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이 글은 카이스트 김대식 교수의 강연을 요약한 글입니다.
핵심 메시지
- AI를 ‘검색 대체’로만 쓰지 말고 직접 써보며 작업에 붙이기: 자전거는 책으로 배우지 않듯, AI도 직접 실행·시도·실패를 통해 감을 익혀야 합니다.
- "당장 위협은 AI가 아니라 ‘AI를 먼저 이해한 경쟁자(사람)입니다." 늦지 않았으니 지금 시작하는 게 최선입니다.
왜 지금 폭발적으로 발전했나
- 초기(1956~)엔 규칙을 일일이 가르쳤지만 한계.
- 2012년 이후 학습 기반(딥러닝)으로 전환: 데이터를 스스로 학습해 패턴을 익힘.
- 2017년 트랜스포머로 언어·이미지 규칙을 더 잘 포착 → 생성 능력 급상승.
최근 3가지 기술 변화
- 멀티모달: 텍스트·이미지·오디오·영상 이해/생성 통합.
- 생성(Generative) + 사전학습(Pretrained) + 트랜스포머(Transformer) 조합의 표준화.
- 예측 중심 → 추론(Reasoning) 중심으로 전환: CoT 등으로 환각 감소, 정당화·깊은 사고 강화.
사회·관계의 변화 전망
- 대화의 상당 부분이 AI로 이동(10~20년): 접근성·편의성 때문에 인간–AI 대화가 일상화.
- 생산성과 효율성의 대폭 향상은 물론, 외로움 해소 등 관계성 변화도 큼.
지금 당장 해볼 3가지 실천
- AI 에이전트 사용: 검색/생성을 넘어 요약→정리→보고서→실행까지 맡겨보기.
- 라이브 코딩(바이브 코딩) 체험: 말로 앱·툴을 만들게 하며 업무 자동화의 감 익히기.
- 5분짜리 AI 단편영화 만들기: 스토리·이미지·음성·영상 합쳐 멀티모달 제작 체험하기.
→ 실패를 겁내지 말고 여러 번 시행착오를 통해 직관을 몸에 새우는 게 목표.
어떻게 잘 쓸까(프롬프트 & 판단력)
- AI는 입력(프롬프트)에 따라 예측 품질이 달라집니다.
- “재밌는 얘기”처럼 막연하지 말고, 의도·제약·형식을 구체화하세요.
- 무엇을 원하는지 스스로 아는 판단력이 가장 중요합니다. 결과 선택·편집은 결국 인간의 몫이니까요.
한국의 과제
- 사용 열기는 높지만 서비스/기술 생산은 부족.
- 이공계·AI 인재풀 확충과 다양한 인재가 모여 소통하는 생태계가 관건.
한 줄 결론
“챗GPT를 검색처럼만 쓰지 말고, 에이전트·코딩·영상 제작까지 ‘직접’ 돌려보며 실패를 통해 감을 익혀라.
그게 AI 시대의 최선의 생존 전략입니다.”
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