[혼공단] 혼자 공부하는 얄팍한 코딩 지식 / 혼공단 13기 - 2주차

[혼공단] 혼자 공부하는 얄팍한 코딩 지식 / 혼공단 13기 - 2주차

[기본 숙제] Ch.01(01-3, 01-4) 확인 문제 풀고 인증하기(p.68~69 & p.82~83)

 

[추가 숙제] Ch.02(02-2) 자연어 처리와 생성형 인공지능 강의 듣고 핵심 내용 정리하기(p.101 ~ 103)

자연어 처리

• 사람이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해하고 분석하는 기술
• 사람의 말을 알아듣고 답을 하거나 작업을 진행하는 기술
• 컴퓨터 과학과 인공지능, 언어학의 융합 분야
• 기본 원리 : 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 변환
  • 사람이 말하는 음성을 텍스트로 변환
  • 변환된 텍스트를 컴퓨터가 분석하여 의미 파악
  • 여러 언어학적 기법과 알고리즘을 사용하여 결과 도출
• 응용 분야
  • 음성 인식 : 스마트폰의 음성 비서(애플 시리, 구글 어시스턴트, 아마존 알렉사)
  • 언어 번역 : 구글 번역기, 파파고, 챗봇 등
  • 텍스트 분석 : 대량의 텍스트 데이터를 분석하여 의미있는 정보 추출
    소셜 미디어의 게시글을 분석하여 고객 의견 분석 및 마켓팅 전략 수립 등
• 단점
  • 언어는 매우 복잡하고 미묘한 의미를 가지고 있기 때문에 컴퓨터가 이를 완벽하게 처리하는 데 한계가 있음
  • 데이터 품질과 양에 따라 성능이 좌우될 수 있으며 잘못 학습된 모델은 부정확한 결과를 초래할 수 있음

생성형 인공지능(AI)

• 데이터 분석과 예측을 넘어 새로운 데이터를 만들어내는 기술
• 창의적인 작업을 자동화하여 효율을 높임
• 무한한 아이디어를 제공하며 창의적인 작업의 범위를 넓힘
• 응용 분야
  • 텍스트 생성 : 뉴스 기사 요약, 블로그 포스트 작성, 소설 창작 등
  • 이미지, 음악 생성 : 기존 이미지, 음악 등 샘플을 학습하여 기존에 없던 새로운 이미지, 음악 생성
• 단점과 도전 과제
  • 생성된 데이터 품질과 신뢰성 문제
  • 종종 기존의 저작물을 포함할 수 있기 때문에 생성된 결과물이 원 저작자의 권리를 침해할 수 있음
  • 가짜 뉴스를 생성하거나 사람을 속이는 목적으로 악용될 수 있음

 

혼공단 13기 2주차 소감

인공지능이 발전되면서 일자리 걱정을 하는 사람들이 늘어나고 있다. 내가 엄청난 실력있는 개발자는 아니지만 개인적인 의견으로는 '그렇게까지 걱정할 필요는 없다' 이다. 바로 위 추가 숙제에서 생성형 인공지능의 단점과 도전 과제를 보자. 인공지능이 만들어낸 결과물이 정말 진짜인지 어떻게 알 수 있는가. 인공지능이 결과물을 답하면 그것이 무조건 맞는 것인지 어떻게 판별할 것인가? 그걸 판별하는 또 다른 인공지능을 만들면 된다고 할 수 있는데 그 인공지능은 어떻게 신뢰할 것인가.

결국 최종 판단은 사람이 하는 것이다. 최근 meta CEO 마크 저커버그가 중급 개발자들은 모두 AI로 대체될 거라고 말했다. 그럼 더 이상 개발자는 필요없다는 뜻인가? 아니다. 여기서 말하는 중급 개발자들은 단순히 반복 작업을 하던 개발자들을 뜻한다. 그 이상의 실력있는 개발자들은 여전히 필요하다. 그럼 단순히 생각해보자. 상급 개발자들은 어느 날, 하루 아침에 바로 나타나는 것인가? 우리가 잘 알고 있듯이 초급 - 중급을 거쳐서 상급 개발자가 된다. 상급 개발자라고 하니 이상한데 흔히 엔지니어라고 말한다. 이렇게 실력있는 엔지니어는 하루 아침에 탄생하지 않는다. 즉, 결국 개발자들은 여전히 필요하지만 기존에 반복 작업하던 개발자들은 필요 없어진다는 의미다. 그 차이를 잘 알아야 한다.

사견이 길었지만 결국 하고 싶은 말은 이제 단순히 내 분야에서 하던 일만 계속 하면 안되고 여러가지를 골고루 잘 해야할 것이라고 본다.