2024 AWS SEOUL SUMMIT을 참석했습니다. 주된 주제는 생성형 AI였습니다. 생성형 AI의 발전 속도를 보면서 ‘개발자를 업으로 살아가는 나는 어떻게 살 것인가’에 대해 고민이 들었습니다. 관련해 회사 팀 내 공유했던 내용인데, 블로그에도 적어봅니다.
Gen AI의 현주소
생성형 AI의 특징
LLM (Large Language Models)
생성형 AI의 대표적인 예시로 LLM(Large Language Models)이 있습니다. LLM은 마치 아주 많은 책을 읽은 AI와 같아요. 언어 데이터를 학습하여 여러 가지 질문에 답할 수 있죠. 예를 들어, GPT-4는 방대한 양의 텍스트 데이터를 바탕으로 다양한 질문에 대해 자연스러운 대답을 생성할 수 있습니다.
파운데이션 모델
파운데이션 모델은 사람으로 치면 기본 소양 교육과 같습니다. 기본적인 대규모 데이터셋을 학습하여 다양한 작업에 적용될 수 있는 범용적인 능력을 갖추게 됩니다. 이러한 모델은 여러 분야에서 기초적인 지식을 바탕으로 유용하게 활용될 수 있습니다.
파인튜닝
파인튜닝은 대학교 전공 교육에 비유할 수 있습니다. 이미 학습된 모델을 특정 작업에 맞게 미세 조정하여 특화된 지식을 학습하는 과정입니다. 이를 통해 모델은 특정 분야에서 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 됩니다.
딥러닝과 생성형 AI의 차이점
딥러닝
딥러닝은 세분화된 문제 해결에 특화되어 있으며, 그만큼 학습하는 데이터 유형도 정해져 있습니다. 예를 들어, 알파고는 바둑에서 최적의 수를 찾기 위해 학습하며, 자율주행 자동차는 안전하게 주행하기 위한 데이터를 학습합니다. 이러한 방식은 좁고 깊게 학습하는 것을 의미합니다.
생성형 AI
반면 생성형 AI는 범용적인 데이터를 학습하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터를 바탕으로 다양한 주제에 대해 대화할 수 있습니다. 이는 넓고 얕게 학습하는 방식으로, 다양한 상황에 대응할 수 있는 능력을 제공합니다.
실생활에서의 AI 적용 사례
샌드버드의 AI 챗봇
샌드버드의 AI 챗봇은 고객 서비스 및 사용자 인터랙션을 향상시키기 위한 실시간 채팅 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 사용자와의 소통이 더욱 원활해지고, 효율적인 고객 지원이 가능해집니다.
Sendbird AI 챗봇
GPTs 스토어
GPTs 스토어는 다양한 GPT 기반 애플리케이션을 제공합니다. 사용자 맞춤형 AI 솔루션을 통해 개인화된 경험을 제공하며, 여러 가지 창의적인 작업에 활용할 수 있습니다.
GPTs 스토어
Be My Eyes 생성형 AI
Be My Eyes는 시각장애인을 돕기 위한 생성형 AI입니다. 실시간으로 시각 정보를 제공하여 일상생활에서의 불편을 줄이고, 시각장애인들이 더 독립적으로 생활할 수 있도록 돕습니다.
Be My Eyes 유튜브
화면 인식해 코딩
생성형 AI는 이미지를 인식하고 분석할 수 있습니다. 다양한 비주얼 데이터를 이해하고 응답하는 능력을 통해, AI는 복잡한 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있습니다.
화면 인식 유튜브
수학 문제 푸는 AI
AI 기반 교육 솔루션인 수학 문제 푸는 AI는 학생 맞춤형 학습 지원을 제공합니다. 이를 통해 학생들은 더 효율적으로 학습하고, 개인별 학습 속도에 맞춰 도움을 받을 수 있습니다.
수학 문제 푸는 AI 유튜브
우리들은 어떻게 살 것인가
기계와 대화해 일을 시킨다는 본질은 같다
과거에는 초기 컴퓨터와 대화하기 위해 이진수(0110101)와 같은 기계 언어를 사용했습니다. 이후 어셈블리어와 같은 컴퓨터 언어가 등장하여 기계어의 복잡성을 줄였고, Python과 Java 같은 고수준 프로그래밍 언어가 개발되었습니다. 현재는 자연어 처리 기술이 발전하면서, GPT-4와 같은 AI를 통해 사람의 언어로 기계와 대화할 수 있게 되었습니다.
결국, 기계를 사용하는 본질은 변하지 않았습니다. 기계를 일 시키기 위한 목적은 여전히 동일합니다.
PM과 개발자의 구분이 희미해지는 시대
기술의 발전으로 PM과 개발자의 경계가 사라지고 있습니다. 이제는 기술적 이해와 관리 능력을 동시에 갖춘 인재가 필요합니다. 협업 도구와 자동화 시스템이 발전하면서 모든 팀원이 프로젝트의 모든 측면을 쉽게 이해하고 기여할 수 있게 되었습니다.
과거에는 개발자가 코드 작성과 테스트를 모두 담당했지만, 현재는 AI 도구가 이를 지원하여 팀원들이 더 전략적이고 창의적인 작업에 집중할 수 있습니다.
낙담하지 말고 내 분야의 코어는 계속 단단하게 유지
생성형 AI와 함께하는 미래를 준비하기 위해서는 깊이 있는 전문 지식이 필요합니다. 아는 만큼 질문할 수 있고, 아는 만큼 답변을 검증할 수 있으며, 아는 만큼 AI에게 효과적으로 일을 시킬 수 있습니다. 전문 지식이 있어야 AI의 잠재력을 극대화할 수 있습니다.