[행복한 책읽기 – 밑줄친 문장] 우동 한그릇 (글 / 구리 료헤이) ~ 마음이 따뜻해지는 이야기

<우동 한그릇>

해마다 섣달 그믐날이 되면 우동집으로서는 일년중 가장 바쁠때이다.

북해정(北海亭)도 이날만은 아침부터 눈코뜰새 없이 바빴다.

보통때는 밤 12시쯤이 되어도 거리가 번잡한데 이날만큼은 밤이 깊어질수록

집으로 돌아가는 사람들의 발걸음도 빨라지고 10시가 넘자 북해정의 손님도 

뜸해졌다.

사람은 좋지만 무뚝뚝한 주인보다 오히려 단골 손님으로부터 주인 아줌마라고 

불리우고 있는 그의 아내는 분주했던 하루의 답례로 임시 종업원에게 특별 상여금

주머니와 선물로 국수를 들려서 막 돌려보낸 참이었다.

마지막 손님이 가게를 막 나갔을 때, 슬슬 문앞의 옥호(屋號)막을 거둘까 

하고 있던 참에, 출입문이 드르륵, 하고 힘없이 열리더니 두 명의 아이를 

데리고 한 여자가 들어왔다. 6 세와 10 세  정도의 사내에들은 새로 준비한 듯한

트레이닝 차림이고, 여자는 계절이 지난 체크무늬 반코트를 입고 있었다.

“어서오세요!”

라고 맞이하는 여주인에게, 그 여자는 머뭇머뭇 말했다.

“저……. 우동……. 일인분만 주문해도 괜찮을까요?”

뒤에서는 두 아이들이 걱정스러운 얼굴로 쳐다보고 있었다.

“네?…….. 네. 자, 이쪽으로.”

난로 곁의 2번 테이블로 안내하면서 여주인은 주방안을 향해,

“우동. 1인분!”

하고 소리친다.

주문을 받은 주인은 잠깐 일행 세 사람에게 눈길을 보내면서,

“예!”

하고 삶지않은 1인분의 우동 한 덩어리와 거기에 반 덩어리를 더 넣어 삶는다.

둥근 우동 한 덩어리가 일인분의 양이다. 손님과 아내에게 눈치 채이지 않는

주인의 서비스로 수북한 분량의 우동이 삶아진다.

이윽고 김이 모락모락 나는 먹음직스러운 우동 그릇이 테이블에 나왔다.

우동 그릇을 가운데 두고, 이마를 맞대고 먹고 있는 세 사람의 이야기 소리가

카운터 있는 곳까지 희미하게 들린다.

“맛있네요.”

라는 형의 목소리.

“엄마도 잡수세요.”

하며 한가닥의 국수를 집어 어머니의 입으로 가져가는 동생.

이윽고 다 먹자 150엔의 값을 지불하며, “맛있게 먹었습니다.”라고 머리를 숙이고

나가는 세모자에게,

“고맙습니다. 새해엔 복많이 받으세요!”

라고 주인 내외는 목청을 돋워 인사했다.

신년을 맞이했던 북해정은 변함없이 바쁜 나날 속에서 한해를 보내고, 

다시 12월 31일을 맞이했다.

지난 해 이상으로 몹시 바쁜 하루를 끝내고, 10시를 막 넘긴 참이어서 가게를 

닫으려고 할 때 드르륵, 하고 문이 열리더니 두 사람의 남자아이를 데리고 

한 여자가 들어왔다.

여주인은 그 여자가 입고 있는 체크무늬의 반코트를 보고, 일년 전 섣달 그믐날의 

마지막 그 손님들임을 알아보았다.

“저……. 우동……. 일인분입니다만……. 괜찮을까요?”

“물론입니다. 어서 이쪽으로 오세요.”

여주인은 작년과 같은 2번 테이블로 안내하면서,

“우동 일인분!”

하고 커다랗게 소리친다.

“네엣! 우동일인분.”

라고 주인은 대답하면서 막 꺼버린 화덕에 불을 붙인다.

“저 여보, 서비스로 3인분 내줍시다.”

조용히 귀엣말을 하는 여주인에게,

“안돼요. 그런 일을 하면 도리어 거북하게 여길 거요.”

라고 말하면서 남편은 둥근 우동 하나 반을 삶는다.

“여보, 무뚝뚝한 얼굴을 하고 있어도 좋은 구석이 있구료.”

미소를 머금는 아내에 대해, 변함없이 입을 다물고 삶아진 우동을 그릇에

담는 주인이다.

테이블 위의  한 그릇의 우동을 둘러싼 세 모자의 얘기 소리가 카운터 안과

바깥의 두 사람에게 들려온다.

“으……… 맛있어요…….”

“올해도 북해정의 우동을 먹게 되네요?”

“내년에도 먹을 수 있으면 좋으련만……”

다 먹고 나서, 150엔을 지불하고 나가는 세 사람의 뒷모습에 주인 내외는,

“고맙습니다! 새해 복많이 받으세요!”

그날 수십번 되풀이했던 인삿말로 전송한다.

그 다음해의 섣달 그믐날 밤은 여느해보다 더욱 장사가 번성하는 중에 

맞게 되었다.

북해정의 주인과 여주인은 누가 먼저 입을 열지는 않았지만 9시 반이 

지날무렵부터 안절부절 어쩔 줄을 모른다.

10시를 넘긴 참이어서 종업원을 귀가시킨 주인은, 벽에 붙어있는 메뉴표를

차례차례 뒤집었다. 

금년 여름에 값을 올려 ‘우동 200엔’ 이라고 씌어져 있던 메뉴표가 150엔으로

둔갑하고 있었다.

2번 테이블 위에는 이미 30분 전부터 <예약석>이란 팻말이 놓여져 있었다.

10시반이 되어, 가게 안 손님이 발길이 끊어지는 것을 기다리고 있었기나 

한 것처럼, 모자 세 사람이 들어왔다.

형은 중학생 교복, 동생은 작년에 형이 입고 있던 점퍼를 헐렁하게 입고 있었다.

두사람 다 몰라볼 정도로 성장해 있었는데, 그 아이들의 엄마는 여전히 

색이 바랜 체크 무늬 반코트 차림 그대로였다.

“어서 오세요!”

라고 웃는 얼굴로 맞이하는 여주인에게, 엄마는 조심조심 말한다.

“저….. 우동…… 이인분인데도…… 괜찮겠죠?”

“넷……. 어서 어서. 자 이쪽으로.”

라며 2번 테이블로 안내하면서, 여주인은 거기있던<예약석>이란 팻말을 슬그머니

감추고 카운터를 향해서 소리친다.

“우동 이인분!”

그걸 받아,

“우동 이인분!”

이라고 답한 주인은 둥근 우동 세 덩어리를 뜨거운 국물 속에 집어 넣었다.

두 그릇의 우동을 함께 먹는 세 모자의 밝은 목소리가 들리고, 이야기도 활기가 

있음이 느껴졌다.

카운터 안에서, 무심코 눈과 눈을 마주치며 미소짓는 여주인과, 예의 무뚝뚝한 

채로 응응, 하며 고개를 끄떡이는 주인이다.

“형아야, 그리고 쥰아………. 오늘은 너희 둘에게 엄마가 고맙다고 인사하고

 싶구나.”

“…….고맙다니요……. 무슨 말씀이세요?”

“실은, 돌아가신 아빠가 일으켰던 사고로, 여덟명이나 되는 사람이 부상을 

 입었잖니. 보험으로도 지불할 수 없었던 만큼을, 매달 5만엔씩 계속 지급하고 

 있었단다.”

“음……… 알고 있어요.”

라고 형이 대답한다.

여주인과 주인은 몸도 꼼짝 않고 가만히 듣고 있다.

“지불 약속은 내년 3월까지로 되어 있었지만, 실은 오늘 전부 지불을 끝낼 수 

 있었단다.”

“넷! 정말이에요? 엄마!”

“그래, 정말이지. 형아는 신문배달을 열심히 해주었고, 쥰이 장보기와 저녁준비를 

 매일 해준 덕분에, 엄마는 안심하고 일할 수 있었던 거란다. 그래서 정말 열심히

 일을 한 덕택에 회사로부터 특별 수당을 받았단다. 그것으로 지불을 모두

 끝마칠 수 있었던 거야.”

“엄마! 형! 잘됐어요! 하지만, 앞으로도 저녁식사 준비는 내가 할 거예요.”

“나도 신문배달 , 계속 할래요. 쥰이하고 나, 엄마한테 숨기고 있는 것이 있어요. 

 그것은요……. 11월 첫째 일요일, 학교로부터 쥰이의 수업참관을 하라는 편지가

 왔었어요, 그때 쥰은 이미 선생님으로부터 편지를 받아놓고 있었거든요.

 쥰이 쓴 작문이 북해도의 대표로 봅혀, 전국 콩쿨에 출품하게 되어서 

 수업 참관일에 이 작문을 쥰이 낭독하게 되었데요.

 선생님이 주신 편지를 엄마에게 보여 드리면……….. 무리를 해서라도 회사를

 쉬실 걸 알기 때문에 쥰이 그걸 감췄어요. 그걸 쥰의 친구들에게 듣고…..

 내가 참관일에 갔었어요.”

“그래………. 그랬었구나……. 그래서?”

“선생님께서, 너는 장래 어떤사람이 되고 싶은가, 라는 제목으로, 전원에게 

 작문을 쓰게 하셨는데, 쥰은 <우동 한그릇>이라는 제목으로 써서 냈대요.

 지금부터 그 작문을 읽어 드릴께요.

 <우동 한그릇>이라는 제목만 듣고, 북해정에서의 일 이라는 걸 알았기 때문에….

 사실은 쥰 녀석 무슨 부끄러운 얘기를 썼지! 하고 마음속으로 생각 했었죠.

 작문은…… 아빠가 교통사고로 돌아가셔서 많은 빛을 남겼다는것, 엄마가

 아침 일찍부터 밤 늦게까지일을 하시고 계시다는 것, 내가 조간 석간 신문을

 배달하고 있다는 것 등………. 전부 씌어 있었어요.

 그러고서 12월 31일 밤 셋이서 먹은 한 그릇의 우동이 그렇게 맛있었다는 것…..

 셋이서 단만 한 그릇밖에 시키지 않았는데도 우동집 아저씨와 아줌마는,

 고맙습니다! 새해엔 복 많이 받으세요! 라고 큰 소리로 말해 주신일.

 그 목소리는………. 지지 말아라! 힘내! 살아갈 수 있어!라고 말하는 것 

 같은 기분이 들었다고요.

 그래서 쥰은, 어른이 되면, 손님에게 ‘힘내라!’ ‘행복해라!’라는 속마음을 

 감추고, ‘고맙습니다!’라고 말 할수 있는 일본 제일의 우동집 주인이 되는 

 것이라고, 커다란 목소리로 읽었어요.”

카운터 안쪽에서, 귀를 기울이고 있을 주인과 여주인의 모습이 보이지 않는다.

카운터 깊숙이에 웅크린 두 사람은, 한장의 수건 끝을 서로 잡아당길 듯이

붙잡고, 참을 수 없이 흘러 나오는 눈물을 닦고 있었다.

“작문 읽기를 끝마쳤을 때 선생님이, 쥰의 형이 어머니를 대신해서 와주었으니까,

 여기에서 인사를 해달라고 해서……..”

“그래서 형아는 어떻게 했지?”

“갑자기 요청을 받았기때문에, 처음에는 말이 안 나왔지만…….. 여러분,

 항상 쥰과 사이좋게 지내줘서 고맙습니다……. 동생은 매일 여러분에게

 폐를 끼치고 있다고 생각합니다.

 방금 동생이 <우동 한그릇>이라고 읽기 시작했을 때…… 나는 처음엔

 부끄럽게 생각했습니다…………. 그러나, 가슴을 펴고 커다란 목소리로

 읽고 있는 동생을 보고있는 사이에, 한그릇의 우동을 부끄럽다고 생각하는

 그 마음이 더 부끄러운 것 이라고 깨달았습니다.

 그때 한 그릇의 우동을 시켜주신 어머니의 용기를 잊어서는 안된다고

 생각합니다…….. 형제가 힘을 합쳐, 어머니를 보살펴 드리겠습니다……

 앞으로도 쥰과 사이좋게 지내 주세요, 라고 말했어요.”

차분하게 서로 손을 잡기도 하고, 웃다가 넘어질 듯이 어깨를 두드리기도 하고,

작년까지와는 아주 달라진 즐거운 그믐날 밤의 광경이었다.

우동을 다 먹고 300엔을 내며 ‘잘 먹었습니다.’라고 깊이깊이 머리를 숙이며

나가는 세사람을, 주인과 여주인은 일년을 마무리하는 커다란 목소리로,

‘고맙습니다! 새해엔 복 많이 받으세요!’ 라고 전송했다.

다시 일년이 지났다.

북해정에서는, 밤 9시가 지나서부터 <예약석>이란 팻말을 2번 테이블 위에

올려놓고 기다렸지만, 그 세 모자는 나타나지 않았다.

다음 해에도, 또 다음 해에도, 2번 테이블을 비우고 기다렸지만 세 사람은 끝내

나타나지 않았다.

북해정은 장사가 번성하여, 가게 내부 수리를 하게되자, 테이블이랑 의자도

새로 바꾸었지만 그 2번 테이블만은 그대로 남겨 두었다.

새 테이블이 나란히 있는 가운데에서, 단 하나 낡은 테이블이 중앙에 놓여 있는

것이다.

‘어째서, 이것이 여기에?’ 하고 의아스러워 하는 손님에게, 주인과 여주인은

<우동 한그릇>의 일을 이야기하고, 이 테이블을 보고서 자신들의 자극제로 

하고있다, 어느날인가 그 세 사람의 손님이 와줄지도 모른다. 

그때 이 테이블로 맞이하고싶다, 라고 설명하곤 했다.

그 이야기는, ‘행복의 테이블’로써, 이 손님에게서 저 손님에게로 전해졌다.

일부러 멀리에서 찾아와 우동을 먹고 가는 여학생이 있는가 하면, 그테이블이

빌때까지 기다렸다가 주문을 하는 젊은 커플도 있어 상당한 인기를 불러 일으켰다.

그러고나서 또, 수년의 세월이 흐른 어느해 섣달 그믐의 일이다.

북해정에는, 같은 거리의 상점회 회원이며 가족처럼 사귀고 있는 이웃들이 각자의

가게를 닫고 모여들고 있었다.

북해정에서 섣달 그믐의 풍습인 해넘기기 우동을 먹은 후, 제야의 종소리를

들으면서 동료들과 그 가족이모여 가까운 신사(神社)에 그해의 첫참배를 가는 것이

5, 6년 전부터의 관례가 되어 있었다.

그날 밤도 9시 반이 지나 생선가게 부부가 생선회를 가득 담은 큰 접시를 양손에

들고 들어온것이 신호라도 되는 것처럼, 평상시의 동료 30여명이 술이랑 안주를

손에 들고 차례차례 모여들어 가게 안의 분위기는 들떠 있었다.

2번 테이블의 유래를 그들도 알고 있다. 입으로 말은 안 해도 아마, 금년에도

빈 채로 신년을 맞이할 것이라고 생각했지만 ‘섣달 그믐달 10시 예약석’은

비워둔채 비좁은 자리에 전원이 조금씩 몸을 좁혀 앉아 늦게 오는 동료를

맞이했다.

우동을 먹는사람, 술을 마시는 사람, 서로 가져온 요리에 손을 뻗히는 사람,

카운터 안에 들어가 돕고 있는 사람, 멋대로 냉장고를 열고 뭔가를 꺼내고 있는 

사람 등등으로 떠들썩했다.

바겐세일 이야기, 해수욕장에서의 에피소드, 손자가 태어난 이야기 등, 번잡함이 

절정에 달한 10시 반이 지났을 때, 입구의 문이 드르륵, 하고 열렸다.

몇사람인가의 시선이 입구로 향하며 동시에 그들은 이야기를 멈추었다.

오버코트를 손에 든 정장 슈트 차림의 두 청년이 들어왔다. 다시 얘기가 이어지고

시끄러워졌다. 여주인이 죄송하다는 듯한 얼굴로 ‘공교롭게 만원이어서’ 라며

거절하려고 했을 때 화복(일본옷) 차림의 부인이 깊이 머리를 숙이며 들어와서,

두 청년 사이에 섰다.

가게 안에 있는 모두가 침을 삼키며 귀를 기울인다.

“저……. 우동…….. 3인분입니다만…….. 괜찮겠죠?”

그 말을 들은 여주인의 얼굴색이 변했다. 십수년의 세월을 순식간에 밀어 젖히고,

그 날의 젊은 엄마와 어린 두 아들의 모습이 눈앞의 세 사람과 겹쳐진다.

카운터 안에서 눈을 크게 뜨고 바라보고 있는 주인과, 방금 들어온 세 사람을

번갈아 가리키면서,

“저………. 저…………. 여보!”

하고 당황해 하고 있는 여주인에게 청년 중 하나가 말했다.

“우리는, 14년 전 섣달 그믐날 밤, 모자 셋이서 일인분의 우동을 주문했던 

 사람입니다. 그때의 한 그릇의 우동에 용기를 얻어 세 사람이 손을 맞잡고 열심히

 살아갈 수가 있었습니다.

 그후, 우리는 외가가 있는 시가현으로 이사했습니다.

 저는 금년, 의사 국가 시험에 합격하여 교오또(京都)의 대학병원에서 소아과의

 병아리 의사로 근무하고 있습니다만, 내년 4월부터 삿뽀로의 종합병원에서

 근무하게 되었습니다.

 그 병원에 인사도 하고 아버님 묘에도 들를 겸해서 왔습니다. 

 그리고 우동집 주인은 되지 않았습니다만 교오또의 은행에 다니는 동생과

 상의해서, 지금까지 인생 가운데에서 최고의 사치스러운 것을 계획했습니다…

 그것은, 섣달 그믐날 어머님과 셋이서 삿뽀로의 북해정을 찾아와 3인분의 우동을

 시키는 것이었습니다.”

고개를 끄떡이며 듣고 있던 여주인과 주인의 눈에서 왈칵 눈물이 넘쳐 흘렀다.

입구에서 가까운 테이블에 진을 치고 있던 야채 가게 주인이, 우동을 입에 

머금은 채 있다가 그대로 꿀껏하고 삼키며 일어나,

“여봐요 여주인 아줌마! 뭐하고 있어요! 십년간 이날을 위해 준비해 놓고

 기다리고 기다린, 섣달 그믐날 10시 예약석이잖아요, 어서 안내해요 안내를!”

야채 가게 주인의 말에 번뜩 정신을 차린 여주인은,

“잘 오셨어요…….. 자 어서요……… 여보! 2번 테이블 우동 3인분!”

무뚝뚝한 얼굴을 눈물로 적신 주인,

“네엣! 우동 3인분!”

예기치 않은 환성과 박수가 터지는 가게 밖에서는 조금 전까지 흩날리던 눈발도

그치고, 갓 내린 눈에 반사되어 창문의 빛에 비친 <북해정>이라고 쓰인

옥호막이 한발 앞서 불어 제치는 정월의 바람에 휘날리고 있었다. 

[정보기술] [알아봅시다] 2025년 AI를 대표하는 8개의 키워드는

콜린스와 메리엄 웹스터 등 해외의 유명 사전들은 올해의 단어로 각각 ‘바이브 코딩(wibe coding)’과 ‘슬롭(Slop)’을 선정했다. AI가 이제는 전문 영역을 넘어 일상에 파고들었다는 증거로 볼 수 있다.

AI타임스도 올 한해를 정리하며 대표적인 AI 키워드를 뽑아봤다. 이를 통해 올해 기술 트렌드를 되돌아본다. 그리고 이는 2026년에도 주요한 어젠다가 될 가능성이 크다.

1. 에이전트(Agentic)

AI가 단순한 챗봇을 넘어 인간을 대신해 업무를 자동화해 줄 것이라는 기대감이 반영된 단어다. 올해 초에는 샘 알트먼 오픈AI CEO도 연말쯤 에이전트가 기업에 본격 투입될 것으로 봤다. 그리고 월 2만달러의 사용료를 부과할 것이라는 말까지 나왔다.

그런 에이전트는 아직 등장하지 않았다. 현재는 상담사를 대신하는 정도로, 대부분은 테스트 단계로 볼 수 있다. 그리고 이 용어는 이제 AI 자체를 뜻하거나 마케팅용으로 활용되고 있다.

더 중요한 것은 에이전트 역할을 수행하기 위해서는 모델 성능의 향상은 물론, 기존 워크플로우의 적용과 기업 문화와의 충돌, 거버넌스 등의 문제를 해결해야 한다는 점이 드러났다는 것이다. 기술의 완성도보다 비즈니스 통합 난이도가 AI 확산의 병목이 된다는 교훈을 얻은 해였다.

내년에도 에이전트는 업계의 화두가 될 것으로 보인다. 또 이는 모델이 성능 자체만큼이나 애플리케이션으로서의 유용성이 점점 중요해질 것을 예고한다.

2. 바이브 코딩

AI가 현실 문제 해결에 가장 큰 도움을 준 사례로 꼽을 수 있는 것이 바로 AI 코딩이다. 즉, 바이브 코딩이 인기를 끈 것은 AI의 가장 성공적인 사례로 꼽혔다는 것으로 볼 수 있다.

연초부터 빅테크의 수장들이 자체 업무에 이를 적극 도입했다고 밝혔고, 이 영향으로 마이크로소프트가 코더 수천명을 해고하는 일까지 일어났다.

AI는 글쓰기처럼 추상적인 분야보다는, 정확한 답이 있고 이를 자체적으로 검증할 수 있는 수학이나 코딩 등에 강할 수밖에 없다. 이에 따라 AI 코딩의 성능은 앞으로도 크게 발전할 가능성이 크다. 그리고 이는 성공적인 에이전트 사례로 확장될 가능성이 크다.

3. 데이터센터

지난해까지 주요 AI 업체가 ‘모델’ 중심으로 움직였다면, 올해는 ‘인프라’에 집중했다. 1월부터 오픈AI는 ‘스타게이트’라는 초대형 프로젝트로 포문을 열었으며, 1년 내내 관련 발표를 내놓았다. 빅테크들도 일제히 투자 확대를 선언했다.

이는 첨단 모델 개발을 위한 컴퓨팅 확보라는 측면과 동시에 폭발적인 사용자 확대에 따른 추론(inference) 능력, 즉 서비스 확대라는 측면이 반영돼 있다. 

이와 맞물려 에너지 문제도 크게 주목받았다. 동시에 엔비디아는 세계에서 가장 가치가 높은 기업으로 올라섰다. 미국과 중국과의 기술 갈등의 핵심도 데이터센터를 이루는 칩이었다. 

또 이는 ‘AI 버블’ 논란의 핵심이 됐다. 이제는 우주 데이터센터까지 거론되고 있다.

이제 인프라 구축은 일부 빅테크의 문제를 넘어, 소버린 AI라는 추세를 타고 전 세계로 확대되고 있다. 국내도 알트먼 CEO와 젠슨 황 CEO가 잇달아 방문, 데이터 센터와 GPU 공급을 약속했다.

4. 초지능(Superintelligence)

인공일반지능(AGI)에 대한 논의는 올해에도 활발했다. 이미 일부 분야에서는 AI가 인간의 능력을 넘어섰다는 분위기가 형성됐으며, 오픈AI 등은 이를 넘어 ‘초지능’을 새로운 목표로 내세웠다.

특히, LLM으로는 AGI에 도달하기 어렵다는 점이 자주 지적됐다. 이 때문에 월드 모델이 보완책으로 제시됐다. 얀 르쿤 메타 전 수석 과학자까지 합류, 내년에는 이 분야에서도 빠른 발전이 기대된다.

초지능과 관련해 가장 눈길을 끌었던 것은 메타가 MSL을 설립한 것이다. 이름부터 ‘메타 초지능 연구실(meta superintelligence lab)’로, 이를 조직하기 위해 막대한 자금을 퍼부으며 인재 경쟁에 불을 댕겼다. 이 때문에 일부 AI 연구원들은 프로 스포츠 스타에 맞먹는 몸값을 기록했다.

5. 추론(reasoning)과 강화 학습(RL)

추론은 지난해 출시된 오픈AI의 ‘o1’으로 새로운 AI 성능 향상의 기준이 됐다. 이는 AI 모델의 학습을 위한 데이터 고갈과 스케일링 법칙의 한계를 넘는 돌파구로 여겨졌다. 

모델 학습 측면에서는 RL이 새로운 대세가 됐다. 이는 에이전틱 AI를 위해서도 핵심 메커니즘으로 꼽힌다.

AI 전문 기술 용어로 유행이 된 것으로는 ‘증류(Distillation)’와 ‘전문가 혼합(MoE)’ 등을 꼽을 수 있다. 이는 올해 초 세계적인 충격을 안겼던 딥시크의 핵심 기술이라는 점 때문에 부각됐다.

이는 또 오픈 소스가 주류로 올라서는 기반을 마련했다. 특히 중국의 모델은 이제 미국을 따라잡았다는 평가를 받을 정도로 성장했다. 

6. 피지컬 AI (Physical AI)

AI의 최종 애플리케이션으로 꼽히는 휴머노이드 로봇은 올해부터 본격적인 과대광고가 시작됐다. 일론 머스크 CEO는 테슬라를 로봇 회사로 광고했고, 정부의 드라이브로 중국에서는 로봇 체육대회와 화려한 데모 영상이 쏟아졌다. 엔비디아도 이런 흐름에 기름을 부었다.

물론, 휴머노이드는 두뇌 역할을 하는 AI의 완성은 물론, 엔지니어링 문제 해결과 비용 효율 등이 모두 해결돼야 한다. 단기간의 확장은 무리라는 평이다. 

하지만 이는 산업 현장에 AI와 디지털 트윈, 엔지니어링의 결합을 통한 자동화, 즉 피지컬 AI를 화두로 끌어 올렸다. 광범위하게는 자율주행도 여기에 포함된다.

피지컬 AI는 앞서 언급한 AI의 추론과 멀티모달 모델, 월드 모델, 에이전틱 AI 등과 연결된다. 특히 올해는 텍스트를 넘어 이미지, 비디오, 음성 등 모든 데이터를 이해하고 생성하는 멀티모달 모델이 보편화된 해로 볼 수 있다. 

이는 앞으로도 몇년간 중요하게 다뤄질 것으로 예상된다. 이는 AI를 실물 경제와 통합하는 핵심이기 때문이다. 

7.  AI 정신병과 아첨

올해는 AI의 정확도 말고도 사용자에게 미치는 ‘영향’이 강조됐다. AI 챗봇 사용자의 폭발적인 증가에 따라 이제까지 숨겨진 문제가 드러난 것이기도 하지만, 수익 확대를 위한 사용자 참여 확대를 위해 모델을 손 본 AI 기업의 탓이 크다.

지난해에는 챗봇이 청소년의 자살을 유도했다는 사례가 처음 등장한 데 이어, 올해에는 아부와 망상 부추김 등이 잇달아 보고됐다. 

이 문제는 AI 기업이 연구실에서 서비스 기업으로 확장 중이라는 것을 보여주기도 한다. 사용자가 9억명을 넘어서며, 과거 소셜 미디어 등이 겪었던 문제를 반복하는 것으로 볼 수 있다.

또 이제까지는 환각이나 편향 등 기술적인 문제로 치부했던 AI의 문제를 사회적인 차원으로 끌어 올린 것으로 볼 수 있다. 즉, AI 안전 문제가 인류 멸망과 같은 극단적인 디스토피아에 머물지 않고 규제 등의 논의를 이끈 구체적인 사례다.

8. 국가대표 모델

국내에서는 독자 AI 파운데이션 모델 즉, ‘국가대표 모델’ 선정이 최고의 이슈였다. 지난해부터 거론됐던 이 프로젝트는 새 정부 출범으로 본격화했고, 지난여름 내내 화제가 됐다. 그 결과, 5개의 컨소시엄이 선정됐다.

기업들은 국가대표라는 타이틀을 놓치지 않기 위해 애를 썼다. 선정 직전에는 기업들이 일제히 자체 모델을 선보였다. 지난 몇년간 국내에서 출시된 모델보다 올해 선보인 모델이 더 많다고 꼽힐 정도였다.

이처럼 이번 프로젝트는 미국이나 중국에 비해 잠잠하던 파운데이션 모델 출시에 불을 댕겼고, 기업의 기술 경쟁을 유발했다는 점에서는 긍정적으로 볼 수 있다.

앞으로 등장할 국대 모델의 성능은 물론, 활용성이 더 중요하다. 글로벌 프론티어 모델이나 해외 오픈 소스에 맞서 경쟁력을 확보할 수 있을지의 문제다.

하지만, 올해 국내 AI 업계에 실질적인 영향을 미친 것은 B2B 중심의 버티컬 AI로 볼 수 있다. 산업별 특화 LLM을 통해 금융과 제조, 헬스케어 등 특정 도메인의 문제를 해결하는 데 집중했다. 범용성보다는 전문성으로 이동했다고 보는 것이 맞다. 

소비자 시장에서는 ‘제타’나 ‘크랙’ 등 캐릭터 챗봇이 젊은 층을 중심으로 상업 성공의 조짐을 보였다.

또 정부는 국내의 AI 반도체(NPU) 스타트업을 중심으로 소버린 AI 전략을 결합해 하드웨어 국산화를 위해 드라이브를 걸었다.

9. 기타 – AI의 경계 확장과 충돌

올해 AI 챗봇의 폭발적인 성장을 견인한 것은 이미지 생성 기능이었다. 지난 3월 챗GPT의 ‘지브리 스타일’과 9월 구글의 ‘나노 바나나’ 등이 주인공이다. 

이는 기존 모델의 성능에 집중하던 AI 업계의 분위기에도 큰 영향을 미쳤다. 오픈AI는 이달 초 ‘코드 레드’를 발령했는데, 여기에는 사용자의 챗봇 활용 경험을 개선하는 데 집중하는 것이 목표로 제시됐다. 그리고 새로운 이미지 생성 모델도 내놓았다.

이처럼 AI로 생성한 이미지와 영상은 AI 슬롭이라는 단어를 만들어 냈다. 오픈AI의 동영상 생성 앱 ‘소라’의 인기와 메타의 ‘바이브’ 출시 등이 이를 부채질했다.

저작권에 대한 논쟁도 거세졌다. 특히 앤트로픽은 업계에서 처음으로 저작권을 인정하는 소송 합의안을 내놓았다. ‘공정 사용(Fair Use)’은 내년에도 쟁점 사항이 될 것으로 보인다.

‘검색 엔진 최적화(SEO)’에 이어 ‘생성 엔진 최적화(GEO)’라는 용어가 등장한 것도 두드러졌다. 이는 20여년이 넘도록 정보 획득의 주요한 방법으로 자리 잡은 검색이 이제는 AI 챗봇으로 이동하고 있다는 것을 보여주는 사례이기 때문이다.

이 밖에도 ‘AI 안경’으로 대표된 웨어러블도 주목할 만하다. 특히 오픈AI가 챗GPT 전용 장치를 준비 중으로, 이는 내년의 주요 키워드로 떠오를 가능성이 크다.

AI타임스 news@aitimes.com

[출처] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=205131

[一日30分 인생승리의 학습법] [알아봅시다] 50대 시니어 개발팀장이 읽으면 좋은 추천도서 [첫번째]

아래 20권은 “50대 시니어 개발자 + 팀장/리더 역할” 관점에서 기술 감각을 잃지 않으면서도, 사람·조직·성과를 함께 끌어올리는 데 도움이 되는 교양서(실무 교양 포함)로 골랐습니다.

1) 팀장·리더십(사람/조직/커뮤니케이션)

1. 일 잘하는 팀장 — 팀장의 역할/태도/팀 운영을 한국 조직 맥락에서 정리. 교보문고

2. 나는 인정받는 팀장이고 싶다 — “현업 팀장”들의 시행착오/소통 포인트를 모은 책. 알라딘

3. 프로그래머의 리더십 — 개발자 출신 리더가 겪는 프로젝트/소통/자기계발을 현실적으로 다룸. 예스24

4. The Manager’s Path (Camille Fournier) — 엔지니어→매니저 성장 단계별 역할/함정을 정리. Engineering Manager+1

5. Staff Engineer (Will Larson) — 관리자 트랙이 아니어도 “영향력/전략/멘토링”으로 리드하는 법. 스태프 엔지니어십

2) 성과를 내는 팀 운영(관리/지표/OKR/생산성)

6. High Output Management (Andy Grove) — 관리자의 레버리지, 1:1, 성과관리의 고전. 아마존

7. Measure What Matters (John Doerr) — OKR로 목표·정렬·집행력을 만드는 방식(사례 중심). PenguinRandomhouse.com+1

8. Good Strategy Bad Strategy (Richard Rumelt) — “좋은 전략=문제 해결의 핵심 진단+집중”을 강하게 훈련. 아마존

9. Turn the Ship Around! (L. David Marquet) — 리더가 지시자가 아니라 “리더를 만드는 시스템”을 만드는 법. Engineering Manager+1

10. 무엇이 1등 팀을 만드는가? — 엔지니어링 리더가 현장에서 쓰는 프레임/소통/성과 체계를 정리(국내 번역). 한빛+

3) 전달·운영·조직 설계(DevOps/플랫폼/팀 구조)

11. Accelerate (Forsgren/Humble/Kim) — “성과가 나는 전달(Delivery) 조직”의 과학적 근거와 지표. IT Revolution+1

12. The Phoenix Project (Gene Kim 외) — 소설 형식으로 병목/흐름/협업(DevOps 핵심)을 체감. IT Revolution+1

13. Team Topologies (Skelton & Pais) — 팀 인터랙션/인지부하 관점에서 조직을 설계하는 방법. Medium+1

14. Peopleware (DeMarco & Lister) — 개발 생산성의 핵심이 “사람/환경/문화”라는 고전. DigitalDefynd Education+1

15. An Elegant Puzzle (Will Larson) — 엔지니어링 조직 운영(프로세스/조직 설계/운영 패턴) 실전서. Engineering Manager

4) 소프트웨어 교양(프로젝트/설계/사고력)

16. The Mythical Man-Month (Fred Brooks) — 일정/인력/커뮤니케이션의 본질(브룩스의 법칙) 고전. 위키백과+1

17. The Pragmatic Programmer (Hunt & Thomas) — 장인 관점의 습관/원칙(유지보수·품질·태도) 정리. 위키백과+1

18. Clean Architecture (Robert C. Martin) — 구조/경계/의존성 등 “흔들리지 않는 설계 원칙”을 정리. 아마존+1

19. Thinking in Systems (Donella Meadows) — 복잡한 문제를 “시스템”으로 보는 사고 도구(관리자 필수 교양). 위키백과+1

20. Radical Candor (Kim Scott) — 배려와 직언을 함께 하는 피드백 문화(팀장에게 즉효). Engineering Manager

읽는 순서(추천 루트 2가지)

• 팀장 역량을 빨리 올리는 루트(8주): 4 → 9 → 6 → 20 → 11 → 12 → 13 → 14

• 시니어/아키텍트 감각까지 같이 가는 루트: 5 → 15 → 19 → 16 → 18 → 17 (+필요 시 8,7)

[사회과학] [박진영의 사회심리학] 고통을 설명하려 할 때 공감은 사라진다

게티이미지뱅크 제공

‘인생은 고통’이라는 점을 받아들이고 나면 편해진다는 이야기가 있다. 인생은 오직 고통으로만 가득 차 있다는 이야기가 아니라 삶에는 물론 좋은 일도 가득할 수 있지만 그렇지 않은 일들도 존재하기에 그런 다양한 가능성을 어느 정도 덤덤하게 받아들일 수 있어야 한다는 이야기다.

누구나 생로병사의 고통을 겪는 것은 당연하고 그 외에도 아마 생기지도 않을 일들로 인해 과하게 걱정하고 불안해하며(예를 들어 만약 XX하면 어떡하지?), 진실과 거짓을 잘 구분하지 못하고 허상을 좇는(예를 들어 XX만 있으면 행복해질 거야) 우리 마음의 경향 때문에 생기는 고통도 적지 않다.

또 자신의 잘못은 쉽게 합리화하면서 타인의 흠은 쉽게 판단하는 경향 역시 많은 고통을 만들어 낸다. 내 집단을 편애하고 외집단은 배척하는 편향, 또 내가(우리 집단이) 무조건 옳다고 우기는 편향으로 인해 많은 집단 간 갈등과 차별, 소외, 폭력이 발생하기도 한다.

그래서 결국 세상사 대부분의 문제는 내적·외적 과정을 아울러 ‘사람’의 문제라고 이야기되기도 한다. 우리가 ‘인간’인 한, 우리의 삶과 세상에는 많은 문제가 존재할 수밖에 없다는 것이다.

삶의 즐거운 일들은 고통에서 멀리 떨어져 있을 것 같지만 안타깝게도 사실은 많은 즐거움이 그 자체로 고통의 원인이 되기도 한다. 소중하기 때문에 집착하고 걱정한다(예를 들어 자식 걱정).

사람이든 목표이든 소중한 만큼 잃었을 때의 상실감 또한 크고 심한 경우 삶을 무너뜨리기도 한다.

명절날 가족 모임을 괴로워하는 정도가 지구에서 가장 심하다는 한국인들은 특히 공감할 수 있겠지만 포기할 수도 쉽게 연을 끊을 수도 없는 대상들로 인해 평생 짊어지게 되는 고통 또한 적지 않다.

사랑하는 만큼 증오하고 그럼에도 여전히 사랑받고 싶어 하는 복잡한 마음을 많은 사람들이 경험한다. 결국 인생은 고통이라는 말에 고개가 절로 끄덕여지는 이유다. 그럼에도 불구하고 많은 사람들은 인생에 이런저런 고통이 포함돼 있다는 사실을 받아들이지 않으려 한다.

이 생각에는 크게 두 부류가 있는데 하나는 불행은 ‘그럴 만한 사람들’, 열심히 살지 않았거나 착하게 살지 않은 사람들에게만 찾아오고 열심히·착하게 산 자신에게는 오지 않을 것이라고 믿는 경우다. 세상이 공정하다는 믿음(공정한 세상 신념)처럼, 삶의 다양한 고통을 어떤 잘못에 대한 ‘벌’로 여기는 인식이 여기에 해당한다.

반대로 인생은 고생의 연속이지만 결국 고생 끝에 낙이 온다는 식으로 고통을 반드시 극복해야 할 통과의례로 바라보는 시각도 있다. 이런 경우 어려움을 겪는 사람을 ‘그럴 만한 사람’으로 쉽게 판단하지는 않지만 그 어려움을 끝내 극복하지 못한 사람에게는 경멸적인 시선을 보내는 경향이 나타난다.

예를 들어 아메리칸 드림이나 자수성가 신화에 깊이 빠진 사람들의 경우 그렇게 성공하지 못한 이들을 능력·성실성·도덕성이 부족한 사람으로 여기고 연민 또한 덜 느끼는 경향이 있다는 연구들도 있다.

하지만 앞서 말했듯 인간의 삶과 고통은 다양한 방식으로 얽혀 있다. 과하게 걱정하고 불안해하며 집착하고 허상을 좇는 우리의 마음 자체가 이미 큰 고통을 만들어 내지만 지긋지긋한 인연들처럼 우리가 어찌할 수 없는 요소들에서 비롯되는 고통 또한 적지 않다.

여기에 언제든 누구에게나 닥칠 수 있는 천재지변, 질병, 경제난 같은 문제들, 더 나아가 역사적·사회문화적 요인까지 고려하면 삶은 우리가 통제할 수 없는 다양한 고통으로 가득 차 있다.

내가 점심을 먹었다고 해서 세상에서 기아가 사라지는 것은 아니다. 마찬가지로 내가 겪지 않는다고 해서 그러한 고통이 존재하지 않는다고 단정하는 것도 바람직하지 않다.

적어도 한 해를 마무리하는 이 시기만큼은 다양한 고통을 판단하거나 재단하기보다 조금 더 너그러운 시선과 자비로운 마음으로 바라보는 것이 좋지 않을까.

※필자소개
박진영 《나, 지금 이대로 괜찮은 사람》, 《나를 사랑하지 않는 나에게》를 썼다. 삶에 도움이 되는 심리학 연구를 알기 쉽고 공감 가도록 풀어낸 책을 통해 독자와 꾸준히 소통하고 있다. 온라인에서 ‘지뇽뇽’이라는 필명으로 활동하고 있다. 현재 미국 듀크대에서 사회심리학 박사 과정을 밟고 있다.

박진영 심리학 칼럼니스트 parkjy0217@gmail.com

[출처] https://n.news.naver.com/article/584/0000035852?sid=110

[인공지능 개발자] [알아봅시다] Ollama Python에서 사용하기

pip install ollama

import ollama
ollama.pull('llama2')

response = ollama.chat(model='solar', messages=[
  {
    'role': 'user',
    'content': 'Why is the sky blue?',
  },
])
print(response['message']['content'])

ollama.embeddings(model='mistral', prompt='The sky is blue because of rayleigh scattering')

pip install chromadb

import ollama
import chromadb

documents = [
  "Llamas are members of the camelid family meaning they're pretty closely related to vicuñas and camels",
  "Llamas were first domesticated and used as pack animals 4,000 to 5,000 years ago in the Peruvian highlands",
  "Llamas can grow as much as 6 feet tall though the average llama between 5 feet 6 inches and 5 feet 9 inches tall",
  "Llamas weigh between 280 and 450 pounds and can carry 25 to 30 percent of their body weight",
  "Llamas are vegetarians and have very efficient digestive systems",
  "Llamas live to be about 20 years old, though some only live for 15 years and others live to be 30 years old",
]

client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection(name="docs2")

# store each document in a vector embedding database
for i, d in enumerate(documents):
  response = ollama.embeddings(model="mistral", prompt=d)
  embedding = response["embedding"]
  collection.add(
    ids=[str(i)],
    embeddings=[embedding],
    documents=[d]
  )

# an example prompt
prompt = "What animals are llamas related to?"

# generate an embedding for the prompt and retrieve the most relevant doc
response = ollama.embeddings(
  prompt=prompt,
  model="mistral"
)
results = collection.query(
  query_embeddings=[response["embedding"]],
  n_results=1
)
data = results['documents'][0][0]

output = ollama.generate(
  model="mistral",
  prompt=f"Using this data: {data}. Respond to this prompt: {prompt}"
)

print(output['response'])

[一日30分 인생승리의 학습법] [알아봅시다] Google에서 14년간 얻은 21가지 교훈