엔드유저들이 점령한 딥러닝
모델 학습 없이 AI 활용하는 시대
바야흐로 "딥러닝의 엔드유저 시대"가 시작된것이 마구마구 느껴집니다.
즉, 다시말해서 "모델링이나 개발이 필요없이" 딥러닝을 활용하는 이들이 본격적으로 늘어난게 느껴지구요,
그런 딥러닝 엔드유저들을 겨냥한 Discord, GPTers, 아카라이브 같은 커뮤니티들도 부쩍 늘어나고 있는게 느껴집니다.
ChatGPT 같은 LLM을 업무에 활용하는 사용자자나 Stable Diffusion 활용 디자이너, 그리고 SAM 모델로 ComputerVision앱을 개발하는 이들까지..
인공지능 게시물로 가득한 엔드유저 커뮤니티물론 예상했던 일이지만 말이죠 ...
2012년이후 붐을 이룬 딥러닝의 시대는 크게 다음단계들로 흘러가고 있는듯 합니다.
1. 딥러닝에 코딩과 모델 개발이 더 중요하던 시대.(개발의 시대)
2. 모델 개발은 필요없고 데이타와 오그먼테이션이 더 중요한 시대.(빅데이타와 학습의 시대)
3. 극소량의 데이터만 있으면 되는 시대.(퓨샷, 파인튜닝의 시대)
4. 데이타도 필요없고 LLM, VLM과 대화만 하면 되는시대(?)
이미 글로벌 주요AI 기업들은 3단계에서 4단계로 넘어가고 있으나 국내 AI업계는 아직도 1, 2단계에 머물러 있는거 같습니다.
그리고 아직 1단계를 고집하고 있는 AI업체들도 많은듯 합니다.. 그동안 그렇게 열심히 스터디하고 논문 읽고..등등, 배운게 아까워서 일까요?
하지만 거대한 흐름은 거스를수가 없으며 특히 2023년부터 이러한 분위기가 급물살을타는 느낌이 듭니다.
의료인공지능 프로젝트를 해보면, 공부에 도가 튼 의사들이 딥러닝을 개발자들보다 더 잘 알고 있는 경우가 많듯이, 이제 도메인지식으로 무장한 엔드유저들이 딥러닝을 더 잘 활용하고 더 잘 이해하는 시대가 이미 시작되고있다고 봅니다.
이제 pytorch나 keras를 몰라도, 그리고 Gradienr Descent, CrossEntropy Loss, multiHead attention, Mode Collapse, Skip Connection 같은 딥러닝 용어들을 몰라도 딥러닝을 활용할 수 있으며 오히려 도메인지식이 풍부한 엔드유저들이 더 나은 딥러닝 결과물들을 뽑아내는 시대가 이미 시작된 것이죠.
19세기말 카페의 엔지니어들저 그림은 19세기말에 당대 최고의 엔지니어들이 신사복을 멋지게 차려입고 당시의 고급 문화교류의 장소인 카페에 모여서 커피를 마시며 과학기술에대해 토론하는 모습 입니다.
그들은 저렇게 모여서 당시엔 최첨단 과학기술이었던 모터의 정류자, 삼상전류, 교류위상, 코일 권선기술 같은 걸 열정적으로 토론했었다고 합니다.
하지만 21세기인 오늘날에도 모터는 중요하게 쓰이고있지만 더이상 디테일한 모터기술에 대해 이야기하는 사람은 거의 없죠. 극히 소수의전문가들 끼리만 모터기술은 공유가되고 크게 조명받는 기술도 이젠 아니구요..
아마 딥러닝 기술도 마찬가지가 될것으로 보입니다. 다만 그전 기술들과의 차이점이라면 그 시기가 더 빨리 올거라는 점만 다를 뿐 ..
얀르쿤 교슈와 제프리힌튼교수 등 극소수 연구자들만이 신경망을 연구하던 2012년도 까지는 관련학회에 신경망 논문이 제출되면 무조건 리젝되는 시절(인공지능 2차겨울)이었다고 합니다.
하지만 요즘은 신경망 논문이 학회에 과잉으로 넘처나는 시대가 되었죠. 매일 매일 딥러닝논문이 수십편씩 쏟아져 나오는 시대.. 무조건 리젝되던 시대도 비정상적이었지만, 무조건 억셉되지만 광속으로 잊혀지는 지금 이 시대 또한 정상적으로 느껴지진 않아보이는건 저뿐인가요?
