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![[특집] 학교는 손실 함수다 — 340만 명이 읽은 'AI 시대의 커리어 조언', 채점할 수 없는 일을 찾아서](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fcareer-ai-hero.webp&w=3840&q=75)
[특집] 학교는 손실 함수다 — 340만 명이 읽은 'AI 시대의 커리어 조언', 채점할 수 없는 일을 찾아서
2026년 7월 3일 새벽, 전 OpenAI·딥마인드 연구자 필 첸이 X에 올린 에세이 한 편이 주말 사이 300만 명을 넘게 읽혔다. 첫 문장은 이랬다 — 'AI는 손실 함수를 쓸 수 있는 모든 것에서 좋아진다. 그리고 학교는 대부분 손실 함수다.' 이 글은 그 한 문장을 끝까지 파고든다. 손실 함수와 '검증 가능한 보상'이 모델을 어떻게 가르치는지(DeepSeek-R1의 AIME 15.6%→71.0% 곡선, GRPO의 구조), 제이슨 웨이의 '검증자의 법칙'이 왜 커리어 예언이 되는지, 그리고 '문제 찾기·가장 야심찬 형태·마지막 10%·xG와 효율·연구 진입'이라는 여섯 조언이 1938년 아인슈타인부터 2025년 '탄광 속 카나리아'까지 어떤 생각의 계보 위에 서 있는지를 사례와 데이터로 풀었다. 리트코드를 옹호한 반론과 '문제 선정도 결국 채점 가능해지지 않느냐'는 날카로운 질문, 메타의 AI 동반 면접과 우버의 토큰 예산 소진, 네이버·카카오의 신입 공채 실종까지 — 2026년 가을, 한국의 독자가 이 글에서 무엇을 가져가야 하는지 다섯 개의 인터랙티브 도구와 함께 정리했다.

박사 학위로도 부족하다: 어느 DeepMind 연구자의 면접 가이드가 드러낸 'AI 실력의 지도'
옥스퍼드 박사에 1저자 논문이 여러 편, 그런데도 그녀는 LeetCode 150문제를 풀고 FlashAttention을 맨손으로 구현했다. DeepMind에 합격한 Silvia Sapora의 면접 가이드가 화제가 된 건 '준비법' 때문만이 아니다. 그 글에 담긴 공부 목록이 곧 2026년 현대 AI의 전체 지도였기 때문이다. 면접의 역사부터 어텐션·디퓨전·정렬·분산학습의 핵심 개념까지, 쉽고 자세하게 풀어본다.

DX 로드맵: 기술을 배운 뒤, 조직을 어떻게 바꾸는가
클라우드를 배우고, 컨테이너를 익히고, CI/CD 파이프라인을 구성했다. 그런데 다음은? 기술 학습과 조직 변혁 사이의 간극을 메우는 DX 로드맵을 다룬다. 20대 엔지니어가 기술 역량을 커리어 자산으로 전환하는 구체적인 경로.