AI에 문과적 태도는 필요 없어
AI의 가치를 만드는 수단은 개발이라고 부르는 생산과정이다.
통계학이나 경영정보학(MIS) 혹은 투자나 재무학과 같은 수치적인 내용을 다루는 공부들을 소위 공학계열이 아닌 사회계열에 속해서 가르치는 대학도 많다. 나는 그런 대학에서 경영학이나 통계학을 꽤 공부해왔다.
요즘은 많은 회사에서 이런 공부를 한 사람들이 데이터 싸이언스 혹은 데이터 분석이라는 직무를 수행하게 된다(원래 없던 직무다). 그 중에 더 발전되고 큰 네이버라던지 삼성전자와 같이 큰 회사에서는 이 사람들이 AI와 관련된 일을 하기도 한다. AI 전공을 따로 공부하지 않았다면 가장 먼저 통계학을 전공한 사람이 필요하고, 그 밖에 수학이나 경제학, 컴퓨터 공학(CS나 전산)과 같은 공부들을 한 사람들도 하는 추세이지만 AI라는 공부를 배우기만 했고 수학적인 이해가 있다면 그 일을 못할 것은 아니다.
AI에는 다양한 분야가 있어서 조금씩은 다르지만 대게는 전공을 가릴 것은 아니고 오히려 문과나 사회계열쪽의 전공이 매우 유용하다고 본다. 요즘 화제가 되는 ChatGPT는 더 말할 것도 없이 언어학 분야가 중요하고 무언가를 예측하는 AI라면 경제학이 중요한 것 처럼 말이다.
하지만 결정적으로 이 모든 내용들은 코딩을 하지 못하면 할 수 없다. 이 모든 내용을 회사에서 가치로 만들어내는 수단은 바로 개발이라고 부르는 생산라인에서 이루어지기 때문이다. 쉽게 말해서 전부다 코딩이다.
통계학이나 경제학을 잘한다고 해도 연구를 하는 연구원이 아니라면 반드시 코딩을 해야 한다. 그리고 그 코딩의 수준은 대학원에서 논문 쓸 때 사용하는 정도가 아니라 보통의 개발자만큼 혹은 더 잘해야 한다. 불행히도 AI 분야에는 아주 많은 개발자가 있는 게 아니라 본인이 스스로 개발자가 되어야 하기 때문에 더 그렇다.
ChatGPT를 만드는 사람에게 언어전공이나 소양, 깊이 있는 이해와 상상력은 정말 중요하다. 하지만, 개발자가 아니라면 그 모든 것은 소용 없다.
그래서인지 AI 분야의 큰 두 가지 업무는 데이터 싸이언티스트 와 머신러닝 개발자 인데 이 두 직업 모두 채용 되기 어렵고 잘 하는 것도 어렵다. 굳이 채용에 관해서만 이야기 하자면 반드시 뛰어난 개발자가 될 준비가 되어 있어야 한다. ChatGPT를 만드는 사람에게 언어전공이나 소양, 깊이 있는 이해와 상상력은 정말 중요하다. 하지만, 개발자가 아니라면 그 모든 것은 소용 없다. 조금이라도 코딩을 할줄 알면 배워가면서 구현해보고 개발자의 도움을 받아서 함께 일하는 시대는 벌써 빠르게 지나가고 있다. 이제 AI 를 잘하고 싶다면 우선 개발자가 되어야 한다는 생각부터 가질 것을 권한다.
나는 오늘도 알고리즘 문제를 풀러 간다.
