AI한테 마크다운으로 인수인계시키는 지금 방식은, 색소폰을 글로 배우는 것과 같다는 비유가 나왔음
Dwarkesh Patel이 어제 올린 “지속학습 시대의 8가지 예측” 도입부인데 우화가 압권임. 색소폰을 처음 보는 학생이 실패하고 노트를 남기면, 다음 학생이 그 노트를 읽고 또 실패하고 노트를 보탬. 이 줄이 무한히 이어져도 첫 시도에 색소폰을 잘 부는 학생은 안 나옴. 경험은 결국 뇌, 그러니까 가중치에 쌓여야 한다는 것
내 해석을 붙이면, 어제 소개한 Garry Tan의 “마크다운 자산론”과 정확히 반대편 주장 같지만 사실 시차 얘기임. 가중치가 얼어 있는 지금은 컨텍스트 파일이 해자가 맞음. 그런데 모델이 세션마다 진짜로 배우기 시작하는 순간, 해자는 파일에서 가중치로 이사감. 그때 AI를 갈아타는 건 몇 달치 맥락 쌓인 직원을 해고하고 생신입을 다시 뽑는 일이 되고, Dwarkesh 말대로 랩들이 두둑한 마진을 부를 수 있는 지점이 거기임. 지금 코딩 도구들이 헐값에 뿌려지는 것도 그 세션 데이터를 먹으려는 선불로 읽어야 함
클라우드 마진의 비밀이 전환비용이었듯, AI 마진의 비밀은 기억이 될 것임