제 선언문을 읽은 분이라면 제가 어떤 방향으로 가려는지 이해하실 겁니다. 저는 한국의 RL Task·Eval 시장을 키우고 싶습니다. 더 많은 사람이 자신의 전문성과 현장 경험으로 AI를 가르치고, 그 기여에 대한 대가를 받을 수 있게 만들고 싶습니다.
저는 이 시장이 앞으로 크게 성장할 것이라고 믿습니다. 그래서 더 많은 사람이 그 기회를 잡을 수 있도록 Eval과 RL Task를 다루는 강의 영상을 만들고 있습니다.
그렇다면 이런 질문이 생길 수 있습니다.
그렇게 유망한 시장이라면, 왜 혼자 하지 않고 다른 사람들에게도 알려주나요?
간단합니다. 새로운 시장이 커지려면, 먼저 그 시장에 참여할 수 있는 사람이 많아져야 하기 때문입니다.
아직 무엇을 만드는 시장인지, 어떤 결과물에 돈을 지불하는지조차 잘 알려져 있지 않다면 좋은 기회가 있어도 참여하기 어렵습니다. 저는 한국에서 이 시장을 키우는 일의 출발점이 교육이라고 생각합니다.
새로운 산업에는 새로운 배움이 필요하다
1800년대 산업화가 확산되던 시기에는 많은 사람이 충분한 교육을 받지 못했습니다. 공장과 새로운 산업에 필요한 인력을 키우기 위해 읽기·쓰기·계산 같은 기초교육을 넓혀야 한다는 요구가 커졌고, 학교와 대중교육도 점차 확대됐습니다. 이러한 변화는 오늘날 공교육 시스템의 토대가 됐습니다.
시장에 참여할 수 있는 사람을 늘리는 일
지금은 AI로 새로운 시대가 열리고 있습니다. 저는 Task Economy가 이 시대의 중요한 산업이 될 것이라고 봅니다. 그래서 먼저 이 시장을 키워야 합니다. 산업화 시대에 공교육을 통해 새로운 산업에 참여할 사람을 키웠듯, 이제는 사람들에게 AI를 가르치는 일이 왜 중요한지, 자신의 전문성을 어떻게 AI가 배울 수 있는 과제와 평가로 바꿀 수 있는지 알려야 합니다. 제가 강의를 만들고 지식을 공개하는 이유입니다.
Scalable하게 시장을 키우는 방법
1800년대 산업화와 함께 공교육이 확대되고 학교들이 세워졌듯, AI 시대에도 Task Economy의 성장에 맞는 새로운 교육이 필요합니다. 저는 이 시장에 참여할 사람들을 키우는 학교를 세우려 합니다. 각자의 일을 과제로 만들고, 결과를 평가하고, 실패를 고치며 배우는 학교입니다.
한국에서 AI를 가르칠 수 있는 사람이 더 많아졌으면 합니다. 각자의 전문성과 현장 경험이 모델의 능력이 되고, 그 기여에 정당한 대가가 돌아오는 시장을 만들고 싶습니다. 이것이 제가 만들려는 학교의 방향입니다.