AI 가지고 시스템이나 생태계 만드는건 인력이나 자원면에서 불가능하지만
특정 문제에 대한 솔루션으로 적용해서 제품만드는거는 꽤 많이하고있음
오히려 여태 하던짓에 비하면 AI로 하는짓이 더 멀쩡함
무슨소리냐 하면
여태 산공쪽에서 생산설계 모델링에 사용하던 수학 기반의 deterministic한 모델이 있었음
근데 이 모델을 만든 곳은 서구사회고, 우리나라랑은 많은 면에서 다름
그래서 우리나라의 제조업 특성에 맞춰 모델을 수정하지 않으면 오차가 많이 발생하는데
이걸 해결해야하는 산학프로젝트나 컨설팅 업체 등은걍 대충 모델에 있는 상수 몇개 혹은 식 조금 고쳐서 얼추 몇몇 케이스 통과시키는 식으로 해결함
문제는 산공에서 정작 생산설계 모델링 자체가 큰 관심을 받지 못하고 있어서
여태 이 따위로 수정한 모델에 대한 진지한 논의가 이뤄지지 않았다고 함
이런 오차율은 당장은 눈에 안띄어도 불량률, 사고율, 이탈율 등에서 점점 뚜렷하게 문제를 보이게 됨
근데 AI가 뜬 이후로
이런 프로젝트에도 AI를 반영해서 해결해야만 더 주목을 받게됨
아이러니하게도
기존 방식보다 AI를 활용한 방식이 더 지표에 크게 의존함
즉 몇몇 케이스에 ok를 받는 수준이 아니라
테스트 세트에서 몇% 이상의 정확도를 가졌다고 증빙해야하게 된거지
대기업들은 이미 이런 방식을 적용했고
이렇게 설계된 라인들이 가동되기 시작한지 꽤 됐음
그 결과 AI 기반의 해법이 더 정밀하다는게 증명됨
그리고 제조 뿐 아니라 금융, 통신 등 많은 인프라 분야에서
AI 기반 솔루션이 먼 옛날 '전문가'가 설계하고 조금씩 고쳐서 쓰던 주먹구구 모델과는 차원이 다르다는게
점점 입증되어가는 중임
너네 생각 이상으로 국내 기업들 AI 활용 잘 하고 있다
나도 외주받고 싶엉
글 안읽고 댓글쓰나?
@글쓴 프갤러(125.177) ㄴㄴ 봤지 AI 산업에 연동한다며 나도 그런 일 외주받고 싶다고 비슷한 일 해본적 있어서
@ㅆㅇㅆ(124.216) 그 얘기가 왜나오는지 난 도통 이해가 안된다. 그런 토이프로젝트 수준의 AI를 말하는게 아닌데
@ㅆㅇㅆ(124.216) 일단 내가 이 글을 쓴건 저밑에 우리나라 AI 투자 다 헛짓이다 하는 글을 보고 쓴거임 ㅇㅇ 그리고 국가적으로 '아주 핵심적인' 분야에서 생각보다 AI가 많이 쓰이기 때문에 AI 투자 무용론은 적절하지 않다는 말을 하고싶은거고
@글쓴 프갤러(125.177) 어차피 판형이랑 데이터 어떻게 넣고 훈련시키느냐 모델 문제잖아. LLM 개발하는 것도 아니고 어떻게 데이터셋 넣느냐의 문제인데 외주좀 할 수 있지. 실제로 비슷한거 외주 받아본 적있고
@글쓴 프갤러(125.177) 애초에 AI 투자 무용론이라는 건 개소리지. 결과적으로 제조업인 이상 자동 반복되는 데이터와 측정에서 AI만큼 더 잘하는게 어딨을까 당장 요즘 게임 매크로도 YOLO 쓰는 마당에
@ㅆㅇㅆ(124.216) 하 그래 알았다 외주 많이하렴 ㅇㅇ 그리고 개인적인 얘긴데 외주 잘받고있는 상황도 기회라고 생각함. 기회와 능력 잘 살려서 성공해라
@글쓴 프갤러(125.177) 아니 너의 이야기를 무시하는게 아니고, 동의하는데, 결국 산공쪽 코딩이라는거 기존에 산공 코딩하는 애가 그걸 모를거 아니야. 그래서 어디쪽 스펙을 배우면 되냐 대부분 연구실 코딩 보니까 아직도 주피터노트북으로 하던데 실제 외주에서 훈련시키는건 대부분 아직도 주피터 노트북인데, 실제 산업쪽에서 저런 코딩은 뭘로함
@글쓴 프갤러(125.177) 말이 좀 헛나왔는데, 그니까 산업쪽에 AI를 도입할거면 어느 부분에서 모델을 써서 데이터 학습 시킬거 아니야? 그리고 그걸 바탕으로 판단하게 YES/NO 판단하는거고 여기서 이 기계를 파이프라인에 도입하는데 어떤 스택을 씀?
조직 틀딱들 한결같이 100% 아니면 노노 거리던거 분위기가 바뀐거냐?