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미국은 교수 직업에 대한 큰 매리트 (?)는 끝물이 아닌가 싶음

2025.12.11

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교수 채용 할때, 우선 순위로 면접 본 인재들은 면접 해도, 결국 안 오고, 인더스트리로 넘어가는 현상이 벌어지고 있네요.
즉, 탑 저널 있고 이런 후보자들이, 5년 전만 해도, 인더스트리가 돈을 더 많이 줘도 학계에 남을려고 했는데,
이제 인더스트리로 그냥 훌훌 넘어가고, 결국 Effective 하게 들어올려는 후보자들은 탑저널 없는, Mediocre 후보자 들이 많은 기현상이 벌어짐. 물론 요즘 어카데미아 직업이 그란트도 줄고 예전 같지 않지만, 몇몇 주 정부는 테뉴어 제도도 없애고, 그냥 이 교수 직업 (물론 테뉴어 트랙) 10년 뒤에 존재 할까 의문이 듭니다.

아니나 다르게, 몇몇 동료 교수 들도 이직을 항상 생각 하고 있다고 하고, 음....미국 아카데미아는 이제, 아이비리그 급 아니면, 메리트가 점점 사라질것 같네요. (그냥 예상).

지도 학생 들도 ChatGPT 덕분에 지도 교수의 섬세한 지도는 이제 그냥 direction 만 살짝 틀어주는 정도 역할.

한국은 교수 직업이 어떻게 대우 받나 모르겠지만, 미국 교수 직업은 다들 이구동성으로 말하는 게 위기가 실제로 왔다고 인식 합니다.


그래서 미국 교수 직업은 새로운 현상이 생겼는데 "교수 이직" 입니다. 아시는 분은 아시다 시피, 미국은 주립대에도 보통 아이비에 언제 든지 갈수 있는 실력을 갖춘 Name Valued 교수가 보통 한 두 명이 있어서, 어떻게 보면 학과 얼굴 마담 겸 학과를 지키고 있고 (보통 학장도 하시는 분), 그 밑에는 나름 실력있는 정교수 있는 그런 체제 입니다.

요즘은 대학교가 사라질 위기를 미리 느끼고, 학교의 얼굴 마담 역할 하는 교수 들이 더 좋은 대학으로 이직 하는 게 요즘 추세입니다. 즉, 같은 R1 대학 이라도, 더 상위 랭크 R1 이 그나마 AI 시대에도 좀더 오래 살아남을수 있다, 그런것을 마치 예견이라고 했듯이.

그래서, 요즘 미국은 추세가, 신입 교수를 현저히 적게 뽑고 (대부분 이제 non tenure track 으로 대체: 어짜피 지금 신입 교수를 뽑아도 대부분 인더스트리로 넘어간 인재 보다 논문이 한수 아래), 어찌보면 이미 이름이 있는 굴직 굴직한 경력직 테뉴어 교수를 다른 대학에서 스카웃 해서 학교 네임을 유지 하는 게 하나의 트랜드가 되고 있습니다...

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댓글 51개

2025.12.11

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

BEST 한국도 마찬가지예요. 탑대학 아니면 점점 지원자 수준이 낮아지고 인기 없어집니다.

대댓글 1개

2025.12.12

한국은 대학 자체가 없어지느라 바쁘죠.

2025.12.11

한국도 점점 신규 채용을 하지 않을 듯 합니다

2025.12.11

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ

2025.12.11

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

한국도 마찬가지예요. 탑대학 아니면 점점 지원자 수준이 낮아지고 인기 없어집니다.

대댓글 1개

2025.12.12

한국은 대학 자체가 없어지느라 바쁘죠.

2025.12.11

확연한 느낌은, 예전에는 아카데미아가 돈을 비교적 인더스트리 보다 적게 줘도, 사회 에서 암묵적으로 우대 되는 그런 이유로 인기 많은 직업이었는데, 이제는 말 그대로, 일부 본토 백인 들 (원래 부터 부모 유산 받고, 100K 정도만 연봉으로 받으면 워라벨 누리는 데 큰 지장 없다는 생각 가진 사람들, 즉, 인더스트리에서 처엄 200K ~ 300K 정도는 받아야된다는 생각은 크게 없는 사람들), 크게 돈에 집착 하지 않는 사람들만 남아있는 거 같기도 하고...여기에 겹쳐서 암튼 그란트 따는 게 이제 엄청 어려워졌습니다...그냥 배운 지식에 비하여 박봉, ChatGPT 라는 디지털 경쟁자, 인더스트리 넘어가는 인재들 등 여러 현상 으로 인해서, 더 힘든 직업이 되고 있는 것 같습니다. 학부 대강당 수업 맡으면 교수 들 진짜 학을 땝니다. (희생양으로 인식됨). 이제 뭘 위해 열심히 살아야 하나 그런 회의감이 들기전입니다.

대댓글 1개

2025.12.13

AI면 박사 초봉이 300 ~ 400k 인데요..(박사 때 논문 좋거나 아니면 경쟁 오퍼들을 다른 빅테크에서 가지고 있으면 700 ~ 800k도 드물긴 하지만 있긴 하고요).. 그리고 연차가 올라가서 G, M기준으로 레벨 7되면 IC라도 1밀리언+, 8 ~ 9 이면 2 ~ 4 밀리언도 찍습니다.. 200 ~ 300k는 너무 적은 학부 초봉 수준이라..제 생각하고 너무 달라서 답글답니다. 빅테크 한참 근무했었습니다.

2025.12.11

지금이 사실상 ChatGPT 초기임에도 이정도인데, 10년 정도 뒤면, 교수 직업이 중고등학교 선생님 처럼 될거 같다는 생각도 듭니다. (아시다 시피, 미국은 중고등학교 선생님이 인기가 진짜 바닥이고 초박봉 직업이라서, 항상 정원 미달인 직원 입니다.)

2025.12.12

저도 최근싸이클(이번말고)에서 USranking 네셔널 스쿨도 최근싸이클(이번말고)에서 USranking 네셔널 대학순위 50위 주립대에서 임용되서 조만간 일 시작합니다. 같은 주에 있는 좀더 랭킹이 높은 사립대에서도 최종 오퍼가 왔지만 생활물가고려해서 큰차이없는 주립대로 갔습니다.
참고로 인더스트리를 많이가는 학과 (CS/EE)출신 입니다. 개인적으로 느낄때에는 아직까지는 반반이라는 느낌입니다. 물론 옆에 머트리얼사이언스 랩들보면 본지쓰고도 FAANG가는 친구들도 많지만, 아직 저와같이 많은 "외국인 (특히 중국)"들의 경우 교수지원을 선호하는 느낌이 큽니다. 미국에서 태어나고 자란친구들중에서는 교수지원에 대한 선호도는 많이 낮아지는것 같습니다. 하지만 그래도 미국은 전세계 출신들이 떠받혀주기때문에 아직까지도 기본적으로 이공계 많은학과는 교수 한자리를 두고 200-400명이 지원합니다. 물론 거기에서 우선순위가 인더스트리 갈수도있지만, 제가 겪어본 미국임용은 실적만으로 크게 재는것도 아니고, 사실상 서류통과(줌인터뷰) 하는순간부터는 그 사람을 더 많이 보는듯 합니다. 100위권 R1 온캠도 갔는데 거기는 티칭을 좀더 중요하게 생각하고요 (티칭버든 2/2)
다른것보다 교수연봉이 짠거는 이해가 됩니다. 물론 고용안정성 등등의 메리트도 분명있지만, 센트럴뉴욕 근처 뉴저지에있는 상위권대학에서도 온캠을 갔는데 보통 조교수가 100k정도 받을거라는말 듣고 놀랐습니다. 어차피 거기는 떨어졌지만, 됐어도 안갔을것같네요. 마찬가지로 위에서 언급한것처럼 랭킹차이가 크지않는 대도시 사립대에서 최종오퍼온것 거절한 이유도 마찬가지고요.
이번싸이클도 모니터링 많이하고있지만, 트럼프 효과치고는 저희분야(이공계)는 그래도 신임교수를 많이 충당하는 느낌입니다. 좀더 정확하게는 주립대는 재정안정성이 있어서 그런지 비슷한규모로 채용하고, 사립대는 많이 줄은듯 하네요.

대댓글 2개

2025.12.12

맨첫줄은 글쓸때 오류로 중복됐네요.

2025.12.12

또한 들려오는소문말고는 공고에서 TT트랙 없이 낸곳못봤는데 (뭐 professor of practice 이런것제외하면) 어느곳인지 궁금하네요.
혹시 어느주, 어느학과, 어느정도 수준대학에서 계시는가요?

2025.12.12

한국도 마찬가지임 ㅋㅋ
임금 격차가 말이 안됨ㅋ 자율적으로 사는 것과 명예가 너무 큰 장점이지만 이제 뭐 교수라고 아이고 교수님 하는 시대는 많이 지나갔지?

의사에 못비비고 대기업 연봉에 후려쳐지고.. 이젠 들어오는 학생 수준 후려쳐진다고 난리임

대댓글 2개

2025.12.12

미국 같은 경우는 사용 시간이 사실상 자율도 아닙니다. 왜냐면, 방학 있어도 연구 해야 하고, 학생들 취업 시킬려면, 계속 논문 써야 하고, 그란트 안 따면, 괜히 학과에 죄책감 들고.

2025.12.13

미국 빅테크는 연봉이 넘사인데..한국은 대기업도 연봉 완전 짭니다 ㅠ 한국에선 그냥 상위권학교이면 대기업보다 교수가 나아요. 오히려 과제 잘 돌리면 교수가 더 법니다.

2025.12.12

"어짜피 지금 신입 교수를 뽑아도 대부분 인더스트리로 넘어간 인재 보다 논문이 한수 아래" <- 이건 공감이 안되네요. 아마 인더스트리 최상위권과 임용 지원자 중 하위권을 비교하시는게 아닌가 싶어요. 보통 임용은 경쟁률이 200:1 가까이는 될텐데, 1차 줌 인터뷰와 On-site 까지는 오시는분들을 기준으로 보셔야죠.

"방학 있어도 연구 해야 하고, 학생들 취업 시킬려면, 계속 논문 써야 하고, 그란트 안 따면, 괜히 학과에 죄책감 들고." <- 이건 본인 선택입니다. 안한다고 해서 뭐라고 할 사람은 없어요.

그랜트 관련 때문에 아카데미아 분위기가 전반적으로 안좋은것은 맞긴한데, 인더스트리도 해고를 정말 밥먹듯이 하고 있어서 더 좋은지는 모르겠어요. 저는 만족하면서 합니다 (EECS). 인더스트리야 원하면 언제든지 가면 되는거구요.

대댓글 9개

2025.12.12

객관적인 논문 Fact 로 평가 한 겁니다. 저는 ML/AI 쪽을 연구 합니다. 그래서 인더스트리 전환 증상이 더 한거 같습니다. 1차 줌 인터뷰와 On-site 까지는 오시는분들을 기준으로 본겁니다.

임용 경쟁률도 말씀 하셨다 시피 보통 교수 임용률은 1:200 이지만, 인더스트리는 1:1000 정도 라고 알고 있습니다. 경쟁률은 미국의 소히 말하는 "좋은 직업"은 무조건 1:100은 넘어가기 때문에 수치적인 경쟁률 은 큰 의미가 없다고 생각 합니다.

그란트에 대해서 압박감 없을려면, 티칭 스쿨 이나 R2 대학 에서 교수 하면 되겠지만, 제가 있는 곳에서는 (R1)에서는, 그란트가 없으면 연구에서 이제 한 걸음 멀어진 사람으로 취급을 받는 거는 사실이죠.

2025.12.12

아주 단순하게 말해서, 다음과 같이 생각 할 수 있겠네요.

1. "구글 데이타 사이언티스트"가 될래? 아니면 "R2 대학 교수가 될래?" 하면, 제 생각에 10명 중 10명 다 구글 데이타 사이언티스트 가 될려고 합니다.

2. "구글 데이타 사이언티스트"가 될래? 아니면 "R1 대학 교수 (US Rank 40 위 아래) 가 될래?" 하면, 제 생각에 10명 중 8명 구글 데이타 사
이언티스트 가 될려고 합니다. 보통 US Rank 40 위 아래면 는 오클라호마 주립대, 네브라스카 주립대 등등 주립대 지만 사실상 대학교 교수들의 스펙이 현격이 떨어지는 그런 곳 입니다. 학생들은 기꺼이 빅테크로 갑니다. (이건 요즘 추세에서 거의 확실합니다.)

3. "구글 데이타 사이언티스트"가 될래? 아니면 "R1 대학 교수 (US Rank 20 ~ 40 위) 가 될래?" 하면, 제 생각에 10명 중 5명 구글 데이타 사이언티스트 가 될려고 합니다. (50/50)

4. "구글 데이타 사이언티스트"가 될래? 아니면 "R1 대학 교수 (US Rank 10 ~ 20 위 이내 (소히 아이비/명문 주립대) 가 될래?" 하면, 제 생각에 10명 중 5명 R1 대학 교수 가 될려고 합니다. (50/50)

그럼 여기서, 3 & 4번 카테고리를 골라 가는 학생이 소히 말하는 인재 입니다. 그런 인재 들이, 예전 같았으면, 교수가 되는 게 당연스레 생각 했던 것이, 지금은 구글 데이타 사이언티스트의 길을 갑니다. 그게 제가 느끼는 현재의 잡 시장 입니다.

2025.12.12

무슨 말씀을 하시는건지... 구글 데이터 사이언티스트는 학부생들도 갑니다;; 그리고 1,2,3,4 에서 언급한 이상한(?) 비율을 어디서 가져오시는건지 모르겠네요.

다른 분야에 비해 EECS 가 인더스트리 옵션이 좋은건 사실이지만, 최상위권 박사들 사이에선 여전히 임용 선호도가 높고, 실제로 임용이 비교도 안되게 더 어렵습니다. 물론 최상위권 박사가 인더스트리 가는 경우가 늘어났지만, 적어도 임용 On-site 인터뷰까지 오는 Candidate 들은 모두 최상위권 박사들 입니다. 그리고 ChatGPT 때문에 교수 (혹은 테뉴어) 자리가 위험할 정도면, 인더스트리 포지션은 훨씬 더 위험할거예요.

2025.12.12

제글에는 답을 안다셔서 말씀드리자면 솔직히 미국학계에 계신분인지도 모르겠습니다. 뉴턴님 말씀대로 뭔 학부생/석사생도 지원하는 1:1000 비율을 들고와서 말하시는것도 웃기고, (설마 박사졸업하고 그냥 홈페이지들어가서 콜드 어플라이 많이 할거라고생각하시는건아니죠?) 1,2,3,4 기준도 없는 글 갖고와서 본인주장말하시는것도 웃깁니다.
물어본것처럼 어느곳에서 교직에 계시는가요? 워낙 인터넷에서 리플레증후군들이 많다보니 믿기가 어렵네요. 특히나 말씀하시는 바를 보면 더더욱 믿기 어렵고요. 참고로 본인이 ML쪽이면 현재 거의 웬만하면 경쟁률은 1:400입니다. 물론 그만큼 AI 센터 만드는학교들 많다보니 TO도 많지만요. (예를들면 이번사이클에 보니 Penn state이 ai센터 만드는것같더라고요) 여튼 말하시는거만 보면 서칭커미티 활동하시는 꽤 경력있으신분처럼 말하시는데, 실제로 말하시는 방향을 보면 의아한건 사실입니다.

2025.12.12

대답할 가치도 없어보입니다.
구글 데이타 사이언티스트가 학부생 잡이라구요?? ..... 할말이 없습니다.
3년 전인가, 저희과 테뉴어 트랙 교수가 (백인, 하버드 박사), 2년 교수 하다 때려치고, 구글 데이타 사이언티스트로 입사 하더군요.
구글 데이타 사이언티스트는 보통 박사 들이 가는 커리어로 알고 있고, 링크드인에 현재 일 하는 사람 들 만 봐도, 대부분 박사 입니다.
현실을 알 길 바랍니다. (링크드인에서 잡 요건 등 그런거를 좀 보시고 정보를 예기 하시길 바랍니다.)

2025.12.12

일단 작성자님은 교수는 아닌신것 같고요...
"구글 데이타 사이언티스트는 보통 박사 들이 가는 커리어로 알고 있고" <- 진짜 아무것도 모르고 계시네요. 이런거야 말로 잡포스팅 검색만 해도 바로 나옵니다. 물론 아카데미아에서 인더스트리 가시는 분도 계시죠. 근데 그 반대는 훨씬 더 많습니다.

2025.12.12

악성 댓글 신고 들어갑니다.

2025.12.13

리플리증후군 신고는 없나 모르겠네요.. ㅎㅎ
구글 데이터 엔지니어링이 학부안뽑는다? 여기에서 미국유학생활을 해보신것인지부터가 궁금해집니다.
그리고 TT로 재직하다가 회사로 간경우는 대체로 엄청좋은 대우를 받고 간겁니다. 구글뿐아니라 SRA에도 UIUC 미국인 교수한명 이번에 이직했습니다. (uiuc친구들 말들어보면 좋은교수는 아니지만) 그렇게되면 SRA 입사가 UIUC 임용보다 더 좋은거가 되는건가요? 아니면 김상배 교수님이 meta갔는데, meta입사가 mit교수보다 더 힘든건가요? 뭔 인터넷에서 한줄정도 본것같고 근거삼으신게 참 웃길뿐입니다. 근거가 뭐 본인의 링크드인 친구 10명정도인가요? 링크드인 잡요건 말하시는데, 학부인턴하고 그대로 입사하는경우 꽤많습니다. 본인이 본 특수케이스가 석사/박사 우대조건 들어있던거겠죠. 그게 전체 구글내 공고중 몇퍼센트나 차지하나요? 솔직히 말해서 콜드어플라이가 뭔지도 모르시는분같은데 뭐..
하여튼 잘 알지도못하면서 아는척하시면, 본인이 미국교수된것처럼 성취감을 얻으시나봅니다. 본인이 그런거로 자존감 회복하는지는 신경안쓰는데, 최소한 잘못된 정보를 남한테 주는건 문제가 되지않을까싶네요 ㅎㅎ 여튼 인생 파이팅입니다!

2025.12.13

Kr** Ha*** 교수 말하는것같네요 로봇분야
인성은 ㅆㅎㅌㅊ지만 실력은 ㅆㅅㅌㅊ로 유명한...

2025.12.12

현재 인더스트리 선호가 증가한건 부정할 수 없는 사실이지요. 그러나, 인더스트리 아카디미아 논쟁은 시간축을 길게 늘여 놓고 보면 결국 취향차이라고 봅니다. 미래에도 인더스트리가 모든 면에서 우위일까요? 제 생각엔 10년 이내로 빅테크 대부분의 mediocre scientist는 AI에 대체되거나 본인이 원하지 않았던 수준 낮은 일을 하고 있을 겁니다.

ML/AI 말씀 하셨는데 이 분야도 마찬가집니다. 현재 Scaling law가 얼추 성립하는 시대에 살고 있으니 인더스트리 잡을 찾는 이들이 예전에 비해 늘어난 것이지, 몇 년 지나 ROI 안 나오는 순간 인더스트리 잡이 파리 목숨되는건 예정된 수순이지요. 그래서 인더스트리에서 잘 안 하는 이론, 더욱 원천적인 연구 하시려고 아카디미아 선택하시는 우수한 박사님들 여전히 많이 계시고 앞으로도 그럴겁니다.

대댓글 8개

2025.12.12

지켜봅시다. 저는 말씀 하신 의견에 대해서 다소 회의적입니다. 대학 교육 시장도 AI 에 엄청난 영향을 받습니다.

AI 가 교육 시장에도 급속히 침투 해서 교수의 두 가지 본질 인 1. 연구, 2, 티칭 에서, 둘 다 AI 로 대체가 될 가능성이 많다고 생각 됩니다. 그런면에서, 교수잡도 결국 AI 에 대체 될거라고 생각 됩니다.

2025.12.12

현재의 인더스트리 선호 현상은, 어짜피 다 AI로 대체되는 것은 시대의 흐름 이니, 대체하기 전에 조금이나마 연봉이 높은 곳에서 돈을 더 벌어야 훗날 살아남는 다 라는 인간의 본능 (?) 때문이 아닐까 생각듭니다.

저의 예상으로는, 20년 뒤에는, 교수 잡은 사라지지 않을까 생각도 듭니다. PhD 학생도 집 에서 AI 가정 교수 (가정 교사가 아닌) 한테 배우는게 훨씬 효율적 인 시대가 결국 올 거라고 생각이 듭니다.

2025.12.12

더불어서, 미국의 전반적인 테뉴어 약화 및 폐지 움직임이 교수 직종의 안정성으로 인한 인기 및 수요를 급감 시키고 있습니다. 지금 조지아, 텍사스, 위스콘신, 플로리다 등 몇몇 주 에서 이미 테뉴어 약화 를 시켰다고 알고 있습니다. 즉, 테뉴어 있어도 명목상 테뉴어 인겁니다.

마치 우리가 Visiting Professor 도 Faculty 로 명목상 분류 하는 것 처럼, 테뉴어 교수에서 "테뉴어"라는 단어는 이제 명목상 단어 가 되는 것이 AI 시대의 흐름 인것 같기도 합니다.

마음속으로 정말 되묻습니다. 20년 뒤에도 직업에 "테뉴어"라는 개념이 존재는 할까?

2025.12.12

AI가 교수의 연구와 교육을 통째로 대체할 것이라는 주장은 지나치게 단순화된 미래 예측이죠. 아카데미아는 인더스트리가 감당하지 못하는 이론, 원천연구, 장기지식 축적 같은 비자동화 영역을 책임지는 구조라서, 20년 뒤 교수직 자체가 사라진다는 식의 예측은 기술적 현실도, 제도적 구조와 일치하지 않는 주장이라고 생각해요. 테뉴어 약화를 대학 붕괴로 연결하는 것도 과도한 비약입니다. 테뉴어의 형태는 변할 수 있지만, 이는 제도의 형태 변화일 뿐 학문의 지속성 자체가 사라지진 않을 겁니다.

하나 더 덧붙이자면, 한국인의 빅테크 근속년수가 평균 몇 년인지 아시나요? 대부분 10년을 넘기지 못합니다. 왜 그럴까요? 강한 경쟁과 끊임없는 성과 압박 속에서 개인이 장기적으로 살아남기 어려운 구조이기 때문입니다. 세상에 공짜 점심은 없습니다.

2025.12.12

논점을 다른 걸로 바꿔봅시다. 다소 Factual 한걸로요.

최근 미국 전 주로 번지고 있는 테뉴어 약화 및 폐지화 는 어떻게 보시나요? 그리고 미정부의 그란트 삭감 (올해 삭감 했는데, 내년에 더 삭감 한다고 합니다.) 는 어떻게 보시나요?

2025.12.12

말씀하신 내용이 Non-factual 한데 Factual 한 어젠다에 대해 얘기하자고 하시니 더욱 황당합니다.

1. 전 주로 번지고 있는 테뉴어 폐지? 그런 흐름 없습니다. 현재 테뉴어 폐지를 공식적으로 추진한 주는 플로리다 조지아 등 극히 일부고, 그 마저도 전면 폐지가 아니라 평가 기준 강화 수준입니다.

2. 그란트 삭감 역시 정책 제안 단계입니다. 반발이 심해 의회에서 제동이 걸려있는 상태죠. 무엇보다 주장하신 “테뉴어 약화, 예산 삭감 논쟁, AI 발전 = 아카디미아 소멸“ 이 등식에 동의하는 사람이 몇이나 있을지 궁금하군요. 근거도 빈약해 보이구요.

3. 거듭 말씀드리지만, AI 자동화의 충격은 인더스트리가 아카디미아에 비해 강력할 것이라 봅니다. AI가 조금만 더 발전해도 대부분의 구글 데이터 사이언티스트보다 더 빠르고 정확하게 코드 짤 겁니다.

2025.12.12

1. 테뉴어 "약화" 및 (or) 폐지화 라고 했지 테뉴어 폐지화 라고 하지 않았습니다. 테뉴어 약화 및 폐지화 는 이미 일어나고 있습니다. 다만, 전 주로 퍼지지 않았을 뿐이죠.

2. 작년에서 올해 넘어 오면서 NSF/NIH 그란트 총액 삭감을 실제로 일어났습니다. 올해부터 내년 으로 가는 그란트 내용이 아직 정책 제안 단계 이겠죠.

3. 이거는 주관적이고 미래에 대해 예측이기 때문에 Fact 체크 대상이 아닙니다.

2025.12.12

팩트로 이야기하자고 하시니 저도 하나 묻겠습니다. 최근 1~2년 사이에 AI 자동화 도입을 이유로 Amazon, Meta, Microsoft 등 주요 빅테크에서 대규모 layoff가 발생한 건 잘 알고 계시죠? 이건 어떻게 보시나요? 님의 논리대로라면 인더스트리도 AI가 일자리를 대체해 채용 급감, 데이터/연구 과학자 잡도 소멸할 것입니다. AI가 스스로 연구도 하고 교육도 할 수준이면 인더스트리에만 예외가 있을 이유가 없죠. 그런데 왜 아카데미아만 소멸한다고 보시는지 그 근거가 궁금하네요.

IF : 1

2025.12.12

보면, 교수한테 스트레스 받거나 반감이 심한데, 분풀이를 여기다가 하는 사람들이 참 많이 보이네요 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 생성형 AI 때문에 교수도 지위가 위태로운건 사실이에요. 머리를 굴려야하는 직업의 정보일수록 신뢰도 높은 고급정보들이 전자정보로 문서화가 잘되있고, 그걸 AI가 학습을 잘 해놨기 때문이죠. 하지만 거기까지 입니다. 지금의생성형 AI로는 새로운 지식을 창출하긴 어렵기때문에 당분간은 고급지식을 창출하는 인력들은 연구가 편해질거에요.

지도교수는 세세하게 지도하지 않아요. 애초에 크게크게 방향, 디렉션을 제시해주는게 일반적인 지도방식이에요. gpt나와서 저도 지도하기 좋습니다.

그리고 아카데미랑 인더스트리를 자꾸 어느게 더 우윌하단 식으로 전쟁 벌이지말아주세요. 각각의 역할이 있습니다. 둘중 하나만 존재해서는 기술발전이 어렵습니다. 때로는 학교방식이 열악하고, 회사의 기술이 상당한 경우도 있구요. 회사는 또 돈안되는 기초연구는 부족한데 학계는 그런걸 심고 키워주는 역할도 하고 있구요.

2025.12.12

여기 보닌까 글 하나 남기면, 자기 한테 부정적인거 같으면, 정말 죽일듯이 달려드는 사람들이 많네요. (심지어, 소속이 어디냐 묻는 사람도 있고. "어느 바보가 저는 어디에서 일하고 있는 누구 누구 입니다." 하면서 여기에 글을 씁니까.)

그냥 요새 아카데미 잡시장이 크게 변화 하고 있다는 체감이 들어서 트랜드를 그냥 푸념 한 건데, 뭐 이런 경우가 있는지...암튼 다들 열심히 사시고 계십니다.

Time will tell 이라고 말 하고 싶네요. 즉, 10년 뒤, 20년 뒤 를 예측을 할 수는 있지만, 그때가 되봐야 알지요.

암튼 이러나 저러나 논문으로 살고 논문으로 죽는 인생을 저는 어쨋든 선택 했기 때문에, 또 논문 쓰로 갑니다.

대댓글 1개

2025.12.13

저도 계략적으로만 저에대해서 노출했지 (대충 몇위권, 주립대교수) 누가 멍청하게 "저는 UChicago CS에서 재직중인 OOO입니다"라고 하라고 했나요? 그리고 그렇게 물어본것 조차 본인이 하는말을 들을때 신빙성이 없으니 물어본거였죠.
누가 아카데미 잡시장이 크게 변화했다는말에 대해서 반감을 하나요? 누구나 공감할겁니다.
본인이 쓴글의 요점이 그것보다도 "인더스트리를 요즘엔 무조건 선호한다" "인더스트리 경쟁률은 1:1000이라서 훨씬어렵다" 이런 근거도없는 말도안되는소리 하시니까 그것에 대해 말한거죠.
본인이 쓴글은 생각안하고 상대방이 본인에 대해서 뭐라하는것만 바라보시는게 오히려 더 이기적인게 아닐까싶네요

2025.12.12

AI/ML은 그런 경향이 정말 빠르게 느껴지실수도 있겠군요. 저는 사회과학 분야인데, 말씀하신 상위대학으로의 이직은 관찰되는 듯 합니다. Tenure 받으신 분야 터줏대감 분들이 최근 이직이 잦으시네요(from 하위 R1 -> 20-30위권 이내). 분야 특성상 인더스트리라긴 좀 그렇고 연봉 더 높은 학교가 아닌 기관에 대한 선호는 점점 늘고는 있는 것 같구요. 사실상 Tenure도 연구년도 없어지는 추세인데 대학의 기능이 무엇인지에 대해 회의감이 커져가는 시기인거는 같습니다

2025.12.12

변화가 빠른 ml cs 분야는 큰 변화가 생기고 있고, ai로 인해 앞으로도 변화가 클것 같긴합니다. 저와같이 자연에 나가서 샘플링하는게 중요하고 20년 지나도 교과서 내용 0.001% 바뀔랑 말랑 하는 분야는 사실그렇게 까지는 영향 없는것 같은데요, 티칭 그리고 연구방향 등에 일부 변화가 있을것 같습니다. 근데 제일 큰 문제는 학령인구의 감소이고, 그것이 근본적으로 해결되지 않는한 한국의 모든 대학 모든학과가 전체적으로 힘들어질 것이 불보듯 뻔합니다.

2025.12.12

매리트는 없지 메리트가 있지

“지도 학생 들도 ChatGPT 덕분에 지도 교수의 섬세한 지도는 이제 그냥 direction 만 살짝 틀어주는 정도 역할.”

ㅋㅋ 이건 뭐 이 세상에 연구분야가 ai만 있냐

2025.12.12


“지도 학생 들도 ChatGPT 덕분에 지도 교수의 섬세한 지도는 이제 그냥 direction 만 살짝 틀어주는 정도 역할.”

이따위 지도 교수 밑에 있으면 생각이 좁아질 수도

2025.12.13

저도 상위권 대학에서 미박중인데 AI 분야면 공감되는 내용이네요. 아카데미아 선호하는 사람 거의 없어졌고 대부분 인더스트리 노리죠.

2025.12.13

글 쓰신 분은 주로 AI/ML/CS 분야 한정으로 생각하고 계시네요
이런 특정 분야들은 회사가 더 빠르게 분야를 리딩할 수 있다고 생각됩니다. 하지만 회사에서 하지 못하는 기초과학 분야들 그리고 응용과학 분야 (아직 상업화로 이어지지 않은 양자컴 같은) 연구는 여전히 대학이 리딩하고 있습니다. 글에서 언급한 다들 가고 싶어하는 그 기업들이 왜 여전히 대학들에 투자하는지 한 번 생각해보세요.
이와 더불어 현재 대기업에서 발생하는 개발자 대규모 layoff, 신입 직원 채용 감소 (특히 CS/AI) 문제도 같이 살펴보아야 합니다. 왜 젠슨 황 본인도 이제는 CS하지말고 생명과학이나 물상과학을 공부하라고 했는지도 보면 이런 맥락이 이해되겠죠.

2025.12.13

이 사람 혼자 댓글달면서 자기생각 계속 쏟아내는 스타일 보니까 얼마전에 세계 최고 회사 다니면서 연봉 얼마번다 자랑하던 그 사람인거 같은데 .. ㅋㅋ
아니 아카데미아에 무슨 미련이라도 있으신지요?
자기 돈 잘 벌고 세계 최고 회사에서 세계 최고 동료들하고 일하는거면 이런 글쓰고 댓글 달 시간도 없을꺼같은데 무슨 궁핍이 있길레 여기서 이러고 계시는지요

대댓글 2개

2025.12.13

엔비디아 다니면서 어깨는 뿜뿜해야할것같은데 정작 주변에 더이상 우쭈쭈 해주는 사람은 없고 그러면서 한국에 있는 사람들 생각하면 안타깝고 훈수 해주고 싶어서 입은 근질근질거리고.. 그거 타지생활에 외로워서 그런거에요 힘내세요ㅎㅎ 돈은 잘벌잖아요

2025.12.13

ㅋㅋ 정확히 보신듯

2025.12.13

이상한 사람들이 많아서 더 Follow Up 하지 않을려고 합니다.

대댓글 1개

2025.12.13

본인이 제일 이상해요

2025.12.13

ㅋㅋㅋ 컨셉질 잘하네 글 왤케 많이올리냐

2025.12.15

ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 지어낸것도 재밌지만 그나마도 머리를 짜낸게 본인 경험 안에서만 얘기가 나오니 설득력이 없네 ㅎ

설령 설명하는 현상이 현실에 조금 보여도 그게 공학에 머신러닝이니 말이 되지 잘 모르니까 아카데미 전체를 갖고 얘기를 하네 ㅋㅋㅋㅋㅋ

2025.12.15

프레쉬 AI박사로 인더스트리 들어가면 300-400K 받는데 부럽당

대댓글 1개

2025.12.15

네 미국 빅테크 AI는 초봉은 300 ~ 400 k 인데 (한화로 약 5억?) 박사 마친지 10년 ~ 20년 지난 분들은 1밀리언 ~ 3밀리언되어 있으니 (14억 ~ 45억) 상방이 한국에 비해서 더 열려 있죠. (한국 기업은 임원 못되면 박사 초봉은 1.3억이지만 상방도 그것의 2배가 될까 말까한 2.5억?) 특히 보너스를 RSU라는 주식으로 vesting기간을 두어서 주는데, 이 기간동안 주식 대박나서 갑부되신분도 많고. 박사 마친지 10 ~ 20년 된 빅테크 분이 10밀리언 정도 자산 가지고 있으면 부자가 아니고 그냥 아주 평범한 수준이고 한 50밀리언 정도 가져야 부자입니다.

2025.12.15

인더스트리와 아카데미아 사이의 대우가 크게 벌어져서 그런거죠
양극화에 의한 현상이고 아카데미아가 상대적으로 보수적이라 인더스트리의 변화를 쉽게 못쫓아가는게 큽니다
인플레이션으로 물가는 정말 말그대로 치솟는데 그것에 대한 Compensation이 잘 안되고 있죠
한국도 똑같습니다 등록금 동결로 대학의 사정은 좋지 않고 교수들의 소득은 크게 달라지는게 없죠.
거기에 지난 10년간 물가는 물가대로 올라서 점점 더 힘들어지는데, 인더스트리의 대우는 그 이상으로 좋아지고 있으니 아무렴 대학을 선택하기 어렵겠죠
즉 상대적으로 대우와 보상이 너무 차이가 나니 자연스럽게 인더스트리로 더 흘러들어가는거죠
아마 시간이 좀 지나서 현재의 과열 양상이 식고 아카데미아의 부족한 대우에 문제가 생기면 그 갭이 줄어들겁니다

근본적으로는 AI가 대학에 미칠 영향을 어떻게 해결할 것인가? 이게 문제겠죠
정보에 대한 접근성이 인터넷이라는 혁명으로 30년 전과 비교해서 천지개벽 수준이고
이제는 AI를 통해 접근성 뿐만 아니라 정보 해석과 재창출에 대한 부분도 넘어오고 있으니 대학의 변화는 이제 필수적입니다.
아마 고전적 개념의 학문들은 대학에서 도태되고 혁신이 함께하는 학문은 살아남겠죠

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