딥러닝 창시자가 말하는 AI의 한계, 그리고 코칭에 주는 시사점

"AI가 곧 인간을 초월할 것이다." "모든 지식 노동은 대체될 것이다."

매일 쏟아지는 AI에 대한 장밋빛 전망 혹은 디스토피아적 공포 속에서, AI 분야의 가장 권위 있는 석학이 찬물을 끼얹는 발언을 했습니다.

주인공은 바로 얀 르쿤(Yann LeCun). 딥러닝의 창시자이자 튜링상 수상자, 그리고 현재 Meta의 Chief AI Scientist인 그는 최근 월스트리트저널(WSJ)과의 인터뷰(2025.11.19)에서 **"현재의 AI 개발 방향은 잘못되었다"**고 강력하게 비판했습니다.

그의 주장은 단순히 기술적인 논쟁을 넘어, **'인간의 지능'과 '코칭의 본질'**에 대해 다시금 생각하게 만듭니다. 르쿤의 인터뷰 핵심 요약과 함께, 이것이 우리 코치들에게 주는 시사점을 정리해 보았습니다.

1. LLM은 '세상'을 모른다 (World Model의 부재)

르쿤의 비판의 핵심은 명확합니다. **"지금의 거대언어모델(LLM)은 AGI(인공일반지능)로 가는 길이 아니다"**라는 것입니다.

GPT-4, Claude, Gemini 같은 모델들은 방대한 텍스트를 학습해 '다음에 올 단어'를 확률적으로 예측할 뿐입니다. 르쿤은 이를 두고 "그저 텍스트를 흉내 낼 뿐, **세계 모델(World Model)**을 구축하지 못했다"고 지적합니다.

💡 코칭 시사점: 텍스트 vs 컨텍스트(Context)

코칭은 '대화(Text)'로 이루어지지만, 그 본질은 고객의 '삶(World)'을 다루는 것입니다. AI는 고객의 말(Text)을 기가 막히게 요약하고 분석할 수 있습니다. 하지만 고객이 처한 **물리적 현실, 미묘한 감정의 기류, 조직 내의 복잡한 역학 관계(Context)**는 '텍스트' 너머에 존재합니다.

르쿤의 말대로 AI가 '세상을 이해하는 능력'이 없다면, 고객의 '세상'을 온전히 시뮬레이션하고 공감하는 능력은 여전히 인간 코치의 고유 영역으로 남습니다.

2. "스케일만 키우는 건 답이 아니다"

현재 AI 경쟁은 '더 많은 데이터, 더 큰 GPU, 더 많은 비용'으로 요약됩니다. 하지만 르쿤은 "이 방식은 이미 한계가 보인다"고 일갈합니다. 지능은 단순히 규모(Scale)의 문제가 아니라 **구조(Structure)**의 문제라는 것입니다.

인간은 태어나서 직접 보고, 만지고, 넘어지며 세상의 물리 법칙과 인과 관계를 배웁니다. 이것이 르쿤이 강조하는 **'자율적 학습(Self-supervised learning)'**입니다. 반면 LLM은 인터넷 문서만 읽은 '책상물림'과 같습니다.

💡 코칭 시사점: '경험된 지혜'의 가치

코치의 전문성은 어디서 올까요? 단순히 코칭 전공 서적을 많이 읽어서가 아닙니다. 수많은 고객을 만나고, 실패하고, 성공하며 쌓은 **'경험된 데이터'**에서 옵니다.

AI가 텍스트 데이터의 양으로 승부할 때, 코치는 '삶의 경험'이라는 질적 데이터로 승부해야 합니다. "인터넷에 없는 지혜", "책에 나오지 않는 통찰"이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

3. AGI 공포는 과장되었다

르쿤은 "AI가 인간을 파괴할 것"이라는 공포에 대해 매우 회의적입니다. 현재의 모델은 그럴 능력(추론, 계획, 물리 세계 이해)이 없다는 것입니다. 그는 **"AI는 인간을 대체하는 것이 아니라, 인간을 더 강력하게 만드는 도구"**라고 정의합니다.

💡 코칭 시사점: 도구로서의 AI, 주체로서의 코치

많은 코치들이 "AI에게 대체될까" 두려워합니다. 하지만 르쿤의 관점에 따르면, AI는 '지식 노동'을 자동화해 주는 강력한 비서일 뿐입니다.

• AI에게 맡길 것: 세션 기록, 요약, 패턴 분석, 자료 조사, 마케팅 문구 작성

• 코치가 집중할 것: 깊은 경청, 직관적 통찰, 존재(Presence), 그리고 고객과의 신뢰 관계

AI를 두려워할 것이 아니라, 내 코칭 비즈니스의 생산성을 10배 높여줄 파트너로 바라보는 관점의 전환이 필요합니다.

4. Meta의 전략: '개방성(Open Source)'

OpenAI나 Anthropic이 폐쇄적인 모델을 유지하는 반면, 르쿤이 이끄는 Meta는 Llama 시리즈를 통해 오픈 소스(Open Source) 전략을 고수합니다. "개방형 생태계가 더 빠르게 발전하고, 독점을 방지하며, 투명하다"는 믿음 때문입니다.

💡 코칭 시사점: 지식의 공유와 연대

코칭 업계도 마찬가지입니다. 나만의 노하우를 꽁꽁 숨기는 시대는 지났습니다. AI 시대에는 지식의 장벽이 무너집니다.

이제는 **'누가 더 많이 아느냐'가 아니라 '누가 더 잘 연결하고 공유하느냐'**가 경쟁력입니다. 동료 코치들과 프롬프트를 공유하고, AI 활용 사례를 나누며 함께 성장하는 **'오픈 소스 마인드'**를 가진 코치들이 앞서 나갈 것입니다.

결론: 당신은 '세계 모델'을 가진 유일한 존재입니다

얀 르쿤의 인터뷰는 우리에게 중요한 안도감과 과제를 동시에 줍니다.

안도감: AI는 아직 멀었습니다. 인간의 복잡한 지성, 특히 '세상을 이해하는 능력'은 쉽게 대체되지 않습니다. 과제: 하지만 '텍스트 처리' 수준의 업무는 AI가 인간보다 훨씬 잘합니다.

이제 코치에게 남겨진 질문은 이것입니다. "나는 텍스트를 다루는 코치인가, 아니면 고객의 세계(World)를 다루는 코치인가?"

AI가 텍스트를 처리하는 동안, 우리는 고객의 삶 속으로 더 깊이 들어가야 합니다. 그것이 AI 시대, 코치가 생존하고 번영하는 유일한 길입니다.