안녕하세요, 재주스입니다.
본 포스팅은 'AI, 직업 그리고 성장'에 대한 제 경험/실험/생각을 정리한 글입니다.
요약
- AI를 두려워하지 마세요.
- 세상에 나오는 다양한 AI (LLM/생성형)를 사용해 보고 '내 업무'에 적용하세요.
최대한 흥미롭게 풀어쓰려고 노력했습니다.
공감되거나 궁금한 내용은 댓글 부탁드립니다.
목차
1. LLM / 생성형 AI의 영향력
2. AI가 자체가 아니라, 'AI를 잘 쓰는 사람'이 여러분을 대체합니다
3. AI-powered + X 만이 유일한 생존방법이다
1. LLM / 생성형 AI의 영향력
2023년부터 시작한 chatGPT, 생성형 AI 열풍을 열심히 지켜보며 꼬박 2년이 지나가고 있습니다.
그동안 OpenAI의 chatGPT가 어떻게 우리의 일상에 침투하는지, Google과 Meta 같은 대항마들이 OpenAI로부터 유저를 뺏어오기 위해 어떤 application을 내는지 등 흥미로운 흐름이 있었습니다.
이러한 큰 흐름은 바꾸기 어렵습니다.
이전부터 기업들은 'AI + X'로 전환시도 중이었고, 3~4번의 시행착오를 끝냈습니다.
시행착오는 끝났으니 이제부터 기업이 제시하는 AI 서비스는 큰 임팩트를 보여줄 겁니다.
비단, 기업만이 'AI' 전환시도를 해야 하는 것은 아닙니다.
AI는 이미 우리 삶 속 깊이 들어와 마치 도파민처럼 뇌를 녹이듯 사소한 것들을 바꾸어놨습니다.
공부하는 방식, 일하는 방식, 특히 생각하는 방식 말입니다.
* 뭐만 하면 '어차피 AI가 할 수 있을 텐데 내가 공부해야 하나?'라는 생각 말입니다.
어쨌든, LLM과 생성형 AI는 많은 사람들의 '효율성'을 높이는 결과를 만들어냈습니다.
아니, '효율성'을 뛰어넘어 각 개인의 능력을 한 단계 상승시킨 것 같습니다.
이 부분에 대해서 올해 8월에 회사에서 직접 개인적인 실험을 진행했습니다.
결과가 꽤 재밌습니다.
- 대상 : 연구개발 팀 국가근로 인턴 (어문계열 3학년)
- 태스크 : '주어진 이미지에서 침대를 찾아 모서리를 탐지'하는 Point Detection 개발 (초기 프로토타입 수준)
- 제약조건 : 질문은 하루에 2번만 가능. 단, chatGPT와 클로드를 최대한 활용해야 함
* 참고로 해당 Point Detection은 2020~2021년도에 구현만 잘해놔도 '딥러닝 잘한다' 소리를 들을 수 있었습니다.
위 학생인턴은 어떻게 되었을까요?
당연하게도, 코드는 난잡했지만 해냈습니다.
보고서를 작성해서 저한테 공유하는 데 까지 3주 정도 걸린 것 같습니다.
- 샘플 데이터셋 제작
- RCNN Keypoint Detector 제작
- Loss가 많이 튀고 정확도가 높지 않지만 학습 완료
- Inference 코드까지 구현완료
다시 한번 말씀드리면 이 친구는 '어문계열 3학년' 전공생입니다.
너무 재밌습니다.
2. AI가 자체가 아니라, 'AI를 잘 쓰는 사람'이 여러분을 대체합니다
과거에는 글을 읽고 쓸 줄 아는 것이 기본 소양이었다면, 이제는 "AI 문해력"이 필수인 시대입니다.
- 여기서 AI 문해력이 떨어지는 사람을 AI 문맹이라고 합니다.
- AI 문맹이란 AI의 기본 원리나 작동 방식을 전혀 이해하지 못하는 상태를 말합니다.
- 조금 더 현실적으로 말하자면 내 업무에 LLM/생성형 AI를 사용하지 못하고 있는 상태입니다.
예를 들어, ChatGPT나 MidJourney 같은 AI 도구가 만들어내는 결과물을 무조건 신뢰해도 될까요?
AI는 사람이 설정한 목표와 데이터에 따라 결과를 생성합니다.
따라서 AI를 적절히 활용하기 위해선 그 작동 원리를 이해하고, 결과물을 입맛대로 바꿀 수 있는 능력이 필수적입니다.
한 가지 또 재미있는 사례를 들어볼까요?
어떤 스타트업이 AI를 활용해 고객 데이터를 분석했지만, 알고 보니 분석 결과의 70%가 잘못된 정보였다고 합니다.
이처럼 AI를 활용하더라도, 문해력이 떨어지는 경우 오히려 더 큰 리스크를 초래할 수 있습니다.
또한 많은 사람들이 진심으로 걱정하고 있습니다.
AI가 단순 노동자뿐만 아니라 고급 인력까지 대체할 것이라고 착각합니다.
하지만 현실은 그렇지 않습니다.
AI를 잘 쓰는 1명의 '사람'이 다른 AI 문맹인 사람들을 대체하는 것입니다.
이 말도 많이 들어보셨죠?
여기에도 재밌는 일화가 있습니다.
국내 최고 스타트업의 팀장님이 AWS 생성형 세미나에서 공유해 주신 일화입니다.
- AI R&D 팀에서 신입 연구/개발 인원이 필요한 상황이었습니다.
- 담당 PM이 팀장에게 선택권을 주었습니다.
- 선택 1: 월 300-400만 원 수준의 신입 채용
- 선택 2: 월 100만 원 수준의 생성형 AI 도구 구독
위 AI 연구개발팀 팀장님은 어떤 선택을 했을까요?
네, 생성형 AI 도구를 더 구독하고 내부 인원들을 교육하는 것을 선택했다고 합니다.
저는 이 상황이 무섭고, 두렵습니다.
그래서 어떻게 이 상황을 극복하고 시대에 맞는 능력을 '추가'할 수 있을까 고민했습니다.
3. AI-powered + X 만이 유일한 생존방법이다
이제 여러분이 지속적으로 성장하지 않는다면 안전하지 않습니다.
중요한 것은 AI를 도구로 활용해 자신의 가치를 더 높일 수 있는 방향으로 나아가야 한다는 것입니다.
AI를 두려워하기보다는 AI를 '내 업무'에서 쓰는 방법을 배우는 것이 생존의 킥입니다.
* 제가 지속적으로 강조하고 있습니다만 AI도구를 꼭 자신의 업무에서 활용하는 방법을 익혀야 합니다.
* 몇몇 분들은 업종을 바꾸거나 갑자기 개발자가 되려고 하시는데, 지금 시작하면 어마어마한 노력과 전략이 필요합니다.
저는 이 방식을 'AI-powered + X'라고 부르고 싶습니다.
* 이 단어는 AI + X에서 차용했습니다.
* AI + X는 기업의 기존 제품 및 서비스에 AI 기능을 부착하는 트렌드 (디지털 Transformation)를 표현하는 단어입니다.
네, 저희도 뇌의 일부를 개조해야 합니다.
AI도구를 사용하는 것이 기본이 되어야 합니다.
지난 10월 모 세미나에서 들은 내용입니다.
인류의 일상을 바꾸는 IT 기술은 역대 다음과 같았습니다.
1. 인터넷
2. 모바일
인터넷은 '윈도우/컴퓨터' 덕분에 세상을 바꿀 수 있었습니다.
모바일은 '아이폰'을 만난 덕분에 세상을 바꿀 수 있었습니다.
AI는 '무엇을' 만나 세상을 바꿀까요?
AI는 'LLM/생성형'을 만난 덕분에 세상을 바꿀 수 있을 겁니다
- 블리자드/실리콘밸리 출신 30년 경력의 시니어 개발자 -
AI를 7년째 공부하고 있으며, BK CS 4점대의 최고학회에 논문을 출판하고, 컴퓨터 비전기반의 제품을 만들어 납품/판매를 하고 있는 저에게 너무너무 큰 울림이었으며, 많은 부분 공감이 갔습니다.
7년 동안 아무리 공부하고/연구하고/개발해도 무엇인가 세상이 크게 변하지 않는 찜찜함이 있었습니다.
그 찜찜함은 LLM이 세상을 바꾸는 모습을 관찰하면서 깨달을 수 있었습니다.
기존의 AI는 일반 사용자 혹은 대중이 직접 사용할 수 있는 혁신적인 제품이 없었기 때문에, 그 영향력이 작지 않았을까?
앞으로 모든 부분에서 AI는 LLM/생성형의 이름을 달고 영향을 뿌리고 다닐 예정입니다.
당연하게도 저를 포함한 여러분의 업무에도 영향을 받을 것입니다.
따라서, 우리가 핸드폰을 쓰는 것이 당연한 것처럼 AI (LLM/생성형)를 마치 핸드폰을 쓰는 것처럼 활용해야 할 것입니다.
- 우리 회사는 이미 LLM과 생성형 AI를 야무지게 쓰는 노력을 하고 있습니다.
- AI 기반 회사이다 보니 전 분야 (벡엔드/프런트엔드/Edge 런타임 스크립트/데이터 생성/데이터 분석/모델링)에 사용 중입니다.
- 특히, 데이터 생성 부분에서 다양한 시도를 정말 많이 하고 있습니다.
* 이번에 데이터 생성 활용 부분에 대해서 작게나마 논문도 준비하고 있습니다.
결국 드리고 싶은 얘기는 딱 세 문장입니다.
- AI를 두려워하지 마세요.
- 세상에 나오는 다양한 AI (LLM/생성형)를 사용해 보고 '내 업무'에 적용하세요.
- AI 도구를 쓰면서 앞으로 5년은 걱정 없이 일하고, 다음 트렌드가 오면 또 걱정합시다.
* 물론, 위와 비슷한 흐름으로 또 적응해 나갈 수 있습니다.
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