By 남혜현 on 2018년 8월 14일 • ( 1 )

“입사 사흘째 되던 날, 팀원이 아무도 출근을 안 했다. 모두 출장을 가서 신입사원인 나 혼자 일주일 동안 일했다. 팀장이 출장 전날, ‘일주일간 앞으로 뭘 하고 싶은지 생각해보라’고 말했다. 혹시 나가라는 이야기를 이렇게 에둘러 말하나 싶었다.”

강 부사장이 신입사원 시절 이야기를 먼저 꺼낸 것은 이 자리에 참석한 청소년들에게 4차산업혁명, 인공지능(AI)이 수많은 문제를 풀어가는 시대에 어떻게 미래를 준비해 가야할지를 조언하기 위해서다. 강 부사장이 내놓은 답은 “열심히 공부해라”라는 이야기와는 거리가 멀었다.

그는 “학교에서 훌륭한 학생이 되면 사회에서 일을 잘 할 것이라고 암묵적으로 생각하고 있다”면서 “그런데 내가 느낀 바로는 학교에서 공부 잘 한 것과 회사에서 일을 잘 하는 것이 비례하지는 않는다”고 말했다.

강대현 넥슨 부사장

차이는 어디에서 나오는 것일까?

강 부사장에 따르면 앞으로 인재는 정답을 맞추는 이가 아닌, 문제를 낼 수 있는 사람이다. 학교에서 모범생은 정답이 정해진 문제를 잘 푸는 사람이다. 그러나 직장, 또는 사회에서 주어진 문제는 애초에 정답이 없다. 따라서 정답에 대한 가이드가 있을 수 없다. 심지어 요즘 사회 트렌드를 살펴보면 문제의 주제 조차 모호해지고 있다는 것이 강 부사장의 분석이다.

그럴때는 정답을 맞추려고 애쓰기 보다는, 오히려 문제를 잘 정리하고 프레임을 달리해보는 것이 자신의 역량을 키우는 것에 훨씬 유리할 것이라고 강 부사장은 조언했다. AI 시대에는 어차피 인공지능이 문제에 대한 답을 풀어낸다. 그렇다면 사람이 할 일은 AI가 잘 풀 수 있는 문제를 만들어내는 것이라는 뜻이다.

예컨대 강 부사장은 AI를 통해 ‘월핵’이나 ‘매크로’를 찾는 기술을 도입했다. 월핵이란, 게임 안에서 보이지 않아야 할 부분에 있는 상대편을 해킹을 통해 볼 수 있게 만든 툴이다. 게임 내 부정행위인데, 이걸 사람이 감시하긴 어렵다. AI라면 가능하다. 데이터를 모으고 분석해 정상적인 행위와 인위적 행위를 구분해낼 수 있기 때문이다.

강 부사장이 월핵 문제를 풀기 위해 제기한 문제는 다음과 같다. “화면의 픽셀이란 단위를 다른 관점에서 보면 문제를 해결할 수 있지 않을까?”

만약 이용자가 자연스러운 게임 플레이를 한다면 픽셀 단위의 움직임도 자연스러워야 한다. 그러나 핵이나 매크로를 사용한다면 최적의 동선을 그리는 픽셀 모형이 나오게 된다. 이를 통해 부정행위를 감지하는 것이다.

아직 상용화되진 않았지만 앞으로는 이용자의 데이터를 모두 모아 분석, 이 사람이 언제 게임을 할지 등 행동 패턴을 모두 예측할 수 있게 될 거라고도 말했다.

그렇다면 10대들은 어떻게 준비해야 문제를 잘 내는 사람이 될 수 있을까?

출처=강대현 넥슨 부사장 발표 자료

첫째, 배운 코딩이나 알고리즘 지식을 실생활에서 직접 써봐야 한다. 그리고 알고리즘 문제를 직접 출제해보는 것이 유리하다. 일상생활을 기록하고 문제를 찾아보며, 자기 일상에 어떤 문제가 있는지를 연구하는 것이 좋다.

강 부사장은 “AI 시대에 준비해야할 것에 대해 내 나름의 대안은 배운 코딩 알고리즘을 직접 써보는 것”이라며 “문제를 푸는 것이 아니라 직접 내보다보면 출제자의 마음을 이해하게 되고, 그동안은 쓰지 않던 다른 뇌를 쓰는 기분도 느끼게 될 것”이라고 말했다.

글. 바이라인네트워크

<남혜현 기자> smilla@byline.network