아는만큼 보인다

Forwarded from BHI

요즘 많이 드는 생각인데, 결국 AI를 잘 쓰는, 잘 쓰게 되는, 잘 쓰려는 사람들의 특징이 뭐냐?

진취적임에 있다고 생각하는데.
진취성이 어디에 존재하느냐?
당장, 현실에 만족하거나, 지금 기준에서 더 나아가려는 것에 기인한다고 생각함.
물론, 불만족해야지만 진취성이 발휘되는 것은 아니라고 봄.

AI가, 하는 일이, 방식이, 도구가 더 나아지게 하고 더 좋은 결과물을 내고 개선하기 위해서 노력하는 일련의 행위가 분명히 필요하다고 생각함.

그것을 하느냐, 안 하느냐. 어느정도 하냐에 따라서 AI를 활용하고, AI를 활용하는 방식에 대해서 고민하고의 깊이가 달라진다고 봄.
결국 내가 말하는 개선을 안 해도, 이런 고민들을 하고 AI를 활용하는 것과 고민하지 않고 활용하는 것에는 깊이 자체가 다르다고 생각함. 물론, 이런 개선을 통해서 인프라를 깔고, 시스템을 구축하는 것이 좋다고는 생각하지만 - 그 과정에서 생각해야하는 축적과 개선, 실제 병목을 없애고, 다 잘 맞물려서 작동하게 하는 것 등...을 고민해야해서 쉽사리 권하지는 못하는 것도 사실임. 하지만, 여전히 그 중요성은 강조하지만, 대부분의 사람들은 '다른 사람이 이룬 것'이 나오기 전까지는 기다리고, 이후에 의존하는 방식이 맞다고 생각함. 하지만, 나는 그런 것이 싫고, 주체적으로 진취성을 이루며 살고싶다고 생각해서 계속해서 노력하는 부류에 속하고.

AI를 잘 쓰는 사람들, 잘 활용하고, 깊게 생각하는 사람들의 특징인데
AI에 대해서 지적을 많이 하려고 한다고 생각함. 아무리 잘해도, 결함을 찾고, 해결하고, 그걸 규격화 해서 더 나아지게 하는 것.
그런데, 그 과정에서 분명히 병목이 생기고, 그 병목을 해결하게 되는 고민과 해법을 찾아가는 과정이라고 봄.

물론, 결함이나 문제만 찾는다고 해결되지는 않는다고 생각함.
예를 들면, Astra가 잘하는 방식이 있다. 그러면, 그 방식을 가져올 수 있음. 어떤 방식으로, 어떤 도구로 그렇게 된 것인지를 규격화하고 이를 다른 모델들에도 적용할 수 있음. 단순히 모델간 적용이 아니라, 한 가지 과제에 대해서 다루고 해결하기 위해 사용한 방법도, 다른 과제에 적용할 수 있게 되고, 장점을 찾는 것, 결함을 찾는 것 등... 전부 다 나아지게 되는 자산이고, 거름이라고 생각함.

계속해서 개선하고 진취적으로 나아지려고 노력하는 것들이 필요하지 않나 싶음.
그러려는 과정 속에서, 문제점을 찾고 좋은 점을 찾고, 남의 것들을 찾아보고 가져오고 활용하고, 변형하고, 조합하는 그런 것들을 하게 되고 실제 더 나아진다고 생각함.

물론, 그 과정에서 병목이나, 규격화나, 방식들, 측정, 평가 등...을 다 잘해야하는데 그것도 다 개별적으로 고민해야하는 대상임.
이게 단순히 해법만 존재한다고 해서, 해결되진 않음. 실제 제대로 활용할 수 있는 자산으로 만드는 것도 중요하고, 활용되기 쉽게 만들어야함. 또한, 활용되게끔 해야함. 만들어둔다고 바로 해결되는 것이 아님. 실제 활용하게 해야 해결로 이어지는 경우가 많음.

나는 AI를 매우 좋아하고, 좋다고 생각하지만. AI는 더 나아질 수 있다고 생각함.
아직 완벽하진 않고, 더 잘 길들이고, 방법을 주고하며 더 나아지며 개선점을 찾고서 개선해나가는 과정이고, 이러한 일련의 과정들을 통해서 더 잘 작동하게 만들 수 있다고 생각함.

결국 이런 것들의 연장선이 시스템을 구축하고, 생태계, OS를 만든다 하는 것으로 연결돼서 이어진다고 생각함.
아마도, 제가 강조를 했건 스스로 생각을 해냈건 그런 생각을 가지게 됐다는 것만으로도 그 사람은 아마, 진취적으로 깊은 고민을 한 사람이라고 봄.

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