물론 지금까지 학벌은 굉장히 중요했습니다.
좋은 대학을 나왔다는 사실이 지능, 성실성, 학습 능력을 어느 정도 증명해줬고, 기업도 개인의 실력을 일일이 확인하기 어려우니 대학 간판으로 사람을 선별해왔습니다.
하지만 대학 교육이 AI 활용 중심으로 완전히 바뀌지 않는다면, 과거의.학벌가치와 앞으로 학벌의 실질적인 가치는 크게 떨어질 가능성이 높다고 봅니다.
이유는
1. 많이 안다고 AI를 더 잘 다루는 것은 아닙니다
흔히 지식이 많은 사람이 AI도 더 잘 쓸 거라고 생각합니다.
물론 전문지식은 도움이 됩니다. 하지만 실제 AI 활용 능력은 지식의 양보다 욕구와 실행력에 더 크게 좌우될 수 있습니다.
모르는 사람은 AI에게 계속 묻습니다.
반면 자신이 이미 잘 안다고 생각하는 사람은 자기 지식 안에서만 AI에게 지시하려는 경향이 있습니다.
AI가 인간보다 월등히 뛰어난 지능을 갖게 된다면, 자기 방식을 고집하는 사람보다 열린 태도로 질문하고 결과를 비교하는 사람이 더 좋은 결과를 낼 수도 있습니다.
극단적으로는 게임을 정말 좋아하는 초등학생이 기존 게임 개발자보다 더 재미있는 게임을 만들 수도 있습니다.
그 아이에게는
“게임은 원래 이렇게 만들어야 한다”는 업계의 고정관념이 없기 때문입니다.
2. 지능이 보편화되면 인간끼리의 지능 차이는 작아집니다
일반인의 능력이 100이고 고학력·고지능자의 능력이 130이라고 해봅시다.
지금은 이 차이가 매우 중요합니다.
하지만 모두가 능력 1만짜리 AI를 사용한다면, 인간끼리의 100과 130 차이는 전체 결과에서 차지하는 비중이 작아질 수밖에 없습니다.
그때부터 중요한 것은 많이 외우고 빨리 계산하는 능력이 아닙니다.
무엇을 원하는지,
어떤 질문을 하는지,
수많은 결과 중 무엇을 선택하는지,
얼마나 빠르게 실행하는지가 더 중요해집니다.
즉 대학이 인증해주던 ‘지적 능력’ 자체의 희소성이 약해지는 겁니다.
3. 명문대는 능력 인증기관보다 고급 사교클럽에 가까워집니다
AI가 최고 수준의 강의와 개인 맞춤 교육을 누구에게나 제공한다면, 지식을 배우기 위해 반드시 대학에 갈 필요는 줄어듭니다.
그렇다고 명문대가 사라지지는 않을 겁니다.
대신 역할이 바뀔 가능성이 큽니다.
좋은 사람을 만나고,
인맥을 만들고,
공동 프로젝트를 하고,
사회적 신뢰와 브랜드를 얻는 공간으로 남게 될 겁니다.
과거 고대 그리스의 플라톤 아카데미아나 아리스토텔레스의 리케이온도 오늘날처럼 취업용 학위를 발급하는 기관이라기보다, 스승과 제자들이 모여 토론하고 연구하던 지적 공동체에 가까웠습니다.
고대 로마의 상류층 교육 역시 단순히 지식을 배우는 것뿐 아니라 정치·법률 사회에 진입하기 위한 교양과 인맥을 쌓는 성격이 강했습니다.
미래의 명문대도 비슷해질 수 있습니다.
지식을 얻기 위해 가는 곳이라기보다,
선별된 사람들이 서로 연결되는 고급 사교클럽이 되는 겁니다.
4. 개인의 브랜드를 학교가 만들어주던 시대도 끝납니다
지금까지 대학은 교육기관인 동시에 개인에게 브랜드를 붙여주는 기관이었습니다.
개인의 실력을 직접 확인하기 어려우니
“어느 대학을 나왔는가”를 보고 능력과 잠재력을 추정한 것입니다.
하지만 앞으로는 SNS, 유튜브, 깃허브, 포트폴리오, 개인 서비스와 커뮤니티 활동을 통해 그 사람이 무엇을 만들었는지 직접 확인할 수 있습니다.
과거에는 명문대 졸업장이
“이 사람은 아마 능력이 있을 것이다”라고 추정하게 했다면,
앞으로는 실제 결과물이
“이 사람은 이것을 해냈다”라고 직접 증명합니다.
AI로 게임을 만든 학생, 혼자 서비스를 운영한 사람, 전문적인 콘텐츠를 꾸준히 만든 사람이라면 학교 이름보다 결과물 자체가 더 강력한 증명서가 될 수 있습니다.
물론 팔로워 수나 조회수가 곧 실력이라는 뜻은 아닙니다.
중요한 것은 실제 사용자가 있는 결과물, 반복적으로 증명된 성과, 동료들의 평가, 협업 기록 같은 검증 가능한 디지털 평판입니다.
즉 개인의 브랜딩을 더 이상 학교가 독점하지 못하게 되는 겁니다.
결론
학벌이 완전히 사라지지는 않을 겁니다.
명문대의 인맥과 브랜드는 앞으로도 가치가 있을 수 있습니다.
하지만 지금처럼 명문대 졸업자라는 이유만으로 더 똑똑하고, 더 유능하며, 더 높은 대우를 받아야 한다는 인식은 점차 약해질 가능성이 큽니다.
AI가 지식과 기술의 격차를 줄이고, 개인의 실제 결과물이 공개되는 시대에는 학교 이름만으로 능력을 추정할 필요가 줄어들기 때문입니다.
결국 대학은 능력을 보증하는 기관에서
인맥과 경험을 제공하는 공간으로 바뀔 것입니다.
학벌은 능력의 증명서가 아니라
어떤 네트워크와 사교클럽에 속해 있는지를 보여주는 회원권에 가까워질 수 있습니다.
그리고 개인의 진짜 브랜드는 학교가 아니라
자신이 직접 만들고 공개한 결과물과 평판이 담당하게 될 겁니다.
과거에는 좋은 학교에 들어가는 것이 자신의 가치를 증명하는 가장 빠른 방법이었다면,
앞으로는 직접 만들고, 공개하고, 사람들의 선택을 받는 것이 자신의 가치를 증명하는 더 강력한 방법이 될 겁니다.
문제는 이게 지능이 보편화 된 사회에서는 누구나 비슷하게 만들수 있다는거죠
아무리 20세 사람들이 AI를 써도 안쓰는 60,70,80 세대나 사람들을 평가하는건 결국 사람이라
꾸준히 명문대는 명문대 대접을 받을거라 봅니다. 말씀하신 대로 고급사교클럽처럼요.
AI로 누구나 비슷한 결과물을 만든다면 그 논리는 학벌에도 똑같이 적용됩니다. 결과가 비슷한데 명문대라는 이유만으로 더 대우한다면 그건 능력 인증이 아니라 신분과 네트워크 우대죠.
즉 현재 사회에서 학벌이 가지는 능력의 가치와는 좀 다릅니다.
애초에 하는 일이 무언가를 만드는게 아닌 학과도 많고, 결과물에 대한 평가가 주관적 요소가 큰 분야도 많고, 개인 내지 소수 집단으로 성과를 내기 힘들고 대규모 조직에서 일하는게 일반적이라 개인 산출물이랄게 제시하기 좀 애매하고 산출물로 개개인의 역량을 평가하기 힘든 분야도 많고요,
오히려 더 강화되지 싶습니다. AI를 이용해서 개발을 하고 일을 하고 있는 입장에서... (개발자입니다.)
AI를 제대로 다루고 질문하고 제대로 바이브하게 업무처리 하기 위해서는 모든 분야에서 명확화가 더 중요해진 거 같습니다.
기술적/학문적으로도 더욱더 기본기가 탄탄하고 개인이 가진 지식의 know-how와 깊이가 더 중요해질텐데, 그런 집단과 부류가 선택하는 것이 학벌이라고 생각합니다.
지금도 빨리 외우고 빨리 계산하는게 중요하지 않는 직업이 더 많습니다. 단순 암기가 중요한 것들은 말씀하신대로 빨리 대체가 되긴 할 겁니다.
그리고 자신이 직접 만들고 공개한 결과물중 하나가 학벌입니다. 사람들은 공통분모가 있다는 것 하나만으로도 소속감 공감대를 얻기 때문에 학벌로 인한 이득이 없어지기는 힘들겁니다.
도서관이나 오픈북과 AI는 다릅니다. 책은 사용자의 지능만큼만 꺼내 쓸 수 있지만, AI는 스스로 추론하고 해결책까지 제시합니다.
최근에는 전문가들도 못 풀던 수학 난제를 비전문가가 AI에 맡겨 성과를 낸 사례까지 나왔습니다.
물론 활용 능력의 차이는 남겠지만,
AI는 기존 도구처럼 사용자의 지능에 비례해서만 성능이 나오는 도구가 아닙니다.
그래서 인간의 지능과 학벌 차이가 결과물에 미치는 영향도 지금보다 훨씬 작아질 거라고 봅니다.
난제가 있다는걸 알 필요도 없어지겠죠.
초등학생이 해줘를 하고
해결 과정에 난제를 푸는것이 필요하면 알아서 난제를 풀게 되겠죠.
예를 들면 '공중부양 자동차를 만들어줘'
같은거겠죠
최근 oai모델이 몇십년 난제를 풀었을 때 매우 유명한 수학자 제이컵 치머먼조차 내용을 알아도 전체 구성을 모르겠다고 평가했습니다.
앞으로는 인간이 ai의 결과를 판단하는 게 아니라 ai가 만들고 다른 aj나 검증 시스템이 확인한 결과를 인간은 완전히 이해하지 못해도 사용하는 단계로 갈 가능성이 큽니다.
지금의 학력 차이가 벌어지는게 아니라, 아예 다른 차원으로 넘어가는 거죠.
앞으로 인간은 ai가 내놓은 결과물을 누구도 이해하지 못할 가능성이 큽니다.
제 신념이라기엔
제프리힌튼은 ai가 인간이 이해할 수 없는 자체 언어로 사고할 수 있다고 했고, 아모데이는 이미 우리가 만든 ai의 내부 작동을 이해하지 못한다고 말했습니다. 하사비스도 agi가 인간이 생각하지 못한 새로운 과학 이론과 가설을 만들 것으로 봅니다.
이미 우리는 llm의 사고과정을 제대로 이해하지 못하고 있지만 잘 쓰고 있습니다.
신념이 아니라 이미 벌어지고 있는 현상이고 추세에 가깝습니다.
99.9%는 평범해 질거라 봅니다.
AI가 도깨비 방망이에 가까운 물건은 맞겠지만 사용하는 사람이 인간이고 우리 모두 불완전한 인간인 이상 학벌이건 재산이건 뭐든지 격차를 좁히기는 쉽지 않을걸로 봅니다.
1. ai 에게 많이 묻는게 중요 한게 아니라 한번을 물어도 질문이 좋아야 된다고 생각이 듭니다. 그리고 ai 가 내 놓은 답이 맞는지 어느 정도 판단을 해야 되는 지식은 가지고 있어야 합니다.
2. 지능이 보편화 된다는 것도 모르겠습니다. ai 가 있기 전에는 책이 없어서 공부를 못 한건 아니지요.
정말 자비스 정도의 ai 가 나와서 모든 걸 챙겨 줄 정도이고 보편화 된다면 다른 면에서 학벌 지능 등의 차이가 생기지 않을까?? 하는 개인적인 생각이듭니다.
그 결론은 지금까지의 보조도구형 AI에는 맞지만, 프론티어 모델은 반대 방향으로 가고 있습니다.
OAI 최신 가이드도 사람이 사고 과정을 세세하게 설계하지 말고 목표 제약 완료 조건만 주라고 합니다. 실제로 o3는 모델 전용 스캐폴드 없이도 코딩 벤치마크 최고 성능을 냈고, 앤트로픽도 최고 모델에는 우선 최소한의 프롬프트부터 시험하라고 권장합니다.
즉 복잡한 프롬프트 기술보다 “이걸 해줘”+결과 조건+필요하면 예시 몇 개가 더 잘 먹히는 방향입니다.
프롬프트,하네스 엔지니어링은 엄청나게 빠르게 사라지고 있습니다.
퓨샷이 가장 좋은 결과물을 내는 방향으로 가고 있습니다.
위와 같은 내용입니다.
그리고 그때까지 아마도 10년 정도 남았다고 생각합니다.
준비를 잘한 곳은 6년 뒤만해도 신입을 뽑을 필요가 없어질거라 생각합니다.
또한 기존 인원도 더이상 많이 필요가 없게 되겠고요.
현장직 또한 업계 예측대로 2030년 내 AGI 달성한다면
로봇의 급성장이 예상되니 머지 않을 것 같고요.
(업무 형태에 따라 훨씬 빠르게 대체가능한 회사도 있으리라 봅니다)
인감보다 훨씬 똑똑하고 일을 잘하는 AI가 등장한 후에도
여전히 그것을 도구로 사용하면서 회사가 굴러갈거라 생각하는게 여기서도 대부분인데,
그건 전혀 효율적이지 않습니다.
최소한의 인원으로만 운영될 것이고, 사실상 모든 회사는 결국 규모에 비해 무인회사에 가깝게 운영될 겁니다.
학벌이 더 중요해질거같습니다.
최소한 성실성의 지표라고 생각하거든요.
부서원 전부 인서울 중위권 이상이고 나머지 한명만 전문대 편입출신인데.. 솔직히 이런말하면 안되지만 차이가 너무 심합니다.
일을 떠나서 성실성이 너무 차이나요.
AI 이전에... 컴퓨터, 인터넷은 정보 접근과 처리 방식을 전례 없이 바꿨죠.
예전에는 물리적으로 접근 가능해야 정보 전달이 가능했는데,
이제 지방에 있으나, 서울에 있으나, 비슷한 속도로 정보에 접근할 수 있습니다.
그런데 학벌이 없어졌나요? 지방에서도 창업할 수 있지만, 서울 집중이 줄었을까요?
ai에게 무엇을 어떻게 물을것인가, 그리고 그렇게 나온 답변을 비롯한 결과물이 진짜 옳은 내용인가를 판단할수 있는가도 중요하니까요.
그 차이가 더 벌어지지 않을까 하네요.
그건 ai가 인간이 이해하고 검증해야만 쓸 수 있는 보조 도구라는 전제라고 봅니다
최근 oai모델이 몇십년 난제를 풀었을 때 매우 유명한 수학자 제이컵 치머먼조차 내용을 알아도 전체 구성을 모르겠다고 평가했습니다.
앞으로는 인간이 ai의 결과를 판단하는 게 아니라 ai가 만들고 다른 aj나 검증 시스템이 확인한 결과를 인간은 완전히 이해하지 못해도 사용하는 단계로 갈 가능성이 큽니다.
지금의 학력 차이가 더 벌어지는 정도가 아니라, 아예 다른 차원으로 넘어가는 거죠.
앞으로 인간은 ai가 내놓은 결과물을 누구도 이해하지 못할 가능성이 큽니다.
일차함수도 이해못한 사람이 이차함수에 대해 질문할수 없듯이 충분한 배경지식이 없다면 그것에 대해 질문자체를 못합니다.
ai가 아무리 고차원적인 사고를 하고 인간의 지식을 아득히 뛰어넘은 답변을 내놓을수 있다 한들 그것을 이끌어 내는건 결국 사람의 질문이자 명령어인 프롬프트입니다.
기본적으로 무엇을 물어봐야 하는지도 모르는 사람에게는 아무리 뛰어난 성능의 ai도 큰 의미가 없는 법입니다.
그건 사람이 질문을 전부 직접 만들어야 한다는 전제죠.
앞으로 ai는 막연한 목표만 받아도 필요한 배경지식, 학습 순서, 다음 질문까지 스스로 만들어줄 겁니다. 결국 인간은 무엇을 하고 싶다 해줘만 말하고, 질문 생성과 해결은 ai가 맡게 될 가능성이 큽니다.
오히려 ai가 인간보다 월등해질수록 정교한 프롬프트보다 막연한 이 목표를 해결해줘가 성능을 더 끌어낼 수 있습니다.
배경지식이 많은 사람이 방법까지 세세하게 지시하면 ai를 자기 지식의 한계 안에 가두게 됩니다.
반면 목표만 주고 계획 질문 생성 탐색 검증을 ai에 맡기면 인간이 생각하지 못한 방법까지 찾을 수 있죠.
최근 난제를 해결한 그냥해봐 수준의 프롬프트들이 그 예입니다.
결국 많이 알아야 AI에게 적절한 프롬프트를 주고 적절한 제안을 주고 받을수 있죠
그게 아니라도 나중에는 학벌이 AI를 다루는 능력으로도 결정되겠죠.
가정 자체가 옛날 기준에 얽매여 있기 때문에 그렇게는 안 흘러갈것 같습니다.
얼마전 에르되시 문제를 푼 사람의 프롬프트는
그냥 해봐 이거 풀어봐 수준 이었습니다.
에르되시에 관한건 뉴스만 봐도 알수있고
향후에는 에르되시를 몰라도 모든 난제를 풀어봐로도 다 풀수 있게 되겠죠.
가치는 희소성이고 그런사람이 엄청나게 많다는건 가치가 없다는 의미입니다.
10년전만해도 바둑은 절대 못이긴다고 했어요.
4년전만해도 인공지능으로 사람과 대화하려면 멀었단 소리 들었죠.
2년전엔 손가락을 못그린다 했는데 지금은 TV에 나오는 광고조차 자연스럽게 AI 영상을 쓰더군요
아직은 사람이 지능이 우위니 이런저런 소리하지만 수년내 인공지능이 신적 지위 차지하면 그때는 아무렇지도 않게 인간은 인공지능 밑이라는 걸 받아들일겁니다.
그들에게 일을 얼마나 잘 하냐는 중요하지 않습니다. 중요한것은 사회적 힘과 계급입니다.
소위 카르텔이라 하죠.
카르텔에 소속되지 않는 일반인들에게는 위 댓글들 처럼 학벌은 중요하지 않은 시대가 맞습니다.
본문에 반드시 그렇지만은 않다는 이유가 설명되어 있습니다.
그리고, 내가 알고 있는 범주에서 AI가 알려주고 있다고 하는데, 이미 넘어서고 있는것 같습니다.
오늘 제가 사용했던 챗GPT는 특정분야를 물어보는데, 새로운 공지가 떠 있으니 한번 알아보라고 라고 알려주더군요.
내가 묻지도 않는데, 적극적으로 사실을 알려준다는 것에 놀라웠습니다.
학벌은 10년뒤에도 유효하다 아니요 절대 불가능하다입니다. 그래도 남아 있을것이다. 그것도 인정하기 힘듭니다.
학벌말고 수학적사고에 기반한 논리적 사고방식은 학벌보다 자기자신을 먹여 살려주는 도구이기도 할거구요.
언어를 성숙하게 사용하는것은 AI를 이용해서 돈버는 것에 날개를 달아줄것 같습니다.
10년뒤에는 정말 많은 직업들이 AI를 베이스로 그 일을 하게 될 것 같으며, 창의적 사고는 정말 많은 돈을 벌게 해줄것 같습니다.
학벌은 개나 줘버려 라고 할 것 같습니다. 제 아들도 공부를 나름 하고 있지만, 늘 다양한걸 해보라고 합니다.
그리고, AI도 잘 사용하라고 하고 있습니다.
저는 미래학자가 아니라서 시기는 알 수 없습니다만 많은 전문가들의 얘기로 3~5년안에 agi가 나오고 10년안에 초지능이 나온다는건 알고 있습니다. 그렇다면 그사이 어딘가가 아닐까 생각이 드네요. 그들이 완전히 필요 없어질 때 쯤 일테니까요.
그 논리대로면 ai가 인간 지능의 가치를 근본적으로 바꿀 거라고 보는
노벨상 수상자 하사비스 힌튼, 수츠케버, 머스크도 전부 공부 못한 게으른 사람들이겠네요.ㅎㅎ
하사비스와 힌튼은 각각 2024년 노벨상 수상자이고, 머스크는 AI가 최고 지능의 인간을 넘어설 것이라고 전망했습니다.
수츠케버도 지능을 다른 모든 인간적 자질보다 우선시한다면 힘든 시간을 보내게 될 것이라고 말했습니다.
일반적으로 주장을 논리로 반박하지 못하고 자기합리화로 몰아가는 태도는 님이 말씀하시는 게으르고 공부 못하는 사람들의 전형적인 회피 성향에 가깝습니다.
저는 님의 전제의 오류를 예시로 검증해 드린 것 뿐입니다.
그리고 님이 게으르다고 한 적이 없습니다.
근거 부족한 불분명한 개인적 주관보다는
주장에 대한 논리적 반박을 기다리고 있겠습니다.
ㅎㅎ는 원래 자주 합니다ㅎㅎ
결국 AI를 활용 잘하는 사람이 좋은 학벌을 가질 겁니다
제가 볼 땐 이미 개인 브랜딩가치 버프는 팔로워 숫자 쪽으로 기울고 있지 않나 하는 생각입니다.