AI의 미래. Seoul, AI Talk with Andrew Ng(앤드류 응) 요약.

앤드류 응(Andrew Ng)은 “4대 AI 연구자”로 불리는 스탠포드 대학교 교수님입니다.

구글 딥브레인, Coursera에서 일도 하고,,, 회사 창립도 하고,,, 논문도 쓰시는 교수님인데.. 논문 인용수가 거의 2023년 기준 거의 30만회가 됩니다.

힌튼 교수님이 AI의 시작부터 현대까지 달리고있는.. 경력 50년의 대부님이라면,

앤드류 교수님은 21세기 시작부터 20년 된 한창인(?) AI 4대 과학자입니다.

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AI를 모르는 사람들을 위해 Supervised learing을 설명하면,

Input과 Output을 알려줘서 AI(Model, Application)를 만들어나가는 과정임. 아래처럼.

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아주 큰 양의 데이터 : 모델을 만들 수 있지만,

특이점 이전의 큰 데이터 : 모델을 만들 수 없음.

요즘 Generative AI는 prompt형식. (Chat GPT처럼.. 대화형으로 입출력을 받는 AI를 prompt라고 함.)

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위에서 본 것처럼 전통적인 Supervised learning은 엄청나게 많은 시간+돈이 필요.

그 Supervised learning으로 만들어진 Model을 사용하는 것은 짧은 시간 만에 결과물 도출 가능.

그래서 이미 Stanford나 미국 Big-tech 대기업에서는 사람이 코드를 쓰기보다… Chat GPT prompt로 어느정도 코딩을 하고 그걸 수정해서 씀. Git copilot이 그 예시.

앤드류 응 박사님이 Chat GPT랑 협업해서 “개발자를위한 Chat GPT 프롬프트 사용법” 강의를 기획했고, 2주만에 500K의 강의 등록이 있었다고 함.

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AI 전망 :

(1) AI로 할 수 있는 프로젝트들을 가치(value) 순으로 정렬해 보면 아래와 같은 그림이 나온다.

유튜브 광고 같은게 가장 AI 알고리즘을 통해 가장 고부가가치로 뽑아낼 수 있는 것이고,

피자 맛있게 만드는 방법 같은건 낮은 부가가치를 뽑아낼 수 있는 것.

-> 부가가치가 높은 것에서 낮은 것 순서로 AI가 산업을 잡아먹어 갈 것임.

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(2) AI는 범용 기술을 위해 사용 될 것. AI를 위해 꼭 필요한 인프라가 있는데, 아래와 같다.

• Level 1 : Hardware : 반도체 설계, 공정 (물론 이 설계나 공정들을 할 소프트웨어도 중요)

• Level 2 : Infrastructure : 클라우드 서비스를 대신 해줄 회사들.

• Level 3 : Developer Tools : 앞으로 점점 더 사람이 0 to 1으로 Code를 작성하는 일이 줄어들 것임. GPT prompt를 이용해서 80% 코드를 작성하고 사람이 완성해 나갈 것임.

• Level 4 : Application : 이 AI 기술을 통해 “유튜브 동영상 알고리즘”, “맛있는 피자 반죽 만드는 법” 등을 만드는 소프트웨어를 만들 것임.

(3) 생성형 AI가 시장에 나오면서, 고부가가치 산업에서 일하는 사람부터 급여가 줄어들고 있음.

위에서 봤던 것처럼.. AI는 모든 분야에 사용 될 수 있지만, 큰 돈이 되는 산업부터 정복을 해 나가고 있다.

얼마 후 의사들은, 동시간에 현재의 의사보다 훨씬 많은 사람을 진료하고 치료 할 수 있을 것임.

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