세상을 바꿀 과학 기술을 알아보는 테코노미 시간입니다. 김덕진 IT 커뮤니케이션 연구소장과 함께합니다. 어서 오세요. 네. 안녕하세요. 반갑습니다. 김덕씨입니다. 정말 AI 분야가 매일 새로운 소식 소식이 쏟아지는 건 알겠는데 의외입니다. 구조 조종 얘기가 나오고 그리고 코딩 에이젠트 코덱스. 네. 자, 좀 설명 좀 해 주세요. 네. 일단은 오픈 AI가요. 그 지난주 이제 16일 현지 시간이죠. 어, 코덱스라고 하는 어, 형태의 그 소프트웨어 엔지어링 에이전트를 출시를 했습니다. 뭐 아직까지 뭐 정식 버전이라기보다는 리서치 프리뷰 버전이긴 한데 그래도 이제 채치 프로 사용자는 바로 쓸 수 있는 도구라고 보시면 될 거 같고요. 어, 기존에 있었던 채지의 53라고 하는이 출론 모델을 활용해서 소프트웨어 엔지니어링에 최적화된 어, 코덱스 모델이라고 말씀드릴 수 있을 것 같아요. 더 쉽게 설명드리면 기존에도 채치T가 코딩했었잖아요. 근데 이제 단순한 뭐 하나의 코딩이 아니라 정말로 개발자들이 하는 어떤 팀 단위의 업무를 할 수 있는 이러한 어 프로젝 이제 어떻게 보면 서비스가 나왔다라고 말씀드릴 수 있을 것 같고요. 그래서 이거를 클라우드 기반의 소프트웨어 엔지니어링 에이전트다라고 이제 표현을 하면서 이제 코덱스라고 하는 녀석이 이제 등장을 한 것이죠. 네. 그러면이 코덱스가 나오면 뭐 저희 같은 일반인들도 뭐가 좋아지는 부분이 뭐예요? 그니까 이게 이렇게 표현드리면 좋을 것 같아요.이 부분은요. 오히려 일반인보다 그 기존에 개발을 하시던 분들에게 상당히 놀랍고 충격적인 부분이다. 그니까 이게 무슨 말이냐면요. 우리가 지난번에 한번 제가 여기서 어 구글 재미나이 갖고 막 이렇게 뭐 게임 만드는 것도 보여 드리고 테트리스 같은 거 뭐 홈페이지 만드는 것도 했잖아요. 근데 그거를 생각해 보시면 그건 개인이 그냥 AI한테 이런 거 만들어 줘 하면 얘가 만들고 만드는 과정을 자기가 보고 있고 보고 있다가 좀 고쳐 줘 하면 고치기도 하고 그 정도 수준이었잖아요. 그런데 한번 생각을 해 보시면 우리가 말하는 IT 기업들이 혼자서 일을 하진 않잖아요. 예를 들면 엄청 큰 어떤 소프트웨어 프로그램을 하나 만들기 위해서 한 뭐 10명 20명이 같이 일을 한다고 생각을 해 보세요. 그럼 20명에서 하나의 프로젝트를 어떤 식으로 하냐면 각자가 쓰는 코드들이 있어요. 예를 들면은 코드가 뭐 10만 줄짜리라고 생각해 보시면 이제 일단은 그걸 전체적으로 조립을 하기 위한 뭐 예를 들면은 건축의 비율을 하면 어 일종에 이제 설계도를 그리는 사람이 있겠죠. 그럼 설계도를 그린 다음에 그 설계도에 있는 일을 다 나눠서 줘야 될 거잖아요. 그럼 첫 번째 사람한테 너이 일을 해. 그럼 두 번째 사람한테 너 일을 해. 이렇게 사람이 다 합니다. 그럼 각자가 뚝딱뚝딱 작업을 하는 것처럼 우리가 만하는 코딩을 합니다. 그래서 이제 그런 걸 하는 사람은 코더라고 하는데 어 현 들면은 그 우리가 말하는 공장에서 아니면 이제 건축 현장에서 실제로 이제 건축 일을 하시는 분들인 거죠. 그런 분들이 코딩을 쭉쭉 해요. 그래서 뭐 예를 들 몇 천주를 만들었습니다. 그럼 몇 천주를 공통으로 쓰는 어떠한 우리가 디파지토리라고 하는데 그냥 공통으로 쓰는 일하는 업무 공간에 자기가 한 걸 올려 놓는 거예요. 올려 놓으면 이제 검사하는 사람이나 팀장이 보고 어 이거 괜찮은 거 같아. 그럼 이걸 적용시켜라고 하면 공동의 작업 공간에 커밋이라고 하는데 이렇게 딱 클릭을 하면 이게 기존에 있었던이 설계도에 쉽게 하면 반영이 되는 거예요. 코딩을. 예코딩니까 여러 사람이 작업을 하면중에면 마치 레고블록 쪽딱조해가지고 완성되는 이런 형태들이었단 말이에요. 근데 우리가 지난번에 봤었던 일반적인 요즘에 말하는 AI 기반에 코딩한다는 서비스는 개인이 그걸 혼자서 하니까 얘가 코딩하는 것도 보고 있고 고쳐주고 막 그랬잖아요. 근데 말씀드린 대로 이번에 코덱스는 그게 아니라 정말로 여러 사람이 하는 팀단위이라고 비슷한 거예요. 그럼 이제 사람이 뭐 하는 거냐? 쉽게 말하면 한이 실제 이제 그 예시를 하나를 가지고 좀 설명을 드려 볼게요. 온라인에서 어떤 사람이이 그 코덱스를 가지고 투리스트를 만드는 어떤 서비스를 이제 만들려고 하는 거예요. 우리가 이제 투리스트라고 하면은 이렇게 여러 가지 리스트가 있고 체크하는 이런 건데 초기에 딱 만들었어요. 근데 거기에 봤때 좀 아쉬운게 있어요. 예를 들면은 거기에다가 내가 다크 모드 요즘에 좀 어둡게 만드는 이런 것도 있잖아요. 다크 모드도 만들고 싶고 아니면은 뭐 새로운 기능도 넣고 싶고 그다음에 뭐 칸뷰라고 하는 디자인도 만들고 싶으면 기존에 있었던 AI 체포은 단계별로 예를 들면 야 다크 모드 만들어 줘. 그리고 쭉 기다리고 보다가 야 이거 좀 아닌 거 같아. 고쳐 이서 일 하나하나 했잖아요. 근데 이번엔 그렇게 하는게 아니라 앞서서 그 이제 지시하는 사람이 여러 직원들한테 이거에 이거에 이거해 하듯이 그냥이 코덱스라고 하는 솔루션 앞에 앉아서 기존에 있었던 투드리스트를 봐요. 그런 다음에 야 이거 다크 모드로 만들어 봐. 실행 눌러요. 그러면 첫 번째 에이전트가지가 업무를 시작합니다. 막 돌고 있어요. 예. 그럼 두 번째한테 그냥 그 상태에서 어 근데 이거를 칸반뷰 디자인도 만들었으면 좋겠는데 그럼 저도 칸반뷰로 만들어 줘. 하잖아요. 그러면 첫 번째 말씀드린 다크모드 코딩을 하고 있는 에이전트 1번이 아니라 에이전트 2번이 또 다른 일을 하는 거예요. 그러니까 마치 사람이 수십명이 하나의 작업을 공동으로 하듯이 요일도 시키고 조율도 시키도 조율도 시키도 조율도 시키면 하나의 프로젝트 큰게 할 때 첫 번째 에이전트는 다크 모드 만들고 두 번째 다 에이전트는 뭐 예를 들면은 투드리스텍 칸뷰 디거 바꾸고 세 번째는 테스크 기능 만들고 이런 식으로 쭉쭉쭉쭉 되니깐요. 수십개의 작업을 동시에 하는 거죠. 예고 작업을 한 성어요 기해 그럼 이제 담당자가 보고 오케이 적용 누르면 적용이 되는 거예요. 그니까 정말로 혼자서 마치 한 2, 30명의 팀을 데리고 일을 하는 거 같은 구조가 이제 나오는 것이고요. 이게 단순히 내 컴퓨터 로컬에서만 돌아가는게 아니라 클라우드 기반 그니까 정말로 여러 사람이 같이 하는 형태. 그리고 더 놀라운 건 이런 것들을 보통 개발자들이 기터브라고 하는 공간에서 하는데이 기터브 완벽하게 연동이 돼 있어요. 그리고 단순히 내가 했습니다하고 기존에 보여 드렸던 거는 테스트도 하고이 틀린지도 확인을 했어야 됐잖아요. 테스트하고 확인하는 것까지 A하게 다 합니다. 그래서 마치 사람으로 치면 신입 사원이나 아니면 2, 3여차 사원이 저 이거 다 했으니까 팀장님이 한번 확인만 해 주시고 문제 없으면 승인 눌러 주세요.라고 하는 걸 이제 하는 음 이런 녀석이 나온 거예요. 이제 확실히 이해가 됐습니다. 네. 지난번에 우리 송경제에서 바이브 코딩 소개해 주셨잖아요. 말로 이제 코딩을 할 수 있다. 그거는 어떻게 보면 일반인들이 아주 단순한 프로그램 할 때 좋은 툴이 나온 거고 오늘 말씀 주신 거는 진짜 전문가들이 여러 협업이 필요한데 그런 과정도 이제 AI의 서비스 뒷받침을 받을 수 있는 그런게 나온 거군요. 그걸 오픈 AI가 처음 출시한 거 같은데 뭐 구글이나 다른 회사는 뭐 이런 것들에 대한 대안은 제시하지 않고 있나요? 실은요 이게 참 오픈 AI나 항상 마케팅을 잘한다라고 느끼는게 또 이번에도 그런데 이게 왜 갑자기 나왔냐면요. 내일 모래죠. 우리나라 시간으로는 이제 그 현지 시간 20일 날 구글 아이오라는 또 개발자 행사가 열립니다. 내일모에. 근데 이때 원래 이런 서비스가 또 출시될 것으로 예상이 되고 있어요. 아, 또 한 발 먼저. 네. 작년 구글 아이오 때도 이제 구글에서 멀티모델 기능 낸다고 할 때 오픈 AI가 한 발 먼저 또 GP4 5에다가 막 이미지 인식하고 이런 거 냈거든요. 이번에도 똑같습니다. 이번에 이게 원래 지난 14일 날 5월 14일 날 이제 그 이제 어떻게 보면 구글에서 이런 거 내겠다라는 뉴스들이 막 나왔거든요. 그랬더니 딱 이번에 먼저 또 오픈 AI가 만든 거예요. 그 말은 무슨 말이냐? 이제 내일 모래 되면 구글에서 또 이러한 놀라운 그 AI가 스스로 개발을 하고 움직이고 팀 단위로 움직이는 것들을 또 낼 거라는 거예요. 낼 건데 이제 구글은 더욱더 강력한 걸 낼 수도 있겠죠. 이 상시대기동료라고 하는 용어도 나오고 있어요. 그니까 항상 이제 AI가 내 동료처럼 기다리고 있다가 작업을 하고 막 이런 것들이 나올 것으로 보여서 과연 또이 분야에서 구글은 내일모에 또 뭘 낼 것이냐라는 사람들이 또 관심을 가지고 있는 상황입니다. 아 그렇군요. 그러면 이제 또 걱정이 일자리죠. 네. 이렇게까지면 이제 AI가 약간 전문적인 영역의 사람의 일까지도 어느 정도 대체를 하기 시작하는 건데. 그럼 실제 이게 현실이 되고 있는이 상황에서 MS가 그래서 해고한 것도 이런 맥락에서 해석하면 되는 거예요. 그니까 이게 참 놀라운 변화라고 말씀드릴 수 있을 것 같은데 처음에 마이크로소프트가이 인력을 해고할 때 뉴스가 나왔을 때는 어떤 것 때문이었냐면 AI에 대한 투자 압박이 심하니까 비용을 줄이기 위해서 6,명을 해고한다라고 발표를 했어요. 이게 무슨 말이냐? 기본적으로 요즘에 AI 엄청나게 투자를 계속 하니까 마이크로소프트가 그 계속 매출이 증가하곤 있거든요. 근데 증가를 하고 있고 순익도 실제로 증가를 했습니다. 그럼에도 인원 감축을 하려는게 AI 인프라를 계속 확장을 해야 되는데 AI를 계속 늘리려고 하니까 어 클라우드 그니까 어떻게 보면 이거에서 제일 핵심 클라우드잖아요. 근데 클라우드의 맞진율은 72%였던게 69%로 3% 하락을 했다는 거예요. 뭐 그것만도 엄청난 맞은 유리긴 한데 그런데 이제 이렇게 봤을 때 나중에 계속적으로 결국에는이 클라우드를 높이려면 어 주가 입장에서 보면은 어쨌든 계속 맞지를 높여야 되고 이제 순익을 높여야 되잖아요. 그러려면은 자연스럽게 인력을 줄여야 된다. 그래서이 6,명을 줄인다고 하지만 이게 전체 직원의 3% 미만이다라고 이제 얘기를 했거든요. 근데 그때까지만 해도 사람들이 처음에이 발표할 때는 야, 그래 어떻게 보면은 자본 지출로 인한 감가 상승률 때문에 직원을 감축하는 거고 지금 계산을 했을 때 한 만 명 정도씩 계속 매해 줄여야 될 수도 있다라는 얘기를 하고 있거든요. 그럼 그렇게 됐으니까 중간 관리잖아. 그래도 IT에서니까 개발하지 않는 비발자들을 줄이겠지라고 생각을 했었어요. 처음에 기사가 나올 때만 해도. 근데 실제로 해고 대상을 봤더니 실제 이제 해고를 했던 내부적인 내용들을 봤더니 개발자 그러니까 우리가 말하는 코더가 전체 그 인원 감축의 40%였습니다. 결국은 AI가 대체한 거 맞는 거 같은데요. 네. 그러니까 제품 관리나 기술 프로그램 관리지 중간 직책자가 오히려 30%가 감소가 됐는데 이제 전체 종에서 30%가 그랬는데 소프트웨어 엔지어링 분야에서 해고 대상이 40% 그러니요. 그리고 그중에서도 특히나 이제 코더 아까 말씀드린 대로 실제로 어 어떻게 보면은 이제 명령을 이제 어떻게 보면 팀장님이 이렇게 해서 이렇게 만들어 주세요라고 하면 직접 코딩을 이제 하는이 코더들이 대부분 이렇게 줄었다는 거예요. 그러니까 이거를 보고 사람들이 상당히 충격을 받고도 있고 실제 이런 것들이 어느 정도 예견됐다라고 지적하는 언론들도 있습니다.이 실제 사실 올해 초부터 미국에서는 소프트웨어 개발자 특히 코더들이 역대 최악의 구직란을 겪고 있다는 말이 꾸준히 증가했었고요. 그리고 뭐 미국 노동 통계구의 인구 조사 자료에 따르더라도 지난 3월에 미국 컴퓨터 프로그래머의 고용이 인터넷이 등장하기 수년 전인 1980년 이후 최저 수준으로 급감했다고 합니다. 그러니까 1980년대에 30넘게 30만 개가 넘는 프로그래밍 일자리가 있었고 2000년대 초닷컴 버블 때도 한 70만 개 넘는 계속적인 프로그램에 대한 고용 이제 창출 인원이 필요했는데 현재는 이게 절반 수준까지 떨어졌다는 거예요. 그니까 확실히 상당히 빠른 속도로이 소프트웨어 개발자들에 대한 필요성들이 좀 줄어들고 있고 구직난을 겪고 있다. 이게 좀 현실로 다가오가고 있는 상황이죠. 참 뭐라 그까요? 지금 미래를 예측하기가 너무 어려운 거 같아요. 왜냐하면 제가 불과 기억하기로 한 5, 6년 전 네. 뭐 코딩 교육 활성화해야 된다 하면서 초등학교를 비롯해서 일단 뭐 아주 정규 과목으로 집어넣어야 된다. 그리고 비코딩 관련한 학과 종사자들도 재교육시켜서 기본적인 코딩을 할 수 있 있도록 해야 된다. 물론 그게 반드시 프로그래머가 되라는 얘기는 아니겠습니다만. 그럼에도 불구하고 그렇게 강조했던 적이 불과 몇 년 전인데 이제와선 이렇게 고용 한파와 대표적으로 AI가 대체될 일자리가 된다라는 것이니 정말 놀랍기 그지가 없는데요. 네. 그러니요. 이게 참 그 실제로 이제 SNS에서 마이크로소프트를 오래 다니 이제 미국에서 오래 다닌 우리나라 한인의 이제 SNS 내용을 보더라도 원래 마이크로소프트는 거의 IT의 업계의 블랙홀이라고 불렸대요. 이게 무슨 말이냐면이 이제 어떻게 보면은 다른 분야들은 스타트업들이나 IT 분야가 2, 3년 있으면 빨리 움직이고 이직하고 그랬는데 마이크로소프트는 한 번 들어가면 거의 나오진 않는다라고 합니다. 은퇴할 때까지. 그 정도로 되게 여러 가지 일도 안정적인 회사이고 개발자들에겐 어떻게 보면 선망의 대상이었는데 이번에 여기에서 정말 많은 사람들 특히나 개발자들을 이제 어떻게 보면 레이오프 하는데 그중에서도 꽤 오랫동안 일하신 분들이 이번에 은퇴를 하신다는 분들이 많다는 거예요. 그러니까 그만큼 이게 AI 시스템 계속 개발하는 것들을 보면서 이제 그들의 표현을 빌어서 얘기하면 스스로 본인 나의 무덤을 파는 거 아닌가 이런 얘기가 나올 정도로 정말 큰 변화가 일어난다는 것이고요. 근데 그게 왜 그런가라고 하는 걸 생각해 볼 수 있는게 실제로 CEO들의 발언들을 보면 알 수 있어요. 지난 달에 라마콘이라고 실제 이제 메타에서 연 행사가 있는데 거기에서 마이크로소프트의 사티아나델라가 무슨 얘기를 했냐면 마이크로소프트에서 이미 작성한 코드에 30%가 AI가 작성한 것이다. 이런 얘기를 했습니다. 그럼 이제이 비율이 계속 높아질 거라는 거죠. 그럼 결국에는 사람들이 쓰는 코드보다 AI가 쓰는 코드가 많아질 것이고 심지어 이제 엔트로픽을 만든 다리오 아모데이 CEO는 1년 내에 AI가 이제 사실상 모든 코드를 작성할 수 있는 시간이 올 수도 있다. 이렇게 얘기를 하고 있거든요. 그리고 최근에이 채치T 나오고 나서이 AI를 어떤 데서 많이 쓰나 했더니 크게 두 가지 영역으로 딱 좁혀졌는데 하나는 범용적인 그러니까 우리가 여러 가지 이것저것 물어보는 쪽하고 하나는 코딩이라는 거예요. A용했 그만큼 모든 사람들이이 어떻게 보면 생성형 AI가 가장 잘하는 것 중에 하나가 코딩이구나라고 하는 걸 느끼고 빠르게 적용하고 있는게 지금의 냉정한 상황이라는 것이죠. 이러다가 신입사원 면접 때 또는 자기 속에서의 당신이 하는 일을 AI가 못 한다는 걸 증빙하세요. 이런 문구 나올 것 같은데요. 이미 듀오링고라고 하는 서비스가 그런 식으로 적용이 되고 있어요. 벌써요? 예. 그니까 듀오링고가 뭐 영어 회화하는 앱 중에 되게 유명한 앱인데이 앱이요. 최근에 엄청 놀라운 일을 하나 해냈는데이 언어 강좌를 만드는 회사거든요. 그럼 이제 영어도 있고 뭐 뭐 예를 들면은 불어도 있고 막 그렇잖아요. 원래 사람이 했으면 12년이 걸릴 일을 1년 만에 했대요. 이게 무슨 말이냐? 148개의 새로운 언어 강좌를 선보였는데 그 언어 강좌를 원래 사람이 만들면 12년 걸리는 거. AI를 돌리니까 이게 기존에 있던 거 바꾸고 바꾸니까 물련 오류율은 있겠지만 이거 12년 어치를 1년 만에 했다는 거예요. 그니까 그걸 보고이 듀오링고의 CEO가 무슨 선언을 했냐면 마치 우리가 모바일 처음 나왔었던 것처럼 이제 AI로 회사 다 바뀐다. AI 퍼스트를 선언하면서 회사의 정책을 어떻게 바꿨느냐? 1번 회 AI가 처리할 수 있는 업무 외주 쓰던 거 이제 다 중단한다. 그니까 외주에서 AI가 되는 건 다 못 한다. 두 번째 채용할 때 AI 활용 능력을 중점적으로 평가한다. 성과 평가 항목에 AI 활용 여부가 있는데 이게 제일 전 놀라웠는데 팀의 그니까 신입선을 뽑고 싶잖아요. 그럼 뭘 증명해야 되냐면 팀의 업무에 자동화를 더 이상 할 수 없다라는 걸 입증할 때나 예 그때나 신입사원 뽑아 준다는 거예요. 아, 그러니까 이게 반대로 말하면 정말로 극단의 효율로 AI로 다 했는데도 정말 사람이 모자는 걸 검증하면 그때 사람 뽑아 줄게. 그 반대로 말하면 그만큼 사람 안 뽑을 거야라고 얘기하는게이 교육 회사에서 얘기하고 있다는게 정말 충격이었습니다. 어찌 보면 이제 회사 윗분에게 아 저희 팀에서요. 정말 사람이 꼭 필요해서요. 이거 좀 뽑으려고 하는데 허용 좀 해 주십시오. 했더니 윗뿐이 AI 시키면 안 돼. 이거 물어보는 거네요. 그죠? 그래서 이렇게 자동화 자동화하고 이거 더 이상 자동화 안 되는 근거를 나한테 가져와 이렇게 얘기를 한다는 거니까 참 충격적이죠. 그렇 이쯤 되면 소장님 이제 우리 성경제 청취자들에게 대안도 주셔야 됩니다. 맨날 와가지고 뭐 안 좋은 소리만 하고 가고 뭔가 인간의 영역 이것만큼은 우리가 지금 필요합니다라는 거 하나만 제시해 주세요. 일단은 두 가지 정도 말씀드리면 첫 번째는 그럼 코딩이 필요 없느냐? 아닙니다. 코딩이 필요합니다. 그건 뭐가 필요하냐? 코드를 읽고 생각하고 그걸 구조할 수 있는 능력. 왜냐면은 말씀드린 대로 이제 건축가가 필요한 거지 어떻게 보면 현장에서 일하는 사람들 예 그런 사람보다는 건축을 잘할 수 있는 건축을 잘하면 원래는이 코드를 읽을 줄 알아야 되거든요. 그니까 마치 우리가 AI 있으면 영어 필요 없다라는 것도 어블 성설인 것처럼 코드를 읽고 그 대신에 코드만 보는게 아닌 거죠. 그니까 비즈니스 할 수 있는 아이디어가 있어야 된다는 거예요. 그러면은 어떤 얘기를 하고 싶은 거냐면 세말트먼이 몇 년 전에 이제 1인 개발자도 좀 있으면 수조원의 매출을 낼 수 있는 회사를 만들 수 있는 상황이 올 것이다라고 얘기를 했거든요. 그런게 오른 거 같아요. 그니까 예전에는 코딩하는 사람은 코딩만 했는데 코딩과 함께 기획과 여러 가지를 할 수 있고 비즈니스를 할 수 있는 능력이 이제는 좀 갖춰져야 된다라는 것이 좀 알려 주는 것이고 그래서 AI는 동료로서 아니면 팀원으로서 쓰는 시대가 오는 것이다라는 이야기를 할 수 있을 것 같고요. 영역 중에서는 그럼에도 중요한 영역은 제가 볼 땐 보안 영역은 앞으로 더 커질 것 같아요. 왜냐면 AI가 아까 말씀드린 대로 이제 해 그럼지가 알아서 처음부터 끝까지 해오잖아요. 그럼 이게 제대로 된 건지 여기서 혹시 해킹의 문제는 없는지 외부적인 연결성에 문제가 없는지 같은 기존에 생각하지 않았던 영역의 보완들이 계속 필요할 거예요. 그렇기 때문에 만약에 내가 개발을 하는 영역에서 어떤 분야를 해야 될지 고민을 하시는 어떤 주니어분들이 있다면 그 AI 자동화 AI 에이전트 시대에 새롭게 정의되는 보안에 대한 개념 이런 것들을 연구하시면 확실히 좀 도움이 될 것이다라는 이야기를 드릴 수 있을 것 같고요. 지난번에 마이크로소프트 얘기할 때도 얘관처럼 결국에는 사람과 AI가 어느 정도 비율로서 이제 일을 하게 할 것인가라고 하는 되게 디테일한 것들 이런 것들을 사람들이 고민하고 그것에 대한 방법론을 적용시키는 사람들이 생길 것이다. 그리고 또 한 가지 말씀드리면 우리가 말하는 소프트웨어적인 생성형 AI 말고 최근에 만하는 피지컬 AI 그러니까 우리가 만하는 공장에서의 데이터 만들고 로봇하고 이쪽은 생각보다 데이터가 별로 없어요. 그러니까 lm은 인터넷에 있는 데이터를 기반으로 하니까 웹에는 되게 데이터가 많잖아요. 근데 로봇이 팔동작하는 이런 데이터는 실제로 지금 한 훨씬 지금부터 수백배, 수천 배 만들어야 되거든요. 그럼 그런 데이터를 만드는 영역에서 그니까 여전히 시대가 바뀔 때이 개발의 방법론을 갖고 움직일 수 있는 영역이 이제 단순한 소프트웨어 IT가 아니라 하드웨어의 물리적 보안이나 보안 쪽으로 간다. 그래서 그런 영역에서 좀 관심을 갖고 보는게 지금 냉정한게 우리가 살아남을 수 있는 방법 중에 하나다. 이렇게 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 네. 때로는 이런 큰 변화는 냉정하게 상황을 봐야지만 대안을 찾을 수 있는데 바로 그런 관점에서 우리 소장님 시간이 갑진 거 같습니다. 지금까지 김덕진 IT 커뮤니케이션 연구소장이었습니다. 고맙습니다. 네. 감사합니다.