도리터) 04. AI 시대 개발자의 방향성은?

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지금은 자동화 공장의 전반적인 이야기를 다루고 있지만, 저 역시 한때는 Level 1~2 구간인 설비 제어와 OPC를 치열하게 파고들던 시절이 있었습니다.

최근 미국 출장에서 최신 설비들을 접할 기회가 있었는데, 정말 놀라웠습니다. 

제가 예전에 씨름하던 제어 구간들에 대해서 AI가 적용된 구간들이 많아졌더군요.

그 모습을 보며 문득, '이 AI의 등장으로 인한 변화가 비단 설비뿐만 아니라 우리 개발자 시장 전체의 흐름과 닮아있다'는 생각을 하게 되었습니다.

거대한 격변의 시기입니다. 

완전히 다른 길을 선택하거나, 아니면 이 거친 흐름을 타고 넘어야 하는 갈림길에 서 있는지도 모릅니다.

당장 요즘 채용 시장이 좁아지고 힘들다는 느낌이 많이 듭니다.

하지만 조금만 더 예전으로 돌아가 보면, 개발자가 귀한 대접을 받던 코로나 시기도 있었지만 그 이전, 우리는 소위 '3D 업종'이라 불리던 척박한 시기도 있었습니다.

그렇게 힘든 시기도 열심히 버텼는데 이번 역시 잘 버티고 지나간다면, 살아남은 개발자들은 더 강해질 것이라고 생각합니다.

아무리 AI가 발전해도 그 시작은 결국 '코드'라고 생각합니다.

아무리 번역기나 통역 어플이 잘 나와도 언어에 대한 공부를 계속하듯이, 컴퓨터와 언어로 소통하는 본질을 가진 우리 개발자들에게, 좋은 시기는 반드시 다시 돌아올 것이라고 생각합니다.

그때까지 지치지 말고 함께 갔으면 좋겠습니다.

우리 잼잼이들 화이팅! 

모두모두 화이팅입니다!

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04. AI 시대 개발자의 방향성은?


교재)

04. AI 시대 개발자의 방향성은.pdf

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미국에서 최신 설비들을 접할 기회가 있었는데 제가 예전에 제어 하던 구간에 AI가 적용되어 있는 부분을 확인 하였습니다.

이런 흐름을 가지고 생각을 하다 보니 전체적인 개발자 시장과도 같은 맥락이겠구나 라고 생각하게 되었습니다. 

한번 고민해 볼만한 내용이지 않을까 생각이 들어서 제 의견을 정리 해보았습니다.

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1. 과거. 기술이 곧 짬밥(경험치에 의한 능력)

 - (설비 기준) 예전에는 Servo Motor를 세팅하기 위해 Motor를 제어하는 API에 대한 기능들을 상세하게 파악하고 Setting 값을 바꿔 가면서 튜닝을 해가며 최적 값을 찾아서 Setting

 - ‘삽질이 실력이고, 그 경험이 곧 전문가’

2. 변화. AI의 등장(버튼 하나면 끝?)

 - 이제는 ‘Auto-tuning, Deep Learning’ 버튼을 누르면 AI가 단시간에 최적 값을 찾아냄

 - 사람이 긴 시간에 걸쳐 경험치로 익힐 패턴을 AI는 자동으로(tuning, parameter 탐색, 최적화 알고리즘 등) 빠르게 습득

 - ‘신입도 버튼만 누르면 10년 차 과장님 흉내를 낼 수 있다’

3. 현재. 사라진 허리(양극화의 시작)

 - tuning 만 하고, API 만 가져다 쓰는 ‘중급 엔지니어’의 역할이 애매해짐
    → 기술자의 역할이 ‘튜너’에서 ‘AI 트레이너’로 바뀌는 중

 - 흐름은 ‘버튼 누르는 초급과 AI가 못 고치는 걸 해결하는 초특급’만 남게 됨
    → 중급 실무자의 경우 여전히 허리를 담당 하고 있으나 기술의 방향이 바뀜(유지보수, 커스터마이징, 현장대응 등)
    → 개발하는 중급은 사라지고 관리하는 중급 위주로 남음

4. 이슈/결론. 무너진 피라미드(미래는 누가 책임지나?)

 - 진짜 문제는 이 부분! ‘중급’ 시절의 시행착오를 겪어야 ‘상급’ 이 되는데, AI가 그 기회를 다 뺏어가 버림
    → 현장에서 효율을 선택한 결과, 중급 기술자가 겪어야 할 시행착오를 수정하면서 배울 기회가 줄어 듦 
    → 결론: AI가 처리하지 못하는 부분을 수정 할 초특급 기술자의 부재

 - 과정을 생략하고 결과만 취하다 보면, 10년 뒤에는 ‘버튼 누를 줄만 아는 사람들’ 만 남을지도 모름 
    → AI 시대에 진짜 걱정해야 할 개발자들의 문제?

※ 성장 구간의 단절 (개발자 시점에서 Remind)

  a. 현상
    - AI와 API 덕분에 기본 개발 및 세팅 진입장벽이 대폭 낮아짐
    - ‘누구나 할 수 있다’는 착각에 빠지기 쉬운 환경

  b. 부작용
    - 고급 개발자로 넘어가기 위한 필수 영양소는 ‘오류 해결(Trouble Shooting) 경험’
    - AI가 정답만 알려주므로, 직접 깨지고 수정하며 배우는 ‘시행착오의 기회’가 박탈됨

  c. 현실적 의문
    - AI가 1초 만에 해주는 걸, 굳이 원리부터 파고들어 공부할 사람이 과연 몇이나 될까?
    - 편안함을 포기하고, 스스로 고통스러운 학습을 선택할 개발자는 극소수일 것

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간단하게 이야기 하면 결론은 별도의 학습이 필요하다 라는 결론이긴 한데 조금 더 생각 해보면 예전에도 학습을 하다는 사람들을 계속 했기 때문에 그 정도에 대한 이야기가 아닐까 라는 생각 합니다. 

예전에 비해서 훨씬 더 많은 양에 대해 학습해야 살아남을 수 있다 라는 결론입니다. ^^b

강의)