞게 효율적으로 개발하는 것을 직접 보고 겪고 있는 내 입장에서는 한국에서 더 이상 개발자를 뽑지 않고, 인도, 동유럽 등지에서만 개발자를 채용하거나 외주를 주겠다고 생각을 바꿨는데, 지식집약적인 산업군 중 하나인 IT개발업무가 어디까지 글로벌화가 진행되었는지 보여주는 단적인 예시가 될 것이다. 향후 몇 년이 더 지나면 국내의 실력없는 개발자들은 모두 실직하고 치킨을 튀겨야 하는 상황에 몰리는 반면, 인도와 동유럽 일대의 뛰어난 개발자들 덕분에 그 국가들은 리모트로 일하는 인재 수출국이 될 것이다.

위의 Cobb-Douglas 변형 모델 설명을 빌리면, 우리 회사의 개발자 활용 방식은

• 외국인 노동자의 한국 채용: $Y_{K}$ = $v_{K} \cdot H^{\alpha}_{F} \cdot K^{\beta}_{K} \cdot M^{\gamma}_{K}$

과 같은 상황인데, 회사 대표인 내가 ${\beta}_{F}$를 맞춰주고 있기 때문에

• $Y_{K}$ = $v_{K} \cdot H^{\alpha}_{F} \cdot K^{\beta}_{F} \cdot M^{\gamma}_{K}$

와 같은 상태로 바뀌어 있다. 당연히 결과물도 기존의 $Y_{K}$보다 더 좋다. 인도처럼 자본력이 부족한 나라보다 내가 공급하는 $M$이 더 높아 각종 프로그램을 구매하는 부담이 덜한만큼, 그 인도 개발자들의 역량이 더 십분 발휘되는 시스템을 만들어낼 수 있게 된다. 한국 주요 IT기업들이 만든 웹페이지들이 구글 페이지 스피드 기준으로 평균 70점대를 받는 동안, 개발자가 아닌 한국 스타트업 대표가 인도, 동유럽 개발자들에게 받은 플러그인들을 적용하고 그들이 가르쳐 준 효율화 작업을 따라한 것만으로 100점에 가까운 점수를 받는 웹페이지를 만들어 낸 것이 위의 대표적인 사례가 될 것이다.

온라인으로만 운영하는 AI특성화 대학인 SIAI도 공동 설립자 중 한 명인 나 자신은 한국 땅에 있지만, 교육 콘텐츠는 해외 명문대 수준의 $K$를 공급해주고, 학교가 설립된 스위스 지역을 포함한 서유럽 시장의 ${\beta}_{F}$를 뽑아내고 있다. 당연히 회사에 필요한 인력은 ${\alpha}_{F}$를 만들어 낼 수 있는 ${H}_{F}$이기 때문에 한국인 개발자를 안 뽑겠다는 생각을 하는 것과 마찬가지로 한국에서 엉망인 교육을 받은 인재들(${H}_{K}$)을 SIAI 신입생으로 받아주면 $\alpha$와 $\beta$가 달라 각종 문제가 생긴다.

지난 1994년 세계무역기구(WTO)가 기존의 관세 무역 일반 협정(GATT, 1947)을 대체하면서 글로벌 상품 시장의 각종 관세 장벽이 철폐됐다. 상품 이동의 제약이 크게 낮아지면서 완성도, 전문성에 대한 강도 높은 경쟁이 시작됐는데, 재택근무 활성화와 함께 이민청까지 설립되면 인력 이동의 장벽도 크게 내려갈 것이다. 상품 품질과 인건비라는 양대 축에서 모두 경쟁력을 잃었던 한국 섬유 업체들이 1990년대 후반 IMF구제금융을 거치면서 완전히 몰락했는데, 2020년대에는 어떤 직업군이 몰락하게 될까?

아마 워드프레스로 어지간한 기능을 갖춘 웹사이트를 다 만들 수 있고, 그것도 한국 개발자 수십 명을 반 년, 1년씩 투입해 만든 것보다 훨씬 더 고급으로 뽑혀나오는 것을 1~2년만 시장이 보고나도 2류 개발자들은 시장에서 살아남기 어려워질 것이다.