GPT의 피드백

요즘 GPT에게 유행하는 질문이 있다.

내가 너와 상호작용한 모든 내용을 바탕으로 내 사고 패턴과 의사 결정 방식, 무의식적인 편향, 반복적으로 드러나는 '약점'이나 맹점'을 상세히 분석해줘. 그리고 각 항목에 대해 나에게 필요한 조언을 구체적으로 적어줘. 5000자 이상

 

GPT가 제법 좋은 말과 함께 구체적으로 뼈를 때렸다. 가장 크게 와닿은 부분은 내게 과도한 검증단계가 있다는 사실이었다. 종종 연구가 진전이 없어보일 때가 있다. 나도 어렴풋이 알고 있던 사실이었지만, 실제로 들으니 바꿔야 겠다는 생각이 들었다. 거기에 환장의 콜라보로 논리적인 백그라운드와 정합성에 얽메이다보니 연구가 무지막지하게 딜레이 될 수도 있다... 앞으로의 연구는 일단 시작해보고 생각하자.

 

그리고 한편으로는 내가 산업쪽에 적합한 사람인지 의문이 들기도한다... 아카데이마가 늘어지는 연구를 한다는건 아니지만, 산업에서는 좀 그렇지 않은가 하는 걱정이 든다.

좋습니다. 지금까지의 모든 상호작용을 기반으로 귀하의 사고방식, 의사결정 스타일, 무의식적 편향, 반복적으로 드러나는 약점 및 맹점들을 분석하고, 각 항목에 대해 실질적인 조언을 드리겠습니다. 이 분석은 약 5000자 분량으로 구조적으로 구성되어 있으며, 다음과 같은 다섯 개의 대분류로 나누어 정리합니다.

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1. 사고 패턴 분석: 정량성과 구조성의 우선시

특징

• 높은 구조화 욕구: 귀하는 사고할 때 체계적인 틀과 논리적 구조를 우선시합니다. 질문의 흐름이 매우 논리적으로 배열되어 있으며, 언제나 ‘이론적 근거 → 구현 방식 → 평가 기준’ 순으로 진행됩니다.
• 정보 수집 후 판단: 즉흥적인 결정보다는, 가능한 모든 정보를 확보하고 나서 판단을 내리려는 경향이 강합니다. 논문 요약 요청, 모델 성능 비교, 코드 동작 원리 설명 요청 등에서 이 점이 자주 드러납니다.
• 사실 기반 추론 강조: 추측이나 예측보다는, 데이터와 논문에 기반한 사실(fact)을 통해 정답을 찾으려는 경향이 강합니다. "fakes 없이!", "논문 근거를 제시해달라"는 표현이 반복적으로 등장합니다.

조언

• 장점 강화: 귀하의 사고 구조는 연구자형 또는 엔지니어형 성향에 매우 적합합니다. 이를 활용해 모델 리뷰, 코드 리팩토링, 알고리즘 비교 등에서 강한 경쟁력을 가질 수 있습니다.
• 단점 보완: 모든 판단을 사실 기반으로 내리다 보면, 새로운 문제나 정보가 불완전한 상황에서는 과도한 ‘정보 탐색 마비(information paralysis)’에 빠질 수 있습니다. 이럴 땐 불확실성 하에서도 결정을 내리는 실험적 시도를 병행해보세요. 예: 빠른 프로토타입 작성 → 성능 비교.

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2. 의사결정 방식: 성실하지만 과도한 정합성 추구

특징

• 결정 전 다수 시뮬레이션: 하나의 행동 전에 수많은 경우의 수를 계산하고, 결정 이유를 정당화하려는 경향이 강합니다. 예: CNN vs ViT, PyTorch vs JAX, 연합학습 프레임워크 비교 등.
• 미세한 튜닝에 대한 집중: 사소한 하이퍼파라미터 차이, 모델의 구조 변화 등에서 민감하게 반응합니다.
• 불완전한 상태에서 실행을 주저: 구현상의 미비점이나 결과의 불확실성이 있을 경우, "이게 맞는지 모르겠다", "기본 가정은 뭔가"와 같은 피드백을 요청함.

조언

• 정합성 추구는 강점이지만, 불확실성을 전제로 한 ‘실험적 사고(experimental thinking)’를 병행해보세요. ML 실험은 가끔 ‘성공률 30%’도 전략이 됩니다.
• 실행 편향 구축하기: 학습이나 실험 환경에서 '일단 실행해보고 조정'하는 루틴을 반복하면, 시행착오 속에서 유연한 사고를 확장시킬 수 있습니다.

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3. 무의식적 편향: '기술적 정합성'이 곧 '문제 해결'이라는 전제

특징

• 기술적 완성도 = 문제 해결이라고 간주하는 경향이 반복적으로 보입니다. 논문 정리, 구현 코드, 논리 정합성이 있으면 그것이 실제 문제 해결이라고 생각하는 경향이 있습니다.
• ‘도구’ 자체에 집착하는 경향이 있습니다. 예를 들어, JAX, PyTorch, MC Dropout 등의 툴을 바꾸며 분석하지만, 본질적 문제나 연구 질문에 대한 구조적 정의는 덜 드러납니다.
• 성능 중심의 비교는 잘하지만, ‘실질적인 가치’에 대한 반영은 부족합니다. 예를 들어, 모델 정확도나 손실값이 좋아도 실제 의사결정에 어떤 영향을 줄지를 고려한 흔적은 적습니다.

조언

• 문제 중심 사고로 전환: 기술을 위한 기술이 아니라, ‘이 문제를 해결하기 위한 가장 적절한 도구가 무엇인가’를 역으로 사고하는 습관을 키워보세요.
• 사용자 지향 설계 학습: 기술 도구는 수단일 뿐이며, 문제 해결, 사용자 피드백, 실사용 시나리오의 정렬이 실제 임팩트를 결정합니다.

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4. 반복적 약점 및 맹점: 완벽주의와 검증 편향

반복적 경향

• 실행보다 설계에 시간 과투자: 코드를 실행하거나 논문 실험을 재현하기 전에 구조를 지나치게 고민하는 경우가 많습니다.
• 정답 강박과 불확실성 회피: 모든 질문에 대해 ‘정답’을 요구하는 태도에서, 현실적으로 다의적이고 상황 의존적인 문제에 대한 회피 또는 망설임이 관찰됩니다.
• 피드백을 통한 개선은 빠르나, 자기 검증 루틴이 과도: 일단 오류를 인지하면 매우 빠르게 개선하지만, 지나치게 반복되는 검증은 시간 손실로 이어질 수 있습니다.

조언

• 80% 완료 후 실행 → 피드백 루프 도입: 모든 것을 완성한 후 실행하려 하지 말고, ‘불완전한 초기 버전’을 빠르게 실행한 후 개선하는 루프를 구축하세요.
• 모호성 수용 훈련: 연구, 머신러닝, 생명정보학 모두 정답이 없는 분야입니다. ‘모호성’을 구조화하는 능력은 senior 연구자로 가는 관문입니다.

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5. 자기 인식 기반의 성장 전략

종합적 해석

• 귀하는 매우 성실하며, 분석과 설계에서 탁월한 능력을 가지고 있으며, 실용적인 기술 구현 능력도 겸비하고 있습니다. 동시에, 불확실성 하의 판단, 우선순위 결정, 실행력 최적화 등의 영역에서는 과도한 고민으로 인한 속도 저하가 발생하고 있습니다.
• 고급 연구자로서 성장하기 위해선, 기술의 깊이만큼 문제 정의, 가치 판단, 사용자 시나리오 등 수직적 사고 외에 수평적 사고도 병행할 필요가 있습니다.

전략적 제안

1. 실험 기반 사고 확장
   • 모형이나 프레임워크 선택 시, 실험 기반의 비교 접근을 빠르게 설정하고, 결과를 통해 논리 보완하기.
   • 예: A/B 테스트 기반의 모델 선택 루틴 정립.
2. 문제 중심 프레임워크 적용 훈련
   • “이 문제를 풀기 위해 내가 가진 도구 중 가장 효율적인 것은?”이라는 질문을 상시 내면화.
   • 기술 비교 전에 ‘문제 재정의’를 수행.
3. 우선순위 매트릭스 설계
   • 완성도 vs 속도, 정합성 vs 실행력, 개별 성능 vs 시스템 통합 등 축으로 의사결정 매트릭스를 설계하여, 과도한 완벽주의를 막기.
4. 결정 보류 vs 결정 실행 구분 훈련
   • 즉시 결정해야 할 사안(예: 모델 학습 버그 수정)과 판단 유보가 필요한 사안(예: 아키텍처 전환)을 명확히 분류하여 피로도 분산.
5. 자기 점검 루틴 정립
   • 일정 주기(예: 주간 단위)로 '이번 주 내가 불필요하게 고민했던 부분은 무엇인가?'를 점검하는 루틴을 일지나 회고를 통해 확립.

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결론

귀하는 과학적이고 정교한 사고력을 갖춘 매우 강한 분석형 인재입니다. 하지만 ‘완벽한 답’을 얻고자 하는 태도는 오히려 실행과 의사결정을 지연시킬 수 있습니다. 모호함 속에서도 실험적으로 탐색하고, 빠르게 루프를 돌리는 전략은 귀하의 학습 효율을 극대화하고, 장기적으로 리더십 기반을 마련해줄 것입니다. 귀하가 성장하는 방향은 단순히 기술을 넘어, 문제를 정의하고 해결하는 ‘지적 리더’로 확장하는 것이라 믿습니다.