지금 우리는 빠르게 변화하는 인공지능 시대에 살고 있습니다. 매일같이 새로운 기술이 발표되고, 전 세계에서 수많은 논문이 쏟아지듯 나오고 있지요. 그런 흐름을 보고 있노라면, ‘이 모든 것을 다 따라가지 않으면 뒤처지는 건 아닐까?’ ‘나는 너무 느린 건 아닐까?’ 하는 불안감과 조급함이 자연스럽게 따라올 수 있습니다.

수많은 새로운 기술들과 논문들을 모두 읽고, 이해하고, 따라가는 것은 현실적으로 불가능합니다. 지금 이 순간에도 수백 편의 논문이 발표되고 있을 테니까요. 정말 중요한 것은, 필요한 순간이 왔을 때 내가 이 기술을 공부해서 익힐 수 있다는 자신감을 갖는 것입니다. 기술의 흐름은 항상 앞서가지만, 그 흐름을 따라잡는 힘은 바로 기초 체력에서 나옵니다.

여기서 말씀드리는 ‘기초 체력’은 신체적인 근력이 아니라, 인공지능이라는 복잡하고 빠르게 진화하는 학문을 이해하고 받아들일 수 있는 학문적 기반과 사고력을 뜻합니다. 이러한 기초 체력을 키우는 데에는 시간과 인내가 필요합니다. 처음에는 다양한 분야를 넓게 공부하면서 전반적인 흐름을 익히는 것이 좋습니다. 그리고 나중에는 특정한 주제나 기술을 깊이 있게 파고드는 경험이 꼭 필요합니다. 예를 들어, 어떤 알고리즘을 단순히 '사용'하는 것에서 그치지 않고, 그 원리와 한계, 수학적 기반, 그리고 왜 그렇게 설계되었는지를 고민해보는 것이지요.

이런 식으로 깊이 있는 하나의 경험이 쌓이기 시작하면, 처음에는 두렵게 느껴졌던 새로운 기술이나 논문도 점차 익숙하게 느껴지게 됩니다. 하나의 주제에 대해 충분히 깊이 이해하게 되면, 두 번째, 세 번째 주제를 배울 때는 훨씬 더 빠르고 수월하게 접근할 수 있습니다. 마치 운동도 처음에는 힘들지만, 어느 순간 근육이 붙고 나면 점점 즐거워지는 것처럼 말입니다.

작더라도 성공 경험을 만드는 것이 매우 중요힙니다. 스스로 끝까지 이해해본 경험, 처음부터 끝까지 구현하고 실험해본 기억— 이런 경험들이 쌓이면, 스스로가 '나는 이 분야에서 살아남을 수 있다'는 믿음을 가질 수 있게 됩니다. 물론 그 과정에서 중요한 것은, 기본이 되는 수학적 이론들과 핵심적인 방법론들을 차근차근 공부하는 것입니다. 딥러닝 프레임워크를 사용하는 데 그치지 않고, 그 아래 깔린 개념들—선형대수, 확률과 통계, 최적화 이론, 그래프 구조 등—을 자신의 언어로 이해해보는 노력이 필요합니다.

그렇게 기초가 탄탄해지면, 앞으로 새로운 기술이 아무리 빠르게 쏟아지더라도 압도되지 않습니다. ‘지금은 잘 모르지만, 필요할 때 얼마든지 스스로 학습하여 따라갈 수 있다’는 내면의 안정감과 여유가 생기게 됩니다. 그때부터는 불안감이 아니라, ‘기술을 탐구하는 즐거움’이 여러분을 이끌어 줄 것입니다. 완벽할 필요는 없습니다. 때론 흔들리더라도 계속 앞으로 나아갈 수 있는 자기만의 리듬과 힘을 갖추는 것이 중요합니다. 그것이 바로, 지금 우리가 준비해야 할 진짜 '공부'입니다.

We’re living in an era of rapidly evolving artificial intelligence. Every day, new technologies are introduced, and research papers are published at an overwhelming pace. It’s easy to feel anxious: “Do I need to keep up with all of this to avoid falling behind?” “Am I moving too slowly compared to others?”

It’s simply not realistic to read, understand, and follow every new paper or technology that comes out. Even now, as you’re reading this, hundreds of papers are probably being published. What matters most is having the confidence that when the time comes, you’ll be able to learn and master what you need. And that kind of confidence comes from foundational strength.

By "foundational strength," I don’t mean physical stamina. I’m talking about the intellectual foundation—the academic and conceptual readiness to absorb and understand AI, no matter how fast it evolves. To build that foundation, you’ll first need to explore a broad range of topics to understand the landscape. Then, gradually, you should dive deeply into specific areas, going beyond surface-level understanding.

For example, don’t just learn how to use an algorithm. Try to understand why it works the way it does—its underlying principles, mathematical basis, limitations, and design choices. Yes, it’s difficult in the beginning. But once you’ve gone deep into just one area—deep enough to confidently answer any question about it— approaching new topics becomes far less intimidating.

It’s like working out: at first, your whole body aches, but as your muscles grow, you start enjoying the process. That’s why having one or two success experiences is so important. They might be small—perhaps you fully understood a model from the ground up, or completed an implementation and experiment from start to finish. But those experiences show you: I can do this.

To get there, you’ll need to steadily build your knowledge of the core theoretical concepts and key methodologies in AI. Don’t just use deep learning frameworks—learn the math beneath them: linear algebra, probability and statistics, optimization, computation graphs, and so on. Once your foundation is solid, you won’t be overwhelmed by the constant stream of new technologies. You’ll have the inner calm and confidence to say, “I may not know this now, but I can learn it when I need to.” That’s when anxiety fades, and the joy of exploration takes over.

You don’t have to be perfect. You just need the strength to keep moving forward— even when things feel shaky. And that, in the end, is the real learning we need to prepare for in this age of AI.

Seoung Bum Kim. All Rights Reserved. No part of this document may be cited or reproduced without permission.