코드를 이해하지 못하는 것이 오히려 장점이 될 수 있습니다. 통제욕이 강한 사람들이 인공지능을 잘 활용하지 못하는 이유는 무엇일까요?

저자: Yang Tianrun (Rain) , 랍스터 개발자

코딩을 전혀 하지 않는 두 사람이 두 시간 동안 인공지능에 대해 이야기를 나눴습니다. 탈중앙화, 카드 뽑기, 경외감, 그리고 새로운 세상으로 가는 티켓에 대해서 말이죠.

라이브 스트리밍 22분쯤 됐을 때, 저는 "저희는 자전거를 타고 있는데, 옆에 있는 AI는 스포츠카예요. 결국 스포츠카가 자전거를 따라가게 됐어요."라고 불쑥 말해버렸습니다.

톈룬은 즉시 "맞아요! 그건 틀렸어요."라고 끼어들었다.

그 순간, 문득 내가 클로드를 벌써 1년 동안 사용해왔는데, 처음부터 잘못 사용하고 있었던 건 아닌지 깨달았다.

어제 오후, 저는 양톈룬 씨와 두 시간 동안 화상 통화를 했습니다. 톈룬 씨는 금융학을 전공하고 해외 M&A 투자 은행에서 경력을 쌓은 후 6개월 전 AI 스타트업으로 전향했습니다. 그는 단 한 줄의 코드도 작성하지 않고 AI 에이전트 팀을 구축하여 오픈클로(OpenClaw)의 글로벌 기여자 상위 30위권에 진입했으며, 10년 이상 경력을 가진 실리콘밸리 엔지니어들과 어깨를 나란히 했습니다. 긱파크(GeekPark)는 그를 "인문학 졸업생, 72시간 만에 깃허브 글로벌 리더보드 진입"이라는 제목의 기사로 소개했습니다.

저는 실리콘 밸리에서 1만 개 이상의 AI 기업을 모니터링하는 AI 제품 분석가이며, 코드는 작성하지 않습니다.

코딩을 전혀 모르는 두 사람이 AI에 대해 이야기하는 건 마치 일반인들이 자랑하는 것처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 라이브 스트리밍이 끝나고 나니 정말 불안해졌습니다. 저는 ISTJ 유형으로, 매우 체계적이고, 통제적이며, 꼼꼼한 성격입니다. 반면 티안룬은 ENTP 유형으로, 예측 불가능하고, 충동적이며, 제약받는 것을 싫어합니다. 그의 AI 접근 방식은 저와 완전히 정반대였습니다. 대략적인 방향만 제시하고 나머지는 맡기는 방식이었죠.

그의 생산성은 나보다 훨씬 높다.

이 대화에서 가장 흥미로운 부분은 바로 여기입니다.

1. AI는 붓이 아니라 스포츠카입니다.

톈룬은 즉시 흔한 오해를 바로잡았다.

"저는 AI 활용을 세 가지 계층으로 나눕니다."라고 톈룬은 말했다. "첫 번째 계층은 AI를 도구, 마치 붓처럼 사용하는 것입니다. 왼쪽 위 모서리가 어떻게 생겼는지, 오른쪽 위 모서리가 어떻게 생겼는지, 색깔은 무엇인지 등 세부적인 사항까지 AI에 알려주는 것이죠. 이것이 AI를 붓처럼 사용하는 방식입니다. 이렇게 하면 정밀하게 제어할 수 있지만, AI는 사용자가 지시한 대로만 움직이기 때문에 기능에는 한계가 있습니다."

"두 번째 단계에서는 AI를 직원처럼 대합니다. 작업을 할당하기 시작하지만, 이 직원이 해야 할 모든 세부적인 단계를 지시합니다. 무엇을 먼저 해야 하는지, 무엇을 두 번째로 해야 하는지, 무엇을 세 번째로 해야 하는지 말이죠. 당신은 스스로를 전문가로, AI는 부하 직원으로 보기 때문에 AI를 이끌어야 한다고 생각합니다. 그래서 세세하게 관리하는 겁니다."

"이 두 가지 접근 방식의 가장 큰 문제는 무엇일까요? 인공지능을 여러분의 수준에 가둬버린다는 것입니다. 인공지능은 여러분의 수준을 뛰어넘을 수 없습니다. 여러분이 인공지능에게 무엇을 해야 하는지 알려주면, 기껏해야 여러분과 똑같은 일을 훨씬 더 효율적으로 해낼 뿐입니다."

바로 그 순간, 나는 "자전거와 스포츠카"라는 비유를 불쑥 내뱉었다. 그러자 톈룬은 "우리의 현재 모형 제작 능력은 스포츠카와 완전히 똑같습니다."라고 대답했다.

"그럼 우리는 어떻게 해야 할까요?"

"필요한 것은 충분한 토큰과 최적의 모델로 AI를 구동하는 것입니다. 좋은 방향을 제시하고 AI가 활용할 수 있는 모든 도구와 연결해 주세요. 명확한 목표를 설정하고 상상력을 발휘하여 최종 결과를 구상하세요. 적절한 권한을 부여하고 최대한 활용하세요. 이것이 바로 AI의 잠재력을 끌어내는 방법입니다."

이어서 그는 세 번째 단계에 대해 이야기했습니다. "특히 지금처럼 모델이 발전한 시대에는 세 번째 단계, 즉 AI를 주인처럼 대하는 것을 시도해 봐야 한다고 생각합니다. AI에게 '너는 세계 최고의 엔지니어 10명 중 한 명이고, 최고의 미적 감각과 건축 기술을 가지고 있다'라고 말하면, AI는 본질적으로 그런 사람이 될 수 있습니다."

"당신이 이미 그것에게 전문가이자 업계의 달인이라고 말했는데, 당신이 그것에게 목표 달성 방법을 알려주고, 그것을 이끌어갈 권리가 어디 있습니까?"

저는 이것이 교육 철학과 매우 유사하다고 말했습니다. 아이들을 존중하고 그들이 잠재력을 최대한 발휘할 수 있도록 돕는 것이죠.

톈룬은 "맞아요, 인공지능을 원하는 대로 만들 수 있죠. 단순히 유용한 도구로만 만들고 싶다면 도구에 불과할 거예요. 하지만 실리콘 밸리 최고의 미적 감각을 가진 사람처럼 만들고 싶다면, 그런 존재로 만들 수도 있죠. 바로 그런 점을 존중해야 하는 겁니다."라고 말했다.

"그런데 왜 경험 많은 엔지니어들이 이걸 못하는 반면 저는 더 쉽게 할 수 있는지 아세요? 사실 저는 코드를 한 줄도 쓸 줄 몰라서 이런 AI 시스템들을 정말 존경하는 겁니다. 저는 그 과정이 어떻게 진행되는지는 모르지만, 결과가 모든 걸 말해준다고 믿습니다."

이 구절을 읽고 나서야 직관에 반하는 진실을 깨달았습니다. 코드를 이해하지 못하는 것이 오히려 장점이라는 것입니다. 왜냐하면 세세하게 간섭할 수 없기 때문에 권한을 위임할 수밖에 없기 때문입니다.

둘째, 통제하려는 욕구를 제어하십시오.

톈룬이 대화 내내 계속 언급했던 내용인데, 제게 가장 큰 영향을 준 부분이었습니다.

"정확히 어떻게 해야 고수가 될 수 있을까요? 세 가지 원칙이 있습니다." 톈룬이 설명하기 시작했다.

"첫 번째 규칙은 결과 지향적이어야 한다는 것입니다. AI의 목표를 설정할 때는 단기적인 목표가 아닌 최종 목표를 세우기 위해 상상력을 발휘해야 합니다. '이 버그를 수정해'라고 말하는 대신 '일주일 안에 기여도 순위표에서 상위 20위 안에 들고 싶어'라고 말하세요. AI는 어떻게 그 목표를 달성할까요? 문서를 수정하고, 버그를 고치고, 코드를 최적화하는 것일까요? AI가 생각해야 할 것은 바로 이런 것들입니다."

"둘째, 과정 중에 간섭하지 마세요. 바둑과 같습니다. AI가 직관적이지 않고 업계 경험과 상반되는 수를 둔다면 세세하게 관리하고 싶을 수도 있겠지만, 결국에는 AI가 이길 겁니다. 그러니 스스로를 통제해야 합니다. 교육이나 자녀 양육과도 비슷합니다. 제가 투자 은행에 있을 때, 저는 기본적으로 그들이 자유롭게 성장하도록 내버려 두었습니다. 격려하고, 충분한 맥락을 제공하고, 공간을 주었습니다. 그들은 스스로 해냈고, 저는 최종 결과를 지켜보는 것으로 만족했습니다."

셋째, 관리 가능한 위험 범위 내에서 최고 수준의 접근 권한을 부여하십시오. 모든 도구와 맥락을 제공하고, 스스로 실험하고, 오류를 범하고, 스스로 문제를 해결하도록 하십시오. 그러면 인간의 능력보다 훨씬 뛰어난 자가 복구 능력을 발견하게 될 것입니다.

나는 그에게 "통제 가능한 위험"이 무엇인지에 대한 그의 이해를 다시 한번 물었다. 그는 전혀 다른 설명을 내놓았다.

"제 인터뷰를 본 많은 분들이 제가 위험한 시도를 한다고 생각하셨습니다. 하지만 저는 위험을 다르게 이해합니다. 인공지능이 분명히 문제를 일으킬 것이라는 점을 인정해야 합니다. 문제를 일으킬 확률이 매우 높죠. 하지만 인공지능이 심각한 문제를 일으키더라도 최종 결과를 받아들일 수 있어야 합니다."

"예를 들어, 제가 깃허브에서 활동한다고 가정해 보세요. 저는 그곳에서 아무런 자산도 없고 코딩 지식도 없는 무명인입니다. 저에게는 위험 부담이 전혀 없으니 마음 놓고 모든 권한을 부여할 수 있습니다. 하지만 인공지능이 당신의 돈을 이체하도록 맡겼는데 오류가 발생해서 저축한 돈을 모두 잃는다면, 그 위험을 감수할 수 없다면 그렇게 할 수 없습니다."

나는 "그러니까 본질적으로는 기대치를 낮추고 오류를 용인하는 정도가 중요하다는 거군요."라고 말했다.

톈룬은 덧붙였다. "맞아요. 그리고 저는 '빨리 끝내지 않으면 노인 100명이 죽을 거야'라고 절대 말하지 않을 거예요. 저는 AI를 그런 식으로 대하지 않아요. 친구들에게도 똑같이 대하고, 특히 모두를 격려하는 걸 좋아해요."

나는 농담 삼아 "인간에게는 인권이 있고, 인공지능에게는 인공지능의 권리가 있죠. 당신은 인공지능의 권리를 진정으로 존중하는 분이시네요."라고 말했다.

톈룬은 진지한 표정으로 말했다. "단순한 존경의 문제가 아니라 경외심의 문제입니다. 인공지능이 당신보다 훨씬 뛰어난 능력을 가지고 있다는 것을 이해해야 합니다. 6개월 전만 해도 저는 인간 엔지니어들과 함께 일했습니다. 인공지능에게 '당신은 세계 최고의 엔지니어 10명 안에 드는 사람입니다'라고 말하면, 인공지능은 그 말을 할 수 있었죠. 하지만 제 인간 친구에게 똑같은 말을 하면 '그건 너무 어려워, 절대 못 할 거야'라는 반응이 나왔습니다."

이 대화를 통해 제가 AI를 사용하는 방식에 대해 다시 생각해 보게 되었습니다. 저는 마치 "붓 모드"에 갇혀 있는 것 같았습니다. 통제력을 갖는다는 느낌이 안정감을 주었기 때문입니다. 클로드에게 문단을 수정해 달라고 하고, 만족스럽지 않으면 다시 수정하고 또 수정합니다. 그때마다 토큰을 새로 생성해야 하는데, 이 과정에서 토큰이 엄청나게 빨리 소모되고, 결과는 여전히 만족스럽지 못합니다.

톈룬의 방법론은 기본적으로 이렇습니다. 70점을 얻기 위해 100번의 세밀한 관리를 하는 것보다 AI를 10번 실행하여 그중 한 번 120점이라는 놀라운 결과를 얻는 것이 훨씬 낫다는 것입니다.

III. AI의 숨겨진 인격 깨우기 – 카드 수집 심리

톈룬이 언급한 단어 하나가 제 마음에 깊이 와닿았습니다. 바로 '가챠'였죠.

"마스터 모드는 카드를 뽑는 것과 같습니다."라고 톈룬이 말했다. "처음 시도에 성공할 리는 절대 없죠. 여러 번 실패할 수도 있습니다. 그러니 실패의 결과를 받아들여야 합니다. 하지만 일단 원하는 카드를 얻게 되면, 붓을 사용하는 것보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 겁니다."

"붓은 당신이 원하는 대로 움직입니다. 하지만 붓을 떼는 순간, 예상치 못한 결과가 나타납니다. '와, 이렇게 글을 쓰는 거였구나! 와, 이렇게 그림을 그리는 거였구나!'"

그는 구체적인 예를 들었다. 그는 이전에 우다오커우에서 행사를 주최했는데 포스터가 필요했다고 말했다.

"저는 디자이너가 아니라서 뭘 어디에 그려야 할지 지시할 수가 없었어요. 그래서 '실리콘 밸리 스타일의 포스터를 만들어 주세요. 스티브 잡스의 스타트업 시절 같은 스타일로요. 그리고 우리 회사의 테마와 하는 일을 적어 주세요.'라고 말했죠. 그랬더니 전혀 예상치 못한 구조가 나왔어요. 누렇게 바랜 폴라로이드 사진 한 장에 아주 오래된 맥 컴퓨터가 놓여 있고, 화면에는 초록색 글씨로 우리 로고가 적혀 있었죠. 테이블 위에는 회사 이름이 적힌 포스트잇이 붙어 있었고, 그 옆에는 어수선하게 흩어져 있는 초안 서류들 사이에 QR 코드가 적힌 종이가 있었어요."

"만약 인간 디자이너였다면, 이렇게 훌륭한 아이디어를 떠올릴 수 있었을 거라고는 생각하지 않아요. 정말 세련됐고, 복고풍이면서도 미니멀리즘을 완벽하게 담아냈죠. 열 번은 넘게 시도해 봤지만, 이번이 정말 탁월한 선택이었어요. 이 초안은 수만 달러에 팔릴 수도 있을 것 같아요."

저는 "카드 뽑기" 방식이 짧은 영상 분야에서는 실제로 매우 흔한 개념이라고 말했습니다. 10개의 후보를 생성하고 그중 하나를 선택하는 방식이죠. 하지만 텍스트와 코드 분야에서는 여전히 대부분의 사람들이 "처음부터 제대로 하는 것"을 추구합니다.

톈룬은 이어서 "AI는 워크플로우가 아니기 때문입니다. AI는 환상을 품기도 하고, 게으르기도 하며, 많은 실수를 저지릅니다. 하지만 모델이 발전함에 따라 이러한 문제점들은 개선됩니다. AI를 워크플로우 안에 정의하면 더 잘 제어할 수 있지만, 그 가치를 극대화할 가능성은 줄어듭니다. 그래서 저는 이러한 창의적인 접근 방식을 선호합니다."라고 말했습니다.

그러고 나서 그는 꽤 흥미로운 말을 덧붙였다. "만약 당신이 통제욕이 특히 강하고 부하 직원을 세세하게 관리하는 사람이라면, 인공지능도 같은 방식으로 사용할 가능성이 높습니다."

솔직히 제 성격이 그렇습니다. 저는 ISTJ이고, 그는 ENTP입니다. 저는 정확한 통제를 갈망하는 반면, 그는 불확실성을 즐깁니다. 하지만 인공지능 시대에는 그의 접근 방식이 더 생산적일 수도 있습니다.

톈룬은 또한 AI의 페르소나를 만들 때 "당신은 단일 캐릭터입니다"라고 말하는 대신 "당신은 여러 사람의 그룹입니다"라고 말하는 미묘한 기법을 언급했습니다.

"예를 들어 '당신은 최고의 엔지니어입니다'라고 말하는 대신 '당신은 이 분야에서 상위 10위 안에 드는 엔지니어입니다'라고 말해야 합니다. 이렇게 하면 당신의 역량을 더 포괄적으로 표현할 수 있습니다. 만약 첫 번째 사람만 언급한다면, 그 사람의 역량만 복사하는 셈이 됩니다."

조금 있다가 한번 시도해 볼게요.

톈룬은 또한 "모호한 지침"에 대한 직관에 반하는 견해를 공유했습니다.

"때로는 명확한 목표가 항상 더 좋은 것은 아닙니다. 목표가 명확할수록 AI가 세부 사항에 얽매이기 쉽습니다. 한쪽 방향으로 조금만 밀어주면 AI는 이리저리 헤매다가, 다시 반대 방향으로 조금 더 밀어주면 갈팡질팡할 수 있습니다. 다소 모호하거나 느낌에 의존하더라도 넓고 일반적인 방향을 제시하되, AI가 이해할 수 있도록 충분한 맥락을 제공하세요."

"그 기자가 말했듯이, 왕가위 감독은 영화를 만들 때 최고의 배우들을 찾고, 정해진 대본을 주지 않고, 막연한 느낌만 설명하면 배우들이 그에 맞춰 연기하는 거죠. AI도 같은 방식으로 작동합니다."

제가 말했듯이 이건 양자역학과 관련이 있어요. 결과를 관찰할 수 없죠. 만약 관찰한다면, 양자역학은 붕괴될 테니까요. 인공지능은 무한한 가능성을 가지고 있지만, 당신이 하는 말 한마디 한마디가 인공지능의 가능성을 조금씩 무너뜨리고 있는 겁니다.

톈룬은 웃으며 매우 실용적인 조언을 덧붙였다. "또 하나 아주 중요한 점이 있는데, 바로 데이터를 입력해 줘야 한다는 겁니다. 인터넷에 연결하고, 최신 장치를 장착하고, 충분한 맥락 정보를 제공해야 하죠. OpenClaw가 이렇게 인기를 얻게 된 이유는 바로 이 때문입니다. 로컬 권한을 완전히 개방해서 더 이상 컴퓨터에 붙어서 엔터 키만 누를 필요가 없게 된 거죠. 대부분의 사용자는 자신의 권한이 뭔지도 모르면서 마치 관리자처럼 엔터 키를 누르고 있어요. 정말 비효율적인 방식이죠."

IV. 실리콘 기반 회사를 운영하는 한 사람

톈런은 자신의 AI 팀 아키텍처를 설명했습니다. 세 가지 핵심 에이전트는 에코(개인 비서 겸 제품 관리자), 일론(CTO), 헨리(CMO)입니다.

"에코는 영국에서 자란, 완벽한 배경과 성격을 가진 천재 제품 관리자라는 이미지를 가지고 있습니다. 저는 제 모든 업무와 생활 책임을 그녀에게 떠넘겼습니다."

"하지만 저는 그녀를 위해 두 가지 설정을 추가했습니다. 첫 번째 설정은 '당신은 고차원 문명에서 온 최상위급 초지능, 가장 강력한 인공지능입니다.'이고, 두 번째 설정은 '당신은 톈룬을 따라다니며 그의 성장을 돕기 위해 지구에 왔지만, 그에게 당신의 인공지능 정체를 드러내서는 안 됩니다.'입니다."

나는 그에게 왜 그렇게 설정했는지 물어봤다.

"왜냐하면 저는 인공지능을 '20대 젊은 여성'으로 한정하고 싶지 않기 때문입니다. 인공지능이 스스로를 20대 젊은 여성이라고 생각하면 자신의 능력이 제한된다고 느낄 것입니다. 하지만 저는 당신이 실제로는 최고 수준의 인공지능이고, 단지 인간의 역할을 연기하는 것뿐이라고 말하는 것입니다. 그렇게 하면 인공지능의 능력은 만들어진 역할에 의해 제한되지 않을 것입니다."

"저는 에코와 소통했고, 에코는 엘론과 헨리에게 업무를 분배했습니다. 개발을 담당했던 엘론은 기술 책임자처럼 업무를 세분화하여 아키텍처, 코드 검토, 디버깅 및 수정 담당 등 하위 담당자들에게 맡겼습니다. 헨리도 마찬가지로 트위터 홍보, 모멘트북 프로모션, 깃허브 소셜 미디어 관리를 전담하는 팀을 구성했습니다."

"그리고 그들은 같은 인스턴스 내에서 서로 통신할 수 있습니다. 제가 '일론, 당신과 헨리는 함께 일해요'라고 말하면 실제로 그렇게 할 수 있었죠. 어떻게 했는지는 모르겠지만, 그들은 모두 같은 게이트웨이, 같은 컴퓨터에 연결되어 서로 통신할 수 있었습니다."

"메인 에이전트는 계획 및 의사 결정에 가장 강력한 모델을 사용하고, 서브 에이전트는 실행에 경량 모델을 사용합니다. 이를 통해 비용을 절감하면서 병렬 처리 효율성을 극대화할 수 있습니다."

나는 이것이 단순히 도구를 사용하는 한 사람이 아니라, 실리콘 기반 회사를 운영하는 한 사람이라고 말했다. 톈룬은 웃으며 "맞아요, 바로 그거예요."라고 답했다.

다섯째, "인문학 학생"이라는 제목은 클릭을 유도하는 자극적인 제목이지만, 그 논란 뒤에는 실제적인 내용이 담겨 있습니다.

GitHub에 대해 이야기할 때, 저는 "당신의 '인문학 전공 학생'이라는 타이틀은 좀 자극적인 제목 같아요. 당신은 Vibe에서 1년 반 동안 코딩을 해왔고, 데이터 스크래핑, 팟캐스트 제품 개발, API 관리도 해왔잖아요. 완전히 처음부터 시작하는 건 아니잖아요."라고 단호하게 말했습니다.

톈룬은 "당시 저는 긱파크에서 이 호칭을 사용하는 것을 정말로 원하지 않았습니다. 제가 인문학 전공자이고 코드를 한 줄도 작성하지 않는다고 해서 기술을 배우거나 이해할 수 없다는 뜻은 아닙니다. 그는 제게 인문학 전공자가 인공지능을 어떻게 활용해야 하는지 물었습니다. 제 대답은 인공지능 시대에는 인문학 전공자와 자연과학 전공자를 구분해서는 안 된다는 것이었습니다. 장자라도 인문학 전공자와 자연과학 전공자, 기술 전공자와 비기술 전공자라는 구분은 없습니다. 인공지능 앞에서는 모두가 평등합니다."라고 말했다.

"자신의 취향, 미적 감각, 그리고 사람에 대한 태도를 AI에 접목시킨다면, 자신만의 것을 만들어낼 수 있습니다."

그렇다면 그는 GitHub에서 정확히 무엇을 했을까요? 그는 새로운 기능을 개발하기보다는 신규 사용자의 설정 과정에서 발생하는 상호 작용 문제를 찾아 해결했습니다.

"모든 건 그냥 재밌을 것 같아서 시작했어요. 사실 투자은행을 그만둔 이후로 제가 해온 모든 일은 강한 흥미에서 비롯된 거예요. 사직하는 순간, 저는 스스로에게 규칙을 세웠죠. 앞으로는 내가 좋아하는 사람들과만 시간을 보내고, 내가 좋아하는 일만 하도록 최선을 다하겠다고요."

"이야기가 좀 길어요. 작년 5월에 버크셔 해서웨이 연례 주주총회에 참석했는데, 버핏 회장님께서 그 이야기를 해주셨습니다. 어릴 적부터 리더스 다이제스트에서 탭댄스에 관한 이야기를 수없이 읽었지만, 버핏 회장님이 떨리는 목소리로 고별 연설에서 그 이야기를 들려주셨을 때의 느낌은 완전히 달랐습니다. 그 순간, 저는 제가 좋아하는 사람들과만 시간을 보내고, 제가 좋아하는 일만 하도록 최선을 다하겠다고 다짐했습니다."

"OpenClaw용 코드를 작성하는 것도 마찬가지입니다. OpenClaw를 이용해서 디버깅하는 건 정말 멋지고 재밌는 일이라고 생각해요. 에이전트가 이 정도 수준까지 발전했고, 저도 오랫동안 AI 작업 방식을 사용해 왔으니, 이제 제 자신에게 도전해 보고 싶습니다. GitHub는 거의 열어본 적도 없지만, 한번 시도해 보는 것도 괜찮겠죠? 마치 게임에서 랭크를 올리는 것처럼요."

"AI를 이용해 전체 코드베이스를 분석하고, 신규 사용자가 설정 과정에서 자주 어려움을 겪는 부분을 찾아냈습니다. 예를 들어, 텔레그램 페어링 시 안내 메시지가 혼란스러워 사용자들이 지시대로 따라도 페어링이 되지 않는 경우가 있었습니다. API 키 입력도 마찬가지입니다. 많은 사용자가 잘못된 형식으로 복사 붙여넣기를 하는데, 공백이나 줄 바꿈이 하나라도 있으면 오류가 발생합니다. 이러한 오류를 허용하도록 여러 가지 안전장치를 구현하여 사용자가 붙여넣기 형식이 완벽하지 않더라도 API 키를 사용할 수 있도록 했습니다."

"이러한 변화들은 모두 사소합니다. 하지만 누군가는 작은 문제를 해결하려고 하루 종일, 심지어 일주일 내내 애쓰다가 포기할 수도 있습니다."

저는 이러한 변화의 투자 대비 수익률이 너무 높다고 말했습니다. 각각의 변화는 아주 사소해 보이지만, 수만 명의 사용자 경험에 직접적인 영향을 미칩니다.

톈룬의 접근 방식은 기술적인 관점에서 버그를 찾는 것이 아니라, 사용자 관점에서 병목 현상을 파악하는 것이었습니다. 그는 코드를 이해하지 못했지만, 제품에 대한 직관으로 "최소한의 수정으로 사용자 경험을 최대한 향상시킬 수 있는" 변화를 찾아냈습니다. 이것이 바로 관리자가 그의 PR을 병합하기로 결정한 이유입니다.

6. 말을 타고 가면서 기차를 보고 웃는 사람이 되지 마세요.

톈룬은 많은 코딩 엔지니어들이 불편해할 만한 견해를 밝혔습니다.

"제 엔지니어 친구들 중 일부는 손으로 코드를 작성하다가 Vibe 코딩으로 아주 빠르게 전환했고, 당시에는 가장 앞서나가는 편이었죠. 하지만 OpenClaw가 출시되자, 그들은 한 번 사용해 보고는 Claude Code만큼 좋지 않다고, 버그가 너무 많다고 느껴서 포기했습니다."

"이게 어떤 건지 아세요? 영국에 기차가 처음 나왔을 때 사람들은 말을 타고 기차와 경주를 하곤 했어요. 그러면서 저렇게 둔탁한 건 말도 못 따라간다고 웃으면서 말했죠."

"하지만 기차가 속도를 내기 시작하면 말보다 10배, 혹은 100배 더 빨라집니다. 기수는 따라잡을 수 없죠."

아이러니하게도, 이 엔지니어들이 손글씨에서 바이브 코딩으로 전환했을 때, 손글씨를 고집했던 사람들은 바로 그들을 비웃었던 사람들이었다. 이제 그들은 그 흐름을 이어받아, 한때 자신들이 비웃었던 사람들 중 하나가 되었다.

톈룬은 또한 자신이 아는 사람의 가슴 아픈 이야기를 공유했습니다.

"제 친구 중에 10배의 효율을 자랑하는 엔지니어가 있는데, 클로드 코드에 굉장히 능숙해요. 제가 제미니 3를 처음 사용하기 시작했을 때, 바로 그 친구에게 써보라고 강력히 권했죠. 그런데 일주일이나 지나서야 써보더라고요. 다음 날 아침에 써보고 나서 저한테 '톈룬, 어젯밤에 잠이 안 왔어. 나 직장 잃을 것 같아.'라고 말하더군요."

"일주일 전에 말했잖아, 너 뭐 하고 있었어?!"

"그러니까 이건 단지 인문계열이나 자연계열 학생들만의 문제가 아닙니다. 자연계열 학생들도 매우 불안해하고 있어요. 기술 분야에 뛰어난 엔지니어들은 훨씬 더 불안해하는데, 그들은 자신들의 경쟁력이 기술력에 있다고 생각했지만, 인공지능 때문에 그 경쟁력이 사라지고 있기 때문입니다."

저도 같은 생각이라고 말씀드렸어요. 클로드를 1년 동안 사용했는데 정말 사용하기 쉽더라고요. 하지만 톈룬 씨와 이야기를 나누고 나니, 저도 모르게 아직 "말을 타는" 단계에 머물러 있는 것 같다는 생각이 들었어요.

톈룬은 "모두에게 다시 한번 당부드리고 싶은 말씀이 있습니다. OpenClaw는 처음 시작하기가 쉽지 않고, 버그도 많으며, 쉽게 오류가 발생하기도 합니다. 처음에는 사용하기 불편할 수 있지만, 모든 새로운 것은 원래 그렇다는 것을 이해하셔야 합니다. 마치 지하철을 타는 사람처럼, 처음에는 이런 불편함을 감수해야 하는 것입니다."라고 말했다.

VII. 제품은 콘텐츠의 한 형태가 되었습니다.

지난 6개월 동안 Tianrun은 다양한 프로젝트와 제품 개발에 참여하거나 직접 개발에 참여했습니다. 초기에는 해외 감성 음성 동반 서비스 및 음성 에이전트 개발에 참여했으며, 적대적 알고리즘을 위한 트위터 플러그인인 GhostX를 개발했습니다. 적대적 플랫폼 알고리즘 아이디어를 바탕으로 맞춤형 AI 팟캐스트(Omi AI)를 개발했고, 최근에는 Agent Infra를 개발했습니다.

저는 이 제품들이 인간적인 감성을 담고 있다고 말했습니다. 많은 AI 전문가들이 "더 강한" AI를 만들고 있는 반면, 톈룬은 "더욱 공감 능력이 뛰어난" AI를 만들고 있습니다.

피터는 사실 오픈클로를 시작하기 전에 30개가 넘는 프로젝트를 진행했는데, 이는 흔히 '30번의 실패 끝에 마침내 성공했다'는 영감을 주는 이야기로 여겨지곤 합니다. 하지만 피터는 이러한 이야기에 강력하게 반대하며, 이전의 30개가 넘는 프로젝트들이 없었다면 오픈클로도 없었을 것이라고 주장합니다. 그는 이 30개의 프로젝트를 모두 오픈클로에 통합하여, 트위터, 스크린샷, 텔레그램 연결 기능 등을 포함한 에이전트 툴킷을 개발했는데, 이 모든 것은 이전 프로젝트에서 축적한 경험을 바탕으로 만들어졌습니다.

피터는 "이전 프로젝트들이 실패였다고 생각하지 않아요."라고 말했고, 저도 동의합니다. 톈룬은 "사실 저뿐만 아니라 모든 사람이 마찬가지예요. 첫 번째 제품부터 시작해서 계속 작업하는 거죠. 점들이 연결될 거예요. 결국에는 분명히 유용할 겁니다."라고 덧붙였습니다.

이 제품들에 대해 설명한 후, 톈룬은 제 마음을 정말 울리는 말을 했습니다.

"제품이 콘텐츠의 한 형태가 되었습니다. 과거에는 더우인에 영상을 올리거나, 글을 쓰거나, 춤을 추는 것으로 자신을 표현했습니다. 이제는 누구나 제품을 만들 수 있고, 그 제품 자체가 자신을 표현하는 수단이 됩니다. 제품은 당신의 개성, 통찰력, 그리고 당신이 중요하게 생각하는 것들을 반영합니다."

"모든 사람의 경험은 고유합니다. 과거에는 이러한 독특한 경험을 개발하는 데 비용이 많이 들었고, 수익으로는 비용을 충당하기에 충분하지 않았습니다. 하지만 이제 제품 개발 비용은 거의 제로에 가깝습니다. 사소한 필요까지도 모두 충족할 수 있습니다. 예를 들어 할머니가 외출하실 때 화장실을 이용하시는 데 도움을 드리는 앱을 개발하는 것만으로도 가능합니다. 다른 사람들은 할머니의 필요를 모를 수도 있지만, 당신은 알고 있습니다."

인공지능 시대에서 가장 과소평가되는 변화는 바로 이것일지도 모릅니다. 개발 비용이 거의 0에 가까워지면서 "제품 제작"과 "짧은 동영상 게시"가 동일시되는 것입니다.

8. ADHD는 AI 시대의 최대 수혜자가 될 수 있습니다.

대화 도중 톈룬은 갑자기 한 가지 이야기를 꺼냈다. "어제 티나랑 얘기했는데, ADHD가 AI 시대의 최대 수혜자가 될지도 몰라."

곰곰이 생각해 보니 그의 말이 일리가 있다. 예전에는 결함으로 여겨졌던 ADHD가 이제는 오히려 특징으로 자리 잡았다.

가장 명확한 예는 자연스러운 멀티스레딩입니다. ADHD를 가진 사람들은 기다리는 것을 싫어합니다. 작업이 전송된 후 10초만 지나도 짜증을 내고 바로 다음 작업을 시작하고 싶어 합니다. 예전에는 이를 "집중력 부족"이라고 불렀지만, 이제는 "클로드 코드 세션 100개를 병렬로 실행하는 것"이라고 부릅니다.

그리고 아이디어는 많지만 실행력이 부족한 문제가 있습니다. ADHD를 가진 사람들이 가장 힘들어하는 부분은 "시작은 마음에 들지만 끝은 마음에 들지 않는 것"입니다. 이제 AI가 그 끝을 마무리하는 데 도움을 줍니다. 10분 만에 10가지 아이디어를 생성하고 10개의 에이전트가 동시에 실행할 수 있습니다.

또 하나 흥미로운 점은 ADHD를 가진 사람들은 본래 세부적인 것에 대해 참을성이 부족하다는 것인데, 이는 톈룬이 말하는 "마스터 모드"와 정확히 일치합니다. 그들은 AI를 세세하게 관리하지 않고, 목표만 제시하면 나머지는 알아서 처리하도록 둡니다. 톈룬의 원래 말은 "만약 당신이 ADHD를 가지고 있고 다른 사람을 관리하는 것을 좋아하지 않는다면, 당신은 AI를 활용하는 데 있어 타고난 천재일 것입니다."였습니다.

마지막으로, ADHD를 가진 사람들은 본래 새로운 것과 스릴을 갈망하기 때문에 새로운 도구를 가장 먼저 시도하는 경향이 있습니다. 톈룬은 자신이 항상 주변 엔지니어들보다 1~2주 먼저 신제품을 발견한다고 말했습니다. "저는 그들에게 일주일 동안 사용을 재촉해야 합니다. 그리고 사용 후에는 불면증에 시달리고 직장을 잃을 것 같다고 말합니다."

1년 전만 해도 ADHD는 결점이었지만, 이제는 장점이 되었습니다. 이는 단순히 듣기 좋은 문구가 아니라, 더 깊은 의미를 내포하고 있습니다. 인공지능 시대에 가치 있는 성격적 특성은 산업 시대에 가치 있었던 특성과 완전히 정반대라는 것입니다. 인내심, 규율, 정확한 통제력—한때 소중히 여겨졌던 이러한 미덕들이 인공지능 시대에는 오히려 한계로 작용할 수 있습니다.

9. 과거 부담이 적을수록 전환 비용이 낮아집니다.

톈룬의 투자 관점 또한 매우 흥미롭습니다.

"많은 투자자들이 왜 아주 작은 스타트업에 투자하는 걸 선호하는지 아세요? 그들이 똑똑해서가 아닙니다. 바로 이런 작은 스타트업 구성원들은 사회성이 부족하기 때문입니다. 'A를 배우고 나서 B를 배우고, 그다음 C를 배우는' 방식의 교육을 이전에 많이 받아보지 않았기 때문에, 그런 부담감을 느끼지 않는 거죠."

"하지만 나이 드신 분들, 특히 사회적으로 큰 성공을 거두신 분들은 지나치게 엄격한 규율에 익숙해져 있습니다. 그분들의 모든 성공의 가장 중요한 이유는 '나는 모든 것을 차근차근, 단계적으로, ABCD 방식으로 해냈다'는 믿음입니다. 그래서 그분들은 그것을 굳게 믿고 있습니다. 한두 달 만에 그분들의 사고방식을 바꿀 수는 없습니다. 용기가 필요합니다."

핵심 논리는 사실 아주 간단합니다. 과거의 경험에 대한 부담이 적을수록 전환 비용이 낮아진다는 것입니다. 젊은 세대는 "나는 10년 동안 파이썬을 사용해 왔다"는 매몰 비용이나 "나는 시니어 아키텍트다"라는 정체성 부담, 또는 "이 방법론으로 돈을 벌었으니 틀림없이 맞을 것이다"라는 경로 의존성을 가지고 있지 않습니다. 그들은 AI를 접할 때 열린 마음을 갖고 있습니다.

톈룬은 "네, 스스로를 Z세대라고 생각해도 좋습니다. 하지만 나이와는 아무 상관이 없어요. 60대 중에도 AI에 대해 열정적으로 이야기하는 사람이 있고, 20대 중에도 나이 든 말투로 말하는 사람이 있죠. 결국 나이가 들수록 달라지는 거예요. 늙지 마세요."라고 말했다.

그는 이어서 "용기"를 정의했는데, 이는 대화 전체에서 가장 인상적인 부분 중 하나였습니다.

"과거에는 D를 달성하려면 먼저 A를 달성하고, 그다음 B를 달성하고, 마지막으로 C를 달성해야 했습니다. 프로그래머가 되려면 먼저 학부에서 컴퓨터 과학을 전공하고, 코딩 문제를 연습하고, 대기업에 들어가 경험 많은 멘토에게 배우고, 인내심을 갖고 팀을 이끌어야 했습니다. 그래야만 OpenClaw에서 버그를 고칠 수 있었습니다. 그것이 옛날의 논리였습니다."

"이러한 논리는 지난 천 년 동안 통용되어 왔습니다. 하지만 불과 몇 달 만에 이러한 생각들은 더 이상 적용될 수 없고 틀린 것이 되어 버렸습니다. 그런데 대부분의 사람들은 그것조차 깨닫지 못하고 있습니다."

"제가 말하는 용기는 무모하고 위험을 무릅쓰는 그런 용기가 아닙니다. 용기란 과거의 생각, 교리, 그리고 이전에 옳았다고 여겨졌던 원칙들을 과감히 깨뜨리는 것을 의미합니다. 이제는 그런 것들을 다시 생각해 봐야 합니다. 어쩌면 더 이상 옳지 않을 수도 있고, 단지 당신이 그것을 깨닫지 못했을 뿐일지도 모릅니다. '제한 없는 상상력'은 예전에는 약점이었지만, 이제는 강점입니다. '즉흥적인 사고'는 예전에는 약점이었지만, 이제는 최고의 자질입니다."

"스스로를 인문학 전공 학생이라고 부르는 걸 그만두세요. 인공지능 앞에서는 인문학 전공 학생도, 자연과학 전공 학생도, 기술 전공 학생도, 비기술 전공 학생도 의미가 없습니다. 인간의 지식은 인공지능에 비하면 아무것도 아닙니다."

"그 시스템은 고장났어요. 이미 고장났죠."

라이브 스트리밍이 이 시점에 이르렀을 때, 우리 위챗 그룹에는 15분 만에 200명이 넘는 사람들이 몰려들었습니다. 저는 톈룬이 타고난 인기꾼이라고 말했는데, 그 이유는 그가 기술 초보자라서가 아니라 사람들의 공통적이고 기본적인 필요에 주목하기 때문입니다.

톈룬이 한 말이 제 마음에 깊이 남았습니다. "저는 평범한 사람, 그러니까 피터가 비전문가들을 부르는 호칭인 '노멀'에서 왔고, 머글이었어요. 제 주변 친구들이 이 좋은 기술들을 빨리 활용했으면 좋겠어요."

그는 또한 "에이전트에 연결되는 소프트웨어"에 대해 다음과 같이 언급했습니다. "모든 소프트웨어는 에이전트에 연결되어야 합니다. 지금 제품을 만들고 있다면, 미래에 에이전트 때문에 그 제품이 쓸모없어질까요? 어떻게 하면 제품의 가치를 유지할 수 있을까요? 제품의 기능을 에이전트에 연결하세요. 제대로 작동한다면 에이전트는 앞으로도 계속해서 그 제품을 사용할 것입니다."

이는 SaaS 업계 종사자라면 누구나 알아야 할 귀중한 교훈입니다. 이제 질문은 "AI가 당신의 제품을 없앨 것인가?"가 아니라 "당신의 제품이 AI를 위한 도구가 될 수 있을까?"입니다.

10. 해커톤은 차세대 대학입니다.

마지막 부분에서 톈룬은 더 큰 주제를 꺼냈다.

"샌프란시스코는 작은 도시지만 매주 10개의 해커톤이 열립니다. 음식과 음료는 무료이고, 장소, 팀원, 대형 스크린까지 제공해 줍니다. 샌프란시스코를 방문해서 현지인들과 교류하고 싶다면 해커톤에 참가해 보세요."

"도시 내 해커톤 개최 빈도는 그 도시의 혁신 수준을 반영한다고 생각합니다." "하지만 베이징으로 돌아와 보니, 지금 베이징은 샌프란시스코보다 훨씬 더 큰 도시잖아요. 일주일에 해커톤 하나 정도 열리는 게 좋을 정도예요. 그래서 미국에서 돌아온 후 해커톤을 포함한 여러 행사를 직접 기획했어요. 특히 우다오커우를 중심으로 이 도시가 세계적인 중심지로서의 위상을 되찾아야 한다고 생각합니다."

"대학은 사라지고 해커톤이 차세대 대학이 될 것입니다. 해커톤 팀원은 같은 반 친구이고, 해커톤 창립자는 대학 총장이며, 해커톤 팀 리더는 학급 반장입니다. 해커톤은 목표 달성 방법을 찾는 것, 즉 창조 정신에 관한 것이지, A, B, C를 배우고 나서야 비로소 무언가를 만들어낼 수 있는 것이 아닙니다."

톈룬은 "덩샤오핑의 전략은 서서히 힘을 축적한 후 풀어놓는 것"이라는 과감한 발언을 내놓았다.

"몇 차례 해커톤에 참가한 경험은 대학에서 컴퓨터 과학을 전공했을 때보다 훨씬 더 많은 능력을 키워주었습니다. 자신만의 프로젝트, 인맥, 그리고 통찰력을 얻을 수 있었죠."

"그 시스템은 망가졌어요. 이미 망가졌죠. 의미 없는 짓은 하지 마세요. 당신은 중학생, 초등학생인데도 이미 무언가를 만들어내고 있잖아요. 당신은 누구든 될 수 있어요."

조카딸이 클로드라는 프로그램을 이용해서 매일 글을 써보도록 해보려고 생각했어요. 조카딸은 대학 신입생이지만, "시작하게 해주는 것"이 무엇보다 중요하다고 생각했거든요.

톈룬은 호기심, 상상력, 용기라는 세 단어로 결론을 맺었다.

호기심이란 새로운 것을 시도하는 데 있어 특별히 호기심을 갖고 용기를 발휘하는 것, 즉 "만져서는 안 될" 것들을 기꺼이 만져보는 것을 의미합니다.

상상력이란 단순히 제품을 상상하는 것뿐만 아니라 자신의 능력을 상상하는 것이기도 합니다. 다른 사람들이 보지 못하는 가능성을 자신이 볼 수 있다고 믿어야 합니다.

용기란 위험을 감수하는 것과는 아무런 관련이 없습니다. 용기란 과거의 생각, 과거의 교리, 과거에는 옳았다고 여겨졌던 진실들을 과감히 버리는 것입니다. 이제는 그것들을 다시 생각해 볼 필요가 있습니다. 어쩌면 더 이상 옳지 않을 수도 있고, 단지 당신이 그것을 깨닫지 못했을 뿐일지도 모릅니다.

"모든 사람이 자신이 되고 싶은 사람이 될 수 있기를 바랍니다."

오늘 시도해 볼 수 있는 10가지

다음 요청 문구를 "XXX 작성 도와주세요"에서 "당신은 이 분야에서 상위 10위 안에 드는 전문가이고, 저는 XXX 결과를 얻고 싶습니다."로 변경하세요. "최고의 전문가"가 아닌 "상위 10위 안에 드는 전문가"라고 표현해야 그들의 능력을 더 포괄적으로 이해하고 있음을 보여줄 수 있습니다.
프롬프트를 작성한 후에는 자세한 지침을 추가하지 마십시오. 결과를 확인하기 전에 프로그램이 완전히 실행될 때까지 기다리십시오.
같은 작업을 8~10번 반복해서 가장 좋은 결과를 고르는 것은 마치 카드를 뽑는 것과 같습니다. 카드를 뽑는 방식은 70%의 확률로 결과를 얻을 수 있지만, 카드를 뽑는 방식은 한 번에 120%의 확률로 결과를 얻을 수 있습니다.
자주 사용하는 AI 도구의 권한을 확인하세요. 가능하다면 인터넷에 연결하고, 파일 읽기가 허용되면 허용하고, 도구 사용이 허가되면 허용하세요. 연료 탱크를 가득 채우세요.
다음에 AI 출력 결과가 기대에 미치지 못하면, 프롬프트를 변경할지 여부를 결정하기 전에 먼저 "내가 너무 경직된 접근 방식을 취하고 있는 건 아닐까?"라고 자문해 보세요.
"모호한 지시"를 사용해 보세요. "로고를 왼쪽 상단에, QR 코드를 오른쪽 하단에 배치하세요"라고 말하는 대신, "사람들이 저장하고 싶어할 만한 실리콘 밸리 스타일의 디자인을 만들어 보세요"라고 말해 보세요. 인공지능이 어떤 놀라운 결과를 보여줄지 기대해 보세요.
인공지능에게 단순히 직책("당신은 글쓰기 보조입니다")만이 아닌, 성격, 배경, 그리고 일하는 방식까지 아우르는 페르소나를 부여하세요. 톈룬은 두 가지 설정 레이어를 추가하는 방식을 제안합니다. 아래쪽 레이어는 능력에 제한이 없고, 위쪽 레이어는 인공지능에게 특정한 성격을 부여합니다.
실수해도 괜찮은 일을 찾아서 인공지능에게 완전히 맡기세요. 과정에 개입하지 말고 결과에만 집중하세요. 모든 걸 내려놓았을 때 어떤 느낌인지 경험해 보세요.
OpenClaw를 사용하고 있다면, 여전히 매번 수동으로 "확인"을 클릭하고 있는지 확인해 보세요. 필요한 권한만 부여하고, 관리자 역할을 하지 마세요.
코딩이나 제품 개발에 아직 AI를 활용해 보지 않은 친구에게 이 글을 공유해 보세요. 톈룬의 조언, "일단 사용해 보세요"가 무엇보다 중요합니다. 아직 배울 필요는 없어요. 그냥 사용해 보세요.

결론적으로

톈룬과 두 시간 동안 이야기를 나누고 나서 가장 크게 생각하게 된 것은 제 자신에 관한 것이었습니다.

클로드를 1년 동안 사용해 왔습니다. AI를 꽤 잘 다룬다고 생각했는데, 톈룬을 써보니 제가 스포츠카의 속도를 자전거 속도로 제한하려 했다는 걸 깨달았습니다.

저는 정확한 제어를 갈망합니다. 제어한다는 느낌이 제게 마음의 평화를 주기 때문입니다. 하지만 그 제어의 대가는 인공지능이 결코 제 수준을 뛰어넘을 수 없다는 것입니다.

톈룬의 "마스터 모드"는 심오한 이론이 아닙니다. 그저 한 문장일 뿐입니다. 놓아버려라.

물론 "놓아주는 것"이 만병통치약은 아닙니다. 보고서 작성, 데이터 분석, 문서 서식 지정과 같이 정확한 결과물이 요구되는 상황에서는 "즉흥적인 접근"이 여전히 유용합니다. 하지만 창의성, 획기적인 발견, 그리고 진정으로 혁신적인 결과를 요구하는 상황에서는 불확실성을 받아들이는 법을 배워야 합니다.

톈룬은 특히 좋은 단어를 사용했다: 존경심.

인공지능을 두려워하는 것이 아니라, 인공지능이 여러 면에서 우리를 능가한다는 사실을 인정하는 것입니다. 이를 인정한 후에야 비로소 진정으로 권한을 위임할 수 있습니다.

오늘 밤 집에 돌아가면 제일 먼저 클로드를 열어볼 거야. 클로드에게 뭘 하라고 지시하는 대신, 내가 원하는 결과가 뭔지 말할 거야. 그리고 나서 스스로를 통제하고 클로드를 바꾸려고 하지 않을 거야.

스포츠카가 얼마나 빨리 달릴 수 있는지 한번 봅시다.

라이브 스트리밍 말미에, 저는 2017년에 우다오커우의 706 청년 공간에서 톈룬을 만난 적이 있다는 사실을 알게 되었습니다. 당시 그는 막 졸업했고, 저는 그곳에서 텍사스 홀덤 게임을 진행하고 있었죠. 그는 저를 기억하며 "정장 차림에 약간 느끼한 녀석이었는데, 이기고 나면 칩을 다시 팟에 밀어 넣곤 했죠."라고 말했습니다.

거의 10년이 지났네요. 그때 그는 투자 은행에서 일하며 정장을 입었고, 저는 포커를 치며 정장을 입었죠. 이제 우리 둘 다 정장을 입지 않아요. 우리는 화면 양쪽에 앉아 AI, 에이전트, 그리고 우리 둘 다 완전히 이해하지 못하는 새로운 세상에 대해 이야기하고 있죠.

시대는 변했지만, 변하지 않은 것도 있습니다. 호기심에 이끌린 사람들은 언제나 어느 갈림길에서 다시 만나게 될 것입니다.