Writing | Sanghyuk Chun

종종 대학원 학생들과 이야기할 기회가 있다. 학회에서 만나기도 하고, 학교에 톡을 하러 갔다 이야기를 하기도 하고, 인턴 학생들을 매니징하면서 이야기하기도 한다. 그 때 마다 내가 반복해서 해주는 이야기들이 있는데, 한 번 정리해서 글로 적어두면 좋을 것 같다는 생각이 들어 대학원생들, 좀 더 정확하게는 “AI 분야를 연구하는 박사과정 학생들” 에게 자주 해주는 이야기들을 글로 남겨볼까 한다. 평소 쓰는 글과는 다르게 독자가 명확히 있는 글이므로 이 이후부터는 경어로 작성해볼까 한다.

Disclaimer 1: 글을 시작하기 전에 먼저 이 글에서 가정하는 것들이 있습니다. 이 글은 불특정 다수의 사람들을 대상으로 하는 글이 아닌 “한국의 연구 중심 대학에서 AI 관련 박사 학위를 하는 학생들” 을 대상으로 합니다. 다시 말해, 이 글에서 이야기하는 “연구” 란 AI conference에 논문을 제출하는 행위를 축으로 하고 있기 때문에 다른 분야에서 보았을 때 적용되지 않는 조언이 많습니다. 해외 대학에서 박사를 하시는 분들을 위해 영문으로 써볼까 했으나, 생각해보니 한국 대학에만 적용되는 이야기가 많을 것 같아 한국어로 작성합니다.

Disclaimer 2: 이 글은 제 개인적인 생각일 뿐이니 절대적인 진리라고 생각할 수 없으며 모두에게 적용되는 조언도 아니라는 점도 염두해주세요. 대학원생 입장에서 무엇보다 가장 중요한 것은 지도 교수님의 입장입니다. 제 의견은 개인의 의견일 뿐이며, 가장 중요한 것은 지도 교수님이 어떻게 생각하시는가 라는 것을 잊으시면 안됩니다.

Note 1. 글 쓰기는 정말 정말 중요하다

사람마다 기대하는 바가 다르겠지만 제 생각에 박사 과정이란 두 가지 기준을 만족해야하는 것 같습니다.

1. 하나의 학술 연구를 혼자 힘으로 발제, 실험, 논리구성, 글쓰기, 발표까지 마무리할 수 있는 능력
2. 본인만의 agenda를 만들어 메시지를 전달 할 수 있는 능력

제 생각에는 박사과정이란 이 두 가지 능력을 갖춘 연구자를 길러내는 과정이라고 생각합니다. 물론 박사 과정 이후 어떤 커리어를 밟느냐에 따라 그 기대치는 다르지만, 최소한 박사 과정을 하는 기간 동안은 학술 연구가 주 업무이기 때문에 위 두 가지 기준을 목표로 하였을 때 부족하지는 않은 것 같습니다.

두 가지 기준을 고려했을 때, 박사 과정 동안에는 하나의 능력에만 치우쳐서는 안되고, 여러 능력들을 골고루 기르는 것이 정말 중요하다고 생각합니다. 예를 들어 코딩을 잘 하는 능력은 중요하지만, 코딩만 너무 뾰족하게 잘 하고 나머지 요소 들이 부족하다면 박사 과정이 험난할 수 있다고 봅니다. 박사 과정 동안 놓쳐서는 안되는 여러 요소들이 있지만, 그 중에서도 제가 개인적으로 한국 학생들에게서 가장 부족하게 느끼는 부분이 어떠한 주장을 논리적으로 구성하고 글로 옮기는 것입니다. 논문을 아무리 많이 읽고 코딩을 아무리 잘해도, 글을 못쓰면 학술 연구는 결코 마무리 될 수 없습니다. 사람마다 생각이 다르겠지만, 저는 하나의 페이퍼를 작업할 때, 메소드를 만들고 실험을 하는 것 까지는 아무리 많이 카운트해도 전체 해야하는 일의 30%를 넘기지 못한다고 생각합니다. 첫 페이퍼를 submit할 수 있는 수준의 draft를 만드는 것 까지가 많이 쳐줘야 50% 정도이고, 이후에 rebuttal이라거나 발표라거나 등의 내용이 정말 중요하다고 생각합니다. 이 부분에 대해서는 뒤에서 좀 더 이야기하도록 하고, 지금은 우선 “글 쓰기” 에만 집중해보겠습니다.

연구자는 학술 논문으로 성과를 내는 사람들이고, 학술 논문을 publish 하기 위해서는 결국 글을 잘 써야합니다. 그러면 “글을 잘 쓴다” 라는 것은 구체적으로 무엇을 말하는 것일까요? 우선 제가 생각하는 학술 연구 논문의 기본 구성은 다음과 같습니다:

• 이 연구 문제는 무엇이고, 왜 중요한가?
• 왜 기존 방법으로는 이를 달성할 수 없는가?
• 왜 제안한 방법으로는 이를 이뤄낼 수 있는가?
• 제시한 연구 문제를 해결했다는 것을 어떻게 보일 것인가?

우리가 학술 논문을 평가할 때 각각의 요소는 충분히 견고하게 구성되어야 합니다. 또한 전체 내용이 하나의 메시지로 잘 연결되어야 publication acceptance bar를 넘길 수 있습니다. 하지만 안타깝게도 많은 경우 각각의 요소에서 구멍이 뚫려있는 경우를 많이 볼 수 있고, 이런 경우 아무리 실험에 시간을 들이 부어도 논문이 잘 되지 않는 경우를 종종 보게 됩니다. 제가 생각하는 각 요소들이 필요한 이유와 흔히 보게되는 구멍들은 다음과 같습니다.

• 이 연구 문제는 무엇이고, 왜 중요한가?
  • 흔히 “motivation” 이라고 하는 섹션이고, 생각보다 이 부분이 정말 중요합니다. 굉장히 많은 경우 motivation 부분을 얼마나 잘 썼느냐에 따라 paper의 accept, reject 당락이 결정되고는 합니다. 이 논문을 더 읽을지 말지 결정하게 하는 부분으로, 논문에서 다루는 문제에 흥미를 느끼게 하고, 해결해야할 것 같다고 설득을 하는 가장 중요한 역할을 합니다.
  • 하지만 학생 들과 연구를 하다보면 연구 문제를 제대로 정의하지 않는 경우가 생각보다 굉장히 흔합니다. 내가 이 연구 논문을 통해 무엇을 이야기하고자 하는 것인지 명확하게 한 줄로 (혹은 세네 줄로) 정리할 수 있어야합니다.
  • 정말 나쁜 경우로, “이 문제를 그 동안 아무도 풀지 않았기 때문에 중요하다” 라고 주장하는 경우도 많이 봅니다. 아무도 하지 않은 것이 중요한 것이 아니라, 그 문제 자체를 왜 해결해야하는지에 집중해야만 합니다. 예를 들어 “그 동안 토성 테라포밍을 아무도 하지 않았기 때문에 토성 테라포밍이 중요하다” 라는 주장에 얼마나 동의할 수 있으신가요?
  • 문제의 스케일이 너무 지엽적인 경우도 흔합니다. 그것이 정말 실제로 존재하는 일이고, 자주 일어나는 일이고 임팩트가 있는 일인가? 에 대해 대답할 수 있어야합니다. 다만 모든 연구가 항상 글로벌 임팩트를 가져갈 수는 없습니다. 경우에 따라서는 문제가 굉장히 지엽적이더라도 학계에서 가치를 인정 받는 경우가 있을 수 있으므로 너무 큰 연구만 하려고 하는 것도 피하는 것이 좋습니다. (이건 뒤에서 한 번 더 다뤄보겠습니다)
• 왜 기존 방법으로는 이를 달성할 수 없는가?
  • Related work과도 연결이 되긴하나, 제 생각에 이 부분은 motivation에 좀 더 가깝습니다. “왜 기존 방법론으로는 문제를 풀 수 없는가?”
  • 안타깝게도 정말 많은 경우 기존 방법 들로 제안한 문제를 해결할 수 없는 이유를 충분히 support하지 못합니다. 예를 들어 “인류의 미래를 위해 화성 테라포밍이 중요하다” 라는 주장을 했다고 했을 때, “지구의 환경을 잘 보존할 수 있는 방법을 찾는 것이 더 많은 인류와 생물종에게 도움이 되는 것이 아닌가?” 라는 질문을 받게 될 수 있습니다. 이처럼 “화성 테라포밍” 이라는 방법론에만 꽂혀서 “인류 생존” 이라는 목표를 해결할 수 있는 더 쉽고 바람직한 방법을 (“지구를 잘 보존하자”) 생각하지 못하는 경우가 생각보다 많습니다.
  • 가장 좋은 경우는 기존 방법론을 사용해 문제를 풀었을 때 아예 제안한 문제를 풀지 못하는 것을 보여주는 것이나, 모든 경우에 가능하지는 않습니다.
  • 가급적이면 이론적으로, 아니면 개념적으로 기존 방법론들이 문제를 풀지 못하는 이유에 대해 납득 가능한 설명을 하는 것이 중요합니다.
  • 정말 모든 것이 불가능한 경우에는 결국 맨 마지막 “평가” 부분에서 명확한 차이를 벌려야만 합니다. 이건 4번 bullet에서 좀 더 이야기해보겠습니다.
• 왜 제안한 방법으로는 이를 이뤄낼 수 있는가?
  • 역시나 이 부분도 work의 motivation에 좀 더 가깝다고 생각합니다. 즉, 내가 해결하고자 하는 문제를 무엇인지 정확하게 정의할 수 있어야하고, 그 문제를 풀기 위한 적확한 방법론을 제안할 수 있어야 논문이 좀 더 설득력을 갖게 됩니다.
  • 하지만 많은 경우 제안한 문제를 제안한 method로 해결할 수 없거나 어떻게 해결할 수 있는지 논리적인 뒷받침이 안되는 경우가 많습니다. 이는 문제를 너무 크게 잡았기 때문일 수도 있고, method를 너무 나이브하게 잡았기 때문일 수도 있습니다.
  • 가장 좋은 것은 이 method를 사용하면 해당 문제를 풀 수 있는 것이 자명한 셋팅을 만드는 것입니다. 예를 들어 문제 상황을 직접 optimize하거나, 해당 상황을 해결할 수 있는 데이터를 더 모으는 방식 등이 있을 수 있습니다. 이론적으로 혹은 개념적으로 문제를 풀 수 있음을 보이는 것이 중요합니다.
• 제시한 연구 문제를 해결했다는 것을 어떻게 보일 것인가?
  • 내가 제안한 문제가 설득력이 있고, 기존 방법론으로 문제를 풀 수 없으며, 내 방법론으로는 문제를 해결할 수 있을 것 같다! 까지 왔다면 이제 정말로 그 문제를 해결했음을 보여야할 때 입니다.
  • “벤치마크 숫자가 올라갔다” 와 제안한 문제를 해결했다는 것은 동치일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 많은 경우에는 해당 문제를 해결했음을 보이기 위한 별도의 벤치마크를 도입하거나 직접 만들어야할 수도 있습니다.
  • 사람들이 많이 사용하는 벤치마크에서 성능이 올랐으므로 좋다, 라고 이야기를 할 것이라면 그 gap이 확실해야합니다. 이 gap이 작을수록 논문의 설득력과 임팩트가 줄어들 수 있으므로 가능하면 벤치마크는 잘 나올수록 좋습니다. (물론 몰라서 벤치마크 성능이 잘 안나오는건 아니지만요…)

위 내용만 신경써서 글을 구성한다면 영어에 능숙하지 않더라도 충분히 좋은 논문을 낼 수 있다고 생각합니다. 반대로 아무리 영어 단어를 많이 알고 영작을 잘 한다 하더라도, 기본적인 논리 구조를 잘 만들 수 없다면 좋은 논문을 쓰기는 쉽지 않을 수 있습니다. 특히나 요즘처럼 작문을 해줄 수 있는 좋은 툴들이 많아진 시대에는 더더욱 구성이 중요하다고 생각합니다. 이제는 영문 문법이 안맞아서 글을 못 읽지는 않고, 그럴싸한 글이지만 구성을 이해할 수 없어서 못 읽는 글들이 압도적으로 많으니깐요. 재미있게도 이 글을 쓰다보니 예전에 썼던 좋은 논문 리뷰를 쓰자 라는 글에서 썼던 내용과 많이 겹치더라구요. 좋은 글이 무엇인지 정확하게는 모르겠고, 세부 내용은 다들 다르겠지만 큰 맥락에서는 다들 어느 정도 비슷하게 생각하는 것 같습니다. 연구 논문을 잘쓰기 위해서는 peer review 시스템도 잘 이해하고 어떻게 논문이 채택이 되는지도 잘 이해해야하는 것 같긴한데, 이 부분까지 다 적으면 글이 너무 길어질 것 같네요. 글쓰기에 대해서는 좀 더 여러 생각이 있지만, 이번에는 여기에서 줄이고 나중에 기회가 되면 좀 더 글을 써보겠습니다.

Note 2. 연구는 단거리 스프린트가 아니라 마라톤

첫 번째 주제가 연구 논문 하나를 완성하는데 필요한 것들을 이야기했다면, 이번에는 좀 더 긴 호흡으로 바라봐야할 것을 이야기해볼까 합니다. 사람마다 연구를 정의하는 방법이 다르겠지만, 저에게 연구란 내가 하고 싶은 이야기를 하고 사람들에게 메시지를 던지는 창구에 가깝습니다. 그리고 박사과정은 내가 하고 싶은 메시지를 찾고, 그것을 전달하기 위한 여러 학술 연구들을 하나로 엮어 사람들에게 메시지를 주는 것을 경험해볼 수 있는 시간이라고 생각합니다. 즉, 위에서 언급한 박사 과정이 만족해야하는 요건 중 두 번째 (“본인만의 agenda를 만들어 메시지를 전달 할 수 있는 능력”) 에 대한 이야기를 해볼까 합니다.

보통 제가 이 이야기를 하면 흔히 물어보는 것이 연구를 top-down으로 해야하냐는 뜻인지 물어보는 경우가 많습니다. 즉, 처음부터 agenda를 설정하고 그 agenda에서 필요로 하는 것들을 나누어 하나하나 연구를 해나가는 것인가 물어보는 것인데요. 제 개인적인 생각으로는 물론 그런 경우도 있을 수 있겠지만 사실 거의 대부분의 박사 과정들에게는 불가능한 것이 아닌가 싶습니다. 먼저 박사 과정을 들어가는 입장에서 아는 것이 많이 제한적이고 시야도 넓지 않을 뿐 아니라, 본인이 정말 옳은 방향을 찍었다 하더라도 본인이 그것을 할 수 있는 준비가 되어있지 않다거나, 혹은 박사 과정 동안 그 방향이 너무 빠르게 해결되어 버리는 경우도 생각보다 많기 때문입니다. 게다가 생각보다 많은 경우에 agenda가 너무 작아서 너무 쉽게 풀릴 수 있다거나, agenda가 너무 거대해서 한 두 번의 연구 결과로는 이것을 풀 수 없는 경우가 많다고 생각합니다. 즉, 언젠가는 정말 명확한 방향을 바라보고 연구를 top-down으로 하는 멋진 사람이 될 수도 있겠지만, 아쉽게도 대부분의 우리는 박사 과정 동안 그럴 수 없다는게 제 생각입니다.

그래서 제가 생각하는 현실적으로 박사 과정 들이 본인 만의 agenda를 만드는 방법은 top-down보다는 bottom-up이라고 생각합니다. 본인이 흥미가 있는 연구 분야를 잡고, 하나 하나 문제를 풀면서 쌓아 올려다가보면 나중에 시간이 지나고 연구 성과를 돌아보았을 때 하나의 agenda로 엮을 수 있는 때가 온다고 생각합니다. 그래서 저는 보통 이렇게 비유합니다. 박사 과정은 선을 하나 그리는 것을 목표로 하는 과정이고, 연구 논문 하나 하나는 점으로 생각할 수 있습니다. 결국 선을 그리기 위해서는 점이 최소 2개 이상 필요하고, 점을 아무리 많이 찍었더라도 (= 논문이 아무리 많더라도) 그 점들로 선을 하나 그을 수 없다면 박사 졸업을 하기 어려울 수 있다. 라는 식으로 비유를 많이 합니다. 또한, 처음부터 선을 마음 속에 정하고 점을 찍는 사람도 있을 수 있으나 (= top-down 연구), 거의 대부분의 경우에는 점을 열심히 많이 찍다보면 어느 순간 그 점들이 하나의 선으로 보이는 때가 오기 마련이고 (= bottom-up 연구), 그 선으로 dissertation을 쓰는 것이다.. 라는 이야기를 많이 해주는 편입니다. 앞에서 논문을 제출하는 것은 아무리 크게 보아도 50% 라는 이야기를 했는데, 바로 이런 의미입니다. 제출 이후에 이 연구를 하나의 agenda로 묶어내는 과정이 실제로 연구 싸이클에서 이후 임팩트를 만들어내는데 훨씬 중요하다는 것이죠.

여기에서 중요한 점은 결국 점을 찍을 수 있어야 선도 그릴 수 있다는 것입니다. 따라서 제 생각에 무엇보다 중요한 것은 점을 어디에 찍느냐가 아니라, 점을 일단 찍어보는 것 자체라고 생각합니다. 이 이야기를 하는 이유는 보통 학생 분들이랑 이야기를 할 때 많이 보게 되는 실수 중 하나로, 연구 논문 하나로 너무 거대한 문제를 해결하려고 하는 경우를 보기 때문입니다. 큰 문제를 잘 풀면 그만큼 임팩트는 있겠지만, 저는 연구 논문 하나로 모든 문제를 해결하는건 대부분의 경우는 불가능하다고 생각합니다. 특히나 그것이 본인의 첫 논문인 경우는 더 그렇다고 생각하구요. 때문에 일단 점을 최대한 많이 찍어보고 (= 논문을 최대한 많이 써보고) 본인 혼자 힘으로 연구 논문 하나를 써낼 수 있는 능력을 기르는 것이 우선이라고 생각합니다. 다만 이 부분은 “AI 학회에 논문을 쓰고 있는 박사 과정” 한정으로만 할 수 있는 조언이라고 생각합니다. 어떤 분야는 논문을 쓰지 않고 그 동안 쌓여있는 학술적 사실을 배우는 것도 벅찬 분야도 있고 (예: 순수 자연 과학), 같은 CS 계통의 분야이더라도 한 페이퍼를 쓰는데 2-3년 이상이 걸리는 분야도 있기 때문입니다 (예: System.. 근데 요새 시스템도 제가 학생일 때랑 비교하면 추세가 많이 바뀐 것 같긴하더라구요). 그럼에도 “하나의 임팩트가 큰 연구 논문” vs. “상대적으로 임팩트가 작은 여러 개의 연구 논문” 을 비교한다면 대부분의 경우에는 박사 과정 한정으로는 후자를 해보는 것이 좀 더 길게 보았을 때 좋지 않을까? 라는게 제 생각입니다. (여기에 첨언을 하나만 더 하자면 임팩트라는 것도 사실 평가하기 어렵습니다. Nature, Science 이런 top of top journal이 있는 분야도 아니고 NeurIPS 같은 곳도 페이퍼가 매 년 수천편 나오는 분야이다보니.. 더더욱 일단 연구 경험 자체가 더 중요하지 않나 싶습니다)

여기까지 이야기해주면 항상 이 다음에 따라 나오는 질문이 있습니다. “어떤 연구를 (=주제를) 해야할지 모르겠다” 혹은 “요즘 다들 LLM 연구하니까 나도 LLM 안하면 안될 것 같은데 어떻게 생각하느냐” 같은 질문 들입니다. 제가 해주고 싶은 말은 박사 과정은 정말 본인이 하고 싶은 연구를 온전히 할 수 있는 굉장히 소중한 기회라는 것입니다. 물론… 박사 과정이 온전히 자신의 연구만 할 수 있느냐 하면 그것은 아니지만, 전체 연구 커리어에서 상대적으로 본인이 온전히 하고 싶은 연구를 본인이 주도적으로 할 수 있는 시기가 박사 과정이라는 뜻이기도 합니다. 따라서 남들이 많이 하니까 나도 하겠다 보다는, 가급적 본인이 하고 싶은 것을 최대한 하는 것이 좋지 않을까 라는 생각을 합니다. 물론 요즘처럼 경쟁적이고 하루하루 새로운 기술이 쏟아져 나오는 상황에서 본인이 하고 싶은 것이 무엇인지 찾기도 쉽지 않고, 남들이 하는 것을 보면서 두려움을 느끼지 않기란 많이 어려운 일이기는 합니다. 여기에는 제가 감히 말을 더 얹기는 어려운 것 같고, 조경현 교수님의 포스팅을 링크해두겠습니다. i sensed anxiety and frustration at NeurIPS’24.

다만 그럼에도 마지막으로 말을 하나만 더 얹자면, 학계에 큰 임팩트를 준 논문들을 보면 많은 경우 본인이 임팩트를 만들겠다고 작정하고 낸 논문보다는 본인이 정말로 필요하다고 느끼거나 본인이 재밌다고 느끼고 깊게 팠을 때 나오는 경우가 많은 것 같습니다. 저도 운좋게 CutMix 저자로 참여하면서 비슷한 싸이클을 돌아보았을 때 비슷한 것을 느꼈구요. 연구하면서 이 논문이 어느 정도의 임팩트를 가져갈 것 같다고 예상하는 것은 많은 경우에 무의미한 것 같습니다. 물론 낼 때 부터 이건 임팩트를 못가져가겠다고 느끼는 경우는 자주 있지만, 많은 경우에 이 논문이 학계에 얼마나 영향을 줄지는 알 수 없는 것 같습니다. 특히 인용 수는 꾸준히 연구를 하고 논문을 내다보면 자연스럽게 따라오는 것 같습니다. 때문에 아직 논문이 많지 않다면 본인이 정말 의미있고 재미있게 느끼는 연구를 하거나, 혹은 연구하기에 좋은 주제들을 (경쟁자가 적거나, 논문을 최소한의 노력으로 빠르게 낼 수 있거나, 혹은 좋은 주제라서 acceptance ratio가 높은 주제들을) 골라서 경험을 최대한 많이 쌓는 것이 중요하지 않을까 싶습니다. 참고로 저도 probabilistic vision-language representation에 엄청난 뜻을 갖고 논문을 쓴게 아닙니다. 원래 VL하기 싫어했었는데, 그래도 일단 문제를 재밌게 만들어서 풀어보자, 라고 생각하고 접근했다가 해도해도 자꾸 부족한 점이 보여서 이어서 하다보니 여기까지 왔네요… ㅎㅎ 얼마 전에 이와 관련된 내용을 정리한 페이퍼도 하나 냈는데 관심있는 분들은 한 번 읽어보셔도 좋을 것 같네요: Multiplicity is an Inevitable and Inherent Challenge in Multimodal Learning

본인이 1-2년만 논문 쓰고 그만 둘 것이 아니라 2-30년 넘게 연구를 하고 싶다면 연구는 결국 길게 봐야하는 것 같습니다. 하루하루 단거리로 전력질주하는 삶이 아니라 적당히 페이스 조절을 해야 장거리 달리기를 완주할 수 있듯 말입니다. 연구를 오래 하다보면 임팩트 있는 (혹은 인용 수가 높은) 논문도 쓰게 되기 마련이고, 자신만의 agenda도 자연스럽게 가져갈 수 있을거라 믿습니다. 오래 달리기 위해 중요한 것은 일단 자신의 호흡에 맞게 달리기 시작해보는 것이지 순간순간 전력질주로 빨리 달리는 것은 아닌 것 같아요. 비록 남들이 엄청나게 빠르게 나가는 것 같아서 초조하고 조급하겠지만, 조급하면 일을 그르치기 마련입니다. 제가 느끼는 가장 최악이 준비가 전혀 안되어있는데 n주 뒤에 X학회 데드라인이 있으니 그곳에 내고 싶다, 라는 이유로 매일 밤을 새지만 전혀 학술적 가치를 만들지 못하는 경우인데… 이 경우 일단 한 번 페이퍼를 만들어냈기 때문에 다음에 다시 제출할 때 처음부터 다시 생각해서 문제를 정의하기 쉽지 않습니다. 이렇게 되었을 경우 처음부터 value가 낮은 work을 계속 고치느라 처음부터 잘 생각해서 한 두 번에 붙였을 수도 있는 페이퍼를 계속 덕지덕지 수정하느라 시간만 흐르고 수렁에 빠지는 수가 있습니다. 이해는 합니다. 페이퍼를 어떻게든 제출해놓으면 아예 없는 것 보다는 훨씬 마음이 놓이니깐요. 그래도 일을 잘 마무리한다는 관점에서는 “조급하지는 않지만 빠르게” 일을 했으면 좋겠습니다. 쉽지 않겠지만 마음의 여유를 잃지 않고 목표를 향해 한 발 한 발 나아가다보면 언젠가 원하는 바를 이루실 수 있을 것이라 믿습니다.

Note 3. 언제나 건강이 최우선

마지막으로는 역시 건강에 대한 이야기를 빼놓을 수 없겠습니다. 특히 대학원생들에게 절대 놓치지 말라고 하고 싶은 건강은 세 가지인데요, 첫 번째는 충분한 수면, 두 번째는 적절한 운동, 마지막으로는 균형잡힌 영양섭취입니다. 각각이 제대로 잡혀있지 않다면 건강을 잃는 것은 당연하고, 일의 생산성까지도 떨어지게 됩니다. 특히 수면 부족은 생산성과 퀄리티에 치명적인데, 이 부분에 대한 보다 학술적인 설명은 정희원 교수님의 유튜브 영상으로 대체하도록 하겠습니다.

간혹 학생 들을 지도하거나 이야기를 해보면 하루에 굉장히 적은 시간만 자면서 새벽까지 일하는 것을 자랑스럽게 이야기하는 경우가 있는데, 저는 만약 저랑 직접 일하는 사람이 이렇게 일할 경우에 정말 크게 혼을 내는 편입니다. 어차피 그 한 두시간 더 일한다고 안되던 것이 될 가능성도 없을 뿐더러, 본인이 수면이 부족해졌을 때 발생하는 생산성 저하, 퀄리티 하락을 결국 주변 사람들이 받아내야하는데, 주변 사람들에 대한 예의가 아니기도 하다고 생각하기 때문입니다. 일할 때 좀 더 집중하고 생산성을 최대한 끌어올려서 주어진 한정된 시간 안에 일을 해결할 수 있는 방법을 먼저 생각해야지, 시간을 들이 붓는 방식으로 일하는 것은 분명히 한계가 있습니다. 아주 어릴 때는 가능할 수도 있겠지만 결국 길게 보면 전부 부채로 다가오기 때문에 다른 것은 몰라도 지식 노동을 하는 입장에서 잠은 꼭 충분히 자야만 합니다. 잠이 부족하면 반드시 실수를 저지를 수 밖에 없어요.

운동도 같은 이유로 권하는 편입니다. 운동이 스트레스 관리에 크게 도움이 된다는 것은 제가 직접 경험해보기도 했고 많은 사람들이 공통적으로 이야기하는 것이기도 하구요. 운동의 종류는 상관없는 것 같습니다. 본인이 최대한 재미를 느낄 수 있는 운동을 하면 되는 것 같아요. 저는 달리기를 합니다. 그때 그때 다르기는 한데 한 달에 150km 내외로 달리려고 하는 편이고, 대략 1-2일에 한 번씩 7-15km 정도 달립니다 (대략 40분 ~ 1시간반). 달리면서 유튜브 같은 곳에서 30분 ~ 1시간 정도 토크하는 영상 들을 라디오 듣 듯 켜놓고 달리는데, 생각 정리에도 도움이 되고, 누워서 유튜브를 몇 시간 동안 보는 것 보다 훨씬 생산적이고 땀흘리는 것이 기분이 좋기도 해서 혹시 특별한 취미가 없다면 달리기를 강력히 권하고 싶습니다 (다만, 아예 달리기를 안해보았다면 걷다 뛰다를 반복하는 것 부터 시작해야합니다. 갑자기 달리면 다칠 수 있어요)

본인이 현재 건강하게 지내고 있는지 아닌지 알 수 있는 가장 직관적인 바로미터는 체중의 변화라고 생각합니다. 본인이 생각하는 적정 체중 범위에서 만약 증가하는 형태로 이동 중이라면 (감소하는 경우가 아주 드물게 있긴한데 거의 대부분은 증가하더라구요) 현재 생활 습관에 문제가 있다고 생각해도 될 것 같습니다. 사실 지식 노동을 하면서 위협받는 건강은 체중이나 내분비계, 심혈관계와 관련된 내용만 있는 것은 아닙니다. 근골격계도 생각보다 취약하고, 시력도 사실 굉장히 빠르게 나빠집니다. 한 번 나빠진 건강은 많은 경우 비가역적이기 때문에 가역적으로 돌릴 수 있을 때 꼭 신경을 쓰시길 강력하게 권장드립니다.

Extra Note 1. “메타인지”

사실 원래 생각했던 글의 범위는 딱 건강과 관련된 마지막 내용까지였으나… 쓰다보니 모두에게 도움이 되는 것은 아니나 누군가에게는 도움이 될 수도 있는 추가적인 생각이 들어서 짧게 (앞에도 분명 짧게 쓴다고 한 것 같지만) 적어볼까합니다. 바로 메타인지에 대한 부분입니다.

바꿔이야기하면 내가 현재 어느 정도 수준인지 파악하는 것인데요. 이게 정말 잘 되는 경우도 있지만 잘 되지 않는 경우도 생각보다 많습니다. 크게 두 가지 경우가 있습니다.

(1) 본인의 잠재력보다 본인을 너무 낮게 평가하는 경우: 자신감이 많이 떨어져있고 연구를 할 때 주도권을 가져가길 꺼려하는 분들 중에 이런 경우를 많이 보았습니다. 생각보다 이렇게 경쟁이 치열한 분야에서 박사 과정을 N년 이상 하면서 버텼다는 것 자체만으로도 충분히 대단한데도 본인이 너무 보잘것 없다고 이야기하면서 본인의 성장판을 닫아버리는 경우가 있습니다. 보통 이런 분들이 비교하는 분들이 슈퍼스타들인 경우가 많은데, 그 슈퍼스타들이 정말 도달할 수 없는 사람들인지는 논외로 하고, 저는 이런 행위 자체가 본인을 학대하는 것은 물론이고 그 사람들이 쌓아온 수 많은 시간을 무시하는 것이라고도 봅니다. 앞서 이야기했듯 연구는 길게 보아야하는 것이고, 어차피 인용수는 오래오래 하다보면 쌓이는 것이라고 봅니다. 운좋게 내가 하는 연구가 좀 더 유명할 수도 있는거고 아닐 수도 있는 것이니 본인의 능력을 필요 이상으로 깎아낼 필요는 없는 것 같습니다. 개인의 성향이나 기질이랑 연관이 되어있는 것 같기도 하지만, 너무 본인을 깎아내리기만 하는 것은 커리어에도 큰 도움이 안되므로 어느 정도 자신감을 가지면 좋겠습니다.

(2) 본인의 능력보다 본인을 더 높게 평가하는 경우: 1번을 좀 더 많이 경험해보았지만 안타깝게도 2번 케이스도… 간혹 있습니다. 본인이 할 수 있는 것 보다 더 높은 것을 갈망하는 경우인데요, 이런 경우 가장 최악의 경우는 본인이 갈망하는 것을 하기 위해 노력해야하는 것이 있는데 갈망만 하고 노력은 하지 않는 것입니다. 해야하는 일들을 무시하고 어느 순간부터 잔머리를 굴리고 요령을 피우기 시작하는데, 예를 들면 앞서 이야기한 글쓰기의 기본에서 필요한 것들을 무시하고 하나하나를 회피하려는 모습을 보인다거나 하는 경우가 있겠습니다. 본인이 도달하고 싶은 곳이 정상이라면, 그리고 본인이 아직 산의 뿌리에 있다면 정상에 올라갈 수 있는 수준의 노력을 해야 도달할 수 있지 않나 싶습니다. (약간 킹받는게, 1번에 해당하는 사람들이 자기를 2로 평가하는 경우가 있는데 아니에요… 그거 아니라구요…)

저는 모든 사람들이 정상에 도달해야한다고 생각하지는 않지만, 정상에 도달하기 위해서는 정말 많은 노력을 해야한다고 생각하는 편입니다. 게다가 지금 이야기하는 것은 어디까지 “AI 학계” 에서의 위치이지, 개인의 인생을 평가하는 것이 아닙니다. 세상에는 생각보다도 더 많은 기회와 커리어가 있기 때문에 이 분야 안에서만 갖혀서 세상을 보다보면 시야가 닫히는 경우가 많은 것 같습니다. 다만 본인의 능력을 본인이 평가하기엔 많이 어렵긴합니다. 주변 사람들에게 항상 도움을 받고 조언을 들으면서 본인이 현재 가진 장점과 단점이 무엇인지 잘 파악하고 이를 어떻게 강화하고 보완할 것인지 고민하다보면 어느 일을 하더라도 훌륭한 일을 할 수 있지 않을까 싶습니다.

Extra Note 2. 커리어 선택

졸업 시즌이 되면 박사 이후 커리어를 어떻게 가져갈지 고민하는 분들과 이야기를 많이 하게 되는데, 제가 해주는 조언들을 아주 간략하게만 적어두고 글을 마무리할까 합니다.

1. Location은 생각보다도 훨씬 더 중요합니다 (예: 해외 vs. 지방 vs. 수도권 등). 학생은 언젠가 끝나지만 업무로 가는 곳은 뿌리를 내려야하는 경우가 많습니다. 특히 교수라면 더더욱 신중하게 생각해보는 것이 좋습니다. 다른 요소 들은 전부 본인이 가장 크게 영향을 받는 내용인데 Location은 가족 들에게 정말 큰 영향을 주는 요소이기 때문에 생각하시는 것 보다도 훨씬 훨씬 중요합니다.
2. Compensation은 중요하긴한데 생각보다 안중요합니다. 미국 big tech 처럼 아예 압도적인 경우는 논외이지만, 그 이외의 경우에는 사실 연봉 1-2천 정도는 생각하는 것 보다 아주 큰 차이가 아닐 수도 있습니다 (물론 큰 돈입니다). 정확하게는, 삶의 방식이 compensation을 x축으로 했을 때 계단 식으로 바뀌게 되는데, 생각보다 박사 졸업 이후 얻는 job에서 받는 연봉이 그 x축 y축을 기준으로 보았을 때 삶의 질이나 방식을 점프시키는 범위로 차이가 나지 않는다는 뜻입니다. 만약 그렇다면 1-2천만원 정도 차이로 가고 싶었던 곳을 안가는 선택은 하지 않는 것이 좋을 수도 있다는 것이죠. (세금 생각하면 차이가 더 줄어들기도 합니다)
3. “하고 싶은 일” 이라는 것은 생각보다 아주 많이 실체가 없는 녀석입니다. “나는 A라는 일을 하고 싶으니까 B만 생각한다” 라는 이야기를 하는 학생 분들도 많은데요, 사실 이건 정말 위험하다고 생각합니다. 두 가지 이유에서 인데요, (1) “하고 싶은 업무” 라는 것의 정체가 모호하다는 것과, (2) B라는 곳에서 (회사이든 학교이든) 정말 원하는 업무를 할 수 있을지 모호하다는 두 가지 이유입니다. 예를 들어 “LLM 논문을 쓰고 싶어서 big tech만 가겠다” 라는 말을 했다고 했을 때, (1) LLM 논문을 쓰는 것이 정말 평생 하고 싶은 일이 맞는지 – 특히나 대학원 생활만 해보고 회사 생활을 안해보았다면, (2) big tech에서 정말로 LLM 논문을 쓸 수 있는 것인지, 만약 쓴다면 그것이 주요 업무는 맞는지, 불확실성이 너무 큰 것이죠. 생각보다 “하고 싶은 일” 은 잘 변하기 마련입니다. 정말 중요한 요소는 맞지만 생각보다 잘 변한다는 점을 기억해두세요.
4. 졸업 직후에는 일단 당장 하고 싶은 일을 따라가는 것이 좋긴한데, 그래도 4-5년 뒤에 어떤 커리어를 고르고 싶을지까지는 한 번 더 고민해보는 것이 좋습니다. 내가 앞으로 10년, 20년 뒤에 어떤 일을 하고 싶은지를 결정하고 움직인다고 그 뜻대로 움직이지는 않지만 (앞서 top-down 이야기한 것 처럼) 그래도 방향에 대해 계속 생각하고 고민을 해야 나중에 커리어를 바꿔야겠다는 생각을 했을 때 고통이 줄어드는 것 같습니다. 특히 교수처럼 커리어를 들어가기 위해 별도의 준비를 많이 해야하거나, 해외로 나가는 것 처럼 여러 기회비용을 요구하는 것들은 미리미리 생각을 많이 해두어야지만 선택이 가능한 것 같습니다. 아예 관심이 없다면 상관없지만 혹시라도 계속 선택을 유예하고 있을 뿐이라면 언젠가 여러 길 중 하나로 선택을 강요받는 순간이 올 수 있습니다. 그런데 이제 선택을 강요받지만 사실상 선택지가 하나 밖에 없을 수도 있는 것이죠.
5. 4와 연결되는 것인데 커리어 별로 본인에게 요구하는 요소들이 다릅니다. 만약 특정 커리어에 관심이 있다면 미리미리 그 커리어에 필요한 요소들을 갖추고 준비해두셔야 나중에 그 커리어를 실제로 밟을 수 있다는 점을 기억해두세요. 그 요소 들이 없다면 나중에 그때 내가 그 요소가 없어서 그 커리어를 못갔다고 후회할 수도 있으니깐요.

글을 마무리하며

쓰다보니 글이 많이 길어졌네요. 제가 그 동안 학생 들에게 개인적으로 해주던 이야기 들을 적다보니 생각보다 내용도 좀 많아지고 글도 길어졌네요. 앞서 이야기한 것 처럼 이 글이 모두에게 진리로 적용될 수 있는 것은 아니다보니, “이 사람은 이렇게 생각하는구나” 라고 생각하시고 본인의 상황에 맞게 받아들이시면 좋을 것 같습니다. 방황하고 고민하고 있는 누군가에게 제 이야기들이 도움이 되었으면 좋겠다는 말을 남기고 글을 마무리짓겠습니다.