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인공지능 관련 뉴스의 대부분을 중국 딥시크DeepSeek가 차지하고 있는 지금, 나스닥을 포함한 기술 회사의 주식은 폭락했으며, 미국은 물론 한국 및 유럽 정치권에서도 촉각을 곤두세운 채 중국의 인공지능 발전 비결을 파헤치고 있다. 딥시크 모델의 성능 관련 뉴스부터 이를 사용할 경우 데이터가 중국 기업에 저장되고 무분별하게 활용될 수 있음을 경고하는 목소리까지 다양한 각도에서 관심을 받고 있는 상황이다. AI 관련 투자에 관심을 가진 이들은 딥시크가 메타Meta의 1/10 비용으로 개발됐기 때문에 앞으로 그래픽 카드GPU 수요가 감소할 것이란 생각으로 엔비디아 주식을 매도하고 있다.
필자 역시 딥시크를 다운로드 받아 사용해보며 놀라움을 느꼈다. 그러나 필자는 사람과 일을 연구하는 사람이고, 기술과 사람의 접점을 고민하는 역할이 있기에 딥시크의 기능 그 자체를 넘어, 딥시크가 이토록 효율적으로 개발되고 빠르게 발전할 수 있었던 원동력을 인사와 사람 관점에서 찾는 데 주안점을 뒀다. .jpg) 빠르게 학습하는 신입이 만든 '딥시크' 여러 매체를 통해 밝혀진 바에 따르면, 딥시크는 경력사원보다 신입을 주로 채용하고 이들에게 투자함으로써 지금과 같은 성과를 만들어냈다. 경력사원이 가진 과거 경험이 새로운 기술 개발에 덫이 되는 경우가 많기 때문에 똑똑한 신입을 채용해서 기회를 주고 투자한 것이다. 이 같은 딥시크의 일화는 최근 인사담당자들 사이에서도 많이 회자되고 있으며, 딥시크 개발에 주요한 역할을 했던 30세 여성 개발자가 샤오미 최고경영자에게 20억 연봉 제안을 받으며 큰 화제를 모으기도 했다. 인사 관점에서 딥시크의 사례를 살펴보면, 인공지능과 같이 엄청난 속도로 발전하는 분야의 경우 과거의 개발 경험을 지닌 경력직보다 오히려 빠르게 변화하는 환경에 맞춰 학습하고 수용할 수 있는 신입이 더 유효할 수 있다. 최근 PwC가 전 세계 15개국에서 수집한 5억 건의 데이터를 분석한 결과, 인공지능 기술을 갖춘 사람은 그렇지 않은 사람에 비해서 초임 기준으로 마케팅, 법무, IT, 영업 등 직무에서 50% 이상의 임금 프리미엄을 갖고 있었다. 따라서 앞으로 인사에서는 경험이나 이력 기반의 보상에서 벗어나, 신입이라도 차별적 경쟁력을 보일 수 있는 스킬이나 능력을 갖춘 인재라면 더욱 합당하게 보상해주는 제도와 풍토를 만들어야 한다. 한국의 여러 회사에서도 이미 스킬 중심 인사를 시도하며 관련된 준비를 하고 있지만, 전통적인 연공서열 중심 문화에서 스킬 기반 보상이 제대로 작동하기에는 현실적으로 오랜 시간이 걸릴 것으로 예상된다. 딥시크 발전의 원동력, '강화학습' 딥시크의 발전에서 또 하나 눈여겨볼 점은 바로, 모델이 급속도로 발전할 수 있던 비결 중 하나인 '강화학습Reinforment Learning'방식이다. 딥시크 모델 중 추론 모델인 '딥시크-R1'은 OpenAI의 고급 추론 모델인 'OpenAI o1'과 비교했을 때 수학이나 특정 소프트웨어에서 비슷한 성과를 보였다. 우리가 주목해야 할 점은 딥시크-R1의 사용 비용이 OpenAI o1의 약 2%에 불과하다는 점이고, 오픈 소스로 바로 다운로드받아서 활용할 수도 있다는 점이다. 딥시크는 이토록 효율적인 모델을 만들 수 있던 비결을 2025년 1월 22일 ... 중략 ... |
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