AI 발전과 추상화의 중요성
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AI 발전의 현실성
🧩 AI의 개념을 들었을 때, 많은 사람들이 아직 이것이 구현되지 않았다고 생각하지만, 실제로 이미 존재하고 있으며 앞으로 더욱 발전할 것임을 알 수 있다. AI는 우리의 조직에서 실현되고 있으며, 일부 업계에서는 다른 업계보다 빠르게 활용되고 있다. 데이터와 마케팅 분야에서는 이미 AI가 활용되고 있는데, 우주 망원경과 같은 일부 업무에서는 아직 미래의 기술로 여겨지고 있다. AI에 대해 고민하는 데이터 리더들에게는 어떤 가이드라인이 필요한가? AI를 자신의 회사, 세그먼트 또는 업계에 적용하는 방법에 대해 생각해볼 때 어떤 조언을 할 수 있을까?
AI의 조직 및 품질 요소
🔍 AI를 적용하기 전에 가장 중요한 요소는 조직의 구성과 전체 시스템의 품질이다. 우선, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 마트와 같은 좋은 기반 시스템이 구축되어 있어야 한다. 올바른 추상화 수준을 제공하기 위해 다양한 도구를 활용할 수 있으며, AI는 이러한 도구의 한 종류로 생각할 수 있다. 그러나 회사 내부에서 아무도 올바른 수익 숫자를 알지 못한다거나, 몇몇 테이블이 공학적으로 사용되지 않는다거나, 제3자 공급업체의 결함으로 인해 데이터가 신뢰할 수 없다면 AI가 유용하게 활용되기 어렵다. 반대로, 이미 우수한 시스템이 구축되어 있다면 AI는 그 가치를 배가시킬 수 있다. 즉, 강력한 시스템에서 시작하는 것이 중요하다.
계층적 추상화의 중요성
🔍 앞으로 AI를 고려할 때 개인적으로 가장 중요하게 생각하는 것은 추상화의 계층화 방식이다. Richard Hamming의 책 'learning to learn the art of doing science engineering'을 읽으면서 이 개념에 대해 더 깊이 생각하고 있다. 과거에서부터 하드웨어와 소프트웨어의 발전은 계층화되어 왔는데, 기계적인 계산을 수행하는 단순한 장치에서 시작하여 점점 복잡해지면서 과학적인 문제 해결을 위한 엔지니어링 작업으로 발전해왔다. 이러한 계층적 추상화가 AI에 최종적으로 적용될 것으로 예상할 수 있다. 점점 더 많은 사람들이 AI 기술에 접근할 수 있게 되면, 데이터베이스 질의와 같은 작업을 수행하기 위해 SQL 쿼리를 작성하는 것보다 LLM을 통해 직접 도움을 받는 것이 훨씬 쉬워진다. 하지만, 해당 분야의 전문가가 되기 위해서는 더 낮은 계층에서 어떤 일이 일어나고 있는지 이해하는 것이 중요하다. 추상화 계층 아래에서의 이해와 경험은 AI 분야에 있어서 매우 중요하다고 할 수 있다. 좋은 시스템을 활용하는 것도 중요하지만, 다른 계층에서 일어나는 일을 추론하고 해결하는 능력 또한 필요하다.
추상화의 증가로 인한 이점
‼️ 계층적 추상화의 증가는 많은 이점을 가져올 수 있다. 이러한 추상화의 발전은 AI를 포함한 다양한 기술에 더 많은 사람들이 접근할 수 있는 기회를 제공한다. LLM과 같은 높은 수준의 추상화는 더 많은 사람들이 AI 기술을 사용할 수 있게 하지만, 전문가가 되기 위해서는 더 낮은 수준의 추상화에 대한 이해가 필요하다. 이러한 이해를 통해 문제 상황을 더욱 정확하게 이해하고, 소프트웨어 라이브러리의 오류를 디버깅하고, 자체적으로 문제를 해결할 수 있다. 일부분을 이해하고 활용하는 것이 중요하지만, AI 분야에서 정말 숙련된 전문가가 되기 위해서는 다음 계층의 이해도 필요하다는 점을 명심해야 한다.
경험과 이해의 중요성
❗️ AI 분야에서 성공적인 데이터 리더로 나아가기 위해서는 경험과 이해가 중요하다. AI의 발전을 선도하고 이끌어갈 수 있는 전문가가 되기 위해서는 다음 계층의 이해와 소프트웨어 라이브러리의 동작 원리에 대한 경험이 필요하다. 일부 데이터 리더에게는 저수준의 기술적인 지식이 필요하지 않을 수도 있다. 그러나 AI 분야에 대한 깊은 이해를 바탕으로 문제를 해결하고 데이터를 분석할 수 있는 능력을 갖추면, 성공적인 AI 전문가로써의 경험을 쌓을 수 있다. 따라서 계층적 추상화를 뛰어넘어 AI의 내부 동작 방식을 이해하고 싶은 사람에게 수학과 기술적인 배경을 공부하는 것을 추천한다.
하이라이트
- AI는 이미 현실이며 더욱 발전할 것임을 염두에 두어야 한다.
- AI를 적용하기 위해서는 조직의 구성과 시스템 품질이 중요하다.
- 계층적 추상화는 AI 분야에서 중요한 개념이며, 높은 수준과 낮은 수준의 추상화를 모두 이해하는 것이 필요하다.
- AI의 추상화 증가는 많은 이점을 가져올 수 있다.
- AI 분야에서 성공을 거두기 위해서는 경험과 이해가 필요하다.
자주 묻는 질문
Q: AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?
A: AI를 활용하기 위해서는 먼저 조직의 구성과 시스템의 품질을 확인해야 합니다. 적절한 추상화 수준을 제공하는 데이터 웨어하우스나 데이터 마트가 필요합니다.
Q: AI의 계층적 추상화는 왜 중요한가요?
A: 계층적 추상화는 AI를 이해하고 활용하는데 도움이 됩니다. 높은 수준의 추상화를 이해하면 더 많은 사람들이 AI를 활용할 수 있고, 낮은 수준의 추상화를 이해하면 전문적인 지식과 더 깊은 이해를 갖출 수 있습니다.
Q: AI 분야에서 성공하기 위해서는 어떤 요소가 필요한가요?
A: AI 분야에서 성공하기 위해서는 경험과 이해가 필요합니다. 낮은 수준의 기술적인 이해와 소프트웨어 라이브러리의 동작 원리를 이해하고, 문제 해결과 데이터 분석에 대한 능력을 갖추는 것이 중요합니다.