BEST저랑 비슷한 커리어로 고민하는 부분이 반가워서 글을 씁니다
(개발자 + AI 석사)
저도 제 나름대로의 답을 찾아가는 중인데요. 강인공지능, 특히 LLM을 직접 만들고 학습시키는 경우에는 AI 에 집중하는게 더 낫지 않을까 싶습니다
이유는 강인공지능을 개발할 수 있는 자금력과 규모를 가진 기업은 대기업인 경우가 많고, 그런 규모의 회사는 업무 롤이 명확하게 나눠져 있고 체계가 명확하기 때문입니다
반면 약인공지능 분야도 괄목할만한 변화가 있을 것이라고 생각하는데요. 특히 의료영상을 판독하고 병을 진단하는 부분에서 큰 변화가 있을 것이라 생각합니다.
그렇게 생각하는 이유는 chatGPT를 통해 사람들의 인식이 호의적으로 변했기 때문인데요. 기존에 AI의 의학적 진단이 믿을 수 있는지 의문을 받았다면, GPT 이후에는 AI가 믿음직스럽다는 인식의 변화를 조금은 가져왔다 생각합니다
약인공지능, 특정 기능만을 수행하는 인공지능의 경우 보다 규모가 작은 기업에서도 충분히 학습과 운영을 할 수 있습니다. 이런 경우에는 모델 설계 학습부터 데이터파이프라인 구축, 개발, 서비스까지 할 수 있는 융합형 인재(혹은 만능형 잡부)가 기민하게 움직일 수 있을 것이라 생각합니다.
강인공지능 LLM의 가장 큰 문제 중 하나는 할루시네이션 문제이고, 이를 줄이는 방법 중에는 약인공지능을 통해 진단한 결과를 바탕으로 강인공지능이 대답을 작성하는 경우입니다. In-context learning이 Fine tuning만큼 (경우에 따라서는 훨씬 더) 효과를 가져오고, 그에 기반한 방안으로 데이터에 기반한 답변을 하는 RAG를 제시하는 시점에서 이런 부분을 노리는 것도 충분히 의미가 있지 않을까 생각하고 있습니다
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