"나는 지루함을 견디는 법을 배웠다. 그것이 복잡한 문제의 바닥까지 내려가는 유일한 방법이기 때문이다."
실리콘밸리의 화려한 조명 뒤에는 수많은 '비전가'들이 존재한다. 그들은 종종 무대 위에서 세상을 바꿀 거라 외치지만, 정작 그 혁신을 매일의 현실로 구현해내는 '수행자'는 드물다. 미라 무라티가 특별한 이유는 그녀가 비전가인 동시에 철저한 엔지니어링 루틴을 가진 수행자라는 점에 있다. 그녀가 오픈AI를 거쳐 팅킹 머신즈 랩을 설립하기까지, 그녀의 커리어를 관통하는 것은 천재적인 영감이 아니라 '집요한 반복'과 '의도적인 단순화'라는 개인적 루틴이었다.
우리는 흔히 혁신이 섬광처럼 찾아온다고 믿지만, 무라티의 하루는 지루할 정도로 치밀하게 설계된 루틴의 연속이다. 그녀는 어떻게 불확실성이 지배하는 AI 산업에서 가장 확실한 결과물을 만들어냈을까? 그녀의 사고방식과 업무 습관을 5가지 핵심 루틴으로 해부해 본다.
- 입력 루틴: 지루함을 필터로 사용하는 사고법
무라티의 첫 번째이자 가장 근원적인 루틴은 '지루함을 껴안는 태도'에서 시작된다. 알바니아의 격동기, 즐길 거리가 전무했던 어린 시절의 경험은 그녀에게 독특한 인지 루틴을 심어주었다. 그녀에게 지루함은 회피해야 할 대상이 아니라, 본질에 집중하게 만드는 가장 강력한 필터였다.
현대의 경영자들이 쏟아지는 정보와 알림 속에서 '멀티태스킹'을 능력으로 착각할 때, 무라티는 의도적으로 외부의 자극을 차단하고 하나의 문제에 깊게 침잠하는 방식을 택한다. 그녀는 다트머스 대학 시절이나 테슬라 재직 시절, 풀리지 않는 수학 문제나 공학적 난제와 마주하면 며칠이고 그 문제 하나만을 붙들고 씨름하는 습관이 있었다.
"문제를 꿈에서 풀 때까지 몰입한다."
이것은 단순한 집중력이 아니다. 그녀는 복잡한 시스템을 이해하기 위해 현상의 껍데기가 벗겨지고 핵심 원리만 남을 때까지 기다리는 인내심을 루틴화했다. 테슬라에서 모델 X의 팔콘 윙 도어와 같은 난해한 하드웨어 문제를 해결할 때도, 오픈AI에서 추상적인 AGI 개념을 잡을 때도 그녀는 '지루한 몰입'을 통해 남들이 보지 못하는 솔루션을 찾아냈다. 그녀의 책상 위에는 화려한 로드맵 대신, 당장 해결해야 할 가장 본질적인 수학적, 공학적 질문들이 놓여 있다. 그녀에게 혁신이란 지루함을 견딘 끝에 얻어지는 명료함이다.
- 처리 루틴: '할머니 테스트'와 극단적 단순화
복잡한 기술을 다루는 엔지니어들은 종종 자신의 지식을 과시하고 싶은 유혹에 빠진다. 그러나 무라티는 정반대의 루틴을 가지고 있다. 그녀는 모든 기술적 결과물을 '할머니 테스트'라는 필터에 통과시킨다.
"할머니가 이해할 수 없다면, 우리가 아직 제대로 모르는 것이다."
그녀는 오픈AI CTO 시절, 개발팀이 가져온 최첨단 모델의 성능 지표보다 "그래서 이걸 누가, 어떻게 쓰는데?"라는 질문을 먼저 던졌다. 그녀는 챗GPT의 인터페이스를 설계할 때, 사용자가 '프롬프트 엔지니어링'이라는 새로운 기술을 배우지 않아도 마치 사람과 대화하듯 자연스럽게 쓸 수 있어야 한다고 고집했다.
이 루틴은 그녀의 커뮤니케이션 방식에도 적용된다. 그녀는 내부 회의에서 현란한 기술 용어를 사용하는 것을 지양한다. 대신 엔지니어, 디자이너, 정책 입안자가 모두 이해할 수 있는 '공통의 언어'로 문제를 재정의한다. 이는 그녀가 다트머스 공대 시절 포뮬러 레이싱카를 만들며 체득한 것이다. 기계공학도였던 그녀는 직접 부품을 깎고 가공하며, 설계도면상의 이론과 실제 현장의 괴리를 몸으로 익혔다. 설계자가 현장의 언어를 쓰지 않으면 결과물은 나오지 않는다는 사실을 뼈저리게 깨달은 것이다. 무라티의 '단순화 루틴'은 기술적 난이도를 낮추는 것이 아니라, 기술의 진입 장벽을 낮춰 사용자 경험을 극대화하는 고도의 전략적 행동이다.
- 실행 루틴: 가설 검증의 무한 루프, '반복적 배포'
무라티의 업무 스타일을 규정하는 단 하나의 단어를 꼽자면 '반복'이다. 그녀는 "완벽한 제품을 만들어 한 번에 출시한다"는 워터폴 방식을 혐오한다. 대신 그녀는 "가설 수립 → 빠른 배포 → 데이터 수집 → 수정"이라는 사이클을 하루 단위, 심지어 시간 단위로 쪼개어 실행하는 루틴을 조직에 심었다.
테슬라에서 일론 머스크와 일하며 배운 "불가능해 보이는 것도 빠르게 시도하고 실패하며 길을 찾는다"는 정신은 오픈AI에서 '반복적 배포'라는 정교한 시스템으로 진화했다. 챗GPT를 '제품'이 아닌 '연구 프리뷰'로 출시한 것은 그녀의 이러한 루틴이 반영된 결정이었다.
그녀는 사무실에 앉아 가설을 세우는 것보다, 불완전하더라도 세상에 내놓고 깨지는 것을 선호한다. 그녀는 이를 "현실과의 충돌"이라고 부른다. 연구실의 진공 상태에서는 결코 알 수 없는 모델의 '파손 지점'을 찾기 위해, 그녀는 매일 아침 전날의 사용자 피드백 데이터를 확인하는 것으로 하루를 시작한다. 수백만 명의 사용자가 남긴 로그는 그녀에게 단순한 데이터가 아니라, 다음 스텝을 결정하는 나침반이다. 그녀의 실행 루틴에서 '실패'는 없다. 오직 '수정해야 할 데이터'만 존재할 뿐이다.
인물 사진 출처: Wikimedia Commons · 크레딧: https://www.heute.at/i/chaos-bei-openai-muss-jetzt-auch-mira-murati-gehen-120005373/doc-1hfml7hqb4, Patrick T. Fallon · 라이선스: CC BY 4.0
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