뭅즤의 AI/ML 직무 인터뷰
AI 기술의 발전이 하루가 다르게 빠르게 진행되고 있는 요즘! 이 흥미로운 여정의 중심에는 연구자들이 있습니다✨
이번 인터뷰에서는 TTS(Text-to-Speech) 연구에 매진 중인 석사과정생 he_is_weak_님을 만나봤어요.
연구의 어려움과 극복 방법, 그리고 AI에 대한 뜨거운 열정을 솔직하게 나눠주셨답니다.
연구자의 일상, 취미, 그리고 미래에 대한 비전까지! AI에 관심 있는 분들에게 많은 영감을 주는 인터뷰가 되었으면 좋겠네요!
- instagram : he_is_weak_
안녕하세요. 현재 **대학교 TTS를 연구하고 있는 석사과정생 he_is_weak_이라고 합니다.
감정이 담겨있고 사람처럼 자연스러운, 그리고 맥락을 고려한 음성 합성 기술(Expressive Text-to-Speech) 기술을 연구하고 있습니다.
AI와 코딩을 입문하게 된 지 오랜 시간이 지나지 않았기에 조금 조심스럽습니다만, 현재로서는 선행 연구의 어떤 문제를 어떻게 해결하고자 하였는지 파악하는 것이 중요하다고 생각합니다. 협업이나 Python 코딩 능력도 중요하고, Deep Learning의 워크플로우도 중요하지만, 선행 연구의 문제와 해결 방법을 파악하는 것이 협업과 소통 그리고 연구의 가장 기본이자 시작점이라고 생각합니다.
아직 석사과정생 1년 차라서 조심스럽긴 하지만, 연구에 장기간 집중했음에도 불구하고 제대로 된 결과가 나오지 않아 번아웃이 온 적이 있습니다. 석사과정 시작 전에도 AI 대회 참여 등으로 바쁘게 지내느라 제대로 쉬지 못했던 탓에 번아웃이 강하게 왔습니다. 이를 극복하는 게 쉽지 않았지만, 일상 루틴을 바꾸면서 조금씩 극복할 수 있었습니다. 퇴근 이후 늦은 시간에는 가급적 일하지 않고, 주 3-4회 이상은 무조건 운동을 하며, 가끔 전시회나 여행 같은 새로운 경험을 통해 번아웃을 예방하려고 노력했습니다.
운동과 게임을 주로 즐기고 있습니다. 하지만, 현실적으로 게임보다는 운동을 꾸준히 더 자주 하게 되는 것 같습니다. 운동은 현재 무에타이와 헬스 두 가지를 같이 하고 있습니다.
2016년도에는 다른 일을 하고 있었을 때였는데, 알파고를 보면서 신기함과 호기심 때문에 AI에 관심을 가지고 있었습니다. 21-22년도에 준비하던 것을 실패로 마무리하면서, 그간 식지 않았던 AI에 대한 호기심과 관심을 원동력 삼아서 AI에 대해서 공부하기 시작하게 되었습니다. 공부하면서도 제가 몰랐던 세부 연구 분야들을 많이 발견하게 되는데, 이 중 일부 분야에 관해서는 관심(만)이 많이 갑니다.
날마다 조금씩 차이가 있지만, 주로 아침에는 논문을 조금씩 읽고 관련 자료를 찾으면서 업무를 시작합니다. 2-3시간 정도 논문을 읽으면서 관련 자료와 코드를 조회하고 점심 식사를 합니다. 이후에는 개인 연구를 진행하는데요, 간혹 팀원분들과 혹은 교수님과 미팅을 진행하기도 하고, 방학이 아닌 학기 중에는 TA활동인 채점을 하거나 채점을 위한 코드를 작성하기도 합니다.
주로 Python을 쓰고, Deep Learning Framework로 Pytorch 혹은 Lightning(Pytorch Lightning)를 많이 사용합니다.
음성 AI Researcher로 취업을 생각 중이긴 하지만, 먼저 석사과정 동안에 좋은 연구의 논문을 쓰고 싶습니다.
9번에서 말씀드린 바와 같이 AI Researcher로 취업을 생각하고 있긴 하지만, 제 역량이 허락한다면, 박사과정 진학을 통해서 더 많은 역량을 쌓고 싶기도 합니다. 박사과정을 성공적으로 마무리할 수 있다면, 기업에서 조금 더 다양한 연구를 주도적으로 할 수 있을 것으로 예상되기 때문입니다.
역량도 중요하지만, 쉴 땐 쉬고, 놀 땐 노는 것도 중요합니다.
AI/ML에는 다양한 세부 분야가 있고 다른 분야에 적용하거나 융합이 되기도 합니다. 그렇기 때문에, 자신이 재미있게 즐길 수 있거나 관심이 많은 분야를 잘 찾는 것이 필요하다고 생각됩니다.
기업에 취직을 하거나 혹은 대학원에 진학 시, 논문 혹은 제안서를 작성하게 될 텐데 독자가 쉽게 이해할 수 있는 친절하게 작성하는 것도 필요합니다.
최근 AI에서 가장 큰 변화와 영향을 주는 것으로 LLM(GPT-4o, Claude)을 생각해 볼 수 있는데, AI연구 영역에서의 LLM은 자연어뿐만 아니라, 수학, 음성, 음악, Vision 등 다양한 분야에서 활용되고 있기도 합니다. 이처럼 AI의 발전은 놀랍지만, AI를 활용하여 Web 페이지를 제작, 마케팅, 자동화 등에 사용하여 효율을 높이기도 합니다. 하지만, AI를 일상생활이나 업무에 사용하는 데 있어서 AI가 생성하는 결과물(혹은 답변)에 대한 검토는 필요하다고 생각합니다. SNS에서 LLM을 활용하는 방법들에 관한 게시물들이 많이 보이는데, 이러한 게시물들의 전제는 ‘LLM 100% 신뢰’입니다. 아직 현실적으로 LLM의 hallucination은 사라지지 않았기 때문에, AI를 사용할 때 경계하고 조심해야 합니다. 또한, AI가 생성한 답변은 누군가의 개인정보일 수도 있고, 누군가의 피땀 흘린 노력일 수도 있기에 AI를 사용할 때에는 신중해야 합니다.
솔직하고 깊이 있는 대답으로 인터뷰에 응해주신 he_is_weak_님께 진심으로 감사드리며, AI 연구를 희망하는 학생분들께 많은 도움이 되길 바랍니다!
저는 또 다른 인터뷰로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다!