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ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
5월25일 에어드랍이네요.
늦지 않았습니다.

도전!! 단순 클릭!!

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수도권 집중...

수도권 집중이라고 하면 다들 나쁜것, 틀린것이라고 이야기한다. 그런데 지금 수도권에 사람들이 몰리게 만드는 각종 서비스와 시설, 직장, 새로운 경험, 아이디어의 교류, 일자리 등등은 2500만의 밀집에 의해서만 등장할 수 있다는 것을 다들 무시한다.

지방 중소도시의 대중교통을 확충해야한다고 다들 이야기하지만 서울조차도 신규 전철을 중전철로 하는 것을 포기할만큼 수익성 있는 대중교통을 유지하기 위한 인구규모와 밀집도는 매우 크다.

여러번 이야기했지만 도시의 힘은 복잡성(complexity)에서 나온다. 대신 혼잡성(confusion)을 일정 수준 이하로 낮추도록 투자와 관리를 하는 것이 관건이다. 복잡성은 당연히 일정 수준 이상의 밀도와 집적에서 나오는 것이다.

수도권의 혼잡성을 관리하기 위해서는 더 많은 교통망을 신설하는 것과 더불어 굳이 수도권에 들어올 필요가 없는 시설에 대한 페널티를 만들어서 가급적 유입되지 않도록 하는 것이 필요하다. 당장 이 조그만 나라에 왜 데이터센터들이 다 수도권에 바글바글대야 하는지 합리적인 이유는 없다. 유일한 합리적 이유는 땅값일 것이다. 일단 개발해놓고 일정 기간이 지나면 아파트를 짓던 뭔가 할 수 있으니 다들 수도권에 몰려드는 것이다. 수도권 데이터 센터의 전력요금을 전국 평균보다 월등하게 높게 적용하면 알아서 분산된다.

나누고 쪼개서 얻을 수 있는 이익이 과연 무엇인지에 대해서는 대한민국은 세종시와 혁신도시의 20년 실험을 통해 생생하게 그 결과를 보고 있다.

지금 필요한 것은 적절한 통제와 계획없이 몰려드는 온갖 소규모 개발들을 잘 통제하는 것이다. 이건 서울의 몫이라기 보다는 경기도와 시군의 몫이다. 화성, 평택, 안성은 물론이고 이제는 남양주, 고양, 파주, 양주, 연천 어디를 가봐도 소규모 공장들의 러시는 수도권에는 신규 공단설립 안됨이라는 눈가리고 아웅식의 무책임 뒤에서 아무런 규제도 없이 계속 이루어지고 있다.

수도권의 힘에 맞서려면 지방은 더 자유로와야 하는데 현실은 반대다.

#최준영

https://www.facebook.com/share/GDLikr2ptYNGW4SP/?mibextid=xfxF2i
홍콩과기대 경제학과 조교수 신입 연봉이 2억원쯤 된다. 여기에 더해 집세보조가 월 300만원 정도다 (아니면 40-60평 아파트를 연봉의 10%를 내고 살 수 있다). 부교수/정교수의 연봉은 업적에 따라 천차만별이다. 여전히 조교수 신입과 비슷한 사람도 있고 (어쩌면 더 낮을 수도 있다), 4-5억원에 육박하는 사람도 있다. 최근에 홍콩대에서 모셔온 부부는 경제학 Top 5저널 에디터를 역임한 최상급 경제학자들인데, 부부의 연봉이 각각 5억원이다. 그들의 자녀 4명 모두에게 국제학교 학비 지원. 은퇴시까지 홍콩섬에 훌륭한 주택지원.

반면 국내 주요대학 경제학과 교수 연봉은 조교수 초봉이 7000만원이 안되는 경우도 많고, 정교수 연봉이 1억원이 안되는 경우도 많다. 같은 대학 의대 교수님들은 경제학과 교수들의 거의 2배쯤 된다. 의대 교수들은 국내 경제학자들에 비하면 얼마나 나은 상황인지 놀라곤 한다. 우리는 진료본다고 더 받는게 당연하다고 주장하는 분들이 계신데, 어불성설이다. 어차피 시간은 누구에게나 24시간이고, 주요대학 교수진은 할 수 있는 최선을 다하는 상황이다. 의대 교수 연봉이 높은 건, outside option인 개원의 연봉이 높아서다.

홍콩과 한국은 연구비 지원은 연봉 차이 이상난다. 코넬&홍콩과기대 모두 처음 부임할때 기본 연구비로 1.3억원을 주었다 (이공계는 5-10억). 한국은 인문 사회쪽은 이런 지원이 거의없고, 이공계는 1-2억 정도로 알고 있다. 결론적으로 홍콩과 한국의 교수 일인당 지원금액은 3배 이상의 차이로 보인다.

홍콩 대학들의 더 훌륭한 점은 연구 이외에 딴짓을 할 인센티브가 없는것이다. 정부프로젝트도 굳이 할 필요가 없다 (안할 이유가 훨씬 더 크다) 사실 내 주변 인물 중에서 정부 프로젝트를 하는 사람을 본 일이 없다. 대신 연구를 잘 하면 연봉이 확실하게 오른다. 반면 성과가 없으면 테뉴어가 안되고 (짤리고), 가까스로 테뉴어를 받아도 월급이 안오른다 (인플레이션 반영하면 깍일수도 있다). 우리나라는 연구를 안하고 딴짓하면 소득이 늘어나는 슬픈 구조다. 교수도 인간이다. 우리나라의 구조 아래서는 연구를 열심히 하는 사람이 이상한 사람인거다.

국내 교수의 연봉도 우리나라의 평균적인 근로자들의 임금을 생각하면 좋은 편이지만, 그렇게만 생각해서는 안된다. 대학은 R&D의 병참기지이자 거의 모든 미래 인재를 키워내는 곳이다.

교수도 생활인이다. 능력이 높으면 당연히 보상을 많이 주는 곳으로 이동한다. 유학을 간 한국인들이 한국대학에 돌아오는 것을 최후의 어쩔수 없는 선택으로 여기는게 당연하다. 한마디로 국내 주요 대학이 이들과 경쟁을 할 수 있는 환경이 아니다. 우리나라 주요 대학들이 아시아권 10위권 언저리에 있는게 더 신기하다.

* 사석에서 이 이야기를 하면 주변 교수들이 "제발 이것좀 사설로 쓰라"는 이야기를 듣곤한다. 고민중 ㅎ

#김현철

https://www.facebook.com/share/P49roJDboKzyk7JE/?mibextid=xfxF2i
올해 나이 90세, 연기 경력 69년차의 대배우 '이순재'옹.
여전히 꼬장 꼬장한 목소리로 전하는 '예술이란 무엇인가?'라는 독백에서, 한 분야 '장인'의 경지가 느껴진다. (전체 영상은 댓글 링크)

어느 분야에서 일하고 있던, 직업인으로서 새겨들어야 할 부분이 많다. 배우에겐 '대사'가 기본 중의 기본이라면, 내 직업에선 뭐가 기본 중의 기본이고, 난 그 기본부터 충실히 잘 하고 있는 지 돌아보게 된다.

"대본 외우는 거요? 그건 배우로서의 기본입니다. 대본 외지 않고 어떻게 연기를 해요? 그래서 배우의 생명이라 것은 암기력... 아, 미안합니다, 다시 한번 합시다, 이거 댓번 하면 관둬야 돼요. 그리고 대본을 완벽하게 외야 제대로된 연기를 할 수 있단 말이야. 대사만 하는게 아니에요. 거기다 혼을 담아서 표현해야 되는데, 대사를 못외면 혼이 담겨집니까? 그러니까 대사를 욀 자신이 없으면 배우 관둬야 돼."

"배우로서 연기는 생명력입니다. 그니까 예를 들어서 내가 몸살 감기 걸려 누워 있다가도 레디고 하면 벌떡 일어나게 돼 있어요. 그런데 이 연기가 쉽지 않아요. 평생을 했는데도 아직도 안 되고 모자는 데가 있습니다. 그래서 늘 고민하고 또 연구하고... 그리고 이 배우라는 역할은 항상 새로운 작품 새로운 역할에 대한 도전이에요. 똑같은 걸 반복하는게 아닙니다. 그걸 새롭게 만들기 위해서 고민하고 공부하고 연구하는 것이 배우의 역할이에요."

#DaeroWon

https://www.facebook.com/share/FDkouj5xY2z7i3pL/?mibextid=xfxF2i
엄청난 갑부도 방심하면 몰락할 수 있는 게 자본 시장이다. 독일에서 다섯 손가락 안에 들던 제약 재벌 아돌프 메클레는 서브프라임 당시 무리한 공매도로 10억 유로 이상을 잃어 그 여파로 자살했다. 죽기 몇 년 전 독일 최고 훈장인 연방공로십자훈장을 받았던 재벌의 말로가 이럴진 누구도 상상하지 못했을 거다. 하지만 리스크 관리 못 하면 실패 한 번에도 이렇게 될 수 있다.

평범한 사람이 물질로 누릴 수 있는 즐거움은 상한선이 어느 정도 한계가 명확한 편이다. 적응이 빠른 인간의 욕망은 경제적 성공을 통해 채울 수 있는 행복감은 그 총량이 그리 크지 않다. 하지만 실패에서 오는 상실과 고통은 바닥이 없을 만큼 하단이 열려 있어 항상 망하지 않게 리스크 관리하는 게 과감한 도전보다 훨씬 중요하다. 올라가지 않고 지금 위치를 잘 지키기도 쉽지 않다.

어릴 땐 답답할 만큼 적금으로만 돈을 모으며 안정 지향적인 부모님을 보며 답답함을 느꼈던 적이 많다. 그런데 내가 성장하는 내내 계속 공격적인 도전을 하며 살 수 있었던 건 흔들리지 않는 부모라는 토양이 있기에 가능한 거였다. 성공하는 것보다 망하지 않는 게 훨씬 중요하다는 아버지의 가르침이 요샌 정말 크게 느껴진다. 욕심부리지 않고 내가 가진 걸 잘 지키는 삶을 살고 싶다.

#신상철

https://www.facebook.com/share/ooaR82MQ85LHU9Pu/?mibextid=xfxF2i
머리가 좋고 돈을 많이 벌고 유명해져도 천한 사람이 있다

사람들이 그걸 모를 거 같지만 의식적 또는 무의식적으로 다 캐치하고 겉으론 리스펙트 하는 척 하지만 속으론 경멸한다

그런 사람은 잘 나갈땐 사람을 끌어모으더라도 마음을 얻지 못해 추락하면 썰물처럼 사람이 없어지는데

사람의 귀천의 척도는 겉으로 보이는 행색이나 언행도 있고, 학력은 상당히 관계있는 팩터지만 반드시 그렇지는 않으며 제일 중요한 것은 예측 가능성이다

예측 가능성이 없는 사람은 작게는 시간 등의 작은 약속을 안 지키고 말을 자주 바꾸며, 크게는 인간관계나 금전적으로 거하게 뒤통수를 쳐서 피해를 입힌다. 그래서 그런 사람들은 조금 잘 나가는 것 같다가도 결국 예상치 못한 사고를 쳐서 주변인들을 당혹시킨다

학창시절 일진들이 대충 머리가 잘 돌아가고 재밌어서 잘 나가는 것 같지만 마음속으론 경멸당하고 일진들끼리도 신뢰가 없어 친분이 오래 가지 못하는 것과 같다

천한 사람들이 작은 성공은 얻을 수 있지만 장기적으로 큰 성공을 얻을 수는 없는 이유는 큰 성공에는 개인적 능력보다 많은 사람들의 신뢰가 필요하기 때문이다. 귀해지고 싶으면 작은 약속부터 반드시 지키려는 노력부터 하는 게 좋다.

#DentistJohnM

https://www.facebook.com/share/oQKKAsiSdZgYfAvu/?mibextid=xfxF2i
1. 함부로 도와주면 안된다.
스스로 실패하며 배우고 느낄 수 있는 시간을 주는게 진정 위하는 길일 가능성이 높고 자립과 성장 모두 방해하는 길이 될 수도 있다.

내 자녀가 영어 문제를 못 풀고 끙끙 댄다고 무조건 나서야 하는 것은 아니다. 생각할 시간, 고난을 처리하는 방식, 포기의 타이밍 등 배울 것들은 단순 문제 몇 개보다 대단한 것들이다

2. 간섭이 되기 쉽다.
간섭은 막상 행동을 하는 수행자의 의욕을 크게 떨어뜨리게 될 가능성이 높다. 주도적으로 풀어나가는 맛 단 하나만 깨달아도 다른 삶을 살게 된다는 것을 기억하라.

3. 끝까지 책임져 주기도 어렵다.
수행자는 결국 희노애락을 겪어가며 스스로 만들어 내야 한다.

다이어트를 도와줘도 결국 수행자가 하겠다는 마음에 스스로 난이도 조절을 해야만 한다. 계속하고 유지하려면 말이다. 이미 마스터인 사람들은 이런 수행자가 답답할 가능성이 높고 그게 표현되면 수행자는 위축되기 십상이다.

4. 도와달라는 요청이 와도, 내가 휘둘리며 도와선 안된다.
비용을 받고 돕거나 내가 자발적으로 움직일 범위를 사전이 정하고 공유하며 돕는 것이 좋다. 도와주려다 헤어지는 경우도 많다는 걸 잊지 마라.

5. 차라리 내가 잘 되는게, 잘 하는게 종종 가장 큰 도움이다.
내가 먼저 운동을 열심히 하고, 내가 먼저 돈을 크게 벌고, 내가 먼저 생활을 바르게 하고, 내가 먼저 뭐든 열심히 하며 이루면 그 분위기는 전염된다.

직접적인 도움만이 능사가 아니다.
나를 보고 용기내고, 믿음을 가지며 전력투구 하는 사람들은, 그런 간접적인 도움을 받은 사람들이 종종 더 큰 성과를 이루곤 한다. 삶이 바뀔 정도로 말이다.

#Seojinwon

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샘 알트만의 인터뷰중 미래의 교육에 관한 부분만

• 학생들이 AI 도구 사용을 허용받고 심지어 의무적으로 사용하도록 해야 함. 물론 기본적인 개념 이해를 위해 전통적인 방식의 학습이 필요한 경우도 있겠지만, 실제 삶에서는 대부분 도구를 사용할 수 있기에 도구 사용이 익숙해질 필요가 있음.

• 계산기 사용을 예로 들면, 계산기 없이 시험을 보는 것도 개념 이해에 도움이 되지만 계산기 사용법에 능숙해지는 것 또한 중요함. 계산기를 전혀 사용하지 않고 수학을 배운다면 실제 업무를 할 때 오히려 능력이 떨어질 수 있음.

• 학생 시절부터 AI 도구 사용을 제한하기보다는 적극 활용하는 방향으로 교육 방침이 설정되어야 함. 미래에는 AI가 중요한 업무 수행의 일부가 될 것이 자명하기 때문.

• OpenAI의 연구원들도 모두 컴퓨터와 각종 도구를 자유롭게 활용하며 연구하기에 성과를 낼 수 있었음. 학생들을 가르칠 때도 이와 같은 관점에서 AI 활용을 독려해야 함.

즉, 샘 알트만은 미래 사회에서 AI가 차지하는 비중이 커질 것으로 보고, 교육 과정에서부터 학생들이 AI를 자연스럽게 활용하는 능력을 갖추는 게 중요하다고 역설했습니다. 단순 암기나 도구 없는 문제 해결 능력도 중요하지만, 발전하는 기술을 인간의 능력과 효과적으로 결합하는 능력을 함양하는 데 더 무게중심을 둬야 한다는 취지로 이해됩니다.

#하신승

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