출처 : 챗GPT 생성 이미지

 스웨덴의 작은 도시에서 자란 가브리엘 페테르손(Gabriel Petersson)은 고등학교를 중퇴한 뒤 전공, 학위, 화려한 경력 없이도 OpenAI의 영상 생성 모델 ‘소라(Sora)’ 팀 연구원이 됐다. 전형적인 실리콘밸리 엘리트 코스와는 거리가 먼 이 경로의 핵심에는 ‘프로젝트 기반 역방향 학습’과 ChatGPT가 있었다.

 그는 처음부터 수학이나 이론을 정석대로 배우지 않았다. 대신 “무엇을 만들고 싶은지”부터 정하고, ChatGPT에게 프로젝트 설계와 초기 코드를 요청한 뒤, 이해되지 않는 부분을 하나씩 파고들며 되묻는 방식을 반복했다. 그에 따르면 그는 '12살 아이에게 설명하듯 그 개념을 내게 설명해줘'라는 질문을 끝없이 반복했다.

출처 : 가브리엘페테르손 X계정

 그렇게 코드의 한 줄 한 줄을 확인하고, 막히는 개념은 다시 질문하며 미적분, 선형대수, 확률론, 디퓨전 모델까지 거슬러 올라가 채워 넣는 식이었다. 그는 이를 ‘재귀적 지식 보완’이라 부르며, 무엇을 모르는지 인지하고 끝까지 파고드는 능력이 핵심이라고 말한다.

 창업 경험 역시 그의 학습 효과를 끌어올리는데 큰 도움이 됐다. 10대 후반이던 그는 추천 시스템 스타트업에 뛰어들어 직접 기업 문을 두드리며 서비스를 판매했고, 고객 웹사이트에 즉시 적용 가능한 스크립트와 A/B 테스트를 구현했다. 이 과정에서 실전 문제 해결 능력과 책임감 있는 학습 태도를 길렀다. 이후 그는 미드저니, 데이터랜드 등에서 경험을 쌓고 OpenAI 소라 팀에 합류하게 됐다.

출처 : 가브리엘페테르손 X계정

 물론 그는 중퇴를 권하지 않는다. 대학이 제공하는 네트워크와 환경의 가치는 대체하기 어렵다고 인정한다. 다만 “지금은 지식에 접근하는 문턱이 AI로 크게 낮아졌다”며, 동기와 질문하는 힘만 있다면 누구든 고급 지식에 접근할 수 있는 시대라고 강조한다. 가브리엘의 사례는 학위보다 문제 해결력과 학습 방식이 더 중요해지는 변화를 상징한다. AI는 더 이상 단순한 답안 생성기가 아니라, 잘 활용하면 스스로를 ‘박사급 역량’으로 끌어올리는 학습 파트너가 되고 있다.

글 / 김지훈 news@cowave.kr

(c) 비교하고 잘 사는, 다나와 www.danawa.com