숫자와 코드가 지배하는 빅테크 한복판에서
문과 출신이 딥마인드의 리더가 되기까지,
AI 시대에 나의 자리를 만들고
가치를 끌어올린 일과 삶의 인사이트

한국인에게는 ‘알파고’를 만든 곳으로 더 익숙한 구글 딥마인드. AI 혁신을 주도하는 실리콘밸리 내에서도 최고로 평가받는 조직이다. 천재 엔지니어들로 가득한 이곳에서 문과 출신 비엔지니어이자 아시아 여성으로 리더 자리까지 오른 사람이 있다. 심지어 딥마인드에서는 기본값처럼 여겨지는 박사 학위도 없다. 남들 눈에는 결핍으로 보일 만한 배경이다.

『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』를 쓴 정수진 작가 얘기다. 그는 인텔 재팬과 삼성전자를 거쳐 실리콘밸리로 건너가 인텔 본사에서는 마케팅 리서치팀을, 메타에서는 유저 리서치팀을 이끌었다. 구글 딥마인드에서는 AI UX 리서치 팀장을 지냈다. 25년 동안 세상에서 가장 똑똑한 기계들이 태어나는 회의실 한가운데를 지켜온 셈이다.

하지만 처음부터 순조로웠던 것은 아니다. 딥마인드 AI UX 리서치 팀장으로 부임한 첫날, 이름만 대면 알 만한 학교의 박사 학위를 가진 열두 명의 팀원이 그를 맞았다. 회의실에는 정중하지만 차가운 침묵이 흘렀다. 그 침묵은 그에게 이렇게 묻고 있는 듯했다. “그래서 당신이 우리에게 무엇을 가르칠 수 있죠?”

그가 찾은 답은 자신의 결핍으로부터 나왔다. 천재 동료들이 완벽한 알고리즘을 완성하고 감탄할 때, 그는 가만히 듣다가 이렇게 묻는다. “다 좋은데요. 평범한 사람들도 이걸 두려움 없이 쓸 수 있을까요?” 기술을 잘 몰랐기 때문에 오히려 그 방에 꼭 필요한 사람이 될 수 있었던 것이다.

요즘 AI를 바라보는 우리의 마음은 불안에 가깝다. 새로운 AI 모델이 나온 소식을 보며 한숨짓고, 내 일이 언제까지 남아 있을지 가늠해본다. 뒤처지지 않으려면 새로운 툴을 하나라도 더 익혀야 할 것 같고, 프롬프트 쓰는 법이라도 배워둬야 할 것 같다.

하지만 그는 자신이 직접 증명해온 사실로 말한다. AI 툴을 남들보다 조금 더 잘 다루는 것은 진정한 경쟁력이 되지 못한다. 곧 모두가 갖게 될 기본 스펙, 밀물 앞의 모래성일 뿐이다. 신기술도 반년만 지나면 낡은 기술이 되고, 기계가 당장은 못 하는 일도 금세 기계의 몫이 된다. ‘기계가 무엇을 못 하는가’가 아니라 ‘기계가 모든 것을 해내는 시대에도 끝내 사람의 몫으로 남겨두어야 할 것은 무엇인가’를 물어야 하는 이유다.

“기계가 세상의 모든 정답을 헐값에 쏟아내는 시대입니다. 이제 시장은 ‘기술을 아는 사람’이 아니라 ‘인간을 이해하는 사람’에게 압도적인 보상을 지불합니다. 기계는 결코 품지 못하는 의심을 품으며, 나만이 던질 수 있는 질문을 빚어내는 힘이 귀한 가치가 되었습니다. 그러니 완벽한 기계를 닮으려 애쓰며 주눅들지 마십시오.”

세상을 바꾸고 있는 기술,
그 가장 안쪽에서 발견한 것들

AI를 다룬 여타의 책들과 『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』의 가장 큰 차이는, 저자가 AI가 만들어지는 현장의 한가운데에 있었다는 것이다. 외부의 관찰자나 비평가의 시선으로는 담을 수 없는 현장의 이야기 그리고 당사자로서 직접 부딪히며 얻은 현실적인 조언이 담겨 있다.

2022년 11월 챗GPT 등장 이후 구글이 겪은 위기를 그린 대목이 대표적이다. 세상은 이 시기를 숫자로 기억한다. 닷새 만에 챗GPT에 모인 100만 명의 사용자, 하루아침에 회사를 떠나게 된 1만 2천 명의 구글 임직원, 챗봇 바드의 오답 하나로 증발한 구글의 시가총액 1,000억 달러 같은 숫자로 말이다.

하지만 그 숨 가쁜 현장에 있었던 저자가 본 것은 숫자 너머의 교훈이다. 트랜스포머 기술을 처음 만든 건 구글이었지만, 그것을 세상에 먼저 내놓은 건 알다시피 오픈AI였다. 구글은 완벽한 때를 기다리다 60점짜리를 먼저 내놓은 쪽에 고객을 내준 것이다. 기술이 아니라 용기의 차이가 둘을 갈랐다.

페이스북 재직 당시 개발 중인 얼굴 인식 기능을 시험하던 날의 장면도 인상적이다. 예순이 훌쩍 넘은 흑인 할머니가 손녀의 사진을 꺼내자, AI는 그 작은 얼굴을 자꾸 다른 아이로, 때로는 강아지로 인식했다. 할머니는 조심스레 물었다. “내가 뭘 잘못 누른 걸까요?” 잘못한 건 할머니가 아니었다. 밝은 피부 쪽으로 치우친 데이터로 학습한 모델이었다. 그날 저자는 중요한 교훈을 배웠다. ‘데이터가 잊은 사람을 기억할 것.’

AI 혁명의 최전선에서 기록한 생생한 이야기부터
25년 빅테크 커리어에서 쌓아 올린 노하우까지

『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』는 이처럼 저자가 현장에서 직접 경험하며 얻은 인사이트를 다섯 개의 장에 걸쳐 풀어낸다.
1장은 AI 패권을 두고 구글, 오픈AI, 메타, 앤트로픽이 벌인 각축전의 현장으로 문을 연다. 이어서 AI 보편화 이후 실리콘밸리 내에서 인문학 전공자가 주목을 받게 된 현상, 일자리 자체가 줄어든 데다 선배의 어깨너머로 배울 기회마저 잃어버린 청년 세대의 모습을 통해 세상의 규칙이 어떻게 바뀌고 있는지 보여준다.

2장은 앞서 본 할머니의 사례처럼, 만든 사람마저 당혹스럽게 하는 AI의 문제들을 다룬다. 시장에 출시되기 전부터 AI를 가장 가까이서 본 저자는 세 가지를 짚는다. 개발 당사자조차 AI가 왜 그렇게 답하는지 모른다는 것, 실리콘밸리의 언어와 문화를 기본값으로 배운 AI는 다른 문화권에서 통용되는 맥락을 쉽게 놓친다는 것 그리고 이 기계를 얼마나 믿어야 할지 아직 아무도 모른다는 것이다.

3장에서는 지금 빅테크 연구실이 가장 무겁게 고민하는 문제, ‘인지적 퇴화’를 다룬다. 요즘 자주 언급되는 ‘생각의 외주화’ 문제다. 웬만해서는 “아니요”라고 말하지 않는 AI의 아첨과 틀린 답을 자신 있게 내놓는 AI의 환각에 익숙해지는 동안, 우리는 스스로 의심하는 감각을 잃어간다. 이에 저자는 기계가 틀릴 때 알아채는 법, 같은 툴을 쓰고도 전혀 다른 답을 얻는 사람들의 차이를 짚는다.

이어 4장에서는 기계가 모든 것을 해내는 시대에도 끝내 사람의 몫으로 남을 다섯 가지 가치를 제시한다. 무엇을 원하는지 스스로 정하는 ‘의도’, 만드는 사람에서 고르는 사람으로 거듭나는 ‘안목’, 결과를 받아안는 ‘책임’, 서로를 연결하는 ‘공감’, 목적 자체를 즐기며 새로운 쓸모를 만드는 ‘의미’다. 실리콘밸리에서 끝까지 살아남은 이들이 기계에 결코 넘겨주지 않았던 가장 인간적인 무기다.

마지막 5장은 실리콘밸리 빅테크가 사고하는 방식을 보여준다. 저자가 20여 년간 함께 일하며 확인한 그들의 비밀은 의외로 단순하다. 무엇을 먼저 하고 나중에 할지, 어디서 넓히고 어디서 좁힐지 정하는 절차를 조직 전체가 몸에 익히고 있다는 것이다. 세계적인 기업들이 문제를 푸는 틀인 ‘더블 다이아몬드’를 토대로 발견, 정의, 개발, 전달의 네 단계를 설명한다. AI로 만드는 일이 쉽고 싸진 시대에는 ‘만들 수 있는가’가 아니라 ‘만들 만한가’를 물어야 한다고 강조한다. AI는 노를 젓는 속도를 높여줄 수는 있어도 뱃머리를 대신 돌려주지는 않기 때문이다.

각 장 끝에는 오랜 시간 동안 직접 부딪히며 정리한 커리어 설계 노하우를 담았다. 겁 없는 도전으로 굳게 잠긴 빅테크의 문을 연 과정부터 네트워킹의 기술, 연봉 협상 전략, AI 시대의 시간 활용법까지 다룬다. 시대의 큰 흐름을 읽는 동시에 당장 내일부터 적용할 수 있는 현실적인 조언이다.

“AI가 넘어선 것은 인간이 아니라 평균이다.
당신은 무엇으로 그 너머에 설 것인가?”

“AI가 가져올 변화는 산업혁명보다 열 배는 더 클 것입니다. 그리고 어쩌면 열 배는 더 빠르게 찾아올 것입니다.” 딥마인드의 공동 창업자 데미스 허사비스의 말이다. 그 속도 앞에서 우리가 서야 할 자리는 어디가 되어야 할까? 피그마의 공동 창업자 딜런 필드의 말에 힌트가 있다. “AI는 문턱을 낮췄지만, 천장을 높이지는 못했다. 천장은 여러분이 올릴 것이다.”

저자가 실리콘밸리에서 오랫동안 목격해온 것이 바로 이것이다. AI로 인해 머릿속 생각을 눈앞의 결과물로 옮기는 ‘실행의 격차’는 거의 사라졌다. 그러나 좋은 것을 알아보고 왜 좋은지 말할 수 있는 ‘안목의 격차’는 없애지 못했다. AI는 그럴듯한 답을 순식간에 열 개씩 내놓지만, 그중 무엇이 옳은지는 끝내 말해주지 않는다. 문턱이 낮아질수록 차이는 그 위에서 벌어진다.

『나는 코드를 모르는 AI 팀장입니다』는 기계가 대신 키워줄 수 없는 그 능력을 기르자고 말하는 책이다. AI 시대에 내 일의 자리를 고민하는 직장인, 기술을 몰라 불안한 비전공자, 사회에 첫발을 내딛는 초년생, AI와 함께 일할 조직을 이끌어야 하는 리더에게 이 책은 앞으로 나아갈 방향을 제시한다. 그리고 방향을 정하는 일이야말로 기계가 결코 흉내 낼 수 없는 영역이다.

“기계가 영리해질수록, 그것이 끝내 흉내 내지 못하는 영역은 오히려 더 또렷해집니다. 그리고 그 영역은 하나같이 가장 인간적인 것들입니다. 때때로 앞뒤가 맞지 않는 사람의 마음을 해독해내는 인문학적 통찰, 정답 없는 길을 묵묵히 걸어가는 인내, 불완전함을 있는 그대로 안아주는 마음, 데이터가 답하지 못하는 ‘왜’를 묻고 의미를 길어 올리는 힘 그리고 ‘할 수 있다’와 ‘해야 한다’ 사이에서 멈춰 서 무엇이 옳은지 되묻는 용기입니다. 기계의 눈에는 그저 수정해야 할 오류로만 보일 이 뭉툭한 인간다움이야말로, AI 시대에 우리를 가장 대체 불가능하게 만드는 무기입니다.”