엔지니어와 매니저의 차이
GPT와 같이 협업하며 글쓰기
문득 엔지니어와 엔지니어링 매니저의 차이를 생각해 본다.
ChatGPT에게 물어보았다. 좀 더 구체적으로 답을 하는지?
엔지니어와 엔지니어링 관리자의 역할은 서로 관련되어 있지만 책임, 기술, 중점 영역 측면에서 뚜렷한 차이가 있습니다.
1. 역할 및 책임:
엔지니어: 엔지니어의 주요 책임은 기술적인 문제 해결과 혁신입니다. 그들은 엔지니어링 설루션을 설계, 개발 및 구현하는 데 중점을 두고 종종 해당 분야에 특정한 기술과 도구를 직접 사용하여 작업합니다. 이 역할을 수행하려면 소프트웨어 개발, 기계 설계, 전기 시스템 또는 기타 엔지니어링 분야에 대한 심층적인 기술 전문 지식이 필요합니다.
엔지니어링 관리자: 반면에 엔지니어링 관리자는 엔지니어 팀을 이끌고 관리하는 역할을 담당합니다. 그들의 역할에는 엔지니어링 프로젝트를 계획, 지시 및 조정하는 것은 물론 개발 프로세스를 감독하는 것도 포함됩니다. 또한 팀 성과, 자원 관리, 예산 책정, 때로는 직원 채용 및 멘토링을 담당합니다
2. 기술 세트:
엔지니어: 엔지니어는 일반적으로 자신의 전문 분야에서 강력한 기술적 능력, 문제 해결 능력, 엔지니어링 원리를 혁신하고 실제 과제에 적용할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다. 그들은 기술 발전에 대한 최신 정보를 유지하고 해당 분야와 관련된 특정 도구 및 기술에 능숙해야 합니다.
엔지니어링 관리자: 엔지니어링 관리자는 엔지니어링 개념을 잘 이해해야 하지만, 그들의 역할에는 강력한 리더십과 관리 기술도 필요합니다. 여기에는 의사소통, 팀 구성, 갈등 해결, 프로젝트 관리 및 의사 결정 능력이 포함됩니다. 기술팀과 고위 경영진 또는 이해관계자 간의 격차를 효과적으로 해소해야 합니다.
3. 중점 분야:
엔지니어: 엔지니어의 초점은 엔지니어링 프로젝트의 기술적, 기능적 측면에 있습니다. 그들은 디자인, 개발, 테스트 및 구현의 세부 사항을 탐구합니다.
엔지니어링 관리자: 엔지니어링 관리자는 더 넓은 그림에 중점을 둡니다. 엔지니어링 활동을 조직 목표에 맞추고, 프로젝트 일정과 예산이 충족되도록 하며, 팀과 부서 간의 협업을 촉진합니다.
4. 진로:
엔지니어가 되려면 일반적으로 특정 엔지니어링 분야의 학위가 필요하며 심층적인 기술 전문 지식을 습득해야 합니다.
엔지니어링 관리자가 되려면 엔지니어로 시작한 다음 관리 트랙으로 이동하여 리더십과 관리에 대한 추가 기술을 습득하는 경우가 많습니다. 때로는 엔지니어가 관리 역할을 준비하기 위해 MBA와 같은 추가 교육을 받을 수도 있습니다.
요약하자면, 엔지니어와 엔지니어링 관리자는 모두 엔지니어링 영역 내에서 작업하지만 엔지니어는 엔지니어링 솔루션을 만들고 구현하는 기술적인 측면에 더 중점을 두는 반면, 엔지니어링 관리자는 팀을 이끌고, 프로젝트를 관리하고, 엔지니어링 활동이 보다 폭넓은 분야에 맞춰지도록 하는 책임을 맡습니다.
GPT에게 각각 어울리는 이미지를 생성해 보라고 했다.
왼쪽이 엔지니어. 오른쪽이 엔지니어링 매니저
청바지를 입은 남자와 양복을 입은 여자
GPT는 이렇게 생각하고 있구나. 아니 이렇게 학습이 많이 되었구나 싶었다.
서로의 역할이 다를 뿐 평등한 관계로 묘사하는 것 같다.
나는 좀 더 심플하게 생각한다.
"raw data"를 다루는 사람과 그렇지 않은 사람?
이에 대해 GPT에게 물어보았다.
"Raw data"를 다루는 사람을 엔지니어로 간주하는 것은 일반적으로 타당한 관점입니다. 엔지니어는 종종 데이터, 기술적 문제, 그리고 구체적인 설계나 개발과 관련된 작업에 직접적으로 참여합니다. 그들은 기술적인 세부 사항과 실제적인 구현에 집중하며, 이는 종종 "raw data"를 다루는 것을 포함할 수 있습니다.
반면에, 엔지니어링 매니저는 보다 전략적이고 관리적인 역할을 수행합니다. 그들은 프로젝트 관리, 팀 리더십, 자원 배분 등에 초점을 맞추며, 직접적인 기술적 작업보다는 팀의 전체적인 성과와 목표 달성에 더 많은 관심을 기울입니다. 이러한 관점에서, 엔지니어링 매니저는 일반적으로 "raw data"를 직접 다루는 것보다는 그 데이터를 어떻게 효과적으로 사용할 수 있는지에 대한 전략을 고민합니다.
따라서, 여러분의 관점은 엔지니어와 엔지니어링 매니저의 역할을 이해하는 데 있어 매우 합리적인 접근 방식입니다.
위 내용을 보고 다시 엔지니어와 엔지니어링 매니저에 대한 인물을 그려보라고 했다.
아마 수를 다루며 프로그램을 하는 쪽이 엔지니어 여성이고, 그걸 관리? 감독 하는 인물로 흑인 남성을 그린 것 같다.
지시하는 사람과 지시받는 사람으로 역할이 나뉘니 남자가 지시하는 사람이고 여자가 지시받는 이미지로 자주 나왔다. 아마 gpt는 이런 학습 데이터로 훈련이 많이 되었나 보다.
이와 관련하여 단도직입적으로 물어보았다.
성별을 기반으로 한 역할의 할당과 관련하여 생기는 이러한 문제는 매우 중요한 주제입니다. 저는 다양한 성별, 인종, 배경을 가진 인물을 다양한 직업과 역할에서 공정하게 표현하려고 노력합니다. 제가 생성하는 이미지는 요청받은 내용을 기반으로 하며, 저의 훈련 데이터는 다양한 시나리오와 맥락을 포함하고 있습니다.
성별에 따른 역할 고정관념은 사회적으로 널리 퍼져 있으며, 이러한 관념이 반영된 데이터도 존재합니다. 그러나 저는 이러한 고정관념을 강화하지 않으려 노력하고 있으며, 성별, 인종, 또는 다른 속성에 기반한 편견 없이 인물을 묘사하려고 합니다.
성별 평등은 매우 중요한 가치이며, 엔지니어나 엔지니어링 매니저와 같은 직업은 성별에 관계없이 모든 사람이 수행할 수 있습니다. 따라서, 향후 이미지 요청에는 이러한 다양성과 평등을 더욱 적극적으로 반영하도록 노력하겠습니다.
이렇게 답변을 받은 후 다시 한번 엔지니어와 매니저를 그려보라고 했다. 억지로 받아낸 답안지 같지만 특정 단어로 구별하여 물어보지 않으면 GPT는 남녀, 흑인, 백인 등에 대한 BIAS가 들어가 있는 것 같았다.
인공지능의 편향성 문제는 매우 중요하여 관련 논문이 여럿 있었다.
그런데 대부분 text 기반이었다. image 생성에 대한 bias 연구는 해 볼만한 주제이지 않을까?
http://www.kibme.org/resources/journal/20231010164152872.pdf
아. 이미 달리의 이미지 편향성 논문이 나왔네.
https://philarchive.org/archive/CHEIGA-2
