인공지능은 일상의 문제를 해결하는 데 도움이 되면서 연구의 전유물을 떠나 응용 기술이 되었습니다.
그렇다면 누가 소유권을 주장할 수 있을까요? 요즘 인공지능(AI)이 모든 사람의 입에 오르내리는 것 같지만 모두 같은 얘기를 하고 있는 걸까? 최근 Web Summit 기조연설에서 나는 "AI"라는 용어 자체가 의미하는 것뿐만 아니라 AI 대화의 진원지가 이번 세기에 구조적 변화를 겪었으며 가장 시끄러운 윙윙 거리는 등장인물이 등장한다고 주장했습니다. 10년마다: 10년 단위로 AI 작업을 주도하는 사람 2003–2013: AI 연구원 2013–2023: AI 빌더 2023~2033년: AI 사용자 각 그룹은 AI에 대해 이야기할 때 약간 다른 것에 대해 이야기하고 있는데, 이는 혼란의 완벽한 비결입니다. 그렇기 때문에 잘못된 결론에 도달하지 않도록 동료, 정책 입안자 및 동료 시민이 말하는 AI가 무엇인지 스스로에게 물어볼 가치가 있습니다.
정보를 얻는 사람의 경험과 관점을 염두에 두는 것이 좋습니다. 이 세 그룹은 각각 AI와 관련하여 서로 다른 관점과 우선순위를 가지고 있습니다. 어쨌든 누구의 AI입니까? AI는 한때 전적으로 AI 연구원의 영역이었습니다. 20년 전, AI에 대해 진지하게 연구하는 유일한 사람들은 컴퓨터가 새로운 데이터 입력을 처리하기 위한 지침으로 전환될 수 있는 데이터에서 패턴을 추출할 수 있는 범용 알고리즘의 청사진을 만드는 것을 목표로 하는 이론가였습니다. 이는 프로그래밍 언어로 작성된 명시적 지침 대신 데이터의 패턴에서 나온다는 점을 제외하면 인간 프로그래머가 작성한 컴퓨터 코드와 매우 유사합니다. 연구자 영역의 가장자리에서 AI를 가장 터무니없는 방식으로 설명하는 공상과학 애호가 무리를 발견할 수 있습니다. 이는 소설에서는 칭찬할 만하지만 동시에 실용적인 토론을 하려는 사람에게는 다소 성가신 일입니다.
AI에 대한 전체 노출이 신나는 좋은 소설을 통해 도착한 사람은 크게 잘못된 기대를 할 수밖에 없습니다.
애완용 바위에 눈이 그려져 있기 때문에 바위에 감정이 있는지 계속 묻는 사람들과 지질학에 대해 진지한 대화를 나누려고 한다고 상상해 보세요. 이제 로봇에 대한 공상과학 소설에서만 알고 있는 사람들과 AI에 대해 논의하는 것이 어떤 것인지 알게 될 것입니다. 오늘날의 AI 시스템의 혜택을 받으려면 대중은 수십 년 동안 주의를 산만하게 하는 공상 과학 비유를 잊어야 합니다. ChatGPT를 만든 회사인 OpenAI의 CEO Sam Altman은 다음과 같이 잘 설명합니다. “ChatGPT는 생물이 아니라 도구입니다. 헷갈리기 쉽습니다.” 세기의 전환기에 AI 분야에서 일한다는 것은 당신이 연구원이라는 것을 의미했습니다. 그것은 공상 과학 소설을 쓰는 것 외에 가능한 유일한 직업이었습니다. 그것으로 할 수 있는 실용적인 것이 아무것도 없었기 때문에 순전히 이론적인 문제를 푸는 것 외에는 선택의 여지가 없었습니다. 10년을 앞당겨 클라우드 컴퓨팅의 부상, 데이터 처리 하드웨어의 발전, 방대한 데이터 수집(빅 데이터가 유행어였던 때를 기억하십니까?) 덕분에 대화는 실용적인 응용 프로그램으로 옮겨갔습니다. 그러나 이것이 개별 소프트웨어 개발자를 위한 실용적인 응용 프로그램을 의미하지는 않습니다.
적용된 AI가 저렴하게 적용된 AI와 반드시 동일한 것은 아니기 때문에 이것은 일반적으로 엔터프라이즈 규모의 대규모 팀 작업이었습니다. AI는 기술 세계에서 사랑받는 주제가 되었습니다. 나 자신을 포함하여 그것의 한가운데에 있던 우리는 AI 버즈가 도처에 있는 것처럼 느꼈습니다. 우리가 에코 챔버 밖으로 나가서 우리의 작은 혁명이 얼마나 틈새시장인지를 보기 전까지는 말입니다. 비즈니스 AI 설루션을 구현하기 위해 고용된 엔지니어는 연구원의 목소리를 묻힐 정도로 많음에도 불구하고 일반 대중에게 있어 모호한 기술을 연구하는 희귀종이었습니다. 그런 다음 제너레이티브 AI의 부상으로 수억 명에 달하는 AI 인식 사용자의 새로운 물결이 생겨 엔지니어와 건축업자에서 AI 인식 제품 사용자로 AI 확성기를 효과적으로 끌어당겼습니다. (이 글을 읽고 있고 그들 중 하나가 아니라면 Google Bard 또는 ChatGPT를 사용하여 변경하는 데 5분도 걸리지 않습니다.)
그들은 모두 AI 분야에서 일한다고 주장할 권리가 있습니까?
이것이 이 기사에서 살펴볼 내용입니다. AI 연구 대 응용 AI AI 연구가 밀레니엄의 전환기에 절정에 이르렀고 그 사이 수십 년 동안 끓어올랐을 수도 있다는 인상을 받기 전에 다시 생각해 보십시오. 연구원들은 이제 실제 비즈니스 문제를 해결하기 위한 동급 최강의 알고리즘을 찾는 응용 AI 팀의 열광적인 공급으로부터 훨씬 더 많은 자금 지원을 받고 있습니다. 오늘날, 20년 전의 연구 영웅들이 대규모 회의를 주재하고 있습니다. 순수한 복용량을 찾고 있다면 NeurIPS의 37번째 연간 분할을 확인하십시오. 그리고 AI 연구가 둔화될 조짐은 없지만 더 이상 AI 분야의 유일한 직업은 아닙니다. 지난 10년 동안 AI 연구원의 목소리는 점점 더 시끄러워지는 응용 AI 빌더 생태계와 경쟁해야 했습니다. 기술 콘퍼런스에서 이러한 사람들을 찾을 수 있습니다. 디스플레이의 기술은 AI 지향적이며 콘퍼런스 포스터 중 적어도 하나는 특별한 이유 없이 변함없이 일종의 크롬 도금 휴머노이드를 특징으로 합니다. 그 장면을 맛보려면 Web Summit이나 Google Cloud Next와 같은 클라우드 제공업체 콘퍼런스를 사용해 보세요. '나는 AI에서 일한다' AI 연구원과 응용 AI 빌더 두 그룹 모두 AI라는 용어에 도움을 주지만 매우 다른 의미로 사용하고 있습니다. 연구자들은 다른 사람들이 특정 문제를 해결하는 데 사용할 특정 범용 알고리즘을 언급하고 있습니다.
그들에게 새로운 알고리즘을 발명하는 것은 자존심이 강한 개인이 "나는 AI 분야에서 일합니다"라고 말할 수 있는 유일한 허용 가능한 활동입니다. 내가 대학에 다닐 때 AI를 그렇게 많이 적용할 수는 없었다. 많은 AI 연구자들은 응용 AI 시스템의 구축자인 내 부류가 "우리가 AI에서 일하는 방식"에 대해 쾌활하게 이야기할 때 엄청나게 짜증을 냅니다. 규모의 문제. 실례지만요?! 우리의 응용 AI 작업은 AI 연구만큼 도전적이며 동등한 월계관을 받을 자격이 있습니다. 까다로운 자동화 문제를 해결하고 엔터프라이즈 규모에서 신뢰할 수 있는 소프트웨어 시스템을 구축하는 것은 관련된 데이터/AI가 있는지 여부에 관계없이 이미 정교한 추구입니다. 데이터 구성 요소는 많은 복잡성을 추가하여 이 작업이 쉽고 웃기게 만듭니다. (걱정 마세요, 제가 지원하는 쪽으로 넘어가기 전에 제가 연구원이었기 때문에 두 그룹 모두에 대한 공감이 많이 됩니다.) 향후 10년에 대한 제 예측은 NeurIPS, 웹 서밋 및 세계의 넥스트가 그 어느 때보다 더 강해질 것이라는 것입니다. 왜냐하면 각각은 계속해서 모멘텀을 구축하고 있는 산업에 중요한 유형의 기여자를 대표하기 때문입니다. 더 많은 알고리즘이 발명되고 더 지능적인 자동화 설루션이 대규모로 구현되기를 간절히 바라고 있습니다. 그러나 블록에 새로운 아이가 있을 것입니다.
우리는 이미 연례 Prompt Engineering Conference에 즐겁게 건너뛰면서 "We work in AI toooo"라는 우스꽝스러운 외침과 함께 현장에 등장하는 세 번째 그룹을 보고 있습니다.
(아직은 아니지만, 그냥 기다리세요...) AI에 대해 더 알아보기 No-Code가 업무 공간에서 AI의 미래에 대해 알려줄 수 있는 것 AI 사용자의 부상 이 대담한 신인들은 누구입니까? 그들은 사용자입니다. 지난 10년 동안 사용자는 우리 건축업자가 원한다고 생각한 것을 얻었습니다. (물론 우리는 사용자의 욕구에 대한 추측을 연마하기 위해 데이터 과학과 실험을 활용했지만 여전히 추측하고 있었습니다.) 생성 AI의 부상은 사용자가 AI 시스템에서 원하는 것을 지정할 수 있는 반복 도구를 제공한다는 점에서 중요합니다. 그들을 위한 출력. 생성 AI의 부상은 사용자에게 AI 시스템이 출력하기를 원하는 것을 지정할 수 있는 도구를 제공한다는 점에서 중요합니다. 이러한 도구를 사용하여 개인 및 직업 생산성과 창의성을 획기적으로 확장하는 사람들 사이에서 신속한 엔지니어라는 직책이 인기를 얻고 있습니다. 아직 이 용어에 대한 업계 표준이 없으므로 구매자는 주의하십시오. 채용 관리자는 지원자 자격이 "생성 AI 도구에 입력한 내용을 한 번 수정했습니다."에서 "GenAI Red Team에 있었고 LLM을 해킹하는 방법에 대해 많이 알고 있습니다. 번거로운 환각을 일으키고 더 안정적인 API 호출을 생성하기 위해 늘어난 토큰 한도를 활용하는 방법도 알아냈습니다.” 곧 부자가 될 계획이 있다고 생각하는 후보자의 경우 큰 급여 제안이 후자와 일치하는 경향이 있다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 초보자 프롬프터와 헌신적인 프롬프트 해커 사이의 격차가 벌어지고 있기 때문에 업계에서 무엇이 "진정한" 프롬프트 엔지니어링으로 받아들여질지 예측하기 어렵습니다.
최첨단에서 나는 두 가지 다른 활동에서 두 가지 다른 종류의 전문성을 촉진하는 것을 봅니다. 첫 번째 그룹은 전통적인 엔지니어링과 잘 일치합니다. "결혼 연설을 존 밀턴 스타일로 써주세요"(정말 멋진 결혼식입니다!) 또는 "여기 파이썬 코드가 있습니다. C++로 번역하세요." 신뢰할 수 있는 모델 동작을 얻기 위해 형식을 지정한 구조화된 벡터입니다. 따라서 이러한 사람들을 엔지니어가 아니라고 무시하기 전에 이러한 최신 프롬프트 슬링어가 PEFT(Parameter-Efficient Fine-Tuning)를 어떻게 수행하는지 살펴보십시오. PEFT는 기본 대규모 언어 모델(LLM)을 프로그래밍하고 프롬프트에서 바로 구조화된 예제를 제공하여 기본 대규모 언어 모델(LLM)이 수행할 수 있는 작업을 조정할 수 있는 접근 방식입니다. 이것이 어떻게 가능한지? 토큰 제한 — 토큰 제한을 처리된 단어 수로 느슨하게 생각할 수 있으므로 프롬프트에서 다음 단어를 선택할 때 모델이 갖는 콘텍스트의 양이 커졌습니다.
엔지니어링 노하우가 있는 경우 데이터를 (거대한) 프롬프트에 바로 입력하여 이러한 시스템을 교육할 수 있습니다. PEFT는 pfffft가 아닙니다.
두 번째 그룹은 흥미로운 도구에 액세스 할 때 사람들이 할 수 있는 새로운 영역인 새로운 수준으로 올라간 개인의 생산성을 나타냅니다. 기계가 당신을 위해 할 수 있는 일에 한계를 뛰어넘으려면 끈기, 창의성, 호기심이 필요합니다. 이들은 또한 LLM이 귀하에게 유용한 일을 하도록 할 수 없다면 LLM보다 귀하에 대해 더 많은 것을 말해준다고 말할 수 있는 사람들입니다. 자칭 프롬프트 엔지니어 중 일부는 AI 연구원과 AI 엔지니어 모두로부터 동기화된 눈 롤을 얻지 만 열린 마음을 유지하는 것이 좋습니다. 가장 생산적이고 창의적인 자아를 발휘하기 위해 AI 도구를 탐욕스럽게 사용하는 신속한 엔지니어에게 깊은 인상을 받을 것으로 기대합니다. 그들은 인류가 할 수 있는 새로운 수준을 보여줄 것입니다. 동료 AI 전문가 여러분, 그 모든 엔지니어링과 알고리즘은 목적을 위한 수단이라는 사실을 잊지 마십시오. 끝이 순수한 형태로 제공된다면 지름길을 축하하지 않겠습니까? 결국, 인간의 창의성은 우리가 기술로 가능하게 하려는 것의 본질적인 표현이 아닙니까? 이 초보자들이 독창적인 아이디어를 내놓고 대학원에서 몇 달이 걸렸을 일을 오후에 달성할 수 있다면 박수를 치고 싶습니다.
Prompt Engineering Conference는 방문하기에 매력적인 이벤트가 될 것입니다! 언젠가는 그곳에서 말할지도 모릅니다. 그러나 요약하자면, 요즈음 AI의 많은 화제는 이전에는 AI 시스템과 창의적으로 상호 작용하도록 초대받지 않은 많은 사람들(반드시 코더나 수학자가 되기를 원하지 않는 사용자)에서 비롯됩니다. 그들의 흥분은 방정식이나 알고리즘 또는 훈련 데이터가 아니라 출력을 만지는 것에 관한 것인데, 이는 AI 연구원(머신 러닝 알고리즘을 만들기 위해 방정식을 만지는 사람)과 응용 AI 엔지니어(알고리즘과 출력을 활성화하는 데이터). 그리고 "우리는 모두 AI 분야에서 일하고 있다"는 문제로 다투지 않아도 된다는 데 모두 동의한다면 기쁘겠지만, 우리 모두가 매우 다른 부분을 다루고 있다는 사실을 잊는다면 서로를 이해하는 데 어려움을 겪게 될 것입니다. AI라는 동음이의어 늪의 경우, 특히 AI가 완전히 다른 짐승이기 때문에 일부 공상 과학 애호가를 파티에 초대하는 경우... 하지만 좋은 소식은 우리 모두가 행복하게 공존할 수 있는 늪이라는 것입니다.