우리나라의 '인공지능 전문가', 무늬만 전문가는 아닐까?
요즘 우리나라에서 '인공지능 전문가'라고 불리는 사람들이 많아졌다.
다양한 산업 분야에서 인공지능(AI)을 활용하고, 데이터를 분석하는 것만으로도 전문가라는 타이틀을 얻는 경우가 많다. 하지만 과연 이들이 진정한 의미의 인공지능 전문가라고 할 수 있을까?
AI 툴 사용자 vs. AI 전문가
현재 많은 사람들이 인공지능을 활용하고 있다.
챗GPT 같은 대화형 AI부터, 머신러닝 모델을 이용한 데이터 분석, 생성형 AI를 활용한 콘텐츠 제작까지 다양한 분야에서 AI 기술이 사용되고 있다.
그러나 AI를 '활용'하는 것과 AI를 '이해'하는 것은 다르다.
진정한 인공지능 전문가는 AI의 원리를 학문적으로 이해하고, 직접 모델을 설계하고 최적화할 수 있는 사람을 의미한다. 반면, 단순히 AI 툴을 활용하여 데이터를 입력하고 결과를 확인하는 것은 누구나 할 수 있는 일이다.
마치 엑셀을 다룬다고 해서 데이터 과학자가 되는 것이 아닌 것과 같은 이치다.
학문적 배경이 중요한 이유
AI 전문가라면 수학, 통계, 컴퓨터 과학 등의 학문적 기반을 갖추고 있어야 한다.
특히 인공지능의 핵심인 머신러닝과 딥러닝을 이해하려면 선형대수, 확률론, 최적화 이론 등을 알아야 한다.
이런 이론적 배경 없이 AI 툴만 사용한다면, 그 결과를 깊이 있게 해석하거나 새로운 알고리즘을 개발하는 것은 불가능하다.
또한 AI 모델의 한계와 윤리적 문제를 이해하고 해결할 수 있어야 한다.
AI가 특정 데이터에 편향될 가능성이 있는지, 결과가 신뢰할 만한지 등을 판단할 수 있어야 진정한 전문가라고 할 수 있다.
진짜 AI 전문가가 되려면?
진정한 AI 전문가가 되기 위해서는 단순한 툴 사용을 넘어, AI의 근본적인 원리를 이해하고 학문적으로 접근하는 태도가 필요하다.
관련 전공을 공부하거나, 최소한 수학적 개념과 알고리즘을 배우는 노력이 필요하다.
또한 직접 AI 모델을 설계하고 최적화하는 경험을 쌓아야 한다.
결국, AI 툴을 사용하는 것만으로 전문가라고 불리는 것은 무리가 있다.
AI를 진정으로 이해하고, 이를 발전시키는 사람이야말로 진짜 AI 전문가라 할 수 있다.
AI 기술이 발전할수록 진정한 전문가와 단순 사용자 간의 차이는 더욱 뚜렷해질 것이다.
인공지능이 유행하기 바로 전, 빅데이터가 IT의 화두인 적이 있었다.
여러 빅데이터 중 소셜미디어(트위터, 페이스북, 블로그 등)의 글을 수집해서
여기서 주요 키워드를 뽑고 트렌드를 분석하는 것이 유행이었다.
이러다보니 여러 업체에서 빅데이터 전문가라는 이들이 생겨났고
입담이 좋거나 영업력이 좋은 몇몇은 방송 출연을 자주 하기도 했다.
이들이 전문가인냥 행세를 하면서 사회 전반에 대해 여러가지 언급을 했고
때로는 맞지도 않은 미래를 예측하기도 했지만
이들도 결국은 시스템에 의해, 팀원들이 노력해서 나온 결과물을 가져다가 떠든 것에 불과했다.
IT쟁이이면서 마치 사회현상을 분석하는 학자인냥 말을 했던 것이다.
지금은 인공지능도 그때와 다르지 않다.
트렌드가 자꾸 변하기에 검색엔진에서 빅데이터로,
빅데이터에서 인공지능으로, 그리고 요새는 LLM으로 변한다.
하지만, 내용은 대부분 대동소이하다.
그렇게 바꿔서 포장을 해야 예산을 따고 프로젝트를 하고
회사가 돈을 벌수 있기에 그렇게 하고 있을 뿐이다.
위에서 엑셀을 언급했지만
챗GPT를 다룬다고 인공지능 전문가가 아니고
챗GPT 활용법을 강의한다고 해도 마찬가지다. 그저 툴을 가르치는 강사일 뿐이다.
이들의 말을 무조건 신뢰할 것이 아니라
본인이 직접 찾고 읽고 해보고 학문적인 배경을 쌓아야 할 것이다.
