챗GPT 같은 인공지능 프로젝트를 추진할 때의 기초상식
#인공지능 의 역사가 70년이 넘는다고 할지라도, 누구나 손쉽게 #AI 를 접한 시기는 그리 길지 않습니다. 제 생각에, 사람들이 인공지능이다, 라고 느끼게 해 준건 #알파고 가 최초였던 것 같고, 우리 곁에서 막 만지면서 AI를 느끼게 해준건 #ChatGPT 이후였던 것 같아요. 물론 그 사이에 #안드로이드 나 #iOS 내에 탑재된 여러 인공지능이 없었던 건 아니지만, 정확히 알고 사용하고 느끼게 하는 건 좀 다르니까요.
사람들이 관심을 가지면, 그 주제에 대해 기업들도 관심을 가집니다. 알파고 때만해도 기업들은 사실 엄두를 내지 못했어요. 정확하게 어떤 건지 뜯어볼 수도 없었거든요. 하지만, 요즘은 좀 다릅니다. #오픈소스 문화에 경쟁적인 논문 발표 등의 환경이 어우러지면서, 진짜 폭발적으로 확대되고 발전될 수 있었습니다. 무엇보다! 어느 정도 마음 먹고 투자하면, 인공지능 시스템을 우리도? 만들거나 구축할 수 있는 시대가 열렸다는 점은 정말 고무적입니다. 당연히 지금도 수많은 기업들이 인공지능, 인공지능 하면서 어떻게 하면 실제 사업에 도입할 수 있을지, 몰두하고 투자하고 있습니다.
저도 인공지능을 공부해야 한다, 고 생각하는 사람 중 한 명입니다. 그런데 '인공지능을 공부하자'가 #파이썬 코딩 공부로 이어지는 건 바람직하지 않다고 봅니다. 오히려 인공지능의 개념적인 원리를 공부하는 게, 실제 비즈니스에 인공지능을 도입하는 데 더 도움이 된다고 봅니다. 파이썬을 배우지 말라는 게 아니라, 우선순위가 그렇다는 뜻입니다. 인공지능의 원리를 알면, 우리가 무엇을 준비해야 할지, 어떤 점에서 유리하고 불리한지 감을 잡을 수가 있거든요.
그 다음엔, 여건을 좀 살펴야 합니다. 실제 #중소기업 들이 인공지능 시스템을 구축할 때 가장 문제가 되는 건, 학습할 데이터, 소위 #빅데이터 가 내부적으로 없다는 것입니다. 데이터의 양도 문제, 품질도 문제, 나아가 학습용 데이터를 준비하는 데 필요한 전처리 작업은 정말 고되고, 오래 걸리고, 돈 많이 나가거든요. #OpenAI 도 이 부분에서 비용을 낮추기 위해 영어가 되는 #개발도상국 의 수많은 사람들에게 데이터 전처리 같은 작업을 시켰다고 합니다. 수만 명 단위로 투입했다고 하더군요. 뭐, 인공지능 #프로젝트 할 때, '우리도 챗GPT 만들어보자' 는 구호는 쉽게 할 수 있지만, 실제 그 제품을 흉내내는 건 차원이 다른 문제거든요.
그리고... 이건 따로 한 번 더 이야기할 주제이긴 한데... 생각보다 AI의 성능, 품질이 낮게 나올 겁니다. #머신러닝 #기계학습 역시도 꽤 복잡하고, 돈 많이 들고, 시간도 많이 드는 과정이거든요. 심지어 어떤 기계에 넣어서 학습을 시켰는가, 에 따라 결과나 품질이 다르게 나오는 게 인공지능인지라, 작은 기업 입장에서는 #sLLM 을 쓰지 않는 한, 그 많은, 오랜 기계학습 과정을 견디기 힘들어집니다. (여기서 sLLM이 뭔지는... 찾아보셔도 좋겠습니다 ^^;)
지금까지 내용도, 코딩 이야기 하나도 안하고 적어본 겁니다. 기술을 너무 모르다 보면, #리더 의 지시는 모호해지기고, 비현실적인 프로젝트가 되어 버립니다. 우리나라 일반 기업의 프로젝트 성공률이 3% 정도라는 건 잘 알려져 있지 않습니다. 뭐, 이것도 일반적인 국가들보다 약간 높은거라고 하더군요. 그만큼 일반적인 프로젝트도 실패 확률이 높다는 뜻입니다. 아울러, 인공지능처럼 잘 모르고 시작한 프로젝트는 거의 100% 실패일 뿐 아니라, 꽤 많은 시간과 돈을 잡아먹을 겁니다. 선택과 집중이 필요한 #스타트업 같은 곳에서 쉽게 도전할 분야는 아닐 수 있다는 뜻입니다.
그럼에도 불구하고, 인공지능이 모든 기업에게 필요한 도구라고 생각하는 AI #코치 로서 여러분께 한 말씀 드리고 싶어요.음... 책으로 공부는 하지 않더라도 인공지능 관련 #세미나 #강좌 는 좀 들으시고, 질문도 좀 하시면서 인공지능 프로젝트, #사업계획 같은 걸 세워보시면 어떨까요? 무엇보다, 뭐든지 공부해서 나쁠 건 없지 않을까요? ^^
#BestAICoach
#백기락 Dream
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