생성형 AI 전문가는 어때?(초등학생의 진로와 직업 탐색을 위한 잡프러포즈 시리즈 61)

생성형 AI 전문가라는 직업이 생긴 지는 오래되지 않았어요. 생성형 AI 서비스 모델을 만드는 일에 관련된 일을 하는 사람들을 부르는 이름이지만, 그 안을 들여다보면 여러 분야의 전문가들이 협력하고 있다는 걸 알 수 있어요. 앞으로 또 어떤 직업 이름으로 불릴지 모르는 분야인데요. 그만큼 많은 변화가 빨리 일어나는 곳이기 때문이에요. 왜 그런지 생성형 AI 모델을 직접 만드는 전문가가 자세히 알려드립니다.

AI는 어떻게 사람처럼 배우고 기억할 수 있나요?
생성형 AI가 글을 쓰고 그림을 그릴 수 있는 건 그냥 되는 게 아니에요. 그 안에는 컴퓨터가 사람의 뇌를 흉내 낼 수 있도록 도와주는 여러 가지 기술들이 숨어 있습니다.
가장 핵심이 되는 기술은 딥러닝이에요. 딥러닝은 AI가 엄청나게 많은 데이터를 보면서 스스로 패턴을 익히는 기술이에요. 여러분이 책을 많이 읽을수록 글쓰기를 잘하게 되는 것처럼, AI도 수많은 글과 그림을 보면서 '이런 흐름이 자연스럽구나, 이건 어색하구나'를 스스로 배웁니다.

이 일을 하기 위해 필요한 역량은 무엇인가요?
AI 전문가는 과거에는 기업의 요청을 받아 AI 모델을 만들어 주는 역할이었다면, 지금은 전문가가 직접 아이디어를 제안하고, 투자자와 경영진을 설득해 사업을 이끌어 가는 역할을 합니다.
역할이 이렇게 바뀐 만큼 요구되는 역량도 달라졌어요. 기술을 모르는 사람을 설득해야 하는 상황이 생겼기 때문에, 쉽게 설명하는 능력이 필요합니다. 투자자나 경영진은 사업 판단력은 뛰어나지만 AI 기술은 잘 모르는 경우가 많아요. 이들에게 "왜 필요한지", "비용이 얼마나 줄어드는지", "앞으로 어떻게 발전하는지"를 어려운 기술 용어 없이 전달할 수 있어야 합니다.

혼자 일하나요, 팀으로 일하나요?
기업이 필요한 AI 서비스 모델 하나를 완성하려면 여러 가지 일을 동시에 해야 해요. 하지만 한 사람이 이 모든 일을 잘하기는 매우 어렵습니다. 각각의 일이 그 자체로 전문적인 지식과 경험이 필요하기 때문이에요. 그래서 컴퓨터 안에서 기능이 돌아가도록 설계하는 사람, 사용자가 보는 화면을 보기 좋게 만드는 사람, 필요한 데이터가 잘 전달되도록 연결하는 사람, AI가 글이나 그림을 잘 만들어낼 수 있도록 훈련시키는 사람 등, 여러 사람이 협력해야 해요. 서비스가 커지면 서버를 관리하는 사람, 오류가 없는지 꼼꼼히 확인하는 사람도 필요하지요.

새로운 것을 만드는 일 자체가 매력이에요
이 일의 가장 큰 매력은 전에 없던 것을 직접 만들어낸다는 점이에요. 아이디어 하나를 입력하면 그림, 음악, 영상, 글이 눈앞에서 바로 만들어져요. 처음 보는 사람은 누구나 신기하다고 느낄 만큼 놀라운 순간이에요. 거기서 그치지 않고, "이런 문제에도 AI를 써볼 수 있을까?" 하고 도전해 봤는데 진짜로 되는 순간이 있어요. 그럴 때는 아무도 가보지 않은 길을 내가 먼저 걷고 있다는 느낌이 들어요.

기술의 영향력을 이해하는 책임감이 필요해요
이 일을 잘하는 사람은 기술을 잘 만드는 것만으로는 부족해요. 내가 만든 기술이 어떻게 쓰일지, 어떤 사람에게 어떤 영향을 줄지도 함께 생각할 수 있어야 해요. AI를 만드는 일은 결국 세상을 바꾸는 일이기 때문에, 그만큼 책임도 크다는 걸 이 일을 하면서 배우고 있어요.

AI가 두렵다는 사람들도 있는데, 어떻게 생각하세요?
AI를 두려워하는 사람들도 있지만, 사실 AI는 이미 우리 생활 곳곳에 들어와 있어요. 스마트폰이 내 얼굴을 알아보는 것, 유튜브가 내가 좋아할 영상을 추천해 주는 것, 길을 찾을 때 막히는 길을 피해 안내해 주는 것, 이 모든 게 AI예요. 그냥 눈에 잘 안 띄는 것뿐이에요. 인터넷이 없던 시절로 돌아가기 어려운 것처럼, 이제 AI 없는 세상으로 돌아가기도 쉽지 않아요.


- 『생성형 AI 전문가?』 본문 중에서

1. 생성형 AI 전문가 김세준의 프러포즈
생성형 AI 전문가 김세준의 프러포즈

2. 생성형 AI 알아보기
생성형 AI란 무엇을 말하나요?
AI는 어떻게 사람처럼 배우고 기억할 수 있나요?
AI가 결론을 내리는 방식을 알 수 있을까요?
같은 검색어인데 왜 결과가 다르게 나올까요?
우리는 하루에 얼마나 AI를 사용할까요?
기업은 어떻게 AI를 활용할까요?

3. 생성형 AI 전문가의 세계
생성형 AI 전문가는 어떤 직업인가요?
생성형 AI 전문가 안에도 여러 직무가 있나요?
이 일을 하기 위해 필요한 역량은 무엇인가요?
혼자 일하나요, 팀으로 일하나요?

4. 생성형 AI 전문가가 되려면
AI를 이해하기 위해 무엇부터 시작하면 좋을까요?
어떤 성격이 잘 맞을까요?
코딩, 꼭 배워야 할까요?
어느 대학, 어느 학과가 좋을까요?

5. 생성형 AI 전문가의 매력
새로운 것을 만드는 일 자체가 매력이에요
장점은 자유로운 직장 문화
개발한 AI 도구가 잘 쓰일 때 보람을 느껴요

6. 생성형 AI 전문가의 마음가짐
기술의 영향력을 이해하는 책임감이 필요해요
뒤처질 것 같은 불안감은 미리 준비하는 것으로 이겨내요
배우는 것 자체를 즐기려고 해요

7. 생성형 AI 전문가 김세준을 소개합니다
궁금한 게 많았던 어린 시절
대학 시절, 과학에서 경제로 관심사가 달라졌어요
대학원에서 AI의 문제 해결 능력에 푹 빠졌어요
포기하고 싶은 순간도 있었어요
현재는 회계 관련 업무를 돕는 AI 모델을 개발해요
기술을 바르게 쓰는 교육이 중요하다고 생각해요

8. 10문 10답
AI는 어떻게 개발하게 되었나요?
인터넷 없이도 AI를 쓸 수 있는 기술이 있나요?
AI를 가장 잘 활용하는 사람들은 누구인가요?
연봉은 얼마나 되나요?
AI가 두렵다는 사람들도 있는데, 어떻게 생각하세요?
AI의 설명 방식은 인간의 설명 방식과 어떻게 다른가요?
AI가 건강관리에 도움이 될까요?
농업에도 AI를 활용하고 있나요?
AI의 창작 수준은 어느 정도에 도달했나요?
이 분야의 직업은 앞으로 어떻게 변화할까요?

9. 나도 생성형 AI 전문가
나도 생성형 AI 전문가

김세준 생성형 AI 전문가
연세대 일반대학원 인공지능학 박사 졸업
서울대 일반대학원 경영학 석사
뉴욕대 경제학 학사

현재 연세대학교 겸임교수 및 PwC 삼일회계법인에서 상무(Partner) 겸 AI개발팀 리더로 재직 중이며, 이전에는 IBM, 국민은행, 유한킴벌리 등 유수의 기업에서 인공지능 개발자로 경험을 쌓았습니다.
이 외에도 각종 기업, 교육기관, 학회 등에서 인공지능 기술 자문위원을 역임하고 있으며, 금융, 제조, 마케팅 등 다양한 분야에 인공지능을 성공적으로 도입한 경험을 가지고 있습니다. 실무적인 개발 경험은 물론 인공지능 관련 국제학회 발표, 강연 등 여러 방면에서 활발하게 활동하고 있습니다.