전공생이 전하는 AI 필수지식, 10분 만에 완벽 이해하기!

제가 보기에 지금 대한민국은 대위기 상황입니다 하.

.

.

 앞으로 살아가는데 이런 것까지 모르면 좀 곤란한데? 비전을 제시하는 수뇌부가 없다는 생각을 우리나라는 되게 후발주자로 살아야 할 수도 있어요 (대위기 상황입니다) 네, 안녕하세요 이번 학기부터 AI학개론 강의를 담당하게 된 교수 허성범이라고 합니다 반갑습니다 제 수업은 비전공자든 누구든 쉽게 이해할 수 있도록 AI에 진짜 필요한 지식들만 담아서 한번 얘기를 해보려고 합니다 그럼 1주차 첫 번째 강의 AI 이것만 알아도 반응 간다 바로 시작해보도록 하겠습니다 이번 주는 첫 주차니까 그냥 OT만 하고 여러분들 빨리 집에 보내드릴게요 점심에 일찍 드세요 아시겠죠? 네 일단 교수 소개를 좀 하도록 하겠습니다 어? 이름이 없네? 저는 허성범이라고 하고요 허락할 허자에 이룰성의 법범 자를 씁니다 원래 이런 거 한문까지 써줘야 되는데.

.

 아무튼 한국과학영재학교 졸업했고 카이스트 전산학부 졸업했고요 지금 카이스트 AI 대학원 다니고 있습니다 롤티어 골드고요 이과 외길 인생 21년 차입니다 옆에 있는 아이는? 저희 집 강아지 여울이.

.

 여울이입니다 제가 이 강의를 만들게 된 이유가 어느 날 아침에 저의 어머니가 전화를 줬는데 AI 관련된 질문들을 이것저것 하시는 거예요 근데 그 안에 맞는 정보도 있지만 틀린 정보가 되게 많더라고 그래서 이거 엄마 어디서 들었어? 했더니 나 신문이랑 유튜브에서 봤지 그래서 제가 막 찾아보니까 AI에 대한 관심이 엄청 늘어나는 것 대비 우리가 진짜 알아야 할 AI의 비전이나 그런 양질의 지식을 제공하는 곳이 너무 적은 거예요 그래서 이거는 국익을 위해서 여러분들을 위해서 그리고 제가 사랑하는 사람들이 AI에 대해서 제대로 알아줬으면 좋겠고 하.

.

.

 앞으로 살아가는데 이런 것까지 모르면 좀 곤란한데? 싶은 내용들을 위주로 담아봤습니다 진짜 AI에 대해서 심도 있게 다뤄보는 강의를 좀 만들어보려고 합니다 근데 그렇게까지 어렵진 않을 거예요 왜냐면 이걸 찍고 있는 PD가 문과기 때문이죠 그래서 저 PD님의 기준에 맞춰서 PD님이 이해가 안 되면 바로바로 질문해 줄 거니까 여러분들 걱정하지 말고 강의 들어주셨으면 좋겠습니다 이런 것까지 모르면 좀 곤란한데? 첫 번째로 AI가 뭔지 설명을 해야 돼요 AI는 뭐의 약자예요? Artificial Intelligence의 약자죠 인공적으로 만든 지능이라는 뜻이에요 사람들이 인공지능 인공지능 너무 많이 들어봤는데 이걸 어떻게 정의하면 좋을까 제가 생각을 한 게 딱 세 가지의 조건이 있어요 첫 번째는 구조가 있어야 돼요 구조 우리의 지능은 어디서 나오나요? 뇌라는 구조에서 나오죠 그래서 제가 보기에 AI라는 친구도 구조가 필요해요 지금 같은 경우는 코딩 긴 코드들로 구성되어 있겠죠 그래서 우리 뇌에 해당하는 구조가 필요하고요 두 번째, 학습 능력이 있어야 돼요 얘가 뇌만 있다고 끝나는 게 아니라 그 뇌를 이용해서 어떤 데이터들과 어떤 지식들을 학습하고 얘가 스스로 능력치를 올릴 수 있어야 한다는 말입니다 그리고 세 번째로 그 학습한 걸로 뭘 할 수 있어야 되냐? 수행할 수 있는 능력이 있어야 돼요 이 세 가지를 갖춘 거를 AI로 보면 좋을 것 같고 예를 한번 들어볼게요 chat GPT라는 애는요 어딘가에 코드가 있겠지? 걔에 대한 그 뇌 구조체 같은 게 있겠지? 그리고 걔는 우리가 어떤 말을 하거나 데이터 같은 것들을 보여주면 걔가 학습을 해요 아침에 미팅 자료 만들 건데 20대 회사원이고 인턴이고 이런 걸 말하면 얘가 학습을 하잖아요 그리고 세 번째? 그럼 그거에 대해서 얘가 요구사항을 수행할 수 있는 능력이 된단 말이야 그럼 그거는 AI의 조건이 되었다 이렇게 보면 좋을 것 같아요 넘어가서 이 AI라는 게 있어 얘들을 어떻게 세면 좋을까? 왜냐면 AI 하나, AI 둘, AI 셋 이렇게 세면 약간 애매하니까 그런 걸 셀 수 있는 단위가 바로 모델이라고 해요 모델 탑 모델 한혜진 씨 아니고요 모델 AI 모델이라고 하는데 쉽게 생각하면 휴대폰 생각하면 돼요 우리가 삼성에서 만든 갤럭시 S20가 있고 애플에서 만든 아이폰이 있죠? 똑같아 구글에서 만든 Gemini라는 AI 모델이 있고요 open AI에서 만든 GPT라는 모델과 소라라는 모델이 있어 그리고 메타에서.

.

.

 야 메타가 왜 GPT를 만들어? 이거 뭐야? [(너무나 당황해버린 성범 교수님)] 어이차 누구야! 누가 내 ppt에 장난쳤어! 누구야! 네 잠시 오류가 있었습니다 저 지금 문과 조교가 실수를 한 게 분명해요 이래서 내 이 조교를 이과로 들이려고 했거늘.

.

 아무튼 메타의 모델인 Llama가 있어요 그러면 휴대폰도 갤럭시 하나만 들고 끝내요? 아이폰 하나만 들고 끝내요? 아니죠 갤럭시 1, 2, 3, 4, 5에서 지금 20 넘어가게 있는 것처럼 얘네도 똑같아 GPT도 그래서 1, 2, 3, 4가 있는 거예요 그래서 지금까지 우리가 써볼 수 있는 거는 GPT-4까지 나왔다 이런 식으로 우리는 모델이라는 단위로 AI를 센다 이제부터 AI가 어떻게 발전했는지 그 역사에 대해서 조금 알아볼 건데요 거기서 필수적으로 알아야 되는 개념이 이 딥러닝이라는 개념입니다 이것만 알아도 여러분들이 AI를 이해하는 해상도가 훨씬 올라갈 거예요 이게 뭐냐면 시작은 어떻게 했냐면 저처럼 막 이런 거 코딩 좋아하는 사람들이 하는 대회 같은 게 있었어요 대회 거기서 뭘 했냐면 자! 이거 봐라? 이 중에 뭐가 강아지게? 하고 밑에? 사진 보고 야, 이 중에 뭐가 고양이게? 해서 코딩을 막 해서 모델을 딱 짜면 누가 누가 이걸 잘하나 대결을 한 거예요 그래서 그런 것들이 매년 연례행사처럼 올림픽처럼 하고 있었는데 어느 날 갑자기 어떤 사람이 새로운 개념을 들고 와서 내가 딥러닝이라는 걸 한번 써봤는데 이게 대박이야 딥러닝이 뭐야? 원래는 아까 고양이랑 강아지를 구별하는데 사람들이 어떻게 했냐면 강아지는 고양이보다 눈이 좀 더 동그래 그리고 고양이는 뭔가 귀가 좀 더 뾰족하게 생겼어 수염도 이렇게 나 있고 이런 식으로 하나하나 코딩을 했는데 그러다 보니까 한계가 있더라는 거지 그러면 야 웰시코기도 수염 이렇게 나 있던데? 웰시코기도 귀 뾰족하던데? 그럼 아까처럼 실컷 코딩해놔도 얘가 학습을 똑바로 못 하는 거야 근데 어떤 사람이 딥러닝이라는 개념을 사용했는데 얘가 뭐냐? 쉽게 설명을 하자면 코딩으로 우리의 뇌 같은 구조를 짜요 이렇게 막 퍼셉트론이라고 하는 애들이 뉴런처럼 막 얽혀있는 이런 구조를 짜는데 이게 이제 뇌의 역할을 한다고 보면 되고 이걸 짜놓고 이 뇌한테 강아지, 고양이 사진을 그냥 엄청 많이 보여줬어 진짜 엄청 많이 그랬더니만 얘가 알아서 뇌가 판단을 해서 야, 내가 많이 보다 보니까 이렇게 생긴 애는 고양이고 저렇게 생기는 애는 강아지던데? 이런 걸 구분할 수 있게 됐다는 거죠 이게 혁신적인 건 뭐냐? 1번 데이터를 많이 때려넣었을 때 이 뇌 구조만 잘 짜면 얘가 알아서 학습을 하더라 이게 가장 중요한 포인트인 거야 두 번째 어떤 태스크에 특별한 코딩을 할 필요가 없다 예를 들어서 막 귀를 특별히 찾아낸다거나 코, 수염 이런 것들을 굳이 내가 코딩할 필요 없이 되게 일반적으로 얘가 작업을 수행할 수 있도록 AI가 발전할 수 있는 그런 토대가 되었다고 이해하면 좋을 것 같습니다 정리를 하자면 딥러닝이라는 것은 AI의 발전을 가속화시킨 그 데이터라는 걸 많이 때려넣기만 하면 이 뇌한테 얘가 어떤 작업이든 되게 잘 수행할 수 있구나 이런 가능성을 보여줬기 때문에 그 시작이라고 볼 수 있겠고요 딥러닝? 러닝의 한 종류 아닙니다 러닝크루의 한 종류 아닙니다 딥러닝 학습 방법의 한 종류고요 AI 모델을 만드는 데 있어서 사용하는 기법 중에 하나예요 무슨 말인지 이해가 가시죠? 우리가 만두 삶을 때 굽는 거 있고 삶는 거 있고 찌는 거 있잖아요 AI를 학습시킬 때 딥러닝이라는 기법이 있다 이렇게 이해하시면 될 것 같습니다 그런데 이 AI와 딥러닝이라는 개념이 대두된 건 사실 되게 오래됐어 2012년도쯤에 딥러닝의 개념을 누가 본격적으로 썼을 거고 근데 지금은 2025년이잖아요 그 사이에 어떤 이슈들이 있었길래 AI가 갑자기 주목을 받았을까 봤더니 2016년 3월 무슨 일이 있었어요? 알파고랑 이세돌이 바둑을 뒀습니다 근데 어떻게 됐어요? 알파고가 이겼어요 드디어 기계가 인간을 이겼다는 역사적 순간이 탄생해버린 거예요 그럼 사람들이 어떻게 돼요? 다 두려워하기 시작하는 거예요 와 드디어 기계가 인간을 지배하나? 그래서 이때 1차적인 공포, 그리고 신드롬 같은 게 우리나라에 있었고요 이 이후로 컴공과 지원률이 굉장히 높아졌습니다 2018년부터 AI 공부를 하기 시작했는데 이세돌 알파고의 영향이 저한테도 좀 있었습니다 이거 내가 공부를 해봐야 되겠구나 그리고 두 번째로 chat GPT의 등장 2022년 11월에 되게 조용히 나왔는데 사람들이 써보니까 얘가 대박인 거야 요 놈 보소 얘가 너무 똘똘해 이것저것 시켜봤더니 다 너무 잘하고 사람들은 어때요? 본인 삶에 직접적인 영향을 줄 때 그것의 변화를 체감한단 말이야 그래서 chat GPT라는 걸 써보고 이런 것들로 이런저런 작업을 수행해 봤을 때 너무 수월하니까 "이거 뭔가 뭐 어마어마한 시장인 것 같다.

.

" 이런 식으로 좀 관심이 폭증하기 시작했다고 보면 될 것 같습니다 그렇게 해서 지금의 어떤 AI 신드롬이 강력하게 일어나고 있는 시대까지 우리가 오게 된 거고요 그리고 AI 산업이 진짜 빨리 많이 바뀌거든요 그 사이에서 여러분들이 꼭 알아두면 좋을 것 같은 전공 용어 몇 개를 갖고 와봤어요 어렵지 않아? 도망가지 않기? 자 첫 번째 것부터 볼게요 첫 번째는 LLM이라고 해요 Large Language Model 그대로 해석하면 큰 언어 모델이에요 언어 모델이 뭔지를 생각을 해보면 우리가 아까 모델을 배웠잖아 AI 모델은 한 종류인데 얘는 언어에 대해서 주로 얘기할 수 있어 언어라 하면 우리가 주고받는 막 대화하고 이런 것들을 우리가 자연어라고 하는데요 자연에 있는 인간들이 만든 언어 그 자연어에 특화된 모델인 거고 언어 모델은 뭐에 쓰냐 얘한테 다양한 것들을 시킬 수 있어요 번역해줘 또는 대화도 할 수 있고 걔랑 이게 이제 채팅형으로 만든 게 Chat GPT에요 Chet GPT라는 게 뭐냐면 GPT라는 얘가 Language Model 이야 근데 얘를 채팅형으로 챗봇처럼 만들었기 때문에 우리가 Chet GPT라고 이름을 지은 거거든요 그런데 얘가 수행 능력이 충분하기 위해서는 아까 우리가 인공지능의 뇌의 역할을 하는 구조가 필요하다고 했잖아 근데 이 뇌라는 구조는 그런 어떤 뉴런에 해당하는 이런 동글뱅이들이 막 이렇게 얽혀 있단 말이야 각각이 신경세포 역할을 한다고 보면 되는데 Large Language Model 모델은 어때? 이 신경세포가 급나게 많은 거야 급나게 많아 그래서 Language Model 들 중에 이런 신경세포 수가 많아서 큰 애들을 Large Language Model 이라고 하고요 지금 대기업들이 만드는 Language Model 들은 대부분 다 이 LLM에 해당한다고 보시면 됩니다 뉴스에서 LLM 봤다? 그러면 아? 어떤 기업에서 만든 되게 고성능의 Language Model 이겠구나 생각을 하면 될 것 같아요 두 번째, 우리가 살아가는데 자연어만 써? 아니거든요 요즘 뭐야? 숏폼의 시대잖아 영상 보고 거기 또 뭐가 들어가요? 오디오 소리도 들어가고 또 인스타그램이 뭐예요? 사진 이런 것들까지 처리하고 싶은 니즈가 생겼다는 말이에요 근데 아까Language Model 은 Language에 특화되어 있으니까 이런 거 잘할까 못할까? 잘 못해 AI가 그러면 이걸 안 할 수 없잖아 그래서 등장하는 게 생성형 AI라고 해서 얘도 AI의 한 종류인데 생성형 뭐예요? Generative 만들어줘 이전에 없던 뭐를? 영상, 오디오, 사진을 틱톡이나 영상 같은 데 가끔 보면 사람이 막 자리에 있다가 갑자기 풍선껌처럼 빵 터지고 막 이렇게 찌그러지고 하잖아요 그게 생성형 AI로 만든 기존에 없던 영상이라고 이해를 하면 될 것 같습니다 그래서 우리가 생성형 AI라는 얘기를 했다 저것도 AI의 한 종류인데 기존에 없던 영상, 오디오, 사진 이런 걸 만들어주는 애겠구나 생성해주는 애겠구나 이렇게 이해를 하면 됩니다 그래서 포토샵에도 어떤 기능이 있어? 내가 내 사진 대충 찍어놓고 뒤에 하늘, 예쁜 하늘 넣어줘 그럼 생성형 AI가 와서 하늘 만들어줘 이런 게 생성형 AI의 표본이라고 할 수 있겠습니다 그래서 아까는 Language Model 이라는 애가 있었고 그 한동안은 LLM이 계속 발전하면서 이 AI 역사를 이끌어왔었단 말이에요 근데 사람들이 생성형 AI를 원하기 시작하네? 이게 대중들한테 먹히네? 그리고 이런 것들까지 할 수 있게 되네, 능력이 고양되면서 이번에는 모델이 language뿐만 아니라 오디오, 비디오, 이미지까지 다 할 수 있게 됩니다 그런 거 다 하는 올라운더 같은 친구를 뭐라고 해요? 멀티모달이라고 합니다 그래서 요즘의 AI 모델들은 다 멀티모달 AI라고 이해하면 좋을 것 같아요 여기 뭐가 해당돼요? GPT-4가 이제 제대로 된 멀티모델인 거고 그 이전에는 1, 2, 3은 LLM에 가까웠다 이렇게 보시면 될 것 같아요 쉽죠? 아이폰 4에는 광학 카메라가 달려서 이것저것 되는 거고 아이폰 1, 2, 3에는 그게 안 됐다 뭐 이런 뜻이에요 AGI는 우리 AI가 나아가야 할 다음 스텝이야 Artificial General Intelligence라고 해서 인공지능인데 뭐가 들어가 있어? General 이게 뭐예요? 일반적인 그래서 해석을 하자면 일반 인공지능이 되는 거고 얘는 AI랑 뭐가 달라요? 얘는 스스로 판단을 해서 문제 해결을 할 수 있는 그런 사고 능력을 갖추라는 말이에요 지금의 AI들은 우리가 야 나 이거 뭐 할 건데 이거 좀 해줘라 이렇게 수동적으로 우리가 뭘 시켜야 하는 건데 얘는 나를 딱 보고 야 얘 이거 문제 있는데 내가 이거 좀 해결해 줘야겠는데 하고 해결해 줄 수 있는 AI를 AGI라고 합니다 그래서 우리 같은 AI 개발자들은 이 AGI의 개발을 목표로 이제 AI를 개발을 계속하고 있는 거고요 아주 가까운 미래는 아닐 겁니다 이게 등장하는 게 근데 꽤 먼 미래겠지만 그것을 향해서 계속 나아가고 있다 요렇게 AI의 미래 방향성으로 생각해 주시면 좋을 것 같아요 (어렵지 않아 도망가지 않기) 그래서 이런 AI가 요즘 시대에 어떤 파워를 갖고 있냐 제가 오늘 이 강의를 딱 찍기로 하고 어제 밤에 어떤 DM을 받았냐면 성범님 이거 성범님 맞아요 하고 딱 봤더니 어떤 광고 영상에 내 영상을 갖다 쓴 거예요 내 영상 갖다 썼는데 AI로 얼굴만 바꿔 가지고 딴 사람 얼굴 갖다 붙여 놓고 나인 척하고 광고 영상을 만들어서 올렸더라고요 이런 게 이제 AI로 가능해진다 여러분들이 크게 느끼는 거는 아까 말했던 생성형 AI로 인한 이미지나 비디오 오디오 생성인 거고 이게 좋게 쓰이면 광고나 촬영 같은데 특수효과나 CG 같은 거 넣는데 이런 걸 AI가 다 해결해 줄 수도 있다는 거죠 반대로 이런 것들이 범죄에 쓰이면 뭐 딥페이크나 아까 말했던 것처럼 제 얼굴 바꿔 끼우고 또는 피싱 우리 엄마의 보이스를 다 녹음해서 학습시킨 다음에 보이스피싱 같은 걸 할 수도 있는 거고 그런 식의 문제가 있을 수도 있겠고요 AI 두 번째 파워는 수행 비서인데 chat GPT 지금도 비서로 쓰려면 충분히 쓸 수 있어요 나 여기 막 여기저기 여행 갈 건데 여행 코스 좀 짜줘 나 누구한테 오늘 내 생일 초대장 보낼 건데 생일 문구 뭐라고 쓰면 좋을까? 나 교수님한테 이런 메일 답장해야 되는데 뭐라고 쓰면 좋을까? 이런 식으로 내가 기존에 귀찮았던 일 그리고 나의 경험이 부족했던 일을 AI가 충분히 대처를 해줄 수 있다 이런 뜻입니다 그다음으로 AI 시장과 미래에 대해서 얘기를 좀 해볼 건데 제 생각에는 좀 제일 중요한 부분이에요, 여기가 우리가 AI라는 기술이 있으면요 그 기술을 독립적으로 이해할 게 아니라 어떤 기술이 영향을 주고 또 어떤 기술이 영향을 받는지 그런 것들을 AI Value Chain이라고 하거든요 이거를 이해해야 어떤 기업들이 왜 주목을 받고 주가가 갑자기 오르고 이런 것들을 이해할 수 있다는 말입니다 주식 투자뿐만 아니더라도 내가 나중에 추후 진로를 고르거나 취업이나 진학을 고려할 때 이런 것들을 알아두면 당연히 도움이 되겠죠 우리가 현재 이해하고 있는 AI는 어디 있냐 여기 있어 AI 모델 요즘 트렌드는 멀티모달이라고 했죠 뛰어들고 있는 기업들이 뭐가 있어요 구글 있죠 메타 있죠 마이크로소프트 있죠 그 다음에 또 누구 있어요 테슬라 있죠 여기 이렇게 쭉쭉 빅테크들이 이 AR 모델을 만들고 있다는 거고 쉽게 말하면 얘는 뇌 뇌를 만들고 있는 거다 이렇게 보시면 돼요 근데 이런 뇌를 만드는 데 뭐가 필수적으로 필요해요 반도체가 필수적으로 필요해요 GPU라는 애도 필요하고 그 다음에 HBM이라고 해서 지금 SK 하이넥스에서 되게 잘 만들고 있는 건데 메모리에 해당하는 어떤 데이터를 정리하고 처리할 수 있는 그런 능력을 갖춘 친구인데 이런 것들이 필요하다 그래서 GPU 하면 누가 유명해요? 엔비디아가 제일 유명해요 엔비디아 주가가 완전 로켓처럼 올라갔단 말이야 왜? 빅테크 기업들이 AI 모델 만들려고 막 싸워, 지네끼리 아마존, 메타, 구글 막 멈칫 큰 애들끼리 야! 한 판 붙자! 너네 거 이번에 좋아? 우리 휴대폰이 더 좋아! 하면서 윽박지르면서 싸우는데 뭐예요? 다 엔비디아 GPU를 쓰고 있어 그러면 엔비디아 옆에서 뭐하고 있어? 팝콘 개꿀맛 하면서 누가 누가 이기는지 보고 있어 어차피 지네 GPU를 계속 써주니까 그렇기 때문에 반도체 시장을 먹는 게 굉장히 중요한데 .

.

.

.

네 반도체 시장을 먹는 게 굉장히 중요해 보입니다 그래서 엔비디아 주가가 그렇게 올랐던 거고 반도체 시장이 중요하다 중요하다 얘기를 계속 하는 거죠 그리고 이런 반도체를 많이 사면 얘네가 알아서 굴러가요? 아니에요 얘네들을 한 곳에 모아놓고 그다음에 전기도 줘야 돼 이런 것들을 뭐라고 하냐면 인프라 사업이라고 할 수 있겠죠 그래서 여기 들어가는 에너지, GPU를 돌리거나 얘네가 이 AI 모델 만드는데 진짜 어마어마한 양의 전기가 들어가요 그러려면 전력 생산을 좀 더 효율적으로 해줄 수 있는 게 필요하겠죠? 거기서 제일 주목받고 있는 게 요즘 SMR이라고 해서 소형 원자로인데 우리가 생각하는 원자로는 엄청 크잖아요 그게 아니라 뭐 약간 이 방 안에 들어갈 것 같은 그 밥솥만한 원자로를 만들어가지고 데이터 센터 하나 지어놓고 거기마다 SMR을 하나씩 붙이는 거야 이런 식으로 약간 효율적인 구조의 인프라를 짜고 있다 그래서 에너지 기술이 개발된 사업들이나 데이터 센터에 관련된 기업들도 같이 주목을 받고 있다 이렇게 이해를 하면 좋을 것 같습니다 그럼 이렇게 해서 이해가 다 됐죠? 시스템이 이해가 됐으면 여기는 또 미래에 대한 얘기야 뇌를 잘 만들면 뭐해요 뇌를 만들고 끝내는 게 아니라 이걸 어떻게 응용할까에 대한 얘기를 해야 된단 말이야 그래서 우리가 또 다음 스텝으로 보고 있는 것이 로보틱스 chat GPT는 컴퓨터 안에 갇혀 있어 그래서 얘는 나랑 대화밖에 못 하는데 얘가 만약 로봇의 몸 안에 들어가서 진짜 내가 요청하는 것들을 해줄 수 있게 된다면 훨씬 더 강력해지겠죠 그래서 로봇과 관련된 휴머노이드나 어떤 로봇에 관련된 기술들이 지금 점점 뜨고 있다는 거고 그다음에 바이오 AI 이런 것들도 이런 뇌에 해당하는 AI 모델을 적극적으로 실시한 한 예시라고 볼 수 있겠습니다 (야 한 판 붙자 너네꺼 이번에 좋아?) 사실 저는 진짜 AI에 진심이에요 저는 수상소감에도 AI의 이제 발전에 대해서 얘기를 했었는데 그게 왜냐면 제가 보기에 지금 대한민국은 대위기 상황입니다 왜냐면 아까 말했던 이 AI 밸류체인에 우리나라 기업들이 그래도 몇 군데는 끼어 있어야 우리도 이제 아, 미래를 이끌어 나갈 기업이 있구나 이렇게 생각을 하게 되는 건데 제가 막 생각나는 기업들이 좀 있긴 한데 그렇게까지 여기 메이저하게 낄 수 있는 레벨은 아닌 것 같아요 근데 지금 현상은 뭐 그럴 수 있어 우리는 언제나 후발주자로 출발해도 잘하는 나라였거든요 근데 그 문제가 아니라 이런 것들을 명확하게 이해하고 비전을 제시하는 그 수뇌부가 없다라는 생각을 해요 그래서 어쨌든 이 기술이라는 게 발전하려면 국가의 도움이나 아니면 이제 자본의 흐름도 좀 필요한데 그런 것들이 우리나라는 좀 되게 천천히 가고 있지 않나 그래서 그런 것들을 움직이시는 좀 큰 손 분들이 AI의 산업계와 학계에 관심을 좀 더 가져주시면 좋겠다라는 생각을 합니다 왜냐하면 지금 이 시기를 잘못 넘기면 되게 오랫동안 AI가 주도적으로 성장하는 시간 동안은 우리나라는 되게 후발주자로 살아야 할 수도 있어요 나라의 힘은 과학에서 나오고 과학이 곧 국력이잖아요 그래서 이 과학 기술을 좀 튼튼하게 갖고 있어야 우리나라가 조선, 철강, 전자, 반도체, 자동차 이런 걸로 좀 오랫동안 부국강병을 이뤄 왔던 것처럼 앞으로 우리를 먹여살릴, 우리 세대를 먹여살릴 그런 키워드나 기업들이 더 필요하다 이렇게 생각을 하면 될 것 같습니다 그래서 첫 번째 강의 본 내용은 이 정도로 마무리하면 좋을 것 같고 우리 AI학개론은 AI 시대에서 살아남는 법을 여러분들한테 적극적으로 공유를 해보고자 합니다 그래서 뭐 다양한 얘기를 해볼 수도 있겠죠 어떤 직업들이 사라질 거고 어떤 직업들이 남을 건지 이거에 대해서 구체적으로 명확하게 제시하기는 굉장히 어려워요 그렇지만 제가 이렇게 느끼면서 이런 것들을 가지고 있는 직업들은 살아남고 이런 것들은 빨리 없어지겠구나 하는 포인트들이 있으니까 그런 포인트도 한번 같이 정리해 보면 좋을 것 같고요 그다음에 제가 이제 요즘 많이 하고 있는 AI 브랜딩이라고 해서 어떤 기업, 조직 프로덕트에 어떤 식으로 AI를 도입했을 때 훨씬 더 혁신적으로 바뀔 수 있는지 그런 것들에 대해서 제가 브랜딩 하는 것들에 대해서 설명을 한번 드려볼 수도 있을 것 같고요 그다음에 AI 활용법 어떤 툴 써야 하나요? 어떻게 써야 하나요? 저는 모르겠어요 일단 여러분들 이 영상 끝나자마자 chat GPT랑 Gemini 같은 거 켜서 대화는 몇 번 해보시고요 그거 말고도 직업에 따라서 필요에 따라서 어떤 식으로 어떤 툴들을 쓰면 좋을지는 다음 강의에서 제가 또 얘기할 수 있도록 하겠습니다 사실 제일 중요한 건요 두려워하지 않는 거예요 제가 앞에 설명한 내용만 해도 여러분들은 지금 대한민국에 있는 사람들 대부분 보다 AI에 대한 지식이 훨씬 많을 거예요 이런 얘기를 해주는 사람들이 지금까지 없었으니까 이제 아니까 두려워하지 말자 두려워하지 마시고요 이것저것 잘 써보세요 요즘 나오는 툴들은 대부분 무료예요 그리고 여러분들은 전공 수준의 프로세싱을 하지 않기 때문에 그런 무료 툴들로도 충분합니다 그래서 그런 것들이랑 좀 친숙해지려면 원래 갖고 놀아봐야 돼 두려워하지 마시고 이것저것 그냥 뭐 무료가 나왔어? 한번 써볼까? 이렇게 갖고 놀아보면서 친숙해지다 보면 어느 순간 AI에 대한 감도 잡고 본인 진로나 학업이나 취업, 이직에 대한 고민도 약간씩은 해소되지 않을까 그 과정에 저도 함께 하겠습니다 아시겠죠? 이렇게 해서 첫 주차, 첫 강의 오리엔테이션 마치도록 하겠고 이.

.

 이 정도면 강의 짧게 한 거죠? 아무튼 얼른 점심 드시러 가세요 저는 또 다음 강의로 돌아오도록 하겠습니다 좋아요 댓글 구독 알림 설정까지 부탁해요 안녕 첫 주차인데 과제 내주면 싫어하려나? 여러분들! 과제 있습니다 과제 오늘 지금 당장 chat GPT랑 또는 구글에서 만든 Gemini라는 친구 켜가지고요 궁금한 점 5개 이상 그리고 본인이 해야 되는 귀찮은 일 3가지 이상 시켜보세요 오케이? 오늘 과제입니다 첫 주차니까 라이트하게 가자구요 빠빠이