스탠포드 대학보다 밴쿠버 BCIT가 더 나을 수도 있다
스탠포드 대학보다 밴쿠버 BCIT가 더 나을 수도 있다 *This blog post was written in Korean. To view it in English, you can use a translation app or select your web browser's translation option to view it in English. 캐나다에 이민와서 밴쿠버 BCIT에서 공부할 때, UBC를 졸업하고 다시 BCIT에 입학하여 공부하는 애를 보았습니다. 아득한 옛 일인데, 요즘에 오히려 그런 현상이 더 많이 생기는 것 같습니다. 샌프란시스코의 세계적인 명문대인 스탠포드 대학에서 컴공(컴퓨터 공학)을 공부하고도 실리콘밸리의 기업에 취업하지 못해 차라리 배관 기술을 배우는 게 낫다는 이야기가 지금 나오고 있으니 말입니다. AI가 테크 기업을 휘몰아치자 그동안 AI개발을 위하여 밤새워 코딩을 하면서 AI를 개발한 직원들이 십만명 넘게 강퇴를 당하고 있다니, 미국 국가적으로도 큰 사회문제라고 할 수 있습니다. AI가 업무 효율을 높이고 큰 힘을 발휘하는 분야가 분명 있습니다. 임상실험이 완료되어 치료와 약효가 증명된 의학 분야와 약학 분야의 빅데이터 검색, 문서화된 헌법, 법률, 판례 빅데이터 검색, 확실하게 고증되어 반박의 여지가 없는 역사 기록과 증명이 된 과학적 이론 등. AI의 도움을 받으면 업무 효율이 극대화되는 일들이 분명 존재합니다. 하지만 트럼프와 미국 전쟁부 장관이 AI를 잘못 사용하여 실패한 전쟁으로 평가받는 이란 전쟁에서 볼 수 있듯이 AI를 완전히 믿고 쓸 것은 되지 못한다는 면도 나타나고 있습니다. 제가 실제로 AI를 활용하여 음악 작업을 하면서 느낀 것은 AI가 도움을 받을 수 있는 도구는 되지만 절대적으로 믿을 수 있는 수준은 아니라는 점입니다. 악보를 그리다가 궁금한 것이 있어 물어보면 확실히 알고 대답해주는 것 반, 모르면서 아는 체 하며 썰을 풀어 문제 해결도 해주지 못하면서 사람 뺑뺑이 돌리는 ...
