벨 연구소가 성공했던 이유

• Bell Labs는 거대한 예산보다 제작자·연구자 중심 문화와 장기 자율성이 결합될 때 기초 연구와 실용 발명이 함께 나올 수 있음을 보여줌
• Mervin Kelly는 재능 있는 사람을 고른 뒤 수년 단위로 문제를 맡겼고, 상시 관리보다 급진적 자유와 책임감 있는 호기심을 더 중요하게 봄
• 2차 세계대전 동안 Bell Labs는 British Magnetron 개선, Bazooka, 대공포 제어 전자컴퓨터, 음향 유도 어뢰, 근접 신관, SONAR, pulse code modulation, Nike 미사일, klystron 등에 관여함
• 쇠퇴의 원인은 Ma Bell 해체만으로 설명하기 어렵고, 현대 연구 환경의 MBA식 지표 문화, 연구비 신청, 좁은 생산성 압박이 창의적 탐구 시간을 줄임
• Bell Labs식 조직을 재현하려면 훌륭하고 야심 있는 사람을 모아 서로 섞이게 하고, 긴 탐색 시간을 보장하며, 결과가 나오면 제작자에게 넘겨 빠르게 확장할 수 있어야 함

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Bell Labs의 출발점: 제작자가 만든 연구 조직

• Alexander Graham Bell은 hydrofoil, 금속 탐지기, 광학 데이터 전송, 항공, 유전학, 음향학, 초기 전기화 등 여러 분야에 관심을 가진 다산적 제작자이자 연구자였음
• Bell은 첫 대규모 유동성 이벤트 이후 Volta Laboratory and Bureau를 세웠고, 연구 방향과 재원을 제공한 뒤 결과물의 공을 동료들이 받도록 허용함
• Mervin Kelly도 이 태도를 공유했고, 1920년대 말부터 1930년대에 교수들이 눈여겨본 재능 있는 인물들을 Bell Labs로 끌어들임
  • 이들은 별, 전화선, 라디오, 직접 만든 가정용 무선 장치 등에 강한 호기심을 가진 사람들이었음
  • 거의 모두가 직접 무선 장치를 조립해 보고, 소리를 공기 중에서 끌어낼 수 있음을 경험한 사람들이었음

“천재는 관리하지 않는다”는 운영 방식

• Bell Labs의 전신은 제작자와 연구자가 만들었고, 초기부터 제작자와 연구자가 이끌었음
• Kelly는 “천재를 어떻게 관리하는가? 관리하지 않는다”는 원칙에 가까운 방식으로 조직을 운영함
• 2차 세계대전 동안 Bell Labs는 여러 군사·전자 기술 프로젝트에 기여함
  • British Magnetron을 2개월 안에 역공학하고 개선함
  • Bazooka 제작을 도움
  • 대공포를 반자율적으로 제어하는 전자컴퓨터를 만듦
  • 음향 유도 어뢰, 근접 신관, echo-ranging SONAR, pulse code modulation, 최초의 대공 미사일 Nike, klystron을 발명하거나 개발함
• Kelly는 이런 프로젝트들을 마이크로매니지하지 않았고, 사람들은 하고 싶어서 일했으며 전쟁 뒤에도 그 방식이 이어짐

더 큰 예산만으로는 재현되지 않음

• Bell Labs가 Ma Bell의 해체와 함께 사라졌다는 설명은 대체로 맞지만, 더 깊게는 자신이 만든 정보화 시대의 희생자가 된 면이 있음
• Bell Labs 초기의 AT&T보다 더 큰 재원을 가진 비영리·기업 조직은 존재했음
  • AT&T가 Bell Labs를 시작했을 때 매출은 현재 가치 기준 130억 달러 미만이었음
  • Kelly가 연구소 기반을 닦던 대공황 시기 AT&T 매출은 현재 가치 기준 220억 달러였음
  • Google은 2006년부터, Microsoft는 1996년부터, Apple은 1992년부터 인플레이션 조정 기준으로 당시 AT&T보다 더 많은 매출을 냄
• 이 기업들은 연구에 투자했지만, Bell Labs와 같은 조직을 만들지는 못함

학계의 시간은 연구보다 행정으로 이동함

• 학계에서는 커리어 정점의 과학자들이 연구보다 연구비 신청서 작성에 더 많은 시간을 쓰는 문제가 커짐
• 1975년부터 2005년 사이, 상위권 대학 과학자들이 연구에 쓰는 시간은 20% 줄었고 서류 작업 시간은 100% 늘어남
  • 관련 연구는 연구 시간이 주당 약 10시간 감소하는 장기 하락을 보였다고 밝힘
  • 해당 연구: Making time for science
• 다른 연구에서는 천문학 분야 책임연구자가 보조금 신청 하나에 110시간 이상, 즉 약 한 달을 쓴다고 봄
  • 보조금 성공률이 20%라서 성공적인 연구자도 1년에 두 건 이상 신청하게 됨
• 젊은 과학자에게는 상황이 더 가혹하며, 20대가 주요 대학에서 자기 연구실을 운영하는 사례는 보기 어려움
• Peter Higgs는 현재 분위기에서는 1964년에 했던 일을 할 만큼의 평화와 조용함을 얻기 어렵고, 오늘날에는 생산성이 충분하지 않다고 평가돼 학계 일자리를 얻지 못했을 것이라고 말함

MBA식 지표 문화가 자유를 좁힘

• 문제의 핵심은 좁게 정의된 생산성과 책임성을 과도하게 중시하는 MBA 문화에 있음
• Bell Labs 같은 조직을 만들기 어려운 이유는 똑똑한 사람에게 급진적 자유와 자율성을 주는 조건을 받아들이지 못하기 때문임
  • 시간을 낭비할 자유
  • 자원을 낭비할 자유
  • 무엇을 어떻게 할지 스스로 정할 자율성
• Claude Shannon은 최종 가치나 세상에 대한 가치와 무관하게 관심사를 좇았고, 완전히 쓸모없는 일에도 많은 시간을 썼다고 말함

Kelly의 역할은 관리자보다 후원자에 가까웠음

• 1947년 12월 23일 트랜지스터가 처음 시연될 때 Mervin Kelly는 초대받지 않았고, Bardeen과 Brattain이 무엇을 하고 있는지도 몰랐음
• Kelly는 연구자들이 준비가 됐을 때 말할 것이라고 봤고, 상사를 감동시키려는 욕망을 부식적 힘으로 여김
• 새 발견과 발명은 1~2주 간격으로 계층을 거쳐 Kelly와 리더십에 천천히 올라갔음
• Kelly의 모델에서 그는 고용주라기보다 후원자였음
  • 문제를 건네고 몇 년 뒤 확인하는 방식이 가능했음
  • 핵심 질문은 “누군가 빈둥거리면 어떻게 막는가”가 아니라 “보모가 필요한 사람에게서 정보이론을 왜 기대하는가”였음

사람과 문제를 고르는 취향

• Bell Labs가 작동한 바탕에는 Kelly의 사람과 문제를 고르는 취향이 있었음
• Kelly는 내적 추진력과 더 알고 싶어 하는 갈증을 가진 사람을 식별할 수 있었던 인물로 그려짐
• Richard Hamming의 “You and Your Research” 일화에서는 John Tukey의 방대한 지식과 추진력이 강조됨
  • Hamming은 Tukey가 자신보다 약간 어리다는 사실을 알고 놀랐음
  • Bode는 Tukey가 여러 해 동안 그만큼 열심히 일했기 때문에 그만큼 많이 안다고 답함
• Bell Labs의 인물상은 밤마다 “내가 인생에서 무엇을 하고 있는가, 가치 있는 것을 아무것도 이루지 못했다”고 묻는 사람들에 가까움
  • 높은 성실성
  • 높은 개방성
  • 특정 방향으로 강하게 작동하는 신경증적 성향

Bell Labs식 조직 설계

• Bell Labs식 조직에는 자유와 인내만으로는 부족하며, 다음의 조직 설계가 필요함
  • 좋은 취향으로 위대하고 야심 있는 사람을 찾음
  • 그들을 다른 위대하고 야심 있는 사람들로 둘러쌈
  • 똑똑하고 기술적인 제작자들을 주변에 배치함
  • 필요할 때 두 집단을 교차 수분시킴
  • 사람들이 매일 서로 이야기하게 만듦
  • 서로 가르치도록 학교를 만듦
  • 모두가 공부하고 개선하도록 장려함
• 조직이 활발히 움직이고 자기 정체성을 갖게 되면 리더는 다음을 수행함
  • 취향을 사용해 연구자에게 줄 문제를 선별함
  • 필요하면 수년 동안 생각할 자유를 줌
  • 제작자에게 명시적으로 넘겨줌
  • 제작자가 작동하는 결과물을 만들면 빠른 확장과 실행을 강조함
  • 필요에 따라 바깥으로 확장함

1517 Flux의 재현 시도

• 1517의 general partner Danielle Strachman과 Michael Gibson은 Bell Labs가 작동한 이유를 이해하는 인물들로 소개됨
• VC 펀드는 개방형 자유를 제공하는 데 한계가 있지만, 그런 공간과 커뮤니티를 의미 있게 흉내 낼 수 있음
• 1517’s Flux는 사람에게 10만 달러를 투자하고, KPI나 즉각적 진척을 요구하지 않은 채 몇 달 동안 탐색하도록 두는 프로그램임
• 더 많은 조직이 이런 접근을 시도하면 또 다른 Bell Labs를 볼 수 있으리라는 기대가 남아 있음

[GN⁺]

Hacker News 의견들

• AT&T가 독점 지위를 유지하는 조건으로 매년 매출 또는 이익의 일정 비율을 연구에 투자해야 했고, 그 결과 동의명령의 일부로 Bell Labs가 사실상 강제 지원됐다는 얘기임
  AT&T는 수익성이 매우 높은 전화망을 바꿀 의지가 없었기 때문에, 독점 조건을 충족하는 방식으로 기초 연구를 수행했음
  수십 년 뒤 AT&T가 Baby Bells로 분할되고 동의명령이 사라지면서 Bell Labs는 법적으로 보장된 최소 자금이 없어졌고, 예측 가능한 6개월 배당만 보는 MBA식 경영 아래 운명이 정해졌다고 봄
  이 이야기에서 자금 조달 모델은 핵심 요소임

  • 그럴듯하지만, The Idea Factory에서는 다르게 설명함
    저자들에 따르면 전화망을 운영하던 AT&T와 장비를 만들던 Western Electric은 그 이전부터 각각 연구 부서를 갖고 있었고, 중복 연구가 많다는 걸 발견한 뒤 통신 시스템의 하드웨어와 소프트웨어 양쪽을 위해 하나의 연구 조직을 만들었다고 함
  • 근거가 필요함
    보이는 자료로는 동의명령에 AT&T가 Bell Labs에 매출의 특정 비율을 투자해야 한다는 명시적 항목은 없었고, 연구 지원은 반독점 압박을 피하고 규제 당국의 호의를 유지하기 위한 전략적·평판적 선택에 가까웠음
  • Baby Bells도 Bell Labs의 일부를 가져가 Bellcore로 이름을 바꿨고, 그 조직은 10년 정도 더 살아남았음
    석사 과정 중 그곳에서 인턴을 했는데, 한동안은 진지한 연구가 이뤄지는 훌륭한 곳이었음
    Wikipedia에 따르면 지금도 다른 이름으로 어느 정도 남아 있음: https://en.wikipedia.org/wiki/Iconectiv
  • 이건 전부 틀렸음
    Bell Labs는 1925년 1월에 시작했고 현재는 Nokia 소유임
    MFJ는 1984년이었으니 사실 확인이 필요함
  • 부모님이 그 시기 AT&T에서 일해서, 그 서사는 어릴 때부터 많이 들으며 자랐음
    내 세부 연표는 틀렸을 수 있고 이제 직접 여쭤볼 수도 없지만, 여기서 말한 흐름은 매일 집에 가져오던 직장 내 드라마와 토론에 잘 들어맞음

• Bell Labs가 지배적 연구 조직으로 성장한 시대에는, 관리 가능한 수의 매우 유능한 과학자들이 자금 지원 기회보다 많았던 환경이 있었음
  오늘날에는 과학자가 훨씬 더 많지만, 잠재력을 제대로 판별하기엔 수가 너무 많고 모두가 큰 영향을 낼 수 있는 것도 아님
  “황금기를 재현하자”는 서사에는 대개 당시 생태계가 지금과 완전히 달랐고, 그 황금기가 끝난 것도 여전히 유효한 체계적 이유 때문이었다는 비판이 가능함
  특히 MBA 경영만 탓하면 왜 MBA들이 등장했는지, 왜 다른 대규모 관리 방식보다 선호됐는지, 몇 년과 인사 이동만 지나도 다시 그 상태로 돌아가지 않으려면 어떻게 해야 하는지 설명하지 못함
  전체적으로 글은 인상적이지만 1517이 구체적으로 무엇이 그렇게 다른지는 설득하지 못했음

  • 현실적으로는 그때와 같은 수준의 영향을 내기도 훨씬 어려움
    낮게 달린 열매뿐 아니라 대부분의 쉬운 성과가 이미 수확됐기 때문임
  • MBA가 등장한 이유가 무엇이든, 적어도 효과적인 관리자라서 그런 건 절대 아님
    오히려 사회 계급 현상에 가까워 보이고, 소유 계층의 언어를 쓰기 때문에 신뢰를 얻는 듯함
  • 과학자가 과잉인 게 아니라, 종신 교수직 같은 선호되는 일자리가 줄고, 산업계의 비효율적인 호황·불황 주기와 사람-일 매칭 시스템이 나쁜 것임
    물리과학에서는 국소 최솟값과 동역학적 함정의 존재를 잘 알면서, 사회를 볼 때는 MBA가 존재한다면 왜 존재하는지만 따지고 지금 이 시점에 다른 관리자보다 선호될 만한지도 따져야 한다는 개념을 잃어버림
    과학자로서 동료들 중 기대보다 지적으로 덜 뛰어난 사람이 많다고 느끼지만, 동시에 나 자신의 어리석음에도 자주 놀람
    큰 영향을 내지 못하는 과학자도 과학의 필수 일부이고, 여기서는 Kuhn의 생각이 떠오름
    정의상 모두가 최상위 연구자가 될 수는 없음
    https://ncses.nsf.gov/surveys/earned-doctorates/2023의 표 1-1과 https://nces.ed.gov/programs/digest/d16/tables/dt16_101.10.a...를 5분만 보면, 인구로 정규화했을 때 과학 박사 배출 비율은 수십 년 동안 비슷했음을 볼 수 있음
    그다음은 현대 사회가 필요로 하거나 수행하는 과학·공학 일이 전체 일에서 차지하는 비율이 줄고 있는지, 그리고 그것이 인구나 사회 발전에 따라 확장되어야 하는지의 문제임
    기술의 복잡성 증가, 생산적인 분야의 수, 인류가 맞닥뜨린 위기와 더 야심 찬 목표, 박사 과정의 국제 학생 비중을 생각하면 오히려 과학자를 적게 배출한다고 볼 수도 있음
    매년 졸업하는 MBA는 박사보다 훨씬 더 많음
  • “너무 많아서 판단하기 어렵다”는 말은 지각변동의 좋은 증상으로 보임
    보통은 Baumol 효과, 즉 과학 교육과 과학 교육자를 최신 상태로 유지하는 본질적으로 인간적인 작업이 점점 더 어려워지는 현상을 탓함
    특히 더 기계적인 절차를 최적화할 때 얻는 수익, 예컨대 단기적으로는 장부 계산 개선이나 Bell Labs·IBM 후기처럼 종이에서 정보 처리를 옮기는 일이 더 큰 보상을 주는 상황에서는 더 그렇음
    AI나 벤처캐피털이 대학에서 자기 판매형 돌파구로 이어지는 마찰을 줄이는 데 큰 역할을 할지는 의심스럽지만, 우선은 생태계 개선에 대부분의 노력을 쏟아야 함
    원문에는 “사람들이 매일 서로 이야기하게 하라” 같은 옳은 생각도 있음
    그건 이미 HN에서 일어나고 있음
    다만 매일 다른 사람들의 집합이지만, 아이디어는 오래된 것들의 반복일 수도 있음
    대학생에게 팔기 좋은 주된 활용 사례가 기존 지표를 게임하는 것이라면 VC는 도움이 안 될 것이고, RFS에서도 교육기술은 보이지 않음
  • 전시 기술에는 오늘날 표현으로 제품화되지 않은 낮게 달린 열매가 많았음
    레이더, 컴퓨터, Enigma 해독기, 레이저, 재료과학에 큰 영향을 준 덜 보이는 발명들—예컨대 포신은 더 튼튼해야 했고 비행기는 더 가볍고 빨라야 했음—이 더 정교한 물건을 만들 수 있게 했음
    원자력 산업 전체와 그 주변도 마찬가지임
    또 다른 요인은 냉전으로, 조금이라도 우위를 얻을 가능성이 있으면 돈을 쓸 유인이 있었음

• “똑똑한 사람을 뽑아 연구실을 주면 된다”는 생각에 대한 흥미로운 반례로, 1970~1986년 IBM Research를 이끈 Ralph Gomory는 이렇게 말했음
  “어딘가에 연구소를 만들고 좋은 사람을 많이 뽑으면 어떻게든 회사에 마법 같은 결과가 나올 거라는 잘못된 관점이 있었다. 나는 믿지 않았다. 그건 작동하지 않았다. 고립된 상태에서 과학만 하는 건 결국 작동하지 않는다. [...] 급진적인 것만 하는 것도 좋은 생각이 아니었다. 돌파구만으로는 이길 수 없다. 너무 드물기 때문이다. 단순한 생각을 만드는 데 몇 년이 걸렸다. 우리는 항상 현재 쓰는 기술을 더 좋게 만드는 일과 돌파적 기술을 함께 해야 한다.” https://youtu.be/VQ0PBve6Alk?t=1480

  • 모든 돌파구는 시장에 내놓기까지 많은 인년의 노력이 필요함
    연구는 좋지만, 연구자 한 명마다 유용한 것을 대량으로 시장에 가져가기 위해 힘든 일을 하는 수천 명이 필요함
  • 최근 1980년대 Atari도 같은 일을 시도했다는 글을 읽었음
    그것도 Alan Kay가 이끌었지만, 시장 변화 때문에 몇 년 뒤 자금 부족으로 접어야 했음
  • 그의 단언 뒤에는 어떤 구체적 데이터가 있는지 궁금함
    아이디어가 드물다는 점은 맞겠지만, 수요·공급 법칙으로 보면 그런 아이디어는 매우 가치가 커야 함
    물론 돈이 중요한 경우에 그렇고, Bell Labs는 돈이 최우선은 아니었을 것 같지만 그래도 불은 켜둬야 함
  • 결국 Bell Labs, Xerox PARC, 어느 정도는 IBM Research에서 나온 놀라운 연구는 후원 기업보다 산업 전체와 세계에 더 큰 이익을 줬음
    이건 내 생애 서구가 이동해 온 자본주의 모델의 특정 약점임
    국가 주도 계획과 연구가 점진적으로 축소되거나 낮게 평가되면서, 기업 소유의 벽을 넘어 이동하는 개선을 위한 공간이 거의 없어졌음
    대신 이런 일은 대체로 오픈소스 영역에서 자발적으로 이뤄지고 있고, 보상은 부족할 가능성이 큼
    기업들이 회사 간 기술 표준 위원회에서 협력할 때는 대개 매우 고통스럽고 결과도 자주 미심쩍음
  • 누가 고립되어야 한다고 했나?
    핵심 차이는 그들에게 자유와 주도권을 주는 것이지, 고립시키는 게 아니었음

• “작동”이 보장되지 않는 것을 감수해야 함
  최선의 사례만 보지 말고, Bell Labs와 비슷했지만 작동하지 않은 버전이 얼마나 있었는지도 조사하고 논의해야 함
  성공담만 보면 오늘날 벤처캐피털 모델도 훌륭하다고 말할 수 있음
  Google 연구소 안에서는 비교적 정체됐던 기술을 바탕으로 OpenAI가 대형 언어 모델에서 해낸 일을 보면 그렇고, 50년 뒤 아무도 Theranos를 기억하지 않는다면 더더욱 그럴 수 있음
  또는 달 착륙과 인터넷을 들어 대형 정부 주도 프로젝트가 “분명한” 길이라고 말할 수도 있음
  문서상으로는 연구소와 VC 게임 모두 많은 아이디어에 자금을 대서, 성공작이 훨씬 많은 실패를 보전하게 하는 구조임
  하지만 둘 다 몇몇 성공 뒤에는 모방적 관리 최적화 문화에 빠졌고, 그 결과 빠르게 역효과를 내는 위험 회피로 이어졌음
  대학도 논문을 내지 않으면 도태되는 문화로 같은 일을 했음
  자기 성공의 희생자들임
  그러니 아직 그 주기를 겪지 않은 새로운 개척지형 자금원을 찾거나, 통제와 보장 수익을 원하는 인간의 욕망을 깨는 방법을 찾아야 함

  • 오늘날 VC 모델이 훌륭하다는 말은 실제로는 꽤 끔찍함
    사회 전체에 중요한 “무엇을 어디서 개발할지”의 선택을, 선출되지 않은 부자들이 더 많은 돈을 벌려는 손에 넘기는 구조이기 때문임
    그중 상당수가 미래 사회를 기술 파시즘적 지옥으로 보려는 특정 관점과 프로젝트를 갖고 있다면 더 나빠짐
    VC 모델이 준 것의 압도적 다수는 사기이거나 윤리적으로 매우 의심스러운 서비스였고, 어디서나 사람들을 감시하고, 실질 문제를 많이 풀지 못한 채 사람들에게서 돈과 가치를 최대한 짜내려 했다고 볼 수도 있음
    이 모델 자체도 문제 해결과 상충함
    문제 해결은 돈이 들고 되돌아오는 게 없으며, 본질적으로 수익성이 낮기 때문에 어떤 해결책도 점점 더 엔시티피케이션될 운명임
  • Bell Labs에는 사실상 무한한 돈이 있었음
    소유주들은 누군가 전화를 들 때마다 돈을 벌었고, 모든 사업이 그렇게 사회에 깊이 박혀 있는 건 아님
    자체 연구소를 만들고 싶어 하는 이사회가 있는 회사도 더 높은 권력인 Wall Street에 답해야 하며, 그들은 가능한 한 짧은 시간에 최대 이익을 내도록 강제함
    거기에 가장 빨리 도달하는 길은 비용 절감이고, 특히 열매를 맺지 않을 수 있는 장기 연구 비용을 자르는 것임
    그런데 Theranos를 잊기까지 왜 50년이나 기다리나? https://www.nytimes.com/2025/05/10/business/elizabeth-holmes...

• 아직 안 봤다면 YouTube의 AT&T Tech Channel에 있는 AT&T Archives를 추천함
  미국 기술사의 정말 놀라운 컬렉션임
  https://www.youtube.com/playlist?list=PLDB8B8220DEE96FD9

• 가까운 가족이 냉전 시기 Bell Labs에서 일했는데, 그에 따르면 이유는 아주 단순함
  큰 그림의 동기, 즉 전쟁과 그 뒤의 냉전이 있었음
  그 큰 동기가 사라지자 그런 조직 구조, 혹은 구조의 부재는 같은 방식으로 작동하지 않았음
  결국 다른 댓글에서 말한 것처럼 “똑똑한 사람들은 이제 조직 안에서 그런 자유를 원하지 않고, 직원에게 그런 자유를 주면 많은 사람이 이용만 하고 아무것도 하지 않는다”는 일이 생김
  grep은 전쟁에 쓰이지 않았다고 말할 수도 있지만, 더 큰 그림과 연결된 훨씬 큰 노력의 부산물로 나온 것임
  최근 인류 역사 대부분에서 이건 사실이었음
  Fourier도 Napoleon의 원정 대부분에 참여했고, 파형 분해 작업은 탄도학이라는 큰 그림의 작업에서 나왔음

  • 결국 두 초부유 적대국이 자율 로봇 전쟁을 벌여야 설거지하는 로봇을 얻게 된다는 뜻인가?
  • 전쟁은 인류가 할 수 있는 최선이자 최악의 일임
    서로 죽이는 건 무의미하지만, 죽음의 임박한 위협과 적을 파괴한다는 생각은 함께 일하고 혁신적이며 불가능해 보이는 일을 해내게 만드는 가장 강력한 동기임

• “Bell Labs가 없는 이유는 Bell Labs를 만들기 위해 필요한 일, 즉 똑똑한 사람들에게 급진적 자유와 자율성을 주는 일을 우리가 꺼리기 때문”이라는 주장에 동의하지 않음
  내 관찰로는 똑똑한 사람들은 적어도 조직 안에서는 더 이상 그런 걸 원하지 않음
  직원에게 이런 자유를 주면 많은 사람이 이용만 하고 아무것도 하지 않음
  생산적인 사람들, 급진적 자유와 자율성에서 잘 해내는 가장 똑똑한 사람들은 차라리 독립적으로 일함
  왜 아니겠나? 혁신을 해내는 쪽이라면 급여보다 지분 가치가 훨씬 크기 때문임
  안타깝게도 그래서 Bell Labs가 필요한 혁신은 예전만큼 흔하지 않음
  다행히 지금은 한 사람이 1960년대 엔지니어보다 훨씬 많은 일을 할 수 있고, 혁신의 최전선도 과거보다 훨씬 넓어졌음
  예전에는 글의 논지에 동의했지만, 그런 자유와 자율성을 원하는 사람을 뽑는 일은 거의 불가능에 가까웠음
  그런 사람들은 조직의 필요를 넘어섰기 때문이라고 봄

  • 이 부분은 글에서 이미 다뤘음
    “대부분의 창업자와 임원은 이 생각에 움찔한다. 결국 누군가 그냥 놀지 못하게 막는 게 뭐냐고 묻는다. Kelly라면 그건 잘못된 질문이라고 할 것이다. 올바른 질문은 ‘보모가 필요한 사람에게서 왜 정보이론을 기대하느냐’다.”
    Richard Hamming의 이 말도 웃김
    “Hamming, [Tukey]가 그 오랜 세월 동안 일한 만큼 열심히 일했다면 네가 얼마나 많이 알게 됐을지 놀랄 거야.” 나는 그저 사무실을 빠져나왔다
  • 내 경험은 전혀 달랐음
    몇 년 동안 상당한 자율성과 주도권을 가진 팀에서 일했는데, 모두는 아니어도 대부분은 자연스럽게 기대에 부응했음
    사람들은 좋은 일을 하고 싶어 하고, 자신이 좋은 일을 하고 있다고 느끼고 싶어 함
    신뢰받고 안전하다고 느끼는 환경을 만들면 기대에 맞춰 올라옴
    게으른 사람보다, 너무 열심히 일하지만 “좋음”의 기준이 어긋나 서로 발을 밟는 사람들이 훨씬 더 어려웠음
    단순히 비효율적인 사람은 우회하기 쉽기 때문임
    물론 시도한 것들 중 많은 건 실패했음
    하지만 성공한 것들이 그 이상을 보상했음
    프로그래밍과 정량 모델링은 본질적으로 높은 레버리지를 가진 활동이고, 리더십이 예측 가능성을 명분으로 그 레버리지를 모두 제거하지 않는 한 성공작은 실패작을 충분히 보전함
  • “그 자유와 자율성을 원하는 사람을 뽑기 거의 불가능했다”는 말이 흥미롭고, 나는 정말 그런 일을 하고 싶음
    이미 분자 시뮬레이션을 위한 맞춤형 칩 설계를 하려고 계획 중이지만, 사업 쪽은 별로 맡고 싶지 않음
    부자가 되어 회사를 팔기보다는 유급 연구소에서 일하는 쪽이 훨씬 좋고, 혼자보다 팀으로 훨씬 더 많은 일을 할 수 있음
    나는 홈스쿨링을 했고, unschooling과 TJEd 철학 영향도 있어서 늘 스스로 프로젝트를 골라 왔음
    때로는 제너럴리스트 연구자가 부족한 이유가 교육 때문인지 궁금하고, 그것도 정말 해보고 싶은 분야임
  • “똑똑한 사람은 더 이상 조직이 필요 없다”는 말은 이해됨
    혼자 하는 게 어느 때보다 매력적인 시대임
    그래도 어떤 일들은 정말 공유된 자기장 같은 환경에서만 일어난다고 생각함
    혼자 할 수 없어서가 아니라, 다른 똑똑한 사람이 나를 번쩍이게 만드는 순간은 혼자서는 일어나지 않기 때문임
  • “직원에게 이런 자유를 주면 많은 사람이 이용만 하고 아무것도 하지 않는다”는 말은 사실이 아니고, Bell Labs가 오늘날 없는 이유 중 하나인 냉소적 인간 불신 사고방식 그 자체임
    모두가 거액을 벌고 싶어 하거나 무지개 끝의 황금 냄비 약속에 움직이는 건 아님
    충분한 보상을 받고 편안하게 살거나 가족을 돌볼 수 있으면서, 자기 재능을 쓰고 자기 분야에서 혁신할 수 있다면 그것만으로도 충분함
    “내 노력으로 버는 돈을 다른 모든 것보다 계속 극대화해야 한다”는 VC가 부추긴 왜곡된 주문도 오늘날 Bell Labs가 없는 이유의 일부임
    그런 사람 중 하나지만, 당신이 쓴 사고방식을 보면 왜 그런 사람들을 채용하지 못하는지 놀랍지 않음

• 복잡한 문제라고 생각함
  미국의 많은 대형 기술 기업에는 여전히 꽤 큰 연구 조직이 있음
  Bell Labs는 당시 전화 독점의 일부였기 때문에 확실히 기념되지만, AT&T는 실제로 Multics와 관련된 운영체제 개발에서 물러났고 Unix는 Ritchie와 Thompson이 거의 근무 외 시간에 진행한 프로젝트였음
  과거만큼 지배적인 기업이 많지 않은 건 사실임
  하지만 Microsoft 같은 회사도 여전히 중요한 연구 조직을 갖고 있음
  눈길을 끄는 연구 발전이 예전보다 더 어려워졌는지는 모르겠지만, 일부 대형 기술 기업은 여전히 장기적 발전에 많은 돈을 넣고 있음

  • F#과 TypeScript는 매우 인상적임
    우리는 엄청난 혁신에 익숙해졌을 뿐임
    Unix는 아니지만, TypeScript는 그만큼 인상적이라고 봄
    Haskell에 맞먹는 JavaScript용 외골격 같음
    VSCode와 WSL도 마찬가지임
    대형 언어 모델에도 감탄하지 않는다면 대체 뭘 보고 감탄할 건가
    어쩌면 옛 시절에 대한 향수일 뿐임
    양자컴퓨팅도 나오고 있고, 오픈소스 혁명은 Tor, Bitcoin, Redis, Linux를 만들어냈음
    지금은 황금기라고 생각함
    그리고 한 곳에서만 나오는 게 아니라서 오히려 더 좋음
  • 누적된 과학 발전이 커질수록 근본적 진전이 드물어지는 건 자연스러움
    근본적으로 새로운 것을 기여하려면 이미 해낸 것 너머를 보기 위해 더 멀리 가고 더 높이 올라가야 함
    하지만 미국 기술 기업들은 재무적 이익과 연결되지 않은 사고의 흐름을 자유롭게 좇기 어려울 가능성이 큼
    학계도 꽤 망가져 있음
    사람들은 일반적으로 자유롭지 않고, 경제적으로 실용적 필요에 더 가까운 것을 생각하도록 묶여 있음
    전능한 달러의 족쇄임
    그러니 여러 이유가 겹쳐 더 드물어진 것일 수 있음
  • 혁신을 안정적으로 재현할 수 있다면, 그건 혁신이 아님
    위대한 발명 이야기는 모두 비슷함
    적절한 장소, 적절한 시기, 적절한 환경에 있었던 것임
    다시 말해 “올바른” 환경을 아무리 잘 조성해도 상당한 운이 필요함
    성공했다는 사실이 반복 가능성을 뜻하지도 않음
    최근의 중요한 기술 발전도 독점에서 나왔음
    최근 AI에서 선구적 작업의 대부분은 결국 Google 안에서 AI 연구자들이 해낸 것이었음

• Bell Labs의 연구 문화와 환경을 당사자의 직접 경험으로 알고 싶다면 Richard W. Hamming의 The Art of Doing Science and Engineering을 강력히 추천함
  https://press.stripe.com/the-art-of-doing-science-and-engine...

  • 아버지가 1986년에 Paul Graham이 블로그에 공유한 이 강연 현장에 있었음
    https://paulgraham.com/hamming.html
    정말 대단했다고 하심
  • 거의 1년째 품절임
    AT&T와 Bell Labs를 이야기하는 글에서, Stripe가 틈새 인쇄 도서 재고 유지에 어려움을 겪는다는 점도 흥미로움

• 1517의 Flux처럼 개인에게 10만 달러를 투자하고, 아무 질문 없이 몇 달 동안 KPI나 즉각적 진전을 요구하지 않고 탐색하게 하는 프로그램이 기대된다는 문장에 “미국으로 이주할 수 있고 비자도 도와준다”고 되어 있지만, 이제 미국 시민권자가 아닌 사람에게는 현실적이지 않음
  그 VC가 개인 투자에 얼마나 진지한지는 모르겠지만, 16~22세와 이야기해 보면 온라인에서 잘못 말했다는 이유로 ICE가 학생을 추방한다는 현실 또는 인식 때문에 미국으로 가고 싶어 하는 사람이 거의 없음
  미국 대학과 기업은 두뇌 유출을 겪고 있고, 앞으로 3년 안에 되돌리지 못하면 수십 년 동안 미국 경제의 부담이 될 것임