ChatGPT 에 의한 파급력 전문가 진단

미국에서 통계로 박사 마치고, 미국에서 가장 큰 회사에서 풀타임 ML 연구원으로 일 하고 있습니다.

우선 대부분 빅테크 회사는 자체 ChatGPT 가 있습니다. 시중에 나온 ChatGPT 를 그대로 이용하면, 데이타가 누출 될 수 도 있어서, 시중 버전은 사용 못 하구요...

제 생각에는 ChatGPT (혹은, 그와 비슷한 것들: 제미나이 등등)으로 인해서 다음과 같은 파급력이 예상 됩니다. 이거는 실제로 회사에서도 일어나는 일 들입니다.

1. 학부/석사생을 고용률이 현격히 줄어든다.
보통 학부/석사생은 CS 혹은 EE 전공 후 파이썬/C 프로그래밍으로 승부를 보고, 프로그래머 직군으로 들어옵니다. (직군 명칭이 뭐던 상관 없이). 그런데, 여기서 아셔아 하는 점은 박사들도 파이썬/C 프로그래밍 을 할 수 있지만, 보통 "알고리즘"을 만드는 데 더 치중 합니다. 즉, 박사 들이 파이썬/C 프로그래밍 을 못 하는 것이 아닙니다. 당연히 할 수 있는데, 직군 자체가 "알고리즘" 등 high-level 코딩 만드는데 (보통 최근 유명 논문 읽고 이해해서) 주력 합니다.

그래서 어떻게 보면 학부/석사생 출신의 직군은 초벌 구이 코딩을 지금 까지 담당 해왔는데, 이런 초벌 구이 코딩은 ChatGPT 이 훨씬 정교하고 빠르게 잘 합니다. 그래서 박사 출신 연구원 입장에서 더이상 초벌 구이 을 남에게 안 시키고, ChatGPT 한테 시키는 것이 훨씬 빨라졌습니다.

그래서, 실제로 많은 빅테크 회사들이 레이오프를 실시 했는데, 대부분 대상은 학부/석사생 출신으로서 말그대로 "코딩"으로 본인의 커리어를 닦은 사람들 입니다. 보통 이런 분들은 탑학회지 (ICML/ICLR/NIPS/AISTATS) 등에 1저자로 넣을 수 있는 실력을 안됩니다. 이런 분들의 직업은 사실상 올해 초 부터 (이미 트럼프 당선 때 부터) 사실상 FREEZING (더 이상 안뽑음) 이었습니다.

2. 경력직 채용이 현격히 많아진다.
미국 회사는 첫째도 이윤 추구, 둘째도 이윤 추구, 셋째도 이윤 추구 입니다. 한국 회사 처럼, 청년 실업률을 보고, 정부 차원에서 구제 차원에서 회사에게 학/석사생 공채시키는 그런 문화가 미국에는 없습니다. 미국은 회사원이 회사의 이윤 추구에 장단기 적으로 도움이 안되면 중복된 인원으로 생각 하거 레이오프 합니다.

ChatGPT 는 곧, 신입 사원 들 중에서 소히 말하는 Fresh 한 사람의 채용을 급격히 줄입니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

2-1. 보통 아카데미아 환경에서"만", 일해본 사람은 인더스트리 환경에 일하는 환경에 적응 할 때 까지 시간이 든다. 보통 미국에서는 "소프트 스킬" 이라고 하는데, 영어로 자신의 의견을 잘 부드럽게, 세련되게, 상대방의 자존감을 안 건드리고, 전달 하는 어투가 중요합니다. 이 소프트 스킬은 인더스트리에서 말로 상처도 주고, 상처도 받다보면 생기게 되는 능력 입니다. 이런 소프트 스킬이 부족한 Fresh 학사/석사/박사는 아무래도 Hiring Manager 차원에서 채용하기가 부담 스럽습니다.

2-2. 아카데미아 환경에서는 Job Seeker 입장이므로 "자기 꺼" 라는 인식으로 살아 옵니다. 그에 반면, 인더스트리에서는 회사의 목표에 맡게 공동 목표를 정하는데, Fresh 학사/석사/박사가 회사를 위해서 공동 목표에 맞게, "자기 꺼"를 팀에 공유를 하는 그런 문화에 잘 녹아 들지에 대한 의구심이 Hiring Manager 차원에서 들 수 밖에 없습니다.

2-3. 연구 환경의 차이가 아카데미아/인더스트리는 너무 다르다. 아카데미아는 교수의 지시 혹은 개인 원하는 연구를 하는 반면, 회사는 회사의 비지니스 방향에 맞는 연구를 해야 하는데, 이런 점에서 Fresh 학사/석사/박사가 과연, 회사에서 원하는 비지니스 관련 연구를 한달 ~ 두 달안에 습득 할 수 있을 것인가에 의구심이 듭니다.

2-4. 2-1 ~ 3 보다, 가장 큰 이유인데, 지금 미국 회사는 전례 없는 "인재 호황기" 입니다. 미국 아카데믹 직업이 지금 그란트 고갈 현상으로 무너지고 있는 마당에, 미국 대기업에서는 Data Scientist 한 자리가 나면, 스텐퍼드 박사 with Top journals/Top Conferences 가 여러명 지원 합니다. 그리고 다른 경쟁 회사에서도 지원 하죠. 보통 한 자리 나면, 1000명 넘게 지원 하는데, 다들 정말 넘사벽 스펙입니다. 그래서 Fresh 학사/석사 는 게임 자체가 경쟁이 안되고, Fresh 박사는 스펙이 매우 좋으면 채용이 됩니다.

솔직히 말하면, 지금 상황은 잡이 없는 사람에게는 암흑의 시기이지만, 잡이 있고 빅테크에서 견실하게 일하고 있는 사람에게는 초유의 인재 들과 일 할 수 있는 물갈이 (?) 가 일어나고 있습니다. 즉, 회사 입장에서는 좋은 겁니다. 약한자는 사라지고, 강한자는 더 강하지는 그런 현상이 일어나고 있는 겁니다. 그래서, 많은 빅테크 CEO 들이 ChatGPT 사용을 오히려 장려 합니다. 거기에는 ChatGPT 으로 인해서, Redundant Worker 는 자연 스럽게 Screening 혹은 Layoff 되고, 그렇게 줄어든 Cost 는곧, 회사의 Margin 을 극대화 시키고, Margin 을 극대화 가 곧, 주가를 높이고, 주가가 높아져야 본인들의 인센티브가 올라가닌까요. 그래서, ChatGPT 는 있는 자 들에게는 "선 (좋은 것)" 입니다.

개인적으로도 저도 ChatGPT 로 인한 Redundant Worker 들의 Layoff 를 현상은 반깁니다. 저 같은 경우는 박사를 받고 미국 회사를 들어왔는데, 미국 회사의 문화 특성상, 학/석사 출신과 너무 허울없이 일을 하는게, 마음속 한편으로는, 박사를 받을 필요가 없었나? 그런 생각 도 들었습니다. 그런데, 이런 ChatGPT 로 인한 Layoff 로 인해서, 회사는 점점 박사 출신만 더 살아남고, 확실하게 박사가 하는 일과 학/석사가 하는 일이 구분이 되는 문화가 형성 되었다고 할까요? 그래서, 대부분 좋은 대학에서 박사를 받아서, 본인 네임 밸류가 확실한 사람은 어짜피 본인이 Layoff 대상이 아닌 것을 알기 때문에, 이런 선택적 Layoff 를 반기는 것도 있습니다. 그래야, 더 우수한 박사가 동료로 들어오닌까요.

3. 향후 5년 뒤 미래 예상
우선 ChatGPT 가 점점 똑똑해 집니다. 솔직히, 탑학회지 DRAFT 초벌 구이도 사람보다 더 잘합니다. 코딩은 말할 것도 없구요. ChatGPT 가 사실상 기업 에서 사용된지 1년 째 되는 해 입니다. 5년 뒤는요? 뭐...말할 것도 없습니다. 저는 대부분 ML/AI 관련 직업이 다음과 같이 변할 거라고 생각 합니다.

3-1. 네임 벨류가 있는 사람만 직업 유지
회사에 보통 네임 벨류가 있는 사람이 있습니다. 얼굴 마담 까지는 아니더라도, 꾸준히 Top 학회지에 1년에 하나는 싣는 그런 인재들이 있습니다. 그런 인재들은 일단 회사의 이름을 광고 해주는 역할을 하므로, 회사가 오랫동안 붙잡지 않을까 생각 됩니다.

3-2. 교수의 인더스트리 진출
아직은 교수들이 인더스트리 에 발을 발가락만 담구고 일하는 사람이 있습니다. 즉, 본 직업은 교수 지만, 가끔 여름에 회사에 와서, 어드바이스 해주고, 상담비 받아가는 그 정도. 하지만, 시간이 갈수록 아카데미아 환경에서 하는 인공지능 연구는 인더스트리와 차이가 급격이 나면서, 심지어, 아카데미아의 아이디어 창구 역할도, 인더스트리가 다 하지 않을까 싶습니다.

3-3. 논문의 중요성은 Default 가 되고, 실제로 High-level 일을 할 수 있는 능력/경력 중시
정말 똑똑한 사람들은 ChatGPT 의 초벌구이 Draft 만으로 NIPS/ICML/ICML/AISTATS 급의 논문을 만들 수 있다는 사실 아셔야 합니다. 문제는 그런 부류의 똑똑한 사람 들이 몇 년 전에는 적었다면, 이제는 점점 많아지고 있습니다. 솔직히, 열공 하시고, 논문 센스 있고, 코딩 기본 실력, 논문 경험 있으면, 대부분 ChatGPT 의 초벌구이 Draft 를 왠만한 상위 랭크 논문으로 편집 하는 거는 일도 아닙니다.
그래서, 시간 이 갈수록 논문의 중요성은 Default 가 됩니다. 즉, 필수적으로 있어야 합니다.

그래서 많은 미국 대기업은 실제로 LinkedIn 에서 잡 요건에서 NIPS/ICML/ICML/AISTATS 에 1저자 출판 경험을 Requirement 로 적습니다. (미국에서 Requirement 은 "반드시" 필요하다는 뜻입니다.). 더불어서, High-level 일 들을 할 수 있는 인재를 중시 여기지 않을까 싶습니다.