이번 대화에서 가장 인상 깊었던 가설은 “암묵지 리버스 엔지니어링”이다. 어떤 인물이 해낸 결과물이 있을 때, 그 결과물을 내기 위한 최소한의 하네스(manifest + 인수 조건 + 피드백 루프)와 자기 개선 루프를 설계해 저장소(repository)로 만들면, 자신의 암묵지를 복제 가능한 형태로 추출할 수 있다는 것이다.
실제로 최승준은 글쓰기에서 이 접근을 시도했다. 평가 기준을 스스로 정의하고, 인수 조건(Acceptance Test)을 통과할 때까지 루프를 돌며 산문을 생성했다. 놀랍게도 상당한 수준의 창작물이 나왔다. 하지만 같은 방식으로 농담은 실패했다. 즉, 이 가설이 먹히는 영역과 안 먹히는 영역이 명확히 갈린다.
노정석은 여기서 더 나아가 모든 업무를 OKR(Objective and Key Results)로 치환해 verifiable하게 만드는 방법을 실천하고 있다. 엑셀, 슬라이드, 보고서 등 모든 결과물을 정량적 목표와 key result로 정의하고, 그 델타를 scalar로 변환해 에이전트 루프에 먹인다. 심지어 하네스 자체의 설계도 재귀적 루프로 개선한다. “2시간 돌고 나면 그것을 배포하고 믿고 쓴다”는 말에서 이 방법의 효용을 실감했다.
이 가설의 가장 어려운 지점은 “자신의 암묵지를 착즙하는 데 성공하고 복제 가능해졌다면, 당신 자신의 가치는 무엇이 되는가?”라는 질문이다. 노정석의 답변은 ‘타이밍 이슈’와 ‘브랜드’였다. 남들도 복제할 수 있지만, 먼저 해낸 시간 우위와 반복을 통해 쌓은 브랜드는 쉽게 따라잡히지 않는다. 결국 경쟁력은 ‘딸깍까지의 거리’와 ‘신뢰의 축적’에 달려 있다.
근거
“자기 개선하는 루프를 성공시키는 것을 Andrej Karpathy가 오토 리서치라는 이름으로 포장… 그런 것이 안 되는 영역이 있다는 점을 저는 중요하게 봤어요.” — 최승준 “무엇의 목표는 무엇인가를 objective로 강하게 쓰고, 그 목표가 이루어질 때 우리가 보게 되는 기대되는 key result… 그것이 OKR… scalar의 value 형태로 받아들일 수 있게 정의하는 것이 요새 저의 모든 업무가 되고 있습니다.” — 노정석
연결된 생각
- 20260606-verifiability-hierarchy-in-ai-automation — 이 가설이 적용되는 verifiable 영역과 non-verifiable 영역의 경계
- 추후-시간-우위-브랜드-전략 — 타이밍 우위와 브랜드가 어떻게 지속적 경쟁력을 만드는지
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep98-ko-transcript