ChatGPT 독학으로 연구원 된 사례, '탑다운 3일'과 '부실공사' 사이에서 갈렸다

연휴 마지막 날 오전, 한 참여자가 고등학교를 중퇴한 뒤 ChatGPT로 공부해 OpenAI 소라 팀 연구원이 된 가브리엘 페테르손의 사례 글을 올렸다. 성공담 공유로 시작한 대화는 곧 공부를 어디서부터 시작해야 하느냐는 논쟁으로 번졌다. 정규 과정을 밟지 않고 AI와 대화하며 공부한 경우라, 관심은 그런 방식이 어디까지 통하느냐로 쏠렸다. 첫 반응은 탑다운이 꼭 옳지는 않다는 회의 쪽이었고, 이내 균형을 말하는 목소리가 붙었다.

'디퓨전 모델을 이해하는데 바텀업은 3년이 걸리지만 탑 다운은 3일이면 마스터'한다는 메시지에서 균형점을 찾아야 할 겁니다.

바텀업 3년과 탑다운 3일이라는 대비를 그대로 받아들이기보다, 둘 사이 어딘가에 답이 있다는 태도다. 사례를 부정하지도, 그대로 따르지도 않는 자리다.

3일이라는 숫자에 붙은 물음표

2분 뒤 다른 참여자는 "디퓨전모델을 마스터하는데 필요한 수학적 지식이 3일만에 갖춰질수가 없죠"라며 3일이라는 기간에 의문을 달았다. 사례 자체보다 '3일'이라는 숫자에 걸린 문제 제기였다. 성공 사례가 퍼질 때 과정은 짧게, 결과는 크게 전해지기 쉽다는 경계로 읽힌다.

선형대수, 어디까지 알아야 하나

논쟁의 축은 곧 기본기의 깊이로 옮겨 갔다. 한 참여자는 "선형대수가 뭘 하는지 알면 되는거지"라며 한 학기나 1년을 들여 다 체득할 필요는 없다고 봤다. 도메인 고수와 딥러닝 고수가 주거니받거니 함께 올라간다는 그림이다. 원리를 끝까지 파고들기보다 무엇에 쓰는지를 알고 필요할 때 채워 가는 방식에 가깝다.

반대편의 답은 짧았다. 다른 참여자는 "저는 어느정도는 알아야 한다고 봐요. 모르면 걍 부실공사인데"라고 맞섰다. 기본기를 필수로 보는 쪽과 활용에 필요한 만큼이면 된다는 쪽이 한 대화 안에서 선명하게 갈렸지만, 곧 연구자에겐 필수이고 활용하는 쪽에겐 선택이라는 선에서 접점을 찾았다.

책 밖에 남는 것

뒤이어 도메인 고수는 책이 아니라 현장에서 길러진다는 조언이 나왔다. 앞선 논쟁이 책과 수학의 깊이를 두고 벌어졌다면, 이 조언은 질문의 방향을 조금 바꿔 놓았다.

도메인은 언어로 전달되지 않는게 많습니다.

책이나 강의로는 전해지지 않는 감각이 현장에서 쌓인다는 이야기다. 탑다운이든 바텀업이든 책상 위 공부만으로는 다 채워지지 않는 영역이 있다는 지적으로 읽힌다.

전날 이 방의 공부법 이야기는 손글씨 필사와 기억의 궁전 같은 암기법 쪽이었다. 이날은 AI가 공부의 경로를 얼마나 줄여 줄 수 있느냐로 물음이 옮겨 간 것으로 보인다. 논쟁은 AI로 배우느냐 마느냐보다 줄일 수 있는 기본기와 줄일 수 없는 기본기의 경계를 두고 벌어졌고, 마지막 조언은 그 경계 너머에 언어로 옮겨지지 않는 현장 경험이 남는다는 점을 시사한다.