AI 기업체들이 인재 모두 빼 간다

AI 전공 학부생은 상대적 냉담

대학들 연구 두뇌 유출 현상 심각

인공 지능(AI) 열기는 취업 현장에서 가장 정확하게 볼 수 있다. 신참 박사들은 입도선매에 가까운 품귀 현상이지만 학부 졸업생은 애석하게도 AI 분야에서는 별로 뜨겁지 않다. 그런데 이런 고급 두뇌가 기업으로 가면서 대학의 연구 인력이 부족해 골머리를 앓고 있다. 특히, 트럼프 행정부의 대학 길들이기가 연구 인력들이 학교를 떠나 기업체로 향하는데 기름을 부은 모습이다.

노스웨스턴 대학의 컴퓨터 과학 교수는 대학원 연구원을 뽑기 위해 유망한 박사 학위 소지자를 모집하고 있었다. 동시에 구글도 박사 취득 예정 학생에게 구애하고 있었다. 그리고 캘리포니아주 마운틴뷰에 있는 이 기술 대기업의 본사를 방문했을 때, 회사는 약 1,400억 달러의 가치를 지녔고 183,000명 이상의 직원을 지휘하는 공동 설립자 세르게이 브린과 순다 피차이 CEO와 대화를 나눌 예정이었다.

지금의 분위기에서 유수한 대학들이 AI분야의 선두를 달리는 대기업과 경쟁하기에는 턱없이 조건이 열악하다. 유수 대학의 교수 급여는 15만 달러 수준이지만 대기업의 박사급 연구 인력은 이보다 5배나 많은 75만 달러에서 100만 달러를 넘는 경우도 있다. 컴퓨터 과학 박사 과정을 둔 모든 대학들이 연구실을 제대로 운영하려면 이 문제부터 해결해야 할 것이다. 아무리 대학이 기업보다 급여가 적다 하더라도 5배가 넘어가는 것은 거의 경쟁을 포기해야 할 수준이다.

AI에 특화된 컴퓨터 과학이나 공학 분야는 이런 채용 시나리오가 당분간 지속될 것으로 보고 있다. 업계 전반에 걸쳐 급여가 치솟으면서 현상이 악화된 것으로 알려졌다. 최근 메타(Meta)가 경험이 풍부한 AI 연구자들에게 7~8자리 숫자(100만~1,000만 달러)의 급여를 지급하겠다는 보도가 나온 후 이런 추세는 AI 분야의 헤드라인 뉴스가 되었다. 이런 제안은 AI 애플리케이션을 추진해야 하는 리더에 대한 강력한 요구와 결합되어 새로 취득한 박사 학위의 급여 수준을 끌어올리는 계기가 되었다. AI 전공 졸업생들 중 일부는 전문적인 경험이 없음에도 불구하고 전통적으로 이사 및 임원급 인재를 위해 예약된 쉼표로 채워진 유형의 레벨을 제공받고 있다.

대학들 두뇌 유출 우려

일부 학자들은 연구를 위한 고급 인력들이 대학에서 기업으로 '두뇌 유출'이 심화될 것으로 우려한다. 존스 홉킨스 대학, 시카고 대학, 노스웨스턴 대학 그리고 뉴욕 대학의 공학 교수와 학과장들은 이런 수익성 있는 제안이 학술 실험실의 "두뇌 유출"로 이어질 것인지 여부에 대해 의견이 분분하다.

두뇌 유출을 우려하는 진영은 이런 현상이 여전히 중요한 연구를 수행하고 차세대 박사 과정 학생을 교육할 책임이 있는 학술 AI 부서의 순위를 고갈시킨다고 믿는다. 사설 연구소에서 AI 연구원들은 빅테크 기업의 수익에 활력을 불어넣는 데 도움을 주지만, 이런 비평가들의 관점에서는 공공의 이익은 제공하지 않는다.

두뇌 유출에 무관심한 사람들은 학계가 이 호황을 누리고 있는 노동 시장의 번창하는 구성 요소라고 주장한다. 즉, 박사를 양성하는 곳은 대학이고 이들을 기업이 데려가기 때문에 별 문제가 아니라는 것이다.

뉴욕대학교의 컴퓨터 과학 교수이자 예측 분석 및 AI 연구소 소장은 AI 중심 학자들이 이용할 수 있는 기업 기회가 학계에 상당히 영향을 미치고 있다고 주장한다. 그는 AI에 대한 책임 있는 미래를 원한다면 먼저 이런 가치를 지지하는 견고한 AI 교육에 투자하고, 이 사명을 추진할 사려 깊은 AI 실무자, 연구자 및 교육자를 양성해야 한다고 말한다. 그러면서 업계 측 작업에 대한 많은 제안을 받았음에도 불구하고 대학에 몸담기로 한 자신의 약속이 우선한다고 강조했다.

ChatGPT가 등장하기 전에도 최고의 AI 연구원은 오늘날과 마찬가지로 수요가 높았다. 그러나 오픈AI(OpenAI), 구글 딥마인드(DeepMind), 메타의 기초 AI 연구소(FAIR)와 같은 최고의 기업 AI 연구소 중 다수는 저명한 학자들이 최소한 파트타임으로 대학 약속을 지킬 수 있도록 허용한다.

이를 통해 대학원생을 계속 가르치고 훈련하는 동시에 IT 회사를 위한 연구를 수행할 수 있다.

일부 교수들은 기업 연구실과 대학이 이런 기업-학술 이중 임명에 도달하는 빈도에 변화가 없다고 말하지만 다른 교수들은 이에 동의하지 않는다.

기업들이 수백만 달러를 정규직으로 제안하는 등 대학의 자원을 앞지르고 독점적인 혁신으로 초점을 옮기는 치열한 인재 경쟁으로 인해 산학협동 모델이 쇠퇴했다고 본다.

교수 임명에 대한 헌신은 모든 학자들에게 여전히 유효하다. 그러나 시카고 대학의 컴퓨터 과학과 학과장은 2013년 교수로 부임한 이래 박사 과정 학생들이 IT 회사들의 구애를 받는 것을 계속 지켜봐 왔다. 연구 인력인 대학원생에게 가장 중요한 것은 급여라고 보는 교수들이 상당히 있다.

직업 경험이 전혀 없는 스타 대학원 학생이 최근 박사 과정을 중퇴하고 바이트댄스(ByteDance)의 높은 6자리 숫자" 연봉 제안을 수락한 것을 사례로 언급한다. 학생들이 원하는 종류의 직업을 얻을 수 있다면 계속 일하도록 강요할 이유가 없다는 것이다.

박사와 달리 컴퓨터 전공 학부생은 찬밥

박사 학위는 번창하는 반면, 컴퓨터 과학 학부생들은 어려움을 겪고 있다. AI를 연구하는 컴퓨터 과학 및 공학 박사의 취업 시장은 이 분야의 학부생이 직면하는 시장과 극명한 대조를 보이고 있다.

이런 학위 수준의 양극화가 존재하는 이유는 컴퓨터 과학 학사 학위를 가진 많은 사람들이 전통적으로 코더(컴퓨터 알고리즘을 짜는 기능자)로 일자리를 찾기 때문이다.

그러나 LLM(대규모 언어 모델. 자연어 처리 작업을 위해 특별히 설계된 머신 러닝 모델의 한 유형)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 기반으로 학습되며, 인간의 언어를 이해, 생성 및 조작하는 데 탁월. LLM은 챗봇, 언어 번역, 콘텐츠 제작 등 다양한 애플리케이션의 기반 기술)은 현재 마이크로소프트 및 세일즈포스(Salesforce)를 비롯한 많은 회사에서 코드의 많은 부분을 작성하고 있다.

한편, 대부분의 AI 관련 박사 과정 학생들은 학계, 기술, 금융 분야에서 거품이 낀 직업을 선택한다. 이 졸업생들은 교육을 통해 AI 및 머신 러닝 애플리케이션을 추진할 수 있기 때문에 민간 부문의 구애를 받고 있다. 이는 차례로 모델 제작자의 수익 기회를 증가시킬 수 있다.

2022년 데이터에 따르면 미국 대학에서 수학 및 컴퓨터 과학 분야에서 AI 관련 박사 학위를 취득한 사람은 4,854명이었다. 이 수치는 2014년 이후 약 20%씩 크게 증가했다. 이 박사 학위의 대학원 취업률은 유사한 분야에서 학사 학위를 취득한 사람들보다 높다. 그리고 2023년에는 AI 관련 박사 학위의 70%가 대학원 졸업 후 민간 부문 일자리를 얻었는데, 이는 MIT에 따르면 졸업생 중 20%만이 기업 업무를 수락했던 20년 전에 비해 크게 증가한 수치다.

AI, 컴퓨터 과학, 응용 수학 및 관련 분야의 박사 학위는 졸업 후 항상 수익성 있는 기회를 제공했다. 지금까지 재정적으로 가장 보람 있는 경로 중 하나는 헤지 펀드의 정량적 연구였다.

학교를 갓 졸업한 박사 학위에 대한 올인 보상은 100만 달러 이상까지 올라갈 수 있다. 특히 연간 약 40,000달러의 빈약한 급여로 최대 7년을 보낸 학생들에게는 매력적인 기회로 여길 수 있다.

번영으로 가는 모든 것이 보장된 길은 컴퓨터 과학 및 수학 분야의 관련 박사 과정을 매우 인기 있게 만들었다. 2023년 컴퓨팅 연구 학회 설문 조사에 따르면 AI와 머신 러닝은 공학 박사 과정 사이에서 가장 인기 있는 분야다.

시카고 대학 컴퓨터 과학 전공은 지난 몇 년 동안에만 박사 학위 입학 신청이 약 12% 급증했다. 이로 인해 등록 학생수를 늘리고 수요를 충족하기 위해 새로운 교수진을 보강하도록 학교 당국에 압박을 가하고 있다.

AI 박사 과정 지원자 급증

거의 모든 대학에서 AI 박사 과정에 대한 지원자가 증가하고 있다. 트럼프의 대학에 대한 연방 자금 삭감은 많은 학과의 연구에 상당한 영향을 미치지만, AI 관련 프로젝트를 수행하는 사람들에게는 그다지 영향이 없는 것으로 알려졌다.

이는 부분적으로는 이 연구의 일부가 기업의 자금 지원을 받기 때문이다. 예를 들어 구글은 신뢰할 수 있는 AI를 연구하기 위해 시카고 대학과 협력하고 있다.

이런 이분법은 존스 홉킨스 대학이 데이터 사이언스 및 AI 연구소(Data Science and AI Institute)를 설립하기로 한 결정, 즉 공학 분야에 750명의 박사 과정 학생을 등록하고 100명 이상의 새로운 종신 교수진을 고용해 미국에서 가장 큰 박사 과정 중 하나로 만들기 위해 5년 동안 20억 달러를 투자하기로 한 결정이 강조된 이유이기도 하다.

비단, 존스 홉킨스 대학뿐만 아니라 다른 유수의 대학들도 공학과 과학 그리고 신경학 내지 생물학을 접목한 새로운 대규모 학과를 연구소 설립과 함께 추진하고 있다.

존스 홉킨스 정보 보안 연구소(Information Security Institute)와 자율성 보장 연구소(Institute for Assured Autonomy)의 공동 소장은 올해 초 연방 기금에서 8억 달러를 잃은 후 2,000명의 직원을 감원한 것을 언급하면서 다른 곳의 암울한 분위기에도 불구하고 홉킨스 대학의 AI 및 데이터 과학 분야는 장밋빛이라고 말했다.

존스 홉킨스 대학이 데이터 사이언스 및 인공지능 연구소(Data Science and AI Institute)의 교수직 모집 공고에 수백 건의 지원서를 받았다는 사실은 이런 AI관련 컴퓨터 공학의 인기를 뒷받침한다.

학계에 남는 이유는 금전이 아닌 윤리

어떤 사람들에게는 학계에 남아 있는 이유가 윤리적이기 때문이다. 노스웨스턴 대학의 컴퓨터 과학 교수는 인공지능(AI) 회사들이 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 과대평가했으며, 그들의 전략이 환경 파괴를 포함한 재앙적인 사회적 영향을 낳을 것이라는 점을 정말로 우려했다.

그는 OpenAI 리더십에 대해 현명한 사람이라면 팀이 얼마나 나빴는지 실제로 알 것이라고 말한다. AI 분야가 인기있는 만큼 똑똑하다는 인재는 모두 모여 있지만 현명하거나 인간의 가치에 관심이 있는 사람은 드물다.

대부분의 기업 실험실은 주로 대규모 언어 모델(LLM) 및 트랜스포머 기반 접근 방식에 중점을 두고 있다. 그렇기 때문에 이런 방법이 궁극적으로 과대 광고에 미치지 못한다면 업계에 대한 계산이 미리 깔려 있다고 볼 수 있다.

새의 지능을 기반으로 한 모델을 사용해 AI를 위한 창의적인 응용 프로그램을 연구하고 있는 뉴욕대학교의 컴퓨터 과학 학술 실험실은 대규모 언어 모델(LLM)과 트랜스포머를 넘어 대체 AI 아키텍처를 적극적으로 탐구하는 몇 안 되는 장소 중 하나다.

기업이 지배하는 이 환경에서 비주류 실험의 허브로 학계의 역할이 더욱 중요해지고 있다. 이처럼 기업체의 100만 달러 가까운 연봉에도 불구하고 AI가 인간과 공존할 수 있는 방안을 찾는 대학의 비주류 연구는 그나마 계속될 것으로 보인다.