AI 시대에도 공부를 열심히 해서 능력을 키워야 하는 이유
결론 부터 말하면 공부 여전히 열심히 해야 하고 공부의 방법과 방향이 달라지는 것입니다.
즉, 사람(에이전트)를 부릴 수 있는 방법에 대한 공부를 해야하고 어떻게 하면 잘 이용 할 수 있는 방법에 대해서 나만의 노하우 같은 것이 필요 하겠습니다.
요즘 "AI가 다 알려주는데 굳이 공부할 필요가 있나요?"라는 질문을 자주 듣는다.
언뜻 보면 맞는 말 같다. 코드도 짜주고 설명도 해주는데 뭐.
오래전에 있었던 일인데 이런 경우가 있었다.
유닉스 시스템의 /etc/passwd 파일에서 사용자 ID를 65536으로 설정했다가 시스템이 그걸 0으로 인식해버린 거다.
이게 바로 오버플러우 문제라는 것이며 이것에 대한 원인을 이해 하려면 2진수에 대해서 알아야 한다.
2진수에 알게 되면 16bit로 만들어진 것에서 17bit로 되면서 생기는 문제에 대해서 자연스럽게 이해를 하게 되지.
AI는 답은 알려주지만 그 답이 내 상황에 맞는지 왜 그런 답이 나왔는지는 내가 판단해야 한다.
의사가 MRI 사진을 읽을 줄 알아야 하듯이 개발자도 코드 뒤에 숨은 원리를 알아야 AI가 준 답을 제대로 검토할 수 있다.
결국 AI는 훌륭한 조수(에이전트)지만 지휘는 우리가 해야 한다.
그러려면 기본기는 여전히 필요하고 공부가 필요 없는 게 아니라 공부하는 방식이 바뀐 것뿐이다.
-- 바뀌었다는 것은 --
예를 들면 기존에는 제한 시간안에 빠르게 문제 풀이 하는 사람과 기억력이 좋은 사람이 좋은 결과를 냈습니다.
물론 앞으로도 이 부분이 나쁘다는 것보다는 그렇지 않은 사람의 경쟁력에 예전 처럼 뒤쳐지지 않을 것이라는 거죠~
어떤 사안에 대한 깊이에 대해서 어떤 결과가 나오는것이 정상이고 나쁜것인지 구별하는 능력을 다양하게 최대한 많이 가지는 것이 좋습니다.
다양하게 최대한 많이??? 이 부분에 대해서 의아하게 생각하실 분 있으실 텐데 LLM 학습을 많이 시키면 시킬 수록 성능이 희안하게 좋아집니다.
알아야 응용할 수 있기 때문에 그런데 예를 들면 포도즙짜는 기계가 있던곳과 없던곳(우리나라)의 금속활자가 다릅니다.