자연과학,공학 공부하는 게 의미가 있을까??
많이 부족하다고들 하는데, 결국 시간 문제라고 보이는데...
본인 sky공대 중 하나인데... 공부 자체도 어려운데 이거 계속 하는게 맞나 싶음...
ps재밌어보여서 집중적으로 한 지 9개월 정도 됐는데...
이건 뭐... 파라미터만 좀 더 늘리면, 투어리스트고 뭐고 다 털겠는데????
회계사,변호사 등 논리,단계가 중요한 일엔 다 쓸 수 있지않나???
와씨 쌩삼수해서 이 학교 컴공 왔는데... 이거 계속 하는거 맞을까???? 한번도 내가 한 선택에 의심한적 없고(잘나서가 아니라, 의미 없다고 생각해서..)
우직하게 해왔는데, 일요일 오늘 갑자기 회의감 엄청 드네...
걔네는 추론이 아니라 정교한 짜깁기임
일반적인, 심지어 좀 한다는 공대,자연과학대 애들은 뭐... 딱히 다른가????? 결국 밥벌이하려면 활용의 문제일텐데...
그냥 나무위키 수준 아님? 다방면으로 얼치기 수준에서만 맞는 이야기 하고 전문성 필요한 레벨로 가면 개소리만 하는. 너가 너 분야에서 나무위키보다 못한 놈 되면 도태되겠지
결국 시간의 문제 아님?? ps문제(엔트리개발자 채용)-간단한 코드 수정 및 작성(주니어 개발자업무)-........- //하고 싶은게 있어서 c++이랑 os,컴구 x빠지게 공부하고 있는데... 너무 뒤숭숭하다. 단순히 이걸 자신감의 문제라고 치부해도 됨????
걍 검색 대신해주는수준 이상도 아니더만
함 써봤는데 솔직히 엄청 저열함 근데 이것보다도 코드못짜는 땔감코더도 분명 있을거고 그런애들은 빨리 도태되는게 맞음
러닝커브를 말하는거임. gpt보다 코드 못짜는 땔감들은 의식적으로 노력,훈련하지 않는 한 게속 그 단계에 머무를거임. 지금 gpt퀄리티가 저열하다고 1년뒤 5년뒤 10년뒤? 난 그게 걱정임... 이제 막 시작하는 입장이라...
내가 지금 딥러닝 석졸 직전인데 사람 대체하려면 20년은 더 있어야 함 딥러닝 이 새끼 생각보다 병신에 인프라 갖추기도 쉽지 않다
학부나부랭이인 내가 석사를 폄하할 생각은 없는데... 그 20년이란 수치는 어떻게 나온거임?(레알 궁금해서) 그리고 지금 주니어로 활동하는 현직자들 중 과연 압도적으로 '내가 쟤 보다 낫다' 고 할 수 있는 사람 몇이나 될까? 개발자 뿐만 아니라, 기계,전자,화공 등등... 의학은 말할 것도 없고
당장 22년 주요 학회 논문 보면 별 병신같은 task도 못 풀어서 정확도를 contribution으로 못 내세우는 논문 되게 많은데... 압도적으로 주요 모델보다 낫다라고 할 수 있는 새끼 많은데? 너무 딥러닝에 환상 가지지 마라... chatGPT도 초거대 ai인데 그거 써먹으려고 컴퓨팅 자원 갖추는 것부터 쉽지 않다
수치는 내 뇌피셜이긴 함 ㅋ
여기저기서 난리났다고 하니까 괜한 고민인가 싶기도 한데... 솔직히 지금 수준에서 3~10년 지나면 어느정도 수준까지 올라갈 지.. 솔까 겁남. 학부는 좋지만 어릴때부터 cs접한것도 아니고, 대학와서 이제 막 열심히 하고 있는데... 몇 년 후 사장될 기술에 내 시간,노력 쏟아붓는다고 생각하니 앞이 깜깜해서.
솔직히 니가 할 고민이 아님. 기술 발전이랑 기술의 상용화는 매우 다른 문제라는 거임. 컴퓨터 처음 나온 거 대충 1950년이냐? 근데 실제 현업에서 컴퓨터 많이 쓰기 시작한 년도 찾으려면 대충 1990~2000년대까지 내려가야 한다. 주판 튕기던 애들 다 사라지기까지 처음 나오고 나서 무려 40~50년이 걸렸다는 거임. 물론 요즘은 워낙 커뮤니케이션 방법이 활발해져서 딥러닝 프레임워크는 그거보다는 빠르게 앞당길 수는 있겠지. 그래도 니가 고민할 영역은 아니라는 거임. 니 '다음 세대'가 고민해야지.
3~10년 지나면 어느 수준까지 올라가냐고? 지금 stable diffusion으로 그림쟁이들 다 망한다고 하는 판인데 이미 4년 전에 기존의 그림들 다른 스타일로 재해석해주는 모델(StyleGAN 등)은 이미 있었다... 대중들은 갑작스럽게 stable diffusion만 보니까 존나 놀라는데 사실 학계에서는 단계적으로 차근차근 올라가고 있었다는 거임... 뭐 좀 후려쳐서 말하는 거긴 하지만, 생각보다 기술 발전이 빠르지만 대중들 생각보다 기술 발전은 느림
그럼 선배한테 조언좀 구하자. 지금 난 뭘해야하는 게 좋을까?? 현재 코포 퍼플이고 찐렌지까지는 할 생각임. 대학원은 가게 된다면 석사까지만 할 생각이고 할 수 있다면 미국에서 일하고 싶음. 하고 싶은 분야는 확실하고 그에 맞게 로우레벨 공부 빡세게 하는중임. 내가 걱정인건, 분야막론하고 그냥 사람자체가 딱히 필요없어지게 될까봐...
뛰어난 개발자 되는 것만 보고 책보면 되려나. 솔까 갑자기 의욕이 안생김 ㅆ....
와 퍼플 부럽다 시발... 뭘 해야하냐? 걍 수업이나 잘 듣고 프로젝트나 열심히 하셈. 대학원 석사가 목표라며? 학점 잘 받는 게 니 커리어 준비하는 가장 좋은 방법임. 별도로 대학원에서 뭐 하는 지 관심 좀 갖고 니 관심 있어하는 분야에 계시는 교수님들이랑 티키타카 좀 하면 진짜 대학 생활 더 바랄 게 없다. 난 불안하다 싶으면 대충 학부생 논문내서 학회 활동이나 좀 다니면 되고...
미국에서 일하고 싶다니까 영어는 당연히 잘 해야겠지? 그리고 공학은 결국 수학임. 그리고 로우레벨 하고 싶으면 당연히 운영체제 컴파일러 시스템 프로그래밍 프로그래밍 언어론 등등 로우레벨 단의 여러 분야에 대한 전공 지식이 좀 빠삭하게 있으면 되겠네.
사람 자체 필요없는 건 존나 걱정마라 공학도는 지금도 그렇고, 10년 뒤에도 없어서 못 구하니까 내가 보장한다. 그리고 중요한 거. 동기부여는 니 스스로 찾는 거임. 니가 뭐 대체 불가능한 인력이 되고 싶다거나 분야에 유의미하게 기여를 하고 싶다 하면 그거를 하기 위해서 니가 어떤 준비를 해야하는 지 스스로 찾아야하는 거임.
고맙다 ㅠ. 이러다 내년에 gpt4나오면 그날부로 컴공 x되는 건 아니겠지 ㅠ
사실 나도 답없는 고민인 거 아는데.. 그냥 뒤숭숭해서 글 한 번 써봄... 고마벙
그렇게 생각하면 기계한테 안따일 직업이없는데 ㅋㅋ
ㄹㅇㅋㅋ
그렇게 치면 안 따일 종목이 없지 ㅋㅋ 의사는 안 따이고 변호사는 안 따일까. 그냥 와 신기하다 정도에 자극 받아서 더 열심히 하면 됨
PS는 그리고 애초에 실무에 도움되는 분야가 아님. PS는 컴퓨팅적 사고능력이랑 빠른 디버깅, 엣지 케이스 생각 능력 같은거 늘리려고 or 지적 취미로 한다고 생각해야 편함. 알파고가 바둑 평정했다고 절대 바둑 학원이 없어지진 않는 것처럼 적어도 PS에 한해선 AI 때문에 걱정할 필요 없음
어느 분야에서든 최정상은 따일 수가 없다고도 생각함 ㅇㅇ 투어리스트 레벨은 논문 급 문제들을 n시간 안에 생각하고 증명하고 구현까지 하는 레벨인데 이걸 AI가 대체? 이걸 AI가 대체할 수 있으려면 이 세상에 아직 밝혀지지 않은 어떤 걸 새롭게 증명하고 발견해야되는데 이건 절대 쉽지 않다고 봄
AI가 미친듯이 발전해서 요구사항 맞게 코드 다 짜줘도 유지보수하거나 오류 같은거는 안 생길 수가 없어서 그런 건 다 사람이 할거임. 한참 전부터 연구는 됐지만 오류가 절대 있으면 안 되는 자동주행이 아직도 대중화가 안 됐고 되려면 한참 멀은것처럼 오류가 절대 없는 결과물을 AI가 내는건 생각보다 정말정말 많이 어려운 일이라서
현재 chatgpt 보고 그렇게 생각했으면 그냥 접어
이와별개로 의사변호사같은 사회적으로 힘있는 직업은 안사라짐 인공지능은 그들을 도와주는 역할일 뿐
엄마가 의산데 도대체 무슨 사회적으로 힘이 있음??? 국가에 의한 인원통제라면 꿈깨길 바란다.
의협이 힘없어보이냐
전문직들은 집단의 권리를 보전해주는 집단이 따로있음..
미친 소리를 자유롭게하네;;; 그따위걸로 몇년 더 버틸 수 있을거라 생각함? 여론형성되고 윗대가리들 의견어느정도 합치돼서 한순간에 칼질한게 공무원연금이다. 애들이라 그런가 별 생각이 없네 ㅋㅋㅋ 권리를 보전해주는 집단이 따로 있으셔서 폐업률이 그모양이냐?
그럼 님 생각에 의사가 대체되지는 않는데 여러 서비스로 돈떼이고 파이줄어드는건 기정 사실일꺼다 이거임?
그리고 사회적으로 힘있다할만한 사람은 국회의원 같은 사람들이지 변호사가 아닌데..
파라미터만 늘린다고 다 풀리면 이미 세상은 딥러닝에 정복됨
너가 숙련된 개발자면 이 상황은 오히려 좋은거임
ai가 코드를 졸루 잘 짜면 일을 잃는 건 어디 8주 부트캠프 다녀와서 코딩땔감으로 취업해보려고 하는 애들이고, sky 4년제 컴공 졸업한 엘리트 개발자에게는 그냥 일이 더 편해지는 것임
ai가 뭔가 완전 새로운 방법론을 들고오지 않는 이상 '틀릴 수도 있다'는 약점은 변하지 않을거라.. 코드를 다 이해하고 있는 사람이 있을 필요는 매우 있을듯