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Research/Education

영상_AI 전공을 하지말아야 하는 이유

by RIEM 2023. 12. 7.
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방통대 프라임컬리지 첨단전공 AI 학과를 보고 서치하다가 이 영상을 발견.

요지는 컴공이 AI하는 건 가능한데, AI 전공하고 뭔가를 개발하는건 쉽지 않다는 것. AI는 옛날로 치면 엑셀 학과 같은 거라고 한다.

방송통신과?와 국문과를 비교하기도 했는데 국문과 사람들이 방송일을 하는 것은 가능할지 몰라도 방송 전공한 사람이 글을 쓰는 것은 쉽지 않을 수도 있다고 한다. 물론 포지션에 따라 다를 수도 있다. 컴공이 아니라 컨텐츠 관련 학과 나와서 게임 개발 잘 하는 분들도 많이 봤다. 다소 거친 비유이긴 하지만 데이터베이스 등 컴공의 기초있는 사람들이 할 수 있는 것들이 더 많다는 주장은 왠지 설득력이 있다.

https://youtu.be/4ZY3QIpI680?si=C_MtFZqw5MaVaRJN

 

요약문

"인공지능학과가 가지는 리스크 (인공지능 학과 희망하시는 분은 꼭 보세요)" 제목의 강연을 바탕으로 주요 내용을 다음과 같이 5가지 요점으로 정리합니다:

  1. 인공지능 프로그램의 인기와 리스크: 대학에서 인공지능(AI) 프로그램의 인기가 증가하고 있으며, 이는 다양한 분야에서 AI에 대한 수요 증가에 기인합니다. 그러나 AI 전문가로만 특화되는 것은 경력 기회와 시장 가치를 제한할 수 있는 위험이 있다는 점도 강조합니다.
  2. 인공지능 연구 분야의 전문화: 인공지능 분야의 전문화에는 두 가지 길이 있습니다: AI 기법을 연구하는 것과 다양한 분야에 AI를 적용하는 것입니다. 이 강연에서는 AI 기술 혁신에 참여하는 사람은 소수에 불과하며, 대부분은 기존 AI 기술을 적용하는데 집중한다고 지적합니다. AI는 그 자체보다는 도구로 더 많이 취급됩니다.
  3. 과도한 전문화의 위험: AI 과정의 과도한 전문화는 가상의 "엑셀학과" 또는 "자동차 에어컨학과" 같은 과도한 전문화의 위험을 가지고 있습니다. 이러한 과도한 집중은 AI가 널리 배워지는 기술이 되었을 때 졸업생들의 고용 매력을 감소시킬 수 있습니다.
  4. 다른 학과와의 비교: AI 학과를 전통적인 컴퓨터 과학이나 통계학과와 비교해 보는 것이 좋습니다. AI는 이러한 보다 넓은 커리큘럼의 일부로 다뤄질 수 있으며, AI 전용 학위의 독특성과 장기적 가치에 대한 의문을 제기합니다.
  5. 성공을 위한 전략: AI에 관심 있는 학생들은 시장성과 직업 안정성을 높이기 위해 다른 학문이나 기술에도 초점을 맞추어야 합니다. 예를 들어, 점점 더 가치 있는 분야가 되고 있는 데이터베이스 관리에 능숙하고, AI를 여러 도구 중 하나로 사용하며, 다른 전문가가 되는 것이 중요합니다.
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