당신의 앱이 별로인 이유
Henry Kim ·
오늘은 조금 기술적인 이야기를 해볼게요. 앤드레이 카파시가 요즘 자주 언급하는 개념이 있어요. 자동화된 리서치와 검증 가능한 Validation의 반복. 저도 이게 요즘 가장 실용적인 AI 설계 로직 중 하나라고 생각해요. AI 앱을 한 번이라도 만들어본 사람이라면 이 답답함을 알 거예요. GPT는 모든 시험에서 만점을 받고, 어떤 질문에도 척척 대답하는데, 정작 내 업무에 적용하면 결과가 형편없어요. 우리 도메인 기준으로는 한참 못 미치는 수준이죠. 왜 그럴까요? 그 AI는 우리 도메인에서 훈련된 적이 없기 때문이에요. 해결책이 바로 RLVR입니다. Reinforcement Learning with Verifiable Rewards. 핵심 로직은 단순해요. AI가 결과값을 낸다 → 내가 설정한 지표로 평가한다 → 잘했으면 보상 신호를 준다 → 반복한다. 이 루프를 설계하고 AI에게 훈련을 시키면, 24시간 후 그 AI는 해당 도메인에서 인간의 10년 경험에 맞먹는 결과를 낼 수 있어요. 기억하시나요? 알파고가 이세돌을 이겼을 때. 그게 바로 이 방식으로 훈련된 거예요. 바둑처럼 경우의 수가 무한한 게임에서도 통했죠. 지금은 그 알파고를 만들던 것보다 100배는 쉽게, 우리 각자의 도메인에서 알파고 같은 AI 에이전트를 만들 수 있는 시대가 됐어요. 물론 아직까지 그 루프를 설계하고, 평가 지표를 정의하고, 훈련을 시키는 건 인간의 몫이에요. 도메인에 대한 통찰 없이는 불가능한 일이죠. 그래서 저는 이렇게 생각해요. AI가 발전할수록 도메인 전문성은 오히려 더 중요해진다고. AI에게 무엇을 배워야 하는지 알려줄 수 있는 사람이 필요하니까요. 그리고 솔직히 한편으로는 이런 생각도 들어요. 이 정도면 AGI에 꽤 가까이 온 거 아닌가 하고요.