모르는 도메인을 학습할 때 핵심은 ‘에너지 레벨이 높은 질문’을 뽑아내는 MVK(Minimum Viable Knowledge)를 먼저 구축하는 것이다. 이는 재벌 회장이 전문가 군단과 컨설팅을 동원해 공통 키워드를 추출하는 방식과, 개인이 AI harness를 밤새 돌려 얻은 리포트를 분석하는 방식이 동일한 양질 전환(quantity→quality transition) 원리에 기반한다. 단순히 AI에게 질문하는 것이 아니라, 먼저 많은 양의 정보를 생성하고 추릴 수 있는 능력을 갖추는 것이 관건이다.
근거
“쓰레기들이 잔뜩 있는데, 그 쓰레기들도 일단 양이 많으면 어떻게 추릴까 고민만 조금 하면 언제나 quality가 꺼내진다. quality는 언제나 quantity의 부속 변수였구나.”
“그 회장님들이 하시던 그 methodology가 제가 그냥 McKinsey 컨설턴트보다 훨씬 똑똑한 프론티어 모델들 다 돌려오는 거죠. 뭐 아침에 뭐가 떨어져 있어요 report 그러면 저는 이제 그것만 보면서 다시 가장 에너지 레벨이 높은 게 이거구나 이런 식으로 그룹핑이 됐구나라는 걸 알면서 이 MVK가 생기거든요.”
“MVK가 생기지 않은 상태에서 무언가 모델한테 가서 Gemini한테 Deep Research를 하건 뭘 하건 간에 돌려봤자 아무것도 안 나오더라고요.”
연결된 생각
- 20260607-transformer-token-pilgrimage — 트랜스포머의 soft lookup 구조가 MVK와 유사: 많은 expert 중 top-k를 선택하는 과정이 양질 전환의 수학적 모델
- 20260607-10x-is-the-new-1x-the-trap-of-zero-production-cost — MVK를 빠르게 확보하는 능력이야말로 10x 시대에 진정한 차별화 요소