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Date 2025/10/01 12:27:17
Name 여왕의심복
Subject [일반] 대LLM의 시대 – 대학원생과 교수의 생존법
안녕하세요. 보건의료에 대한 글 올려드리는 여왕의심복입니다. 오랜만에 가벼운 신상 주제로 글올립니다. 

올해도 어김없이 대학원 원서 접수 시즌이 돌아왔습니다. 그런데 금년에는 유독 박사과정에 지원하려는 분들이 늘어났습니다. 몇몇 지원자와의 면담을 마치고 제가 그 분들과 뵙기 위해 준비했던 이야기들을 꺼내옵니다.

- Chat GPT의 등장은 학계의 풍경을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 우리 연구실은 아마도 관련 분야에서 가장 먼저 LLM을 과제 수행 및 데이터 분석에 도입한 곳 중 하나입니다. 그래서 저는 더 이상 풀타임 박사 대학원생이나 포닥을 뽑지 않고 있습니다. 풀타임 석사과정은 예전부터 뽑지 않았었고요.

- 생각해보면 대학원생은 대학병원의 전공의와 참 비슷합니다. 노동자이면서 동시에 피교육자인데, 사실 우리의 교육 과정에서 그들은 배우는 사람보다는 일하는 사람으로 더 많이 활용되었습니다. 물론 훌륭한 교육 기회를 제공하시는 교수님들도 많으시지만, 저를 포함해 제 주변 PI들도 대학원생과 포닥을 교육자보다는 고용주의 시선으로 바라봤던 것 같습니다.

- 저도 9년의 교수 생활 동안 풀타임 대학원생은 딱 2명만 받았었고, 포닥 10분과 전업 연구원 5분 정도를 모신 게 전부이지만, 제가 그분들에게 잘해드리려고 했던 건 결국 4대 보험과 퇴직금을 챙겨드리고, 충분한 임금과 법정 휴가 외에 연차를 보장해드리고, 가급적 업무 시간 외에는 연락하지 않는 정도였습니다. 한마디로 좋은 교육자가 되려 하기보다 좋은 고용주가 되고 싶었던 거죠.

- 하지만 이제 바닥은 완전히 달라졌습니다. 저만 해도 이제 Gemini나 ChatGPT, Claude 접속이 안 되면 그날 일은 쉬어야 합니다. 예전에는 저만의 고유한 능력이라고 생각했던 학술적인 일들이 너무나 쉽게 대체가 됩니다. 문헌 조사는 Deep research로, 데이터 전처리는 Claude가 짜주는 코드로, 모델 구현은 Deep think로, 보고서나 제안서 글쓰기는 아무 LLM으로, PPT 제작은 관련 서비스로 해결하고 있으니까요. 이 모든 건 예전에는 시간이 없거나 노력이 너무 많이 들어서 피교육자이자 노동자들의 도움을 받아왔던 영역입니다.

- [이제는 이 모든 업무가 너무나 쉽게 대체되었습니다.] 새벽에 시키든, 같은 일을 여러 번 반복시키든, 아무리 많은 일을 시켜도 월 200달러 정도면 교육 과정에 있는 사람보다 훨씬 뛰어난 결과물을 일관되게 보여줍니다. 이런 상황에서 저는 이제 누구를 교육해야 할까요? 또 저 자신은 대체되지 않을 수 있을까요?

- 올해 많은 학회에서도 이 주제로 발표를 부탁받았습니다. 항상 강의 초반에는 모두가 웃으시더군요. 하지만 강의가 진행되고 저희 연구실 이야기로 넘어가면 다들 표정이 심각해지기 시작합니다. 대체되지 않을 것 같았던 지식 반복 노동이 생각보다 훨씬 더 빠르고 쉽게 전환되고 있다는 걸 체감하기 때문일 겁니다.

- 저는 강의에서 청중이 너무 놀라지 않게 아직 LLM은 창의성을 발휘할 수 없어 새로운 이론이나 모델 개발은 안 되고, 항상 사람의 확인이 필요하다고 말합니다. 하지만 솔직히 우리 분야에서 반복 작업이 아닌, 정말 창의적인 모델 개발을 하는 전문가가 과연 얼마나 될까요? 그리고 우리가 정의하는 그 창의성이라는 건 또 얼마나 대단한 걸까요? 저는 이제 누구를 가르쳐야 하고, 또 제가 가르친 그 친구는 과연 무사히 직장을 잡을 수 있을까요?

- 그래서 저는 이제 최소한 LLM이 10년 이상 더 발전한 세상에서도 생존할 수 있는 대학원생만 순수한 피교육자로만 받으려고 합니다. 그런데 그 생존 가능성이 대체 어떤 의미인지 저도 아직은 잘 모르겠습니다. 가르치는 방식도 바꾸려고 합니다. 작년부터 단순 코딩이나 방법론 강의는 하지 않고, 함께 토론하며 인사이트를 얻을 수 있는 강의를 만들어보려고 애쓰고 있습니다. 그런데 이 교육 방식도 제가 받아왔던 교육이 아니기 때문에 잘 될지는 잘 모르겠습니다.

- 보통 제가 좀 비관적으로 미래를 바라보는 편이긴 한데, 역설적으로 LLM이 나오기 전에 교직의 막차를 타서 정말 다행입니다. 앞으로 몇 년은 특히 우리 분야는 너무 많이 바뀔 것 같습니다.

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퀘이샤
25/10/01 12:41
수정 아이콘
AI데이터센터를 짓는 프로젝트에 참여하면서 듣고, 보고, 공부하면서 느낀 점이 "(내가 알던) 대학원생들이 할 일이 없어지겠구나"가 1번이고, 특정 전문직의 경우 같은 서비스를 제공함에 있어서 필요한 인력이 엄청나게 줄 수 있게꾸나가 2번 입니다.
여왕의심복님 글을 읽고 나니 그 속도가 예상한 것보다 훨씬 빠를 수 있겠구나 싶습니다. (표정이 심각해지신 분들,,, 이부분에서)
AI 흐름을 막을 수는 없을 것이고, 세상이 어찌 변할 지 한편으로는 무섭네요.
전기쥐
25/10/01 12:45
수정 아이콘
음.. 아직 전문직의 경우 그 전공지식에 있어서 LLM의 답변은 문제가 많다고 생각하거든요. 본문은 월 200달러의 모델을 쓰고 저는 월 몇만원짜리 모델을 써서 그 차이인지 모르겠는데..
한방에발할라
+ 25/10/01 13:02
수정 아이콘
프롬프트를 정교하게 짜고 gpt5 프로와 제미나이 울트라 교차검증 시키면 솔직히 90퍼 이상은 다 됩니다. 그 정도만 해도 획기적으로 시간이 줄어드니까요. 사실 진짜 창의적인 작업을 제외하면 ai가 생각만큼 퍼포먼스 못보여주는 이유의 9할은 프롬 문제일 가능성이 큽니다
전기쥐
+ 25/10/01 13:04
수정 아이콘
프롬프트 어떻게 짜는지 팁 같은 게 있을까요 답변 미리 감사합니다..
Quantumwk
+ 25/10/01 13:11
수정 아이콘
전 프롬프트는 특별하게 사용하지는 않습니다. 아직은 '해줘' 해서 한방에 해결은 안되고 업무지시하는 본인이 아주구체적이고 명확하게 해야하고, 피드백도 잘 해줘야합니다.

쓸만한 코드는 저의 경우 디버깅 포함해서 최소 프롬 50개정도는 쳐야나오네요 거의 200~300개 친경우 그 이상인 경우도 있구요.
전기쥐
+ 25/10/01 13:17
수정 아이콘
노하우 참고하겠습니다. 제가 코딩 시킬때도 구체적으로 주지 않으면 LLM이 그 빈틈을 엉뚱하게 상상해서 채우더군요.
Quantumwk
+ 25/10/01 13:18
수정 아이콘
지시하지 않은 부분은 코드 파이프라인 건들지 말리고 지침써놔야합니다.

피드백도 중요합니다.
전기쥐
+ 25/10/01 13:36
수정 아이콘
어떤 부분을 코드 수정하라고 하면 꼭 다른 부분도 같이 건드려서 항상 "관련되지 않은 다른 코드 부분은 절대 건드리지 않는다."를 계속 붙여야 되더군요..

llm에게 한번 지시로 뚝딱 잘 만든 적이 없어서 코드 실행 돌려보니까 에러 나고 그 에러를 또 llm에게 보고하고 다시 llm이 고치면 또 다른 에러가 나고..를 하루종일 반복해야 겨우 쓸만한 코드 하나가 나오더군요 흑흑
Quantumwk
+ 25/10/01 13:48
수정 아이콘
(수정됨) 챗 gpt나 클로드의 경우는 프로젝트 만들어서 프로젝트지침으로 넣어 놓으면 프롬 넣을때마다 지시 할 필요 없습니다

어차피 1000줄만 넘어가도 한 세션에서 처리 어렵고 프로젝트 폴더에 업로드 해놓고 써야해요.
여수낮바다
+ 25/10/01 13:36
수정 아이콘
전 처음엔 그냥 한문장 틱 던지는 정도였는데, 이젠 환자의 배경 백그라운드 정보도 최대한 디테일하게 넣고, 내가 생각하건데 최선인 것과 그 한계점, 가능한 옵션 등도 함께 써 봅니다. 그럼 답이 나오는데, 오 멋진데? 하는 것도, 이상한데? 하는 것도 섞여 있죠. 그럼 다시 질문하고 답하고 하며 함께 만들어 갑니다.

아무 때나 편하게 질문하고 검증할 수 있는 동료가 생겼다는 느낌입니다.
정 불안하면, 제미나이 챗지피티 퍼플렉시티를 다 돌려 보기도 합니다.
확실히, 아직 답변이 문제가 많지만, 그건 대화를 추가로 이어 나가며 상당 부분 해결된다고 생각합니다.

나보다 못한 아랫사람으로도, 내가 절대적으로 숭앙할 지도교수님으로도 생각하지 말고,
함께 일하는 동료로 생각하고 질문을 던지고 의심하고 받아들이면 좋은거 같아요
전기쥐
+ 25/10/01 13:40
수정 아이콘
저도 코드 만들기 전에 먼저 코드를 어떻게 만들면 좋을까? 하고 의논을 충분히 한 다음 그 이후에 지시를 내릴때 더 llm 퍼포먼스가 좋았던거 같아요.

그리고 제미나이 클로드 그록 3개가 어떤 코드는 어떤 llm이 잘 짜고, 다른 어떤 코드는 다른 어떤 llm이 잘 짤지 몰라서 다 돌려보고 서로가 서로에게 질문하고 답하게 llm의 답변을 다른 llm에게 참고용으로 주어서 서로 피드백하게 하기도 합니다.

저 나름대로 경험상 이러면 좋아서 그러고 있었는데 다른 분들도 그렇게 하고 있었군요..
Quantumwk
+ 25/10/01 13:58
수정 아이콘
(수정됨) 지금은 24시간 상의가능한 동료이자 사무용 일꾼으로 받아들이면 됩니다
Quantumwk
25/10/01 12:47
수정 아이콘
(수정됨) 제가 하는 분야에서도 잘쓰면 과거에는 교수수준에서 해줄수 있는 자문정도를 해주기도 합니다.

여기에 글쓸때나 키보드 배틀 할때도 요긴하게 이용중이구요. 그냥 일상 사무영역에는 광범위하게 쓰고 있고... 월루가 가능한 이유기도 합니다.

전 200달러 까지는 안쓰고(딥리서치 출시되었을때 한달만 써봄) 20달러 짜리 써서 그런 아웃풋을 일상적 보지는 않지만, 잘쓰면 교수수준의 답변을 '가끔씩' 보기는 하네요. 지식 노동은 몇년안에 거의 종말 수준이 될거 같습니다.

그나마 노가다도 좀 섞여 있는 분야라 휴머노이드가 본격 상용화 되기 이전까지는 약간 더 버틸수도?
헤세드
+ 25/10/01 12:53
수정 아이콘
코호트 데이터 구축(Raw data 모으기) - 데이터 전처리 - 분석 및 논문작성 중
코호트 데이터 구축이 가장 품은 많이 들고, 시간소모적이며, 저급노동력(...) 이 하는 일이면서도
가장 리워드가 적은 것 같다고 가끔 생각을 했는데

LLM이 개발되면서 딱 저 부분이 제일 늦게 대체될 것 같습니다
데이터만 만들면 먹이는 것이 오히려 간단하니...
+ 25/10/01 12:56
수정 아이콘
이제 ai가 없으면 일이 안돌아가지만
써서 업무가 잘 돌아가는건 또 별개인거같습니다.

천천히 ai와 같이 맞물리며 돌아갈 수 있도록 변해가야하는데, 변화가 너무 빠르다보니 실무 내에서도 사람에 따라서도 갭이 너무 큰거같아요.
나그네큰꺅도요
+ 25/10/01 12:57
수정 아이콘
역설적으로, 저는 오히려 시간당 순수 업무 처리량이 높으면서, 시간 투입을 잘하는 사람이 점점 더 귀해질 것 같습니다. 점점 더 질문을 잘하고, 짧은 시간에 효율적으로 일을 처리하는 사람이 필요하다고 하잖아요? 하지만 정작 시간관리를 잘하고 어떤 일에 장시간 몰입해서 진짜로 큰 결과물을 만들어낼 수 있는 사람들은 점점 줄어드는 것 같아요. 쉽게 말해서 일을 집중해서 많이 못해요.

이제 방법론을 찾는건 너무 쉬워졌습니다. 하지만 여전히 실행력 키우기는 어려워요. 좋은 툴들이 계속해서 나오고 업무 효율이 좋아질 수록, 실행력이 뛰어나고 시간관리를 잘하는 사람과 그렇지 않은 사람 간에 점점 압도적인 격차가 생길 것 같습니다. 대 쇼츠 + LLM 시대에 집중력 떨어지는 학생들을 보면 점점 더 그래보이고요. 아직은 AI 딸깍보다 (뛰어난) 인간의 문제 인식 능력 + 기획 능력이 월등하게 높지만, 이게 대체가 가능한 순간엔 그냥 주어진 일 많이 할 수 있는 사람이 장땡이죠.
한걸음
+ 25/10/01 13:03
수정 아이콘
사실관계가 중요한 부분은 아직 한참 멀었다는 생각이 들어서 저는 잘 안 쓰고 있긴 한데, 학생들이 어떻게 하면 AI를 잘 활용하게 할까는 저도 모르겠습니다. 아직까지는 무분별한 AI 활용을 어떻게 막을까하는 생각에 방점이 찍혀있긴 한데, 점점 AI가 발전하다보면 교수도 필요 없어지는 세상이 올 것 같기도 하고요. AI 모델 만들어서 제 분야에 활용하는 연구를 하고 있지만 아직 어떻게 발전할지는 짐작이 안됩니다.
한방에발할라
+ 25/10/01 13:03
수정 아이콘
커뮤에서 ai 더 발전하면 소설가나 뭐 그런 창의적인 직업들 일자리 잃는다 하지만 반대인 게 저 영역이 ai가 가능해지는 순간 이미 인간이 할 수 있는 일은 육체 노동 외엔 하나도 남지 않은 상태일 거라...
+ 25/10/01 13:22
수정 아이콘
저도 이렇게 생각하네요. 대체가 안될분야가 없을텐데... 라는생각
+ 25/10/01 13:51
수정 아이콘
육체 노동도, AI로봇이 보급될때까지 그렇게까지 먼 시간이 걸릴 것 같지 않은 느낌입니다..
+ 25/10/01 14:10
수정 아이콘
그쪽은 ai보다는 로봇 기계공학과 배터리의 문제라 아직 갈길이 멀다고 생각합니다.
Quantumwk
+ 25/10/01 14:21
수정 아이콘
로봇 기계공학 발전속도도 llm도입과 함께 빨라진듯한데 배터리는 아직 장벽이죠

근데 공장이면 몇시간 일하다 충전소 갖
갔다가 오고해서 24시간 굴리면 인간보다 특별히 못하지는 않을듯 합니다.
양념반후라이
+ 25/10/01 14:02
수정 아이콘
육체노동고 방심하지 마십시오 휴먼
율리우스 카이사르
+ 25/10/01 14:42
수정 아이콘
그러게요.. 어떻게 보면... 정신노동/사무직은 시나브로 전환되지 싶은데... 육체노동은 지금은 지지부진하지만... 어떤 임계치만 넘어가면 훨씬더 급속도로 대체될듯.
+ 25/10/01 13:44
수정 아이콘
올리신 주제중에 제일 무서운거같아요
솔직히 그 어떤것보다 더 무섭습니다
+ 25/10/01 13:49
수정 아이콘
큰 틀에선 사고력이라고 보는데 디테일은 역시나 모르겠습니다 크크크
성야무인
+ 25/10/01 13:51
수정 아이콘
저도 이번에 LLM관련한

진단시스템을 학회에서 발표하긴 하는데요.

이 모델 만드는 게 너무 쉬워졌습니다.

사실 석사급 이상의 대학원생도

필요없고

학부생인턴 연구원만으로도 충분합니다.
及時雨
+ 25/10/01 13:53
수정 아이콘
일은 AI와 로봇이 다 하고 나는 놀고 먹는 미래가 와야 하는데 힝
회색사과
+ 25/10/01 14:06
수정 아이콘
긍정적인 미래상: 일은 AI가 하고 재화는 인간이 나누고
부정적인 미래상: 일은 AI가 하고, 재화는 AI를 가진 사람들만 나누고, 나는 쓸모가 없고...
及時雨
+ 25/10/01 14:16
수정 아이콘
기본소득의 시대가 오긴 올 거 같습니다...
+ 25/10/01 14:34
수정 아이콘
살아남을 사람은 이미 어느이상의 자본가, 그게 아니면 AI위에 올라타고 뭐라도 할 수 있는사람.

자본가는 그걸 올라타고 할 수 있는 사람을 고용이라도 하고, 부리면 되는 상황인데, 그마저 안되면...

그 외의 나머지는 .... 이라고 보긴 합니다
RedDragon
+ 25/10/01 14:04
수정 아이콘
발전 속도가 무시무시해서, "나까지는 괜찮다" 도 몇년 지나면 위험할 수도 있지 않을까요?
저도 "나까지는 괜찮다" 마인드긴 한데, 이건 적극적으로 AI를 활용해야 살아남을 수 있을 것 같긴 합니다.
Pelicans
+ 25/10/01 14:29
수정 아이콘
부서 내 저희팀 3명이 하던걸 저 혼자 하고 있는데 처음에는 사람이 안구해져서 혼자 하던게 요즘은 혼자서 할 수 있어서 혼자 하고 있습니다.

아 이게 사실 제가 고용주가 아닌 상황에서 별로 좋은게 아닌데말이에요
개인의선택
+ 25/10/01 14:30
수정 아이콘
소비축이 무너질텐데 대공황이 다시올듯
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