- 공무원이 AI로 대한민국 제도 100개를 한 장짜리 체계도로 만들다
- 일리야가 카맥에게 줬다는 AI 핵심 논문 목록 ’30 Papers’
- 왜 Lisp인가 — 괄호가 아니라 ‘언어를 확장하는 사고’가 핵심
오늘 GeekNews를 뜨겁게 달군 세 편의 글은 분야가 전혀 다르지만 한 가지 질문을 공유합니다. ‘AI 시대에 무엇을, 어떻게 배우고 만들 것인가.’ 행정 공무원이 AI로 완성한 제도 체계도, 초보자를 위해 정리된 AI 핵심 논문 목록, 그리고 60년 넘게 살아남은 Lisp의 사고방식까지. 배움과 도구를 대하는 세 가지 태도를 차례로 정리했습니다.
공무원이 AI로 대한민국 제도 100개를 체계도로 만들다
‘AI를 배우는 것’이 아니라 ‘AI로 전문성을 키우는 것’
행정직 공무원인 작성자는 흔히 말하는 ‘AI 리터러시’를 조금 다른 각도에서 정의합니다. 일반인이 AI 사용법을 배우는 것이 아니라, AI를 지렛대 삼아 자신의 전문 영역에 대한 이해도를 끌어올리는 것입니다. 그는 공공행정 현장에서 법령과 절차에 담긴 전문성과 암묵지가 방대하다는 점을 매일 체감해 왔다고 말합니다.
그 결과물이 ‘대한민국 제도 100선’ 프로젝트입니다. 우리나라 100개 제도의 근거 법령을 사람이 일일이 읽고 한 장짜리 체계도로 옮기려면 수년이 걸리지만, AI를 활용하니 짧은 시간에 가능해졌습니다. 각 제도가 어떤 법에 근거하고, 어느 기관을 거치며, 어떤 절차로 작동하는지를 업무 구조도 형태로 한눈에 보여줍니다. 댓글에는 ‘올해 본 것 중 최고의 사이트’, ‘이분을 청와대로’라는 찬사가 줄을 이었습니다.
Tech Insight — 기술 자체보다 ‘적용 지점’이 인상적입니다. 저자는 언젠가 이 체계도가 국민신문고나 원스톱 민원처리 서비스와 연결되어, 내 민원이 지금 어느 기관에 있는지 택배 조회하듯 볼 수 있는 날을 상상합니다. 도메인 전문가가 AI를 손에 쥐었을 때 나오는 결과물의 밀도를 보여주는 사례입니다.
일리야가 카맥에게 줬다는 AI 논문 목록, ’30 Papers’
원 논문의 진입 장벽을 낮춘 27개의 학습 지도
’30 Papers’는 일리야 서츠케버가 존 카맥에게 건넸다고 알려진 AI 핵심 논문 목록을, 초보자가 따라가기 쉽게 정리한 사이트입니다. 딥러닝과 컴퓨터 비전에서 시작해 순차 모델링, 어텐션, 트랜스포머, 그래프 신경망, 스케일링 법칙, 정보이론과 복잡성 이론까지 현대 AI의 발전 흐름을 순서대로 짚어 나갑니다. 이름은 30편이지만 현재는 27개 항목이 정리돼 있습니다.
단순 링크 나열에 그치지 않고 강의 노트, 해설 글, 코드 기반 설명을 함께 묶어 원 논문의 진입 장벽을 낮춘 점이 특징입니다. 제작자는 트리니티 칼리지 더블린 컴퓨터과학 1학년생으로, 논문 읽기에 입문하며 기초적인 질문에 Claude 사용량을 잔뜩 태웠던 경험에서 출발했다고 밝혔습니다. 한 댓글은 이 목록을 이렇게 요약합니다. CNN은 공간을 읽는 법을, RNN과 LSTM은 시간을 기억하는 법을, 어텐션은 필요한 정보를 찾는 법을, 트랜스포머는 그 과정을 병렬화하는 법을 알려준다고 말이죠.
Tech Insight — 목록의 출처가 정말 서츠케버인지에 대한 논쟁도 있지만, 핵심은 그게 아닙니다. AlexNet, ResNet, 어텐션, 트랜스포머, 스케일링 법칙으로 이어지는 이 경로 자체가 이미 검증된 학습 지도라는 점입니다. 지금 대규모 언어 모델을 제대로 이해하고 싶은 개발자에게 더없이 좋은 출발점이 됩니다.
왜 Lisp인가 — 괄호가 아니라 ‘확장성’이 핵심
언어를 문제에 맞게 키운 뒤 프로그램을 쓴다
‘왜 Lisp인가’는 Lisp의 본질이 악명 높은 괄호 문법이 아니라, 문제에 맞게 언어 자체를 확장하는 사고방식에 있다고 말합니다. 코드와 데이터가 모두 리스트로 표현되는 동형성(homoiconicity) 덕분에, 매크로는 평가되기 전의 코드를 데이터처럼 다뤄 새로운 제어 구조와 문법 추상화를 만들어냅니다. 예컨대 Common Lisp에 기본으로 없는 while 문도 defmacro로 직접 추가할 수 있습니다.
같은 동작을 함수로 흉내 내면 인자가 즉시 평가되어 실패하지만, 매크로는 인자를 순수한 데이터로 보존하기 때문에 이런 변환이 가능합니다. 여기에 실행 중인 프로세스에 코드를 계속 평가하는 REPL 주도 개발이 결합되면, 프로그램을 멈추지 않고 함수와 매크로, 변수를 재정의하며 진화시킬 수 있습니다. AutoCAD의 AutoLISP, 그리고 자체 Lisp 방언으로 대부분이 구현된 Emacs가 이 확장성의 대표 사례입니다.
Tech Insight — Lisp가 모두의 기본 언어가 되리라는 기대는 실현되지 않았고 앞으로도 그럴 가능성은 낮습니다. 그럼에도 1960년대부터 살아남아 포트란 다음으로 오래된 현역 언어가 된 이유는, 확장성과 대화형 환경, REPL 같은 개별 기능이 아니라 그 ‘조합’에 있습니다. LLM이 코드를 대신 써주는 시대에 오히려 언어 설계 자체를 다시 생각하게 만드는 글입니다.
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출처
- GeekNews – 대한민국 제도 100개를 한장씩 체계도로 만들었습니다
- 대한민국 제도 100선 (hosungseo.github.io)
- GeekNews – 30 Papers: 일리야 서츠케버 추천 AI 핵심 논문 목록 요약
- 30 Papers (30papers.com)
- GeekNews – Lisp로 가는 길: 왜 Lisp인가
- The Road to Lisp: Why Lisp (scotto.me)
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