AI 대학원 저는 말리고 싶습니다

2022.04.24

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(댓글 후에 일부 수정했습니다)

수 많은 AI 대학원의 위험성(?)은 다음과 같습니다.

CS 분야를 원래 전공했거나 다른 분야를 전공했지만 수학이 강한 일부 연구자를 제외하면 대부분의 AI 연구자들은 제대로 아는 것이 너무 없습니다.

공부를 열심히 하지 않는다는 뜻이 아닙니다. 급변하는 유행을 따라 경쟁적으로 논문을 쓰다 보면 연구 경험이 별로 없고, 실적이 급한 젊은 연구자 입장에서는 대학원 과정 동안 깊이 있게 공부하면서 차분하게 기본기를 익히기 어렵기 때문입니다.

논문 한 두 편을 썼다고 자신이 많이 알고 있다고 생각한다면 큰 착각입니다. 왜냐하면 (특히 응용분야에서는) 잘 알려진 다른 사람들의 연구/접근방법을 약간 바꾸는 것만으로도 논문은 얼마든지 쓸 수 있기 때문입니다. 하지만 왜 그러한 연구/접근방법이 등장했고, 어떤 조건에서 가능/불가능한지, 어떤 장단점/한계가 있는지 등을 이해하지 못한다면 아무리 논문을 많이 써도 여전히 아무것도 모른채 다른 사람들 흉내만 내고 있는겁니다.

AI가 유행일 시기에는, 진짜 고수나 대충 남들 따라하면서 흉내만 내는 AI연구자나 그 차이가 크게 보이지 않습니다.

하지만 지금의 유행이 지나고 나면 대학원 과정에서 깊이있는 지식을 갖추지 못한 AI 연구자들은 어쩔 수없이 또 새로운 유행에 올라 타야 합니다. 이 과정에서 나이는 점점 들고, 연구는 힘들어지고, 그러다보면 평생 KCI급에서 벗어나지 못합니다.

제가 나이가 많습니다. (학술적으로 매우 천박한) 대한민국에서 오랫동안 연구자로 살아 오면서 저런 모습을 주변에서 많이 봐 왔습니다.

젊은 연구자들도 한 번 고민해 보세요.





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댓글 23개

2022.04.24

미디어와 이상한 어른들이 젊은 학생들한테 저주받은 꿈을 심어놓았죠. 지금 뛰어드는 학생들이 평범한 수준으로 졸업을 하고나서 해당 지식이 필요한 적정한 일자리가 있을지 그들은 관심이 없습니다.
재밌는 정약용*

2022.04.24

공감하지만 굳이 상위급 ai연구자가 못돼도 다른과 전공하는거보다 돈을 훨씬많이벌기때문에 사람이 몰리는거죠

대댓글 1개

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2022.04.24

인공지능 자체는 시들 일 없음. 근데 딥러닝은 시들어질 수도 있을 듯. 딥러닝보다 더 나은 인공지능 학습 방식이 나타나면 그땐 딥러닝이 시들이지겠죠.

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