클리핑에서 노정석은 구글에서 훈련받은 OKR(Objectives and Key Results) 방법론을 AI 시대에 적용하는 경험을 공유한다. 그는 모든 업무 목표를 objective로 명확히 정의하고, 그 목표의 달성 여부를 판단할 수 있는 key results를 scalar value로 변환하는 능력이 가장 중요해졌다고 말한다. 이는 AI가 verifiable reward를 통해 자기 개선 루프를 돌릴 수 있게 하는 전제 조건이다. 예를 들어, ‘좋은 글’이라는 추상적 목표를 ‘독자 반응 점수’, ‘문장 길이 분포’, ‘논리적 일관성 점수’ 등으로 분해하는 능력이 필요하다. 이 번역 능력이 인간의 핵심 가치로 남을 것이며, 이것이 없으면 AI는 drift하거나 엉뚱한 방향으로 최적화된다.
근거
“무엇이든 목표를 objective로 강하게 쓰고, 그 목표가 이루어질 때 보게 되는 핵심 결과물을 scalar value로 정의. 언제까지 무엇을 론칭한다고 하면 정확한 날짜가 있어야 되고, 기대되는 visual들이 다 describe 되어 있어야 되고, 그것이 matching되면 expectation이 맞으면 0.7, 0.8을 주는 것.”
연결된 생각
- 20260607-auto-research-verification-framework — 이 능력은 auto research가 작동하기 위한 첫 번째 단계
출처
- 📎 클리핑: 20260613-ep98-ko-transcript