인공지능 학과에 대한 몰랐던 사실들

안녕하세요, 오늘은 인공지능 학과가 가지고 있는 리스크에 대해 이야기해보려고 합니다. 실제로 이 리스크는 지나치게 자극적인 썸네일에서 망한다는 얘기가 아니라, 실제로 인공지능 학과 지원을 고려하시거나 이 분야를 업으로 삼으려는 분들에게 꼭 한번 생각해보셔야 할 문제입니다.

 

요즘 인공지능 학과의 열풍은 정말 대단합니다. 다수의 대학이 새로운 인공지능 학과를 신설하고, 교원도 대거 뽑고 있습니다. 이유는 간단합니다. 현실에서는 대부분의 과제에 인공지능이 필요하며, 취업과 연구 분야에서도 인공지능이 굉장히 중요한 위치를 차지하고 있기 때문입니다. 논문을 보면 요새 거의 모든 분야에서 인공지능이 적용되고 있다는 것을 알 수 있습니다.

그럼에도 불구하고, 우리는 인공지능 학과의 성장과 함께하는 리스크를 인지해야 합니다. 너무 자극적인 썸네일만 보고 인공지능에만 현혹되지 말아야 합니다. 우리는 이 분야의 도전과 함께해서, 그것이 미래에 유망한 분야라는 것을 인식하되, 동시에 그것이 가지고 있는 리스크를 염두에 두어야 합니다.

인공지능은 직원뿐만 아니라 미래에서도 유망할 것이 분명합니다. 

 

인공지능 연구나 업무

 

인공지능 연구나 업무에 참여하는 경우, 크게 두 가지 길이 있습니다. 첫 번째는 인공지능 기법 자체를 연구하는 일이고, 두 번째는 인공지능을 특정 분야에 적용하는 일이거나 연구하는 경우입니다. 하지만 기법 자체를 연구하는 사람들은 극소수입니다. 사실, 대부분의 경우 인공지능 분야의 박사 학위를 가진 사람들도 이미 존재하는 기술을 조금씩 수정하거나 변형하는 정도에 그칩니다. 딥러닝과 같은 기술도 이미 70년대부터 이론적으로 연구되었기 때문에, 현재 나와 있는 기술을 개선하는 것이 효율적일 수 있습니다.

그렇기 때문에 대다수의 사람들은 인공지능을 특정 분야에 적용하는 연구나 업무를 하게 됩니다. 인공지능은 단순히 하나의 도구나 툴로 볼 수 있습니다. 그러나 여기에는 한 가지 문제가 있습니다. 인공지능 학과가 만일 너무 핫한 분야로 자리매김하면, 인공지능이라는 이름 자체가 그 학과의 전부로 여겨질 수 있습니다. 이렇게 되면, 그 분야에서의 전문가가 되기보다는 단순히 도구를 다루는 기술자로 여겨질 수 있습니다.

이것은 개인 차원에서도 문제가 될 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 학과로 엑셀 학과가 생겼다고 가정해 봅시다. 그러나 엑셀이라는 소프트웨어가 사라질 수도 있고, 다른 전공에서 엑셀을 사용할 수 있는 사람들이 늘어날 수도 있습니다. 그러면 엑셀 학과 출신이 전문가로 여겨질 수 있을까요? 이런 문제가 생길 수 있습니다.

따라서 학과 차원에서는 여전히 인공지능 분야에 대한 더 자세한 설명이 필요합니다. 현재 학생들이 부족한 상황이기 때문에 이를 극복하고, 마케팅 차원에서도 더 잘 알려져야 합니다.

 

 

인공지능 학과를 만든다는 것은 이미 있는 컴퓨터공학과나 통계학과와는 어떤 차이가 있는지를 생각해보아야 합니다. 컴퓨터공학과나 통계학과와의 차이를 비교해보면, 인공지능 학과는 특히 그 큰 볼륨 차이가 두드러집니다. 컴퓨터공학과나 통계학과는 이미 잘 정립된 학문 분야이지만, 인공지능 학과는 상대적으로 새로운 분야입니다. 그렇기 때문에 인공지능 학과를 전공하게 되면, 그 독특한 특성을 가진 새로운 분야를 탐구하게 되는 것입니다.

 

그러나 이러한 새로운 학과에는 몇 가지 문제가 있을 수 있습니다. 먼저, 기존의 학과와는 달리 인공지능 학과의 졸업생들은 특정 분야에 국한되지 않고 다양한 직업 분야로 진출할 수 있습니다. 이는 졸업 후에 취업에 어려움을 겪을 수 있다는 것을 의미합니다. 또한, 컴퓨터공학이나 통계학과와 달리 인공지능 학과는 이론적인 배경보다는 실용적인 측면을 강조하는 경우가 많습니다. 이는 실무에서 바로 활용할 수 있는 기술을 배우는 것이지만, 학문적인 이론에 대한 이해가 부족할 수 있다는 것을 의미합니다.

 

또한, 이미 있는 학과에서도 인공지능을 배우는 경우가 많습니다. 예를 들어, 컴퓨터공학과나 통계학과에서도 인공지능과 관련된 수업을 듣는 경우가 많습니다. 이는 이미 있는 학과가 인공지능을 학습하는데 필요한 기본적인 배경지식을 제공할 수 있기 때문입니다. 따라서, 인공지능 학과를 전공하더라도 컴퓨터공학이나 통계학과와의 경쟁이 불가피하며, 그만큼 이론적인 배경이 더 강력한 경우도 있을 수 있습니다.

마지막으로, 실제로 인공지능 학과를 졸업한 후에도 취업에 대한 보장이 없다는 점을 고려해야 합니다. 컴퓨터공학과나 통계학과와는 달리 인공지능 학과는 아직까지 시장에서 인정받는 학문 분야로 자리잡지 않았기 때문에, 그만큼 경쟁이 치열할 수 있습니다.

 

인공지능을 다루는 것뿐만 아니라 다른 전공과 다양한 무기를 갖추는 것이 필요합니다. 예를 들어, 기계학습, 패션 디자인, 컴퓨터 비전, 재활 공학 등 다양한 전문 분야를 공부하고 다양한 언어나 프로그래밍 기술을 습득하는 것이 중요합니다. 이렇게 여러 전문 분야에 걸쳐 깊이 있는 지식을 쌓으면서, 동시에 인공지능을 하나의 툴로 활용하는 전문가가 되는 것이 목표입니다. 이런 다재다능한 전문가들은 시장에서 높은 가치를 인정받으며, 긴 시간 동안 살아남을 수 있습니다.

 

그리고 더불어 데이터베이스 마련 역시 중요한 분야입니다. 데이터베이스를 효율적으로 구축하고 관리하는 능력은 미래에 더욱 중요해질 것입니다. 미국이 선진국으로 인정받는 이유 중 하나가 바로 데이터베이스가 잘 구축되어 있기 때문입니다. 데이터베이스를 마련하는 업무도 또 다른 중요한 직종으로 인정받을 것입니다.

 

인공지능 기술만큼이나 중요한 것은 창의적인 사고입니다. 인공지능은 우수하고 창의적인 사람들에 의해 발전합니다. 데이터베이스를 마련하는 것은 반복적인 작업이 아니라 미래에 큰 가치를 창출할 수 있는 일입니다. 그래서 숫자화된 자료를 가공하고 분석하는 능력도 중요합니다. 이러한 능력을 갖춘다면 디지털 시대에 큰 성공을 거둘 수 있을 것입니다.