김범수 데이터 사이언티스트는 연애과학 전문 스타트업 스캐터랩에서 머신러닝 엔지니어로 일합니다. 일상생활에서 주고받은 대화 데이터를 분석해 대화 상대 간 감정을 좋게 만드는 인공지능(AI) 서비스를 만듭니다. 남녀 간 연애를 보다 잘하도록 도와주는 서비스도 개발합니다.

스캐터랩에서 만드는 관계형 AI '핑퐁'이 그것입니다. 김 사이언티스트는 향후 60억 쌍의 대화 데이터를 활용해 마음을 이해하는 AI를 만들 계획입니다.

머신러닝 연구를 위해 가장 중요한 역량으로 수학 실력을 꼽습니다. “컴퓨터는 내가 생각한 것을 구현하는 도구입니다. 머신러닝 구현을 위해 필요한 것은 수학적 사고 능력입니다.” 선형대수학, 통계학 등을 기본으로 알아야 한다고 합니다.

김 사이언티스트가 컴퓨터를 처음 접한 것은 경기과학고에 입학한 후 입니다. 전산학을 전공한 부모님이 컴퓨터 하는 것을 좋아하지 않아 또래 친구에 비해 늦었습니다.

경기과학고는 정규 컴퓨터 수업시간이 있습니다. 2학년 때 친구들과 팀을 구성해 휴머노이드 연구를 했습니다. 김 사이언티스트는 “물리학을 공부한 친구와 함께 했는데 머신러닝 알고리즘에 관심을 갖게 됐다”고 말합니다. 이후 서울대 컴퓨터공학과로 진학했습니다.

전공 수업만으로는 머신러닝 공부에 한계가 있었습니다. 인터넷으로 스탠포드대학 강의나 해외 무크 수업 영상을 찾아 공부했습니다. “머신러닝 기술은 급속도로 빠르게 발전합니다. 최신 기술이 나오는 주기도 빠릅니다. 번역본이 나올 때까지 기다리기에는 시간이 오래 걸립니다. 영어 실력이 필요합니다.” 김 사이언티스트는 머신러닝 전문가를 위한 또 하나의 역량으로 영어를 꼽습니다.

스캐터랩에서 병역특례로 근무 중인 김 사이언티스트는 향후 대학원 진학이나 유학도 검토 중입니다. 스타트업에서 자신이 주도해 시장에서 성공한 연구도 하고 싶어 합니다.

김 사이언티스트는 최근 주가가 높은 정보올림피아드 수상자 출신입니다. 정보올림피아드 출전 경험이 논리적 역량을 갖는데 도움이 됐다고 합니다. 그렇지만 초등학생 시절부터 무조건적 컴퓨터 코딩 교육은 의미가 없다고 합니다. “초등학생 시절 코딩 교육은 겉?기에 불과하고 성장 후 사용하지도 않을 수 있다”면서 “수학공부를 열심히 하는 것이 더 중요하다”고 강조합니다. 올바른 SW교육이 필요한 이유입니다.

[조진표의 진로 핵심 포인트]

1. AI는 머신러닝 발달에 기인합니다. 머신러닝은 방대한 데이터 기반으로 추론합니다. 데이터를 다루고 알고리즘을 연구하는 사람을 데이터 사이언티스트라고 합니다. 머신러닝 엔지니어, AI엔지니어라고도 합니다.

2. 60억 쌍의 방대한 대화 자료를 활용해 마음을 이해하는 AI를 만들겠다는 목표를 가지고 있습니다. 10년 뒤 사회 변화가 어떨지 기대됩니다. 부모의 어렸을 때 관점으로 자녀 진로를 강요해서는 안 되는 이유입니다.

3. 머신러닝 연구에 가장 도움이 되는 과목은 수학입니다. 데이터를 다루면서 선형대수학과 통계학 등을 이해해야 합니다. 많은 학생이 수학을 포기하는 경우가 있는데 사용되는 분야가 많습니다. 섣불리 포기하지 말아야 합니다.

4. 기술 발달 주기가 짧아집니다. 최신 기술 적용을 위해 번역판을 기다리면 늦습니다. 최신 논문을 바로 공부해야 합니다. 영어도 중요하다고 강조합니다. 정보올림피아드 출신이 인공지능 시대를 맞아 맹활약 중입니다. SW 교육은 필수입니다.

신혜권 SW/IT서비스 전문기자 hkshin@etnews.com