인공지능 전쟁은 데이터셋 전쟁이다.

구태의연한 꼰대 연구자들은 비켜주세요.

인공지능의 연구 인력은 현재 충분합니다. 특히, 소프트웨어를 중심으로 구성되는 딥러닝 관련 논문과 관련 기술들의 대부분은 이미 선진국에서 충분하게 연구가 되었으며, 이 기술 대부분은 공개되거나 오픈됩니다.

정말 중요한 것은 딥러닝에 필요한 데이터셋입니다.

인공지능 전쟁은 대부분 데이터셋이 중요한 것이며, 소프트웨어를 중심으로 구성되는 기술들의 대부분은 공개되거나 공동으로 연구될 것입니다. 안타깝지만, 이미. 추월된 딥러닝 기술에 대해서 소프트웨어 개발 인력을 무리하게 구성하거나 교육할 필요는 없다고 생각합니다.

딥러닝에 필요한 소수의 엔지니어는 현재의 엔지니어 그룹에서 파생되는 숫자로도 충분하며, 클라우드에 관련된 서비스들을 API 호출을 통해서도 충분한 결과 값을 얻을 수 있는 시대로 돌입을 했습니다.

딥러닝의 기본적인 기술들은 어셈블리와 같이 코어로 집약되었고, 이미 그 경쟁력은 소수의 몇 개 회사들만이 그 권력을 누리고 있습니다.

한국의 입장에서는 더 이상 그 코어에 돈을 투자하거나 교육계가 전체적으로 움직이는 것은 바보짓입니다.

오히려, 충분하게 완성되어가는 딥러닝 기술을 효과적으로 활용할 수 있는 데이터셋이 정교하게 만들어질 수 있는 각각의 도메인 영역의 전문가들이 충분한 데이터셋을 만들 수 있는 응용기술과 활용, 고속으로 딥러닝으로 만들어진 세트들이 구동할 수 있는 부분에 대한 연구들이 진행되어야 합니다.

딥러닝 고급 연구인력보다는 응용을 도와주거나, 의미 있는 서비스가 가능한 데이터셋을 정제하고 만들어 내는 작업도 충분하게 복잡하고 어렵고, 아직은 미개척 영역들이 더 많습니다.

우리가 충분하게 경쟁력을 가질 수 있는 분야에 대해서 소프트웨어 중심대학에서 관련 프로그램들을 만들어 주셨으면 합니다.

그래서, 대학에서 이미 따라잡기 어려운 분야에 대한 투자나, 구태의연한 딥러닝과 관련된 연구들을 하기보다는 좀 더 의미 있는 서비스나 제대로 된 이해도가 있는 인재들을 구성할 수 있는 교수님들이 많이 포진되기를 기원합니다.

아직도, 구태의연하게 딥러닝 기술 연구하자고 하는 분들은 이제 그만 현장을 넘어가 주셨으면 하는 바람입니다.