챗GPT에 무엇이든 질문하면 몇 초 만에 답을 얻을 수 있습니다. 그런데 AI를 연구하고 가르치는 한 교수는 학생들에게 정반대의 일을 시킵니다. 계산기를 켜는 대신 종이를 펼치게 하고, 코드를 돌리는 대신 수식을 한 줄씩 손으로 쓰게 하죠.

톰 예(Tom Yeh) 교수는 콜로라도대학교 볼더(University of Colorado Boulder)의 컴퓨터과학과 부교수입니다. 트랜스포머나 어텐션처럼 복잡해 보이는 AI의 핵심 개념도 예외가 아닙니다. 슬라이드 몇 장과 간단한 설명으로 금방 넘기는 대신, 직접 개념을 그리고, 쓰고, 틀리면 다시 풀게 합니다. 이렇게까지 하는 이유는 단순합니다. 답을 빨리 얻는 일과 그 답을 진짜 아는 일은 다르다고 믿기 때문입니다.

톰 예 교수가 강조하는 건 AI를 더 빨리 쓰는 법이 아니라, AI 앞에서 이해를 건너뛰지 않는 법입니다. 그가 느린 학습을 고집하는 이유와, 도구가 매년 바뀌는 시대에 붙들어야 할 본질, 그리고 'AI 네이티브'라는 유행어에 그가 품은 의구심까지 차례로 살펴보겠습니다.