AI 대장, 엔비디아 CEO의 예측 "프로그래머 될 필요 없다…생물학 연구해야" / SBS /
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- Опубліковано 11 лют 2024
- 세계 AI 반도체 시장의 약 90%를 장악한 미국 엔비디아사 CEO 젠슨 황은 인류 문명이 새로운 산업혁명의 시대에 접어들고 있다고 말했습니다.
[젠슨 황/엔비디아 CEO : 아주 놀라운 시기입니다. 우리는 새로운 산업혁명 시대를 눈 앞에 두고 있습니다. 증기와 전기로 에너지로 만들고 PC와 인터넷이라는 정보 혁명을 거쳐 지금은 인공지능의 시대입니다.]
아랍에미리트 두바이에서 열린 세계정부정상회의 대담 프로그램에 참석한 젠슨 황은 연산 처리 장치가 발전해 컴퓨팅 속도가 빨라지면서 AI 기술 혁명이 가능했다고 평가했습니다.
[젠슨 황/엔비디아 CEO : (가속 컴퓨팅)은 가장 지속 가능한 방법이며 에너지 측면에서 가장 효율적입니다. 또 비용면에서도 효율적이고 성능도 뛰어나 AI 기술 실현을 가능하게 합니다. 만약 컴퓨터 연산이 더 빨라지지 않을 것이라고 가정해보죠. (에너지 공급원인) 태양을 더 만들어 이 모든 것에 연료를 공급하려면 우리는 더 많은 14개의 다른 행성과 세 개의 다른 은하가 필요합니다. 하지만 분명하게도 컴퓨터 아키텍처는 지난 10년 동안 계속해서 발전하고 있다는 겁니다.]
챗GPT 개발사 오픈 AI CEO 샘 올트먼이 7조 달러, 우리 돈 9,300조 원에 달하는 전무후무한 투자금 유치계획을 구상하고 있다는 소식이 전해졌는데, 엔비디아에 대항할 AI 반도체 공급망을 오픈 AI가 구축하겠다는 의지로 해석되고 있습니다.
[젠슨 황/엔비디아 CEO : (7조 달러로 그래픽카드를 얼마나 살 수 있을까요?) 전 세계에 있는 모든 그래픽카드죠.]
오픈 AI의 대규모 투자금 유치 소식을 의식했는지 젠슨 황은 오히려 AI 기술 발전에 돈이 예상보다는 적게 들 것이라고 말했습니다.
[젠슨 황/엔비디아 CEO : 컴퓨팅의 성능도 동시에 증가하고 있다는 사실을 기억해야 합니다. 단순히 더 많은 컴퓨터를 구매한다고 가정하기 보다 컴퓨터가 더 빨라질 것이라고 가정해야 합니다. 우리는 (반도체 칩을) 더 빠르고 더 빠르게 만들고 있기 때문에 요구하는 성능 대비 비용은 훨씬 낮을 것으로 확신합니다.]
모두가 AI 기술 발전을 이야기하는 시대, 자녀에게 컴퓨터 공학을 전공하라고 권유해야 하나 싶기도 한데 엔지니어 출신인 젠슨 황의 시각은 달랐습니다.
[젠슨 황/엔비디아 CEO : 제 이야기는 아마 사람들이 생각하는 것과 완전히 반대로 들릴 겁니다. 지난 10년, 15년 동안 이런 자리에 앉은 거의 모든 사람들이 여러분에게 "컴퓨터 공학을 전공하고 프로그래밍하는 법을 배워야 한다"고 말했을 겁니다. (제 의견은) 정반대입니다. 이제 아무도 프로그래밍을 할 필요가 없고 누구나 프로그래밍 언어를 사용할 수 있도록 만드는 것이 우리의 일입니다. 이제 세상의 모든 사람들은 프로그래머가 되었습니다. 이것이 기적입니다. 이것이 바로 인공지능의 기적입니다. 우리는 처음으로 격차를 줄였고 기술 격차는 완전히 해소됐습니다.]
젠슨 황 자신도 대학으로 돌아가면 다른 학문을 공부하겠다고 밝혔습니다.
[젠슨 황/엔비디아 CEO : 만약 제가 처음부터 다시 시작한다면 과학의 가장 복잡한 분야가 생물학 바로 인간 생물학이라는 점을 깨닫게 될 것 같습니다. 매년 우리의 반도체 칩은 좋아지고 있습니다. 인프라도 발전하고 있습니다. 그러나 생명과학의 발전은 아주 간간이 있어 왔죠. 제가 다시 전공을 선택한다면 생명 과학과 생명 공학을 바꾸는 기술이 우리와 함께 있다는 사실을 깨닫게 될 겁니다. 생물학은 과학의 영역에 더해 엔지니어링 영역도 접목될 겁니다.]
(취재 : 홍영재 / 영상편집 : 이소영 / 제작 : 디지털뉴스편집부)
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![미친 성장률, 30분으로 보는 엔비디아(NVIDIA)의 역사 통합편 [브랜드스토리]](http://i.ytimg.com/vi/aFIY7R_eVF4/mqdefault.jpg)
![미친 성장률, 30분으로 보는 엔비디아(NVIDIA)의 역사 통합편 [브랜드스토리]](/img/tr.png)
그러니까.. 도구는 점점 다루기 쉬워지고 있으니, 단순히 도구를 잘 다루는 사람이 아니라 그 도구로 무엇을 할 지 고민하고 판단하는 사람이 되라는 의미 아닌가?
실리콘밸리 메타 본사에서 일하는 현직 개발자입니다.
미국의 인재: 시험 문제는 빨리 못 풀지만 사고 확장성이 뛰어남, 그리고 한번 시도하면 끝장을 보는 스타일
생물학 전공자로써. 이 말씀이 너무 소중하고 기초과학을 하기 힘든 이상황에서 정말 힘이 됩니다!! 제 신념을 믿고 끝까지 연구하겠습니다
기초과학은 항상 중요했습니다.
프로그래머가 될 필요는 없지만 어떻게 작동하는지를 배우고 아는 건 기초 지식입니다 이젠. 이를 기초로 하고싶은 걸 그 위에 쌓아야하는 거라고 생각해요. 지금 AI가 잘 나간다고 여기에 집중해서 저것만 배우라는 게 아니라 이걸 바탕으로 하고 싶은 걸 하라는 거죠. 중요한 건 팔로워가 아니라 유저가 되고 자신의 호기심을 찾아야 하는 거라고 생각해요.
생명과학 종사자입니다. 동등한 고학력자 중 가장 연봉이 낮은걸로 업계 내에선 유명합니다. 문제는 업계 밖에선 아무도 모릅니다. 생명과학 대학원 들어왔다가 현실을 깨닫고 절반 이상이 중간에 다 의전 치전 등으로 빠지는 현실을 봤습니다.
아주 중요한 내용이네요. 좋은 내용 한국어로 자막도 써 주시고 공유해 주셔서 감사합니다
생명과학 박사인데 컴퓨터 전공 물리학 전공 친구들이 생명과학 대학원에서 좋은 실적을 쌓는 경우를 많이 봄... 그래서 나는 동생들에게 생명과학을 하고 싶으면 일단 컴퓨터 전공을 하고 대학원을 생명과학 쪽으로 가는것을 추천함. 생명과학만 배워서는 발전하는 기술을 어떻게 적용할지 이해하기가 어려움. 피나는 노력이 따라야 콜라보던 내가 적용을하던 할 수 있음... 생명과학이 좋아서 생명과학만 주구장창하다 박사기간동안 머신러닝 프로그래밍 모델링 등등 배우는데 치인 한 사람으로 하는 얘기임... ㅠㅠㅋㅋㅋㅋ
진짜 변화속도가 너무 빠름,,,,,먹고 사는 방식과 직업 자체를 바꿔버리는 시대이니,,,,,,작년과 올해, 내년과 내후년 확확 변화는데, 이 와중에 중요한건 이런 변화를 볼 수 있는 나라가 그렇게 많지않다는거.
저도 같은 말을 한적이 있는데 공감합니다. 의학전공후에 기술직으로 전환하고 싶다고 말한적이 있어요.
프로그래머 출신으로 간단히 설명드리겠습니다 오래전에 인공지능이 먼 미래의 이야기처럼 말해질때는 인공지능에 좀 더 만화책에 나오는 것 같은 환상이 있었죠
업계에 있으면 누구나 할법한 생각. 근데 미래는 어떻게 흘러갈지 아무도 모른다.
대충 기존에는 컴퓨터가 이해하는 언어(프로그래밍어)으로 인간이 직접 루틴이나 조건을 짜서 프로그램을 만들었는데,
도태 되기 싫어서 AI쪽 개발로 전향 한지 5년 됐는데 현재 AI학습 기법도 성능이 좋은 언어모델로 정답을 반복 유추하는 강화 학습쪽이 유행되고 있고....
인공지능이 더욱 고도화되면
인간의 무병장수 하고픈 욕망을 엔비디아가 바이오 기업들과 어떻게 해결해 나갈지 기대가 됩니다
어떤 분야가 유망한지가 이렇게 빨리 변할 줄이야.. 컴공 되게 인기있는 과였는데.. 생물학이 아직 밝혀내지 못한 연구분야가 많아서 블루오션이라고 앞으로 생물학과가 인기있는 과가 될까요? 그만큼 투자대비 산업화하기 어렵기도 하고.. 인공지능이 고도화 된다는 관점에서 그럴수록 어떤 분야이든지 자기가 하고싶고 자신감있는 분야를 하는게 더더욱 맞는 것 같네요.
젠슨황이 말하는게 프로그래머가 필요 없어진다가 아니고 모두가 프로그래머 라는 디폴트 값을 가지고 간다라고 봐야함. 그렇게 하기위한 기술적 노력 그러니깐 인터뷰에서 말했던 말로는 기술 격차를 완전히 해소해서 모두가 프로그래머 수준으로 프로그래밍을 하게되고 + 알파로 프로그래밍에 어떤 도메인을 가지고 갈것인가를 고민하게 된다는 뜻임 그러니깐 우리나라에서 국어 영어 수학 과학 배울떄 컴퓨터가 하나 들어가서 초등학교때부터 기초교육으로 배워서 청소부도 프로그래밍으로 청소해야 한다는 말임. 뭐 이때 프로그래밍 능력의 수준차이는 당연히 있는거고 이건 평생 평가 받는 종목이 될거라는게 이게 이사람이 말하는 미래임. 그게 AI가 일상화된 세상이라고 하는대 그런 에너지와 비용은 어떻게 감당할지 의문임.
코딩 교육은 필요함. 하지만 코딩 배운다고 프로그래머가 되어야 하는 건 아님. 영어 수학 배운다고 통역자나 수학자가 되는 것이 아닌 것과 같음. 왜냐면 코딩은 근본적으로 문제를 해결하고 도구를 만드는 교육임. 우리가 수학을 배우는 것도 그걸로 미적분할 일이 많아서 배우는 게 아님. 하지만 수학교육을 통해 추상적이고 분석적 절차적 해결방식을 배우는 것임. 코딩은 그런 문제를 절차적 분석적으로 해결하고 복잡함을 다루는 훈련을 하는 교육임. 요즘 현대 생물학자는 웬만한 개발자 못지않게 데이터와 컴퓨터를 잘 다루어야 함.