유튜브 영상 덕분에 베트남계 미국인 남성이 직업 방향을 바꾸다

평범한 길을 벗어나 여행하다

런던에서 자란 칸은 베트남과의 인연을 주로 어머니와 가족을 방문하며 쌓은 경험에서 비롯되었습니다. 그는 항상 자신의 뿌리에 대해 더 깊이 이해하고 싶어 했습니다.

2020년, 코로나19 팬데믹이 발발했고, 칸은 케임브리지 대학교에서 경제학 과정을 마쳤습니다. 경제학을 전공한 그는 AI가 경제 및 사회 문제를 해결하는 데 얼마나 큰 힘이 될 수 있는지 깨달았고, 그 덕분에 이전에는 생각지도 못했던 새로운 방향을 열 수 있었습니다. 당시 영국은 거의 완전히 봉쇄되어 있어, 새로운 분야로의 전환이나 진로 개척이 어려웠습니다. 하지만 동시에 칸은 지금이 바로 진로에 대한 압박감에 휩쓸리지 않고 자신이 진정으로 원하는 것을 추구할 적기라는 것을 깨달았습니다.

칸은 유튜브 유명 팟캐스트 채널을 통해 베트남어를 자주 배우고 있습니다. 그러다 우연히FPT 소프트웨어(FPT Corporation)의 AI(CAIO) 디렉터인 응우옌 쑤언 퐁 박사가 진행하는 팟캐스트 에피소드를 접하게 되었습니다. 영상에서 퐁 박사는 베트남 AI의 잠재력, FPT의 대규모 AI 프로젝트, 그리고 특히 FPT AI 레지던시 청년 인재 양성 프로그램에 대해 이야기합니다.

그 순간은 칸이 더 명확한 미래를 보는 데 도움이 된 "문"이 되었고, 동시에 그의 오랜 소원, 즉 고국과 더 깊은 관계를 맺기 위해 뿐만 아니라 그가 점점 더 관심을 갖게 된 분야인 AI를 추구하기 위해 베트남으로 돌아가는 것이 실현되었습니다.

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FPT AI 레지던시에서의 스테판 반 칸(Stefan Van Khanh).

위대한 포부를 위한 발판

베트남으로 돌아와 FPT AI 레지던시에 합류했을 당시, AI 기반은 없었지만, 선도적인 전문가들의 지도, 재능 있는 동료들과의 교류, 그리고 MILA와 같은 명문 연구 기관들과의 협력 기회 덕분에 그는 빠르게 첫 성과를 거두었습니다. 칸 씨는 "AI 레지던시는 단순히 교육하는 데 그치지 않고 어려운 문제에 도전하고 진정한 가치를 창출하는 정신을 함양하도록 격려합니다. 덕분에 베트남에서 AI를 자신 있게 추구할 수 있게 되었습니다."라고 소감을 밝혔습니다.

현재까지 반 칸은 세계에서 가장 권위 있는 AI 컨퍼런스인 NeurIPS와 ICLR에서 채택 및 발표된 두 편의 과학 논문의 주저자가 되었습니다. 이 컨퍼런스에는 해당 분야의 선도적 지식인들이 모이는데, 이는 그의 연구가 국제 학계에서 인정받고 있음을 의미합니다.

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슈테판과 다른 "AI 레지던트"들이 과학 프로젝트를 발표합니다.

그의 논문 "타원형 주의(Elliptical Attention)"는 표현 붕괴(Representation Collapse)를 줄이고 견고성(Robustness)을 높이는 트랜스포머(AI에서 널리 사용되는 심층 신경망 아키텍처) 구축에 대한 새로운 접근법을 제안합니다. 그의 두 번째 논문 "밀집된 클러스터는 전문화된 전문가를 만든다(Tight Clusters Make Specialized Experts)"는 신경망 구성 요소의 전문화를 높이고 복잡한 작업에서 AI 시스템의 성능을 향상시키는 방식으로 심층 학습 모델을 구성하는 방법을 탐구합니다.

스테판은 NeurIPS 2024에서 주저자로서 타원형 주의에 관한 논문을 발표했습니다.

FPT AI 레지던시에서의 경험을 공유하며 칸은 이렇게 말했습니다. "베트남 동료들로부터 많은 것을 배웠을 뿐만 아니라, 그들의 AI 정복 정신에 깊은 감명을 받았고, 스스로 더 높은 기준을 세우도록 동기를 부여받았습니다. 무엇보다도 AI 레지던시 덕분에 귀국했을 때 제 커리어에 새로운 의미와 방향을 찾을 수 있었습니다."

FPT AI 레지던시를 졸업한 후, 칸은 명문 대학에서 박사 학위를 취득하며 산업 연구소의 연구원이 되는 꿈을 꾸고 있습니다. 칸은 이러한 배경을 바탕으로 세계 AI 연구계에 기여하고, 베트남의 젊은 세대가 AI 정복의 여정을 계속하도록 영감을 불어넣을 수 있다고 믿습니다.

"연구를 시작할 때는 열린 마음을 가지세요. 처음에는 주제가 낯설거나 자신의 전문 분야와 관련이 없어 보일 수 있지만, 깊이 파고들수록 열정과 지식 사이의 예상치 못한 연결고리를 발견하게 될 것입니다. 머신러닝은 끊임없이 진화하는 분야로, 다양한 분야의 아이디어를 끊임없이 흡수합니다. 때로는 외부의 관점이 여러분의 커리어에서 가장 중요한 돌파구로 이어질 수도 있습니다."라고 칸은 예비 학생들에게 조언했습니다.

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