What to do next?

불투명한 미래를 보며 다음 할 것들에 대한 여러가지 고민을 해본다.

어떨 때에는 내가 아는 것이 너무 없다고 느껴지다가, 또 어떤 부분에서는 내가 아는 것이 많다고 여겨지며, 그런 지식들의 쓸모 여부는 상황에 따라 점점 다르게 판단 되는 듯 싶다.

chat GPT, perplexity의 사회에서 이제 단순히 지식을 습득하고 아는 것은, 큰 이점이 아니다. 사실 인터넷의 발전 이후, 지식 습득은 예전에도 그랬듯이 큰 이슈들은 아니었다. 다만 얻을 수 있는 이 지식들을 찾으려고 하는 시도와 아이디어 및 조그만 노력이 필요했다면, 이제는 그러한 노력도 딸깍 한두번으로 (좋은 프롬프트/질문을 통해) 해결 할 수 있는 상황이 되었다는 점에 있다.

Reasoning 기능을 이용하여 저런 open AI 들을 통해 연구에 활용하는 경우가 점점 많아지고 있다. 연구를 좀 더 쉽게 만들어주는 역할을 하긴 하지만, 결론적으로 좋은 질문과 방법론을 생각해내고 (대신 이러한 질문들을 기존 결과들 검색 및 통합적으로 저런 tool들을 사용할 수 있겠다) 또 예측되는 결과를 통해 실제 실험 및 시뮬레이션을 해 볼 수 있어, 방향성 면에서는 확실히 이런 기술적 진보가 긍정적으로 이루어질 듯 싶다.

그러나 확실히 해야 할 점은, 최종적으로 전반적인 확인은 꼭 필요하다는 점에 있다. 저런 인공지능이 주는 답들의 경우 틀린 경우도 꽤 많으며 (열심히 질문 교정을 통해 트레이닝을 하고 있으나) 항상 재확인이 필요하다. 방향성은 참조하되 비판적으로 수용할 필요가 있다.

이런저런 이유로 인해 전통적인 수업 방식이 앞으로 많이 바뀌어야 할 필요가 있다는 점에는 동의한다. 요즘 같이 각종 프로젝트 학과들이 우후죽순 생겨나고, 왠만한 응용적인 일들은 쉽게 도움을 받을 수 있는 환경일 수록, 펀더멘탈 분야에 더 신경을 써야 할 것이다.