AI 시대에서의 생존 전략 | 스탠포드에서 배우는 방법

게시판

목차:

1. 로봇에게 일을 맡기는 것

2. AI와 일자리

3. AI 때문에 재밌어 질 일

4. AI 시대에서의 교육 방법

5. AI 사고력

6. AI와 창의력

7. 스탠포드 디자인 쓰잘데기 없도록 배우는 법

8. AI와 로봇 기술의 주요한 변화들

9. 교육 시스템의 혁신과 AI

10. 로봇과 꿈

첫 번째 장: 로봇에게 일을 맡기는 것

로봇이 사람이 하는 일을 할 수 있다면 비용은 대략 $200 정도로 줄일 수 있다. 미래에는 AI로 인해 많은 직업들이 사라질 것이다. 요즘 아이들이 받는 정보 양은 예전과 비교할 수 없을 정도로 많다. 하지만 우리는 여전히 같은 방식으로 아이들을 가르치고 있다. 그래서 생각할수록, 우리는 이를 바꾸기 위해 앞장서야 한다고 생각한다. 나는 스탠포드 Aire 프로그램의 디렉터인 Li Jiang이다. 나는 AI 시대가 가까운 미래에 도래했다고 말할 것이다. 사실은 이미 시작된 상태이다. 나는 AI와 로봇 시대에서 다음 세대를 가르치기 위한 올바른 방법을 찾기 위해 열정적으로 노력하고 있다. 많은 사람들이 AI를 두려워하여 피하려고 한다. 그들은 "오, 그냥 저것은 멀리 떨어져 있기를 원해"란 식으로 말한다. 그러나 그것이 우리가 발명한 가장 강력한 도구 중 하나일지도 모르는 것이다. 이 도구를 사용하지 않으면 다른 사람들과 경쟁할 수 없게 된다. 우리가 바꿔야 할 몇 가지 사항이 있다고 생각한다. 첫째, AI 사고를 가능한 한 이른 시점부터 가르쳐야 한다. AI 사고는 그들에게 인간과 AI의 차이를 알려줄 수 있는 능력이다. 그리고 인간의 창의적인 부분은 0에서 1로의 혁신이다. 그 부분에서 내가 잘 할 수 없는 일이다. 우리는 그에게 초점을 맞춰야 한다. AI 사고에 관해서는 세 가지 중요한 것이 있다. 첫 번째로, AI가 작동하는 방식에 대한 일반적인 이해가 필요하다. 과거에는 AI가 주로 우리가 컴퓨터에 작성한 규칙이나 특정 알고리즘을 기반으로 한다. 인간이 규칙을 세우고 그에 따라 작동한다. 하지만 현재는 딥러닝이나 강화학습과 같이 데이터를 기반으로한 다른 알고리즘을 개발하고 있다. 우리는 더 많은 데이터를 처리할 수 있는 더욱 강력한 컴퓨터를 보유하고 있기 때문이다. 그래서 우리는 현재 데이터에 기반한 최적화된 솔루션을 찾으려고 한다면 보통 첫 번째 방법을 하면 더 나은 솔루션을 얻는다. 두 번째는 인간의 능력과 기계 또는 AI의 능력을 구별하는 능력을 얻게 된다는 것이다. 대부분의 청중들이 아마 그것을 모를 것이다. 구조 생물학이라는 과학 연구 분야가 있다. 이 분야의 과학자들은 단백질의 구조를 연구한다. 단백질은 모든 생물들에게 매우 중요한 역할을 한다. 세계에는 1억 개에서 2억 개의 단백질이 있다. 이 연구 분야의 과학자들은 이들 단백질 구조를 결정하는 데 많은 시간을 투자하고 있다. 우리 인간들은 이러한 단백질의 구조 중 아주 작은 부분만을 발견할 뿐이다. 1% 이하이다. 그러나 알파폴드라는 AI가 있었다. 이것은 딥마인드에서 나온 것이다. 지난 2년 동안, 알파폴드는 거의 모든 단백질의 구조를 예측하고 이를 온라인 개방 데이터베이스에 공개했다. 그래서 일단 기계로 할 수 있는 작업은 기계에게 맡기고, 우리는 인간의 부분에 초점을 맞추게 된다. 세 번째로, AI와 협력하여 다른 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖게 된다는 것이다. 0에서 1로의 핵심적인 부분은 우리가 이전에 존재하지 않던 것을 발명하는 것이다. 그리고 AI가 많은 정보와 자료를 제공해주면서 0에서 1을 더 잘할 수 있다. 따라서 우리는 우리 아이들을 준비해서 이런 식으로 혁신하는 방법을 배우게 해야 한다. 창의성은 가르치기 매우 어렵거나 몇몇 사람들은 창의성을 가르칠 수 없다고 생각한다. 스탠포드 디자인 씽킹에 의해 이러한 생각은 바뀐다. 우리는 이 방법을 사용하여 체계적으로 혁신하는 방법을 가르칠 수 있다. 디자인 씽킹은 스탠포드에서 우리가 혁신하는 방법을 가르치는 방법론이다. 우리는 당신을 스티브 잡스나 일론 머스크보다 혁신적이고 창의적인 사람으로 만들지는 않는다. 그러나 그렇게 하면 당신이 기존의 당신보다 더 창의적이거나 혁신적이 될 수 있다. 디자인 씽킹에는 따라갈 수 있는 단계들이 있다. 첫 번째 단계는 공감이다. 첫째, 당신은 누구를 위해 발명하려는지 이해해야 한다. 부모님을 위해 발명하고 있는 것인지 아니면 학교에서 공부하는 어린이를 위해 발명하려는 것인지 이해해야 한다. 누가 사용자인지를 이해해야 한다. 그런 다음 그들과 공감하라, 특히 그들의 감정에 공감하라. 그리고 그 다음 단계로 넘어가라. 두 번째 단계는 정의다. 많은 사람들은 시작할 때 제대로 된 문제를 가지고 있지 않다. 그러므로 그 문제를 명확하게 정의해야 한다. 그리고 그 다음 단계로 넘어가라. 세 번째 단계는 아이디에이션이다. 뇌풀이를 통해 다양한 아이디어를 만들고, 사용자로부터의 피드백을 받아라. 좋은 것들을 고를 수 있게 될 것이다. 그리고 프로토타입을 만든다. 네 번째 단계인 프로토타입을 만들고 나서, 사용자에게 테스트를 해보고 피드백을 얻게 된다. 피드백이 좋을 수도 있고, 나쁠 수도 있다. 하지만 다시 디자인하거나 다시 발명해야 한다. 디자인에 대한 생각은 리디자인이다. 가끔은, "오, 나는 사실 이 문제를 제대로 정의하지 않았구나"라고 깨닫는다면 두 번째 단계로 돌아가야 한다. 그러므로 여러 번을 반복해야 한다. 결국 멋진 발명품을 얻게 될 것이다. 그러나 당신이 책을 읽거나 강의를 듣고 나서도 아직 이해하지 못했다면, 실제로 사용해보고 몇 번 사용해 봐야한다. 스탠포드에서 열리는 한 수업에서 예를 들어보자. 사실 이 프로젝트는 네팔을 위해 좋은 산소기후 설정장치를 구하고자하는 것이다. 처음에는 사람들이 그냥 캘리포니아에서 디자인하기만 하면 된다고 말하는 것이었다. 그러나 우리는 공감을 가져야 한다고 말했다. 실제로 그곳에 가보아야 한다. 네팔에 가본 적이 없다면 어떻게 그곳을 위해 디자인할 수 있을까? 사실 그들은 네팔로 날아가서 산으로 갔다. 그리고 놀랍게도 그들은 그들의 의료 센터에 비싼 기관이 많다는 것을 알게 되었다. 그러나 그들은 그것을 조작하는 방법을 모르고 있는 것이었다. 문제점은 잘못 정의되었다. 그들은 문제를 다시 정의해야 했다. 그리고 그들은 마을을 방문하고 농부들과 대화를 나누었다. 그들은 실제로 그런 것들이 필요하다고 말했다. 하지만 그것들은 의료 센터에 있는 것이 아니라 집에서 필요하다. 저렴한 마을 기반의 산소기후 설정장치를 만들었다. 이것은 매우 성공적이었다. 그것은 좋은 예이다. 문제는 처음에 잘못 정의되었고, 그 후에 디자인 씽킹 프로세스에 진입하여 문제를 다시 정의하고, 올바른 문제를 해결하는 방법을 찾게 되었다.

두 번째 장: AI와 일자리

AI는 사람들과 매우 자연스럽게 대화를 나눌 수 있는 ChatGPT라는 것을 가장 놀라운 일 중 하나로 꼽을 수 있다. 그리고 그것은 단지 대화를 나눌 수 있는 것이 아니라 코드를 작성할 수도 있다. 실제로 많은 사람보다 더 많이 알고 있고, 똑똑하다는 것이 사람들을 놀라게 했다. 또한, AI는 교육을 확실히 변화시킬 것이다. 이제 아이들은 ChatGPT를 사용하여 에세이를 작성하고 과제를 수행할 수 있다. 그래서 선생님들은 이에 대한 대처 방법을 생각해야 한다. 사실, 나는 그저 어제 학생들에게 숙제를 내렸다. 나는 학생들에게 에세이를 쓰도록 부탁했다. 나는 말했다. "음, 우리는 방금 수업에서 ChatGPT에 대해 이야기했죠. 이제 ChatGPT의 도움을 받아 에세이를 쓰도록 숙제를 내드릴게요. 난 정말로 당신에게 그것을 쓰지 않기를 원하진 않아요. 오히려 쓰길 바래요. 그리고 이 수업 후에 우리는 짧은 대화를 하면서, 여러분이 그녀가 어떻게 활용했는지 이야기해주시기 바랍니다. 어떤 느낌인지 말해줘도 좋아요. 기술의 진보는 무시하려고 하거나 피하려고 해서는 안 된다. 그것은 단지 물과 같은 것이다. 막을 수 없다. 그것과 함께 가야 한다. 나는 ChatGPT가 교육 체계에 어떤 영향을 미칠지 이해하고자 하며, 그것을 더 잘 이해하기 위해 우리 학생들과 함께 일하고 싶다. 그래서 내 학생들에게 이 숙제를 주었다. 나는 Autobots, Transformers를 정말 좋아하는 팬이다. 어린 시절 이 애니메이션으로 자랐고, 지금도 Optimus Prime에 대한 큰 팬이다. 그것이 나를 영감을 주었고, 어릴 때 멋진 로봇을 만들고 싶어 했다. 대부분의 아이들은 어린 시절 꿈을 갖게 되는 것이 더 쉽다. 크게 성장한 후에는 흥미를 잃고 꿈을 잃어버리게 되고, 뭘 해야 할지 몰라한다. 이는 작은 아이들에게는 결코 중요한 문제다. 내 궁극적인 목표는 미래를 위한 이상적인 교육 시스템을 찾는 것이다. 교육은 다음 세대의 미래에 깊은 영향을 미치며, 그게 내 궁극적인 목표이다.