이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
AI 기술 발전 속도에 대응하는 방법으로 모든 것을 따라가려 하기보다 관심 분야를 좁혀 깊게 파는 방식을 선택했습니다. 처음에는 새로운 논문과 도구가 나올 때마다 다 공부하려다 보니, 넓게만 훑고 실제로 쓸 수 있는 수준이 안 되는 문제가 생겼습니다.
관심 있는 태스크를 중심으로 그 주변 기술을 연결하는 방식으로 좁혔는데, 이후 학습이 쌓이면서 새로운 논문을 읽을 때 연결이 빠르게 됐습니다. 주간 뉴스레터나 연구자 계정을 팔로우해 빠르게 흘러가는 트렌드를 파악하고, 실제로 쓸 만한 것은 직접 실험해보는 방식을 유지하고 있습니다.
적용 사이클이 중요했는데, 읽고 끝나는 것보다 작은 프로젝트에 적용해보면 이해가 깊어지고 이후 비슷한 기술을 볼 때 판단이 빨라졌습니다. AI 학습은 속도보다 자기 맥락에 연결되는 것이 쌓이는 결임을 배웠습니다.
AI 기술 동향을 빠르게 따라가려 할 때 가장 먼저 찾아온 문제는 읽은 내용이 며칠 후면 흐릿해진다는 것이었습니다. 새 모델 아키텍처가 나올 때마다 블로그를 읽고 노트 앱에 요약해뒀는데, 실제로 쓸 수 있는 수준은 아니었습니다. 어느 날 6개월치 노트를 다시 봤는데 거의 다 처음 보는 느낌이어서 방식을 바꿔야겠다는 생각이 들었습니다. 이후에는 읽은 것을 작은 구현 실험으로 바꾸는 것을 기준으로 삼았는데, 구현 과정에서 논문의 핵심 아이디어가 실제로 어떻게 작동하는지 손에 잡히기 시작했습니다.
다 따라가려는 기대를 내려놓고 나서, 특정 영역에서는 오히려 더 빠르게 깊어지는 것이 느껴졌습니다. AI 학습에서 속도보다 내 것이 됐는지를 기준으로 삼는 것이 장기적으로 더 효과적이라는 결을 배웠습니다.
AI 기술 흐름을 파악하면서 논문과 실제 구현 사이 간극을 처음 실감한 것은 읽을 때는 이해가 됐는데 직접 짜보려 하면 막히는 경험이었습니다. Attention 메커니즘 관련 논문을 읽고 나서 직접 구현하면서 수식이 코드로 옮겨지는 지점에서 이해가 얕았던 부분이 명확하게 드러났습니다. 처음 구현한 결과물은 논문의 결과와 달랐는데, 그 차이를 좁히면서 배운 것이 그냥 읽었을 때보다 훨씬 오래 남았습니다. 이후에는 새 기술을 접하면 핵심 아이디어 하나만 골라 간단한 실험 코드로 바꿔보는 습관이 생겼습니다.
AI 기술 발전 속도에 맞추려면 이해의 깊이를 골라야 한다는 것을 배웠고, 지금도 새 방법론을 접하면 직접 돌려봤을 때 어디서 다른지를 먼저 확인합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 테크니컬 PM 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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